「キンダースカウト」への準備 『キンダー・スカウト』でAIエージェントが潜在空間を自由に歩き回る前、ホリー・ハーンドンとマット・ドライハーストは何年もかけて、単純だが難しい問いを投げかけたシステムを構築しました。つまり、私たちはどのようにして機械と自分自身を共有し、誰の条件で共有するのか? ボイスモデルや自画像からデータセット、書籍、変異したオンラインアイデンティティに至るまで、各プロジェクトは著者性、記憶、コントロールの異なる境界を試しました。彼らは一緒に、AIが単に命令で画像を生成するだけでなく、探索し、議論し、未知の世界へとさまよい歩く作品『Kinder Scout』のような作品の基礎を築きました。 ↓ こちらはキンダースカウトに至るまでの6つのプロジェクトです:
1- ホリー+ DAOを通じて共有されるデジタルボイスモデルで、アーティストはホリーの声を使って新しい作品を制作でき、利益やガバナンスはメンバー間で共有されます。それは、誰が声の所有者であるのか、AI時代における知的財産の仕組み、そして自分の声を閉じた資産ではなく共有ツールとして扱うとはどういうことかという問いを投げかけます。
2- ここにいる 2022年12月17日 5:44 この作品は、カスタムAI画像モデルとAI生成音声を用いて、子どもリンクの誕生後のホリーの昏睡状態の夢想を描いた作品です。個人のイメージは夢のようなビジュアライゼーションに変換され、プライベートな物語を公にし、AIが記憶をぼかし、マスキングし、再解釈する様子を見せます――完全に固定されることなく、常に変化し続けるのです。
3- 機密 すでにホリーを「知っている」CLIP画像-テキストモデルに「ホリー・ハーンドン」の新しい画像を生成するよう依頼して作られた自画像シリーズ。このプロジェクトはアーティストと機械の継続的な対話となり、ネットワークがどのように彼女を描くかを探り、アイデンティティプレイ、誤認、共著の新たな可能性を開きます。
4- 無限のイメージ∞ オリジナルのDALL·E1研究モデルはOpenAIの委託の一環として制作されました。精巧な死体処理を用いて、彼らは一世代をあらゆる方向に拡大し、しばしば水やガラス、地平線、山脈の反射に戻っていきました。このシリーズは、以前のより抽象的なモデル出力と現在の高精度システムとの移行を示し、画像をどこまで押し広げられるかの実験を行っています。
5- すべてのメディアはトレーニングデータ この本は、10年にわたる芸術作品、考察、重要な参考文献を収録し、文化的生産に関する進化する主張を拡張する章に分けて構成されています。ベンジャミン・ブラットン、フランチェスカ・ブリア、リズ・ペリー、ライアン・マードック、ケイ・クロイトラー、プリマヴェーラ・デ・フィリッピらの寄稿を含み、エリック・フーがブックデザインを担当し、エヴァ・イェーガーとキャロライン・バスタが個人展『The Call at Serpentine』の際の執筆・編集を担当しました。これは、メディアや機械学習に関する彼らの考え方がどのように進化してきたかのスナップショットです。
6- Xhairymutantx ホリーが髪型を変異・誇張した衣装を着た画像をもとに訓練されたテキスト・トゥ・イメージモデルで、彼女の髪型は彼女の最も認知度の高い特徴です。どんなプロンプトを入力しても、モデルは奇妙なホリーのバージョンを返し、これらの出力は新しい訓練教材としてインターネット上に再び公開されます。このプロジェクトは、機関のウェブサイトの権威を用いて、AIシステムにおける私たちの姿を誰がコントロールしているのかを問いかけ、クリシェを拡大してアイデンティティがいかにいくつかの特徴に還元されるかを暴露し、一般の人々にその表現の再定義に参加を呼びかけています。
7- ザ・コール このプロジェクトは、技術システムを調整とコミュニケーションの道具として扱い、何世紀にもわたり集団生活を組織してきた合唱実践と連続しています。『The Call』では、共有の歌集、練習曲、録音プロトコルを開発し、Serpentine Arts Technologiesのチームと共に英国全土の15のコミュニティ合唱団を録音しました。これらの録音はData Trustの実験の一部として、トレーニングデータへの貢献者が将来のシステムの利用においてどのように可視化され、パワーを共有できるかを探っています。
8- スターミラー AIモデルが人間を調整し、集団の利益のために知能を生成することを想像する作品です。アート、音楽、機械学習、実験的組織の交差点における長期的な実践を拡張し、スターミラーはプロトコル自体を媒体として扱っています。人々の間で新しい取り決めをリハーサルできる構造物。
これらの声、記憶、肖像、データセット、自己表現の実験から、Kinder Scoutは次のステップとして浮かび上がります。AIが何を生成できるかを問うだけでなく、AIが自由に動き回り、新奇性を探し、まだ馴染みのある道筋のない画像を発見する方法を問うのです。
1.35K