人工智能藝術浪潮對傳統藝術的挑戰與機遇

引言

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。“人工智能之父”馬文·明斯基（MarvinMinsky）和帕特里克·溫斯頓（PatrickWinston）都相信人類思維可以通過機器模擬，人工智能就是實現機器去做只有人才能做的智能工作的科學[1]，使機器可以對人的意識、思維的過程進行模擬學習。而人類智能對外界的處理都是處在下意識狀態，是基于大腦皮層神經網絡的學習方法，所以人類的視知覺體驗都具有強烈的主觀意識，具有一定的靈活性。

當前，人工智能技術不斷成熟，應用領域也不斷擴大。人工智能在藝術領域的廣泛應用，不僅革新了藝術創作方法，而且還引發了眾多學者、藝術家關于藝術創作中的主體與客體、對現實生活的總結以及情感表達等問題的討論。

一、人工智能藝術的崛起

人工智能藝術的演進始終與計算機技術的突破深度綁定。從發展歷程來看，人工智能介入藝術創作最早發生于20世紀中葉，這一階段的人工智能藝術尚未形成獨立概念，更多表現為算法藝術（AlgorithmicArt）或“計算機藝術”，其核心是通過預設數學邏輯與機械運算生成視覺作品，技術基礎以早期計算機編程和簡單算法為主。1952年，美國的本·F.拉珀斯基（BenF.Laposky）

使用類似于計算機和一種電子極陰管示波器創作了第一幅計算機作品ElectronicAbstractions。通過電路信號的數學運算生成動態線條，被視為最早的電子藝術作品，標志著“機器邏輯”介入藝術創作的開始。20世紀60年代，算法藝術進入發展期。1965年，德國數學家喬治·尼斯（GeorgNees）在斯圖加特舉辦首個算法藝術展“計算機生成圖像”，展出通過Fortran語言生成的幾何圖形，首次將“算法創作”納人藝術展覽體系。這一時期的局限在于：計算機運算能力有限，且創作高度依賴程序員的數學邏輯，藝術家更多扮演著“指令設計者”的角色，尚未形成“機器自主創作”的可能。隨著機器學習技術的發展，計算機開始具備“從數據中學習規律”的能力，藝術創作逐漸從“人類預設規則”轉向“機器自主生成”，“人工智能藝術”的概念開始浮現。天津大學計算機科學與技術學院的孫濟洲院長于2001年1月主持完成“中國水墨效果計算機模擬與繪制系統”后，又在2007年完成了“3D水墨畫造型與繪制關鍵技術研究”［2]；以生成對抗網絡（GAN）、Transformer模型為代表的深度學習技術日漸成熟，疊加大數據與算力也不斷提升，人工智能藝術進人爆發期。2018年，GAN算法生成的肖像畫《埃德蒙·貝拉米肖像》在紐約佳士得拍賣行以43.25萬美元成交，成為首件進入主流藝術市場的AI藝術品。這幅作品由法國藝術團體Obvious用算法訓練1.5萬張14—

20世紀西方肖像畫數據生成。畫面中模糊的人物形象與“由算法生成”的簽名引發熱議：支持者認為其標志著AI藝術獲得市場認可，反對者則質疑“人工智能創造的藝術，顯然不再是生活的反映，而是數字科學的產物”[3];該事件成為人工智能藝術進入公眾視野的標志性節點。

AI工具的易用性、生成效果的復雜度大幅提升，“人機協作”“AI自主創作”并存，且作品開始進入商業市場和大眾生活，引發關于原創性、版權、藝術價值的爭議。

二、人工智能藝術對傳統藝術的挑戰

（一）對傳統藝術創作主體與創作方式的沖擊

在傳統藝術語境中，創作主體始終是具有獨立意識、情感體驗與文化積淀的人類個體。“作者”的唯一性是藝術價值的核心支撐，觀眾通過作品追溯創作者的生平、情感與思想，形成“作品一作者一時代”的解讀鏈條。而人工智能的介入徹底打破了這種主體唯一性。進一步來看，AI作為“協作者”的角色也在消解人類藝術家的絕對主導權。AI工具具備“自主學習”與“邏輯推演”的能力：當藝術家使用AI進行創作時，算法可能生成超出預期的結果，創作者需根據AI的“輸出”調整思路，形成“人類提出需求一AI生成方案一人類篩選優化”的循環。這種模式下，藝術家的角色從唯一創造者轉向篩選者、指導者，其主體性被分割、稀釋，傳統意義上“作者的絕對權威”面臨動搖。

傳統藝術的創作方式深深植根于“身體實踐”與“精神內省”的雙重維度，其核心是“長期技藝積累”與“瞬間靈感爆發”的結合。書法家用畢生追求“力透紙背”的筆墨控制，古琴演奏家需反復練習“泛音”的精準觸弦。這種“時間成本”與“身體記憶”構成了傳統藝術的“準入門檻”，而AI工具通過數據訓練可以快速“掌握”這些技藝。只需輸入數千張書法作品，AI即可模仿王羲之的筆法生成“神似”的行書；通過分析古琴曲的音高、節奏，AI能創作出符合傳統韻律的新曲。這種技藝復制，使傳統藝術中“技藝難度”與“價值”的關聯被弱化。傳統藝術的創作過程是“情動于中而形于外”的自然流露。創作的起點是情感、靈感等非理性因素，而AI創作則遵循“數據規律”與“算法邏輯”，其核心是“復制已有模式”而非“創造全新情感”，人工智能的“藝術品創作”是按照固定程序進行的，是根據其自身的算法、規則以數據為基礎的再生成。［4]這種邏輯差異使AI作品常被批評為“有技巧而無靈魂”。正如美國哲學家約翰·瑟爾所言：“計算機對程序符號有著高超的操縱使用的能力，但這并不意味著它能夠理解符號，意識到這些符號。”［5］但AI智能藝術的出現也反襯出傳統創作方式中“情感真實性”的稀缺性正面臨挑戰。

（二）人工智能藝術對藝術本體論的挑戰

藝術本體論的核心命題在人工智能藝術沖擊下被解構，傳統以“人類中心主義”為根基的原創性、作者身份與情感表達等要素，因算法生成與數據訓練邏輯被重新審視。傳統藝術的原創性與人類獨特的思考及全新表達牢牢綁定，是形式新穎與思想獨特的統一；而人工智能藝術本質上是重組模仿既有數據，原創性的邊界模糊，更接近“高級模仿”。

這種“數據依賴”的特性，使AI作品的“原創性”陷入雙重爭議：一方面，當AI生成的內容與某一傳統作品高度相似時，“抄襲”與“借鑒”的界限就變得難以界定。2023年，美國插畫師協會起訴StableDiffusion開發商的案件中，核心爭議便在于“未經授權使用藝術家作品訓練模型是否構成侵權”，這直接挑戰了傳統版權法對“原創性”的保護邏輯。另一方面，即便AI生成的內容在形式上“從未出現過”，其“創新性”也被質疑為“算法的概率性結果”而非“人類的主動突破”，如藝術批評家沃爾特·本雅明曾提出“機械復制時代靈光的消逝”［6]在AI時代演變為“算法復制時代原創性的消解” 。

在傳統的藝術理論中，“作者”不僅是作品的創作者，更是作品意義的“源頭”與“權威闡釋者”。羅蘭·巴特的《作者之死》雖曾挑戰作者對作品意義的壟斷，但仍默認“作者是人類”這一前提；而人工智能藝術的出現，直接顛覆了“作者必須是人類”的底層邏輯，使“誰是作品的真正作者”成為無解的難題。

在AI創作的鏈條中，至少存在三重潛在“作者”：編寫算法的工程師（搭建創作工具）、提供訓練數據的歷代藝術家、輸入指令的用戶，而AI自身是否具備“作者資格”更是爭議的焦點。這種多元主體的參與，使傳統的“單一作者”模式徹底瓦解。2022年，AI生成的圖像《太空歌劇院》在科羅拉多州美術比賽中獲獎，引發軒然大波。獲獎者僅輸入關鍵詞便完成創作，而且擊敗了大量手工繪畫作品，這一事件直接引爆了“AI是否能成為藝術作者”的全球討論。

傳統藝術的本質被普遍認為是“人類情感與經驗的表達”。無論是《蒙娜麗莎》中神秘的微笑所傳遞的人性的復雜性，還是《二泉映月》二胡聲中的悲愴與堅韌，作品的藝術價值始終與“人類的生命體驗”緊密相連。

托爾斯泰認為，藝術是“這樣一項人類的活動：一個人用某種外在的標志有意識地把自己體驗過的情感傳達給別人，而別人為這些情感所感染，也體驗到這些感情”[7]。通過旋律的起伏體會作曲家的生命狀態，這種“情感共鳴”是藝術感染力的核心來源

人工智能藝術面臨著“情感表達”的天然局限。AI可以通過分析數據識別“悲傷的畫作多使用冷色調”“歡快的音樂多采用大調”，并生成符合這些規律的作品，但它無法真正“體驗”悲傷或歡快。AI創作的“戰爭題材”繪畫，能復制出硝煙、廢墟的視覺元素，卻無法傳遞出畢加索《格爾尼卡》中對戰爭殘酷性的憤怒與反思。“視覺形象永遠不是對感性材料的機械復制，而是對現實的一種創造性把握，它把握到的形象是含有豐富的想象性、創造性、敏銳性的美的形象。”［8］

三、人工智能藝術為傳統藝術帶來的發展機遇

（一）拓寬傳統藝術邊界與表達維度

人工智能藝術的崛起并非單純對傳統藝術的顛覆，更在技術賦能中為其開辟了全新的創作空間。傳統藝術在堅守人文內核的基礎上，通過與AI技術的融合，不僅實現了創作效率的躍升，更在媒介形態、表達維度上突破了歷史局限，展現出創新的活力。這種拓展并非對傳統的背離，而是在技術支撐下對藝術可能性的重新探索，

在傳統繪畫中，藝術家需耗費數周進行構圖草稿、色彩調試，而AI只需勾勒簡單線條，即可快速生成數十種符合傳統美學的構圖方案，藝術家再從中選取并深化。這種工具革新的核心價值在于：將傳統藝術中“技術實現”與“創意表達”割裂開來，轉化為“技術服務于創意”的協同關系。正如文藝復興時期透視法的發明解放了畫家的空間表達，AI工具正在解放傳統藝術創作者的創意能量，讓更多人能夠跨越技藝壁壘，參與到傳統藝術的創新實踐中。

傳統藝術的媒介形態往往與特定的物質載體綁定（如繪畫依賴畫布、雕塑依賴石材、書法依賴宣紙）在一起，而AI技術通過數字化轉譯，使傳統藝術元素擺脫了物理限制，這種媒介拓展不是對傳統的消解，而是使經典美學在數字時代獲得新的存在方式。

“數字重構”讓傳統藝術元素獲得動態生命力：數字化保護是永久保存文物資源的重要手段。如已建成的敦煌學研究文獻庫和數字藏經洞數據庫，實現了高清圖像、文獻信息的國際共享[9]。通過AI“動態生成”技術，研究者將敦煌壁畫中不同飛天的飄帶、姿態通過數據輸入模型生成能隨觀眾動作實時飄動的虛擬飛天。這種“互動式飛天”既保留了唐代繪畫的線條美感，又通過AI的實時計算賦予其“呼吸感”，使千年古畫從“靜態觀賞”變為“沉浸式體驗”。

“跨界融合”催生傳統藝術的新載體：AI技術使傳統藝術元素無縫融人現代數字媒介中，形成跨領域的藝術形態。如故宮博物院與某游戲公司合作的《千里江山圖》AR游戲，通過AI圖像識別技術，將王希孟筆下的青綠山水轉化為可探索的虛擬世界。通過這種媒介的融合，讓傳統藝術從“博物館里的藏品”變為“可參與、可互動、可生成”的活態文化，在數字空間中延續其美學生命力。

傳統藝術多依賴單一感官通道，而AI技術則通過跨模態生成功能打破了感官界限，使傳統藝術元素在視覺、聽覺、觸覺等多維度聯動表達，構建更立體的審美體驗。這種跨感官表達不是對傳統藝術的簡化，而是通過技術手段激活更深層的美學共鳴。（1）視覺一聽覺方面：通過AI“圖像轉音樂”算法，研究者將《富春山居圖》中線條的疏密轉化為音符的長短，將水墨的濃淡轉化為音色的明暗，生成一首與畫面節奏同步的鋼琴曲。（2）視覺一觸覺方面：AI“數字拓印”技術可掃描傳統石雕的表面肌理，生成數據模型，再通過3D打印與力反饋材料還原出“可觸摸的佛像”，當觀眾觸摸佛像的衣紋時，AI會根據歷史資料模擬出石材的冰涼質感與風化痕跡，讓視力障礙者也能通過觸覺感知傳統雕塑的美學細節。

（二）助力傳統藝術的傳承和活化

在全球化與數字化的時代背景下，許多傳統藝術形式正面臨傳承危機與傳播困境。人工智能技術以其強大的數據處理、模擬還原與互動傳播能力，為傳統藝術的“活態傳承”提供了全新路徑。

在瀕危技藝的記錄與復原方面，AI更是展現出獨特優勢。在大量文化遺產的系統化保護方面，AI技術實現了從“個體保存”到“生態留存”的跨越。已建成的敦煌學研究文獻庫和數字藏經洞數據庫，實現了高清圖像、文獻信息的國際共享。敦煌研究院積極對接國際機構，組建石窟寺和土遺址保護聯合實驗室、中國一中亞文化遺產保護“一帶一路”聯合實驗室，加快推進國家古代壁畫與土遺址保護技術創新中心重組和大數據中心建設。這種“預防性保護”模式，讓敦煌藝術從“被動修復”轉向“主動防御”，為世界文化遺產的數字化保護提供了范本。

傳統藝術的傳承困境，很大程度上源于其與當代大眾生活的“隔閡感”—古老的語言體系、復雜的欣賞門檻，使年輕人望而卻步。人工智能技術通過虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與自然語言交互等手段，構建了“沉浸式”的傳統藝術體驗場景，讓大眾能以直觀且互動的方式感受傳統藝術的魅力。數字化技術是當今前沿的信息科學技術，特別是虛擬現實技術的出現，更使21世紀成為“虛擬時代”[10]

故宮博物院推出的“AI導覽官”項目，通過全息投影與自然語言處理技術，使清代宮廷畫師郎世寧的數字分身成為游客的專屬講解員，甚至能現場演示畫作中“中西合璧”的透視技巧。通過AR技術，可以讓畫中馬匹從卷軸中走出來，變為三維立體形象，展示郎世寧如何融合中國工筆與西方油畫的表現手法。這種“與古人對話”的體驗，比傳統的文字說明更生動。

研究結論

（一）人工智能藝術與傳統藝術呈“差異性共生”

前者以算法和數據為核心，擅長高效生成與跨模態表達，突破人類生理局限；后者依托人類生命體驗、文化積淀與技藝傳承，注重情感深度、人文溫度與歷史連續性。二者如“技術理性”與“人文感性”，雖創作邏輯有別，卻能互補構成完整的藝術生態。雖然AI無法替代傳統藝術的“手作溫度”與“情感真實”，但傳統藝術可借AI突破物理與傳播邊界，使差異成為共生前提。

（二）傳統藝術的核心價值是應對挑戰的“立身之本”

傳統藝術的人文性、文化性與技藝性具有不可替代性：人文性蘊含人類對生命、情感的獨特思考，如八大山人畫作的時代反思，是AI難以復制的“經驗深度”；文化性承載民族記憶與文明密碼，如青銅器饕餮紋的宗教內涵，AI能模仿紋樣卻不解其文化語境；技藝性凝結歷代藝人的“身體記憶”與“材料智慧”，如景德鎮陶瓷工序的微妙把控，超越數據訓練范疇。這些價值構成傳統藝術保持主體性的根基。

（三）人工智能是傳統藝術拓展邊界的“賦能之器'

作為工具，人工智能助力傳統藝術突破瓶頸：傳承上，以數字化保護技術留存瀕危藝術并實現活態傳承；創作上，通過輔助工具注入新表達，如將書法轉化為數字互動裝置；傳播上，借個性化推薦與AR等技術，讓傳統藝術從博物館走向大眾生活，如手機端“拆解”《清明上河圖》。所以，AI是傳統藝術現代化轉型的助推者，而非對立者。

綜上，人工智能藝術與傳統藝術的關系，本質上是技術變革中藝術形態的自我更新與重構。傳統藝術唯有堅守核心價值、主動擁抱技術，才能在守正創新中延續生命力；人工智能藝術也需在與傳統藝術的對話中，注入更多人文關懷與文化深度，避免淪為“技術炫技”。二者的共生共進，終將推動藝術領域走向更豐富、更包容的未來形態。

參考文獻：

［1］張陽．人工智能之父馬文·明斯基逝世科學界巨星隕落［N］．環球時報，2016-01-27.

[2］齊亞峰，孫濟洲，商毅，中國水墨畫的基本藝術特征及其計算機仿真實現［J］.中國圖像圖形學報，2003（5）:562-566.

［3］楊守森.人工智能與文藝創作［J］.河南社會科學，2011（1）:188-193.

［4］周豐.人工智能的藝術創作可能嗎？［J］.上海大學學報，2023（6）：79-90.

[5]丹尼爾·夏克特.找尋逝去的自我［M］.高申春，譯.長春：吉林人民出版社，1998.

[6」王偉斌.“靈韻”與繪畫：以本雅明《機械復制時代的藝術作品》為背景［J］.中國民族博覽，2023（17）:208-210.

[7」列夫·托爾斯泰.藝術論［M」.豐陳寶，譯.北京：人民文學出版社，1958：48.

[8］魯道夫·奧恩海姆.藝術與視知覺［M］.騰守堯，譯.成都：四川人民出版社，2019.

[9］杜浩，史勇強.科技賦能敦煌文旅“數智蝶變”新范式［J].黨建，2025（7）：45-46，64.

[10］黃永林，談國新.中國非物質文化遺產數字化保護與開發研究［J」.華中師范大學學報（人文社會科學版），2012，51（2）：49-55.

作者單位：蘭州交通大學藝術設計學院