【学术争鸣】

年轻学生画二次元漫画，姑娘们热衷于生成自己的美照，小朋友得到一幅自己创作的凡·高风格的画……越来越多的普通人正以放松随意的方式使用人工智能（AI）绘画工具。

美国计算机科学家、心理学家赫伯特·西蒙是人工智能和认知科学领域的先驱，他的研究在艺术和设计领域影响很大。西蒙认为，创造性不是艺术家和作家的专属，不是某种神秘无法捉摸的才能，而是人类认知的一个基本方面，是可以通过认知过程和计算方法来实现和增强的能力，可以通过特定的启发式方法和程序来培养。

在艺术和设计领域，人类往往是通过所谓的灵感进行创作，而AI绘画工具可以处理和分析大量数据，识别出人类可能忽略或根本意识不到的模式或联系。美籍法裔艺术家马塞尔·杜尚是现代艺术的重要人物，他最著名的观点是艺术应该挑战传统和常规。他认为艺术的本质在于创造新的概念和视角，而不仅仅是技艺或美学的展现。在人工智能时代，用AI进行艺术创作，是关于数据、算法和编程的创造性表达，所以AI必然会给艺术带来更多可能。

而且，AI的介入使得艺术创作过程中的人类角色和创造力变得更加复杂，艺术家可能不再是作品的唯一创造者，而是与AI合作的指导者或协作者。这种变化重新定义了艺术家的角色和艺术作品的本质。这给艺术的定义、功能和社会意义，都提供了新的思考路径。

我所在的中央美术学院率先使用AI展开了大量的艺术和设计的实验探索。我想简单介绍其中一些典型例子，从中可见AI给艺术带来的创新。

我们系统整理了存世宋画的数字资料，从宋画的布局构图、笔墨特征、物象分类等方面进行数据标记，形成了一个有体系的庞大数据集。如何进行人工数据标记是属于人类主体意识的，人工智能无法替代。在审美上，人类的作用是告诉人工智能“美”的定义是什么。我们用宋画审美的特征来训练人工智能，让它习得中国人对自然物象特有的抽象意识，并与AI绘画工具协作，“画”出了个性化的笔墨语言，非常有趣。

我们也把这些有趣的AI宋画图像物化在家具器物上，就是我们设计的“人工自然家具”。人工自然家具是利用人工智能生成技术和精密数字制造技术创造的新中式家具。这些家具凝结了当下最先进的科技和设计思想。

我们也对王羲之的存世墨迹进行了数据标记，让人工智能去学习他的笔法节奏、结构疏密。AI对王羲之书法的理解天生与人类不同，它可以写出带有王羲之韵味的非汉字“书法”，结果惊艳有趣。这个创作研究路径也可引入到实用美术的字体设计里，汉字不同于字母文字的字体设计,其字体设计需要逐字设计，十分复杂，而人工智能有很大潜力可以为中文书法体的字体设计开创一个全新的局面。

永乐宫壁画始于元朝，经明、清两代多次修缮和增补，是中国现存规模最大、内容最丰富的道教壁画之一，是中华文明的瑰宝。历史上这些壁画长期缺乏维护，出现过许多破损、遗失以及不符合原笔原意的修补。我们用人工智能技术建立了一套从数据收集分析到图像重建、深度学习风格，再到专家验证和AI模型调参优化的工作流程。这套工作流程与手工修复技术相比更加高效可逆，将基于AI深度学习的图像修复技术应用在复现古代壁画风貌上，大有作为。

中国民间美术作为中国传统文化的重要组成部分，深深植根于普通百姓的日常生活中。它反映了普通人的生活习惯、礼俗信仰、文化基因和审美趣味。许多中国民间美术，如剪纸、泥塑、刺绣、扎染、民间绘画、编织等，都有数百年甚至数千年的历史，包含着浓厚的民族和地方特色。随着社会发展，一些传统民间艺术形式失去其原有的社会基础和生存环境，许多需要师徒传承的民间美术技艺面临失传的风险。AI则可以在一定程度上解决民间美术的延续和活化问题。我们曾对苗族纹样谱系做过系统梳理，训练AI分门别类地学习苗族纹样的视觉特征，制作出了若干人工智能的小模型，可以生成特定品类的苗族纹样，如牛纹、蛙纹、蝴蝶纹、令龟纹，还有表达农耕、狩猎、祭祀、舞蹈、节日场景的各式苗族纹样。人工智能可以成为很好的民间美术传承人。

数据标记在机器学习过程中起着至关重要的作用，它不仅是AI模型训练的基础，也是确保模型生成质量和适用性的关键因素。最早的时尚走秀出现在19世纪60年代，也称为“T台秀”，直到今天，它还是业界发布服装新品的一种定式，长盛不衰。网络空间的海量T台走秀照片是“天生的”训练时尚类人工智能的数据集，因为这些图像已被分门别类地清晰“标记”——它反映了不同品牌、不同设计师的设计理念、风格创意以及细节、剪裁、材质和配饰等。合理挖掘运用这些时尚数据，可以让AI在时尚设计的趋势预测、风格推演以及设计生成方面起到不可低估的作用。我们在中央美术学院设计学院的课堂上曾指导学生从服装的不同形态出发，归类整理时尚图像，训练了一个AI时尚生成器，它做设计的方式完全区别于前代设计师，具有创新性。

在人工智能时代，艺术创作和语言文本关系密切，在这方面AI同样大有可为。我们教师团队做过一个小实验——用AI技术来评判《红楼梦》前80回和后40回是否为一人所写。我们先用算法提取了两部分文字的特征，包括词频、句子结构、句式复杂度、语法特点和情感表达，再训练一个AI模型，它基于文字特征来区分不同作者的写作风格。实验结果是前80回和后40回不是同一人所写。这表明AI对人类语言的理解已经达到了一个全新的高度。

AI降低专业设计的门槛后，更多普通人也能享受到高质量的设计服务。比如，在中国农村，宅基地的总量巨大，数以亿计的村民都需要在宅基地上盖房。乡村里很少有人舍得花高额设计费请建筑师给自己家盖房，是否可以通过人工智能为村民设计结构专业、性能优良、风貌体面、价格适当的房子？在人工智能时代，这显然是可行的。专业设计师可以通过机器学习将设计的专业性“哺育”给人工智能，让优质的设计服务惠及更多人。

我国有巨大的数据资源，有优质的信息和互联网基础设施，有最大规模的互联网用户，有海量的可供采集训练的人工智能数据集，当然也具备丰富的人工智能和数字技术的应用场景。新一代设计师探索人工智能在各式生活场景、生产场景、社交场景、知识场景、消费场景的设计应用，其中机会无限，也许挑战的正是人类想象中的极限和可能。

（作者：李世奇，系中央美术学院副教授）

（项目团队：记者 张玉梅、于园媛、许馨仪）