【學術爭鳴】

　　作者：周博（中央美術學院教授）

　　文字生成、圖像生成、視頻生成、語音生成……伴隨著AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）技術的飛速發展，人工智能成為一個街談巷議的熱詞。它是如此深入地介入到我們的生活中。

　　有喜有憂，又愛又怕。面對人工智能（AI），人們的態度復雜而矛盾。

　　從藝術創造的角度來看，AI繪畫工具帶來的機遇更多，還是挑戰更多？本期兩篇文章中，周博認為，隨著人工智能實實在在地向人類的想象力、審美和情感層面延伸，它給藝術生產和藝術教育帶來了巨大的困境和挑戰；李世奇認為，AI繪畫工具的介入為藝術和設計提供了新的路徑，其強大的深度學習能力給藝術生產帶來了更多創新和可能。關于AI與藝術的關系這一新話題，希望廣大學者和讀者踴躍參與，引發更多的思考與爭鳴。

　　德國觀念藝術家約瑟夫·博伊斯說“人人都是藝術家”，意思是普通人的思維活動，也包含著類似于藝術家或設計師的創意思維。不過，要把這樣的創意思維變成藝術呈現出來是有技術門檻的。但是，隨著人工智能（AI）繪畫工具的出現，創意思維和藝術呈現之間的技術鴻溝日益被填平——在AI繪畫工具上，只要輸入我們設定的提示詞，就能生成相應的圖像。“人人都是藝術家”似乎正在變為現實。

　　AI繪畫工具的高效產能，給藝術創作帶來了很大的沖擊，甚至可以說給藝術帶來了一種困境。

　　在東西方藝術史上，都有一些類似于“以復古為革新”的創作理念。比如在歐洲藝術傳統中，強調向希臘、羅馬的古典藝術學習的文藝復興、巴洛克和新古典主義，他們的藝術都以學習和借鑒古典范式作為基礎。而在中國，宋元以降，藝壇“崇古”“則古”的風氣日甚一日。元代趙孟頫論書主張“則古”，反對取法于今人，論畫則謂“作畫貴有古意”，他的書畫實踐也是上溯晉唐，借古開今。還有一種挪用藝術（Appropriation Art），通過借用已有的風格或圖式，結構性地移花接木，將歷史和當下拼接起來，建構出新的形象和意象。

　　這類強調向古人學習或把歷史風格作為資源庫的藝術創作，在AI繪畫工具產生之后，其創作效率得到空前的提高。只要有想法，并以合適的提示詞加以引導，無論寫實還是抽象，AI繪畫工具都可以使各種風格瞬間量產。所以，對于藝術創作來說，AI繪畫工具的誕生就如同開啟了創造力的潘多拉魔盒——創作者本人不必為得到某種風格而必須掌握某種藝術技巧了。

　　通過訓練人工智能分門別類地學習苗族紋樣的視覺特征，可以生成特定品類的苗族紋樣。

　　基于此，我認為隨著AI繪畫工具的不斷發展，藝術家的身份和藝術教育都將面臨巨大變化和挑戰。

　　從藝術史的角度來看，盡管藝術的定義一直在變，但總體而言仍圍繞兩個基本的層面：在精神層面，藝術是一種智性的創造，是人類的理智和情感的外化，即黑格爾所謂“美是理念的感性顯現”；在物質層面，藝術是人類勞作的產物，涉及媒介、材質、工藝等多方面的使用。數千年來，藝術在精神層面的想象和創造是由人腦來完成的，在物質層面則主要依靠手和腦的協調。機械化大生產時代到來之后，機器完成了大量人手所不能完成的工藝，補充了人的能力不足。后來，隨著計算機技術的發展，計算機輔助設計（CAD）和計算機輔助制造（CAM）極大地改變了藝術家和設計師的工作方式，繪圖軟件的廣泛使用，也對挪用藝術和后現代的圖像語言起到了極大助推作用。不過，這些技術的進步充其量也就是工具意義上的革命，是物質層面的革新。

　　我們再看兩個比較有代表性的藝術創造機制的理論。英國美術史家恩斯特·貢布里希用“制作與匹配”理論來闡釋藝術創作機制。他認為，藝術家的創作必須先掌握前人留下的圖式，再通過觀察自然、在畫布上嘗試各種色跡或線條組合，通過試錯慢慢修正圖式，才能達到與自然相匹配的程度，這個過程被稱為“圖式與修正”。美國建筑理論家克里斯托弗·亞歷山大創造了模式語言體系。在他的名著《建筑模式語言》一書中描述了城鎮、鄰里、住宅、花園和房間等共253個模式。在他看來，運用模式語言產生建筑的過程不是各部分之間的簡單相加，而是一個不斷分化、推演和聚合的過程，新的設計和規劃可以在這些模式語言的基礎上不斷出新。事實上，AI繪畫工具的出現相當于把建立在既有圖式、風格和模式語言基礎上的藝術創作論還原成了一個技術模型的演化問題。

　　在傳統的訓練和創作體系中，為了達到既定的藝術效果，藝術家必須執著于技巧的訓練與完善，然而，AI已經使許多藝術效果不必經由技巧訓練便可達成。建立在習得的經驗基礎上的“藝術創造”，對人工智能來講，就是一個數據、運算和生成的問題。在這種情況下，藝術創造一定程度上回到了意大利美學家克羅齊的經典命題“藝術即直覺，直覺即表現”，而直覺和表現之間的橋梁就是人工智能。在AI成為創意工具之后，創造性活動不再需要大量的腦力、體力和時間，藝術創作變得簡單可行。當“人人都是藝術家”之后，曾經意義上的藝術家又是誰呢？藝術家的藝術又當何為呢？

　　今天，隨著生成式人工智能的發展，電腦實實在在地開始向人類的想象力、審美和情感層面延伸，在音樂、美術、設計、電影等廣泛的藝術創造領域發揮過去只能由人發揮的作用。生成式人工智能不僅僅是工具意義上的技術進步，其大語言模型正在不斷地深入到藝術想象力和創造力的中樞，如果我們承認藝術家對于藝術創造的主體性價值，那么在人工智能時代，藝術創造的主體就將由“人”變為“人和高度智能化的擬人”的結合，那么創造藝術的藝術家又是誰呢？

　　人工智能所帶來的這種“淹沒性的消解”可能是當前藝術面臨的最大危機。

　　在藝術教育層面，面對人工智能，藝術院校教什么、怎么教也將面臨巨大的挑戰。

　　人工智能已經成為藝術創作的一個有力工具，然而這種人腦與人工智能的捆綁很容易造成人腦“搭便車”，從而導致大腦創造力的退化。藝術的教學如何設置才能使人類創造力的鐵三角——眼、手、腦更為協調而非退化，這將是藝術教育必須面對的一個現實問題。

　　相對于大學，藝術職業教育在這方面碰到的挑戰越發明顯。以往，藝術職業教育更注重技巧能力的培養。隨著人工智能的發展，藝術職業教育中教授的插圖、建模、設計軟件操作等職業技能，可以更多使用人工智能來完成，未來職業教育的方式、方法和前途都必須重新思考。以往更強調應用能力的職業教育，或許符合機械化大生產的要求，卻不一定符合智能時代的要求——當大家可以使用人工智能工具時，教那些具有一定重復性的某種技藝技巧，或許已經遠遠落伍。

　　當前，我們處在人工智能飛速發展的時代，未來社會發展趨勢難以斷言。面對人工智能給藝術創造帶來的困境和挑戰，我覺得有三點認識或許是解決之道：

　　對于如何認知藝術，我認為藝術創造是一個從量變到質變的過程，人工智能可以極大地提高量變的效率，而人要解決的問題是質變，也就是真正有創造性的勞動。

　　對于如何創造藝術，我覺得在詞語和圖像之間架設橋梁很重要。藝術家要能熟練地掌握語言和藝術作品風格、品位的關聯，能夠訓練人工智能并挑選出好的、適合的作品。

　　對于藝術教育，生成式人工智能在藝術上的優長是“發人所已發”，而非“發人所未發”。我們以往的教育模式大都以歷史上的名家大師、藝術典范為指引，在這種模式下產出的許多引以為豪的藝術創造，事實上是諸多典范的結合和變體。人工智能技術的發展正在使這種學院派的創作模式日益普通且廉價。未來，藝術教育一定不是簡單的手藝傳承，也不是單向度的專業訓練，而是培養有能力連接多種知識、資源和可能性的人才。

　　人工智能確實讓我感到有些憂慮。它這么聰明，會超過人類嗎？它會替代人類進行藝術創造嗎？人類能控制好人工智能嗎？這些都是人工智能給我們帶來的挑戰和困境。

　　（項目團隊：光明日報記者 張玉梅、于園媛、許馨儀）

　　《光明日報》（2024年01月19日 07版）