當視覺藝術邂逅人工智能

郭侍鍔

“什么時候看后視鏡，什么時候看前面的路況呢？如果看后視鏡的時間太長，……那么我們就會迎頭撞上沒有看見的、難以逆料的后果。另一方面，如果我們死死盯著前方不動，眼睛里看不到、腦子里想不到我們來自何方、曾經去過哪里，我們就不可能知道正在向什么地方前進。”1

——保羅·萊文森（Paul Levinson）

目下，人工智能（Artificial Intelligence）所帶來的科技風暴似乎正以難以抵擋之勢沖擊著視覺藝術領域。此時，我們不禁要問：未來，當我們透過“后視鏡”，現今的視覺藝術是否會如同瓦爾特·本雅明（Walter Benjamin）眼中那個“歷史天使”2一般無奈地受其“擺布”？無論答案是什么，諸如“視覺藝術將會朝怎樣的方向發展”等都會成為我們現在迫切想要解答的問題。然而，這些被期許出現的“標準答案”無疑都是預測性的，或許我們（尤其是藝術家）如何辯證地看待和處理視覺藝術與人工智能之間的關系才更為要緊。

“創制”與“迭舊”

今年，在由以Midjourney為代表所舉行的“人工智能時代的藝術”（Art in the Age of Artificial Intelligence）3“狂歡派對”拉開帷幕之前，其實已經有不少藝術團體、機構和個人在通過各種方式探索科技介入視覺藝術的可能。諸如出生于塞爾維亞的德拉甘·依力克（Dragan Ili?）、英國的大衛·史瑞格里（David Shrigley）、巴黎的藝術團體Obvious等都在以各自的方式實施著相關藝術實踐活動。依力克曾在機器人Kuka K210+DI 的協助下使用由鉛筆（或其他畫筆）所組成的特制工具完成了名為Roboaction（s） A1 K1的藝術項目。該項目可以被認為是一種融繪畫、行為、聲音等于一體的后媒體（post-media）藝術實踐，旨在通過身體與機器之間的交互來演繹一種對未來主義的追求。4而史瑞格里則在科技手段的協助下試圖探索“藝術家不在場”之觀念下進行藝術作品生產的可能。如果說上述藝術家以這些“完全”或“不完全”控制科技設備在視覺藝術領域所進行的“實驗”好似以一種預言式的方式傳遞出了科技之于視覺藝術重要作用和意義的話，那么，2018年，巴黎的藝術團體Obvious所推出的《愛德蒙·貝拉米肖像》（Edmond de Belamy）在佳士得（Christie's）被以432500美元的價格售出5則在一定程度上吹響了人工智能圖像進軍國際藝術市場的號角。進一步看，從藝術家主動把相關科技引進作品的生產過程之中到當下的人工智能相關技術將藝術家“逐出”了這一過程，實則反映出的是兩種不同的圖像產出邏輯。

就前者而言，或許我們可以將其稱之為是在藝術家主動干預下被生產出來的圖像，即藝術家通過將自身與特定技術及設備進行“綁定”的方式以實現展示自我藝術觀念為目的的圖像。這些不同程度自我不在場的作品生產手段與其說是藝術家在面對科技迅猛發展態勢下的無奈之舉；毋寧說是藝術家試圖通過不同程度“人—機”共在狀態下生產作品的景觀，刻意強調在科技不斷迭代的大背景下視覺藝術實踐活動過程中所暗含的一種“去藝術家”的異狀，并且這樣的方式也似乎在某種意義上成為了他們突破自身創作瓶頸的驅動力。站在丹尼爾·E·伯萊因（Daniel E. Berlyne）的角度看，此種驅動力一定程度上可以用“喚醒”（arousal）這一心理物理學（psychophysical）概念來描述。他認為，在諸多“喚醒”機制中，與藝術聯系最為緊密的是與“外部刺激模式”（external stimulus patterns）相關的諸特性，即新穎性（novelty）、驚奇性（surprisingness）、復雜性（complexity）、模糊性（ambiguity）以及困惑性（puzzlingness）。6其中，新穎性以及驚奇性是有關于“注意到現在存在的東西和過去遇到的東西之間的相似或不相似之關系的問題”；而復雜性指的則是有關于“注意、組合和總結同時存在的幾個元素特征的問題。”7可見，在創作過程中，藝術家勢必會受到來自外部“力量”的作用，從而誘發其靈感的產生，進而完成作品的“生產”。而藝術家適時地越出由業已形成的風格等要素所構筑的作品生產窠臼也在一定程度上成為了視覺藝術表現樣態能夠始終保持變化的可靠保障。

后者則可以被看作是一種保留一定過往作品特征的“新”圖像。具體而言，即利用人工智能相關技術對以往視覺藝術作品的風格等要素進行深度學習模仿，生成出較以往作品有一定變化的圖像。為了更好地闡述這樣一類圖像，在這里有必要引用科林·馬丁代爾（Colin Martindale）做過的一項對畢加索繪畫作品風格的定量分析。他曾從1895年至1972年間（馬丁代爾將每5年作為一期，共16期）的幾乎每一年抽取了畢加索的一幅作品（大都為描繪人物的畫作）用以分析“原始內容”（primordial content）（包括非自然的、無意義的、非現實的、非攝影的等度量要素）對藝術家不同時期畫作風格的影響，并由此證實了其所提出的一種存在于藝術作品中的名為“微觀風格振蕩”（microstylistic oscillations）的現象。8具體而言，從第1期（1895年至1899年）到第4期（1910年至1914年），隨著原始內容幾乎增長到頂峰，畢加索形成了最初的立體主義風格。并且，之后原始內容的下降則對應于他的畫作趨向于更為寫實和模式化而非扁平或碎片化的風格樣態，這可以從1911年創作的《手風琴手》（Accordionist）以及1923年創作的《白衣女子》（A Woman in White）兩幅畫作的對比中得以窺見。雖然，此后的第7期（1925年至1929年）到第12期（1950年至1954年）原始內容從總體上看有所上升，但呈現出上下起伏波動的軌跡。直到1955年之后，隨著該內容的穩步提升，畢加索逐漸開始形成一種較為穩定的像孩子一樣進行作畫的風格態勢，這也是為何我們會明顯感覺到其在1932年創作的《鏡前少女》（Girl Before A Mirror）和1970年創作的《家庭》（La famille）在整體呈現上會如此接近的緣由。從中我們可以感受到，“風格”在某種程度上成為了藝術家作畫“習慣”的代名詞。通過進一步思考和分析不難發現，這些“習慣”并非一蹴而就，而是藝術家在受到了諸如所學習的內容、自身對藝術的體悟、駕馭和控制畫材的方式，甚至個人好惡等因素的綜合影響及作用下，通過一定的自我調適的過程所自然形成的一種具有個人特質的產物。換言之，藝術家在創作風格上的創新不僅囿于超越前人抑或是同時期其他藝術家的作品呈現樣態，在某種程度上也意味著對自己以往作品風格的突破。就某種程度看，能夠進行“獨立學習”的人工智能產品實際上是基于好似“前見”（prejudice）般諸多人類藝術家在藝術史上被認定的“習慣”積累。因此，如果脫離了人類藝術家所提供的“創新資源環境”的話，那么，或許人工智能只能被視為是一種不斷重復著集搜索、解構、重組于一體的工具，而通過其所生產出的視覺藝術產品在某種意義上也只能被歸為是一種迭代過往作品諸特征的圖像。

不可否認，相較于“創制”，通過“迭舊”方式生成的圖像在全球互聯網“土壤”的滋養下呈現出了遠超前者的如同化學反應般的社會效能，以致包括藝術家在內的全球諸多民眾會在人工智能產品投入使用之初便不約而同地開始思考科技之于視覺藝術實踐活動的作用和意義。可此時我們應該清醒地意識到，盡管人工智能相關技術在協助藝術家創作方面的作用是有目共睹的，但其自身是否真正具有創造力依舊存在爭議，史蒂夫·迪保拉（Steve DiPaola）和莉安·加博拉（Liane Gabora）就曾一針見血地指出：在藝術領域，人們依舊面臨著比如“如何編寫具有美感的邏輯適配度函數的問題”，而要避免這個問題的產生則是需要由人類來進行指導的。9鑒此，我們或許可以進一步思考諸如在大多數人認知中以“感性”著稱的視覺藝術能夠多大程度地容許“理性”成分的介入等問題，這無疑有助于我們更好地看清當今視覺藝術與人工智能之間的關系。

有限度的理性

其實，有關“理性”與視覺藝術關系的問題差不多可以追溯到20世紀20年代末出現的與人工智能有著一定親緣關系之“計算美學”（computational aesthetics）10的相關研究探索。作為此類研究的先驅，彼時的美國數學家喬治·大衛·伯克霍夫（George David Birkhoff）就曾試圖通過“審美尺度”（aesthetic measure）、“秩序”（order）以及“復雜性”（complexity）這三個維度來科學地衡量含納于諸如繪畫、雕塑等藝術作品中的美感，并提出了著名的公式，即“M = O / C”。11此后的20世紀中葉，諾伯特·維納（Norbert Wiener）及克勞德·E·香農（Claude E. Shannon）提出了“控制論”（cybernetics）和“通信的數學理論”（mathematical theory of communication），而他們所關注的諸如人與人、人與機器、機器或機器部件之間的交互問題也為日后“信息論”（information theory）的提出奠定了堅實的基礎，并且之后該理論更是被溫德爾·R·加納（Wendell R. Garner）進一步擴展到了關于視覺和聽覺結構的系統理論之中。12直到60年代，亞伯拉罕·A·莫勒斯（Abraham A. Moles）和馬克斯·本澤（Max Bense）更在前人研究的基礎上相繼提出了“信息美學”（information aesthetics）。

從伯克霍夫到莫勒斯和本澤，20世紀的數十年間諸多學者好似一直延續著自喬瓦尼·莫萊利（Giovanni Morelli）以來試圖將與視覺藝術實踐成果納入到科學理性分析的傳統。可是，倘若我們將這樣一種源自于理性研究和分析的方式理解為是當下人工智能在視覺藝術產品生產潛力方面一個重要來源的時候，實際上我們是在強調人工智能能夠提供一種在視覺藝術作品穩定“輸出”方面的“承諾”。然而究其本質，這樣一種“承諾”實則與該技術本身并無十分密切的聯系，而其更像是趨于一種源自于人們個體間異質部分的產物。以本澤所主張的“信息美學”為例（在一定程度上具有代表性），其可以被認為是一種在結合了香農的技術信息理論、查爾斯·S·皮爾士（Charles S. Peirce）的符號學（semiotics）以及哲學美學（philosophical aesthetics）所形成的一種形式主義的現代藝術計算理論。13在他看來，藝術作品存在于對其的生產和評價兩個階段。并且，在藝術作品的產生階段中審美對象是作為對純粹存在世界的補充出現的，而在藝術作品的評價階段，審美對象離開了純粹存在的狀態，進入到了純粹理論的狀態。14然而，這里需要注意的是：首先，雖然前者是偏向于藝術家的活動，后者則是側重于評論家的活動，但在現實生活中，這兩個階段并不能被完全分開對待，畢竟藝術家在其生產活動中是對作品當前的狀態進行判斷，而批評家在其評價活動中是在判斷批評的當前狀態。15其次，即便這兩個階段能夠被區分，但被藝術家創作出來的作品是其個人思想、經歷以及所處環境等因素共同作用下的綜合產物，而評論家只有在同樣受到上述諸因素影響后才能對一件藝術作品開展相關評價活動。因此，純粹理性的分析難以客觀地描述這兩個階段的活動。

基于上述分析可以發現，當下的人工智能產品在代為實施原本因人而異的視覺藝術生產和評價活動后，不僅期許得到來自人類社會的認可，甚至還會將這些結果置于下一輪的活動中進行運作，而這在某種程度上無異于試圖通過含納于人工智能產品中的“理性”成分去驅逐原本棲息于視覺藝術作品中的“感性”部分。因此，若意欲避免此類情況的發生，或許將人工智能產品作為一種在自身可控“理性”閾值范圍內的工具進行使用，才是當下視覺藝術從業者的理性選擇。可此時我們不禁要問：這是否意味著在藝術創制過程中，我們需要像生產工業制品那樣，將科學技術當作視覺藝術“產品”成分列表中的一個組成部分而進行刻意地調控呢？如果答案是否定的話，那么，我們（尤其是藝術家）應如何辯證地看待人工智能時代的視覺藝術作品呢？

思考人工智能時代的視覺藝術作品

在《藝術片論集》（Pièces sur LArt）中，法國詩人保羅·瓦萊利（Paul Valéry）曾指出 ，“達·芬奇提出了一個在我們看來怪癖得令人詫異的要求。據此，繪畫就是最高目的，而且是對知識的最高級展示，以致根據達·芬奇的這一信念，繪畫應是一種全知，因此，達·芬奇本人并不畏懼理論分析，而我們現代人面對深奧精準的理論分析卻會無所適從。”16在這段表述中，瓦萊利不僅向我們道出了藝術與科學技術及知識之間長期以來那種無法徹底分離的互溶關系，而且我們從中還可以體味出這樣一層含義，即達·芬奇眼中以繪畫為代表的藝術在一定程度上是居于科學技術和知識之上的，而是否有能力理解甚至駕馭科學技術和知識似乎成為了判斷藝術家與普通大眾的一個重要“指標”，以至于“每一種藝術樣式”在面臨各自的危機期時“就會去追求那種無疑隨著技術條件變化，即只有在某個新藝術形式中才會出現的效果。”17

雖然就某種程度來看，藝術表現樣式通過擁抱科技以尋求自我蛻變的方式或多或少帶有些許無奈，但不可否認的是，很多時候通過這樣一種方式所產生的結果卻又是令藝術家、大眾甚至整個社會所意外和欣喜的。進一步而言，科技的革新以及對藝術的介入不但會“改變藝術的全部技巧，從而影響藝術創新本身”，甚至于“還會導致我們的藝術概念本身發生令人無比瞠目的變化”，18而諸如達·芬奇抑或是當今的扎哈·哈迪德（Zaha Hadid）、達明安·赫斯特（Damien Hirst）、宮島達男等人在建筑、雕塑、裝置等視覺藝術領域的相關實踐成果似乎都成為了這樣一種結果最好的注腳。可是，當我們沉浸于自文藝復興（或許甚至更早）以來視覺藝術領域所彌漫著的近乎技術樂觀主義氛圍中的時候，則需要警惕的是，科學技術之于視覺藝術的可怕反噬作用。具體而言，即它將藝術家從原本繁復的工藝中解放出來的同時，也拉近了藝術品與大眾之間的距離，此時那種由時間和空間奇異交織后所產生的靈韻（Aura）19會被科學技術的步步逼近所逐漸消弭，以致大眾對藝術品接受的側重會從其“膜拜價值”（Kultwert）過渡到“展示價值”（Ausstellungwert）。20

不可否認，過去原本那種基于物理活動空間的社會逐步被互聯網所構建的虛擬社會所逐步“吞并”，而那種“沒有器械影響痕跡的”21并且就某種程度看屬于表現個體意識的視覺藝術作品似乎在這樣一種環境之中變得少之又少。可是，這并不意味著由以人工智能為代表之新興科技介入視覺藝術生產過程所產生的作品將會失去靈韻。其實，本雅明就曾不止一次指出藝術作品的靈韻品質其實也具備表達群體意識的可能。例如他在《攝影小史》（ A Short History of Photography）中提道：“……某些集體照還會擁有一絲貫通彼此的氣息，這種氣息在‘原始對象上消失之前，會在感光版上呈現片刻。這是氣韻之環（Hauchkreis），美妙而意味無窮，有時會出現在如今已過時的橢圓相框周邊。”22而關于這種群體性的思考在其后來的作品中似乎延伸到了更為寬廣的社會層面，以致其在分析藝術形式的發展與新興技術的關系時認為，“……每一種發展完善的藝術形式都處于三條線索發展的交點上。首先，技術是催發特定藝術形式的先導。……第二，傳統藝術形式在特定發展階段努力謀求的效果，后來為新的藝術形式輕易就能達到。……第三，往往不起眼的社會演變在引發著接受層面的變化，而惟有該層面的變化才導致新藝術形式的出現。”23從媒介發展的角度看，這在一定程度上似乎與萊文森所勾勒的技術演進路線（即“玩具—鏡子—藝術”）有著些許“神似”。在萊文森看來，“社會、經濟、媒介甚至是物質條件匯合”24不僅成為了滋養某一技術發展和演化的土壤，某種意義上更是“培育”新藝術樣態的必備條件。25結合以上兩人的觀點，或許我們可以如此看待和思考人工智能之于視覺藝術的作用和意義，即當下的人工智能好似新生的嬰兒一般，其日后的成長是止步于誕生初期對過往視覺藝術之創制過程和作品的模仿，還是進一步發展到能夠催發特定視覺藝術形式的階段抑或是最終成為一種不同于以往之視覺“藝術的接生婆”，26而這歸根結底關乎于各時期社會中包括藝術家在內的每個個體的需求和選擇。換言之，被藝術家生產出來的作品是為了一時的“展示”之用還是期許其日后作為一種擁有“靈韻”品質的存在，雖然這最終并不由科學技術所能直接左右，但可以肯定的是，于視覺藝術或藝術家而言，“……技術顯然并不是純自然科學性的，它同時也是歷史的。”27誠如蘇珊·K·朗格（Susanne K. Langer）所指出的那樣：“……由于每一種新奇的發明在技術上還未得到完善之前就被迅速利用，并以其最原始的狀態作為一種流行的感覺，在無意義的作品洪流中被炫耀……因此，每一次重要的進步總是伴隨著一股特別糟糕的垃圾浪潮。但藝術仍在繼續前進。”28

因此，面對人工智能，藝術家與其在創作工具、方式抑或是風格上固步自封，不如張開雙臂迎接屬于視覺藝術的人工智能時代。或許惟有如此，該時代具有“靈韻”品質的視覺藝術作品才會在不遠的前方等待著我們。

1.[美]萊文森著. 何道寬譯. 數字麥克盧漢：信息化新千紀指南（第2版）[M]. 北京：北京師范大學出版社，2014： 314.

2.[德]漢娜·阿倫特編. 張旭東，王斑譯. 啟迪：本雅明文選[M]. 北京：生活·讀書·新知三聯書店，2008： 270.

3.詳見https：//www.midjourney.org/.

4.GV Art. Roboaction（s） A1 K1 | Dragan Ili? performing at ARS Electronica Festival from 8 September 2016 [EB/OL]. （2016-09-08） [2023-04-24]. https：//www.gvart.co.uk/events/2017/6/20/roboactions-a1-k1-dragan-ili-performing-at-ars-electronica-festival-from-8-september.

5.CHRISTIES. Is artificial intelligence set to become arts next medium？ [EB/OL]. （2018-12-12） [2023-04-24]. https：//www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one-a-machine-9332-1.aspx.

6.D. E. Berlyne. Aesthetics and Psychobiology[M]. New York： Meredith Corporation， 1971： 68-69.

7.同[6]，p. 69.

8.Colin Martindale. The Clock Muse： The Predictability of Artistic Change[M]. New York： BasicBooks， 1990： 304-308.

9.Steve DiPaola， Liane Gabora. Incorporating characteristics of human creativity into an evolutionary art algorithm[J]. Genetic Programming and Evolvable Machines， 2009， 10（2）： 97-110.

10.Azlan Iqbal. computational aesthetics： computer science and artificial intelligence[EB/OL]. （2022-02-27） [2023-04-24]. https：//www.britannica.com/topic/computational-aesthetics.

11.Ivars Peterson. A Measure of Beauty[EB/OL]. （2004-05-20） [2023-04-24]. https：//www.sciencenews.org/article/measure-beauty.

12.同[6]，pp. 38-39.

13.http：//cramer.pleintekst.nl/00-recent/words_made_flesh/html/words_made_fleshch3.html#x77-230003.

14.Frieder Nake. Information Aesthetics： An heroic experiment [J]. Journal of Mathematics and the Arts， 2012， 6（2）： 65-75.

15.同[14]。

16.[德]瓦爾特·本雅明著. 王涌譯. 藝術社會學三論[M]. 南京：南京大學出版社，2022： 83.

17.同[16]，P.85.

18.同[16]，PP.43-44.

19.同[16]，P.28.

20.同[16]，PP.57-59.

21.同[16]，P.76.

22.同[16]，P.24.

23.同[16]，P.85.

24.[美]保羅·萊文森著. 何道寬編譯. 萊文森精粹[M]. 北京：中國人民大學出版社，2007： 6.

25.同[24]，P.15.

26.同[24]，PP.10-14.

27.同[16]，P.114.

28.Susanne K. Langer. Feeling and Form： A Theory of Art [M]. New York： Charles Scribners Sons， 1953： 412.