人工智慧與藝術創作

01-29

回答這個問題的關鍵依舊在於如何定義人工智慧。定義無所謂正確與否，定義取決於認知能力。

「人工智慧是否會取代藝術家」，這又是一個標準的「AI取代abcdef……」的同義語反覆，彷彿一個自動生成的對話框，只要談起時髦話題AI，就會自動進入這個宏大命題的爭吵模式。比如業界大佬Zuckerberg與Musk的著名爭論就涵蓋了衝突論的方方面面，而後者在製造和呼應此種衝突論上已經獲得了可觀的實際利益，他顯然深諳「製造問題比問題本身更為重要」的金科玉律。

然而，「人工智慧是否會取代棋王」「人工智慧是否會取代醫生」「人工智慧是否會取代計程車司機」等千篇一律的句式無論如何都出自於同一思維模式的產物。或許為了營造戲劇化的衝突感，人們現在習慣將日常生活中無處不在隱藏著的人工智慧應用都搬上VS綜合質感的對決現場，連書寫的軟文里都充滿了危機感和爆炸性，贏得了大量媒體關注度後再次被多級傳播，形成認知慣性。如前所述，這業已暴露了一種粗暴的對立二元模式。繼續停留在「人工智慧和人腦孰強孰弱」的輸｜贏認知結構里對於深度剖析人工智慧並無助益。

人工智慧的本質首先是數學。機械學習法中的數學性展露無疑，對於大量數據、圖案和關係的鐵面無私的高效處理好像一種魔法，一種拒絕被擬人化的機械系統。而與此同時，一個擬人化的機械形象卻承載了人類對於機械智能的物質想像。

在其內部，這種機械智能擁有一種超穩定的工作能力，只要電源保持接通狀態就可以源源不斷地工作，並且完全不受到當下即刻的情緒影響，就個體運算而言，也絕不會發生「忽略」「遺忘」「計算錯誤」這樣的狗血事件——人類行為的不穩定性被徹底糾正了。

但這毫無疑問只是人工智慧的部分功能，也可以說，是人工智慧的基礎功能。靈感、預知和直覺等其餘「屬乎人類」的認知結構之謎催生了一代嶄新的人工智慧機器，它們的工作方式已經越來越接近於人類的大腦。開發者們首先將大腦定義為一個具體的物理組織，在這樣的認知基礎上，邏輯上即可判定電腦模仿大腦是一定可以實現的，包括人類自尊的最後一塊陣地：「直覺能力」，這一原本被劃定為人類專屬的領域日漸被AI的開發進程所破壞。而這種開發所遵循的正是「天才並非天生如此，它一定依賴於大量的後天經驗」這一現代性的直斷，「習得」的前提是否應該是「理解」和「認同」似乎已經顯得越來越不重要了。「後天的大量習得」成為深度學習的理論依據。這種習得當然包括感性直觀的層面。所謂的「創造性」亦是練習之後的邏輯產物。在這一點上AlphaGo能夠下出前所未見之招數則就變得可以預測了。拒絕接受命令的哭泣機器人實驗，人類情感作用機制的移植實驗等都潛在地遵循著開發者們的價值觀：情感和直覺也是經驗的產物。人工智慧的開發目標不會一味只追求效率。

人類的認知能力本身是局限性的代名詞，兩百年以前的人們所理解的這個世界和今天很可能完全不同。這也是為什麼當我們回顧古早人類的書寫時，都要不斷提醒自己必須在當時的認識結構中去獲得再次體驗的原因，超經驗是錯誤的。

因此，我們的問題倘若一定要放在二元對立的模式里去闡述，這個模式的兩位主角也應該是AI對決AI。超光速的思考過程是人類無法想像的。而對於終極版人工智慧而言，取代不是一個目標，而是一種命運。

當代藝術本身就已經由現代主義的藝術景觀演化為一個更為複雜的體系，需要在後工業時代的背景里去理解，去闡述，它牽涉到的遠不止二維平面畫布這樣的簡單領域。簡言之今天的藝術早已不是一種單純的「繪畫」活動，它至少是一連串糾纏在一起互相發生作用的系列事件。因此，人工智慧所繪製出的任何圖像都是可以被期待和被想像到的，但這遠不是人工智慧在藝術領域可以取得的唯一突破。換句話說，可以被人工智慧所取代的藝術創作其本身就已經是可以被大規模淘汰的產物，在今天尤其以平面作畫首當其衝。但前衛藝術的陣地早已突破了二維介質，它更多在於思想和材料的突破，在於藝術行動的組織方式和展示方式的革新，它是一種行動，一個概念。

在這個意義上而言，當討論人工智慧與藝術創作的問題的時候，應該跳開「取代」的簡單思維模式，細化當下的實際問題本身，側重於討論 AI在當代藝術的哪些部分哪些環節里，就人類目前可理解的範圍中是可以與人類合作的。

藝術問題在另一個意義上很可能只是一個子問題。比如在不斷爆出政治醜聞的韓國，人們已經開始討論將人工智慧導入國家治理的可能性，以此來塑造一個完全公平毫無私慾，按照提前設定的民主程式亦步亦趨的政治領袖。這種政治決策會是極端理性的。

這就是一場嘉年華，藝術家目前仍然是一切藝術活動的幕後策劃者。如果真的按照瘋狂的科學幻想者所設想的浪漫單元那樣，玩遊戲的人最終被遊戲玩家整蠱和顛覆，那這豈不是人類有趣的前衛藝術呢。