物性、智性与情性*——人工智能与艺术生产的技术向度

张 伟

作为人类区别于其他物种的标识性特征，思维能力成为人类超越其他物种，占有并支配物质世界的有效确证，也成为人类按照“任何一个种的尺度”以及“内在的尺度”①展开社会实践的推动力。如果说20世纪中叶的“图灵测试”提出的“机器的思维力”还止步于理论设想，那么21世纪以来一系列人工智能事件则将机器的思维能力导向实践，同时也深化了对机器思维何以生成、施效程度如何的思考。无论是谷歌2015年创制的可编写审美适应度函数的Deep Dream进行的绘画创作，还是2016年借助演算法令、具备自我学习能力并战胜世界围棋冠军的“阿尔法狗”，抑或是2019年装置多模态交互感官、有着“智能情感家”之称的第七代“微软小冰”，人工智能已然突破了物质生产实践的阈限，不断挺进更具思维高度与人类本性的艺术审美场域，挑战着人类在日常世界中的主体性存在。与20世纪以来文论界此起彼伏的“终结”之音相比，人工智能在审美生产场域的价值拓展不断逾越着人类理性体认的疆界，而愈发营造着人类精神世界的危机，更从自指性视角提出了人类“终结”的可能性命题。因此，基于人工智能物化媒介的本质属性，考察人工智能切入艺术生产的多维能指及其潜在逻辑，剖析这一智能形态在创构某种“类人化”甚至“超人化”艺术实践中突破人类智能的可能性限度，不仅是对人工智能在审美生产场域技术身份的价值验证，而且对当下艺术生产场域中愈发凸显的形式思维具有一定的启发。

一、从物性到智性：人工智能的媒介本质与技术内涵

平心而论，以物性为基点来介入人工智能问题，并非有意将人工智能降格为物化形态，以此来标举人类的主导性与优越感；而是因为人工智能问题本质上属于一种物化媒介问题或根源于某种媒介性的问题。作为人类认知、占有并支配客观世界的介质形态，物化媒介是人类建构自我身份、确立与客观对象关系以及自身主体性地位的常态手段与客观见证。从某种意义上来说，一部人类社会的发展史就是物化媒介的衍化史，也是人类基于媒介对客观世界与自身价值的确证史。从远古人类利用石器、木质工具延伸体能进行简单的物质生产实践，到现代人类凭依工业与科技手段创造更为便捷的生活方式，物化媒介已然成为人类推动物质生产实践以及自身价值再生产不可或缺的动力所在。媒介作为人类介入客观世界的能力延伸，在确立人与世界基本关系、促进人类生产实践主体性建构的同时，也不断更新着自身的表现形态与作用机制，愈发以一种技术性的内涵与影响力来强化自身的价值存在。

作为人类本质力量的物化投射，人工智能某种意义上体现着一定的介质色彩，换言之，人工智能本身就是一种现代意义上的技术媒介。长期以来，人类的大脑及其形成的智能体系在日常实践中发挥着决定性的作用机制，体能性的行为实践在智能的指令系统中方能展开。作为体能模仿与延伸的工具性媒介同样受制于智能的指令操控，人类主体正是借助自身的智能体系来实现对体能及物化媒介的掌控而确立了生产实践的主导权，就此而言，物化媒介本质上属于人类智能的外化形式而已。与传统的物化媒介不同，人工智能突破了传统媒介对体能的模仿与延伸机制，将模仿与能力延伸直接投向作为指令中心的人脑智能系统。如果说传统的物化媒介因其模仿与体能延伸的外化性征尚不足以改变人类的主导性，那么人工智能避开对一般体能的模仿而直接切入大脑工作机制，这一中心式的突破所产生的冲击力自然颠覆了人类智能的权力体系。人工智能相对人类智能的内生路径及其超越人类智能的某些表征形式，撕裂了人类一直以来对自身特别是大脑智慧的迷恋。随着人工智能的兴起，笛卡尔曾经宣称的人“由上帝之手制造，任何人造出的机器都无法与其相比，其内部的运动也比任何机器都要神奇”②的价值判断，不可避免地呈现出一定的反讽色彩。

然而情况远不止于此，作为对人脑功能的某种模仿与延伸，人工智能的工作机制又呈现出不同于传统工具性媒介的实践特征。模仿作为人类世界的重要表征，一直被视为人的智力系统导向外在世界的连接方案，柏拉图所谓的“理式”与现实的关系根源于此。人的大脑作为实践指令生成的枢纽，从总体上决定着人的体能模仿的现实实践。人脑下达的指令则是由多元的体能系统分化完成，故而响应人脑指令的体能系统所从事的行为实践多是分化的、局部的。这也意味着，作为对体能模仿与延伸的物化媒介，从来不是一种完全响应人脑指令的综合性实践，而只能是对人类某一特定行为能力的模仿或延伸。由于直接切入对作为指令中心的智能系统的模仿，人工智能无疑缩短了模仿实践的间距，实现了获取原初指令信息的资格，甚至直接成为某种原初指令的发出者。那种为传统媒介分化完成的工作机制在人工智能的中心操控中趋向整合与统一，借助计算程序与逻辑运算实现了多元指令的一体化运行。由于指令实践的相对统一甚至自身就是指令的生发体，人工智能自然超越了一般媒介的物性体征，以一种更为智性的模仿机制推动着自身的行为实践以及价值再生产。

另一方面，作为人类体能的物化与技术延伸，传统物化媒介的生产实践离不开人脑智能系统的指令操控，媒介实践的效度与向度取决于智能系统指令信号的力度与精度，以及体能对智能的反馈机制。由于指令信号传递与反馈的连续性决定着人类物化媒介生产实践过程中人的主导性在场，脱离人的存在，一切物化媒介的生产实践自然无法正常运行。人工智能则不同，它将人类大脑的某些工作机制化身为一种可计算性程序。在人工智能那里，人脑的智能不再是一种内在的状态，而是一种可资模仿的外部特征，计算程序恰是使这一模仿无限接近人类智能的密钥，甚至某些为人类特有的思维能力都有可能借助这种可计算程序得以实现。由于可计算程序的存在，人工智能具备了某种基于计算的学习能力，这意味着人工智能可在一定程度上脱离人类而独立存在。人类对传统物化媒介生产实践的主导性与控制力，在某种限度内被人工智能所屏蔽，与之相应的，则是人工智能一定程度上的自主性成为可能。

需要指出的是，就技术层面而言，人工智能脱离人类的“独立自主”仍是相对的，即便人工智能借助计算程序获取了一定的学习能力，但这一学习能力以及计算程序本身仍离不开人类预设的技术框架，这一技术框架以预置的程序语言框定了人工智能的行为路径。在依循这一框架程序的基础上，人工智能可能脱离人类而表现出一定的主体性征，其基于运算程序的行为能力在某些方面也有超越人类的可能，但人类为人工智能预设的程序框架仍是规约人工智能行为实践的潜在阈限。可以说，人工智能在相当一段时间内仍需在人类操控与指导中展开行为实践，只是这一行为实践的人类痕迹愈发隐晦罢了。至于人工智能能否超越人类预设的程序模式而获取真正的主体资格，就现有的技术效应及其现实实践而言，仍然属于一个无解的问题。

不难想象，同样作为人类认知与改造客观世界的物化介质，人工智能凭依对人脑智能系统的模仿性切入形构了物化媒介与模仿机制的新形态。如果说传统的工具性媒介以对人类单一体能的模仿与延伸而仍属于低端的物化形式，那么人工智能则兼具物化介质与智能系统于一体的形式特征，在一定程度上实现了施控机制与受控机制的统一，并一度趋近人类所追寻的工具性生产实践的“自足”模式。而其超越物化形式的“智能”属性，以及这一属性在现实世界通过不断创新增进其社会认同的同时，也启迪着人类对其价值的深度思考。

二、从智性到情性：人工智能介入艺术生产的审美参数与有限效度

长期以来，智慧作为人类特定的标志性特征，一直是人类标识自身优越性以及支配客观世界的有效武器。拥有超越一般物种的智慧，成为人类从事物质与精神生产不可或缺的天然资本。与主体观念上的偏重相一致，尽管人类对自身智慧及其工作机理的认知较之体能要浅薄，智慧的内涵更具神秘色彩，但这丝毫未能影响人类对自身大脑功能机制探索与模仿的热情，而人类发展史上也不乏对这一智能体系模仿性的物化尝试。从最早的结绳记事到中国古代的算盘，再到现代意义上的计算器与计算机，人类对智能系统局部性的模仿与延伸，取得了并不亚于体能层面的实践成效，人工智能也只是这一模仿与延伸链条上的一个环节。

但是，将人工智能视为人类模仿、延伸自身智慧系统的一种物化装置，或者人类主导下的自身能力的外化投射，似乎并不足以解释这一模仿何以引发人类的关注与焦虑。人工智能相对一般物化媒介所体现的模仿机制的综合性，以及这一智能形态具有一定的自我学习能力，能在一定程度上脱离人类而独立活动，这在某种程度上为这一问题提供了较为完善的思考。但人工智能的模仿超越一般意义上的物质实践，而介入人类社会的精神生产，这可能同样成为人类产生焦虑情绪的缘由。在由物质生产与精神生产构筑的人类社会的基本结构体系中，人类对自身种的尺度的标识更多是由其从事的精神生产来实现。精神生产凭依形而上的思维供给取得了超越人类物质实践活动的特定意义，其本身也是凝聚更高智慧的人类实践形态。

正因为如此，现代社会的人工智能更多是以获取审美生产领域的话语权开启自身的存在之旅，人工智能的发展史同时也是这一智能形态挺进艺术生产场域的试验史。如果将1956年的达特茅斯会议记为人工智能元年，那么其后人工智能的技术衍化及其标志性实践效应的取得多在艺术生产场域中进行检验。无论是1956年的那首被视为真正的“计算机音乐”的《伊里阿克组曲》，1962年可以独立创作诗歌作品的软件“Auto-beatnik”，1998年能够创作小说的软件“布鲁特斯”，还是21世纪以来的“阿尔法狗”“初音未来”“微软小冰”等，无不如此。就人工智能而言，或许只有更具智能体验高度的艺术场域才能体现出它的价值存在。也正是在这一场域，人工智能更有动摇人类主导性地位的可能性。对人类而言，将人工智能引入艺术生产场域，更能体察这一智能形态能够企及的思维高度，探寻这一智能系统与自然智能的临界域，进而在可控阈限内维护自身的主体意识。由此判断，艺术场域作为人工智能试验的最佳场地，无疑也是人类面临人工智能挑战的最后一道防线，人工智能的艺术表现可能预示着其技术向度的终极构想。

相对一般性的物质生产实践，艺术生产的思维供给更为复杂。艺术生产场域为人工智能的审美实践提供了更为周全的检验指标，趋近人类艺术生产的智能水平无疑是人工智能企及人类智能的有效路径。通常而言，人工智能进行艺术生产大体上有两种路径，一是结构模拟，即基于人类大脑的基本结构借助电子技术与仿生学方法来模拟人脑的智能活动；二是功能模拟，即在信息论、控制论、系统论的基础上，借助语言学、心理学、神经生理学、模糊数学等学科成果从行为与功能方面模拟与替代人的某些智能活动，从事艺术生产。现有的人工智能艺术生产多属此类。

就人工智能的当下艺术实践而言，人工智能不再注重对人脑思维过程及其逻辑推理的形式模拟，而多是基于统计学原理，借助智能算法在对海量数据库的分析中探寻艺术创作的规律来实现机器的监督学习，这意味着数据计算与思维的程式化设计成为人工智能进行艺术生产的基本模式。相对人类智能而言，人工智能的演算能力更胜一筹。以“微软小冰”为例，在其创作诗歌之前，其学习库中存储了20世纪20年代以来519位诗人创作的现代诗集，借助大数据、云计算以及深度神经网络等技术，“微软小冰”在6000分钟完成了超过10000次的迭代学习，创作出70928首现代诗歌，这庞大的存储、分析与计算功能远不是人脑智能所能完成的。同样，超级计算机“深蓝”击败国际象棋男子世界冠军也是如此。“深蓝”的背后有5位计算机专家为其编写程序，将海量象棋运算程序输入其演算系统，同时也聚集了诸多棋坛高手为其“出谋划策”。这种基于数据计算的对弈，与其说是“深蓝”打败了象棋冠军，不如说是象棋冠军败给了“深蓝”背后的计算机专家、棋坛高手以及演算程序。正如美国哲学家约翰·瑟尔所言：“计算机对符号的操作能力，主要是通过执行某种规则的算法而表现出来的。这并不意味着，它能够理解这些符号，也不意味着它能意识到这些符号。”③

平心而论，借助数据运算来模仿人类智能从事一般性的物质实践乃至艺术生产，确实是人工智能趋近人类智能的有效路径。当下人工智能的艺术生产多是基于这一模式运营的结果，并在一定程度上达到人工智能“类人”化的标准，创造出一些“类人”化的艺术作品。即便人类智能中一些相对抽象的表征形态也为人工智能系统的深度演算所征服，成为人工智能趋近人类自然智能的坐标。但一个不容忽视的问题是，数据运算的前提是人类智能机制需要转化为能够运算的基本程序，人工智能的人类化进程则意味着整个人类智能体系都具有转化为可计算程序的可能性。从人工智能当前的发展来看，人工智能实现人类智能程序化、规则化运算仍然有着无法逾越的阈限。

其一，人工智能缺少人类艺术生产的审美“意向性”。“意向性是某些心理状态和事件的特征，它是心理状态和事件指向、关于、涉及或表现某些其他客体和事物的特征。”④换言之，所谓意向性就是自己知道自己在做什么。正是意向性的存在，人类主体与外在世界发生并确证着联系，从而为主体形成系统的意识与知识体系。在美国哲学家塞尔看来，意向性作为大脑神经元活动的产物取决于大脑的生物性构造，而金属构造的人工智能系统自然缺少这一神经生物反应基础，故而“任何计算机程序自身不足以使一个系统具有一个心灵。简言之，程序不是心灵，它们自身不足以构成心灵”⑤。就人类世界的艺术生产而言，艺术家不仅创作艺术作品，而且基于自身的审美意识与主体观念不断调适着创作实践，体现出强烈的创作能动性。人工智能固然可以从行为上代行与人类较为一致的艺术实践，但它很难“意识”到自己为什么会这样做，更不可能从能动意愿上调适这一做法，其从事的艺术实践更多基于某种先行设定的指令与程序。

其二，人工智能无法提供人类艺术生产特有的“审美经验”。审美经验是人类审美发展进程中的产物，是人类对自身审美实践与审美体验的抽象与叠加，并以潜在的观念形态左右着后续的审美实践。这一经验形式的生成取决于人类主体特定的民族习性、文化心理、社会意识，这些因素赋予审美经验以一定的文化性征与个体风格。这就使得不同的创作个体所禀赋的审美经验不同，由其规约的艺术创作自然也存在着显著差异。就人工智能而言，由于人工智能系统汇聚了海量的数据信息，其生成的每一次艺术创作都是对这一数据分析、加工的产物。即便这一智能形态完成了无数次的艺术演算与创作，其前一次的艺术创作并不能形成一种经验性的观念来指导后续的创作实践。也就是说，人工智能的每一次艺术生产都是“新”的，其相连的两次艺术生产之间缺少一种间性关系，而生成人类世界审美经验体系的民族习性、文化心理与社会意识更为智能机器难以企及，经验问题成为人工智能攀超人类智能过程中难以逾越的高度。

其三，人工智能难以定制人类智能非常态的思维特征。人工智能研究者依据人工智能的发展形态将其划分为“弱”态与“强”态两种，由“弱”态过渡到“强”态的临界点称为“奇点”。在他们看来，现行的人工智能多属“弱”态，强人工智能则是完全胜任人类的智能系统，成为人类实践活动的机器代言。弱人工智能突破“奇点”进化到强态的有效路径，是实现人类智能全部的思维供给。虽然人工智能凭依算法与深度神经学习机制，可以掌握人类智能的常态化思维能力，甚至在某些方面还有超越人类的表现，但人工智能尚不能突破诸如直觉、灵感、意会等人类的潜意识思维，并对其进行程序化计算。在弗洛伊德看来，人的意识只是浮出水面的冰山一角，除了显在的意识，潜意识以及连接潜意识与意识的前意识更多处于未知状态，这一意识形态并非如意识一样清晰明确。⑥试想，一个连人类自己还处于未知或探索阶段的知识区域，何以能转化为替代人类主体的物化形态？至少对这一盲区的探索将在相当一段时间制约着人工智能的发展。

不可否认，日新月异的科技变革不断创新着人工智能的工作机制，甚至可能设计出绕开人类智能既定模式的思维路径，而实现与人类智能一样的思维效应。但审美的“意向性”、审美的经验生产以及那些颇具神秘感的潜思维意识，作为人工智能难以企及的思维高度，无疑成为抑制“奇点”到来的“奇点”，在一定时限上确保人类主导性地位的延续。在艺术生产场域，物性媒介与智性思维保证了艺术生产活动的一般性供给；作为艺术实践的重要动因，情感则是决定艺术实践何以发生以及如何发生的决定性机制。它不仅代表着艺术场域人类自然属性的表征，同时也是人类借助艺术实践实现自身社会化进程的起点与推动力，艺术生产场域中的物性媒介与智性思维也多是在情感的调配下发挥自身的价值效应。与单一的智性思维相比，人类的情感聚合着更多的思维机制，甚至交融着人类自身尚未明了的思维意识，同时遵循着外在于人脑智能系统的社会文化作用力，就此而言，情感本身无疑更具综合性色彩。“情感是一种大脑的高级功能，而且并不是某个‘中枢’可以独立完成的，参与情感的产生和表达可能是一个结构和机能相互联系的回路。”⑦人类的情性世界无疑为人工智能的发展提出了又一个难题，由逻辑与符号运算所承载的人类认知无论怎么延伸，倘若不能突破情性维度，终究无法抵达绝对的彼岸，最终仍是消弭于名与实或人与物的两隔状态，同样人工智能的情感化也是人工智能逾越人类的最大悬设，情性世界成为理性思考人工智能无法回避的现实命题。

三、情性的复魅：人工智能技术化情感的实践规约与可能性思考

维特根斯坦曾经就机器的“类人化”发展提出过这样的疑问：“机器会思想吗？——它会疼吗？——该把人体叫作这样一台机器吗？它可是极接近于这样一台机器啊。”⑧今天看来，维特根斯坦的提问指向两个问题，一是机器思维的可能性问题，二是机器的情感问题。情感问题是艺术生产的根本问题，作为人类智能的物化投射，“一个真正的智能系统少不了情感装置”⑨。情感是这一媒介形态趋近乃至攀越人类智能的重要参数，自然也成为评判人工智能艺术生产审美效应的标准。

借助数据运算与神经学习网络，人工智能艺术生产的情感实践已经从技术层面实现突破，现代意义上的智能机器所采用的电子脉冲模拟功能很大程度上实现了与人类神经元相似的工作机制。作为全球最大的跨领域人工智能系统之一，第六代“微软小冰”已经具有一定的共感力，在同人类的对话中，小冰可以从语气中判断对方的情绪，遂而调整相应的语气进行对话，甚至基于对方的立场来思考问题。而到了第七代时，这种共感力为智能系统设置的感染力所替代，第七代微软小冰不仅可以顺着对方的话题采取相应的语气与情绪延续对话，同时可以主动延伸话题，有意占据对话的主导权。不难想象，当人类面临一个可以和自身感同身受、甚至可以嘘寒问暖的“类人”机器，其引发的情绪是否有本雅明所谓的“震惊”感？而这种“类人”机器能借助自身的多模态感官装置将自身的所见所闻纳入艺术创作时，那种曾经一度冰冷的机器形象是否需要改写？

作为人类身体的一种基本结构，情感一方面属于人类作为生物体的自然属性，体现着人类作为自然生物且高于一般生物的本质性征，另一方面情感又是人类在社会产生之后规约于一定社会规则与伦理逻辑的产物，蕴含着人类对外在世界的某种精神反馈效应，故而体现出强烈的社会属性。自然属性与社会属性成为人类情感指向的两个维度，自然也是辨析艺术生产场域人工智能情感机制的施力点。

就自然属性而言，尽管当下人工智能的审美实践在某种程度上体现出一定的情感作用机制，甚至就情感表征形态而言，其与人类的自然情感趋向一种“无限接近”样态，但这一情感机制的生成路径仍然属于一种“植入”样式。“所有人工智能研究工作的必要前提是：世界必须可表征为本身是由始基构成的结构化描述序列。因此，哲学和技术在依赖始基时，都继续确立了柏拉图所探索的那个世界：一个明晰性、确定性和控制都已经得到保证的世界，一个由数据结构、决策理论和自动化构成的世界。”⑩作为先行植入的情感装置，人工智能情感体验的基础仍是数据运算以及由此生成的数理逻辑，因而其情感生成遵循着由逻辑运算到感性体现的一般过程，情感的外化只不过是程序运算定制的结果。因此，人工智能的情感表征更多属于一种是然形态，本质上仍然难以真正理解情感的确切内涵，缺少对情感反应的应然性思考。这意味着人工智能对外在事物的情感反应很难归于自身的“意向”性反馈，“知其然而不知其所以然”始终成为这一情感表征的本体性征。

同时，自然情感的随机性成为技术情感化路径的又一壁垒。作为人类生物体的典范性特征，丰富的情感体验成为人类区别于其他生物体的重要标志，这一特征自然也成就了人类作为艺术创作主体的先天条件。诚然，借助逻辑运算，人工智能系统在其艺术创作中植入了丰富的情感元素，诸如快乐、忧伤、生气、委屈等情绪形态在智能机器的表征谱系中逐渐定型，成为智能机器反馈机制的有机表现形式。然而，人类的情感不仅蕴含着丰富的表征形态，而且遵循着极为复杂的表达机制。人类内在体验以及外在世界任一微观的“风吹草动”都会牵动着人类情感的变化，在艺术构思阶段更是如此。刘勰《神思》篇中所谓的“寂然凝虑，思接千载；悄焉动容，视通万里”的情感律动在艺术创作中成为常态。也正是这一波谲云诡的情感样态构筑了艺术创作的丰富内涵，成就了人之为人的精神样式。对人工智能而言，遵循着理性运算的逻辑框架，其程序化的情感设计很难触及人类自然情感的变动性与丰富性，特别是艺术创作进程中那种难以名状的情感诉求，那种为人类自身都无法理解的情绪样式，又怎么可能借助程序化而为智能机器所占有？

此外，人工智能的技术化情感也无法应对自然情感的个性化问题。情感的个性化是个体在特定环境中的自我体验与生命感悟，是个体区别于他人而成就自身主体性意识的重要标识。在艺术生产中，个性化情感不仅取决于创作者对生命意识、审美体验的独特认知，同时也受制于个人特定的语境熏染以及社会、民族文化的潜在规约，正是个性化的情感成就了黑格尔“这一个”的主观情思，故而个性化的情感表达成为艺术创作趋向成熟的标志性符号。规约于计算程序的智能机器则不然，由于运算程序的相对同一性，人工智能对特定问题的情感表达多是一致的。或者说，相同的运算程序规约着相同的情感样式，即便是在不同的人工智能系统中亦是如此。即便技术的革新丰富了智能机器的情感表达，但个性化的情感表达在相当一段时间内都将成为智能机器艺术创作的短板。

人类情感的社会属性作为情感发展的高级形态，是人类奠定社会身份、成就自身主导地位的重要机制。正是来自社会的情感存在将人类区别于一般生物体，赋予人类高等生物身份的特定资格。相对于自然情感的天性结构，人类情感的社会属性更多体现出一种间性关系。这种间性关系不仅决定着人类社会性情感的生成，同时也成为人类借助这一情感认知外在世界、定位自身价值以及形构多元价值判断的手段。马克思曾将关系论引入人类的“意识”生成，在他看来，“凡是有某种关系存在的地方，这种关系都是为我而存在的；动物不对什么东西发生‘关系’，而且根本没有‘关系’；对于动物来说，它对他物的关系不是作为关系存在的。因而，意识一开始就是社会的产物，而且只要人们存在着，它就仍然是这种产物。”这一关系论同样适用于人类社会性情感的生成模式，人类社会性情感的生成正是主体与客观世界关系的产物。换言之，人类在自身自然情感的基础上奠定了对外在世界的价值基调，而这一基调又在人类与外在世界的多元互动中发生变化，形成与外在世界更为调适的社会性色彩。正是这一调适性的社会情感奠定了人类认知与改造世界的基本框架，推动了艺术场域由情感主导的审美生产与接受体验。

作为对客观对象与社会生活反映的艺术创作，无不隐含着创作者的情感投射，很难想象没有情感的艺术创作能够实现人的本质力量的对象化。人类艺术创作的素材来源于客观世界与社会实践，取决于人与对象之间的情感判断与审美关系。人与客观世界形构的社会意识、民族习性与文化心理作为艺术创作的情感机制，同样作用于人类的艺术实践，成为艺术生产的重要规约因素。人类艺术实践的成果更要投放于客观世界中接受检验与评价，形成某种知识性的审美反思与艺术标准，成为一种共识性的经验意识。就人工智能的艺术实践而言，拘囿于数据演算与分析的机器系统是一种独立于客观世界的物化存在。如果说人工智能的情感演算也存在一种间性关系，那么这一关系顶多发生于其演算系统与输入指令之间，后者多为抽象于客观世界的符号系统。因此，这一间性关系殊难比肩人类与客观世界多元化的社会性关系，这种建基于抽象演算之上的所谓情感自然缺少人类情感的社会深度。可见，无论是情感投射的“意向性”，还是对情感艺术投射的应然理解，人工智能无疑还有相当一段路要走。

需要说明的是，将情感视为人工智能介入艺术生产的审美阈限，多是基于人类自身奠基的艺术思维框架，其评判标准是以人类的先在性为前提的。换句话说，人类是用自身的艺术生产标尺去测量人工智能的艺术实践，其中无疑体现着人类“中心主义”色彩。随着人工智能技术的发展，以及这一智能形态对艺术实践场域的深度介入，人工智能能否在冲击人类自身艺术审美体系的同时，形成自身的艺术评价标准，建构平行于人类艺术的另一种艺术体系，甚至重新改写人类既定的艺术定义，无疑是人类需要思考的另一命题。

四、逾矩的逻辑形式：人工智能艺术生产向度的理性反思

行文至此，我们对人工智能逾越人类介入艺术生产的阈限考察似乎并不轻松，在人类由物性、智性及情性构筑的艺术生产基本要素中，人工智能已然形成与人类自然智慧全面竞对的格局。而在智性层面，这一机器化的智能系统甚至超越人类肉身，表现出令人类智慧望尘莫及的技术优势。即便在情性表征领域，人工智能的技术进展也不断创构着一个又一个“震惊”性事件，在人类奠基与主导的艺术场域上演着让主导者艳羡的审美传奇。如果说在智性层面，人工智能与人类智慧的竞对各具所长、互有优势的话，那么情性无疑成为人类智能的最后一道防线，构筑着人类主导艺术生产的最后风景。

如果说人工智能介入艺术生产，挑战着人类在艺术场域的主导性，属于外部力量的艺术侵入，是艺术生产技术导向发展到一定程度的产物，带有一定的应然色彩，那么20世纪艺术场域愈益凸显的形式诉求与理性逻辑则从内部侵蚀着人类艺术的堡垒，从艺术本体层面呼应着人工智能艺术生产所带来的危机。一段时间以来，无论是艺术生产还是批评场域，都孕化着一种向自然科学靠近的冲动。或许是由于19世纪以来自然科学领域取得巨大发展，自然科学基于实证而形成的公正严密的逻辑形式与公理体系对一度散乱的人文科学所产生的诱惑力，使得在人文科学包括艺术生产领域建构一套等同或类似于自然科学的“形式法”成为人文科学发展的强烈诉求。无论是俄国形式主义、英美新批评派，还是影响至今的结构主义与后结构主义，无不如此。而晚近以来诸如统计学、运筹论、概率论、数据运算等自然科学的研究方法，也开始在人文科学包括艺术领域“登堂入室”，以对逻辑形式与理性思维的高调推崇来营造着人文科学包括艺术研究的“形式”转向。

特别是随着计算机技术的发展，建基于计算科学之上的“数字人文”“数字艺术”成为人文科学以及艺术学的研究热点，将人文科学包括艺术学化解为可资运算的逻辑程式与形式法则成为这些学科研究的新方法。近年来，不仅大数据运算成为分析文学作品乃至文学家创作特征的重要手段，很多绘画及音乐作品也成为数字化的对象。惠普公司建立的莫扎特数字音乐库，以及艺术史学家马丁·肯普创立的“广博的达·芬奇”数字项目，都是这一研究方式的产物。不可否认，基于数据分析基础上的艺术研究可以给研究者提供一个更为宏观的比较视野，打破因单一文本的“细读”带来的视域局限，增强对艺术本身的“事实”认知。形式分析与逻辑运算可以减少主观因素过度介入所可能形成的偏颇，有助于更为客观公允地评判艺术作品的审美性征与艺术价值。然而，对形式的标举以及对理性的高扬，特别是将艺术视为一种可资丈量的物化形态，无疑又是以牺牲艺术本身的某些特征为代价的。

我们并不否认对艺术的形式进行分析与逻辑考察的合理性，也不否认一定程度的数据丈量与数字推演对艺术生产与艺术研究具有合理意义，但逾越其阈限的形式诉求与演算模式又从反向影响着艺术的发展向度，瓦解着艺术之为艺术的审美属性与文化内涵。法国文论家托多罗夫就认为，过多泛滥的文学形式主义体现出来的是“一种自满的境遇，与外部世界无甚联系，这样人们很容易陷入虚无主义”，在这一形式主义的引导下，文学所能做的仅仅是“琐碎地描述那些个人微不足道的情绪和毫无意思的性欲体验”，进而“让文学萎缩到了荒唐的地步”。过度的形式诉求与逻辑追捧确实强化了艺术本身的科学化身份，但这一科学化身份的取得又在某种程度上降低了形象性、情感性与审美性的艺术存在，而这些正是体现艺术之内涵及价值所在。艺术是人学，艺术源于人类、归及于人类，同时也是人类社会生活与审美情感的物化体现，艺术蕴含的人本主义色彩恰是代表着人类精神世界的高度。很难想象，抽离了人本主义的艺术符号、割裂了与人类亲缘色彩的艺术，还能体现出怎样的价值？还能代言怎样的生命体验？在人工智能“攻城略地”，不断抢占人类物质与精神生产场域制高点的境况中，这种由人类发起的剥离人类主体与艺术本体亲缘关系的审美实践是一种自绝后路的行为。

艺术与技术的关系问题是艺术史屡变屡新的永恒话题，时代的发展造就了日新月异的技术样式，也提供了艺术之为艺术的物质资本，每一次技术的进步都促进了艺术的发展，创构了艺术传承谱系的新样式。尽管在技术层面人工智能介入艺术生产的力度与效度远超人类先前的技术形态，但我们更愿意相信人工智能的艺术生产仍是艺术场域的一场技术革新。唯有如此，我们才能理性地看待技术可能对艺术的挑战，才能在人类自身的审美框架中辨识艺术生产场域中可能的技术向度，才能保证艺术生产对人类的精神供给。

注释

①[德]马克思：《1844年经济学哲学手稿》，中央编译局译，人民出版社，2000年，第58页。②Descartes, Rene.Descartes.SelectedPhilosophicalWritings.Cambridge: Cambridge University Press,1988,p.44.③[美]丹尼尔·夏克特：《找寻逝去的自我》，高申春译，吉林人民出版社，1998年，第360页。④⑤[美]塞尔：《心、脑与科学》，杨音莱译，上海译文出版社，1991年，第110、30页。⑥[奥]弗洛伊德：《梦的解析》，周艳红、胡惠君译，上海三联书店，2008年，第318页。⑦孙久荣：《脑科学导论》，北京大学出版社，2001年，第231页。⑧[英]维特根斯坦：《哲学研究》，陈嘉映译，上海人民出版社，2005年，第133页。⑨Cameron Reid Hamilton,OnthePossibilityofRobitsHavingEmotions, Georgia: Georgia State University, 2014, p.14.⑩Hubert Dreyfus,WhatComputersStillCan′tDo:ACritiqueofArtificialReason, MA: MIT Press,1992, p.212.[德]马克思、恩格斯：《马克思恩格斯文集》(第一卷)，人民出版社，2009年，第533页。[法]茨维坦·托多罗夫：《濒危的文学》，栾栋译，华东师范大学出版社，2016年，第109页。