翻譯：批判「新式」生成藝術

關於生成藝術該如何評價（非市場、非視覺美學，而是更後設），我覺得是一件很困難的事。我在整理生成藝術資料文件時，這塊一直缺少相關文件，Processing 的創立者 Casey Reas 倒是寫過一本書有翻譯成中文，而後他也成立了自己的生成藝術NFT策展平台 Feral File，但此外就沒有中文公開資料了。畢竟這是一門新興領域，幾無藝評專業人士進入（或是我文獻蒐集能力有限），而評論者往往從相關從業人員開始（這可能需要STS科技與社會研究學門的確證）。

所以我開始從推特爬梳各種創作者的批判，看能否找到最時下的專業觀點。講到最尖銳的藝術家，非 Karsten Schmidt 莫屬。社群暱稱 Toxi 的他，因為與收藏家針鋒相對，招致收藏家社群砸盤對待。他從市場青睞度最好的前幾名一路滑落，並誓言離開生成藝術NFT市場（雖然他近日要回歸啦！）。

因為非常好看，我翻譯了他今年一月發表的推文串，同時補充一點備註，希望中文世界的讀者一起來品嚐。讓我們來看看 Toxi 他怎麼批評生成藝術（原推文串見留言）：

我要來對這幾年我所錯過的生成藝術與相關評論進行批判，最近的生成藝術我稱之為「新式」生成藝術。Kolah（編按：就是 Toxi 進行批判的生成藝術媒體） 的評論在多數層面並非針對生成藝術，而是更廣泛地對任何傳統或靜態視覺藝術進行評價，如顏色、紋理、風格、構圖、脈絡、故事。如何評價生成藝術的美學，有比視覺外觀更重要的事。

從技術層面來看，閱讀程式碼可以分析生成藝術，如難度、消耗性能、簡潔度、易讀性，但這只涉及「程式碼」的分析，並非針對「生成」層面。問題是多數人包括我，尤其是現在，將「經由電腦使用任何方式生成」簡稱為「生成」。反而過去的我們還曾區分過參數化技術、步驟化技術和生成式技術，然後再用「電腦計算」作為概稱。

當我們批評這類作品時，至少要意識到並嘗試理解以上概念之不同，這是非常重要的事。在大多數更複雜的專案或作品中，這些概念常常形成概念層，而非各自獨立的原則。我不會在這裡一一解釋程序設計（procedural）、參數設計（parameter）、生成式設計（generative）彼此之間的區別（維基百科是你的朋友！），但我認為任何嚴肅的批評都應該以這些概念為框架進行審視，然後再進入視覺評判。

如前所述，大多數具有一定複雜程度的電腦藝術、電腦設計都包含以上層次。舉例來說，Fxhash 上的所有作品都有參數（編按：parameter，或稱fearture 特色），這些參數會從獨特的哈希值（種子碼）中得到特別的群集（編按：這個群集就是一張生成藝術NFT）。參數定義了一個範圍，越多的參數就會有越多範圍（有時也稱為搜索範圍（Searching Space），儘管對絕大多數作品而言，藝術家並沒有去完整搜索這些範圍）。這些參數產生的範圍可以很大，一個參數是一個維度，十個參數就是十維空間！

在一個作品中放入大量的參數，並不會直接成為「更好」或更「複雜」的作品。事實上這可能透露了你是菜鳥，因為太大的範圍會更難處理，即使使用機器學習技術。少即是多之類的...可能還比較好。

比起放馬後砲，事後用講故事的方式合理化創作過程，去理解藝術家所選擇的參數，與彼此之間的角色與互動，能夠更深入瞭解藝術家（或設計師）的思考過程。當然如果藝術家沒在動腦，也很容易被發現。但大家似乎都更喜歡聽故事。

參數複雜到難以處理是什麼意思呢？這將是一個純粹的狀態，不受人工、藝術偏見給限制，生成藝術可以自由探索任何維度，它唯一的限制是時間。然而大多數「生成藝術家」會人為地對系統進行輸入與限制，譬如將某種「主觀」形式注入系統中。從技術上而言，這些干涉是參數範圍中的偏見或熱點...。（編按：熱點是更受到市場青睞、或是藝術家主觀青睞的可控隨機作品，夠矛盾吧。）

有些熱點是自然發生的，但很多時候必須由創作者隨機探索或系統探索，來發現珍珠（編按：俗稱骰作品），再來通過使用規則、排除、條件來誘導，譬如調整參數之間的相互關係（編按：人為迭代 Iterating）。創造／策劃這些人為的驚鴻一瞥，需要技巧與耐心。

對參數進行策展，對大多數（不是所有）作品都很重要的原因是，一個沒有限制的體系，特別是沒有人為調整的體系，會產生大量的美感噪音/垃圾（即「非藝術家認證」的產出物）。

其實對於以運算為媒材的藝術作品進行批評，這本身就是一個值得關注的問題。藝術家的意圖分成兩種方向，是僅利用運算的自動化優勢，創造一個符合人類美感的加工品，還是以參數設計的優勢，產生具有 N 維可能的自動化美學，既原始又混亂？另外一個問題是，我們關注複雜度，把這些充滿參數的生成藝術作品，視為具有「潛在能量」的實體，並以觀眾／收藏家的角度來慶祝之？還是重視藝術家人為地過濾／引導這種能量，藉由刪去／選取的過程最大化藝術家認為的好作品？

與此相關的難題是最近流行「稀有度 」與輸出量（即版數），特別是NFT藝術。

在幾年前，NFT尚未出現之前，參數的選擇、範圍、細節、微妙程度（！）是相對自由的，而且往往是由藝術家單獨策劃，目標是傳達對參數系統的某種個人觀點。我從1990年代初期便開始探索運算設計、運算技術（不一定是藝術），我第一次參與不由人為干涉的數位印刷項目是在2007年為Faber & Faber製作的書套。在隨後的幾年裡也做了類似的專案，每個專案都有一個單一且強烈的目標。而最近的NFT生成藝術，似乎讓藝術家被推向一個更大、更多元的目標，這些目標需求往往由NFT收藏家所驅動的。

在Fxhash這樣一個沒有任何人工策展的新平台，有隨機種子碼系統。為了一一展示清晰、獨特的藝術理念，我認為我們必須最大限度地擴大、覆蓋整個參數範圍，並儘量減少帶有人為偏見的成果產出。

再來我們討論版數大小，使這個難題和利益衝突更加明顯：收藏家傾向於小版數使價格最大化，同時要求每一版都很「獨特」。另一方面，我們有一個數學現實，即使整個設計系統所依賴的種子碼均勻分佈，通常也需要相當多的樣本（即鑄造NFT）來探索、保證各種參數組合。

這個難題導致現在藝術家不是把時間花在有意思的運算或生成過程上，而是被逼著花更多的時間來調整策展問題，因為鑄造是一個自動系統。而以前他們可以只用一小部分時間手動調整 hash 來完成多樣性。

我必須說，這就是為什麼我們在現在的「生成藝術」浪潮中看到那麼多衍生品（編按：仿盤）的原因，模仿的美學、模仿的物件。太多人在探索同樣的運算過程產生的美學和基礎（通常是很簡單的程式），只是最終只是人工風格／手動策展條件式不同而已。

回到如何評論生成藝術（或是評論發布這些作品的平台）。我希望在作品之中看到更多關於參數品質和參數關係的描述。現在這些都沒有被充分記錄，讓觀眾能夠真正欣賞，而且平台方也不太在意。 1024 字的作品描述限制了藝術家深入研究任何細節（編按：fxhash 發表作品限制只能輸入 1024 字）。說實話，在發表過四次作品後（編按：Toxi近日要發表第四件作品了），我在懷疑除了投機價值外，是否有很多人真正關心這些藝術。

了解一個作品使用的技術是否是程序性的（如模板化的）或生成性的（如基於某些規則，或表現出某種意料之外的狀態、美學）是很重要的，因為只有了解，才能為評論作品的基礎要件（或者至少應該如此）。

像細胞自動機或擴散限制凝聚（Cellular Automata or Diffusion-limited Aggregation）這樣的生成過程具有某些固有的品質與限制，經過訓練的人可以輕易發現其限制。當評價使用這些技術完成的作品時，評論的重點應該至於脈絡底下，這些技術如何被藝術家使用進作品中，或是被濫用進作品中。

目前最大的問題是，收藏者與評論者缺乏對於電腦科學或演算法的識讀能力。我每天都能看到這樣的問題：目前的收藏社群常常不知道或不關心這些藝術品的脈絡，甚至認為除了Fidenza或類似作品之前，一樣的技術風格並不存在。

NFT的興起將慢慢結束開源藝術，因為許多人（包括我自己）不願意為其他人可能的衍生作品（仿盤）提供原始碼，讓其獲利...。我要再次指責收藏家普遍缺乏電腦知識，因為這些衍生作品（仿盤）甚至沒有被辨識出來。也許當炒作和狂熱行為再次退潮，一種更為成熟的新模式將重新出現...。關於這個問題，還有很多話要說（我會說的！），但讓我們留到之後再說吧。

（完）

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

Toxi 作品：fxhash — toxi profile