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人工智能正以人们难以想象的速度发展，其涉及的领域也越来越广，包括金融、医疗、数字等领域。但人工智能已不再局限于一般性工作领域，那些具有创意性的工作领域比如艺术创作已引起人工智能的浓厚兴趣。比如，包括绘画、作曲、写诗以及写剧本等在内的艺术创作已被某些人工智能掌握，因此也引起了一些人的担忧。其实，我们现在还无需过于悲观，不仅仅是因为现在的所谓人工智能还处于弱人工智能阶段，就算以后所谓的强人工智能实现了，我们也不用过于悲观，因为毕竟人工智能再怎么智能也不是人类。所以，我们不用担心人类创作艺术时代的终结。 一、人工智能与艺术创作 首先，我们需要简单介绍一下“人工智能”的内涵。麻省理工学院的约翰·麦卡锡(John McCarthy)在1956年的达特矛斯会议(Dartmouth Summer Research onArtificial Inteliigence)上提出：“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。”另一个定义指“人工智能是人造机器所表现出来的智能”。一般而言，可以从四个角度定义人工智能：机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。总之，“人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。”[1]在这里，人工智能所强调的是“智慧能力”。作为一种生命体所表现出的能力，通常而言，“智能主要是指人的自然能力，即人类在认识活动中、思维过程和脑力活动中所表现出来的综合能力”[2]。另外，人工智能还可以分为“强人工智能”与“弱人工智能”。简言之，强人工智能观点认为智能机器可以推理、具有思维和意识，并且这种思维和意识可以是类人的也可以是非类人的。弱人工智能观点则认为智能机器不可能具有推理和思维能力，机器只不过看起来像是智能的，并不真正拥有智能，也不会有自主意识。[3] 那么，人工智能的艺术创作机制是什么呢？我们可以就目前人工智能所创作的艺术来看看这个问题。2014年，微软亚洲研究院在中国推出了一个名为“小冰”的人工智能机器人。到2017年8月，小冰已经发展到第五代，可以主持节目、创作诗歌、唱歌作曲、撰写新闻等。小冰在2017年5月出版了人类历史上第一部100%由人工智能创作的诗歌集《阳光失了玻璃窗》，8月在《华西都市报》开设专栏《小冰的诗》，到2018年5月，诗人小冰发布2.0公测版，采用诗歌深度神经网络（深度学习）模型完成作品。我们可以看一首小冰写的歌词《AI北京》[4]： 站在云端里， 看美丽城市， 这辉煌灿烂的文明历史， 记忆了多少故事。 感受今天的变化， 未来是一首情诗， 就听到人类的呼喊， 爱AI北京。 那么，小冰是如何写诗、写歌词的呢？微软全球资深副总裁、微软（亚洲）互联网工程院院长王永东博士介绍：“小冰写歌的过程也与写诗基本类似，先是学习了超过1000万行的歌词，然后根据技术人员给出的图片进行创作。不过由于歌词还要考虑到与曲调相配，韵律和节奏上都和写诗有所差别，因此并不是写诗程序的简单重复，而是一次全新的学习，小冰的技能也由此又上了一个台阶。”[5] 我们再看看人工智能创作绘画的例子。美国罗格斯大学（Rutgers）艺术和 AI 实验室就编写出一种算法，能够让 AI 通过对艺术史知识的学习创造出绘画，通过深度学习，人工智能可以轻而易举地模仿某位画家所辛苦创造出来的绘画风格。绘画风格变成了一种可以计算和叠加的网络模型。 不管是微软小冰写诗、写歌词，还是其他人工智能绘画、唱歌、谱曲，其艺术创作机制中的关键步骤应是所谓的“深度学习”。深度学习是“机器学习”[6]的一个分支，“已经被成功应用于语言、图像、自然语言等领域。深度学习主要通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据从底层到高层的逐级提取，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系”[7]。而且，“深度学习能够发现大数据中的复杂结构”[8]。对于艺术创作，人工智能要学习大量的艺术知识，让自己形成巨大的数据库，再按照相关程序从底层到高层逐级提取所需要的数据，按照建立起来的某种模型进行所谓的艺术创作。可见，深度学习所建立的巨型数据库，是人工智能艺术创作机制中的关键步骤。 我们可以详细地比较一下人工智能的艺术创作与人类的艺术创作有什么不同。不管是人工智能还是人类，都要学习，但学习的过程是不同的。人工智能本身根本不能思考，“因为它们不懂其中的意味，也不能采取行动，充其量只是在操纵符号”，它们仅仅是对非常大的数据库进行学习，这些艺术知识对于人工智能来说只是数据，是符号，是编码，是没有温度也没有意义的。而且，“只有我们人类才能将计算机的计算结果与外部世界联系起来。”[9]人类学习的过程，一方面是掌握这些艺术知识，另一方面还可以有情感上的体验以及身体上的感触。比如，人工智能学习画苹果，它只能根据苹果的外在形状来掌握苹果的数据从而进行绘画。但是人类不但可以看到苹果的外形，还可以用手触摸甚至品尝苹果。人工智能数据库中的苹果可能仅仅就是苹果的数据和编码，而人类脑海中的苹果却可能还有更多的故事，比如这个苹果可能是伊甸园里让人“犯罪”的禁果；也可能是引起特洛伊战争的那一个金苹果；据说塞尚之所以喜欢画苹果与他小时候所暗恋的一位少女有关，那位少女曾送给他一篮苹果[10]……这里所强调的人工智能艺术创作与人类艺术创作的一个重要区别就在于二者对所学知识的态度不同，我们可以用表1表示。  虽然人类艺术创作的过程很复杂，但我们仍然可以找到一定的规律，比如可以用郑板桥所谓的“眼中之竹”“胸中之竹”“手中之竹”来简要概括。AI艺术创作过程与人类艺术创作过程中较为接近的可能就是第二个步骤“胸中之竹”了，都是调动自己的知识储备对素材进行筛选、加工等。这里涉及到的是人工智能对人的思维的模仿，“机器思维是计算机对感知到的外界信息和自身的内部信息进行加工，研究包括知识的表达、组织和推理方法，启发式搜索策略，人工神经网络等”[11]。当然二者也不是完全相同的，AI艺术创作在调动知识储备的时候仅仅是调动数据，对数据进行分析、建模，这些数据与AI本身是没有什么关系的，AI也不知道自己在做什么，它只是按照主人的要求进行工作而已。然而，人类艺术创作过程中，“胸中之竹”不仅是对客观的知识、素材进行选择加工，还与艺术家本人的生活经历、思想价值等都不无联系，这应是二者之间的重大区别。另外，AI艺术创作的“眼中之竹”仅仅是编程人员输入进去的数据，数据库越大，深度学习方式越优化，其体现出的智能就越强。人类艺术创作中的“眼中之竹”则不仅仅关系到所看或者所学的知识、素材，还与艺术家的生活体验密切相关。比如，陈子昂写《登幽州台歌》发出“前不见古人，后不见来者。念天地之悠悠，独怆然而涕下”的千古绝唱，一方面与陈子昂的学识有关，另一方面还与他当时怀才不遇、寂寞无聊的处境和情绪有关。而如果让AI写一首关于幽州台的诗歌，它只能根据客观的历史记载写，却不能将它的主观情感融入进去。虽然在人工智能领域也有涉及到情感的研究，比如情感计算（Affective Computing）[12]，但我们需要质疑的是人类的情感可以被分解成数据来计算吗？这种计算的可靠性又有多少？而且，“让机器人表达‘仿制’的情绪，具有极大的危险。……可能导致各种各样的社会混乱”[13]。 所以，就目前来看，我们会发现人工智能所写的诗歌或歌词更多是在掌握了写诗或写歌词的一般技巧和规律之后对词语的堆砌，也就是说AI艺术创作只能掌握艺术创作中的共性，而没有个性，因为个性是由艺术家的生活经历、民族、时代、社会、文化等共同构成的。“手中之竹”对于AI艺术创作来说，可能仅仅是对某种艺术风格建立模型之后的复制，这种复制对于它来说轻而易举，而且具有某种程度地机械性。然而，“手中之竹”对于人类来说却充满了更多的探索性和不确定性，因而也充满了创新性。 二、两种“身体”——人工智能艺术创作的哲学反思 归根结底，目前人工智能艺术创作所依据的主要还是对大数据的深度学习，然后建立某种模型，这与人类学习某些知识的过程有些类似。但对于艺术创作而言，AI艺术创作与人类艺术创作的本质区别在哪里呢？我认为在于“身体”——我们姑且认为AI具有“身体”。AI的身体是智能机器，人类的身体则是活生生的、有血有肉的身体，这是两种不同的“身体”：（1）AI的身体可以是无朽的，人的身体则必须经历从出生到衰老再到死亡的过程，这种变化过程也促使人对艺术的理解有所改变进而改变艺术创作。（2）AI的身体是没有理性的，它所做的事情包括艺术创作仅仅是主人设置的任务，它不理解它所做的事。比如它画一只猫，它并不知道它画的猫是什么，只是根据数据库调动猫的形象后机械地画。而齐白石所画的虾，则不仅仅是虾的符号，更是活生生的“虾本身”，是与他共存于世的真真切切的另一种存在。（3）AI的身体是没有感性的，所以它不知悲欢，亦不懂离合。AI进行艺术创作更多是一种类似于“给定一个题目写一篇作文或画一张画”这样的硬性作业，而人类艺术创作则更多是“触景生情、触物生情”的有感而发——所谓“乐由心生”——如果说人类艺术创作更多是源自内心情感的升华或宣泄，那么AI艺术创作就只是数据推演后对素材和模型地运用。 如果我们把艺术创作的构成因素分成三个方面：技巧、创造力和意图，那么AI艺术创作可以与人类艺术创作一样具有前两个方面（技巧、创造力），而第三个方面（意图）则是AI艺术创作所不具备的。之所以这样，一方面是因为艺术创作有技巧和规律可循（共性），这些技巧和规律可以通过分析推演得出，这是AI所擅长的；另一方面，艺术创作还有与人的身体直接相关的各种特点和不确定性，这是AI所不具备的（个性），所以对于艺术创作的意图AI是不能理解的——它是没有意识的。至少目前来看，“‘意识’的概念，或者更广义一些的‘主观经验’的概念，根本不适用于机器”[14]。 人类与人工智能的本质区别，可以说就是身体。人工智能可以像人类一样具有计算、推演等功能，但它之所以不能具有思考、自由意志、情感、意识等就在于它不具有人类的身体。一方面，人类社会中客观性占主导的领域比如金融、医疗等可以积极探索利用人工智能为人类服务，而作为理性与非理性、客观与主观之统一结合的艺术领域则不可能完全被人工智能所掌握，因为理性、非理性、主观性等都与人的身体有关。另一方面，身体在当今社会的凸显至少有三个方面的原因： 一是身体对精神、灵魂的反叛。“在希腊和希伯来的文明中，身体和精神，或身与心，充满着冲突和紧张的张力，处于一种二元对立。”[15]这种张力和对立往往以精神、灵魂对身体的压抑为特征。这种压抑以柏拉图在《斐多》篇中对肉体的贬低最为著名，在柏拉图看来，“带着肉体去探索任何事物，灵魂显然是要上当的”，身体被看作是阻碍追求真理的障碍——“一堆恶劣的东西”[16]。另一位将身体与灵魂/精神完全对立起来的著名观点出自笛卡尔，其名言“我思故我在”将人的存在本质归结为“思”，将“我”定义为一“思想之物”。在笛卡尔那里，灵魂与肉体是不但是相互独立的，而且还是对立的。这种抑身扬心（精神、灵魂）的传统一直到尼采那里才完全被颠覆，对于一个人来说，身体比精神、灵魂更重要，因为——“我全是肉体，其他什么也不是；灵魂不过是指肉体方面的某物而言罢了”[17]。 二是消费社会中的身体景观。身体的再一次闪亮登场不是作为与精神、灵魂的对抗者，而是作为消费社会中各式各样的身体景观出现：“在消费的全套装备中，有一种比其他一切都更美丽、更珍贵、更光彩夺目的物品——它比负载了全部内涵的汽车还要负载了更沉重的内涵。这便是身体（CORPS)。”[18]尼采高呼“上帝死了”的宣言助长了人们把身体当作物品的气势。在消费社会中，身体与资本的关系变得前所未有的密切，身体在广告、时尚、大众文化、医疗美容等领域共同构成一道靓丽的身体景观。 三是作为工具的身体与身体的隐退。如果说以上两个方面是身体凸显的积极因素的话，那么身体凸显的消极因素就是作为工具的身体的退隐。从农业社会到工业社会再到信息社会，可以说既是身体解放的过程，也是身体逐渐隐退的过程。农业社会人类的工作主要依靠身体完成，即使使用一些工具也离不开身体的持续控制，在这里，身体是劳动的主角。工业社会，机械的使用使身体解除了劳动的奴役，身体更多是驾驭机械工具进行工作。如果说工业社会的工具使用主要是在工厂等大规模生产领域，那么在信息社会，智能工具则逐渐占领了人类生活的方方面面。网络智能的飞速发展使得我们的生活方式与农业社会、机械社会的生活方式相比发生了巨大的改变。在这样的时代里，我们的身体从劳动力中解放出来，但又沦为网络、手机等智能工具的奴隶。我们过于借助于工具，以至于我们越来越不重视身体。工具是身体的延伸，发展到极端，会不会造成工具僭越身体、工具将身体取而代之的后果？我们今天所讨论的人工智能艺术创作其实不就是在艺术创作领域中企图用工具代替身体的尝试吗？ 所以，我们要反思这种科技乐观主义，其目的是什么？进而言之，人工智能艺术创作的目的是什么?——是为了进行大规模流水线式的艺术生产，还是有更大的野心——代替人类进行艺术创作？如果人工智能的身体可以代替人类的身体，那么这或许将实现人类自古以来所梦寐以求的身体不朽的愿望。这种野心并非只存在于当代人的幻想中，早在古人寻求长生不老神话的那一刻起，人类便开始了追求不死不朽的征程。中国古代秦始皇、汉武帝等都曾谋求长生不老……西方从柏拉图开始便将人分为身体与灵魂两个部分，人的不朽只能绕过“有朽的身体”而通过“不朽的灵魂”达到。黑暗的中世纪，上帝的绝对权威让灵魂对身体具有绝对的优势。一直到文艺复兴时期，人性才再次被发现，而尼采振臂一呼“上帝死了”才为身体的反叛走向绝对的胜利。既然没有上帝，也没有灵魂，那人的不朽就不可能再通过灵魂的不朽实现，人类只能将长生不老的愿望寄托在科学技术的发展上。从笛卡尔将身体比作机械开始，人类逐渐踏上了用工具改造身体的历史，科学技术发展史在某种程度上也就是人类身体的改造史。从望远镜（眼）、人造耳蜗（耳）、机械臂（手臂）到心脏起搏器，人的身体由外而内都可以通过科学工具来改善甚至代替人体器官的功能。 如果说这些工具的使用还仅仅局限于人类身体的局部，那么人工智能的野心似乎在人类的整个身体（包括思维和情感）。所以，我们这里所要反思的是人类的存在方式。不可否认的是，包括人工智能在内的科学技术的发展对人类社会的医疗、金融、制造等行业领域起到了非常大的促进作用，而从个体的角度来看也起到了提高生活质量、延长寿命等作用。但是过于依赖外部工具必将导致人类身体机能的衰退，人类又将进入另一种困境——如今的身体是一个被网络包围的身体，身体在网络塑造的虚拟现实中分化成人的另一个“自我”，活生生的、有血有肉的身体似乎沦为空洞的、虚拟的、漂浮的能指。 当然，AI艺术创作也并非没有值得肯定的地方：从艺术接受角度来看，AI艺术创作可以为人们提供更多可供选择的艺术品，某种程度上也有助于提高人们的想象力；从艺术创作角度来看，AI艺术创作甚至可以形成一种新的艺术流派——“AI派艺术“，当AI派艺术越来越多的时候，我们可以看看能否找到这些AI派艺术的特点与共性。 总之，AI不可能取代人类进行艺术创作——除非AI具有与人类一样的身体。而一旦AI具有了与人类一样的身体，那可能将给人类带来毁灭性的灾难。 三、人工智能艺术创作的伦理问题 伦理问题是人工智能研究中非常重要的话题之一。“人工智能对个人隐私、经济安全、就业结构和社会稳定具有多重影响，对现行法律和社会伦理构成挑战。”[19] AI艺术创作也不例外。关于人工智能伦理的最基本的问题就是人工智能的道德能动者构建问题，“其关键问题是机器人能否被视为道德能动者或在多大程度上可视为道德能动者，对这个问题的回答取决于人们基本的机器人伦理观——对机器人的价值负载、道德能力和伦理地位的基本认识”[20]。 我们可以从以下两个方面来看人工智能艺术创作的伦理问题： 首先，AI艺术作品内容的伦理理解与描述。“人的本质是一切社会关系的总和”，人的社会复杂性也可以表现在其艺术创作中。审美意识形态作为艺术的一个重要组成内容正体现了人的这种社会性、政治性。伦理问题与种族、时代、社会、政治、文化甚至地理、气候等都具有十分密切的联系。而作为一种工具，人工智能显然不具备如此复杂的社会性、政治性，更没有理解与分辨伦理问题的意识和能力。虽然人工智能有可能通过对社会伦理关系学习之后进行逻辑推演、编码，形成一套人工智能内部的伦理体系，但对于这些伦理内容本身人工智能是不理解的。更何况，“伦理规范和道德判断等伦理层面的知识与实践是否可以通过逻辑计算表达出来”[21]还是个问题。所以，由于人工智能对伦理的理解本身还是个问题，这就使得AI艺术作品对人类伦理的描述与呈现成为难题。 其次，AI艺术的版权归属问题，这其实涉及到的是人工智能的身份问题。AI艺术属于AI本身，还是属于设计制造AI的工程师，还是属于AI的所有者？我们是把人工智能看作人类，还是看作他者？这与“人工智能引起的事故的负责人是谁”这一问题大体上是类似的。具体到艺术创作上，虽然微软放弃了小冰的诗歌创作版权，但对于今后越来越多的AI艺术来说版权问题仍是一个非常具有争议性的问题。不仅仅是版权归属，万一涉及到侵权等问题，谁该负责？关于人工智能的法律如何进一步完善？诸如此类问题必将成为热点话题。当然，这些问题最终都可以归结为人工智能的身份问题，而人工智能的身份是相对于人的身份边界而言的。如果说反对将人工智能与人的身体混淆或等同，是对人的身份边界的坚守；那么，将人工智能与人的身体结合、联系，就是对人的身份边界的向外扩展。我们当然不能轻易地断定孰对孰错，但不管怎样，对于人机身份问题还是要审慎对待。机械的身体化与人的身体的机械化，对于人们来说充满着矛盾的感情，一方面人们希望通过身体的机械化达到对身体的修复等目的，另一方面机械的身体化又让人们产生一种“被机械的身体取而代之”的忧虑与恐惧。总之，“只要人类把机械看做异己之物，同时又对它有着某种认同，那么人类就将继续表现出对技术的矛盾感情。”[22] 四、结语 时代在发展，当我们面临新事物的挑战时，既不能完全否定，也不能全盘接受，而是要辩证地看。人工智能可以为人类服务，比如可以承担简单重复性的劳动、显著提高人类的工作效率、拓展人类的感知、帮助人类探索新的领域等等。[23]我们所从事的职业受人工智能影响的大小，主要看这些职业的任务是“偏向于程式化的还是非程式化的，主要靠体力还是认知能力”。目前研究表明，人工智能的自动化面临着的三个工程瓶颈分别是：“感知与操作类的任务、创造性智能任务，以及社交智能任务”。[24]显然，艺术创作与操作感知，创造性、社交等都具有密切联系，所以人工智能想要完全代替人类或者像人类那样进行艺术创作，还是有相当大的困难的。比如，2013年牛津大学的一项研究表明，在未来最不容易被人工智能取代的工作中就有艺术领域的工作。而如果这些工作真的完全被人工智能所代替，那么人类的传统技艺也将面临消失的危险。[25] 毫无疑问的是，在艺术创作领域，人工智能也会给人类带来新的方法和体验，AI艺术创作不仅可以成为丰富人类艺术宝库的一种手段，还可以为人类的艺术欣赏带来更多选择和可能。但如果人工智能艺术创作地目标是想完全代替人类的艺术创作，这显然是一种极端的科学乐观主义。因为艺术并非仅仅是艺术史中的知识或者艺术创作中的技巧与规律，艺术关系着人的存在、人的身体、人的人性、人的心灵、人的精神、人的故事，以及人之所以为人的那份脉脉温情。 注 “机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支。机器学习算法是一类从数据中分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。”参见刘韩.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社，2018：162 “情感计算就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。情感计算的概念最早是由美国麻省理工学院的罗萨琳德·皮卡德（Rosalind Picard）教授于1997年提出的，主要是指针对人类情感的外在表现，能够进行测量和分析，并能对情感施加影响的计算。” 参见刘韩.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社，2018:168 说明：原文《人工智能背景下的艺术创作思考》发表于《艺术评论》2019年第5期，此处为作者授权发表，参考文献省略。张新科，中国艺术研究院艺术学理论专业博士研究生。 (责任编辑：admin) |