活躍的神經網絡藝術興起於過去幾年，部分原因得益於計算機科學的發展。它始於2015年名為「Deep Dream」的項目，該項目是由一位Google工程師偶然啟動。他原本想找到一種方法來分析圖像的神經網絡系統的工作原理。當這位工程師在神經網絡中輸入照片，並要求它增加圖像中檢測到的物體部件數量。結果，他得到了一系列怪異的圖片。

AI人工智慧所創作出的畫作在佳士得賣出了近50萬美元的價格。圖為巴黎藝術團體「Obvious」成員之一Pierre Fautrel與《貝拉米家族的埃德蒙德．貝拉米》合影

  於是這位工程師在網上分享了他的方法，藝術家們立刻開始嘗試。不到一年的時間，「Deep Dream」藝術畫廊舉辦了第一次展覽。因為這款軟件是免費在線共享的，數字藝術家可以用這些模型進行實驗，然後分享他們自己的結果，並進行修改。近年，社交平台Twitter上有個活躍的神經網絡藝術家創意社區，討論他們的實驗結果，以及最新的發展和爭議。主流藝術家也接受了這些工具，例如：特雷弗．佩格倫（Trevor Paglen） 、瑞菲克．阿納多（Refik Anadol）以及傑森．薩拉文（Jason Salavon）等藝術家都舉辦了大型展覽，並接受了各種委託。

  儘管如此，這種開放的分享對我們看待藝術的方式提出了挑戰。例如，佳士得在2018年11月以近50萬美元的價格拍賣了《貝拉米家族的埃德蒙德．貝拉米》（Edmond de Belamy，from La Famille de Belamy）。這是一幅AI繪製畫作，由巴黎藝術團體「Obvious」利用算法，基於14世紀至20世紀的15,000幅經典肖像作品完成。為了創作這張圖片，藝術家團隊顯然使用了另一位藝術家羅比．巴拉特（Robbie Barrat）在網上免費分享的源代碼和數據。藝術團體「Obvious」完全有權使用巴拉特的代碼，並聲稱自己是該作品的作者。其後，許多人批評佳士得的做法幫助提高了那些只在作品創作中發揮了很小作用的藝術家地位。

AI人工智慧所創作出的畫作《貝拉米家族的埃德蒙德．貝拉米》

  另外，「Ganbreeder」網站也於2018年11月由喬爾．西蒙（Joel Simon）推出。每張「Ganbreeder」圖像都是使用輸入參數來創作的，用戶可以通過修改站點上其他圖像的參數來選擇這些參數。該站點存儲每個圖像的譜系，以便用戶可以看到最終圖像的所有貢獻者。如果他們喜歡你發現或創作的某張圖片，可以從名叫丹妮爾．巴斯金（Danielle Baskin）的企業家和藝術家那裡訂購的木版畫。

  巴斯金用顏料潤色了這幅作品，但並沒有簽名，而是在作品的背面貼上二維碼，表明這幅作品具有獨特的血統。巴斯金之所以這樣做，是因為每張圖片都是許多人貢獻的結果，這使得很難將任何一位藝術家的名字與每幅新作品聯繫起來。

虛構的《埃德蒙德．貝拉米》，其「家族的源頭」是這位名為「Comte Belamy」的男士

  當亞歷山大．雷本（Alexander Reben）展示他用「Ganbreeder」圖像創作的畫作時，巴斯金指責他偷竊，因為她和其他人花了數小時在「Ganbreeder」網站上製作這些圖像。在為自己辯護時，雷本指出，在他選擇圖像時，「Ganbreeder」的作品都是匿名的，用戶登錄和歸屬權是在後來才添加的。現有的法律和慣例已經可以應對藝術品以某種合作或聯合形式創作的情況。

  人們普遍認為，藝術家只要創作出一張最終的圖片，就可以聲稱自己是「作者」，不過如果可能的話，他們應該對圖片的來源開誠佈公。對雷本盜竊的指控似乎模仿了那些對安迪．沃霍爾（Andy Warhol）和理查德．普林斯（Richard Prince）等傳統挪用藝術家的方式，他們以擴大和修改其他用戶在Instagram上的帖子而聞名。

「Comte Belamy」虛構的妻子名為「Comtesse Belamy」

  然而，這些神經網絡的工作似乎是另一種類型的工作。神經網絡模型的貢獻和網站其他用戶的貢獻都與創作結果密不可分，似乎沒有任何貢獻者屬於「藝術家」。

  看待這些新藝術作品的一種可能方式是像看待開源軟件那樣看待它們。開源是一種軟件開發模型，任何人都可以在其中貢獻或使用開放軟件包。開源促使大量主要軟件工具誕生，如「Linux」和主要的神經網絡軟件。同樣，如果沒有開放的軟件和數據共享，新的神經網絡藝術品也不可能被創造出來。

  開源項目為軟件如何使用和記錄貢獻指定了明確的規則：有些軟件可以擴展和銷售，而其他項目必須免費分發。每個程序員的貢獻都被記錄下來，他們如何獲得酬勞也取決於個人項目。像開源軟件一樣，像「Ganbreeder」這樣的網站可以為藝術作者及其貢獻建立清晰的規則。指導方針應規定如何評估作品貢獻度、還有誰做出了貢獻、以及作品何時可以出售或獲得版權。往往支付報酬也是一個棘手的問題。如果「Ganbreeder」圖像被用於商業工作，比如書籍封面或電影製作，會發生什麼？對於更平凡的貢獻，巴斯金建議可以在作品的眾多貢獻者中分攤報酬，這可能會有利可圖，因為一場大型廣告活動的版稅足以支付很多藝術家的費用。

AI藝術創作先驅Mario Klingemann的作品《Memories of Passersby I》於2019年3月蘇富比以40,000英鎊拍賣成交

  這些作品能成為偉大的藝術嗎？有些藝術品的價值僅僅在於其內在的美學屬性，比如某座山的美麗。但我們也重視作品，因為它展現了藝術家的視野、意圖和技巧。開源藝術品位於兩者中間的某個位置。這一意象代表了許多人經過深思熟慮的藝術選擇結果。但目的何在？當然，早期的貢獻者並不知道他們的作品將被如何使用。

  這就像在詢問創作美麗山景背後的意圖？還是藝術家最終的選擇是唯一的意圖來源？以前的藝術技術也提出過類似的問題，尤其是「攝影」的發明。當這種媒介首次出現時，許多人聲稱攝影根本不可能是藝術。他們認為，所有的工作都是由機器完成的。巴黎藝術團體「Obvious」的工程師Caselles-Dupr é認為這些對AI藝術品的質疑似曾相識：「昔日，人們說攝影不是真正的藝術，而拍照的人就好比機器。但現在，人人都同意攝影已是藝術的一種。」

人們對AI創作的藝術價值質疑，攝影最初被發明時也面對同樣問題。圖為日本攝影師橫浪修Osamu-Yokonami的攝影展

  這種爭論延續了很長時間，但攝影最終被認為是其自己的藝術媒介。此外，它還通過迫使藝術家停止把所謂的現實主義作品放在基座上，從而催化了現代藝術運動。因為藝術家的畫作永遠無法與相機帶來的真實感相匹配，所以他們需要找到一種方法來創作出任何機器都無法複製的作品。