Глава 4

Креатив

В 2018 году я сидел в московском кафе с другом, и он с неподдельным энтузиазмом рассказывал мне о «Портрете Эдмона де Белами» . Незадолго до нашей беседы эту картину продали  на аукционе Christie’s за 432 500 долларов США. Это было в 45 раз дороже, чем изначальная цена работы. Но самым удивительным в этой сделке было другое: автором работы был искусственный интеллект, который обучился на основе 15 000 портретов, относящихся к разным стилям и направлениям искусства. Признаться, я мало понимаю в живописи, и работа показалась мне посредственной. Я рассуждал так: «Да, это определенно новая веха в развитии технологий. Однако как я, предприниматель, могу использовать ее на практике, какие бизнес-задачи смогу решить?»

Прошло четыре года, и на рынке появился Midjourney. Помня о том разговоре, я зарегистрировался в сервисе без особого энтузиазма. Я был уверен, что нейросеть генерирует то, что нельзя будет использовать на практике. Каково же было мое удивление, когда она выдала мне фотографическое изображение. То есть картинка вполне могла сойти за фотографию! Безусловно, она не была идеальной. Первые версии сервиса страдали галлюцинациями: модель, например, зачастую пририсовывала лишние пальцы. Но все же качество картинки поражало. Более того, по пользовательскому соглашению картинка принадлежала мне, и я мог использовать ее в работе: добавлять в презентации или рекламные материалы. Впоследствии мы стали активно использовать модель в «Зерокодере». Раскрою секрет, но большинство картинок для рекламных баннеров мы генерируем с помощью Midjourney и его российских аналогов.

На мой взгляд, нейросети способны перевернуть (и уже переворачивают) творческую сферу. И речь не только о том, что они могут создавать изображения, тексты и даже видео и музыку не хуже (а иногда и лучше) человека. Они могут научить нас мыслить по-новому и развить наше креативное мышление! О силе искусственного интеллекта в сфере креатива я расскажу в следующей главе.

Голос сети

В 2023 году американский писатель-фантаст Тим Баучер прославился. Меньше чем за год он написал  почти 100 книг, а в будущем планирует выпустить не менее 1 000, как признавался он одному американскому изданию. Каждая его книга состоит из 2000–5000 слов и написана всего за несколько часов благодаря искусственному интеллекту. Автор отмечал, что ИИ помог ему увеличить производительность, сохранив при этом стабильное качество. И он в этом не одинок. Появление ChatGPT вызвало бум в книжном бизнесе: в 2023 году книги, написанные с помощью нейросети, буквально заполнили Amazon . На площадке цифрового магазина электронных книг Amazon’s Kindle Store насчитывается свыше 200 электронных произведений, где ChatGPT был указан в качестве автора или соавтора. Среди них – «Как писать и создавать контент с помощью ChatGPT», детский рассказ The Power of Homework («Сила домашки»), сборник стихов Echoes of the Universe («Эхо вселенной»). Установить истинное количество авторов невозможно – немногие готовы раскрывать, что использовали популярную разработку. Но на Amazon даже появился новый поджанр – книги об использовании ChatGPT, полностью написанные ботом. Интересно, что для многих ИИ стал стимулом «взяться за перо» – до этого написание книги казалось им невыполнимым проектом.

Сейчас в сети можно найти десятки тредов и инструкций, где пользователи делятся советами о том, как писать книги с помощью чата. Не утихают и жаркие дискуссии о пределах возможностей нейросети в писательском деле. BBC даже выпустил материал , в котором приведены рассуждения о том, лишатся ли работы авторы любовных романов. Одна из героинь, госпожа Куинн, признавалась, что романтическую литературу с помощью ИИ пытались писать давно, но тогда это были «ужасные» работы. А вот появление чата ее не на шутку напугало. Однако писательница постаралась остаться позитивной, отметив, что в художественной литературе многое зависит от голоса автора, чем ИИ, на ее взгляд, похвастаться пока не может.

С этим, впрочем, можно поспорить. Американский музыкант и писатель K Allado-McDowell во время своего выступления на конференции TED рассказывал , что тоже написал несколько книг в коллаборации с разработкой OpenAI. Он признавался, что технология позволила ему найти идеи, до которых он не смог бы дойти в одиночку. Модель предлагала сюжетные повороты, арки персонажей и пр.

Другой пример, который ставит под вопрос оптимизм госпожи Куинн, можно найти в сфере цифровой графики. Сегодня модели машинного обучения, такие как DALL-E, Stable Diffusion и Midjourney, порождают самые разные образы – от причудливых форм жизни до воображаемых пейзажей и сюрреалистических лиц. Нейронные сети способны мгновенно обрабатывать тысячи изображений, охватывающих множество эпох, культур и направлений искусства, для создания визуальных эффектов, которые кажутся очень знакомыми, но при этом поразительно отличаются от всего, что создал бы человек самостоятельно. Можно сказать, что у нейросети есть свой голос, ведь она генерирует изображения, которых и не было в воображении художников.

Еще один любопытный пример уникального голоса ИИ можно найти в дизайне. Если вам вдруг посчастливилось оказаться на выставке дизайна в Милане 2019 года, вы знаете, о чем я говорю. Там представили  стул, созданный «в партнерстве с ИИ». Над ним работали мебельная компания Kartell, французский дизайнер и архитектор Филипп Старк (Philippe Starck) и компания Autodesk, специализирующаяся на 3D-программном обеспечении. Старк в видео, посвященном проекту, описывал процесс как разговор, во время которого люди и ИИ обменивались идеями. Но в конечном итоге именно за искусственным интеллектом было последнее слово.

В арт-сфере многие художники создают неожиданные и оригинальные работы благодаря коллаборации с искусственным интеллектом. Есть даже термин, который обозначает направление искусства, где картины и другие объекты создаются с помощью компьютерных технологий – генеративное искусство. Оно начало формироваться на заре компьютерной эры – в 1960–1970-х годах. Тогда художники начали осваивать только появившиеся компьютеры и программы. Первые так называемые генеративные произведения были в основном нефигуративными, то есть абстрактными: цифровые программы создавали необычные геометрические и цветовые сочетания, из которых художник выбирал наиболее выразительные, выступая таким образом арт-куратором. Пионерами компьютерного искусства можно назвать математиков Фридера Наке (Frieder Nake) и Георга Ниса (Georg Nees). Они использовали математические алгоритмы и программы, чтобы создавать абстрактные графические композиций в духе минимализма. Еще одним первопроходцем считается американский аниматор, композитор и изобретатель Джон Уитни. В 1960-х и 1970-х годах он разработал компьютерные программы для создания абстрактных анимационных фильмов и сложных и красочных визуальных эффектов. Другой известный представитель генеративного искусства – художник Харольд Коэн. В конце 1960-х годов он разработал программу «Аарон», способную автономно, то есть без участия человека, генерировать произведения искусства. Художница Вера Мольнар использовала уже существующие языки программирования, но также создавала и свои программы. Ее геометрические композиции, абстрактные паттерны и оптические иллюзии сравнимы с работами позднего Пита Мондриана и входят в мировые музейные коллекции.

Значительный прогресс в использовании ИИ в искусстве произошел с развитием генеративно-состязательных сетей (GANs). GANs – предложенные Ианом Гудфеллоу (сейчас исследователь работает в компании OpenAI) в 2014 году, они стали ключевым инструментом для создания изображений и композиций. Эти сети позволяют обучать алгоритмы на больших наборах данных искусства, после чего они могут генерировать уникальные произведения.

Сейчас в сфере генеративного искусства работает целая плеяда художников. Яркий пример – аргентинская художница София Креспо, которая с помощью искусственного интеллекта исследует органическую жизнь. Ее работа «Нейронный зоопарк» – прекрасный пример «уникального голоса ИИ», так как изображает несуществующих химер, до которых художница в одиночку, возможно, никогда бы не додумалась. Некоторые работы не только привлекают внимание общественности, попадают в музеи, но и приносят приличные деньги. Яркий пример – алгоритм Botto, обученный писать картины. В 2022 году он сгенерировал шесть картин, который выставили  на платформе цифрового искусства SupeRare в виде NFT (уникальный цифровой сертификат, который хранится на блокчейне). Они принесли создателям, группе британских художников, 1,1 млн долларов США. Создавая картины, Botto действует в три этапа: сначала он генерирует случайные слова и фразы, которые задают направление работы, на основе этих данных далее формируется сюжет картины. Закончив работу над произведением, нейросеть сравнивает и ее с исходным описанием и определяет, соответствует ли изображение изначальной задумке.

Картина Asymmetrical Liberation, созданная Botto и проданная в 2022 году на плафторме SupeRare

https://superrare com/artwork‑v2/asymmetrical‑liberation‑29715

Как и в других сферах жизни, качество результата работы ИИ во многом зависит от запроса или же обучения модели. Например, когда модель ChatGPT‑3.5 только появилась и стала привлекать массовое внимание, ее испробовал шоураннер популярного американского научно-фантастического сериала «Черное зеркало» Чарли Брукер. В одном из интервью он рассказывал, что «немного поиграл» с технологией, когда писал последний, шестой сезон антологии. Он попросил «создать эпизод “Черного зеркала”», но результат его разочаровал. По словам сценариста, модель нашла синопсисы прошлых эпизодов шоу и смешала их вместе. На первый взгляд текст казался сносным, но, копнув глубже, он понял, что в нем нет ни одной оригинальной мысли. Тогда он сравнивал  работу ChatGPT с выступлениями пародистов.

Впрочем, российские специалисты смогли обойти этот момент, создав собственную нейросеть. В 2023 году команда телеканала СТС выпустила сериал, сценарий для которого написал искусственный интеллект. Один из сотрудников канала Роман Брызгалов на конференции Forbes рассказывал, что креативные эксперименты с нейросетями в компании начались, как и у многих, с иллюстраций для соцсетей. В основном они использовали нейросеть Midjourney и ее аналоги для генерации изображений. Он отметил, что те пока не способны заменить дизайнера, но могут серьезно ускорить его работу, создавая основу, которую дорабатывает человек. Он признавался, что работа над картинками после подключения умного помощника сократилась с пяти до двух дней. С текстовыми моделями команда пошла дальше. Он отметил, что доступные на рынке нейросети не давали нужного результата, поэтому команда решила создать свою модель. «Мы подумали: а что, если с помощью нейросети создать эфирный СТСовский продукт? Я видел много короткометражек, написанных нейросетями. Но они были непонятными, странными, походили на экспериментальное кино в духе Линча. Мы стали ковыряться [в существующих моделях] и поняли, что они обучены на огромном количестве разрозненных данных и не могут выдавать сценарии – они используют неподходящую лексику. Поэтому мы решили создать собственную модель (A.I. TV Script Generator) и обучить ее на сценариях СТС так, чтобы она могла плеваться ситкомами».

Есть и другие удачные примеры из сферы кино. Например, в 2023 году российская лаборатория искусственного интеллекта (ИИ) Futai представила  короткометражный фильм AILOVE о любви в эпоху высоких технологий, вдохновленный работами советского режиссера Андрея Тарковского. Но, в отличие от его произведений, в двухминутном ролике не было реальных актеров: их, как и сценарий, сценографию и пр., сгенерировали нейросети – ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion и др. Более того, развиваются нейросети, которые специализируются на видео и анимации. Это прежде всего модель Sora от OpenAI: она способна генерировать видео и анимацию высокого качества, причем ее способности стремительно расширяются. В марте 2023 года модель сгенерировала  видео, которое стало вирусным из-за пугающего контента. В нем американский актер Уилл Смитт ел спагетти, при этом части его тела были сильно искажены. В начале 2024 года Sora способна генерировать видео, по качеству практически не отличимое от настоящего. Она способна преобразовывать в видео текст, но не только. Пользователь может ввести и другие данные – например, загрузить существующие изображения или видео. В ответ Sora может зациклить видео, увеличить его, анимировать статичные изображения и др. Более того, модель понимает не только запрос пользователя, но и то, как описанные предметы существуют в реальном мире. Благодаря этому она способна создавать сложные сцены с большим количеством персонажей и атрибутов. Но есть ограничения. То, что работу создал ИИ, а не человек, можно увидеть по мелким деталям. Они могут быть смазанными или казаться странными человеческому глазу. Она также не способна создавать длинные ролики. Это связано прежде всего с устойчивостью  модели: она по-разному реагирует на промпты, и кадр от кадра может разниться. Поэтому модель пока не сможет заменить мультипликаторов, актеров, видеографов и за них создавать полный метр, но вполне подходит для генерации коротких форматов, идеальных для социальных сетей. Таким образом она позволяет рядовому пользователю Instagram  или TikTok создавать качественный контент .