AI在实验动画创作中的实验情感缺失研究

刘晨

一、理解实验动画

在人工智能高速发展的当下，再谈实验动画似乎是一件并不“赶趟”的事情。而作为动画宇宙中一颗闪耀的明星，在技术发展的推动下，实验动画与其他任何实验艺术形式都披上了AI的外衣，被赋予了更适应时代发展的内涵。实验动画不仅是其本体概念，更是其在人类历史发展进程中的重要意义与作用。理解实验动画并捕捉实验情感，更利于它成为一种探索身份、性别、环境、科技和人类与机器关系等主题的媒介，从而推动实验动画的形式在创作中产生的主客体之间的对话与思考，并不断发现其更多的可能性。

自1905年布莱克顿《滑稽的脸》诞生以来，动画便开始了其百余年的发展历程，在探索动画本体语言的同时，不断地展现出创作主体强烈的个人艺术特性，从而逐渐形成一个区别于商业话语体系的动画范式。一方面，实验动画的存在印证了创作主体对于个体思维的探索。例如1910年到1912年期间，意大利未来主义艺术家布鲁诺·科拉与阿尔纳多·吉纳共同完成了五部实验动画作品：影片1号～影片5号（Film No.1～5）。布鲁诺·科拉表示：“探索眼睛是否能像耳朵欣赏音乐一样感受色彩的微妙变化与和谐的统一”[1]。可以看出，这种概念性的想象是需要个体形成内在的“聆听形式”，画面呈现出的是对艺术传达意蕴的炽热情感，是艺术家对于作品生命内容具有感染力的兴奋之情[2]，更是个体思维的特性呈现；另一方面，实验动画的实验性总是在丰富多彩的媒介形式之上完成，任何材料都会成为实验动画的创作手段，而在胶片上直接绘画的创作形式在一定程度上体现早期先锋实验的创作精神，由莱恩·雷创作的第一部“直接动画”《彩色盒子》结合各类雕刻工具进行创作，在胶片上实现了一段长达3分钟的色彩舞蹈，让动画的美持续而直接。①显然，实验动画创作绝非单纯的无意识活动，它作为艺术家们思索的一种形式，成为艺术家们认知某种领域或是信仰的输出手段，在夸张手法的利用、以及奇异的世界观设定下体现出其实验性的同时，实现了情感信息对受众的传达作用，并呈现出一个兼容并蓄的动画世界。

站在时代发展的角度去看待实验动画，不仅要理解其中的艺术性，更需要捕捉其观念性与反应的情感意义。不难看出，遵循个体情感表达方式的规律是凸显实验动画中实验情感价值的重要方面。当然，实验动画中的实验情感往往是多样且复杂的，艺术家们尝试表达人类情感的丰富性以及多维度性，从而进行一系列的实验创作并形成具有一定意义的观念。实验动画中的情感迸发点由创作主体所控制，在逻辑上，这种情感源自艺术家们自发性的“实验动机”，是明确表达情感的符号，并传达给观众难以捉摸却又为人熟知的感觉；同时，这种情感来源于艺术家们对于动画的实验性思考，在探索并实现的过程中将实验的情感表现得细腻且深刻，并呈现出情感在实验动画中的结构与任务，从而最终形成了实验动画的符号形式与实验情感表现内容的统一。

康定斯基在《论艺术的精神》中提到：“艺术是时代的产儿。”②而实验动画的自由性则放大了其在时代历史中的“总结能力”。当然，这也是所有实验艺术都会产生的自觉反映。“实验”是一种对于正在探索中的假定性的呈现，可以说它拥有着对于现实的分析能力，以及对未来臆测的双重功能。因此在看实验动画时，总是需要调动内在情感、文化知识、美学审美等内在修养与之互动，在艺术家们利用实验手法提出的哲学命题下，产生思考或是情感共鸣。即便当下此类动画的外在形式已经不够“时髦”，但其创造的实验情感与精神维度在全世界范围内都有着深远的影响，极具旺盛的生命力仍然产生符合当下社会议题的现实意义。

二、AI在实验动画创作中的技术实验性

AI（Artificial Intelligence）即人工智能。其发展是一个漫长而复杂的过程，涉及到多个领域的研究和技术进步。根据资料可查，AI的早期概念和理论奠基于20世纪50年代和60年代。这些概念包括逻辑推理、问题解决和机器学习等，其中著名的事件是1956年达特茅斯会议，它被认为是AI领域的重要开端①。1973年计算机艺术家Harold Cohen开发了名为AARON的艺术创作程序，该程序能利用一定的规则与算法来生成绘画作品，并试图模拟艺术家的创作过程。②可以看出，AI一直是人类致力于开拓并替代人类部分生产活动的重要技术工具。AI技术的介入就像百年前先锋实验艺术家们对于创作手段的尝试一样，充满了对于实验动画未来的探索与期望，从创作初衷的角度出发，AI技术必然具备一定的实验性。

目前可以进行动画创作的AI模型例如：Toonify，

Animaker，Stable Deffusion等，为动画的制作提供了多个实现手段。但其自动运算的优势更多地体现在三维或是对稳定性要求并不高的运用中体现，在二维动画——一个需要极其稳定表现手法和技术标准的限制下，它的弊端便显而易见了——原动画以及中间画仍然是不可替代的重要环节。因此，目前所能看到的以AI创作出的动画多以一段真实的影像为基础，进而再以风格化呈现。AI技术的本质是模拟与运算，它的运算逻辑是缜密的，而由于创作者需求的多样性以及AI模型本身的数据偏差，导致其画面的色彩以及结构逻辑是混乱的。正是这种不确定性与混乱，形成区别于传统绘画的“标准性”以及“规整性”，而这也恰好匹配了实验动画创作中的部分实验要素，也解释了为什么AI技术本身便包含了一定的实验性。但如果把这种不确定性所呈现出的混乱画面作为对实验动画的技术尝试，从而将一部AI生成动画定义为一部实验动画，未免不太严谨。

虽然在首部AIGC動画《犬与少年》中能看到AI介入动画创作所能达到的视觉效果已经可以充分满足商业电影或是剧集的审美需求。但在当下，能看到由AI生成的动画被称为实验动画作品的案例少之又少。2022年AI动画《乌鸦》之所以被赋予了一定的实验意义，归根结底是创作主体对于技术的开发并挖掘其应用的可能性。作为一种创新的生成方式，它所呈现的模糊、朦胧、亦真亦幻也是一段真实的舞蹈与缜密的运算过程所碰撞出的新的造型结构，而这个行为一旦发生，便被赋予了一定的实验性。在由AI生成的铺天盖地的动画中，AI的工具性被无限放大，的确很难找到真正具有实验动画艺术精神的高质量AI作品。当然，AI在实验动画中的实验性并不是单一的，除技术以外，创作方法、观众体验等都可以成为考量要素。实验动画本身的“开放性”规律告诉人们：越不确定的同时也意味着越大的可能性。即便当下AI介入实验动画这一创作行为仍然是摸石头过河，需要进一步的探索并给予其正确的定义，但正是这种开放的包容为AI介入实验动画的创作开拓了无限空间。

三、AI与实验动画创作的内在精神冲突

（一）AI主观性思维的缺失降低了实验情感

实验动画与情感的关系就像思维与语言之间的关系，其中一者充当另一者的符号意义。实验动画中的元素一旦离开了整体，它的表现意味就无法把握。苏珊·朗格说过：“纯粹的自我表现不需要艺术形式。”③同样的，艺术家们借助动画的方式进行主观的情感发泄，这是其自身的规律而非实验动画艺术的规律。因此在认定技术语言在实验动画中的实验性之外，艺术家的主观表达更像是人们探索艺术与思维之间的过程。实验动画的情感发射点往往都是从艺术家自身出发的，它的语义一方面由艺术家构成，另一方面由观众构成，二者的思维在同一个命题上形成碰撞，进而使艺术家在真正意义上完成他的实验动画作品。AI作为一个高级程序的文字游戏，虽然具有一定的技术实验性，但它永远无法形成主观思维，它所呈现的“情感”是被动出发，其命题由使用者确立，再由数据发射并最终形成动画效果，它利用程序所完成的工作，是对人类理解故事和就故事回答能力的解释。当然，这并不意味着一部由AI介入的实验动画不具备可看性，从视觉角度出发，它仍然提供了一定程度的感官享受。但正是由于这种主观性思维的区分，使得AI在创作过程中天然地丧失了实验情感的主动性。

2017年，多洛塔·科別拉、休·韦尔什曼联合执导的动画影片《至爱梵高·星空之谜》以庞大的制作流程及其创作精神震撼众人，这是一部在商业体系中实验意味较强的作品。该片的创作模式也较为朴实：对演员的表演进行记录，最终利用梵高的绘画风格进行转描，而这一系列工作使影片耗时5年才被完成。现如今，虽然完全可以利用AI的工作原理模拟出与之相似的动画风格，且大幅度地减少工作量。但输出的成片更像是一幅被机器打印出的印刷品，过于平整且缺少质感。从实验动画的角度来看，它仍然不比真实笔触的堆叠所带来的质朴感情要更具亲近性。它投射出的情感体验显得冷漠和机械化，从而难以触动观众的情感。AI的确具备大脑的运作方式，但它仍然不足以产生主观性思维，AI看起来似乎以技术方式再现了心理现象，但这里包含了一个“信息加工”的概念认知错误。当人类大脑以及心理在做着某种叫做“信息加工”的事情时，这是一种人为的处理信息的过程，强调人为的“主动性”；而AI所做的是处理形式符号，程序编织着和计算机输出解释着使用这种符号所代替的现实物体，这是激素范围之外的事[3]。例如，2+2等于4，计算机显示出的4，但它不知道4意味着数字总和4或者是其他任何意义。可以看出，AI与人的大脑之间永远不可能建立起真正的相似性关系。一切的动因都从情感出发。

诚然，实验动画中的实验情感是必要的，它使艺术家与受众建立起共鸣的桥梁，进而引发一系列哲学思考。由于AI具备天然的机械性，因此，如何在实践中寻求技术与实验情感的平衡与创新成为新的探索方向。这要求艺术家以一种辩证思维看待AI主观性思维缺失的弊端，并且充分保持自我的主体性与主观能动性，在技术驱动与实验情感并存的维度中不断打破实验动画创作的界限，从而推动AI技术在实验动画领域中的发展和伦理问题的思考。

（二）依赖训练数据的模式化表演削弱了画面的节奏意义

节奏的本质是对上一个过程结束所产生的新的建立，节奏的转折点必然是前过程的结尾中固有的。[4]基于这个角度，人们不仅在动态艺术作品中对节奏有了更综合的认知，同时也理解了动态艺术中静态画面存在的节奏意义。比起时间，节奏更像是一种机能。动画中的“动”已经形成只属于其自身的动态规律与评价体系，而实验动画中的“动”不仅匹配着动画中的动律，也注重画面的节奏所表达的作者意义，这也往往是艺术家形成个人风格的重要因素之一。节奏的自由性使实验动画中的角色表演、色彩落差、笔触行止、材料的粗细、音效等各个方面都成为被考虑的因素。就AI发展的情况来看，无论上述的哪种节奏，它都受到训练数据和模式的限制，倾向于重复已经存在的模式和风格，难以创造出真正新颖和突破性的作品，更不用说完全匹配艺术家个体倾向的节奏状态了。

但实验动画的优势在于，即便它不构成典型环境中的联想条件，却也能使受众通过其本身的各个要素形成一种模棱两可或是模糊的联想情感，这正是实验动画中节奏所表现的更加包容的一面。独立动画艺术家雷磊在其实验动画作品《周末》中较好地体现了这种效果：影片利用了大量的图像资料，展现了一段中国20世纪80年代家庭生活的日常片段。制作的图像素材来源于一本20世纪60年代的产品目录，声音素材则来自于雷磊个人的家庭录像磁带。谈起制作过程，雷磊表示：“我在剪辑的时候故意把人声给剪掉了，留下一些‘空的声音，可能就是在空房间里的敲门声，或屋外有人窃窃私语等等。”①可以看出，艺术家本身对于素材的利用有着强烈的主观性，这种主观性的处理，在不断的实验中形成只属于该短片独有的节奏意义。因此，在短片中能看到老照片被赋予了可感知的生命力。即便作为“角色”照片素材应当拥有“角色”表演的自觉性，但在艺术家个体行为的操控下，声音的节奏帮助“角色”完成了其表演的使命，使得观众即便身处不同的境况当中，也能对短片产生一定的认知，并引起相似的兴奋、联想的情感。这时候的节奏不仅仅只是促成画面的要素之一，同时也填补了其他要素所缺失的节奏意义，在实验动画这一不确定的艺术形式中，这种实验效果正是艺术家们乐于看见的。

AI的学习性、随机性以及迭代训练和反馈机制等技术和方法都是它智能化的体现，这些技术的综合应用使得AI能够生成新的动画序列，并在一定程度上模仿和创造动画内容。AI在模拟具有创造性动画时不仅面临着艺术风格和创造性的挑战，同时也面临着动态和变化的呈现问题，动态和变化则涉及到一定的节奏性，从而干扰画面中各种要素的表达。从个体创作和商业这两个角度出发，除了创作目的与表达意义的不一致以外，所呈现的节奏变化在不被镜头艺术干扰的情况下，几乎是一致的。2022年卡塞尔文献展闭幕日展映会播映了一部中国AI实验动画《烈日》，该片呈现了一段色彩与造型结构缓慢变化的过程，其运动节奏相对静止。奔放狂烈的色彩节奏或许印证着主题的设定，但结构变化则缺失了一定的节奏意义。在一部值得反复观摩的实验动画中，它所呈现的节奏美感背后一定是能引起相应哲学意义的。反观《烈日》这部短片，它的表演节奏是机械、简单的“中间帧”演变，或是无序的混乱所制造出的“抖动节奏”。当然，在当下众多AI实验动画中均能发现类似的节奏问题，需要清楚的是，这种节奏是机械实验的实验效果，而并非能构成艺术家个人表达的元素之一。因此，要完全模拟和再现这种节奏特点对AI来说仍然具有挑战性。

节奏意义的缺失显然是AI在实验动画中“动”这一行为下的模式化问题。艺术家们往往会对事物产生一定的理解，并在创作中产生独有的审美习惯，因此人们在理解艺术家作品时，总是能通过节奏的“动”这一机能性特征，分析出艺术家所渴望的表达与意义。当然，节奏问题的提出，也给AI的迭代发展提供了更多的研究方向。当下，AI在节奏的细节控制、情感表达、物理模拟等方面都未能得到更充分的体现。在未来，它是否可以产生具有创造性节奏的动态效果，使得艺术家们在AI介入实验动画创作的过程中平衡好技术与观念问题，进而完成一部真正符合艺术家初衷的实验动画创作，这不仅是AI的问题，也是能够使实验动画中的节奏意义在技术层面突破的又一次尝试。

（三）过度的“可预测性”削弱了实验动画的“意外性”特征

意外性的出现是通过对常规的批判和超越，实现对艺术形式和观众认知的创新和发展。实验动画作为一种对动画艺术探索的形式，它的目的在于突破传统的动画制作方式，并试图挑战观众的预期、打破传统的观念和审美框架。在这个过程中，“意外性”成为实验动画作品中一种重要的表现方式，它往往代表了实验动画中未经预料、非常规、突破传统的元素或效果的特征。这种“意外性”的存在，源于实验动画的本质和创作方法。实验动画的创作方法通常不受任何拘束，艺术家采用试错、探索和意外发现等方式进行创作。这种开放性和非线性的创作过程则为实验动画中“意外性”的出现提供了条件，艺术家便可以在这样的探索过程中，发现并利用“意外性”和“突发性”元素，创造出突破预期、令人惊喜与震撼的效果。

AI的“可预测性”是其强大的智能化体现之一，它在实验动画中的“可预测性”同样依赖其对于大量实验动画数据的学习和模型训练。首先，AI通过对已有实验动画作品的模式、结构，生成一个能通过预测并生成新的动画内容的模型。然而这种“可预测性”也过于强调规律性，导致一种在形式和内容上过于相似的趋势，这种过度的趋势往往与实验动画中的“意外性”产生冲突，尤其在作者意味较强的实验动画作品中，使得内在冲突更为明显。因此，仍不乏看到作者意图与实际意义相差甚远、或是结构与形式過度相似的实验动画；其次，实验动画的材料性也是其制造“意外性”的另一重要元素，材料的复杂性在创作的过程中往往无法完全被掌控，艺术家们利用材料的特定性产生非线性的反应或变形，总是能产生普遍数据之外的效果，从而实现实验动画中的“意外性”。AI利用材料模拟出的可能性，往往是基于普遍实验的数据生成的。一方面，它不具备真实的材料性所具备的天然的亲近性；另一方面，它缺乏艺术家本身在实验过程中的主观决策空间，使得实验过程变得相对机械化，减少了材料可预测之外的实验结果。

当然，AI的“可预测性”为实验动画的前期创意启发和辅助提供了新的创作思路与可能性，同时也是对方案可行性的可视化实验与反馈。虽然当下的AI模型过度的“可预测性”削弱了实验动画中的“意外性”，但从辩证思维的角度来看，他们并非绝对的对立。值得注意的是，在实践中如何在AI的可预测性与实验动画的“意外性”之间找到平衡，可以通过设计合适的算法与模型的建立，注重创作的自由度与多样性，以及艺术家的创造性与判断力来缩小当下弊端的范围。这就意味着要注重平衡和整合AI的“可预测性”与实验动画作品的“意外性”，使其相互促进、相互补充，从而创造出更具独特性和艺术价值的实验动画作品，并逐步改善AI在介入实验动画创作中过度的“可预测性”。

结语

综上所述，实验动画作为一种具有无限可能性的艺术形式，其独立性区别于其他动画形式的重要理由之一，便是创作过程中“实验情感”要素的体现。AI的优势无法忽略，但其在实验动画创作中的情感缺失现象显然与实验动画的内在精神形成一定的矛盾与对立。需要注意的是，本文所述的冲突并非绝对存在，它是一种淡化、缺失的现象。具体的冲突取决于艺术家对于实验动画的定义、AI的应用方式以及创作过程和结果的期望。因此，看待二者的关系也需要从辩证思维的角度出发，将这种矛盾放置于AI与实验动画创作之间的相互影响和作用中。在保持创作自由与创新性的同时，与AI技术达成更有效的协作，见微知著，力求从矛盾与对立中寻求平衡与统一，从而创作出更具当代艺术价值和情感魅力的实验动画作品。

①《彩色盒子》A Colour Box（1935），导演是英国著名实验动画家莱恩·雷，以在底片上刮、画等技巧被人熟知。

②参见：[俄] 瓦西里·康定斯基.论艺术的精神[M].查立，译.北京：中国社会科学出版社，1987。该书1911年在慕尼黑用德文出版，1987年由查立翻译，中国社会科学出版社出版，是抽象表现主义绘画理论和美学的代表作。

【作者简介】  刘 晨，女，江苏扬州人，南京艺术学院传媒学院讲师。

参考文献：

[1]孙炜炜.动态影像艺术的艺术表达及其特征解析[ J ].武汉科技大学学报：社会科学版，2013，15（02）：227-332.

[2][美]苏珊·朗格.感受与形式[M].高艳萍，译.南京：江苏人民出版社，2013：146.

[3][英]玛格丽特·A·博登.人工智能哲学[M].刘西瑞，王汉琦，译.上海：上海译文出版社，2006：93.

[4][美]苏珊·朗格.情感与形式[M].刘大基，周发祥，傅志强，译.北京：新华书店，1986：30.