绘画是人类最古老的艺术之一，其形式也一直随着媒介的变化而演进。直至计算机出现，纸张对绘画的“垄断”才被打破——越来越多的画作，由原子变为比特。以近期大火的DALL·E、Stable Diffusion为代表，AI文本生成图像模型已经能熟练掌握不同画派、不同景象的绘画方式。操作门槛并不高，只需几个关键词，AI就能自动绘制出一幅远超普通人创作能力的画作。艺术创作领域，曾被视为人类抵御AI侵袭的最后一块领地。如今，连这块领地也要失守了。
作者 |梁晓健
(资料图片仅供参考)
编审 | 时光
编辑 | 半岛
来源 | 波动刻度
AI替代人类的恐慌，蔓延到了艺术领域。
以近期大火的DALL·E、Stable Diffusion为代表，AI文本生成图像模型已经能熟练掌握不同画派、不同景象的绘画方式。操作门槛并不高，只需几个关键词，AI就能自动绘制出一幅远超普通人创作能力的画作。
绘画是人类最古老的艺术之一，其形式也一直随着媒介的变化而演进。纸张尚未出现的远古，人类在石壁上作画，彩陶也见证了先人的艺术创造力。纸张被发明后，成为数千年历史中承载绘画的最主要媒介。直至计算机出现，纸张对绘画的“垄断”才被打破——越来越多的画作，由原子变为比特。
不过，计算机仅仅是工具，绘画依然需要画家本人的创造力。而AI绘画，将创作门槛降至最低。仅需给出只言片语，绘画模型就可以创作出天马行空、色彩绚丽、风格各异的作品。在AI面前，人类的创造力相形见绌。
艺术创作领域，曾被视为人类抵御AI侵袭的最后一块领地。如今，连这块领地也要失守了。
AI打败人类画手
绘画无处不在。从商品包装到广告宣传画，从影视作品到电子游戏，从服装饰品到杂志插画，都离不开画家与设计师的创作。而AI绘画，正在威胁这些人的工作机会。
AI有着人类永远无法超越的两个特点，即极强的学习能力和超高的工作效率。
一个画家的生涯常常从临摹实物或他人画作开始，从点到线再到面，从颜色的深浅到光影的明暗，每一幅画作的背后都积淀着画家长年累月的练习。而且，每个画家通常只熟悉特定的绘画方式与画派风格，很难找到一个同时精通素描、漫画、油画、国画等类型的画家。
但对AI来说，所有的绘画类型都是一样的，仅仅是需要归类、学习的数据。只要数据足够丰富，AI可以毫不费力地掌握所有绘画方式与风格。
在绘画能力方面，人类尚可创作出新的独特的绘画风格，超越机器。但“风格”这种东西，其实难以定义。你很难说AI创作出来的或磅礴或诡秘的画风，不是一种新的风格。而且不管是什么风格，只要能被纳入训练数据集中，模型很快就能掌握。
△DALL·E创作的作品
在效率方面，人类也永远不是机器的对手。人类需要休息，而机器可以全天候运转。人类绘画前要构图，要不断地修改细节，而机器可以迅速地自动生成作品。人类需要等待灵感降临，而机器的创作，则完全不用懂“灵感”为何物。
所有技术发明的本意，都是为了服务人类。但所有发明，都隐含着某种“潜功能”，也即发明之初人们尚未认识到、也并非有意造成的社会功能。AI也是如此，其诞生的目的是为了服务人类，但可能也孕育了某些破坏性的力量。
以AI绘画为例，它大幅降低了绘画门槛，对于普通人和各类需要制图服务的企业来说是一个好消息。普通人轻而易举就可以创作出风格各异的作品，一个只会写字的作家，完全可以利用AI为自己的作品制作插图。企业也有望大幅提升制图的效率，减少在相关方面的支出。
但对于画家来说，AI可能就不是那么友善了。问题是，AI绘画到底是服务他们，还是要替代他们？
在某些行业的绘画工作中，存在大量重复性的绘画需求，画家可以充分利用AI完成这些工作，将精力更多放到创作本身。不同于人类，AI绘画凭借几个关键词就可以迅速创作出不同的作品，画家也可以利用此特性来寻找灵感。
已经有许多画师和游戏开发者开始利用AI作画，比如在开发初期，可以让AI迅速生成大量图像，供画师参考元素组合和色彩搭配。游戏背景中的花草树木、蓝天白云等相对简单的平面图案，也完全可以利用AI来绘制，减少画师重复性劳动。
但是，每个领域都存在少数头部和绝大多数资质平平的工作者。在市场交易中，不可替代性是衡量劳动价值的标准。天资聪颖的画家总是稀缺的，但那些普通的画家，被替代的风险更大。技术总是最先消灭机械的、没有创造性的劳动，但很残忍的是，许多人正是依靠这些重复的工作内容而生存。
好的方面是，像所有技术类型一样，AI也很有可能创造出新的工作需求。大多数AI绘画工具还无法完全替代人类，其绘画的成品常常存在各种问题，特别是许多细节模糊的地方，依然需要画家在AI绘画的基础上修改，日后甚至可能会出现专门修改AI作品的工作需求——某种意义上的“人机协同”。
AI创作的是艺术吗？
在AI绘画工具出现之前，就已经有画家利用人工智能绘画了。画家先设计出图像，再给机械臂编程，让机械臂替代人类的双手，在画布上直接绘画。
更复杂的条件下，人工智能可以反馈并识别自己的绘画进度，进而调整后续的绘画方式。在2018年的国际机器人艺术大赛（International Robotic Art Competition）中，就有艺术家用这种方式参赛并获奖。
△机械臂作画过程
而当时就有类似争议——用人工智能和机械臂绘画，算艺术吗？显然，AI绘画走得更远，略去了“绘画”的动作本身，直接生成画作。储存在电子设备中的图像，本质上是像素点矩阵。AI绘画也就相当于一个可以逐渐产生像素，进行图像生成的计算机程序。
2022年8月底，游戏设计师Jason Allen参加了美国科罗拉多州博览会中“数字艺术/数字摄影处理”项目的比赛。他运用AI绘制的作品《太空歌剧院》，获得该项目的第一名。
△Jason Allen的获奖作品
这不是一幅完全由人工智能完成的作品，Allen多次修改关键词，从而获得最好的灯光、视角、构图等效果。最终，他在AI生成的数百张图像中选择了最好的三张，并用图像编辑软件进一步调整。但他的获奖依然受到质疑：AI创作的到底是不是艺术品？
很难用一言两语定义艺术，但毋庸置疑，自古以来人们对艺术的理解一定包含了人性与情感。艺术的人性与情感，不仅来源于艺术家的创作过程，也需要观者能够充分领悟艺术品所蕴含的情感，这是一个双向的过程。
这很好理解，人们在欣赏艺术作品的时候，不仅仅是欣赏艺术品的物质层面，常常还会探寻艺术家的创作过程。当我们注视梵·高的《星空》时，我们会想象穷困潦倒的梵·高如何在一个僻静的村庄仰望星空，想象他的所思所想，想象他如何一笔一笔地把天空变成漩涡。
但是，面对AI创作的作品，我们连艺术家是谁都难以言说。人仅仅给机器下发指令，自己都不知道生成结果是什么，没有直接参与创作过程，难以被称之为艺术家。而机器本身没有蕴含任何情感，仅仅是按照程序运作输出结果而已。即便机器偶尔会输出一些人类意想不到的结果，但这也难以称为“创造性”，只是因为机器运作本身就具有一定的随机性。
在美术馆和博物馆中，虽然有大量作者无从考证的艺术作品，但人们总会想象在历史场景中创作者所处的情境。我们的社会，很难完全脱离创作背景去欣赏、去理解艺术作品。某种程度上，“取消文化”正因如此才会形成——人们因为创作者的道德污点，而排斥他们的作品，因为二者无法轻易被分割开。
但我们也可以设想，当一个人步入画廊，他看到了一幅画，受到了触动。他并不知道这幅画是如何创造的，但在他心目中，这幅画就是一个艺术品。换言之，AI创作的作品本身具备打动人类的能力。不过，当人类知道打动他的画作是由AI创作的，他对这幅画的评价是否会发生变化呢？
关于AI绘画是否属于艺术的争论，关键在于，艺术究竟仅仅关乎观者与作品二者之间的关系，还是观者、艺术家与作品三者之间的关系。更深一层的追问则涉及艺术创作的主体性问题。
传统艺术创作中，所有的创作与构思皆出于艺术家本人，材料和各类工具处于附属地位，艺术家占据艺术创作的绝对主导地位。在AI出现之前，艺术家是谁并不是一个重要的问题，艺术家运用某种工具创作作品，观者欣赏作品，观者不会迟疑作品是否由机器所创作的。但当工具过于智能，能够直接生成作品，也就取消了艺术家的地位，观者不需要艺术家，能够直接面对作品。
艺术品终究是一种含有信息的符号。所有符号都由能指和所指构成。能指是符号本身的特征，比如形状、颜色、大小，所指则是这些形状、颜色、大小给人带来的感受。AI可以创作出能指，但不一定能够提供与人类创作的艺术品相同的所指。
AI能否创造艺术，这一质问也回到了一个老生常谈的问题——人类和人工智能的关系到底是什么？对这个问题的不同回答，决定了我们对于AI艺术的不同态度。
历史上的技术与艺术
AI给艺术带来了意想不到的影响，但这并不是艺术第一次面临技术所带来的变革。
19世纪，法国画家保罗·德拉罗什在首次看到摄影印刷品后高喊“绘画已死”。不过，绘画作为一种艺术并没有消亡，摄影术反而刺激了更多的绘画风格诞生。但技术演进确实给艺术带来了莫大的影响。
法兰克福学派的代表性学者瓦尔特·本雅明，曾研究工业革命以来的技术发展给艺术带来的影响。他提出了“灵韵”（aura）的概念。根据他的观点，油画等传统的艺术品是不可复制且独一无二的，其具有一种神秘的灵韵。
人们只有在这些艺术品面前才会顶礼膜拜。即便有艺术家临摹出在细节上更加完美的仿造品，在技艺层面超越原作的作品，依然只有原作才能震撼人们的心灵。世界上有千万幅《蒙娜丽莎的微笑》，但只有达芬奇的原作才能摄人心魂。
据此，本雅明认为，工业革命后兴起的机械复制艺术品则缺失灵韵，艺术品可以无限量地原样复制。就好像用胶卷相机拍照，摄影师可以一次性洗出上百张，每一张都是一样的，人们无法断言哪张照片才是最原本的那一张。
本雅明并没有简单地对机械复制艺术品做价值评判。虽然缺失灵韵，但机械复制艺术品有助于艺术的传播与普及。自古以来，艺术，尤其是所谓的高雅艺术，都是少数人的特权。艺术家并不直接从事生产，艺术在一定程度上是建立在大多数普通人劳动之上的奢侈品。
古希腊罗马璀璨的艺术离不开残忍的奴隶制，在漫长的中世纪，欧洲的艺术家离不开贵族的资助，艺术品难以踏入普罗大众的生活。但技术让艺术变得不那么触不可及：普通人买不了昂贵的音乐会门票，却能用收音机欣赏名家的演奏；去不了美术馆欣赏原作，也可以在家里悬挂一幅精美价廉的复制品。
△瓦尔特·本雅明Walter Benjamin
但灵韵的概念存在逻辑不自洽的漏洞。按照本雅明的论述，灵韵只存在于原作当中，但当人们无法确认原作时，灵韵身在何处？设想一个盗贼用一幅逼真的赝品替代了博物馆中的一幅名画，没有被任何人发现，人们依然会对这副赝品顶礼膜拜。但当人们知晓真相后，灵韵瞬间就崩塌消逝了。换言之，灵韵更像是人类一种主观构建的产物。
借用灵韵的概念，我们在讨论AI作品时，可以设想其所创造的艺术品也有一种灵韵。当人们并不知道艺术作品是由机器创作时，他们会默认艺术作品存在这种灵韵，亦即艺术作品背后有着某个艺术家艰辛的创作历程。但当人们被明确地告知，他们面前的作品是由机器创作的时候，他们就会产生异样的感受，原先存在的灵韵消散了。
人们常说艺术是主观的，而AI艺术充分地体现了艺术所蕴含的主观性的极限——只要你相信机器可以创造艺术，那机器创造的就是艺术；只要你否认机器可以创造艺术，那机器创造的就不是艺术。
关于AI绘画替代画家的忧虑也并不完全是新鲜事。 历史上新技术所带来的从来都不仅仅是欢欣鼓舞。
早在19世纪英国著名的“卢德运动”中，就有大量英国工人闯进工厂破坏纺织机等机器，因为他们认为机器抢走了他们的工作。经济学家凯恩斯曾分析，新技术的出现会导致技术性失业。为了避免被淘汰，人们总是不得不提升应用各类技术的能力。
对于卓越的艺术家来说，他们不可能会被AI替代。但普通的艺术家为了更具竞争力，很可能需要学习利用AI进行艺术创作，就好像现在的画师都要掌握数字绘图软件一样，否则很难找到相关工作。先进的工具在普及后总会成为必要的生产资料。
从历史来看，技术在消灭工作机会的同时，也创造了大量的新的工作需求。我们常常寄希望于技术消灭简单的重复性劳动需求，从而解放生产力，让人类负责更具创造力的工作内容。但现实并非如此。比如为了让AI顺利运转，就产生了类似于数据标注等机械性、重复性的劳动需求。
在AI大行其道的未来，很可能是一部分人负责创造性的工作，一部分人的职责则是协作机器运作。这听起来有些悲观，但历史向来如此。在时间长河中，只有少数的幸运儿有能力并且有机会进行真正的创造，大多数人从事的仅仅是模仿。
但模仿自有其意义，也不可或缺。AI改变的，跟AI没有改变的，可能一样多。
