面向未来而创作

谌汐雨晓?于玮萍

多年以后再回看，2023年无疑会作为一个重要的时间节点被载入史册。从ChatGPT在对话式人工智能领域掀起的轩然大波，再到人工智能绘画工具Midjourney给人带来的视觉震撼，无疑我们已经处在了一场时代巨变的关键时刻——AIGC[1]（人工智能生成内容）的时代已经到来。

不少学者指出，我们很可能已经跨过了人工智能的“奇点时刻”，一场新的工业革命正在如火如荼地进行。纵观历史，我们会发现每一次的工业革命都伴随着社会的巨变和重塑，而艺术作为对时代变迁感知最敏锐的领域之一，也不可避免地被其所影响。AIGC的潘多拉魔盒已被不可逆地打开，艺术行业正在面临一场深刻的意义危机。

笔者作为科技艺术领域的创作者和研究者，试图通过本文来梳理今天AIGC对艺术领域造成的影响，并提出若干积极应对的可能路径。

一、艺术界的AlphaGo时刻

很显然，人类并不是第一次面对由人工智能造成的意义危机。

我们都对几年前的AlphaGO记忆犹新：2016年到2017年，由Google公司开发的人工智能围棋程序AlphaGo接连击败人类顶尖围棋棋手李世石、柯洁，宣告了人工智能在围棋领域对人类棋手的全面超越。

与人工智能专家和非专业观众的欢呼雀跃不同，李世石和柯洁的态度显得格外落寞与悲观。

李世石在2019年退役后曾多次表示：“我学棋的时候围棋是艺术，但是AI让围棋沦为了游戏”， “蓝圆圈不过是概率统计罢了（即AI对棋盘上所有可下位置‘蓝色圆圈进行概率测算），围棋沦为游戏才会追求这种概率上的最高必然性”[2]。

柯洁在0：3败于AlphaGo后，一度哽咽称：“它太完美，我很痛苦，看不到任何胜利的希望。其实局中我有点失态，AlphaGo实在下得太好。我担心的每一步棋它都会下，还下出我想不到的棋，我仔细慢慢思索，发现原来又是一步好棋。我只能猜出AlphaGo一半的棋，另一半我猜不到，就是差距，我和它差距实在太大。”[3]后来柯洁在一次网络直播时直言：“AI让围棋无聊透顶，人类棋手已没有魅力，甚至找不到存在的意义。”[4]

人工智能在围棋领域的胜利是一个标志性的时刻：我们曾经笃定人类可以在被称作“智力竞技之首”的围棋中碾压人工智能，从而保住人类的“颜面”，而AlphaGo无情地击溃了人类的这一丝侥幸心理，在这一领域宣告了“人类优越论”的终结。

被人工智能打击了自信心的人们很快地找到了下一个“人类的壁垒”：围棋的“失败”在于它可以被简单化为概率统计的数学问题，那么艺术创作总不至于沦为数学问题吧？

不幸的是，这一壁垒在今天看来似乎也不再坚固。人工智能在艺术领域“攻城略地”的速度之快超越了所有人的想象。

2018年10月25日，由GAN（生成對抗网络技术）创作的绘画《埃德蒙·贝拉米肖像》成功在佳士得拍卖行拍出432000美元的高价，成为第一个在大型拍卖会上成功交易的人工智能艺术品。

这幅《埃德蒙·贝拉米肖像》尚显粗糙，然而四年之后，在2022年8月，一幅名为《太空歌剧院》的作品夺得了美国某美术比赛的大奖。这幅画并非完全出自人类之手，而是由人工智能绘画工具MidjourneyV3生成的。可以看出，《太空歌剧院》相比《埃德蒙·贝拉米肖像》已经呈现出人工智能对绘画的理解水平的跨越式进步，但显然人工智能并未止步于此，而是在2022年底进入了发展的高速期。

2022年10月，开源模型Stable Diffusion v1.5发布，其出色的效果和性能配合开源带来的便利，使得该模型在今天仍然广受欢迎。该模型已经能根据用户的文本提示生成各种元素、风格的图像，并且呈现出较高的图像质量。然而，该阶段的图像生成结果仍存在诸多被人诟病的缺陷，“AI不会画手”就是当时的一大“痛点”。

不过，仅仅过去不到半年，2023年3月前后ControlNet插件和MidjourneyV5模型的发布，便不仅有效地解决了AI的“画手难题”，更显著提高了生成的图像质量，无论是图像的逼真感还是其创意性，都足以迷惑住绝大多数人。革命性的对话人工智能GPT4也同样在3月15日发布，使得这一时间互联网中对AIGC的讨论达到了前所未有的高潮：一个个人工智能生成的视觉奇作被人们围观，舆论对艺术与人工智能的未来提出了无数的问题与设想。

我曾使用具有代表性的MidjourneyV5进行了大量的尝试。从尝试结果来看无论是CG、动漫、油画、国画还是装置艺术，抑或是服装设计、海报设计和建筑设计，人工智能几乎在艺术领域的所有门类中都取得了优异的成绩，我们已经难以区分AI与人类艺术家的作品。我们或许不得不承认：至少在图像生产方面，今天的人工智能已经可以替代一个一般水平的设计师或艺术家了。

对于这一点，资本已经率先作出了反应：互联网“大厂”们纷纷将AIGC作为其“降本增效”的利器，从而解雇了大量的美术工作者。也正因此，一股复杂的焦虑情绪正在艺术行业中蔓延：一方面，AIGC的工具极大地增加了美术工作者的工作效率和创作质量，而另一方面这又对美术工作者们提出了“灵魂质问”：如果你的工作任何人都可以借助AI完成，那么你的价值在哪里呢？

今天人工智能创作的作品固然谈不上“杰作”，但即便是保守地估计也应当给这些作品打出70分的分数。这无疑极大地抬高了美术行业的入门门槛，大量的尾部从业者或许连人工智能的水平都达不到。在人工智能仍在飞速进步的当下，这些设计师、艺术家们的生存空间将持续压缩，被人工智能越甩越远。

在这个过程当中，最引人深思的部分在于：人工智能的创作方式与人类大相径庭。从原理上来看，人工智能并没有人类的“艺术动机”，一幅幅精美画作实际上只是一系列数学运算的结果。此情此景，恰似AlphaGo对围棋的祛魅：“艺术”也可以经由数学运算得到，这意味着被我们高高捧起的艺术或许不再神秘。我们不禁要问：当艺术被祛魅，人类艺术家应该怎么办？

二、当“艺术”被祛魅，人类何为？

面对人工智能造成的冲击，艺术从业者们必须重新思考自己的定位和价值，重新设定自己的工作方法。“笔墨当随时代”，和所有行业一样，艺术也需要与时俱进。

当摄像机发明后，简单的写实绘画便迅速失去了价值。更具主观性与个性的绘画流派，更丰富的创作媒介，更深刻的观念性代替了写实主义，成为了20世纪的主流艺术形式。因此，面对比摄影术影响更为深远的人工智能技术革命，不闻不问的鸵鸟心态不可取。我们亟须梳理出面向未来的艺术价值观与方法论，从而找到艺术前进的方向。

1.生成式的创作并非新事物

生成式的人工智能艺术作品到底是不是艺术？笔者不想在此处陷入晦涩艰深的哲学讨论，而想指出：生成式的创作并非新事物。

唐代张彦远的《历代名画记》中，曾记载名为“吹云”的绘画技法：“若能沾湿绡素，点缀轻粉，纵口吹之，谓之吹云。”即通过运用白粉、水的融合，通过口吹促使粉水自然流动而形成深浅不一如云彩般的肌理效果。[5]

《太平广记》中，也曾记载唐代的一则“水画”技法：“掘地为池方丈，深尺余。泥以麻灰。日汲水满之。候水不耗，具丹青墨砚。先援笔叩齿良久，乃纵毫水上。就视，但见水色浑浑耳。经二日，搨以细绢四幅。食顷，举出观之。古松怪石，人物屋木，无不备也。”即用笔直接“画”于水面，又间接以拓印方式印在绢素之上，类似于现代水墨画技法中的“水拓法”。[6]

“吹云”与“水画”和传统的中国画笔墨技法不同，都呈现出了“随机性”“偶然性”与“间接性”的特征。这可以被认为是一种生成式的创作，即艺术家不直接处理媒介，而是通过一种间接的行为来获得一种充满随机性和偶然性的结果。在这一点上，与艺术家通过人工智能进行的创作并无本质的区别。

另一方面，当我们回看文艺复兴时期的艺术生产时，会发现这一时期艺术作品的创作者其实是难以定义的。一幅被签上某位艺术家大名的作品，很可能实际上是由该艺术家的多位助理完成的。这比“吹云”“水画”更进一步，艺术家几乎没有参与到作品的制作过程当中，而完全成为了一个“指令”的发出者、作品质量的“把控者”和作品价值的“背书”。当今天的艺术家借助人工智能创作时，不也正是循着输入prompt（发出指令）、选择结果（把控质量）并以个人名义发表（价值背书）这一流程吗？

无论是“吹云”“水画”，还是文艺复兴时的工作室体制，都不影响我们今天将这些作品指认为“艺术家创作的艺术作品”，这实际上是在强调作为“结果”的作品，而并不强调这个作品的产生“过程”，艺术家在创作过程中的“缺席”并不影响最终作品的归属和价值。因此，当我们借助人工智能进行创作时，被替代的是创作过程，而非创作结果。借助人工智能进行的创作，终究要经过人类艺术家从立意到定稿的全流程把控，在这个意义上，这件作品最终依然是艺术家的作品，而人工智能只是创作工具，并非创作主体。

2.走出人类中心主义的陷阱

人机交互技术专家曹翔曾在一次论坛中坦言“我自己曾经是非常非常坚信人的创造力绝对是AI不可能匹敌的。但是从近一两年的结果来看，我好像发现，我受到的触动不是人工智能有多么神奇，而是可能意识到人类的智能并没有那么神秘。”“创造力本质上可以认为就是一种带有目的性的随机。如果能产生一些随机的灵感，跟我想解决的这个问题结合，本质上可能就是人类创造的过程，这个过程理论上AI是有可能去模拟的。”[7]

从ChatGPT到Midjourney，这些人工智能工具所展现出来的创造力令人震惊。我们习惯于站在人类的视角去思考何为意识、何为创造力、何为人性，而人工智能让一切旧有价值不得不被重新评估。

自启蒙运动起，拔地而起的美术馆代替了教堂，艺术叙说的故事从“神”变成了“人类伟大的创造力”。我们也理所当然地认为，艺术价值的评判正是一场“创造力竞赛”，更具创造力的艺术作品总是具备更高的价值。

1967年，博伊斯喊出了那句著名的口号“人人都是艺术家”。而随后的五十余年中，艺术虽然越来越走向大众化，但专业的艺术家与非专业的观众仍然泾渭分明。随着人工智能工具提供的便利，“人人都是艺术家”或许终于可以不再停留于一句口号，而将很快成为现实。所有人的创造力将被很大程度地“拉平”，从而将这场“创造力竞赛”无效化。面对人工智能展现出的惊人能力，“简单的创造力”或许不再适合作为艺术价值评判的标准。

3.从“制作的艺术家”到“提问的艺术家”

让我们再回到摄像机的例子。当摄影术普及之后，所有人都拥有了曾经需要花费大量时间训练的写实能力（这曾经是艺术价值的重要评判标准）。但是今天，我们仍然能鲜明地比较摄影家和业余摄影爱好者作品的好坏，这说明我们虽然可以借助一个外在技术工具省去“制作”的过程（曝光等动作都由机器自动完成），但对结果的“选择”和“把控”仍然能决定作品价值的高下（从无数张底片中筛选作品）。

同样的，当我们借助人工智能进行艺术创作时，“按下快门”的动作变成了“输入prompt（提示词）”，“选择底片”的动作变成了“优化、迭代prompt”与“选择并输出结果”，这使得AIGC时代的艺术变成了一种“提问”与“作选择”的技术。

在近期互联网的讨论中，我们能看见有很多学者、评论家对AIGC的作品表示厌恶。这恰恰说明“提问”与“作选择”与摄影一样是一个存在高下之分的技术。那些被认为是千篇一律、缺乏灵魂的作品，恰恰是一种庸俗的、业余的AIGC作品，不能因为这些作品而令我们一叶障目、放弃对AIGC潜力的挖掘。

AIGC的潛力无疑是不可估量的：AIGC的“基座”是一个个由海量数据训练而成的大模型，这之中有语言模型、图像生成模型、音频生成模型、多模态模型等等。这些大模型中蕴藏着无数“可能结果”等待被人们通过prompt“挖掘”，而所有“可能结果”的本质是那些潜藏在人类现存知识体系中的隐性知识，是大模型中由多模态的海量数据结合后产生“化学反应”而生成的“新物质”。这些“可能结果”恰似量子力学中那只等待被薛定谔观测的猫，处于一种“叠加态”：只有当人类输入prompt，处于叠加态的“可能结果”才会坍缩为一个实相。

依托于今天大模型的数据规模，这些“可能结果”已然达到了无法被人为穷尽的量级，而随着语料规模和模态的不断增加，这份“无穷多”还会继续膨胀，这将给“提问”与“作选择”这两个动作提出更高的要求：“提问”的背后是提问者依托于知识体系所凝结而成的“问题意识”，好的问题才能产出好的答案；“选择”的背后是选择者基于美学理解而形成的审美判断，有质量的选择才能带来有质量的答案。只有当这个人类操作员具备足够的阅历、审美与创新能力时，他才能借助AI产出优质的、具有创新意义的作品。毕竟到头来，对一件作品“是不是创新” “是不是杰作”的判断，很大程度上依赖于这个观测者对历史的理解、对艺术的敏感。在人工智能尚且无法独立判断一件作品的价值的今天，“选择”与“提问”成为了人类的一片自留地和竞技场。

4.“狭义艺术家”与“通用艺术家”

正如麦克卢汉所说：“我们塑造我们的工具，然后我们的工具塑造我们。”人工智能不仅会改变艺术的形态，也会改变艺术家的形态。未来的艺术家会有什么样的变化？人工智能的发展或许能给我们一丝启发。

人工智能领域有“狭义人工智能”（Artificial Narrow Intelligence）与“通用人工智能”（Artificial General Intelligence）的区分。AlphaGo属于典型的“狭义人工智能”：它可以在围棋领域极大地超越人类，但这也是它唯一的能力。而今天的ChatGPT無疑更接近“通用人工智能”：它虽然无法在每一项任务中都超越人类，但具备良好的任务泛化能力，具备一定的“常识”，从而在无数任务中都能达到人类的及格水平。

通过与人工智能协同工作，未来的艺术家或将呈现出两种不同的趋势：

一部分艺术家将成为“狭义艺术家”，正如“狭义人工智能”一般，他将深入钻研一个单一的艺术板块。例如，一位通过AIGC赋能的画家可以继续开拓架上绘画领域的未知之地，创造出人类至今所未见、人工智能也难以生成的新的视觉经验。

而另一部分艺术家将成为“通用艺术家”，正如“通用人工智能”一般，他可以将视觉、空间、音乐、戏剧等所有艺术形式融会贯通，自如地在创作中引入机械设计、化学、生物学等跨学科知识，从而以一己之力完成在今天需要一整个跨学科团队才能完成的艺术创作项目。这无疑是AIGC给艺术创作带来的一个令人兴奋的可能性：它将极大地降低人力成本、时间成本与信息成本，从而释放出更多艺术可能性。

无论是“狭义艺术家”还是“通用艺术家”，他们的历史使命都是在一个新的时代里使用新的工具创造出新的艺术形式。这种“创新”可能是某一个细分领域，如艺术风格、艺术手法的创新；也可能是一种整体的范式创新，如以人工智能作为创作主体的艺术形式。

三、在AIGC时代，探索人与AI

共生的可能

在这个人类向数字化、虚拟化加速迈进的时代里，我们不禁思考一个问题：今天艺术家们苦苦训练的“手上功夫”还有价值吗？

我认为，这些“手上功夫”依然有价值。艺术家的“手上功夫”实际上是一套复杂的系统，它包括用大脑构思、用眼睛观看、用手执笔或刀等一系列器官的感知和肢体的动作。人类创作与人工智能创作最大的不同，在于人类需要通过肉身和媒介产生一种实在的联系，而AIGC只是虚拟的数字计算。人的一切情感和思考都出自这具身体，也正因此，面对作为虚拟数字造物的AI，唯有肉身是我们最后的壁垒与武器。

借助人工智能创作艺术有一定的合理性和价值所在，但这并不意味着“制作”的价值可以被抛弃。“制作”这一行为的肉身性使得它带有永恒的价值。

在可见的未来，我们或许能看到无数“人机协同”的、“赛博格”式的艺术家，与AI一同创作的同时，仍然用一种复古的、传统的“手上功夫”来延续人类艺术的“制作”传统。“制作”在这里几乎成为了一种仪式，让肉身的人类得以在面对数字的人工智能时，指认自身的独特价值。

技术有其自身的发展逻辑，不会因为个人的意志而改变。因此，面对AIGC的洪流，我们应与其正面交锋，并在积极使用的同时，探索人与人工智能和谐共生的可能性。

注释：

[1]AIGC即AI Generated Content，指利用人工智能技术生成的内容，AI绘画、AI写作等都属于AIGC.

[2]游戏陀螺.AI群星闪耀时.（2023-3-27）[2023-4-26]，微信公众号游戏陀螺.

[3]新浪科技.柯洁完败后落泪：AlphaGo太完美我看不到希望.（2017-5-27）[2023-4-26]，新浪体育.

[4]游戏陀螺.AI群星闪耀时.（2023-3-27）[2023-4-26]，微信公众号游戏陀螺.

[5]孙恩扬.泼墨画研究[D].中国艺术研究院，2010.

[6]孙恩扬.泼墨画研究[D].中国艺术研究院，2010.

[7]服务器艺术.讲座文稿|ChatGPT是否代表着机器智能发展的拐点？（2023-3-10）[2023-4-26]，微信公众号服务器艺术.