在电影界，我们痴迷于再创造（re-creation）。但是，当我们在使用 CGI 技术让演员重返青春时，人工智能领域却在发生着另一种“炼金术”。我们目前正处于 GAN（生成式对抗网络）时代，它正在改变我们对原创性的定义。

“新”伦勃朗

我们都看过关于《下一个伦勃朗》（The Next Rembrandt）的头条新闻。研究人员将这位荷兰艺术大师的 346 幅画作输入给深度学习算法，他们并非仅仅对其照片添加滤镜使其看起来像一幅画；而是教会机器去理解他的几何结构、光影运用以及笔触深度。而这个实验最终的成果是一幅 3D 打印的杰作，它带有一种令人震撼的真实感。

但作为一名导演，我不禁要问：为什么要止步于视觉创造的探索呢？为何不深入探讨其创作思想？

复活亚里士多德的逻辑

如果 GAN 能够学习一位画家的视觉语法（visual grammar），那么用不了几年，我们就能将同样的对抗逻辑应用于历史上最伟大思想家的智识语法（intellectual grammar）上。

想象一下，将亚里士多德现存的所有卷轴与残篇输入到一个专用的文本生成式 GAN 中。其中一个网络（生成器）试图撰写一篇全新的伦理学著作；而另一个网络（判别器）则将其与已知的亚里士多德逻辑、语法以及哲学架构进行比对。通过这种内部博弈，我们在理论上能够额外的提取出一部探讨现代政治的全新著作，且它带有吕克昂学园（Lyceum）特有的严密分析逻辑。我们将在阅读有关亚里士多德的文字的同时与他的数字幻影（σκιά）进行协作。

下一个佩罗：童话创作的自动化

同样的情况也适用于查尔斯·佩罗（Charles Perrault）。这位现代童话之父的作品中蕴含着一种独特的道德基因。在我的专业领域，我们正在探讨 GAN 如何生成无穷无尽的民间传说变体。我们可以为机器提供提示（prompt），让其创作出下一个《灰姑娘》——这绝非是拙劣的模仿，而是一个严格遵循着佩罗在 17 世纪那个臻于完善的节奏与主题原型的崭新的诠释。

创意代理

目前，我们尚未达到通用智能（General Intelligence）的阶段——那依然像是科幻小说中的情节。但我们正在迈入创意代理（Creative Proxy）的时代。我们正在构建的工具不仅能搜索历史，更能推演历史。

在 2021 年，对于我们这些创作者而言，问题并不在于机器能否成为艺术家。真正的问题是：如果我们能够重现天才的风格，我们该如何确保，不会在叙事中丢失属于他的灵魂？