重生还是毁灭？

 

人工智能（AI）是一个神奇的东西。它可以帮助我们做很多事情，比如写论文、写代码、甚至艺术创作。但是，它也可以做一些我们不太喜欢的事情，比如抢我们的工作、监视我们的行为、或者制造出一些很危险的东西。

 

无论如何，人工智能在艺术界已经产生了很大的影响。它可以利用大数据和算法来学习和模仿不同的艺术风格和元素，创造出一些新奇和创新的作品，甚至于许多插画师和艺术创作公司都已经因此而裁员和倒闭。

 

而人工智能现在也在改变着NFT的世界。NFT是一种非同质化代币，它可以用区块链技术来证明数字艺术品的所有权和唯一性。人工智能生成的艺术在 NFT 生态系统中越来越流行，它可以让任何不懂画画的人都可以轻松地创作出独一无二的数字艺术品。

AI 艺术家 CloudPainter

 

AI 艺术家 CloudPainter 创作的作品

 

AI已经可以骗过人类的眼睛，通过了图灵测试

2022年初，罗格斯大学的艺术与人工智能实验室在原有的GAN（生成性对抗网络）的基础上重新设计，制作出一套名为CAN（创造性对抗网络）的人工智能。在运行了一段时间后，这套系统开始生成极富创造力的抽象艺术品。

 

实验室主任艾哈迈德·艾尔加迈尔（Ahmed Elgammal）震惊不已，因为这些作品无异于艺术市场上流行的那种抽象画。于是，在两周后，他组织了一场图灵实验，邀请大众辨别这些作品到底是人类艺术家的作品，还是人工智能的创作。

 

受试者在不知情的状态下被要求观看四类作品，分别是CAN和GAN生成的图像、2017年巴塞尔艺博会上的人类艺术家作品和抽象表现主义大师的作品。并对作品的喜恶程度、精致度、创新性和复杂度进行评分，结果出人意料。

 

53%的人工智能艺术被认为是人类作品，首次超过半数。而在对照组，即巴塞尔艺博会的作品中，只有41%的作品被认为出自人类之手。不仅如此，人工智能艺术的各项评分都超过巴塞尔艺博会的参展作品，并且在创新性和复杂度上远超后者。

 

这意味着CAN比人类艺术家更了解我们对抽象艺术的喜恶和预期，也更具“创造力”。并且，更意味着面对人工智能艺术，我们已不能区分谁是作者。如果进一步推理，则可预见在不久的将来，至少在抽象艺术领域，人工智能可以代替人类艺术家的创作。

 

什么是人工智能生成的 NFT 艺术？

 

人工智能生成的 NFT 艺术就是用 AI 算法来创造出来的数字艺术品，它们可以从海量的数据中学习和分析。比如，它们可以混合不同的艺术风格，包括颜色、形状和纹理。所以，人工智能生成的艺术可能跟现有的艺术生态系统中常见的风格和技巧完全不一样。

 

你只需要学习如何提问就可以快速得到一副独一无二的艺术品，如果你下一些功夫学习那么你很有可能得到一副比肩绘画大师的作品。

 

人工智能生成的艺术品如果变成 NFT 的话，就意味着它们可以用区块链技术来验证它们的真实性，它们可以是静态的图像、动态的动画，甚至是根据用户输入变化的互动 NFT。

第一幅AI艺术品《爱德蒙·贝拉米肖像》，2018年在佳士得纽约拍场上以43.25万美元的高价成交

 

 

人工智能在 NFT 艺术中的应用

 

人工智能在 NFT 行业中已经有了很多进展，这是一些新颖收藏和项目背后的推动力。虽然这些技术还没有广泛普及，但人工智能对 NFT 的影响可以分为三个方面：创作、质量控制以及验证和认证。

 

1. 创作

人工智能可以用来创造出独特的 NFT 艺术，但你不需要用画笔、颜料或者数字绘图软件之类的工具，只要用文字或者“提示”就行了。当你完成了你的艺术品后，你就可以在全世界展示它，甚至可以通过 NFT 市场之类的渠道卖掉它。

 

人工智能艺术背后的两个关键技术是提示工程和生成式人工智能。提示工程是指设计和优化自然语言处理模型用来启动对话和引导用户得到想要的结果的文本提示的过程。

 

生成式人工智能是指根据各种规则或参数来生成图像或其他媒体的技术。这些预定义的约束可以基于现有的数据或模式，也可以由艺术家设计来创造出原创的内容。

 

AI 图像生成器还可以通过听取用户的喜好来定制 NFT 艺术。因为这种类型的艺术品是专门为用户创造的，所以它们通常是无法复制的独一无二的作品。

 

这个过程可能是这样的：用户提供关于他们的喜好的信息，比如他们喜欢的颜色、风格和兴趣。AI 生成器根据这些喜好生成出独特的艺术品。用户在基于区块链的平台上把生成的艺术品铸造成 NFT。

 

创作示例：比加索 比如，Bicasso 是一种 NFT 图像生成器，它利用人工智能的力量让用户能够根据预定义的提示来创造出独特的数字艺术。用户还可以上传 Bicasso 的基础图像，让它变得更有创意。此外，Bicasso 还有 NFT 铸造功能，让用户可以在 BNB 智能链上铸造他们生成的图像，然后自动存储在他们的钱包里。 Bicasso 使用一种特殊类型的深度学习，一种文本到图像模型，可以根据预定义的训练数据集来生成新图像。它首先把训练集中的图像分解成随机噪声。然后，当用户输入他们的指令时，模型会反转这个过程，并根据预测消除噪声来构建相关图像。

 

 

2. 质量管理

人工智能也可以帮助 NFT 艺术创作中的质量控制，确保最终产品符合一定的标准，并且是收藏家所期待的。 比如，人工智能算法可以分析 NFT 艺术图像并识别出潜在问题，比如低分辨率、像素化或失真等。人工智能也可以分析 NFT 艺术的构成，确保它符合特定的美学标准。

 

3. 验证和认证

人工智能可以用来分析数字艺术文件来验证它们的真实性。比如，它可以通过分析它们的区块链交易历史来帮助验证 NFT 艺术品的真实性，确保 NFT 确实是原始的而不是重复的。 此外，人工智能也可以帮助分析 NFT 艺术的内容，确保它是原创的，不违反任何版权法。这样，买家就可以对他们购买的艺术品的来源和价值有更大的信心。 AI 算法还可以利用 NFT 艺术品的买卖数据来分析市场趋势，提供个性化推荐；这改善了搜索结果，最大限度地减少了欺诈的机会，并增强了整体用户体验。 人工智能在 NFT 中可能存在缺点 虽然人工智能可能丰富了 NFT 艺术生态系统，但也可能存在缺点。比如，人工智能使用可能导致 NFT 生态系统缺乏原创性。 人工智能图像生成器可以创造出单个艺术品的无限变化，导致市场过度饱和，并使艺术家难以区分彼此。 另一个普遍的担忧是，人工智能生成的艺术可能缺乏传统艺术中常见的人情味。这削弱了艺术家与艺术之间的情感联系，这可能会使他们的作品看起来不那么真实和个人化。 人工智能生成的艺术品对技术的依赖也是一个问题，因为技术故障可能导致艺术品丢失或被盗。

 

结尾

 

NFT 生态系统中的人工智能可以为数字艺术带来新的创作、销售和验证方法。但是，也有人担心人工智能创造的 NFT 可能会使市场过度拥挤和缺少创新。但无论如何人人都能成为艺术家这件事还是很激动人心的，随着人工智能在 NFT 生态系统中的应用不断扩展，探索它如何影响我们对数字艺术的认识和参与方式将很有意义。