Sztuka AI: dlaczego etykieta zmienia ocenę obrazu?

Wyobraź sobie taką rozmowę. Ktoś ogląda obraz. Podoba mu się światło, zatrzymuje się przy postaci, pyta o znaczenie. Wtedy słyszy: „Zrobiłem to z pomocą AI”. I nagle entuzjazm opada.

Obraz się nie zmienił. Zmieniła się wiedza o tym, jak powstał.

Interesuje mnie właśnie ten moment. Jak dużo oceniamy w samej pracy, a jak dużo w historii, którą sobie dopowiadamy o jej autorze, wysiłku i narzędziach? Przy AI to pytanie zrobiło się głośne. Dotyka też szerszego sporu o twórczość cyfrową i odruchowego „a, czyli z komputera”.

Wyciągnięta dłoń pod unoszącą się, rozpadającą formą na szarym tle — Ilustracja autora. Dłoń i forma zawieszona nad nią. Obraz nie pochodzi z omawianych badań.

Co robi z obrazem etykieta „AI”?

Lucas Bellaiche i współautorzy pokazali uczestnikom obrazy wygenerowane przez AI, przypisując im autorstwo człowieka lub AI. Prace opisane jako ludzkie otrzymywały korzystniejsze oceny. Faktyczne pochodzenie wszystkich obrazów było takie samo; różniła się informacja przekazana odbiorcom. ^[1]

W innym badaniu, obejmującym sześć eksperymentów i 2965 uczestników, etykieta AI również wiązała się z niższymi ocenami na różnych wymiarach. Efekt występował także wtedy, gdy badani deklarowali, że bez podpisów nie potrafiliby rozpoznać pochodzenia prac. ^[2]

To nie dowodzi, że każdy przeciwnik AI jest hipokrytą. Pokazuje, że informacja o autorstwie współtworzy ocenę. Można lubić obraz i jednocześnie mieć zastrzeżenia do warunków jego powstania. Warto tylko wiedzieć, którą z tych rzeczy właśnie oceniamy.

„Komputer zrobił” i wyobrażenie o wysiłku

Jednym z możliwych mechanizmów jest heurystyka wysiłku. W badaniach Justina Krugera i współpracowników uczestnicy oceniali między innymi obraz korzystniej, gdy sądzili, że wykonanie go wymagało więcej czasu i pracy. Domniemany wysiłek służył im jako wskazówka jakości. ^[3]

Nie jest to jednak prawo działające zawsze. Próby replikacji opublikowane przez Ziano i współautorów w 2023 roku dały mieszane wyniki. Część zależności udało się odtworzyć, część nie. Siła efektu zależy od kontekstu i tego, co dokładnie mierzymy. ^[4]

W rozmowie o generowaniu obrazów łatwo sobie wyobrazić taki skrót: skoro wynik powstał szybko, człowiek niewiele zrobił. Tylko że czas renderowania nie mówi, ile ktoś wie o świetle, kompozycji, kolorze ani jak rozpoznaje pracę wartą rozwijania.

Nie chcę przy tym udawać, że wpisanie promptu jest tym samym co ręczne namalowanie obrazu. W samym generowaniu nie wykonuję pociągnięć pędzla i nie modeluję każdego fragmentu. Mój udział koncentruje się na pracy mentalnej: wyobrażeniu, wiedzy wizualnej, wyborach i korektach. To nie opis całej sztuki cyfrowej. Cyfrowe malarstwo, rzeźbienie czy animacja mogą wymagać ogromnego warsztatu manualnego.

Co właściwie robię, kiedy tworzę z AI?

Krótki prompt nie musi oznaczać krótkiego namysłu. W moich ostatnich pracach wystarczyło a dark mouse with negative space albo a dog, barking, close up, negative space around. Sam zapis nie zdradza, dlaczego zostawiłem tyle pustego tła ani dlaczego wybrałem ten wynik spośród innych.

Potem dochodziły kolejne decyzje. Czy tekst ma zająć górę obrazu, czy zostać małym podpisem? Czy jego kolor ma konkurować z tłem? Czy po dodaniu słowa nadal interesuje mnie ta sama praca?

Nie każde wygenerowanie obrazu zawiera taką refleksję. Można przyjąć pierwszy efekt, bo jest atrakcyjny. Można też długo pracować nad czymś, co pozostanie banalne. Sama liczba godzin ani liczba iteracji nie rozstrzyga wartości pracy.

Technologia jest narzędziem, ale nie jest przezroczysta. Podsuwa rozwiązania i potrafi skierować uwagę w stronę tego, co najłatwiej z niej wydobyć. Dlatego wiedza przydaje się również do zauważenia, że efekt wygląda dobrze, lecz oddala się od własnego pomysłu.

Jasna sieć cienkich włókien na ciemnym zielonym tle — Ilustracja autora. Sieć włókien jako wizualne skojarzenie z powiązaniami i myśleniem.

Więcej obrazów nie oznacza automatycznie więcej pomysłów

Eric Zhou i Dokyun Lee przeanalizowali ponad cztery miliony prac ponad 50 tysięcy użytkowników platformy artystycznej. W ich analizie przyjęcie narzędzi text-to-image wiązało się ze wzrostem produktywności o 25% i wzrostem wskaźnika polubień na wyświetlenie o 50%. Ten drugi wynik mierzy reakcje użytkowników platformy, a nie obiektywną wartość sztuki. ^[6]

Jednocześnie przeciętna nowość treści i cech wizualnych spadała, choć rosła najwyższa osiągana nowość treści. Autorzy wskazują na znaczenie wymyślania kierunków i selekcji wyników. To analiza danych z konkretnej platformy, nie obietnica, że każdy twórca stanie się bardziej pomysłowy.

W eksperymencie Wadinambiarachchi i współautorów z udziałem 60 osób wsparcie generatora obrazów podczas zadania projektowego wiązało się z silniejszym przywiązaniem do początkowego przykładu oraz mniejszą liczbą, różnorodnością i oryginalnością pomysłów niż w grupie bazowej. To ograniczone zadanie, ale pokazuje realne ryzyko: sugestia narzędzia może zawęzić poszukiwania. ^[7]

Mogę więc produkować więcej i jednocześnie coraz częściej powtarzać ten sam pomysł. Sam dostęp do generatora nie rozwiązuje tego problemu.

Tytuł też podpowiada, co mamy zobaczyć

W grafice z psem dodałem później napis „RAGE”. Słowo podsuwa wściekłość jako interpretację. Gdybym tę samą pracę nazwał „Zabawa” albo „Strach”, zaprosiłbym widza do szukania innych znaczeń. To propozycja eksperymentu, nie wynik przeprowadzonego przeze mnie badania.

Leder, Carbon i Ripsas badali wpływ tytułów na rozumienie i ocenę obrazów. W jednym z eksperymentów tytuły rozwijające interpretację poprawiały rozumienie abstrakcyjnych prac, ale nie zwiększały ich oceny estetycznej. Efekty różniły się również zależnie od czasu oglądania. ^[5]

Napis umieszczony wewnątrz grafiki zmienia także jej kompozycję. Tytuł pod obrazem może zmieniać kontekst bez ingerowania w sam obraz. A informacja „AI” dopowiada jeszcze inną historię: o tym, kto i jak wykonał pracę.

Obie pary grafik i dokładne prompty pokazałem w warsztacie o negative space. Tutaj ciekawi mnie to, co widz dopowiada już po zakończeniu pracy przez autora.

Znowu marketplace, znowu nowa era

Trochę mnie bawi, jak szybko zataczamy koło. Nowe narzędzie, wielkie obietnice, a zaraz potem marketplace, drop, limitowana edycja i certyfikat. Przy NFT też dużo rozmawialiśmy o tym, co właściwie kupujemy. Teraz do nazwy sklepu dopisujemy AI.

To nie jest wyłącznie wyobrażony scenariusz. Lux et Ars opisuje ofertę łączącą cyfrową pracę, wydruk fine art i fizyczny certyfikat, z aukcjami, edycjami oraz śledzeniem pochodzenia. To opis działania platformy, nie dowód spekulacji ani ocena prezentowanych tam artystów. ^[8]

Jezu, ludzie, chciałbym jeszcze porozmawiać o samym obrazie.

Sprzedawanie sztuki mi nie przeszkadza. Przeszkadza mi sytuacja, w której technologia ma wykonać całą pracę uzasadnienia: dlaczego to jest ciekawe, dlaczego warto na to patrzeć, dlaczego miałoby mnie obchodzić.

Porównuję sposób opowiadania o rynku, nie same technologie. NFT i generator obrazu pełnią różne funkcje. Ani certyfikat, ani nazwa modelu nie odpowiadają za mnie na pytanie o to, co widzę w konkretnej pracy.

Palec skierowany ku świetlnej, niebiesko-pomarańczowej powierzchni — Ilustracja autora. Gest dotykania obrazu.

„To nie wydarzyło się naprawdę” bywa innym zarzutem

Jeżeli ktoś podziwiał fotografię dlatego, że autor uchwycił rzeczywiste zdarzenie, informacja o wygenerowaniu sceny zmienia podstawę tego podziwu. To zrozumiała różnica. W dokumencie prawdziwość wydarzenia należy do tego, co obraz obiecuje.

Nie chcę podciągać wszystkich zastrzeżeń pod uprzedzenie. Niechęć może dotyczyć również danych treningowych, warunków pracy czy sposobu przedstawienia odbiorcy pochodzenia obrazu. Badania nad etykietą AI nie unieważniają tych pytań.

Chcę tylko, żebyśmy potrafili rozdzielić rozmowę o wykonaniu, faktach i samym doświadczeniu oglądania. Przy kolejnej pracy można najpierw zapisać, co przyciągnęło uwagę. Potem przeczytać opis procesu i sprawdzić, co zmieniło się w ocenie. Jeśli nagle znika zachwyt, warto umieć nazwać powód.

Źródła i zakres wniosków

Badania opisują konkretne próby, zadania i sposoby pomiaru. Nie rozstrzygają, co jest sztuką. Fragmenty o mojej pracy oraz porównanie rynku AI do NFT są komentarzem autora. Opis platformy sprawdzono 25 października 2026.

Podobało ci się, dopóki nie usłyszałeś, że to AI