“新技術”引發“新思考”。從2022年末開始，隨著ChatGPT、Midjourney、Pika等生成式人工智能（AIGC）工具的持續涌現，AIGC頻繁成為社會熱點，不斷引發大眾的期待與暢想。AIGC通過對技藝的“平權”，讓葆有創作動力的大眾不再被技藝束縛，極大降低了藝術創作的門檻。與此同時，AIGC內在的合成邏輯，使其輔助生產的作品被視作一種“生成”而非“創作”。這一觀念，又包含著對藝術“門檻”進行反思與重構的意味。

技藝“平權”與創作門檻的消解

有報道稱，以圖片生成見長的Midjourney在2023年吸引了超過1700萬用戶。近年來，類似的AIGC工具，也普遍受到追捧。值得注意的是，一些并不從事視覺創作的大眾，正在成為高頻率使用AIGC工具的主要群體。

Midjourney的創始人曾提到，他們的用戶中可能有30%-50%是專業人士，但大多數不是。為什么這些并不從事設計或繪畫工作的“非專業”用戶，熱衷于使用AIGC工具？究其原因，無外乎AIGC工具“填平”了藝術創作過程中的技藝“鴻溝”，使得人人在技藝方面實現了“平權”。

在中西方傳統的藝術創作觀念中，“藝”與“技”通常被視作一個整體。要完成藝術創作，就離不開專門的技藝積累。比如，《莊子·外篇·天地》中就提到：“能有所藝者，技也”。《周禮·天官·宮正》中也有注解提及，“藝，才能也”。就此而言，在中國傳統的藝術創作觀念中，有關“藝”的認知，離不開對“技”的掌握。與之相似，在西方的藝術創作觀念中，“藝”與“技”同樣是一個整體。比如，古希臘人把“藝術”稱作Tekhne，這個詞語就有技術、技藝的含義。在現代英語中，art一詞源于拉丁文中的“ars”，也有技能、本領的意思。可以說，如今的一些藝術就是從技藝中發展而來的。

相較于此前“技藝”原始一體的狀態，AIGC的普及意味著“藝”與“技”經歷了分化和發展，在數字環境中出現了新的融合，形成了一種超越傳統的藝術創作路徑。其中，“技”的部分交由計算機與算法來掌握，“藝”的部分則體現為創作者的“想象力”。

具體而言，過去，個體需要掌握特定的技藝，才能進行藝術創作。如今，在AIGC的幫助下，我們不再需要經年積累就能掌握相應的技藝，只需要輸入特定的“提示詞”（Prompt），普通人也可以借助人工智能生成獨一無二的作品。

美國經濟學家托馬斯·弗里德曼（Thomas L. Friedman）曾預言，包括“開放源代碼”在內的十架“推土機”將“鏟平世界”，助推“世界的平坦化趨勢”。現如今，開源代碼、云計算等成為現實，進一步加速了藝術創作工具的平民化，于是，AIGC通過技藝維度的“平權”，顛覆了由“技”到“藝”的單一創作形式，讓藝術創作走向了大眾。這似乎意味著，藝術創作的門檻不僅在“降低”，甚至面臨“消解”。

AI“生成”與藝術本體的重構

隨著AIGC的走紅，部分媒體將合成（Synthesis）與攝影師（Photographer）兩個詞匯“拼貼”在一起，用來稱呼使用AIGC進行繪畫、視頻等藝術實踐的專業創作者，以及熱衷使用該工具的業余玩家。由此，一個新的合成詞匯——“合成樂藝術家”（Synthographer）誕生了。

“合成樂藝術家”的內在含義，指向了AIGC以數據為導向的底層邏輯。眾所周知，AIGC的基本原理，是通過人類訓練，讓機器理解人類的意圖，并做出類似人的反饋。收集數據，是創建AIGC的決定性起點。隨后，計算機通過運算，從數字化的人類作品數據庫中抽象出特征，并在數據間建立相互關聯的網絡。此時，作品的生成，就變成依照人類輸入的指令，計算出最符合要求的關聯，再輔以人工“對齊”的一種程式。因此，AIGC也被視作一種輸入自變量命令，通過運算輸出結果的控制論系統。

就結果而言，遵循這一邏輯生成的作品，大都體現為某種“合成”。比如，2021年末，Netflix曾借助人工智能，生成了一部名為《Mr. Puzzles Wants You to Be Less Alive》的短片。據介紹，技術團隊事先向人工智能系統輸入了長達40萬小時的恐怖電影數據，這樣，在最終生成的短片中，也包含了諸多經典恐怖電影的畫面。因此，有媒體將此類合成作品稱作“數字拼貼”。

的確，作品的合成特征，很容易讓人聯想到西方藝術創作中的“拼貼”實踐。20世紀初，攝影、電影、廣告海報等藝術形式的繁榮，促使傳統藝術創作開啟了新的探索。藝術家們嘗試將不同媒介，以混合、拼貼的方式納入藝術創作實踐。1912年，畢加索通過紙張拼貼與繪畫的方式創作了作品《吉他》，表明了這種藝術實踐的可行性。此后，在德國達達主義藝術家漢娜·霍赫探索的早期“蒙太奇照片”中，以及在20世紀60年代獲得廣泛傳播的波普藝術中，都把“拼貼”當作一種創作手法。由此，解構與重構發展為普遍的藝術創作方式，為大眾所熟悉。回顧藝術史的這一截面，有助于我們理解當下AIGC的合成形式，為何能夠得到大眾的普遍接受。

不過，把合成作品當作“拼貼”藝術，仍是一場似是而非的誤會。

一方面，“拼貼”并不是對媒介或內容隨意的、膚淺的堆砌。“拼貼”的過程包含著對傳統的、再現的藝術進行充分的理解與思考的結果。就此而言，依照控制論系統運行的AIGC工具，只能建立關聯，而非達到理解。另一方面，“生成”不等于“創作”。創作包含了人的實踐部分，指向對風格、觀念、技巧的積累和演變，而生成則體現為一種替代性的模仿。所以，使用“生成”一詞來描述人工智能合成的作品，而不是包含人類實踐屬性的“創作”，成為一種共識。

“生成”而非“創作”。兩者的差異，意味著我們在看到藝術本體面臨“消解”時，又迅速轉入了對其自身的新一輪反思。

AIGC究竟給人類帶來了什么？誠然，借由AIGC的輔助，我們獲得了掌握某些“技藝”的便利。工具的平民化，使藝術創作更加觸手可及。值得思考的是，藝術史上，照相術的發明，不僅讓大眾獲得了記錄現實的能力，還曾驅使寫實繪畫者開始重新思考：什么樣的繪畫才能成為藝術？當下，AIGC的普及，也正在將藝術創作推向由反思到重構的重要時刻。

可以肯定的是，技術的加持，將使藝術創作更具多樣性與創造性。真正的藝術家，將更加專注于開拓藝術的邊界與探索藝術的可能。就此而言，AIGC正在經由視覺創作驅動大眾，從實踐與觀念上完成對藝術本體的反思與重構。

（作者仇璜系浙江大學傳媒與國際文化學院傳媒實驗教學中心助理研究員）