制圖：沈亦伶

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伴隨各類云計算平臺的搭建，數據量呈指數級增長，為生成式人工智能在藝術領域的廣泛應用提供了巨大空間。

在多種技術交織而成的新型創作語境中，理解人機交互模式、探索人機協同應用場景，是智能時代進行文藝創作的新要求。

辯證地看，生成式人工智能有助于更加高效、便捷地將藝術創意轉化為內容產品，也因產品數量的激增而面臨藝術性和原創性等考驗，藝術創作的詩意和不可預期的靈感愈發顯得珍貴。

20世紀40年代，人類首次提出“人工智能”概念。80多年來，隨著軟硬件技術升級，人工智能取得階段性進展，不斷引發人們對未來的想象：人工智能會不會有一天超越人類智能？不少小說和電影暢想過這樣的未來場景，也激發著人們探索未知的興趣和勇氣。

2016年，人工智能首次戰勝人類職業圍棋選手，引發社會廣泛關注。2022年，生成式人工智能技術取得突破性進展：自然語言大模型可以根據人類指令，迅速完成寫文章、繪畫、作曲甚至制作視頻和動畫等任務，其“創作”涉獵的范圍幾乎可以媲美人類，而且水平隨著訓練量增加還在不斷提升。在文藝領域，這項技術更為廣泛地引發討論：生成式人工智能將怎樣改變文藝創作的形態和生態？

機器學習運用到文藝領域

生成式人工智能的技術基礎是類腦神經網絡。大數據時代的到來，提供了海量的訓練數據以及必要的算力基礎和龐大的數據模型，有力推動生成式人工智能走向成熟。

這項技術有效推動機器學習向人類所需要的方向邁進，并在較短時間內運用到多個領域。在文藝領域，生成式人工智能的學習對象是知名藝術家的經典作品。通過處理原始數據，經典作品的風格特點被提取出來，由人工完成數據標注，為下一階段的新內容生成打下基礎，實現由藝術原作到人工智能作品的風格遷移。相關程序在專業網站開源公開測試后，便捷、高速又高效的應用性優勢令人心動。計算機專業人士指出：人工智能已經接近通用化的目標。

文藝領域用戶對此又是什么感受呢？2018年，一家拍賣行首次高額拍出一件人工智能生成的肖像油畫。畫面上的人物臉部模糊不清，身形隱沒在大塊的色彩堆積下。僅僅4年后，生成式人工智能在2022年一項數字藝術大賽中奪得冠軍。一幅名為《太空歌劇院》的設計圖在布局、用光、人物造型等多個方面超越參賽的人類選手作品。類似的進步激發了人們將生成式人工智能應用于文藝領域的熱情。

人機交互協同的藝術創作正在實現

伴隨各類云計算平臺的搭建，數據量呈指數級增長，為生成式人工智能在藝術領域的廣泛應用提供了巨大空間。從已公布的生成式人工智能產品目錄來看，現有技術模型分為三組九個類別。其中，依據模型的驅動形式劃分為三個組別：文本驅動型、圖像驅動型和復合驅動型。九個類別包括：文本生成圖像、文本生成視頻、文本生成音頻、文本生成代碼、文本生成三維場景等。

目前應用較多的是文本驅動型。用戶在人工智能端口界面輸入提示文本，就能夠便捷地啟動智能化寫作、作曲、作圖，或生成短視頻、游戲段落等。我國至少已經出版了兩本人工智能程序生成的詩集。其中，有的單純使用知識圖譜和自然語言處理技術生成詩歌作品，有的則采用圖文互驅動模式，在觀感上呈現為一首詩搭配一幅畫的形式。在中央美術學院美術館舉辦的“或然世界”人工智能畫展上，人工智能化身數位不同風格的虛擬畫家，分別創造性地演繹人類美術史上的經典風格。

生成式人工智能在音樂方面的表現也值得關注。用戶先將自己喜愛的音樂曲段復制到信息軌道上，人工智能模型通過風格調色板來確定作曲風格，進而在文本指令下完成音樂類型、節奏快慢和整體時長等必要設定，就可生成一段有模有樣的音樂。如果將視覺化工具整合在作曲程序中，人工智能還可以創作帶有高度情感特征的新作品，將圖像轉換為數據集，精準分析用戶需求，量身打造適合不同場景特點的個性化、情感化曲目。在文藝實踐中，已經有電影作品采用人工智能生成的樂曲作為配樂。

當文本寫作、圖像生成和音樂曲段都能夠交給人工智能完成，距離人工智能制作電影也就越來越近。目前，多家影視公司與科技機構聯手，共同開發用于制作電影長片的人工智能程序。雖然尚無生成式人工智能模型可以完全實現這一技術創新，但人工智能已經被用來編寫劇本，甚至為影片選角、設計分鏡頭和剪輯片花等。一些流媒體平臺還特別開設了人工智能實驗片頻道，專門播放由人工智能制作的短片。盡管這些作品的完成度還不理想，卻推動著人們不斷攻克人工智能影像創作的技術難題。

不是取代作者，而是為創作賦能

正如對藝術境界的探索沒有終點，技術創新也永無止境。在多種技術交織而成的新型創作語境中，理解人機交互模式、探索人機協同應用場景，是智能時代進行文藝創作的新要求。面對加速更新的人工智能技術，人類的文藝創作會發生哪些變化？創作者要做出哪些調整才能更好地應對智能化帶來的機遇和挑戰？

首先，生成式人工智能的加入將藝術創作分為有人工智能輔助和無人工智能輔助兩類。國外已有多家期刊發布公告，明確拒絕接收人工智能生成的作品，有的科幻雜志甚至為此關閉了自由投稿通道，創作者需要在投稿前申明沒有用到人工智能工具。其次，人工智能輔助創作也是一個披沙揀金的過程。傳統的創作過程是創作者就一部作品持之以恒地進行打磨，但在人工智能輔助下，創作者的藝術創意在很短時間內就產出批量內容，風格品質參差不齊，創作者需要從眾多“產品”中選取一件進行精心調整。

目前，生成式人工智能的能力水平還不足以撼動人類創作者的主體地位，無論是基于機器學習的參數式內容生成，還是風格遷移的程序應用，它們在極短時間內批量化產出的語段、圖像、音頻、視頻等，都尚未催生出獲得公認的人工智能藝術家。這也對人類創作者提出了新的學習要求——要有意識地培養能與智能工具良好溝通的數字素養。

以人工智能繪畫為例，設計師為了創作一幅自己滿意的作品，可能要先后借助智能工具和圖形軟件生成數百幅畫作。這些畫作的主題立意基本一致，所不同的是每幅畫的題材、場景、視角、氛圍元素，等等。隨著設計師發出越來越具體、確切的語句指令，人工智能不斷做出精細調整。這樣的創作方式體現出數字素養對于未來人機協同創作者的重要性。創作者需要有效組織人工智能所能理解的語言，形成最優指令，盡可能釋放人工智能的潛力，使之快速而大量地輸出內容，以便創作者從中進行甄別和挑選?；仡櫲藱C結合的具體實踐可以發現，藝術創作經歷了人工創作、機械復制和數字化轉型之后，生成式人工智能已經將人機結合的創作實踐帶入了新的智能化階段。將人工智能作為輔助工具的創作者們正在大幅延展自身的想象力和表現力，體現出生成式人工智能對創作的全新賦能。

作為一項新技術，生成式人工智能將為文藝創作帶來多方面影響。辯證地看，它一方面有助于更加高效、便捷地將藝術創意轉化為內容產品，另一方面也因產品數量的激增而面臨藝術性和原創性等考驗，藝術創作的詩意和不可預期的靈感愈發顯得珍貴。我們要掌握好駕馭這項新技術的本領，借以提升文藝創作生產效能，減少它所帶來的其他影響。如何將人工智能帶來的技術挑戰轉化為激發創作的新機遇，是當代文藝創作者需要深入思考并不斷探索的課題。

（作者楊俊蕾為復旦大學中文系教授）

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