孔达达：数字技术挑战艺术与范式重构

数字技术尤其是人工智能（AI）的崛起，正在深刻重构艺术创作的逻辑与边界，从绘画、音乐到文学、戏剧，AI不仅改变了艺术的创作方式，更引发了关于艺术本质、文化传承与伦理价值的改变，无论从学术、技术、哲学、艺术史与艺术实践，数字技术的崛起对纯艺术领域带来的多维影响。

传统艺术创作依赖于艺术家个体的技巧训练与灵感迸发，中国水墨画中的心性表达，西方古典油画的写实技法。然而，AI技术通过深度学习与生成对抗网络（GAN）等算法，打破了这一模式，AI绘画工具DALL-E或Midjourney仅需输入文本提示词，即可生成风格多样的图像，甚至能融合毕加索的抽象主义与宋元山水画的图境。这种去技能化趋势使得艺术创作从专业化走向大众化，非专业绘画人员也能借助工具实现创意表达，约瑟夫·博伊斯“人人都是艺术家”的预言逐渐成为现实，技术便利的背后隐藏着巨大的艺术价值争议，AI生成的“艺术”是否具备原创性？贡布里希提出的“图式与修正”理论认为，传统艺术创作需通过不断创作才能获得的成果，而AI则通过数据模型直接输出结果，绕过了人类感知与经验积累的过程。这种技术代偿可能削弱艺术家的原创动力，导致创作的同质化，AI批量生成的各类风格画作虽具形式美感，却缺乏艺术家本身由灵感拼发出来的个体化捕捉。

黑格尔将艺术定义为“理念的感性显现”，强调艺术的精神性与主体性，AI的介入则挑战了这一经典定义，AI生成的作品在拍卖市场屡创高价《埃德蒙德·贝拉米肖像》以43.25万美元成交，表明其已被部分艺术界接纳，反对者认为AI缺乏情感与生命体验，其创作仅是数据模仿而非真正的“灵光”。传统艺术批评是关注作者的意图与作品的社会语境，而AI艺术则更多依赖算法逻辑与用户交互。中央音乐学院的AI交响乐《千里江山图》虽基于历史名画生成，但其美学价值需重新定义，是技术的产生还是艺术创新？ 这种模糊性迫使学界重新审视艺术的主体性，是否应承认“人机共创”为新的艺术范式？克罗齐的“直觉即表现”理论在此语境下焕发新意，AI或可成为直觉外化的媒介，数字技术为传统文化提供了活化与传播的新路径。AI可通过分析历史文本与表演录像，提炼程式化动作与唱腔规律，突破“口传心授”的传承局限，建立标准化教学模型。敦煌艺术的数字化再现亦是典型案例，通过3D建模与AI修复技术，壁画得以跨越时空限制，在元宇宙中实现沉浸式体验，该技术赋能不仅保护了文化遗产，更激发了传统美学的当代转化，AI可模拟水墨画的笔触动态，技术的介入也可能导致文化差化，中国传统艺术强调感受型意境，而AI的算法逻辑根植于西方科学理性，二者的融合需谨慎处理。中国艺术需在技术浪潮中探索“心性”与“算法”的平衡，避免陷入机械性模仿的陷阱。

AI艺术的合法性争议集中于著作权归属，2024年武汉“AI生成图侵权案”虽判定用户对筛选后的作品享有版权，但法律尚未明确AI生成物的主体资格。AI训练依赖海量数据，若未经授权使用受版权保护的作品，可能构成文本盗猎。某科技公司因使用用户AI生成的图片进行商业宣传而被起诉，暴露了法律滞后于技术发展的困境，更深层的伦理问题涉及AI的价值观输出。算法可能隐含文化偏见或意识形态倾向，AI绘画工具偏好西方审美范式，容易忽视非主流文化的表达，深度伪造技术，可能被滥用，威胁艺术真实性。构建符合伦理的AI艺术生态需多方协同，技术上开发透明可解释的算法，法律上完善数据授权与版权规则，文化上倡导多元包容的价值导向。

AI并非艺术的终结者，而是新纪元的催化剂，未来的艺术创作将呈现“人机共生”模式，人类负责创意构思与情感表达，AI提供技术支持与形式拓展，作曲家可借助AI生成旋律框架，再融入个人情感进行二次创作，小说家利用AI完成情节铺陈，转而聚焦人物深度与哲学思考，这种协作既能提升效率，又可保留艺术的人性温度。艺术教育亦需适应技术变革，传统教学中强调的技法训练如素描、和声等可能被AI取代，教育重点应转向创造力培养与跨学科整合，中央音乐学院设立音乐人工智能系，探索算法作曲与表演的融合，艺术院校可开设“AI伦理”“数字美学”课程，培养学生批判性使用技术的能力，唯有如此，艺术教育才能从“技艺传授”升级为“思维革命”。数字技术对艺术的影响是颠覆性与建设性的统一，它既解构了传统创作范式，又开辟了新的表达疆域，既威胁到艺术的纯粹性，又为其注入艺术本身不可及的多元元素，但创作的核心仍是人类对美的感知力。

文 | 孔达达 研究员 博博士生导师

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

标签：