來源：“新智元”（ID:AI_era），作者：LRS
自去年DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney等高質量AI繪畫工具發布以來，關於「AI藝術家」的爭論一直都沒停過，比如AI作品是否能參加比賽、模型的訓練侵犯版權、辛苦學習的畫師淪為語料庫等諸多問題。
不過，大部分人還是達成了共識，如果一幅精美的AI作品和大師手筆放在一起，我們還是會認為人類的作品要更好，願意去了解作品背後的故事、表達的情感等等。
但，AI作品真的一定不如人類作品嗎？
如果是一幅專門為你的情感、經歷定制的AI作品，你會為它轉身嗎？
AI藝術可以很美，但對人類來說意義不大
來自杜克大學、滑鐵盧大學、劍橋大學等機構的研究人員探索了是否、以及為什麼人類不喜歡AI生成的藝術作品。
論文鏈接：https://psyarxiv.com/f9upm/
研究人員首先從在線平台招募了150名參與者，並要求參與者對從藝術平台Artbreeder上選擇的30件AI藝術品進行不同類別的評價，部分作品被標註為「人類創造」，其中包括15件抽象藝術，15件描述具體的物體或場景。
實驗結果顯示，標記為「人類創造」的藝術品獲得的評價明顯高於標記為「AI創造」的藝術品，可以看出參與者有潛在「反AI偏見」，他們認為AI作品不是那麼有價值，並且不深刻。
在故事性、情感等情緒價值的分類結果顯示，被標記為人類創造的藝術品同樣獲得了更高的評價。
研究人員認為，當藝術品被標註為人類創造時，參與者更有可能相信和重視藝術品背後的故事，反過來又對藝術品的純粹感官享受提供了正向支持。
研究結果也強調了，人類對藝術的欣賞力不止包括技術，還需要考慮情感、智力、藝術品背後的故事等。
讓AI作品畫到你心裡
雖然人類自帶「反AI藝術」的心理，但來自馬克斯·普朗克經驗美學研究所、埃朗根-紐倫堡大學等機構的研究人員在《心理科學》（Psychological Science）期刊上發表了一篇論文，揭示了「藝術品審美」的背後原理，他們認為並不是AI作品不夠好，而是沒有根據觀看者進行定制化生成。
論文鏈接：https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09567976231188107
研究結果顯示，藝術作品的審美吸引力與觀看者的個人偏好息息相關。
在面對相似圖片時，觀看人更傾向於選擇與自己過往經歷、文化背景相關的藝術作品。
線下實驗設置
為了得出自我相關性評估和審美評級之間的初步關聯關係，研究人員招募了33名講德語的實驗參與者（29名女性，4名男性），年齡在18歲至55歲之間，所有人視力均正常，且無神經系統疾病。
研究人員從博物館藏品中選取了148張知名度不高的藝術品，涵蓋了美洲、歐洲和亞洲文化的各個時間段、風格和流派的作品，參與者需要根據個人的主觀愉悅程度對藝術品進行打分。
作品列表：https://journals.sagepub.com/doi/suppl/10.1177/09567976231188107/suppl_file/sj-pdf-1-pss-10.1177_09567976231188107.pdf
參與者還需要對藝術品與自我相關性進行評分，即自己本身、曾經的經歷、身份等相關的程度。
除了主觀評分外，在實驗前，研究人員也對參與者們統計了基本的信息，如教育背景、年齡、性別、是否左撇子、性取向、心理疾病診斷等，並且進行一些藝術和美學相關的教育。
線上實驗設置
為了擴大參與者的規模，研究人員還在網上招募了208名說英語的參與者（135名男性，70名女性，2名其他性別，1人未說明），年齡範圍為18-74歲，每人觀看42件藝術品，並需要回答一系列問題。
其中有兩個主觀問題比較關鍵，「這張圖片在多大程度上觸動了你？」（To what extent did the image move you?）以及「你能從圖片中感受到多少美？」（How much did you get the feeling of beauty?）
在自我相關性評估環節，參與者重新觀看圖片後，需要回答「該圖像多大程度上與你相關？」（How self-relevant is the image to you?）
實驗結果
在計算美學評分和自我評估的相關性（correlation）後，研究人員使用三個不同條件的線性混合模型對評分進行預測：
1、僅使用參與者自相關評分作為截斷
2、加入自相關斜率
3、加入圖像相關的截斷和斜率
結果發現模型3的預測效果最好。
在使用G*Power進行後驗統計檢驗時，效應量（power）達到0.89，說明自相關性和審美評分之間存在比較強的關聯。
個性化風格遷移
在上述結論的支持下，研究人員進行了第二個實驗，以驗證AI藝術品和人類作品之間的審美差異來源。
實驗設置
研究人員在線招募了45名參與者（28名男性，15名女性，2人不明），德語流利，年齡在18到55歲之間。
研究人員首先從之前的數據中選擇了20幅藝術品，覆蓋自然、人工內容、室內、室外場景以及不同的建築結構，然後使用3種遷移風格生成AI作品，共計80張圖片，
遷移模型論文：https://arxiv.org/pdf/1703.06868.pdf
具體的遷移風格根據參與者個人的生活經歷、文化背景調查中提到的地點、物體、美食、動物和文物有關。
在測試期間，參與者並不知道哪些作品是AI生成的，需要根據直覺來選擇每件作品是不熟悉的、熟悉的還是肯定認識的。
實驗結果
使用與之前類似的實驗流程後，可以發現參與者的美學評分明顯中心化在了自相關的維度上，進一步加強了二者之間的相關性。
通過自定義風格遷移作品，可以看到，自我關聯是影響審美評分的一個重要決定因素，比如某位參與者曾經在赫爾辛基度過了一個完美的假期，他就會更傾向於給赫爾辛基相似風格的圖像打高分。
在分析自相關與他人相關的藝術作品審美差異時，可以看到自相關的風格評分甚至要超過「大師手繪的真實作品」。
總結
藝術品的觀賞體驗只是人與外部世界互動並被深刻影響的一個典型例子，並且審美品位高度個性化的，每個人都有不同的體驗。
這兩項研究的結論並不矛盾，視覺藝術的審美評級與自我相關性有非常高的關聯度，而人類本身的經歷又讓我們更傾向於選擇人類的作品。
第二項研究的作者Cem Uran表示，對於真正的藝術，完全取決於觀看者能發現哪些視覺元素，甚至可能都沒有意識到具體的元素，所以只是喜歡某些藝術而不知道為什麼。
不過自相關參考信息如此強烈地吸引觀看者，也凸顯了個性化內容被濫用的嚴重危害。
隨著各種利用推薦算法的內容推薦平台的發展，這一趨勢也越來越明顯，而深陷其中的用戶也都可能沒有意識到這個問題。
參考資料
https://the-decoder.com/people-like-human-art-more-than-ai-art-but-its-complicated/
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09567976231188107
https://techxplore.com/news/2023-08-ai-art-captivates-people.html
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