翻译：批判「新式」生成艺术

关于生成艺术该如何评价（非市场、非视觉美学，而是更后设），我觉得是一件很困难的事。我在整理生成艺术资料文件时，这块一直缺少相关文件，Processing 的创立者Casey Reas 倒是写过一本书有翻译成中文，而后他也成立了自己的生成艺术NFT策展平台Feral File，但此外就没有中文公开资料了。毕竟这是一门新兴领域，几无艺评专业人士进入（或是我文献搜集能力有限），而评论者往往从相关从业人员开始（这可能需要STS科技与社会研究学门的确证）。

所以我开始从推特爬梳各种创作者的批判，看能否找到最时下的专业观点。讲到最尖锐的艺术家，非Karsten Schmidt 莫属。社群昵称Toxi 的他，因为与收藏家针锋相对，招致收藏家社群砸盘对待。他从市场青睐度最好的前几名一路滑落，并誓言离开生成艺术NFT市场（虽然他近日要回归啦！）。

因为非常好看，我翻译了他今年一月发表的推文串，同时补充一点备注，希望中文世界的读者一起来品尝。让我们来看看Toxi 他怎么批评生成艺术（原推文串见留言）：

我要来对这几年我所错过的生成艺术与相关评论进行批判，最近的生成艺术我称之为「新式」生成艺术。 Kolah（编按：就是Toxi 进行批判的生成艺术媒体） 的评论在多数层面并非针对生成艺术，而是更广泛地对任何传统或静态视觉艺术进行评价，如颜色、纹理、风格、构图、脉络、故事。如何评价生成艺术的美学，有比视觉外观更重要的事。

从技术层面来看，阅读程式码可以分析生成艺术，如难度、消耗性能、简洁度、易读性，但这只涉及「程式码」的分析，并非针对「生成」层面。问题是多数人包括我，尤其是现在，将「经由电脑使用任何方式生成」简称为「生成」。反而过去的我们还曾区分过参数化技术、步骤化技术和生成式技术，然后再用「电脑计算」作为概称。

当我们批评这类作品时，至少要意识到并尝试理解以上概念之不同，这是非常重要的事。在大多数更复杂的专案或作品中，这些概念常常形成概念层，而非各自独立的原则。我不会在这里一一解释程序设计（procedural）、参数设计（parameter）、生成式设计（generative）彼此之间的区别（维基百科是你的朋友！），但我认为任何严肃的批评都应该以这些概念为框架进行审视，然后再进入视觉评判。

如前所述，大多数具有一定复杂程度的电脑艺术、电脑设计都包含以上层次。举例来说，Fxhash 上的所有作品都有参数（编按：parameter，或称fearture 特色），这些参数会从独特的哈希值（种子码）中得到特别的群集（编按：这个群集就是一张生成艺术NFT）。参数定义了一个范围，越多的参数就会有越多范围（有时也称为搜索范围（Searching Space），尽管对绝大多数作品而言，艺术家并没有去完整搜索这些范围）。这些参数产生的范围可以很大，一个参数是一个维度，十个参数就是十维空间！

在一个作品中放入大量的参数，并不会直接成为「更好」或更「复杂」的作品。事实上这可能透露了你是菜鸟，因为太大的范围会更难处理，即使使用机器学习技术。少即是多之类的...可能还比较好。

比起放马后炮，事后用讲故事的方式合理化创作过程，去理解艺术家所选择的参数，与彼此之间的角色与互动，能够更深入了解艺术家（或设计师）的思考过程。当然如果艺术家没在动脑，也很容易被发现。但大家似乎都更喜欢听故事。

参数复杂到难以处理是什么意思呢？这将是一个纯粹的状态，不受人工、艺术偏见给限制，生成艺术可以自由探索任何维度，它唯一的限制是时间。然而大多数「生成艺术家」会人为地对系统进行输入与限制，譬如将某种「主观」形式注入系统中。从技术上而言，这些干涉是参数范围中的偏见或热点...。 （编按：热点是更受到市场青睐、或是艺术家主观青睐的可控随机作品，够矛盾吧。）

有些热点是自然发生的，但很多时候必须由创作者随机探索或系统探索，来发现珍珠（编按：俗称骰作品），再来通过使用规则、排除、条件来诱导，譬如调整参数之间的相互关系（编按：人为迭代Iterating）。创造／策划这些人为的惊鸿一瞥，需要技巧与耐心。

对参数进行策展，对大多数（不是所有）作品都很重要的原因是，一个没有限制的体系，特别是没有人为调整的体系，会产生大量的美感噪音/垃圾（即「非艺术家认证」的产出物）。

其实对于以运算为媒材的艺术作品进行批评，这本身就是一个值得关注的问题。艺术家的意图分成两种方向，是仅利用运算的自动化优势，创造一个符合人类美感的加工品，还是以参数设计的优势，产生具有N 维可能的自动化美学，既原始又混乱？另外一个问题是，我们关注复杂度，把这些充满参数的生成艺术作品，视为具有「潜在能量」的实体，并以观众／收藏家的角度来庆祝之？还是重视艺术家人为地过滤／引导这种能量，藉由删去／选取的过程最大化艺术家认为的好作品？

与此相关的难题是最近流行「稀有度」与输出量（即版数），特别是NFT艺术。

在几年前，NFT尚未出现之前，参数的选择、范围、细节、微妙程度（！）是相对自由的，而且往往是由艺术家单独策划，目标是传达对参数系统的某种个人观点。我从1990年代初期便开始探索运算设计、运算技术（不一定是艺术），我第一次参与不由人为干涉的数位印刷项目是在2007年为Faber & Faber制作的书套。在随后的几年里也做了类似的专案，每个专案都有一个单一且强烈的目标。而最近的NFT生成艺术，似乎让艺术家被推向一个更大、更多元的目标，这些目标需求往往由NFT收藏家所驱动的。

在Fxhash这样一个没有任何人工策展的新平台，有随机种子码系统。为了一一展示清晰、独特的艺术理念，我认为我们必须最大限度地扩大、覆盖整个参数范围，并尽量减少带有人为偏见的成果产出。

再来我们讨论版数大小，使这个难题和利益冲突更加明显：收藏家倾向于小版数使价格最大化，同时要求每一版都很「独特」。另一方面，我们有一个数学现实，即使整个设计系统所依赖的种子码均匀分布，通常也需要相当多的样本（即铸造NFT）来探索、保证各种参数组合。

这个难题导致现在艺术家不是把时间花在有意思的运算或生成过程上，而是被逼着花更多的时间来调整策展问题，因为铸造是一个自动系统。而以前他们可以只用一小部分时间手动调整hash 来完成多样性。

我必须说，这就是为什么我们在现在的「生成艺术」浪潮中看到那么多衍生品（编按：仿盘）的原因，模仿的美学、模仿的物件。太多人在探索同样的运算过程产生的美学和基础（通常是很简单的程式），只是最终只是人工风格／手动策展条件式不同而已。

回到如何评论生成艺术（或是评论发布这些作品的平台）。我希望在作品之中看到更多关于参数品质和参数关系的描述。现在这些都没有被充分记录，让观众能够真正欣赏，而且平台方也不太在意。 1024 字的作品描述限制了艺术家深入研究任何细节（编按：fxhash 发表作品限制只能输入1024 字）。说实话，在发表过四次作品后（编按：Toxi近日要发表第四件作品了），我在怀疑除了投机价值外，是否有很多人真正关心这些艺术。

了解一个作品使用的技术是否是程序性的（如模板化的）或生成性的（如基于某些规则，或表现出某种意料之外的状态、美学）是很重要的，因为只有了解，才能为评论作品的基础要件（或者至少应该如此）。

像细胞自动机或扩散限制凝聚（Cellular Automata or Diffusion-limited Aggregation）这样的生成过程具有某些固有的品质与限制，经过训练的人可以轻易发现其限制。当评价使用这些技术完成的作品时，评论的重点应该至于脉络底下，这些技术如何被艺术家使用进作品中，或是被滥用进作品中。

目前最大的问题是，收藏者与评论者缺乏对于电脑科学或演算法的识读能力。我每天都能看到这样的问题：目前的收藏社群常常不知道或不关心这些艺术品的脉络，甚至认为除了Fidenza或类似作品之前，一样的技术风格并不存在。

NFT的兴起将慢慢结束开源艺术，因为许多人（包括我自己）不愿意为其他人可能的衍生作品（仿盘）提供原始码，让其获利...。我要再次指责收藏家普遍缺乏电脑知识，因为这些衍生作品（仿盘）甚至没有被辨识出来。也许当炒作和狂热行为再次退潮，一种更为成熟的新模式将重新出现...。关于这个问题，还有很多话要说（我会说的！），但让我们留到之后再说吧。

（完）

原推文： https://twitter.com/toxi/status/1481954101437116419

Toxi 作品： fxhash — toxi profile