Урок 60. Творчість штучного інтелекту: виклики для розуміння авторства
Матеріал
Тема 8.1. Цифрова революція
Урок 60. Творчість штучного інтелекту: виклики для розуміння авторства
Основні тези для вчительства
2022 року на художньому конкурсі Colorado State Fair несподівано перемагає робота «Théâtre D’opéra Spatial» — пишна барокова сцена космічного театру з вигаданого світу. Переможець Джейсон Аллен отримує першу премію в категорії цифрового мистецтва. Коли з’ясовується, що зображення створене за допомогою Midjourney, розгортається публічна дискусія про межі людської творчості, роль технологій та саму природу мистецтва. Художники звинувачують Аллена в шахрайстві, мовляв, він не створював нічого сам — лише вводив текстові запити. Аллен відповідає, що витратив понад вісімдесят годин на формулювання та уточнення промптів, вибір найкращих варіантів серед сотень згенерованих зображень, обробку результату. Цей скандал виявив головне питання епохи штучного інтелекту в мистецтві: де проходить межа між інструментом і автором? Чи є промпт-інженерія новою формою творчості чи всього лише технічним завданням для машини?
Джейсон Аллен. Théâtre D’opéra Spatial. 2022 р.
https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=122602647
Щоб зрозуміти масштаб змін, потрібно відступити на крок назад. Технології генеративного штучного інтелекту — це нейронні мережі, навчені на величезних масивах даних. Моделі типу DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion “вчилися” на мільйонах зображень, зібраних з інтернету, включно з творами професійних художників, ілюстраторів, фотографів. Процес навчання полягає в тому, що модель аналізує зв’язки між текстовими описами та візуальними образами, вчиться розпізнавати патерни, стилі, композиційні рішення. Коли користувач вводить текстовий запит — “пейзаж у стилі Клода Моне” або “портрет кіборга в стилі ренесансу” — модель синтезує нове зображення на основі засвоєних патернів. Вона не копіює наявні твори дослівно, але використовує статистичні закономірності, витягнуті з мільйонів прикладів.
Саме тут виникає перша етична проблема: чи є це привласненням? Художники стверджують, що їхні роботи використали без дозволу та компенсації для навчання комерційних моделей. Якщо ШІ навчався імітувати стиль конкретного митця, кому належить результат? Розробники моделей відповідають, що навчання на публічно доступних даних — законна практика, аналогічна до того, як людина-художник вчиться, переглядаючи роботи майстрів. Проте різниця в масштабі: людина засвоює обмежену кількість впливів протягом років навчання, тоді як ШІ обробляє мільярди зображень за тижні. До того ж комерційні компанії отримують прибуток від моделей, навчених на чужих творах. У 2023 році група художників подала колективний позов проти Stability AI, Midjourney та DeviantArt, звинувачуючи компанії в порушенні авторських прав. Справа продовжується, і її результат може визначити майбутнє індустрії.
Друга проблема — питання оригінальності. Якщо твір створений ШІ, чи є він оригінальним? US Copyright Office 2023 року постановив, що роботи, повністю створені штучним інтелектом без суттєвого людського втручання, не можуть захищатися авторським правом. Логіка така: авторське право захищає творчий внесок людини, а машина не може бути автором, бо не має інтенції, свідомості, емоційного досвіду. Проте межа “суттєвого людського втручання” розмита. Якщо художник витратив вісімдесят годин на формулювання промптів, обробку та кураторство результатів, чи це суттєвий внесок? А якщо хтось натиснув одну кнопку й отримав досконале зображення? Різні юрисдикції розглядають питання по-різному, що створює правову невизначеність.
Філософське питання ще глибше: що таке творчість? Традиційно ми розуміємо творчість як здатність людини створювати щось нове, виражаючи власний внутрішній світ, емоції, думки. На відміну від ШІ художник втілює унікальний досвід, особистість, культурний контекст у матеріальній формі. Модель оперує статистичними патернами, комбінуючи елементи з навчальних даних у нові конфігурації. Це схоже на надзвичайно складний калейдоскоп: результат може бути візуально дивовижним, але чи є за ним щось більше, ніж математичний алгоритм?
Однак прихильники AI-арту стверджують, що це помилкове протиставлення. Людський мозок теж оперує патернами, засвоєними з досвіду. Коли художник створює роботу “в стилі імпресіонізму”, він активує ментальні моделі, сформовані вивченням Моне, Ренуара, Пісарро. Різниця лише в субстраті — біологічні нейрони замість штучних. Крім того, людина, що працює з ШІ, вносить творчий внесок через вибір теми, формулювання запиту, селекцію результатів, подальшу обробку. Промпт-інженерія стає новою формою художньої практики, де майстерність полягає в умінні комунікувати з моделлю, передбачати її можливості, направляти процес генерації. Деякі художники досягають фантастичних результатів, створюючи багатоступеневі промпти, комбінуючи різні моделі, інтегруючи AI-генерацію з традиційними техніками.
Економічні наслідки теж неоднозначні. З одного боку, генеративні моделі демократизують доступ до візуального виробництва. Людина без художньої освіти може створювати якісні ілюстрації для книг, постери, концепт-арт для ігор. Це відкриває можливості для малих бізнесів, незалежних авторів, освітніх проєктів. З іншого боку, професійні ілюстратори, концепт-художники, дизайнери втрачають замовлення. Навіщо платити художнику за кілька днів роботи, якщо ШІ створить подібний результат за секунди? Виникає нова форма технологічного безробіття, коли машини замінюють не лише фізичну, а й інтелектуальну та творчу працю. Проте історія показує, що технології трансформують ринок праці, а не просто знищують робочі місця. Фотографія не вбила живопис, а створила нову форму мистецтва й змінила функцію живопису. Можливо, ШІ теж змістить акценти: рутинні завдання виконуватиме машина, а люди зосередяться на концептуальній роботі, емоційному змісті, культурному контексті.
Важливо розрізняти рівні участі ШІ у творчості. На одному кінці спектра — повністю автоматична генерація, де користувач вводить простий запит і приймає перший результат. Тут роль людини мінімальна, а результат швидше залежить від якості моделі, ніж від творчого внеску. На іншому кінці — складна взаємодія, де художник використовує ШІ як один із багатьох інструментів. Наприклад, створює базову композицію в Midjourney, доопрацьовує в Photoshop, додає власні елементи малюнком чи колажем, інтегрує в мультимедійну інсталяцію. Тут ШІ виконує допоміжну роль, як фотоапарат чи графічний планшет. Між цими крайнощами — безліч проміжних варіантів. Художники експериментують з “латентними прогулянками” (поступовою трансформацією зображення через зміну параметрів моделі), створюють серії з тисяч варіацій для вибору найкращих, навчають власні моделі на обмежених наборах даних для досягнення унікального стилю.
Український контекст додає ще один вимір. Повномасштабна війна 2022 року створила запит на швидке виробництво візуального контенту для інформаційної боротьби, документування злочинів, культурної дипломатії. Українські художники експериментують з генеративними моделями, створюючи роботи про травму, пам’ять, ідентичність у цифрову епоху. ШІ-інструменти дозволяють оперативно створювати інфографіку, ілюстрації для публікацій, відновлювати пошкоджені зображення пам’яток. Водночас виникають ризики фальсифікації — дипфейки, фейкові фотографії подій, маніпуляції з історичними зображеннями. Це вимагає цифрової грамотності, критичного мислення, інструментів верифікації. Проєкт «Tribunal for Putin» використовує ШІ для аналізу великих масивів даних про воєнні злочини.
Питання етики виходять за межі авторського права. Генеративні моделі можуть відтворювати та посилювати упередження, присутні в навчальних даних. Якщо модель навчалася переважно на зображеннях білих чоловіків, вона генеруватиме такі образи за замовчуванням. Дослідження показують расові, гендерні, культурні стереотипи в результатах AI-генерацій. Це не лише технічна проблема, а й відображення нерівностей у даних, що репрезентують світ. Крім того, моделі можна використати для створення шкідливого контенту — пропаганди, дезінформації, дипфейків. Розробники впроваджують обмеження та фільтри, але це постійні змагання між захистом і обходом обмежень.
Утім, є й інший бік: ШІ може допомагати збереженню культурної спадщини. Алгоритми реставрують старі фотографії, відновлюють пошкоджені картини, навіть “завершують” незакінчені твори на основі аналізу стилю автора. Проєкт “The Next Rembrandt” (2016) використав машинне навчання для аналізу всіх робіт Рембрандта та створення нового “портрета в стилі Рембрандта”, надрукованого на 3D-принтері. Це провокує питання: чи може машина продовжити творчість померлого митця? Чи є результат даниною пам’яті чи профанацією спадщини?
Юридичні системи намагаються адаптуватися. Деякі країни розглядають законодавство, що дозволяє визнавати “AI-асистовані твори” з частковим захистом авторських прав, якщо людський внесок достатньо суттєвий. Інші фокусуються на правах художників, чиї роботи використали для навчання моделей, вимагаючи механізмів opt-out або компенсації. Ще один підхід — обов’язкове маркування AI-генерованого контенту для прозорості. Проте технологія розвивається швидше за законодавство, створюючи правову невизначеність.
Освітні наслідки теж важливі. Якщо студент може генерувати есе чи ілюстрації за допомогою ШІ, як оцінювати його навчальний прогрес? Деякі заклади забороняють ШІ як плагіат, інші інтегрують як інструмент, що треба вміти використовувати. Можливо, акценти змістяться від технічного виконання до концептуального мислення, критичного аналізу, оригінальності ідей.
Для мистецтвознавства ШІ створює нові можливості досліджень. Алгоритми можуть аналізувати стилістичні особливості тисяч картин для атрибуції авторства, виявляти впливи між художниками, реконструювати втрачені твори на основі описів. Водночас постає питання інтерпретації: чи може ШІ “розуміти” мистецтво, чи лише розпізнає формальні патерни? Емоційний та культурний зміст твору вимагає людського досвіду, якого машина не має.
Ми стоїмо на порозі епохи, коли межа між людською та машинною творчістю стає дедалі розмитішою. Можливо, замість захисту традиційного розуміння авторства варто створювати нові моделі, що визнають гібридну природу сучасної творчості. Мистецтво завжди було діалогом між індивідом і культурою, між інновацією і традицією, між матерією і змістом. ШІ додає до цього діалогу новий голос — не людський, але й не цілком чужий, бо він навчений на людській творчості. Як цей діалог розвиватиметься, залежатиме від етичних, юридичних, економічних та естетичних рішень, які ми приймаємо сьогодні.
Швидка довідка
Персоналії:
Джейсон Аллен — американський художник, чия робота «Théâtre D’opéra Spatial», створена за допомогою Midjourney, перемогла на конкурсі Colorado State Fair 2022 року, спровокувавши дискусію про AI-арт і авторство
Грег Рутковський — польський цифровий художник, чиї роботи без дозволу були завантажені до Stable Diffusion; навіть після того, як він домігся видалення, його стиль залишився неймовірно популярним, що викликало дебати про етику використання імен живих художників у промптах
Ключові роботи:
- Джейсон Аллен, «Théâtre D’opéra Spatial», 2022 https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=122602647
- «The Next Rembrandt», 2016 — проєкт компанії ING, Microsoft та Delft University of Technology, що використав ШІ для аналізу творів Рембрандта та створення нового “портрета в його стилі”, надрукованого 3D-принтером https://www.vml.com/work/next-rembrandt
- Маріо Клінгеманн, «Memories of Passersby I», 2019 — автономна система з двома екранами, що нескінченно генерує унікальні портрети за допомогою генеративних нейронних мереж https://www.sothebys.com/en/auctions/ecatalogue/2019/contemporary-art-day-auction-l19021/lot.109.html
Генеративний штучний інтелект (Generative AI) — системи машинного навчання, здатні створювати новий контент (зображення, текст, музику) на основі навчання на великих масивах даних
Промпт (prompt) — текстовий опис або команда, що вводиться користувачем для направлення генеративної моделі ШІ; якість та специфічність промпту критично впливає на результат
Промпт-інженерія (prompt engineering) — практика формулювання ефективних текстових запитів для генеративних моделей; може включати вказівку стилю, композиції, настрою, технічних параметрів
Дифузійна модель (diffusion model) — тип генеративної нейронної мережі, що навчається створювати зображення через процес поступового “очищення шуму”; основа для Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E
Датасет (dataset) — набір даних, на якому навчається модель ШІ; для візуальних моделей це мільйони зображень з текстовими описами; склад датасету критично впливає на можливості та упередження моделі
Галюцинація моделі (model hallucination) — ситуація, коли ШІ генерує невірний або вигаданий контент з впевненістю; у візуальних моделях може проявлятися як анатомічні помилки, нелогічні деталі
Латентний простір (latent space) — багатовимірне математичне представлення образів у моделі; навігація по латентному простору дозволяє плавно трансформувати зображення
Opt-out — право художників вимагати виключення їхніх робіт з навчальних датасетів для майбутніх моделей ШІ
Синтетичні дані (synthetic data) — контент, створений ШІ, який може використовуватися для навчання інших моделей; створює ризик “згортання моделі” (model collapse), коли ШІ навчається на власних результатах
Мультимодальність (multimodality) — здатність моделі працювати з різними типами даних (текст, зображення, звук); базова властивість сучасних генеративних систем
Додаткові матеріали:
- https://openai.com/index/dall-e-3/ — DALL-E 3, генеративна модель OpenAI
- https://www.midjourney.com — Midjourney, одна з найпопулярніших платформ для AI-арту
- https://stability.ai/stable-image — Stable Diffusion, модель з відкритим кодом
- https://www.greg-rutkowski.com/ сайт Грега Рутковського
- AI art, explained — документальний фільм (13:32)
Дизайн уроку
Завдання 1 (фронтальне обговорення)
https://en.wikipedia.org/wiki/Michaelina_Wautier#/media/File:Zelfportret_wautier.jpg
Покажіть класу ці дві роботи без підписів. Попросіть учнівство проголосувати, яка з них створена ШІ. Після голосування розкрийте правильну відповідь та запитайте:
- Якщо ви правильно вгадали, на що саме ви спиралися — на конкретні ознаки чи на інтуїцію? Чи можна це перетворити на чіткий критерій?
- Чи змінюється ваша оцінка роботи після того, як ви дізналися, що це ШІ (або людина)? Якщо так — чому саме?
- Якщо ви не можете відрізнити, чи має значення, хто автор? Чи змінює це вашу оцінку роботи?
Завдання 2 (індивідуальне). Експеримент з генеративною моделлю.
Якщо є доступ до інтернету та безплатних платформ (Bing Image Creator на базі DALL-E, Craiyon), учнівство створює зображення за власним промптом. Якщо немає доступу — працює з підготовленими скриншотами процесу.
- Сформулюйте промпт: опишіть бажане зображення (тему, стиль, настрій, деталі)
- Згенеруйте 3-4 варіанти
- Проаналізуйте: що модель зрозуміла правильно? Що інтерпретувала несподівано? Які помилки зробила?
- Спробуйте уточнити промпт для покращення результату
Завдання 3 (групове). Аналіз справи “Théâtre D’opéra Spatial”.
Об’єднайте клас у три групи з різними позиціями:
- Група 1 (захисники Джейсона Аллена): доводить, що він є автором, бо витратив значні зусилля на промпт-інженерію та кураторство
- Група 2 (критики): стверджує, що справжні автори — художники, на чиїх роботах навчалася модель, або розробники Midjourney
- Робочий аркуш учня / учениці
- (судді): слухає аргументи обох сторін та формулює власний вердикт
Кожна група готує 3 найсильніші аргументи, потім проходить мінідебати.
Завдання 4 (групове/парне). Етичний кейс: присвоєння стилю.
Кейс: генеративна модель Stable Diffusion часто використовує в промптах імена живих художників (наприклад, “in the style of Greg Rutkowski”). Це призвело до того, що інтернет заповнився імітаціями стилю Рутковського, що впливає на його можливість продавати оригінальні роботи.
Питання для обговорення:
- Чи етично використовувати ім’я живого художника в промпті без його дозволу?
- Якщо модель навчалася на публічно доступних роботах, чи має художник право контролювати використання свого стилю?
- Які рішення можуть збалансувати інтереси художників та користувачів ШІ?
Група обговорює та формулює 2-3 можливі розв’язання проблеми (технічні, юридичні, етичні).
Завдання 5 (парне). Гібридний проєкт.
Створіть концепцію твору, де ШІ та людина співпрацюють: ШІ генерує базу (наприклад, пейзаж), людина додає власні елементи (малює деталі, створює колаж, додає текст) – або навпаки.
Опишіть концепцію (не обов’язково реалізовувати):
- Тема та ідея твору
- Що робить ШІ, що — людина
- Чому важлива саме така комбінація
- Хто є автором результату
Завдання 6 (фронтальне обговорення). Чи знищить ШІ мистецтво?
Клас аналізує паралелі між реакцією на ШІ та історичними реакціями на нові технології в мистецтві:
- Фотографія у XIX столітті: художники стверджували, що це не мистецтво, бо машина робить зображення (і водночас запевняли, що фотографії знищать живопис)
- Семплінг (використання фрагмента запису (ритму, мелодії, голосу, шуму тощо) у новій композиції) у музиці 1980-х: критика за використання чужих записів
- Photoshop у 1990-х: звинувачення в маніпуляції та відсутності “справжньої” майстерності
Питання для обговорення:
- що спільного між цими випадками?
- Чим ШІ відрізняється від попередніх технологій?
- Що ця історія говорить про майбутнє AI-арту?
Завдання 7 (групове). Концепція виставки “Людина & Машина”.
Група розробляє концепцію виставки, що досліджує взаємодію людської та машинної творчості, та презентує її у форматі кураторського опису.
План:
- Назва та головна ідея виставки
- 3-4 секції (наприклад: “Інструмент”, “Співавтор”, “Опонент”, “Дзеркало”)
- Приклади творів для кожної секції (реальні або вигадані)
- Інтерактивний елемент для відвідувачів
- Провокаційне питання, з яким відвідувачі йдуть додому
Завдання 8 (індивідуальне). Псуємо шедевр.
Клас спільно вибирає всім відомий шедевр. Далі учні й учениці експериментують, змінюючи його — для цього пишуть власні промпти для будь-якої з безплатних платформ (Bing Image Creator на базі DALL-E, Craiyon тощо). Єдина умова — зберегти композицію та стиль оригіналу. Після того як зображення згенеровані, учнівство порівнює результат і аналізує: що виявилось найстійкішим — сюжет, композиція, образ?
Тема 8.1. Цифрова революція
Урок 60. Творчість штучного інтелекту: виклики для розуміння авторства
Робочий аркуш учня / учениці
Завдання 1. Аналіз авторства
Заповни таблицю про різні рівні участі ШІ:
| Рівень участі ШІ | Приклад | Хто автор? (на твою думку) | Чому? |
|---|---|---|---|
| Повна автоматизація (один клік) | |||
| Промпт-інженерія (години роботи над запитами) | |||
| Гібридний процес (ШІ + ручна обробка) | |||
| ШІ як інструмент у складному проєкті |
Завдання 2. Етичні виклики.
Обери один етичний виклик AI-арту та опиши його:
- ☐ Присвоєння стилів живих художників
- ☐ Навчання на роботах без дозволу
- ☐ Упередження та стереотипи в результатах
- ☐ Дипфейки та дезінформація
- ☐ Інше: ___________________________________________________________________
Опис проблеми:
| ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ |
Ваше рішення або підхід:
| ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ |
Завдання 3. Юридичний аналіз.
US Copyright Office постановив, що твори, створені виключно ШІ, не захищаються авторським правом.
Чи погоджуєшся ти з цим рішенням? ☐ Так ☐ Ні ☐ Частково
Твої аргументи:
| ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ |
Як це рішення вплине на розвиток AI-арту?
| ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ |
Завдання 4. Майбутнє професії.
Як зміниться роль художника через 10 років?
Які завдання залишаться лише для людини:
| ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ |
Які завдання виконуватиме ШІ:
| ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ |
Які нові професії можуть з’явитися на перетині мистецтва та ШІ:
| ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ |
| Я можу: | Ні | Частково | Так |
|---|---|---|---|
| Розрізнити різні рівні участі штучного інтелекту у творчому процесі. | |||
| Проаналізувати етичні виклики AI-арту та сформулювати власну позицію щодо авторства | |||
| Навести аргументи на користь своєї позиції в дебатах про майбутнє мистецтва й роль людини як творця. | |||
| Критично оцінити юридичні, економічні та філософські наслідки інтеграції ШІ в мистецтво |
Ділись та обговорюй важливе