人工智能重塑藝術(shù)生態(tài)：基于AI生成圖像的藝術(shù)思辨

摘" 要：隨著技術(shù)的迭代升級與算法的持續(xù)改進，人工智能對人類的藝術(shù)主體地位產(chǎn)生了愈發(fā)強烈的威脅。創(chuàng)造力、想象力等令人引以為傲的人類專屬能力似乎正在被超級計算、大數(shù)據(jù)和智能算法所破解。AI對藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的逐漸介入，引發(fā)了新的藝術(shù)終結(jié)論——藝術(shù)終結(jié)于主體。然而，結(jié)合AI生成圖像的發(fā)展現(xiàn)狀來看，這種論斷還為時過早。人工智能還無法完全擺脫人類，獨立登上藝術(shù)的殿堂。但值得注意的是，人工智能已在速度、容量、精確等方面顯現(xiàn)出了超越人類個體的趨勢。人工智能時代，人類藝術(shù)家與AI相互協(xié)作，才能綜合雙方的優(yōu)勢，進而探索更多的藝術(shù)可能。這既意味著由人類主宰的傳統(tǒng)藝術(shù)生態(tài)的落幕，也昭示著人機共創(chuàng)時代的來臨。

關(guān)鍵詞：人工智能；繪畫；藝術(shù)終結(jié)；共生創(chuàng)造

在藝術(shù)與技術(shù)相伴成長的歷程中，還沒有哪一項技術(shù)能夠像人工智能一樣在藝術(shù)領(lǐng)域引起如此之大的爭議。即便是19世紀攝影術(shù)的發(fā)明引發(fā)了傳統(tǒng)繪畫觀念的崩塌，迫使畫家們?nèi)ふ倚碌谋憩F(xiàn)方法來維護繪畫的藝術(shù)價值，卻也并未動搖人類的藝術(shù)主體地位。雖然技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新曾改變藝術(shù)前進的軌跡，卻從未對藝術(shù)表現(xiàn)出過于明顯的“侵略性”，反而促進了藝術(shù)的多元化發(fā)展，并使之生機盎然。從印象派、野獸派到表現(xiàn)主義、達達主義再到波普藝術(shù)、裝置藝術(shù)，等等，藝術(shù)在擺脫了沉重的現(xiàn)實負擔(dān)之后，獲得了更為自由的成長空間。隨著數(shù)字時代的到來，技術(shù)對藝術(shù)的影響愈加明顯。網(wǎng)絡(luò)藝術(shù)、影視特效、VR藝術(shù)等新的藝術(shù)形態(tài)背后都有著技術(shù)的身影。雖然技術(shù)與藝術(shù)之間的互動越來越頻繁和深刻，卻并未引起很大的波瀾。直至人工智能與藝術(shù)的結(jié)合，才使人們開始警覺。面對越來越多的AI藝術(shù)應(yīng)用以及大量由智能機器生產(chǎn)出來的視覺圖像，人們才逐漸發(fā)現(xiàn)技術(shù)正在不甘幕后向前臺躍躍欲試。2018年10月，由法國藝術(shù)小組Obvious運用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）所制作的作品《埃德蒙·德·貝拉米肖像》（Portrait of Edmond de Belamy），在紐約佳士得以43.25萬美元的價格成功拍賣。2022年8月由游戲設(shè)計師杰森·艾倫（Jason Allen）運用AI繪畫程序Midjourney所創(chuàng)作的《太空歌劇院》（Théatre D’opéra Spatial）在美國科羅拉多州舉辦的藝術(shù)博覽會中獲得一等獎。這兩個逐漸被人們所熟知和熱議的事件，使人們意識到人工智能與之前的其他技術(shù)存在著差異。最為明顯的區(qū)別在于“智能”。技術(shù)在藝術(shù)領(lǐng)域中可能不再滿足于媒介或工具的角色，而是對人類或“類人”的身份有著憧憬和向往。在人們的常規(guī)認知中藝術(shù)是人類所獨有的，是任何其他生物或機器所難以創(chuàng)造的。然而，面對這樣的事實又不免讓人產(chǎn)生疑慮和彷徨。

一、AI生成圖像的歷史回溯

AI生成圖像或者說人工智能對藝術(shù)領(lǐng)域的介入，雖然是近兩年伴隨著上述兩個標(biāo)志性事件和大量AI繪畫程序的涌現(xiàn)才被人們所廣泛關(guān)注，但事實上AI生成圖像也隨著人工智能技術(shù)的進步有著一個相對短暫的發(fā)展歷程。人工智能在1955年左右才正式被提出。彼時，達特茅斯學(xué)院的數(shù)學(xué)教授約翰·麥卡錫（John McCarthy）聯(lián)合三位計算機科學(xué)家發(fā)起了一個項目，旨在探索如何讓機器使用語言，形成抽象概念，解決目前留給人類的各種問題，并改進它們自己[1]。其后，人工智能不僅作為一個術(shù)語被廣泛提及和使用，相關(guān)研究也在20世紀60年代成為一種熱潮。對于AI生成圖像的探索也伴隨著人工智能技術(shù)的早期發(fā)展而開始了：哈羅德·科恩（Harold Cohen）便是最早的實踐者之一。1971年，科恩開發(fā)了一個繪畫系統(tǒng)，其起初的程序較為簡單：他設(shè)定了一組規(guī)則和形式，并由計算機控制帶有畫筆的小型機器人在紙上“作畫”。而被更多的人所關(guān)注是科恩于1973年所開發(fā)的繪畫系統(tǒng)“亞倫”（AARON）。與之前的繪畫程序類似，“亞倫”也是控制機械臂進行繪畫的。只不過早期的“亞倫”還比較“原始”，所繪制的“畫作”都是黑白的，需要科恩手動填色。“亞倫”繪制了數(shù)千幅不同尺寸的作品，小到信紙大小的繪畫，大到為計算機博物館所創(chuàng)作的巨幅壁畫。1979年佛朗西斯現(xiàn)代藝術(shù)博物館為“亞倫”舉辦了展覽，展示了許多“亞倫”創(chuàng)作科恩著色的作品，這在一定程度上激發(fā)了人們對AI生成圖像的探索興趣。而科恩并未止步于此，而是持續(xù)地對“亞倫”進行改進。在后續(xù)的版本中科恩已經(jīng)可以在屏幕中選擇畫筆和顏色，并進行上色處理?？贫髡J為“亞倫”只是做了其他人類藝術(shù)家一樣的事情：獲取形式的知識，并將其應(yīng)用到創(chuàng)作之中[2]。

20世紀70年代AI生成圖像的探索還是比較有限的，這主要受制于當(dāng)時人工智能的發(fā)展?fàn)顩r。彼時的人工智能系統(tǒng)依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和基于規(guī)則的邏輯，還無法很好地處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如自然語言文本和圖像。因此，如“亞倫”那樣的繪畫程序更多還是依賴于科恩的編碼和調(diào)試。為了解決這種局限性，人工智能的研究者們開始開發(fā)處理自然語言和視覺信息的技術(shù)。研究者們使用統(tǒng)計方法直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和特征，而不再依賴于預(yù)定義的規(guī)則，這種方法被稱為機器學(xué)習(xí)（ML）。在計算機視覺領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的出現(xiàn)，使人工智能系統(tǒng)能夠更為準確地識別對象并進行圖像分類。20世紀90年代，機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)促進了更為復(fù)雜的自然語言處理（NLP）和計算機視覺系統(tǒng)的發(fā)展，同時也為AI生成圖像開辟了新的可能性。然而，人工智能的發(fā)展又面臨著一個新的問題，那就是可用于訓(xùn)練和測試機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的不足。21世紀初期大數(shù)據(jù)的崛起使這個問題得到了解決，并促進了深度學(xué)習(xí)（DL）的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)滿足了人工智能系統(tǒng)在數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度以及多樣性方面的需求，為之提供了來自社交媒體、傳感器和其他連接設(shè)備的海量數(shù)據(jù)，這使機器學(xué)習(xí)算法能夠在更大的數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，從而使之能夠?qū)W習(xí)更為復(fù)雜的模式并做出更為準確的預(yù)測。2006年由西蒙·科爾頓（Simon Colton）等人所開發(fā)的AI繪畫程序“繪畫傻瓜”（Painting Fool）比“亞倫”更為自主。它只需要極少的指令就能夠通過網(wǎng)絡(luò)搜索形成自己的“創(chuàng)作構(gòu)想”。從拼貼畫到油畫，它以數(shù)字化的方式模擬了很多藝術(shù)風(fēng)格?？茽栴D認為這種方式能夠產(chǎn)生對觀眾更有意義的藝術(shù)作品，因為它本質(zhì)上就是借鑒了人類在網(wǎng)絡(luò)上的行為、感覺和辯論的經(jīng)驗[3]。

深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)引發(fā)了人工智能的革命性變化。深度學(xué)習(xí)使人工智能系統(tǒng)能夠借助多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大量的數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力訓(xùn)練，同時也為AI生成更為逼真和復(fù)雜的作品提供了可能。2014年伊恩·古德菲勒（Ian Goodfellow）提出了生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型（GAN），這種深度學(xué)習(xí)模型的核心思想就是在博弈中訓(xùn)練兩個內(nèi)部模型“生成器”（Generator）和“鑒別器”（Discriminator）?！吧善鳌庇糜谏蓤D像，而“鑒別器”負責(zé)辨別真?zhèn)?，最終生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相類似的圖像?！栋５旅伞さ隆へ惱仔は瘛肪筒捎昧诉@種深度學(xué)習(xí)算法。除此之外，研究者們還在嘗試使用其他深度學(xué)習(xí)算法進行AI生成圖像的探索。2015年由谷歌人工智能團隊所開發(fā)的“深夢”（Deep Dream）就使用了深度學(xué)習(xí)算法來分析和修改圖像?！吧顗簟钡暮诵氖且粋€經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過向它輸入一幅圖像，然后輕微調(diào)整輸入，就可以激活某些神經(jīng)元，從而產(chǎn)生夢幻般的超現(xiàn)實圖像。隨著該項目的逐漸普及，它造成了一種病毒式的轟動。用戶創(chuàng)建自己的“深夢”圖像并在網(wǎng)絡(luò)中分享。同時，“深夢”也被用于創(chuàng)作繪畫作品，激發(fā)產(chǎn)品設(shè)計的新想法，甚至創(chuàng)建音樂視頻[4]。2016年，微軟聯(lián)合多方發(fā)起了“下一個倫勃朗”（The Next Rembrandt）項目。該項目使用深度學(xué)習(xí)算法分析了倫勃朗的346幅作品，以他的風(fēng)格生成了一幅新的現(xiàn)實主義肖像，并在阿姆斯特丹倫勃朗博物館展出。該項目的負責(zé)人認為，“下一個倫勃朗”項目模糊了藝術(shù)與技術(shù)之間的界限，旨在推動藝術(shù)與算法之間，數(shù)據(jù)與人類設(shè)計之間以及技術(shù)與情感之間關(guān)系的對話[5]。

深度學(xué)習(xí)算法的更新推動著人工智能的不斷進步。AI生成圖像的快速興起得益于文本生成圖像模型（Text to Image）的提出。OpenAI公司在2020年開源了對比語言與圖像預(yù)訓(xùn)練模型（CLIP），這種創(chuàng)新性的方法融合了自然語言處理與計算機視覺，能夠有效地理解和分析文字與圖像之間的關(guān)系，這為基于文本提示生成圖像鋪平了道路。在對比語言與圖像預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)布不久之后，研究者們試圖將其與其他算法模型相結(jié)合以形成新的AI圖像生成器。例如對比語言與圖像預(yù)訓(xùn)練模型同生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。OpenAI的圖像生成引擎DALL-E也使用了對比語言與圖像預(yù)訓(xùn)練模型。在圖像生成方面，擴散模型（Diffusion models）的出現(xiàn)進一步提升了圖像的生成質(zhì)量，特別是2022年穩(wěn)定擴散模型（Stable Diffusion）的開源不僅彌補了生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型的缺陷，而且降低了生成高質(zhì)量圖像的計算需求，促進了AI生成圖像的普及化發(fā)展。自2022年下半年以來，隨著越來越多的AI生成圖像應(yīng)用的涌現(xiàn)以及ChatGPT的發(fā)布，引發(fā)了人們對于人工智能在藝術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用產(chǎn)生了無限遐想。

二、人類主宰的傳統(tǒng)藝術(shù)生態(tài)的落幕

人工智能經(jīng)過不斷迭代之后，對于藝術(shù)領(lǐng)域的影響也越發(fā)深刻。面對AI已經(jīng)參與到藝術(shù)創(chuàng)作中的事實，許多人開始探索藝術(shù)的應(yīng)對策略：是坦然的接受，還是為維護人類最高的智慧領(lǐng)地而加以排斥。在這種帶著些許慌亂的氛圍中，藝術(shù)終結(jié)論又被重新納入討論范圍之中。事實上，藝術(shù)終結(jié)論自19世紀由黑格爾明確提出之后，就一直在國內(nèi)外的藝術(shù)理論界中縈繞。許多學(xué)者從不同的角度，基于各自的理論體系加入到了探討之中。黑格爾之后，丹托、海德格爾、阿多諾、波德里亞等學(xué)者都以不同的理由終結(jié)了藝術(shù)。藝術(shù)終結(jié)原本是一個令世人警醒的議題，卻在不斷的終結(jié)聲浪中讓人感到麻木和疲倦。即便藝術(shù)在不同的學(xué)者那里被以各種理由終結(jié)，但事實上藝術(shù)的現(xiàn)實發(fā)展證明藝術(shù)并沒有消失。無論是傳統(tǒng)的美的藝術(shù)還是更加傾向精神性和思辨性的現(xiàn)代藝術(shù)，都還在持續(xù)地發(fā)展著。當(dāng)然，藝術(shù)終結(jié)（End）并不等同于藝術(shù)死亡（Death），藝術(shù)終結(jié)也不僅僅是一句空洞或夸大其詞的口號，其背后凝聚著許多學(xué)者對于藝術(shù)發(fā)展的獨到思考。這些寶貴的前人經(jīng)驗對于我們理解當(dāng)下由于AI的過度介入而引發(fā)的藝術(shù)生態(tài)變革有著積極的理論意義。

雖然很多學(xué)者都表達了藝術(shù)已經(jīng)終結(jié)或即將走向終結(jié)的觀點，但他們的理論依據(jù)和所處的時代環(huán)境是不同的。在黑格爾那里，藝術(shù)終結(jié)的論斷更多的是基于他的理論體系推導(dǎo)所得出的結(jié)果。在黑格爾的哲學(xué)體系中，絕對精神是世界的本體，并且包含著內(nèi)在矛盾，通過不斷的自我否定而向前發(fā)展，大體上要經(jīng)歷邏輯、自然和精神三個階段。精神階段同樣存在一個由低到高的運動過程，從主觀精神到客觀精神再發(fā)展到絕對精神。絕對精神又包含三個層次：藝術(shù)、宗教和哲學(xué)。藝術(shù)的發(fā)展過程是物質(zhì)因素逐漸降低而精神因素逐漸上升的過程，藝術(shù)也從象征型、古典型向浪漫型過渡。在這一過程中，“藝術(shù)已不復(fù)是認識絕對理念的最高方式。藝術(shù)創(chuàng)作以及其作品所特有的方式已經(jīng)不再能滿足我們最高的要求；我們已經(jīng)超越了奉藝術(shù)作品為神圣而對之崇拜的階段……思考和反省已經(jīng)比美的藝術(shù)飛得更高了”[6]。按照這種邏輯，藝術(shù)讓位于宗教最終被哲學(xué)所取代是必然的。同時，結(jié)合當(dāng)時的藝術(shù)和文化狀況，黑格爾認為市民社會也不利于藝術(shù)的發(fā)展[7]，因而得出了藝術(shù)終結(jié)的結(jié)論。關(guān)于藝術(shù)終結(jié)的探討自黑格爾之后在20世紀被丹托等西方學(xué)者所重提，并再次引起了廣泛的熱議。丹托的藝術(shù)終結(jié)論并不是對黑格爾觀點的簡單復(fù)述，而是基于新文化背景下的又一次理論探索。當(dāng)然丹托并不是說自此之后藝術(shù)將不復(fù)存在，而是意味著藝術(shù)已經(jīng)走向哲學(xué)的自我意識和某種敘事的終結(jié)?！拔沂窃跀⑹碌囊饬x上使用‘終結(jié)’（end）一詞的，意在宣布某種故事的結(jié)束?！业囊馑际钦f，藝術(shù)走向終結(jié)當(dāng)它獲得自身身份的哲學(xué)意義后，也就是說史詩探索（開端于19世紀后期某一刻）已經(jīng)結(jié)束。”[8]丹托結(jié)合當(dāng)時的藝術(shù)發(fā)展?fàn)顩r認為，藝術(shù)與生活、藝術(shù)品與非藝術(shù)品的界限已經(jīng)越來越模糊，并以安迪·沃霍爾的《布里洛盒子》為例來說明藝術(shù)與非藝術(shù)已經(jīng)不能用傳統(tǒng)的藝術(shù)概念來加以判定了，只能借助哲學(xué)思考才能得出結(jié)論。攝影技術(shù)的發(fā)明結(jié)束了再現(xiàn)性的藝術(shù)史追求。抽象派、野獸派使表現(xiàn)性的藝術(shù)史走向了沒落。那種美的藝術(shù)的敘事方式已經(jīng)終結(jié)，之后的藝術(shù)都將被打上“后歷史特征”的烙印。雖然黑格爾與丹托對藝術(shù)終結(jié)的論述各有側(cè)重，但這種近似“駭人聽聞”的呼聲還是引發(fā)了很多的理論思考。在海德格爾那里藝術(shù)終結(jié)于體驗，在波德里亞那里藝術(shù)則終結(jié)于他的社會符號學(xué)理論之中，如此等等。

眾多學(xué)者對于藝術(shù)終結(jié)的探討，使這個原本就頗有爭議的話題逐漸發(fā)酵并產(chǎn)生了廣泛的影響。那么為什么肇始于19世紀，黑格爾為完善自己的哲學(xué)體系而提出的藝術(shù)終結(jié)論在20世紀又被重新提起，并產(chǎn)生了如此之多的藝術(shù)終結(jié)論呢？技術(shù)的進步以及在此基礎(chǔ)之上所建立的商業(yè)社會的發(fā)展是其最為根本的因素。二者的合力打破了原本持續(xù)、穩(wěn)固的傳統(tǒng)藝術(shù)生態(tài)。技術(shù)的進步在一定程度上使部分藝術(shù)家產(chǎn)生了焦慮的情緒，并對原本所信奉的藝術(shù)觀念產(chǎn)生了動搖和質(zhì)疑，進而開始通過不斷地探索和嘗試來維持藝術(shù)的生命力。因而我們看到了越來越多的“顛覆性”藝術(shù)作品：杜尚將小便池簽名后送去展覽，普通的商品包裝堆疊在一起被放入了藝術(shù)博物館，絲網(wǎng)印刷機大量地復(fù)制著畫像……然而，在不斷地對傳統(tǒng)的藝術(shù)概念進行解構(gòu)之后，人們卻越發(fā)地感到迷茫。藝術(shù)的發(fā)展甚至陷入了無序、混亂的危險境地。藝術(shù)的“重建”找不到適合的路徑。在這種沉悶又略顯悲觀的氛圍中，藝術(shù)終結(jié)論又被重新翻找出來加以討論。而揭開各種各樣的藝術(shù)終結(jié)論的表象，其內(nèi)在的實質(zhì)卻是藝術(shù)被技術(shù)波及之后的自我調(diào)試，是學(xué)者們?yōu)楝F(xiàn)代或后現(xiàn)代藝術(shù)所作的理論辯護。

在藝術(shù)被眾多學(xué)者以各種理由終結(jié)之后，人們似乎已經(jīng)對這種論調(diào)感到了疲憊，終結(jié)的呼聲也逐漸失去了最初的威勢。然而，當(dāng)人工智能快速崛起并在藝術(shù)領(lǐng)域掀起波瀾之后，面對大量由智能機器所生產(chǎn)的“藝術(shù)作品”，人們似乎又再次感受到了危機，藝術(shù)終結(jié)論又一次被提起?！盎谌斯ぶ悄艿膱D像生成器不僅引發(fā)了一場全新的藝術(shù)運動，而且也帶來了藝術(shù)自身的終結(jié)，尤其是藝術(shù)家作為人類天才個體的終結(jié)?！盵9]那么，人工智能時代的藝術(shù)終結(jié)論又有哪些不同之處呢？有學(xué)者認為，“人工智能藝術(shù)的出現(xiàn)提供了新的藝術(shù)終結(jié)模式——藝術(shù)終結(jié)于主體，即藝術(shù)實現(xiàn)了主體的更迭與替換，由人類轉(zhuǎn)向人工智能。人類藝術(shù)喪失了歷史性，走向終結(jié)”[10]。從表層來看，人工智能為藝術(shù)終結(jié)提供了新的審視角度，即主體性視角：人類不再是藝術(shù)的唯一主體。而這種藝術(shù)終結(jié)論的內(nèi)在驅(qū)力卻是人工智能技術(shù)的“越界”。之前的藝術(shù)終結(jié)論，無論終結(jié)的緣由是什么，卻從未對人類的藝術(shù)主體性加以否定和懷疑。如果說此前的技術(shù)只是沖擊了傳統(tǒng)的藝術(shù)觀念，并為藝術(shù)提供了截然不同的表達形式，從內(nèi)容與形式方面終結(jié)了美的藝術(shù)；那么，當(dāng)下的人工智能卻是試圖打破人類對藝術(shù)的主宰，終結(jié)人類的藝術(shù)主體性。有學(xué)者認為：“AI不僅能讓所有人都成為‘藝術(shù)家’，還能賦予自身以藝術(shù)家的身份。可以期待，AI即將擁有類人的情感，它們的作品就可以被稱為藝術(shù)作品，它們也就能夠成為真正的藝術(shù)家?！盵11]如果人類失去了藝術(shù)家的身份，那么也就意味著傳統(tǒng)藝術(shù)契約關(guān)系的失效以及新藝術(shù)生態(tài)的來臨。在人工智能時代，我們一定會看到傳統(tǒng)藝術(shù)契約的終結(jié)，藝術(shù)家無奈的回退、新盧德主義的崛起、藝術(shù)家對“原型”的執(zhí)念和對AI的指控……這不僅意味一種新的藝術(shù)生態(tài)環(huán)境，也將深刻地改變未來人類與藝術(shù)之間的關(guān)系[12]。然而，結(jié)合AI生成圖像的發(fā)展現(xiàn)狀來看，人工智能對于藝術(shù)的終結(jié)還遠未達到如此深刻的地步，甚至可以說藝術(shù)只是終結(jié)于人類對于人工智能的未來想象之中。然而，當(dāng)下人工智能對藝術(shù)創(chuàng)作的介入?yún)s是無法辯駁的事實，也必將對原有的藝術(shù)生存環(huán)境產(chǎn)生影響，那么更多地是意味著由人類主宰的傳統(tǒng)藝術(shù)生態(tài)的落幕。

三、人機共創(chuàng)時代的來臨

既然從當(dāng)下AI生成圖像的發(fā)展現(xiàn)狀來看，人工智能還無法真正地終結(jié)藝術(shù)，AI也無法完全取代人類的主體地位，那么我們又將如何看待由AI所生成的“藝術(shù)作品”和處理AI與人類藝術(shù)家之間的關(guān)系？這涉及到我們對人工智能創(chuàng)造力的評判和對AI作品屬性的界定以及對新的藝術(shù)生態(tài)環(huán)境的調(diào)試。

人們之所以對AI涉足藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生如此之大的反應(yīng)，其實是源于對人工智能的快速發(fā)展而產(chǎn)生的焦慮和擔(dān)憂。而事實上，人們對于AI介入藝術(shù)的警覺，是伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展而逐漸提高的。特別是，在如今超級計算、大數(shù)據(jù)以及智能算法的加持下，人們意識到距離AI最初設(shè)想的實現(xiàn)其實并不遙遠。如前所述，在20世紀50年代，人工智能的概念提出時，AI就被賦予了很高的期待。不同于其他技術(shù)形態(tài)，人們最初就希望AI能夠具備類人化的智能，不僅能夠幫助人類完成特定的任務(wù)，而且應(yīng)該具有一定的自主性。1950年艾倫·圖靈（Alan Turing）在《計算機器與智能》一文中提出了機器是否能夠思維的問題，并且給出了肯定的答案。圖靈提出：如果計算機能夠思考，那么我們?nèi)绾螀^(qū)分？他給出的建議是：倘若來自計算機的反應(yīng)與來自人的反應(yīng)并無二致，那么可以認為計算機能夠思考[13]。圖靈還設(shè)計了驗證計算機是否能思考的方法——圖靈測試。人工智能的后續(xù)發(fā)展也正是向著更加智能化的方向努力著，并不斷地突破自身極限向人類思維發(fā)起挑戰(zhàn)。從1989年的“深思”（Deep Thought）到1997年的“深藍”（Deep Blue）再到2016年的“阿爾法狗”（AlphaGo），人工智能在與人類的對弈中從最初的落敗到稍占上風(fēng)再到最終戰(zhàn)勝人類冠軍，已經(jīng)在一定程度上顯現(xiàn)出了AI的強大進化能力。雖然這還無法完全證明AI具有了一定的思考能力，但至少已經(jīng)說明在某些方面AI已經(jīng)超越了人類。隨著計算機硬件的發(fā)展，AI具備了越來越強大的計算能力，這為其參與人類的個別事務(wù)奠定了基礎(chǔ)。2012年，谷歌的兩位人工智能研究者使用了1.6萬個CPU訓(xùn)練出了當(dāng)時世界上最大的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，并將其用于圖像的繪制。雖然這在今天看來似乎不值一提，但對于當(dāng)時的AI研究領(lǐng)域來說，無疑是一次歷史性的突破，因為它開啟了AI繪畫的新時代[14]。除了越來越強大的運算處理能力，互聯(lián)網(wǎng)中所存儲的海量數(shù)據(jù)為AI的訓(xùn)練提供了充足的學(xué)習(xí)樣本。很多AI生成程序能夠從網(wǎng)絡(luò)以及其他連接設(shè)備中獲取足夠的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。同時，從生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）到穩(wěn)定擴散（Stable Diffusion），模型算法的不斷改進，也正在提升和改善AI生成圖像的質(zhì)量，并試圖在“學(xué)習(xí)”的基礎(chǔ)上生成新的作品，而不僅僅是機械地復(fù)制。算力的提升，大數(shù)據(jù)的融入以及模型算法的改進，為AI的藝術(shù)創(chuàng)造提供了可能。創(chuàng)造力似乎不再為人類所專有，人工智能藝術(shù)呈現(xiàn)出了創(chuàng)造力轉(zhuǎn)向的趨勢[15]。

雖然人工智能對于藝術(shù)領(lǐng)域的介入已成為既定的事實，尤其是AI在圖像生成方面已經(jīng)表現(xiàn)出了一定的創(chuàng)造力，但對于AI作品的屬性問題仍然存在著許多不同的看法。在眾多的反對聲音中，情感是其中的一個有力論據(jù)。一些觀點認為，人工智能并不具備完整的人類情感，因而在情感層面上AI無法取代人類。人類藝術(shù)家在進行藝術(shù)創(chuàng)作時，時常會結(jié)合自身的所聞所感以及個人的審美經(jīng)驗，將情感以“有意味的形式”呈現(xiàn)出來，為欣賞者帶來別致的情感體驗。這樣的作品才是有靈魂的、有生氣的，才是真正的藝術(shù)作品，而這是AI的“藝術(shù)創(chuàng)作”所難以達到的效果。同時，還有人認為，即便人工智能表現(xiàn)出了一定的情感，那也只不過是對人類情感的一種模擬和仿照，并不能稱之為真正的情感。就目前人工智能的發(fā)展?fàn)顩r來談?wù)揂I是否具備情感的問題，的確還為時尚早。但如果我們將具體的藝術(shù)創(chuàng)作過程視為一個黑箱，只從作品的角度加以審視則可獲得另外一種認知。如果欣賞者在不確定作品是由人類藝術(shù)家還是人工智能創(chuàng)作的前提下，從AI生成的作品中也獲得了同人類藝術(shù)作品近似甚至一樣的情感體驗，那么我們又將如何看待AI作品的藝術(shù)屬性？2019年美國的兩位學(xué)者設(shè)計了一個視覺圖靈測試，以此來記錄人們對于AI生成圖像的真實反應(yīng)并驗證受試者是否能夠分辨出AI圖像與人類藝術(shù)作品之間的區(qū)別。為了提高測試的質(zhì)量和有效性，他們將AI生成圖像與2016年巴塞爾藝術(shù)展中的作品混在了一起。測試結(jié)果表明，75%的受試者認為AI生成的圖像是由人類藝術(shù)家創(chuàng)作的。這些受試者甚至使用“有意的”“具有視覺結(jié)構(gòu)”“鼓舞人心”和“交流性”等這些原本描述人類藝術(shù)作品的詞語來評價AI圖像[16]。其實這樣的結(jié)果并不意外，因為人工智能的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來自于人類，所使用的“情感符號”也來自于人類，欣賞者從AI生成圖像中獲得相似甚至相同的感受與體驗并不意外。如果人們可以從AI作品中獲得藝術(shù)感受或情感體驗，我們就應(yīng)該接納AI作品的藝術(shù)地位。當(dāng)然，反對者們還有其他的一些論據(jù)，比如AI不具備想象力、自由意志、身體性等等。其實，我們應(yīng)該反思一下，我們對于AI在藝術(shù)領(lǐng)域中的表現(xiàn)是否過于苛刻，是否已經(jīng)有悖于人工智能的發(fā)明初衷。從技術(shù)的角度來看，人工智能的提出就是為了使人工機器更加智能化，甚至比肩人類的智慧。從藝術(shù)的角度來看，如果我們一直堅守所謂的藝術(shù)底線，那么觀念藝術(shù)、行為藝術(shù)、大地藝術(shù)、網(wǎng)絡(luò)藝術(shù)等現(xiàn)代或后現(xiàn)代的形式，為什么可以堂而皇之地走進藝術(shù)的殿堂？因而，我們應(yīng)該對AI藝術(shù)持有相同的寬容態(tài)度，而不能因為技術(shù)的快速發(fā)展而產(chǎn)生過度的緊張、彷徨甚至盲目的排斥。如果那樣，無論對于技術(shù)還是藝術(shù)的發(fā)展都將是不利的。

既然如此，那么我們又該如何處理藝術(shù)領(lǐng)域中AI與人類藝術(shù)家之間的關(guān)系？很明顯，合作比排斥會更有意義。首先，人工智能已經(jīng)在某些方面表現(xiàn)出了超越人類個體的趨勢。如果人類藝術(shù)家能夠吸納AI的優(yōu)勢，那么對于藝術(shù)無疑是有益的?！叭斯ぶ悄艿乃囆g(shù)超越是基于數(shù)據(jù)運算的強大能力，在容量、精確、速度等方面全面超越人類，帶來新的藝術(shù)形式和審美形態(tài)，顛覆和革新我們對于藝術(shù)時空的理解。”[17]其次，人工智能可以在創(chuàng)造力方面為人類藝術(shù)家提供輔助和支持。例如，藝術(shù)家可以利用文本生成圖像模型（Text to Image）進行視覺圖像的創(chuàng)作，輸入他們的創(chuàng)作要求，然后對輸出結(jié)果進行選擇和修改。當(dāng)然在這一過程中藝術(shù)家可能會多次調(diào)整他們所輸入的關(guān)鍵詞，最終達成他們所要的理想結(jié)果。這種發(fā)散性的創(chuàng)造輸出在AI的幫助下無疑得到了增強。那種認為創(chuàng)造力是人類堅不可摧的堡壘的觀點是站不住腳的。人工智能已經(jīng)被視為一種強大的工具，甚至是一些人類藝術(shù)家的合作伙伴。對美學(xué)敏感的機器的持續(xù)發(fā)展將挑戰(zhàn)我們對美和創(chuàng)造力的看法，也許還將挑戰(zhàn)我們對藝術(shù)本質(zhì)的理解[18]。因而，應(yīng)該給予AI一定的地位，甚至部分藝術(shù)主體性的認可，在人機協(xié)作中去探索更多的可能性。從AI生成圖像的發(fā)展現(xiàn)狀來看，AI可能還無法向人類精英藝術(shù)家發(fā)起挑戰(zhàn)，但也在一定程度上推動了藝術(shù)的大眾化發(fā)展：在與AI的合作過程中普通人也可以創(chuàng)作出自己滿意的作品。“在AI藝術(shù)的早期，在AI的想象力、形象思維能力和生活閱歷都極度匱乏的情況下，建構(gòu)一種人類藝術(shù)創(chuàng)作主體與AI藝術(shù)創(chuàng)作主體建設(shè)性、能動性的互作關(guān)系就顯得非常必要，也非常重要?！盵19]從長遠來看，AI與人類藝術(shù)家之間相互協(xié)作而產(chǎn)生的“共生創(chuàng)造力”（Co-Creativity），將會為藝術(shù)的未來發(fā)展注入新的活力，同時也將沖擊和改變傳統(tǒng)的藝術(shù)生態(tài)。人機共創(chuàng)的時代已經(jīng)拉開了序幕。

四、結(jié)語

近年來，人工智能的快速發(fā)展以及對藝術(shù)領(lǐng)域的不斷介入，使人們越發(fā)地感到緊張和焦慮。人們似乎刻意地忽略了人工智能中“人工”的意義，而更加在意“智能”所帶來的威脅。創(chuàng)造力、想象力等令人引以為傲的人類專屬能力似乎正在被超級計算、大數(shù)據(jù)和智能算法所破解。原本只屬于人類的藝術(shù)精神高地也變得岌岌可危。藝術(shù)終結(jié)論又重新浮現(xiàn)。不過，人工智能時代的藝術(shù)既不是終結(jié)于個人理論體系的推導(dǎo)，也不是終結(jié)于現(xiàn)代或后現(xiàn)代藝術(shù)的理論辯護，而被認為是終結(jié)于主體，即人類的藝術(shù)主體性的喪失。然而，結(jié)合AI生成圖像的發(fā)展現(xiàn)狀來看，這種論斷還為時過早，至少在視覺藝術(shù)方面AI還無法完全取代人類獨立登上藝術(shù)的殿堂。但是，由AI繪畫程序或人工智能機器所生成的大量視覺圖像卻越來越頻繁地出現(xiàn)在世人面前，AI對藝術(shù)領(lǐng)域的影響已無法回避。隨著硬件的迭代升級以及算法的不斷改進，人工智能在速度、容量、精確等方面也顯現(xiàn)出了超越人類個體的趨勢。繼續(xù)堅守傳統(tǒng)的底線，甚至從人類是藝術(shù)的唯一主體出發(fā)對AI加以驅(qū)離，無論對于技術(shù)還是藝術(shù)的發(fā)展都將是不利的。我們應(yīng)當(dāng)對AI報以寬容的態(tài)度，甚至給予其一定的主體地位。畢竟智能是人工智能的發(fā)明初衷，包容是藝術(shù)保持生命力的重要源泉，況且人工智能在“智能”之前還有“人工”二字。人類藝術(shù)家與AI相互協(xié)作，才能綜合雙方的優(yōu)勢，通過共生創(chuàng)造探索更多的藝術(shù)可能。這既意味著由人類主宰的傳統(tǒng)藝術(shù)生態(tài)的落幕，也昭示著人機共創(chuàng)時代的來臨。

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作者簡介：

孫玉明，博士，東北電力大學(xué)藝術(shù)學(xué)院數(shù)字媒體藝術(shù)專業(yè)副教授，碩士研究生導(dǎo)師。研究方向：藝術(shù)傳播。

張子怡，東北電力大學(xué)藝術(shù)學(xué)院數(shù)字媒體藝術(shù)專業(yè)碩士研究生。研究方向：數(shù)字媒體藝術(shù)。

基金項目：本文系吉林省社會科學(xué)基金項目“吉林省朝鮮族傳統(tǒng)裝飾圖案的文化基因提取及設(shè)計應(yīng)用研究”（2024B106）階段性研究成果。