Концепция
В XXI веке искусственный интеллект становится частью художественной практики и активно используется в generative art и digital art. Художник не всегда создаёт изображение напрямую: он может задавать параметры генерации, обучать систему, отбирать результаты или взаимодействовать с алгоритмом в процессе создания произведения. В связи с этим меняется представление об авторстве в искусстве.
Тема исследования посвящена различным моделям взаимодействия художника и AI в генеративном искусстве XXI века. Основное внимание уделяется не технической стороне нейросетей, а художественным методам и визуальным результатам, возникающим в процессе сотрудничества человека и алгоритма.
Принцип отбора материала для визуального исследования
В исследование включены произведения художников XXI века, работающих с AI и generative art. Материал отбирается по следующим критериям: — использование искусственного интеллекта как части художественного метода; — различие моделей взаимодействия художника и AI; — возможность визуального сопоставления работ.
Основу визуального ряда составляют цифровые изображения, генеративные серии, инсталляции и перформативные проекты.
Принцип рубрикации исследования
Визуальное исследование разделено на небольшие главы, основанные на различных моделях взаимодействия художника и искусственного интеллекта в генеративном искусстве XXI века. Такая структура позволяет постепенно проследить, как меняется роль автора в AI-art и каким образом алгоритм становится частью художественного процесса.
- Концепция
- Основная часть: — AI как инструмент — AI как соавтор — AI как автономная система — AI как система восприятия — AI как генератор среды и данных
- Заключение
Принцип выбора и анализа текстовых источников
В исследовании используются тексты, посвящённые contemporary art, generative art и AI-art XXI века: музейные материалы, кураторские тексты, интервью художников и научные статьи. Основное внимание уделяется проблеме авторства и изменению роли художника в генеративном искусстве.
Ключевой вопрос и гипотеза исследования
Ключевой вопрос исследования — каким образом AI влияет на роль художника в генеративном искусстве XXI века.
Гипотеза исследования заключается в том, что в AI-art авторство становится распределённым между художником, алгоритмом и системой данных, а разные художественные практики формируют разные модели взаимодействия человека и искусственного интеллекта.
AI как инструмент
В данной модели искусственный интеллект используется художником как контролируемый инструмент создания изображения. Несмотря на использование генеративных систем, автор сохраняет высокий уровень контроля над визуальным результатом.
Анна Ридлер — «Mosaic Virus», 2018.
В проекте «Mosaic Virus» Анна Ридлер вручную собирает и систематизирует изображения тюльпанов для обучения генеративной системы. Художница контролирует не только итоговый визуальный результат, но и сам источник данных, на котором строится генерация. В данном случае AI не заменяет автора, а становится продолжением авторского художественного метода. Особое значение приобретает сам процесс подготовки материала: создание датасета превращается в часть произведения. Несмотря на использование алгоритма, визуальный язык серии остаётся целостным и подчинённым авторской структуре. Работа показывает модель взаимодействия, в которой художник сохраняет ведущую роль, а AI выступает как инструмент расширения художественных возможностей.
Анна Ридлер — «Mosaic Virus», 2018.
Повторяющиеся вариации тюльпанов показывают, что генеративное изображение строится на сочетании алгоритмической изменчивости и авторского контроля. Несмотря на участие AI, визуальный ряд сохраняет целостность благодаря заранее выстроенной системе отбора и организации данных.
Анна Ридлер — «Myriad (Tulips)», 2018.
В этой работе важен не только итоговый генеративный образ, но и способ организации исходного материала. Ридлер показывает, что датасет может быть не скрытой технической основой, а видимой частью художественного процесса. Художница заранее задаёт систему отбора, классификации и повторения изображений, поэтому AI действует внутри созданной ею структуры. Здесь авторство проявляется не в прямом создании каждого изображения, а в управлении условиями, при которых изображение возникает.
София Креспо — «Neural Zoo», 2018–2019.
В проекте «Neural Zoo» София Креспо использует нейросети для создания изображений несуществующих организмов. Художница работает с AI как с инструментом визуального воображения, позволяющим моделировать формы, напоминающие биологические виды. Несмотря на участие алгоритма, визуальная структура серии подчинена авторской эстетике и принципам отбора изображений.
София Креспо — «Artificial Natural History», 2019.
София Креспо — «Artificial Natural History», 2019.
Работа имитирует научную систематизацию живых существ, однако изображённые организмы являются результатом генерации. AI используется для расширения возможностей художественного моделирования природы. Художница контролирует визуальную систему проекта и превращает алгоритм в средство создания новой искусственной биологии.
Джейк Элвес — «Zizi Project», 2019.
Джейк Элвес использует нейросети для генерации образов, вдохновлённых дрэг-культурой. Художник сознательно работает с альтернативными визуальными архивами и показывает, что AI зависит от набора данных, на которых он обучается. Работа подчёркивает роль художника как организатора визуальной системы и критика алгоритмических ограничений.
AI как соавтор
Соугвен Чанг — «Drawing Operations Unit», 2017.
В серии «Drawing Operations Unit» Соугвен Чанг создаёт рисунки совместно с роботизированной системой, обученной на её собственных движениях. Машина не копирует действия художницы полностью, а интерпретирует их, создавая самостоятельную линию внутри композиции. Работа показывает модель соавторства, при которой изображение формируется в результате взаимодействия человека и AI.
Соугвен Чанг — «Omnia per Omnia», 2019.
В проекте «Omnia per Omnia» исследуется синхронность и взаимосвязь между человеком, машиной и окружающей средой. Роботизированные системы реагируют на движения художницы в реальном времени, из-за чего рисунок становится результатом непрерывного обмена действиями между человеком и алгоритмом. Визуальная структура работы строится на повторении, наложении и постепенной трансформации линий, что подчёркивает процессуальный характер генеративного искусства.
Мемо Актен — «Learning to See», вид инсталляции на выставке «AI: More than Human», Barbican Centre, Лондон, 2019.
Мемо Актен — «Learning to See», вид инсталляции на выставке «AI: More than Human», Barbican Centre, Лондон, 2019.
В проекте «Learning to See» визуальный образ формируется в результате взаимодействия человека и нейросети в реальном времени. Художник задаёт системе объекты для анализа, а AI интерпретирует их через собственную модель распознавания изображений. Таким образом, итоговая визуальная форма возникает не как полностью автономная генерация алгоритма и не как результат прямого авторского контроля, а как совместный процесс восприятия и интерпретации. Работа демонстрирует модель соавторства, при которой AI становится активным участником формирования изображения.
AI как автономная система
Марио Клингеманн — «Neural Glitch Portraits», 2018.
Марио Клингеманн — «Neural Glitch Portraits», 2018.
В работе «Neural Glitch Portraits» человеческое лицо превращается в нестабильный цифровой образ, постоянно изменяющийся под воздействием алгоритма. Портреты распадаются, искажаются и теряют чёткую идентичность, из-за чего изображение воспринимается не как завершённый художественный объект, а как непрерывный процесс генерации. Работа показывает, что AI способен формировать собственную визуальную логику, внутри которой человеческий образ становится изменяемой цифровой конструкцией.
Марио Клингеманн — «Memories of Passersby I», 2018.
Инсталляция непрерывно генерирует новые портреты при помощи нейросети. Изображения никогда полностью не повторяются и существуют как постоянный поток вариаций. Художник создаёт систему генерации, однако не контролирует отдельные визуальные результаты.
Робби Баррат — «AI Generated Nudes», 2018.
Робби Баррат — «AI Generated Nudes», 2018.
Работы Робби Баррата демонстрируют автономность генеративной системы, создающей искажённые человеческие фигуры. Алгоритм воспроизводит узнаваемые визуальные признаки, но одновременно разрушает их, формируя новые типы изображений.
Робби Баррат — «AI Generated Nude Portraits», 2018.
В серии «AI Generated Nude Portraits» нейросеть создаёт искажённые изображения человеческого тела, в которых сохраняются лишь отдельные черты классической обнажённой натуры. Фигуры выглядят нестабильными и почти теряют связь с реальной анатомией. Работа показывает, как AI начинает формировать собственную визуальную логику и создавать изображения, не полностью контролируемые художником.
AI как система восприятия
Тревор Паглен — «ImageNet Roulette», 2019.
Проект демонстрирует, каким образом алгоритмы классифицируют человеческие лица и изображения. AI выступает как система машинного зрения, формирующая собственную модель анализа визуальной информации.
Тревор Паглен — «Faces of ImageNet», 2022.
Системы распознавания лиц превращают человеческое изображение в набор цифровых характеристик. Работа показывает, как AI изменяет способы анализа и интерпретации человека внутри современной визуальной культуры.
Хито Штайерль — «This is the Future», 2019.
Хито Штайерль — «This is the Future», 2019.
Работа анализирует способы прогнозирования и обработки изображений алгоритмами. Художницу интересует не только генерация визуального образа, но и влияние AI на восприятие будущего и реальности.
Изображение существует как часть системы алгоритмического анализа данных. Работа показывает, что AI всё чаще становится посредником между человеком и визуальной информацией.
AI как генератор среды и данных
Рефик Анадол — «Machine Hallucinations», 2019.
Рефик Анадол — «Machine Hallucinations», 2019.
В проекте «Machine Hallucinations Рефик Анадол использует большие массивы цифровых данных для создания генеративной визуальной среды. Алгоритм анализирует изображения, архивы и визуальную информацию, после чего преобразует их в непрерывный поток абстрактных форм. Художник работает не с отдельной композицией, а с системой обработки данных, внутри которой изображение постоянно изменяется. Работа показывает, что AI в генеративном искусстве может выступать не только инструментом создания отдельных изображений, но и механизмом формирования целой визуальной среды.
Universal Everything — «Future You», 2020.
Universal Everything — «Future You», 2020.
В проекте «Future You» используются генеративные системы для создания движущихся цифровых фигур, постоянно меняющих форму и пластику движения. Человеческое тело превращается в изменяемую цифровую модель, существующую внутри алгоритмического процесса. Работа показывает, как AI позволяет создавать не фиксированное изображение, а динамическую визуальную среду.
Заключение
Анализ различных моделей взаимодействия художника и AI показывает, что в генеративном искусстве XXI века меняется представление о художественном авторстве. Искусственный интеллект становится не только техническим инструментом, но и частью процесса создания произведения.
В зависимости от художественного метода алгоритм может использоваться как инструмент, соавтор, автономная система или способ машинного восприятия. Это влияет на роль художника: автор всё чаще работает не с отдельным изображением, а с системой генерации, данными и процессом формирования визуальной среды.
Таким образом, гипотеза исследования подтверждается: в AI-art авторство становится распределённым между художником, алгоритмом и системой данных, а генеративное искусство формирует новые модели взаимодействия человека и искусственного интеллекта.
Anna Ridler Official Website. URL: https://annaridler.com/works (дата обращения: 11.05.2026).
Ars Electronica Archive. URL: https://ars.electronica.art/news/en/ (дата обращения: 11.05.2026).
Hertzmann, Aaron. «Can Computers Create Art?» // Arts. 2018. Vol. 7. № 2. URL: https://www.mdpi.com/2076-0752/7/2/18 (дата обращения: 11.05.2026).
Manovich, Lev. AI Aesthetics. Москва: Strelka Press, 2019.
Mario Klingemann Portfolio. URL: https://quasimondo.com/ (дата обращения: 11.05.2026).
Paul, Christiane. Digital Art. Лондон: Thames & Hudson, 2015.
Refik Anadol Studio. URL: https://refikanadol.com/ (дата обращения: 11.05.2026).
Rhizome Archive. URL: https://rhizome.org/ (дата обращения: 11.05.2026).
Sougwen Chung Studio. URL: https://sougwen.com/ (дата обращения: 11.05.2026).
Trevor Paglen Official Website. URL: https://paglen.studio/ (дата обращения: 11.05.2026).
