人工智能在藝術創作中的賦能作用及其影響探究

劉鈺林 韓帆

摘要：人工智能是指讓機器具有類似于人類的智能和學習能力的技術，包括感知、理解、推理、決策等能力。人工智能領域包含自然語言處理、深度學習、數據挖掘、計算機視覺等技術。自20世紀中葉圖靈測試的提出和首臺聊天機器人問世以來，人工智能經歷了起步、反思、應用和平穩發展這四個階段，經歷了較長的歷史積淀。如今，隨著大數據、云計算、互聯網等技術的進步，軟硬件的更新換代和算力與算法的優化升級，新一代人工智能技術正飛速發展。2022年12月，以ChatGPT為首的新一代人工智能技術掀起了一股科技浪潮。人工智能不斷滲透于藝術領域，憑借強大的學習能力迅速成長，在各個方面均產生了巨大影響。文章探討人工智能與藝術創作的關系，評估人工智能對藝術創作的賦能作用和人工智能參與藝術創作的局限性，結合實際案例分析人工智能在藝術創作中的應用，從多個視角分析人工智能對藝術創作的影響，旨在為人工智能參與藝術創作提供理論參考。

關鍵詞：人工智能；藝術創作；賦能

中圖分類號：TP18；J04 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2023）11-0-04

在人工智能迅速發展的當下，如何看待人工智能與藝術創作的關系，如何更好地利用人工智能助力藝術創作，如何審視人工智能參與藝術創作所帶來的影響，成為亟待探討的問題。

1 人工智能與藝術創作

1.1 人工智能的發展與創新

美國Open AI公司于2022年11月30日發布ChatGPT，該程序是基于Open AI公司的GPT-3.5大規模預訓練語言模型（LLM）構建的，利用Transformer神經網絡架構，將監督學習和強化學習相結合進行模型微調，可以通過自然語言與用戶溝通且可用于不同的對話場景的智能聊天機器人程序。其出現拉開了新一代人工智能技術競賽的序幕，世界各大互聯網廠商爭相投入人工智能相關產品的開發與應用。美國微軟公司緊隨其后，于2023年3月16日正式發布了基于GPT-4開發的Microsoft Office Copilot，該程序可以幫助Office用戶提高創造力和生產力。微軟還將ChatGPT-4集成到必應搜索引擎和Edge瀏覽器中，為用戶提供更加智能化的搜索與瀏覽功能。人工智能技術涉及多學科和各領域，已成為推動社會進步和產業變革的重要力量，在各行各業產生了廣泛而深刻的影響。

1.2 藝術創作的突破與演變

藝術創作是指藝術家利用適當的藝術手法和創作工具，根據自己的藝術感受、藝術理念和藝術審美，將主觀映像轉化為藝術作品的自發創造性活動。藝術習作并非藝術創作，藝術創作是創造性表達的過程。其審美特征與藝術創作主體對客體的理解、共情和聯想等能力密切相關。創作主體通過對現實的觀察、理解、提煉、轉化，將審美意象物化來完成藝術創作。所謂“創造”，按其本意，意味著從無到有，超越既有經驗的新因素。當代藝術的核心精神之一就在于突破和超越既有經驗，而不是重復、模仿或僅僅技法上的純熟［1］。

縱觀歷史發展，每一次技術的變革都會對生產方式、社會關系乃至審美藝術產生深遠的影響［2］。例如，石器時代，人類開始使用或制造工具在石頭上記錄生產生活；古希臘時期，有人體比例和黃金分割等幾何學知識的應用；文藝復興時期，有透視學和解剖學等科學知識的應用［3］；19世紀電氣時代，光色照相機的誕生沖擊了傳統繪畫行業，藝術家們革新傳統固有色的觀念，將光與色的觀念引入繪畫；信息時代，計算機軟硬件性能大幅提升，圖形設計相關輔助設備更新迭代，大量藝術創作者投身于插畫設計、三維美術、影視特效等數字藝術創作。如今，作為一種新型生產力和生產要素的人工智能參與到藝術創作中，作用于藝術創作的各個環節，釋放強大的生產效益。

2 人工智能對藝術創作的賦能

2.1 人工智能創作的局限

現階段，在人工智能輔助下產出的內容大部分是對現有藝術作品的復刻。人工智能沒有心智能力，無法和人類一樣具備精神和情感，無法提煉和升華現實世界，因此不具備自主創新能力，無法獨立自發地創作藝術作品。

人工智能技術以精準的科學語言為基礎。與人工智能截然不同的是，藝術創作過程中所包含的情感、想象等因素都具有極大的不確定性。人工智能技術是理性的數據處理，藝術創作是感性的情感呈現。一方面，藝術體驗和藝術構思作為藝術創作感性因素的提供來源；另一方面，人工智能技術可以作為藝術創作的表達工具，二者相輔相成，能夠幫助創作主體更好地進行藝術創作。人工智能的藝術創作不斷打破人類藝術創作的邊界，打破藝術創作的固有經驗和思維模式，一方面可使人類不斷加深對自我的認知，另一方面可以延伸人工智能發展內容的廣度與深度［4］。

2.2 人工智能提供的更多可能

2.2.1 充足的創作靈感

藝術體驗和藝術構思是創作主體對外界感知和內化的過程。創作主體對藝術體驗內容與形式的感知往往受主體情感、認知等內在因素的影響。創作主體在不同的成長經歷下會產生不同的認知，且會形成一定的思維慣性，對藝術的體驗和構思往往不夠全面。同時，因創作主體的個體差異，相同的藝術體驗與不同的內在因素作用在一起會產生不同的感知結果。因此，單一創作主體的藝術體驗和藝術構思的多樣性與深入性往往有一定的局限。人工智能可以篩選和分析不同素材，提供跨越時空、性別、年齡、國度等限制的更豐富的間接藝術體驗，為創作主體提供充足的靈感來源。

2.2.2 多樣的創作選擇

人工智能通過對大量數據的分析和學習，對藝術的風格和元素進行感知、歸納與總結。借助可視化技術和藝術語言，運用藝術技巧和方法將藝術創作構思的藝術意象具象化，成為可感知或可供欣賞的藝術形象。人工智能技術生成作品的效率遠遠高于人力。創作主體只要有一定的構思，就可以快速生成小樣，大幅降低藝術創作中的時間成本和試錯成本，為藝術創作提供更多選擇。

2.2.3 豐富的創作表達

人工智能可以為創作主體提供多樣化的創作手段，藝術家可以使用更先進、復雜的算法和模型進行藝術創作而不受專業技術手段的制約，打破專業領域的壁壘。藝術創作也不受傳統規則和標準的限制，可以探索更多創作表達的可能性和潛力。例如，藝術家可以使用人工智能技術來生成新穎獨特的圖像、音樂、文本、視頻等作品，也可以利用人工智能創作基于虛擬現實、增強現實等技術的藝術作品。

2.2.4 更多的創作反饋

人工智能在藝術創作中可以提供更多的創作反饋，使藝術家可以從不同的角度和層面評估和改進自己的作品。例如，使用圖像識別和語言處理技術來分析和評估藝術作品的元素、結構、風格。這些技術能讓藝術家更好地了解自己作品的優勢和不足。此外，也可以使用機器學習和深度學習技術來預測藝術品的市場需求和價格等。

2.3 人工智能參與藝術創作的應用

2018年，《埃德蒙·貝拉米肖像》（Portrait of Edmond de Belamy）由法國藝術團體Obvious利用生成對抗網絡（GAN），收集從14世紀到20世紀大約15 000張肖像畫數據訓練而成。畫作的內容是一個虛構的貴族肖像，以松弛朦朧的筆觸刻畫了一名身穿黑色西服、內著白色襯衫的男士。這幅由人工智能生成的畫作擁有清晰的筆觸、鮮明的藝術風格和色彩。

美國軟件公司Adobe于2023年3月21日發布Adobe Firefly測試版。Adobe Firefly是一種創意生成人工智能模型。在處理圖像時，它可以根據用戶輸入的自然文本語言生成對應的圖像和文本效果，也可以生成對應的畫筆、紋理或矢量文件，幫助用戶更好地創建或編輯內容。在處理視頻時，它可以根據用戶對需求的描述，更改視頻的顏色和設置。未來會將其集成到Adobe公司的各種產品中，幫助用戶提高創作的效率和質量。

于2022年12月7日發布的Stable Diffusion是由Stability AI、CompVis和LAION合作開發的開源項目。它是一種基于潛在擴散模型（Latent Diffusion Models，LDMs）的文本到圖像生成（text-to-image）模型。它可以根據任意文本輸入生成圖像，創作者只需要輸入關鍵詞，確定模型，即可生成繪畫作品，并且可以根據關鍵詞提示進行反復修改。用戶也可以根據自身需求訓練自己的模型，對畫作的風格、創作手法和整體色調等節點進行個性化定制。Stable Diffusion強大的個性化定制屬性和風格遷移功能為藝術創作提供了多樣的創作思路，大幅降低了藝術創作過程中的試錯成本。

3 人工智能參與藝術創作可能產生的影響

3.1 創作多元化

人工智能賦能藝術創作多元化，是指利用人工智能技術生成的藝術作品，不再依賴傳統的藝術家、機構或市場，任何個體或群體都可以自主進行藝術實踐和表達。基于自然語言的交互模式，降低了創作門檻，藝術創作不受時空、技能和資源限制。藝術主體不需要掌握過硬的專業技能，任何人都可以利用人工智能工具進行藝術創作。這降低了藝術創作門檻，吸引各個行業的人投入創作。任何創作主體都可以根據自己的喜好和目的來選擇不同的數據、算法和模型，會涌現出更加多樣化和個性化的跨界藝術作品。藝術的創作和傳播將更加高效和便捷，藝術市場也將更加活躍。

Runway于2023年3月20日正式發布最新成果Gen-2。Gen-2是繼Gen-1之后的第二代多模態人工智能系統，它可以根據文本、圖像或視頻片段生成新的視頻，可以風格化任何圖像提示，可以將故事板轉換為完全風格化的動畫渲染，可以通過文字修改現有視頻，可以根據圖像提示將未渲染的輸出轉換為逼真的渲染輸出。類似Gen-2的多模態人工智能程序，降低了電影制作的專業門檻，提高了制作效率，任何行業的人員都可以通過文本、圖像創建視頻內容，不再依賴電影制作復雜的工業化流程。它的應用可以為創意者的工作提供更多的便利和可能性，促進電影創作的多元化、大眾化和跨界化。

3.2 藝術審美改變

3.2.1 審美形態豐富

人工智能技術作為藝術和計算機科學相融合的一把鑰匙，為科學技術對藝術設計審美形態的塑造創造了更多的媒介。它不僅可以提供更多的創意靈感，還可以模擬和生成各種風格和形式的藝術作品，打破傳統的審美規范和界限，增加藝術設計的多樣性。不同形態智能硬件的接入，可以為藝術設計提供多樣的手段、形式、方法和體驗方式。同時，硬件設備的技術限度和藝術設計的審美趨向會相互促進、相互塑造，甚至孕育出新的審美形態。

3.2.2 審美交互增強

在傳統藝術設計中，審美主客體之間的關系通常是單向度的，即創作者將自己的意圖和情感展現在作品中，而觀眾只能被動地欣賞和接受。人工智能的參與，使傳統藝術設計審美主客體之間的關系由單向度的被動模式轉變為雙向度的互動模式［5］。藝術設計表現形式更為豐富，更多的技術媒介參與到藝術設計的審美活動中，將創作主體和接受主體之間的距離縮短，互動性增強。不論是主體的創作過程還是受眾的審美接受過程，都可以通過豐富的感知和多通道的融合等多種交互方式接觸藝術作品，從而實現更深層次的溝通和理解。

3.2.3 審美趨向虛擬化

人工智能的參與強化了藝術設計審美形態虛擬性的趨向。如同互聯網技術和新媒體行業取代傳統音樂和紙質傳媒一樣，在5G通信技術、互聯網以及大數據等技術的支持下，人工智能技術會更加普遍地參與藝術創作的過程。人工智能搭建的數字平臺逐漸替代藝術創作的傳統手段，加速藝術設計的數字化趨勢。藝術作品的儲存和呈現將依托數字化的技術媒介，藝術作品樣態呈現虛擬性。同時，計算機科學技術與人工智能相結合，依托多樣化的數字媒介與技術媒介，將虛擬化的多模態信息以豐富的交互方式傳遞給藝術受眾，提供豐富的虛擬化審美體驗。

3.3 勞動需求轉變

以人工智能為首的新一代科學技術滲透到藝術領域，會引起藝術領域勞動需求的轉變。人作為藝術創作主體的地位將發生改變，人工智能和人將共同作為主體完成藝術創作。人工智能通過對海量多模態數據的預訓練，擁有強大的資料搜集、整理、歸納、概括等能力，這會給中等技能勞動者的工作帶來一定的威脅。中等技能勞動是指在現有框架內，依照明確規則和一定順序執行的具有一定重復性的工作。低等技能勞動是指需要依靠人體靈活性和主動性才能完成的工作。高技能勞動是指需要處理不確定因素，根據經驗和認知創造性地解決問題的工作。

大部分藝術設計行業從業人員的工作屬于中等技能勞動。人工智能技術對藝術設計行業的賦能，主要在于對既有素材的學習、復刻、拼合以及風格的遷移。例如，無論是平面設計還是概念設計，工作的主要內容都是根據項目需求在特定風格和調性下創新設計元素，離不開對既有設計素材的描摹和改變。以自然語言為智能接口的人工智能技術可以和設計師協同完成設計任務。設計師只要根據需求反復修改輸入的關鍵詞，不斷抉擇輸出的方案，人工智能技術就會在反復訓練中逐漸找到符合需求的樣本數據，從而達到符合預期的最終效果。

藝術在逐漸步入復合化、多元化時代，設計行業對人才的需求也從耐力型轉變為創新型［6］。人工智能的參與，能夠幫助藝術行業提高生產力和效率，降低成本。這意味著藝術設計行業從業人員只需要聚焦于更富創造性和主動性的活動，批量化和重復性的工作可以交由人工智能完成。藝術設計領域對勞動力的需求也將由耐力型轉變為創新型。

4 結語

人工智能與藝術的融合是大勢所趨，其展現出日益強大的生命力，對藝術領域的影響是深遠而復雜的。新一代人工智能尚在發展的初級階段，但其發展速度之快令人震驚。一方面，人工智能的參與使藝術創作更多樣、高效和便捷，具有很好的賦能效果；另一方面，人工智能介入藝術領域會使意識形態和產業領域發生顯著變化。

目前，人工智能還不具備心智能力，輔助人類進行藝術創作的地位不會改變，兩者相互影響、相互塑造，不斷突破現有邊界和創造更多可能。但應該警惕人工智能是否會導致藝術設計的同質化和失真，會不會進一步改變人類在藝術創作中的地位等一系列問題。未來，應該聚焦于如何利用好人工智能且保護好人作為藝術創作主體的獨特價值。因此，人工智能與藝術創作之間需要建立平衡、協調的關系，要充分利用人工智能的優勢，共同推動藝術的進步和繁榮。

參考文獻：

［1］ 李豐.人工智能與藝術創作：人工智能能夠取代藝術家嗎？［J］.現代哲學，2018（6）：95-100.

［2］ 楊易軒.人工智能在數字藝術創作中的應用與思考［J］.聲屏世界，2020（14）：67-68.

［3］ 屈婷，伊麗妍冬，李曉霞，等.人工智能之我見［J］.藝術市場，2023（3）：23-28.

［4］ 尹秀娟，韓璞庚.人工智能“藝術創作”的理性審思［J］.湖北社會科學，2020（2）：47-52.

［5］ 王永東，楊先藝.人工智能時代的藝術設計審美研究［J］.創意與設計，2022（4）：94-101.

［6］ 陳華輝.對人工智能介入藝術創作的思考［J］.大眾文藝，2022（20）：57-59.

作者簡介：劉鈺林（1998—），男，河南鄭州人，碩士在讀，研究方向：數字媒體藝術。

韓帆（1962—），女，江蘇南京人，博士，教授，研究方向：計算機圖形學。