Цифровая муза

Искусство всегда было зеркалом человеческой души, отражая эпохи, идеи и стремления. Но что происходит, когда в этот мир вдохновения и творчества вторгаются машины? Искусственный интеллект сегодня становится новым партнером художников, коллекционеров и искусствоведов. Он пишет музыку, предсказывает тренды и даже аутентифицирует шедевры, превращая многодневную работу в дело нескольких секунд. Однако его влияние идёт дальше: ИИ не просто переписывает правила игры — он заставляет нас переосмыслить, что значит быть творцом, где границы искусства и как технологии могут стать цифровой музой современности.

Арт-рынок в эпоху ИИ

Внедрение ИИ существенно изменяет повседневную работу галерей, сокращая время, которое раньше уходило на ручной труд. Как отмечает Д.Болл из лондонского аукционного дома Christie’s, задачи, требовавшие нескольких дней работы, теперь выполняются за секунды благодаря нейросетям. Технологии помогают в каталогизации произведений искусства и предоставляют искусствоведам инструменты для анализа рыночных тенденций, мониторинга действий ключевых игроков и изучения поведения коллекционеров, что не только ускоряет анализ, но и повышает его точность, помогая выявлять новые тренды и закономерности.

Кроме того, ИИ оказывает помощь в оценке ценности произведений искусства, позволяя коллекционерам и инвесторам ориентироваться на информацию из исторических архивов и аукционных записей. Технологии успешно справляются с задачами аутентификации, исследуя стиль, пигменты и особенности мазков, что требует глубоких знаний и усилий. Подобные сложные процессы, которые невозможно полностью выполнить вручную, теперь решаются с высокой эффективностью благодаря ИИ. Например, в январе 2023 года швейцарская компания Art Recognition с помощью ИИ на 96% точно определила, что неизвестная картина принадлежит кисти итальянского мастера Рафаэля. После установления подлинности стоимость произведения увеличилась на сотни миллионов долларов. 

Тем не менее, проблема инклюзивности в арт-рынке уже давно вызывает тревогу, а использование нейросетей может лишь усугубить эти сложности. Доступ к ИИ остаётся неравномерным: не все регионы мира располагают одинаковыми возможностями для внедрения новых технологий. Во-первых, для того чтобы раскрыть секреты создания произведений искусства и проанализировать материалы, из которых выполнена картина, ИИ использует сложные методы, такие как макро-рентгенофлуоресценция и гиперспектральная съёмка, которые остаются крайне недоступными для большинства. Во-вторых, хотя на бумаге ИИ способен автоматизировать процессы арт-рынка, на практике ситуация осложняется отсутствием открытой информации о продажах произведений искусства, большая часть которых осуществляется на частном рынке. Подобная непрозрачность лишает ИИ доступа к существенной части данных, необходимых для обучения и точного прогнозирования. В результате модели, построенные на ограниченных данных, оказываются неточными и неспособными адекватно отражать реальную картину рынка.

Коллега или конкурент?

Мир галерей и аукционов является не единственной средой обитания ИИ — он всё более активно влияет и на практику индивидуальных творцов. Так, в рамках исследования компании Goldmedia GmbH, в котором участвовали более 3000 художников и 1000 потребителей искусства, было выявлено, что почти половина художников уже использовала ИИ в своей практике — от поиска идей до создания новых произведений. Генеративный ИИ открывает путь к новым стилям и направлениям, что воспринимается как позитивное явление.

Однако 56% художников выразили опасения по поводу возможной потери доходов, а 53% считают, что его использование угрожает их профессии. В то же время, отношение потребителей искусства к ИИ менее обеспокоено: 64% заинтересованы в работах, созданных с помощью этой технологии. Тем не менее, как художники, так и потребители настаивают на обязательной маркировке произведений, созданных с помощью ИИ, чтобы гарантировать прозрачность и доверие.

Кроме того, одним из ключевых вопросов исследования является использование данных для обучения ИИ. Художники часто не знают, были ли их произведения использованы для создания обучающих моделей, поэтому большинство из них требует обязательного согласия на использование своих произведений и финансовой компенсации за это. Прогнозируется, что к 2030 году доходы от генеративных инструментов для создания изображений в Германии могут достичь €2 млрд, что подчёркивает важность справедливого вознаграждения художников за их вклад в обучение таких систем.

Право на авторство

Может ли быть защищено авторским правом искусство, созданное ИИ? Вопрос остается спорным: США долгое время придерживались позиции, что работы, созданные не людьми, включая машины, не могут быть защищены авторским правом. Однако проблема заключается в том, как обучаются системы генеративного ИИ. Подобно большинству моделей машинного обучения, они работают, идентифицируя и повторяя паттерны в данных. Чтобы создать текст или изображение, ИИ сначала должен научиться на реальных произведениях, созданных людьми. Например, если ИИ-генератор изображений создает арт, напоминающий работы Д.О’Кифф, это значит, что он обучался на ее произведениях. Точно так же, чтобы ИИ-генератор текстов мог писать в стиле Т.Моррисон, он должен был быть обучен на текстах этой писательницы.

Юридически ИИ-системы, включая генераторы изображений, музыку и чат-боты вроде ChatGPT, не могут быть признаны авторами произведений, которые они создают. Их выводы — это всего лишь результат обработки данных, многие из которых защищены авторским правом. Вопрос остается в том, как согласовать быстро развивающуюся индустрию ИИ с юридическими нормами авторского права. 

Еще более сложным становится вопрос авторства, когда речь идет о сотрудничестве человека и ИИ. Творческие работы, являющиеся результатом такого взаимодействия, могут быть сложными для юридической оценки. Если машина и человек работают вместе, но можно выделить их вклад, авторство будет приписано человеку. Но если вклад человека и машины переплетаются, то вопрос о праве на авторство зависит от того, насколько человек контролирует процесс генерации и влияет на результат. В таком случае, если его участие достаточно велико, право на авторство сохраняется, несмотря на использование машины.

Заметный прецедент был создан в 2022 году, когда Бюро авторского права США впервые зарегистрировало произведение, созданное с помощью генеративного ИИ. Речь идет о графическом романе «Заря рассвета», написанном К.Каштановой. Все иллюстрации были сгенерированы с помощью Midjourney, но в процессе работы использовался и человеческий труд, в том числе выбор и координация элементов. Однако позже Бюро пересмотрело решение и частично отменило регистрацию, заявив, что изображения не являются результатом человеческого творчества. Впоследствии были введены новые правила, исключающие машины из числа авторов и уточняющее, что если произведение было создано машиной, то оно не может быть защищено авторским правом.

Дебаты вокруг авторских прав в контексте генеративного ИИ продолжаются. Некоторые художники и компании утверждают, что их работы были использованы без разрешения для обучения моделей ИИ. Они хотят отменить «добросовестное использование» и требуют компенсации. Так, Getty Images подала в суд на Stability AI за использование миллионов изображений без разрешения. Вскоре в судебные процессы вступили и другие крупные СМИ, включая The New York Times, которая обвинила OpenAI и Microsoft в незаконном использовании своих статей для обучения ИИ. 

Также существует тенденция подачи коллективных исков. Художники С.Андерсон, К.МакКернан и К.Ортиз подали иск против Stability AI и Midjourney, утверждая, что их работы были использованы без согласия для обучения модели Stable Diffusion, что наносит им финансовый ущерб. Похожий иск был подан и против OpenAI, обвиняя компанию в незаконном использовании произведений писателей.

Подобное положение дел становится особенно серьезной проблемой для независимых создателей, так как многие из них зарабатывают на жизнь, создавая на заказ. При этом их работы активно используются для обучения моделей, что фактически заменяет их творчество. В ответ на эти проблемы некоторые компании начинают предлагать решения, направленные на защиту интересов художников. Например, Shutterstock начала платить контент-креаторам, чьи работы используются для обучения ИИ. Также был разработан инструмент Glaze, который помогает художникам защищать свои работы от копирования.

Виктория Совгирь, аналитик Центра политической конъюнктуры

#ВикторияСовгирь