2024年11月28日，由北京师范大学天行教育哲学研究院、北京师范大学哲学学院及北京师范大学中国教育与社会发展研究院联合主办的天行沙龙第二期学术活动在北京师范大学主楼A803教室成功举行。此次沙龙主题为“人工智能会重塑哲学吗？”，由山西大学哲学学院梅剑华教授主讲，北京大学人工智能研究院杨浩副研究员和中央美术学院设计学院费俊教授与谈，吸引了哲学、人工智能、教育学、艺术与传媒等专业背景的师生前来参与。活动由北京师范大学哲学学院副院长郭佳宏教授主持。

整场学术沙龙分三部分进行：主讲人主题报告，约一小时；与谈人点评，主讲人简要回应，共约一小时；听众提问，主讲人和与谈人回答提问，共约半小时。内容实录分四次推送完毕，此次推送第二份与谈人点评。

前情回顾：

一、人工智能会重塑哲学吗？

主讲人：梅剑华

1.哲学与科学的关系：一个时代问题

2.二十世纪两次重大的科学革命：物理学革命与人工智能科学革命

3.哲学为人工智能助力：图灵测试

4.人工智能挑战传统哲学框架

5.人工智能可以具有像人一样的智能吗？

6.人工智能可以创造真正的艺术吗？

二、与谈人点评：AI如何重塑哲学和艺术

1.杨浩：AI提示了知识中的不可解释性、哲学中的关联主义及人性反思的“无我”视角

本期正文：

2.费俊：AI时代的艺术是一场人机共谋的叙事

梅老师的报告和杨老师的点评都条理分明，我会以一种比较散点式的逻辑铺开，因为我是个艺术家，不像你们这么理性。梅老师的报告给我的感受是另辟蹊径，通过颠覆我们的一些底层认知，促使我们重新看待所讨论的问题。让我感受到巨大震动的是他对两个核心概念的理解：一个是智能，一个是艺术。

在人工智能中，往往谈及的“智能”总是一种拟人化的智能，或者说是以智人为代表的智能。我想到一个故事，是一本关于人工智能的书里讲到的：当一个初次进城的人看到自动门为自己打开时，会感受到这个门似乎有灵，或者说在那一瞬间他会觉得这个门是“智能的”。但我们已经不再有这样的认知。我们甚至不认为家里的扫地机器人是智能的，因为我们认为它很低智、很弱智。我们判断为弱智的东西，就不被当作是智能的，但这不妨碍初次见到它们的人仍会觉得它们神奇：一扇门竟会感知到我，还会为我打开。

我想表达的意思是，如果我们颠覆一下对“智能”的认知，不去区分所谓的高智能和低智能，我们看待智能的认知视角就会发生极大变化。我们对智能产品的看法，都还是出于一种人类中心视角的看法。

艺术家也经常讨论人工智能话题，例如讨论智能性与当代艺术的关联性之间有何关系，又如讨论所谓计算性，即新的算力的使用与艺术的价值之间有没有正向的比例关系。我曾在2019年为威尼斯艺术双年展创作了一件作品[1] ，尝试探讨是否可能抛开人类创作者视角，让位于机器智能创作，从而发掘人工智能的“非类人”创造能力。该作品是一件由算法驱动的、有别于人类创作方式的交互式叙事装置，借助的是人工智能的深度学习能力和语言关联能力——我与工程师一起开发的算法的内核就是今天梅老师讲到的关联方法，更具体说，是语义关联逻辑。

作品的准备工作是让AI学习谷歌街景中的大量的图像。作品的现场呈现方式是：用图像识别的方法去识别每位观众。主要识别三个数据：第一是此人的身份，比如说看起来像是个旅游者，因为背一个双肩包，或者有人穿着十分讲究，或者装置甚至可能说某个人是first lady；第二是表情的识别；第三是衣服色彩的识别。所采集的这三个数据结合在一起，我们将之界定为相应观众的“氛围值”——它非常模糊，对科学家来说并不值得关注，或者对技术人员来说是完全无用的一种识别。然后，基于每个人的氛围值，装置的算法会虚拟地把你“带到”地球上的某个地点，与这个地点进行关联。

关联的逻辑就是在于AI从算法上认为观看者和目标地点二者之间有相似性，这个相似性不完全是基于肖像，而是基于目标地点的“氛围值”和对应观看者的“氛围值”之间的相似。所以这完全是基于关联性的一种叙事。我们设定好这样的一个关联逻辑后，再增加大量从互联网下载的家庭录像，也让机器对它们进行学习，进行标签。总之，算法能够知道在谷歌地球上的某一个街角——例如南美巴西郊区的某一个街角——有什么特征物，并由此也构建出一个氛围；将地点的氛围和某一特定观看者的氛围进行比较判断，就构建了第一层旅行；再叠加氛围相似的家庭录像，就叠加了第二层旅行。

举个例子，我在现场刚好目睹了这样一次图像捕获：一个卷发的中年男性穿一件黄色毛衣。显然在此次捕获中，色彩对氛围值起到了非常关键的作用，成为算法关联中的主要参数。装置的算法首先把他带离威尼斯，带到地球上某处不知名地点的一个公墓，公墓里正好有一个墓碑上铺满黄花；接下来发生的事让现场的我非常震惊，算法在谷歌街景的黄花墓地场景之上，又叠加了一段不知何人拍摄的家庭录像，内容是一个人手掰黄花花瓣的动作影像，后来据我了解，这个动作在西方还是一种带有仪式感的行为。

我举这样一个片段为例，是想传达当时的感受：机器是否可以单纯通过算法来形成一种与人类不同的叙事，而这种叙事能力既有别于人类的叙事能力，又能够与人产生共情？这是我正在探索实验的方式，我想说这是一种人机共谋的叙事。

在这种人机共谋的叙事中，显然，我和工程师是机器的算法的构建者，即叙事的逻辑由我们架构。但我们只是提供了一个架构，一个机制，我们的角色像是制片人；而机器自身则是导演，因为如何用影像与影像产生关联和叙事，是完全由算法自动完成的。所以当时在给这件作品写描述时，我也就试图不从作为一个创作者的主体立场来写，而是站在算法的角度来写。

可能只有像机器学习这样的技术，使得AI可以在三个月之内游历我们在Google Earth上能够找到的关于这个世界的全部图像资料，也只有机器算法能够针对上万条网络上的家庭录像进行学习，从而构建出极其复杂的可能性。这个可能性超越了人类艺术家的肉身在有生之年可获取的信息，我不可能游历到地球上的这么多街角。

这个作品真正想探讨的是机器智能与机器的创造力，以及机器艺术与人类艺术并存的可能。我使用人工智能技术探索机器智能，试图追问是否存在机器具有创造力的可能性——当然这里没有探讨人工智能“主体性”的问题，只是在探讨机器有无创造力的问题。在算法不断进行图像关联的过程中，我们看到了一种与人类既非常相似、又有所不同的“诗性”——在我的这件名为“《有趣的世界》装置二”的作品中，同样也产生了今天梅老师的报告中所引述的“信息转换机制上的同源性”。其实在某种意义上，导演也是一种通过把场景与场景进行关联而制造意义的工作。

我个人在这件作品中最重要的思考是：我们为什么一定要让人工智能像人？当然这从技术角度不难理解：我们要用“像人”去证明相应AI技术的先进性，毕竟人类是地球上智能最高的主体，所以足够先进的AI技术应当下棋能够下赢世界冠军，绘画能够超越艺术大师，写诗能够如何如何……但是从一个艺术家的视角来看，我觉得“一定要像人”这种评价标准在艺术上是一个非常滑稽、难以理解的概念。这就带来另一个问题：未来是否可能在艺术中形成一种新的平行观？

亦即，受梅老师刚才报告的启发，我们可以探讨是否存在机器艺术和人类艺术并存的可能性，而不是单纯用人类艺术的概念和标准去分析机器的作品。因为如果不在机器艺术和人类艺术之间做一区分，就会陷入概念的泥潭。

若要追问人的艺术会不会被人工智能取代，我想跟梅老师辩论的一个核心问题在于，艺术和艺术品不是同一回事：简单的解释，艺术在我看来是一种创造力活动，是一个创造力过程，艺术品是相应创造力活动产生的结果——不管是画一张画，还是做一个雕塑，其中都有这种创造力活动与其结果的区分。今天人们所谓的人工智能取代艺术之说，都是指模仿，或者是指创造出比普通的二流艺术家更好的艺术品。但，相应的艺术创造力过程如何被取代呢？这是我一直想不通的一个问题。

反过来说，我经常会分享的观点是，艺术最核心的价值其实不是艺术品，而是其“创造力过程”。也有观点认为作品和过程两者不可能分离。甚至还有观点认为艺术既不是创造力过程，也不是那个结果，从关系美学、气氛美学的角度来说，艺术是观众和作品之间产生的某种东西或状态。艺术史对该问题有很多的思辨。但今天我们讨论人工智能与艺术的关系时，不妨做个极简的梳理：艺术史最早期对艺术的理解就是图像；至后现代以降，艺术的焦点不再关乎图像和内容，而是关乎语境（context）；从基于语境的艺术观继续向未来推进，有学者认为可能从语境进入场域（field）。当语境也已过时，艺术家可能会转向创造场域——创造以流动的、不可知的、非物质的价值为核心的艺术实践。进一步，场域这个艺术实践焦点又会如何被取代？还是要回到真正的当代艺术语境中来审视人工智能与艺术之间的关系，而不是诉诸图灵测试。

我个人觉得，从专业视角来看艺术跟人工智能的关系，有非常多值得进一步展开的问题。其中几个核心问题在于：第一，超越人类中心视角，以重新审视艺术。如果我们能够把“机器艺术”作为另外一种打开的空间来讨论，获得更加开放性的思考，而不是以狭窄的人的视角去判断何为艺术，那么从这个意义上来说，机器创造出的图像就是艺术。艺术创作者不必非要绑定一个人类的躯体，不必非要绑定一种人类的身份，相对人类中心主义的逻辑限制了艺术发展的新可能，就如同它限制了哲学思考的新可能一样。机器为什么非要有情感才能创造艺术呢？为什么一定要有意识才能创造艺术呢？……机器艺术的存在打开了很多这样的问题，我觉得非常有建构性。艺术，既然它从来的使命就是颠覆既有概念，那么为什么不能自己颠覆自己呢？艺术从来就是对身份——无论社会身份还是政治身份——及对一切可能的主体性进行颠覆的学问，那么为什么不能把艺术身份颠覆掉？

“艺术已死”这个命题已经多次在艺术史中被确认，似乎所有理论家的终极梦想就是证明艺术已死，从丹托（Arthur C. Danto）开始。艺术已死，哲学在研究是怎么个死法。但理论家的核心观点始终不是指艺术行为已死。讨论到艺术这种行为，它核心的价值恰恰又在于它是一种人类行为。艺术行为在某种意义上与我们要劳动、我们有欲望是一样的，属于底层的人类需求。但是如果我们今天能释放掉这种人类需求，还能把它放在一种更加去人类中心化的多物种的思考语境中去，它就会变得更有意涵。

其二，超越人类中心视角，以重新审视智能。受梅老师的启发，我觉得我们今天同样需要在去人类中心化的视角下重新看待什么是智能。如果我们能重新看待什么是智能，那么我们就可以重新接纳什么是艺术，就可以重新接纳为什么机器不是艺术。这或许不一定能够解开所谓的问题，但是这能产生更多的有效问题，我觉得这是对我特别有启发的一点。

最后想说一点，刚才杨浩老师讲到人工智能可使用的语料数据快要耗尽的问题，我就想到一个特别有意思的现象：最近在参加艺术界各种关于人工智能艺术、人工智能设计的论坛，好像这种论坛谁都不能不办。密度之高，我一星期可能要参加两三个。整个艺术界弥漫着一种焦虑，一种要被取代的焦虑。核心焦虑就在于，AI已经几乎能够完全充当“行活大师”，完成首饰设计、服装设计、室内设计等领域的工作。我们原有的高等教育中所覆盖的艺术设计类专业，如果是二流学院或职业学院，所培养的技能已经赶不上AI的能力。这种焦虑是有现实意义的，就是AI会取代我们的工作，至少会取代我们的部分工作。

所以这带来一个特别核心的问题：艺术在人工智能时代还能做什么？眼下我就不再扩展讨论那些基于观念的、基于行为的艺术，不妨只说视觉艺术。视觉艺术是首先被AI冲击的领域。最核心的一个问题在于，以后“干行活”是真的没机会了。比如那些善于建商业模型、善于做一些风格化插绘的从业人员的处境：已被坚实证明的是，如果你只是别人风格的搬运工，你就可以下岗了，因为人工智能的风格迁移能力实在是太强大了。它不仅是效率高，它的作品质量也胜过很多我们花四年时间培养出来的学生。

那就反过来问，艺术在这样一个高度图像工业化的时代还能做什么？现在在我负责的人工智能与艺术方向的教学中，我们反过头去开始画画。因为我发现基于图像技能的教育已经变得越来越无效，但反过来，一种反因果的、反逻辑的、反计算的艺术方法——我说的是“艺术方法”——或许能够形成一种在我看来的“抗体”，一种人工智能的抗体。这种抗体使得我们能够更健康地找到自己与人工智能之间的协同以及对抗关系。

我认为健康的此类关系一定是既协同又对抗的关系，如此才有望在未来形成并进入一种“混合智能”的创造力时代：混合智能不单指人机混合，还可能加入行星智能，以及我们不可认知的其他一些自然智能等等，最终在一种新的认知论基础上，形成混合智能体。

在这样一种视角下，我也做了一些实验，教一些12岁到15岁的年轻人如何将绘画当作一种思考工具、思维工具，而不是一种描绘技能。比如让他们把纸涂黑，然后用手或用一些随机方式与涂黑的纸张发生关系，找到你与它之间随机的可能性，然后基于这个随机的可能性将错就错往下发展。我们拒绝使用逻辑推演，因为在逻辑方面你根本无法与机器匹敌。当然你可能认为机器亦可随机，算法亦可随机，但在我看来这些都是假随机，这种计算的随机与这个世界的复杂性不是一回事。

今天我们要做艺术，就要接入算法可提供的随机性之外的真正的随机性，就要接入这个世界为我们提供的更加丰富的、多维度的随机性。我们要用身体介入随机性，而不再是靠大脑和人的智能进行艺术创作：让身体这种更混沌的、更不可预计的、自身即带有随机性的载体进入到艺术创作中来，某种意义上，这样做更像是在人工智能时代的一种被迫的返回——试图返回艺术最本体的复杂性，试图用最简单的方法回归这种复杂性。

之所以强调回归复杂性，是因为在我看来技术只有一个逻辑，就是把复杂问题简单化。人工智能简单到你只需要说个话，甚至都不需要说英文，你用中文聊聊天就能把问题解决。在这种语境下，我们现在面临的最大危机或者说应对之策就是如何把艺术“再复杂化”，把你在输入提示词之前的行为再复杂化。以我们所做的一些实验为例，比如有学生用周易八卦去算提示词，这叫基于周易的提示词训练方法，还有基于身体性的、表演性的方式与人工智能进行协同的新方法等。

我们刚刚开启这些方法，但我意识到其中的有趣之处在于，我们做的事像是在办疗养院。在未来，艺术有可能会变成一种“大众疗养”的方式。这种疗养方式是确立人之为人的一种图灵测试：未来我们不再测试机器能不能像人，未来我们要测试人还是不是人。这将成为另外一种图灵测试，测试的基础在于人性的难免出错的性质。没有bug就不是人，没有错误就不是人。如果你过于丝滑，过于流畅，过于逻辑，那么对不起，你属于机器，属于非人的族群。

我们确实在做一些这样的工作，试图重新恢复艺术的基本规律和能力，将之用于使人的身心更加一体化，用于连接人对物理世界的感知，用于使人的观察更加精致化、敏感化，用于促进人和材料及人和人之间身体性的、具身性的关系。把这些在艺术院校一度被认为已经很古老的、不再被认为是技法的技法，重新恢复运用到对今天年轻人的创造性工作中来。然后重新建立一种关联，把艺术变成思维方法，而不再使之停留为视觉技能。当年轻艺术家能够建立这种关联后，才能够在自己与一个算法之间找到主体性关系——某种意义上是在抗争这个主体性关系，协同形成一种新的创造力关系。从这一意义上说，今天梅老师的分享也打破了很多我原来固有的观念。尽管我一直有相关方面的实践，但其实很难真正在认知上达成相匹的理解。

与此同时，我也合作开设了一门“参与式文化与数据叙事”课程，带领学生在互联网“下乡”，尝试理解内容生产者的底层逻辑。因为AI降低了艺术制作的门槛，使得制造图像的成本趋近于零，这就确实触发了某种参与式艺术，促生了某种参与式文化，从而影响了广义的文化生产（而不仅是影响文化消费）。我们发现，参与式艺术的内容生产者更多是被生存需要、而非职业需要所激发的创作活力所支配。对此无法以精英化、专业化的逻辑做出评判，但在这种由技术赋能带来的文化新领域中，不难看到艺术的最底层需求。

最后说一句，关于语料数据快要耗尽的问题，我最担心的一件事是我们很快会进入二手数据的AI时代！本来AI就是炒剩饭，现在面临的处境不仅是剩饭，还是隔夜饭。这种二手的二手数据，会产生何种二手的艺术？这是我既非常感兴趣又同时非常忧虑的一件事。好，谢谢各位。

[1]即《有趣的世界》装置二。关于该作品的讨论可参见吴洪亮、费俊、唐克扬、缑梦媛，“AI时代的绘画：艺术家是人类有别于机器的最后一道防线？”，《美术观察》2023 (08)，pp.5-10。该作品的一个视频展示见https://www.manamana.net/video/detail?id=13962

内容创作：梅剑华，杨浩，费俊

文本转录：    “通义听悟”AI助手

学术整理：       朱泙漫，许洋洋