【内容摘要】 生成式人工智能是否真正具有艺术家的创造性而成为“作者”？通过对生成式人工智能的图灵测试和“逆向图灵测试”的分析，以及生成式人工智能进化中的所谓“创造性”的分析，我们会发现，生成式人工智能是对人的高级认识能力中的知性和归摄性的判断力等进行了算法程序化映射。在这种算法程序的映射中，人的高级心智中的反思判断力及其合目的性的先验原则、基于自由律令的实践和终极目的的先验原则，是人工智能所不能进行算法程序化映射的，因为任何这种算法程序映射都是无效映射。正是这种无法被映射的反思判断力和基于自由律令的实践及其先验原则，成为人介入生成式人工智能的锚点和奠基之处，成为人机互动中人类由作者转向审美决策者的转捩点。

【关 键 词】 生成式人工智能 作者 图灵测试 审美决策者

随着生成式人工智能时代的到来，人工智能、大数据算法、机器学习、虚拟现实与增强现实等技术，不仅重塑了人类的生产生活方式，更从根本上改变了审美的生成机制、接受形态和整个审美生态。计算机技术从数字技术向生成式人工智能的快速迭代，从现象上来看，使审美和艺术发生了如下重要的变化：其一，生成式人工智能具有某种“自主性”，去完成基于机器学习和算法程序为底基的“创作”。这挑战了自近代以来艺术家的创作主体地位，仿佛证实了20世纪60年代出现的“作者已死”的论断。其二，以大数据算法、虚拟现实、增强现实和生成式人工智能等所形成的技术奠基，彻底改变了人与世界的关系，同时也改变了艺术的传播方式和人们的感受方式，数智技术对审美和艺术生成提供了全新的技术逻辑和生态底基，对前现代和现代以来审美感受方式带来了颠覆性重构。其三，对现代以来基于创作主体的著作权和收藏制度提出了挑战，形成了新的伦理问题——人工智能的发展是由技术自身决定还是实践理性决定？如何标注没有作者的作品和建构收藏、交易制度？等等。其四，现代美学和艺术理论的既有研究范式受到挑战，数智技术奠基的审美方式和艺术生成方式，以及大数据及其底层算法代码，要求和呼唤着一种新的研究范式。

上述问题对于数智时代的美学和艺术实践来说，均是在对人工智能的焦虑中逐渐沉淀下来的最基本、最核心的问题，需要深度研究。本文将集中探究在生成式人工智能奠基的技术条件下，艺术家的创作主体地位问题。

一

生成式人工智能所引发的艺术家创作主体地位争议，核心根源在于生成式人工智能本身就可以“创作”作品。来自微软、代尔夫特理工大学以及莫瑞泰斯博物馆和伦勃朗博物馆的20名研究人员，分析了伦勃朗的346幅画作，运用面部识别算法，对伦勃朗描绘人物特征时特有的图案模式进行了识别和分类。随后，人工智能利用这些信息模仿了这位艺术家的风格——如面部特征及其他元素，采用人工智能算法创作和3D打印，“创作”出一幅全新的、笔触与质感极具说服力的“伦勃朗”作品《下一个伦勃朗》(The Next Rembrandt，2016)；普林斯顿大学一名本科生于2020年完成的一个毕业项目，利用生成对抗网络(GAN)创作出传统中国山水画，在视觉图灵测试中成功欺骗了人类；巴黎索尼计算机科学实验室的工作人员于2016年启动了“DeepBach”项目，该人工智能经过巴赫作品数据集的训练，既可用于生成具有巴赫风格的新变体作品，也完全可以在巴赫作品领域构建一套美学评价模型。现在，已有其他的音乐生成算法问世。这些生成式人工智能与一般数字媒介的编辑功能最大的不同在于，生成式人工智能产出的“作品”都是依托算法与训练数据集自动生成，它对传统艺术家的作者地位构成挑战，扮演起“创作者”的角色。原来必须由一个经过专业训练、具备独特艺术禀赋的人才能完成的创造性活动，现在仅由AI机器依托算法与训练数据集就可以完成。这极大地动摇了自近代以来确立的艺术家个体的主体地位，使人们有一种“作者已死”的论断仿佛真正到来了的恐惧。对此，列夫·马诺维奇说：“我们与技术的互动不断拓展并重塑着我们的创作方式，最终影响着文化演进的轨迹。由此引发的一个问题是：这一切是否有可能突破我们对人类文化与艺术遗产认知的边界？在未来的场景中，机器能够精准理解人类的审美偏好，甚至能比人类更准确地捕捉我们在面对审美对象时的感知与反应。机器可以学会创作美学作品，催生全新的创意风格与艺术流派。通过分析人类审美观念及文化中的审美多样性，它们甚至可能创造出全新‘文化形态’——即真正开创出前所未有的艺术形式与美学体系。”

“下一个伦勃朗”项目画作，2016年(来源：“中国摄影杂志”微信公号)

面对生成式人工智能所具有的“创作自主性”对艺术家创作主体地位的挑战，形成了几种阐释和应对的理论。一种理论承认生成式人工智能具有自主性和主体性，完全能够将人的创作主体地位取代，将生成式人工智能制作的产品视作真正的“创作”和“作品”，并认为随着数智技术的完善，人工智能将完全具有人的所有特性。这就形成了以所谓“双主体”来阐释这种条件下的艺术生成之“主体间性”的理论。第二种理论则在承认人工智能具有类似于人的主体性的同时，主张数智技术本身具有“准主体”的地位，从而认为在此条件下的艺术创作本质上属于“人机协作”与“人机互动”。第三种理论则持较为激进的立场，认为“创造”和“创造主体”是近代以来才形成的神话，人并不独占这种神奇的创造能力，创作中的所谓来自人的“意图”，也无法对创作活动形成绝对主导。更为紧要的是，生成式人工智能目前能够将最复杂的艺术风格和结构，甚至原来被视作人类独有的情感与体验，均纳入算法程序之中。不少学者坦言，这恰恰证明了神奇的人类智能有多么地像机器，或者说人的所谓智能不过是一种算法，而这种算法现在完全可以由机械完成。人工智能也正是在这个意义上成立的。马诺维奇在其《人工智能美学》中所持的大致是第三种观点。

有趣的是，上述对生成式人工智能的看法中，隐含着一个重要的维度：依托算法与训练数据集运行的人工智能，自带一种哲学追问——重新提问“人是什么”。以前在追问人是什么时，往往是将人与动物进行比较，现在在阐释这一问题的比较框架中，动物被人工智能取代。且人工智能的发展在算力、广阔度和速度方面，远远胜过人类。这就产生了一个哲学问题：当人工智能能够更好地完成原来只属于人的理性与创造性工作，或者说原来被认为仅仅属于人类的那些高级能力都可以被算法编程，那么人之为人的本质又是什么呢？在这种情况下，自笛卡尔以来通过“我思故我在”而建立的人作为思维主体的主体性，就变得岌岌可危了。生成式人工智能艺术实践中艺术家的创作主体地位问题，正是与“人是什么”“人的主体性何在”这类新的哲学追问紧密相关，因而变得特别重要。换言之，如果人本身的主体性可以被人工智能替代，那么人作为艺术创作主体的地位当然也就不保了。前文提及的围绕生成式人工智能艺术“创作”的自主性对创作主体的挑战所形成的三种阐释理论，与其中蕴藏的新的哲学追问有密切关系。

那么，人工智能所蕴含的这一维度，是否确实可以得出这样的结论：人工智能将真正取代人、颠覆人的主体性地位，并宣告在艺术创作领域作为创作主体的“作者”已或将由人工智能取代？观察这一点的突破口，就存在于人工智能技术的内部。换句话说，追问人是什么或人的主体性是否能够被人工智能取代这一问题，也在人工智能技术的内部被制造出来，这就是图灵测试和“逆向图灵测试”。图灵测试(the Turing test)旨在检测一款人工智能产品是否能够达到人类制作的同等水平。如果一个系统能够在每种媒介或类型中自动创作出新作品，且我们无法区分这些作品与人类创作的作品，那么它就通过了图灵测试，并成功骗过了人类的核验，使人们误把人工智能通过算法程序制作的产品当作人类制作的产品。“逆向图灵测试”则旨在建立双向准则，既确保人类创作的内容确为人类所作，也确保人工智能生成的内容确实出自人工智能之手，即“AI原创性测试”，也就是建立区别人工智能的创造与人的创作的分析标准。

图灵测试与美学、艺术的密切交汇，正在于审美和艺术是人类创造力最复杂、也最难被模拟的领域，且被认为是真正专属于人类的领域。因此，人工智能在艺术和审美领域的进展，成为检测其接近人类智能的最佳指标和路径。这也就是说，截至目前，生成式人工智能依托算法与训练数据集所生成的通过了图灵测试的所谓“作品”，尽管已经足够让人们惊异，但仍然走在图灵测试的路上。自20世纪50年代人工智能学科诞生起，研发具备与人类相仿的高度复杂感知与认知能力的计算机，一直被视为人工智能研究的目标。结合前文所列举的生成式人工智能相关案例来看，当代艺术家在使用Photoshop、Premiere、After Effects、Blender、Unreal Engine等主流数字工具进行创作时，早已隐性运用了人工智能技术，它们都通过了图灵测试，这些技术正在以一种极快的速度，进入手机、数字摄影和数字艺术类软件产品之中，使得大量类似于人所创作的人工智能作品被生产出来。

但是，目前这些已经通过图灵测试的艺术作品，显示出了某些面相。其一，它们只是基于已有训练数据集生成的，是以与人类作品相类似为目标的。其二，它们主要是那些能够被算法捕捉、风格明确的作品，基本上遵循特定艺术家、艺术流派或传统的创作模式，且机器学习系统非常适合分析大量此类作品。对难以用算法捕捉的艺术维度和复杂作品，如杜尚、牧溪的作品，则很难措手。其三，这些作品带有非常鲜明的算法风格和人工智能产品的气息，用网络语言来说，显得“AI里AI气的”。这种算法风格很难满足人们对审美的新颖性的要求。如果生成式人工智能所制作的产品，只是局限在上述范围，那么人类确实不用太担心人的主体性地位会被人工智能抢夺，它们至多只是一个超强的算力助手，就像电影《星球大战》中的机器人R2一样。

二

基于生成式人工智能产品的上述特性，卡尔顿、皮斯、马诺维奇等提出应该突破以与人类相似性为标的的图灵测试，走向“创造力图灵测试”。英国学者马格丽特·博登在《创造性的心灵：神话与机器》中，就力图破除创造力的神话，认为算法系统也可以同样具有创造力，并提出了计算创造力的三种能力：组合创造力(combinational)，即将熟悉的想法以新颖方式结合的能力；探索性创造力(exploratory)，即在既定的概念空间内寻找新路径的能力；变革性创造力(transformational)，即通过改变规则本身，突破原有概念空间的阈限的能力。在博登看来，人类的这三种创造力完全可以被算法系统映射(Machine maps of the mind)。卡尔顿和皮斯等认为，创造力并非人类所独有，计算系统可具备自主生成并评估新颖性、有价值输出的能力等，无需完全模仿人类。据此他们提出了“创造力三脚架”(the creative tripod)，即计算系统必须在自身内部具备技能(skill)、鉴赏力(appreciation)和想象力(imagination)，并在计算机的运作中实现分布，从而与人类和算法共同构成的系统实现一种增强的协同创造力。就像画家，“缺乏技能，他们将无法创作任何作品；缺乏鉴赏力，他们无法创作出有价值的作品；缺乏想象力，他们最多只能复制他人作品”。这强调了引入这三个概念的合理性源于我们所称的“因果”视角——即这些要素共同决定了主体能否成功实现创新。如果我们认为软件兼具技能性、鉴赏力和想象力，则该软件应被视为具有创造性；若缺失其中任意一项，则不应被视为具有创造性。这样，计算系统就具有了自主意向性、概念整合能力、新颖性模型、社会创造力模型和从哲学到工程落地的转换路径。马诺维奇把创造力图灵测试的标准总结为核心的三点：1. “能够实现卓越的人类表现(即创造出在美感、愉悦度、惊异性等方面评分更高的作品)，且不受人类文化行为相似性的限制。”2. “体现了创造性能力，即产生新颖性的能力。”3. “该系统展现出自主行为，其运行结果往往出人意料，与程序员设定的初始参数和输入完全不符。”这些对计算创造力的分析，在洛夫莱斯测试2.0 (Lovelace 2.0)版本中得到了体现。洛夫莱斯测试也被称作艺术图灵测试。

创造力图灵测试有一个重要的位移，就是不再寻求与人的创造力对齐，而是去探索基于算法的人工智能如何能够具有连人类都觉得“惊异”或意想不到的技巧、鉴赏力和想象力。如今，生成式人工智能可以把这种创造力落实于程序编码，“创造性计算(CC)程序允许实验者指定影响这种计算行为的参数设置；我们将这些参数称为程序控制参数。在程序运行前初始化阶段，实验人员可调整的参数主要分为两类：人工设置的空间维度参数和程序控制参数。具体可调参数取决于特定程序的具体配置——某些参数可能被硬编码在软件中，而另一些则允许程序自由调节。我们把实验人员可调整的这些参数统称为初始参数”。例如，JAPE谜题生成器(joke analysis and production engine)包含多种类型的规则(模式、模板等)，默认情况下程序运行时会穷举所有可能规则组合的实例化方案。若限制可用模式列表，则搜索空间将会缩小。因此，可用模式集合实际上构成了一个人工设计的空间维度，与其他规则集或所选词典一样，均属于初始参数。这一设计在JAPE算法的后续实现版本中已明确体现出来。

这就是说，目前算法程序已经进化到不仅可以通过数据库把海量数据变成随手可用的资源——就像一个巨大的记忆库，对它们进行算法融合，也可以把人的可程序化的知性活动映射到编程之中，还可以把默会意义上的技巧、审美鉴赏和想象力纳入算法程序之中，计算出什么样的技巧可以实现某种效果，什么样的结构和形式具有最佳的审美效应，以及通过扩展多元媒介融合在更广阔的空间中进行类比和创造性链接，形成相较人类更为广阔的想象视野。近十年以来，人工智能辅助(或称人工智能增强)人类创作过程已成为常态。如照片的“自动增强”功能(可在Apple Photos、Google Photos、Lightroom等众多照片编辑应用中使用)，自动识别照片和视频中人脸、人物及其他物体并将其与背景分离进行编辑的功能(由Photoshop、Premiere等软件提供)，从用户媒体库中自动筛选出最佳照片的功能(如Lightroom)，利用单张照片模拟摄像机运动和视差效果的功能(如Google Photos)，自动重组和编辑设计元素以生成新布局的功能(如Adobe Spark)。类似的人工智能增强功能在无数其他工具中同样可用。

如今，创意性人工智能不仅可以学习、搜索，甚至发展出了“情感计算”(affect computing)和“自反”功能，即对算法程序的执行结果进行阶段性“内部”评估，把产出结果可能引起的情感效果通过引入效果图式进行评估。这样可以在程序最终结果出来之前修正参数，或探索新的实现路径。这样它就将卡尔顿和皮斯的“创造性三脚架”大大扩展开来，包括情感、类比、欣赏、受众、自主性、融合、社群性、情境、好奇心、探索精神、框架构建、人性特质、幽默感、观念形成、想象力、意向性、互动性、解释力、知识积累、隐喻运用、模糊化处理、个性特征、物理属性、游戏性、问题解决能力、过程认知、编程思维、搜索行为、意外发现、变革能力及信任度等。这样，创意性人工智能就具有了类似于人类才有的“智能”性，真正成了“外挂脑”。现在，在诸如建筑设计、艺术设计、电影工业，以及绘画、雕塑、音乐、诗歌、小说等纯艺术领域，均已开始运用生成式人工智能进行生产，实现了创意领域的“外包”。

在这种情况下，生成式人工智能不仅成为了麦克卢汉所谓的电子媒介作为人的中枢神经的延伸，更使我们面临两个根本问题：其一，机器能否思维？其二，高创意的人工智能是否可成为像人类艺术家那样的作者？针对第一个问题，国内某些论者未加深思地就认定人工智能具有只有人才具有的“主体性”。我们最好还是接受维特根斯坦针对图灵的推论所下的判断：机器不可能思维。这样，也就不存在人工智能作者。

[英] 维特根斯坦著《哲学研究》

面对这一问题，马诺维奇选择了一个特殊的回答路径：他不是去证明“高创意”的人工智能制作是否具有与人类作者同等的主体身份，而是探索作者身份是否是高质量作品的必要条件。他认为，作者之于作品的核心地位，是自浪漫主义开始才确立的，即认为作者是促使作品生成的主导动机和意图的提供者。但在马诺维奇看来，这夸大了作者的地位和功能，是对作者的“神化”。所谓作者神秘的创造性直观，只是我们不了解其创作的内在过程而形成的印象。现在通过算法程序对人类心智的映射，这种神秘其实已经不复存在了。“技术进步往往让我们意识到：那些被称作非凡的现象，实则是普通机制运作的结果。”与此同时，作者的主导动机和意图之于作品并没有那么重要。比如一件设计作品，如建筑，作者是谁往往并不那么重要；装饰图案，则往往没有具体作者。再如，自然美常常引起我们的惊叹——“鬼斧神工”，但这样的自然美更是没有作者。因此，马诺维奇认为，重要的是生成的作品的审美质量和新颖性，而非作者。“真正关键的并非这些系统能生成何种内容，而是人们为其作品赋予何种象征意义。正如摄影史的演变所示，人工智能生成美学的社会接受度，将取决于人类对这些技术的文化评价如何发生转变。”马诺维奇的这一阐释路径，一方面有20世纪英美“新批评派”关于“意图谬误”的论说的支持；另一方面我们马上可以为其提供他没有考虑到的更有力的支持，这就是神话、民间传说、原始民歌和诗歌，它们均是在没有固定作者的情况下，得以生成和传播的。在此，我们要考虑的是，神话、民间传说和原始民歌(诗)在无固定作者的情况下的赋意逻辑。

在马诺维奇这一阐释路径的启发下，我们必须承认三点：第一，单一个体主体的作者确实不是创造性作品得以生成的必要条件。单一作者作为创作主导动机和意图的提供者的这个核心地位，确实是现代市民社会个体化原则在审美和艺术领域的表现。第二，人工智能的进化确实是人的中枢神经的延伸，是人类心智的外化和映射。也就是说，它是对人类心智的算法化运作，目前最先进的人工智能体如GPT-4语言模型中显示出的所谓意图性、自我导向和校正等能力，其实并非其理解力和反思能力，只是内设的算法使其如此。人工智能的“情感算法”(致力于开发能够识别、解读并模拟人类情感的系统，其技术手段包括面部识别算法、语音分析及其他生物特征传感器。在艺术史领域，情感姿态分类被用于分析各类情感表情的分布规律等)、想象力和鉴赏力等，也均是建立在算法基础上的。尽管这表面上显出马诺维奇所谓的人的心智有多么的机械，但其实不过显示的是其可以被算法化、可以通过算法程序映射而已。在上述两个条件下，我们所面临的真正问题就是——第三，当人类与这样一个“外挂”的算法智能体一起工作时，就与此前使用非机动工具(如画笔)和机动工具(如摄影机)完全不同。这种情况下，两者的关系，人的心智与这个心智的算法程序映射体之间的关系，才是今天需要深思的核心。

三

对这一问题的思考，再次把我们逼回到了对人工智能发展所蕴含的内在哲学问题的追问：在人的心智可以通过算法编程映射为人工智能体时，人还剩下什么，能够使人成为人？我们又如何有效地得到这个所谓的“剩下”呢？重温康德先验哲学对人的心智的研究，有助于对这一问题的思考。康德通过他的三大批判，揭示出人的高级认识能力为知性、判断力和(实践)理性，与这种高级认识能力相对应的是高级灵魂能力，即知觉、情感和欲求能力，也就是通常所谓的知、情、意。康德在其《判断力批判》的导言中，用一个表格(表1)展现了这一对应关系、各自的先天原则和各自的适用领域：

表1

如果按照目前人工智能的进化状况来看，知性、归摄性的判断力和理性以及合法则性等都可以被算法编程映射为人工智能，但反思判断力及其合目的性原则和实践理性及其终极目的原则，则不可能被算法程序所映射。因为合目的性的反思判断力所奠基的愉快或不愉快的情感，只有个体的人将其自身带入具体情境中才能达成，即使人工智能能够通过算法程序来映射合目的性的程序化操作，也不能替代个体所达成的合目的性的愉快或不愉快的体验。也就是说，愉快或不愉快的审美体验，是不能被算法程序替代的。任何对审美判断力的算法映射，都使其工具理性化，而这种工具理性化，在审美和艺术领域都是无效的，就像归摄性的判断力对审美无效一样。同样，就按照自由意志的先天律令及其终极目的行事而言，则涉及基于人的自由而来的实践及其方向。也就是说，自由的先天律令不仅告诉人们应该怎么做，也告诉人们应该往哪个方向做。终极目的在此就是确定历史性的人们行动的方向的内在根据，尽管它是范导性的。它当然可以被算法程序化，但要点在于，这种算法程序化对自由意志先天律令的性质来说是无效的。

根据上述分析，审美的反思判断力及其合目的性的先天原则，以及实践理性的自由律令及其终极目的的先天原则的运作，根本不可能被算法程序映射为人工智能，即使算法程序将其进行编程映射，也是无效的运算。这就保留了人作为人的主体性奠基。没有这样的奠基，人便彻底丧失其主体地位，成为机器的附庸。

这也为今天人工智能时代建构人与人工智能之间的关系奠定了基础。这种新的关系可以从四个层面去理解：其一，人工智能不同于以往任何作为人的延伸的媒介工具，它是对人的心智的算法程序映射，延伸的是人的中枢神经系统，且随时对参与其中的人进行这样的映射。其二，人工智能通过建立底层数据编码体系，依托检索与爬虫技术，可调度远超个体认知阈限的更广阔的资源。其三，生成式人工智能能够完成远超个体专业艺术工作者能力的工作。其四，在上述条件下，艺术工作将被高度两极分化，一方面生成式人工智能为非艺术专业的大众提供开放的技术支持和平台，使大众随时参与到艺术制作和传播之中，普通创意级别的艺术品被生产出来，可以实现人人都是艺术家的梦想；另一方面则提高了艺术制作和生成的难度。这种难度主要来自生成式人工智能所带来的全新的技术条件，以及艺术工作者必须面对的全新语境的挑战：当人工智能算法编程的自动操作解离了身心内在统一性关系之后，我们会发现，此前艺术创作中所追求的诸如“解衣磐礴”“一气呵成”“心手合一”等传统审美和艺术创作状态，在生成式人工智能的算法程序奠基的艺术制作中突然失效。这到底意味着什么？意味着前现代和现代的身心一体的审美状态和艺术创作状态，被人工智能的算法程序技术所离析，作品生成过程并不要求用户全身心投入，而只是部分投入，这种部分投入的关键在于对人工智能算法程序的运作过程提供参数和决策。在这种情况下，原来的艺术家作为创作者的身份，转变为艺术和审美的决策者。无论是普通创意级的人工智能艺术制作，还是高创意级别的人工智能艺术制作，原来的作者身份均转变为艺术和审美的决策者。这是人工智能与艺术参与者之间所形成的新的结构关系所建构的。

当然，艺术和审美决策维度，在传统领域中也存在，如题材、媒介、技法、要达到的意境和意义的抉择，以及最后的产物是作为一件作品交付出去还是毁弃等，都在审美和艺术决策的范围内。但人工智能语境下的艺术和审美决策，除了题材、媒介、技法和风格外，还需要在全新的语境中展开。

其一，人工智能的算法程序及其背后所依托的海量训练数据集，不仅为艺术工作者提供了可以自动运作的程序技术，也激发了基于人工智能技术所拓展的新的感性疆域，为艺术工作者的审美主体性定位提供了新的锚点。这种新的锚点呼唤艺术工作者运用自己的反思判断力及无目的的合目的性原理，来为具体操作提供程序运作的参数和价值取向，以重新确立自身的主体性地位。换言之，人工智能技术提供了一种新的语境，这种语境一方面淹没或麻痹常规的作者主体性，仿佛人工智能可以接替艺术制作者的主体地位；但另一方面，人工智能技术也像其他媒介技术一样，延伸和拓展着人的感性疆界，延展或增强着人感性的种类。这就为在人工智能技术条件下，重建深具人的主体性地位的感性提供了可能性和现实性。这使我们想起摄影技术条件下电影的进化历史：电影媒介的诞生，使人摆脱了自然连续视觉的局限，通过镜头剪辑与画面组合生成了全新的蒙太奇视觉语言，进而发掘出传统肉眼感知无法触及的“视觉无意识”。大数据分析、挖掘与机器学习的进步同样蕴含着类似潜力——这些技术能够从复杂的历史与当代文化现象中发现那些肉眼不可见的模式与关联。人工智能数据分析是挖掘“数据无意识”的强大工具，能够透视因人类感知与认知局限而常被忽视的现象，进而发现现实中被忽略或意想不到的维度，从而为艺术工作者建构新的技术感性提供广阔疆域，也为其以新的技术手段建构其反思判断力创造条件。创作者唯有主动把握、主导这一技术语境，才能坚守自身主体身份，否则，就会成为算法程序的附庸，沦落为高技术条件下的感性的贫困者。

其二，人工智能算法及其训练数据集，与各种分析、编辑生成工具，能够为个体艺术工作者提供超越其个体经验阈限的资源。同时，无论是算法技术，还是数据库和大语言模型，其基础编码都涉及图式(schema)分析和提取，这就为算法技术和编码图式与艺术工作者之间建立合目的性与合规律性的想象力直观奠定了基础，也为艺术制作中的多元融合奠定了基础。例如，人工智能生成技术能够实现风格与形式的融合、重组及语境重构，使创作出兼具多种风格的作品变得轻而易举，既能融合耶罗尼米斯·博斯与安迪·沃霍尔的艺术风格，也可以让披头士乐队的歌曲旋律融入巴赫的音乐元素。这种自由生成各类变体的可能性，深刻改变了以往我们对经典文艺作品的认知方式。得益于系统训练，如今我们能够更自然地用双眼在不同风格与内容之间进行“插值”演绎。这些新可能性也彻底改变了我们的感知方式。在此，数据库、大语言模型和算法程序，为阐释事物之间的关联及其与人的多重关系开辟了更为开阔的空间和多重维度。这就向艺术工作者发出了新的邀请和呼唤，用超出个体经验的想象力直观来发现多元融合的可能性，发现新的“离群点”和富有意义的联结，搭建起全新的意义生成体系，就像古代的星相学家探寻遥远星际之间的“星丛”和意义关系一样。在传统艺术史中，艺术的每次进步都离不开艺术家个体发现事物间未曾被发掘的意义关联，并把这种新的意义关系赋形展示出来，以唤起观者循着同样的意义生成方式，与作品达成审美共鸣。更为显著的是，自构成主义提出以来，分离与重组、拼贴与挪用等，已经成为现代艺术的主要语义构成方式。生成式人工智能延续了这一逻辑：神经网络通过训练集中的数亿乃至数十亿张图像，提取出独特的色彩调色板、构图方式、光影效果以及历史摄影工艺产生的艺术痕迹等元素与结构。当用户要求AI图像工具生成具有特定视觉特征的新图像时，该工具会竭力将相应的艺术模式与视觉效果进行融合，如通过插值处理实现这种结合。但核心在于，这种分离与重组、拼贴与挪用的意义建构逻辑，为艺术工作者通过想象力直观来把合目的性的反思判断力原则引入其中，提供了可靠的锚点。这是艺术工作者在数智时代作为艺术和审美决策者更深层次的内涵。

其三，艺术是使人成为更好的人而存在的。即使人工智能时代的艺术日渐疏离现实自然，而成为拟象的、幻象的世界，有时甚至产生人工智能幻觉，但艺术与生俱来的这份使命始终不会消解。这便是数智时代艺术工作者作为艺术和审美决策者立足的第三个锚点：即对这些拟象、幻象进行衡量、约束和最终裁决。这种衡量、约束和最终裁决，涉及两个层面：一个层面是在人机互动中，让反思判断力的合目的性原则作为插值介入其中，以便生成将合目的性的意义机制嵌入其中的艺术产品；同时预测和评估人工智能所带来的幻觉和拟象的价值，辨析其是否具备合目的性内涵，或是否能够唤起合目的性的意义激发点。另一个则是在技术本身建构人与世界和谐关系的层面。在前现代，艺术曾经在技艺(techne)与技术(technology)的互动中引导了物质生产。但到了工业社会，艺术技艺与物质生产技术逐渐分野。技术固化为一整套遵循客观必然规律运转的体系，技艺则成了美术(fine arts)的专属。但即使是在工业时代，技术与艺术的融合也从未中断，如包豪斯运动便是典型例证。进入数智时代，人工智能为艺术技艺与物质生产技术之间新的互动关系提供了新的实现手段和平台。正如马克思所言，人是依照美的规律来从事生产的。而所谓美的规律，就是合目的性与合规律性的统一。这并非意味着给技术加上形式化的装饰，而是依托生成式人工智能实现技术的技艺化，让审美维度内嵌于这一过程。关键便在于艺术创作者与程序研发者如何在算法程序中，将合目的性的维度嵌入其中，这也正是当代美学“技术转向”着力探讨的核心议题。美学的“技术转向”的核心，在于揭示原本被看作按照客观规则操作的技术中隐含的文化价值和感性激发，以便从技术内部揭示其审美和艺术的潜能。正如杜夫海纳所言，技术对象与审美对象之间的关系并非相互转化，而往往是技术对象更倾向于成为审美对象。这绝不意味着两者存在尊严差异，也不表示技术比艺术逊色。相反，我们必须认识到，美不能简单地附加于效率，它也并非通过自我否定而审美化，而是通过自我完善而臻于完美。技术性的本质并非真正的造物活动，而是建立人与世界之间新的亲密关系。用传统道家的智慧来说，就是由技进乎道。这正是艺术工作者作为审美和艺术决策者，介入人工智能的核心角色。

综上所述，艺术家的作者身份并非一成不变的，而是随历史语境的变化而变迁。在数智时代，原本作为个体艺术家的作者身份，正在逐步转型为艺术和审美决策者，这是人工智能(包括可能实现的通用人工智能)可以自主运作的人机协作模式中，艺术工作者全新的身份配置。这并不意味着“作者已死”，而是指明人作为反思判断力和终极目的的唯一提供者，要在人机互动中履行自身的道德使命：为人类的技术发展以及在这种发展中建构人与世界的和谐关系奠基，并与技术一同开物问道，昭示人之历史性道路的方向。只有通过对前述三个作为艺术和审美决策者的锚点的深度介入，数智时代的艺术生成才能真正摆脱同质化和感性的贫乏。

*为方便电子阅读，已略去原文注释，如需完整版本，请查阅纸刊。

作者：牛宏宝 单位：中国人民大学哲学院

*本文作者系首都师范大学特聘教授。

《中国文艺评论》2026年第8期（总第131期）

责任编辑：王朝鹤

☆本刊所发文章的稿酬和数字化著作权使用费已由中国文联文艺评论中心给付。新媒体转载《中国文艺评论》杂志文章电子版及“中国文艺评论”微信公众号所选载文章，需经允许。获得合法授权的，应在授权范围内使用，为作者署名并清晰注明来源《中国文艺评论》及期数。（点击取得书面授权）

《中国文艺评论》论文投稿邮箱：zgwlplzx@126.com。

延伸阅读：

牛宏宝 | 从作者到审美决策者：数智时代创作主体的变迁（“中国文艺评论”微信公号）

欢迎订阅2026年《中国文艺评论》杂志

《中国文艺评论》来稿须知

《中国文艺评论》杂志2026年度重点选题参考

《中国文艺评论》2026年第8期目录