Соавтор или конкурент? Почему генеративный ИИ не стал полноценным художником -

Когда в 2022 году нейросеть Midjourney сгенерировала работу Théâtre D'opéra Spatial, победившую на конкурсе цифрового искусства в Колорадо, это вызвало шок. Многие увидели в этом закат человеческого творчества.

Однако спустя несколько лет ажиотаж сошел на нет, и стало ясно: вместо того чтобы заменить художников, генеративный искусственный интеллект создал принципиально новую экосистему, в которой машинные алгоритмы так и не стали полноценными авторами, но заставили многих художников переосмыслить понятия оригинальности и этики. Но все же современную дискуссию о творчестве и искусственном интеллекте уже невозможно представить без ярких, зачастую сюрреалистичных изображений, созданных машиной по текстовому запросу.

Как ИИ генерирует новый стиль

Упрощенное представление о том, что ИИ просто запоминает и потом в разных вариациях соединяет фрагменты обучающих данных, ошибочно. Модели, такие как Stable Diffusion, обучаются на гигантских наборах данных вроде LAION-5B, содержащих миллиарды пар «изображение-текст». Ключевое отличие ИИ-артов от предшествующих экспериментов с компьютерной графикой — в способности машины к обобщению и синтезу. ИИ не просто комбинирует готовые фрагменты из базы данных. Он выявляет глубинные паттерны, абстрактные концепции и стилистические приемы, чтобы на их основе создавать принципиально новые визуальные композиции, которых не существовало в его обучающей выборке.

Хотя корни компьютерного искусства уходят в 1960-е годы, когда такие пионеры, как Фридер Нейк или Майкл Нолл, создавали первые алгоритмические узоры, рождение именно генеративного ИИ-арта в его нынешней форме принято датировать серединой 2010-х годов. Переломным моментом стало появление в 2015 году технологии GAN (Generative Adversarial Network — генеративно-состязательная сеть), разработанной Иэном Гудфеллоу и его коллегами.

Принцип работы GAN был революционным: две нейронные сети — «генератор» и «дискриминатор» — вступали в своеобразное соревнование. Генератор создавал изображения, а дискриминатор пытался отличить их от реальных фотографий или картин. В этом противостоянии генератор учился производить все более правдоподобные и сложные визуальные образы. Именно GAN подарили миру первый вирусный пример ИИ-арта — «Портрет Эдмонда де Белами», созданный парижским коллективом Obvious и проданный на аукционе Christie's в 2018 году за рекордные $432 500. Так алгоритмы вышли на арт-рынок.

Однако настоящий бум случился позже, с распространением моделей диффузии. Если GAN работали по принципу «соперничества», то диффузионные модели, подобные тем, что лежат в основе современных Stable Diffusion и Midjourney, работают иначе, более тонко Они постепенно вытесняют обучающее изображение, а затем заново обучаются восстанавливать картинку. В результате модель усваивает саму суть того, как из беспорядка рождается структура. Когда пользователь дает текстовый запрос, модель просто повторяет этот процесс «очищения» шума, но направляет его в русло, заданное промптом.

Рынок ИИ-арта: от цифровых ярмарок до корпоративного контента

Рынок генеративного искусства стремительно эволюционирует. Сегодня он существует в нескольких плоскостях:

NFT и коллекционирование

Пик ажиотажа вокруг ИИ-арта как «новой криптовалюты» прошел, уступив место нишевому рынку. Покупательскую ценность теперь имеют не случайные картинки, а работы, созданные признанными цифровыми художниками, которые используют ИИ как один из инструментов в своем арсенале, привнося в процесс кураторство и художественный замысел.

Корпоративный контент

Это наиболее массовый и финансово значимый сегмент. Компании используют модели типа DALL-E 3 (интегрированный в ChatGPT) или Midjourney для быстрого прототипирования визуальных концепций, создания иллюстраций для внутренних презентаций, генерации идей для рекламных баннеров. Это снижает зависимость от стоковых изображений и ускоряет производство разного визуального контента.

Выставки и институциональное признание

Например, Музей современного искусства (MoMA) в Нью-Йорке, уже проводил выставки, включающие работы, созданные с помощью ИИ. Одной из знаковых выставок, привлекших широкое внимание, стала «Unsupervised: Машины, видящие искусство», открывшаяся в MoMA в конце 2022 года. Художник Рефик Анадол использовал модель машинного обучения, чтобы проанализировать и интерпретировать почти 200 лет коллекции музея. ИИ генерировал абстрактные, постоянно меняющиеся визуальные потоки, которые были не копией, а скорее «видением» машиной всей истории современного искусства, пропущенной через ее алгоритмическое сознание. Реакция была неоднозначной: часть критиков и зрителей была очарована гипнотической красотой инсталляции, видя в ней диалог между человеческой историей творчества и его цифровым будущим. Другие, однако, задавались вопросом, не является ли этот проект скорее технологическим аттракционом, нежели глубоким художественным высказыванием, отмечая, что эмоциональная глубина человеческого опыта в нем подменяется холодной, пусть и сложной, статистической обработкой.

Параллельно с этим в 2023 году лондонская галерея Геффен Модерн в рамках ярмарки Frieze представила масштабный проект «Великое безумие», созданный художником Марио Клингеманном в соавторстве с ИИ. Работа представляла собой генеративный портрет толпы, где лица людей постоянно искажались, плавились и трансформировались, создавая тревожный образ коллективного бессознательного. Эта инсталляция вызвала более резкую полемику. Зрители отмечали, что работа порождала чувство дискомфорта и отчуждения, что, впрочем, и было замыслом художника. Критика разделилась: одни хвалили Клингеманна за точное использование ИИ для визуализации современных социальных тревог, другие же обвиняли проект в бесчеловечности и техническом фетишизме, где сообщение тонет в демонстрации возможностей алгоритма.

Реакция арт-сообщества и публики на эти выставки позволяет выделить несколько устойчивых тезисов:

Изменение роли художника. В музеях теперь ценят не промпт-инженера, а художника-куратора, который формулирует концепцию, готовит данные, направляет модель и наделяет конечный результат смыслом. Музейные кураторы теперь говорят не о «работах ИИ», а о «работах художников, использующих ИИ».
Споры об искренности такого искусства. Многие зрители в отзывах и соцсетях продолжают выражать скепсис, аргументируя его тем, что в созданных ИИ картинах «нет души, это просто красивая картинка». Этот эмоциональный отклик, или его отсутствие, остается главным барьером для полного принятия ИИ-искусства массовой аудиторией.
Институции как арбитры. Сам факт, что такие музеи, как MoMA, предоставляют свои площадки, служит мощным фильтром. Они отбирают не случайные изображения, а проекты, в которых технология является инструментом для осмысленного исследования фундаментальных вопросов: что такое творчество, память, восприятие и как они трансформируются в цифровую эпоху.

Линия фронта: скандалы и этические протесты

Так, расцвет технологии вызвал мощную волну сопротивления со стороны арт-сообщества. Платформа DeviantArt столкнулась с бойкотом пользователей после внедрения генеративной функции, обученной на данных без явного согласия авторов. Ключевые претензии можно свести к трем пунктам:

Несогласованное обучение. Художники обвиняют компании в том, что их работы использовались для обучения коммерческих моделей без их разрешения или выплаты компенсации. Масштабный коллективный иск против Stability AI, Midjourney и DeviantArt от группы художников, включая Сару Андерсен, Келли МакКернан и Карлу Ортис, стал символом этой борьбы. Истцы утверждают, что модели научились создавать работы в их уникальном стиле, фактически присвоив результат их многолетнего труда.
Стилевой плагиат. Пользователи демонстрируют, что, используя запросы с именами живых художников (например, «в стиле Грега Рутковски»), можно генерировать изображения, неотличимые от их авторских работ, подрывая их экономическую основу.
Добросовестное использование. Компании-разработчики апеллируют к доктрине «добросовестного использования» (fair use), утверждая, что обучение на публично доступных данных является трансформативным актом. Их оппоненты настаивают, что коммерческое использование стиля художника без его согласия является нарушением авторских прав.

Новая этика авторства: где проходит граница соавторства

Попытки признать ИИ полноправным автором терпят фиаско. Суды в разных странах, включая США, последовательно отказывают в регистрации авторских прав на произведения, созданные без «творческого вмешательства» человека. Ключевым становится понятие «творческого замысла».

Авторство сохраняется за человеком, который:

Формулирует промпт (запрос), насыщая его концепциями, контекстом и отсылками.
Осуществляет итеративный отбор и «посев» (seed), guiding нейросеть к желаемому результату.
Проводит постобработку и финальную доработку изображения в графических редакторах.

Наиболее показательным является прецедент с графическим романом «Заря рассвета» (Zarya of the Dawn). В 2022 году писательница Кристина Каштанова получила регистрацию авторских прав на эту книгу, однако Бюро позже аннулировало ее частично, оставив регистрацию только за текстом и компоновкой элементов, но отозвав защиту для изображений, сгенерированных Midjourney.

В своем разъяснении Бюро авторских прав США четко обозначило позицию: авторское право защищает только произведения, созданные человеческим разумом. Было установлено, что Каштанова, хотя и составляла подробные текстовые промпты, не могла предсказать или полностью контролировать конечный результат, который выдавал ИИ. Генерируемые изображения были признаны «продуктом машины», а не «интеллектуальным замыслом» человека, и, следовательно, не подлежали защите. Этот случай стал эталонным и цитируется во всех последующих спорах.

Еще более радикальную попытку предпринял Стивен Талер, ученый и изобретатель, который на протяжении нескольких лет пытался запатентовать и зарегистрировать авторские права на произведения, созданные его системой ИИ DABUS. Он прямо указывал ИИ в качестве единственного создателя и автора.

Его заявка на регистрацию изображения «Новый рассвет» (A Recent Entrance to Paradise), созданного DABUS, была отклонена. В 2023 году Федеральный суд округа Колумбия подтвердил законность этого отказа. Судья Бэрил Хауэлл в своем решении подчеркнула: «Авторское право предназначено для защиты плодов интеллектуального труда, который проистекает из разума человека». Суд постановил, что «творчество» в понимании Закона об авторском праве и Конституции США является исключительно человеческой прерогативой, и нечеловеческие сущности не могут быть правообладателями.

Этика нового времени требует прозрачности. Все чаще в описании работ появляются пометки «сгенерировано с помощью ИИ», а сообщества вырабатывают стандарты указания использованных моделей и промптов.

Тренды будущего

Будущее ИИ в творчестве лежит не в создании единой всемогущей модели, а в области гиперперсонализации.

Персональные LoRA-модели (Low-Rank Adaptation). Художники теперь могут обучать компактные и дешевые адаптеры на основе собственных работ. Это позволяет создавать «цифрового двойника» своего стиля, который можно применять для генерации новых образов, оставаясь в рамках уникального визуального языка. Это одновременно инструмент защиты стиля и мощное средство для его масштабирования.
Партнерство. ИИ становится идеальным партнером для брейншторма. Дизайнеры используют его не для получения готовой картинки, а для быстрого визуального исследования: «покажи 50 вариантов дизайна стула в стиле баухаус, но с использованием биоматериалов». Это ускоряет перебор возможностей, оставляя за человеком финальный осмысленный выбор и доработку.
Контекстуальное соавторство: ИИ как «активный холст». Если раньше взаимодействие с ИИ напоминало диалог с черным ящиком — отправил запрос, получил результат — то теперь набирают силу технологии интерактивного co-creation. Речь идет не просто о генерации вариантов, а о работе в единой среде, где ИИ в реальном времени адаптируется к действиям художника.иПлатформы, подобные Runway ML, уже внедряют функции, где художник может начать с наброска или грубой композиции, а ИИ будет предлагать варианты ее стилизации, детализации и дополнения, основываясь на контексте. Например, дизайнер интерьеров делает эскиз комнаты, а ИИ немедленно предлагает несколько вариантов освещения, текстур стен и расстановки мебели, которые гармонируют с исходным наброском. Это превращает ИИ из генератора в «активного соучастника», который не просто выдает статичные изображения, а ведет визуальный диалог, предлагая идеи, которые художник может принимать, отклонять или развивать, не прерывая рабочего процесса. Этот тренд стирает грань между этапами: идея, эскиз и финальная визуализация теперь происходят в едином, непрерывном потоке с участием ИИ.
Упреждающий креатив: ИИ, который изучает и предвосхищает вкусы. Следующим логическим шагом после персональных стилевых моделей (LoRA) становится развитие систем, которые учатся не только на работах художника, но и на его творческих привычках, эстетических предпочтениях и незавершенных проектах.

Это можно назвать «упреждающим креативом». Нейросеть, интегрированная в цифровую рабочую среду художника (например, в графический планшет или редактор), анализирует его действия: какие кисти он чаще выбирает, какие цветовые палитры предпочитает, какие эскисы оставляет недорисованными и почему. Со временем такая система начинает не просто реагировать на запросы, а активно предлагать решения, которые, с высокой вероятностью, будут соответствовать внутреннему замыслу автора.

Конечно, генеративный ИИ не породил новых, искусственных художников в виде нейросетей, но спровоцировал переоценку самой сути творчества. Он выступил катализатором, заставив задуматься о ценности человеческого замысла, границах стиля и необходимости новой «цифровой этики» в искусстве.