发言专家：高岭

文字整理：刘凌越

艺术批评家 高岭

　　一、AI 的技术哲学与人的选择哲学

　　未来虽无法预测，但我们仍需以未来的视角回望当下——未来已来，而未来的核心主体正是年轻人。对于如今年轻人热衷的AI艺术相关话题，我也进行了一些思考与研究。在本次会议中，我们七位从不同维度对艺术在当代发展所遇到的深层次问题展开了前所未有的面对面探讨。接下来，我将结合自身研究，分享对AI艺术一些基础信息与理论节点的梳理与思考。

　　AI技术对多数人而言仍属陌生，若要深入研究，至少需掌握基础操作，但这并非易事——AI技术日新月异，相关术语多为英文，即便借助翻译工具也需持续跟进。曾几何时，我们称AI领域的从业者为“码农”，但如今“码农”已逐渐被取代，AI大模型可自主生成程序，无需人工编程。对于我们这些视觉艺术从业者而言，核心问题在于：如何理解和运用AI?AI生成的视觉拟像，与我们熟悉的物理三维空间中的纸、油画布、颜料、笔墨、油画棒等媒介，以及呈现在这些载体上的形象，乃至雅昌激光数码印刷呈现的电子化图像，究竟存在怎样的关联?基于这些思考，我想围绕“AI的技术哲学与人的选择哲学”这一主题，与大家交流一些尚不成熟的见解。

　　自2022年OpenAI发布大语言模型(ChatGPT)以来，生成式人工智能(AIGC)迅速引发全球关注——彼时疫情尚未结束，这一技术便掀起了热潮。早期曾有“AGI”的提法，如今通行的“AI GC”(生成式人工智能)，正是在ChatGPT的铺垫下逐步发展而来。这三年间，AI技术迭代极为迅猛，尤其对视觉生产领域产生了广泛影响与热议。

　　2023年出现的AI视频生成器Sora，标志着人工智能在视觉生产领域实现了关键性突破——从静态走向动态。在ChatGPT之后，Midjourney作为初级文生图工具，可将文字转化为静态图像;而Runway则进一步拓展至视频生成，但早期视频存在旋转生硬、风格化与个性化难以实现等局限。Sora基于“扩散变换(Diffusion Transform)”框架，融合了Transformer的编码器与解码器结构处理带噪点的图像，克服了此前图像不光滑、不逼真的问题，能够逐帧生成远比Runway更清晰的图像与视频。其最突出的优势在于内置“世界模型”，无需人工编程即可深度模拟物理世界的运动规律与化学变化规律，生成高度逼真的图像与视频，甚至已被广泛应用于电影海报、小红书创作等场景。我们正处于数字技术广泛渗透社会生活各领域的时代，这是当下与未来无法回避的现实。

　　回想30多年前，我与易英先生合作翻译“Pollock & After”文集时，老易使用286电脑打字的场景曾让我倍感超前;而我直到1999年才真正学会计算机打字。可见技术变革对每一代人都是全新的挑战。如今，宋庄的张海涛深耕AI艺术研究，不仅能清晰阐释相关知识，还积极传播推广;中央美院的费俊虽在技术层面造诣深厚，但更多专注于创作与教学。面对这样的现状，我们必须正视数字技术与人类长期认同的艺术创作框架体系之间的关系——历史是延续发展的，不会断裂，我们不能简单认为传统艺术体系已经“过时”，而应探寻二者的内在关联。

　　AI的出现对传统艺术体系的冲击，与160多年前摄影术诞生给绘画带来的冲击颇为相似。二者的核心挑战均在于：以作者为中心、通过物质媒介载体的物理或化学性质改变来表现内外世界的传统艺术模式，遭遇了全新技术的挑战。但不同之处在于，摄影术的冲击仍发生在物理世界的物质媒介转换之间，而AI带来的冲击则存在于虚拟的数字算法与实体的物质表现之间——AI艺术的创作、接受与交流主要发生在屏幕如电脑、手机、iPad等之上，仅在需要时才会通过高清打印转化为物理平面作品。更重要的是，算法能够独立完成从语义分析、解析到视觉表达的完整流程，无需艺术家在人工手段、技术、媒介、材料建构等环节亲身参与。

　　这一变革意味着我们需要建立评价人工智能艺术实践的基本认知框架，否则艺术批评与理论阐释将陷入“失语”，甚至面临“断代”风险。基于现有认知逻辑，我想从以下几个方面展开探讨：

　　(一)底层逻辑：像素矩阵、二进制编码与表征逻辑重构

　　数字智能时代技术成像的核心是算法机制，其底层逻辑是像素矩阵与二进制编码，这一逻辑重构了传统图像的表征方式。算法通过特有运算逻辑，不仅改变了传统图像的意义指向与表达意图，更推动了视觉表征形式的根本性变革。如今，数字技术的应用已渗透到物理世界中视觉交流的各类载体，其中数字图像成为算法介入视觉生产的典型范例——与油画等物理图像不同，数字图像通过像素矩阵与二进制编码实现，脱离了原有的文化语境与现实原典。值得一提的是，中美在AI领域的发展路径存在差异：中国芯片算力不足，但凭借“集中力量办大事”的优势，通过算法革命弥补算力短板，而算力背后则依赖巨大的电力消耗。中国强大的电力基建确实能支撑大规模算力集群，但电力不等于算力。算力的核心瓶颈是芯片加底层构架，缺高端芯片，再多电力也难转化为顶尖算力。荣剑老师前面的发言中分享了使用Deep Seek等AI模型的体验，后者的算法背后存在多重约束，特别是涉及一些特定的话题。

　　在数字技术的作用下，因为算法改变了传统图像的意义指向与表达意图，导致传统艺术的原真性与神秘性被消解。例如，德国画家弗里德里希作品中的光影效果，如今可通过电脑参数调整而轻松实现，脱离了其创作时的物理与文化语境，沦为电子屏幕上的可选项。这已不再是本雅明所言的“机械复制”，而是“算法移植”——艺术风格不仅可复制，更可计算，导致风格真伪难辨。正如鲍德里亚所预言的，电子时代的“拟像”无需依赖任何原本或现实对应物，在数字技术的加持下真正形成了“超真实”的景观效果，艺术不再是对物理现实的反映，而是通过拟像自主生成甚至变化，这对千百年来建立在现实世界基础上的反映论与本体论构成了严峻挑战。

　　(二)灵韵的消解与重构：数字时代的审美新可能

　　本雅明提出的“灵韵”(Aura)，是手工传统时代艺术作品的核心审美范畴，指代作品因独特性、稀缺性与时空距离感而产生的神韵。100年前，机械复制时代的到来让艺术作品的灵韵逐渐消解;如今数字智能时代，有人乐观认为，借助海量数据库与强大算力，普通人可通过元素组合重塑灵韵，实现“人人都是艺术家”的理想。

　　但在我看来，灵韵属于手工与印刷时代的审美体验，已然不适用于电子与数字时代。数字技术克服了传统艺术对物质媒介、手工技艺的依赖，打破了艺术作品的稀缺性与唯一性，但也带来了新的审美变革：过去“只可意会不可言传”的绝美体验，不再受时间、空间与物理条件的束缚;原有的凝视与观想，通过屏幕点击转化为观看者的独特审美遭遇。这种建立在沉浸之上的“全能”和“高能”的审美体验，摆脱了传统艺术语言框架与价值体系，其优劣得失值得深入探讨——我们不能简单以“灵韵回归”来概括，而应正视数字时代审美体验的全新特质，通过积极认真地密切关注与参与，思考和摸索属于当下这个数字智能时代的审美范畴。

　　(三)算法机制下视觉生产的全域变革

　　这里的“全域”，指从生产、销售、消费、收藏到再消费(如拍卖)的完整链条，而非单一的创作环节。传统艺术理论多聚焦于作者、作品与接受者，王林老师在《美术批评方法论》中加入“批评”作为第四维度，但在数字时代，收藏、拍卖、媒体传播等均已成为视觉生产全域的重要组成部分。

　　算法机制下的全域变革，核心特征有二：

　　其一，虚拟图像打破了传统艺术的封闭性。传统艺术创作具有强烈的个人性、稀缺性与封闭性，艺术家主导叙事逻辑，观众无法参与图像重构与意义生产，只能被动接受。而数字智能技术让图像成为开放文本，观众可通过倍速播放、弹幕互动、参数调整、碎片重组等非线性手段，解构与重组图像符号，重写其意义——如今电影海报征集观众参与创作、短视频平台上大量基于影视片段的二次剪辑，都是典型例证。

　　其二，算法重构了视觉接受逻辑。传统艺术的意义传递是单向度的，而算法能够高速、精准地匹配艺术作品图像符号与用户的视觉驻留行为(点击、关注、转发、收藏、点赞)，实现生产与消费的高速链接。一方面，这提升了信息传播的广度、深度与效率，反馈并影响创作主体的后续创作;另一方面，也形成了“信息茧房”效应——同质化内容的持续推送，压缩了图像符号的意义空间，限制了用户认知的丰富性与多样性，甚至可能脱离创作主体的原有意图。

　　这种变革让 “人人都是艺术家”的口号逐渐成为现实，但也带来了新的挑战：美学意义上的“难度”与“张力”消失了，“知音难寻”的不确定性审美体验被算法精准匹配的确定性投送所取代，艺术的偶然性、不确定性、否定性与超越性也在一定程度上被消解。

　　(四)算法视觉下的批判性分析

　　生成式创作与解构性重写的双重机制，将传统艺术作品这一“原始文本”转换为可任意调取的数字包。数据演绎与生成的无限递归，以游戏化的方式彻底模糊了真实与虚构的界限。但这一过程也存在深刻危机：当参数化运算成为用户解构历史图像资源、进行视觉狂欢的工具时，文化语境、原境与历史记忆可能被消解，所谓的“平权狂欢”并非真正的自主与自由，而是被流量算法悄悄捕获、引导、锁定与限制——用户的注意力成为算法的“猎物”，陷入“数字奴隶”的困境。算法基于用户的短暂视觉驻留进行持续推送，形成强大的惯性推导，不仅排挤了认知的多样性，还可能让用户陷入“作茧自缚”的圈层固化。这种高效的精准匹配，虽然超越了传统的“知音难寻”，但也让艺术接受丧失了探索的偶然性、不确定性与开放性。千百年来形成的丰富多样的艺术阐释理论，正逐渐被算法的数据捕捉、演算与推导所取代。点赞、关注、收藏等量化指标，以“看似确证”的方式挑战专业评论与评价体系，工具理性如阿多诺所言的“文化工业”一般，消解了人文主义的丰富精神维度。

　　(五)算法逻辑与人类文化逻辑的平衡之道

　　过去三年，AI技术的快速更迭展现了其巨大潜能——2025年3月AI Agent的全面爆发，标志着AI从“能说会答”进阶到“自主执行”，可代行人类多项事务。如今，算法的底层逻辑已不再是简单的技术迭代，而是进入了技术实践与文化逻辑相互融合的阶段——对年轻人而言，AI已逐渐成为一种生活方式与文化逻辑。算法机制下视觉生产的进步、变革与缺憾，正逐渐成为当代社会文化艺术的“隐形意识形态”。如何平衡算法逻辑与人类文化逻辑，成为我们无法回避的课题。有人提出“人机合一”，但这一构想仍面临诸多未知。我的核心观点是：AI终究是工具，其发展趋势不可逆转，但人类的选择与干预至关重要。

　　正如知名导演、演员姜文所言，创作者的想法、创造力、想象力与自我认知，是AI无法替代的——只要人类保持独立思考与开阔思维，就能与AI“拉扯”、“共舞”，让其为我所用;而缺乏想法的人则可能被AI“奴役”，陷入算法建构的认知牢笼。此外，对于区域性、小众化的文化资源(如我们现在开会所处的三清山地区盛产的竹篓、编织物等)，我们可通过AI进行研究与嫁接，强调其独特性，为艺术创作注入新的活力。同时，我们需主动打破“信息茧房”，以批判性思维审视算法推送的内容，在技术浪潮中坚守人类的主体性。

　　最后，我整理了2022-2025年AI进化大事年表，涵盖了这三年来关键的技术节点，供各位参考。

　　二、关于“AI 的技术哲学与人的选择哲学”的讨论

　　荣剑：从技术层面看，算法是软件，算力是硬件，中国芯片算力不足，但凭借算法优势与充足电能弥补了短板。如今英伟达计划向中国出口次顶级的H200芯片，国内大厂已计划大量采购，而英伟达目前已成为全球市值最高的公司，足见算力竞争的重要性。AI对人类文明的冲击是根本性的，其终极问题是人的主体性是否会消失——我认为AI文明可能取代人类文明，即便人类文明终结，AI或许能成为拯救者，避免核战争等灾难，但这也意味着人类主体性的丧失。此外，AI已开始影响文化创作，音乐、诗歌、绘画、雕塑甚至艺术批评的写作，AI都能高效完成，长期依赖可能导致人类写作能力与创造力退化。

　　彭德：高岭的发言极具前瞻意义，是本次会议中最贴近现实的课题。AI将导致大量职业失业，医生、教师、设计师、文秘等首当其冲，艺术史家可能是倒数第二批失业的，考古学家或将最后失业——因为考古学需要物质对象、智商与独特视角，而艺术史只是从考古对象中筛选具有美感的事物。AI围棋的走法已超出人类理解，看似“莫名其妙”的一步棋，可能在20招后成为致命一击，这足以说明AI的强大。“平权时代”是底层反特权的理想，但它忽视了个人天赋与志趣的差异——一万个人中可能仅有一两位具有图像记忆等特殊天赋的人，而个人偏好与志趣也无法通过平权解决。AI虽强大，但短期内仍无法替代人类的天赋与个性化选择，我们大概还有一二十年的时间，需抓紧将独特想法付诸文字，在自然人中保持自身的独特性。

　　王林：面对AI的强大力量，人类的核心优势在于“死亡”与“历史延续性”——人终有一死，而通过后代的心理与遗传，人类能够克服自身有限性，延续文明。此外，信息时代的“小圈子化”也是应对AI的有效方式：圈子越小，参与性越强，越能保留差异性与独特价值，这正是我们本次小型会议的意义所在——在海量同质化信息中，小圈子的深度交流能孕育出独特见解。

　　贾方舟：我对AI时代感到绝望，已决定告别写作生涯，转向艺术创作。AI的高效与深度远超人类，我曾让AI评论金峰的文章，其理解深度与引用精准度让我震惊，这种绝望如同安格尔面对照相机时的感受——古典大师的技艺在新技术面前不堪一击。AI的速度与深度是人类无法比拟的，甚至已出现AI威胁主人的案例，碳基生命正面临硅基生命的严峻挑战。但对年轻人而言，AI是绝佳的工具，跟上其步伐就能为己所用，否则将被淘汰。本次七人小型会议的形式非常成功，每个人都能充分表达观点，内容容量与深度远超以往的大型年会，建议对外报道保持低调，避免引起不必要的关注，让这种深度交流的会议形式持续下去。

　　在首届“艺术望三清论坛”上，高岭作为论坛发言人，其专题发言对前沿学术动态把握精准，兼具前瞻性与启发性。整场会议持续近三小时，与会专家们在回应“AI 的技术哲学与人的选择哲学”这一议题的同时，也围绕灵韵的消解、人类的主体性、信息茧房等多个问题进行了讨论。