Creative Coding 社群聚會#5
Creative Coding 是由墨雨設計主辦，創辦人同時也是藝術家的吳哲宇，先前在 Hahow 開設了三堂線上課程「動畫互動網頁程式入門」、「動畫互動網頁特效入門」和「互動藝術程式創作入門」，累計教學超過兩萬人快速上手網頁和 p5.js 等工具做程式互動作品；隨興就開「老闆，來點寇汀吧。」直播，陪著大家一起從零開始完成一件網頁或互動的作品，剛開始直播的契機是因為很少工程師或藝術家完整公布他們創作的過程，除了需要手口腦並用、現場 debug，另一個原因是花費時間太長，很少有人耐心看。有興趣的朋友，歡迎多多追蹤 YouTube 頻道。
Creative Coding 社群聚會自 2022 年起至今，目前辦到第五場 (2023.02.24)，希望除了互動程式創作臺灣站這個網站之外，同時也有實體聚會活動，把臺灣有趣的人拉進來相互認識與交流。這次邀請到吳哲宇及黃新兩位新時代新媒體藝術家，跟大家分享現下最夯的 AI 及生成式藝術 (Generative Art) 兩個主題與領域中，你必須要知道的事。
新時代互動創作者的 AI 大亂鬥 – 哲宇
吳哲宇身為新世代的跨領域新媒體藝術家，從軟體開發、網頁製作，到互動型的數位表演、生成式藝術 NFT 創作等，喜歡探討的是「互動」以及將靈魂注入程式碼的那段過程。2022 年在臺北 101 五樓的双融域(AMBI SPACE ONE) 中展出個展「混沌實驗室」，也一直追著新奇的科技應用以及工具，嘗試融入創作乃至於商業應用裡。
10000%的破壞性壓縮創新
最近 AI 話題正夯，現在的我們其實面臨著文藝復興或工業革命時期相同的難題：當新的工具或技術出現，足以讓人類的平常工作以快 100 倍的速度達成，身而為人的價值是什麼？我們會不會被取代？
Midjourney 和 ChatGPT 的爆紅，許多人赫然發覺文字與圖像生成這些工作由 AI 做甚至比人類更快更好，現今每個人都有部分職能非常容易被取代，像是設計師製圖、社群小編寫文案等。創作者該如何轉型？我們該如何駕馭這些工具，這些 AI 工具又如何讓我們進化、升級？
AI 在三、五年前的商業應用
一個親身經歷是哲宇在紐約的 Outernets 互動數位廣告公司工作時，最主要的服務是 AI 視覺辨識，透過影像分析人體骨骼點，提供綜合的性別年齡等數據判斷，再投放相應的互動廣告給潛在顧客，有點像是現實世界中把你最想要的商品推到鼻子眼前的 Google Analytics。譬如酒商的廣告，人像分析結果超過二十歲，才會播放揮手的影像邀請你靠近並打開酒瓶，再透過更深入的互動與問答推薦一款適合你的酒。
另外，在當時也已經可以用網路瀏覽器辨識骨架，而不需要再架設 kinect 或是 processing 等軟硬體與感測器，這些技術早已被廣告商拿去開發路上互動的行銷活動。一個分享的案例是吸引自行車騎士玩完接蛋糕的小遊戲後，便可以得到一張兌換對面酒吧飲品的 QR Code。在過程中一步步引導被吸引住目光的潛在客戶進入體驗流程，你的每一個體驗都是客製化的，也更容易讓顧客成為品牌的忠實粉絲。
後 MidJourney 和 ChatGPT 時代的 AI 商業製作
現今的演唱會商業市場競爭越來越激烈，因此，結合 AI 技術進行商案製作已成為未來發展趨勢。第一個實例分享，在預算及時間有限下，結合 Midjourney 和 ChatGPT 兩種技術快速製作出演唱會的動態視覺。哲宇和墨雨團隊當時只有一星期的時間完成 18 首歌的影像。
一開始先有系統性地從這些歌曲的歌詞提取了形容詞、感受等關鍵字，丟進 Midjourney 中慢慢調整 prompt 去生成一張張靜態圖檔，與業主確認視覺方向後，再開始做動態。動態的部分，則結合了像 After Effects 和 Touch Designer 等不同的工具，其中像是 After Effects 裡的一個 Loopflow 效果，只需要設定好軌跡，就會順著完成循環動畫，最後再依據每段影像的需求，手動修一些動態。
若不是有這兩款工具，要在一週之內完成如此細膩、有插畫感、原創又要不單調的視覺成品，真的很難做到。若以傳統方式製作，所需的圖像和素材需要花費大量的時間和資源才能獲得。但是，使用AI技術可以簡化這個過程，因此也可以大大節省製作MV所需的時間和人力資源。
只要能夠幫助我們達成目的，盡可能地善用好工具，站在巨人的肩膀上去創作。
另一個部分是歌詞播放機，也是為了這個專案，使用一些關鍵字讓 ChatGPT 「詠唱」出來的，沒耗費太多時間開發。這個軟體使用了包含 GSAP 和其他套件寫成，可以讀取特定類型的文字檔，並轉換成可以直接使用的演唱會動態視覺。再透過 Midi 工具控場、使用 OBS 串接影像，未來也許再加入 timecode 就會是更完整的即時歌詞播放機。
僅僅拿歌詞播放機來說，這些過往是前端工程師的工作，現在都可以由 AI 來做了，哲宇不是要大家去找新的工作，而是想辦法在你的公司、你的產業裡導入這樣子的工具幫助你做基礎開發，而你則是往 Senior的角色邁進。
AI是乘法，1 x 10000
有了這些工具，我們不再需要花大把時間與力氣在重複的工作上，尤其是創作者，更該用「乘法」的概念去想 AI，你自己要有專業的那個 1 而不能是0，再利用 AI 乘以萬倍輔助。
以前的設計師在對客戶提案的過程中，往往需耗費大量時間做圖，無論是提案不採用或是專案流標，對於設計師來說都是可觀的沉默成本；如今可以快速地生成完整的圖做更精準的溝通。也因為哲宇樂於嘗試新的工具，往往也對改善工作流程或是創作的靈感有意想不到的妙用。像是以往直播需放一個綠幕去背，現在只需打開網路攝影機鏡頭加上 X-Split Camera 軟體就可以自由替換成喜歡的動態背景。
身為工程師、藝術家，哲宇對於 AI 的想像相對樂觀，像上述分享的例子一樣善用這個工具，讓 AI 成為 Junior 工程師、繪圖師，甚至是生成逐字稿、會議紀錄等，像擁有一個自己的專屬助理，代替自己執行勞務，才能夠釋出更多時間，探索進階工具與整合新興技術。因技術與效能的迭代速度成指數性上升，早期的導入必有陣痛，但也讓我們的眼光能放更長遠，優化工作效率，專注於人生更重要的事情上。
不過由於 AI 技術在法律方面還有一些模糊的空間，因此可能會產生一些法律風險。其次，使用 AI 技術產生的內容對於目前而言，可能會引起輿論壓力，適當的風險評估和管理仍屬必要，若是應用在商業案的話，也需與業主做事前溝通。
整體而言，結合 AI 技術製作商業專案，或是對於個人創作，都具有高效和節省成本的優勢。我們期待在未來的市場中，AI 技術能夠發揮更大的作用，讓專案製作能夠更高效率，品質也更提升。(歡迎一起加入~)
呼應哲宇的分享，黃新近期也深刻體會到 AI 的來勢洶洶。Copilot 是 GitHub 出的一款 AI 工具，當你在 VS Code 的編輯器裡寫程式碼時，Copilot 會跳出建議寫法，但 ChatGPT 的速度更像是有人在旁邊盯著寫程式，還在思考下一段怎麼寫的時候，就已經顯示出來了。若你今天完全不懂，其實很難驗證 ChatGPT 說的是真是假、正確性多高，所以多少學一點程式也是好的。
另外像是剛正式推出的 Notion AI 工具，中翻英的文稿，翻了第一版之後，只需要調整一段成為較通順的寫法，接下來就寫得比自己寫出來的英文稿還好了。完成後即使還有一些段落怪怪的，或與你原意相差甚遠，身為主廚的你應該有能力審核它、驗證它、修改它了。
這些基礎知識和識讀的素養，應該會成為未來個人的重要能力。
生成式藝術鏈上生態與政大生成藝術課程內容分享 – 黃新
講者黃新過去累積比較多數位互動的作品，包含 AR 濾鏡、裝置等，稱自己是加密世界的新移民，也是 Volume DAO 的一員。個人創作與收藏許多 NFT 的生成式藝術作品，也與海內外的藝術家一同在台北當代藝術館（MoCA）《蓋婭：基因、演算、智能設計與自動機＿幻我；它境》展出多件 NFT 作品。
雖然有些人對於加密貨幣與 NFT 存疑，但以本質來看，這些新的技術與工具的出發點卻是良善的。如今隨著科技的不斷發展，生成式藝術慢慢成為藝術界中的一股新興力量，而結合 NFT技術後更具發展潛力。
在這波 AI 浪潮中，我們需要了解，生成式藝術不等同於 AI 藝術（又或有人稱為「生成式AI (Generative AI)」：AI 藝術是用 AI 這個工具「生成」出文字、影音的成果，而生成式藝術更偏向一種藝術創作的方式，利用程式撰寫來生成、創作出獨特的作品，由 NFT 作為生成式藝術的載體以及憑證，實現藝術作品的不可替代性與價值。
視覺上來說，AI 產生出來的視覺會有一種獨有的奇怪融合感，並且有許多具體的形象出現；生成式藝術通常更數位一點，線條、基礎圖形、顏色、材質去層疊而成。
生成式藝術簡介
- Generative Art 生成式藝術
- Procedural Art 演算藝術
- New Generative Art 新式生成藝術
生成式藝術 (Generative Art) 從過去的觀點來看，就是用程式演算法達到動態視覺的效果，比如遞迴、碎形都是常見的程式和視覺呈現，其他名稱比如說 Procedure Art 或是 Parameter Art，用參數來做設計的概念。
但事實上，生成式藝術在 NFT 出現後又不同了，所以生成式藝術的藝術家 Toxic 曾說，現在 NFT 這個圈子的生成式藝術根本不是生成式藝術：正統的生成式藝術透過演算法讓作品有豐富變化的成果呈現，更包含了不可控制的成分在；現在大家控制得太好了，姑且只能算是由隨機花紋或顏色組成的作品，故稱為 New Generative Art。這個「新式」生成式藝術其實帶點貶義，但這些相對新的東西也還是在持續發展變動。生成式藝術廣義定義是，利用程式碼編寫而成，帶有隨機性且每次成果都不盡相同。
許多人因為生成式藝術、NFT、AI 這些正熱門的名詞，常來問黃新「生成式藝術可以應用在哪些地方？」其實像是海報、公司產品包裝或視覺設計、網頁上的視覺與動畫、或是獨一無二的桌布等都可以，而且以往就有許多人這麼做；現在之所以那麼多人密切關注甚至一頭熱想投入，正是看中它的「金融性」，也就是作為藝術品買賣的最大價值，或是成為行銷手法一環的最大附加價值，譬如購買手機就送內建的生成式藝術桌布以及該桌布的 NFT等。
最關鍵的一件作品是 Tyler Hobbs 的《Fidenza》，當初以超級高的價格賣掉，約為1000以太幣（用現在已經跌到不行的幣價計算也是新台幣3000萬元左右），從這一刻起開啟了整個生成式藝術的市場大爆發。
生成的瞬間就是永恆
回過頭來講到 NFT 跟 Generative Art 作為藝術品，必須提到 Art Blocks 跟FxHash 這兩個最重要的國際生成式藝術銷售平台。
Art Blocks 被譽為「生成式藝術殿堂」，作品上架須審核，且經過嚴格的線上會議，與創作者討論作品理念與程式通過後才可以上架販售，相對封閉、策展型的平台、且位於以太鏈上；FxHash 則是位於 Tezos 鏈上的開放式平台，任何人只要程式寫完丟上去即可，在過去一年裡大概產生兩萬多件作品，視覺風格迭代快速，也有許多在這邊紅了的藝術家被邀請去 Art Blocks 上。
Art Blocks 發明了一種「即時生成鑄造並銷售」的方式，把生成式藝術轉變成很好的 NFT 銷售出去：在作品展示頁按下「隨機」後，僅會秀給你看這件作品的其中一種可能性，也可以重複點擊欣賞它的多樣變化；當按下「鑄造 (mint)」也就代表購買，之後才會看到你實際上買到的是哪一張。
這個關鍵的銷售模式，背後的概念是將原本演算法中的隨機與無限可能，運用區塊鏈的技術以及綁定區塊鏈帳本與身分而獲得「我擁有了獨特的它」的感覺。技術上來說，是以交易的序號 (Hash) 作為作品的 Random Seed，根據序號產生你買的那一張圖，也正是為何你擁有的那一張圖會是獨一無二的。
藝術品之所以珍貴就在於它的稀缺性，在這些作品的生成機制之中，藝術家當然會放入一些較稀有的隨機元素，購買者無法確定最終購買的會是哪張作品，博弈的性質就提高了，吸引更多人購買，也無形中形成了同系列作品中價格的差距。上述提到的市場爆發，也多少跟這種博弈的特質有關聯，常見的手法像是透過大量購買而增加擁有特殊款的機率，更進一步地翻十倍賣掉等等。
如何欣賞生成式藝術
在這些平台上長期觀察，一級、二級市場的銷售指標成為生成式藝術美學演變的參考依據，不同的藝術家、收藏家、策展人也不時交流評斷作品，包含是否好看、價格高低、動態程度、互動性、效能等。在這裡分享一下幾個大原則：
生成式藝術粗略分類有兩種寫法，一種是已經想好構圖，用程式碼而非畫筆將物件和效果一個接著一個寫進指定的位置；另一種比較是從系統概念出發，且隨機組成出來的圖視覺上都要是好看的，感受有點不同，黃新和哲宇的作品都較偏向後者。但兩種寫法都能夠利用加入雜訊紋理等不同元素或材質的技巧，使畫面可以有更多元化的呈現。
生成式藝術的美學演化可說從「幾何與極簡」、利用質感與紋理堆疊出來的「毛毛密碼」、山水樹木的「自然印象派」、模擬與擬真的「數位古典主義」、具有驚奇元素的「魔幻寫實」，最近的流行則是利用筆觸與材質而成的「數位幾何印象派」。透過欣賞生成式藝術，我們可以感受到科技與藝術的完美結合。每一件生成式藝術品都有著自己獨特的風格和氛圍，這使得作品具有價值及吸引力。（各流派的詳細說明與舉例請直接自影片1:28:14 觀賞起）
鏈上社群生態
Anika Meier 在2022年5月的推特說：
The new online art world: Artists are collectors. Collectors are curators. Curators are gallerists. Gallerists are gone.
過去藝術家就僅只是藝術家，如今藝術家也會購買藝術作品而變成收藏家，透過展示收藏作品成為策展人甚至是藝廊的角色，而藝廊則消失了。有些人認為 NFT 以及 Art Blocks 等線上的平台與交易形式讓藝廊被取代，但實際上也許未必。
著名的藝術家 Kevin Albach 也曾推特過「I don’t trust artists who don’t collect art.」在生成式藝術 NFT 的買賣上，因為算是新興的領域，鏈上的所有交易紀錄也都公開，有些成為收藏家的藝術家，會以潛在購買藝術家的過往購買紀錄，乃至於社群上的互動積極度，作為該創作者是否足夠投入這個領域的指標。
要入門生成式藝術的重點，除了學習創作工具和善用這些技術之外，更多是需要通盤了解加密貨幣的知識、錢包的掌控、買賣操作等，了解市場的喜好之後更學會經營創作者身分與社群，才能真正賣出自己的作品。
關於黃新去年在國立政治大學中開課課程的更詳細說明，包含課程的設計、整學期的紀錄以及同學的作品分享，請參考2022 政大「生成式藝術入門」課程紀錄。
總體來看，NFT 技術已經改變了數位藝術品的流動性。結合 NFT 技術的生成式藝術讓生成式藝術更具發展潛力，為藝術界帶來新的機遇和挑戰。我們可以期待未來的數位藝術市場能夠繼續發展與茁壯，並且看到更多優秀的生成式藝術作品出現。
今天分享內容豐富，遺憾沒有足夠的時間邀請與會者各自分享交流，希望下次能再見到你們。謝謝大家今天的參與，附上大合照一張，我們下場社群聚再見！
此篇文章由 Chia 編彙整撰寫。
