人工智能的作品存在與藝術市場研究

摘?要：人工智能進入藝術領域，利用基于數據統計與深度神經網絡技術的機器學習從事藝術創作。機器可以深度學習，掌握人類形式構造的奧義，人們輸入幾個關鍵詞就能得到一幅看似想象力豐富的畫作。人工智能似乎企圖占領人類藝術的高地，宣告人類藝術創作的低效與失敗，這引發了人們關于人工智能與藝術創造性的探討。文章通過分析人工智能的藝術創作過程，探討現階段人工智能的藝術創作能否稱其為創作，人工智能作品的存在及其作品進入藝術市場的問題。

關鍵詞：人工智能；藝術創作；藝術作品

中圖分類號：?G114文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）09-0119-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.09.029

在黑格爾看來，哲學、藝術、宗教構成人類精神發展的最高階段，它們詮釋著絕對真理，實現人的自我直觀。德國圖賓根大學（University?of?Tubingen）的萊昂·蓋茨（Leon?A.gates）等人在2015年根據深度神經網絡DNN計算生成了藝術作品，2018年10月25日，藝術作品《埃德蒙·貝拉米肖像》以43.2萬美元拍賣成功，這是首個在大型拍賣會上成功交易的人工智能藝術品，不久（2019年3月），德國藝術家馬里奧·克林格曼（Mario?Klingemann）的裝飾作品《路人回憶一號》在蘇富比拍賣行拍賣成功。人工智能企圖占領人類藝術這個高級領域，它們的作品涌入藝術市場，一次又一次地發起對人類藝術領域的進攻和挑戰，好像要掀開這條長久以來被人類引以為豪并視之為機器難以企及的智能遮羞布，這使得我們不得不認真審視人工智能的創作過程與藝術作品，反思藝術創作與作品存在。

1?人工智能的藝術創作

如果從字面意義理解人工智能的藝術創作，就是人工智能完成藝術作品的過程。文章不具體分析不同藝術門類的機器創作過程，不同藝術門類創作的底層原理基本具有相似性，一般只有技術細節、格狀數據維度等方面的不同。同時，也不討論拼貼式的人工智能藝術創作。

人工智能的藝術創作，核心在于基于數據和算法的機器學習。當下，機器學習的研究設計思路主要是繼承了結構主義學派的思想，基于數據統計和深度神經網絡的機器學習處理可統計，難推理的人類知識范疇，從這個意義上來講，“精確描述并運用藝術風格流派的形式規則”確實屬于該知識范疇。根據李航老師在《統計學習方法》中的介紹，機器學習的關鍵要素是策略、算法和模型。策略是具體學習規則，以規則尋找合適的損失函數，找出最優模型。算法即依據樣本或樣例，確定模型函數參數。計算機收集幾千萬甚至上億的作品樣本或樣例，搭建數據庫，對數據進行噪聲過濾、特征提取、正則化等預處理，再進行數據降維，最后構建數據模型并進行測試。

1958年，加拿大神經生物學家大衛·休伯爾（David?Hubel）和美國神經生物學家托斯坦·威澤爾（Torsten?Wiesel）在約翰·霍普金斯大學進行了小貓實驗，發現了“方向選擇性細胞”（orientation?selective?cell）這種神經元細胞，這個實驗證明了人腦存在分層認知，外界信號的輸入從感官細胞到中樞神經系統最后到大腦有著逐層迭代和抽象的過程。該神經生物學的實驗使得結構主義學者擺脫了特征與結果直接映射的理論困境，突破淺層學習，促成了深度神經網絡的發展。機器學習更加深入地模擬人類大腦的思維過程，借助對抗式生成網絡（generative?adversarial?networks，GAN），人工智能進一步地參與到藝術創作的領域。對抗式生成網絡需要訓練判別網絡和生成網絡。判別網絡常使用卷積神經網絡（convolutional?neural?networks），卷積神經網絡多用于模式識別中的圖像特征提取，大量人類藝術作品作為數據由輸入層進入卷積神經網絡，若干卷積層篩選數據，獲得高維度特征，最后通過池化層共享采樣（比如相近顏色像素數據采用同一采樣值）降低數據量，最終獲得數據特征圖。生成網絡常使用反卷積神經網絡（deconvolutional?networks，DN），反卷積神經網絡用特征圖與特征濾波器卷積生成圖像。一般地，對抗性生成網絡首先訓練判別網絡——使用藝術作品數據集進行訓練，比如可以使之精準分類太陽與非太陽。再用判別網絡訓練生成網絡，比如生成網絡生成太陽由判別網絡進行判斷，判別結果反饋給生成網絡，反復生成，使生成網絡生成圖像被判別網絡判定為太陽的概率逐漸增加，逐步優化。由此，人工智能可以根據其數據學習進行藝術創作。至于當下火熱的輸入文字，生成圖像的AI繪畫模型（比如Nolibox），無非增加了其他細節技術，比如輸入樣例（樣本與標記）進行分類與回歸的監督學習任務與自然語言處理的技術。

2?人工智能創作的反思

學者們質疑人工智能的創作成立，往往從其創作過程與人類創作過程的本質差異入手，否定人工智能的創作行為，主要的批判角度如下。

第一，經驗性質的不同。學者馬草認為人工智能的創作缺失經驗，經驗是藝術的起源、根基、目的、內容。實際上，人工智能通過大量數據輸入獲得特征數據何嘗不是一種借助經驗的學習？究其根本，從大量數據中把握共性特征，就是從個別經驗下手尋找普遍規律的歸納方法。人工智能創作與人類創作的本質區別是經驗性質不同，人工智能經驗來源于數據的輸入，而人的經驗來自其本身存在于世界的經歷與體驗。對于人工智能而言，被輸入的數據屬于外在客觀世界，AI的作用僅是描述和處理數據，經驗之于AI屬于對象性存在，而人的經驗來自人與世界未分化的互動。于是世界對于人類不是技術處理的對象，而是與人類本身有關聯的對象，人與世界沒有絕對的主客之分。總而言之，人工智能的經驗不是生存經驗，因此其不具備生命體驗，不會有超越性存在的感悟，不具備神思能力，其經驗只是技術處理的冰冷數據。生存經驗與體驗是人類藝術創作的必要不充分條件。

第二，主體認定的困難。人類藝術創作的主體是明確的——藝術家本人。我們且不討論機器是否可能稱為主體，假設我們把主體泛化為產生作品的對象，那么這個對象究竟是機器還是人？是算法設計者還是機器學習所學作品的作者？有學者認為，機器根本就不是主體，只是技術，機器操縱者也不是主體（因為他不參與直接創造，而只是指令發出者），機器參與藝術創作異化了人類的藝術創作，使得創作過程非事件化。對于機器操縱者是否是主體，不能一概而論，要看操縱者在創造過程中所發揮的真實作用，比如清華美院吳瓊教授2019年創作的作品《人工智能活肖像》，該作品每日捕捉當日參觀者肖像，利用算法和光敏細菌為參觀者繪制觀眾“平均”肖像，這件作品充分體現了作者意志和其社會思考，那么作者當然成了作品唯一的主體，人工智能僅僅作為技術參與藝術創作，該創作過程也無關被異化，只是媒介手段的更新。當然，在藝術生產過程中存在著被人工智能技術異化的藝術創作，這樣的作品本質上難以定義主體存在。同時，AI利用穩定擴散模型（stable?diffusion?model，SD）的潛在模型技術（latent?diffusion?model）等手段使作品生成效率更高，創作過程完全被非事件化，自然也談不上創作的本質是探索，是對體驗之再體驗。

第三，文章符碼化的實事。人工智能創作的文章是沒有語境憑空產生的，沒有語境的文本毫無意義。這些符號只有意符，沒有意指，只有能指，沒有所指。當人們與Chat?GPT對話時，Chat?GPT確實可以與人們進行深入探討，且語言流暢，與人類之間的交流看似無異。甚至某種意義上來說，它通過了圖靈測試。但我們同時好奇的事情是它是否真正意識到它在說什么？這些語言文字對它而言是否僅僅只是一個數學函數篩選的結果？于是文字呈現出來，對于機器僅僅是一堆沒有意義的符號而已。這堆符號終于組合起來了，人類覺得它有意義。文本符號之于AI僅是一串符碼。

第四，思維運用的局限。人類思維分為邏輯思維、形象思維和靈感思維。一般地，藝術學理論認為這三種思維都運用于人類藝術創作之中。邏輯思維必然運用于機器的學習創作過程中。形象思維是否存在于人工智能的操作過程中略有爭議——人工智能的圖像識別、特征提取是否屬于形象思維運用。姑且認為人工智能擁有形象思維，可是真的可以用形象思維解釋藝術創作行為嗎？但無論如何，人工智能不具備靈感思維，靈感思維是大腦皮層興奮時，神經元細胞突然觸發建立的神經連接。靈感是神秘的，可遇而不可求，但它卻不是空穴來風、憑空而來的，它需要藝術家大量的藝術積累和努力嘗試開發質料。當靈感到來的時候，藝術家、藝術家的技巧、藝術家的個性都成了這份靈感和所要開發的質料是表達自身的工具，外在的偶然性與藝術家內在的個性斷不會從靈感中冒出頭來，而是服從于靈感，服從于生存體驗的表達。按照黑格爾的說法，這便是“沉浸在主題里”，藝術主體不再是主體，而是與作品融為一體，是被“有生命形象所采用的形式”，主體不會作為主體冒出靈感而發揮作用。也可以說人工智能進行了藝術的積累，但因它沒有生命體驗，便沒有“可以沉浸的主題”，數據、算法、神經網絡的必然性也決定了它不可能產生轉瞬即逝的靈感。

總之，人工智能不具有精神與主體性，沒有生存體驗（它于存在之外），沒有生命情感。而我們知道，人類藝術活動得以產生的基本前提是人類在存在場之中。如果以人類藝術創作為尺度，衡量人工智能的藝術創作，那么人工智能的藝術創作并不是人類意義的真正創作，該過程是一個沒有存在體驗的行為。或許有一日，所謂情感、意志也可以被形式化和被機器擁有，但這是一件相當遙遠的事情，對于現階段的機器創作不給予參考與討論。

3?人工智能作品存在

以人類創作行為為參照，人工智能的藝術創作與人類的藝術創作存在本質區別。于是，許多學者基于對人工智能創作的否定而否定了人工智能藝術作品的作品存在。從某種意義上講，這些學者們的反應也是AI效應的具體體現，他們大肆宣稱人工智能沒有情感，沒有生存體驗，所以不能進行真正的藝術創作活動，進而得出結論——以非藝術的創作方式創作藝術無法得到真正的藝術作品。2016年，香港巴塞爾藝術展覽上，存在59%的藝術作品令觀眾無法辨別其創作者是人還是機器。2022年8月，美國科羅拉多州博覽會的藝術比賽第一名為AI畫作《太空歌劇院》。事實上，當一些優秀的AI作品混入人類藝術作品中，未必能分清楚哪些是人類作品，哪些是機器作品。對于藝術接受者而言，藝術家在結束創作之后，作品便脫離了作者而獨立存在，同理，人工智能在完成作品以后，作品也脫離了人工智能。

其實，以上探討中隱藏的問題是——人們接受藝術作品究竟體驗了誰的情感？如果僅僅是藝術家的情感，那么人類藝術家鮮活而真實的生命情感自然可以保存于其創作的藝術作品中為受眾接受，而沒有生命體驗的機器沒有情感置于作品之中，因此機器作品沒有情感，受眾對于情感無從體驗。有學者指出：“機器人小冰可以寫詩，但是，即便她寫出了杜甫的詩，但因為它是機器人，并沒有經歷杜甫的顛沛流離，那么，它的作品就依然欠缺杜詩中所蘊含的那種‘沉郁頓挫，依然無法給我們杜詩所給予我們的那種深沉感動，甚至還會因此而更顯得過于做作和空泛。”試問人們閱讀杜甫的《登高》，意在感受杜甫本人生活的顛沛流離嗎？人們究竟是在讀杜甫的人生經歷，杜甫的情感表露還是在閱讀自己的生命情感？如果我們沒有與杜甫這首詩的意境相統一的生命體驗，這首詩是無論如何也無法讀懂的。如果某人因為知道了《登高》一詩為微軟小冰所作而覺得這首詩索然無味，沉郁頓挫蕩然無存，那是他本就沒有這份顛沛流離的生命體驗。倘若一件藝術作品的意境所表達的情感，是接受者所從來沒有過的情感體驗，那么這幅作品無論多么偉大，都不可能打動這個接受者。人們并不是通過藝術作品了解他人的情感，而是借助藝術作品表達并直觀自身的情感。無論如何理解藝術創作，人工智能至少首先創作出了一個色彩模擬物，這個模擬物完全可能在接受者的眼中成為既有情感，又有形式的藝術作品，這一點與創作主體在創作過程中是否進行情感探索本身無關。人類擁有一種將自己生存情感進行形象的非現實重構的欲望，就此而言，每個人都有藝術需要。藝術家出色地完成了將自我情感轉化成形象的工作，這形象就是一個作品，這個作品擁有客觀存在的內在視域。常人懷著自己的生命體驗，這份體驗中的生命情感有一部分正與藝術家置于作品中的情感類同，于是他親近了藝術作品，把自己的情感與想象投入到內在視域之中。因為這作品之于他的意義并不是作品是否表達了藝術家的情感這件事，而是藝術家幫助他表達了他的情感。或許人工智能在進行藝術創作的過程當中并沒有付出情感，但它制作了一個色彩模擬物，這個模擬物擁有成為我們的情感形象化發生器的可能，我們借助作品反觀自我情感。如果我們的情感成功地置入了人工智能作品中將我們自身的情感形象化，那么這個人工智能作品就是一件合格的藝術作品，我們的神思成功地進入了這內在視域之中，常人因人工智能而成為藝術家。

4?人工智能藝術作品與藝術市場

我們說明了人工智能作品存在的可能，換一種意義，也就說明了人工智能的藝術作品擁有藝術價值的可能，以及進入藝術市場的合理性。藝術品進入藝術市場是復雜的，匈牙利文化社會學家和藝術史學家阿諾德·豪澤爾認為，“由于藝術價值難以與市場價值相比較，一幅畫的價格很難說明它的價值。藝術品的價格的確定更多地取決于各種市場因素，而不是作品質量，那是商人的事，而不是藝術家能左右的。”這也正如馬克思的觀點，一件藝術品進入藝術市場的價格，往往不是由其藝術價值直接決定的，藝術品的價格“可以由一系列非常偶然的因素決定”。

藝術品能夠長久地在藝術市場上保持活性，仍然基于其本身的價值屬性。但是藝術作品的價值是基于某種客觀存在還是憑空的主觀賦予？人們經常把藝術市場看作藝術體制（或其中一部分），把價值看作商人的事，藝術評論家的事，于是，藝術價值就與一切非藝術的體制相關聯，藝術品置于了一個生產、傳播、消費的市場網絡中，不同社會主體基于不同利害關系形成權力話語操縱著藝術品價值，進而在商業炒作之下使得價格更加成為脫離價值的存在。藝術品的價值就在于它存在的所謂語境、藝術史的知識與氛圍，“藝術界”之下，在于制度、評價機制、社會個人或組織的授權，“藝術世界”之下產生。藝術品以如此方式進入市場，最后的結果就是使藝術品藝術價值虛無化。

我們必須反對這種價值觀念，真正的藝術作品，其價值確認絕不是主觀評價與市場運作的結果，藝術作品的藝術價值擁有客觀基礎，這客觀基礎就在于其所呈現的“韻外之致，味外之旨”。這個背后空間的廣度與深度，越是寬廣而深入地呈現出某種人類的超越性與普遍性，越是客觀地擁有更高的藝術價值而成為人類情感的、真理的發生器。常人通過藝術家而成為藝術家，常人同樣通過人工智能而成為藝術家，人工智也能幫助常人完成情感與技巧的統一。無論是藝術家還是人工智能的藝術創作都滿足了人類的藝術需要，人們不會因為有了維瓦爾第就不再需要莫扎特和貝多芬。同理，人們不會因為擁有了人工智能藝術家而拋棄了人類藝術家（甚至需要交代，人類藝術家及其作品是人工智能藝術生產的條件與前提，是必要的傳統）。以一種新的途徑——利用人工智能的色彩模擬物探索體驗自我情感，探索情感意義上的本源性真理，這是常人接觸并消費人工智能藝術品的根本原因，藝術作品只有在能夠呈現人類生命體驗的意義上講才具有藝術價值。人工智能藝術品在藝術市場中流動或在拍賣行上拍賣，需要由市場進行價值檢驗，同時還需要時間的洗禮，鑒別這個偶然的色彩模擬物是否真實地呈現出人類普遍的本源性體驗與真理。

5?結論

與人類創作過程比較，人工智能的藝術創作過程有著本質的不同，因此，從嚴格的意義上講，人工智能創作并不是真正意義上的創作。但我們不能因此否定人工智能作品的存在，人工智能藝術作品同樣是人類的情感發生器，以更為多元的方式滿足了人們的藝術需要，開拓了人類展開藝術生活的新途徑。無論是藝術家還是機器的創作都滿足了人類的審美需求，讓非功利性的審美經驗實現自身。我們不必排斥或全盤否定，而應該大膽創造、大膽實踐、大膽迎接，并在未來繼續探索人工智能藝術創作的可能，積極推動人工智能藝術品在藝術市場上流動。

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［作者簡介］楊毅凌（2003—），男，漢族，湖北宜昌人，本科，廣西藝術學院，研究方向：文化產業管理。