Открытие на следующей неделе: FEMGEN (Париж) Кураторы: @micolmicolmicol и @AlexEstorick Художницы, идентифицирующие себя как женщины, и небинарные художники переосмысляют, как красота и женственность закодированы в изображениях. ↓ Вот все, что вам нужно знать

AARON AARON Гарольда Коэна — это не просто предыстория современных изображенческих движков. Это предложение о том, что такое создание искусства и где находится художественное суждение. На фоне систем текст-в-изображение, которые вызывают картинки из статистики, проект Коэна выглядит как ясный мысленный эксперимент, разыгранный через код, плоттеры и краски: Можно ли формализовать намерение? Можно ли конкретизировать восприятие? Можно ли разделить авторство, не стирая его? AARON можно рассматривать как сотрудничество, которое перевело знания художника в процедуры. Коэн пришел к этим вопросам как опытный художник, который в конце 1960-х начал писать программы, чтобы внешне выразить, как он создает изображения. Он настаивал с самого начала, что дело не в "компьютерном искусстве" как в трюке, а в тесте на то, могут ли машины служить художественным намерениям. "Это не еще одна статья о 'компьютерном искусстве'," — писал он в 1974 году, прежде чем углубиться в роли, которые компьютер может играть в искусстве. AARON стал тиглем, где он исследовал эти роли, переходя от линий к цвету, от правил построения фигур к системам назначения оттенков, всегда с явным кодированием модели восприятия художника. Вот где AARON расходится с текущими генераторами. Вместо того чтобы извлекать средние значения из обширных, собранных наборов изображений, AARON работал с ручными правилами, библиотекой отношений, которые делали его фигуры согласованными. Джоанн Макинел отмечает, что AARON "подчеркивает, где программы ИИ, такие как Midjourney и Dall-E, не дотягивают," и ее внимательное чтение показывает, почему: Коэн научил свою систему, что у рук пять пальцев, если они не закрыты, что носы ориентируют головы и что цвет подчиняется объектным ограничениям. Другими словами, Коэн формализовал намерение и знание о мире, а не только стиль. Разница не в ностальгии. Это показывает, что когда компетентность машины ясна, критическое суждение может рассматривать работу как модель видения, а не как мираж вероятности. Коэн также отказался передавать прикосновение. Он сам строил и модифицировал свои плоттеры и машины для рисования, а позже вернулся к кисти и пигменту поверх выходов AARON, проверяя, где встречаются человеческие и процедурные чувствительности. Коэн однажды пошутил: "Я буду первым художником в истории, у которого будет посмертная выставка новых работ." Наблюдая, как AARON рисует на выставке Уитни в прошлом году, это провокация казалась менее хвастливой, чем точной формулировкой авторства, распределенного между прочной процедурой и смертным практиком. ↓ (Рисовальная машина Гарольда Коэна в музее Стеделик, Амстердам, 1977 год.)

Пространство между кадрами Что мы можем увидеть в коротком AI-видео? Мы можем увидеть призрак его обучающего набора: формы и цвета, которые отзываются на модели, которые знает AI. Мы можем уловить проблески новизны, когда система недоопределяет себя и производит странную морфологию. Мы можем поймать моменты неудачи, артефакты, визуальные разрывы, мерцающие аномалии, которые выдают иллюзию бесшовности. Эти "ошибки" иногда более значимы, чем отшлифованные; они показывают нам, где машина не знает (см. работу @Barbara_Chira для справки). В пространстве между кадрами, в том мерцании, которое почти становится неподвижностью, короткие AI-видео предлагают новую территорию для художников. Они маленькие, сжаты, быстры, но в этой малости скрыта возможность столкнуться с непосредственностью, машинной логикой и коллективным восприятием одновременно. Когда AI генерирует десять секунд движения, каждый пиксель, переход, текстура и пауза — это след алгоритмического выбора, ожидающий, чтобы его увидели, поставили под сомнение и переосмыслили художники. Но что мы еще не можем увидеть? Некоторые могут утверждать, что мы не можем увидеть по-настоящему устойчивую нарративную сложность (вам нужно посмотреть последние работы @loved_orleer). Мы не можем увидеть длинные, последовательные временные дуги или глубокую психологическую внутренность за десять секунд. Мы не можем увидеть всю тяжесть воплощенной временности: память, старение, человеческое время. Мы не можем увидеть машинный субъект в полной чувствительности... хотя мы можем увидеть его тень. И мы не можем полностью избежать влияния обучающих корпусов: мы остаемся преследуемыми прошлыми изображениями даже на месте предполагаемой новизны (работа @sine исследует эти границы обучающих данных). Есть еще один горизонт, к которому мы не пришли: создать короткое AI-видео, которое не является лишь эхом обучающих изображений, а вмешательством в логику самого видения. Что если AI-видео исследует не только то, как мы видим представления, но и как машины их видят, а затем разрушает это видение? Что если, в цикле или в коротком видео, взгляд машины становится соавтором, допросчиком, исполнителем? Что если эти секунды позволяют критиковать восприятие, человеческое и искусственное, разрушая обещание согласованности? Сбой, галлюцинации, напряжение между абстракцией и фигурацией как места для исследования новых способов представления идей о мире? Короткая форма AI-видео предлагает композиционный словарь: петли, заикания, перекрестные затухания и интерполяции могут стать поэтическими жестами (см. работу @twt_cha_). Это приглашает к модульному мышлению: от клипа к клипу, от кадра к кадру, от ремикса к ремиксу. Да, мы, возможно, еще не полностью доверяем этим формам быть "искусством" в каноническом смысле, но, возможно, в этом и заключается суть. Мы на ранней стадии. И разрывы — это то место, где эксперимент все еще живет. Если художники войдут в это пространство с любопытством, строгостью и скептицизмом, то короткое AI-видео может стать новым местом эстетической игры. Видео от @sinusoidalsnail