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2023
Exploring the Intersection of Art and Technology with Paul Mouginot
nwscty.xyz
作者: New Society
英语
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今天我们很荣幸采访 Paul Mouginot，一位才华横溢的工程师和艺术家，他成功地将摄影、时尚、视觉艺术和人工智能的热情结合在一起。他共同创办了 daco，一个使用人工智能和数据分析来分析时尚品牌竞争对手的初创公司，后被 Veepee（前身为 Vente privée）收购。 aurèce vettier，未知样本（滑坡后发现），AV-2021-U-86，油画布面（由人工智能生成的图像），183 厘米 x 122 厘米，2021 2019年，Paul 与 Anis Gandoura 共同创办了 Aurèce Vettier，这是一个艺术集体，通过探索与机器和算法的有意义互动来推动创意过程的边界。使用马尔可夫链算法，他创建了一个文本生成器，可以模仿维尔伦、兰波和王尔德等著名作家的风格。 Paul 对数据提取和处理的热情促使他共同创办了 stabler.tech（一个工业网络抓取工具）和 bem.builders（一个元宇宙体验工厂）。我们期待讨论 Paul 多方面的职业生涯和他对人工智能与艺术未来的愿景。 aurèce vettier，登山前的最后一晚，AV-2021-U-125，链上 NFT 诗歌和数字图像，Etherpoems 项目的一部分，2021 New Society：人工智能（AI）是一个复杂且快速发展的领域，在当今社会变得越来越重要。在深入讨论人工智能如何融入艺术世界之前，能否请你用简单的术语为我们的读者解释什么是人工智能？ Paul Mouginot：在传统的计算机科学方法中，当我们想让机器做某件事时，我们必须准确地向机器解释我们想要什么，并考虑到所有可能的例外情况。如果我们没有明确地考虑所有这些例外情况，就会导致错误。 在实现人工智能算法时，存在一种隐式编程的形式。你必须向机器解释一组情况A导致结果B，机器以某种方式构造了这些情况之间的路径。这就是为什么我们谈论一种"智能"。一旦你展示了1000个相关情况A导致结果B，机器通常会理解第1001个情况A（它从未见过的情况），也必定导致结果B。 人工智能的隐式运作方式为之前不可能的数据处理开辟了许多可能性：图像检测和识别、复杂物理或机械现象的预测，或基于训练集生成文本和图像。 在艺术方面，人工智能具有生成能力，可以根据训练数据生成图像、文本、声音。这是一个正在打开的新世界。 我有计算机科学和艺术的背景，一直对探索这两个学科的交叉点感兴趣。随着技术的进步，我对人工智能创作独特而强大的艺术作品的潜力越来越着迷。 大约十个月前，我开始尝试基于人工智能的艺术，从那时起一直在探索其各种应用和可能性。我相信人工智能可以用来创作美丽而有意义的艺术作品，我期待在我的工作中继续探索其潜力。 aurèce vettier，element/tr33，青铜雕塑，人工智能生成的形状，50 厘米 x 40 厘米 x 40 厘米，AV-2022-U-259，摄影 Samuel Landée NS：能否告诉我们你是如何对人工智能产生兴趣的，为什么选择在艺术中使用它，特别是在诗歌中使用？ Paul Mouginot：我一直从事人工智能和数据处理领域的工作，并且对艺术历史充满热情。2019年，诸星相聚，我决定创办 aurèce vettier，一个艺术实验室，让我能够探索算法提供的创意可能性，以及如何利用尖端技术和工艺将这些新形式转化为现实。 我的作品是现实与数字空间之间多次反复的结果。几年前，我是少数几位用算法生成砂岩片剂、青铜雕塑或油画等物理作品的人工智能艺术家之一。 诗歌是我实践的骨干，我写了很多。我还创建了自己的人工智能生成的字母表，称为"潜在植物学家书写"。诗歌让我能够探索我所创作内容的理论极限，也能够将我的情感注入到作品中，甚至注入到作品的标题中。 2019年，我与马尔可夫链合作写了一本诗集，2021年我参与了将诗歌注入以太坊区块链本身的开创性 Etherpoems 项目。随后，我进行了许多人工智能诗歌表演，参加了世界各地的展览，如与 theVERSEverse 合作在 Avant Galerie Vossen 举办的 POEM OBJKT。令我惊奇的是，通过深入与人工智能合作，通过用高度个人化的数据训练它们，我们最终得到了令人不安的文本。 例如，我在2021年初用 GPT-3 写的一首诗，以一种相当直观的方式，随着年份的推移变得越来越真实。长期以来，我几乎是这个领域约100位人工智能艺术家中唯一一位倡导创作非常物理和具体作品的艺术家，希望将这些令人惊叹的形式传播到现实世界。这引发了推特上的一些有趣辩论，我有时间在各种文章或书籍中写过这个话题。有趣的是，越来越多的艺术家现在试图创作源自人工智能形式的物体或作品，这表明对这一研究有某种渴望。 aurèce vettier，areal.collect(128)，油画布面（由人工智能生成的图像），220 厘米 x 185 厘米，AV-2021-U-143，展览"Liminal Territories"在 pal project，2021年，摄影 Romain Darnaud NS：在使用技术的同时如何保持人的触感？你的艺术背后的目标和信息是什么？ Paul Mouginot：很简单。我尽力部署一个在我心灵和头脑中非常清晰的生态系统，但我无法完全用言语明确定义。我利用一个存款和关切，以及极其个人化的艺术热爱。 当你是数字艺术家时，你往往必须自己做营销，征服领地并到处呐喊，但这不是我的风格。我的作品关于自然、杂交、生活在自己内心的概念。它有一个沉默的、修道院式的维度，几乎像一个低语。我有时使用非常古老的算法并将其推向极限，特别是生成对抗网络，因为我认为我们有点推进得太快了。我还从自然中收集许多形状。 在我最新的系列"Circular Ruins"中，我使用文本到图像的算法从我在2021年做过的梦的描述中重建图像。为此，我不使用预训练的算法（MidJourney、Dall-E），而是从预先存在的模块组装自己的工具，并在我个人的照片和文本库上训练它们。 这样，我不仅拥有感觉像我自己的人的触感，而且它也让我不会在系列中运作，因为这项工作与我的生活和关切非常一致。我确保所有的作品都能互相配合。 aurèce vettier，不可能的麻类样本，AV-2022-U-263，油画布面（由人工智能生成的图像），150 厘米 x 120 厘米，2022年 91530 Le Marais 展览，摄影 Grégory Copitet NS：人工智能如何改变了你对艺术和创意的看法和欣赏？ Paul Mouginot：艺术家有许多创作方式。有时你更擅长策展而不是创作，这很好。我发现人工智能允许扩展由生成艺术的主要艺术家如 Vera Molnar、Herbert Franke 或 Manfred Mohr 开创的研究。人工智能带来了"消化"大量数据的"可能性"，以及从这些数据中提炼精华的可能性。 在我的工作室里，我没有助手帮我，但我将算法视为一种营地助手，它允许我生成原始材料。 我喜欢尝试推出的新技术，推动它们的极限，但对我最重要的是在执行中找到某种正确性，从概念到物质媒介。 这是一个平衡的行为。 aurèce vettier，le cabinet botaniste，雪松木和黑色铜绿青铜脚雕塑，人工智能生成的形状，180 厘米 x 40 厘米 x 40 厘米，AV-2021-U-275，与 Gilles & Boissier 合作，展览在 Musée des Archives Nationales 作为 d3signCapsule 的一部分，巴黎设计周 NS：你认为人工智能将如何改变我们工作、互动和创作的方式？艺术和创意在塑造社会中扮演什么角色？ Paul Mouginot：当我创建 aurèce vettier 时，我在沙漠中漫步了一段时间，生成式人工智能社区相当小。我们有点像一个大家庭，彼此都认识。我从同龄人那里买了作品来生活，我也交换了一些。在我们的交流中，有一点来自60年代 Saint Germain 艺术家社区的氛围。 在过去的几个月里，对生成式人工智能的兴趣随着用户界面的普及而literally爆炸。无需编码算法、组装它们并将其投入生产——所有这些都需要巨大的开支。我认为这很棒，因为它允许许多想法传播和实现。 我认为我们不应该成为算法的奴隶，并对算法允许做什么保持批判思维。例如，ChatGPT 不是为了准确回答问题，但当然它可以帮助撰写文本。 在我看来，这确实是一个范式转变：过去，生成艺术家提出的问题是机器能为艺术家做什么，现在这个问题颠倒了。 如今，使用人工智能的艺术家可以访问如此强大的工具，以至于问题出现了：如何部署话语、个人生态系统？与艺术史的关系是什么？如何以可持续的方式使用生成工具，不过度生产？ 无论如何，这些是驱动我工作的问题。这项研究让我非常高兴。 aurèce vettier，we will make you bow to the delicate，AV-2020-U-71，砂岩，潜在植物学家雕刻，炭化榉木盒，每个12厘米 x 9厘米，2021 NS：最后，你能否推荐一些我们应该交谈的艺术家或 web3 人士？ Paul Mouginot：有很多，所以我将冒昧地提到几位人工智能艺术家，我也可以称之为我的朋友。我真的很享受与 Robbie Barrat、Sasha Stiles、Anne Spalter 或 Gordon Berger 的互动和合作。 除了人工智能，我发现 web3 艺术家的作品，如 Agoria、Albertine Meunier、Operator、Kalen Iwamoto、Qubibi、Ana Maria Caballero、SamJ、Primavera de Filippi、Merzmensch 或 Mattia Cuttini 就是令人着迷。 除了少数例外，web3 艺术家的行为与更古典的艺术家非常不同：我们更多地参与互相帮助、合作、尝试相互成长，感觉很好。 我还想引起注意并向 web3 空间中的杰出策展人致敬，他们为部署想法提供了巨大帮助：Fanny Lakoubay、Beth Jochim、Stina Gustafsson、Sofia Garcia、Micol Apruzzese、Clara Peh、Kate Vass、Zsofi Valyi-Nagy、Caroline Vossen、Tina Rivers Ryan、Julia Kaganskiy、Gaia Bobò…… 我可能遗漏了许多人，对此表示歉意。他们都是先驱。
