融合之路：AIGC在中國藝術與設計領域中的機遇與挑戰

陳祿梵 向安玲 沈陽

關鍵詞：生成式人工智能藝術設計人貨場器境藝

在數字化和科技高速發展的今天，AIGC已逐漸成為當代社會的重要技術力量，逐步滲透到醫療、教育、交通、通信及娛樂等多個領域。其中，AIGC技術在藝術與設計領域的應用，不僅展現了無盡的創造可能，同時也為藝術與設計的傳統實踐帶來了全新的思考與挑戰。本文旨在深入挖掘AIGC在中國藝術和設計領域中面臨的實際應用問題和潛在挑戰，同時對比和探索其與中國深厚文化傳統相交融時可能出現的問題。通過對生成式人工智能在中國藝術和設計領域應用的探討，能夠更好地理解技術與文化、創新與傳統的關系，同時為藝術與設計領域的實踐者和研究者提供新的思考與洞見，推動中國藝術與設計在全球化與技術化的大背景下邁向更具創新性和包容性的未來。

一、機器創意與藝術設計的融合探索

（一）國外學者解析機器創意和人類創意的異同

近年來，AIGC在藝術和設計領域的應用逐漸得到關注和探索。國外許多學者試圖從不同的角度解析機器創意和人類創意的異同。澳大利亞莫納什大學教授喬恩·麥科馬克（JonMcCormack）等學者[1]指出，機器創意缺乏的主觀性和情感表達，正是人類創意的重要組成部分。英國認知科學家瑪格麗特·博登（MargaretBoden）也強調了人類創意的不可預測性和原創性，而機器往往在既定的框架和規則下運作。[2]

也有學者提出，創造力被定義為以一種人們不熟悉的方式提出新穎或有價值的想法的能力，是人類智慧的一個顯現方式。[3]盡管缺乏物理經驗和人類的主觀意圖，但人工智能（ArtificialIntelligence，以下簡稱“AI”）并不是一個沒有學習能力的程序，所以不能說AI不具備創造力。[4]在創造力理論框架中，美國心理學家羅伯特·斯特恩伯格（RobertSternberg）和巴黎第五大學心理學教授托德·盧巴特（ToddLubart）曾提出，創造力是藝術和設計領域核心的要素，被定義為產生新穎且有價值的想法的能力。[5]

在人工智能日益發展的時代背景下，瑪格麗特·博登還對機器創造力進行了分類，將其分為探索性創造力、結合性創造力和變革性創造力。[6]這套理論框架為評估AI在藝術和設計領域的創造力奠定了基礎。

（二）中國學者探索AIGC實際應用中的問題

國內學者的研究中，從作品著作權的角度，傾向于認為AIGC應當采納與人類作品相同的鑒別標準。從人類中心主義的角度出發，AIGC被視為承載和傳遞人類意義和價值的工具。鑒于技術的實際表現、經濟成本和著作權法的價值，它也應當受到著作權法的保護。[7]

在設計行業實際應用中，如環境設計結合AIGC技術，因生成式模型的隨機性、自動化和變異性，設計師的創作邏輯要從理性轉變為感性，創作思路由線性轉為非線性去探索更多設計方案。[8]

設計師的輸出是一方面，也有學者在AIGC的產出方面指出，目前技術還面臨成熟度、內容真實性、數據依賴等方面的挑戰。如任務模態轉化（指利用自然語言文本生成多維度圖像或動畫）、AI幻覺現象（指模型可以生成看上去流暢但毫無意義或包含錯誤事實的材料）、高質量數據捕捉等。[9]

除以上問題以外，針對中國藝術與設計領域，我們也應注重傳統文化與AIGC技術交融，現代與傳統的互動，讓AIGC設計在繼承傳統的同時，能夠賦予傳統藝術新的意義和價值的探討。

前述研究中表明，當下對于機器創意、著作權、技術挑戰等問題的探討已較為深入，但依然面臨如何將理論應用于藝術和設計實踐的難題。結合中國國情，這些核心問題要求我們超越傳統的理論框架，尋求一個更廣泛、更綜合的視角來進行研究。正因如此，本文創新性地提出了“人貨場器境藝”的框架。該框架旨在提供一個多維度的、具體的結構，系統地分析機器創造力與人類創造力的異同，探討藝術與設計領域中AIGC應用的接受和使用情況，分析生成式人工智能平臺在中國特定文化和社會背景下的發展困境和挑戰。

二、“人貨場器境藝”六維探析

在設計的世界中，設計元素幾乎都來自我們的生活。設計具有多樣性、互動性及變化性等特性，且幾個特性相互依賴。為了深入理解生成式人工智能如何融入并影響設計特性，本文采用了“人貨場器境藝”的研究框架。其中，“人”代表創作者和受眾，主要指人的情感、需求和理念；“貨”象征創作的實體與價值，包括實體作品和數字作品；“場”意為創作和展示的空間，從工作室到博物館，再到數字空間；“器”代表創作的工具和技術，從傳統的畫筆和樂器到新型的AI技術；“境”強調文化、社會和法律的背景，為創作提供情境與語境；“藝”是整個系統的核心，指技藝、創新和表達能力，它驅動著所有其他元素。通過這個框架，能更全面地探索AIGC在設計領域中的挑戰、機遇和缺失。

（一）人——技術接受與情感復雜性

技術與人的關系在藝術和設計中尤為微妙。在AIGC技術不斷進步的今天，人們對AI創作的接受度是一個值得關注的問題。美國科羅拉多大學博爾德分校計算機科學系教授西德尼·德梅洛（SidneyD'Mello）提出，盡管人工智能為藝術創作提供了新的可能性，但人類情感的復雜性是人工智能暫時無法全面模擬的。[10]傳統的中國藝術注重情感與情境的傳達，AIGC繪畫雖可模擬藝術技巧和樣式，但不具備藝術家的心象意境，無法讓觀者產生情感共鳴。以中國水墨畫為例，它蘊含意象、幻象、墨象之靈韻，對意境的追求超越了人工智能的理性框架。這種作品的生命力和精神內涵，給予觀者無窮想象，也正是AIGC難以觸及的藝術核心。因此，應關注如何確保在AIGC技術的輔助下，創作者的真實情感得到準確傳達，而不是被技術所替代。

（二）貨——AIGC藝術的價值認知與市場定位

隨著AIGC生成的藝術作品在藝術市場的逐漸普及，其價值和定位成了大家熱議的話題。傳統藝術作品的價值往往與創作者的名譽、作品的歷史和社會背景等緊密相連，但當作品的創作者是人工智能時，這些傳統的價值評估標準應如何融匯，作品的價值又該如何衡量呢？2018年，用AIGC技術創作的藝術作品《埃德蒙·貝拉米畫像》（PortraitofEdmondBelamy）在佳士得拍賣會以43.2萬美元的價格成交，引發社會熱議，網友評價它“其實是借鑒程序員代碼的‘山寨貨”。近幾年，使用生成式人工智能進行創作的藝術家數量在全球范圍內不斷上升，越來越多的AIGC平臺出現。喬恩·麥科馬克等學者認為，機器創意的崛起挑戰了人的創意中心主義，使得創作者的角色和價值受到質疑。[11]這種變革對于中國藝術和設計領域的創作者來說，既是機遇也是威脅。AIGC創作的藝術品如何在全球藝術市場上定位，如何與傳統的藝術品競爭，以及它們如何被藝術批評家和普通觀眾所接受，都是需要進一步探討的議題。

（三）場——AIGC與人性交融的挑戰和未來

談及“場”或場域，實際上是在探討生產過程和創作環境。在AIGC時代，這個“場”不僅是物理空間，更是一個信息處理和知識生成的數字空間。在這樣的環境中，AIGC技術與人的創意相互交織，產生了一系列新的可能性和問題。那么，如何確保該技術不僅是執行命令的工具，還能真正參與到創意過程中，與人類藝術家建立真正的協作關系？面對人工智能的強大計算能力和模式識別，如何確保人類的直覺、情感和非線性思考在創作過程中不被邊緣化……這些都是值得關注的問題。[12]“場”同時也指市場。據統計，2021年中國人工智能繪畫市場規模為0.1億元，但60%的用戶從未在AIGC生成產品上有過付費行為，剩下40%的用戶中，付費超過100元的僅占比10%。因而，國內如何建立合理的數字藝術市場體系也是值得深挖的問題。

（四）器——傳統工具與AIGC技術的融合策略

“器”指的是用于創作的工具和技術。在中國傳統藝術中，如在書法、繪畫和雕塑等領域，工具的選擇和使用方式直接影響到作品的最終效果。AIGC技術為我們提供了一系列新的“數字工具”，這些工具在功能和能力上遠超過傳統藝術創作工具。然而，2021年中國人工智能繪畫行業算法模型使用占比情況顯示，StableDiffusion（人工智能動畫工具）占比60%，DiscoDiffusion（人工智能繪畫工具）模型占比16%。如何確保這些西方背景的新工具能夠真正運用到中國傳統藝術創作中，新技術如何幫助我們重新審視和發掘傳統工具的潛能，使傳統藝術與現代技術在創作中真正實現融合，也是未來研究面臨的問題。

（五）境——AIGC文化背景中的適應性與矛盾

“境”涉及的是文化、情境與環境，在藝術與設計的語境中有深遠的意義。中國的文化背景對于藝術與設計領域中的創作者具有一種無形的引導。在中國光谷舉辦的人工智能藝術展，生動地展示了AIGC在傳統文化創作中的應用潛力。該展覽中使用的AIGC系統通過學習唐宋古畫，創作出融合光谷地標的中國風水墨畫作《光谷十景》。這表明針對中國文化背景進行定制的生成式人工智能系統，可以在一定程度上實現現代技術與傳統藝術的有機結合。但是這種結合也存在局限性，完全依賴機器系統進行創作，可能缺乏藝術家的個人風格與情懷。AIGC技術源自西方科技，在開發自己的生成式人工智能平臺時，如何適應并尊重這一深厚的文化背景，涉及傳統藝術和手工藝時，如何找到平臺的適用邊界，不使其侵犯或稀釋傳統文化的獨特性，是需要不斷探索的。

（六）藝——AIGC與創意之間的動態平衡

提及“藝”，是在討論藝術與設計的核心技藝，即創新能力。在AIGC技術的影響下，技藝的定義和創新能力范圍都在發生變化。一方面，AI為創作者提供了無限的可能性，使不具備高超繪畫能力的普通人也能夠突破藝術的界限，探索前所未有的領域。另一方面，機器的邏輯和算法有時也可能限制人類的創意自由，使藝術作品失去其原有的情感和人性。例如，在北京798藝術節與百度文心一言合作的項目中，藝術家基于自己的風格訓練AIGC系統，并與其共同創作展覽作品，既保留了藝術家的原創風格，也通過該技術實現了作品的擴展。這種人機合作模式在一定程度上實現了平衡，既發揮了人類藝術家的創意優勢，也充分利用了人工智能的計算能力。但是如何進一步加強雙方的互動，使兩者實現真正的融合，而不是簡單地機械拼接控制創意過程，是當前和未來都需要應對的問題。

三、人工智能融入藝術行業面臨六大核心缺失

在全球范圍內，AIGC技術正逐漸滲透進各個行業和領域中，為我們帶來前所未有的創新機遇。然而，在這片看似充滿無限可能實則充滿挑戰的新天地中，我們也逐漸察覺到某種失落感。特別是在中國，一個擁有深厚歷史和文化傳統的國家，AIGC技術在設計和藝術領域的應用似乎并不總是那么和諧。我們通過幾個案例深入分析，揭示生成式人工智能融入中國藝術行業的六大核心缺失：創意的缺失、數據的缺失、透明性的缺失、文化認同的缺失、傳統手工藝魅力與價值的缺失以及人機交互的文化敏感性缺失。這六大缺失不僅反映了AIGC技術的局限性，更重要的是指出了我們在將高科技融入傳統文化時需要注意的問題，為未來的研究和實踐提供值得思考的方向。

第一，創意的缺失。以AdobeSensei（可以應用于奧多比系統公司旗下各款產品的底層人工智能工具）為例，一個結合了人工智能與機器學習的設計工具，為設計師提供了強大的創作輔助功能。與大多數自動生成圖片的平臺不同，AdobeSensei可以自動為設計師提供顏色搭配和布局優化等建議。在AI的強大助力下，設計師可能開始過度依賴這種自動化工具，逐漸失去獨特的創意和個性化表達。當我們過度依賴機器提供的建議，設計將會變得越來越刻板，缺乏人類的情感和視角。

第二，數據的缺失。在國內AIGC輔助的室內家裝設計中，設計師通過數據分析和機器學習技術，獲取大量用戶偏好數據來優化設計，但隱藏著數據準確性和完整性問題。AIGC技術在智能家居中的應用還會收集用戶的個人信息和生活數據。這些數據一旦被非法獲取，也可能給用戶帶來巨大損失。因此，保證收集數據的安全性和合法性，是使用人工智能技術需要考量的問題。目前，許多生成式人工智能應用在開發過程中忽視了這種數據斷裂的隱私保護問題，所以導致用戶信息面臨泄露風險。

第三，透明性的缺失。這里提到的透明性是指能夠明確、完整地理解和解釋某個過程或決策的邏輯和原因。深度學習模型的決策過程很難被直觀地解釋，從而導致了透明性缺失的問題。以汽車內飾設計為例，豐田研究所（TRI）利用AIGC技術優化外觀設計，以減少阻力，改善純電動汽車的空氣動力性能，從而提高行駛里程。但在這個過程中，設計師和工程師可能難以詳細理解AIGC算法是如何做出某個設計決策的，從而導致了透明性的缺失。如果設計師無法明確AI是如何考慮和權衡各種因素來做出決策的，那么就無法確保設計能夠滿足所有的需求和標準，也無法對潛在的問題進行預測和修正。

第四，文化認同的缺失。盡管AIGC可以學習和模仿設計風格，但它缺乏對中國深厚傳統文化的理解，導致出現“AI文化盲點”。就MidJourney（人工智能繪畫工具）生成作品歪曲東方人形象的爭論而言，由于該平臺對東方文化數據收集不足而存在缺陷，使其對不同人種和文化理解有誤，因而無法創造出符合國人審美的亞洲面孔。再比如，使用AIGC技術設計的傳統中國紋樣或服飾可能在視覺上看起來不錯，卻常因缺乏某種傳統意義或符號意義，導致其失去與中國文化的深層次聯系。

第五，傳統手工藝的魅力與價值缺失。中國擁有悠久的傳統手工藝歷史，從刺繡到陶瓷制作，每一件作品都融入了匠人的心血和情感。但隨著科技的發展和中國傳統手工藝從業者的減少，傳統手工藝的傳承面臨挑戰。曾有學者提出應在少數民族職業院校開設非遺技藝專業，吸納傳承人作為教師。AIGC技術的引入雖然可以模仿或優化某些手工藝過程，但機器生產的作品缺乏傳統手工藝品的溫度和人情味，機械化的生產方式使其失去手工藝的傳統價值和魅力。其根本解決辦法在于減少傳統手藝文化流失，將AIGC技術合理運用在手工藝傳承中，AI在這一領域的作用遠不及手藝傳承人的力量。

第六，人機交互的文化敏感性缺失。這不僅僅影響到AIGC的輸出結果，而是關乎整個交互過程，包括用戶的輸入、AIGC的反應以及最終的輸出。當中國用戶在與AIGC技術產生交互時，因文化背景、語言習慣或思維方式的差異，感受到不同生成式模型的“文化異化”。舉個最簡單的例子，如果一個AIGC輔助的家裝設計工具沒有完全理解中國一些家庭對“家”這一概念獨特的文化認知和情感寄托，就會導致其推薦的設計方案與用戶的實際需求和期望產生偏差。

四、人工智能在中國藝術行業如何生存

隨著AIGC的進步，我們目睹了生產效率的提升和創作成本的下降，還見證了新的藝術表現形式的出現，如“多模態對話式藝術”——一種將聲音、圖像、文字和感知交互融合的創作方式；“AI意境藝術”——使觀眾不完全懂得其技術，但卻能深刻地感受到其傳達的情感和意境。多種AIGC創新型藝術形式的涌入，面對AIGC的六大缺失問題，我們提出“AIGC文化兼容性藝術創新觀”。該觀點指AIGC技術通過數據深入挖掘和整合本土文化元素，以確保模型具備藝術創新與本土文化項兼容的意識形態，從而創造出既有民族特色又富有創新意義的藝術作品。這一觀點的提出是為了彌補AIGC在藝術創新中對本土文化的忽視，同時也為藝術家和設計師提供了一種新的創作路徑。

未來的設計教育中需要實現“技藝平衡”，既要掌握AIGC技術，也要深入挖掘文化內涵。就目前的發展趨勢而言，人工智能技術在生成數字藝術方面的生產力是具有革命性的。在過去的幾年中，國內外很多大學都設立了人工智能相關碩士和博士研究生課程，以培養使用人工智能技術應用的新一代研究人員。只有當設計師既能流利地“說”技術語言，又能深刻理解不同文化內涵，他們才能真正地將傳統與創新相結合。此外，真正的創新常常誕生于學科交叉的碰撞之中，未來應鼓勵設計與計算機科學、人文學科，甚至是哲學之間的“藝術科技碰撞”?？鐚W科合作將為人類帶來前所未有的創新思維，打開全新的創作維度。

在追求技術進步的同時，從業者要始終堅持“文化守護”的原則。當務之急，有關部門應抓緊制定相關政策法規，無論是在數據保護方面，還是在知識產權方面，都需要確保每一項技術的進步是建立在遵守法律和尊重我國文化傳統的基礎上進行的。

為真正實現傳統與創新的融合，未來的AIGC需要進行“參與式創作”的變革。AI通過與設計師深度互動，共同完成作品，并且保證AI能夠理解并執行設計師更細致和高級的要求。由此，需要開發更加透明的、可解釋的AIGC技術，讓設計師不只是與機器互動，更能與它共同思考、共同創作。個性化的AIGC工具可以作為設計師的助手，在尊重其創意的基礎上為其提供合適的建議。

未來，我們期待人類與AIGC的深度協作。比如讓人工智能負責生成設計原型，設計師對結果進行修改和完善，人機共同參與設計決策，雙方發揮各自優勢，構建和諧、高效的合作關系。已經有一些藝術家與AIGC平臺開展了富有成效的創作實踐，值得推廣。這種模式下，設計師可以在技術的輔助下充分釋放創造力。

五、結語

隨著AIGC在藝術和設計領域的蓬勃發展，傳統的創作和欣賞角度正面臨前所未有的挑戰。通過“人貨場器境藝”的框架，本文揭示了AIGC生成式人工智能介入帶來的六大核心缺失。藝術與設計在與AIGC技術交融的過程中，面臨著傳統與現代、人與機器、主觀與客觀之間的不同張力。解決這些核心缺失并不只是技術上的挑戰，更引發了對人類創作本質、文化價值和技術倫理的深入思考。要確保技術與文化、創新與傳統的和諧共存是未來的關鍵課題。面對AIGC的挑戰，未來的道路并不是簡單的擁抱或抵制，而是在持續探索、反思和創新中，尋找藝術、設計與科技真正的和諧共生之路。

在未來的研究中，可以進一步探討AIGC技術與設計領域其他方面的結合，如可持續設計、社會影響力評估等，更多實際案例的研究和實驗也將對理論框架的驗證和實踐具有重要意義。