生成式AI：一場創造力革命

作為一名重度科幻迷，年幼的我在父親所在的科研機構的圖書館里接觸到了凡爾納、阿西莫夫、克拉克等大師的作品。上小學時我開始動筆書寫屬于我自己的科幻世界，1997年我在雜志上發表了第一篇小說。彈指一揮間，許多當年小說中的未來想象已然變成現實：無人車、智能手機、機器人管家、近地軌道旅行……但我萬萬沒想到，自己會嘗試與人工智能合作進行寫作實驗。

這場實驗貫穿了2017年Transformer模型架構誕生到2022年ChatGPT時刻。這是偶然，也是必然。我目睹了一個不同于人類智能形態的“他者”，如同嬰兒呢喃著支離破碎的句子，呱呱墜地，又如同哪吒般迎風生長，在數年時間內快速迭代進化，成為能夠幫助我打破人類思維慣性，為敘事傳統注入新鮮活力的“創作助手”。

我將這幾年的人機共創之旅，凝聚在《AI未來進行式》（與李開復博士合著）、《人生算法》等科幻故事當中，它們見證了我與人工智能“雙向奔赴”的過程，也讓我對“靈感”有了全新的理解。在AI的參與下，靈感不再只是人類頭腦中偶然閃現的火花，而成為一種可控、可拓展的創意資源。通過調校數據和算法，我們能指引AI朝特定的方向進行創作，同樣，AI也在悄悄改變著人類的審美趣味。在這種人機交互中，彼此的邊界變得模糊，主體性不再局限于單一的個體，而是在動態的協作中被重新定義。

人工智能真的能拓寬人類的創造力邊界嗎？我想答案是肯定的。然而作為人類創作者，需要重新思考、評估的問題清單才剛剛展開……

生成式AI"如何挑戰

創作的主體性

在生成式AI迅速崛起的今天，創作的主體性面臨著全新的哲學挑戰。在傳統創作觀念中，主體性被認為是獨立的意識和情感的集合，人類以其獨特的個體經驗為基礎，創造出具備深刻意義的作品。然而，生成式AI的出現模糊了這一定義。它們不僅能夠模擬語言、圖像甚至音樂風格，還能自主組合元素，生成某種程度上的原創內容。那么，當創作擺脫人類主觀性的束縛，進入算法和數據驅動的領域時，主體性是否仍然是我們定義創作的標準？

這一問題引發了哲學、社會學和藝術的多層次討論。在哲學層面，后現代思潮早已對“作者已死”這一命題進行過探討。法國思想家羅蘭·巴特在《作者之死》中提出，“作者”實際上是近代歐洲個人主義的產物，文本的意義并非由作者主導，而是在讀者閱讀和解讀的過程中生成。在當下AI創作的語境中，這一論斷有了新的延伸空間：當人工智能能夠根據海量數據“閱讀”和“書寫”時，人類創作者的主導地位是否就此動搖？

德國哲學家瓦爾特·本雅明在《機械復制時代的藝術作品》中對“靈韻”這一概念進行了闡釋。本雅明認為，藝術作品的核心價值在于其是獨一無二的存在，而這種存在依賴于創作者主體性的投射。但在機械復制時代，藝術品的“靈韻”逐漸消退，其價值更多體現在社會屬性上。AI生成技術無疑加快了這一趨勢。當創作可以批量化生產，當同一個模型可以復制無數種風格，藝術還能否維系其神圣的光環？

在社會學層面，技術與創意產業的結合早已是大勢所趨。數字化生產讓音樂、影視等文化形態發生了深刻變革，而AI技術則進一步升級了這一“去中心化”進程。2015年，谷歌推出的DeepDream讓機器“夢境”藝術成為全球熱點。2018年，法國藝術團體Obvious使用AI創作的肖像畫作在佳士得拍賣行拍出43.25萬美元高價。近幾年，Midjourney等文本到圖像模型的火爆，更是讓“提示工程師”成為新的創意職業。在這個意義上，藝術創作的主體性邊界正變得前所未有的模糊和延展。

在藝術層面，AI藝術的發展引發了諸多爭議。“預測繪畫的未來是愚蠢的”，因為繪畫永遠需要人類的主觀視角。概念藝術家崔岫聞認為，打著AI旗號的商業化制作嚴重削弱了藝術的批判性。這些質疑的背后，是對人類創作主體性的堅守：無論技術如何進步，創作仍需要人的情感、人的判斷、人的參與。

在我看來，生成式AI帶來的“作者之死”更像是一次創作實踐的拓展，而非對人類創作主體性的終結宣判。在人機協作的過程中，技術成為創意的“催化劑”，而非取代創作者。就如同攝影并未消滅繪畫，生成式AI也無法徹底替代人類藝術家。相反，它為我們探索全新的美學疆域提供了契機。在這個意義上，與其糾結于“誰是作者”，不如思考人與機器如何建立更有生產力的合作關系。正如我在《AI未來進行式》中所言：“未來是人機共生的時代。”在這樣一個時代，也許我們需要的正是一種新的主體間性，在人機互動中重新定義創造的意義。

生成式"AI"如何打破

媒介邊界

生成式AI挑戰了傳統意義上的創作主體性，引發了關于“作者之死”和藝術品“靈韻”消退的討論。這也為重新定義人機協作中的創造性提供了契機。在接受主體間性的同時，人類創作者還需思考如何借助AI打破媒介邊界。

2022年，我在洛杉磯親歷了美國演員工會抗議流媒體平臺及片廠使用AI的大罷工。然而風潮過后，影視創作中使用AI來輔助編劇已經成為大勢所趨。將未定場景擴展為完整劇本大綱，不僅縮短了劇本創作周期，還讓創意團隊能夠將更多精力專注于場景打磨和敘事深度。甚至連《阿凡達》的導演詹姆斯·卡梅隆也加入了某家AI創業公司的董事會，野心勃勃地打造更專業可用的文生視頻大模型。

同時，GPT系列模型，尤其是最新的GPT-4.5，正在以其卓越的語言生成能力顛覆文學生產領域。它能夠基于簡單的提示，生成邏輯嚴謹且細膩的故事情節，甚至可以模仿經典作家的文風。2024年，日本芥川獎獲得者九段理江承認在《東京都同情塔》中有5%的內容來自AI，引發了關于文學原創性的新一輪討論。

在視覺藝術領域，AI正以多模態互動重塑創作的邊界。從最早的DeepDream到當下大熱的DALL-E、Midjourney、Stable"Diffusion等，AI藝術生成工具經歷了從技術驗證到產業化應用的飛躍。這些工具利用對抗生成網絡、擴散模型等算法，將海量圖像數據“學習”成可控的美學風格，再根據文本提示實現“按需生成”。譬如，英偉達的GauGAN模型能根據簡單的語義標簽，自動合成逼真的景觀畫作。在游戲設計中，Midjourney也被廣泛用于快速迭代原畫設定。開發者僅需輸入“賽博朋克+東京”等關鍵詞，便可實時預覽多種視覺方案，極大提升了概念設計效率。

而我自己也使用AI生成了《贏家圣地》與《我們能否改變潮水的方向》兩本書的封面。無論從風格的多變與可控性、成本及設計周期上都超越當前人類設計師的平均水平。

音樂與聲音藝術同樣受到AI技術的深刻影響。從Google"Magenta到OpenAI"Jukebox，從AIVA到Suno，一系列AI音樂生成平臺為用戶提供了自動作曲、編曲、混音等服務。AI音樂還為數字媒體創作帶來了新的可能性。例如，游戲《無人深空》利用程序化音樂算法，根據玩家在不同星球上的探索體驗，實時生成背景音樂，營造出身臨其境的沉浸感。

除了對單一藝術形式的變革，人工智能在跨媒介創作中也發揮了獨特價值。2018年，德國藝術家馬里奧·克林格曼創作了名為《路人記憶一號》的藝術裝置，利用生成對抗網絡實時生成人像，并將其投射在兩個老式電視機屏幕上。它不僅融合了繪畫、影像、互動等多種形式，更成為探討記憶、數據與身份認同的隱喻載體。同樣致力于多模態實驗的還有谷歌藝術與文化實驗室，他們通過PoemPortraits項目邀請用戶貢獻詞句，再利用AI算法生成獨特的肖像詩歌，通過詩意的人機共創，喚起人們對自我與他者的思考。

然而，AI在藝術創作中的廣泛應用也引發了諸多爭議，其中最突出的就是版權與倫理問題。由于AI生成圖像大多依賴網絡數據，其生成結果難免會與原始素材相似，進而引發侵權風險。Midjourney、Stable"Diffusion就曾被指控，未經許可，非法使用他人作品進行算法訓練。

這些事件凸顯了AI時代創作權歸屬的復雜性。同時，由于缺乏足夠的人為干預，AI技術還可能放大社會偏見，產生種族歧視、性別刻板印象等問題。對此，業界已開始探索建立AI生成內容的版權保護機制及倫理審核標準，以期在技術進步和社會規范間達成平衡。

生成式"AI"如何顛覆

藝術傳統

生成式AI的出現使“風格”這一藝術特性從人類經驗的產物擴展到了算法的產物。然而，這也帶來了一個有趣的悖論：生成式AI是否擁有真正屬于它的風格？

風格的形成通常被視為創作者長期積累、情感體驗和文化背景的結果，它既是一種個性化的表達，也是藝術創作的身份象征。在文學領域，海明威的“冰山理論”、普魯斯特的“非自愿記憶”、馬爾克斯的“魔幻現實主義”無不凝結著作家獨特的人生閱歷與審美理想。在繪畫領域，從印象派的色彩革命到抽象表現主義的狂放筆觸，風格是區分藝術流派的關鍵標識。然而，AI藝術風格的形成則基于數據驅動和算法優化。通過訓練海量的藝術作品，AI可以生成混合了多種風格特征的新型作品，例如，Midjourney可以輕松融合印象派的色彩和未來主義的構圖。然而，這種“風格”并非源于個體的情感經歷，而是模式識別和重組的結果。

從藝術哲學角度看，這種機器生成的風格是否具備真正的“原創性”。對此，行業內尚未形成一致結論。支持者認為，即使AI生成作品借鑒了大量前人經驗，其創造過程與人類也并無二致。就像畫家需要廣泛臨摹名作，作曲家需要不斷借鑒前輩，AI同樣需要在已有風格的基礎上實現突破。況且，生成式AI本身就蘊含了工程師的創造力，從算法架構到損失函數設計，無不體現了人類的主觀意識。反對者則強調，真正的藝術創作必須源于主體的能動性，人工智能即便能生成類似人類的作品，其創作動機也是受限的、被動的。美國藝術評論家杰里·薩爾茨就曾撰文反對將AI藝術納入現有藝術評判體系，認為“它們只是被輸入內容決定的數學方程式的投射”。

或許，判斷AI風格“原創性”的關鍵不在于結果，而在于過程。事實上，人工智能恰恰為我們理解創造的本質提供了一個新的參照。當我們試圖界定AI生成作品的藝術地位時，本質上也是在反思人類創造行為的邏輯起點。在傳統意義上，我們將靈感置于創作的核心，視其為藝術的生命之源。但在人工智能的語境下，“靈感”這個概念正經歷解構和重構。通過分析海量數據，AI能夠發現人類尚未覺察的創作規律，并將其應用于生成過程。在某種意義上，它們比人類擁有更高維度的“靈感”來源。同時，AI藝術的價值也體現在其釋放了更多人的創造潛能。有了人工智能工具的輔助，普通用戶也能夠參與到藝術創作中表達自我。從這個角度看，或許機器風格藝術的意義不僅在于對人類審美的模仿，更在于為大眾創造開辟了新的想象空間。

這種人機協同的創作模式也引發了知識產權方面的新議題。按照現有的著作權法，生成式AI尚不具備“作者”的法律地位。那么，當一部作品由人類和AI共同完成時，版權歸屬將如何界定？對此，法律界已開始探索制定AI生成作品的權益保障機制。一種觀點認為，人工智能的生成過程涉及眾多環節，每一環節都凝結了人的智力貢獻，因此，AI生成作品的版權應由提供算法、數據、算力的多方共享。這種“共創共享”的新模式，將知識產權的概念進一步延伸到了知識平權。

縱觀歷史，每一次科技革新都會引發藝術形態的變遷。印刷術的發明推動了文學的繁榮，攝影機的出現重塑了繪畫的語言，電影和錄音的誕生催生了全新的敘事方式。在這個意義上，人工智能帶來的機器風格絕非偶然，它昭示了人工智能時代藝術生產的必然趨勢。面對這一趨勢，我們需要用開放的心態去擁抱未知，去探索人機協作的更多可能。同時，我們也要保持警惕和反思。唯有堅守藝術初心，積極應變、創新圖強，方能無愧于這個“風格”紛呈的時代。

替代還是加持：人機

共創的未來

在我看來，生成式AI的本質不僅在于幫助人類完成更多創作任務，更在于它如何挑戰并拓寬人類的靈感邊界。AI并非簡單地重復人類經驗，而是以其獨特的計算邏輯和數據視角，揭示人類未曾意識到的可能性。

一個令人印象深刻的例子是AlphaGo。這個專注于圍棋的AI系統，在2016年擊敗圍棋世界冠軍李世石后，引發了人們對人工智能的廣泛關注。但更令圍棋界震驚的，是AlphaGo在比賽中展現出的非凡“創造力”。它下出了許多人類難以想象的妙著兒，甚至創造出全新的布局，這種非同尋常的棋風被稱為“AlphaGo風格”。這表明，AI不僅能理解規則，更能在規則之外另辟蹊徑、發現新的可能性。這種跨越性的洞察力，正是人類靈感的高光時刻。

在文學創作中，AI同樣展現出了“異想天開”的能力。自然語言處理技術的進步，讓機器能夠自動生成連貫、富有想象力的敘事文本。GPT-3等大型語言模型，更是掌握了模仿不同作家創作風格的能力。2020年，舊金山一家名為Nested的創業公司嘗試用GPT-3"API生成兒童睡前故事。人們只需輸入簡單的故事梗概，如“月亮上的兔子”，就能生成一個完整的童話故事，情節生動有趣，行文流暢自然。更令人驚喜的是，這些故事往往包含了出人意料的創意元素，比如“會變色的胡蘿卜”“會唱歌的云朵”等，這些腦洞大開的想象，反倒更接近孩子們天馬行空的思維方式。

當然，AI對人類創造力的“加持”效應，并非只體現在更多選擇上，更關鍵的是其對創作方法和思路的變革。在人工智能時代，“跨界”和“融合”成為創新的重要路徑。得益于機器學習技術，今天的AI已經能夠將不同領域的知識和規則“連接”起來，實現跨學科的創意遷移。比如，音樂人工智能AIVA就嘗試將繪畫的風格遷移到音樂創作中。通過分析梵高、莫奈等畫家的代表作，AIVA總結出了畫作的色彩、線條、構圖等特征，再將其映射為音樂元素，生成一系列獨特的“印象派音樂”。這種跨媒介的創意實踐，為人類開拓了更廣闊的想象空間。

除了創意思路的革新，人工智能還為人類創造插上“效率”的翅膀。在人機協同的語境下，AI可以自動完成許多繁復的創作任務，如數據收集、圖像渲染、版式排列等，從而讓創作者能夠將更多時間專注于核心創意的構思和決策。這種“人機分工”的創作模式，正在被越來越多的內容工作者所接受。事實上，從新聞寫作到廣告文案，從游戲關卡設計到短視頻剪輯，AI輔助內容創作已成為內容產業的新常態。

在許多人看來，人工智能的崛起預示著又一輪“機器換人”的到來。但在創意產業，AI更像是人類的“超級助手”，它在解放創作生產力的同時，也在升級創作者的想象力。這種人機協同的創新圖景，絕非零和博弈，而是一種共生共榮的新生態。正如《紐約時報》科技記者凱文·魯斯所言：“人工智能的終極目標不是取代人類的創造力，而是增強人類的創造力。”在這個意義上，生成式AI帶來的是一次前所未有的創造力革命，它正在將人類的靈感邊界，從“顯意識”拓展到“潛意識”，從“單一模態”拓展到“多模態”，從“個體智能”拓展到“群體智能”。

當然，這場革命的勝利成果尚待檢驗。在人工智能的發展進程中，技術的進步往往快于社會的接納。對許多人而言，AI仍是一個充滿不確定性的未知領域，機器創造力也還面臨諸多質疑：它是否會壓縮人類的創作空間？是否會加劇藝術的同質化？又是否會引發更多的倫理問題？對這些問題，我們尚無法給出一個完美的答案。

正如美國著名科幻作家威廉·吉布森所言：“未來已來，只是分配不均。”放眼AI技術發展的種種趨勢，我們似乎已經聽到了未來的腳步聲。在這個“萬物智聯”的時代，人類的創造力正站在新的風口上。“機器之眼”正在為我們揭示新的創作圖景，而人的智慧則將決定這個圖景的深度和廣度。技術與人文，算法與情感，經驗與實驗，傳統與未來，一切矛盾都將在這個圖景中得到辯證統一。

責任編輯"""袁"""媛