人工智能美學下的藝術創作新主角

隨著生成式人工智能軟件的發展，人工智能美學已逐漸形成，審美主體發生權力遷移，部分能力讓渡于人工智能，人工智能對主體審美發生異化；主體審美過程從感性創造變為技術性的數據拼接；主體的審美結果“自塑”“他塑”體驗變異為資本控制下的生產和消費。這些新的審美認知特征重構了人工智能時代藝術創作的屬性，也為新時代的美術創作發展進行了全新的注解。

2022年，OpenAI公布測試Dall·E 2，而2023年初登場的GPT4.0因其強大的學習能力和“圖靈能力”（指人工智能程序通過“圖靈測試”的概率大幅度提升）而震撼了世人，國產人工智能繪畫程序也于近年相繼登場，這些生成式人工智能軟件作為人工智能美學形成的現實基礎，其展現的主體性特征與傳統美術創作截然不同，并且在飛速升級換代中初步建構具有嶄新審美特征的主體模型。

審美主體并未讓位給人工智能

在使用人工智能程序生成圖畫時，此時的個體不再是傳統藝術創作中獨立進行審美認知回溯、總結、分析、執行的創作主體，而是成了下達審美創作指令、根據程序生成的結果不斷修改指令，并且對執行過程和結果進行審美控制、判定、終結的命令主體。這種從創作身份到命令身份的轉換讓使用者感到新奇。不停地變換審美形式和載體是審美主體的本能需要，因此，研發生成式人工智能程序并應用到藝術創作領域這一事實，本身是一種數據算法時代的審美主體性認知活動，只不過主體的表現形式由傳統的畫布、畫筆變為編程命令下的結果反饋，主體的創作空間和場景從自然采風和室內執筆變為電子客戶終端的視覺效果控制和命令修訂，但審美主體的需求、意志和目的從未改變。人類只是在活動開始的預設、編程、執行和結果反饋的過程中、在活動的最新程序形式和數學模型的體驗應用中，收獲新奇性審美體驗的快樂。換言之，人類依舊在以主體身份地位實現自身的審美追求，只不過這種對美的永恒追求被放在了電子化、數據化的現代框架和載體中。

審美主體的部分權力發生遷移

人工智能程序生成的畫作分辨率高、生成時間短、視覺效果沖擊力大，讓觀看者產生了視覺層面的震撼，由此對人工智能出現崇拜，進而產生了對自身審美能力的懷疑，最終動搖了對人類引以為豪的審美主體地位的認知。從表面上看，個體的確沒有參與審美實踐創作的生成環節，但這并不意味著人工智能就成了新的審美主體，而是人類整體作為新的群體性審美主體，遷移、進入實踐創作環節，完成了隱藏在程序背后的審美活動。

人工智能美學視域中的審美主體包括客戶端的審美個體以及數據端的審美群體。每個使用人工智能藝術創作程序進行審美創作的個體，都是構建了一次完整審美活動的客戶端審美主體，活動內容進行了多次命令下達、參數調整，等待人工智能程序完成圖像的生成，最后在幾個備選中選出滿意的圖像。如何下達指令，以及判斷人工智能生成的作品是否符合審美標準，依然需要依靠主體自身的審美能力完成。但是，個體在這個審美活動中讓渡了部分主體權力，即創作生成部分是由人工智能替代完成的，不過這部分權力并不歸人工智能所有，而是由站在人工智能背后的數據端群體所擁有，這個群體便是該次審美活動的另一審美主體，即由數據庫中的“前審美主體”和程序創作人員的部分“審美主體”構成。“前審美主體”是所有創作了古今中外一切人類藝術作品的人類前輩，他們的作品和知識被收入人工智能數據庫，作為創作資源和數據模型供人工智能使用和學習。因此，這些“前審美主體”是人工智能的老師、參謀和助手，幫助人工智能和審美個體補充必要的審美知識，人工智能執行的命令分析、數據歸納等是以他們作為比對樣板完成的，而且審美個體下達的每一條指令和生成的畫作也將進入人工智能的最新數據庫，成為后續個體進行人工智能創作的“前審美主體”；程序創作人員則是按照一定的審美喜好標準對程序執行結果進行排序，并且按照特定的審美邏輯編程，人工智能按照編程完成計算和建模活動，按照審美標準的排序展現計算結果。因此，程序創作人員的部分審美主體性特征構成便附著在人工智能算法中，完成了審美實踐的主要環節。由此可見，審美主體不再是傳統美學中的獨立個體，而是部分權力歸個體，部分權力歸人工智能程序后隱藏的群體，這些個體同時又是未來個體審美創作活動中的潛在主體。因此，審美主體的地位和權力并未發生本質性變化，而是形成了一種時空上的遷移和滯后，由原本個體單獨完成的整個審美活動，變為一部分先通過人工智能在當下完成，另一部分跟隨人工智能的數據庫遷移到未來其他個體的審美活動中完成。

審美主體能力的異化

在審美主體權力遷移的前提和幫助下，即使毫無專業基礎的普通人也能通過幾個關鍵詞生成一幅不錯的畫作，而擁有一定審美基礎的專業人士也哀嘆著人類藝術創作即將滅亡的悲歌，未來必定會有越來越多的人不再嘗試掌握需要具有藝術基礎的審美能力，如歷史淵源、學派風格、筆法技巧、實踐練習等需要花費大量時間精力還不一定有所成就的內容，轉而去學習如何使用人工智能程序下達關鍵詞指令。即使審美主體的地位并未丟失，主體的審美能力也將被人工智能逐步吞噬。人工智能提前消解了很多有可能成為未來畫家的審美主體，把他們從具有生命審美本能的創作主體變為下達審美指令的機械主體和評判主體。同時，喪失了很多人類與自然、生命產生藝術共鳴的機會和作品，割裂了人類的藝術本能與生命的創作欲望、創作能力之間的紐帶，解構了審美主體的完整創作能力。至此，人工智能作為承載著部分人類主體功能的體力和智力載體，正在人類自我剝離的過程中成為人類自身的異化力量，并在不斷地學習和分析中愈發強大。

這樣的異化一方面，是主體主動放棄學習的結果，也是因為驚訝和害怕未來人工智能的“無所不能”而放棄勇敢面向未來的逃避方式；另一方面，是主體在人工智能的既定程序下不斷讓步、更改指令、接受生成的結果，在各種被動選擇中受限于人工智能的數學模型和程序。盡管現在的人工智能聲稱可以按照主體命令的特征、喜好進一步修訂結果，可以在不斷學習中愈加靠近主體理想化的審美想象結果，但以目前的發展來看，其依然受限于人工智能的“前審美主體”。有些學者認為，人工智能在強迫人類“被動接受虛假的社會共識”，即通過多次結果的反饋，向主體傳達由人工智能數據庫和程序規定的“虛假事實”，此結果即現今最流行、最符合審美的畫作，即便不是審美領域的最好，也是算法中的最佳。如果主體本身沒有足夠的創作能力或判斷能力，就只能默認這個結果，并在持續性的影響下愈發趨向選擇人工智能生成的結果。那么即可認為，人工智能在以自己的計算能力和生成結果綁架主體的自主意識和創作權力，機器在用無法更改的編程算法與人類搶奪、分享人類本身的主體性地位和絕對操控權，從而限制了人類的無限想象和創作能力，大范圍束縛了審美情感和創作沖動，成為站在人類審美對立面的異化力量。

主體創作過程的技術理性與數據化

傳統的藝術創作始于靈感和欲望的刺激，并經過資料搜集分析、結構設計，甚至創作技法的學習后，才落筆成形，創作過程也是不斷修改和精進的過程。而在人工智能端，審美創作的過程發生了顛覆性的變化，靈感和創作欲望依然是驅動力，但資料搜集分析、結構設計、創作繪制等工作被人工智能取代，審美情感的感性表達和創作沖動轉化為技術理性的語義模塊分析和數學算法生成。

人工智能藝術創作程序出現伊始（2015—2017年），研發者大多聲稱人工智能已經通過對古今中外經典作品的學習，學會了作品中的情感表達，獲得了創造新作品的審美能力，但是近兩年來已經無人再提這個理論。因為哪怕算法再進步，參考的作品再多，人工智能仍然是依靠數據分析和算法邏輯進行“復制、拼接”工作的技術，瑪格麗特·博登認為，“只有當強人工智能自己能夠分析風格時，它的創造性探索才是‘自己的作品’”，那么人工智能在創作過程中真的有審美思考和分析嗎？答案顯然是沒有。

從接收主體命令開始，人工智能的程序即開始識別，提取關鍵詞中的信息，與自己的數據庫進行比對，然后在符合條件的數據中提取有效元素，一個人物的特征、一個布局結構、一株植物、一朵云、一種色彩的使用習慣……將這些關鍵詞中的元素拼湊、渲染在一起，再用原有程序中的固定模式補充主體未提及的、作品中的其他部分，一幅作品就生成了。那么這些有效元素是人工智能自己從數據庫的所有畫作中提取出來的嗎？也不是，這個步驟背后充斥著超大規模的人類工作——人工手動標注圖畫中的各個元素。所有的人工智能繪畫軟件在設計之初需要進行數據標注，包括色彩分析、風格歸納，人物、動植物、靜物、抽象幾何圖案的2D和3D標注、筆觸的粗細等細節，這些審美元素被拆分成數據模型加以分類，編程人員先進行系統編程和區分，然后雇傭大批量非美術專業人員完成對每一幅畫作的細節標注。這些審美性極低、創新性約等于零、重復性高、工作量極大的數據標注，都是為了把畫作轉變為數據，便于人工智能儲存、搜索、分辨和學習。應用這種分析、提取和生成模式的人工智能大多基于同一套數學模型，數據庫的畫作基本相同，因此，獲得結果的相似度也極高。有專業人士做過分析對比，將“古代建筑”“動漫游戲風格”“廣角全景”“俯拍”等關鍵詞毫無改變地輸入六款軟件，生成的場景非常相似，只是局部顏色和細節不同。這說明六款軟件使用的數據模型基本一致。因此，在數據庫范圍不變、標注類似的前提下，人們用這些智能軟件生成的作品愈多，結果的趨同化會愈加嚴重，這會嚴重影響和限制人類的審美創作力和想象力。

而如何識別和標注圖像，由編程人員規定，如果數據標注的制訂標準中忽略了部分畫作的審美特征，就會對后續的搜索和分析能力產生極大影響。現有的人工智能數據庫恰恰是以模式化分類方法對經典作品進行簡單、直接、粗暴的標簽劃分，根本無法從審美情感、背景和意義等方面對作品進行感性的理解。不論未來對人工智能數據庫的圖像標注達到多么精準的程度、圖像被標注的標簽數量有多么驚人，其本質依然是數據的排列組合。

主體創作結果“自塑”評價的缺失

藝術創作過程的完成并不意味著審美過程的結束，相反，對審美結果的評判也是塑造作品審美認知內涵的一部分。通常而言，審美主體的自我欣賞和評價大都是正面而積極的，即使不是完全滿意也是部分贊同，這是主體對結果的“自塑”體驗。“自塑”包含對主體創作的縱向和橫向認知，從創作意圖、沖動、靈感，到創作過程的經歷、情感思想的變化等，并在此基礎上為最終結果做出主觀性的評判和闡釋。部分無法直接展現在作品中的暗示和寓意會通過主體的“自塑”揭露，幫助其他人理解和與主體的情感表達產生共鳴。其他人的審美和評價建立在對作品的直觀感受和主體“自塑”表達的基礎上，既有正面的贊美也有負面的批評，這是對作品認知的“他塑”環節，也是最具批判性的結果審視環節。正是這些多重的反饋構成了對藝術作品的感性體驗和審美認知判斷。

然而，在人工智能藝術創作中，“自塑”環節因為創作過程的智能化而缺失。雖然審美主體因為靈感和沖動而決定進行創作，但真正的實踐過程只是在軟件中輸入了幾個關鍵詞。因此，作品最后的生成對于主體而言也是一種全新的結果，主體沒有親自實踐，對作品必然是疏離而新奇的，毫無感性體驗變化的過程，成了自己作品的“旁觀者”，從創作者的位置直接躍至“他塑”的評論者。主體不得不對審美結果加以考證，試圖把自己起初的創作意圖與人工智能生成的作品逐一比對，以期找到人工智能完成度的評價標準。這就如同其他評論者把作品與作者表達的意圖和思想進行比對，試圖與創作者產生審美共鳴。由此，在人工智能推動下，包括創作者自己在內的所有觀看者，都成了純粹的“他塑”，再無全程體驗審美主體自身的“自塑”。

這種結果直接導致了審美主體與作品之間的雙重陌生，既是對創作內容的陌生，也是對創作情感的陌生。對作品的陌生會引發主體對創作過程乃至創作命令的陌生，遺忘自己的創作主體地位，轉而更加相信人工智能的創作主體身份，自己反而以批評主體的身份審視作品，成為一個徹頭徹尾的“局外人”。這樣的審美結果獲得的越多，參與審美創作的感受便越發陌生，個體會在人工智能對藝術創作的解構中走向被審美創作割裂開的孤獨之中。有學者認為，人工智能可以幫助更多普通個體完成漂亮的畫作，完成追逐美的夢想。但事實上，越來越多的個體在操作人工智能軟件的過程中解構著審美創作和主體自身，并且在為人工智能的優勢由衷贊嘆和生成結果的狂歡中走向更深程度的審美孤獨。

藝術審美的目的應當是體驗和分享，馬克思曾經指出：“別人的感覺和享受也成了我自己的占有。因此，除了這些直接的器官以外，還以社會的形式形成社會的器官”。這種對美的占有是以社會的形式分享的，但是現有的部分人工智能軟件是收費后實時生成的。資本把藝術審美的本能需求轉化為付費獲得的審美生產和消費，即把審美創作變成了一種數據化的商品，個體并非以審美主體的身份進行創作，而是以消費者、使用者的身份完成一次交易行為，付費購買了使用數據庫進行創作和下載最終結果的權利。人工智能軟件的普及看似擴大了審美主體的覆蓋范圍，也幫助那些毫無基礎的個體提升了創作的靈活性和自由度，但從軟件的既定審美標準和其背后的數據算法來看，其實是資本對大眾審美創作權力的集權控制。

在人工智能高速更新的當下，厘清新的現象和本質已經成為當下刻不容緩的命題，而人工智能美學將會如何改變人類世界的審美標準，還有待更深入的反思與研究。

（作者單位：沈陽航空航天大學設計藝術學院）