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张伟，男，广东外语外贸大学阐释学研究院教授，云山杰出学者。
平心而论，以“算法时代”描述当下社会并以其作为社会的典范特征，在某种意义上带有一定的预判色彩。尽管算法技术对当下社会尚未形成全局性的影响力，但就其目前显现的势能及其在诸多场域引发的冲击而言，人类进入算法时代是一个大概率事件。这一判断的依据不仅在于算法技术在自然科学领域的攻城略地，更在于这一技术形态已介入艺术等人类精神生产领域。这意味着算法技术在社会实践场域的运用愈益成熟，也预示着对这一现象的理论回应成为必然。作为智能媒介的神经中枢，算法技术对艺术实践场域的进驻某种意义上就依循着这一逻辑，可以说正是微软小冰的诗歌创作、初音未来的3DCG演唱会、ChatGPT的横空出世，以及OpenAI新近推出的视频生成模型Sora等一系列艺术事件，使得作为人工智能底层逻辑的算法机制愈益凸显。它在彰显艺术生产的技术魅力的同时，自然也悬设了“艺术与算法”这一亟待回应的话题。以色列作家赫拉利曾预言：“在不远的未来，算法就可能为这一切发展画下句点，人类将再也无法观察到真正的自己，而是由算法为人类决定我们是谁、该知道关于自己的哪些事。”我们无法判断这一预言的可靠性，但在算法引擎决策一切的可能性将到来之前，我们所能做的就是理性审视当下艺术实践中的算法逻辑，勾勒算法在艺术场域的运行图谱，评估算法机制对人类艺术生产的实际影响力。这是回应人工智能介入艺术实践的科学姿态，也是长久以来人类应对艺术与技术这一命题的延续。一、数学思维介入传统艺术实践的经验形式 将数学与艺术加以关联似有标新立异之嫌，且不说侧重抽象思维与逻辑思维的数学与侧重形象思维的艺术一直分处自然学科与人文学科两个不同的学科阵营，就诸多艺术研究者的学术出身而言，可能也正是由于数学本身的抽象与晦涩才使其转向艺术，选择逃避数学的艺术之路。然而，抛开艺术学界对数学可能的成见，以数量、空间、结构、变化、信息为研究对象的数学却一直未能避身艺术实践的场域之外，艺术与数学也并未形成那种泾渭分明的学科壁垒，更多时候数学则化身为一种独到的研究思维与研究方法介入人类的艺术实践，形构了中西艺术史上颇具普遍意义的审美图式与文化景观。就艺术场域的数学实践而言，古希腊的毕达哥拉斯学派无疑是最具代表性的先行者。作为一个数学家，我们不难理解毕达哥拉斯阐释美学的数学立场，毕达哥拉斯正是基于数是一切事物本质的立场来审视艺术问题，当然，此时的数仍是一个单纯的实在，属于一个普遍概念与思想范畴，将数的方法投向音乐研究则成为毕达哥拉斯激活数以达到具体应用的有效方式，也是毕达哥拉斯以数学思维审议艺术实践的鲜明案例。在毕达哥拉斯看来，作为一门艺术形式，音乐属于一个数的运动及其关系的系统。他以实验为依据，借助数学观点来考察音乐，推导出在给定张力的条件下，单弦的乐音与弦长之间的反比关系，由此确立了音乐中的八度音程、五度音程与四度音程。毕达哥拉斯在音乐中发现了一个由数构成的小宇宙，数的秩序与比例成就了美与和谐，而音乐中由数形构的小宇宙也成为毕达哥拉斯考察大宇宙美学关系的缩影，从而铺垫了其数学美学理论的基点。毕达哥拉斯对艺术实践中数的规律的发掘与探讨，开启了西方艺术史对数的价值的美学认知。柏拉图对数学也颇为推崇，在他看来，数学“是一切技术的、思想的和科学的知识都要用到的，它是大家都必须学习的最重要的东西之一”。文艺复兴时期，数学作为“一种获得知识的可靠方法，也是了解自然之谜的钥匙”，愈发成为艺术实践与艺术研究的重要方法。达·芬奇将绘画视为一门科学，而不是机械的手工劳动，绘画作为科学不仅以感性经验为基础，而且能像数学一样严密论证。在达·芬奇看来，基于视觉的绘画能最准确最敏捷地将外界形象传递给人的知觉，所以绘画是最有用的科学。达·芬奇将数学中的比例关系引入绘画创作中，他认为：“美感完全建立在各部分之间神圣的比例关系上，各特征必须同时作用，才能产生使观众如醉如痴的和谐比例。”他的《蒙娜丽莎》等画作就引入黄金分割比例来设计，蒙娜丽莎的脸型接近黄金矩形，其头的宽度与肩的宽度也大抵接近黄金比例。不仅如此，达·芬奇还将几何学知识引入绘画，特别是他对几何学中的圆锥曲线、椭圆以及双曲线性质的考察深化了其对透视法的认知，透视法成为其创作更具深度与逼真感画作的有效路径。理性精神的凸显是近代西方文化的主要表征，其中数学理性作为西方理性主义的重要形式同样体现在艺术场域，成为近代以来艺术实践的重要因子。笛卡尔就认为，事物的形状、延展性以及在时空中的运动作为事物的基本属性都可用数学来描述，时空中的现实世界则是可用数学描述的物质运动的总和，整个宇宙是由数学定律构建的庞大而和谐的机器，无论是科学或是现实中用以建立秩序或度量的原理都可归之于数学。笛卡尔对数学价值的肯定深刻影响到近代以来的艺术实践，抽象艺术的先驱者康定斯基就将数视为各种艺术最终的抽象表现，面对19世纪照相术对绘画领域的挑战，如何处理绘画与现实之间的关系成为这一时期艺术家直面的问题。在康定斯基看来，艺术关心的应该是精神方面，而不是物质方面的问题。为此他将几何形体与音乐引入绘画创作，不仅贯通绘画与数学之间的通道，而且探寻绘画、音乐与数学产生互动与融通的可能，从而成就了以数学思维来指导创作，以此重构绘画与现实关系的有效路径。数学在中国传统艺术中的审美实践同样不乏经验形态。作为古代中国认知与把握世界的经典文献，《易经》就将人与自然视为彼此相互感应的有机整体，其间就体现出鲜明的数量逻辑。写实主义作为中国绘画的传统方式，在某种意义上也蕴含着一定的数理逻辑。谢赫提出的“应物象形”说即是如此，所谓“应物象形”就是由物生象、象以显物，其绘画之形多是远取诸物、近取诸身使然，故而“应物象形”是中国传统写实主义绘画应用数学技法的思想基础。使用界笔、直尺等数学制图工具创构的界画技法，则是在绘画艺术中对数学的直接应用。张彦远在“论画六法”中提及的台阁、树石、车舆、器物的绘制就使用了界画技法，这一技法可传移模写、“直要位置背向而已”，可见由数学技法加持的绘画更能表现复杂的物象，其对线形的表现与结构设计的把握也更为精准。将数学中的比例引入绘画则是数学逻辑介入艺术实践的另一表征。《佩文斋书画谱》卷八十二引“宋郭忠恕避暑宫图”时指出：“画家宫室最难为工，谓须折算无差，乃为合作。盖束于绳矩笔墨，不可以逞。稍涉畦畛，便入庸匠。”20世纪以来，随着科技的快速发展，数学等自然科学作为一种方法论加速介入艺术场域，统计论、信息论、突变论、概率论等都在艺术创作与艺术研究中得以应验。学者陈大康在《统计与文学研究》一文中，曾借助统计法来考察商业逻辑对拟话本形式变革的影响。根据他的统计发现，冯梦龙“三言”中约1/3作品有头回，稍后凌濛初的“二拍”与周清源的《西湖二集》中头回占比高达90％以上，其后开始呈下降趋势，《型世言》无头回者已达40％，即使有头回，也多作为例子简略地提及，同时的《欢喜冤家》中，有头回者已锐减到1篇，占比不到5％；入清后，头回时有时无，占比高者如《豆棚闲话》约有60％，李渔的《十二楼》中无头回者占75％，而《照世杯》与《五色石》中已不见头回踪影。头回是话本小说的主要形式特征，话本中设置头回更多是出于商业考虑。对已经入场者而言，头回有安抚作用，使其不会因为过早入场而无聊、喧闹；对尚未入场者而言，正话尚未开讲，头回的渲染可以吸引其加速入场。与话本作为说话人的底本相比，拟话本更多用于案头阅读，无话本那样的商业诉求，对它而言头回的设置就成为创作的累赘。因此，从话本到拟话本的价值转向自然体现在拟话本头回数量的递变上。通过对拟话本中头回数的递减数据分析，不难发现商业逻辑对文学的隐性作用力。如果说传统艺术实践中的数学思维属于一种方法论，那么算法则从艺术生产、文本结构及艺术传播与接受层面铺设了自己介入艺术实践的整体链条，形构了算法治下艺术实践的当代形态。对传统艺术场域中数学实践的理论梳理则为我们提供了审视算法艺术的启蒙样式，可以为后续艺术场域算法逻辑的理论聚焦提供一种经验参照。二、算法机制与艺术文本生成的美学逻辑 相对算法在自然科学领域的实践而言，艺术场域中的算法介入可能要复杂得多。这一方面缘于艺术作为人类精神生产的内在属性，其场域的算法介入关涉艺术实践中人的主体性问题，也是人之为人的核心意义所在，这也解释了当微软小冰创作出第一部非人化诗集、AlphaGo战胜棋王李世石何以引发那么强烈的社会震撼；另一方面缘于算法对艺术形成的递变性影响机制，算法这一技术话语无时无刻不处于加速迭代与不断完善状态，我们可能无法站在一种静观的立场审议艺术场域中这一技术话语的影响力，从微软小冰到ChatGPT3.5再到具有联网功能的ChatGPT4乃至生成式视频模型Sora，这一技术机制的不断迭代使其形成的创造力正无限抵近人的本质，隐现着替代人的主体性的潜在势能。作为艺术实践的标志，艺术文本的生产始终是艺术活动的中心环节，它决定着后续的艺术传播、艺术接受乃至评价的基本框架，故而揭示艺术文本生成的算法实践成为我们审议艺术场域算法话语的优先对象。那么算法机制如何介入艺术的文本生产进而构筑算法时代的艺术镜像呢？我们可以绘画创作为例来推导一下算法介入艺术实践的一般路径。就绘画艺术而言，观摩、分析既有的作品特别是经典作品是进行创作的前提。换言之，这一观摩、分析绘画作品的过程就是一种图像识别与图像记忆的过程，它是培养创作者艺术鉴赏力进而进行绘画创作的必要条件。由于人类对图像识别与图像记忆存在自然阈限，时间经度与风格纬度往往成为艺术家梳理、考察绘画作品的主要脉络，从作品的生成背景、主题、题材、构图到色彩运用、空间设计、光线处理与明暗结构等都被纳入这一经纬框架中，从而成就了中西美术史上颇具代表性的线性描述模式。与人类相比，智能媒介在图像识别与记忆方面更具技术优势。美国罗格斯大学的埃伽马和萨勒于2014年就借助算法技术来识别美术史上海量的绘画作品，其研究团队按照传统艺术分析手段将绘画作品分为基本形式元素、中间元素以及具有语义性征的高级元素三类：基本形式元素包括绘画作品的线条、色彩、结构、空间、光线等；中间元素主要是指绘画作品中的变化、统一、均衡、对比等特征；具有语义性征的高级元素则包括主题、题材、内涵、社会语境等元素，对这些作品元素的信息编码铺垫了计算机识别绘画作品的基础框架。“算法本质是通过一系列价值判断架构实现供需双方价值关系的连接匹配”，这就意味着对绘画作品的信息编码亦即实现图像特征的符号化成为后续艺术实践的前提。目前图像识别最精确的是一款由剑桥微软研究所与达特茅斯学院开发的被称为Classeme的特征向量抽取法。Classeme采取的向量化识别是当下人工智能算法机制的主要机理，借助这一算法技术，研究团队不断扩充作品的数据库，甚至借助Wikiart网站采集15—20世纪的62254幅视觉作品，涵盖1000多名艺术家的27种艺术风格，通过对这些作品的算法拆解以及视觉概念（义素）的提炼，抽取作品的图像特征进行向量描述，贴上特定的数据标签。这不仅可以发掘不同艺术家之间内在的承继痕迹，提供“影响”的数字理据，而且可以计算出不同艺术家作品之间的相似性，为可能的风格归类提供依据。当然，埃伽马与萨勒对图像辨识的算法实验发生于2014年，相对当下人工智能的算法实践而言，这一时期的算法尚处于起步时期，或属于弱人工智能的实验期，算法介入艺术文本的生产多属于一种辅助形式，彼时人工智能尚未形成文本生成能力，亦即没有形成解码输出的有效实践能力。以ChatGPT为代表的“生成式预训练转换模型”的出现代表着算法介入艺术生产的最新形态，这一大语言模型通过占有海量的文本数据，采用一套被称为“基于自注意力机制的神经网络架构”，依据输入的上下文信息来实现对下一个词汇的精准预测，从而生成一个与上下文意义匹配、情感契合、语言流畅的自然语言文本形态。与埃伽马和萨勒研究团队的实验相比，ChatGPT不仅具有语言辨识能力，更是具备了有较强预测机制的“AI生成”能力，可以生产出与人类艺术生产具有高相似度的艺术作品。曾军指出，如果将大语言模型通过预训练获取的词向量视为索绪尔言下的语言形式，那么ChatGPT、“文心一言”借助人机交互实现的对话输出就是一种“言语”。这里的词向量蕴含着人类世界的知识、情感、意义、价值，人机对话则是依据特定提示而实现的概率化输出，这一“AI生成”符合人类基本认知的正态分布，体现着人类的“均值”特征。值得一提的是，与微软小冰时期的算法技术相比，基于算法的大语言模型已形成井喷之势，截至2023年年底出现的具有较大影响力的大语言模型就达数百种，百度的“文心一言”、复旦的“Moss”系列、腾讯的“HunYuan”系列、阿里的“通义大模型”以及华为的“盘古”系列是国内大语言模型的代表形态。如“盘古NLP”大模型就是具有千亿参数的中文语言预训练模型，不仅具有较高的内容理解能力，而且具备较强的文本生成能力。较之对ChatGPT一类大语言模型算法功能的描述，对这一技术治下生成文本的聚焦更能揭示算法介入艺术生产的效力。我们借助微软小冰与ChatGPT生产的两组诗作的对比来探讨其文本特征的变化。作为弱人工智能的代表，小冰是通过对输入图片的向量识别来进行诗歌创作的。尽管人们对小冰诗作存在诸多争议，但我们并不否认这些诗作不乏诸如“艳丽的玫瑰和艺术的情绪，极美妙的新生，曾经在这世界，在那寂寞的寂寞的梦”之类精彩的诗句及其所蕴含的生动意象与意境。但多数时候，小冰言下的诗句存在着诸多问题，如“秋时的流云已吞饮于此荒墓之墓茔，还有一样的艳丽而有美丽的希望之火花”、“梦在悬崖上一片苍空，寂寞之夜已如火焰的宝星”之类的诗句存在明显的语序混乱、意象模糊特征。有学者总结了微软小冰的诗作特征，认为小冰的诗作存在用词不规范、语序不顺畅等问题。这些问题在小冰创作的诗歌中是一种普遍现象，在很大程度上反映了弱人工智能早期介入艺术文本生产的缺陷。以ChatGPT为代表的生成式大语言模型的出现，无疑是算法介入艺术生产的一次迭代。我们同样以ChatGPT创作的诗句作为对比，如由ChatGPT创作的《蝴蝶飞出花间》中的诗句：“蝴蝶飞舞在花间，翩翩起舞似一朵轻盈的花瓣。它展翅翱翔在风中，留下了一串串美丽的身影。花朵在蝴蝶的翩跹中，翻飞着温馨的味道和快乐的感受。”诗句中对意象的描画、意境的塑造以及字里行间洋溢的那种轻松欢快的情感基调，远非小冰言下的诗作所能比拟，我们甚至无法从中看出智能技术的痕迹。同样，我们也可以借助Firefly-1b4这一大语言模型进行诗作生成实验，当我们输入“窗外的麻雀，在电线杆上多嘴”对模型发出续写指令，其生成这样的诗作：“说着什么，我却听不懂。你眼里的泪水，是那么的清澈，像一滴晶莹剔透的露珠，落在我的指尖。你的心事，在我眼里，就像那落叶飘零的季节；你的爱恋，在我心中，就像那落花飘零的瞬间。”与微软小冰言下的诗句相比，生成式人工智能创作的诗句无疑更抵近人类文学创作的自然形态。抛开文学生产的社会成因、意向构件等外部条件不论，就生成的文本内容与形式而言，生成式人工智能所生产的文学文本与人类文学已很难看出明显差异。既然生成式人工智能创作的艺术文本已能抵近人类艺术的自然形态，那么其创作的艺术是否具有创造性自然成为我们关注的话题。长期以来，艺术的创造性作为人类精神生产的特质，成为艺术区别于其他人类生产的重要标识。“独创性作品可以说具有植物的属性：它从天才的命根子上自然地生长出来，它是长成的，不是做成的；模仿之作往往是靠手艺和工夫这两种匠人，从先已存在的本身以外的材料铸成的一种制品。”不可否认，艺术的创造性具有一种神秘的特质，这一特质源于其生成的复杂性及其与社会意识、审美情感的多维关联，因而艺术的创造性自然也成为人类抵抗人工智能的重要领地。尽管学界对人工智能艺术的创造性颇有争议，或我们无法坦然接受这一可能性事实，但就文本生成而言，我们已难完全否认这一“创造性”的存在。考察人工智能艺术生产的创造性，首先要承认人工智能与人类不同的艺术生产机制。按照人类传统的艺术生产路径而言，艺术源于社会生活，如果以社会生活作为艺术生产唯一的判断标准，那么人工智能的艺术生产将是一个始终无解的悬案。但如果我们将人类艺术生产依据的社会生活及其形构的经验样式视为一种数据库形态，那么人工智能与人类的艺术生产则体现出颇为相似的解码—编码的文本生成路径。人工智能与人类是不同的艺术创作主体，前者依据的是智能算法，后者依据的是生物算法。艺术家深入生活的过程是一种拓展数据库并实现编码的过程，现实生活的情景与体验化身一种符码被纳入艺术家的记忆，形成一种“数据库”，艺术家的艺术创作实质上就是借助生物算法对记忆“数据库”中的信息数据进行“解码—匹配—重新编码”的过程。目前的算法机制与人类的艺术生产还存在着明显的差距，人工智能尚不具备艺术生产的主动性与意向性，它还无法根据自身的“需要”去主动地进行艺术创作。即便人类世界的情感、欲望、伦理能被算法化，人工智能能否将这些人类的特质真正投入艺术生产也将是一个难题。然而，就创作的文本而言，人工智能与人类艺术创作的差距正在不断缩小，正如我们将ChatGPT创作的诗作与人类的诗作放在一起时很难辨识其创作主体一样，创造性可能不再是我们判断二者艺术创作存在差异的重要标准。此外，我们现在仍是基于人本位的立场来判断人工智能艺术创作，即用人类自身的标准去判断人工智能的艺术生产。倘若变换一种视角，运行的规则与判断的标准或许会发生很大的变化。正如有学者所言：“一种可以理解的忧虑是，虽然人工智能并无实际反抗人类的用心，因为‘用心’这个行动太复杂了，会消耗太多的功能算法，但它可能会为了维持自身的运转，而去攫取所有周围的资源，吞噬整个星球，包括人类。”这也许不是危言耸听。三、算法逻辑与艺术传播场域的技术镜像 与算法逻辑对艺术文本的介入相比，算法对艺术传播的影响可能更加深刻。如果说算法对艺术文本生产的影响因其创造性存在与否而尚有争议，那么传播环节的算法影响及其审美镜像可能更为明显与成熟。某种程度而言，算法正是按照自身的运行逻辑介入艺术传播，借助传播的算法规制来改变包括文本在内的艺术生产过程，对生产及文本形成一定的反哺效应，从而架设了艺术生产的算法框架。算法对艺术传播的影响主要体现在以下几个层面。一是算法推荐与艺术传播的趣味性导向。审美趣味问题是艺术场域中的永恒话题，也是艺术生产与艺术传播的动力所在，可以说正是接受者的审美趣味决定着艺术生产与传播的目标，决定着艺术生产的价值取向。与传统艺术传播中主体对艺术作品的主动趋近模式不同，算法推荐依循的更多是一种“定制化”传播。算法推荐通过海量的数据来建构接受者画像，这种接受者画像的实质是接受者信息的标签化。标签化是一种识别与分类，便于查找与定位，作为目标接受者的点击、浏览、评价、收藏乃至驻足某种信息的时长都成为算法识别与判断的依据，其关注的信息被算法贴上趣味的标签，而随着这一趣味标签的增加，目标接受者的艺术旨趣则被成功画像，平台将依据这一旨趣提供相应信息，与目标接受者实现精准对接与匹配，从而减少艺术接受中可能存在的对抗性解读。无论是头条、快手还是抖音都是如此，当我们浏览、点评某一歌曲时，关于这一歌手的其他歌曲或者与此风格相近的歌曲信息会蜂拥而至，接受者则不断地“坐享其成”。正如丹麦学者夏瓦所言：“在一个越发商业化的媒介环境下，受众已经最大化地成为媒介的重要逻辑之一，媒介也由此不遗余力满足受众对形式的需求，这些形式符合特定受众的生活方式。”我们并不否认算法推荐对艺术传播形成的优势，当我们面对不断聚集的符合我们审美旨趣的艺术作品与信息时，那种信手拈来、肆意汲取的快感是传统艺术接受难以企及的。然而，值得注意的是，基于目标接受者的算法推荐同时会带来这一问题，即基于相同趣味的量身定制造成推荐作品与信息的同质化。这种同质化推荐的背后是对其他作品与信息接受的剥夺，由此一种隐性的“信息茧房”在所难免。“信息茧房”将遮蔽艺术世界的丰富性，屏蔽接受者艺术接受的可选择性，将接受者的审美趣味导向固化与单一。二是算法传播与艺术接受的隐性社群化。有学者曾指出：“日新月异的媒介技术为人类建构出不同于以往的媒介场景，这些智能化的媒介场景通过新型的传播形态得以具象化呈现。”毋庸置疑，算法传播在艺术场域中形成的隐性社群就属于这一技术治下的媒介场景。算法推荐的“量身定制”实现了作品与目标接受者艺术诉求的精准匹配，算法传播中的协同过滤将相同的内容推荐给具有相近旨趣的目标接受者，围绕这一旨趣构成一种隐性链接，不同的目标接受者在这一链接中被编入隐性的网络社群，贴上相同旨趣的标签，社群中的接受者彼此之间可以互相推荐、点赞、评论、收藏，在一种隐性的虚拟场域中进行交流与互动。如抖音、快手平台围绕不同的乐曲形成不同的交流群，甚至同一乐曲因不同的演唱风格、器乐表演形式而又分化出更为精细的社群结构，以一种根须化的社群结构展开艺术交流与互动。“在算法推荐机制下形成的隐性社群中，不同的社会阶层会因为其本身不同的社会背景、社会实践被算法在无形中划分到不同的标签下，这种算法推荐机制带来的圈层化正在隐性社群中体现，每一种算法推荐机制下的标签都是一种圈子。”在隐性社群中，算法依据目标接受者的“画像”源源不断地推荐符合其艺术旨趣的内容，为社群共享互动提供动力，同时又不断吸引更多的目标接受者加入其中，进一步拓展社群结构。我们并不否认这一隐性社群对大众艺术旨趣的推动力，但同时也应看到，基于算法机制的隐性社群加剧了艺术传播的圈层化。美国传播学家蒂奇诺提出的“知沟”理论一定程度上解释了社群引发的圈层化问题：在相同艺术旨趣的感召下，聚集于同一社群的接受者往往只能接触算法推荐的内容，围绕相同的审美旨趣进行社群的艺术狂欢，而接受者的视野却在这一狂欢中被遮蔽得愈发狭窄，多数接受者只能被动地接受选择，但同时却在社群同行的点赞、转发与评价中毫无感知，由此形成的知识鸿沟成为算法传播无法回避的社会议题。三是算法劝服与艺术价值评判的技术改写。一直以来，艺术价值的评判问题因艺术自身的感性表征与评价主体的主观属性而始终是一个难题。20世纪以来，包括艺术在内的人文学科向自然学科的靠拢，某种程度上也是因其价值评判的困难所致。在诸多人文学者看来，自然学科评价标准的稳定乃至单一对人文学科有着极大的吸引力。不可否认，艺术场域的算法介入一定程度上剔除了长久以来艺术价值评判的主观机制，降低了艺术评价中的人为因素，借助庞大的数据分析与匹配机制，实现了接受者与艺术诉求的精准对接。我们并不否认算法自身的技术理性，这种理性在兼顾科学合理性与社会合意性的基础上，体现出明确的技术原理的可行性与技术规范的有效性，可以说基于科学与计算的算法呈现出一个一切价值体系都可计算的乌托邦。与传统艺术评价的主观机制相比，依循技术理性的算法更具实证性与可靠性，通过算法所获取的价值判断自然更具劝服力与权威性。事实表明，当我们在接受某种艺术作品与艺术信息时，该作品的点赞数、转发量以及评价与收藏数都会成为我们判断这一作品价值的重要指标，一定程度上也成为我们接受这一艺术作品的前提。对此，美国学者博戈斯特提出“程序修辞”这一概念，在他看来，“程序修辞就是一种通过程序和算法来传达论证和说服力的方式”。就一般路径而言，排除显性的人为因素的介入，基于算法来实现艺术价值的评判似乎更为客观公正，算法推荐相对接受者的主观选择似乎更具劝服效力，接受者也更愿意相信算法推荐所蕴含的价值正义。然而，我们不应忽视的是，“算法黑箱”的存在始终意味着依据算法的推荐与评价有着某种不可知性，而推动算法实践的平台同样也会基于某种技术策略介入评判实践，潜在地牵制着这一评判可能的公正，其间隐含的权力机制同样是需要思考的话题。四是算法传播与艺术实践场域的权力重构。权力话语对艺术场域的介入一直是艺术实践不可回避的议题。传统艺术生产的权力表征体现为显性与隐性两种权力形式：显性权力表现为国家机器对艺术实践的介入、指导与规约；隐性权力则不具有显性权力所体现的那种强制与暴力，它如同福柯言下的“微观权力”潜伏于艺术实践的字里行间，布尔迪厄所谓的文化资本就是这一隐性权力的表现形式。算法时代的艺术生产是否同样具有权力表征呢？1990年意大利学者奈格里与法国学者德勒兹曾在一次访谈中回应了这一问题。他们认为人类历史中的权力体现为统治权、惩戒权以及信息传播的控制权三种形式，而信息控制的社会正取代惩戒社会成为我们这个时代的表征。美国政治学家温纳也认为：“技术本质上是政治性的，不可避免地与制度化的权力和权威模式相联系。”由此看来，算法作为人工智能技术的底层逻辑同样介入了权力生产。就艺术生产而言，算法营造了一种高度逼真的可信语境，客观化的数据相对语言无疑更具劝服力，“量身定制”的算法推荐在不断满足接受者艺术诉求的同时，也铺垫了“这正是我所需要的”假象，一种接受黏性的生成成为必然，甚至由此形成算法崇拜，而算法对目标接受的隐性操控就此产生。接受者多数时候只能在算法设定的艺术场域中进行接受，在隐性社群的交流与互动中自娱自乐，艺术欣赏的自主性与艺术评价的独立性被剥夺，而接受者却毫无感知，依然心甘情愿地接受算法推荐的艺术“投喂”。由于算法运行的“黑箱”效应，我们无法破解算法权力架构的全息图谱，但我们确信，这一技术治下的权力表征是对福柯“微观权力”内涵的进一步放大，它更为隐秘也更为复杂，以一种润物无声的方式潜在规约着算法时代的艺术实践。四、“艺术终结论”与算法时代的理论回响 以“艺术终结论”比照当下艺术的算法实践，并不是我们要对算法治下的艺术作出某种命运裁决，也不是对艺术场域的算法介入持悲观心态，主要是想表明我们对待这一新事物、新现象的审慎姿态，从而可以更为客观、全面地讨论这一话题。作为“艺术终结论”的发起者，黑格尔是从艺术发展的历史维度来思考这一话题。黑格尔认为，古典艺术时期作为一个独立自足的英雄时代，艺术是存在真理的显现与展开，其精神是一种美的理念。到了浪漫型艺术阶段，精神则转向内在性，绝对的上帝取代了单纯的必然的命运，浪漫艺术的解体意味着思考心灵的自由成为艺术表征的精神内容，理性成为艺术的主导。这样一来，“就它的最高职能来说，艺术对于我们现代人已是过去的事了。因此，它也已丧失了真正的真实和生命，已不复能维持它从前的在现实中的必需和崇高的地位，毋宁说，它已转移到我们的观念世界里去了”。黑格尔言下的艺术终结更严格意义上是特定历史语境下艺术表现形式的转换，是艺术“理想时代”的过去，艺术不再是心灵的最高需要，也不再是真理发生的最高模式，它将被哲学的“观念世界”所取代。尽管黑格尔考察艺术终结论的立场与艺术的算法实践有很大差异，但他言下的终结并非一种灭亡，而是一种“替代”。理性的兴起对艺术终结的推波助澜为我们思考算法时代的艺术发展提供了一定的参照。相比黑格尔形而上地对艺术终结的思考，阿多诺对文化工业治下艺术危机的考察对于算法时代的艺术命运更具借鉴意义。大众艺术的出现是阿多诺思考艺术终结的一个切口，也是其进行文化工业批判的一个方向。阿多诺承认工具理性的支配是造成艺术危机的源头，大众艺术依循着技术理性的原则，强行弥合了传统艺术中高雅与通俗、艺术与生活的天然界限，倡导艺术“风格”的一致与标准，“风格”这一在传统艺术领域中代表天才与个性创造的标识在大众艺术中沦为量化的产物。“在今天，文化给一切事物都贴上了同样的标签。电影、广播和杂志制造了一个系统。不仅各个部分之间能够取得一致，各个部分在整体上也能够取得一致。”在技术的操控下，大众艺术愈益诉诸感官刺激与直观冲动，传统艺术审美的内在张力愈发消解，大众的艺术鉴赏力也逐渐退化，大众被编排在技术设置的游戏规则与价值观念中去接受模式化的东西，而艺术接受应有的审美想象与理性反思愈发困难。阿多诺基于技术发展的视野对艺术命运的预判对算法时代艺术遭遇的危机颇具启示意义。算法推荐形成的艺术作品及信息的同质化、艺术接受层面的社群化与阿多诺描述的大众艺术的技术表征颇有几分相似，甚至我们可以将算法时代的艺术危机视为大众艺术在算法时代的某种延伸。不同的是，阿多诺提出的艺术危机与艺术终结属于工业时代的产物，他没有也不可能预知性地觉察到智媒技术的强大威力，尽管主导其言下大众艺术的技术理性与算法艺术的技术理性仍存在某种关联，但无论是就量变还是质变而言，算法时代的技术理性远非阿多诺那个时代的技术所能比拟，以数据理性来描述算法时代或许更具说服力。2001年米勒在《全球化时代文学研究还会继续存在吗？》中对数字时代文学终结的预判可以视为是对阿多诺艺术终结论的数字化延伸，他以德里达《明信片》中的一段话“在特定的电信技术王国中（从这个意义上说，政治影响倒在其次），整个的所谓文学的时代（即使不是全部）将不复存在，哲学、精神分析学都在劫难逃，甚至连情书也不能幸免……”来表达信息技术对文学的影响，这对算法时代的艺术生产可能更具现实意义。笔者认为，算法时代的来临并不意味着艺术终结的必然，如同黑格尔言下的艺术终结论只是一种替代而不是艺术的消亡一样，算法对当下艺术的最大影响可能仍是一种替代，即以算法作为底层逻辑的人工智能艺术对人类艺术的替代。无论是黑格尔言下的哲学替代艺术，还是阿多诺对技术理性治下艺术命运的判断，人的主导性地位都未曾受到质疑。但艺术生产的算法介入可能会导致的人的主导性的丧失，这是人工智能艺术对人类艺术的替代产生的新问题。当微软小冰、初音未来、ChatGPT在艺术生产场域不断创造本雅明言下的那种“震惊”，当人工智能创作的艺术作品已经泯然人类艺术，当人类面对自己曾经熟悉的艺术生产场域更多属于一个“他者”，艺术作品中愈发失去人类的因素，或许用“终结”来描述艺术的发展并不为过。而这些是在人类设定的艺术规则中可能发生的事件，倘若再想得长远一点，当人类的艺术标准与艺术规则被算法完全取代时，艺术的情况又将如何？或许到那一天，艺术的真正终结真的不远了。2024年2月OpenAI推出一款视频生成模型Sora，这种由用户输入文本提示词就可生成长达1分钟动态视频的模型打破了算法介入动感视觉画面创作的壁垒，它对视频流进行深度分析与处理、提取细节与色彩信息进而生成高质量原图的创作机制再一次刷新了人们对智媒技术艺术生产的现代认知，也使得在不久的将来“非人化”的影视、动漫创作成为可能。我们无法判断人工智能的艺术生产还将产生怎样的惊艳效果，当这种震惊与惊艳变得习以为常时，或许属于人类的艺术生产图式真的需要改写。编辑：采薇 文章见《中州学刊》2024年第7期“文学与艺术研究”栏目，因篇幅所限，注释、参考文献省略。
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发表于 2024-8-15 09:28:39
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