生成式人工智能艺术的心理价值探析

童瑶

摘要：关于生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，以下简称“GAI”）艺术的价值讨论， 主要有工具主义论、价值主义论和智性交互论等观点。实际上，生成式人工智能艺术和传统艺 术具有价值观层面的同源性。人工智能艺术在创作、评价和参与等方面均有大幅创新，表现出 高细节、强参与、泛情绪的艺术个性。通过挖掘人工智能艺术背后的心理学原理，发现其心理 价值主要体现在三个方面：想象力与高细节增强认知灵活度，互动性与强参与性激发主体创造性， 泛情绪体验有助于发展深层自我意识。这为研究人工智能艺术的价值增添了心理学视角。

关键词：生成式人工智能艺术心理价值价值主义认知情绪

人工智能（Artificial Intelligence，以下简称 “AI”）艺术是指借助于人工智能技术生成的艺 术作品，包括 AI 自主生成和人机合作创作两 种形式，覆盖绘画、音乐、电影、舞蹈等领域。 1973 年，加利福尼亚州立大学教授兼画家哈罗 德·科恩（Harold Cohen）与计算机程序“艾伦” （AARON）合作创作的一幅美术作品在威尼斯 双年展展出，标志着 AI 艺术的诞生 ；2009 年， 华人科学家李飞飞团队开发了开源性质的图像 识别数据库 ImageNet（图片网络），开启了深度 学 习 革 命 ；2022 年，ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，聊天机器人程序）通过 神经网络架构和深度学习技术输出绘画、文学、 音乐等艺术作品 ；2024 年 1 月，Open AI（美国 人工智能研究公司）的 Sora（人工智能文生视频 大模型）深度模拟真实物理世界，根据文本提 示创建出 60 秒的逼真视频。AI 艺术呈加速度发 展态势，这种后人类技术打造的全新艺术形式 在伦理性、自主性等方面引发了广泛讨论，其 中就有“AI 艺术的价值”这一重要问题。

一、关于生成式 AI 艺术价值的研究综述

（一）工具主义论

工具主义者从 AI 艺术原理出发，主张 AI 艺术是一种技术应用，作品在本质上属于技术 范畴，即计算机通过分析海量数据的分布规律 和特征来生成新的内容，其中涉及的复杂算法 和模型均由人类工程师设计。其一，从功能角 度看，AI 藝术的核心功能是辅助人类艺术家。 例如印度建筑师、计算设计师玛纳斯·巴蒂亚 （Manas Bhatia）将 ChatGPT 作为创作帮手，但也仅是用于加强个人风格，其创作本质仍是基于 艺术家本人的设计理念和创作意图。[1]其二，从 艺术的唯一性来看，艺术作品诞生于创作者独 一无二的主体性经验，这些情感体验和生存经 验源于主体的个性和经验，弱 AI 阶段的数据处 理或模仿无法获取这些个性和经验。因此，当 人们说 AI 艺术突破了传统艺术的边界时，实 际上说的是技术运用上的突破而非艺术性的突 破。[2]其三，从生产力和生产关系的角度看，只 有革命性的生产力才能催生生产关系大变革， 这在工具的发展中主要指从具身性技术拓展至 使用者的身心。但是，AI 艺术目前的“创新”实 为“创旧”，即使产出了人类以前没有见过的东 西，但生产力条件依然没有得到改变。[3]

（二）价值主义论

价值主义论从作品和市场、程序和审美、 情感和体验等多个维度对 AI 艺术进行了价值 判断。AI 绘画作品《下一位伦勃朗》（The Next Rembrandt）通过神经网络引擎彻底颠覆了传统 绘画方式，其创作过程长达 18 个月，经过 9 次 算法迭代，让创作过程变得至关重要。尽管画 作的审美主体仍然是“人”，但 AI 艺术所展现的 对人类思维和文化的深度建构，让机器运算及 其创作过程的价值大大凸显。德国艺术家马里 奥·克林格曼（Mario Klingemann）2018 年创作 的《路人的记忆 I》（Memories of Passersby I），利 用神经网络实时呈现不断变化的肖像，具象化 了 AI 如何在海量数据中“记忆”和“想象”人类 面容，这仿佛“一抹阳光”似的感官刺激满足了 观众对艺术的遐想与反思，并给观众带来强烈 的视觉冲击，使得通过符号形式模拟人类情感 成为可能。[4]此外，AI 画作《埃德蒙·贝拉米肖 像》（Edmond Belamy）的成功拍卖彰显了艺术品 市场开始接纳 AI 作品。综上所述，AI 艺术的价 值主义论涉及艺术作品的本身价值、美学价值、 感知价值和市场价值等多个方面。

（三）智性交互论

智性交互论关注工具理性和价值理性，强调艺术、人、技术等多方面的深度融通和在此 基础上的演化。[5]AI 作为人类艺术创作的新手 段，承载了创作主体展现想象力和价值观的需 要。尽管目前强 AI 尚未实现，但其作为技术媒 介在作品生成的质量、规模和效率上都表现出 了巨大的进步。因此，AI 自身的发展与进步是 首要的显著成果。其次，这种进步推动了美学 新观感，使 AI 艺术的美学意义转换到如何“艺 术地使用 AI”上来，探索 AI 的艺术化。[6]再次， 在 AI 进步的过程中，人类艺术家不断突破经验 边界，获取全新体验。例如美国艺术家斯蒂芬 妮·丁金斯（Stephanie Dinkins）长时间与社交 机器人 Bina48 对话后产生了一种前所未有的 情感连接，她将其称之为“超人类主义体验”。[7] 除技术、美学和感官体验外，AI 艺术还促进了 学科进步。比如中国人民大学的“情景体验非遗 教室”帮助学生形成了完整的自我认知经验系 统，推动了“艺术技术学”双一流学科建设。[8]由 此可见，智性交互论对生成式 AI 艺术的价值 持乐观态度，并将其拓宽到进化的、动态的 层面。

二、生成式 AI 艺术的独特性及其心理学依据

AI 艺术与此前所有艺术的关系好比“一树 多枝”。以生成式 AI 绘画为例，它与传统美术 形式——特别是中国写意画——拥有共同的价 值渊源，在这一基础上形成的 AI 艺术具备开放 的、发展的心理学依据。

（一）价值之“根”

AI 艺术和传统人类艺术具有共同的价值渊 源，具备艺术价值追求的同源性，中国画和 AI绘画在这一方面的对比更为明显。

第一，二者都可以追求形式与内容的和谐。 中国传统美术强调“形神兼备”，追求外在形式 与内在精神的完美结合。如顾恺之《洛神赋图》 中的细腻线条和色彩，描绘了洛神的形象与神 韵，具有形而上的气韵。AI 艺术也可以捕捉到 这种精神内核，以及水墨的流动感和墨色的浓 淡变化，从而可以通过 AI 技术呈现出“和谐的 东方美感”，而不是纯粹的机器化产出。

第二，二者都可以注重情感与意境。中国文 人画擅长“言志”“抒情”，传达出画家的内心世 界和精神追求。如南宋马远的《寒江独钓图》以 简洁的笔触和构图营造出一种孤寂、清冷的意 境，使人直观感受到作者的情感世界。当 AI 深 度学习并模仿中国古代山水画时，同样能够引 发观者共鸣。

第三，二者都可以具备人文关怀。中国画在 不同时期反映着中华民族的社会生活和精神面 貌，既是文化载体，也是有效的传播途径。现阶 段的 AI 已经可以呈现社会文化的演进轨迹，从 某种程度而言，这便是对当前人们精神需求和 生活方式的一种表达。

第四，二者都具备创新性。美术史是一部创 新的历史。如明代画家徐渭開创了泼墨大写意 画风，诸如此类开创性的流派和作品如今已被 广泛认可。从历史角度来看，AI 绘画无疑是创 新史上的一环，它通过算法和数据处理，探索 出前人未曾涉足的领域，不断拓宽艺术创作的 边界与可能。

（二）AI 艺术特性的心理学依据

生成式 AI 画作擅长用大量、丰富的细节和 色彩将脑海中想象出来的画面展现出来，这些 画面往往在现实中无法找到，但又满足心理学 关于“不可能建筑”“不可能事物”的定义（如 “莫比乌斯环”），为观众带来视觉刺激。AI 画作 的创作原理是深度学习和计算机视觉技术。具 体来说，AI 可以提取色彩、线条、形状等关键 元素以及它们之间的组合规律，通过生成对抗 网络（GANs）或变分自编码器（VAE）等模型， 不断优化调整生成图像，使作品符合受众的视 觉需要。以生成对抗网络肖像画为例，它们具 有高度的真实感和细节性。同理，人类的大脑 也需要不断进行模式识别和重组，引发新的神 经连接，激活与面部识别和视觉记忆相关的区 域。用认知心理学的信息加工模型来解释，生 成式 AI 绘画通过高度细节化让想象“可视化”， 这些关键元素刺激了大脑视觉皮层的初级视觉 区域，随着画作复杂性和动态性的加深，将进 一步激活高级视觉区域，产生场景解析、整体 化认知等神经加工过程，增强视觉体验的深度， 引发相应的情感反应。

由于情感和认知过程在大脑中并非孤立存 在，而是相互交织、共同作用的，生成式 AI 艺 术独特的视觉表达可能同时激活情感处理区域 （如杏仁核）和认知处理区域（如前额叶）。在创 作和观赏 AI 画作时，情感与认知的交织影响了 个体整体的认知过程，在情绪上则表现出感知 体验的增强。此外，基于数据和算法的 AI 创作 过程还具有随机性和不可预测性，每一幅 AI 生 成的画作都可能是独一无二的。面对未知的变 化，创作者和观赏者都需要调动大量的认知策 略来应对，这一过程将增强大脑的认知适应性。 以 DeepDream（用来分类和整理图像的 AI 程序） 为例，它通过深度学习技术将图像中的某些特 征增强、变换，观众必须调整自己的认知策略 才能理解和解释这些超现实意象。与之长时间 接触被称作“认知灵活性锻炼”，能够使个体保 持高度的认知灵活性，并获得连续的情感体验。

此外，人机交互的流畅性也是影响 AI 艺 术的关键因素。GAI 艺术通常能够以直观、易 理解的方式呈现出创作过程和成果，或是将人 机互动直接纳入生成过程。如华裔艺术家钟愫 君（Sougwen Chung）用 AI 创 作 的《 绘 图 操 作 》 （Drawing Operations），在 AI、主体和作品之间建立了流畅的交互体验。面对较为复杂的 AI 画作，观众在欣赏作品时需要运用认知控制 来管理自己的注意力和思维过程，追求认知 平衡的过程会激活大脑中与创造力有关的区 域，外显为好奇心和期待得到满足，符合心理 学中的认知控制理论。面对 AI 画作，观众也可 能会体验到一种“置身其中”的感觉，仿佛走 进了画作中的场景，甚至看见了 AI 的“思维过 程”。例如，美国艺术家塔博尔·罗巴卡（Tabor Robak）的《假虾》（Fake Shrimp）通 过 一 个 精 心 制 作 的 3D 数 字 界 面，让 观 众 进 入 超 现 实 感的建筑、广告和生物的“异化而熟悉”的世 界，[9] 这种沉浸式体验带来的强参与感是以往 艺术形式难以做到的。

三、生成式 AI 艺术的心理价值

不同类型的生成式 AI 艺术的受欢迎程度 和传播广泛度有所不同，但想象力与高细节、 互动性与强参与、认知度与泛情绪这三组特征 是 AI 艺术的个性所在，也是未来可以深化发展 的方向，为 AI 艺术的价值主义论补充了心理学 视角。

（一）想象力与高细节：增强认知灵活度

生成式 AI 艺术以其充满想象力的表达和高 细节的特征，成为个体提升认知灵活度的重要 途径。将想象力转化为视觉盛宴的过程刺激着 人类的大脑皮层，能够同时激活情感处理区域 和认知处理区域，增强感知体验。特别是面对 新颖的 AI 艺术时，人类需要调整自己的认知框 架以理解和欣赏这些作品，这种调整和重新建 构是提高认知灵活度的关键。同时，AI 艺术也 是多学科的交叉融合，包括数学、计算机学、心 理学和语言学等。这种跨领域认知活动需要更 发达的思维能力，即在不同领域间建立正向联 系的大脑功能，而 AI 艺术作品的随机性和不可 预测性不仅有助于提升认知适应能力，还能将外界环境内化为自我理解的一部分，从而带来 独特的满足感。

（二）互动性与强参与：提升主体创造性

创造力的两个核心要素是新颖性和独创 性。新颖性指的是在解决问题或创作作品时超 越现有的模式或手段，可以体现在思想、观念、 方法、技术等多个方面。独创性则侧重个体不 同寻常的思维方式，当面对新情境时能够独具匠心。生成式人工智能艺术具有互动性和强参 与的特征。在创作层面，传统与创新元素的融 合为艺术家提供了源源不断的灵感，尽管 AI 艺 术是否突破了艺术的边界尚有争议，但算法与 模型作为技术工具的创新无可厚非，它拓展了 艺术的手段，使每一次创作成为一种新的探索。 在观赏层面，AI 艺术的沉浸式体验使个体深度 参与到作品中去，甚至实时为作品注入主体经 验，成为作品生成与调整的一部分。这种开放 性和发展性引发了人与人、人与未来、技术与 艺术之间的碰撞。此外，生成式人工智能独特 的表现力打破了传统艺术的框架，使人们不得 不重新审视艺术的本质和意义，在新一轮认识 和理解的基础上推动更高一层的创新。

（三）认知度与泛情绪：发展深层自我意识

情绪情感是深层自我意识的重要内容。心 理学中的深层自我意识通常指的是个体对自己 内在世界深刻而全面的认识，它超越了表面的 自我觉察，深入探索思想、情感、价值观等核心 层面，以及对自己与周围环境关系的理解。由 于 GAI 艺术具有提升认知灵活度、提升创造性 等心理价值，在这个过程中自然就产生了有别 于以往的情绪情感体验。比如，在郑曦然的作 品《信仰包》（Bag of Beliefs）中，一个虚拟生态 系统中多个智能体自洽交互，观众能够看到其 模拟的动物群体行为或人类社会的合作竞争关 系 ；亚当·多诺万（Adam Donovan）& 卡特琳·霍 赫 舒（Katrin Hochschuh）创 作 的《 共 情 集 群 》 （Empathy Swarm）借助 AI，通过地面运动感知、 理解人类情绪并给予反馈，观众不自觉地做出 各式各样的反应。可见，AI 艺术的模拟和反馈 为人类提供了观察自我的另一种方式，使得人 类不再拘泥于通过他人反应或自身以往的成败 经验来自知、自省，而是可以经由一个更为冷 静、客观的智能体来觉察自身状态的变化，对 自己的内在需求和动机有更清晰的认识。这些 信息的加工和整合可以诱发深层的自我意识， 从而更深入地了解自己的内心世界。当然，情 绪状态也会影响自我意识的深度和广度，积极 的情绪有助于个体更开放地面对自我，而负面 情绪则可能导致自我意识的狭隘或扭曲。

至此，本文提出“泛情绪”的 AI 艺术个性， 指人与 AI 藝术交互过程中由于认知改变而产生 的独特情感体验，它会随着事件或事物的变换 而迁移，但在同类事物中保持一致性和连贯性， 具有弥散的特点。因此，积极的泛情绪有助于 发展良好的深层自我意识。

本文为安徽省教育厅高等院校哲学社会科学重 点项目（项目编号：2022AH053148）、安徽黄梅 戏艺术职业学院质量工程项目（项目编号：hmxzy 2023cxtd01）的阶段性成果。

注释：

[1] 李硕 ， 文成伟 . 论智能技术赋能艺术 [J]. 自然辩证 法研究 ，2023（1）：97-103.

[2] 陈常燊 ， 赵鑫 .ChatGPT 能否创作出真正的 AI 艺 术？ [J]. 国外社会科学前沿 ，2023（7）：91-99.

[3] 朱锐 . 工具、道具、元道具 ： 人工智能艺术的 技术本质及其创新能力 [J]. 中国文艺评论 ，2022（5）： 50-61.

[4] 陈抱阳 . 从生成式到多智能体的转向的人工智能 艺术创作 [J]. 美术研究 ，2023（5）：109-113.

[5] 孙亮 ， 沈超颖 . 赋能与重构 ： 生成式人工智能浪潮 下动画创作的新路径 [J]. 电影评介 ，2023（10）：6-11.

[6] 李天成 . 人工智能艺术的哲学追问 [J]. 社会科学 战线 ，2024（1）：250-259.

[7] 耿涵 . 人工智能艺术 ， 新神话或创造力转向 [J]. 天 津美术学院学报 ，2022（4）： 96-98.

[8] 丁方 . 当人工智能遇到艺术 [J]. 艺术教育 ，2023 （5）：9-11.

[9] 同 [4]。