總是想有新意，總不滿足老套?？煽吹紺hatGPT輕輕松松弄出了滿屏的各種新意后，失望之余也坦然了。”在今年的中央美術學院畢業展覽，一面墻上的寄辭如是寫道。

5秒內生成一幅莫奈的新畫作，一分鐘譜出一首貝多芬的弦樂四重奏，當AIGC讓人們看到人類的核心創造力似乎是可以被替代的，人類對自我的失望便逐漸被放大。

早在八十年前，本雅明也發出同樣的驚嘆：藝術是具有本真性、獨創性、是具有"靈暈"的，而相機、打印機、電影等可復制技術的出現，背后并沒有孕育"靈暈"的土壤。

這樣的驚嘆已經常駐人類世界許久，只是AI大模型的到來，加劇了人類的警醒 。牛津大學未來人文研究中心給出了24項人類工作被AI替代的未來時間表，流行音樂制作、暢銷書作家等工作將在20年內被AI取代。

是函數在“作祟”

不過，僅僅圍繞AI是否會取代人類進行藝術創作這一話題展開討論，無疑陷入“觀點之爭”。在探究誰替代誰之前，弄清AI的工作原理及其與人腦之間的異同尤為重要。

在商湯智能產業研究院院長田豐看來，AI本質上就是一個函數，它接收輸入并產生輸出：想象有一函數叫做F(圖片)，輸入一張貓的圖片，人工智能便能輸出“貓”這一文字，正如人類通過觀察貓的照片能夠識別出這是“貓”。

“這一代AI技術，尤其從機器學習、深度學習開始，實際上在走結構主義路線，核心就是模仿人腦的神經元結構，構建神經網絡。”田豐表示，正如人腦在推理過程中存在著從“a-b-c-...”這樣一個或長或短的“思維鏈”，人工智能大模型同樣運用“思維鏈”實現推理，強大的邏輯推理仿佛賦予AI擁有了人的意識。

此外，人工智能的推理能力不僅限于理工科領域，文科同樣涉及推理邏輯。無論是繪畫、寫作、攝影還是電影制作，創作過程中都存在“思維鏈”。

而和人腦不同的是，田豐認為，人工智能的算法、算力和數據效率遠超人腦，能夠通過大量的數據訓練，將現實問題轉化為數學問題，快速找到數據之間的相關性，從而呈現一種強因果關系的解決方案。

“我也試著用大模型去寫《流浪地球3》的劇本，只需要我把前兩部作品‘喂’給大模型，再讓它按照我的思考進行演繹，多輪對話后就能制作出一個屬于自己的劇本。”田豐表示。

如果說藝術需要創新，需要舊元素的新組合。按照這樣的邏輯，藝術家是不是很有可能被AI替代？畢竟AI的工作方式與人腦如此相似，而AI在元素的排列重組方面又表現出了超乎常人的技巧。

“嚇著嚇著就正常了”

按照哲學家克羅齊所言，藝術的創造是人類的直覺，而直覺的來源是情緒和意志，藝術所表達的正是人類的情緒。AI通過分析大量人類情感的數據進行模擬，但當一些觸動我們心靈的作品變成可被復制的范式時，它們是否還能保持原有的靈魂和真實性？

“AI難以觸及人類高貴的靈魂，至少目前我沒有看到希望。”藝術家趙半狄稱。

從根本上來說，AI大模型是人工神經網絡模型，其創建伊始是模仿人腦的運作方式。也就是說，大模型通過龐大語料庫去學習的模式，本身就是對人腦能力的一種模仿，遠遠不如人腦強大的情感處理能力和理解能力。

而對于藝術而言，情感與理解又尤為重要。導演王潮歌同樣表示：“我的創作中，更想表達我對人類的愛的理解、對慈悲的理解、對寬容的理解，而不是對更高的科技手段或視覺經驗的理解。”

從這個維度看，人類所擁有身體與歷史底蘊就是AI難以跨越的鴻溝。人們的身體感知構成了意識的一部分，歷史記憶塑造了價值觀。正是如此，才能有"感時花濺淚，恨別鳥驚心"，花朵和鳥兒本身并不會流淚或驚心，而是詩人以獨到的感知，從非藝術品的事物中發現了美，使這首詩跨越千年與當代的人們形成對話。

技術的革新或許會讓一些人不得不離開"舒適區"，但承認AI在藝術領域的存在，并不會泯滅真正的藝術。

就像王潮歌所說：“人類在漫長的演化過程之中，總是會被自己嚇一跳。我們發明了火車，被自己嚇一跳；我們發明了網絡，又被自己嚇一跳；如今我們發明了AI，還會被自己嚇一跳，不過嚇著嚇著就正常了。