邁向藝術事件論：人工智能的挑戰與藝術理論的建構

      人工智能的發展越來越讓世人瞩目，它正在加速進入藝術領域。2016年3月，日本機器人有嶺雷太寫作的科幻小說《機器人寫小說的那一天》入圍日本第三屆“星新一文學獎”，評委們認為該小說的情節並無破綻。它創作小說的過程是這樣的：研究者設定男女主人公和故事梗概，人工智能負責詞彙組合。2017年5月，微軟公司機器人小冰的詩集《陽光失了玻璃窗》正式出版，這是小冰用100個小時學習519位現代詩人的作品後創作出來的。

      人工智能的藝術創作讓人類倍感憂慮。李恆威等學者分析了人工智能威脅論。主要是工具性威脅、適應性威脅、觀念性威脅和生存性威脅，對此，心智考古學、神經達爾文主義等都進行了駁斥。①就藝術理論而言，人工智能的藝術創作主要帶來的是一種觀念性威脅。它對以往的藝術理論提出了挑戰：該怎樣認識這樣的藝術作品？面對人類歷史上從未出現過的人工智能藝術創作現象，以往的藝術理論是否還完全有效？如果有效，在何種意義上有效？如果失效，又在何種意義上失效？本文認為，對此威脅的回應也應該在藝術理論層面展開。就此而言，人工智能的藝術創作更是一種新的契機，它為我們思考藝術理論提供了一個全新的基點，那麼，由此出發，它揭示或表明了藝術理論的何種可能和前景？這是本文所嘗試回答的問題。

      一、諸種藝術理論之檢驗

      要闡明人工智能藝術創作對藝術理論的挑戰，首先必須弄清它的獨特性何在，因為正是它不同以往的獨特性對以往的藝術理論帶來了衝擊。在所有已經成為藝術品的事物類型中，人工智能作品具有非常獨特的定位。作為自然物，一塊浮木可能會成為藝術，它是大自然造就，藝術家選擇的。作為產品，一個小便池可能會成為藝術。它是工人創作，藝術家選擇的。藝術家的作品一般由藝術家創作和選擇。而人工智能的作品則是機器人創作，相關工作人員選擇。與藝術家的創作相比，人工智能的創作主體不同，是機器人，是“非人類主體”；創作過程不同，是按照設定的程序自動進行的。但是，它創作出來的藝術品卻與以往藝術形式基本相同。換言之，人工智能藝術創作的主體與過程與人類創作不同，但最終的作品形式卻相同。這就是人工智能藝術創作的獨特性。②

      在《鏡與燈——浪漫主義文論及批評傳統》中，艾布拉姆斯提出了文學四要素的圖式（見圖1）：③

      

      這個圖式主要是為了對文學理論進行分類，由此定位他所研究的“鏡與燈”，即文學理論中的模仿說和表現說：它們分別處理了作品與世界，藝術家與作品之間的關係。與此同時，根據艾布拉姆斯的圖示，作品與自身相關的，即客觀說，在這裡我們稱為形式說；作品與欣賞者相關的，即實用說，在這裡我們稱為接受說。這是傳統文學理論的四種基本模型。對以往的藝術理論也基本可以如此劃分。人工智能對藝術理論構成何種衝擊和挑戰？我們下面就依照這個圖式對此進行初步檢驗。

      模仿說。在模仿說中，基本的理論模式是主體通過模仿客體，真實地再現了客體，創作了作品。比如，在古希臘，宙克什斯與帕哈修斯比賽繪畫時，他就創作了一幅精美絕倫的葡萄，引來群鳥啄食。在這個故事中，宙克什斯是主體，葡萄是真實存在的客體，那幅畫則是創作出來的作品。但是，對人工智能的創作來說，儘管最後呈現的作品面貌變化不大，但情況已有顯著不同。首先，它的創作主體不再是人類，而是機器人，模仿的主體發生了變化；其次，它模仿的往往並非自然中的事物本身，而只是在模仿人類的創作，模仿的客體也有所不同。這是“對人的功能的模仿”，與人的模仿運作方式差別很大，是一種“替代性的模仿遊戲”。④

      對模仿說，塔塔爾凱維奇曾指出，“模仿的對象不應只限於自然，起初那些模仿自然的能手，也就是古代的人，也應當被列為模仿的對象”。⑤在塔塔爾凱維奇看來，因為這種意義上的模仿，古典主義才會在西方興起。顯然，人工智能的創作與此有類似之處，那就是它創作的基礎也是對前人的學習和模仿。但是，畢竟不能說人工智能的創作是“古典主義”，因為兩者之間的差別也顯而易見：古典主義是指對古代特定經典作家或藝術家的模仿，“凡是雕刻都應該對照阿波羅·貝爾維德雷，而寫作都應該效法西塞羅”。⑥而人工智能的模仿則更為靈活，在技術人員的指令下，它可以模仿古代特定的經典作家或藝術家，也可以模仿任何作家和藝術家。與此同時，藝術家對古代藝術家的模仿是主動選擇的，而人工智能的模仿卻並不是主動的，而是被動設定的。由此可見，模仿說並不能完全解釋人工智能的創作。當它面對人工智能的創作時，顯露了一些不適之處。王峰就此指出，“人工智能模仿不能被納入傳統的模仿論研究範疇，同樣也不屬於傳統的美學研究範疇”。⑦

      表現說。關於表現說，最著名的可能就是華茲華斯的表述：“詩是強烈情感的自然流露。”⑧在這種學說中，主體不再面對客體，而是直接抒發自己內心的情感，由此創作了作品。正如比厄斯利所說，“模仿論被放到了一邊，或降居從屬的地位，取而代之的是一種表現論。詩人的心靈狀態，他的情感的自發性和強烈性，成為關注的焦點”。⑨按照艾布拉姆斯的觀點，如果說前者是鏡子，那麼後者則是燈。比厄斯利指出：“情感表現理論給浪漫主義的藝術帶來了一個根本的轉向：這時，至關重要的不再是作品本身，而是它後面的人……而是這樣的窗戶，我們從中看到創造者個人的內在生活和個性”。⑩顯然，在人工智能的創作中，主體消失不見了，取而代之的是機器人。沒有了主體，何來抒情？正因為如此，謝雪梅才指出，對機器人小冰創作的詩歌而言，它證明了“情感計算的精確程度，而非情感抒寫的藝術高度；小冰可以寫出抒情的詩句，但卻極難寫出表達意義深度的詩歌意象”。(11)換言之，人工智能的創作主體並沒有情感，但是，它卻可以根據所學習的抒情詩創作出有抒情意味的詩句。因此，表現說所主張的“詩是強烈情感的自然流露”就徹底失效了。因為對人工智能而言，它並沒有強烈的情感，它只是從形式上模仿了強烈的情感。正如陶鋒所指出的：“人工智能的非生命體難以產生出情感、意向性等人類思維”，(12)“當我們進一步深入內部分析智能體的工作機制時，發現它仍然是執行程序員預先設計好的指令和算法，這與創造性機制並無太大關係”。(13)換言之，兩者雖然在形式上相似，但卻具有不可不察的實質區別。就此，王峰進一步指出，對人工智能而言，我們不能通過結果的一致性反推它與人類情感產生機制的一致性。之所以如此，是因為兩者之間的運作機制並不相同：對人類而言，情感是天然的，並且與周邊環境具有密切的關聯；對於人工智能而言，情感則是可計算的，並且切斷了與周邊環境的各種關聯。因此，這種反推是一種混淆：“我們將人的機制帶入人工智能計算機制中，我們為人工智能附加了人的情感所關聯的各種周邊元素，這些周邊元素在人那裡是天然附加的，而在人工智能的情感計算中若要產生作用，必須明顯轉化計算模型才可能產生相應結果輸出，當人工智能並不具備這些附加計算模型，而我們卻在情感判斷中認定它存在，這只能是不同情感系統移用所產生的誤用”。(14)