大家好，我是艺兔考研的弗朗。今年艺术概论和艺术学考试的一个核心话题就是“人工智能（AI）与艺术的关系”，这个话题是由“艺术与技术”这一大话题延伸而来。为了帮助大家积累，我将这些个话题分为了四个小话题，以“观点”的形式做了整理。大家可以直接背诵哦！（因文字内容太多，所以本文将分为上下两篇！）
提示：其中所有话题都按照“艺术概论答题方式”整理完毕，黄色观点可以直接背诵。对特定观点感兴趣的同学可以自行在“知网”查阅。
一．艺术创作中的人工智能
★★★★★（重点）
观点1:人工智能（技术）成为艺术的“辅助手段”
文章：《人工智能算法时代电影类型理论的演变与重构——从动画电影说开去》王清林
对应观点：人工智能可以成为一些艺术创作中特定繁琐步骤的“解放”，比如需要大量手工劳动的“动画艺术”。
动画不是运动的绘画艺术，而是绘制运动的艺术。生成式智能算法还未被引入动画电影生产这一劳动密集型实践制作工业前，动画师必须逐帧绘制才能制作出整个电影故事。这样的工作属性还包括科幻大片、奇幻佳作与超级英雄等高概念电影中外星生物、奇幻风景和奇异现象的设计制作。翻拍二维经典动画的“真人版”建模设计，为演员们抹去岁月痕迹甚至将逝者从长眠中唤醒并赋予其数字生命等，但这些工作如今正逐步被生成式AI接管。泽米吉斯的电影《这里》（美国，2024）使用Metaphysical Live，在演员现场表演下实时动态创建高分辨率、逼真的脸部交换以达成“算法减龄”效果，无需进一步与后期视效合成，便能达成后期前置的高效功率。
电影《这里》 罗伯特·泽米吉斯
观点2:人工智能“再创作”或“修补”历史上的艺术作品，形成以模仿为特征的“艺术风格”
文章：《列夫·马诺维奇：人工智能（AI）艺术与美学》马诺维奇
对应观点：人工智能可以通过“学习”和“模仿”历史上艺术家的风格，将他们的作品进行数字化的二度创作，但这还算不上真的的艺术创作。
2016年一个深度学习算法通过分析已知的346幅伦勃朗（Rembrandt）画作来学习伦勃朗的风格，然后被要求生成一幅新的肖像画，生成的结果竟惊人地神似伦勃朗的真迹。2019年德国电信公司组织了一个由人工智能专家和国际音乐家组成的团队，完成了贝多芬未完成的《第十交响曲》以纪念他250周年诞辰。这个完成的《贝多芬第十交响曲——人工智能版》（Bethovon X - The AI project）于2021年在波恩首演。这些案例的情况都是将已经存在的风格输入电脑，然后生成和这些风格相符的变体，并尝试引入一些创新......或许目前给出定论还为时尚早，毕竟在这个过程之中至少还有三点需要由人类作者明确做出选择并对计算机实行控制：第一，由人类设计网络架构以及训练网络的算法（或者在已有的里面选择）；第二，由人类创建训练集；第三，由人类从生成的一系列作品中选出在他/她看来最成功的作品。
贝多芬未完成的第十交响曲手稿
观点3:人工智能的“模仿艺术”倒逼艺术家进行“非自我重复式”的创作
《AI 生成艺术与后人类技术的美学意义》段吉方，阎恺祺
对应观点：人工智能的优势在于其“超人”的学习能力，能够更精确的对固定的艺术风格进行模拟与重复，这是艺术史上前无古人的现状。这种现状，会逼迫艺术家不断进行艺术的革新与自我批判。
AI 通过大数据的分析，很容易模拟一种比较固定的风格特征和创作技术。AI 的文学艺术生成作品对人类的艺术创作形成了整体的拷问: 如果我们创作的文学艺术只是浮华和炫技，只是对已有或自身风格的重复，那么我们的艺术创作将毫无意义并会被生成式 AI 迅速取代......比起艺术家，AI 更像是一个匠人，它比我们人类更适合做一个匠人......生成式 AI 在文学艺术创作中对风格的模仿并不是对文学艺术家的替代，而恰恰是用技术的方式帮助艺术家更好地集中于探索和思考。
观点4:人工智能降低了艺术创作的门槛，让更多人参与艺术创作
《相由心生：AIGC 时代的艺术生产与审美新景观——由文生视频AI模型Sora 引发的思考》夏德元
对应观点：传统的艺术创作通常需要艺术创作者具备一定的专业知识、技能和相应的装备，以及充足的时间、精力和资源。这些条件往往限制了艺术创作的参与人数和多样性，使艺术创作成为局限于一个相对封闭的小圈子里的精英活动。AIGC 技术的出现，打破了这些限制，使艺术创作的门槛大大降低，扩大了艺术创作者的范围和数量，在某种意义上实现了艺术平权，使人人皆可为艺术家的理想，变成了活生生的现实。
首先，AIGC 技术经过了海量资源的预训练和有监督与无监督的深度学习，可以为使用者提供丰富的素材和灵感，帮助艺术创作者克服创作的困难和瓶颈......其次，AIGC 技术可以提供简单的操作和交互，帮助艺术创作者节省创作的时间和精力......
再次，AIGC 技术可以提供智能的指导和评估，帮助艺术创作者提高创作的技能和水平。
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