生成式人工智能藝術的心理價值探析

童瑤

摘要：關于生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，以下簡稱“GAI”）藝術的價值討論， 主要有工具主義論、價值主義論和智性交互論等觀點。實際上，生成式人工智能藝術和傳統藝 術具有價值觀層面的同源性。人工智能藝術在創作、評價和參與等方面均有大幅創新，表現出 高細節、強參與、泛情緒的藝術個性。通過挖掘人工智能藝術背后的心理學原理，發現其心理 價值主要體現在三個方面：想象力與高細節增強認知靈活度，互動性與強參與性激發主體創造性， 泛情緒體驗有助于發展深層自我意識。這為研究人工智能藝術的價值增添了心理學視角。

關鍵詞：生成式人工智能藝術心理價值價值主義認知情緒

人工智能（Artificial Intelligence，以下簡稱 “AI”）藝術是指借助于人工智能技術生成的藝 術作品，包括 AI 自主生成和人機合作創作兩 種形式，覆蓋繪畫、音樂、電影、舞蹈等領域。 1973 年，加利福尼亞州立大學教授兼畫家哈羅 德·科恩（Harold Cohen）與計算機程序“艾倫” （AARON）合作創作的一幅美術作品在威尼斯 雙年展展出，標志著 AI 藝術的誕生 ；2009 年， 華人科學家李飛飛團隊開發了開源性質的圖像 識別數據庫 ImageNet（圖片網絡），開啟了深度 學 習 革 命 ；2022 年，ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，聊天機器人程序）通過 神經網絡架構和深度學習技術輸出繪畫、文學、 音樂等藝術作品 ；2024 年 1 月，Open AI（美國 人工智能研究公司）的 Sora（人工智能文生視頻 大模型）深度模擬真實物理世界，根據文本提 示創建出 60 秒的逼真視頻。AI 藝術呈加速度發 展態勢，這種后人類技術打造的全新藝術形式 在倫理性、自主性等方面引發了廣泛討論，其 中就有“AI 藝術的價值”這一重要問題。

一、關于生成式 AI 藝術價值的研究綜述

（一）工具主義論

工具主義者從 AI 藝術原理出發，主張 AI 藝術是一種技術應用，作品在本質上屬于技術 范疇，即計算機通過分析海量數據的分布規律 和特征來生成新的內容，其中涉及的復雜算法 和模型均由人類工程師設計。其一，從功能角 度看，AI 藝術的核心功能是輔助人類藝術家。 例如印度建筑師、計算設計師瑪納斯·巴蒂亞 （Manas Bhatia）將 ChatGPT 作為創作幫手，但也僅是用于加強個人風格，其創作本質仍是基于 藝術家本人的設計理念和創作意圖。[1]其二，從 藝術的唯一性來看，藝術作品誕生于創作者獨 一無二的主體性經驗，這些情感體驗和生存經 驗源于主體的個性和經驗，弱 AI 階段的數據處 理或模仿無法獲取這些個性和經驗。因此，當 人們說 AI 藝術突破了傳統藝術的邊界時，實 際上說的是技術運用上的突破而非藝術性的突 破。[2]其三，從生產力和生產關系的角度看，只 有革命性的生產力才能催生生產關系大變革， 這在工具的發展中主要指從具身性技術拓展至 使用者的身心。但是，AI 藝術目前的“創新”實 為“創舊”，即使產出了人類以前沒有見過的東 西，但生產力條件依然沒有得到改變。[3]

（二）價值主義論

價值主義論從作品和市場、程序和審美、 情感和體驗等多個維度對 AI 藝術進行了價值 判斷。AI 繪畫作品《下一位倫勃朗》（The Next Rembrandt）通過神經網絡引擎徹底顛覆了傳統 繪畫方式，其創作過程長達 18 個月，經過 9 次 算法迭代，讓創作過程變得至關重要。盡管畫 作的審美主體仍然是“人”，但 AI 藝術所展現的 對人類思維和文化的深度建構，讓機器運算及 其創作過程的價值大大凸顯。德國藝術家馬里 奧·克林格曼（Mario Klingemann）2018 年創作 的《路人的記憶 I》（Memories of Passersby I），利 用神經網絡實時呈現不斷變化的肖像，具象化 了 AI 如何在海量數據中“記憶”和“想象”人類 面容，這仿佛“一抹陽光”似的感官刺激滿足了 觀眾對藝術的遐想與反思，并給觀眾帶來強烈 的視覺沖擊，使得通過符號形式模擬人類情感 成為可能。[4]此外，AI 畫作《埃德蒙·貝拉米肖 像》（Edmond Belamy）的成功拍賣彰顯了藝術品 市場開始接納 AI 作品。綜上所述，AI 藝術的價 值主義論涉及藝術作品的本身價值、美學價值、 感知價值和市場價值等多個方面。

（三）智性交互論

智性交互論關注工具理性和價值理性，強調藝術、人、技術等多方面的深度融通和在此 基礎上的演化。[5]AI 作為人類藝術創作的新手 段，承載了創作主體展現想象力和價值觀的需 要。盡管目前強 AI 尚未實現，但其作為技術媒 介在作品生成的質量、規模和效率上都表現出 了巨大的進步。因此，AI 自身的發展與進步是 首要的顯著成果。其次，這種進步推動了美學 新觀感，使 AI 藝術的美學意義轉換到如何“藝 術地使用 AI”上來，探索 AI 的藝術化。[6]再次， 在 AI 進步的過程中，人類藝術家不斷突破經驗 邊界，獲取全新體驗。例如美國藝術家斯蒂芬 妮·丁金斯（Stephanie Dinkins）長時間與社交 機器人 Bina48 對話后產生了一種前所未有的 情感連接，她將其稱之為“超人類主義體驗”。[7] 除技術、美學和感官體驗外，AI 藝術還促進了 學科進步。比如中國人民大學的“情景體驗非遺 教室”幫助學生形成了完整的自我認知經驗系 統，推動了“藝術技術學”雙一流學科建設。[8]由 此可見，智性交互論對生成式 AI 藝術的價值 持樂觀態度，并將其拓寬到進化的、動態的 層面。

二、生成式 AI 藝術的獨特性及其心理學依據

AI 藝術與此前所有藝術的關系好比“一樹 多枝”。以生成式 AI 繪畫為例，它與傳統美術 形式——特別是中國寫意畫——擁有共同的價 值淵源，在這一基礎上形成的 AI 藝術具備開放 的、發展的心理學依據。

（一）價值之“根”

AI 藝術和傳統人類藝術具有共同的價值淵 源，具備藝術價值追求的同源性，中國畫和 AI繪畫在這一方面的對比更為明顯。

第一，二者都可以追求形式與內容的和諧。 中國傳統美術強調“形神兼備”，追求外在形式 與內在精神的完美結合。如顧愷之《洛神賦圖》 中的細膩線條和色彩，描繪了洛神的形象與神 韻，具有形而上的氣韻。AI 藝術也可以捕捉到 這種精神內核，以及水墨的流動感和墨色的濃 淡變化，從而可以通過 AI 技術呈現出“和諧的 東方美感”，而不是純粹的機器化產出。

第二，二者都可以注重情感與意境。中國文 人畫擅長“言志”“抒情”，傳達出畫家的內心世 界和精神追求。如南宋馬遠的《寒江獨釣圖》以 簡潔的筆觸和構圖營造出一種孤寂、清冷的意 境，使人直觀感受到作者的情感世界。當 AI 深 度學習并模仿中國古代山水畫時，同樣能夠引 發觀者共鳴。

第三，二者都可以具備人文關懷。中國畫在 不同時期反映著中華民族的社會生活和精神面 貌，既是文化載體，也是有效的傳播途徑?，F階 段的 AI 已經可以呈現社會文化的演進軌跡，從 某種程度而言，這便是對當前人們精神需求和 生活方式的一種表達。

第四，二者都具備創新性。美術史是一部創 新的歷史。如明代畫家徐渭開創了潑墨大寫意 畫風，諸如此類開創性的流派和作品如今已被 廣泛認可。從歷史角度來看，AI 繪畫無疑是創 新史上的一環，它通過算法和數據處理，探索 出前人未曾涉足的領域，不斷拓寬藝術創作的 邊界與可能。

（二）AI 藝術特性的心理學依據

生成式 AI 畫作擅長用大量、豐富的細節和 色彩將腦海中想象出來的畫面展現出來，這些 畫面往往在現實中無法找到，但又滿足心理學 關于“不可能建筑”“不可能事物”的定義（如 “莫比烏斯環”），為觀眾帶來視覺刺激。AI 畫作 的創作原理是深度學習和計算機視覺技術。具 體來說，AI 可以提取色彩、線條、形狀等關鍵 元素以及它們之間的組合規律，通過生成對抗 網絡（GANs）或變分自編碼器（VAE）等模型， 不斷優化調整生成圖像，使作品符合受眾的視 覺需要。以生成對抗網絡肖像畫為例，它們具 有高度的真實感和細節性。同理，人類的大腦 也需要不斷進行模式識別和重組，引發新的神 經連接，激活與面部識別和視覺記憶相關的區 域。用認知心理學的信息加工模型來解釋，生 成式 AI 繪畫通過高度細節化讓想象“可視化”， 這些關鍵元素刺激了大腦視覺皮層的初級視覺 區域，隨著畫作復雜性和動態性的加深，將進 一步激活高級視覺區域，產生場景解析、整體 化認知等神經加工過程，增強視覺體驗的深度， 引發相應的情感反應。

由于情感和認知過程在大腦中并非孤立存 在，而是相互交織、共同作用的，生成式 AI 藝 術獨特的視覺表達可能同時激活情感處理區域 （如杏仁核）和認知處理區域（如前額葉）。在創 作和觀賞 AI 畫作時，情感與認知的交織影響了 個體整體的認知過程，在情緒上則表現出感知 體驗的增強。此外，基于數據和算法的 AI 創作 過程還具有隨機性和不可預測性，每一幅 AI 生 成的畫作都可能是獨一無二的。面對未知的變 化，創作者和觀賞者都需要調動大量的認知策 略來應對，這一過程將增強大腦的認知適應性。 以 DeepDream（用來分類和整理圖像的 AI 程序） 為例，它通過深度學習技術將圖像中的某些特 征增強、變換，觀眾必須調整自己的認知策略 才能理解和解釋這些超現實意象。與之長時間 接觸被稱作“認知靈活性鍛煉”，能夠使個體保 持高度的認知靈活性，并獲得連續的情感體驗。

此外，人機交互的流暢性也是影響 AI 藝 術的關鍵因素。GAI 藝術通常能夠以直觀、易 理解的方式呈現出創作過程和成果，或是將人 機互動直接納入生成過程。如華裔藝術家鐘愫 君（Sougwen Chung）用 AI 創 作 的《 繪 圖 操 作 》 （Drawing Operations），在 AI、主體和作品之間建立了流暢的交互體驗。面對較為復雜的 AI 畫作，觀眾在欣賞作品時需要運用認知控制 來管理自己的注意力和思維過程，追求認知 平衡的過程會激活大腦中與創造力有關的區 域，外顯為好奇心和期待得到滿足，符合心理 學中的認知控制理論。面對 AI 畫作，觀眾也可 能會體驗到一種“置身其中”的感覺，仿佛走 進了畫作中的場景，甚至看見了 AI 的“思維過 程”。例如，美國藝術家塔博爾·羅巴卡（Tabor Robak）的《假蝦》（Fake Shrimp）通 過 一 個 精 心 制 作 的 3D 數 字 界 面，讓 觀 眾 進 入 超 現 實 感的建筑、廣告和生物的“異化而熟悉”的世 界，[9] 這種沉浸式體驗帶來的強參與感是以往 藝術形式難以做到的。

三、生成式 AI 藝術的心理價值

不同類型的生成式 AI 藝術的受歡迎程度 和傳播廣泛度有所不同，但想象力與高細節、 互動性與強參與、認知度與泛情緒這三組特征 是 AI 藝術的個性所在，也是未來可以深化發展 的方向，為 AI 藝術的價值主義論補充了心理學 視角。

（一）想象力與高細節：增強認知靈活度

生成式 AI 藝術以其充滿想象力的表達和高 細節的特征，成為個體提升認知靈活度的重要 途徑。將想象力轉化為視覺盛宴的過程刺激著 人類的大腦皮層，能夠同時激活情感處理區域 和認知處理區域，增強感知體驗。特別是面對 新穎的 AI 藝術時，人類需要調整自己的認知框 架以理解和欣賞這些作品，這種調整和重新建 構是提高認知靈活度的關鍵。同時，AI 藝術也 是多學科的交叉融合，包括數學、計算機學、心 理學和語言學等。這種跨領域認知活動需要更 發達的思維能力，即在不同領域間建立正向聯 系的大腦功能，而 AI 藝術作品的隨機性和不可 預測性不僅有助于提升認知適應能力，還能將外界環境內化為自我理解的一部分，從而帶來 獨特的滿足感。

（二）互動性與強參與：提升主體創造性

創造力的兩個核心要素是新穎性和獨創 性。新穎性指的是在解決問題或創作作品時超 越現有的模式或手段，可以體現在思想、觀念、 方法、技術等多個方面。獨創性則側重個體不 同尋常的思維方式，當面對新情境時能夠獨具匠心。生成式人工智能藝術具有互動性和強參 與的特征。在創作層面，傳統與創新元素的融 合為藝術家提供了源源不斷的靈感，盡管 AI 藝 術是否突破了藝術的邊界尚有爭議，但算法與 模型作為技術工具的創新無可厚非，它拓展了 藝術的手段，使每一次創作成為一種新的探索。 在觀賞層面，AI 藝術的沉浸式體驗使個體深度 參與到作品中去，甚至實時為作品注入主體經 驗，成為作品生成與調整的一部分。這種開放 性和發展性引發了人與人、人與未來、技術與 藝術之間的碰撞。此外，生成式人工智能獨特 的表現力打破了傳統藝術的框架，使人們不得 不重新審視藝術的本質和意義，在新一輪認識 和理解的基礎上推動更高一層的創新。

（三）認知度與泛情緒：發展深層自我意識

情緒情感是深層自我意識的重要內容。心 理學中的深層自我意識通常指的是個體對自己 內在世界深刻而全面的認識，它超越了表面的 自我覺察，深入探索思想、情感、價值觀等核心 層面，以及對自己與周圍環境關系的理解。由 于 GAI 藝術具有提升認知靈活度、提升創造性 等心理價值，在這個過程中自然就產生了有別 于以往的情緒情感體驗。比如，在鄭曦然的作 品《信仰包》（Bag of Beliefs）中，一個虛擬生態 系統中多個智能體自洽交互，觀眾能夠看到其 模擬的動物群體行為或人類社會的合作競爭關 系 ；亞當·多諾萬（Adam Donovan）& 卡特琳·霍 赫 舒（Katrin Hochschuh）創 作 的《 共 情 集 群 》 （Empathy Swarm）借助 AI，通過地面運動感知、 理解人類情緒并給予反饋，觀眾不自覺地做出 各式各樣的反應?？梢?，AI 藝術的模擬和反饋 為人類提供了觀察自我的另一種方式，使得人 類不再拘泥于通過他人反應或自身以往的成敗 經驗來自知、自省，而是可以經由一個更為冷 靜、客觀的智能體來覺察自身狀態的變化，對 自己的內在需求和動機有更清晰的認識。這些 信息的加工和整合可以誘發深層的自我意識， 從而更深入地了解自己的內心世界。當然，情 緒狀態也會影響自我意識的深度和廣度，積極 的情緒有助于個體更開放地面對自我，而負面 情緒則可能導致自我意識的狹隘或扭曲。

至此，本文提出“泛情緒”的 AI 藝術個性， 指人與 AI 藝術交互過程中由于認知改變而產生 的獨特情感體驗，它會隨著事件或事物的變換 而遷移，但在同類事物中保持一致性和連貫性， 具有彌散的特點。因此，積極的泛情緒有助于 發展良好的深層自我意識。

本文為安徽省教育廳高等院校哲學社會科學重 點項目（項目編號：2022AH053148）、安徽黃梅 戲藝術職業學院質量工程項目（項目編號：hmxzy 2023cxtd01）的階段性成果。

注釋：

[1] 李碩 ， 文成偉 . 論智能技術賦能藝術 [J]. 自然辯證 法研究 ，2023（1）：97-103.

[2] 陳常燊 ， 趙鑫 .ChatGPT 能否創作出真正的 AI 藝 術？ [J]. 國外社會科學前沿 ，2023（7）：91-99.

[3] 朱銳 . 工具、道具、元道具 ： 人工智能藝術的 技術本質及其創新能力 [J]. 中國文藝評論 ，2022（5）： 50-61.

[4] 陳抱陽 . 從生成式到多智能體的轉向的人工智能 藝術創作 [J]. 美術研究 ，2023（5）：109-113.

[5] 孫亮 ， 沈超穎 . 賦能與重構 ： 生成式人工智能浪潮 下動畫創作的新路徑 [J]. 電影評介 ，2023（10）：6-11.

[6] 李天成 . 人工智能藝術的哲學追問 [J]. 社會科學 戰線 ，2024（1）：250-259.

[7] 耿涵 . 人工智能藝術 ， 新神話或創造力轉向 [J]. 天 津美術學院學報 ，2022（4）： 96-98.

[8] 丁方 . 當人工智能遇到藝術 [J]. 藝術教育 ，2023 （5）：9-11.

[9] 同 [4]。