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前瞻学者论坛|AI时代,重新认识艺术风格与美学的偶然性
2026.07.01

2026年6月25日上午,清华大学美术学院“前瞻学者论坛”在美术学院A318会议室举行。本期论坛以“数智·观艺”为主题,邀请两位青年学者——浙江工业大学副教授李云、清华大学人文学院讲师耿弘明——分别以“走向感知的拉奥孔:人工智能时代艺术‘风格’之辩”和“不可预测:人工智能的偶然性美学”为题发表演讲。论坛由清华大学美术学院教授、《装饰》杂志主编方晓风主持。

方晓风教授担任学术主持

 

论坛现场

李云

李云从2016年荷兰“下一幅伦勃朗”项目切入,剖析了生成式人工智能处理艺术风格的内在逻辑。该项目通过分析伦勃朗346件作品的题材、面部特征、光影分布乃至颜料厚度等数据,生成了一幅最有可能的伦勃朗风格肖像。然而,算法追求的是最高概率的结果,而伦勃朗本人的创作恰恰善于捕捉异常值——正是这些异常值让肖像更加生动,成为艺术的关键。

李云梳理了从20世纪初审美计算到当代生成式人工智能的技术演进脉络。早期的审美计算,无论是杰伊·汉布里奇的“动态对称”理论、伯克霍夫的审美测量公式,还是20世纪60年代格奥尔格·尼斯‌等艺术家借助计算机进行的生成艺术实践,其核心都在于捕捉艺术作品中的整体性特征和类型化变体——这正是“风格”概念的基本框架。

而今天的生成式人工智能则采用了完全不同的路径:通过海量图像数据的训练,将图像拆解为特征向量存入潜在空间,再通过概率计算重建图像。李云指出,这种方式以特征的高概率分布来定义风格,处理的是特征之间的相关性而非规则。这也解释了为何AI生成的图像经常出现违背物理规则的现象——它背后没有现实规则的对应,只是特征相关性的运算结果。

李云强调,人工智能与人类处理风格的方式存在根本差异。人类的创作建立在千百年来与世界交互形成的感官机制之上,是对现实的感知、与现实的对话,从中孕育出新的风格。而人工智能始终与现实隔着一层,它无法抵达现实,只能通过重建的方式进行高概率预测。因此,“把人工智能当成人来发展是一条错误的路径”。他提出,艺术家应将人工智能视为“风格的潜在空间”这一工具,在其基础结构中寻找新的意义生成可能。

李云作主旨演讲

耿弘明

耿弘明从人工智能生成图像中的“故障”现象切入,探讨偶然性的美学价值。他指出,当AI生成的图像出现偏差、文字出现错乱时,人们往往将其视为“功能故障”;但如果转换视角,这些“偶然”恰恰可能激发独特的艺术感受。

耿弘明梳理了偶然性在哲学史上的地位演变。在亚里士多德那里,偶然是两条独立因果链条发生意外的交叉,是必然的附属;在中世纪托马斯·阿奎那那里,偶然是上帝为宇宙多样性而安排的陪衬。直到莱布尼茨提出“可能世界”理论,每一个世界都是偶然的,根本不存在必然——偶然从此获得了与必然平起平坐的地位。

然而,18—19世纪的决定论思潮一度将宇宙重新解释为完全可预测的机械系统。这一冲突直到20世纪才得到解决:量子力学的测不准原理、混沌理论的蝴蝶效应,从科学层面证明了偶然性的本体论地位。耿弘明指出,正是在这一思想史背景下,达达主义、超现实主义的自动写作、约翰·凯奇的偶然音乐等艺术实践纷纷涌现。

人工智能时代,耿弘明认为,虽然AI也会生成“错误”图像——无论是畸变的手指、错乱的文字,还是无法预测的风格混融——恰恰位于人类逻辑的盲区和机器统计的边缘,但AI的偶然性美学具有独特价值。人类不会按照那样的方式作画,机器没有指令也不会按那样的方式作画,两者协作碰撞出的偶然才产生了新的审美可能。他以航海时代作喻:AI是一艘船,人类是航海者,船不够完美,航海者也有局限,但正是这种不完美与未知,才能抵达人类仅凭双脚永远无法触及的领域。

耿弘明作主旨演讲

结语

“前瞻学者论坛”是由清华大学美术学院主办的常设学术交流平台。论坛以“拓新”为核心理念,汇聚艺术与设计多元学科力量,致力于构建一个突破专业边界、激发创见的跨领域对话场。每期论坛将邀请设计学、美术学、艺术学领域具备未来视野与开拓精神的学者,通过精练的主题报告,呈现其具有代表性、原创性、时代引领性且反映其学术品质的研究成果。


资料提供|科研办

撰稿|孙佳鸣

图文编辑|陈洁

审核|王晓昕

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