人工智能艺术：作者性的解构与再造

摘要：本文通过剖析AI生成艺术的创作路径及相关现当代艺术实例，冲击了“作者中心主义”的传统观念，反思了在AI艺术创作中，人与技术的“智能融合”关系如何重塑艺术生产逻辑，进而引发“作者性”的重构，并探讨AI艺术创作如何实现从“依赖工具”向“创意共生”的跨越。

关键词：AI生成艺术 作者性 智能融合 重构

近年来，全球科技飞速进步，持续刷新人类的认知边界。特别是AIGC（人工智能生成内容）技术的迭代升级，其影响力日益深远，已渗透至艺术设计、教育、医疗、建筑、数字文旅、创意产业及智能制造等多个领域，随着介入深度与广度的不断延伸，呈现出蓬勃发展的繁荣景象。

2018年，法国Obvious团队利用GAN（生成对抗网络）技术，训练AI学习西方14至20世纪的一万五千幅肖像画，通过采集画法规则数据集，创作出《埃德蒙·贝拉米肖像》。同年10月25日，该画作在纽约佳士得以43.25万美元成交，成为首例在国际拍卖会上成功交易的AIGC艺术品，这标志着AIGC作品获得了人类收藏家的接纳。此事引发了艺术、评论、科技及教育界关于AIGC作品是否属于艺术的激烈辩论，同时也引发了关于作者身份及作品价值的广泛探讨。质疑方认为，该作品仅是算法与既有经典数据拼凑的产物，不具备艺术资格。而Obvious团队则辩称，他们通过筛选作品供AI学习数据，使其理解了肖像画的艺术形式与造型语言规则，利用算法生成的作品展现了一定的创造力，理应被视为一种全新的艺术形态。

2022年8月，游戏设计师杰森·艾伦凭借先由Midjourney生成、再经Photoshop润色的作品《太空歌剧院》，在美国科罗拉多州艺术博览会上摘得数字艺术类桂冠。该作品获奖引发了网络热议，众多艺术家指责艾伦使用AI工具参赛是作弊行为，认为AIGC作品缺乏“作者性”，强烈反对其获奖。支持者则表示，随着技术不断介入艺术创作，作品边界正持续拓宽，大众应以更包容的心态接纳新事物。这一情形与摄影术诞生初期关于照片是否具备艺术性的争论如出一辙。

尽管针对AI生成艺术的质疑声此起彼伏，但科技与艺术的融合极大地降低了专业门槛，打破了专业壁垒，凭借高效的产出方式推动了艺术普及及大众参与度，提升了人类作者的艺术生产效率并拓宽了审美视野。随后，AIGC技术深度渗透进艺术设计与创作领域，同时也深刻影响了人类长期以来的艺术生产模式与审美习惯。

一、基于AI生成逻辑剖析其对“作者性”的消解

AI生成艺术创作是一个融合算法逻辑、数据驱动及人机协作的精密流程，涵盖从需求定义至内容输出与优化的全过程，形成闭环。以AI绘画为例，其生成逻辑在于利用海量数据训练模型，使其掌握从文本描述至图像特征的映射规律，随后通过逐步去噪转化为图像。该过程依赖于深度学习模型对“语义-视觉”关联的精准学习，并借助高效去噪算法实现从抽象描述到具象图像的演变。

AI绘画的创作路径包含：需求确定—模型与数据适配—提示词沟通—模型生成—优化迭代—合规应用。首先，明确创作目标与约束。核心在于将创作构想及相关思考进行符合逻辑的清晰描述，这些描述决定了系统后续生成图像的精度与质量，涵盖内容形式、类型、核心主题、细节、风格及指标参数等。其次，模型选择与数据准备。作者引导AI学习并理解文字描述与图像内容的对应关系，奠定AIGC的基础能力。对普通用户而言，这通常意味着选择合适的AI工具。再次，模型训练。作者指导模型依据文本描述，通过图像加噪与去噪过程，掌握文本对应图像特征的能力。第四，创作设想与提示词设计——向AI模型精准传达用户需求。提示词是用户与模型沟通的文本桥梁，直接影响生成内容的准确性与美观度，作者亦可利用否定提示词排除非必要元素。优质提示词通常具备具体性、逻辑性与引导性。最后，生成与优化。依据提示词，AI模型利用算法将抽象需求转化为具体作品。作者还可通过LoRA微调、修改提示词或局部修复等手段提升作品品质。

当AI生成艺术作品之际，传统语境下的“作者”概念受到了根本性动摇。从AI的生成逻辑与创作路径可知，AI在接收作者的提示词指令后进行创作，依托海量图像训练所习得的审美经验及算法完成作品生成。AI生成艺术一方面替代了作者在创作中以情感、知识为导向的结构化想象；另一方面打破了作品创作中作者的情感交流、情绪调动及全流程掌控；同时也超越了作品的材料属性，从而消解了传统意义上的“作者性”。

二、艺术史上“作者性”消解与重构的典型案例——以杜尚、普林斯、王兴伟为例

相较于AI生成艺术对“作者性”的消解，艺术史上早有关于“作者性”消解的先例，其中马塞尔·杜尚最为著名。1917年，杜尚直接挪用现成品，在一个小便池上签下“R.Mutt 1917”，并将其命名为《泉》。随后，该作品被送往美国纽约独立艺术家协会展览，引发了巨大争议，部分评论家指出这不过是工厂生产的现成工业品。杜尚则认为，《泉》是否亲手制作并不重要，他选择了一件生活常见产品并赋予其新标题，促使人们从全新视角审视它，使其丧失原有实用意义并获得新身份。这标志着生活与艺术界限的取消，开创了广阔领域，并深刻影响了后来的波普艺术。杜尚打破了“艺术必须具备技艺含量与体现过程”的传统观念，追问艺术的本质，彻底消解了“作者亲手创作”的传统“作者性”。

2004年，在英国艺术界的一项评选中，杜尚的《泉》超越了现代艺术大师毕加索的两部作品，被评为20世纪最具影响力的艺术作品。2005年，全球500位艺术界权威人士评价《泉》为对艺术史影响最大的作品。这件观念作品在面世近九十年后，终于获得了广泛认可。这证明了杜尚对艺术的反思及其对“作者性”的解构与重构。正如罗兰·巴特在《作者之死》中解构了以作者为中心的传统文学话语体系，拓展了文本的多维空间，赋予了读者解释与创造文本的自由[1]。

此后，视杜尚为精神导师的波普艺术家理查德·普林斯也直接挪用、截取、删除、拼贴、复制、放大或重组他人的摄影作品、广告及杂志图片等，通过改变图像语境、尺寸或呈现方式，赋予其新意义，重新定义了作者、作品所有权及名人光环的概念。其作品《无题·牛仔》展示了一位在蓝天白云下的荒漠中策马奔腾的典型美国西部牛仔形象。原图实为万宝路香烟广告，理查德·普林斯直接挪用该图像，去除广告文案后翻拍并放大至真人尺寸，使广告转变为艺术品，作者变为理查德·普林斯。这在当年引发了关于“谁是真正作者”的争议。

如果说杜尚和普林斯挑战或消解了传统艺术的“作者性”，那么中国艺术家王兴伟则是通过将艺术史名作乃至艺术家形象进行“戏仿”或“挪用”，创作其观念绘画。在其作品《可怜的老汉密尔顿》中，一个小男孩打碎了杜尚的《大玻璃》，正低头接受大人训斥，旁边坐着白发苍苍的英国波普艺术家汉密尔顿，心情低落地目睹着这一切。王兴伟的作品呈现了一个由艺术史构建的虚幻叙事空间，表达了他对艺术与文化的批判性思考，并构建了观念绘画的“作者性”。

梳理上述通过解构传统艺术“作者性”并以挪用、戏仿、拼贴等方式重构新“作者性”的艺术思想与作品，可窥见AI生成艺术“作者性”的深意。王兴伟“思考+选择+组合+制作”的作品完成过程，在某种意义上与AI生成艺术的某些工作路径相似。当然，AI生成艺术并非简单公式所能概括，即便是普通的AIGC图像，也需经过审视、判断、选择、修正的持续循环，正如《太空歌剧院》作者艾伦在获奖后面对质疑时对创作环节的解释。由此可见，AI的介入促使艺术创作的认知过程从纯粹人类思维向“人机协同”模式转变[2]。

三、人工智能生成艺术对“作者性”的重构

艾伦利用AI工具创作的《太空歌剧院》因获奖引发了艺术界激烈争论，他表示很高兴能引发关于AI作为艺术创作工具的关注与讨论。尽管未使用画笔，但要呈现具有超现实主义电影效果的维多利亚风格及太空主题画面，并非仅靠拼凑词句让AI自动生成即可。艾伦表示，其作品历经九百多次修正才成形，最终使用Photoshop修图润饰完成。其中的修正过程正是人的艺术思考与审美判断同AIGC技术不断交锋、融合的过程，它突破了传统艺术封闭、自洽的创作模式，转而构建出一种人机合作、动态流变的艺术创作范式，但仍局限于工具使用层面。

随着AI技术的不断进步及艺术创作跨媒介、多模态的发展，艺术家与AI之间有效的人机合作已不再是简单的作者使用工具模式，而是如斯蒂格勒所言，“技术是弥补人缺陷的‘代具’”[3]8。人类智能的复杂性与思考模式的多样性同AI的逻辑性、处理速度形成互补，其结果是人类智能与AIGC技术结合形成的新主体。人类与AI的合作宛如“二重唱”组合，共同丰富了声部与整体声音结构。AI强大的数据分析能力与算法，为人类感知力提升、审美拓展及创作效率提高提供了智力与工具支持，反之人类智能则为AI提供了学习样本，助力其进步。因此，在AI生成艺术中，艺术家与AI共同分担选择权与执行力，以“智能混合”方式工作，“实际上是在与外化的人类记忆和经验进行互动”[3]9，二者共同完成了“作者性”的重构。

2024年在杭州举办的中国数字艺术大展中，艺术家张超利用自研的“AI张超”完成了系列作品，涵盖雕塑、数字图像等。“AI张超”通过对张超本人全部雕塑作品进行数字化分析、解构、生成、判别及重构等综合处理，以独特的三维立体面貌呈现在观众面前。“AI张超”这类数字分身通过对张超本人作品的学习与数据采集，集合了艺术家张超的智能与创作特点，利用算法生成了与以往不同的作品，实现了对“作者性”的重构。

此外，还有综合艺术家人类智能、AI及观众具身性体验共同完成的作品，三方联合并处于交互交叉的动态流变形态，重构出更为复杂的“作者性”。艺术家费俊联合数学家许晨阳、心理学家刘正奎共同完成的系列“交互+AI”作品《情绪几何3.0》《情绪几何4.0》《情绪几何5.0》，是一项跨学科艺术试验项目的各阶段成果。当观众手握互动装置感应器时，其情绪变化的生理数据会被实时采集并计算，生成具有个人特质的几何图像显示于屏幕，激发观众探索欲及更广泛人群的参与。在人机交互过程中，AI采集体验者的情绪反馈信息，并利用算法对观众内心暗藏的复杂情绪进行解码、分析、“文字-图片”语义识别、重构、生成及即时展示，且可根据观众反应进行数据采集与算法处理，进一步生成相关内容。观众作为整体创作的一环，凭借自身生物性加入艺术创作并使作品得以完成。

费俊在解释“情绪几何”系列作品时，强调了几位合作者对情绪可视化表现的浓厚兴趣。在艺术与数学合作模块中，数学家许晨阳在作品生成过程中用理性的数学认知解读情绪的感性维度，并用逻辑理性推演感性情绪变化。中国科学院心理研究所专家刘正奎负责提供情绪变化的数据采集、解读、分析及推演的技术解决方案。艺术家费俊则负责作品呈现载体形态、情绪感性数据及视觉效果等模块的主要工作。这种共生合作带来了艺术创作边界的流动，打破了观众与作品之间原本的“观看”与“被观看”关系，使作品经由观众（作为情绪信息提供者等身份）参与创作。作品的意义在于观众不再站在客观角度观察情绪图像变化以审视情绪、情感对自身的影响与意义，这种影响反馈也会传导至系统中，进行新一轮图像演绎，仿佛涟漪般向外扩散。作品旨在以简洁、直观、具象的几何形态阐释复杂抽象的人类情感，当情绪与潜意识经算法转译为符号并外化为图形形象时，跨学科领域的人类智能可结合AI、观众情绪及心理进行可视化表现，完成科技与艺术融合的、动态化的“作者性”重构。

结语

关于AI生成艺术“作者性”消解与重构的探讨，并非为了抽象的学术思辨，而是直接关联艺术创作的本质、人类创造力价值认知的核心，以及对技术伦理边界的思考。费俊认为，若真正想将AI作为某种创造力的协同机制而非娱乐手段，需借助艺术为自己构建自我表达系统[4]。在科技不断进步并更多参与艺术生产逻辑重构的当下，应从创造力的本质出发，为艺术生态的健康、有序发展提供建设性坐标。

参考文献：

[1]陈银珠.从“作者之死”到“作者回归”：对罗兰·巴特作者理论的思考[J].重庆广播电视大学学报，2021，33（1）：50-53.

[2]杨雅洁.人工智能艺术创作的主体性反思[J].当代文坛，2025（4）：162-168.

[3]费俊，黄恩琦.混合智能：新媒体艺术语境下的人机共创模式研究[J].美术，2025（8）.

[4]馨羽.费俊：AIGC浪潮之下，艺术是守住人性的最后防线[EB/OL].（2023-12-22）[2025-08-28].https://mp.weixin.qq.com/s/ft2qUjK9cOeuYmc5lGUhkQ.

（作者单位：天津美术学院）