制圖：沈亦伶

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伴隨各類云計算平臺的搭建，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)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(chuàng)作語境中，理解人機交互模式、探索人機協(xié)同應用場景，是智能時代進行文藝創(chuàng)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(chuàng)意轉化為內容產品，也因產品數(shù)量的激增而面臨藝術性和原創(chuàng)性等考驗，藝術創(chuàng)作的詩意和不可預期的靈感愈發(fā)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(fā)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(fā)著人們探索未知的興趣和勇氣。

2016年，人工智能首次戰(zhàn)勝人類職業(yè)圍棋選手，引發(fā)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(jù)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(chuàng)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(fā)討論：生成式人工智能將怎樣改變文藝創(chuàng)作的形態(tài)和生態(tài)？

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(jīng)網(wǎng)絡。大數(shù)據(jù)時代的到來，提供了海量的訓練數(shù)據(jù)以及必要的算力基礎和龐大的數(shù)據(jù)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(jīng)典作品。通過處理原始數(shù)據(jù)，經(jīng)典作品的風格特點被提取出來，由人工完成數(shù)據(jù)標注，為下一階段的新內容生成打下基礎，實現(xiàn)由藝術原作到人工智能作品的風格遷移。相關程序在專業(yè)網(wǎng)站開源公開測試后，便捷、高速又高效的應用性優(yōu)勢令人心動。計算機專業(yè)人士指出：人工智能已經(jīng)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(shù)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(fā)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(xié)同的藝術創(chuàng)作正在實現(xiàn)

伴隨各類云計算平臺的搭建，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)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(xiàn)有技術模型分為三組九個類別。其中，依據(jù)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(jīng)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(xiàn)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(shù)位不同風格的虛擬畫家，分別創(chuàng)造性地演繹人類美術史上的經(jīng)典風格。

生成式人工智能在音樂方面的表現(xiàn)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(jié)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(chuàng)作帶有高度情感特征的新作品，將圖像轉換為數(shù)據(jù)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(jīng)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(lián)手，共同開發(fā)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(xiàn)這一技術創(chuàng)新，但人工智能已經(jīng)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(chuàng)作的技術難題。

不是取代作者，而是為創(chuàng)作賦能

正如對藝術境界的探索沒有終點，技術創(chuàng)新也永無止境。在多種技術交織而成的新型創(chuàng)作語境中，理解人機交互模式、探索人機協(xié)同應用場景，是智能時代進行文藝創(chuàng)作的新要求。面對加速更新的人工智能技術，人類的文藝創(chuàng)作會發(fā)生哪些變化？創(chuàng)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(zhàn)？

首先，生成式人工智能的加入將藝術創(chuàng)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(fā)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(chuàng)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(chuàng)作也是一個披沙揀金的過程。傳統(tǒng)的創(chuàng)作過程是創(chuàng)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(chuàng)作者的藝術創(chuàng)意在很短時間內就產出批量內容，風格品質參差不齊，創(chuàng)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(chuàng)作者的主體地位，無論是基于機器學習的參數(shù)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(chuàng)作者提出了新的學習要求——要有意識地培養(yǎng)能與智能工具良好溝通的數(shù)字素養(yǎng)。

以人工智能繪畫為例，設計師為了創(chuàng)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(shù)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(fā)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(chuàng)作方式體現(xiàn)出數(shù)字素養(yǎng)對于未來人機協(xié)同創(chuàng)作者的重要性。創(chuàng)作者需要有效組織人工智能所能理解的語言，形成最優(yōu)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(chuàng)作者從中進行甄別和挑選。回顧人機結合的具體實踐可以發(fā)現(xiàn)，藝術創(chuàng)作經(jīng)歷了人工創(chuàng)作、機械復制和數(shù)字化轉型之后，生成式人工智能已經(jīng)將人機結合的創(chuàng)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(chuàng)作者們正在大幅延展自身的想象力和表現(xiàn)力，體現(xiàn)出生成式人工智能對創(chuàng)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(chuàng)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(chuàng)意轉化為內容產品，另一方面也因產品數(shù)量的激增而面臨藝術性和原創(chuàng)性等考驗，藝術創(chuàng)作的詩意和不可預期的靈感愈發(fā)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(chuàng)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(zhàn)轉化為激發(fā)創(chuàng)作的新機遇，是當代文藝創(chuàng)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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