AI時代藝術概念的產生方式及其反思

耿弘明

清華大學教育研究院寫作與溝通教學中心

AI藝術的出現與AI創作論的難產

計算機與藝術的交互只有短短幾十年的時間，卻積累了相當豐厚的史料，演變出無數的藝術范式，誕生了很多交叉論域。當我們聚焦學科話語體系時，可以發現，傳統藝術概念與科技概念的結合是一個顯著的現象?！叭斯ぶ悄芩囆g”（AI Art）、“計算機藝術”（Computer Art）、“生成藝術”（Generative Art）這樣的概念層出不窮，引起了媒體的熱潮和學界的關注。這似乎昭示了傳統美學的話語生產空間的收縮，而對外部學科如計算機科學、傳播學、復雜科學等的概念移植，以及在此基礎上共生的話語空間也在日益擴張。

如果考察自20世紀80年代的概念接受史，便可以發現，在諸多涌入漢語學界的西方思潮中，西方馬克思主義與結構主義語言學最具代表性，前者代表了新概念在學術界之外的生命力，后者則只在內部扮演了重要角色，它們的命運頗有不同。具體到美學、文藝學等學科內部，西方馬克思主義的技術批判傳統中的概念，早已廣泛地流行開來，且在今天仍保持著旺盛的生命力，例如“文化工業”“新感性”等。結構主義敘事學中的具體概念則仍舊只能在學科內部“保值”（這一點如今也有待商榷），在更廣泛的領域里，這些概念沒有出圈的潛力，或許也沒有更大的感染力。

近年來，人工智能算法的發展，人工智能寫詩、作畫、譜曲都不再是什么新鮮事。由此人們很容易認為，AI藝術領域理應誕生一些新理論，從而拓展人們對作品的理解。不過事實上，這一領域誕生的新概念非常少。在文藝理論中，創作論的關注點是作家創作藝術作品的技巧，創作發生的可能，以及創作過程中的體驗等問題。較之作品的爆發式增長，在創作論領域，新概念的誕生呈現出一種“難產”的局面。這種現象主要體現在以下三個方面：

第一，在人文學界，傳統學者大多仍使用傳統概念對此進行思考，最為常見的情形，是用傳統人文主義對AI創作論持批判態度。這種批判可以視為20世紀文論中語言中心主義與舊式人文主義之矛盾的人工智能版本。持人文主義靈性創作論的人認為，作家能夠溝通天人，感應萬物，靈感附體之后，四氣鼓蕩之時，即可下筆成章，倚馬千言。隨著結構主義的興起，以及語言統計學和計算心理學的發展，作家的這種神靈屬性和創作的混沌屬性，慢慢從話語的中心淪為邊緣。不過，這只是在文藝理論學科內部的學理意義上的觀察，也只是曾經的情況，在今天的文藝研究中，基于人文主義與浪漫主義的方法論仍有重要的市場。這個意義上對“AI創作論”的反思，大多用經典的理論去抨擊人工智能創作中的機械論、還原論傾向，毫無疑問，在科技盲目進步、飛速發展的時代，這樣的反思具有重要的理論意義。不過，在具體藝術理論上，這樣的評判往往不會帶來新概念的誕生。

通過對這一領域的觀察，我們體會到，科學概念與藝術的結合不是無條件的。在具體概念的結合中，遇到相對陌生而艱澀的科學術語，一個新的藝術學概念必然不會誕生。這種情況大多發生在具體技術操作概念或數學概念上，例如，馬爾可夫鏈是概率論中一個重要的概念，它表示出長程相關問題與鏈式結構中的推演與預測問題，在自然語言處理和人工智能作曲中都發揮了重要的作用，不過，并沒有誕生馬爾可夫藝術（Markov Art）或馬爾可夫敘事學（Markov Narratology）。這類技術概念在人文世界傳播效力往往很弱，人們似乎也非常自然地忽略掉相關概念的創生能力，并不組合出新的藝術學概念，“分布式共生創造力”算是罕見的創新性概念了。

雖然當下在AI藝術領域沒能出現像現實主義、浪漫主義那樣被廣泛認可，并在創作領域持久發揮影響的理論體系，但某些新概念的生成方式與規律，也展現了未來AI藝術創作論生發的兩種可能方向。

疊加式新概念

計算機與藝術交互帶來的第一種類型的藝術學新概念是疊加式的，例如“計算機藝術”“生成藝術”“算法藝術”（Algorithmic Art）等，本文從構詞法出發，將這些概念稱為“疊加式”的新概念。它們有以下三個顯著特點。

可以通過如下表格對此形成清晰而快速的認知：

新技術詞匯 舊藝術概念 疊加式新概念數碼 繪畫 數碼繪畫賽博 藝術 賽博藝術計算機 藝術 計算機藝術計算機 音樂 計算機音樂算法 藝術 算法藝術人工智能 詩歌 人工智能詩歌

由上表可以看出，新技術詞匯和舊藝術概念的結合產生了一個簡單的概念疊加空間，它們秩序齊整、規規矩矩，嚴格按照“A+B”的方式進行著新話語的生產。一定程度上講，它們指稱出新的領域，但并不產生超出原有范疇的意義，在概念疊加的基礎上，它們只是舊有意義的簡單疊加，“1+1=2”是它們的基本特色。

例如，“演化藝術”（Evolutionary art）就是“人工生命”（Artif iсiаl lifе）與藝術科學概念疊加后增殖的結果。“演化論”本是生物學概念，它關注自然狀態下生物的進化和這種進化呈現出的自然規律，在計算機誕生后，傳統演化論與計算機技術相結合，人們開始用計算機模擬生命的演化，關注在計算機上的虛擬生命體的進化過程及其呈現方式，當這種呈現具有藝術特質時，它便構成了所謂的“演化藝術”。例如“康威生命游戲”（Conway’s Game of Life），它的初始版本并不復雜，假想存在著一個由很多方格構成的基本圖案，方格的基礎色是白色，我們在里邊畫一些黑色方格與其進行區別，呈現出像圍棋一樣錯落有致的效果，假設每個方格代表一個細胞，白與黑分別代表人的“存活”與“死亡”，設置如下規則：周圍有三個存活細胞時，一個細胞就誕生為新的存活細胞；周圍有兩個或三個存活細胞時，它就保持存活，否則就會死去。規則是固定的，在這個過程中，人類也不再參與，仿佛造物主給予世界的“第一因”“第一推動力”，接下來的一切都順其自然，隨著時間的流逝，這些圖案會演化出各式各樣的類型，并呈現出獨到的美學特色。

由于我們時代的文藝領域和科技領域都積累了足夠豐富的語匯，所以完全可以想象到這些概念無限增殖的可能。

第三個特點，可稱其為“家族相似”。這個特征往往導致疊加式概念彼此粘連、呈現出所指域難以界定的狀況，容易讓大眾造成誤解，需要由專門的學者對其進行闡釋和分類后，方能成為較為清晰的概念，“生成藝術”是這類概念中的典型。

通過這種學術化的定義，生成藝術的幾個必要組成部分被更加清晰地表示出來。首先，“生成藝術”的生成源于系統，系統是非人格化的，所以這里，傳統意義上的“作者”被“系統”所取代了。其次，這個系統是自主性的，在一定法則與范圍內，它必須自主運行去生成藝術作品。最后，系統不一定是計算機系統或數字系統，它也可以是大自然的生態系統。以“分形藝術”為例，它是典型的非人工、非數字的自動生成的藝術類型，依賴于生態系統，例如蕨類植物的樹葉或雪花，都是典型的大自然生成的精美的藝術，并且都是一種自我重復的狀態，形成了一種“自相似”“自生成”的效果。以此類推，“演化藝術”“算法藝術”“人工智能藝術”“分形藝術”這些具有“家族相似”特征的概念，通過學術體系“規范化”，依照“自主性強弱”這個標準成為“生成藝術”的子類。

疊加式新概念的爆發式出現源于技術與藝術交匯的領域日益增多，而疊加則是最簡便的命名新領域的方式。在可以預見的未來，它無限增殖的特點必定會更明顯地體現出來。面對這樣的概念，理論界顯得“無能為力”，或者至多只能是“后知后覺”。首先，如上文所言，它誕生于計算機科學領域，因此命名權本就不歸藝術理論家所有，隨著計算機技術日益發展，它與其他學科的交集也勢必更加豐富，具體到藝術領域，新的概念必定層出不窮。其次，這些概念的增殖與傳播，遵循的是互聯網的特性，并不遵守經典藝術概念傳播的規律。經典藝術概念由理論家創造，借由閱讀行為和學術體系被實踐者和消費者所認知，而這些概念則借助互聯網，快速彌漫在人類話語體系內，從某種意義上講，理論界對“生成藝術”這種新詞匯作出的解釋，是因其在構詞上的“家族相似”特征導致被混用后，被大眾倒逼作出的回應。

原創式新概念

在新技術時代，也有傳統藝術家和理論家仍舊采用傳統方法，創制新的理論概念。計算機與藝術交互之后，很多新媒體藝術研究者介入了這一領域，他們并非靠舊有概念疊加，而是基于20世紀結構主義的構詞方法，結合當下的藝術現象，提出了“賽博感知”（Cyberception）、“新自然”（New Nature）等原創式概念。

羅伊 · 阿斯科特（Roy Ascott）是計算機藝術領域生產原創式概念的代表性學者，經由他創造的概念體現了當下計算機藝術領域，傳統學院派學者在理論生產上所面臨的共同問題。這些概念從構詞法上講更貼近于傳統理論家的思考風格，雖然這體現了學者出色的理論學術功底，但在計算機藝術領域，繼承傳統學院派造詞方法生成的詞匯，并沒有如羅蘭 · 巴特（Roland Barthes）、德里達（Jacques Derrida）等人的成果那樣產生廣泛持久的影響，在傳播力與使用率上甚至低于由商業與媒體炮制出的如“賽博朋克”（Cyber Punk）這種不嚴謹的時尚概念。

上述特點主要體現在“賽博感知”與“新自然”兩個概念上。

阿斯科特創造的種種新藝術概念并非簡單的詞語疊加，在構詞法上，它們是技術與傳統美學概念的雜糅拼貼，在阿斯科特之前，就已經有“賽博藝術”“人工生命”等相關概念，阿斯科特則將這些概念補充與拼接，并容納了自我對新技術的體驗，生成新的概念。這種方案頗為類似“法國理論”的概念創造大師的手法，在藝術概念史上，這樣的例子并不少見，例如20世紀法國理論家德里達，他的構詞方法深刻地影響了藝術學的話語體系，他基于自己對世界的獨特理解創造的“延異”（Différance），就是拆分重組了法語中的“差異”（difference）與“延宕”（deferment）。比較起來，“賽博感知”拼接了“cyber”和“perception”，阿斯科特的方法可以說與20世紀結構主義的某些思維方式一脈相承。

可惜的是，這些概念雖然在理論上、表意上具有深度且能夠自洽，但囿于學科歸屬及與實踐脫鉤等原因，只能局限在較為狹窄的傳播范圍內進行傳播。一方面，阿斯科特提出“賽博知覺”概念是基于其對生物學和計算機科學的了解，但這完全是他新造的英語詞匯，在既有的英語世界中并不存在，這種“陌生化”本身就降低了它的傳播效力。而當下的藝術概念生成又恰巧部分地脫離了傳統藝術場域，更傾向于面向商業和大眾，尤其對網絡原創文化進行無限的敞開。這導致概念認可的權利也由學術權威彌散到很多其他組織與個體，在話語權由學者主導轉向商業主導后，計算機藝術領域的概念創造與理論生產很難再回到20世紀初的那種局面。阿斯科特已經是該領域學院派較為出類拔萃的學者，但對比德里達、巴特這些前輩來說，阿斯科特這批學者對藝術領域造成的影響與前輩相比仍然是云泥之別。例如以“賽博朋克”“元宇宙”（Metaverse）這種仰仗資本推動的概念為研究主體，在中國知網上可以搜到不計其數的論文，但賽博感知這個貌似充滿洞察與新意的概念卻仍潛藏在理論的邊緣。另一方面，雖然阿斯科特的思維方式與傳統構主義有著相似之處，能夠和學術界構成直接互動關系，但是阿斯科特的新概念有著鮮明的技術依賴與物質依賴。就像雖然人們能明白，用顯微鏡觀察和用肉眼觀察世界體會到的美感完全不同，但大眾或非計算機專業類學者卻很難有獲得這種經驗的機會。一個科學化的世界里，這些容納了過多技術元素的概念要如何確立合法性，如何在理性層面和學術共同體層面發揮效力，這是阿斯科特們面臨的主要困境，也是一個充滿挑戰的任務。

余論

人類如今面對著一個科技與藝術結合日益緊密的時代，藝術與人的關系發生了奇妙的變異。技術的介入使得藝術突破了時間與空間的藩籬，創作者與接受者彼此越來越近，正如在短視頻領域所上演的一幕那樣，藝術成為人人皆可感知、隨時皆可感知、隨地皆可創作的對象。此外，藝術體驗方式的變化也使得新的藝術場域隨之誕生，VR藝術將傳統視覺藝術、游戲藝術推向新的轉折點，更加沉浸式的體驗也縫合著過去藝術與現實之關系的裂縫。最后，藝術消費被框定在算法的凝視之下，自動推薦與自動匹配已經嵌入我們藝術消費的各個角落，在這背后，則是侵入個體生命的大數據收集與用戶畫像建立，權利、義務、主體性的傳統理解都受到劇烈的沖擊。

在這一背景下，我們都能感到“生成藝術”“賽博感知”“新自然”“共生創造力”這些概念的存在，以及它們的當代活力，因為它們更好地描述了我們的日常生活，貼近我們在技術時代的基本經驗，凝練了我們對技術時代美學現象的觀感。文中提到的幾種技術概念與藝術概念的共生方式，在有的藝術領域內已經迎來概念的爆發。

不過，從學科建設與學術規范的角度講，任何新概念的進場都是需要認證的，也是充滿風險的，有些時髦的概念可能成為風尚，但未必會成為經典，有些新概念貌似具有原創性，但實際上是誤解計算機技術，是憑空捏造的虛擬概念。創作論領域理論概念的誕生與傳播本身就很艱難，就像“內在研究”“符號矩陣”“作者已死”這些說法在20世紀90年代曾遭到過經典人文主義的抨擊或無視那樣，雖然AI藝術的發展提出了“對直接感覺進行解釋”的理論需求，但在藝術創作者身份發生巨大變化的今天，結構主義語言學生產出的那些科學化、技術化傾向明顯的概念生產方式，難以在社會生活與個人體驗層面獲得廣泛認同。那么，在面對新興藝術概念的時候，傳統理論界又該采取什么樣的態度呢？該不該創造呢？創造之后如何獲得認可度與合法性呢？

如 果 采 取 魯 道 夫 · 卡 爾 納 普（Rudolf Carnap）、路 德 維 希 · 維 特 根 斯 坦（Ludwig Wittgenstein）等為代表的分析哲學的視角，思想的任務便是治療舊有的、腐朽不堪的形而上學體系，那就應該清理掉舊日的形而上學語言、厘清現有概念的含義與限度，停止主動的概念創生行為；如果采用吉爾 · 德勒茲（Gilles Deleuze）、德里達為代表的法國理論的視角，我們應該積極解放語言的表現力、沖擊力，創生新概念，表達新經驗，用新概念在科學世界的縫隙里左右奔突，激活理論的新時代。藝術學相關學科的從業者無疑會對后者更為親近，人文藝術類概念的創造者，大多像德勒茲一般，渴望語詞的藝術魅惑力和哲學原創力，他們不僅具有創造出新概念的能力，而且以此為樂，將此視為哲學或藝術理論的正道，將那些因循守舊的學術工作視為陳腐不堪的世界。

由此觀之，技術與藝術在這個時代結合出的新概念也會面臨類似的命運。類似阿斯科特的概念創生必然是異常豐富的，而在創作論技術意義上的概念創生必定是緩慢的，或者傳播力較低的。這一現象是帶有規律的、無可厚非的。不過，我們也要注意到，結構主義語言學享有元學科地位，它們往往可以作為有效的工具，促進基礎學科研究的進展，那些來自索緒爾的技術性概念與原理性概念，借由羅蘭 · 巴特、拉康，成功進入了大眾文化批判與藝術批評的領域，獲得了新的生命力?；蛟S，基于人工智能的算法原理，基于自然語言處理的語言思想，基于這些領域基礎的原理性概念，也能誕生出一套藝術批評與大眾文化批評的新概念與方法論，其潛力也與結構主義語言學一樣是不可低估的，因此在期待“生成藝術”這樣的新領域時，在期待“賽博感知”這樣的新概念獲得藝術理論界認可的同時，我們也期待著諸如“馬爾可夫鏈敘事學”“貝葉斯作曲法”的誕生，期待它們也能在未來的哲學、文學與藝術學科扮演重要的角色。