人工智能艺术的美学问题刍议——基于与人工智能协作绘画实践的审美问题反思.pdf

美术大观美术研究128人工智能艺术的美学问题刍议基于与人工智能协作绘画实践的审美问题反思文 于幸泽 内容摘要人工智能艺术（AI 艺术）的诞生引发出新的美学问题的争议。本文从美学的多样化特性导致审美意识流变的路径切入，着重解析 AI 艺术美学内涵涉及的审美特征，包括关于创作主体和审美客体争议下所产生的新形态艺术的审美范畴；基于与人工智能协作绘画实践的过程和结果，进行人工智能艺术审美问题的反思和讨论；尝试从去中心化视角解析艺术家创作如何摆脱“工具理性”束缚的问题；阐述人工智能艺术作品的审美内涵和价值。关键词人工智能绘画 智能主体 审美价值一、美学的多样化特性和审美意识的流变美学在希腊语直译为“感性学”1，研究人与客观世界的审美关系，主要包含了审美对象和审美特征。本文论述的审美对象指艺术美和科技美融合下形成的新审美客体。美学在西方，从本质论美学、神学论美学到认识论美学（语言和文化），整体上具有主观性、平面化、非功利的特征。从坚定地认为“美”来源于上帝，到理性觉醒取代神学统治的“认识论转向”，开始对客观世界理性观察、思考、分析、推理而获得美的结论。现代时期，从审美客体的角度上看属于认识论美学的领域，注重语言分析审美现象和提倡美的逻辑性阐述，认为美不是带有意志的纯粹主体的“观审”2。美学在东方，是以自然和人文关怀为中心的审美观，强调观察、感知自然，注重人的内心和情感；强调艺术作品的细节和整体的关系，通过细节组合来表现整体的美感；追求自由和无为的审美观，在自然的状态下表现美。因此，东方艺术通常追求自由、自然和富有灵性的表现形式，强调人与自然和谐共生的意义。所以，东方美学更强调整体性、自然性、情感性和精神性，而不是以规范化的形式来表现美和艺术。20 世纪以来，追求思维缜密、逻辑实证的西方美学，在先进的科学技术支持下迅猛发展3。注重以人为中心的东方传统美学，其深厚的人文底蕴同样具有强大的生命力并影响至今。东西方美学本质上都是对审美意识在各自的领域中，关乎人的感觉、直觉、灵感三个方面的讨论。由于文化的差异、个体差异、时间的多样性和学科的多样性，美学具有多样化的特性，这种多样化使得人们可以从不同的角度和层面来欣赏和理解美。信息化的今天，科学技术在艺术背后起着重要的推动作用，不断提升人对世界的认识和开拓人对新世界的视野；科学的技术成果为艺术的形态创新提供了有力的技术支持。智能化技术的发展促成了科技艺术的诞生。艺术家创造性地使用（最新）科学技术手段，包括人工智能和机器学习、虚拟和增强现实技术、3D 打印技术、数字媒体技术、传感器和交互技术。艺术家可以使用的科技手段越来越多，这帮助他们实现更加创新和具有挑战性的艺术创作；同时他们也采用科学的思考方法，运用科学和逻辑性的理念来创作艺术作品。这种新形态的艺术以技术为核心，表现出跨领域合作和创意方法融合的特点，形成了和过往时代艺术截然不同的审美内涵。其实，艺术和科学很早就曾有过聚合的经历，随着时间的推移，科学和艺术又逐渐分离，成为两个独立的领域，但两者之间的相互影响和交流仍然存在。当下，艺术和科学再次融合，尤其是在数字艺术和新媒体艺术方面;大数据和人工智能时代及移动终端的普及，提供了改变艺术的创作方式和创新方法；科技为艺术再一次插上了翅膀,也对人的审美经验丰富和审美意识转变提出了新的要求。数据（艺术知识）和算法、情感计算模型4和创造性对抗网络（CAN）以及人工干预是人工智能创作艺术的前提条件，新艺术的出现必将引发审美问题的争论。科技艺术影响下的审美意识，是从传统审美意识中剥离出来的，并且正在不断孕育直至走向成熟。5G技术缩短人与人、人与世界之间的时空距离，也加速了视觉图像传播方式的变革。科技艺术媒材正是基于 5G 技术、虚拟现实技术等，将艺术作品以更加多维的形式进行传播，挑战着人们既有的美学经验，迫使人们应对新艺术形式所携带的审美内涵，面对智能化时代“新美学（科技美学）”的体验式和融合式的审美文化。科技美学作为美学研究的新领域，体现在艺术媒介、自由度和互动性、数字化和虚拟化表现方式以及人工智能和计算机技术的应用等方面，充分地呈现出当代美学的多样化特性。智能化艺术的出现颠覆了传统美学的审美范式，因为传统美学的审美范式是以人本主体为中心的，即传统美学认为艺术创作应该是由人类艺术家主体完成的，而在智能化艺术的创作过程中，人类艺术家与人工智能算法是共同的创作主体，或人类艺术家是创作过程中的协作者，这种创作方式改变了传统美学中对于艺术主体性的理解。总之，科学表达知识和真理，美学表现感知和思想，艺术传达视野和意识；人类审美意识的总体变化和流变是依托于对世界的认知提升而发展的。二、人工智能技术支持下产生的审美客体近年来，人工智能已经大量参与进人类艺术的创作工作。2017 年，美国罗格斯大学（Rutgers University）艺术与人工智能实验室与脸书（Facebook）公司共同研发了名为“CAN”（创造性对抗网络）的艺术创作型人工智能，并通过了图灵测试,其“通过偏离学习的风格来提升生成艺术的唤醒潜能(arousal potential)而成就其创造性”5。2018 年，佳士得拍卖公司（CHRISTIE S）将人工智能（Obvious）画作埃德蒙贝拉米肖像（Edmond Belamy）以 43.25 万美元高价售出。2019年，第五代人工智能机器人“小冰”出版了第一部人工智能诗集，并在中国中央美术学院举办画展。2022 年，机器人艺术家艾达（Ai-Da）受邀参加意大利威尼斯双年展，其已于 2021 年在伦敦举办了个展，这意味着人工智能艺术作为独立的“身份”登上了艺术舞台。2023 年 1 月，Open AIArt Pan rama美术研究 129 公司推出了 ChatCPT 的人工智能语言模型，其强大的交互功能在世界范围内掀起了热潮。人工智能工具（创意应用型网站）犹如马良的神笔，只要输入代码（关键词、迭代次数等）便可以很快通过算法生成画作，甚至还可以模拟艺术史上的某些风格，几乎能够和人类的画作相媲美。人工智能创造性的工作程序为人们提供了算法特质的新艺术，可以推断出人类协作人工智能创造了艺术，在工作流程中人工智能不是人的工具和媒介。人工智能在艺术创造性的环节中，情感计算发挥智能主体的算力性能，使艺术创造的主体发生了改变；人工智能在和艺术协作者进行编码设计时，数据累积和参数改变将形成新的“不确定性”，伴随而来的是创造性逻辑和创新意识的出现；人工智能的深度学习，致使智能化的创造主体不断增强和优化，自主发挥和自由创作的条件日趋成熟。再回到智能主体性的问题上，人工智能的创造性工作环节是以程序和算法为基础，而程序和算法天生的逻辑性，可以将艺术创作流程分解成可表征和可数据化。我们暂且不去争辩艺术和艺术创作是否可以数据化，但我们越来越相信，世界万物乃至宇宙空间都是由数据组成，任何事物的价值所在是对数据处理的贡献6。不言而喻，当下 AI 的艺术创作和 AI 艺术品都是由数据组成的。目前艺术家和设计师都在利用人工智能，并且设想人工智能创作主体有类似人的形象外壳。但事实上，美国计算机科学家约翰麦卡锡（John McCarthy）在 1956 年达特茅斯会议上正式提出“人工智能”（Artificial Intelligence）这一术语时，就解释说人工智能是无形的，以数学的二进制语言为基础，是以数学化加上逻辑化的抽象存在7。人工智能可以呈现出最异样的视觉形态，主要原因就在于艺术创造主体的改变，而且智能化技术具有一定的独立思考能力，这必将展现出未知世界和多维度的景观。对人工智能艺术作品进行审美实践，是对不同智能化设备所呈现出的虚拟景观和数字实体进行交互性的体验。人工智能艺术品不再是物理意义上的绘画和雕塑实体，而是演化成了视频、音频、全息影像等具有一定的可互动性的景象，甚至一些与人工智能协作的艺术家正在努力呈现无界面的人工智能艺术和不可视化的艺术内容，如纳米艺术8。可以看出，人工智能艺术与先进科学技术的密切关系。目前，人工智能艺术的呈现方式可以分为两种：一种是虚拟世界中的图景；一种是将虚拟图景运用数字化的技术手段，以打印、雕刻的方式进行实体转化，主要用于满足审美主体观众传统的体验习惯。传统的艺术审美实践和体验主要是通过视觉；后现代以来的艺术呈现出多元化内容，新媒体和装置艺术可以通过各种感官、肢体动作传达艺术家创作的意图。艺术的审美客体已不再是实体的绘画、雕塑，而是可以与之互动的各种物质媒介。以艺术家为中心的艺术作品，其观众的获得来自与艺术家情感、思想和认知等多方面的交流机会。而随着人工智能艺术的出现以及互联网技术的普及，人类对人工智能创作的艺术进行审美活动，必须要借助信息环境和一定的智能化设备，才能进行有效的交互体验。人工智能创造性的工作过程是观众审美体验中最为感兴趣的内容。得益于计算机技术和互联网数据中心所营造的数据环境，近三年来，人工智能技术支持下的艺术以几何级的速度发展。以往艺术的审美实践是由表及里地感受人类艺术家创造的艺术美，以及由艺术品提出问题吸引观众去思考。但人工智能艺术不同，以 AI 绘画为例，其作为审美客体，包含主体性、艺术性和技术性三个方面的问题。人工智能的主体性是智能算法。技术性问题将导致作为审美主体的观众陷入陌生的情境之中。因为，AI 绘画的创新背后是计算机程序在深度学习和运算过程中形成“自我意识”后输出的视觉内容，这种隐匿在作品背后的逻辑性和创新性，不具备一定学科知识很难理解9。例如人工智能创作出的绘画语言背后，是以 0 和 1 所组成的大数据用的串符函数，以及常说的“字节”，即 8 位的二进制代码运算10，从而形成“识别修改擦涂修正再识别”并反复此过程（或调节参数后）生成图像,这是AI 绘画生成和输出艺术作品的基本原理，这样的过程是理性和逻辑的。以输入关键词和改变迭代次数进行创意生成已经成为过去，改变算法参数和训练新的数据集，从程序内部加以干预，才能在 AI 艺术的路上形成新的创新点和创意作品。作为审美客体的人工智能（AI）绘画审美特征及关系如图 1 所示。三、与人工智能协作绘画的审美问题争议2022 年，在评委不知情的情况下，人工智能绘画软件“Mid journey”绘制生成名为Th tre D op ra Spatial的画作获得了美国境内绘画比赛一等奖，这件事在艺术界引起广泛争议。争议反映了人们对于创意归属、艺术性和原创性、感性和自动化等方面的看法和思考。对 AI 协作绘画的审美问题争议进行解析，可以从审美客体AI 绘画的艺术价值和审美主体协作者的工作性质两个方面分析。模仿，是艺术界给予 AI 绘画的最多评价。自创造性对抗网络应用艺术创作以来，图 1 人工智能（AI）绘画审美特征及关系图示（图片来源：本文作者自绘）美术大观美术研究130不过才六年时间，这在人类的历史长河仅是瞬间的过程。人类对艺术审美的认识和审美实践都是从模仿开始，美术史也是模仿自然和适应社会的历史。从“模仿说”到“表现说”，再到“符号说”和“现象说”，不同时代的人对艺术和美学的定义都有不同的侧重，但各时期艺术的定义都和美学紧密相关，都没有脱离以人为中心的情感、技艺和智慧三个方面。然而，AI艺术的创造力主体的改变，形成了智能机器创造性的工作结果。在创作过程中，人工智能算法不再是被动地执行人类艺术家的意图，而是具有一定的主动性和创意性，能够参与到艺术创作的决策和创新中。在这个过程中，人工智能算法与人类艺术家之间的互动和协作，使得艺术创作过程中的主体性得到了重新定义。许多 AI 的协作者并不是艺术家，而是没有艺术基础的人，因此为了证实 AI 的绘画技艺，开始之初常常用一些模仿历史画作的“机械绘画形式”来向观众展示 AI 具有绘画的技艺。前文已经提到，AI 绘画就是数据驱动下的可视化结果，数据自行的运算方式必将产生创造性的新型视觉内容，可以是我们熟悉的“具象的”，也可以是“抽象的”，还可以是我们无法识别和认知的、人工智能独创的“形象”。与 AI 协作的图像创意表现如图2 所示。模仿相对应的是创作（原创），也是艺术作品的价值所在。原创就是独创，是艺术史上从未出现过的艺术形式，这样的定义似乎也非常牵强；因为，艺术不是在真空中自行生发的，而是在漫长的人类历史中伴随着人类对世界的认知而慢慢演化成各个时期中的艺术样式。所以，艺术史当中有价值的艺术作品都是相互影响和借鉴的，从而形成了有别于他人的风格。目前，对 AI 绘画的讨论和争议还处于人类艺术史的古典主义和现代主义时期的艺术比对中，并对应着相关的绘画审美标准来进行批评，认为智能机器的算力和速度虽然已经超越人类，但机器没有情感，无法生成艺术作品的“意向性”表达。事实上，1986 年，美国科学家杨立昆（Yann Le Cun）等人提出“卷积神经网络（CNN）”的多层结构学习算法，利用空间相对关系减少参数以提高机器的训练性能，形成了基于多阶层结构神经网络并结合大数据的信息逐层筛选，不但可以识别不同的图像，还可以使机器学习从模拟“技术（能力）”提升至模拟“思想（情感）”领域11。人工智能的情感计算模型在不断地升级，智能主体在数据与数据之间建立“不确定”的语义和图像关系，这种关系的输出和生成可以理解为智能主体自身的“意向性”运算过程。关于人工智能艺术的情感分析，不应该站在人类中心化的角度，将人类肉身的情感概念生硬地套用在智能机器之上。况且，人的情感与艺术表现本来就是非常复杂且没有具体结论的关系，经常把说不清楚、没有逻辑的部分称之为“感性（情绪）”或者“个性”的表达，也借以使艺术作为一种形态独立于哲学、美学。所以，不存在科学技术和人类艺术融合的矛盾，我们只有清晰地认识智能化技术发展动向和程度，才能对人工智能艺术作品进行准确的鉴赏和评价。人工智能艺术实践的方式，即协作者的工作性质，也是目前争论的焦点。人工智能的工作原理：人工输入或计算机通过传感器、敏感元件收集信息，或者感应出客观场景事实，然后将此信息与已有的信息进行比较和筛选，以确定它的含义、内容，进行用途分类，预测信息的质量后输出最新、最有效的内容和动作。发展至今，人工智能正在由“弱人工智能”向“强人工智能”和“超级人工智能”迈进。所以，智能本身不是协作过程的“媒介”，它的算法运行程序存在一定程度的独立性，这一点科学已经证实12。智能主体成为创造性工作环节中重要组成部分时，协作者必须拥有服务和协作意识。而且协作者应该是懂得计算机语言和程序的团队，而不只是艺术家。人类的绘画开始之初，画家自己研磨颜料和制造纸张、画布，甚至自己制作画笔。而现当代艺术家关注的焦点不再是工具的发明创造，而是风格、思想和观念的表达。试想，如果将现当代画家的作品放到几个世纪以前，那个时代的人们一定不会认可他们的艺术。因此，不能盲目地否定智能主体创作得出超过人类已有认知的艺术形态。杜尚（Marcel Duchamp）在 100 年前就认为绘画已经没有创造力了，因为颜料和画布是工厂设计和加工好的13。可以洞见出，人类在艺术方式和创新方法上已经穷尽，原因在于，创作艺术的媒介工具和以人类智能为创作主体的模式没有改变。所以，与智能主体协作艺术，要减少协作者的主观意识，以图3与人工智能机械臂协作绘画教学现场（图片来源：本文作者拍摄）图 2 与人工智能机械臂协作绘画实践现场（同济大学设计创意学院人工智能艺术实验室）：博士生候选人陈德恩实践现场（图片来源：陈德恩提供）图 4 同济大学 CAUP 人工智能与艺术创研中心（图片来源：本文作者拍摄）Art Pan rama美术研究 131 智能主体为中心协作完成绘画在模型和算法驱动下产生的创新内容。协作者以体力劳动为主，把脑力计算交给智能主体，以发挥它的算力和主动性，才能显现出人工智能本身的创意功能。我们在实践操作中，限定自己只做体力劳动，例如颜料的补给、画笔的设置等，极力减少替智能主体进行人为的思考和选择。与人工智能机械臂协作绘画实践现场如图 2 所示，教学现场如图 3 所示，同济大学 CAUP 人工智能与艺术创研中心如图 4 所示。近年来，人机协作绘画的实践和表演，在公共展览中非常炫目。换言之，艺术界都在积极探索艺术表现的新方法和新举措。在绘画艺术实验中可以归纳出两种形式：第一，将人工智能图像模型作为一种新型的使用工具，创作主体依然是艺术家或者有绘画经验的创作者，将已有的画作以数字化的形式输入给人工智能进行转义和深化，形成智能辅助后的二次创意，并且还可以进行无休止的迭代修正，达到作为创作主体的艺术家满意的程度。第二，机械臂及抓手代替人手，在实践中还是以人为主导调节机器的速度和运笔方向，最后的AI 绘画表现风格也是来源于作为创作主体的艺术家事前的预设。以上两种形式，都借助人工智能模拟人类艺术活动规律和审美诉求。这些创意功能及系统也是程序员和工程师所编写的代码参数，其作品的创意源头并不属于作为使用者的艺术家；而“协作”，是以智能机器为主体的创意实践表现。目前常常提及“人工智能的伦理”，在艺术领域涉及创作者身份和版权归属等问题。我们在与人工智能协作绘画实践的时候，很多时间花费在对数据的收集训练上，团队成员自己编写代码，尝试从源头上切断智能主体模仿和借鉴他人内容的可能性，创建智能艺术创作系统。过程中不去预设智能主体的绘画风格和主题内容，协调团队的工作流程和进行安全防护也成为实践中不可或缺的内容。因此，与人工智能协作艺术，并不是进行外在形式的艺术表演，而是探索创意驱动的来源以及由此生发出的视觉内容，并筛选和确定运算结果。四、超越工具理性的新形态艺术审美范畴如果我们把与人工智能艺术协作中的智能主体错判为“技术”，那必然导致人工智能成为工具理性的代表。首先，艺术的产生和发展虽然离不开技术的革新，但是，人工智能的技术属性和工具本质之间有着截然不同的区别。世界人工智能领域的代表人物山本一成给出明确的答案，“机器学习、深度学习和强化学习”,是人工智能的三个核心要素；而后形成了具有自主学习能力、能从关系的角度去分析和解决问题能力的智能生物体。其次，艺术自古以来的创造理念是以价值理性为导向，艺术家有意识地对特定实践行为做出无条件的阐释，强调动机的纯正性，不管是否取得成功，都注重理想、内容和实质。艺术的审美价值内涵中也包含了具有人类共识的元素“真、善、美”，三者是价值理性的重要内容，指向了艺术的实质，强调了道德精神和对他者的终极关怀。因此，当与智能主体系统进行艺术协作时，我们要摆脱工具理性的束缚，消除对结果的期盼，始终关注非媒介特性的智能技术在艺术协作中作为主体的权重关系。超越工具理性的审美范畴聚焦在人工智能艺术的形态认知、文化属性、道德伦理三个与艺术美相关的方面，为我们提供了异常丰富、宏阔深刻的思维质料。审美的想象力、塑造力和表现力将在新的审美载体中充分地展现出来，尤其在创意的逻辑关系上，将只可意会、无法言传的传统创作理念和绘画技艺变得朴实明晰。在造型艺术的绘画领域，作为技术的神经网络可以精准地将绘画内容和风格分开，把不同的艺术风格进行自由的迁徙；算法程序也可以在运算中生成超于艺术经验的新风格表现，按照人的视觉识别可以划分为具象绘画、意象绘画和抽象绘画三种类型。2022 年，随着最新的文本与图像结合的扩散模型(Diffusion Model)和 CLIP 模型的应用，Open AI 公司在此基础上研发出开创性模型 DALLE 2 平台，其具有强大的功能，使生成的创意视觉内容更加快速和清晰；最新的信息传感器和敏感元件在与人工智能机器协作中，使 AI 绘画在虚拟屏幕界面的实体精准度和数字转化的实体精准度都上升到了新的高度。作为新形态的 AI 绘画，展现的重点不但是最终的创意效果，还包含了隐匿在创意背后的新技术工作原理及数据结构、输出形态的速度、质地和逻辑综合下的“算法之美”。15人工智能艺术也是现代文化和未来文化的一种形式。自现代艺术以来，艺术具有了思想和观念特性，也一直反映着文化内涵和特质，是文化自然意识的体现。“科学图像的制作和艺术品生产一样，是一个依附于文化的过程，其结果也呈现出社会和政治含义。”16艺术离开了文化将陷入空谈，文化中没有艺术也会丧失灵魂。艺术表达了文化中的境界与认识，是人对世界认知的表现方式和理解方式。科技作为图 5 人工智能绘画的审美范畴及关系图示（图片来源：本文作者自绘）美术大观美术研究132艺术的介入因素，推动着艺术与科技融合下的新艺术的诞生。科技艺术包含了曾经的“新媒体”艺术，以及在此基础上发展起来的数据艺术（如算法绘画）和人工智能艺术。科学技术支持下的艺术作品或者作为一种介质成为艺术作品的部分，或者其技术本身力量和功能会将创作理念的文化内涵进行立体化和动态化展现，尤其是在交互式审美体验的过程中，无不深刻地呈现出科技美学和文化寓意的完美结合。而作为创作主体的人工智能，也体现出类似艺术家的人文精神和科学家的求真意志，成为当代文化中的新内容。新科技成果运用实践是基础性和原始性的艺术创新根源，我们对人工智能艺术作品进行审美而感受到愉悦的同时，更感受到智能主体超越了人类的艺术实践极限，其带来的文化时代性以及非凡的想象力，无不呈现出信息技术和信息文化融合在新时代所开拓出的新型文化领域，也反映出当下社会呈现出的未来气息。关于人工智能艺术的道德伦理，让我们能够感受到智能化艺术的恶与美并存。与智能化算法技术的协作很容易生发出艺术的灵感（未预设内容），通过调用数据中的艺术知识和专家系统经验，就可以完成对机器艺术性思维模式的培育，形成具有“艺术自觉性”与“创意思维能力”的人工智能，进而训练自己的数据中心和艺术内容的数据集，去模仿他人的作品和风格，甚至去购买别人的数据集生成的同样作品，游走于法律边缘。AI 生成绘画的内容，往往表现出神秘感、荒诞性融汇后的灰暗和邪恶的视觉形式。协作者解析的创新理念多数来源于对新技术的阐述，但常常偷换概念、指鹿为马和混淆是非，把艺术常识和判断强行施与对人工智能艺术的审美实践中，消除智能化主体在交互中所起到的关键性作用；也将人工智能领域中的程序和算法概念，强行嫁接到人类艺术创造的逻辑过程内，使本来传统性的艺术穿上了科技和智能化的外衣，给观众的审美实践设置了层层障碍。尤其是在版权的归属上，由于智能化主体被隐匿在创意的背后，因此一些协作者公然将人工智能艺术的作品创意所属权归属自己。此外，在人机协作实体绘画用于商业性的表演时，人的痕迹和机器的痕迹真假难辨。以上种种艺术行为有失对智能化主体和艺术价值内涵的尊重。科学技术和人工智能对新艺术形态及创作空间的不断开发，同时也在不断诱发人类的审美冲动和欲望，审美视域也必将随之不断扩张。“尽管人类有着恢宏的思想和高高在上的自负，我们仍然是卑微的动物，受制于动物行为的一切规律。”17我们要改变以“人”为绝对中心的审美偏见；人工智能创作艺术虽然也是人类智慧的体现，但是 AI 和人是共生而不是取代的关系。人工智能绘画的审美范畴及关系如图 5 所示。结语由于人工智能算法的局限性，生成的艺术作品可能不如人类艺术家的作品具有独特的思想和个性等方面的特点，但它们可以作为一种新型的艺术形式，为人们提供更加多元化的艺术体验和审美感受，我们应该接纳这种新审美形态带给人类艺术创新的种种可能性，“拥抱新世界，准备好和人工智能交往”18。或许在技术倒逼艺术结构发生突变奇点来临之际，艺术机制与艺术规则将重新设立。假设艺术只有制造而没有创造，只是从无到有，从发现到存在，那么“技术”在制造的流程中所承担的“发明者”角色将举足轻重。可是，艺术的创造和产生并不是从无到有，而是对已知或者已有的客观世界加以改造19，并且智能化的改造一定会将已经存在的事与物重新焕发出蓬勃生机，提醒人类去探索和感知世界的未知领域。“艺术的本质特征就是有机的整体、多样的和谐。”20因此，科技与艺术融合共生下所衍变出的新审美意识，将会是审美意识继续发展变化和丰富的关键所在。这种具有“可持续性美学”特征的艺术可更加高效和环保，也提高了作品的可持续性和可重复性，为艺术的传承和发展提供了更加稳健的基础。其作为一种新的艺术形式，可以为这个时代铸造新的美学架构，拓展美学的边界和形式，同时也为艺术的发展和传承提供新的可能性和机遇。如果人类艺术和人工智能艺术未来能在审美意识的道路上叠合，也许会打破自人工智能创造性工作以来的困境局面，也会满足审美意识输出的多类型样态需求并解决审美价值的争议问题。随着人工智能技术的不断发展，必将出现一些无法预料的情况和结果。因此，如何确定人工智能艺术算法的自主性和责任，以及如何确保人工智能艺术作品的合法性和合理性，也是需要思考的问题。注释：1 邓晓芒：西方美学史纲，商务印书馆，2018，第 1页。2 观审：亦译“静观”，指行为主体沉浸于直观感受，宁静地审视客观对象。林代贵、寇鹏程：西方现代美学的特征，西南师范大学学报(人文社会科学版)2004 年第 5 期，第 148151页。3 邓晓芒：西方美学史纲，第 181187 页。4 吴敏、刘振焘等：情感计算与情感机器人系统，科学出版社，2018，第 715 页。5 A.Elgammal and etc,“CAN:Creative Adversarial Networks Generating Art by earning About Styles and Deviating from Style Norms”,June 23,2017,https:/arxiv.org/pdf/1706.07 068.pdf.6 尤瓦尔 赫拉利：未来简史，林俊宏译，中信出版集团，2017，第 333 页。7 李连德：一本书读懂人工智能，人民邮电出版社，2016，第 38 页。8 谭力勤：奇点艺术：未来艺术在科技奇点冲击下的蜕变，机械工业出版社，2018，第 229 页。9 于江生：人工智能伦理，清华大学出版社，2022，第 319360 页。10刘瑜、车紫辉等：算法之美Python 语言实现，中国水利水电出版社，2020，第 9193 页。11赵妍妍、秦兵、刘挺：情感对话机器人，人民邮电出版社，2022，第 2930 页。12谢峰等：一种基于最大最小独立性的因果发现算法，南京大学学报(自然科学)2017 年第 6 期，第 11251132 页。13皮埃尔 卡巴纳：杜尚访谈录，王瑞芸译，广西师范大学出版社，2013，第 212258 页。14山本一成：你一定爱读的人工智能简史 第 1章第3 章，纪晗雨等译，北京日报出版社，2019。15左飞：算法之美隐匿在数据结构背后的原理（C+版），电子工业出版社，2015，第 512 页。16简 罗伯森等：当代艺术的主题：1980 年以后的视觉艺术，匡骁译，江苏美术出版社，2013，第 282 页。17德斯蒙德 莫利斯：裸猿，何道宽译，上海译文出版社，2021，第 229256 页。18韩德尔 琼斯、张臣雄：人工智能+：AI 和 IA 如何重塑造未来，机械工业出版社，2018，第 175 页。19张黔、吕静平：美术学导论（第二版），北京大学出版社，2016，第 77 页。20邓晓芒：西方美学史纲，第 45 页。(于幸泽，同济大学副教授，中央美术学院博士。)