物性、智性與情性*——人工智能與藝術生產的技術向度

張 偉

作為人類區別于其他物種的標識性特征，思維能力成為人類超越其他物種，占有并支配物質世界的有效確證，也成為人類按照“任何一個種的尺度”以及“內在的尺度”①展開社會實踐的推動力。如果說20世紀中葉的“圖靈測試”提出的“機器的思維力”還止步于理論設想，那么21世紀以來一系列人工智能事件則將機器的思維能力導向實踐，同時也深化了對機器思維何以生成、施效程度如何的思考。無論是谷歌2015年創制的可編寫審美適應度函數的Deep Dream進行的繪畫創作，還是2016年借助演算法令、具備自我學習能力并戰勝世界圍棋冠軍的“阿爾法狗”，抑或是2019年裝置多模態交互感官、有著“智能情感家”之稱的第七代“微軟小冰”，人工智能已然突破了物質生產實踐的閾限，不斷挺進更具思維高度與人類本性的藝術審美場域，挑戰著人類在日常世界中的主體性存在。與20世紀以來文論界此起彼伏的“終結”之音相比，人工智能在審美生產場域的價值拓展不斷逾越著人類理性體認的疆界，而愈發營造著人類精神世界的危機，更從自指性視角提出了人類“終結”的可能性命題。因此，基于人工智能物化媒介的本質屬性，考察人工智能切入藝術生產的多維能指及其潛在邏輯，剖析這一智能形態在創構某種“類人化”甚至“超人化”藝術實踐中突破人類智能的可能性限度，不僅是對人工智能在審美生產場域技術身份的價值驗證，而且對當下藝術生產場域中愈發凸顯的形式思維具有一定的啟發。

一、從物性到智性：人工智能的媒介本質與技術內涵

平心而論，以物性為基點來介入人工智能問題，并非有意將人工智能降格為物化形態，以此來標舉人類的主導性與優越感；而是因為人工智能問題本質上屬于一種物化媒介問題或根源于某種媒介性的問題。作為人類認知、占有并支配客觀世界的介質形態，物化媒介是人類建構自我身份、確立與客觀對象關系以及自身主體性地位的常態手段與客觀見證。從某種意義上來說，一部人類社會的發展史就是物化媒介的衍化史，也是人類基于媒介對客觀世界與自身價值的確證史。從遠古人類利用石器、木質工具延伸體能進行簡單的物質生產實踐，到現代人類憑依工業與科技手段創造更為便捷的生活方式，物化媒介已然成為人類推動物質生產實踐以及自身價值再生產不可或缺的動力所在。媒介作為人類介入客觀世界的能力延伸，在確立人與世界基本關系、促進人類生產實踐主體性建構的同時，也不斷更新著自身的表現形態與作用機制，愈發以一種技術性的內涵與影響力來強化自身的價值存在。

作為人類本質力量的物化投射，人工智能某種意義上體現著一定的介質色彩，換言之，人工智能本身就是一種現代意義上的技術媒介。長期以來，人類的大腦及其形成的智能體系在日常實踐中發揮著決定性的作用機制，體能性的行為實踐在智能的指令系統中方能展開。作為體能模仿與延伸的工具性媒介同樣受制于智能的指令操控，人類主體正是借助自身的智能體系來實現對體能及物化媒介的掌控而確立了生產實踐的主導權，就此而言，物化媒介本質上屬于人類智能的外化形式而已。與傳統的物化媒介不同，人工智能突破了傳統媒介對體能的模仿與延伸機制，將模仿與能力延伸直接投向作為指令中心的人腦智能系統。如果說傳統的物化媒介因其模仿與體能延伸的外化性征尚不足以改變人類的主導性，那么人工智能避開對一般體能的模仿而直接切入大腦工作機制，這一中心式的突破所產生的沖擊力自然顛覆了人類智能的權力體系。人工智能相對人類智能的內生路徑及其超越人類智能的某些表征形式，撕裂了人類一直以來對自身特別是大腦智慧的迷戀。隨著人工智能的興起，笛卡爾曾經宣稱的人“由上帝之手制造，任何人造出的機器都無法與其相比，其內部的運動也比任何機器都要神奇”②的價值判斷，不可避免地呈現出一定的反諷色彩。

然而情況遠不止于此，作為對人腦功能的某種模仿與延伸，人工智能的工作機制又呈現出不同于傳統工具性媒介的實踐特征。模仿作為人類世界的重要表征，一直被視為人的智力系統導向外在世界的連接方案，柏拉圖所謂的“理式”與現實的關系根源于此。人的大腦作為實踐指令生成的樞紐，從總體上決定著人的體能模仿的現實實踐。人腦下達的指令則是由多元的體能系統分化完成，故而響應人腦指令的體能系統所從事的行為實踐多是分化的、局部的。這也意味著，作為對體能模仿與延伸的物化媒介，從來不是一種完全響應人腦指令的綜合性實踐，而只能是對人類某一特定行為能力的模仿或延伸。由于直接切入對作為指令中心的智能系統的模仿，人工智能無疑縮短了模仿實踐的間距，實現了獲取原初指令信息的資格，甚至直接成為某種原初指令的發出者。那種為傳統媒介分化完成的工作機制在人工智能的中心操控中趨向整合與統一，借助計算程序與邏輯運算實現了多元指令的一體化運行。由于指令實踐的相對統一甚至自身就是指令的生發體，人工智能自然超越了一般媒介的物性體征，以一種更為智性的模仿機制推動著自身的行為實踐以及價值再生產。

另一方面，作為人類體能的物化與技術延伸，傳統物化媒介的生產實踐離不開人腦智能系統的指令操控，媒介實踐的效度與向度取決于智能系統指令信號的力度與精度，以及體能對智能的反饋機制。由于指令信號傳遞與反饋的連續性決定著人類物化媒介生產實踐過程中人的主導性在場，脫離人的存在，一切物化媒介的生產實踐自然無法正常運行。人工智能則不同，它將人類大腦的某些工作機制化身為一種可計算性程序。在人工智能那里，人腦的智能不再是一種內在的狀態，而是一種可資模仿的外部特征，計算程序恰是使這一模仿無限接近人類智能的密鑰，甚至某些為人類特有的思維能力都有可能借助這種可計算程序得以實現。由于可計算程序的存在，人工智能具備了某種基于計算的學習能力，這意味著人工智能可在一定程度上脫離人類而獨立存在。人類對傳統物化媒介生產實踐的主導性與控制力，在某種限度內被人工智能所屏蔽，與之相應的，則是人工智能一定程度上的自主性成為可能。

需要指出的是，就技術層面而言，人工智能脫離人類的“獨立自主”仍是相對的，即便人工智能借助計算程序獲取了一定的學習能力，但這一學習能力以及計算程序本身仍離不開人類預設的技術框架，這一技術框架以預置的程序語言框定了人工智能的行為路徑。在依循這一框架程序的基礎上，人工智能可能脫離人類而表現出一定的主體性征，其基于運算程序的行為能力在某些方面也有超越人類的可能，但人類為人工智能預設的程序框架仍是規約人工智能行為實踐的潛在閾限。可以說，人工智能在相當一段時間內仍需在人類操控與指導中展開行為實踐，只是這一行為實踐的人類痕跡愈發隱晦罷了。至于人工智能能否超越人類預設的程序模式而獲取真正的主體資格，就現有的技術效應及其現實實踐而言，仍然屬于一個無解的問題。

不難想象，同樣作為人類認知與改造客觀世界的物化介質，人工智能憑依對人腦智能系統的模仿性切入形構了物化媒介與模仿機制的新形態。如果說傳統的工具性媒介以對人類單一體能的模仿與延伸而仍屬于低端的物化形式，那么人工智能則兼具物化介質與智能系統于一體的形式特征，在一定程度上實現了施控機制與受控機制的統一，并一度趨近人類所追尋的工具性生產實踐的“自足”模式。而其超越物化形式的“智能”屬性，以及這一屬性在現實世界通過不斷創新增進其社會認同的同時，也啟迪著人類對其價值的深度思考。

二、從智性到情性：人工智能介入藝術生產的審美參數與有限效度

長期以來，智慧作為人類特定的標志性特征，一直是人類標識自身優越性以及支配客觀世界的有效武器。擁有超越一般物種的智慧，成為人類從事物質與精神生產不可或缺的天然資本。與主體觀念上的偏重相一致，盡管人類對自身智慧及其工作機理的認知較之體能要淺薄，智慧的內涵更具神秘色彩，但這絲毫未能影響人類對自身大腦功能機制探索與模仿的熱情，而人類發展史上也不乏對這一智能體系模仿性的物化嘗試。從最早的結繩記事到中國古代的算盤，再到現代意義上的計算器與計算機，人類對智能系統局部性的模仿與延伸，取得了并不亞于體能層面的實踐成效，人工智能也只是這一模仿與延伸鏈條上的一個環節。

但是，將人工智能視為人類模仿、延伸自身智慧系統的一種物化裝置，或者人類主導下的自身能力的外化投射，似乎并不足以解釋這一模仿何以引發人類的關注與焦慮。人工智能相對一般物化媒介所體現的模仿機制的綜合性，以及這一智能形態具有一定的自我學習能力，能在一定程度上脫離人類而獨立活動，這在某種程度上為這一問題提供了較為完善的思考。但人工智能的模仿超越一般意義上的物質實踐，而介入人類社會的精神生產，這可能同樣成為人類產生焦慮情緒的緣由。在由物質生產與精神生產構筑的人類社會的基本結構體系中，人類對自身種的尺度的標識更多是由其從事的精神生產來實現。精神生產憑依形而上的思維供給取得了超越人類物質實踐活動的特定意義，其本身也是凝聚更高智慧的人類實踐形態。

正因為如此，現代社會的人工智能更多是以獲取審美生產領域的話語權開啟自身的存在之旅，人工智能的發展史同時也是這一智能形態挺進藝術生產場域的試驗史。如果將1956年的達特茅斯會議記為人工智能元年，那么其后人工智能的技術衍化及其標志性實踐效應的取得多在藝術生產場域中進行檢驗。無論是1956年的那首被視為真正的“計算機音樂”的《伊里阿克組曲》，1962年可以獨立創作詩歌作品的軟件“Auto-beatnik”，1998年能夠創作小說的軟件“布魯特斯”，還是21世紀以來的“阿爾法狗”“初音未來”“微軟小冰”等，無不如此。就人工智能而言，或許只有更具智能體驗高度的藝術場域才能體現出它的價值存在。也正是在這一場域，人工智能更有動搖人類主導性地位的可能性。對人類而言，將人工智能引入藝術生產場域，更能體察這一智能形態能夠企及的思維高度，探尋這一智能系統與自然智能的臨界域，進而在可控閾限內維護自身的主體意識。由此判斷，藝術場域作為人工智能試驗的最佳場地，無疑也是人類面臨人工智能挑戰的最后一道防線，人工智能的藝術表現可能預示著其技術向度的終極構想。

相對一般性的物質生產實踐，藝術生產的思維供給更為復雜。藝術生產場域為人工智能的審美實踐提供了更為周全的檢驗指標，趨近人類藝術生產的智能水平無疑是人工智能企及人類智能的有效路徑。通常而言，人工智能進行藝術生產大體上有兩種路徑，一是結構模擬，即基于人類大腦的基本結構借助電子技術與仿生學方法來模擬人腦的智能活動；二是功能模擬，即在信息論、控制論、系統論的基礎上，借助語言學、心理學、神經生理學、模糊數學等學科成果從行為與功能方面模擬與替代人的某些智能活動，從事藝術生產。現有的人工智能藝術生產多屬此類。

就人工智能的當下藝術實踐而言，人工智能不再注重對人腦思維過程及其邏輯推理的形式模擬，而多是基于統計學原理，借助智能算法在對海量數據庫的分析中探尋藝術創作的規律來實現機器的監督學習，這意味著數據計算與思維的程式化設計成為人工智能進行藝術生產的基本模式。相對人類智能而言，人工智能的演算能力更勝一籌。以“微軟小冰”為例，在其創作詩歌之前，其學習庫中存儲了20世紀20年代以來519位詩人創作的現代詩集，借助大數據、云計算以及深度神經網絡等技術，“微軟小冰”在6000分鐘完成了超過10000次的迭代學習，創作出70928首現代詩歌，這龐大的存儲、分析與計算功能遠不是人腦智能所能完成的。同樣，超級計算機“深藍”擊敗國際象棋男子世界冠軍也是如此。“深藍”的背后有5位計算機專家為其編寫程序，將海量象棋運算程序輸入其演算系統，同時也聚集了諸多棋壇高手為其“出謀劃策”。這種基于數據計算的對弈，與其說是“深藍”打敗了象棋冠軍，不如說是象棋冠軍敗給了“深藍”背后的計算機專家、棋壇高手以及演算程序。正如美國哲學家約翰·瑟爾所言：“計算機對符號的操作能力，主要是通過執行某種規則的算法而表現出來的。這并不意味著，它能夠理解這些符號，也不意味著它能意識到這些符號。”③

平心而論，借助數據運算來模仿人類智能從事一般性的物質實踐乃至藝術生產，確實是人工智能趨近人類智能的有效路徑。當下人工智能的藝術生產多是基于這一模式運營的結果，并在一定程度上達到人工智能“類人”化的標準，創造出一些“類人”化的藝術作品。即便人類智能中一些相對抽象的表征形態也為人工智能系統的深度演算所征服，成為人工智能趨近人類自然智能的坐標。但一個不容忽視的問題是，數據運算的前提是人類智能機制需要轉化為能夠運算的基本程序，人工智能的人類化進程則意味著整個人類智能體系都具有轉化為可計算程序的可能性。從人工智能當前的發展來看，人工智能實現人類智能程序化、規則化運算仍然有著無法逾越的閾限。

其一，人工智能缺少人類藝術生產的審美“意向性”。“意向性是某些心理狀態和事件的特征，它是心理狀態和事件指向、關于、涉及或表現某些其他客體和事物的特征。”④換言之，所謂意向性就是自己知道自己在做什么。正是意向性的存在，人類主體與外在世界發生并確證著聯系，從而為主體形成系統的意識與知識體系。在美國哲學家塞爾看來，意向性作為大腦神經元活動的產物取決于大腦的生物性構造，而金屬構造的人工智能系統自然缺少這一神經生物反應基礎，故而“任何計算機程序自身不足以使一個系統具有一個心靈。簡言之，程序不是心靈，它們自身不足以構成心靈”⑤。就人類世界的藝術生產而言，藝術家不僅創作藝術作品，而且基于自身的審美意識與主體觀念不斷調適著創作實踐，體現出強烈的創作能動性。人工智能固然可以從行為上代行與人類較為一致的藝術實踐，但它很難“意識”到自己為什么會這樣做，更不可能從能動意愿上調適這一做法，其從事的藝術實踐更多基于某種先行設定的指令與程序。

其二，人工智能無法提供人類藝術生產特有的“審美經驗”。審美經驗是人類審美發展進程中的產物，是人類對自身審美實踐與審美體驗的抽象與疊加，并以潛在的觀念形態左右著后續的審美實踐。這一經驗形式的生成取決于人類主體特定的民族習性、文化心理、社會意識，這些因素賦予審美經驗以一定的文化性征與個體風格。這就使得不同的創作個體所稟賦的審美經驗不同，由其規約的藝術創作自然也存在著顯著差異。就人工智能而言，由于人工智能系統匯聚了海量的數據信息，其生成的每一次藝術創作都是對這一數據分析、加工的產物。即便這一智能形態完成了無數次的藝術演算與創作，其前一次的藝術創作并不能形成一種經驗性的觀念來指導后續的創作實踐。也就是說，人工智能的每一次藝術生產都是“新”的，其相連的兩次藝術生產之間缺少一種間性關系，而生成人類世界審美經驗體系的民族習性、文化心理與社會意識更為智能機器難以企及，經驗問題成為人工智能攀超人類智能過程中難以逾越的高度。

其三，人工智能難以定制人類智能非常態的思維特征。人工智能研究者依據人工智能的發展形態將其劃分為“弱”態與“強”態兩種，由“弱”態過渡到“強”態的臨界點稱為“奇點”。在他們看來，現行的人工智能多屬“弱”態，強人工智能則是完全勝任人類的智能系統，成為人類實踐活動的機器代言。弱人工智能突破“奇點”進化到強態的有效路徑，是實現人類智能全部的思維供給。雖然人工智能憑依算法與深度神經學習機制，可以掌握人類智能的常態化思維能力，甚至在某些方面還有超越人類的表現，但人工智能尚不能突破諸如直覺、靈感、意會等人類的潛意識思維，并對其進行程序化計算。在弗洛伊德看來，人的意識只是浮出水面的冰山一角，除了顯在的意識，潛意識以及連接潛意識與意識的前意識更多處于未知狀態，這一意識形態并非如意識一樣清晰明確。⑥試想，一個連人類自己還處于未知或探索階段的知識區域，何以能轉化為替代人類主體的物化形態？至少對這一盲區的探索將在相當一段時間制約著人工智能的發展。

不可否認，日新月異的科技變革不斷創新著人工智能的工作機制，甚至可能設計出繞開人類智能既定模式的思維路徑，而實現與人類智能一樣的思維效應。但審美的“意向性”、審美的經驗生產以及那些頗具神秘感的潛思維意識，作為人工智能難以企及的思維高度，無疑成為抑制“奇點”到來的“奇點”，在一定時限上確保人類主導性地位的延續。在藝術生產場域，物性媒介與智性思維保證了藝術生產活動的一般性供給；作為藝術實踐的重要動因，情感則是決定藝術實踐何以發生以及如何發生的決定性機制。它不僅代表著藝術場域人類自然屬性的表征，同時也是人類借助藝術實踐實現自身社會化進程的起點與推動力，藝術生產場域中的物性媒介與智性思維也多是在情感的調配下發揮自身的價值效應。與單一的智性思維相比，人類的情感聚合著更多的思維機制，甚至交融著人類自身尚未明了的思維意識，同時遵循著外在于人腦智能系統的社會文化作用力，就此而言，情感本身無疑更具綜合性色彩。“情感是一種大腦的高級功能，而且并不是某個‘中樞’可以獨立完成的，參與情感的產生和表達可能是一個結構和機能相互聯系的回路。”⑦人類的情性世界無疑為人工智能的發展提出了又一個難題，由邏輯與符號運算所承載的人類認知無論怎么延伸，倘若不能突破情性維度，終究無法抵達絕對的彼岸，最終仍是消弭于名與實或人與物的兩隔狀態，同樣人工智能的情感化也是人工智能逾越人類的最大懸設，情性世界成為理性思考人工智能無法回避的現實命題。

三、情性的復魅：人工智能技術化情感的實踐規約與可能性思考

維特根斯坦曾經就機器的“類人化”發展提出過這樣的疑問：“機器會思想嗎？——它會疼嗎？——該把人體叫作這樣一臺機器嗎？它可是極接近于這樣一臺機器啊。”⑧今天看來，維特根斯坦的提問指向兩個問題，一是機器思維的可能性問題，二是機器的情感問題。情感問題是藝術生產的根本問題，作為人類智能的物化投射，“一個真正的智能系統少不了情感裝置”⑨。情感是這一媒介形態趨近乃至攀越人類智能的重要參數，自然也成為評判人工智能藝術生產審美效應的標準。

借助數據運算與神經學習網絡，人工智能藝術生產的情感實踐已經從技術層面實現突破，現代意義上的智能機器所采用的電子脈沖模擬功能很大程度上實現了與人類神經元相似的工作機制。作為全球最大的跨領域人工智能系統之一，第六代“微軟小冰”已經具有一定的共感力，在同人類的對話中，小冰可以從語氣中判斷對方的情緒，遂而調整相應的語氣進行對話，甚至基于對方的立場來思考問題。而到了第七代時，這種共感力為智能系統設置的感染力所替代，第七代微軟小冰不僅可以順著對方的話題采取相應的語氣與情緒延續對話，同時可以主動延伸話題，有意占據對話的主導權。不難想象，當人類面臨一個可以和自身感同身受、甚至可以噓寒問暖的“類人”機器，其引發的情緒是否有本雅明所謂的“震驚”感？而這種“類人”機器能借助自身的多模態感官裝置將自身的所見所聞納入藝術創作時，那種曾經一度冰冷的機器形象是否需要改寫？

作為人類身體的一種基本結構，情感一方面屬于人類作為生物體的自然屬性，體現著人類作為自然生物且高于一般生物的本質性征，另一方面情感又是人類在社會產生之后規約于一定社會規則與倫理邏輯的產物，蘊含著人類對外在世界的某種精神反饋效應，故而體現出強烈的社會屬性。自然屬性與社會屬性成為人類情感指向的兩個維度，自然也是辨析藝術生產場域人工智能情感機制的施力點。

就自然屬性而言，盡管當下人工智能的審美實踐在某種程度上體現出一定的情感作用機制，甚至就情感表征形態而言，其與人類的自然情感趨向一種“無限接近”樣態，但這一情感機制的生成路徑仍然屬于一種“植入”樣式。“所有人工智能研究工作的必要前提是：世界必須可表征為本身是由始基構成的結構化描述序列。因此，哲學和技術在依賴始基時，都繼續確立了柏拉圖所探索的那個世界：一個明晰性、確定性和控制都已經得到保證的世界，一個由數據結構、決策理論和自動化構成的世界。”⑩作為先行植入的情感裝置，人工智能情感體驗的基礎仍是數據運算以及由此生成的數理邏輯，因而其情感生成遵循著由邏輯運算到感性體現的一般過程，情感的外化只不過是程序運算定制的結果。因此，人工智能的情感表征更多屬于一種是然形態，本質上仍然難以真正理解情感的確切內涵，缺少對情感反應的應然性思考。這意味著人工智能對外在事物的情感反應很難歸于自身的“意向”性反饋，“知其然而不知其所以然”始終成為這一情感表征的本體性征。

同時，自然情感的隨機性成為技術情感化路徑的又一壁壘。作為人類生物體的典范性特征，豐富的情感體驗成為人類區別于其他生物體的重要標志，這一特征自然也成就了人類作為藝術創作主體的先天條件。誠然，借助邏輯運算，人工智能系統在其藝術創作中植入了豐富的情感元素，諸如快樂、憂傷、生氣、委屈等情緒形態在智能機器的表征譜系中逐漸定型，成為智能機器反饋機制的有機表現形式。然而，人類的情感不僅蘊含著豐富的表征形態，而且遵循著極為復雜的表達機制。人類內在體驗以及外在世界任一微觀的“風吹草動”都會牽動著人類情感的變化，在藝術構思階段更是如此。劉勰《神思》篇中所謂的“寂然凝慮，思接千載；悄焉動容，視通萬里”的情感律動在藝術創作中成為常態。也正是這一波譎云詭的情感樣態構筑了藝術創作的豐富內涵，成就了人之為人的精神樣式。對人工智能而言，遵循著理性運算的邏輯框架，其程序化的情感設計很難觸及人類自然情感的變動性與豐富性，特別是藝術創作進程中那種難以名狀的情感訴求，那種為人類自身都無法理解的情緒樣式，又怎么可能借助程序化而為智能機器所占有？

此外，人工智能的技術化情感也無法應對自然情感的個性化問題。情感的個性化是個體在特定環境中的自我體驗與生命感悟，是個體區別于他人而成就自身主體性意識的重要標識。在藝術生產中，個性化情感不僅取決于創作者對生命意識、審美體驗的獨特認知，同時也受制于個人特定的語境熏染以及社會、民族文化的潛在規約，正是個性化的情感成就了黑格爾“這一個”的主觀情思，故而個性化的情感表達成為藝術創作趨向成熟的標志性符號。規約于計算程序的智能機器則不然，由于運算程序的相對同一性，人工智能對特定問題的情感表達多是一致的。或者說，相同的運算程序規約著相同的情感樣式，即便是在不同的人工智能系統中亦是如此。即便技術的革新豐富了智能機器的情感表達，但個性化的情感表達在相當一段時間內都將成為智能機器藝術創作的短板。

人類情感的社會屬性作為情感發展的高級形態，是人類奠定社會身份、成就自身主導地位的重要機制。正是來自社會的情感存在將人類區別于一般生物體，賦予人類高等生物身份的特定資格。相對于自然情感的天性結構，人類情感的社會屬性更多體現出一種間性關系。這種間性關系不僅決定著人類社會性情感的生成，同時也成為人類借助這一情感認知外在世界、定位自身價值以及形構多元價值判斷的手段。馬克思曾將關系論引入人類的“意識”生成，在他看來，“凡是有某種關系存在的地方，這種關系都是為我而存在的；動物不對什么東西發生‘關系’，而且根本沒有‘關系’；對于動物來說，它對他物的關系不是作為關系存在的。因而，意識一開始就是社會的產物，而且只要人們存在著，它就仍然是這種產物。”這一關系論同樣適用于人類社會性情感的生成模式，人類社會性情感的生成正是主體與客觀世界關系的產物。換言之，人類在自身自然情感的基礎上奠定了對外在世界的價值基調，而這一基調又在人類與外在世界的多元互動中發生變化，形成與外在世界更為調適的社會性色彩。正是這一調適性的社會情感奠定了人類認知與改造世界的基本框架，推動了藝術場域由情感主導的審美生產與接受體驗。

作為對客觀對象與社會生活反映的藝術創作，無不隱含著創作者的情感投射，很難想象沒有情感的藝術創作能夠實現人的本質力量的對象化。人類藝術創作的素材來源于客觀世界與社會實踐，取決于人與對象之間的情感判斷與審美關系。人與客觀世界形構的社會意識、民族習性與文化心理作為藝術創作的情感機制，同樣作用于人類的藝術實踐，成為藝術生產的重要規約因素。人類藝術實踐的成果更要投放于客觀世界中接受檢驗與評價，形成某種知識性的審美反思與藝術標準，成為一種共識性的經驗意識。就人工智能的藝術實踐而言，拘囿于數據演算與分析的機器系統是一種獨立于客觀世界的物化存在。如果說人工智能的情感演算也存在一種間性關系，那么這一關系頂多發生于其演算系統與輸入指令之間，后者多為抽象于客觀世界的符號系統。因此，這一間性關系殊難比肩人類與客觀世界多元化的社會性關系，這種建基于抽象演算之上的所謂情感自然缺少人類情感的社會深度。可見，無論是情感投射的“意向性”，還是對情感藝術投射的應然理解，人工智能無疑還有相當一段路要走。

需要說明的是，將情感視為人工智能介入藝術生產的審美閾限，多是基于人類自身奠基的藝術思維框架，其評判標準是以人類的先在性為前提的。換句話說，人類是用自身的藝術生產標尺去測量人工智能的藝術實踐，其中無疑體現著人類“中心主義”色彩。隨著人工智能技術的發展，以及這一智能形態對藝術實踐場域的深度介入，人工智能能否在沖擊人類自身藝術審美體系的同時，形成自身的藝術評價標準，建構平行于人類藝術的另一種藝術體系，甚至重新改寫人類既定的藝術定義，無疑是人類需要思考的另一命題。

四、逾矩的邏輯形式：人工智能藝術生產向度的理性反思

行文至此，我們對人工智能逾越人類介入藝術生產的閾限考察似乎并不輕松，在人類由物性、智性及情性構筑的藝術生產基本要素中，人工智能已然形成與人類自然智慧全面競對的格局。而在智性層面，這一機器化的智能系統甚至超越人類肉身，表現出令人類智慧望塵莫及的技術優勢。即便在情性表征領域，人工智能的技術進展也不斷創構著一個又一個“震驚”性事件，在人類奠基與主導的藝術場域上演著讓主導者艷羨的審美傳奇。如果說在智性層面，人工智能與人類智慧的競對各具所長、互有優勢的話，那么情性無疑成為人類智能的最后一道防線，構筑著人類主導藝術生產的最后風景。

如果說人工智能介入藝術生產，挑戰著人類在藝術場域的主導性，屬于外部力量的藝術侵入，是藝術生產技術導向發展到一定程度的產物，帶有一定的應然色彩，那么20世紀藝術場域愈益凸顯的形式訴求與理性邏輯則從內部侵蝕著人類藝術的堡壘，從藝術本體層面呼應著人工智能藝術生產所帶來的危機。一段時間以來，無論是藝術生產還是批評場域，都孕化著一種向自然科學靠近的沖動。或許是由于19世紀以來自然科學領域取得巨大發展，自然科學基于實證而形成的公正嚴密的邏輯形式與公理體系對一度散亂的人文科學所產生的誘惑力，使得在人文科學包括藝術生產領域建構一套等同或類似于自然科學的“形式法”成為人文科學發展的強烈訴求。無論是俄國形式主義、英美新批評派，還是影響至今的結構主義與后結構主義，無不如此。而晚近以來諸如統計學、運籌論、概率論、數據運算等自然科學的研究方法，也開始在人文科學包括藝術領域“登堂入室”，以對邏輯形式與理性思維的高調推崇來營造著人文科學包括藝術研究的“形式”轉向。

特別是隨著計算機技術的發展，建基于計算科學之上的“數字人文”“數字藝術”成為人文科學以及藝術學的研究熱點，將人文科學包括藝術學化解為可資運算的邏輯程式與形式法則成為這些學科研究的新方法。近年來，不僅大數據運算成為分析文學作品乃至文學家創作特征的重要手段，很多繪畫及音樂作品也成為數字化的對象。惠普公司建立的莫扎特數字音樂庫，以及藝術史學家馬丁·肯普創立的“廣博的達·芬奇”數字項目，都是這一研究方式的產物。不可否認，基于數據分析基礎上的藝術研究可以給研究者提供一個更為宏觀的比較視野，打破因單一文本的“細讀”帶來的視域局限，增強對藝術本身的“事實”認知。形式分析與邏輯運算可以減少主觀因素過度介入所可能形成的偏頗，有助于更為客觀公允地評判藝術作品的審美性征與藝術價值。然而，對形式的標舉以及對理性的高揚，特別是將藝術視為一種可資丈量的物化形態，無疑又是以犧牲藝術本身的某些特征為代價的。

我們并不否認對藝術的形式進行分析與邏輯考察的合理性，也不否認一定程度的數據丈量與數字推演對藝術生產與藝術研究具有合理意義，但逾越其閾限的形式訴求與演算模式又從反向影響著藝術的發展向度，瓦解著藝術之為藝術的審美屬性與文化內涵。法國文論家托多羅夫就認為，過多泛濫的文學形式主義體現出來的是“一種自滿的境遇，與外部世界無甚聯系，這樣人們很容易陷入虛無主義”，在這一形式主義的引導下，文學所能做的僅僅是“瑣碎地描述那些個人微不足道的情緒和毫無意思的性欲體驗”，進而“讓文學萎縮到了荒唐的地步”。過度的形式訴求與邏輯追捧確實強化了藝術本身的科學化身份，但這一科學化身份的取得又在某種程度上降低了形象性、情感性與審美性的藝術存在，而這些正是體現藝術之內涵及價值所在。藝術是人學，藝術源于人類、歸及于人類，同時也是人類社會生活與審美情感的物化體現，藝術蘊含的人本主義色彩恰是代表著人類精神世界的高度。很難想象，抽離了人本主義的藝術符號、割裂了與人類親緣色彩的藝術，還能體現出怎樣的價值？還能代言怎樣的生命體驗？在人工智能“攻城略地”，不斷搶占人類物質與精神生產場域制高點的境況中，這種由人類發起的剝離人類主體與藝術本體親緣關系的審美實踐是一種自絕后路的行為。

藝術與技術的關系問題是藝術史屢變屢新的永恒話題，時代的發展造就了日新月異的技術樣式，也提供了藝術之為藝術的物質資本，每一次技術的進步都促進了藝術的發展，創構了藝術傳承譜系的新樣式。盡管在技術層面人工智能介入藝術生產的力度與效度遠超人類先前的技術形態，但我們更愿意相信人工智能的藝術生產仍是藝術場域的一場技術革新。唯有如此，我們才能理性地看待技術可能對藝術的挑戰，才能在人類自身的審美框架中辨識藝術生產場域中可能的技術向度，才能保證藝術生產對人類的精神供給。

注釋

①[德]馬克思：《1844年經濟學哲學手稿》，中央編譯局譯，人民出版社，2000年，第58頁。②Descartes, Rene.Descartes.SelectedPhilosophicalWritings.Cambridge: Cambridge University Press,1988,p.44.③[美]丹尼爾·夏克特：《找尋逝去的自我》，高申春譯，吉林人民出版社，1998年，第360頁。④⑤[美]塞爾：《心、腦與科學》，楊音萊譯，上海譯文出版社，1991年，第110、30頁。⑥[奧]弗洛伊德：《夢的解析》，周艷紅、胡惠君譯，上海三聯書店，2008年，第318頁。⑦孫久榮：《腦科學導論》，北京大學出版社，2001年，第231頁。⑧[英]維特根斯坦：《哲學研究》，陳嘉映譯，上海人民出版社，2005年，第133頁。⑨Cameron Reid Hamilton,OnthePossibilityofRobitsHavingEmotions, Georgia: Georgia State University, 2014, p.14.⑩Hubert Dreyfus,WhatComputersStillCan′tDo:ACritiqueofArtificialReason, MA: MIT Press,1992, p.212.[德]馬克思、恩格斯：《馬克思恩格斯文集》(第一卷)，人民出版社，2009年，第533頁。[法]茨維坦·托多羅夫：《瀕危的文學》，欒棟譯，華東師范大學出版社，2016年，第109頁。