【作品介紹】《Still, Life》音樂行為藝術——人、音樂、科技之對話

在網路時代下，資訊唾手可得，任何人都可以透過網路來取得想要的資訊，許多「專業知識」透過網路就可以學習，現代創作門檻相對變低：人人都可以成為剪接師、平面設計師、音樂製作人⋯⋯；甚至利用素材拼貼，不需要工藝技巧或基礎，即能成為藝術家——早在杜象（Marcel Duchamp）在小便斗上簽名，就宣告著重手藝的時代已過去；將素材概念延伸，衍生出現代網路上流行的梗圖生成器、論文報告生成器、變臉應用程式⋯⋯等，有工具便能交出屬於自己的作品。

接著AI（artifical intelligence）人工智慧出現，對全世界的生產者都產了極大的衝擊。人工智慧幾乎等同於大腦，可以訓練它學習，因此它也能創造；機器藉由生成對抗網路（generative adversarial networks）模仿學習，即能創造出一個全新的，以前並不存在的事物——一系列的「This X Does Not Exit」誕生。這時不是單純的素材拼貼，而是創造出全新獨一無二的原創作品。

▲2018年，世界首次拍賣由AI創作的作品《Portrait of Edmond Belamy》，在佳士得拍賣會上賣了43.25萬美元

藝術家楊謹庭（以下簡稱她）在大學讀戲劇系時，「音樂設計」在她的學校是相對比較不被重視的一部份——比起燈光設計、舞台設計，音樂設計給人一種「誰都可以找現成音樂來配」的感覺。事實上，甚至連她在設計配樂時，出現了把同一首歌曲用在不同案子，兩邊都能用的情況。在創作配樂時，她不禁思考，量身定制的原創音樂目的為何？現今許多廣告、影片之配樂，都使用版權音樂，快速且便宜。或許，有一天AI能取代人類，創造出同樣原創，也能帶動情緒的音樂？在創作過程中，她不斷思考，「原創配樂」的必要性為何？電影配樂若少了影像，他們是可以獨立存在的偉大創作嗎？人類原創之「純音樂」主體性為何？科技哪一天會全面取代人類創作？回想最初創作音樂的原因——就只是單純地藉由藝術傳遞分享她自己的情感，而若是能得到一個回饋，一位知音，便心滿意足。

▲使用Runway生成之影像

聲音表達為人類與生俱來的天賦，也是我們最早用來表達情緒的方式——從嬰兒時期的哭鬧、牙牙學語，接著有語言，最後才漸漸發展成文字；若是沒有文字，我們依然可以溝通。在她大學時期，表演課上會玩一種即興遊戲叫”Gibberish”：表演者必須用非真正存在的單詞語言，以類似純聲音、自創語言的方式來說台詞；若是你能藉由一串胡言亂語成功讓對手演員和觀眾理解你想說的話，說正式台詞時，你才有可能真誠地表達出角色的心聲。透過音樂來和人交流，因此「面對面」之形式也成為重要元素。

▲ 使用Runway ML，資料輸入來源為音訊波形圖檔（上方），程式依據此圖檔以及資料庫，自動輸出生成下方的新圖檔。

在此計畫中，藝術家與觀眾面對面之過程，接受觀眾之表情與其在演奏過程中之任何情緒交流，進而影響音樂創作。藝術家與其觀眾需產生對話，作品才完整地成立，整個面對面演奏過程，構成此作品重要部分。楊謹庭希望藉由此作品，能找回創作最初的單純，同時也和科技產生對話，探討觀眾、藝術家、科技三者之間密不可分的連結。

▲  使用Runway ML，資料庫可自定義，因此可訓練出具有個人風格的AI圖片生成模型。

此計畫使用Runway ML：使用者不需會程式語言，透過Runway即可使用機器學習，創建自己的AI合成圖像模型（model）。Runway使用StyleGAN訓練自定義圖像生成器，使用者可以創建具有獨特風格的圖片生成器，操作介面輕易上手，也能方便地訓練機器學習生成之風格。此程式也可接收與傳送其他程式傳輸協定並與多種程式結合使用，例如：Max/MSP、p5.js、AbletonLive。最終希望能做到即時生成影像的聲音視覺化過程，對應出以音符作為畫筆的感受。