AIGC時代下高校藝術教育的發展探析

【摘 要】生成式人工智能模型（AIGC）的出現標志著人工智能新時代的來臨，它賦予藝術前所未有的技術支持和沖擊，也使得高校藝術教育面臨著教學內容與教學目標的重塑抉擇。本文分析了AIGC在藝術領域的優劣勢、“藝術+科技”面臨的改變，以及“藝術+智能”發展的新路徑，從教育模式、跨學科課程融合、藝術創作三個維度提出高校藝術教育發展的新思路。

【關鍵詞】藝術教育" 藝術創作" 高校" 跨學科課程融合

中圖分類號：J0-05" "文獻標識碼：A" "文章編號：1008-3359（2024）17-0177-06

生成式人工智能模型（以下簡稱：AIGC）作為新一代人工智能技術，在各個領域引發了信息技術的新沖擊，更在藝術領域中引導著一場科技和思想的革命。它不僅成為藝術創作的新工具，給藝術產業帶來新價值，擴寬了藝術創作的定義和邊界，更推動了高校藝術教育在教學目標、人才培養模式、教學內容和課程設置等方面的發展和先鋒式實踐。

一、AIGC在高校藝術教育中的發展現狀

（一）AIGC的發展現狀

作為引領新一輪科技革新和教育改革的重要驅動力，AIGC催生了大批新產品、新技術和新模式，也加快了教育現代化的步伐。AIGC技術的發明可以追溯到20世紀80年代，但真正取得突破性進展和廣泛性應用是在近十年內。在大數據、云計算等技術快速積累和融合的當前時代，AIGC在自然語言處理、語音識別等領域取得顯著進步，促使AIGC的發展處于蓬勃向上、充滿活力的階段。

在政策的推動支持和市場高需求之下，國內也涌現出一些優秀的生成式AI模型，諸如百度的“文心一言”，清華大學的“智譜清言”等，還有針對科研工作的應用模型，如科大訊飛的“星火科研助手”。此后，專注于學術文獻服務的數據庫平臺也積極推進AI應用，如：Elsevier的“Scopus AI”，Web of Science數據庫也推出人工智能AI研究助手（Web of Science AI Research Assistant）。國內的知網數據庫推出“智能問答”與“智能寫作”；北大法寶數據庫開發“模擬法庭”“智能檢索”“文書生成”等AI新功能。生成式AI模型的勃興預示著人工智能新時代的來臨。

（二）在高校藝術教育中的應用情況

高校藝術教育為適應AIGC時代的教育方式變革和人才培養模式的改變，將跨學科課程融合、AIGC技術和計算機神經網絡等前沿技術融入教學內容中，如成都某高校開展的各類研究“AIGC音樂舞蹈創作人才高研班”“AI教學應用工作坊”等先鋒研究活動，率先在高校藝術教育的課程改革方面試點。以Chat GPT為代表的生成式預訓練轉化語言模型展現出初步模擬人類心智的能力，并有可能經過持續優化和技術迭代演化成人們日常工作和生活中不可或缺的通用技術。

具體來說，此項智能生成內容的技術，生成的內容包括文本、圖像、音頻和視頻，通過自然語言提問，可以直接回答用戶需求，快速形成用戶需要的產品，如：文案撰寫、代碼編寫、文字編輯和藝術作品創作等，應用于多重場景。AIGC表現出卓越的上下文語義理解、情境分析和自然流暢的對話能力，能夠通過有效地理解用戶的意圖與情感傾向，按照用戶的提示，對海量數據進行抽取、學習和重新組合，并創造新的內容。

二、“藝術+科技”面臨的改變

AIGC作為最新的科學技術，在藝術領域因其具有便捷性的工具和強大的生成功能，直接影響了藝術作品生成的方式、效率和途徑，這一深遠的影響使得高校藝術教育的模式面臨轉變，前沿技術取代當前的藝術創作工具，并降低了藝術創作的成本和教育的學習成本。

（一）教育模式的轉換

由于AIGC的強大功能與廣泛應用，重新定義人類教師和人工智能對教育的作用與貢獻之間的平衡變得至關重要。高校的教學過程是學生在教師指導下主要學習間接知識的過程，同樣的，高校學生的學習也是一個獨立性、創造性逐步增加的過程。獨立性意味著學生對教師的依賴減弱，已經能夠逐步自己掌握專業理論、初步從事科學研究和實踐活動，學生能夠自己管理自己，自己確定學習時間、方法和內容，能夠選擇自己的發展方向和目標。AIGC的出現則增加了學生獨立性創造性學習和科研實踐活動的比重，使得依托過去科技水平的教育模式受到沖擊，傳統的授課方式、知識講解的途徑不僅受到影響，更有可能會弱化教師在傳播知識方面的影響力。

（二）創作工具的更替

創作藝術作品是藝術的核心部分之一，傳統的創作方式依靠創作者的理論知識學習、技能掌握和創作靈感，從學習理論知識到鍛煉專業技能及最后通過獨特的創作靈感這一過程需要花費大量的時間和個人精力。而隨著AIGC的出現，技術先進的自然語言處理與自動生成能力，使得部分藝術創作過程可以通過AIGC技術替代，有效提升了藝術作品的產出效率。

比如，在舞蹈視頻方面，通過擴散模型的可控視頻生成框架DreaMoving生成定制化舞蹈視頻。它只需要學習、使用少量的特定運動視頻樣本作為輸入內容，通過文字指令即可生成定制內容。具體來說，通過輸入簡單清晰的文字內容指令，DreaMoving根據文字內容鎖定人物身份、場景環境、動作姿勢，就能生成任務身份在任何地方跳任何舞種的視頻。

在繪畫設計方面，有兩種主流的基于人工智能技術的繪畫工具，一種是Stable Diffusion AI，運用深度學習算法，通過學習分析大量的圖像數據來模擬藝術家的創作作品。另一種是Transformer神經網絡結構，可通過文本內容生成靜態圖片和動態圖像。將AIGC作為繪畫工具可以被廣泛地應用于廣告、設計、游戲、虛擬現實等視覺領域。

在音樂方面，以某互聯網公司旗下的音樂生成模型舉例，有兩種主要的應用場景：哼唱旋律生成相應的五線譜，輸入一段MIDI和弦和文字內容指令生成演唱或演奏作品。音樂創作者提供一部分人聲、樂器與和聲等基礎元素，通過音樂生成模型，即可嘗試各式各樣的音樂流派、音樂風格，以及搭配復雜的伴奏樂器和伴奏音效，并最終完成一首完整的音樂作品。

（三）挖掘新價值

科技與藝術的融合，為藝術提供了更加便捷、高效的學習工具、應用設備，更拓寬了藝術的創作空間和表現形式，在學習藝術相關專業中也降低了教育過程中的學習成本，有效培養學生的創造力和創新精神。另外，科技作為推動教育改革的重要推力，AIGC的創新也帶來了不可估量的價值，其中最大的價值包括提高教學的效率與質量、促使學習機會更加公平等。

對于在學習過程中需要耗費資源、經費的專業來說，科技的發展能夠降低學習過程中產生的學習成本支出。具體來說，比如對于影視專業的學習，以數字化的方式進行拍攝和存儲電影素材，可以減少膠片和膠卷的使用，降低了相關的處理、沖洗和存儲成本。另外，特效和虛擬場景的成本效益降低。數字特效和虛擬場景的應用在一定程度上降低了電影制作中的實地拍攝成本。傳統的實地拍攝可能需要在現實場景中搭建大型布景、租借場地，以及購買或制作各種道具，這些都需要耗費大量的人力、物力和時間。而通過數字特效和虛擬場景技術，創作者可以在數字環境中建立復雜的場景和背景，無需實地搭建，從而降低了相關成本和資源消耗。

建立在線教育資源平臺，將理論課、通識課中的基礎知識形成資源平臺，運用智能教學系統監測學生的學習進度和能力，為每個學生提供個性化的學習方案，從而更合理地滿足學生的學習需求，提高教學效果。在線教育資源平臺能夠最高效、最快地提高教學效率與質量，釋放教師在基礎知識、理論知識中的授課壓力，轉而將教師的備課重心和授課時間放在解決更多應用問題、提升技能問題方面。學生通過教育資源平臺，在有限的時間內接觸到、學習到更廣泛的知識和多元化的內容，促使許多偏遠地區的學生獲得更加公平的學習機會。

三、“藝術+智能”發展新路徑

人工智能模型在賦能藝術教育的領域表現出極強的實用性，創新發展出新的路徑可以從根本上提高教學質量和教學效果，而創新發展也給教師和學生在堅持學習、提升能力方面提出更高要求和挑戰。

（一）跨學科的課程融合

高校教育作為一種專業化的教學，具有專業性和統一性的特點，高校的教學過程和教學設計主要圍繞學生的專業方向展開，其中包括：專業基礎課、通識類課程、專業理論課和專業技能課等。具體到高校的藝術教育，在AIGC的時代下有兩種發展新路徑，一是從課程改革的角度進行跨學科的課程融合；二是從人才培養的角度強化學生專業技術技能、全面擴展能力范圍。

進行跨學科的課程融合是高校藝術教育在課程改革方面明顯的發展趨勢，應用技術的發展速度、獲取知識信息的途徑和增長的信息量使得單一的學科知識、技能已經無法滿足單一工作崗位的內容或支撐專業的未來發展?？鐚W科的課程融合能將多個專業領域的知識和資源整合起來，使學生能夠進行更加全面和深入的學習。另外，跨學科的課程融合在高校教育領域中有著天然優勢，學校通過合理科學地建立跨學院學習機制，設立公共選修課、專業選修課，允許學生跨學院選擇課程獲得學分，即可形成跨學科學習思維。具體來說，在影視與動畫領域內，計算機的使用和應用是支撐這個領域的必要工具，其中涉及的Transfomer、生成式模型、Web UI和Comfy UI動漫建模、圖像分割、三維畫面技術等都屬于必須掌握但跨學科的知識，所以在影視與動畫專業中需要設立與計算機專業相關的課程，這種不同領域專業知識的運用也形成了跨學科的課程融合雛形。

（二）人才培養中加強專業技術培養

藝術領域的專業從發展的軌跡來看一直都與科技發展密切相關，特別是影視、美術、設計和作曲相關專業。AIGC的出現是一個劃時代的標志，強大的功能替代了許多專業技術中的基礎操作，如前文提到的音樂、舞蹈、繪畫和設計的相關技術，這也更迫切地要求學生快速地、不斷地學習新的技術、掌握新的技術，包括新模型、算法和科技工具。

高校對于藝術教育的人才培養中應該更加對專業技術培養課程和跨學科的課程融合進行傾斜，讓學生通過新技術提高專業能力，更好地應對未來市場對人才的要求，并緊跟技術發展趨勢。

從人才培養方案的角度出發，需要新增跨學科的課程，如：計算機、數學建模等方面的基礎知識，讓學生有意識、有能力去關注新技術的發展，最終才能將新技術作為運用工具，提高專業水平、工作效率和質量，甚至推動專業發展。首先，應組建跨學院的研究團隊，將不同學科背景的教授、專家的師資力量融合起來；其次，用跨學科背景的師資力量系統性地設立課程安排、知識范圍和課時比重；最后，通過人才培養方案掌控跨學科的程度、深度和方向，讓跨學科課程更好地與本專業知識融合起來、應用到位，避免跨學科課程的內容無法發揮真實作用和價值。

（三）加強批判性思維的培養

在傳統的學習模式中，學生需要通過逐步積累的學習過程構建屬于自己獨特的知識體系和思維體系，而AIGC工具簡化了獲得信息和了解信息的過程。通過文字提問直接獲得答案甚至得到最終成品。如何能完全駕馭AIGC工具，使它成為學習和知識構建的工具，最重要的是培養批判性思維。對于批判性思維的界定，普遍認可的定義是：“批判的”源于希臘文kriticos（提問、理解某物的意義和有能力分析，即“辨明或判斷的能力”）和kriterion（標準）。從語源上說，該詞暗示發展“基于標準的有辨識能力的判斷”。批判性思維作為一個技能概念可追溯到杜威的“反省性思維”：“能動、持續和細致地思考任何信念或被假定的知識形式，洞悉支持它的理由以及它所進一步指向的結論”。

國際信息學專家提出，AIGC簡化了用戶信息發現的過程，將底層復雜的算法簡化為自然語言問答。精確且結構良好的提問有助于準確生成人工智能響應，相反，如果用戶的提問比較模糊，人工智能的響應便可能過于寬泛或偏離主題，再一次將“人”的批判性思維放置在重要位置上，在培養學生使用AIGC的過程中，不同的批判性思維會產生不一樣的效果和使用結果。與人工智能的交互不僅局限于提問的技能，還應包含與人工智能的互動能力。從提問開始，從反饋的答案或生成的文本中學習、反思，并激發產生新的問題，使自己的主題不斷拓展和深入。

相比之下，具備專業知識的批判性思維比掌握和運用專業技能更加迫在眉睫，因為部分專業技能會被替代，所以如何重新學習、重新找尋學習知識技能的切入點，需要進行深入思考。將它作為一種工具后，如何使用以及如何更好地使用，是目前高校藝術教育中的重點。與AIGC的交互過程中，將復雜的問題拆分為有效簡單的子問題，基于對專業學習的深度和批判性思維高度，識別信息的背景、影響、發展軌跡等思維能力。比如同樣通過Stable Diffusion AI進行繪畫，因個體對想要構建的作品思考面不同、主體不同，而輸出的文本指令有偏差，導致最后的繪畫作品有極大偏差。教師也需要借助其功能設計使教學內容更加個性化，減輕基礎理論知識的講解比例，將更多課堂時間放在解答個性化問題和提高思維、技術技能方面。

因而，在培養批判性思維中有兩個重點，一是學習、掌握和理解AIGC的用法、運轉機制，讓學生學會運用文字生成藝術作品內容，通過個性化交互提高對學習的興趣，擴大探索范圍；二是在掌握大量專業知識的基礎上能夠質疑、思考和反思，對AIGC形成的內容能夠評估、質疑，分析內容中潛在的錯誤且可以識別、糾正，并且調整。

四、發展困境

AIGC的合理運用可以在教育過程中起到正向作用和正向幫助，然而不恰當地使用和過度依賴也會造成明顯的反向作用。隨著搜索越來越便捷，這個快速獲得知識的過程打破了傳統的學習思維方式和習慣，導致學生缺乏思考動力，影響學生鍛煉獨立思考、解決問題的能力，生成式人工智能的強大功能也推動了藝術創作的發展。

（一）改變學習思維方式

AIGC縮短了發現信息和獲得信息的時間，學生可以通過提問直接獲得答案或者藝術成品，在藝術教育中極大地影響甚至喪失了通過學習建立屬于自己獨特的知識體系。學生如果喪失了主動建立自己的知識體系，繼而會喪失探索精神、創新能力等。在高校人才培養的過程中，通過本科四年制的學習，將基礎知識課、專業課、藝術賞析和技能運用等課程形成系統化學習，達到培養的過程，其中最重要的學習目標就是構建系統化的學習思維方式。

但AIGC的存在催生了學生在自律性和自覺性上的考驗，也影響了學生只進行淺層次學習，關注獲得知識信息的瞬間，不進行深層次學習，沒有深入探究專業知識背后的根本邏輯、核心原理，以及知識之間的關聯。

通過AIGC現有技術，輸入一句話的指令則能夠獲得不同風格的藝術作品，復刻梵高、畢加索、古典主義時期的雕塑變得輕而易舉。這種便捷簡單地完成一件復刻作品看似是“得到”、是“擁有”，實際上只是狹義上地完成一個作業而已。學生沒有通過學習梵高而懂得梵高使用鮮艷的色彩、粗大的筆觸和厚重的油彩是為了呈現出直接有力的視覺效果；不懂得梵高想要通過自然景物和農民作為作品題材傳遞出對自然的熱愛和創作者本人這一生的艱辛磨難，也沒有通過學習古典主義時期的藝術掌握藝術學中最重要的階段之一和黃金時代。

人工智能時代之下改變學習的思維方式，一定程度上對藝術教育造成發展困擾，削弱學生主動學習，會直接限制學生學習過程中對知識的構建、思維的訓練和思考能力的發展。

（二）藝術肩負創造的使命

現代畫家陳丹青說：“一個時代有一個時代的藝術。”新的思想創造出新的文化，新的文化引領新的技術，而新的技術推動藝術家運用新的創造方式，最終衍生出新的情感體會，舊的藝術方式則不能勝任和適應新文化、新思想、新技術。當代藝術家肩負著探索藝術未來、形成新的藝術形態和藝術作品的任務。

藝術最重要的天然屬性是創造性，這一點與人工智能的功能是相沖突、相違背的。簡單來說，人工智能生成出來的藝術作品（包括所有視覺、聽覺作品）都是基于已有的成果、思想和程式化的內容。而保持創作風格、思想情感和創作方式則變成這個時代最有價值和最不可替代的個性。

將攝影技術的產生與繪畫藝術之間的關系和影響作為科學技術對藝術的影響和改變的案例，能夠說明新的技術推動形成了新的創造方式，無法取代舊有藝術形式的同時，攝影和繪畫都推動形成新的藝術形態和藝術作品，其中讓它們都相繼得以發展的原因正是因為“創造性”。從1839法國宣布攝影術誕生以來，攝影的“準確、客觀、實時”沖擊了繪畫的生存空間，但繪畫無法被光學鏡頭所替代的原因則是攝影需要用真實存在的形象和物體作為基礎才能產生，而繪畫只需要想象和情感。攝影既沒有使繪畫這種藝術形式被毀滅，反而催生出各種新的藝術流派，如：新古典主義、達達主義、超現實主義、波普藝術等當代藝術。

藝術之所以能夠不斷擴展，不斷處于建構和解構的過程，是因為在不停地吸收和融合，而它能不斷演變和發展的原動力則來自藝術家的創造性。盡管人工智能在信息處理和理性任務等方面能夠超越人類，但AIGC藝術的工具性特征明顯，是一種基于無原真性的數據素材，按照固有規則在無靈感、無直覺和無思想的情況下生產的“規則產品”。與人的創造力相比，AIGC的創新能力是有限的，AIGC藝術處于被規約和控制的狀態之中，甚至限制了創作者的藝術創新和創作自由，使藝術喪失了自身的內在規定性，這可能導致AIGC藝術陷入新一輪的類型化窠臼，使其走向同質化、單一化方向。對于真正的藝術來說，一切藝術作品會因為注入創造性而熠熠生輝。

（三）人工智能的局限性

科技與智能的發展在藝術領域里有很大的局限性，人工智能最不可替代的部分是“藝術創作”，藝術創作是心靈物質化和物質心靈化的過程和結果呈現。在普通藝術學中對它的定義是：藝術創作包括兩個互相聯系、彼此滲透的過程，即藝術構思與藝術傳達。構思中有傳達，傳達中有構思。構思和傳達又各有側重，前者是創作活動的開端，后者是創作活動的完成；前者偏于心理活動，后者偏于實踐活動。所以藝術創作同時具有精神性和實踐性。

而創作能力中最重要的兩個主體：藝術構思和藝術傳達，最重要的兩個特性：精神性和實踐性，人工智能并不具備以上兩個主體和兩個特性。目前對AIGC是學習使用的水平，以提高熟練度、使用度和標準化操作為目的，同時也清晰地認識到，藝術的創作能力是現代技術再怎么發展也無法獲得的能力。

通過創作沖動激發人的內在需求，通過表達情感的訴求而推動創作沖動，這是情感、藝術創作媒介和思想三方面相互作用下形成的。在表達情感的過程中，將腦海中的想象具象化，把這個過程借用中國古代畫論，以畫竹作為比喻的三個階段，“眼中之竹”到“胸中之竹”最后成“手中之竹”。沒有第一階段“眼中之竹”作為前提，整個藝術創作就是無本之木、無塵之土。宋代大文豪蘇軾曾在《文與可畫筼筜谷偃竹記》中寫道：“夫既心識其所以然而不能然者，內外不一，心手不相應，不學之過也。故凡有見于中而操之不熟者，平居自視了然，而臨事忽焉喪之，豈獨竹乎？”該文指出，缺乏訓練技巧而不能將心中認識和行動統一，理解道理和實際操作不能一致，都是學習不夠深入的問題。

傳統藝術創作中的工具是具象的，可能是畫筆、琴鍵等等，而在AIGC時代下，工具變得抽象化，是音效效果器、繪畫參數、圖層渲染等技術。通過這樣的思維轉化，才能真正理解藝術的深層邏輯，不被高科技所震懾，才能在創作藝術作品時更好地讓AIGC成為實現創作沖動的工具和助手。

五、結語

生成式人工智能技術的迭代更新成為推進高校藝術教育的重要推力，它的存在具有雙重影響力。它的優勢在于廣泛的應用提升了創作工具的效率和質量，提高教學效果，促進教師的自我學習和課程內容的革新。但同時，“生成式”的便捷性形成了一系列的發展困境，對教育、藝術帶來了不同程度的負面影響，為教學設計、教學目標設定滋生出新問題和新挑戰，但加強新時代高技能素質人才隊伍建設的發展是不可動搖的，培養具有前瞻性思維和新技術專長的創新人才，是高校藝術教育必須堅持走下去的方向。

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