仿生人会梦见 Balenciaga 2029 年春夏系列吗？

Robbie Barrat 构想由电脑担任创意总监的未来

采访: Arabelle Sicardi
特别鸣谢: Robbie Barrat

如何教会机器人进行创作？机器人能设计出有美感的东西吗？这位 19 岁的少年是否在偶然间发现了快时尚的下一阶段 —— 一个也许完全不需要人类参与的时尚产业？

Robbie Barrat（@DrBeef_）是个天才。我讨厌用这句话来概况他，因为这么说把他简单化了。不过，“天才”至少是可以对他的形容之一 —— 19 岁就在斯坦福大学的研究室工作，说是天才绝不为过。从西维吉尼亚的高中毕业后，因为他所写的仿坎侃爷（Kanye West）神经算法（一个根据侃爷的全部音乐唱片分类而写出新说唱歌曲的程序）而受到了旧金山英伟达公司（NVIDIA）的一位执行管理人员的注意，并开始为该公司工作。他至今都没读过大学，但却已经在斯坦福大学生物医学情报研究中心（Stanford University’s Center for Biomedical Informatics Research）工作，并在继续教育学院客座教授有关人工智能的课程。噢，而且上述这些都是他自学的。

他不只聪明，还是目前最令人期待的利用人工智能进行创作的艺术家之一。他的技能横跨不同领域：除了侃爷的AI之外，他还做过一个如何用植物发电来生成艺术品的指南、一个能写出仿巴赫钢琴曲旋律的AI、一件刚在佳士得拍卖行拍出了超过 40 万美元的由 AI 生成的绘画，这件艺术品的创作者借用的正是 Robbie 所写的程序。他还写了一个能生成初级版本 Balenciaga 的程序。别急着起诉，这并不是什么盗版，而很可能是有史以来粉丝写给品牌最“宅男版”的情书了。

反乌托邦社会生存者们请不要担心。Robbie 的 Balenciaga 人工智能就像在现实世界中的设计过程那样 —— 是一个不断进行对话、实验和策划的持续创作过程。虽然这个 AI 设计的整体轮廓看上去很像那么回事，但在外形过渡上还是显得有些怪异和支离破碎，难以区分“人体”模特和服装之间的界限。有时候它能诡异地生成与真实出现在秀场上的作品高度相似的完美模拟。但最棒的是有时它费劲地生成的那些超级奇怪却又空灵的意外惊喜。AI 的作品怪异又美丽。即使你把 AI 生成的系列丢进原子分解时光机里，然后让另一头的外星人根据分解碎片重构出它原来的样子，那也还是会呈现 Balenciaga，是平行世界里的另一个Balenciaga，有或许是未来的Balenciaga。亲爱的 Demna，你在听吗？

Arabelle Siccardi

Robbie Barrat

你在众多的设计师品牌中选择了 Balenciaga。这是你最喜欢的品牌吗？

绝对是的。如果把他们的设计拆开来看，你或许会说 speed运动鞋不过就是一双袜子加了个鞋底；双层衬衫不过就是把两件衬衫拼到一起。这听起来都很可笑，像是根本不应该被实现的想法，但 Balenciaga 却把这些想法加以提炼，让它们变得可行，并且不被弱化。你花 1000 美金买来的是一件奇怪的达达主义式产品。价钱也是我对这个牌子特别着迷的一个重要原因，并不是说它不值这些钱，相反，我认为高价确实增加了它的吸引力，也让我更加好奇。我非常喜欢 AI，喜欢把 AI 运用在艺术上。所以我就想说，为什么不试试把人工智能和 Balenciaga 放到一起搞点什么，看看会发生什么。

你在最初的数据库里输入了多少张 Balenciaga 的图片？又是怎么调整这些图片的？你还在做走秀视频对吧？

我挺喜欢那些图片的，不过它们更像是技术性的花招而不是有真正有美学价值的东西，也不是一套可以真穿上身的衣服，因为衣服的细节还不太清晰。所以我就没再做走秀视频了。制作视频用的是和静态图片完全不同的数据库。你看过那些 AI 提取出来的模特姿势图片吗？

就是你初期研发出来的那些成果。

对。Facebook 研发出了一种自带预先训练过的、能识别照片中所有人像位置的算法，它可以生成绿色火柴人图像，叫做人体姿势实时识别系统（dense pose）。我就用这个系统提取出人体姿势，然后尝试教计算机神经网络把这些姿势再用回到 Balenciaga 上。这时瓶颈就出现了：你没法期待计算机能够真正从中完整地再现这些人体动作，在这过程中，一定会有数据信息的丢失。也就是说，你其实在尝试教计算机神经网络一个不可能的任务。但真正有趣的是它在试图完成这个任务的过程中为了填补空缺而创造出来的东西，这也就是你看到的那些 AI 生成的奇怪的 Balenciaga 制品。

“在未来，也许设计师只需按个按钮就能生成一套新的服装造型。”

我之前在一家社交媒体公司（暂且叫它 Chirper 好了）做关于人工智能学习与图像识别方面的工作，训练 AI 识别什么是一条河之类的。而你现在做的已经是比简单的识别和分类更复杂的工作了，你在让 AI 自主创作。

对，其实都是在试图解决同样的问题，只不过是换个角度思考。

这同时也避开了图像识别软件所面临的道德困境。相比起教 AI 学那些可能被用来研究边缘人群的算法，你就只是用它来创作很酷的东西而已。这些生成软件里的模特都没有真实的面部特征，所以它并不是在学习各类面部特征，也不会融入那些通常会被编入面部识别软件里的人类的偏见。

国防部经常和 Google 这样的超大型的公司合作，用他们已经研发出来的机器运行计算机程序，并用在像无人机这样可怕的东西上。不过用人工智能来实现电脑生成型艺术的创作还挺不错的，因为别人没法把你的软件和成果拿来干坏事。这一点我完全同意。不过我也收到了一些人给我的私信，表达他们对我作品的顾虑。他们觉得这种自动化算法会取代艺术家。但真的不会。AI 对于艺术家来说是有利的，艺术家非但不会被取代，相反，我觉得未来会出现一大批机器学习和人工智能的超酷艺术创作工具。这会增强艺术家们的创造力，在未来，也许设计师只需按个按钮就能生成一套新的服装造型，他们就可以好好检视这些成果，获得如何把它运用到自己设计中去的灵感。

现在的很多设计作品都是自我指涉式的，从某种角度来说，已经让人感觉像是用算法生成的一样。当你真的开始使用算法的时候，它会逼着你创造出不同的版本和衍生品，为我们带来意想不到的结论，因为它根本没有让你受限的语境。它在推动创作过程的发展进步，却并不贬低这个过程的价值。也许这是一个全然不同版本的快时尚。

就像是超现实的、永无止境的时尚一样。AI 模型能生成无穷无尽的服装款式，也许其中的很多都会很相似，但数量是无限的。它有潜力成为“永无止尽的快时尚”。虽然我不想要这样，因为快时尚糟透了。

而且，我们目前还不可能在现实生活中完美地复制出这些服装。人工智能最酷的地方在于它所描绘出的怪异的材质细节。

这也是为什么当我们想要选一件毛衣作为原型生产出来的时候，结果挺让人沮丧的。目前的纺织技术还没有跟上创作的脚步，至少我不知道在哪里可以找到这种机器。

有些 AI 在尝试做的事已经被人类以不同方式做过了。比如那些奇怪的红色血丝状图案让我想起了一些不是 Balenciaga 的其他服饰品牌。Raf Simons 为 Dior 创作的斯特林·鲁比（Sterling Ruby）系列。有些像银河般的图案似乎让人联想起 Christopher Kane 的作品。还有哪些 AI 生成的图案让你想起除了 Balenciaga 之外已经在现实中存在的设计吗？

嗯，这我倒是很难回答，因为我对时尚的全部了解就只有 Balenciaga 了。

（笑）这正是我觉得特别有意思的一点，创作这些其实根本不需要是个时尚专家，你是从一个完全不同的视角来看这件事的。

在与计算机的合作关系中，我扮演的其实更像是个策划人的角色。因为是我在挑选输入进去的数据，然后筛选神经网络输出的数据结果，然后决定保留哪些、放弃哪些。所有输出的结果都挺不错的，很多看上去都像是常见的 Balenciaga，但正常的 Balenciaga 不是我的运算目的。我的目标在于训练算法学习 Balenciaga，然后看它能不能做出些别的不同的东西，看它能不能对 Balenciaga 产生一些误读。

看能不能从误读中诞生出完全不一样的东西。

对，没错！有几个超酷的例子，比如说模特小腿处出现的鼓包。现实生活中，一个在 Balenciaga 的人类设计出了正常的包，对吧？然后走在 T 台上的模特们一般都会用右手拎着。计算机神经网络看到这个图片却误读了，因为它不知道包是干什么用的，不知道包是用来给人装东西的，也不知道包需要有一个手柄才能被拎起来；它总是看到包紧挨着裤子出现，但是并不理解包和裤子是两个分开的实体。结果就出现了算法对 Balenciaga 设计的误读，而人们看到它生成的图像后又产生了再次误读，以为这是个绕在腿上的包。这里面有两到三层的误读。

它也重新展开了完全不同的对话和讨论。这个例子对我来说尤其有意思，因为裤腿的衔接点也刚好是红色的，那刚好是人体温度的点，所以它是在突显关系联结的点，而不仅仅只是一个包。

天哪，真是这样没错。