人工智能在文藝領域的應用和探索(聚焦·文化數字化)

　　楊俊蕾

　　核心閱讀

　　伴隨各類雲(yun) 計算平台的搭建，數據量呈指數級增長，為(wei) 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作語境中，理解人機交互模式、探索人機協同應用場景，是智能時代進行文藝創作的新要求。

　　辯證地看，生成式人工智能有助於(yu) 更加高效、便捷地將藝術創意轉化為(wei) 內(nei) 容產(chan) 品，也因產(chan) 品數量的激增而麵臨(lin) 藝術性和原創性等考驗，藝術創作的詩意和不可預期的靈感愈發顯得珍貴。

　　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，不斷引發人們(men) 對未來的想象：人工智能會(hui) 不會(hui) 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，也激發著人們(men) 探索未知的興(xing) 趣和勇氣。

　　2016年，人工智能首次戰勝人類職業(ye) 圍棋選手，引發社會(hui) 廣泛關(guan) 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人類指令，迅速完成寫(xie) 文章、繪畫、作曲甚至製作視頻和動畫等任務，其“創作”涉獵的範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(wei) 廣泛地引發討論：生成式人工智能將怎樣改變文藝創作的形態和生態？

　　機器學習(xi) 運用到文藝領域

　　生成式人工智能的技術基礎是類腦神經網絡。大數據時代的到來，提供了海量的訓練數據以及必要的算力基礎和龐大的數據模型，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(xi) 向人類所需要的方向邁進，並在較短時間內(nei) 運用到多個(ge) 領域。在文藝領域，生成式人工智能的學習(xi) 對象是知名藝術家的經典作品。通過處理原始數據，經典作品的風格特點被提取出來，由人工完成數據標注，為(wei) 下一階段的新內(nei) 容生成打下基礎，實現由藝術原作到人工智能作品的風格遷移。相關(guan) 程序在專(zhuan) 業(ye) 網站開源公開測試後，便捷、高速又高效的應用性優(you) 勢令人心動。計算機專(zhuan) 業(ye) 人士指出：人工智能已經接近通用化的目標。

　　文藝領域用戶對此又是什麽(me) 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。畫麵上的人物臉部模糊不清，身形隱沒在大塊的色彩堆積下。僅(jin) 僅(jin) 4年後，生成式人工智能在2022年一項數字藝術大賽中奪得冠軍(jun) 。一幅名為(wei) 《太空歌劇院》的設計圖在布局、用光、人物造型等多個(ge) 方麵超越參賽的人類選手作品。類似的進步激發了人們(men) 將生成式人工智能應用於(yu) 文藝領域的熱情。

　　人機交互協同的藝術創作正在實現

　　伴隨各類雲(yun) 計算平台的搭建，數據量呈指數級增長，為(wei) 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(cong) 已公布的生成式人工智能產(chan) 品目錄來看，現有技術模型分為(wei) 三組九個(ge) 類別。其中，依據模型的驅動形式劃分為(wei) 三個(ge) 組別：文本驅動型、圖像驅動型和複合驅動型。九個(ge) 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麵輸入提示文本，就能夠便捷地啟動智能化寫(xie) 作、作曲、作圖，或生成短視頻、遊戲段落等。我國至少已經出版了兩(liang) 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，在觀感上呈現為(wei) 一首詩搭配一幅畫的形式。在中央美術學院美術館舉(ju) 辦的“或然世界”人工智能畫展上，人工智能化身數位不同風格的虛擬畫家，分別創造性地演繹人類美術史上的經典風格。

　　生成式人工智能在音樂(le) 方麵的表現也值得關(guan) 注。用戶先將自己喜愛的音樂(le) 曲段複製到信息軌道上，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(le) 類型、節奏快慢和整體(ti) 時長等必要設定，就可生成一段有模有樣的音樂(le) 。如果將視覺化工具整合在作曲程序中，人工智能還可以創作帶有高度情感特征的新作品，將圖像轉換為(wei) 數據集，精準分析用戶需求，量身打造適合不同場景特點的個(ge) 性化、情感化曲目。在文藝實踐中，已經有電影作品采用人工智能生成的樂(le) 曲作為(wei) 配樂(le) 。

　　當文本寫(xie) 作、圖像生成和音樂(le) 曲段都能夠交給人工智能完成，距離人工智能製作電影也就越來越近。目前，多家影視公司與(yu) 科技機構聯手，共同開發用於(yu) 製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這一技術創新，但人工智能已經被用來編寫(xie) 劇本，甚至為(wei) 影片選角、設計分鏡頭和剪輯片花等。一些流媒體(ti) 平台還特別開設了人工智能實驗片頻道，專(zhuan) 門播放由人工智能製作的短片。盡管這些作品的完成度還不理想，卻推動著人們(men) 不斷攻克人工智能影像創作的技術難題。

　　不是取代作者，而是為(wei) 創作賦能

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

　　首先，生成式人工智能的加入將藝術創作分為(wei) 有人工智能輔助和無人工智能輔助兩(liang) 類。國外已有多家期刊發布公告，明確拒絕接收人工智能生成的作品，有的科幻雜誌甚至為(wei) 此關(guan) 閉了自由投稿通道，創作者需要在投稿前申明沒有用到人工智能工具。其次，人工智能輔助創作也是一個(ge) 披沙揀金的過程。傳(chuan) 統的創作過程是創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，創作者的藝術創意在很短時間內(nei) 就產(chan) 出批量內(nei) 容，風格品質參差不齊，創作者需要從(cong) 眾(zhong) 多“產(chan) 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作者的主體(ti) 地位，無論是基於(yu) 機器學習(xi) 的參數式內(nei) 容生成，還是風格遷移的程序應用，它們(men) 在極短時間內(nei) 批量化產(chan) 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。這也對人類創作者提出了新的學習(xi) 要求——要有意識地培養(yang) 能與(yu) 智能工具良好溝通的數字素養(yang) 。

　　以人工智能繪畫為(wei) 例，設計師為(wei) 了創作一幅自己滿意的作品，可能要先後借助智能工具和圖形軟件生成數百幅畫作。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。隨著設計師發出越來越具體(ti) 、確切的語句指令，人工智能不斷做出精細調整。這樣的創作方式體(ti) 現出數字素養(yang) 對於(yu) 未來人機協同創作者的重要性。創作者需要有效組織人工智能所能理解的語言，形成最優(you) 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(nei) 容，以便創作者從(cong) 中進行甄別和挑選。回顧人機結合的具體(ti) 實踐可以發現，藝術創作經曆了人工創作、機械複製和數字化轉型之後，生成式人工智能已經將人機結合的創作實踐帶入了新的智能化階段。將人工智能作為(wei) 輔助工具的創作者們(men) 正在大幅延展自身的想象力和表現力，體(ti) 現出生成式人工智能對創作的全新賦能。

　　作為(wei) 一項新技術，生成式人工智能將為(wei) 文藝創作帶來多方麵影響。辯證地看，它一方麵有助於(yu) 更加高效、便捷地將藝術創意轉化為(wei) 內(nei) 容產(chan) 品，另一方麵也因產(chan) 品數量的激增而麵臨(lin) 藝術性和原創性等考驗，藝術創作的詩意和不可預期的靈感愈發顯得珍貴。我們(men) 要掌握好駕馭這項新技術的本領，借以提升文藝創作生產(chan) 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轉化為(wei) 激發創作的新機遇，是當代文藝創作者需要深入思考並不斷探索的課題。(人民日報 作者為(wei) 複旦大學中文係教授)