人工智能介入艺术创作的主体性反思与共生价值辨析

一、引言

       人文艺术生产正伴随人工智能（AI）技术的高速迭代与场景渗透迎来空前巨变。AI 在大幅释放生产效能的同时，也让人文艺术生产的艺术形式与主体边界得以重塑。

       在人类哲学与心理学思想史中，“创造力”深植于人类的具身经验，一度被视为不可学习和模仿的顿悟。伊曼努尔·康德（Immanuel Kant）认为，真正的创造力根植于人类特有的自然禀赋，既无法被传授，也无法被规则化复制^[1]。亦如莫里斯·梅洛·庞蒂（Maurice Merleau-Ponty）在《眼与心》中的论断：“正是通过把他的身体借给世界，画家才把世界转变成了绘画。”^[2]直到 1950 年吉尔福特（J.P. Guilford）将其确立为可测量的心理特质^[3]，有关创造力的研究正式步入科学实证阶段。此后学界逐步形成标准定义：创造力是个体或系统在特定环境中，通过认知或计算过程，产出兼具新颖性与价值性成果的能力^[4]。

       而当 AI 作品《太空歌剧院》获得艺术大赛一等奖引起巨大争议，社会各界同时面临一个悬而未决的问题：当 AI 机器能够产出难以与人类创作区分的图像时，“创造”究竟意味着什么？基于此，谁在创作艺术，艺术又从何而来，便构成人工智能时代探寻人机边界的重要议题。

二、技术奇点：AI 创作《太空歌剧院》获奖事件的主体性争议

       从 1997 年 IBM“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，到 2016 年 AlphaGo 战胜围棋九段李世石，人工智能已先后在逻辑博弈、策略决策等理性领域不断突破人类认知边界。而当生成式技术将触角延伸至审美创作这一曾被视作人类精神专属的领地，2022 年《太空歌剧院》的获奖事件，便成为 AI 叩响艺术创作大门的标志性事件。

       2022 年 8 月，在美国科罗拉多州艺术博览会上，一幅名为《太空歌剧院》（Théâtre D’opéra Spatial）的作品获得数字艺术类别的蓝丝带奖一等奖。作品画面极具张力：三位身着维多利亚时代巴洛克服饰的人物，背对观众、伫立在一所歌剧院中，正透过圆形巨窗，凝视阳光下的超现实景观（见图 1）。整幅画面融合了文艺复兴风格与未来科技感。

图 1. 《太空歌剧院》：杰森·艾伦用 Midjourney 创作

       据获奖者杰森·艾伦（Jason Allen）透露，该作品的创作是一个耗时约 80 小时、高度复杂的人机交互过程，其分为三个阶段：首先，使用 AI 技术 Midjourney 输入包含场景描述、艺术术语、色彩参数与时代风格的提示词，并进行上百次修改迭代，筛选出初始版本；其次，将图像导入 Adobe Photoshop，手动去除瑕疵并添加细节，如为人物绘制波浪卷发；最后，使用 Gigapixel AI 软件对图像进行无损放大，以满足高清打印要求。

       该事件引发了各界关于“谁是真正的创作者”这一激烈辩论。传统艺术家发出“艺术已死”的悲叹，而赛事评委则表示，即便知晓作品是由 AI 协作完成，仍会授予该作品一等奖，因为比赛的评判核心在于作品如何讲述故事、如何唤起精神共鸣。这揭示了 AI 时代人类艺术家角色的根本性转变。传统艺术创作中，艺术家扮演“工匠”角色，其灵感意图须通过手部劳动，再转化为物理痕迹，这种技艺构成了专业门槛的核心。而在 AI 语境下，人类创作者的角色正在向“导演”偏移，创作者无需掌握所有技术细节，而是转向思考如何构建概念框架、编写确切的提示词并以个人的审美经验筛选成品，将个人有关艺术的审美思考与人文关怀注入创作之中。这一过程大大降低了艺术创作的技术门槛，却也对艺术审美有了更进一步的要求。

       从法理上讲，《太空歌剧院》的版权争议也成为检验现有法律边界的试金石。2022 年 9 月，艾伦向美国版权局提交注册申请，未主动披露 AI 使用。审查员要求其将由 Midjourney 生成的视觉特征从版权声明中排除，仅对其人工修改部分予以登记版权；2022 年 12 月版权局首次驳回申请；2023 年 9 月版权局审查委员会维持拒绝注册的决定，原因在于美国宪法与《版权法》所界定的“作者”必须是自然人，严格排除非人类所产生的创造物；提示词工程不构成版权法意义上的“控制”与“执行”。

三、图像艺术的技术变迁：从手绘艺术到生成式艺术

       广义上，绘画和摄影、影像、PS 等都属于图像。W.J.T. 米切尔将“image”（图像）作为一个广义的概念，把和视觉文化研究有关的所有对象都包括在内^[5]。从技术演进的角度看，图像艺术的发展始终伴随生产工具与生成逻辑的迭代。

       史前时期至 19 世纪中叶，绘画艺术处于手工媒介阶段，以物质世界为载体、以人手的身体技艺为核心生产力。技术的进步始终围绕绘画工具展开，正如文艺复兴早期的凡·艾克兄弟改良了油画颜料，使得油画成为文艺复兴时期大量写实作品的成因之一^[6]。绘画的艺术价值与创作者的手工痕迹、原作的“在场性”深度绑定，绘画同时承担着纪实记录、叙事传播与宗教教化的多重社会功能。

       1839 年达盖尔银版法问世标志着摄影术正式诞生，配合石版印刷、丝网印刷等机械复制技术的成熟，绘画的技术生态在 19 世纪中叶发生根本性变革，由此进入机械复制的新阶段。一方面，摄影术精准高效的纪实能力直接替代了传统绘画的记录写实功能，倒逼绘画跳出写实叙事，转向立体主义、抽象表现主义等流派对主观精神与形式语言的探索；另一方面，机械印刷技术让绘画作品可以批量复制、广泛传播，打破了艺术欣赏的垄断，大幅扩张了艺术的传播边界与受众群体。绘画转向工业化批量生产，作品的大众传播属性被空前放大。

       计算机的出现为计算与艺术的结合提供了土壤，艺术先驱们开始尝试借助新工具进行创作，由此出现了早期数字艺术萌芽^[7]。20 世纪 60 年代以来，伊凡·苏泽兰（Ivan Sutherland）开发了名为“Sketchpad”（画板）的交互式图形系统^[8]，艺术家首次放下了物理世界中的实体画笔，将颜料转化为屏幕上的像素。这一跨越性直接催生了影响深远的计算机图形学（CG）技术，将绘画带入数字阶段。20 世纪 90 年代后，数位板、压感笔与 Photoshop 等新技术诞生，推动数字艺术进入商业化应用阶段，成为插画、概念设计等领域的主流生产方式；2010 年后移动设备的普及进一步降低了数字创作的门槛。创作者可通过分层操作实现无限次修改调整，大幅提升了生产效率；作品以数字文件形式存在，传播完全脱离物理介质。但此时数字工具仍属于辅助创作的范畴，人的“手工性”仍是作品生成的核心。

       21 世纪以来，以深度学习为核心的生成式人工智能技术实现突破，图像艺术生产进入生成式阶段，创作逻辑实现自动化变革。创作者通过自然语言提示词、参数调整、风格迭代引导算法输出图像，再通过筛选、修图完成最终作品；AI 模型基于海量训练数据，可在数秒内生成多风格、高质量的视觉方案。这一技术变革推动生产效率指数级提升，也因而引发了版权归属、创作主体性、艺术价值评判等一系列新的理论与现实问题，成为当前艺术治理研究的核心议题。

四、以史为鉴：“艺术之死”的哲学批判

       摄影术公布时，古典绘画界曾经历同样巨大的恐慌与抵触。法国画家保罗·德拉罗什（Paul Delaroche）感叹“绘画已死”，诗人夏尔·皮埃尔·波德莱尔（Charles Pierre Baudelaire）批评摄影是“艺术最致命的敌人”。瓦尔特·本雅明（Walter Benjamin）在《机械复制时代的艺术作品》中指出，摄影等机械复制技术摧毁了传统艺术品的“光晕（Aura）”，即作品在特定时空中独一无二的存在性。但是，本雅明肯定了这种复制的合理性，“技术复制能把原作的摹本带到原作本身无法达到的境界”^[9]。这固然使艺术品的独一无二性丧失了，却也使复制品遇见了比原作多得多的欣赏人群，大大拓展了艺术品的时空传播范围^[10]。摄影非但没有杀死绘画，反而促使艺术家们转向探索主观情感与抽象结构，催生了印象派、立体主义等现代艺术流派，绘画和摄影呈现出彼此独立而又交叠的特征^[11]。可见，新工具的诞生颠覆了传统艺术形式，却也必将演变为更加广阔的艺术媒介。

       从媒介技术的角度来看，AI 技术与以往的任何图像技术有着本质不同。绘画、摄影等图像艺术的基石在于“索引性”，其创作过程至少与真实存在的物体发生过物理交互；而生成式 AI 的核心逻辑是“生成性”，图像脱离了物质现实，指向概率分布而非现实客体，这构成了一种鲍德里亚所描述的“拟象”^[12]。借用媒介环境学家保罗·莱文森（Paul Levinson）在《玩具、镜子、艺术——技术文化的变迁》一文的观点，媒介的发展归纳为“玩具、镜子和艺术”三个阶段，当新兴媒介不仅能够反映现实，还能超越现实的时候，它最终将发展成为一个能够重构现实的“艺术”形式^[13]，AI 创作本身便可作为艺术的全新载体。

       从作者主体的角度来看，AI 创作是一个多元系统的协作过程。米歇尔·福柯（Michel Foucault）在《什么是作者？》中论断，“作者”并非一种自然、固有的属性，而是一种“作者功能”^[14]，福柯把作者—功能体的确定看成是权力话语的建构，而不是仅仅指认出一个现实世界中的创作者个人，其作用在于遏制文本意义的无限扩散。这一论断在生成式 AI 时代仍具有预见性，当用户通过调整 AI 提示词控制图像生成时，创作权力便分解在参数调节、训练数据筛选与输出结果优化的交互过程中。借用布鲁诺·拉图尔（Bruno Latour）的行动者网络理论（ANT），“非人类行动者”在网络中与人类共同参与意义的建构与协商过程，那么 AI 的“创作”也实质参与着艺术意义的协商生产^[15]，由此理应将人类和 AI 视为整体性的作者功能体。

       段吉方提出的“分布式主体”理论认为，AI 的“智能”本质是人类智慧的外化，二者通过数据交互形成“扩展的认知系统”^[16]，这打破了艺术创作的单一性：创作者不再是天才式的个体，而是由人类用户、算法模型、训练数据与开发团队等共同组成的分布式主体^[17]。此外，人机协作的核心是动态对话与优势互补的过程，如果将 AI 技术视为人类的“认知外脑”，那么人机协作，仍可以看作是人类利用先验知识与经验进行内容生产，此时，AI 作为人类对话的参与者，将参与人类文化体系与价值的建设与重构^[18]。

       太空歌剧院事件中人们疑问“谁是真正的创作者”，并非仅仅商榷人类和 AI 的作者身份，更是对创意主导权被剥夺的一种隐忧，这要求我们超越人本主义的视角，重新审视创作主体：AI 的创造力已不再是人类创造力的简单延伸，而是对创造性本身的变革^[19]。

五、价值辩证：走向人机共生的艺术智性

       AI 技术的介入始终是一体两面的辩证过程，生成式 AI 正因其算法化、数据化的底层逻辑与艺术的人文本质形成深层张力。海德格尔在《技术的追问》中警示，技术的“座架”属性会以自身逻辑规制人的行为^[20]；当创作者过度依赖 AI 生成，由算法主导的作品将迫使人类沦为被动的接受者，个人的生命体验、情感投射与艺术思考持续弱化；算法迎合主流审美偏好，也使得产出风格趋于同质化，挤压小众、先锋、本土艺术的生存空间，造成审美生态与价值评判体系的异化。此外，还需警惕训练数据中潜藏的文化权力结构，特别是当 AI 在未获授权或未充分考虑文化背景和意义的情况下，随意复制、再现特定文化元素时，可能导致对该文化的不尊重，甚至曲解其本质^[21]。

       技术向善的视角下，生成式 AI 同样推动了艺术领域的全方位变革，使其获得新的表达维度。在小红书、抖音等社交平台，用户自发分享、迭代 AI 提示词，正在催生新的 AI 艺术美学，使艺术创作的门槛大大降低；传统的二维平面与三维立体设计迎来更加多元的创作范式，艺术形态从静态、单向、实体化向动态互动转型，更催生了数据雕塑、实时互动艺术等全新品类。2024 年中央音乐学院和中国科学院合作推出的中国首部原创 AI 作曲交响乐《千里江山图》，实现了音乐旋律与视觉画面的实时联动生成，让传统国画意境以沉浸式视听形态获得新生。观众不再是被动的欣赏者，可通过交互行为影响 AI 作品的生成过程，实现“观者即创作者”的参与式审美，为艺术的公共性赋予了新的内涵。

       当前人文与艺术学界对于 AI 介入艺术创作逐渐抱有积极态度，随着技术和体系不断完善，AI 绘画有可能发展成为信息设计艺术或数字艺术下的一个新兴学科。一些学者提出“技术赋权—人文价值”的共生模型，打破“技术替代人类”的二元对立，构建人机协同的生态系统^[22]；还有学者认为面对 AI 艺术丰富多样的探索性、创新性实践，艺术研究有必要及时跟进，既分析、总结 AI 艺术创作的发展状况、审美特征，又正视其存在的问题，阐述其发展的潜能和趋向^[23]。2022 年，中国美术学院高世名院长就曾提出“两个 AI”的概念，即将 Artificial Intelligence（人工智能）和 Artistic Intelligence（艺术智性）二者有机协同^[24]，这一“人机共生”的框架，也要求未来的法律与评价体系向“共享创造责任”方向演进，共同推动 AI 绘画这一新兴艺术形式的蓬勃发展。

六、结语

       技术与人文，既是人类社会发展的产物，也是人类社会进步的支撑。人类社会发展始终离不开生产力提高与科技进步，不应盲目否定技术发展、回避技术现实，而应将“以人为本、智能向善”作为引领技术前进的价值内核，实现人与人工智能的和谐发展、共同繁荣。

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柴艺，苏州大学传媒学院硕士研究生，研究方向为科技传播与科学文化。

王国燕，苏州大学科技传播研究中心主任，传媒学院特聘教授，博士生导师，数字传播系主任。国家社科基金重大课题首席专家，世界科技传播学会（PCST）学术委员。江苏省首席科技传播专家，江苏省“青蓝工程”学术带头人，东吴智库研究员，兼任江苏省高校社科传播与应用基地主任，（中英美澳）科技传播国际联合实验室主任，中国科协国家科技传播中心-苏州大学联合科技传播研究基地主任。发表中英文核心期刊论文 70 余篇，包括在 Science Communication，New Media & Society，Information Communication & Society，Public Understanding of Science，Science & Education，Science as Culture，Journal of Informetrics，Leonardo 等国际期刊发表 20 余篇 SSCI、A&HCI 论文。代表性学术贡献为：前沿科学可视化传播、欺骗性人工智能信息传播等。