图/艺术家孙天宇和他的数字触控作品《春的请帖》

 近期ChatGPT挑起的AI人机对话甚嚣尘上，保守地说，这很可能是与摄影术诞生相同量级的技术变革，这一变革的核心便是 —— AIGC（AI Generated Content）即生成式人工智能。

 我们在绝大多数情形下遇到“AI”一词时，指的都是AIGC。从传统人工智能（分析式人工智能）到生成式人工智能的应用，影响了广泛的社会领域，远不止艺术。AI技术成为人类工作岗位的竞聘者，或可与保健医疗同用一句戏言：如果你是坐着工作的，那么在不远的未来你可能要小心了。

19世纪中叶，现代摄影术在欧洲开始被广泛应用，引发了视觉艺术的一场深刻革命。这场革命的引爆点是技术的发展——化学试剂与材料应用的发现让摄影术走向大众的一些难题被逐步解决——摄影过程变得稳定而廉价，从而使得摄影术顺利地接管了艺术描摹物象的那一部分重要任务。

摄影术的应用

 彼时欧洲的艺术被摄影技术革命驱赶到了时代的岔路口，形势所迫下，被动变革，一路屁滚尿流、狼狈不堪的乱哄哄，直到二十世纪初，才依次“认出了”马奈、莫奈、塞尚、梵高、马蒂斯、康定斯基、布拉克、毕加索等一众“现代的”大师，随之奠定了西方现代艺术以及深受西方影响的全球文化的崭新态势。技术进步带来了失去，但也创造了相遇。

 就艺术领域而言，如今AI再一次让许多依靠形象描绘（如插画、配图、装饰画）的画家们开始了李世石和卡斯帕罗夫彼时般的思考。当然这可能是略带悲观的视角，人类还有另一只乐观的眼睛。AI生成可以帮助不会画画，缺少经验却愿意尝试的大多数人实现一个艺术之梦——只要你能给出一个或几个词汇，AI就可以帮你自动生成一个逻辑、结构和色彩搭配符合的“艺术创作”，AI绘画让艺术创作的门槛变低了，实现了艺术创作的大众化，独乐乐不如众乐乐。AI创作是现有艺术家、艺术风格的符号延续，是科技文明下的文艺“复”兴。从众多的、反复的生成经验来看，词汇与结果之间的关系却更像是一种极其严谨的偶然，人类创造艺术更偏向于一种必然之中的偶然。艺术之所以引领精神，需要艺术家个人成长的必然，也要有随心而动的偶然，理解艺术并敬畏艺术，才是艺术品珍贵的源头。

 AI艺术模型使用海量人类画作与图像所训练出的某种“习惯”，这种习惯更像是经验，而非传统艺术中的灵感或灵光。截至目前为止，AI本身并不清楚被人类训练出的这些习惯所生成的结果究竟意味着什么。在AI绘图软件的大量应用中，数据库的充盈度决定了依据关键词生成图像的精准——对词汇意思的“形象还原”的准确度。从这个意义上来看，AI绘图更像是语义形象化的翻译器。

AI图1- forbidden city,imperial garden and palace,3 point perspective,movie,fairyism, sakura,--ar 16:9

AI图2- Wave, Ukiyo-e style, monk, temple, Japanese style,ar 4:4

 在这个“翻译”过程中有一个不容忽视的事情，AI存储、学习过的图像无疑比任何一个人类艺术家都多很多。这意味着对于风格的识别，“见多识广”的AI是优于人类的，在器质和“温故知新”的效率上人类已经远远落后。“见过”的下一步是“理解”，不是对图片像素规律的理解，而是人类感官意义上的理解，暂时是只属于人类的高级模式。

“理解”的下一步是“创造”，大众提升审美的过程注定要落后于技术迭代，翻唱歌曲知名度高于原创作品的比比皆是，用二元对立的思维去理解和阐释AI艺术和传统艺术或许有所局限。艺术发展有无限可能，我们需保留我们对美的判断。从技术角度，每幅AI作品的生成都有原始的“描述词”（Prompts）和算法，作品的溯源是AI创作和版权维护的基础。如果我们无法改变，那么我们必须努力将未知变为已知，学会使用这个工具并抓紧它。因为AI发展，我们审视自己；因为AI艺术发展，我们对艺术的探索更加多元化，通过对手了解自己，也许对手比我们自己更了解自己。

AI图3- Crane, princess, palace, celestial spirit, cloud, European style,--test --creative ,ar 3:3，本文AI生成图自/@员外

 如果我们需要再建一座小型卢浮宫，需要三千件文化背景、不同风格的顶级艺术品，AI能完成么？如果数量上能够完成，这个类似卢浮宫的综合体，能否被称作人类艺术的精华？

美国罗格斯大学教授艾哈迈德·埃尔加马尔最近在《美国科学家》杂志上简练地解释了AI创作艺术背后的工作原理：“艺术家编写了一种并不遵循固定规则，而是通过分析成千上万张图像来‘学习’特定审美的算法。随后，算法会尝试生成符合其所学审美的新图像。” 本质上还是以技术手段实现机械复制和临摹，算法的成熟度决定了作品的艺术性，数据维度决定了作品的情感细腻程度，突破口在于如何像人一样思考和共情，在此之前它只是数据的堆砌，AI绘画总有一种似曾相识的感觉，那是算法无法摆脱的数据影子。

设想可能很近的未来，AI拥有海量数据认知后又拥有了真正理解“感觉”的能力，并跳脱出“数据交通法规”之外，生成逻辑之外的某种自主思考——构建自主理解。再叠加精准的词汇运用经验，以及超高的工作效率后会是什么样子呢？大胆猜想，一方面人类能力被又一次真正增强，在这种前所未有的高效下，拉开人类新阶段的文明史。另一方面以马斯克、盖茨为代表的AI悲观派所担心的“威胁”，有没有可能真正的到来？说到此，话题可能已超越了艺术，回头望去，未来的某个时刻，AI图像继续快速的生成之中，这碾压速度在广义艺术领域的存在可能会使逐一地解读差异性并试图寻找规律的“学术行为”变得意义渺小。

       之前在某次中国美术馆义务讲解后，一位年轻的海归认真而低声的怨道：老师，这次展出的梵高真迹让我有点失望，我在欧洲的美术馆看到的比这要好很多。我当时用了一个比喻作答：作品是酒瓶里的酒，酿酒师都是梵高。年份不同，味道不同。酿酒师不是酒，艺术家本身不是艺术。我时常觉得艺术品比人的生命走得更远，艺术家带着悲欢离合画出来的作品，会在心里停留的更久一些，与内心的共鸣也更多一些。

孙天宇/文

艺术家简介

孙天宇   艺术家

2003年  毕业于北京大学艺术学系

2006年  北京环球嘉年华奢侈品展 艺术顾问

2009年  中国图书进出口总公司 海外期刊项目 艺术顾问

2013年  新浪网意见领袖专栏作家

2014年  创立艺术爱好者沙龙-铭苑艺会，开展公益讲座与走进博物馆活动

2015年  在中国美术馆、首都博物馆兼任公益讲解员，创作数字艺术作品

2017年  开展系列艺术沙龙讲座，创作数字艺术作品，撰写古典音乐鉴赏文章

2019年  艺术沙龙活动累计近百场，深入研究、创作数字艺术作品