In the Age of AI Art, What Can Originality Look Like? | Eileen Isagon Skyers | TED

72,586 views ・ 2023-08-11

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Rania ZAKI Relecteur: Claire Ghyselen
00:04
I want you to envision a single piece of artwork
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Je vous demande d’imaginer une seule Ɠuvre d’art
00:08
generated by artificial intelligence.
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8046
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générée par une intelligence artificielle.
00:11
When most of us think of AI art,
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3003
Lorsque la plupart d’entre nous pensent Ă  « l’art IA »,
00:14
I bet we're imagining something like this.
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14803
2711
je parie que nous imaginons quelque chose comme cela.
00:19
We're all probably picturing something totally different.
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19891
3212
Nous imaginons probablement tous des choses de totalement différentes.
00:24
Today, with machine learning models like DALL-E, Stable Diffusion and Midjourney,
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24354
4963
Avec des modùles d’apprentissage automatique
tels que DALL-E, Stable Diffusion et Midjourney,
00:29
we've seen AI produce everything from strange life forms
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29359
5881
nous avons vu l’IA produire toutes sortes de choses,
des formes de vie Ă©tranges, aux influenceurs imaginaires,
00:35
to imaginary influencers
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35240
2878
00:38
to entirely foreign, curious kinds of imagery.
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38118
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en passant par des types d’images tout Ă  fait Ă©tranges et curieuses.
00:42
AI as a technology is fascinating to us
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42706
3169
L’IA en tant que technologie nous fascine
00:45
because we're inherently drawn to things we cannot understand.
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45875
3963
parce que nous sommes intrinsÚquement attirés
par les choses que nous ne pouvons pas comprendre.
00:50
And with neural networks processing data from thousands of other images
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50714
4129
Et comme les rĂ©seaux neuronaux traitent des milliers de donnĂ©es d’autres images
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made by people from every possible generation, every art movement,
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54884
6382
réalisées par des personnes de toutes les générations imaginables,
de tous les mouvements artistiques,
01:01
millions of images in one simple scan,
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5088
de millions d’images en un simple balayage,
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they can produce visuals that are so familiar
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2461
ils peuvent produire des images Ă  la fois si familiĂšres
01:08
yet strikingly unfamiliar.
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et si profondément peu familiÚres.
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More poetically, AI mirrors us.
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3003
Plus poĂ©tiquement, l’IA nous reflĂšte.
01:16
The world is beginning to change right before our very eyes,
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3462
Le monde commence Ă  changer sous nos yeux,
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and it's basically divided into two schools of thought.
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79993
3587
et il est divisé en deux écoles de pensée.
01:24
There are pessimists who think AI poses a great threat to human creativity.
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Il y a les pessimistes
qui pensent que l’IA reprĂ©sente une grande menace pour la crĂ©ativitĂ© humaine,
01:30
And then optimists who see it as an extension of our creativity.
20
90670
4088
et les optimistes qui la considÚrent comme une extension de notre créativité.
01:35
So is it even possible to be truly original as an artist anymore?
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95675
5214
Est-il encore possible d’ĂȘtre vraiment original en tant qu’artiste ?
01:41
How do we begin to critically engage with artworks made by machines?
22
101348
5463
Comment commencer à nous intéresser de maniÚre critique
aux Ɠuvres d’art rĂ©alisĂ©es par des machines ?
01:48
We can start by looking at some metaphors,
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108605
2502
Nous pouvons commencer par certaines métaphores,
01:51
narratives and insights from artists
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narrations et idĂ©es d’artistes qui repoussent vraimment les limites de l’IA.
01:54
who are truly pushing the boundaries of AI.
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2878
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Let's look to these moments of delight, surprise,
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Regardons ces moments de plaisir, de surprise,
02:01
confusion and wonder
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121034
2461
de confusion et d’émerveillement
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that give us just one small glimpse
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qui nous donnent un tout petit aperçu
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into the possibilities of encounter with this technology.
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3628
des possibilités de rencontre avec cette technologie.
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Because as we've seen,
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1168
Car comme nous l’avons vu,
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this is a very moral and ethical encounter
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130335
3337
il s’agit d’une rencontre trĂšs morale et Ă©thique autant qu’esthĂ©tique.
02:13
as much as an aesthetic one.
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02:18
Mario Klingemann sold this piece on auction in 2019.
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4630
Mario Klingemann a vendu cette piĂšce aux enchĂšres en 2019.
02:23
It is running an AI model trained on thousands of portraits
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Elle fait fonctionner un modĂšle d’IA entraĂźnĂ© sur des milliers de portraits
02:27
from the 17th to 19th centuries.
35
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2252
du 17e au 19e siĂšcle.
02:31
The model constantly reveals uncanny interpretations of the human face.
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5339
Le modÚle révÚle constamment
des interprétations troublantes du visage humain.
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Each one is unique,
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1459
Chacune est unique,
02:38
generated in real time as the machine reads its own output.
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158613
4004
générée en temps réel à mesure que la machine lit ses propres résultats.
02:44
For the viewer, it's almost like peering into the machine's hallucinations
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Pour le spectateur,
c’est un peu comme entrer dans les hallucinations de la machine
02:48
as it conjures each new portrait.
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2043
Ă  chaque nouveau portrait qu’elle crĂ©e.
02:53
Sofia Crespo's series "Neural Zoo" uses neural network interpretations
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La série « Neural Zoo » de Sofia Crespo
utilise des interprétations du monde réel par des réseaux neuronaux
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of the real world
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02:59
to generate unreal sea creatures and diverse biological forms.
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pour générer des créatures marines irréelles et diverses formes biologiques.
03:05
Frogs look like flowers.
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Les grenouilles ressemblent Ă  des fleurs.
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Translucent jellyfish have vivid internal organs.
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3712
Les méduses translucides ont des organes internes vivants.
03:11
There’s no one real creature in these images,
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2211
Il n’y a pas de crĂ©ature rĂ©elle dans ces images,
03:13
but AI allows us to envision otherworldly lifeforms in impossible detail.
47
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mais l’IA nous permet d’imaginer des formes de vie d’un autre monde
dans des détails inimaginables.
03:22
This abstract piece by Sara Ludy began as a digital painting.
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202157
4588
Cette Ɠuvre abstraite de Sara Ludy est nĂ©e d’une peinture numĂ©rique.
03:26
It was augmented to fit a 16-by-9 ratio,
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206745
2752
Elle a Ă©tĂ© agrandie pour s’adapter Ă  un format 16 x 9,
03:29
using a prompt for "torn edges" in DALL-E 2's Outpainting.
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4254
grùce à une instruction « bords déchirés » dans Outpainting de DALL-E 2.
03:34
Outpainting allows artists to extend their creativity
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3670
Outpainting permet aux artistes d’étendre leur crĂ©ativitĂ©
03:38
beyond the frame using simple language prompts like "torn edges."
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au-delĂ  du cadre
Ă  l’aide de messages simples comme « bords dĂ©chirĂ©s ».
03:46
This piece by Ivona Tau might read as a photograph,
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3337
Cette Ɠuvre d’Ivona Tau peut se lire comme une photographie,
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but it is also the work of AI.
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2127
mais elle est aussi l’Ɠuvre de l’IA.
03:52
It's the result of GAN training on thousands of images
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3545
C’est le rĂ©sultat de l’entraĂźnement du GAN sur des milliers d’images
03:55
from the artist's personal photo collection.
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235565
2252
provenant de la collection personnelle de photos de l’artiste.
03:59
Tau curates from her own photographs,
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239652
2294
Tau fait sa sélection à partir de ses propres photos,
04:01
carefully choosing the inputs and outputs for the model.
58
241988
3754
en choisissant soigneusement les entrants et les sortants du modĂšle.
04:06
In many ways, AI art is a form of curation.
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246034
2919
À bien des Ă©gards, l’art IA est une forme de curation.
04:08
It becomes the process of selecting from hundreds of images at a time.
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248995
4296
Il s’agit d’un processus de sĂ©lection parmi des centaines d’images Ă  la fois.
04:16
This video pulls from models trained on a massive data set of Tau's photos,
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256878
5297
Cette vidĂ©o s’appuie sur des modĂšles entrainĂ©s
Ă  partir d’un ensemble de donnĂ©es massives de photos de Tau,
04:22
resulting in a kind of algorithmic memory.
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262175
3086
ce qui constitue une sorte de mémoire algorithmique.
04:27
But she also created a destructed data set for the model
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267138
2961
Mais elle a également créé un ensemble de données détruites pour le modÚle
04:30
to symbolize forgetting or fleeting memory.
64
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3087
afin de symboliser l’oubli ou un souvenir fugace.
04:36
And finally, we have Claire Silver.
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276689
2336
Enfin, nous avons Claire Silver.
04:39
Silver has called herself a “collaborative AI artist”
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279651
3253
Claire Silver se qualifie « d’artiste IA collaborative »,
04:42
in that she works intentionally with the machine to produce her art.
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282946
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car elle travaille intentionnellement avec la machine pour produire son art.
04:47
Her process is constantly evolving as the tools evolve.
68
287909
3545
Son processus Ă©volue constamment en fonction de l’évolution des outils.
04:52
She often works with inpainting techniques,
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292205
2377
Elle travaille souvent avec des techniques d’inpainting,
04:54
masking and transforming just one small piece of an image.
70
294624
4588
masquant et transformant un seul petit morceau d’une image.
05:00
For this portrait, she shifted the opacity of various sections with an Apple pencil,
71
300129
5047
Pour ce portrait, elle a modifiĂ© l’opacitĂ© de diffĂ©rentes sections
avec un crayon Apple,
05:05
transforming it bit by bit.
72
305218
1877
le transformant petit Ă  petit.
05:07
She likens this technique to her version of glazing in oil painting.
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307846
4087
Elle compare cette technique à sa version du glacis dans la peinture à l’huile.
05:15
Silver feeds AI-generated images from one model into another,
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315645
4796
Silver fait passer les images gĂ©nĂ©rĂ©es par l’IA d’un modĂšle Ă  l’autre,
05:20
effectively creating new forms of language and understanding
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320441
3671
créant ainsi de nouvelles formes de langage et de compréhension
05:24
for the machine itself.
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324112
1710
pour la machine elle-mĂȘme.
05:27
Her work is half master painting, half digital art.
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327240
3211
Son travail est Ă  mi-chemin entre la peinture de maĂźtre et l’art numĂ©rique.
05:30
Both old and new.
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330785
1668
Elle est Ă  la fois ancienne et nouvelle.
05:33
This piece pulls inspiration from famed artists
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333788
3295
Cette Ɠuvre s’inspire d’artistes cĂ©lĂšbres
05:37
like John Singer Sargent, Evelyn De Morgan and Gustav Klimt,
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337125
4337
tels que John Singer Sargent, Evelyn De Morgan et Gustav Klimt,
05:41
almost as an homage.
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341462
1627
presque en guise d’hommage.
05:44
Because different AI models are trained on different sets of information,
82
344340
4547
Comme les diffĂ©rents modĂšles d’IA sont entrainĂ©s
Ă  partir de diffĂ©rents ensembles d’informations,
05:48
it's almost like they're all speaking different languages.
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348928
3170
c’est un peu comme s’ils parlaient tous des langues diffĂ©rentes.
05:52
AI is everywhere now.
84
352891
1626
L’IA est dĂ©sormais omniprĂ©sente.
05:54
We are all now collectively co-creating with AI,
85
354517
3879
Nous sommes tous en train de co-crĂ©er collectivement avec l’IA,
05:58
whether we're aware of it or not.
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358396
2169
que nous en soyons conscients ou non.
06:01
If we want to be a part of these worlds, we cannot design alone.
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361691
3045
Pour faire partie de ces mondes, nous ne pouvons pas concevoir seuls.
06:04
If we want to be culturally literate
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364736
1960
Si nous voulons acquérir une culture
06:06
in these new kinds of images and predictions and forms,
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366738
4337
de ces nouveaux types d’images, de prĂ©dictions et de formes,
nous devons commencer par nous tourner vers le travail des artistes.
06:11
then looking to the work of artists is a very productive place to start.
90
371117
5005
Nous devons nous préparer à un avenir de plus en plus technologique,
06:18
We need to brace ourselves for an increasingly technological future,
91
378207
4380
06:22
which is only going to multiply
92
382629
2460
qui ne fera que multiplier
toutes les possibilitĂ©s crĂ©atives dont nous disposons aujourd’hui.
06:25
all the creative possibilities at our fingertips now.
93
385131
3587
06:29
Thank you.
94
389135
1168
Merci.
06:30
(Applause)
95
390345
3003
(Applaudissements)
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