人工智能在艺术创作中的赋能作用及其影响探究

刘钰林 韩帆

摘要：人工智能是指让机器具有类似于人类的智能和学习能力的技术，包括感知、理解、推理、决策等能力。人工智能领域包含自然语言处理、深度学习、数据挖掘、计算机视觉等技术。自20世纪中叶图灵测试的提出和首台聊天机器人问世以来，人工智能经历了起步、反思、应用和平稳发展这四个阶段，经历了较长的历史积淀。如今，随着大数据、云计算、互联网等技术的进步，软硬件的更新换代和算力与算法的优化升级，新一代人工智能技术正飞速发展。2022年12月，以ChatGPT为首的新一代人工智能技术掀起了一股科技浪潮。人工智能不断渗透于艺术领域，凭借强大的学习能力迅速成长，在各个方面均产生了巨大影响。文章探讨人工智能与艺术创作的关系，评估人工智能对艺术创作的赋能作用和人工智能参与艺术创作的局限性，结合实际案例分析人工智能在艺术创作中的应用，从多个视角分析人工智能对艺术创作的影响，旨在为人工智能参与艺术创作提供理论参考。

关键词：人工智能；艺术创作；赋能

中图分类号：TP18；J04 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2023）11-0-04

在人工智能迅速发展的当下，如何看待人工智能与艺术创作的关系，如何更好地利用人工智能助力艺术创作，如何审视人工智能参与艺术创作所带来的影响，成为亟待探讨的问题。

1 人工智能与艺术创作

1.1 人工智能的发展与创新

美国Open AI公司于2022年11月30日发布ChatGPT，该程序是基于Open AI公司的GPT-3.5大规模预训练语言模型（LLM）构建的，利用Transformer神经网络架构，将监督学习和强化学习相结合进行模型微调，可以通过自然语言与用户沟通且可用于不同的对话场景的智能聊天机器人程序。其出现拉开了新一代人工智能技術竞赛的序幕，世界各大互联网厂商争相投入人工智能相关产品的开发与应用。美国微软公司紧随其后，于2023年3月16日正式发布了基于GPT-4开发的Microsoft Office Copilot，该程序可以帮助Office用户提高创造力和生产力。微软还将ChatGPT-4集成到必应搜索引擎和Edge浏览器中，为用户提供更加智能化的搜索与浏览功能。人工智能技术涉及多学科和各领域，已成为推动社会进步和产业变革的重要力量，在各行各业产生了广泛而深刻的影响。

1.2 艺术创作的突破与演变

艺术创作是指艺术家利用适当的艺术手法和创作工具，根据自己的艺术感受、艺术理念和艺术审美，将主观映像转化为艺术作品的自发创造性活动。艺术习作并非艺术创作，艺术创作是创造性表达的过程。其审美特征与艺术创作主体对客体的理解、共情和联想等能力密切相关。创作主体通过对现实的观察、理解、提炼、转化，将审美意象物化来完成艺术创作。所谓“创造”，按其本意，意味着从无到有，超越既有经验的新因素。当代艺术的核心精神之一就在于突破和超越既有经验，而不是重复、模仿或仅仅技法上的纯熟［1］。

纵观历史发展，每一次技术的变革都会对生产方式、社会关系乃至审美艺术产生深远的影响［2］。例如，石器时代，人类开始使用或制造工具在石头上记录生产生活；古希腊时期，有人体比例和黄金分割等几何学知识的应用；文艺复兴时期，有透视学和解剖学等科学知识的应用［3］；19世纪电气时代，光色照相机的诞生冲击了传统绘画行业，艺术家们革新传统固有色的观念，将光与色的观念引入绘画；信息时代，计算机软硬件性能大幅提升，图形设计相关辅助设备更新迭代，大量艺术创作者投身于插画设计、三维美术、影视特效等数字艺术创作。如今，作为一种新型生产力和生产要素的人工智能参与到艺术创作中，作用于艺术创作的各个环节，释放强大的生产效益。

2 人工智能对艺术创作的赋能

2.1 人工智能创作的局限

现阶段，在人工智能辅助下产出的内容大部分是对现有艺术作品的复刻。人工智能没有心智能力，无法和人类一样具备精神和情感，无法提炼和升华现实世界，因此不具备自主创新能力，无法独立自发地创作艺术作品。

人工智能技术以精准的科学语言为基础。与人工智能截然不同的是，艺术创作过程中所包含的情感、想象等因素都具有极大的不确定性。人工智能技术是理性的数据处理，艺术创作是感性的情感呈现。一方面，艺术体验和艺术构思作为艺术创作感性因素的提供来源；另一方面，人工智能技术可以作为艺术创作的表达工具，二者相辅相成，能够帮助创作主体更好地进行艺术创作。人工智能的艺术创作不断打破人类艺术创作的边界，打破艺术创作的固有经验和思维模式，一方面可使人类不断加深对自我的认知，另一方面可以延伸人工智能发展内容的广度与深度［4］。

2.2 人工智能提供的更多可能

2.2.1 充足的创作灵感

艺术体验和艺术构思是创作主体对外界感知和内化的过程。创作主体对艺术体验内容与形式的感知往往受主体情感、认知等内在因素的影响。创作主体在不同的成长经历下会产生不同的认知，且会形成一定的思维惯性，对艺术的体验和构思往往不够全面。同时，因创作主体的个体差异，相同的艺术体验与不同的内在因素作用在一起会产生不同的感知结果。因此，单一创作主体的艺术体验和艺术构思的多样性与深入性往往有一定的局限。人工智能可以筛选和分析不同素材，提供跨越时空、性别、年龄、国度等限制的更丰富的间接艺术体验，为创作主体提供充足的灵感来源。

2.2.2 多样的创作选择

人工智能通过对大量数据的分析和学习，对艺术的风格和元素进行感知、归纳与总结。借助可视化技术和艺术语言，运用艺术技巧和方法将艺术创作构思的艺术意象具象化，成为可感知或可供欣赏的艺术形象。人工智能技术生成作品的效率远远高于人力。创作主体只要有一定的构思，就可以快速生成小样，大幅降低艺术创作中的时间成本和试错成本，为艺术创作提供更多选择。

2.2.3 丰富的创作表达

人工智能可以为创作主体提供多样化的创作手段，艺术家可以使用更先进、复杂的算法和模型进行艺术创作而不受专业技术手段的制约，打破专业领域的壁垒。艺术创作也不受传统规则和标准的限制，可以探索更多创作表达的可能性和潜力。例如，艺术家可以使用人工智能技术来生成新颖独特的图像、音乐、文本、视频等作品，也可以利用人工智能创作基于虚拟现实、增强现实等技术的艺术作品。

2.2.4 更多的创作反馈

人工智能在艺术创作中可以提供更多的创作反馈，使艺术家可以从不同的角度和层面评估和改进自己的作品。例如，使用图像识别和语言处理技術来分析和评估艺术作品的元素、结构、风格。这些技术能让艺术家更好地了解自己作品的优势和不足。此外，也可以使用机器学习和深度学习技术来预测艺术品的市场需求和价格等。

2.3 人工智能参与艺术创作的应用

2018年，《埃德蒙·贝拉米肖像》（Portrait of Edmond de Belamy）由法国艺术团体Obvious利用生成对抗网络（GAN），收集从14世纪到20世纪大约15 000张肖像画数据训练而成。画作的内容是一个虚构的贵族肖像，以松弛朦胧的笔触刻画了一名身穿黑色西服、内着白色衬衫的男士。这幅由人工智能生成的画作拥有清晰的笔触、鲜明的艺术风格和色彩。

美国软件公司Adobe于2023年3月21日发布Adobe Firefly测试版。Adobe Firefly是一种创意生成人工智能模型。在处理图像时，它可以根据用户输入的自然文本语言生成对应的图像和文本效果，也可以生成对应的画笔、纹理或矢量文件，帮助用户更好地创建或编辑内容。在处理视频时，它可以根据用户对需求的描述，更改视频的颜色和设置。未来会将其集成到Adobe公司的各种产品中，帮助用户提高创作的效率和质量。

于2022年12月7日发布的Stable Diffusion是由Stability AI、CompVis和LAION合作开发的开源项目。它是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models，LDMs）的文本到图像生成（text-to-image）模型。它可以根据任意文本输入生成图像，创作者只需要输入关键词，确定模型，即可生成绘画作品，并且可以根据关键词提示进行反复修改。用户也可以根据自身需求训练自己的模型，对画作的风格、创作手法和整体色调等节点进行个性化定制。Stable Diffusion强大的个性化定制属性和风格迁移功能为艺术创作提供了多样的创作思路，大幅降低了艺术创作过程中的试错成本。

3 人工智能参与艺术创作可能产生的影响

3.1 创作多元化

人工智能赋能艺术创作多元化，是指利用人工智能技术生成的艺术作品，不再依赖传统的艺术家、机构或市场，任何个体或群体都可以自主进行艺术实践和表达。基于自然语言的交互模式，降低了创作门槛，艺术创作不受时空、技能和资源限制。艺术主体不需要掌握过硬的专业技能，任何人都可以利用人工智能工具进行艺术创作。这降低了艺术创作门槛，吸引各个行业的人投入创作。任何创作主体都可以根据自己的喜好和目的来选择不同的数据、算法和模型，会涌现出更加多样化和个性化的跨界艺术作品。艺术的创作和传播将更加高效和便捷，艺术市场也将更加活跃。

Runway于2023年3月20日正式发布最新成果Gen-2。Gen-2是继Gen-1之后的第二代多模态人工智能系统，它可以根据文本、图像或视频片段生成新的视频，可以风格化任何图像提示，可以将故事板转换为完全风格化的动画渲染，可以通过文字修改现有视频，可以根据图像提示将未渲染的输出转换为逼真的渲染输出。类似Gen-2的多模态人工智能程序，降低了电影制作的专业门槛，提高了制作效率，任何行业的人员都可以通过文本、图像创建视频内容，不再依赖电影制作复杂的工业化流程。它的应用可以为创意者的工作提供更多的便利和可能性，促进电影创作的多元化、大众化和跨界化。

3.2 艺术审美改变

3.2.1 审美形态丰富

人工智能技术作为艺术和计算机科学相融合的一把钥匙，为科学技术对艺术设计审美形态的塑造创造了更多的媒介。它不仅可以提供更多的创意灵感，还可以模拟和生成各种风格和形式的艺术作品，打破传统的审美规范和界限，增加艺术设计的多样性。不同形态智能硬件的接入，可以为艺术设计提供多样的手段、形式、方法和体验方式。同时，硬件设备的技术限度和艺术设计的审美趋向会相互促进、相互塑造，甚至孕育出新的审美形态。

3.2.2 审美交互增强

在传统艺术设计中，审美主客体之间的关系通常是单向度的，即创作者将自己的意图和情感展现在作品中，而观众只能被动地欣赏和接受。人工智能的参与，使传统艺术设计审美主客体之间的关系由单向度的被动模式转变为双向度的互动模式［5］。艺术设计表现形式更为丰富，更多的技术媒介参与到艺术设计的审美活动中，将创作主体和接受主体之间的距离缩短，互动性增强。不论是主体的创作过程还是受众的审美接受过程，都可以通过丰富的感知和多通道的融合等多种交互方式接触艺术作品，从而实现更深层次的沟通和理解。

3.2.3 审美趋向虚拟化

人工智能的参与强化了艺术设计审美形态虚拟性的趋向。如同互联网技术和新媒体行业取代传统音乐和纸质传媒一样，在5G通信技术、互联网以及大数据等技术的支持下，人工智能技术会更加普遍地参与艺术创作的过程。人工智能搭建的数字平台逐渐替代艺术创作的传统手段，加速艺术设计的数字化趋势。艺术作品的储存和呈现将依托数字化的技术媒介，艺术作品样态呈现虚拟性。同时，计算机科学技术与人工智能相结合，依托多样化的数字媒介与技术媒介，将虚拟化的多模态信息以丰富的交互方式传递给艺术受众，提供丰富的虚拟化审美体验。

3.3 劳动需求转变

以人工智能为首的新一代科学技术渗透到艺术领域，会引起艺术领域劳动需求的转变。人作为艺术创作主体的地位将发生改变，人工智能和人将共同作为主体完成艺术创作。人工智能通过对海量多模态数据的预训练，拥有强大的资料搜集、整理、归纳、概括等能力，这会给中等技能劳动者的工作带来一定的威胁。中等技能劳动是指在现有框架内，依照明确规则和一定顺序执行的具有一定重复性的工作。低等技能劳动是指需要依靠人体灵活性和主动性才能完成的工作。高技能劳动是指需要处理不确定因素，根据经验和认知创造性地解决问题的工作。

大部分艺术设计行业从业人员的工作属于中等技能劳动。人工智能技术对艺术设计行业的赋能，主要在于对既有素材的学习、复刻、拼合以及风格的迁移。例如，无论是平面设计还是概念设计，工作的主要内容都是根据项目需求在特定风格和调性下创新设计元素，离不开对既有设计素材的描摹和改变。以自然语言为智能接口的人工智能技术可以和设计师协同完成设计任务。设计师只要根据需求反复修改输入的关键词，不断抉择输出的方案，人工智能技术就会在反复训练中逐渐找到符合需求的样本数据，从而达到符合预期的最终效果。

艺术在逐渐步入复合化、多元化时代，设计行业对人才的需求也从耐力型转变为创新型［6］。人工智能的参与，能够帮助艺术行业提高生产力和效率，降低成本。这意味着艺术设计行业从业人员只需要聚焦于更富创造性和主动性的活动，批量化和重复性的工作可以交由人工智能完成。艺术设计领域对劳动力的需求也将由耐力型转变为创新型。

4 结语

人工智能与艺术的融合是大势所趋，其展现出日益强大的生命力，对艺术领域的影响是深远而复杂的。新一代人工智能尚在发展的初级阶段，但其发展速度之快令人震惊。一方面，人工智能的参与使艺术创作更多样、高效和便捷，具有很好的赋能效果；另一方面，人工智能介入艺术领域会使意识形态和产业领域发生显著变化。

目前，人工智能还不具备心智能力，辅助人类进行艺术创作的地位不会改变，两者相互影响、相互塑造，不断突破现有边界和创造更多可能。但应该警惕人工智能是否会导致艺术设计的同质化和失真，会不会进一步改变人类在艺术创作中的地位等一系列问题。未来，应该聚焦于如何利用好人工智能且保护好人作为艺术创作主体的独特价值。因此，人工智能与艺术创作之间需要建立平衡、协调的关系，要充分利用人工智能的优势，共同推动艺术的进步和繁荣。

参考文献：

［1］ 李丰.人工智能与艺术创作：人工智能能够取代艺术家吗？［J］.现代哲学，2018（6）：95-100.

［2］ 杨易轩.人工智能在数字艺术創作中的应用与思考［J］.声屏世界，2020（14）：67-68.

［3］ 屈婷，伊丽妍冬，李晓霞，等.人工智能之我见［J］.艺术市场，2023（3）：23-28.

［4］ 尹秀娟，韩璞庚.人工智能“艺术创作”的理性审思［J］.湖北社会科学，2020（2）：47-52.

［5］ 王永东，杨先艺.人工智能时代的艺术设计审美研究［J］.创意与设计，2022（4）：94-101.

［6］ 陈华辉.对人工智能介入艺术创作的思考［J］.大众文艺，2022（20）：57-59.

作者简介：刘钰林（1998—），男，河南郑州人，硕士在读，研究方向：数字媒体艺术。

韩帆（1962—），女，江苏南京人，博士，教授，研究方向：计算机图形学。