Obvious打造了一整个Belamy系列作品，包括Le Comte、La Comtesse、Le Baron和La Baronne de Belamy——所有的这些作品都有点令人迷惑，打旋的画像看起来像是来自18世纪的作品。为了完成这些作品，Obvious使用了生成对抗网络（GAN）。GAN是一种算法，最早是由美国人工智能研究员伊恩·古德费罗（Ian Goodfellow）在2014年创造的。目前在旧金山的古德费罗是在蒙特利尔大学（University of Montreal）时所写的一篇颇具影响力的论文中介绍了该算法的。（Obvious首批作品的名字Belamy，是古德费罗名字的粗略翻译，如此命名正是为了向他致敬。）首先，Obvious的团队需要对那些网络进行编码，以符合他们自己的标准。“这就像制造一辆自行车——如果你遗漏了一个部件，它就不会起作用。”在Obvious负责大量技术工作的人工智能博士生雨果·卡塞勒斯－杜普雷（Hugo Caselles－Dupré）说道。

该团队在线艺术百科全书WikiArt收集了15000幅横跨14世纪到19世纪的画像，并将它们输入到GAN算法。GAN算法包括两个部分：生成器和鉴别器。卡塞勒斯－杜普雷说，生成器学习了画像的“规则”，“例如，任何人物都有两只眼睛和一个鼻子。”这一过程需要耗时大约两天。然后它会开始根据这些规则创建新的图像。与此同时，鉴别器的工作是鉴别图像，推测哪些是来自于数据集的“真实”画像，哪些是来自生成器的“虚假”画像。

当生成器试图骗过鉴别器时，它会从每次失败中学习。当它成功骗过鉴别器时，这个过程就完成了，你就有了一个新的图像。它并不是对现有的15000幅图像的简单复制或者拼凑；卡斯尔斯－杜普雷说：“把它看作第15001张图片吧。这是一个原创的图像。所以说它很酷。”他们将他们的新艺术运动称作“GAN主义”。

Obvious不是唯一一个从事人工智能艺术研究的组织——新泽西州罗格斯大学的艺术和人工智能研究所自2012年以来一直在进行这方面的试验。2017年，该机构的研究人员表示，他们已经利用人工智能创造出了全新的艺术风格，它们与之前人类设想的任何一种艺术风格都不一样，这引发了人们对人类想象力极限的质疑。今年3月，来自西弗吉尼亚州的大学生罗比·巴拉特（Robbie Barrat）在Twitter上发布自己用人工智能生成的“裸体”图像，受到了人们的赞赏。

但Obvious是首批做出实质性的艺术作品的组织之一。该团队的第三位成员皮埃尔·福特雷尔（Pierre Fautrel）表示，这使得他们比在博客或网站上展示的人工智能艺术更能说服艺术节他们现在所做的是值得的。“保守的艺术界更接受实体作品，”他说，“他们明白我们不是在试图欺骗艺术界。我们是想要成为现代艺术家。”

虽然Obvious的作品还不确定是否能够被称作艺术（劳埃德也这么认为），但该团队对人们对其作品的兴趣还是感到十分惊讶。“关于我们的艺术有一点是，没有人会对它毫不在意。”福特雷尔说道，“人们要么喜欢它，要么讨厌它。但没有人说不在乎。”

与哲学问题一样，有关人工智能能力不断增强的讨论常常引发人们对失业的担忧和疑虑。一些人认为，人工智能只需按下一个按钮，就能创造出成千上万种新的、独特的图像，这对赋予艺术品价值的稀缺性原则构成了威胁。

但卡斯尔－杜普雷坚称，他们并没有将人工智能视作可大量产出作品的人类替代品。他将今天的人工智能实验比作19世纪中期摄影的出现，当时微型肖像艺术家失业了。“当时人们说摄影不是真正的艺术，拍照的人就像机器。”他说，“而现在，我们都一直认为，摄影已经成为真正的艺术分支。”

Obvious计划不久以后尝试诸如印象主义的一些特定风格，并试验利用来自不同文化的样品来创造新的画像。福特雷尔称，“我们真的对亚洲艺术市场很感兴趣。”但是，对于他们的第一个收藏展览，这个团队想要唤起“大多数人一想到艺术就会想到的第一件事，那就是有金色画框的博物馆里的一幅老式肖像画。”维尼尔说，“我们想利用这些平行元素，强调与‘艺术本身’的联系，因为我们不只是想做平面设计或创造性的编程。”

对劳埃德来说，贴近人造艺术品的Belamy系列画作，让她第一次见识到了一种有朝一日会成为一种常见体验的作品。“我们都将一次又一次地经历这种文化冲击，在这种冲击中，我们认为我们是在与人交流或者互动，之后突然意识到我们是在与机器人交流互动。”劳埃德说，“这是一个我们将会不断遇到的‘电灯泡时刻’，不管是在网络上，还是在电话里，又或者是在公共空间里。Obvious的作品仅仅是一个开始。”

总结：当AI战胜棋手时，人们不时的抛出“艺术创作才是人类的专属”论调，但当我们看到并不输于当代艺术家的AI画作时，人们作何感想？当人类不再去自主创新，而去依靠机器维持推动整个社会的创新活动时，我们是进化了？还是退化了？