张旖文武金勇｜人工智能艺术的现实、前景与美学思考

Original 《美术》美术杂志社

2024-09-04

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当代美术

Contemporary Art

人工智能艺术的现实、前景与美学思考

西那瓦国际大学艺术学院博士｜张旖文

华北水利水电大学艺术学院院长、教授｜武金勇

摘要：自20世纪50年代人工智能诞生以来，其在艺术领域迅猛发展，至今取得令人瞩目的成就。人工智能在美学领域中的数据分析和艺术创作效率上有很强的竞争力，但其对情感和文化理解的局限性也不容忽视。人工智能艺术作品的涌现正在改变艺术市场的格局和未来艺术行业的结构，同时也挑战着人们对艺术价值的传统认知。随着人工智能与艺术的结合日益紧密，寻求技术创新与伦理规范之间的平衡变得至关重要，以确保人工智能能为社会与自然带来积极影响。

关键词：人工智能艺术；计算美学；审美判断；人文主义

自20世纪50年代人工智能（以下称AI）诞生以来，艺术家和研究人员就开始利用AI来创作艺术作品。20世纪60年代末，哈罗德·科恩（Harold Cohen）开发了名为AARON的绘画程序，能够自主创作复杂的绘画作品（图1）。进入21世纪后，生成对抗网络的引入为AI艺术创作带来了革命性突破。近两年来，大型自然语言模型ChatGPT的文字与图像生成功能以令人惊叹的进阶速度持续刷新人类对AI艺术的认知，AI“入侵”艺术与美学领域成为不得不面对的事实。AI与美学的关系复杂而多元，一方面，有学者认为AI可以助力美学创新，模拟审美过程，拓展艺术边界；另一方面，也有人坚持美学是人类的专属，AI无法理解艺术的真谛。

图1 哈罗德·科恩《带装饰板的亚伦布面油画》

AI绘画 1992年

一

艺术品位是一个复杂且多层次的概念，它涉及个人对艺术作品的理解、欣赏和评判。艺术哲学自19世纪成为独立学科以来，关于艺术本体论问题一直存在争议。过去几千年里，艺术审美一直被认为是人类独特的能力，受到情绪、感情、文化、教育、社会背景等多种因素的影响。尽管古希腊的哲学家柏拉图在《大希庇阿斯篇》中就讨论过美，尝试区分了“美的事物”和“美本身”，然而最终却没有给出令人满意的答案，便以“美是难的”结束了对话。千百年来，有关什么是“艺术”或“美”的问题一直未有定论，未形成一个能被广为接受的、普遍有效的定义。

人类对艺术品位的理解可以追溯到古希腊时期，那时柏拉图和亚里士多德等哲学家已对艺术进行深入的探讨。古希腊哲学家认为艺术品位是通过教育和训练培养出来的，柏拉图在《理想国》中探讨了艺术只是对现实的模仿，远离了真理，并主张艺术应该服务于道德和教育。而亚里士多德则在《诗学》中强调艺术的教育功能和情感表达，认为艺术能够净化观众的心灵。中世纪时期，艺术主要服务于宗教，审美标准也以宗教教义为中心。艺术作品大多以圣经故事和宗教人物为题材，强调神圣性和崇高感。随着文艺复兴的到来，艺术品位又随之发生了重要转变。在文艺复兴时期，人文主义思想的兴起强调了人的理性与感性，推动了艺术从以宗教为中心的题材向展现人类情感和对自然真实性的追求转变。艺术家通过深入解剖学研究和掌握透视法等先进技巧，显著提升了他们作品的真实感和表现力；同时，艺术品位被进一步细化为对比例、和谐、对称等形式美学的感知。18世纪，康德的美学理论是西方美学史上的一个重要里程碑，康德认为，审美判断不是基于对象的客观属性，而是基于主体的情感和主观体验。他指出，美是一种不依赖于概念而被当作一种必然愉快的对象。这一观念至今影响着艺术界关于美学理论的探讨。当代审美理论在多元化和跨学科的背景下进一步发展，现当代美学关注的不仅是艺术品本身，还涉及创作过程、技术手段、观众的互动和体验等。尼古拉斯·布瑞奥（Nicolas Bourriaud）提出的“关系美学”认为，艺术的价值在于其创造的人际关系和社会互动，这种理论强调观众在艺术体验中的主动性和创造性，进一步论证了审美是一种高度个性化和主观化的活动。

20世纪以来，心理学、社会学、神经科学和计算科学等学科的进步为美学研究带来了新的视角，神经美学和计算美学成为其中两个重要的研究分支。神经美学专注于研究审美过程中的感知和认知机制，探索人们如何体验和理解美。而计算美学专注于对审美对象进行量化分析，它运用统计物理学、网络科学的最新进展以及大数据技术来探究和揭示触发人类审美愉悦感的关键因素。计算美学对人类的美学感知提出了符号化的描述，能够帮助计算机从艺术作品中学习美学风格和情感，有助于获得更加人性化的人机交互体验。通过这些跨学科的方法，可以更深入地理解美的本质，以及了解它是如何在人类大脑中被感知和评价的。这些研究不仅丰富了美学知识体系，为艺术创作和设计提供了科学依据，提高探索美和创造美的效率，也为AI在机器审美方面带来了丰富的理论基础。

二

AI在艺术审美评判中的应用主要依赖于数据驱动的方法。AI通过先进的算法和大数据，分析大量艺术作品的数据，包括图像、颜色、构图、风格等，来模拟人类对艺术的理解和评判，在某种意义上，AI能够提供更客观、更高效的评判结果。

在艺术评判的实际应用中，AI已经证明了其显著的优势。AI通过分析庞大的艺术品拍卖数据集，能够预测艺术品的市场价值，这种基于大数据的方法不仅增强了评估的精确性，也为艺术品交易提供了可靠的科学依据。在艺术鉴定方面，AI通过细致扫描画作的笔触和颜料成分，识别特定艺术家的风格特征，从而对艺术品的细节进行精确分析，助力鉴定其真伪。此外，AI在分析市场数据方面的能力，为艺术家和艺术机构提供了捕捉市场趋势的洞察力，帮助他们优化创作和营销策略。AI还能预测消费者的偏好，为艺术创作提供指导，进而提升艺术品的市场竞争力。这种对数据的深度分析使得艺术家能够更精确地满足市场的需求，增强了艺术作品的商业潜力和对受众的吸引力。

早期的AI系统在情感识别和反应机制方面存在明显不足，这限制了AI与人类进行深层次交流的能力。然而，随着情感人工智能领域的快速发展，这些系统现在能够更准确地识别和解释人类的情感状态，并通过适当的反应来增强交互体验。情感人工智能集成了高级的算法和模型，能够分析语音、面部表情、身体语言和生理信号等多模态输入，从而实现对人类情感的更深层次理解。这种进步不仅提高了人机交互的自然性，还为创造更具吸引力和个性化的用户体验铺平了道路。情感人工智能的应用范围正在不断扩大，从客户服务到健康监测，再到教育和娱乐等多个领域，都显示出其巨大的潜力和价值。麻省理工学院斯隆管理学院艾瑞克（Erik Brynjolfsson）认为：“机器非常擅长分析大量数据。他们可以倾听声音的变化，并开始识别这些变化何时与压力或愤怒有关。机器可以分析图像，并捕捉到人类面部微表情的微妙之处，这些细微之处可能发生得太快，以至于人类无法识别。”

AI通过深度学习和神经网络等技术，不仅能够学习和模仿历史上各种艺术流派的风格，还能够结合现代技术进行创新，形成其特有的艺术新风格。近年来，AI与人类艺术家的合作，已经产生了许多令人瞩目的艺术作品。一个典型的案例是《下一个伦勃朗》（The Next Rembrandt）项目，这是由微软、荷兰银行和荷兰国家博物馆共同发起的一个项目，旨在利用AI技术重现荷兰大师伦勃朗的画作风格。项目团队首先扫描并分析了伦勃朗现存的346幅作品，提取出这些画作的风格、用色、笔触和布局特征。通过使用深度学习和大数据技术，研究团队开发了一种机器学习算法，可以根据这些特征生成新的伦勃朗风格的画作。这幅画被命名为《下一个伦勃朗》（图2），它巧妙地将伦勃朗的经典艺术风格与现代技术革新的成果融为一体，呈现出一幅艺术佳作，整个过程展示了AI如何通过学习和模仿经典艺术家的作品，创造出具有高度艺术价值的全新作品。该项目不仅证明了AI在美术创作中的潜力，也为传统艺术的数字化保存和再创作提供了新的方法。

图2 阿姆斯特丹广告公司《下一个伦勃朗》

AI绘画 2016年

观察AI在艺术创作领域的应用可以发现，AI美学不仅限于对艺术的宏观理解或指导，它还深入技术层面，包括程序的具体设计、智能体的技术细节等，揭示了AI美学在理论和实践两方面的价值；同时，AI在常识推理、混沌逻辑和不确定性逻辑方面的研究，可能使其更准确地模拟人类的日常交流和艺术表达，为AI美学研究带来新的视角和可能性。例如，在艺术教育领域，人工智能提供技术支持和数据分析，而人类教师则专注于培养学生的艺术感受和创造力，两者相辅相成，共同提升艺术教育的效果和影响。

AI虽然在技术层面可以生成高质量的艺术作品，但在情感深度和文化内涵上，往往难以与人类相媲美。AI在生成新颖独特的作品时，主要依赖于已有数据的组合和变异，缺乏真正的创意和独立思考，这种局限性也引发了关于AI是否能真正理解和创造艺术的争议。马塞尔·杜尚的《泉》是1917年展出的一件陶瓷小便池，他为其签名“R. Mutt 1917”，并作为艺术品展出，这件作品引发了争议并彻底改变了当代艺术的方向。人类艺术评判者能够理解并欣赏作品背后的反叛精神和时代意义，但AI能否理解这件作品的真正价值呢？AI可能会因为《泉》在形式美学上的简单而低估其艺术价值，忽视其在艺术史上的重大意义。《科学美国人》（Scientific American）杂志介绍了一种经过训练的AI，它通过监测听众的生理反应来预测未来会流行的歌曲，或许它预测的歌曲会是热门曲目，但“热门”并不等同于“好”，且它不是在评判音乐艺术本身，只是在评判人类听众的反应方式，并不能够捕捉到音乐的深层次艺术价值和创新性。艺术的审美价值不应该仅仅由市场接受度来衡量，应该更加注重作品的独特性、创造性和情感深度。

在艺术创作领域，AI的创新能力也有待观望。Facebook与美国大学合作开发的绘画程序CAN，它能够创造出具有新风格的艺术作品，并且这些作品的真伪足以在图灵测试中欺骗艺术爱好者。然而，这种创新实际上是在一定限度内对现有艺术规则的挑战和偏离，旨在最大化与既定风格的不同，同时最小化与艺术范畴的偏离。在这个过程中，它难以复制人类艺术创作中的非理性元素，如直觉和灵感。此外，尽管CAN能够创作出引人入胜的作品，但最终对这些作品的风格鉴赏和艺术价值的评判，仍然需要美学家和艺术家的专业意见。因此，AI现阶段的审美和艺术创造能力还是依赖人类社会既有的资料与数据进行深度学习与算法生成，不属于完全意义上的自主创新。

当前阶段，AI在艺术评判领域的应用彰显了其强大的技术力量，并展现了广阔的应用潜力。尽管AI在情感和文化理解方面仍有待提升，但通过不断的技术创新和人机协作，将助力推动艺术创作和审美的不断进步和发展。

三

AI在艺术创作领域的崛起带来了技术与美学融合的新景象。AI展现出的能力不仅限于绘制画作和谱写音乐，还能够创作出诗歌和小说，这些作品在艺术市场上取得了显著的成就。然而，在这些成就的背后，一系列的问题也随之产生，引发各界对AI美学的探讨。

艺术创作历来被认为是人类独有的领域，它强调创作者情感、意图和个人风格的表达。然而，AI作为创作主体，其身份认同和作品的真实性引发了广泛争议。AI的创作是否能够算作真正的创造性行为成为一个重要问题。AI依赖算法和数据训练生成作品，这一过程遵循既定规则和模式，缺少了人类艺术创作中的直觉和灵感，那些在瞬间迸发、引领作品走向未知领域的创造性火花。因此，AI的艺术创作往往显得机械、缺乏生气，这种机械性的创作方式导致一些人对AI艺术作品的原创性和独特性持有怀疑态度。此外，传统艺术作品的价值不仅在于其形式美学，还在于创作者的个人经历和情感表达，以及艺术家与作品之间的情感联系，这使得AI艺术作品在艺术性和美感上可能存在难以弥补的缺陷。华东师范大学王长波表示，AI目前还难以达到人类艺术家的情感和审美水平，AI生成的作品虽然在形式上可以媲美人类创作，但在情感和内涵上仍缺乏深度。

AI艺术对社会层面产生广泛影响。在艺术市场领域，AI艺术作品的涌现对传统艺术品的价值体系构成挑战。在拍卖市场上，AI生成的艺术品不断刷新成交纪录，这不仅促使人们重新审视艺术品价值的评估标准，也对传统艺术市场造成冲击。AI作品的高价可能会扭曲市场行情，而其大量出现亦可能导致市场饱和，进而影响到艺术家尤其是新兴艺术家的生存空间；在就业层面上，AI在艺术行业的应用对就业结构产生了显著影响。2022年8月，美国科罗拉多州艺术博览会的艺术比赛评出了本届艺术展赛的第一名——画作《太空歌剧院》，然而令人意外的是，这幅作品竟然是由AI软件Midjourney创作的。此消息一出，不少画手直呼绝望。AI能够自动生成高质量的艺术作品，这降低了创作成本和所需时间，对艺术家特别是初级创作者构成了潜在威胁。然而，同时AI也为艺术行业开辟了新的职业路径，比如AI艺术师、数据分析师和AI技术支持等职位。因此，AI对就业市场的影响具有两面性，它既带来了挑战，也孕育了新的机遇；在文化价值层面上，AI艺术的崛起引领了对艺术本质与价值的重新审视。传统艺术着重于传达人类的情感和思想，而AI艺术的创作则依赖于技术手段，这种根本的转变可能导致公众对艺术作品的形式和技术创新给予更多关注；相对地，可能会减少对作品背后所承载的情感、故事和创作过程的重视。这种偏重技术的角度，虽然丰富了艺术的表现形式，但也引发了关于艺术内在价值和创作真谛的深入讨论。

AI作为艺术创作的参与者，其生成的作品可能与人类艺术家的思维模式有所差异，有时甚至会产生一些风格怪异或令人不安的画作。随着AI在艺术创作中的广泛应用，它对人的审美观念的影响不容忽视，因此对AI的引导和约束显得尤为重要。工具本身并无善恶之分，关键在于使用工具的人。图灵奖得主、中国科学院院士姚期智强调，超级AI应当是利他、谦卑、尽心的。设计一个可控的超级AI，确保其为人类带来积极影响，是一个亟待解决的重要课题。

虽然AI的介入可以为艺术创作带来更多元化的审美和创作方式，但在任何时候，创作者都应该坚持数据的真实性和算法的善意性，避免被算法所左右。创作者需要在冰冷的算法背后注入人文关怀，以确保AI在艺术创作中的积极作用。随着AI技术的不断发展，如何在技术进步与伦理规范之间找到平衡，还有待技术与时间的打磨。

结语

AI在艺术界的应用拥有广阔的前景，它不仅催生了技术上的革新，同时也触发了对艺术的根本特质与价值的深入探讨。“艺术从诞生时就是技艺不分、密切联系的，随着AI技术的兴起进一步催生了后人类主义美学，这一新兴领域注重分析技术进步对人类关系的影响，并探讨在科技浪潮下人类艺术的深层价值”。随着技术的不断发展和应用的深入，AI与人类艺术的融合将推动艺术创作进入一个全新的时代。尽管技术发展日新月异，AI美学的核心宗旨和关注点将保持恒定，始终围绕人的需求展开，其最终目的在于深化对人类情感与认知的理解，并致力于创造一个更加美好和谐的人类社会。（注释从略详参纸媒）

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