卖了43.2万美元的AI画作，其实是借鉴程序员代码的“山寨货”？

10 月 25 日，佳士得进行了一次不同寻常的拍卖，拍卖品是一幅镶着金色画框的画作，名为《艾德蒙·贝拉米的画像》(Portrait of Edmond Belamy)，它所展现的是一位看起来比较模糊的 18 世纪绅士。该画作起初估价约为 7000~10000 美元，但最后卖出了令人难以置信的 432500 美元。佳士得声明，该作品完全由 AI 创作，这场拍卖也标志着 AI 艺术登上了世界的拍卖舞台。

但对于当前蓬勃发展的 AI 艺术界来说，《艾德蒙·贝拉米的画像》这一作品还存在一个问题：它是个“山寨货”。

这幅作品是由 Obvious 团队所创造的，该团队由三位 25 岁的法国学生组成 Hugo Caselles-Dupré，Pierre Fautrel 和 Gauthier Vernier。在过去几年里，他们构想了一个虚拟的 Belamy 家族，并为其中每一位成员创作了人物肖像，并借助一些引人注目的新闻报道宣传他们的创作。但据知情人士透露，生成这些画作的大部分代码来自另一位艺术家兼程序员 —— 刚刚高中毕业的 19 岁少年 Robbie Barrat，他在网络上开源共享了自己的算法。

Obvious 团队的成员没有否认他们借用了 Barrat 的代码这一事实，但直到现在，他们也从未公开讲过这件事情。当前 AI 艺术界正处于开放与合作阶段，刚刚开始获得主流的关注，但这件事情增加了人们的顾虑。对整个业界来说，AI 画作被佳士得拍卖无疑是一座里程碑，但外界对此有什么看法呢?

代码究竟是谁的?

为了更好地理解人们对于该作品的顾虑，你需要对 AI 艺术所使用的工具有所了解。其中最重要的是生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )，该算法是由在 Google 工作的研究者 Ian Goodfellow 所设计。Obvious 团队所选择的名字 Belamy 就是为了向 Goodfellow 致敬，译自法语“bel ami”，，意思是“好朋友”(good fellow)。

Goodfellow 对于 GAN 所做的工作称得上是 AI 界的传奇。故事可以追溯到 2014 年那个与朋友共饮啤酒的夜晚，他提出了一个想法：如果让一个神经网络与另一个进行对抗，会发生什么?

GAN(生成式对抗网络)的基本思想是，基于特定的数据集(例如厨房的图片或 18 世纪的肖像)进行神经网络的训练，来寻找其中的模式，并基于此生成复制品。接下来，让第二个被称为“鉴别器”的网络来对该作品进行评判，如果它能找到原作和新作之间的差别，就会发送反馈。然后第一个网络就会对数据做出改动，来尽力使其“骗”过鉴别器。它将重复这一步骤，直到作为生成器的网络创造出合格的赝品。”

GAN 算法创造的艺术作品形式多变且边界模糊

对抗网络的基本概念是非常强大的，如今各种生成式对抗网络(GAN)是机器学习的基石。它们为 AI 艺术界创造了累累硕果，GAN 所创作的画蕴含着独特的美感，向我们展现了算法是如何对进行信息处理的。网络懂得如何复制基本的视觉模式，但它们不知道如何互相配合。当边界变得模糊，画的结果也更具想象空间，人物之间互相交融，解剖学中的规则变得不再重要。

来自 Google 的 AI 工程师 François Chollet，甚至为这一审美风格取了个名字：GANism。在其推特上，他称 GANism 可能成为一种重要的现代艺术趋势。

Barrat 一直是 GAN 艺术界的领军人物，他所创造的超现实风格裸体画和风景画曾数次登上头条。他也在 GitHub 上分享了用于创作这些画的算法，帮助其他艺术家程序员使用这些神经网络。也正是因为如此，Obvious 团队的技术领袖 Hugo Caselles-Dupré 才得以发现 Barrat 的算法，并借助它们生成了 Belamy 系列画作。

对于这一作品，很难判定 Barrat 和 Obvious 团队的功劳分别是多少。总体而言，用 GAN 算法生成图像是多个步骤才能形成的结果。首先，你的网络会生成抓取工具，来收集用于训练的数据。然后进行生成算法的构建，这是最耗时也最困难的一步。接下来，你就可以开始执行算法了，然后对结果进行分类，从成百上千个结果中挑出最好的几个。

在接受 The Verge 采访时，Caselles-Dupré 承认 Obvious 团队借鉴了 Barrat 的代码(比如用于收集图像的抓取工具)，但也表示他们对代码进行了修改，以生成符合自己喜好的肖像画。“如果只讨论代码，我们只修改了其中一小部分，” Caselles-Dupré 如是说，“但若讨论在计算机上所做的具体事情，也就是说实际运行的这一部分，我们所付出的努力是不可小觑的。”

Barrat 用 GAN 算法生成的两幅裸体画作

Barrat 告诉 The Verge，Obvious 团队曾联系过他，请求使用他的部分代码。之后他们便立即开始了创作，作品和之前自己在 GitHub 上发布的肖像与风景网络所输出的结果一模一样。

AI 艺术界的其他人说，无论 Obvious 团队做了哪些变化都微不足道。曾凭借 GAN 算法创作并获奖的德国艺术家 Mario Klingemann 告诉 The Verge，“可以说这一作品的 90% 都是由 Barrat 完成的。” 而新西兰学者、 AI 艺术家 Tom White 则称，该作品的雷同程度实在太高，从结果的对比来看，几乎是下载了 Barrat 的代码，并不做任何修改地直接运行了。

（编辑：核心网）

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