生成式AI：一场创造力革命

作为一名重度科幻迷，年幼的我在父亲所在的科研机构的图书馆里接触到了凡尔纳、阿西莫夫、克拉克等大师的作品。上小学时我开始动笔书写属于我自己的科幻世界，1997年我在杂志上发表了第一篇小说。弹指一挥间，许多当年小说中的未来想象已然变成现实：无人车、智能手机、机器人管家、近地轨道旅行……但我万万没想到，自己会尝试与人工智能合作进行写作实验。

这场实验贯穿了2017年Transformer模型架构诞生到2022年ChatGPT时刻。这是偶然，也是必然。我目睹了一个不同于人类智能形态的“他者”，如同婴儿呢喃着支离破碎的句子，呱呱坠地，又如同哪吒般迎风生长，在数年时间内快速迭代进化，成为能够帮助我打破人类思维惯性，为叙事传统注入新鲜活力的“创作助手”。

我将这几年的人机共创之旅，凝聚在《AI未来进行式》（与李开复博士合著）、《人生算法》等科幻故事当中，它们见证了我与人工智能“双向奔赴”的过程，也让我对“灵感”有了全新的理解。在AI的参与下，灵感不再只是人类头脑中偶然闪现的火花，而成为一种可控、可拓展的创意资源。通过调校数据和算法，我们能指引AI朝特定的方向进行创作，同样，AI也在悄悄改变着人类的审美趣味。在这种人机交互中，彼此的边界变得模糊，主体性不再局限于单一的个体，而是在动态的协作中被重新定义。

人工智能真的能拓宽人类的创造力边界吗？我想答案是肯定的。然而作为人类创作者，需要重新思考、评估的问题清单才刚刚展开……

生成式AI"如何挑战

创作的主体性

在生成式AI迅速崛起的今天，创作的主体性面临着全新的哲学挑战。在传统创作观念中，主体性被认为是独立的意识和情感的集合，人类以其独特的个体经验为基础，创造出具备深刻意义的作品。然而，生成式AI的出现模糊了这一定义。它们不仅能够模拟语言、图像甚至音乐风格，还能自主组合元素，生成某种程度上的原创内容。那么，当创作摆脱人类主观性的束缚，进入算法和数据驱动的领域时，主体性是否仍然是我们定义创作的标准？

这一问题引发了哲学、社会学和艺术的多层次讨论。在哲学层面，后现代思潮早已对“作者已死”这一命题进行过探讨。法国思想家罗兰·巴特在《作者之死》中提出，“作者”实际上是近代欧洲个人主义的产物，文本的意义并非由作者主导，而是在读者阅读和解读的过程中生成。在当下AI创作的语境中，这一论断有了新的延伸空间：当人工智能能够根据海量数据“阅读”和“书写”时，人类创作者的主导地位是否就此动摇？

德国哲学家瓦尔特·本雅明在《机械复制时代的艺术作品》中对“灵韵”这一概念进行了阐释。本雅明认为，艺术作品的核心价值在于其是独一无二的存在，而这种存在依赖于创作者主体性的投射。但在机械复制时代，艺术品的“灵韵”逐渐消退，其价值更多体现在社会属性上。AI生成技术无疑加快了这一趋势。当创作可以批量化生产，当同一个模型可以复制无数种风格，艺术还能否维系其神圣的光环？

在社会学层面，技术与创意产业的结合早已是大势所趋。数字化生产让音乐、影视等文化形态发生了深刻变革，而AI技术则进一步升级了这一“去中心化”进程。2015年，谷歌推出的DeepDream让机器“梦境”艺术成为全球热点。2018年，法国艺术团体Obvious使用AI创作的肖像画作在佳士得拍卖行拍出43.25万美元高价。近几年，Midjourney等文本到图像模型的火爆，更是让“提示工程师”成为新的创意职业。在这个意义上，艺术创作的主体性边界正变得前所未有的模糊和延展。

在艺术层面，AI艺术的发展引发了诸多争议。“预测绘画的未来是愚蠢的”，因为绘画永远需要人类的主观视角。概念艺术家崔岫闻认为，打着AI旗号的商业化制作严重削弱了艺术的批判性。这些质疑的背后，是对人类创作主体性的坚守：无论技术如何进步，创作仍需要人的情感、人的判断、人的参与。

在我看来，生成式AI带来的“作者之死”更像是一次创作实践的拓展，而非对人类创作主体性的终结宣判。在人机协作的过程中，技术成为创意的“催化剂”，而非取代创作者。就如同摄影并未消灭绘画，生成式AI也无法彻底替代人类艺术家。相反，它为我们探索全新的美学疆域提供了契机。在这个意义上，与其纠结于“谁是作者”，不如思考人与机器如何建立更有生产力的合作关系。正如我在《AI未来进行式》中所言：“未来是人机共生的时代。”在这样一个时代，也许我们需要的正是一种新的主体间性，在人机互动中重新定义创造的意义。

生成式"AI"如何打破

媒介边界

生成式AI挑战了传统意义上的创作主体性，引发了关于“作者之死”和艺术品“灵韵”消退的讨论。这也为重新定义人机协作中的创造性提供了契机。在接受主体间性的同时，人类创作者还需思考如何借助AI打破媒介边界。

2022年，我在洛杉矶亲历了美国演员工会抗议流媒体平台及片厂使用AI的大罢工。然而风潮过后，影视创作中使用AI来辅助编剧已经成为大势所趋。将未定场景扩展为完整剧本大纲，不仅缩短了剧本创作周期，还让创意团队能够将更多精力专注于场景打磨和叙事深度。甚至连《阿凡达》的导演詹姆斯·卡梅隆也加入了某家AI创业公司的董事会，野心勃勃地打造更专业可用的文生视频大模型。

同时，GPT系列模型，尤其是最新的GPT-4.5，正在以其卓越的语言生成能力颠覆文学生产领域。它能够基于简单的提示，生成逻辑严谨且细腻的故事情节，甚至可以模仿经典作家的文风。2024年，日本芥川奖获得者九段理江承认在《东京都同情塔》中有5%的内容来自AI，引发了关于文学原创性的新一轮讨论。

在视觉艺术领域，AI正以多模态互动重塑创作的边界。从最早的DeepDream到当下大热的DALL-E、Midjourney、Stable"Diffusion等，AI艺术生成工具经历了从技术验证到产业化应用的飞跃。这些工具利用对抗生成网络、扩散模型等算法，将海量图像数据“学习”成可控的美学风格，再根据文本提示实现“按需生成”。譬如，英伟达的GauGAN模型能根据简单的语义标签，自动合成逼真的景观画作。在游戏设计中，Midjourney也被广泛用于快速迭代原画设定。开发者仅需输入“赛博朋克+东京”等关键词，便可实时预览多种视觉方案，极大提升了概念设计效率。

而我自己也使用AI生成了《赢家圣地》与《我们能否改变潮水的方向》两本书的封面。无论从风格的多变与可控性、成本及设计周期上都超越当前人类设计师的平均水平。

音乐与声音艺术同样受到AI技术的深刻影响。从Google"Magenta到OpenAI"Jukebox，从AIVA到Suno，一系列AI音乐生成平台为用户提供了自动作曲、编曲、混音等服务。AI音乐还为数字媒体创作带来了新的可能性。例如，游戏《无人深空》利用程序化音乐算法，根据玩家在不同星球上的探索体验，实时生成背景音乐，营造出身临其境的沉浸感。

除了对单一艺术形式的变革，人工智能在跨媒介创作中也发挥了独特价值。2018年，德国艺术家马里奥·克林格曼创作了名为《路人记忆一号》的艺术装置，利用生成对抗网络实时生成人像，并将其投射在两个老式电视机屏幕上。它不仅融合了绘画、影像、互动等多种形式，更成为探讨记忆、数据与身份认同的隐喻载体。同样致力于多模态实验的还有谷歌艺术与文化实验室，他们通过PoemPortraits项目邀请用户贡献词句，再利用AI算法生成独特的肖像诗歌，通过诗意的人机共创，唤起人们对自我与他者的思考。

然而，AI在艺术创作中的广泛应用也引发了诸多争议，其中最突出的就是版权与伦理问题。由于AI生成图像大多依赖网络数据，其生成结果难免会与原始素材相似，进而引发侵权风险。Midjourney、Stable"Diffusion就曾被指控，未经许可，非法使用他人作品进行算法训练。

这些事件凸显了AI时代创作权归属的复杂性。同时，由于缺乏足够的人为干预，AI技术还可能放大社会偏见，产生种族歧视、性别刻板印象等问题。对此，业界已开始探索建立AI生成内容的版权保护机制及伦理审核标准，以期在技术进步和社会规范间达成平衡。

生成式"AI"如何颠覆

艺术传统

生成式AI的出现使“风格”这一艺术特性从人类经验的产物扩展到了算法的产物。然而，这也带来了一个有趣的悖论：生成式AI是否拥有真正属于它的风格？

风格的形成通常被视为创作者长期积累、情感体验和文化背景的结果，它既是一种个性化的表达，也是艺术创作的身份象征。在文学领域，海明威的“冰山理论”、普鲁斯特的“非自愿记忆”、马尔克斯的“魔幻现实主义”无不凝结着作家独特的人生阅历与审美理想。在绘画领域，从印象派的色彩革命到抽象表现主义的狂放笔触，风格是区分艺术流派的关键标识。然而，AI艺术风格的形成则基于数据驱动和算法优化。通过训练海量的艺术作品，AI可以生成混合了多种风格特征的新型作品，例如，Midjourney可以轻松融合印象派的色彩和未来主义的构图。然而，这种“风格”并非源于个体的情感经历，而是模式识别和重组的结果。

从艺术哲学角度看，这种机器生成的风格是否具备真正的“原创性”。对此，行业内尚未形成一致结论。支持者认为，即使AI生成作品借鉴了大量前人经验，其创造过程与人类也并无二致。就像画家需要广泛临摹名作，作曲家需要不断借鉴前辈，AI同样需要在已有风格的基础上实现突破。况且，生成式AI本身就蕴含了工程师的创造力，从算法架构到损失函数设计，无不体现了人类的主观意识。反对者则强调，真正的艺术创作必须源于主体的能动性，人工智能即便能生成类似人类的作品，其创作动机也是受限的、被动的。美国艺术评论家杰里·萨尔茨就曾撰文反对将AI艺术纳入现有艺术评判体系，认为“它们只是被输入内容决定的数学方程式的投射”。

或许，判断AI风格“原创性”的关键不在于结果，而在于过程。事实上，人工智能恰恰为我们理解创造的本质提供了一个新的参照。当我们试图界定AI生成作品的艺术地位时，本质上也是在反思人类创造行为的逻辑起点。在传统意义上，我们将灵感置于创作的核心，视其为艺术的生命之源。但在人工智能的语境下，“灵感”这个概念正经历解构和重构。通过分析海量数据，AI能够发现人类尚未觉察的创作规律，并将其应用于生成过程。在某种意义上，它们比人类拥有更高维度的“灵感”来源。同时，AI艺术的价值也体现在其释放了更多人的创造潜能。有了人工智能工具的辅助，普通用户也能够参与到艺术创作中表达自我。从这个角度看，或许机器风格艺术的意义不仅在于对人类审美的模仿，更在于为大众创造开辟了新的想象空间。

这种人机协同的创作模式也引发了知识产权方面的新议题。按照现有的著作权法，生成式AI尚不具备“作者”的法律地位。那么，当一部作品由人类和AI共同完成时，版权归属将如何界定？对此，法律界已开始探索制定AI生成作品的权益保障机制。一种观点认为，人工智能的生成过程涉及众多环节，每一环节都凝结了人的智力贡献，因此，AI生成作品的版权应由提供算法、数据、算力的多方共享。这种“共创共享”的新模式，将知识产权的概念进一步延伸到了知识平权。

纵观历史，每一次科技革新都会引发艺术形态的变迁。印刷术的发明推动了文学的繁荣，摄影机的出现重塑了绘画的语言，电影和录音的诞生催生了全新的叙事方式。在这个意义上，人工智能带来的机器风格绝非偶然，它昭示了人工智能时代艺术生产的必然趋势。面对这一趋势，我们需要用开放的心态去拥抱未知，去探索人机协作的更多可能。同时，我们也要保持警惕和反思。唯有坚守艺术初心，积极应变、创新图强，方能无愧于这个“风格”纷呈的时代。

替代还是加持：人机

共创的未来

在我看来，生成式AI的本质不仅在于帮助人类完成更多创作任务，更在于它如何挑战并拓宽人类的灵感边界。AI并非简单地重复人类经验，而是以其独特的计算逻辑和数据视角，揭示人类未曾意识到的可能性。

一个令人印象深刻的例子是AlphaGo。这个专注于围棋的AI系统，在2016年击败围棋世界冠军李世石后，引发了人们对人工智能的广泛关注。但更令围棋界震惊的，是AlphaGo在比赛中展现出的非凡“创造力”。它下出了许多人类难以想象的妙着儿，甚至创造出全新的布局，这种非同寻常的棋风被称为“AlphaGo风格”。这表明，AI不仅能理解规则，更能在规则之外另辟蹊径、发现新的可能性。这种跨越性的洞察力，正是人类灵感的高光时刻。

在文学创作中，AI同样展现出了“异想天开”的能力。自然语言处理技术的进步，让机器能够自动生成连贯、富有想象力的叙事文本。GPT-3等大型语言模型，更是掌握了模仿不同作家创作风格的能力。2020年，旧金山一家名为Nested的创业公司尝试用GPT-3"API生成儿童睡前故事。人们只需输入简单的故事梗概，如“月亮上的兔子”，就能生成一个完整的童话故事，情节生动有趣，行文流畅自然。更令人惊喜的是，这些故事往往包含了出人意料的创意元素，比如“会变色的胡萝卜”“会唱歌的云朵”等，这些脑洞大开的想象，反倒更接近孩子们天马行空的思维方式。

当然，AI对人类创造力的“加持”效应，并非只体现在更多选择上，更关键的是其对创作方法和思路的变革。在人工智能时代，“跨界”和“融合”成为创新的重要路径。得益于机器学习技术，今天的AI已经能够将不同领域的知识和规则“连接”起来，实现跨学科的创意迁移。比如，音乐人工智能AIVA就尝试将绘画的风格迁移到音乐创作中。通过分析梵高、莫奈等画家的代表作，AIVA总结出了画作的色彩、线条、构图等特征，再将其映射为音乐元素，生成一系列独特的“印象派音乐”。这种跨媒介的创意实践，为人类开拓了更广阔的想象空间。

除了创意思路的革新，人工智能还为人类创造插上“效率”的翅膀。在人机协同的语境下，AI可以自动完成许多繁复的创作任务，如数据收集、图像渲染、版式排列等，从而让创作者能够将更多时间专注于核心创意的构思和决策。这种“人机分工”的创作模式，正在被越来越多的内容工作者所接受。事实上，从新闻写作到广告文案，从游戏关卡设计到短视频剪辑，AI辅助内容创作已成为内容产业的新常态。

在许多人看来，人工智能的崛起预示着又一轮“机器换人”的到来。但在创意产业，AI更像是人类的“超级助手”，它在解放创作生产力的同时，也在升级创作者的想象力。这种人机协同的创新图景，绝非零和博弈，而是一种共生共荣的新生态。正如《纽约时报》科技记者凯文·鲁斯所言：“人工智能的终极目标不是取代人类的创造力，而是增强人类的创造力。”在这个意义上，生成式AI带来的是一次前所未有的创造力革命，它正在将人类的灵感边界，从“显意识”拓展到“潜意识”，从“单一模态”拓展到“多模态”，从“个体智能”拓展到“群体智能”。

当然，这场革命的胜利成果尚待检验。在人工智能的发展进程中，技术的进步往往快于社会的接纳。对许多人而言，AI仍是一个充满不确定性的未知领域，机器创造力也还面临诸多质疑：它是否会压缩人类的创作空间？是否会加剧艺术的同质化？又是否会引发更多的伦理问题？对这些问题，我们尚无法给出一个完美的答案。

正如美国著名科幻作家威廉·吉布森所言：“未来已来，只是分配不均。”放眼AI技术发展的种种趋势，我们似乎已经听到了未来的脚步声。在这个“万物智联”的时代，人类的创造力正站在新的风口上。“机器之眼”正在为我们揭示新的创作图景，而人的智慧则将决定这个图景的深度和广度。技术与人文，算法与情感，经验与实验，传统与未来，一切矛盾都将在这个图景中得到辩证统一。

责任编辑"""袁"""媛