面向未来而创作

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（生成对抗网络技术）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的潜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。