למה אנחנו צריכים מבחן טיורינג טוב יותר לאמנות בינה מלאכותית

בשנת 1966, המהנדס האמריקני המוערך א. מייקל נול (A. Michael Noll) פיתח תוכנת מחשב חדשנית, אשר הצליחה ליצור קומפוזיציות גיאומטריות אקראיות למחצה, המדמות את סגנונו של האמן ההולנדי פיט מונדריאן. מונדריאן, שנודע בציוריו המופשטים כגון 'קומפוזיציה עם אדום, כחול וצהוב וברודווי בוגי-ווגי' (Composition with Red, Blue and Yellow and Broadway Boogie-Woogie), תיאר את רחובותיה הסואנים של מנהטן מנקודת מבטו של גורד שחקים. יצירותיו זכו לתואר "בלתי ניתנות לחיקוי", אך בעוד שהטענה הזו אולי תקפה עבור חקיינים אנושיים, נראה שהדבר אינו נכון עבור מכונות. למעשה, כאשר נול הציג את התמונות שיצרה התוכנה שלו בפני קבוצת בוחנים, רק 28% מהם הצליחו לזהות שמדובר ביצירה ממוחשבת ולא אנושית.

בעולם הרובוטיקה, ניסויים מסוג זה ידועים בשם מבחן טיורינג. המבחן, הקרוי על שם המתמטיקאי הבריטי אלן טיורינג - מי שפיתח את אחד המחשבים הראשונים ששימשו לפיצוח מודיעין גרמני במהלך מלחמת העולם השנייה - נועד לבדוק אם מכונה מסוגלת לדמות את ההתנהגות האנושית עד לרמה שבה אדם לא יוכל להבחין בהבדל. עם ההתקדמות המואצת של כלי בינה מלאכותית (AI) כמו ChatGPT ו-Dall-E, נראה שנצטרך להקשיח את הקריטריונים של מבחני טיורינג, אם ברצוננו להבחין במדויק בין יצירה אנושית ליצירה אלגוריתמית.

'קומפוזיציה עם אדום, כחול וצהוב וברודווי בוגי-ווגי' / Piet Mondrian, 1942

גישה זו עומדת בלב ספרו של האמן והסופר יליד מוסקבה, לב מנוביץ' (Lev Manovich), 'אסתטיקה מלאכותית: בינה מלאכותית, אמנות ומדיה חזותית' (Artificial Aesthetics: Generative AI, Art, and Visual Media). הספר, שנכתב בשיתוף עם הפילוסוף עמנואל אריאלי (Emanuele Arielli) בין השנים 2021 ל-2024, מסביר לא רק כיצד למידת מכונה מייצרת אמנות ברמה טכנית, אלא גם מספק לקוראים כלים שיסייעו להם לזהות תמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית - תמונות שמבחן טיורינג בסיסי לא יוכל לחשוף.

בדומה לאמנים אנושיים, מודלים של בינה מלאכותית הממירים טקסט לתמונה יוצרים יצירות ויזואליות המבוססות על מה שנתפס כמושך מבחינה אסתטית. אולם, בעוד שאמנים בני אנוש נשענים על מסורות אמנותיות שהתפתחו במשך מאות שנים, הבינה המלאכותית לומדת מתוך מאגר נתונים עצום, הכולל מידע על אילו סגנונות ונושאים מושכים את מירב תשומת הלב ברשתות החברתיות.

"כבר לא מדובר רק בעקרונות קלאסיים כמו חוק השלישים, יחס גובה-רוחב, רוויה וכן הלאה", כותבים מנוביץ' ואריאלי. כיום, רשתות עצביות מלאכותיות מסוגלות לחלץ משתנים אסתטיים רלוונטיים מתוך מאגרי מידע עצומים של תמונות שזכו לפופולריות ברשתות החברתיות.

הודות להתפתחויות הללו, תוכנות מחשב מצליחות לעבור את מבחן טיורינג על בסיס קבוע. בשיחה עם Big Think, מנוביץ' מציין את דוגמתו של בס קורסטן (Bas Korsten), איש פרסום הולנדי, שפיתח אלגוריתם בשיתוף עם מדעני נתונים ממיקרוסופט ואוניברסיטת הטכנולוגיה של דלפט. אלגוריתם זה הצליח לייצר דיוקן מרשים בסגנון של רמברנדט ואן ריין, לאחר שאומן על כל 346 ציוריו הידועים של האמן. הדיוקן שהופק הדגים את השימוש הייחודי של רמברנדט באור וצל, משיכות המכחול האקספרסיביות שלו והבעת הרגש בעבודותיו. דוגמה דומה אירעה בשנת 2020, כאשר סטודנט לתואר ראשון מאוניברסיטת פרינסטון הצליח ליצור ציור נוף סיני מסורתי, באופן ששכנע מומחים כי מדובר ביצירה אותנטית.

אולם, בינה מלאכותית אינה פורצת דרך רק בתחום האמנות החזותית. דיפ באך (DeepBach), רשת עצבית מלאכותית שפותחה במעבדות מדעי המחשב של סוני בפריז (Sony Computer Science Laboratories), מסוגלת להלחין קנטטות מקהלתיות הנחשבות למדויקות עד כדי כך שהיסטוריונים של מוזיקה אינם יכולים להבדיל בינן לבין יצירותיו של יוהאן סבסטיאן באך. גם בתחום הכתיבה היצירתית, הבינה המלאכותית נוגעת בשיאים חדשים: לדוגמה, הסרט התיעודי 'על גיבור' (About a Hero), המבוסס על תעלומת רצח ופותח ע"י בינה מלאכותית שאומנה על יצירותיו הקולנוען הגרמני ורנר הרצוג, זכה לשבחים רבים - וזאת למרות הספקנות של הרצוג עצמו בנוגע לשימוש בבינה מלאכותית ביצירה קולנועית.

עם זאת, מנוביץ' מזהיר כי יש להתייחס להשלכותיה של הבינה המלאכותית בזהירות. בעוד שמכונות מסוגלות לשכפל סגנונות אמנות מסוימים בדיוק רב, יש סגנונות שהן מתקשות לחקות. לדוגמה, יצירת ציור ריאליסטי בסגנון רמברנדט היא משימה שהבינה המלאכותית מבצעת היטב, שכן היא מבוססת על כללים מוגדרים. לעומת זאת, חיקוי עבודותיהם של אמנים כמו מרסל דושאן או אנדי וורהול מציב אתגר משמעותי יותר, שכן עבודותיהם אינן נובעות מאסתטיקה גרידא, אלא משלבות מדיה מעורבת ומסרים אינטלקטואליים שאינם מתורגמים בקלות לאלגוריתם.

כפי שמנוביץ' ואריאלי מציינים בספרם, Artificial Aesthetics, "הקלישאה הפופולרית שלפיה 'הילד שלי יכול היה לצייר את זה' מופנית כעת באופן אירוני כלפי אמנות קלאסית ומורכבת, שניתנת להרחבה חישובית. דווקא יצירות כמו של דושאן נותרות מחוץ להישג ידה של הבינה המלאכותית, לפחות בשלב זה".

"סגנונות שניתן לזהות בבהירות מייצגים בעיות מוגדרות היטב שניתן לצמצם למשימות חישוביות", אומר מנוביץ'. באופן מעניין, האמנים שלא פועלים לפי סט כללים או דפוסים מובחנים, כמו מרסל דושאן או אנדי וורהול, הם אלה שהבינה המלאכותית מתקשה לחקות בצורה יעילה. שוב, לא מפני שהאמנות שלהם מופשטת - הרי גם זו של מונדריאן מופשטת - אלא משום שסגנונם מתפתח ללא הרף, השימוש במדיה מעורבת, והרעיונות השכלתניים שלהם יוצרים "משימות שאינן מוגדרות היטב ושאין להן פתרון פרוצדורלי פשוט".

הרמברנדט הבא: דיוקן שנוצר ע"י בינה מלאכותית בסגנון המאסטר

מבחני טיורינג

ככל שהתמונות שנוצרות באמצעות בינה מלאכותית משתפרות ומתחילות להידמות יותר ויותר לאמנות מעשה ידי אדם, מתעורר הצורך בזיהוי מאפיינים ייחודיים שיוכלו להבחין ביניהן. מעבר להשוואה בין סגנונות אמנות שקל יותר לחקות לבין כאלה שמאתגרים יותר עבור למידת מכונה, לכל דור של כלי בינה מלאכותית יש מאפיינים אסתטיים משותפים שניתן לזהות.

"מובן שאנחנו מדברים על מטרה נעה", אומר מנוביץ' ל-Big Think, "אבל היסטורית, מדיה חדשה נוטה להיות בעלת מראה מזוהה, כמו הקולנוע המוקדם מסוף המאה ה-19 ותחילת המאה ה-20. כיום, הרבה אמנות שנוצרת על ידי בינה מלאכותית מאופיינת בקומפוזיציות סימטריות, כאשר האובייקט המרכזי נמצא בדיוק במרכז - דבר ששונה למדי ממה שתמצאו באמנות קלאסית או עכשווית מעשה ידי אדם".

מאפיינים נוספים שנפוצים ביצירות שנוצרו באמצעות בינה מלאכותית הם פרטים מעובדים בקפידה, רזולוציה גבוהה ורקעים חסרי מבנה מוגדר עם גוון כמעט סוריאליסטי. למעשה, האלגוריתמים של הבינה המלאכותית מצטיינים במיוחד ביצירת קומפוזיציות מבוססות חוקים, ולכן עבודות אלה נראות לעיתים קרובות מתוכנתות או מהונדסות מדי.

לעומת זאת, אלמנטים חזותיים שנוצרים תוך חריגה מכללים אסתטיים קבועים הם נדירים יותר באמנות מבוססת בינה מלאכותית. למשל, עיוות מכוון של צורה או צבע כדי לעורר רגש מסוים אצל הצופה הוא תכונה שקל יותר למצוא באמנות אנושית. דוגמה נוספת היא הכללת מסר רעיוני עמוק ביצירה, בדומה לאמנות הקונספטואלית של מרסל דושאן, כמו יצירתו המפורסמת 'מזרקה' משנת 1917 - משתנה קרמית חתומה, שעסקה פחות באובייקט עצמו ויותר במשמעותה בהקשר ההיסטורי והתרבותי של עולם האמנות.

תמונה המציגה את כל המאפיינים של אמנות בינה מלאכותית: עיבוד מפורט, רזולוציה גבוהה, אובייקטים בלתי מובחנים ברקע

הדיון במבחני טיורינג אמנותיים אינו מסתכם רק בזיהוי יצירות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית, אלא מעלה גם שאלות מהותיות על טבעה של היצירתיות עצמה. אם בני אדם מתקשים להבדיל בין יצירה שנוצרה על ידי אדם לבין כזו שנוצרה על ידי אלגוריתם, האם יש לכך השפעה על הערך האמנותי של היצירה?

מנוביץ' אינו מאמין שבינה מלאכותית מבשרת את "סוף האמנות". להיפך, הוא טוען כי השפעתה של הטכנולוגיה היא המשך ישיר של מגמות שהתפתחו באמנות המאה ה-20. לדבריו, אמנים מודרניים כבר נהגו לערער על רעיון השליטה המוחלטת ביצירה שלהם, ולעיתים אף אימצו שימוש במכונות כחלק מתהליך היצירה. אנדי וורהול, לדוגמה, צילם את בניין האמפייר סטייט במשך שעות ארוכות ללא כל התערבות, מתוך כוונה ליצור יצירה שתשקף את העולם באופן מכני. אמנים אחרים השתמשו בכתיבה אוטומטית או במחוללי מספרים אקראיים כדי להסיר את עצמם מתהליך היצירה.

"אם נבחן את ימי הראשונים של האמנות הדיגיטלית", מוסיף מנוביץ', "נראה כי אמנים רבים השתמשו באלגוריתמים ומספרים אקראיים, מה שאולי הפך את היצירה שלהם ל'מכאנית' אפילו יותר מהאמנות שנוצרת כיום על ידי בינה מלאכותית, שבה בני אדם שולטים בתהליך דרך בחירת נתוני האימון והנחיות יצירה. למעשה, הבינה המלאכותית הנוכחית פועלת בצורה מכוונת יותר, ולכן ניתן להתייחס אליה ככלי שיתופי, ולא רק כ'אמנות מכנית טהורה'".

ככל ששיתוף הפעולה האמנותי בין בני אדם לבינה מלאכותית יהפוך לנפוץ יותר, ייתכן שנמצא את עצמנו מוותרים לחלוטין על הצורך להבחין בין יצירה אנושית לאלגוריתמית. ייתכן שהשאלה "מי יצר את היצירה?" תהפוך לפחות רלוונטית, מתוך הבנה שהיצירה עצמה, על המשמעות שהיא נושאת, חשובה יותר ממקורה. "האפשרות שלא ניתן יהיה להבחין בין יצירות שנוצרו על ידי בני אדם לבין אלה שנוצרו על ידי מכונה", מסכמים מנוביץ' ואריאלי, "עשויה להוביל למצב שבו ננטוש את השיפוט לחלוטין ונפסיק לשאול אם משהו נוצר על ידי אדם או בינה מלאכותית".

מקורות:

• קטעים מ- Why we need a better Turing test for AI art מאת BigThink שנכתב ע"י: Tim Brinkhof.

• קטעים מ- ?How Did You Do On The AI Art Turing Test מאת Astral Codex Ten שנכתב ע"י: Scott Alexander.

• קטעים מ- Human or Algorithm? The Visual Turing Test of AI-Generated Images מאת Journal of Multimedia Information System שנכתב ע"י: Changsheng Wang.