数字化 | 艺术的终结或模仿的复归？

数字化·艺术

如今人工智能驱动的图像制作技术，虽然进一步加速了艺术品的大众化与商品化，却在某种程度上复苏了那些曾一度主宰艺术和艺术理论的视觉策略，模仿和风格正重返艺术实践现场。

艺术自古以来便被视为人类创造力的结晶。回溯历史不难发现，在工艺美术的语境下，艺术与技术的关系曾经极为紧密。古希腊语中，“艺术”一词“τεχνη/technē”指代艺术创作，又涵盖技术工艺实践。然而，随着工业化进程中技术的突飞猛进，这种紧密关联开始发生微妙转变。歌德时代，思想与机器分离的话语传统开始兴起，强调天才与灵感，视机械为“卑鄙”之物，这一观念构成了随后很长一段时间内对艺术创造力的理解传统。摄影术出现之后，原本作为艺术技艺基础的技术开始展现出对艺术的反噬，这一趋势在人工智能带来的数字化进程中愈发明显。如今，原本需要艺术家亲手创作的艺术作品，已经可以通过算法和机器学习技术自动生成，这也引发了一些人对于艺术是否会被技术浪潮吞没的担忧。

2022年11月，ChatGPT的出现引发了新一轮关于人工智能取代人类的讨论热潮，在此过程中，艺术创造力俨然成为人工智能与人类智能最后的模仿界限。就目前的技术手段而言，人类已经可以借助程序智能地生成图像、模仿绘画技巧、创建文本和程序代码，甚至生成音乐。这一系列发展似乎都在印证瓦尔特·本雅明在《技术复制时代的艺术作品》提出的“一切人造之物皆可被模仿”——结合艺术模仿观来说，自然作为神造物是人造艺术只能接近而无法最终抵达的模仿理想，而个人凭借脑力和体力创造的东西均可被复制。本雅明借由摄影术探讨了两种复制的可能性：一种是手工复制，涉及风格与临摹；另一种是纯技术复制。前者对应赝品，后者对应复印品。前者是对艺术品光晕的不完整模仿，后者则导致光晕的彻底消失。虽然两种复制涉及的是艺术的再生产方式，但均在随后的发展中改变了艺术品的生产过程、价值判断以及被感知方式。本雅明认为，摄影术带来的最大变化是人类“手”的消失。随着摄影术的产生，人手第一次在图像复制过程中从最重要的艺术职责中解脱出来，被镜头后观察对象的眼睛全然取代，而人工智能更是将这种“手”的离场体现得淋漓尽致。如今，不熟稔绘画技巧的人可以利用软件完成绘画作品的生成，不会谱曲的人也可以通过主题和风格生成属于自己的音乐作品。阿多诺曾在《美学》中提出的“只有通过打铁才能成为铁匠”的美学观念似乎受到了终极挑战。而这种技术变化也必将引起新一轮的艺术生产变革和接受范式转换。

就艺术生产而言，人工智能在视觉艺术领域已然带来深远变革。以绘画为例，目前存在图像到图像及文本到图像两种基本模型。前者的代表为生成式对抗网络（GAN）。艺术家通过搜集相关图像组成语料库，利用机器学习算法进行处理，寻找共同特征并将其形式化。这一归纳过程会产生一个数学矩阵，即“隐空间”，既能用来识别外部图像，又能生成新图像。艺术家团体Obvious曾通过此技术向算法投喂了15000幅14至20世纪的肖像画，并让其生成了名为Edmond de Belamy的数字肖像画。对于艺术生产而言，这幅画作更多的意义在于引发了关于创作主体的思考。通过在画作上签署算法，独裁艺术家形象的概念被解构。这不禁令人反思，在人工智能创作的艺术作品中，谁可以声称自己是作者？是艺术家集体还是开发算法的软件设计师？这也构成了人工智能绘画最重要的一个特点，即作者中心的瓦解。

这种创作主体的消失在文本生成中获得了更为极致的表达。恩岑斯贝格从20世纪70年代开始思考诗歌自动生产的可能，并在2000年的“Lyrik am Lech”诗歌节上展示了其诗歌自动装置。该装置基于结构主义语言学原理，尝试通过计算机程序模拟人类自然语言系统，在有限的语言系统之内随机生成无限量的语句。整个过程试图绕过主体的干预，直接从语言通抵写作。然而，恩岑斯贝格意识到，仅依靠语法和语义原则生成的语句虽具意义，却缺乏诗意。文学语言往往打破日常语用习惯，追求多义性和惊奇性。因此，他提出需在语言程序基础上引入二阶诗学机制，但诗学机制的模糊性、主观性和相对性使其难以被明确描述并转化为计算机语言。这使得恩岑斯贝格的诗歌自动装置虽能生成完整诗歌，其诗句的“诗意”却备受质疑。

德国作家丹尼尔·凯曼参与的CTRL系统测试则代表了文字生成的另外一个基本模型——大数据与深度学习。在《我的算法和我》一书中，凯曼指出了人工智能在自动写作方面的几个关键缺陷。首先，CTRL系统依赖大数据运行，其生成结果基于事先录入的数据语料。这一机制使得系统更倾向于生成统计上高概率的词汇和短语，而非真正具有创意或意义的文本。简言之，CTRL的文本生成是数据概率导向，而非意义导向。这种导向会带来另一个问题，即算法偏见。因此，系统仅仅是一个反映社会现实“最大公约数”的文本生产者，而非具有独立思考和创造力的艺术家。此外，凯曼还发现，CTRL系统无法实现连贯叙事。尽管在微观层面上，每个句子都与上一个句子密切相关，在宏观层面，整体性的关联却始终缺失，无法形成完整的故事架构。这种纯粹即时生成的行为与基于事先计划的人类写作形成了鲜明对比。凯曼的实验再次凸显了人工智能写作的一个核心问题：缺少一个作为中心的“内在”。

艺术生产的变革又会为其接受带来何种转变？在美学理论领域，随着人工智能技术的发展，观念上的分裂愈发明显。一方面，有人选择拥抱人工智能，将其视为艺术领域的新机遇。马克斯·本泽便是这一派的代表人物。他试图将艺术和美的数字化视为其“世界数字化”理念的一块重要拼图，并发展出了一套关于美学过程与内在复杂性的理论框架。他提出了“信息密度”的概念，尝试借此将美学量化，使美学研究更加客观和科学。另一方面，也有人对人工智能艺术生产持批判态度。媒介理论家迪特尔·梅尔施从人类学视角展开了所谓的“算法理性批判”，认为控制论和人工智能假设了一种简略的逻辑结构和神经细胞活动的同源性，主张将算法艺术创造力排除在艺术创造力之外。可以说，本泽和梅尔施代表了当今审美理论中拥抱和批判人工智能艺术的两极。

在审美实践上，人工智能带来的转向体现在艺术价值和感知范式两个方面。一方面，数字时代的艺术品不具备原件与实体，随之丧失的是传统艺术中面对原件时的审美感知体验。另一方面，技术复制手段的发展使得艺术实践逐渐脱离了原初的崇拜价值，完成了艺术审美的世俗化进程。从过去以遮蔽和神秘为前提的仰望式观看，到文艺复兴以来以静心玄想为方式的凝视式观看，再到现代艺术中三心二意的随意一瞥。数字时代将这种艺术的世俗化与大众化发展到了一种极致，并在这个意义上将其展览价值导向了一种流量取向的商业价值。与此同时，还基于大数据产生了一种新的由算法规制的“审美社群”。艺术品的观赏越来越随意、日常，看似属于绝对个体的艺术随机观赏，被无形的算法深刻掌控。

这些变化都重新塑造着如今的艺术观念。对于图像艺术而言，人工智能数字化带来的质感消失和更为极致的大众化，使得艺术家们开始寻求一种否定式的自我定义。他们强调人工智能所缺少的具身性经验，将其视为自身定义的核心，试图在实体逐渐被数字化浪潮吞噬的当下，复归一种传统艺术赖以生存的光晕和直接性。而对于文学而言，这种复归也许是恢复一种写作的整体性、结构感和文字的温度。在自动生成过程中产生的“空”和“机械感”成为了文学作品反向定义自身的切口，相较之前，现在的文学作品会更加强调具身性、反思性与自反性。

自柏拉图以降，艺术被定义为对现实的模仿，这一摹仿论奠定了西方艺术史中艺术与现实关系的理论基础。然而，随着摄影术的冲击和20世纪现成品和行为艺术的兴起，这种狭义的模仿论几乎告别了历史舞台，艺术不再仅仅是对现实的反映，而更多地关注于自身的表达。表现代替模仿成为了艺术的金科玉律。然而，有趣的是，如今人工智能驱动的图像制作技术，一方面进一步加速了艺术品的大众化与商品化，另一方面在某种程度上复苏了那些曾一度主宰艺术和艺术理论的视觉策略，模仿和风格正重返艺术实践现场。也许，这一切的尝试都可以理解为一种本雅明意义上“手”的复归，让人重新回归到艺术生产的中心。