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最近三期通讯，我们关注AI与艺术，上期（点此阅读）梳理了艺术的概念与艺术史，下一期我们将探讨研发的视角和AI在各艺术领域中的具体应用。本期（中）将聚焦于文学艺术批评，也欢迎大家回顾去年的通讯《我们与ChatGPT的距离》（链接请复制到浏览器打开https://www.veritaschina.org/newsletter/archive/20230902.html）。
本期通讯的主编（李闻境、丹增班玛措、赵煜爔）在此郑重感谢欧颖欣、卞乐茜等所有参与到本期完善通讯内容中的组委。非常感谢大家对于我们文字的详细建议让文章不断被完善润色。同时，特别感谢李嘉琪对于本期通讯整体结构的建议和李闻境、赵煜爔对于本期内容的排版。
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| 专题通讯——AI与艺术 |
二、艺术的创作和接受
童庆炳先生认为，文学活动既包括文学创造，也包括文学接受。在文学创造阶段，文学活动的主体是作家；而在接受阶段，文学活动的主体转向了读者。作为人类艺术里极为古老的门类，文学的创造和接受，是艺术创造与接受的剪影。要理解人工智能与艺术的关系，我们要讨论的不仅是艺术作品本身，还有创作者和接受者。分别由神经现实人文副刊翻译团队和神经科学翻译团队出品的《ChatGPT会颠覆文学吗？》和《AI带来“幻觉”，是创意还是误导？》两篇文章，探讨了创造者和接受者站在弱人工智能时代面前的困惑，聆听他们正在历经的迷茫与反思。
（一）握住笔的手：艺术创作者的爱与希冀
《幽灵》创作过程
https://www.thebeliever.net/ghosts/
在《ChatGPT会颠覆文学吗？》中，作者Vara以第一人称视角和读者介绍了自己使用AI进行文学创作的体验，然而人工智能参与艺术创作的方式，其实不止直接成为那只“笔”；Vara认为，当AI成为了作者的写作对象 （即作者在写作中主要描写的对象），怪异感会随之减少：它会变得更像一部工具书、一部词典，可以激发作家的想象力，并以此刺激文学创作。而于效果呈现而言——借Vara的话说，以人工智能为主题的文章，展示了借助机器来满足人类各种欲望的滑稽性。
然而不论是单词生成器、百科全书还是写作对象，人工智能作为直接创作者的身份才是最受争议也最为人所关注的。人工智能创造语言的方式与Vara对写作的定义大相径庭。人工智能的诞生基于大语言模型训练，训练文本有限、视角单一，使得其“认识世界极其地不连贯”，“缺乏特定意识的表达”，可能并不能很好地支撑真正高质量的创作。剧谈社播客《赛博诗人比李白杜甫差在哪里？从AI写诗看文学的本质》https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/66d48fcbdb4d6690af4e229e 指出了人工智能擅长词语的陌生化组合和意象的跳跃，但对于已有成熟规范的古诗容易出现纰漏，律诗好于绝句好于古风，篇幅较长也难以保持前后一致。
人工智能诗歌写作平台诗三百
https://www.aichpoem.net/#/s
阅读“创造篇”，我们便可以进一步理解何为人工智能所缺乏的“特定意识”：这篇文章从语言模型的本质作用角度归纳总结了ChatGPT作为创造性工具的生成与评估能力，帮助我们理解语言模型把握现实的能力。作为纯粹的生成性创造工具，ChatGPT生活在一个文字概率的世界里，可以无限向用户提供（生成）素材，但并不和用户共享目标，其工作目标与人类的关切无关。人工智能不与用户分享人类的语境，其创作自然也不为“表达”，只充满了从训练文本完成学习的模仿痕迹。
我们面临的困境是：既然所谓AI创作并不为表达而仅仅在于对用户需求的回应，那么AI写出来的作品，能否被称为艺术品？作品和艺术品，究竟在何种程度上才能实现等同？拥有技术和丰富的语料库，就可以创造出动人的艺术吗？我们如何理解技术与艺术之间的关系？“本质篇”针对“技”“艺”之别，从庖丁解牛“近乎技矣”的道技之争，讲到到杜夫海纳的“艺术事实”和主观的“审美知觉”的区分，力图为我们溯源这两个分分合合又相生相伴的概念。古典与现代，东方与西方，不同时期的历史和文化，诚然对“艺术”有着截然不同的定义，但作者确认，技术的变迁无法取代艺术的本质属性，目前人工智能技术“创造”的作品，尚未摆脱素材库和使用者的局限。
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抛却我们对艺术和作品的本质探讨，Vara作为一名职业作家，在现实生活中正面临属于自己的纠结。她承认了人工智能在“想出正确词语、写出正确句子”的潜力，但与之相伴的，是应然与否的价值选择：我应该这样做吗？她在《ChatGPT会颠覆文学吗？》里列举了几位当代作家的观点，但她本人对此并没有更为清晰的答案。从亚里士多德到福柯，关于诗人的职责、作家的定义，总是与不同时代对文学的认知息息相关；即便历史上不同时期的哲学家、理论家一同聚在弱人工智能时代的风口浪尖，关于人类语言、情感和伦理的争论也依然经久不衰。
（二）生命之门：艺术接受者的文学选择
1968年，法国重要的文学评论家、哲学家和符号学家罗兰·巴特（Roland Barthes）发表了一篇名为《作者之死》 （La mort de l'auteur）的文章，反对传统文学批评通过研究作者的身份并溯源其生平，为作品锚定“终极意义”。巴特倾向于用“scriptor”这个词来代替传统的“author”这一概念，文本也不再是作者意图的简单反映，而是一个多维空间，无法“破译”，只能“厘清”；唯有将文学作品和其创作者分开，才能解放文本，以摆脱解释的“暴政”。
巴特所谈的“作者”实际上也包括“大写的作者”（Author）。读者对文学对最终意义的拒绝，本质上是对权威，或是文中所谈及的“上帝及其本质”的拒绝。而在《ChatGPT会颠覆文学吗？》里，来自英国的小说家查蒂·史密斯 (Zadie Smith)和Vara在一次谈话中，提出了“巴特论点的增强版本”，即在人工智能的帮助下，读者不仅能解放文本意义，甚至能产生文本本身。史密斯认为，通过指定情节、人物，甚至写作风格，人工智能可以让任何文学爱好者生成任何读者想要的叙事。由AI打造的“按需文学”，切实地贴近了大众心理，正如文章所记录的那样：Vara的父亲利用人工智能创造出一首俳句诗，并从中获得了满足感。“读者在文化中扮演着更强大的角色”——弱人工智能时代的诞生，似乎加速了我们默认这个现象的进程。
在文章中，Vara对于这首诗的文学性和艺术高度都提出了质疑；这也是部分反对人工智能进行文学（艺术）创作的人所持有的态度。无论是从细读的角度，还是理论批评的角度，都难以就这首诗的赏析得出明确结论，而这也承接了Vara接下来的观点：来自第三者的判断并不重要，文学关系是读者和其自身的闭环。
Vara认为，在阅读中，读者建立了文学与自己最为个人化的、真实的关系。文学在每个人的生命里，扮演着不同的角色，它可以是一处避难所、一个大学生的象牙塔，也可以是某种感受：一个孩子课上偷偷读“渺渺茫茫兮，归彼大荒”而猝不及防被击中的瞬间。这样的一个瞬间出现，就像推开一扇门，读者从那一刻起，便开启了自我探索与发现的旅程。
是否接受人工智能创作并为其消费，成为各自的生命课题，即便是AI参与撰写的作品，如果文学爱好者们能够在当中找到与自己的体验和认知相呼应的内容，在其中获得观照苦难、面对苦难的勇气，那么他们也有权利将人工智能所创作出来的内容纳入自己的阅读选择。
三、艺评人
（一） 何谓批评？
从原始社会的岩壁画开始，人类社会对于艺术创作的探索就从未停止。人类历史上诞生了无数的艺术创作，这其中不仅包括了如今被奉为“经典”的作品，也包括了很多不为世人所周知最终埋没在历史尘烟中的作品。面对如此众多的艺术创作，一个人穷其一生也不可能全部欣赏。那我们该如何做出欣赏的选择呢？如何评价这些作品的价值？这些都是艺术批评的目的。换言之，艺术批评能帮助我们全面细致的理解、反思和评价艺术作品的价值。从这个角度来说，艺术批评并不是一件神秘的事情，也不是一件只有专业的艺术批评论家们才能做的事。它是我们每一个人都可以也应该去做的事。艺术批评鼓励我们成为一个有思考有感情的人，一个能细致的体验世界和人心的人，一个能对这些体验做出评判的敏锐的人。
左:Ambrosius Bosschaert, Still Life with Peaches.
右: Stable Diffusion生成的图像，指令为 “Dutch old master still life flowers in vase on table dark black Bosschaert” 由Jo Lawson-Tancred和Philip Booth生成
https://www.theguardian.com/artanddesign/2023/jan/14/art-experts-try-to-spot-ai-works-dall-e-stable-diffusion （下同）
但是如何实践艺术批评却并不是一件容易的事。“这本书看着很爽”，“这个情节不错”，“这幅画看着很怪”等这样的评价似乎不是我们最终想要的。但我们又不希望艺术评论变成象牙塔中某些学者的文字游戏，“客体”“阶级”等词汇轮番上阵让人不知所以。所以如何对艺术作品有细致的体会和思考又不落入空洞的理论是个很大的挑战。好在这些挑战并不是我们现在才面对的。过去的艺术评论家们对此也有很多的思考。我们可以透过他们之前的思考和成果来更好的认识好的艺术评论应该是什么样的。
文学评论家艾·阿·瑞恰慈（I.A. Richards）在本章的引言中认为艺术批评在于鉴别艺术品给我们带来的情感反应并评价它们。我们不妨试着发展他的想法看看有什么收获。
在对一个艺术作品展开任何评判之前，我们似乎要先搞清楚它到底表达了些什么。我们不希望莽撞的对作品下结论。为了搞清楚它表达了什么，瑞恰慈在他的《实践批评》和《文学批评原理》中建议我们从艺术作品本身入手，专注在它本身所具有的特征上。对于一幅画，可能是它的色彩，构图，纹理等；对于一部文学作品，可能是它的语言，意象，声韵等等；对于一部电影，可能是它的剪辑，摄影，灯光等等。基于对于这些细节的观察和感知，我们能一步步还原出这个作品所表达的情感。当然“知人论世”也很重要。作品的历史/创作背景，作家的生平等等都会帮助到我们：通过这些我们可以更好的了解到这个作品是在回应什么样的社会事件，艺术家到底是在什么境遇下创作的这个作品等等。总而言之，瑞恰慈所说的这点就是在要求我们做一个敏锐细腻不麻木的读者，去充分感知艺术作品中所传达的情绪和思考。
第二，他认为好的艺术批评应该能够“区分不同体验”并“超越他们的表面特征”。当我们面对一个艺术作品中传达的各种各样纷繁复杂的情思时，我们要做的是对它们进行区分和分析。我们并不只是被动的接受所有这些情思，而是主动的去对我们的反应进行反思——我们为什么会有这样的反应？是作品中的什么特征导致了我的这种反应？我众多的反应是否是一致的还是有冲突的？我的反应是微弱的，强烈的，普通的，还是模棱两可的？在思考这些问题的时候我们就是在“区分这些体验”并且“超越他们表面的特征”。这是我们超越“这部电影看着很爽”，“男主角太坚强了”的关键一步。我们要去有意识的梳理和整合这些情感体验来对整个作品有更系统的认识。
第三，他认为好的艺术批评应该能够“对这些体验做出评价”。如果说前两点是瑞恰慈在要求我们细致的去分析和理解一个作品，那么这一点瑞恰慈就是在要求我们做出自己的评价。“艺术批评”中的“批评”是关键——我们必须对我们所感知到的情感和了解到的内容进行评价。这样的评价或是褒，或是贬，但最忌讳的就是客观的描述。既然我们对于作品所表达的东西有了基本的把握，我们完全可以以下的问题：这部作品有价值吗？这部作品传达的东西有价值吗？《ChatGPT会让艺评人失业吗？》一文的作者Herbert非常强调这一点。他说我们是在做“艺术批评”而不是“艺术写作”。联系我们最开始说的艺术评论的目的，我们必须要对作品的价值做出区分，不能和稀泥般的说所有作品都好。
奇数为AI生成，偶数为人类创作(Wang, 2024)
在这个过程中，必然涉及到Johnson所说的“攻击”——不仅是称赞作品，也要指出作品的问题。“攻击”离我们的生活也不远：“这个小说的情节有很多漏洞”，“这个人物塑造的太扁平了”，“这个演员的表演太刻意僵硬了”等都是攻击。作品真正的进步的来源也正是这些批评和攻击，而不是不疼不痒的梗概。当然对艺术作品价值评论的角度多种多样：作品的思想深度、情感深度、作者对其创作媒介的把握和运用等等。以小说为例，我们可以评价它的情节是否严密是否合理，人物形象塑造是否饱满细致，作者在情感传递上是否自然，它的思想深度如何，说教意味有多重，作者的语言在多大程度上帮助他达成了自己的目的等等。所以对作品所产生的情感体验的评价并不意味着我们对于作品做一个简单粗暴的判断“好”或者“坏”而是基于一些列不同的标准和角度作出的综合判断。这样的判断会是细致入微的，但最终也是有偏向性的。
左：Gary Wragg, Chien 1(1983)
右：Dall-E生成的图像，指令为 “abstract oil painting by Tapies Dubuffet”，由Jo Lawson-Tancred和Philip Booth生成
这时候对各类艺术理论（精神分析，马克思主义，生态批评等）有所了解的读者可能会好奇在瑞恰慈这个艺术批评的框架中这些理论的地位是什么样的。瑞恰慈的框架中似乎并没有涉及这些理论或是它们的价值。我认为我们是完全可以把这些理论整合进他的框架中的。就第一点而言，不同的文学理论可以告诉我们我们应该关注作品的哪些方面和细节。马克思主义理论会鼓励我们去关注作品中和阶级、权力、金钱相关的描述和细节，生态批评会鼓励我们关注作品中对于自然的探讨，而精神分析理论则会要求我们去关注作品中人物的心理。作为一个好的批评者，我们最后当然是要对作品的各种细节进行把握和体会，但这些理论能帮助我们更集中自己的注意力。
就第二点而言，这些理论给了我们更好的抓手来整合和分析我们的情感体验和观察，让它们变得更系统。马克思主义批评可以更好的让我们整合一系列没有那么相关的情感体验。比如，杜甫《自京赴奉先县咏怀五百字》中的几句“赐浴皆长缨，与宴非短褐”，“朱门酒肉臭，路有冻死骨”，“入门闻号啕，幼子饥已卒”虽是不同的心理状态和情感体验，但是马克思注意批评理论让我们认识到其背后的根本原因和作者想要呈现的东西——阶级差异带来的问题。用另一种话说，这些理论给我们思考作品的角度，让我们获得新的认识。
陆俨少（1909-1993） 自京赴奉先县咏怀五百字
就第三点而言，这些文学理论同样提供了一个我们评价作品的维度：这些作品到底有多深入的探索了这些理论所关注的问题？一个作品可以只是非常肤浅的关注了阶级问题：斥责富人的奢侈和冷漠，表达对某些穷人的同情。但一个作品也可以是非常深入的探讨了阶级问题：不仅指出阶级间的差异，而且还探讨这种差异的来源和发展，富人自己自身可能的纠结和困境，阶级内部的差异和矛盾等。《了不起的盖茨比》就是这样一部作品，它不仅是讽刺“富人“阶级的奢侈和冷漠，还深入探索了不同阶级之间的互动（尼克如何与富人们互动），富人阶级内部的差别（新钱和老钱的对立），这样差别的对人的影响（黛西最后放弃盖茨比）等等。所以作品对这些理论的关注深度和广度可以作为评判作品价值的一个维度。总而言之，文学理论非但不是瑞华慈所不能接纳的，我们可以用文学理论来更好的进行批评。
《了不起的盖茨比》(2013)
（二）人工智能与艺术批评
在（一）中，我们从瑞恰慈的观点出发，从比较抽象的角度讨论了好的艺术批评是什么样的。在本节中，我们会回应这期通讯的主题，具体讨论人工智能是如何与当代艺术批评相互动的：人工智能给当代艺术批评带来的挑战和人工智能在艺术评论方面的局限。
左:Homer Watson, Down in the Laurentides (1882)
右: Dall-E生成的图像，提示指令为“Landscape oil painting Constable Claude Corot, 由Lawson-Tancred and Philip Booth生成
一方面，人工智能给当代的艺术评论带来了的相当的挑战。或者说，人工智能在艺术分析上确实取得了惊人的成就。《ChatGPT会让艺评人失业吗》一文的作者Herbert承认人工智能在描述艺术作品的客观信息上做的非常好。的确，由于大语言模型海量的训练数据，它们可以轻松收集有关于某个艺术作品的相关背景和历史。这一点相信任何使用过GPT的人都非常清楚。我也经常震撼于GPT所能掌握的各种信息。而且人工智能所能做的似乎不仅是对于客观信息的描述，也包括了一定程度的分析。
在这方面一个很好的例子是中央戏剧学院教授陈珂的论文《人工智能识别中的人物性格分析——以经典人物麦克白为例》使用人工智能，从五大性格维度（开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质）出发，分析麦克白的人物形象。
这项尝试最值得注意的是人工智能算法所给出的结论和人类批评者所作出的评价是一致的。比如人工智能算法给麦克白的神经质（指“对负面情绪（如焦虑、抑郁等）的敏感程度和稳定程度”）的打分非常高（0.82），而给宜人性（指“对他人的态度、合作意愿和信任程度”）的打分很低（0.28）。这完全符合我们对于麦克白形象的认识。陈珂也给这每个性格维度以具体的文本佐证，在说明人工智能分析的准确性。另外，陈珂还尝试了用人工智能生成麦克白所说的话——麦克白会如何为自己的罪行辩护。不可否认，这样想象的辩护确实能抓住麦克白的一些心理和信念。至少，它为我们提供了一些新的思考麦克白行为和形象的视角。另一方面，虽然人工智能的确给当代艺术批评带来了很多挑战，但我们或许并不用担心人工智能会从本质上做出非常好的艺术批评，最终取代人类艺术评论家。Herbert也持相同的观点。我们可以结合上一节中瑞华慈的三个标准来看看人工智能所做的艺术批评。
第一，Herbert指出“人工智能无法对艺术产生情感反应”。大语言模型是没有真正的感受能力的。它们无法产生我们在欣赏艺术作品所产生的情感反应。所以人工智能在瑞华慈说的第一点上就有了很明显的局限。人工智能或许通过大量的文本学习模仿人类之前作出的情感反应，但是它们不可能真的对一个全新的作品做出自己的感知。
麦克白
第二，正因为人工智能无法产生情感反应，它们自然也不能区分这些情感反应，并对它们做出更深层的分析。人工智能很难产生我们对于某些艺术细节复杂而又细腻的反应，更难以产生我们所做的联想等等。人工智能或许可以很好的引用文学理论，但是因为它没有情感反应，它自然也没有将这些理论落地在具体的作品细节上。回到陈珂教授的尝试，我们发现其实人工智能除了给出一些性格指标上的分数以外，并没有给出具体的文本细节支持，同时也没有对麦克白的性格作出更为细致的解读。它一没有真的能够从文本出发去做出真实的情绪反应，二不能够对这些情绪和体验进行更为细致的分析。比如麦克白的神经质究竟是什么样的神经质——是全剧中没有改变过的？是单纯的不稳定还是伴随着更多野心的不稳定？在他表现出神经质的同时是否有别的性格特质同时展现？这些问题陈珂教授的算法似乎都没有涉及到。
第三，也是最为致命的一点，人工智能并不能做出真正的评价。ChatGPT并不能真正对它所“欣赏“的作品进行评价——比如认为这个作品非常好，非常不好等等。用Herbert的话来说就是”它太没脾气“。它只会告诉我们“批判性评论的书写应兼有客观与尊重，避免过于负面或正面的评价“。这样的评论对我们是没有帮助的。所以我们可以放心的认为人工智能还不会替代我们成为艺术的衡量尺度。陈珂教授的尝试就有这样的问题。尽管我们可以通过人工智能算法的分析更好的认识麦克白的形象，我们并没有因此获得关于麦克白人物形象塑造相关的评价或是对《麦克白》整部作品的评价。如果我给这个算法输入一段平铺直叙“麦克白是一个非常不稳定但是有野心勃勃的人”，它可能会得出同样的评分。该算法的设计目的就不是评价莎翁的写作到底有多细致，麦克白形象的塑造有多成功。而这恰恰是艺术批评的核心。
（三）反思和改善
在认识到人工智能带给当代艺术批评的挑战和自身的局限后，我们有什么可以反思改进的呢？
Jason Allen (2022) 使用Midjourney生成的作品"Théâtre D'opéra Spatial"获得科罗拉多州年度博览会艺术竞赛“数码艺术”类第一名
一方面，Herbert呼吁艺术评论家们回归真正的艺术评论。他主张现在的艺术评论应该更有“脾气”而不是“避免过于负面或正面的评价“或是总是在“成人之美”。这一想法与第一节中讨论的约翰逊和瑞华慈表达的想法不谋而合。将来的艺术批评应该超越对于艺术作品的客观陈述或者历史分析，而是真的去评价艺术作品的价值，不管这样的评论是否完全站得住脚，是否最后为大家所接受。
另一方面，在艺术评论家们重新找回应有的艺评模式和内容的同时，我们也不必将人工智能所产出的艺术评论彻底否定。通过认识到它局限的来源，我们可以构想可能的改进方式。毕竟人工智能比我们有着更多的数据和信息，可以更快速的“阅读“文本，处理信息。
我们要首先认识到人工智能在艺术批评方面的所表现出的种种局限是它们设计和所受训练的结果。Herbert指出ChatGPT发表意见“逾越了它的设计初衷”。Vara在她的文章《ChatGPT会颠覆文学吗》中也指出大语言模型所接受的训练数据（互联网上的各类文本）导致它“认识世界极其地不连贯”，没有自己“特定意识的表达”，因此它不能进行有立场/有自己风格的艺术批评也不意外。实际上，人工智能缺乏立场和个性并不仅限于艺术批评。ChatGPT也（至少试图）在更尖锐的政治/文化问题上保持中立。
在认识到这一点后，我们可以如何调整和改进大语言模型现在缺乏立场和个性的语言呢？
Vara在她的文章（《ChatGPT会颠覆文学吗》）中提供了一些很有趣的想法。一方面，我们将我们的偏好设置进人工智能的程序中。Vara提到GPT生成的英语“看起来非常企业化、非常安全、非常AP”是因为Open AI的期望。那么既然我们可以为了这样的期望来调整GPT所生成的语言，我们也可以为了增加GPT艺术批评的批判性而做出相应的调整。
Vara还提到我们可以用新的更好的专门准备的训练数据来重新训练这些语言模型。她在设想一个能“优雅地避开人工智能似乎与生俱来的所有伦理问题”（如偏见、缺少授权等）的人工智能模型能为文学创作做什么。那么同样的思路可以被应用在改进艺术批评上。如果我们把一群能进行高质量艺术批评的人们聚在一起、“创建他们自己的语言模型、只用经作者明确同意提供的词句进行训练”，那会怎样？或许这样得到的语言模型能做出更好的艺术批评，克服上文提到的各种问题。这些改进的方法都只在雏形，至于它们能否被采纳、具体效果如何，还要我们拭目以待。
AI与艺术通讯（中）在此暂告段落，感谢阅读！
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