生成式人工智能顛覆新媒體藝術(shù)的創(chuàng)作方法與探索

【摘要】AI技術(shù)經(jīng)歷了多次冷暖交替的周期。從最初的規(guī)則引擎和基于知識的系統(tǒng)，到80年代和90年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)，AI不斷發(fā)展并突破其自身局限。過去的幾年里，隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，算力和數(shù)據(jù)量的急劇增長推動了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起，為AI開啟了全新篇章。尤其是生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）的引入，這種技術(shù)通過生成器和鑒別器兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對抗訓(xùn)練，生成出近乎可應(yīng)用的數(shù)據(jù)和圖像，成為創(chuàng)意領(lǐng)域的一大進(jìn)步。2018年，巴黎藝術(shù)團(tuán)體Obvious通過GANs創(chuàng)作的《Edmond de Belamy》即為代表之一。這幅作品屬于《La Famille de Belamy》系列，最終在拍賣會上以432500美元成交，首次將AI創(chuàng)作的藝術(shù)作品推向公眾視野。這不僅展示了GAN技術(shù)的藝術(shù)潛力，還宣布了一種嶄新的以人工智能為基礎(chǔ)的藝術(shù)形式應(yīng)運(yùn)而生。盡管如此，GANs在藝術(shù)創(chuàng)作中的應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)。因此，盡管這種技術(shù)在概念探索方面取得了進(jìn)展，但實(shí)際應(yīng)用在藝術(shù)創(chuàng)作中仍有局限。

【關(guān)鍵詞】生成式人工智能；新媒體藝術(shù)；藝術(shù)創(chuàng)作

【中圖分類號】TP391.9 " " "【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2097-2261（2025）05-0063-03

【DOI】10.20133/j.cnki.CN42-1932/G1.2025.05.017

【基金項(xiàng)目】2022年廣州市教育規(guī)劃課題重點(diǎn)課題“產(chǎn)教融合新媒體運(yùn)營機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號：202213853）資助。

一、什么是生成式藝術(shù)

（一）生成式藝術(shù)的基礎(chǔ)和原理

生成式藝術(shù)的核心在于算法驅(qū)動的創(chuàng)作過程。具體應(yīng)用中，這些算法可能包括從簡單幾何圖形到復(fù)雜數(shù)學(xué)公式，甚至是基于深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜框架。生成的作品可能會具有一定程度的隨機(jī)性或不可預(yù)測性，因?yàn)橛?jì)算機(jī)在每次運(yùn)行時可通過隨機(jī)數(shù)生成器或不同數(shù)據(jù)輸入產(chǎn)生變動。這種不確定性使得每一件生成式藝術(shù)作品都獨(dú)一無二，體現(xiàn)了“控制與偶然”的結(jié)合。

早期的生成式藝術(shù)中，Harold Cohen與其開發(fā)的程序“AARON”被視為里程碑。AARON能夠通過預(yù)設(shè)規(guī)則自動生成復(fù)雜繪畫，模擬藝術(shù)家從草圖到成品的創(chuàng)作過程。Cohen不僅編寫了程序代碼，還使之有能力進(jìn)行自我調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)從簡單線條到復(fù)雜構(gòu)圖的過渡。這是算法在藝術(shù)創(chuàng)作中發(fā)揮創(chuàng)造力的早期嘗試。在現(xiàn)代，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）進(jìn)一步推動了生成式藝術(shù)的發(fā)展。GAN通過兩個對抗性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（生成器和鑒別器）合作生成數(shù)據(jù)。生成器負(fù)責(zé)創(chuàng)建圖像，鑒別器則判斷圖像的真實(shí)性。這個過程不斷迭代，直到生成器生成的圖像足以“欺騙”鑒別器，達(dá)到接近真實(shí)的效果。GAN技術(shù)被用于創(chuàng)作如Obvious的《Edmond de Belamy》等作品，為生成式藝術(shù)注入新的活力。

（二）生成式藝術(shù)的應(yīng)用與影響

生成式藝術(shù)不僅限于視覺藝術(shù)，還涵蓋音樂和音頻創(chuàng)作。借助AI和生成式算法，如OpenAI的MuseNet等工具，藝術(shù)家可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成模擬不同風(fēng)格的音樂片段，從而激發(fā)創(chuàng)意或輔助作曲。藝術(shù)家可通過調(diào)整算法和參數(shù)來實(shí)現(xiàn)個性化的音樂作品，豐富了音樂創(chuàng)作的多樣性。

生成式藝術(shù)的獨(dú)特之處在于它能呈現(xiàn)人類手工難以實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜細(xì)節(jié)和模式。藝術(shù)家在其中扮演著“設(shè)計(jì)者”角色，算法和代碼則是他們表達(dá)想法的媒介。這使得生成式藝術(shù)作品能夠保持一定程度的不可預(yù)測性，帶來意想不到的美學(xué)體驗(yàn)。

二、數(shù)字藝術(shù)的演化與人工智能的融合：一場數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)意革命

（一）數(shù)據(jù)藝術(shù)形式的多樣化探索

1.像素藝術(shù)，顧名思義，以單個像素為基本單位，通過精細(xì)的排列與組合，創(chuàng)造出獨(dú)具風(fēng)格的圖像。這種形式不僅在視覺表現(xiàn)上極具吸引力，還通過點(diǎn)、線、形狀的精確編排，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化方法形成了深層次的聯(lián)系。2.字符藝術(shù)則通過排列計(jì)算機(jī)字符（如ASCII字符）構(gòu)建視覺形象，將編碼轉(zhuǎn)化為富有紋理和形式感的圖像，為數(shù)據(jù)呈現(xiàn)帶來新的審美維度。這種形式通過視覺化的解碼方式賦予了數(shù)據(jù)更為直觀的意義。3.故障藝術(shù)則挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)可視化的完美性，利用數(shù)字系統(tǒng)中的錯誤和隨機(jī)性，賦予數(shù)據(jù)一種反常規(guī)的美感。通過引入無序和不確定性，它提醒我們在數(shù)據(jù)解讀過程中不可忽視的主觀性與變動性，為可視化研究提供了新的反思空間。這三種藝術(shù)形式分別以獨(dú)特的方式拓展了數(shù)據(jù)可視化的邊界，提供了多樣化的視覺表達(dá)，體現(xiàn)了數(shù)字藝術(shù)對信息審美與表達(dá)的深刻影響。

（二）AI驅(qū)動下的生成式藝術(shù)與數(shù)據(jù)敘事

隨著人工智能的興起，傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化方式正被動態(tài)生成藝術(shù)所取代。AI技術(shù)賦予了數(shù)據(jù)“生命力”，通過生成式藝術(shù)實(shí)現(xiàn)了前所未有的動態(tài)呈現(xiàn)。許多藝術(shù)家將AI技術(shù)與傳統(tǒng)可視化手段相結(jié)合，創(chuàng)作出引人入勝的作品。這些作品通過深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不僅為數(shù)字藝術(shù)開辟了新領(lǐng)域，也為數(shù)據(jù)可視化賦予了全新的深度與維度。它們讓我們看到數(shù)據(jù)藝術(shù)不僅是信息的表達(dá)，更是對人類感知和審美的再塑造。

（三）數(shù)字創(chuàng)世紀(jì)：虛擬世界的構(gòu)建與交互

數(shù)字創(chuàng)世紀(jì)，作為虛擬環(huán)境創(chuàng)作的核心領(lǐng)域，早已在藝術(shù)家中得到廣泛實(shí)踐。通過3D建模、編程語言和交互設(shè)計(jì)，藝術(shù)家得以構(gòu)建獨(dú)特的數(shù)字世界和沉浸式體驗(yàn)。在這一領(lǐng)域，藝術(shù)家常使用工具如Blender、Maya和ZBrush，通過復(fù)雜的渲染技術(shù)為虛擬物體賦予真實(shí)感。

從20世紀(jì)早期的數(shù)字藝術(shù)到AI驅(qū)動的生成式藝術(shù)，再到數(shù)字創(chuàng)世紀(jì)，數(shù)據(jù)可視化經(jīng)歷了一場創(chuàng)意革命。這些藝術(shù)形式不僅豐富了數(shù)據(jù)的表達(dá)方式，也為我們提供了全新的審美視角。它們以多樣化和深層次的方式揭示了數(shù)據(jù)背后的意義，同時挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的藝術(shù)和科技界限，預(yù)示著未來無限的可能性。

三、多模態(tài)系統(tǒng)與虛擬現(xiàn)實(shí)的交匯：探索機(jī)器意識與藝術(shù)創(chuàng)作的新邊界

（一）多模態(tài)系統(tǒng)的定義

隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，多模態(tài)智能體（multi-agent systems）在藝術(shù)創(chuàng)作中的應(yīng)用不僅豐富了藝術(shù)表現(xiàn)的形式，也為機(jī)器意識的形成與演化提供了新的視角。多模態(tài)系統(tǒng)如何通過虛擬與現(xiàn)實(shí)的結(jié)合，在動態(tài)生態(tài)中創(chuàng)造藝術(shù)作品，并對人類與機(jī)器交互關(guān)系進(jìn)行深刻反思。多模態(tài)系統(tǒng)是由多個自治智能體組成的系統(tǒng)，這些智能體能夠感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。例如動物群體行為、交通網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)濟(jì)市場。在藝術(shù)領(lǐng)域，多模態(tài)系統(tǒng)不僅是技術(shù)的延伸，更是一種新的創(chuàng)作范式，展示了個體與整體互動之間的動態(tài)平衡。在這個虛擬系統(tǒng)中，多個智能體通過自我驅(qū)動和相互協(xié)作，展現(xiàn)出高度動態(tài)的虛擬世界。每個智能體依據(jù)自己的規(guī)則進(jìn)行互動，其結(jié)果反映出復(fù)雜的協(xié)同關(guān)系。這種基于算法的社會模型提供了對機(jī)器意識的深刻洞察。

（二）多模態(tài)系統(tǒng)與藝術(shù)創(chuàng)作的跨界應(yīng)用

1.“共情集群”（Empathy Swarm）指的是由亞當(dāng)·多諾萬（Adam Donovan）和卡特琳·霍赫舒（Katrin Hochschuh）創(chuàng)作的互動裝置《共情集群》，由多個機(jī)器人組成，這些機(jī)器人通過與觀眾的互動表達(dá)情感狀態(tài)。這種動態(tài)反饋機(jī)制不僅揭示了人類與機(jī)器之間的共情潛能，還使藝術(shù)作品具備了參與者與創(chuàng)作者共同生成的特性。2.鐘愫君的“人機(jī)共創(chuàng)”。實(shí)驗(yàn)藝術(shù)家鐘愫君通過讓機(jī)器助手模仿其繪畫風(fēng)格，展現(xiàn)了機(jī)器在學(xué)習(xí)人類創(chuàng)造性過程中的能力。這種協(xié)同方式反映了機(jī)器意識在不斷調(diào)整與優(yōu)化中如何形成，并為藝術(shù)創(chuàng)作提供了新的可能性。3.萊奧·莫拉的“ArtS bot”。萊奧·莫拉（Leonel Moura）的機(jī)器人繪畫項(xiàng)目利用自主智能體（Mbots），通過對色彩的敏感響應(yīng)，在畫布上生成隨機(jī)又和諧的藝術(shù)表達(dá)。

（三）虛擬與現(xiàn)實(shí)的結(jié)合：新型藝術(shù)表達(dá)的可能性

多模態(tài)系統(tǒng)的一個關(guān)鍵特性是虛擬與現(xiàn)實(shí)的交互融合。戈?duì)柕卤ぃ↘en Goldberg）的機(jī)械臂實(shí)驗(yàn)允許在線用戶實(shí)時控制現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字與物理空間的直接連接。類似的作品有鄭曦然的《BOB》，通過算法驅(qū)動的虛擬智能體影響現(xiàn)實(shí)中的行為模式，展現(xiàn)了虛實(shí)交錯的新藝術(shù)形式。

（四）數(shù)字時代的藝術(shù)社會學(xué)探索

多模態(tài)系統(tǒng)不僅是一種技術(shù)工具，也是一種社會模型的模擬器。斯坦福大學(xué)和谷歌合作開發(fā)的“Smallville”項(xiàng)目，創(chuàng)造了一個虛擬小鎮(zhèn)，其中25個具有獨(dú)特性格和背景的AI智能體進(jìn)行社交互動。這種技術(shù)為理解人類社交網(wǎng)絡(luò)、文化傳播以及群體心理提供了實(shí)驗(yàn)平臺，也為藝術(shù)家提供了新的敘事視角。通過模擬人類社會的復(fù)雜性，多模態(tài)系統(tǒng)幫助藝術(shù)家深入探討個體與群體、合作與競爭、文化與技術(shù)之間的關(guān)系。這一技術(shù)進(jìn)步不僅促進(jìn)了社會學(xué)和心理學(xué)的研究，還為藝術(shù)創(chuàng)作開辟了更廣闊的空間。

（五）生成式藝術(shù)與多模態(tài)系統(tǒng)的未來

生成式藝術(shù)（AIGC）自誕生以來便深刻影響了藝術(shù)史的進(jìn)程。從最初的算法生成到如今的產(chǎn)品化和服務(wù)化，AIGC的發(fā)展已經(jīng)使藝術(shù)家從被動的工具使用者轉(zhuǎn)變?yōu)锳I模型的主動參與者。在這一過程中，多模態(tài)系統(tǒng)將成為未來藝術(shù)創(chuàng)作的關(guān)鍵驅(qū)動因素。通過引入更多的協(xié)同智能體，藝術(shù)家可以在數(shù)字與物理空間的融合中探索動態(tài)的、情感化的藝術(shù)表達(dá)。無論是探索人類與機(jī)器的情感互動，還是研究復(fù)雜社會的動態(tài)行為，這一技術(shù)都為藝術(shù)家和研究者提供了無盡的可能性。在未來，多模態(tài)系統(tǒng)不僅將繼續(xù)拓展藝術(shù)的表達(dá)形式，還將促使我們重新思考人與技術(shù)之間的關(guān)系，為藝術(shù)與科學(xué)的融合創(chuàng)造新的里程碑。

四、基于生成式人工智能的新媒體藝術(shù)創(chuàng)作流程

在基于生成式人工智能的新媒體藝術(shù)創(chuàng)作中，流程通常遵循以下步驟：

1.確定藝術(shù)創(chuàng)作主題和目標(biāo)：首先，需要明確藝術(shù)作品想要傳達(dá)的信息、情感或概念。這一步是整個創(chuàng)作過程的指導(dǎo)，為后續(xù)的設(shè)計(jì)和實(shí)施提供方向。

2.數(shù)據(jù)收集與分析：根據(jù)確定的主題，收集相關(guān)的數(shù)據(jù)資源，如圖像、音頻、視頻等。然后，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分析，以便AI系統(tǒng)能夠理解和學(xué)習(xí)。

3.AI模型訓(xùn)練：使用收集到的數(shù)據(jù)對生成式人工智能模型進(jìn)行訓(xùn)練。這一步涉及大量的計(jì)算工作，旨在讓AI模型學(xué)會如何根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)生成符合預(yù)期的新媒體藝術(shù)作品。

4.藝術(shù)創(chuàng)作生成：訓(xùn)練完成后，將藝術(shù)家的創(chuàng)意或特定的參數(shù)輸入到AI模型中，啟動創(chuàng)作過程。AI模型根據(jù)訓(xùn)練時學(xué)習(xí)到的知識和規(guī)律，自動生成新媒體藝術(shù)作品。

5.作品評估與優(yōu)化：生成的藝術(shù)作品需要經(jīng)過評估，以確定其質(zhì)量和是否符合初衷。評估可以由藝術(shù)家自己完成，也可以邀請專業(yè)人士參與。根據(jù)評估結(jié)果，對AI模型進(jìn)行必要的調(diào)整和優(yōu)化，以提高未來創(chuàng)作的質(zhì)量。

6.最終呈現(xiàn)：完成所有創(chuàng)作和優(yōu)化步驟后，藝術(shù)作品就準(zhǔn)備好被展示給公眾了。這一步可能包括線上展覽、實(shí)體畫廊展出或其他形式的藝術(shù)交流活動。

值得注意的是，這一過程不僅僅依賴技術(shù)，藝術(shù)家的創(chuàng)意、審美觀念和文化背景同樣是不可或缺的因素。

在探索生成式人工智能對新媒體藝術(shù)創(chuàng)作方法的影響與應(yīng)用時，通過具體案例分析可以更直觀地理解其作用和價值。幾個典型案例的分析見表1。

這些案例展示了生成式人工智能如何被應(yīng)用于不同類型的新媒體藝術(shù)創(chuàng)作中，從而擴(kuò)展了藝術(shù)家的創(chuàng)作邊界并為觀眾帶來了全新的藝術(shù)體驗(yàn)。通過利用AI技術(shù)，藝術(shù)家們能夠?qū)崿F(xiàn)以前難以想象的創(chuàng)作效果，同時也為新媒體藝術(shù)的發(fā)展開辟了新的路徑。此外，生成式人工智能在新媒體藝術(shù)創(chuàng)作中的應(yīng)用還帶來了一系列的挑戰(zhàn)，包括版權(quán)問題、藝術(shù)創(chuàng)意的歸屬以及人機(jī)合作的藝術(shù)評價等。面對這些挑戰(zhàn)，需要藝術(shù)家、技術(shù)專家以及法律專業(yè)人士共同探討和尋找解決方案，以確保技術(shù)進(jìn)步能夠在尊重原創(chuàng)性和創(chuàng)新性的基礎(chǔ)上推動藝術(shù)的發(fā)展。

總之，生成式人工智能（AI）不僅為新媒體藝術(shù)的發(fā)展注入了創(chuàng)新活力，還重新定義了藝術(shù)創(chuàng)作的邊界。隨著技術(shù)的進(jìn)步，生成式藝術(shù)逐步從單純的算法驅(qū)動，發(fā)展到以產(chǎn)品化、服務(wù)化為核心的多樣化應(yīng)用，并最終借助多智能體系統(tǒng)，開辟出協(xié)作性與生態(tài)化的新媒體藝術(shù)創(chuàng)作模式。生成式技術(shù)以其獨(dú)特的方式連接了人工智能與藝術(shù)，為新媒體藝術(shù)的創(chuàng)新提供了強(qiáng)大動力。

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作者簡介：

陳榮彬（1981.9-），男，漢族，廣東江門人，博士在讀，講師，研究方向：藝術(shù)與人工智能。