Studie nabízí několik didaktických postřehů k nastupujícímu fenoménu umělé inteligence a zamýšlí se nad vlivem generativních nástrojů AI na výtvarnou výchovu. Ontodidakticky zamýšlená deskripce současných možností široce dostupných nástrojů je pro autorku základem pro prvotní analýzu možných typů úloh a jejich cílového zaměření v kontextu výtvarné tvorby a edukace. Článek přináší ukázku několika modelových úloh či typů výtvarných činností, na nichž ilustruje typy tvůrčích a výukových aktivit, k nimž lze umělou inteligenci v současnosti využít. Nechybí ani prvotní predikce toho, zda a jak tento nový fenomén ovlivní stávající narativy a klíčové didaktické kategorie oboru.
Klíčová slova: generativní nástroje AI, umělá inteligence a výtvarná výchova, digitální technologie a výtvarná výchova, nová média, výtvarná tvorba, tvůrčí proces
Úvodem
Generativní nástroje umělé inteligence dnes chápeme jako široce diverzifikovanou a dynamicky se rozvíjející skupinu softwarových nástrojů, které mohou rychle a snadno generovat např. obrazy, texty nebo audiovizuální obsah a kódy. Dnes nejvíce rozšířené nástroje, jako je např. DALL-E, MidJourney nebo ChatGPT, si rychle získaly pozornost díky své schopnosti vytvářet velmi snadno nečekaně kvalitní výstupy. Fungování zmíněných nástrojů je umožněno nejen softwarovou bází, ale především obrovským množstvím dat dostupných on-line, jež se v procesu generování výsledku používají jako materiál a jež umožňují rovněž trénování a další překotně rychlý vývoj těchto nástrojů.
AI vychází z neurálních systémů, tedy matematických modelů, jež se inspirovaly funkcemi a strukturou mozku. Tyto modely se již řadu let používají k řešení úloh, jako je rozpoznávání řeči nebo obrazu, a mají mnoho konkrétních aplikací v praxi. Neurální sítě jsou jednou z hlavních bází pro AI; druhem neurálních sítí jsou generativní sítě, jež jsou schopny generovat nový obsah na základě svého pochopení dat. Tyto sítě se stále častěji používají ke generování textu, obrazů nebo zvuků. (Užitečný přehled konkrétních aplikací přináší např. portál Umělá inteligence.) V posledních letech došlo k velkému pokroku v oblasti neurálních sítí i sítí generativních. Tyto nástroje se stávají stále více sofistikovanými a — pokud jde o produkování obrazů — jsou schopné generovat velmi realistický obsah, který se stal prakticky nerozpoznatelným např. od klasické fotografie. Rovněž nástroje využívající jazykové modely jsou po rychlém nástupu a upgradech dokonalé — pro angličtinu to platí bezezbytku, pro menší jazyky, mezi něž patří čeština, to sice ještě neplatí, ale pouze prozatím. Rychlý pokrok generativních nástrojů naznačuje, že se nacházíme na samotném začátku nové éry, kdy generativní modely budou hrát zásadní celospolečenskou roli — odborným problémem je analýza a manipulace či úprava trénovacích datových sad, ze kterých lze komplexní modely trénovat, tak aby algoritmy neprohlubovaly rasovou, věkovou, genderovou či jinou diskriminaci; k tomu viz např. studii Epsteina, Hertzmanna, Hermana et al. (2023)
Nepřekvapí nás, že generativní nástroje AI mají brzy po svém zpřístupnění miliony uživatelů a že velmi rychle nacházejí bohaté využití v různých oblastech včetně umělecké tvorby, designu, reklamy — a vzdělávání. Záhy po zdokonalení a širokém zpřístupnění těchto nástrojů, k němuž došlo během roku 2023, se pochopitelně setkáváme rovněž s jejich přímým zneužíváním: pro tvorbu dezinformací, pro podvádění, kyberšikanu, porno průmysl a podobně. Jakkoliv nelze rizika přehlížet, platí, že umělá inteligence přináší nepřeberné množství užitečných aplikací, jež mohou usnadnit práci v rámci řady profesí. Jisté je, že umělá inteligence bude mít dopad na různé aspekty lidského života, práce a rozličných oblastí lidské kultury. Jistě v důsledku jejího vývoje řada profesí zanikne, a naopak vzniknou nové; umělá inteligence změní také svět umění a bude docházet ke sbližování mezi umělou inteligencí a lidskou kreativitou. (Chatterjee, 2022, s. 1) Autoři Alexis Newton, Kaustubh Dhole (2023) nástup umělé inteligence přirovnávají k průmyslové revoluci, jež přinesla komplexní změny společnosti a plně proměnila lidskou kulturu, Manovich (2023a, s. 2) připodobňuje současný vzestup AI k několika předešlým "revolucím v mediální tvorbě" — jako milníky přitom zmiňuje rozšíření počítačů Mac, vývoj desktopových aplikací pro tvorbu a úpravu médií, nástup fotorealistické 3D počítačové grafiky a animace a konečně vzestup webu po roce 1993 a sociálních sítí po roce 2006. Revoluční rozvoj generativních nástrojů AI považuje za stejně významný a přirovnává ho k vynálezu fotografie v 19. století nebo vynálezu lineární perspektivy v západním umění ve století šestnáctém. Stojíme tedy na prahu paradigmatické změny. Jak správně poznamenávají autoři Epstein, Hertzmann, Herman et al. (2023), plné pochopení dopadů generativní AI vyžaduje interdisciplinární zkoumání, což platí o to více, že nástroje se velkou rychlostí učí a zdokonalují a vznikají jejich stále nové, pokročilejší verze. Dopad na tvůrce a praktiky společnosti se teprve ukáže — a také z tohoto důvodu je třeba tuto studii chápat jako časný vhled do problematiky a prvotní reflexi, jež zřejmě brzy pozbyde platnosti.
Nástroje umělé inteligence ve vzdělávání
Tento článek se věnuje edukačnímu využití nástrojů umělé inteligence a jeho cílem je nabídnout prvotní didaktickou analýzu toho, jak může daný fenomén — výrazně zasahující nejen do tvorby textů, ale též do produkce vizuálního a audiovizuálního obsahu — ovlivnit výtvarnou výchovu. Můžeme se setkat s různými názory na nástroje AI — od odmítavých hlasů, jež se obávají dalšího ústupu kreativních činností a schopností člověka, až po realistické či přímo optimistické hlasy, jež artikulují snahu porozumět možnostem nových nástrojů a využít jejich výhody pro výtvarnou tvorbu a vzdělávání. V odborné literatuře již nyní — brzy po boomu AI — nacházíme řadu prvních didaktických analýz, ale i konkrétních příkladů využití v edukační praxi. (Viz např. Ali et al., Constructing Dreams using Generative AI, 2023.) Na podobných studiích je pro nás cennou nikoliv metodická inspirace (nástroje se mění a návrhy úloh tak nemusejí být trvale platné a funkční), ale zejména způsob pedagogického uvažování nad tím, za jakých okolností (nebo s využitím jakých zásad, strategií či cílů) je využití nástroje AI v edukaci hodnotné, pro žáky rozvíjející. Zmíněná studie Constructing Dreams using Generative AI nabízí příklad toho, jak lze žáky seznámit s novými nástroji a jak je vést k jejich poznání a reflektování, ale také zdůrazňuje, že je důležité dát mladým lidem příležitost k vyjádření obav, snů, představ. Navržená úloha podporuje kritické myšlení, vede žáky k zamyšlení nad etickými otázkami a nad společenským dopadem umělé inteligence s cílem podpořit její odpovědné používání — a dává prostor pro vyjádření osobní identity prostřednictvím nástroje umělé inteligence. V těchto bodech se tak nevymyká dosavadnímu plánování úloh a jejich kvalitativnímu posuzování obvyklému v oboru. Daný příklad nám může posloužit jako model pro naše vlastní didaktické uvažování nad využitím nových možností. Ukazuje, že podstatné jsou cíle výtvarné úlohy a její potenciál rozvíjet žáka — nikoliv (nutně) využitý nástroj. Vizuálně obrazné vyjádření žáka může být — vlivem zadání úlohy a dalších aspektů — povrchní, anebo hodnotné, formativní s využitím prakticky jakéhokoliv média.
Současné nástroje umělé inteligence, jež generují texty, zvuk, obrazy, animace apod., jsou velmi rozmanité a používají se pro různé účely. Jedním z nejznámějších generativních nástrojů je GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), který byl vyvinut společností OpenAI. Tento nástroj je schopen generovat různé druhy textu, jako jsou články, povídky, komentáře, nebo dokonce kód. GPT-3 je schopen použít své pochopení jazyka k tomu, aby generoval text, který je gramaticky správný a srozumitelný, další generace tohoto nástroje jsou už schopné produkovat hlas podle zadání (např. hlas známého herce nebo jiné existující osoby), a to i v češtině.
Dalšími generativními nástroji — významnými pro vizuální obory — jsou Midjourney, Stable Diffusion nebo DALL-E od OpenAI. Tyto generativní nástroje samozřejmě nejsou jediné, jež jsou schopny produkovat vizuální obsah, a představují jen část současných možností. Prozatím se ale využívají zřejmě nejvíce a jsou univerzální, proto lze jejich znalost považovat za základní pro orientaci v možnostech pro výtvarnou výchovu. Více než v jiném oboru zde však platí, že se možnosti a relevance konkrétních aplikací rychle mění. Generativní nástroje se nepřetržitě vyvíjejí a denně se setkáváme s novými zprávami o pokročilejších funkcích těchto nástrojů — nebo o dalších zajímavých nástrojích s nějakou novou funkcí, případně o specializovaném SW (jako je např. StyleGAN Human pro generování lidských tváří, aplikace pro tvorbu komiksů (zde) nebo RunWay, který umožňuje tvorbu animace a rozpohybování fotografií).
Generativní funkce se rovněž velmi rychle implementují do mnoha stávajících nástrojů a prostředí, která se využívají v učitelské komunitě — využití AI je tak stále snadnější a může se stát, že specializované placené nástroje se budou diverzifikovat a najdou uplatnění spíše v kontextu specializovaných profesí a pro všeobecné užití se budou využívat více nástroje integrované do prohlížečů nebo jiných nástrojů a systémů (viz např. Bing Image Creator nebo Designer od Microsoftu; umělá inteligence je už také v Canvě nebo v Padletu).
Všechny zmíněné nástroje umělé inteligence lze přitom ve vzdělávání využít mnoha různými způsoby. Pokud zůstaneme u činností učitele, jež se týkají přípravy na vyučování, pak jsou již během roku 2023 k dispozici spolehlivé nástroje na tvorbu pracovních listů, tematických plánů výuky nebo projektových námětů (např. MLP). Učitelé mohou využít rovněž různé vyhledávače článků k pedagogickým tématům (specializované nástroje využívané rovněž ve vědecké komunitě, jako je např. SciSpace nebo Scholarcy, vykazují spolehlivější, důvěryhodné výsledky spíše než občas halucinující běžné chatboty) nebo generátory testů (Formative) a vůbec textů různých stylů (např. Grammarly).
Hovoří se také o dalších výhodách, jako je např. snadnější personalizace či individualizace vzdělávání (adaptivní systémy jsou schopny se učit z chování studentů a přizpůsobovat se jejich individuálním potřebám např. poskytováním personalizovaného cvičení a testů, což může vést ke zlepšení výsledků učení). Pedagogové zajisté ocení automatizaci různých administrativních nebo opakujících se formálních úkonů (využití chatbotů, asistentů a našeptávačů, jež budou jistě brzy integrovány do školních systémů), může dojít ke zlepšení efektivity práce pedagoga, protože umělá inteligence bude pomáhat např. se zpracováním dat (esejů a jiných písemných prací) nebo může sama generovat cvičení a testy — což učitelům uvolní ruce např. pro individuální vedení a podporu žáků. Samostatnou kapitolou jsou digitální obsahy pro výuku: brzy bude ještě dostupnější nabídka hotových výukových obsahů a aplikací, včetně interaktivních a imerzivních obsahů (protože také tvorbu virtuální a rozšířené reality nástroje AI velmi usnadní a zlevní).
Přímo ve výuce pak mohou nástroje AI doplnit již nyní používané aplikace a postupy, umělá inteligence se stane rovněž obsahem vyučování (nejen jako součást informatiky, ale i jako obsah dalších předmětů a obecně během budování digitálních kompetencí) a předmětem kritického uchopení.
Samozřejmě se jedním dechem zmiňují také možná rizika, např. to, že přílišná závislost na technologii může vést k oslabení kritického myšlení studentů, nebo že potenciálně hrozí ztráta pracovních míst pro učitele či administrativní pracovníky, kteří jsou nahrazováni automatizovanými systémy. Využívání výhradně uměle generovaného obsahu může vést k poklesu kvality výstupů v závislosti na tom, jak jsou nástroje trénovány, spoléhání se na sumarizace textů bez aktivního čtení primárních zdrojů nás může odnaučit číst soustředěně a s porozuměním — a můžeme nechtěně přehlížet obsah, jenž má svou relevanci, ale k němuž je nástroj slepý. Existují také bezpečnostní rizika, jako jsou útoky hackerů nebo zneužití dat. Pro výtvarnou výchovu — pro niž je charakteristické, že se učení realizuje prostřednictvím výtvarných úloh — se s nástupem generativních nástrojů umělé inteligence otevírá mnoho specifických otázek.
Generativní nástroje umělé inteligence v umění a ve výtvarné výchově
V rámci umění — a tedy i ve výtvarné výchově — znamenají generativní nástroje umělé inteligence dosavadní vyústění procesu, který trvá již řadu desetiletí; pokud hovoříme přímo o generativních nástrojích, pak jde přibližně o dvacetiletý proces. Lze přitom rozlišit přinejmenším dva možné úhly pohledu, kterými lze umělou inteligenci pozorovat a analyzovat: jednak lze identifikovat obecné tvůrčí principy, jež tvorba podpořená AI využívá (jde zejména o tvůrčí využití náhody, variování a výběru), a jednak pojmenovat a "ověřovat" principy charakteristické pro umění nových médií, resp. digitální umění, kam tvorba podpořená AI spadá. Již víme, že umělecká tvorba s využitím nových médií je specifická v řadě ohledů, k tomu viz např. Lieser (2009), Manovich (2001, 2002), Rush (2005) nebo Šobáňová et al. (2015); lze se nyní ptát, jestli umělá inteligence k těmto specifikům přináší něco radikálně nového.
Samostatným odborným tématem je kritická reflexe technologie — mohli bychom přinést obsáhlý přehled zajímavých uměleckých realizací, jež reflektují umělou inteligenci a nebo ji hlouběji zkoumají. Symbolicky — pro dokumentování zajímavé trajektorie vývoje — jmenujme Marka Ameriku, průkopníka net artu a využití nových narativních postupů podpořených technologiemi, který byl jedním z prvních, kteří využili médium webu pro nový, zcela originální způsob narace (viz jeho hypertextový román Grammatron). Nyní — po 30 letech — Amerika nabízí publiku opět román, tentokrát vzniklý výhradně během dialogu s umělou inteligencí, viz jeho kniha My Life as an Artificial Creative Intelligence, 2022, jež ukazuje schopnost umělé inteligence zapojit se do skutečně kreativního dialogu s lidským umělcem a prezentuje AI jako fascinující nelidskou entitu. Proti antropomorfizaci umělé inteligence (přisuzování lidských vlastností nástroji) se ostře vymezují Epstein et al. (2023, s. 3), přesto jsme již delší dobu svědky procesu, který bude i nadále pokračovat, tedy že se v aplikační sféře úmyslně vyvolává dojem, že aplikace AI mají vědomí, lidské myšlenky, záměry, emoce a vědomí. Podporují to nástroje založené na přirozeném jazyce, která nyní doprovázejí generativní AI modely, stejně jako používání zájmena „já“ v modelech, které uživatelům simulují pocit interakce s lidmi. (Tamtéž.) V umění je existence umělých bytostí, jež simulují lidskou komunikaci a vědomí, jedním ze stálých a vzrušujících témat, viz dále.
Lev Manovich (2023a) jde cestou hlubšího zkoumání a připomíná, že je důležité pochopit, jak umělé neuronové sítě vlastně fungují a na jakých datech jsou trénovány. Jde o nepředstavitelně velké soubory dat (miliardy textů a obrazů), prostor pro tvůrčí experiment tak představuje nejen výstup generativního procesu, ale také samotná tvorba nástroje, který např. pracuje s výběrem dat nebo se specificky modelovaným souborem tréninkových dat. Takové nástroje pak mohou sloužit nejen ke generování tvůrčích výsledků, ale rovněž k analytické činnosti, např. když se aplikují na nějakou konkrétní oblast v rámci lidských kulturních dějin nebo na konkrétní umělce z nějakého historického období. Jako příklad uvádí Manovich projekt Unsupervised (realizoval jej Refik Anadol a jeho ateliér) z roku 2022, který využil neuronovou síť trénovanou na obrazové datové sadě desítek tisíc uměleckých děl ze sbírky moderního umění MoMA. Tato sbírka představuje nejvíce kreativní a vysoce experimentální etapu vývoje umění a podává svědectví o snaze moderních umělců vytvářet nové způsoby umělecké komunikace a nové projevy vizuality. Moderna se tak zdá být diametrálně odlišná od procesu trénování generativních systémů umělé inteligence. Moderní umělci se snažili odklonit od klasického umění a jeho definujících charakteristik, neuronové sítě jsou trénovány přesně opačným způsobem, učí se z historické kultury a umění, z toho, co již bylo vytvořeno. Manovich (2023a, s. 7) ale zdůrazňuje, že umělá inteligence může vyprodukovat i zcela překvapivé obrazy — její produkty se mohou podobat tomu, co již existuje, ale nemusí. Proto je na místě hovořit o estetice nových médií — v souvislosti s umělou inteligencí o to více, že estetika, případně estetické hodnocení byly až doposud považovány za bytostně lidskou doménu. (Manovich užívá termín "umělá estetika" a definuje ji jako rozšíření dosavadních estetických kompetencí člověka: AI obohacuje tvůrčí proces, ale i naše chápání a recepci artefaktů. Jestliže jsou digitální média v tradiční teorii nových médií označována za expanzi, rozšíření lidských smyslů, pak je podle Manoviche AI dalším rozšířením lidských schopností při zprostředkování mezi námi a světem. Na základě analýzy lidské estetiky a rozmanitosti kulturních projevů člověka mohou v budoucnu působením AI vznikat celé nové „kultury“ – nové druhy umění a estetických norem.)
Obr. 1—2 Refik Anadol, Unsupervised, projekce v expozici MoMA; umělec pracoval s digitalizovanými daty sbírky moderního umění a pomocí umělé inteligence je analyzoval. Díla samotná necituje, ani nevytváří koláže. Místo toho neuronová síť extrahuje složité vzorce a vztahy ze stovek tisíc těchto uměleckých děl shromážděných v MoMA a pak je využívá. Vše, co se nástroj naučil, následně použil k vytvoření nekonečně se měnícího vizuálního pole, jež zcela nepředvídatelným způsobem interpoluje mezi rysy těchto uměleckých děl a vztahy mezi nimi. Díky AI je vizualizuje způsobem, jaký dosud nebyl využit. (Manovich, 2023b) Lze předpokládat, že intencionální výběr datových souborů bude jistě brzy běžnou praxí profesionálů využívajících AI. A takto bychom také měli produkty AI nahlížet — ne jako na danost, ale se znalostí toho, jak jsou systémy trénovány. Manovich (tamtéž) se nicméně domnívá, že přestože jsou umělé neuronové sítě trénovány na již dříve vytvořených lidských artefaktech, na generované výstupy je třeba pohlížet jako na nové kulturní artefakty s dříve neviděným obsahem, estetikou nebo styly.
Výsledky vytvořené pomocí generativní umělé inteligence se v mnohém liší od klasicky chápané tvorby. Nejsou vytvořeny od nuly jako tradiční kresby, sochy nebo malby; vznikají z velkého archivu jiných mediálních artefaktů. Tento princip spojuje generativní umělou inteligenci s mnoha dřívějšími uměleckými žánry a technikami umělecké tvorby. (Manovich, 2023a)
Digitální umění již dříve zásadně změnilo ustálené hranice i zavedené umělecké praktiky — tvůrčí i prezentační. Umění nových médií — ať již hovoříme o dosavadním („klasickém“) generativním umění a software artu, anebo o net artu a jiných formách digitální tvorby — ohmatalo nové možnosti recyklování a reprodukování, jež umožňují digitální data – kódy, informace, postupy, obrazy, zvuky, videa, ale i celé komplexní digitální entity (např. systémy, weby, databáze). Variování, klonování či plagiování se stalo plnohodnotným tvůrčím principem. Umělecká strategie přivlastňování cizího obsahu a apropriace — již generativní nástroje umělé inteligence dovádějí k dokonalosti — se stala běžnou a umělci ji naplno využívají.
Je pochopitelné, že generativní digitální tvorba a apropriační postupy jsou jen prostředkem pro vyjádření nějakého obsahu. Tím cenným je tak nejen specifická digitální estetika, ale především to, že podobná tvorba zkoumá a reflektuje současnost, dekonstruuje svou vlastní softwarovou bázi a komunikační sítě, případně kriticky hodnotí a aktivně nabourává zažitou představu o interakci a lidské zkušenosti s kyberprostorem.
Stejně tak je umělci mapován šev mezi lidskou a umělou inteligencí, tvůrci reflektují fakt, že digitální entity ztrácejí závislost na reálném světě, odpoutávají se od člověka u počítače a žijí svůj nezávislý život – což je nejen velmi vzrušujícím tématem umělců nových médií, ale také naší žitou realitou, již rychlý vývoj generativních nástrojů umělé inteligence zesiluje. Digitální umění tematizuje rovněž skutečnost, že se stírají rozdíly mezi skutečností a mystifikací, mezi pravdou a nepravdou – vždyť realita a pseudorealita se v kyberprostoru mísí, přestává být podstatné, co je skutečnost a co je její upravená verze – uživatel internetu ji dnes už nemá šanci rozlišit. (Šobáňová et al., 2015) Na tuto skutečnost poukázali mnozí z umělců již ve velmi rané fázi vývoje webu – nad některými jejich počiny (např. nad krádežemi korporátních webů nebo nad různými kopiemi obsahu a mystifikacemi) jsme se mohli kdysi pobaveně usmívat, dnes ale vidíme, o jak velký společenský problém se jedná. Umělci ve svých projektech poukazují na to, jak snadné je obsahy modifikovat podle záměru tvůrce; dostupné nástroje umělé inteligence jsou přitom jen špička ledovce zvaného deep data.
Pro umělce je umělá inteligence nejen nástrojem, ale samozřejmě také tématem. Reflektován je masivní vliv technologií na život jednotlivců a společnosti, objevují se témata, jako je ztráta soukromí, hrozba všudypřítomného sledování a další rizika umělé inteligence plynoucí z kontroly a omezování svobody, z existence umělých bytostí, snadné tvorby dokonalých kyborgů; za všechny jmenujeme umělkyni Lynn Hershman Leeson, jež se zabývá rovněž genetickým inženýrstvím a vůbec otázkami, jak technologie využívat, aby se nevymkly lidské kontrole.
Umělá inteligence — zejména jako hrozba nebo jako další krok k umenšení lidské dimenze a k dystopii — je tématem nebo motivem nepřeberné řady uměleckých děl a realizací. To, co umělce zvláštním způsobem vzrušuje, je např. generování lidských tváří a neexistujících lidí, odlidštění komunikace a vztahů, odcizení, stejně jako hrozba ovládání lidí a ztráty jejich svobody.
Obr. 3 Instalace Lynn Hershman Leeson tematizující umělou inteligenci byla součástí benátského Bienále v roce 2022 (The Milk of Dreams), kde byla umělkyně oceněna zvláštním uznáním poroty mimo jiné za vizionářské momenty své rané tvorby, v níž předvídala vliv technologií v životě lidí a společnosti jako celku. (Weisburg, 2022) Videu prezentovanému na výstavě vévodí postava kyborga, jenž osvětluje historii umělé inteligence a oblasti jejího využití (včetně armády, policie, korporací a bezpečnostních agentur) a odhaluje, jak algoritmy umělé inteligence často zneužívají ty nejzranitelnější členy společnosti. Umělou inteligenci v rámci instalace tematizuje také dílo Missing Person, jež prezentuje fotografické portréty lidí, kteří neexistují. Foto archiv umělkyně.
To, co se změnilo v roce 2023, kdy došlo ke skokovému vývoji a zpřístupnění nástrojů umělé inteligence, proto nelze v umění a výtvarné výchově považovat za obrat, jako spíše za vyústění dosavadního vývoje. Nová je jednak široká dostupnost nečekaně dokonalých generativních nástrojů a jejich akcelerovaný vývoj (ne nepříhodně ho označujeme za učení, trénování) a rovněž to, že se tyto generativní nástroje začínají zcela běžně využívat jako pracovní — nebo chceme-li — tvůrčí nástroj. Generativní procesy v umění byly dříve chápány v kontextu software artu nebo net artu (umělec musel být schopen ovládat programovací jazyk a vytvářet kód), zatímco dnes je funkce generování obrazů součástí běžně dostupných nástrojů přístupných všem. Je tedy namístě přemýšlet nad tím, co mohou přinést nového, jaké jsou jejich výhody a co může být jejich slabinou. A jak je naučit používat žáky a žákyně — tak abychom je skutečně vzdělávali pro budoucnost.
Prvním úkolem je jistě didaktická analýza možností (případně rizik), tedy ontodidaktická transformace, a následně tvorba funkční metodiky a úloh, pomocí nichž se mohou žáci naučit s nástroji efektivně pracovat (tedy psychodidaktická transformace, na jejímž základě se generativní nástroje případně stávají obsahem výuky). V tomto směru lze využít vynikající webovou platformu AI dětem a různé spontánně vznikající komunitní skupiny, kde se soustředí tipy, metodické materiály, materiály přímo do výuky a kde dochází k výměně zkušeností a vzájemnému učení (viz např. skupina AI dětem nebo třeba tato). Metodickou podporu a nepřeberné množství rychle aktualizovaných zdrojů a tipů nabízí portál Kamila Kopeckého a týmu e-Bezpečí, materiály a podporu přímo do výtvarné výchovy obsahuje portál Bez názvu. Nedatováno. (viz dále), kde je možné najít nejen různé návody na využití Midjourney, ale také konkrétní úlohy do výtvarné výchovy zohledňující oborové standardy a cíle.
Obr. 4—8 Ukázky z portálu Bez názvu. Nedatováno. z cyklu Ve světě umělých obrazů; autorka námětů Petra Šobáňová, ilustrace Pavla Baštanová.
Pokud bychom měli jmenovat alespoň zkusmo několik výhod generativních nástrojů AI, pak nás ihned napadne "nesnesitelná lehkost" tvorby dokonalých výsledků. Právě uspokojivý výsledek může výrazně motivovat ty žáky a žákyně, kteří si ve svém přirozeném projevu nedůvěřují, a které proto opustila chuť tvořit. AI je také zdrojem tvůrčí inspirace, protože umožňuje tvořit různé remixy a apropriace, produkuje výsledky náhody, které by nás spontánně nenapadly. V tomto případě se může AI stát něčím jako digitálním skicákem, který se může až po okraj plnit různými kompozičními, tvarovými nebo barevnými nápady. Uplatnit se mohou například ve chvíli tvůrčího bloku či bezradnosti nebo jen tak pro osvěžení. „Umělý“ digitální obraz pak můžeme dál digitálně upravovat za pomoci dalších softwarových nástrojů, nebo se může stát předlohou pro klasickou kresbu, malbu, grafiku nebo sochu. Výhodou je také automatizace a usnadnění rutinních činností (můžeme si snadno vyrobit třeba pozadí pro animaci nebo rastry pro grafické návrhy), stejně jako přenositelnost a variabilita motivů, ploch, zkrátka digitálních obrazových dat, jež můžeme dále využít. Umělá inteligence může být využita nejen pro generování nových či pozměněných obrazů, ale i pro obrazovou analýzu a rozpoznávání existujících děl, tvorbu kolekcí nebo nového obsahu vizualizujícího analytická zjištění.
Debaty o využití generativních nástrojů AI ve výtvarné výchově samozřejmě provázejí také více či méně odůvodněné obavy — například z dalšího devalvování hodnoty rukodělné tvorby a klasicky vzniklých artefaktů a nebo obava z poklesu zájmu žáků o klasickou tvorbu a ze ztráty kreativity, motivace a zručnosti. Terčem kritiky je také estetika generovaných obrazů, jež je — pokud není uživatel generativního nástroje poučeným tvůrcem, který je schopen formulovat pokročilé prompty a který má přibližnou, z estetických preferencí a vyšších standardů vycházející představu o výsledku — banální, zaměnitelná, nekvalitní, ba kýčovitá.
Obr. 9—10 Nahoře příklad esteticky neuspokojivého výsledku generovaného v DALL·E 2 bez stylové, formální specifikace nebo obrazové inspirace (v promptu ovšem nechybělo sousloví "The high quality illustration"), dole zcela odlišný výsledek, který se inspiroval u umělce Jeana-Michela Basquiata.
Podstatné pro úvahy o integrování AI do výtvarné edukace je, jaký typ činností nebo myšlenkových operací se při práci s generativními nástroji uplatňuje. Musíme se zajímat o to, jakou složku obsahu výtvarné výchovy při využívání nástrojů umělé inteligence zapojujeme a jaké oborové kompetence se během takto podpořené a modifikované tvorby akcentují. Především nelze opomíjet, že tvorba žáků a žákyň má mít hlubší smysl, nemá vést pouze k atraktivnímu výsledku bez poznávací či jiné individuální hodnoty. Ať již je během tvorby — a během tvořivého myšlení, které je s tvorbou spojeno — využita klasická výtvarná technika, anebo tvůrčí postup opírající se o digitální nástroje, "techniky" nemají být centrem pozornosti, ale mají sloužit k individuálnímu a subjektivnímu vyjádření tvůrce.
Nástroje AI lze samozřejmě využít mnoha způsoby, avšak pokud uvažujeme o tvorbě obrazu pomocí promptů, pak žáky a žákyně učíme především pojmenovávat a vystihovat prvky vizuálně obrazných komunikátů, protože bez výstižného slovního popisu žádoucí obraz nevznikne. Dále se učí experimentovat s již existujícími obrazy, posuzovat vzniklá — více či méně náhodná — zobrazení a zdůvodňovat svůj výběr. Mohou se také učit obrazy třídit, vybírat, redukovat jejich množství, variovat, srovnávat a posuzovat rozdíly v kvalitě obrazů. A konečně se žáci a žákyně mohou učit vzniklé obrazy pozorovat a během individuálního nebo skupinového interpretačního postupu hledat odpověď na otázku, co nám a dalším divákům mohou sdělovat. Nacházíme-li v nich jako tvůrci význam, pak je můžeme přijmout jako vlastní prostředek komunikace a sdělovat pomocí nich nějaký obsah také druhým lidem. Tuto oblast vzdělávacího obsahu kurikulum nazývá ověřování komunikačních účinků (v tomto případě ověřujeme komunikační účinek obrazu vzniklého pomocí úplné náhody nebo pomocí sofistikovaného promptu) a právě kompetence spadající do této obsahové domény kurikula při práci s AI uplatňujeme nejvíce.
Součástí kurikulárních obsahů výtvarné výchovy je ale rovněž pěstování smyslové citlivosti a uplatňování subjektivity. Pokud jde o smysly, při práci s umělou inteligencí trénujeme především zrak, naopak haptický a jiný zážitek zcela chybí. Subjektivita tvůrce se zde sice uplatní, ale jen v minimální míře, případně jinak, než jsme byli doposud zvyklí. Subjektivita se zapojí na začátku (tvůrce má nějakou představu a z ní vychází formulace promptu) a pak v závěru, kdy se tvůrčím, zcela subjektivním aktem stává výběr, postupné variování a finalizace výsledku. Na tyto skutečnosti je třeba myslet, když jako učitelé a učitelky uvažujeme nad tím, zda a jakou měrou vpustit AI do hodin výtvarné výchovy. Pedagogickou výzvou je najít zdravou míru a nabídnout žákům takové úlohy, jež je budou skutečně rozvíjet v souladu s jejich potřebami a kurikulárními požadavky.
Využití umělé inteligence ve výtvarné výchově — modelové příklady úloh a možností
Jak lze vyvodit z umělecké praxe a z předešlé stručné analýzy, generativní nástroje AI mohou přinést do výtvarné tvorby řadu nových možností a přístupů. Jejich využití samozřejmě závisí na kontextu a cílech výtvarného vyučování; přehled prezentovaný zde se pokouší o ontodidakticky zamýšlenou deskripci možností a predikci možného využití nebo nadcházejících oborových změn. V této studii není prostor pro řešení psychodidaktických aspektů případné transformace do vyučování nebo dalších souvisejících otázek (technických, právních a jiných). V následujících pasážích se zaměříme na příklady modelových úloh zohledňujících oborovou praxi; na nich bude možné ilustrovat základní typy aktivit, k nimž lze AI v současnosti využít. Nebude chybět ani prvotní predikce toho, zda a jak generativní nástroje AI mohou ovlivnit stávající narativy a důležitost klíčových didaktických kategorií oboru.
1 Generativní tvorba
Žáci a žákyně mohou použít generativní nástroje AI pro generování vlastních obrazů a jiných komunikátů. Mohou si prostřednictvím promptů stanovit vlastní parametry očekávaného výstupu nebo použít existující modely a upravit je – a přitom uplatňovat určitá kritéria výběru a posuzování. Při takovéto tvorbě uplatňujeme princip náhody, množení variací a výběru — právě posuzování náhodně vzniklých obrazů, výběr toho nejvhodnějšího a ladění promptů pro optimální výsledek představuje hlavní tvůrčí aktivitu takto pojaté tvorby, jejímž výstupem je digitální obraz, případně animace nebo jiný audiovizuální výstup.
Pomocí promptů a postupného generování a vylepšování obrazu lze vytvářet ilustrace, realistické či jakkoliv stylizované fotografie, grafické návrhy, dekor, návrhy designu, vizualizace 3D objektů, návrhy architektury a jakékoliv jiné vizualizace. Generativní nástroje již dnes produkují také animace, hudbu, hlasový výstup nebo videa. Popsaným postupem, který ilustrují přiložené příklady, lze vymýšlet, tvořit a vizualizovat vlastní „vážné“ nápady (ať už uvažujeme o volné tvorbě žáků, anebo o plnění úloh dle zadání), lze ale vytvářet také blasfemické nebo humorné obsahy pro komunikaci na sociálních médiích, jak už dnes v bohaté míře můžeme vidět. Tento způsob tvorby plně využívá kreativní potenciál umělé inteligence — rovina tvorby se posouvá do fáze formulování tvůrčího záměru, otevírá se pro hru s náhodou a množstvím variant, jež je třeba posuzovat, tvůrčím způsobem využít a reflektovat — nacházet ve vzniklých obrazech osobní význam a hledat průniky mezi tvůrcovou zkušeností, komunikačními záměry a možnostmi sdělení. Vzhledem k nepředvídatelnosti výsledku tak dochází rovněž k procesu (ne)identifikace s výsledkem, jeho (ne)přijetí a (ne)osvojení.
Obr. 11 Příklad aktuálně dostupných funkcí ve Stable Diffusion — od prostého textového promptu až po pokročilejší funkce, jako je generování obrazu na základě obrazové inspirace nebo generativní a vysoce funkční doplňování obrazu.
Obr. 12—17 V prostředí Midjourney, DALL·E a v dalších nástrojích lze kvalitně pracovat i s pouhým využitím slovního popisu: na základě formulovaných promptů se generují obrazy, jež jsou člověkem následně vyhodnocovány a nástrojem případně dále variovány. Z archivu autorky. Nemusí jít nutně o fotorealistický obsah, nástroje zvládají jakýkoliv typ tvorby; chceme-li například stylizované obrazy typu ilustrace, stačí zadat příslušný prompt, případně se inspirovat u nějakého ilustrátora (zde se ukazují etické problémy, kdy AI volně těží z lidské kreativity bez ohledu na autorská práva). Midjourney umožňuje nahrání obrazu a následné vygenerování jeho popisu, jenž může sloužit pro další uplatnění jako prompt. Vznikne tak nový obraz s určitými formálními atributy a uplatněnými výrazovými prostředky, jež napodobují určitý autorský styl.
Obr. 18—20 Při generování obrázků lze využít také tvůrcem nahrané obrazy nebo fotografie, jež generativní nástroj, v tomto případě DALL·E, modifikuje a variuje — buď zcela náhodně, anebo s využitím určitého promptu. Z archivu autorky.
Obr. 21—23 Midjourney nabízí generování také na základě existujících obrazů (vkládáme URL obrázku), během tvůrčího procesu pak následuje mixování a variace, změny obrazu a jeho doplňování. Zajímavým zdrojem pro výtvarné experimentování je možnost mísit několik obrazů mezi sebou; mixování lze podpořit promptem a dále do nekonečna variovat vzniklé výsledky. Z archivu autorky.
Obr. 24—27 Aplikace Scribblediffusion nabízí nejen tvorbu na základě promptů, ale rovněž využití vlastních jednoduchých náčrtků, na něž pak generativní nástroj reaguje. Obdobnou funkci, tedy možnost jednoduše kreslit a požádat nástroj o dokončení, nově nabízí též Canva — ta ale spojuje náčrtek s tvorbou realistického, známého zobrazení (fakticky si domýšlí, co ze známých motivů jsme chtěli náčrtkem vyjádřit, neusiluje o překvapivé vyobrazení). Z archivu autorky.
Obr. 28—34 DALL·E (viz ukázky na obrázcích) od počátku nabízí generování variací vloženého obrazu a rovněž doplňování pozadí, případně mixování obrazu a textového příkazu. V editoru je možné zvětšit původní plochu a doplňovat pozadí, případně vkládat nové objekty. Umělá inteligence je schopna v označeném místě nebo na volné ploše napodobit okolí, což má bohaté využití nejen ve volné tvorbě, ale zejména v grafické praxi.
2 Digitální skicář
Generativní nástroje AI nemusejí sloužit pouze pro generování výsledného obrazu nebo jako dílčí součásti nějakého celku (vzniklý obraz je možné v jakémkoliv jiném nástroji nebo médiu dopracovat). Výsledky mohou sloužit obdobně jako skicák, tedy jako soubor různých návrhů zamýšleného budoucího díla, jako prostor pro vytváření pokusů a barevných, kompozičních nebo jiných variací, z nichž pak vybíráme tu nejlepší a s níž dále pracujeme. Výsledky generativního procesu tak nepovažujeme za konečný produkt, ale využíváme je pro experimentování a hledání nápadů, jako podklad pro práci v dalším — třeba klasickém — médiu. Umělá inteligence může takto pomáhat při tvůrčím bloku nebo v situaci, kdy tvůrci docházejí nápady. Samotné experimentování s AI přináší zajímavé kreativní výstupy, jichž bychom pravděpodobně nedocílili pouze s využitím vlastních klasických postupů a tvůrčích tendencí nebo stereotypů. Experimentování, pozorování a posuzování výsledků procesu, kreativní nápady na jejich využití — to jsou tvůrčí postupy uplatňované při tomto způsobu využití generativních nástrojů umělé inteligence. Je vidět, že v tomto případě jde o klasický tvůrčí postup, jen je podpořen tvůrčím potenciálem technologie.
Obr. 35—37 Ukázka experimentování s fotografiemi v DALL·E, skici lze využít např. v médiu malby; archiv autorky
3 Automatizace rutinních činností
Generativní nástroje AI můžeme použít rovněž k automatizaci různých rutinních činností, jež jsou součástí práce grafických designérů nebo jiných digitálních tvůrců — ale i součástí běžných uživatelských praktik (každý potřebuje např. upravovat své fotografie a retušovat je). Příkladem může být korekce barev, jejich variování a změna, případně různé retuše, odstraňování objektů z fotografie a začišťování obrazu (viz např. aplikace Cleanup). Zcela novou je možnost realistického a stylově a barevně odpovídajícího doplňování obrazu o pozadí, ale i o různé objekty. Užitečná je tvorba rastrů, ploch a pozadí, stejně jako potřebných motivů, jež lze snadno importovat (a začistit) do jakéhokoliv obrazu. Podobné funkce umělé inteligence budou bohatě využity v kreativních profesích, tedy nejen v čistě umělecké tvorbě. Grafikům, audiovizuálním tvůrcům nebo třeba vývojářům her a aplikací velmi usnadní práci a umělcům umožní věnovat více tvůrčí energie samotné tvorbě a kreativním úkonům. V edukačním kontextu nabízí totéž — s tím, že ovládání obdobných nástrojů a funkcionalit má vysoký aplikační potenciál, jednoduše řečeno, je to užitečná příprava jak na budoucí povolání, tak na běžné amatérské využití. Tento způsob užití generativních nástrojů AI znamená velký posun a radikálně změní zažitou praxi aplikačních odvětví i výtvarného vzdělávání. Dosavadní digitální nástroje automatizovaly mnoho grafických činností, nástroje AI ovšem automatizaci posouvají na zcela jiný level.
4 Recepce a analýza obrazových komunikátů
Umělá inteligence může být použita nejen k produktivním, expresivním činnostem, ale také pro aktivity receptivní. Tento aspekt se objevuje již v momentu využívání slovních příkazů a posuzování jejich funkčnosti (tedy i ve fázi generování obrazů, v rámci produktivních aktivit), další vývoj nepochybně přinese inovativní využívání schopností umělé inteligence rozpoznávat obraz a jeho rysy a pracovat rychle s velkými soubory dat. Prostřednictvím promptů bude možné rozpoznávat a analyzovat vizuální komunikaci, texty nebo např. různé existující soubory děl, což může vést k novým pohledům na umění a jeho historický vývoj; viz již zmíněný příklad analýzy a vizualizace sbírky MoMA. AI umožní pracovat soustředěně s různými prvky vizuálně obrazných vyjádření: žáci mohou naučit umělou inteligenci rozpoznávat styl různých umělců nebo epoch a pak jej použít k vytváření vlastních obrazů. Mohou experimentovat s variováním rozpoznaných výtvarných prostředků a sledovat jejich vliv na vyznění výsledku; lze také analyzovat dobové texty o umění nebo vyhledávat různé stylotvorné souvislosti, průniky a podobnosti. Ocitáme se tak na poli umělecké analýzy a ověřování komunikačních účinků, ale uvažovat můžeme rovněž o navazující tvorbě, o aplikaci získaných poznatků nebo promptů.
Úloh může být jistě více, stejně jako lze najít jiný způsob deskripce možností a celé ontodidaktické analýzy a transformace do oboru. Pro případnou uvažovanou aplikaci do praxe výtvarné výchovy je samozřejmě důležité, aby byly úlohy s využitím generativních nástrojů AI přizpůsobené věkové skupině, úrovni žáků a dostupnosti technologií. Klíčové je, jestli úloha přináší nové možnosti pro tvorbu a rozvoj kreativity žáků a jestli obsahuje prostor také pro uplatnění žákovy subjektivity: pro jeho osobní tvorbu a kreativní proces. Podstatná je také míra: tedy to, zda je AI v procesu práce jediným nástrojem, nebo zda je funkčně zapojena pouze do určitých fází tvorby. Je na učiteli, aby věděl, s jakým záměrem připravuje úlohu, a aby posoudil kurikulární požadavky, psychodidaktické aspekty a vhodnost uvažovaných cílů — a to, jestli k jejich naplnění může umělá inteligence přispívat.
Obr. 38—41 Příklad jedné z úloh z cyklu Ve světě umělých obrazů zveřejněných na platformě Bez názvu. Nedatováno. Zadání reaguje na fakt produkce množství obrazů a nabízí možnosti navazující práce s těmito vyobrazeními, při níž žáci a žákyně sami reagují na "prompty" a nebo vymýšlejí své vlastní.
Jedním z příkladů možného využití generativních nástrojů AI ve všeobecném vzdělávání může být soubor úloh z cyklu Ve světě umělých obrazů zveřejněných na platformě Bez názvu. Nedatováno. Jde prozatím převážně o úlohy, jejichž cílem je ohmatání možností generativních nástrojů a ukázky jejich použití. Generování obrazu je dále využito také v rámci klasických výtvarných úloh, jež pracují s námětem. Jedna z úloh reaguje na fakt produkce množství obrazů a nabízí možnosti navazující práce s těmito vyobrazeními, viz Prompty pro přirozenou inteligenci aneb co dělat s hotovými obrazy. Dosud zveřejněné úlohy na portálu jsou koncipovány tak, aby jednak umožnily žákům vyzkoušet nový technologický nástroj s cílem naučit se jej ovládat a využívat pro jejich potřeby (jde o rovinu digitálních kompetencí) a jednak aby obohatily možnosti žáků výtvarně se vyjadřovat, reflektovat obrazovou kulturu a poznávat skrze tvorbu sami sebe a okolní svět (jde o rovinu oborových kompetencí výtvarné výchovy).
Výzvy a otázky v kontextu oborových narativů
Obor výtvarná výchova ve své praxi i odborné komunikaci pracuje s některými imanentními předpoklady, narativy ve smyslu bazálních, mnohdy neuvědomovaných, anebo naopak hojně diskutovaných předpokladů, které „dělají výtvarnou výchovu výtvarnou výchovou“. (Šobáňová & Jiroutová, 2021) Mezi tyto narativy patří kreativní výtvarný projev, jenž je základem výtvarného vyučování a na nějž jsou navázány další klasické narativy výtvarné výchovy, jako je narativ lidské kreativity, přesvědčení o hodnotě a jedinečnosti kreativního procesu, jenž je označován za výsostně lidský projev, nebo výtvarný projev jako zdroj formativních prožitků s poznávacími, případně terapeutickými a relaxačními účinky a duchovním a etickým rozměrem. (Tamtéž.)
Posuzování hodnoty výtvarného projevu se odvíjí od celé soustavy společenských relací, v nichž se tvorba uskutečňuje. Již nyní je zřejmé, že další rozšíření generativních nástrojů AI tyto relace a praktiky výrazně pozmění. Za výstup výtvarné tvorby se obvykle považuje výsledek, který je vnímán jako jedinečný, neopakovatelný. Tato skutečnost platí i v případě obrazů generovaných umělou inteligencí, také ony jsou jedinečné, ale jejich zdrojem je soubor již vytvořených obrazů, jejich originalita je tak poněkud jiného typu než např. u avantgardních a navazujících modernistických uměleckých počinů — jež si typicky spojujeme s kreativitou, novostí a originalitou. Generování velkého množství mixovaného obsahu přirozeně způsobuje nejen devalvaci hodnoty takto vzniklých obrazů, ale i další problémy, jako je např. problém autorských práv a etiky nebo erodující důvěra v pravdivost obrazu, jež jde ruku v ruce s devastujícím nárůstem dezinformačních kampaní zneužívajících velká data. Na druhou stranu pokud se žáci naučí rozumět generativním nástrojům AI a vyzkoušejí jejich možnosti, může to přispět k jejich kritickému odstupu při posuzování vizuální a mediální komunikace, jež je obklopuje.
Někteří autoři upozorňují ještě na další, zcela specifický problém: jak generativní nástroje AI vytvářejí stále nová a nová data, brzy nevyhnutelně dojde k cyklení a k degeneraci výstupů. Generativní nástroje totiž využívají všechny stávající obrazy a z nich — podobně jako mixér — vytvářejí podle příslušných promptů nový výsledek. Čerpají-li samy ze sebe, tedy i z obrazů, jež samy vytvořily a jež jsou už samy remixem, vytváří se smyčka a dochází nutně ke snížení kvality výsledků. (Martínez Ruiz de Arcaute, Watson & Reviriego, 2023a, Martínez et al., 2023b) Potenciální degenerace obrazů — spolu se specifickou estetikou „umělých“ obrazů, jež vytvářejí běžní uživatelé a jež zahlcuje veřejný prostor vizuální komunikace — vyvolává mnohé otázky týkající se důsledků používání dnešních i budoucích verzí generativních nástrojů AI.
Je důležité mít na paměti, že AI nenahrazuje dosavadní uměleckou tvorbu, ale nabízí nové možnosti a přístupy k ní. Přestože se může praxe tvorby „obrazů“ výrazně změnit až k čistě strojově generovanému výsledku, jeho povaha (tedy fakt, že se jedná o smyslově a kognitivně vnímatelný komunikát) a zejména jeho fungování v procesu umělecké komunikace se oproti dosavadní praxi zase tolik nemění. Rovněž při tvorbě s různou měrou podpory AI totiž platí, že výsledek funguje jako symbolické vyjádření, jež lze vnímat, interpretovat a posuzovat. Poněkud se ovšem proměňuje typ imaginace, jež se v procesu tvorby uplatňuje; nemusí už vyvěrat pouze z konkrétního tvůrce, ale i z množství lidských a čistě strojově vzniklých dat — jejichž výběr, nebo naopak bezbřehost se podílejí na specifické estetice výsledku. Pokud předpokládáme, že lidský tvůrce uplatňuje v procesu tvorby vlastní imaginaci, intuici a vizualizuje archetypy ve smyslu vrozených vzorců lidské imaginace a cítění, otevírá se zajímavá otázka, jaké vzorce vizualizuje umělá inteligence, případně co se stává kolektivním sdíleným obsahem (obdobou archetypu?), jenž je pro generativní nástroje potravou a jejž AI zviditelňuje.
Zůstaneme-li u fází tvůrčího procesu, tak jak je rozlišil např. Kulka (2008), umělá inteligence vstupuje zejména do vstupních fází preparace, inkubace a inspirace. Elaborace, jež dává výsledku nakonec vzniknout, ale i následná evaluace zůstane spíše v rukou člověka. Nástroje AI se ovšem mohou uplatnit ještě během závěrečné korekce. Daný model tvůrčího procesu ukazuje, že se v něm prolínají rysy záměrnosti i nevědomosti, což se nemění ani při tvorbě podpořené umělou inteligencí. Podstatné je jedinečné, individuální uchopení inspirace a uplatnění tvůrčího záměru. I když se různé části tvůrčího procesu nahradí nebo podpoří generativním softwarem, stále předpokládáme, že právě tvůrce — a nikoliv nástroj nebo nelidská entita — je motivován k tomu vyjádřit nebo projevit to, co je vlivem inspirace nově nahlíženo.
Klíčovým je rovněž narativ lidské kreativity, jež se v tvůrčím procesu projevuje, její oceňovaná hodnota v umění i výchově. Kreativní proces vnímáme jako jedinečný a je označován za výsostně lidský projev; existuje sdílený předpoklad, že umělecké dílo vytvořené člověkem je cennější než uměle generovaný výsledek (v podobě dat) právě díky jedinečné lidské zkušenosti a kreativitě — již ztělesňuje právě a jedině člověk. (Moura, Castrucci & Hindley, 2023) Právě tuto tezi o kreativitě vlastní pouze člověku ale umělá inteligence narušuje zcela zásadně; hovoří se stále více o partnerství mezi lidskou a umělou inteligencí ve společných tvůrčích procesech (viz např. Fields, 2023) a také o tom, že umělá inteligence vykazuje všechny typické znaky kreativity. Nejen Crimaldi & Leonelli (2023) ve své filozofující reflexi umělé inteligence docházejí ke zpochybnění předpokladu, že je kreativita dána pouze člověku, a zkoumají, jak dobře a efektivně může umělá inteligence kreativně fungovat v různých kontextech a situacích. Manovich upozorňuje na to, že spojení umění a kreativity je relativně nedávnou záležitostí a doporučuje, abychom se spíše než otázce, zda může být umělá inteligence kreativní, věnovali zkoumání toho, jak může být umělá inteligence využita pro umění, design, architekturu a všechny další umělecké obory. (Manovich, 2023c)
Pokud jde o kreativitu umělé inteligence, už dokonce existují první experimenty posuzující tvořivé schopnosti umělé inteligence ve srovnání s lidmi. Haase & Hanel (2023) například zjistili, že generativní AI chatboti a lidé nevykazují při generování nápadů žádný kvalitativní rozdíl v kreativitě; nápady generované umělou inteligencí byly přitom hodnoceny z hlediska originality a plynulosti a mezi lidmi a umělou inteligencí se našla vysoká shoda. Studie naznačuje i specifické rozdíly: zatímco umělá inteligence může pomáhat v tvůrčím procesu, definice problému a hodnocení nápadů zůstávají jedinečně lidské. Podstatná tak zřejmě bude kooperace mezi člověkem a generativními nástroji a intence, již do jakéhokoliv tvůrčího aktu vkládá člověk. K podobným závěrům došli také jiní autoři, např. Das & Varshney (2022) nebo Martin (2023). Umění nelze chápat pouze jako generování artefaktů, nýbrž především jako výpověď o člověku a světě – výpověď, která může narušit nebo změnit způsob, jímž běžně vidíme věci, a problematizovat naše přijaté a nereflektované představy o skutečnosti.
Jak je vidět z dosud zveřejněných prací, zejména Manoviche (2023a, b, c), Haaseho & Hanela (2023) nebo du Sautova (2019), otevírají se vpravdě filozofické otázky o tom, co je vlastně kreativita a jak dalece je spojena s lidskou existencí a samotným metafyzicky chápaným aktem stvoření; stranou nezůstává ani otázka vědomí a umělecké citlivosti v kontextu umělé inteligence. Jak na umělou inteligenci nahlížet? Je expandujícím kolektivním vědomím lidí, anebo samostatnou entitou, jež směřuje k vlastnímu vědomí a vlastní kultuře?
Nástup nástrojů umělé inteligence do umělecké tvorby samozřejmě vyvolává řadu dalších otázek a bude mít vliv na hodnotu výtvarné tvorby a umění. Vytváření unikátních obrazů nebo videí pomocí algoritmů může dál zpochybnit tradiční pojetí autorství a umělecké originality. Problém může přinést také nadměrná kvantita, protože AI může být použita k rychlému vytváření velkého množství obrazů nebo videí, což může vést k devalvaci hodnoty jednotlivých děl. AI může ovlivnit také to, jak se na umění díváme a jak mu rozumíme, a zcela jistě ovlivní vkus a celkovou povahu globální vizuální komunikace.
Závěrem
V kontextu výtvarné pedagogiky chápeme výtvarný projev i po vstupu digitálních technologií jako komplexní vyjadřovací a poznávací prostředek spojený se všemi dimenzemi psychiky. Vyšší míra využívání digitálních technologií během tvůrčího procesu přináší změnu v oblasti předpokládaného využití grafomotorických schopností žáka a přirozeného zapojení haptiky či dalších smyslů – nejen zraku (případně sluchu u audiovizuálních obsahů), který nám plně vystačí při tvorbě digitální grafiky, koláže nebo videa. Čím více do procesu tvorby zahrnujeme digitální nástroje, tím se samozřejmě zvyšuje míra času, kterou trávíme v prostředí bez haptické zkušenosti (resp. s omezenou haptickou zkušeností), a mozek dostává jiné podněty než při klasické práci s materiálem. Otázky významu materiality a rizik plynoucích z absence hmatových počitků jsou těmi, jež se přímo dotýkají psychodidaktické roviny uvažování o tématu, a bude vhodné věnovat jim zvýšenou pozornost.
Generativní nástroje umělé inteligence lze přivítat jako zdroj nových možností a jako zdroj paradigmatické změny podobné té, již přinesl nástup digitálních technologií a rozšíření internetu. V umění a výtvarné výchově otevírá řadu závažných otázek, jež se týkají autenticity a hodnoty vizuálních výstupů a emocionální hloubky umělecké výpovědi vzniklé s podporou AI. Klíčovou je otázka proměny tvůrčího procesu a vnímání lidské a „strojové“ kreativity. Již nyní je zřejmé, že se v rámci tvůrčího procesu budou generativní nástroje uplatňovat mnoha různými způsoby a v různých fázích kreativního procesu; lidská kreativita se bude mísit s kreativitou umělé inteligence — a to i v kontextu výtvarné výchovy.
Přestože se bude působením a využíváním generativních nástrojů umělé inteligence tvůrčí umělecký proces proměňovat, důvody, proč lidé tvoří a vyhledávají umění — nebo proč má být výtvarná tvorba součástí života dětí a mládeže — se nemění. Výzvou ve školním prostředí bude to, jak vést žáky k výtvarné citlivosti nutné pro posuzování a modifikaci výsledků generativního procesu (právě tyto činnosti jsou v tvorbě podpořené AI zásadní) a jak jim v umělé estetice napohled dokonalých obrazů produkovaných umělou inteligencí ukázat, co může být estetickou hodnotou a kde může ležet nejasná hranice mezi kýčem a autonomním, obsahem nasyceným a nepovrchním výsledkem. Otázkou je také to, jak hodnotný, rozvíjející a formativní bude a může být tvůrčí proces s využitím AI. V edukačním kontextu totiž nejde v první řadě o výsledek v podobě artefaktu, ale právě o formativní výtvarný proces.
Stále více důležitá bude rovněž vizuální gramotnost, tedy dovednost obrazy číst, analyzovat, kriticky posuzovat. Žáky je třeba učit, jak neutonout v množství obrazů a jak se vyhnout důsledkům digitálního obrazového přetížení. Půjde také o to ukázat mladým lidem hodnotu klasické tvorby, která pochopitelně nezmizí ani s nástupem AI, zachytit mladé lidi, aby předčasně neopouštěli vyjadřování spojené s podmaňováním materiálu, tvorbu, při níž je potřeba něco umět a překonávat překážky. Jedině tak přichází formativní zážitek tvůrčí katarze a hluboký požitek ze sebevyjádření. Výzvou tedy bude odolat pokušení a neztratit odhodlání tvořit autonomně, i bez podpory lákavých instantních nástrojů. AI je fascinující, otevírá brány možností, přináší nové podněty a vede nás k tvůrčím nápadům a experimentování; je třeba ji přijmout jako skutečnost a využít její výhody. Nezapomínejme ale na to, že není neutrální, že její výstupy odrážejí nezbytnou datovou a technologickou bázi. Přestože vykazuje známky originality, ve své podstatě funguje jako plagiátor — sama nevytváří jiné obrazy než mix těch, které už vznikly. My bychom neměli přestat chtít víc než jen vizuálně zajímavý výsledek, tvorba má mít hlubší smysl.
Článek vznikl v rámci projektu IGA_PdF_2022_027 „Umění, digitální technologie a výtvarná edukace | Interdisciplinarita jako příležitost pro pedagogické inovace" podpořeného Pedagogickou fakultou Univerzity Palackého v Olomouci.
Literatura
ALI, Safinah, DiPAOLA, Daniella, WILLIAMS, Randi et al., 2023. Constructing Dreams using Generative AI. arXiv:2305.12013. doi: 10.48550/arxiv.2305.12013
AMERIKA, Mark. 2022. My Life as an Artificial Creative Intelligence. doi: 10.1515/9781503631717
CRIMALDI, Fabio & Manuele LEONELLI. 2023. AI and the Creative Realm: A Short Review of Current and Future Applications. doi: 10.48550/arxiv.2306.01795
DAS, Payel & Lav R. VARSHNEY. 2022. Explaining Artificial Intelligence Generation and Creativity: Human interpretability for novel ideas and artifacts. IEEE Signal Processing Magazine. doi: 10.1109/msp.2022.3141365
du SAUTOV, Marcus. 2019. Can AI ever be truly creative. New Scientist, doi: 10.1016/S0262-4079(19)30840-1
EPSTEIN, Ziv, HERTZMANN, Aaron et al. 2023. Art and the science of generative AI: A deeper dive. arXiv.org, doi: 10.48550/arXiv.2306.04141
FIELDS, Ziska. 2023. Human and Artificial Creativity. In: Advances in environmental engineering and green technologies book series, s. 1—18. doi: 10.4018/978-1-6684-6366-6.ch001
HAASE, Jennifer & Paul H. P. HANEL. 2023. Artificial Muses: Generative Artificial Intelligence Chatbots Have Risen to Human-Level Creativity. doi: 10.48550/arxiv.2303.12003
CHATTERJEE, Anjan. 2022. Art in an age of artificial intelligence. Frontiers in Psychology, 13; doi: 10.3389/fpsyg.2022.1024449
KULKA, Jiří. Psychologie umění. Praha: Grada, 2008. 435 s. Psyché. ISBN 978-80-247-2329-7.
LIESER, Wolf. 2009. Digital Art. H.F. Ullmann. 287 s. 978-08-4161-642-4.
MANOVICH, Lev. 2001. The Language of New Media. Manovich.net [on-line]. [cit. 2014-02-11]. Dostupné z: http://www.manovich.net/LNM/Manovich.pdf
MANOVICH, Lev. 2002. Principy nových médií. Teorie vědy. 11(24) 55–76.
MANOVICH, Lev. 2023a. Seven Arguments about AI Images and Generative Media. In: MANOVICH, Lev & Emanuele ARIELLI. Artificial Aesthetics. Dostupné z: http://manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics-book
The paper is licensed under a Creative Commons Attribution Non-Commercial 3.0 License.
MANOVICH, Lev. 2023b. The AI Brain in the Cultural Archive: What new artifacts emerge when we look at the next revolution in media?. MoMA. Dostupné z https://www.moma.org/magazine/articles/927
MANOVICH, Lev. 2023c. AI & Myths of Creativity. In: MANOVICH, Lev & Emanuele ARIELLI. Artificial Aesthetics. Dostupné z http://manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics-book
MARTIN, Tiphaine. 2023. Creativity and AI: A Response to Boden. doi: 10.3233/faia220619
MARTÍNEZ, Gonzalo, WATSON, Lauren, REVIRIEGO, Pedro, HERNÁNDEZ, José Alberto, JUAREZ, Marc & Rik SARKAR. 2023a. Combining Generative Artificial Intelligence (AI) and the Internet: Heading towards Evolution or Degradation?. Computer Vision and Pattern Recognition. arXiv.org. doi: 10.48550/arXiv.2303.01255
MARTÍNEZ, Gonzalo, WATSON, Lauren, REVIRIEGO, Pedro, HERNÁNDEZ, José Alberto, JUAREZ, Marc & Rik SARKAR. 2023b. Towards Understanding the Interplay of Generative Artificial Intelligence and the Internet. arXiv.org. Dostupné z: https://arxiv.org/abs/2306.06130
MOURA, Francisco Tigre, CASTRUCCI, Chiara & Clare HINDLEY. 2023. Artificial Intelligence Creates Art? An Experimental Investigation of Value and Creativity Perceptions. Journal of Creative Behavior, doi: 10.1002/jocb.600
NEWTON, Alexis & DHOLE Kaustubh D. 2023. Is AI Art Another Industrial Revolution in the Making?. ArXiv abs/2301.05133
OLIVEIRA, Andreia Machado. 2022. Future Imaginings in Art and Artificial Intelligence. Journal of Aesthetics and Phenomenology, 9(2):209-225. doi: 10.1080/20539320.2022.2150467
RUSH, Michael. 2005. New Media in Art. Thames & Hudson. 248 s. ISBN 978-05-0020-378-1.
ŠOBÁŇOVÁ, Petra et al. 2015. Net art. Olomouc: UniverAzita Palackého v Olomouci. 269 s. ISBN 978-80-244-4627-1.
ŠOBÁŇOVÁ, Petra & Jana JIROUTOVÁ, 2021. Vliv nových médií na klasické narativy výtvarné výchovy. Kultura, umění a výchova, 9(2). Dostupné z: https://www.kuv.upol.cz/post/vliv-nov%C3%BDch-m%C3%A9di%C3%AD-na-klasick%C3%A9-narativy-v%C3%BDtvarn%C3%A9-v%C3%BDchovy
WEISBURG, Madeline. 2022. Lynn Hershman Leeson. La Biennale di Venezia, The Milk of Dreams. Dostupné z: https://www.labiennale.org/en/art/2022/milk-dreams/lynn-hershman-leeson
Generative tools of artificial intelligence and art education
Abstract: The study offers several didactic insights into the emerging phenomenon of artificial intelligence and reflects on the influence of generative tools on art education. The ontodidactically intended description of the current possibilities of widely available tools brings an analysis of possible types of tasks and their target focus in the context of creative creation and education. The author also provides a sample of several model tasks, on which she illustrates the types of activities for which AI can currently be used. There is also an initial prediction of whether and how this new phenomenon will affect the existing narratives and key didactic categories of the field.
Keywords: generative AI tools, artificial intelligence and art education, digital technology and art education, new media, art creation, creative process
Autorka:
doc. Mgr. Petra Šobáňová, Ph.D.
Katedra výtvarné výchovy
Pedagogická fakulta Univerzity Palackého v Olomouci
E-mail: petra.sobanova(a)upol.cz
Jak citovat tento článek:
ŠOBÁŇOVÁ, Petra. 2023. Generativní nástroje umělé inteligence a výtvarná výchova. Kultura, umění a výchova, 11(1). ISSN 2336-1824. Dostupné z: http://www.kuv.upol.cz
The paper is licensed under a Creative Commons Attribution Non-Commercial 3.0 License.