从消解到重构，AIGC点亮视觉创作
“新技术”引发“新思考”。从2022年末开始，随着ChatGPT、Midjourney、Pika等生成式人工智能（AIGC）工具的持续涌现，AIGC频繁成为社会热点，不断引发大众的期待与畅想。AIGC通过对技艺的“平权”，让葆有创作动力的大众不再被技艺束缚，极大降低了艺术创作的门槛。与此同时，AIGC内在的合成逻辑，使其辅助生产的作品被视作一种“生成”而非“创作”。这一观念，又包含着对艺术“门槛”进行反思与重构的意味。
技艺“平权”与创作门槛的消解
有报道称，以图片生成见长的Midjourney在2023年吸引了超过1700万用户。近年来，类似的AIGC工具，也普遍受到追捧。值得注意的是，一些并不从事视觉创作的大众，正在成为高频率使用AIGC工具的主要群体。
Midjourney的创始人曾提到，他们的用户中可能有30%-50%是专业人士，但大多数不是。为什么这些并不从事设计或绘画工作的“非专业”用户，热衷于使用AIGC工具？究其原因，无外乎AIGC工具“填平”了艺术创作过程中的技艺“鸿沟”，使得人人在技艺方面实现了“平权”。
在中西方传统的艺术创作观念中，“艺”与“技”通常被视作一个整体。要完成艺术创作，就离不开专门的技艺积累。比如，《庄子·外篇·天地》中就提到：“能有所艺者，技也”。《周礼·天官·宫正》中也有注解提及，“艺，才能也”。就此而言，在中国传统的艺术创作观念中，有关“艺”的认知，离不开对“技”的掌握。与之相似，在西方的艺术创作观念中，“艺”与“技”同样是一个整体。比如，古希腊人把“艺术”称作Tekhne，这个词语就有技术、技艺的含义。在现代英语中，art一词源于拉丁文中的“ars”，也有技能、本领的意思。可以说，如今的一些艺术就是从技艺中发展而来的。
相较于此前“技艺”原始一体的状态，AIGC的普及意味着“艺”与“技”经历了分化和发展，在数字环境中出现了新的融合，形成了一种超越传统的艺术创作路径。其中，“技”的部分交由计算机与算法来掌握，“艺”的部分则体现为创作者的“想象力”。
具体而言，过去，个体需要掌握特定的技艺，才能进行艺术创作。如今，在AIGC的帮助下，我们不再需要经年积累就能掌握相应的技艺，只需要输入特定的“提示词”（Prompt），普通人也可以借助人工智能生成独一无二的作品。
美国经济学家托马斯·弗里德曼（Thomas L. Friedman）曾预言，包括“开放源代码”在内的十架“推土机”将“铲平世界”，助推“世界的平坦化趋势”。现如今，开源代码、云计算等成为现实，进一步加速了艺术创作工具的平民化，于是，AIGC通过技艺维度的“平权”，颠覆了由“技”到“艺”的单一创作形式，让艺术创作走向了大众。这似乎意味着，艺术创作的门槛不仅在“降低”，甚至面临“消解”。
AI“生成”与艺术本体的重构
随着AIGC的走红，部分媒体将合成（Synthesis）与摄影师（Photographer）两个词汇“拼贴”在一起，用来称呼使用AIGC进行绘画、视频等艺术实践的专业创作者，以及热衷使用该工具的业余玩家。由此，一个新的合成词汇——“合成乐艺术家”（Synthographer）诞生了。
“合成乐艺术家”的内在含义，指向了AIGC以数据为导向的底层逻辑。众所周知，AIGC的基本原理，是通过人类训练，让机器理解人类的意图，并做出类似人的反馈。收集数据，是创建AIGC的决定性起点。随后，计算机通过运算，从数字化的人类作品数据库中抽象出特征，并在数据间建立相互关联的网络。此时，作品的生成，就变成依照人类输入的指令，计算出最符合要求的关联，再辅以人工“对齐”的一种程式。因此，AIGC也被视作一种输入自变量命令，通过运算输出结果的控制论系统。
就结果而言，遵循这一逻辑生成的作品，大都体现为某种“合成”。比如，2021年末，Netflix曾借助人工智能，生成了一部名为《Mr. Puzzles Wants You to Be Less Alive》的短片。据介绍，技术团队事先向人工智能系统输入了长达40万小时的恐怖电影数据，这样，在最终生成的短片中，也包含了诸多经典恐怖电影的画面。因此，有媒体将此类合成作品称作“数字拼贴”。
的确，作品的合成特征，很容易让人联想到西方艺术创作中的“拼贴”实践。20世纪初，摄影、电影、广告海报等艺术形式的繁荣，促使传统艺术创作开启了新的探索。艺术家们尝试将不同媒介，以混合、拼贴的方式纳入艺术创作实践。1912年，毕加索通过纸张拼贴与绘画的方式创作了作品《吉他》，表明了这种艺术实践的可行性。此后，在德国达达主义艺术家汉娜·霍赫探索的早期“蒙太奇照片”中，以及在20世纪60年代获得广泛传播的波普艺术中，都把“拼贴”当作一种创作手法。由此，解构与重构发展为普遍的艺术创作方式，为大众所熟悉。回顾艺术史的这一截面，有助于我们理解当下AIGC的合成形式，为何能够得到大众的普遍接受。
不过，把合成作品当作“拼贴”艺术，仍是一场似是而非的误会。
一方面，“拼贴”并不是对媒介或内容随意的、肤浅的堆砌。“拼贴”的过程包含着对传统的、再现的艺术进行充分的理解与思考的结果。就此而言，依照控制论系统运行的AIGC工具，只能建立关联，而非达到理解。另一方面，“生成”不等于“创作”。创作包含了人的实践部分，指向对风格、观念、技巧的积累和演变，而生成则体现为一种替代性的模仿。所以，使用“生成”一词来描述人工智能合成的作品，而不是包含人类实践属性的“创作”，成为一种共识。
“生成”而非“创作”。两者的差异，意味着我们在看到艺术本体面临“消解”时，又迅速转入了对其自身的新一轮反思。
AIGC究竟给人类带来了什么？诚然，借由AIGC的辅助，我们获得了掌握某些“技艺”的便利。工具的平民化，使艺术创作更加触手可及。值得思考的是，艺术史上，照相术的发明，不仅让大众获得了记录现实的能力，还曾驱使写实绘画者开始重新思考：什么样的绘画才能成为艺术？当下，AIGC的普及，也正在将艺术创作推向由反思到重构的重要时刻。
可以肯定的是，技术的加持，将使艺术创作更具多样性与创造性。真正的艺术家，将更加专注于开拓艺术的边界与探索艺术的可能。就此而言，AIGC正在经由视觉创作驱动大众，从实践与观念上完成对艺术本体的反思与重构。
（作者仇璜系浙江大学传媒与国际文化学院传媒实验教学中心助理研究员）
