何謂人工智能藝術(shù)?

［摘 要］隨著人工智能技術(shù)在繪畫、作曲、視頻生成等多個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，人工智能藝術(shù)正成為藝術(shù)產(chǎn)業(yè)和藝術(shù)理論研究的新焦點(diǎn)。相比于傳統(tǒng)的藝術(shù)，人工智能藝術(shù)以數(shù)據(jù)化的創(chuàng)作土壤、數(shù)字化的藝術(shù)媒介和動(dòng)態(tài)交互的藝術(shù)效果，呈現(xiàn)出迥異的藝術(shù)圖景。人工智能藝術(shù)是使用算法驅(qū)動(dòng)、基于多模態(tài)融合技術(shù)、由人工智能自主生成的藝術(shù)作品。預(yù)計(jì)在“選擇和協(xié)作”階段之后，到未來的通用人工智能時(shí)代，受自主行為和自主價(jià)值驅(qū)動(dòng)的人工智能將可能在人類過去的藝術(shù)系統(tǒng)之外創(chuàng)造另一種嶄新的系統(tǒng)，擴(kuò)展人類對(duì)藝術(shù)的認(rèn)知。

［關(guān)鍵詞］人工智能藝術(shù) 算法 多模態(tài) 生成作品 通用人工智能

2024年2月，OpenAI推出人工智能視頻生成模型Sora，其生成的若干則長(zhǎng)度為60秒的視頻不僅展現(xiàn)出清晰自然的人物和幾近亂真的世界，還有多角度的鏡頭運(yùn)用，頗顯品質(zhì)感。5月，OpenAI又發(fā)布GPT-4o語言模型，該模型相比起幾個(gè)月前的語言模型也大幅度提升了速度和質(zhì)量，不但可以讀取人的情緒，向自然的人機(jī)交互更近一步，還可以接受文本、視頻和圖像的組合輸入，并生成三者的組合輸出，而且還對(duì)所有用戶免費(fèi)開放。人工智能在飛速迭代的同時(shí)，使用門檻也快速降低，這讓它在傳媒產(chǎn)業(yè)和藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，也使得由它所產(chǎn)生的藝術(shù)迅速成為當(dāng)代大眾文化中的“顯眼包”。我們也由此真正認(rèn)識(shí)到，人工智能藝術(shù)雖是一種技術(shù)應(yīng)用的產(chǎn)物，但也具有深刻的文化內(nèi)涵和創(chuàng)造意味。它不僅會(huì)對(duì)藝術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響，也給當(dāng)今的藝術(shù)理論研究提出了不少挑戰(zhàn)：什么是人工智能藝術(shù)？它具有什么樣的藝術(shù)特征？它將走向何方？

一、從傳統(tǒng)藝術(shù)到人工智能藝術(shù)

“人工智能”（AI）的概念于1956年在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院召開的“如何用機(jī)器模擬人的智能”研討會(huì)上首次被正式提出。1973年，哈羅德·科恩（Harold Cohen）在威尼斯雙年展上展示了他與自己的計(jì)算機(jī)程序“艾倫”（AARON）聯(lián)合創(chuàng)作的一幅繪畫，這通常被認(rèn)為標(biāo)志著人工智能藝術(shù)的正式誕生。 參見馬立新：《AI藝術(shù)的前世今生》，《光明日?qǐng)?bào)》2023年4月6日第13版。

越來越多全新類型的藝術(shù)創(chuàng)作，給藝術(shù)理論提出了新的挑戰(zhàn)：如何判斷一件物品是否屬于人工智能藝術(shù)作品？對(duì)這個(gè)問題，通?？梢詤⒄?950年阿倫·圖靈（Alan Turing）提出的“圖靈測(cè)試”概念：他在經(jīng)典論文《計(jì)算機(jī)器與智能》（Computing Machinery and Intelligence）中說明，請(qǐng)人在5分鐘交互時(shí)間內(nèi)去判斷交流對(duì)象是不是人類，如果有超過30%的測(cè)試者不能確定對(duì)方是人還是機(jī)器（實(shí)際上確實(shí)是機(jī)器），那么該機(jī)器就通過了測(cè)試。 A.M.Turing，“Computing Machinery and Intelligence，”Mind 59（1950）：433-460.

受此啟發(fā)，瑪格麗特·博登（Margaret A.Boden）在2010年提出了藝術(shù)品的“圖靈測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)”：一個(gè)程序的作品必須“與人類制作的作品無法區(qū)分且/或被視為與人類的作品具有同等美學(xué)價(jià)值”。Margaret A.Boden，“The Turing Test and Artistic Creativity，”Kybernetes 39，no.3（2010）：409-413.沿著這條道路，2014年，伊恩·古德費(fèi)洛（Ian Goodfellow）及其合作者提出了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN），極大推進(jìn)了人工智能藝術(shù)的發(fā)展。2017年，由羅格斯大學(xué)藝術(shù)與人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)明的創(chuàng)造性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Creative Adversarial Networks，CAN）生成的現(xiàn)代派抽象繪畫被53%的藝術(shù)專業(yè)學(xué)生誤認(rèn)為人類作品 A.Elgammal，Bingchen Liu，Mohamed Elhoseiny and Marian Mazzone，“CAN：Creative Adversarial Networks，Generating ‘Art’ by Learning About Styles and Deviating from Style Norms”（paper published on the eighth International Conference on Computational Creativity ［ICCC］，Atlanta，GA，June 20-22，2017）.——這似乎意味著人工智能藝術(shù)通過了“圖靈測(cè)試”。

但這是否昭示著傳統(tǒng)的藝術(shù)已經(jīng)被人工智能藝術(shù)所超越，藝術(shù)的創(chuàng)作者范圍已經(jīng)從人類擴(kuò)展到了機(jī)器？其實(shí)，人工智能藝術(shù)的創(chuàng)作過程可能涉及由眾多科學(xué)家和工程師參與的算法和程序的編寫，還需要基于對(duì)大量的數(shù)據(jù)（包括但不限于前人的藝術(shù)作品）的學(xué)習(xí)。這種方式無法由個(gè)人獨(dú)立實(shí)現(xiàn)，而是涉及眾多技術(shù)專家和藝術(shù)家的合作：前者共同開發(fā)算法、設(shè)定參數(shù)和解釋結(jié)果，后者則提出要求并選擇作品——在這種情況下，“程序員也可以被定義為藝術(shù)家” Margaret A.Boden and Ernest A.Edmonds，F(xiàn)rom Fingers to Digits：An Artificial Aesthetic（Cambridge：MIT Press，2019），p.67.。從歷史角度來看，人工智能的創(chuàng)作方式仿佛在某種意義上復(fù)歸到了石器時(shí)代的集體創(chuàng)作。

現(xiàn)階段的人工智能藝術(shù)的創(chuàng)作“流程”可以歸結(jié)為四個(gè)環(huán)節(jié)：藝術(shù)家自行編寫AI或利用已有的AI；藝術(shù)家向AI下達(dá)指令；AI根據(jù)指令來編輯數(shù)據(jù)庫中的信息；生成內(nèi)容。 李天成：《人工智能藝術(shù)的哲學(xué)追問》，《社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線》2024年第1期。 在這四個(gè)步驟中，AI并沒有思考，它只是按照指令生成符合要求的內(nèi)容，而它的質(zhì)量和指令的質(zhì)量決定了所生成作品的藝術(shù)深度與表達(dá)效果，因此它本身并不是藝術(shù)家。雖然博登認(rèn)為現(xiàn)有的人工智能甚至可以不依賴人類的輸入而自主生成藝術(shù)作品，即“人工智能藝術(shù)在某種意義上也能夠產(chǎn)生創(chuàng)意和想法” Margaret A.Boden，“The Turing Test and Artistic Creativity，”Kybernetes 39，no.3（2010）：409-413.，但應(yīng)該注意，這種“創(chuàng)意”和“想法”并不是出于AI表達(dá)自我的欲望，只是一種基于代碼和數(shù)據(jù)庫而表現(xiàn)出來的探索型、組合型的創(chuàng)造力——現(xiàn)階段的AI本身還無法顛覆此前的藝術(shù)框架，創(chuàng)造出完全屬于新階段的藝術(shù)作品。

盡管如此，也會(huì)有人進(jìn)一步發(fā)問：人工智能是否可以生產(chǎn)出更好/更昂貴的藝術(shù)呢？2018年10月的佳士得拍賣會(huì)上，一張人工智能的畫作《愛德蒙·德·貝拉米肖像》（Edmond de Belamy）以高達(dá)432500美元的價(jià)格售出——它看上去像是一位18世紀(jì)紳士的肖像畫，但其實(shí)是由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)作的;一個(gè)名為“Obvious”的團(tuán)隊(duì)為了創(chuàng)作這幅畫，將大約15000幅14世紀(jì)至20世紀(jì)的畫作輸入給已經(jīng)設(shè)計(jì)好的人工智能系統(tǒng)，然后任由系統(tǒng)自動(dòng)生成之。毫無疑問，這幅畫是以人工智能為核心創(chuàng)作的藝術(shù)作品，它令眾多藝術(shù)家感到吃驚和恐懼，擔(dān)心人工智能會(huì)對(duì)人類的藝術(shù)創(chuàng)作主體性造成本質(zhì)上的沖擊。但也有人批評(píng)這幅作品只是從已有的人類藝術(shù)作品中提取元素再根據(jù)概率進(jìn)行組合，并沒有創(chuàng)造出新的藝術(shù)風(fēng)格，因此，這幅作品具有深刻的保守性，本身沒有太大的意義，其價(jià)格僅是市場(chǎng)和資本炒作的結(jié)果。 參見王青亦：《數(shù)字藝術(shù)導(dǎo)論》，中國(guó)傳媒大學(xué)出版社2024年版，第33-34頁。 國(guó)內(nèi)也有學(xué)者表示，人工智能創(chuàng)作只是“類人性”意義上的“平庸之作”，當(dāng)前的人工智能藝術(shù)生產(chǎn)活動(dòng)尚無法超越“屬人性”意義上的自由創(chuàng)作。 王琦：《人工智能藝術(shù)是藝術(shù)嗎？——以藝術(shù)生產(chǎn)為視角》，《社會(huì)科學(xué)輯刊》2024年第2期。

總體來說，如表1所示，傳統(tǒng)藝術(shù)一般是由人類自身通過對(duì)現(xiàn)實(shí)世界直接經(jīng)驗(yàn)和人工世界間接經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)，再去以繪畫、雕塑、音樂等形式創(chuàng)作而成的，其藝術(shù)媒介是傳統(tǒng)的、固化的，而且往往是物質(zhì)性的，表現(xiàn)出本雅明意義上的“靈韻”、震驚和教化作用；人工智能藝術(shù)則一般由人類和AI共同驅(qū)動(dòng)，它基于人工世界所創(chuàng)造的海量數(shù)據(jù)，通過算法，以數(shù)字的方式在本質(zhì)上不具物質(zhì)性的媒介當(dāng)中自主生成，具有動(dòng)態(tài)交互和娛樂等功能。人工智能藝術(shù)的產(chǎn)生必然與當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展水平密不可分，它未來也還將因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的迭代而發(fā)生持續(xù)的乃至革命性的變化。

二、人工智能藝術(shù)的特征：多模態(tài)

融合、算法驅(qū)動(dòng)和自主生成

隨著多模態(tài)大模型和通用人工智能的快速發(fā)展，當(dāng)下的人工智能藝術(shù)已具有多模態(tài)融合、算法依賴和自主生成的特點(diǎn)，這使得它區(qū)別于其他藝術(shù)，逐漸建構(gòu)起自身作為新的藝術(shù)形式的獨(dú)特性。

（一）多模態(tài)融合：藝術(shù)邊界的破裂和重組

多模態(tài)融合的生產(chǎn)方式或許可以說是人工智能藝術(shù)最為明顯的特征。多模態(tài)融合技術(shù)（multimodality fusion technology，MFT）能夠支持AI分析和處理不同形式的數(shù)據(jù)，在減少各種模態(tài)間的異質(zhì)性的同時(shí)保持其各自特定語義的完整性。 何俊、張彩慶、李小珍等：《面向深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)融合技術(shù)研究綜述》，《計(jì)算機(jī)工程》2020年第5期。它消除了不同媒介間的壁壘，使藝術(shù)創(chuàng)作能在文本、聲音、圖像和視頻之間隨意自如地轉(zhuǎn)換，并貫穿了人工智能藝術(shù)的創(chuàng)意、生產(chǎn)和消費(fèi)等階段。

2022年，在美國(guó)科羅拉多州博覽會(huì)的美術(shù)比賽中，由AI繪畫工具M(jìn)idjourney生成的《太空歌劇院》（Théatre D′opéra Spatial）打敗人類選手獲得一等獎(jiǎng)，但該作品的創(chuàng)作者（或說提交者）杰森·艾倫（Jason Allen）并不是一位傳統(tǒng)意義上的藝術(shù)家，而是游戲設(shè)計(jì)師。他通過在Midjourney中輸入關(guān)鍵詞（涉及光源、構(gòu)圖、氛圍等方面），生成了符合要求的參賽作品。同年，借助“對(duì)比式語言-圖像預(yù)訓(xùn)練”（Contrastive LanguageImage Pretraining，CLIP）模型生成的視頻作品《烏鴉》（The Crow）贏得了戛納電影節(jié)短片競(jìng)賽單元的評(píng)審團(tuán)獎(jiǎng)，其創(chuàng)作者格倫·馬歇爾（Glenn Marshall）將舞蹈短片Painted輸入CLIP中，再通過圖像處理模塊中的“風(fēng)格遷移”（style transfer）功能生成了這部視頻作品。

由此可見，人工智能藝術(shù)打破了自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別等技術(shù)領(lǐng)域間的界線，能夠最大限度地利用文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)形態(tài)——這種多模態(tài)特性暢行于不同媒介之間，帶來“邊界的破裂與對(duì)象的重組和重生” 石涎蔚：《技術(shù)時(shí)代的“內(nèi)爆”：從麥克盧漢、鮑德里亞到哈拉維》，《現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)）》2023年第5期。。這不僅使得人工智能藝術(shù)的創(chuàng)作行為更加豐富和多樣，而且也能讓人類通過這類方式去探索更多未知的藝術(shù)領(lǐng)域和表現(xiàn)手法。

（二）算法驅(qū)動(dòng)：創(chuàng)造力和藝術(shù)風(fēng)格的建立

算法作為AI的“大腦”，包含了一系列定義數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用的指令與規(guī)則，可以通過分析和學(xué)習(xí)大量的藝術(shù)數(shù)據(jù)集，提取特定的藝術(shù)風(fēng)格特征和技巧元素。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）可以用來識(shí)別和提取圖像中的特征，對(duì)理解和復(fù)制藝術(shù)風(fēng)格至關(guān)重要；生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和“變分自編碼器”（Variational Autoencoder，VAE）可以生成新的藝術(shù)作品。前述“Obvious”團(tuán)隊(duì)之所以因創(chuàng)作《愛德蒙·德·貝拉米肖像》而陷入關(guān)于抄襲的爭(zhēng)議，正是由于其使用的算法代碼大部分都來自程序員羅比·巴萊特（Robbie Barret）。另一位人工智能藝術(shù)家湯姆·懷特（Tom White）下載了巴萊特的代碼，并直接運(yùn)行它以輸出作品，結(jié)果最終的實(shí)驗(yàn)作品與《愛德蒙·德·貝拉米肖像》非常相似。 James Vincent，“How Three French Students Used Borrowed Code to Put the First AI Portrait in Christie’s，”The Verge，October 23，2018，accessed May 22，2024，https：//www.theverge.com/2018/10/23/18013190/aiartportraitauctionchristiesbelamyobviousrobbiebarratgans.

在實(shí)際應(yīng)用中，不同的算法模型往往會(huì)被組合起來，形成“算法架構(gòu)”，確保整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)作效率和可維護(hù)性。而在不同的算法架構(gòu)下，同樣的提示詞生成的人工智能藝術(shù)作品雖然內(nèi)容都符合提示詞的要求，但是風(fēng)格構(gòu)圖一定會(huì)有所不同。這是因?yàn)椋糠N算法都有自己的特點(diǎn)和學(xué)習(xí)方式，它們的工作原理和優(yōu)化目標(biāo)并不一致，因此會(huì)對(duì)相同的輸入作出不同的響應(yīng)。Anjana Samindra Perera，“DALL·E2 vs Midjourney vs Stable Diffusion：Comparison between Most Popular AI Art Generation Tools，”accessed May 22，2024，https：//readmedium.com/dalle2vsmidjourneyvsstablediffusion8eb9eb7d20be.如神經(jīng)風(fēng)格遷移算法（Neural Style Transfer，NST）可以將不同藝術(shù)家的風(fēng)格應(yīng)用到任意圖像上，從而生成具有獨(dú)特風(fēng)貌的藝術(shù)作品；生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)則可以通過對(duì)抗訓(xùn)練生成高度逼真的圖像，展現(xiàn)出驚人的“創(chuàng)造力”和“想象力”。因此說，在人工智能藝術(shù)中，藝術(shù)品的風(fēng)格取決于算法及其組合。

正是由于人工智能藝術(shù)的創(chuàng)作高度依賴算法，算法和算法架構(gòu)的不斷進(jìn)步才會(huì)直接增強(qiáng)人工智能藝術(shù)風(fēng)格的多樣性和創(chuàng)新性。一種新算法或一種新的算法架構(gòu)，往往就意味著一種新的韻味。

（三）自主生成：創(chuàng)作主體的博弈

以人工智能藝術(shù)為代表的人工智能生成內(nèi)容（AI generated content，AIGC）其實(shí)早已存在——以AI作為輔助工具生成固定模板的內(nèi)容即是。當(dāng)然，隨著ChatGPT、Midjourney、Sora、Suno等多種人工智能模型的誕生，AI變得能夠自動(dòng)生成人類想要的文本、圖像、視頻和音樂，AIGC也由此有了新的含義——PGC（專業(yè)生成內(nèi)容）和UGC（用戶生產(chǎn)內(nèi)容）中默認(rèn)的“前綴”P和U變成了AI，AI成了內(nèi)容的直接生產(chǎn)者。這一爆發(fā)性的技術(shù)躍進(jìn)打破了“創(chuàng)作”這一概念原有的邊界，對(duì)人類的“創(chuàng)作主體性”造成了沖擊。比如2023年9月OpenAI發(fā)布的文生圖模型DALL·E3可以根據(jù)ChatGPT生成的提示直接生成4幅圖像，人類可以從中選擇，并再次使用ChatGPT指導(dǎo)它修改原圖，直至得到符合要求的圖片。使用DALL·E3生成圖片，連后續(xù)的修圖環(huán)節(jié)也不需要人類親自動(dòng)手了。

簡(jiǎn)言之，如今在人工智能藝術(shù)的創(chuàng)作過程中，人類只需要負(fù)責(zé)發(fā)布最初的創(chuàng)作指令，以及評(píng)判和選擇，AI便會(huì)作為藝術(shù)創(chuàng)作的“工匠”包攬其他的任務(wù)。由此，從事藝術(shù)創(chuàng)作變得越來越簡(jiǎn)單，甚至應(yīng)該說只要有了AI的使用權(quán)，人人都可以是藝術(shù)家。對(duì)那些真正具有思想深度的藝術(shù)家而言，已經(jīng)可以將更多的精力放在那些最需要?jiǎng)?chuàng)造力、想象力和情感投入的部分，然后借用AI“使不可見成為可見”。

三、對(duì)人工智能藝術(shù)定義的再思考

人和AI到底誰才是未來人工智能藝術(shù)創(chuàng)作的主體？未來的人工智能藝術(shù)作品是否會(huì)超出我們?nèi)缃駥?duì)藝術(shù)的認(rèn)知？還有，我們?cè)趺炊x人工智能藝術(shù)？在現(xiàn)階段，我們暫時(shí)還可以講AI只是人類創(chuàng)作的輔助工具，它尚無法完全脫離人類的指令去從事創(chuàng)作，其自主生成的作品也是依據(jù)代碼要求，基于數(shù)據(jù)庫進(jìn)行融合創(chuàng)作的結(jié)果。但不可否認(rèn)的是，人工智能藝術(shù)的橫空出世，已經(jīng)挑戰(zhàn)了“人類是藝術(shù)的唯一創(chuàng)作主體”的觀念。對(duì)上面這些核心問題，理論界也還在爭(zhēng)論。限于篇幅，本文僅以其中第三個(gè)（但又是筆者認(rèn)為最具“基礎(chǔ)性”的一個(gè)）問題為切入點(diǎn)展開下面的論述。

許多人認(rèn)為人工智能藝術(shù)就是以人工智能作為創(chuàng)作主體的藝術(shù)。比如喬恩·麥克馬克（Jon McCormack）等認(rèn)為人工智能藝術(shù)“是指任何使用人工智能技術(shù)制作的藝術(shù)”。 Jon McCormack，Toby Gifford and Patrick Hutchings，“Autonomy，Authenticity，Authorship and Intention in Computer Generated Art，” in Proceedings of the Computational Intelligence in Music，Sound，Art and Design（Cham：Springer International Publishing，2019），pp.35-50.但是，這樣的界定顯然過于寬泛，導(dǎo)致我們無法明確區(qū)分計(jì)算機(jī)藝術(shù)與人工智能藝術(shù)——有學(xué)者認(rèn)為，自20世紀(jì)50年代以來，在計(jì)算機(jī)藝術(shù)中發(fā)展出來的所有方法實(shí)例都是與人工智能藝術(shù)等效的，判定是否為“人工智能”的依據(jù)也不是方法，而是我們對(duì)算法過程施加的控制的數(shù)量和類型。 參見 ［俄］列夫·馬諾維奇、［意］埃馬努埃萊·阿列利：《列夫·馬諾維奇：人工智能（AI）藝術(shù)與美學(xué)》，陳卓軒譯，《世界電影》2023年第3期?，敻覃愄亍げ┑嵌x的AI則是讓計(jì)算機(jī)完成人類心智（mind）能做的事情。 ［英］瑪格麗特·博登：《AI：人工智能的本質(zhì)與未來》，孫詩惠譯，中國(guó)人民大學(xué)出版社2017年版，第3頁。由此看來，在人工智能藝術(shù)的創(chuàng)作過程中，最重要的就是通過復(fù)雜的算法模型使得計(jì)算機(jī)能夠模仿人類的“心智”，仿佛具備如同人類般的行動(dòng)和思考能力——這樣才可以說AI“創(chuàng)作”了而非“制造”了藝術(shù)作品。計(jì)算機(jī)在計(jì)算機(jī)藝術(shù)創(chuàng)作過程中主要起輔助作用，即“更多是參與者或合作伙伴”； Margaret A.Boden，[WTBX][STBX]Creativity and Art：Three Roads to Surprise[STBZ]（Oxford：Oxford University Press，2010），p.137而人工智能藝術(shù)是計(jì)算機(jī)發(fā)展到高度自動(dòng)化階段的產(chǎn)物，它若能夠結(jié)合機(jī)器的智能化和藝術(shù)創(chuàng)作的主動(dòng)性， 陶鋒：《人工智能視覺藝術(shù)研究》，《文藝爭(zhēng)鳴》2019年第7期。便可成為藝術(shù)創(chuàng)作的主體之一。

列夫·馬諾維奇曾提到一種定義“人工智能藝術(shù)”的方案，他認(rèn)為人工智能藝術(shù)指那些由人工智能生成的、能被專業(yè)人士認(rèn)定為屬于當(dāng)代藝術(shù)或者某一歷史時(shí)期的藝術(shù)的作品。 ［俄］列夫·馬諾維奇、［意］埃馬努埃萊·阿列利：《列夫·馬諾維奇：人工智能（AI）藝術(shù)與美學(xué)》，陳卓軒譯，《世界電影》2023年第3期。也就是說，如果計(jì)算機(jī)經(jīng)過訓(xùn)練后生成的藝術(shù)作品能夠成功通過“圖靈測(cè)試”，那么就可以被理解為人工智能藝術(shù)。當(dāng)前的AI通過不斷展現(xiàn)技術(shù)高峰，不斷模仿人類的風(fēng)格，其作品在效果上已能無限接近人類作品。 參見段吉方、閻愷祺：《AI生成藝術(shù)與后人類技術(shù)的美學(xué)意義》，《廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》2023年第6期。事實(shí)上，如前文所述，現(xiàn)有的眾多人工智能藝術(shù)作品早已有能力通過圖靈測(cè)試。

不斷進(jìn)化的AI，似乎已經(jīng)逐漸超出了人類原本可以把握和理解的范疇。那些大型AI模型即便對(duì)專業(yè)技術(shù)人員而言，也越發(fā)呈現(xiàn)為一個(gè)難解的“黑箱”。本杰明·博加爾（Benjamin Bogar）認(rèn)為，人類創(chuàng)造出的AI已經(jīng)形成了相對(duì)于人類主體而言的“機(jī)器主體性”。 參見［俄］列夫·馬諾維奇、［意］埃馬努埃萊·阿列利：《列夫·馬諾維奇：人工智能（AI）藝術(shù)與美學(xué)》，陳卓軒譯，《世界電影》2023年第3期?，F(xiàn)有的AI已能構(gòu)建大規(guī)模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）來模擬人腦的神經(jīng)元和突觸，并通過持續(xù)的“自我”學(xué)習(xí)和調(diào)整，逐漸提高在特定任務(wù)上的性能：未來隨著人工智能技術(shù)繼續(xù)演化，人工智能藝術(shù)可能會(huì)變成一種人類因受身心能力和其他因素限制而無法“插手”的藝術(shù)類型。 同上。

當(dāng)然，人工智能藝術(shù)可能始終無法徹底斷開與人類的關(guān)系，因?yàn)樗鼩w根結(jié)底是屬于人的——具體來說，其理由在于：第一，人類創(chuàng)造了原初的算法架構(gòu)；第二，人工智能藝術(shù)的創(chuàng)作基于過去人類藝術(shù)的數(shù)據(jù)庫；第三，對(duì)人工智能藝術(shù)的確認(rèn)還在于人類藝術(shù)界的選擇和評(píng)判。我們認(rèn)為，AI創(chuàng)作者并不具備人類擁有的審美“意向性”、經(jīng)驗(yàn)意識(shí)以及非常態(tài)的思維性等“情性”特征。 張偉：《物性、智性與情性——人工智能與藝術(shù)生產(chǎn)的技術(shù)向度》，《中州學(xué)刊》2021年第10期。比如AI的繪畫盡管可以展現(xiàn)出高度的技術(shù)復(fù)雜性和視覺吸引力（正屬性），但會(huì)因?yàn)椴o情感也無目的而缺少個(gè)人情感和創(chuàng)作意圖（負(fù)屬性）——這種毫無情感和意圖的“數(shù)據(jù)融合”理性，正是AI創(chuàng)作的藝術(shù)與以人類為絕對(duì)主體創(chuàng)作的藝術(shù)之間的不同之處。至于對(duì)這些嶄新藝術(shù)因素的收編，則需要阿瑟·丹托（Arthur C.Danto）所說的“藝術(shù)世界”（the art world）的認(rèn)定——那無關(guān)乎藝術(shù)作品本身的屬性，而是被由人類構(gòu)成的藝術(shù)界（包括藝術(shù)家、批評(píng)家、策展人、收藏家等）內(nèi)部的規(guī)則和實(shí)踐所決定的。

基于此，筆者認(rèn)為，人工智能藝術(shù)是使用算法驅(qū)動(dòng)的、基于多模態(tài)融合技術(shù)的、由AI自主生成的藝術(shù)作品。這種描述性定義主要指向兩個(gè)層次：首先是作為大眾文化的人工智能藝術(shù)，它由文化市場(chǎng)所決定，著眼于大眾的快感，未來將更多地由觀眾個(gè)性化定制并由市場(chǎng)來評(píng)判和選擇；其次是作為經(jīng)典藝術(shù)的人工智能藝術(shù)，其“藝術(shù)”的身份是由藝術(shù)界授予的，它必然產(chǎn)生在以AI為背景的藝術(shù)理論、藝術(shù)史和藝術(shù)機(jī)構(gòu)等締造的藝術(shù)氛圍之中。在嚴(yán)格意義上說，藝術(shù)只有對(duì)于人才有意義，它的“靈韻”只能在人類的歷史、概念和象征維度里獲得。

由此，人工智能藝術(shù)的發(fā)展會(huì)呈現(xiàn)三個(gè)階段：我們把第一階段稱為選擇階段，它由人類設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和算法，經(jīng)過大量相同或不同風(fēng)格的數(shù)據(jù)訓(xùn)練之后，生成許多風(fēng)格彼此相同或相似的藝術(shù)文本，再由成熟的藝術(shù)家來選擇其中最成功的作品；第二階段是協(xié)作階段，通過建立多類型的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，由其中的生成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建新作品，由其中的判別網(wǎng)絡(luò)嘗試將新作品與原始數(shù)據(jù)庫區(qū)分開，再由人類和人工智能協(xié)作完成單靠人類完不成的作品；第三階段是自主創(chuàng)新階段，即在人工智能技術(shù)充分發(fā)展之后，通用人工智能將實(shí)現(xiàn)自主行為和自主價(jià)值驅(qū)動(dòng)，并可以完成“無限”的任務(wù)。在進(jìn)入第三階段后，人工智能藝術(shù)可望在人類自身的藝術(shù)系統(tǒng)之外創(chuàng)造出另一種系統(tǒng)，從而擴(kuò)展人類對(duì)藝術(shù)的認(rèn)知。

結(jié) 語

隨著人工智能技術(shù)在繪畫、作曲、視頻生成等多個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，人工智能藝術(shù)正成為藝術(shù)產(chǎn)業(yè)和藝術(shù)理論研究的一個(gè)新焦點(diǎn)。相比起過去的藝術(shù)，人工智能藝術(shù)在數(shù)據(jù)化的創(chuàng)作土壤、數(shù)字化的藝術(shù)媒介和動(dòng)態(tài)交互的藝術(shù)效果上都表現(xiàn)出迥異的特征：它基于多模態(tài)融合技術(shù)，可以集合多種數(shù)據(jù)形態(tài)，帶來更加豐富和多樣化的藝術(shù)作品；它使用算法驅(qū)動(dòng)，可以建立定制化的海量數(shù)據(jù)庫，生成個(gè)性化的模型；它甚至終將自主生成具有“自我價(jià)值”的藝術(shù)創(chuàng)意，從而真正獲得藝術(shù)上的獨(dú)立性。因此本文才提出，使用算法驅(qū)動(dòng)、基于多模態(tài)融合技術(shù)，以及由AI自主生成，是人工智能藝術(shù)作品的三個(gè)要件。

當(dāng)然，現(xiàn)階段的人工智能藝術(shù)創(chuàng)作依舊離不開由人類搭建的算法框架和由人類生產(chǎn)并制作的數(shù)據(jù)庫，其本質(zhì)尚不是創(chuàng)作，而是選擇和協(xié)作。假如人類藝術(shù)歷史數(shù)據(jù)庫被完整搭建并完整讀取，這種檔次的人工智能藝術(shù)就會(huì)面臨創(chuàng)作力的衰竭。但即便如此，當(dāng)今AI技術(shù)的發(fā)展也正在提升藝術(shù)創(chuàng)作的效率，并在一定程度上豐富了藝術(shù)樣式。

而未來通用人工智能的發(fā)展，有可能讓人工智能受自主價(jià)值驅(qū)動(dòng)，運(yùn)用主動(dòng)行為去開拓實(shí)現(xiàn)無限的任務(wù)的可能性。那時(shí)的人工智能也許能夠像人類一樣，從現(xiàn)實(shí)的物質(zhì)世界中汲取信息，從而創(chuàng)造出超越人類歷史框架的藝術(shù)形式。因此，在AI只能依靠數(shù)據(jù)庫和算法框架創(chuàng)造“類人”藝術(shù)的現(xiàn)階段，人類有必要對(duì)AI進(jìn)行規(guī)范和引導(dǎo)，從而對(duì)AI的未來和自身的未來負(fù)起責(zé)任：不管是“從上到下”的算法建構(gòu)還是“從下到上”的數(shù)據(jù)庫搭建，都需要注入“科技為人文服務(wù)”的思想，促進(jìn)人工智能藝術(shù)尚美、求真、向善。

（中國(guó)傳媒大學(xué)文化產(chǎn)業(yè)管理學(xué)院博士研究生李寫真對(duì)此文亦有貢獻(xiàn)。）

本文系國(guó)家社科基金后期資助項(xiàng)目“網(wǎng)絡(luò)文藝的現(xiàn)狀及發(fā)展研究”（編號(hào)：21FYSB055）的階段性成果。

作者簡(jiǎn)介：王青亦，中國(guó)傳媒大學(xué)文化產(chǎn)業(yè)管理學(xué)院副院長(zhǎng)，副教授、博士生導(dǎo)師，文學(xué)博士，主要研究方向?yàn)閿?shù)字藝術(shù)理論、影視經(jīng)紀(jì)、影視評(píng)論。

What Is AI Art？

Wang Qingyi

Abstract：With the breakthrough progress of artificial intelligence technology in various fields such as painting，composition，and video generation，AI art is becoming a new focus of the art industry and art theory research.Compared to traditional art，AI art presents a vastly different artistic landscape through datadriven creative soil，digital art media，and dynamic interactive artistic effects.AI art refers to art works that are driven by algorithms，based on multimodal fusion technology，and generated independently by artificial intelligence.It is expected that in the future era of general artificial intelligence，driven by autonomous behavior and autonomous values，after the “selection and collaboration” stage，artificial intelligence may create a new system beyond the past art system of humans，expanding human understanding of art.

Keywords：AI art；algorithm；multimodal；generated works；general artificial intelligence