AI時代藝術概念的產生方式及其反思

耿弘明

【摘 要】 雖然藝術理論領域有生命力的新概念不斷涌現(xiàn)，但AI創(chuàng)作論領域卻只有“共生創(chuàng)造力”等少數(shù)的新概念能夠被大眾與學界一直沿用。與AI藝術相關的新概念時有出現(xiàn)，但與之關系最為密切的計算機與藝術領域卻沒能通過學科間的互動創(chuàng)造有持久生命力的理論體系。從當下AI藝術領域新概念主要遵循的兩種構詞規(guī)則中，可以看出新概念產生的兩種方式及其社會影響：第一種是“疊加式”概念，它們由計算機技術從業(yè)者命名，這些概念在大眾媒介中保持著旺盛的生命力;第二種是移植了20世紀“法國理論”（French Theory）的“原創(chuàng)式”概念，雖然在學界內部有認知，但多數(shù)被實踐者和消費者拋棄。這種情況導致了AI藝術理論建立過程中，藝術理論界話語權的彌散甚至喪失。

【關鍵詞】 計算機藝術;生成藝術;羅伊·阿斯科特;概念生成

AI藝術的出現(xiàn)與AI創(chuàng)作論的難產

計算機與藝術的交互只有短短幾十年的時間，卻積累了相當豐厚的史料，演變出無數(shù)的藝術范式，誕生了很多交叉論域。當我們聚焦學科話語體系時，可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)藝術概念與科技概念的結合是一個顯著的現(xiàn)象?！叭斯ぶ悄芩囆g”（AI Art）、“計算機藝術”（Computer Art）、“生成藝術”（Generative Art）這樣的概念層出不窮，引起了媒體的熱潮和學界的關注。這似乎昭示了傳統(tǒng)美學的話語生產空間的收縮，而對外部學科如計算機科學、傳播學、復雜科學等的概念移植，以及在此基礎上共生的話語空間也在日益擴張。

當今中國在AI領域所使用的的藝術概念，大多數(shù)是從西方傳入的。20 世紀 80 年代后，理論界大量吸收了來自馬克思主義與結構主義的西方詞匯。在與AI藝術相關或交叉的領域，前者創(chuàng)造的“文化工業(yè)”（culture industry）“新感性”（new sensibility）等概念至今仍有生命力，而后者創(chuàng)造的如“賽博感知”（Cyberception）、“新自然”（New Nature）等概念卻只能在學科內部“保值”，無法形成更大的影響。

近年來，人工智能獨立進行寫詩、作畫、譜曲都不再是新鮮事。一般來說，藝術領域本應順應時代潮流產生新的理論體系，從而拓展人們對作品的理解。不過事實上，雖然在大眾媒體層面與AI藝術相關的新詞匯層出不窮，但在相關創(chuàng)作論的領域，不但缺少新的理論體系，就連能被長期使用的新概念也非常少，這種現(xiàn)象主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

第一，在人文學界，傳統(tǒng)學者大多仍使用傳統(tǒng)概念對此進行思考，最為常見的情形，是用傳統(tǒng)人文主義對AI創(chuàng)作論持批判態(tài)度。這種批判可以視為20世紀文論中語言中心主義與舊式人文主義之矛盾的人工智能版本。持人文主義靈性創(chuàng)作論的人認為，作家能夠溝通天人，感應萬物，靈感附體之后，四氣鼓蕩之時，即可下筆成章，倚馬千言。隨著結構主義的興起，以及語言統(tǒng)計學和計算心理學的發(fā)展，作家的這種神靈屬性和創(chuàng)作的混沌屬性，慢慢從話語的中心淪為邊緣。不過，這只是在文藝理論學科內部的學理意義上的觀察，也只是曾經的情況，在今天的藝術研究中，基于人文主義與浪漫主義的方法論仍有重要的市場。這個意義上對“AI創(chuàng)作論”的反思，大多用經典的理論去抨擊人工智能創(chuàng)作中的機械論、還原論傾向，毫無疑問，在科技盲目進步、飛速發(fā)展的時代，這樣的反思具有重要的理論意義。不過，在具體藝術理論上，這樣的評判往往不會帶來新概念的誕生。

第二，在具體技術開發(fā)與研究的領域，傳統(tǒng)創(chuàng)作論概念與人工智能的技術概念之間，往往處在相互合作、各自安好的狀態(tài)中。之所以說它們相互合作，是因為傳統(tǒng)敘事學中的普洛普（Propp）、托多羅夫（Todorov）、斯特勞斯（Strauss）的理念與思想還是會被技術從業(yè)者所使用，因為它們非常符合一種簡單有效的、適合計算機操作的故事還原論，在很多層面上，結構主義對文學的理解和計算機從業(yè)者對文學的理解是相通的，因為結構主義本就是一種文學科學化的嘗試。“結構主義文論是西方文學自二十世紀以來最為雄心勃勃的‘科學化’嘗試，當時的結構主義先鋒學者試圖拋棄帶有主觀色彩的‘文學批評’，而成為一個文學研究者?！瓝Q句話說，結構主義詩學要研究文學的‘語言’（langue）而不是文學的言語（paroles），具體的作家和作品無關緊要，真正重要的是使文學作品成為可能的編碼和條件，結構主義文論家的主要目標是使自己的研究具有普遍化的適用性?！盵1]之所以說它們各自安好，是因為在這一互動過程中很少產生新的敘事學理論或概念，而只是把結構主義敘事學與人工智能相關技術并列討論，簡單疊加，從業(yè)者和研究者也承認“在故事的計算生成方面，許多工作都是從敘事學的知識體系中獲得靈感的”[2]。而且，由于故事創(chuàng)作領域較視覺藝術領域更加復雜，得到的關注與投入較少，相關開發(fā)與研究耗時也較長，便阻礙了新概念的誕生。

通過對這一領域的觀察，我們體會到，科學概念與藝術的結合不是無條件的。在具體概念的結合中，遇到相對陌生而艱澀的科學術語，一個新的藝術學概念必然不會誕生。這種情況大多發(fā)生在具體技術操作概念或數(shù)學概念上，例如，馬爾可夫鏈是概率論中一個重要的概念，它表示出長程相關問題與鏈式結構中的推演與預測問題，在自然語言處理和人工智能作曲中都發(fā)揮了重要的作用，不過，并沒有誕生馬爾可夫藝術（Markov Art）或馬爾可夫敘事學（Markov Narratology）。這類技術概念在人文世界傳播效力往往很弱，人們似乎也非常自然地忽略掉相關概念的創(chuàng)生能力，并不組合出新的藝術學概念，“分布式共生創(chuàng)造力”算是罕見的創(chuàng)新性概念了。

“共生創(chuàng)造力”（Co-Creativity）是該領域誕生的少數(shù)有生命力和啟迪性的新概念。由于人工智能（AI）在音樂領域發(fā)揮的作用已經不僅體現(xiàn)在算法推薦領域，甚至影響到人們對音樂理解的轉變以及作曲理念的重塑。所以喬蒂（Gioti）指出：“人工智能影響創(chuàng)造性思維和實踐的方式是多種多樣的，且與人工智能的潛力相關，它不僅有助于完成創(chuàng)造性任務，而且通過提供新的作曲方面的啟迪，對我們的音樂創(chuàng)作進行觀念重構?！盵1]進而認為人工智能應該被視為“分布式人機共生創(chuàng)造力”（Distributed Human-Computer Co-Creativity）的一種媒介，而不是人類創(chuàng)造力的替代品。“共生創(chuàng)造力”概念的創(chuàng)造和被社會接納，體現(xiàn)了技術與藝術有機結合的活力，在它從產生到流傳的過程中，技術實踐和藝術實踐共同起到了重要作用，傳統(tǒng)人文思想更是融化于其中。因此，這些概念聽起來不僅具有單純專業(yè)的技術色彩，也具有一定程度的人文色彩和藝術氣息。

雖然當下在AI藝術領域沒能出現(xiàn)像現(xiàn)實主義、浪漫主義那樣被廣泛認可，并在創(chuàng)作領域持久發(fā)揮影響的理論體系，但某些新概念的生成方式與規(guī)律，也展現(xiàn)了未來AI藝術創(chuàng)作論生發(fā)的兩種可能方向。

疊加式新概念

計算機與藝術交互帶來的第一種類型的藝術學新概念是疊加式的，例如“計算機藝術”“生成藝術”“算法藝術”（Algorithmic Art）等，本文從構詞法出發(fā)，將這些概念稱為“疊加式”的新概念。它們有以下三個顯著特點。

第一個特點，可稱其為“簡單疊加”。從構詞法來說，這些新概念的誕生源于對直接對象的簡單疊加，呈現(xiàn)出“A+B”的模式。一些自然科學領域的現(xiàn)象或名詞，經過與傳統(tǒng)藝術概念的疊加，直接衍生出新的名詞來，例如“生成藝術”“賽博藝術”（Cyber-Art）、“算法藝術”等。在這種簡單組合中，通常是科學概念在前，藝術概念在后;或者說，科學詞匯在前，藝術詞匯在后。自這些名詞誕生之后，它們被作為固定搭配使用。例如，將人工智能與某一藝術門類組合，便生成出一個新的門類或領域，如人工音樂智能（Artif icial Musical Intelligence）。不過，它們大多是標識某一計算機專業(yè)領域的概念，最初也都產生于計算機科學家與工程師的靈感。藝術從業(yè)者和研究者往往只是對其進行后知后覺的理論認同。例如，在計算機領域率先出現(xiàn)了自然語言生成技術，科技從業(yè)者利用這種方法，進行機器寫作的嘗試，后來，它們因“人工智能詩歌”引爆互聯(lián)網，成為藝術從業(yè)者關注的對象。[2]

可以通過如下表格對此形成清晰而快速的認知：

由上表可以看出，新技術詞匯和舊藝術概念的結合產生了一個簡單的概念疊加空間，它們秩序齊整、規(guī)規(guī)矩矩，嚴格按照“A+B”的方式進行著新話語的生產。一定程度上講，它們指稱出新的領域，但并不產生超出原有范疇的意義，在概念疊加的基礎上，它們只是舊有意義的簡單疊加，“1+1=2”是它們的基本特色。

第二個特點，可以稱其為“無限增殖”。隨著人類技術的進步，這些概念會不斷增殖，由于構詞法足夠簡單，因此生成新概念是輕而易舉的。在這一概念譜系中，“計算機藝術”的誕生是最早的，它的內涵也是最廣泛的，幾乎一切在計算機輔助下完成的藝術，都可以被叫作計算機藝術，哪怕只是借用電腦繪圖軟件去涂鴉。在《計算機與自動化》（Computers and Automation）雜志1963年1月刊上，埃德蒙 · 伯克利（Edmund Berkeley）首先使用這一概念[1]，之后，諸多計算機藝術展覽紛紛出現(xiàn)。新的計算機領域往往會催生出新的藝術概念，隨著計算機技術的不斷擴展，藝術概念也不斷增殖。

例如，“演化藝術”（Evolutionary art）就是“人工生命”（Artif icial life）與藝術科學概念疊加后增殖的結果?！把莼摗北臼巧飳W概念，它關注自然狀態(tài)下生物的進化和這種進化呈現(xiàn)出的自然規(guī)律，在計算機誕生后，傳統(tǒng)演化論與計算機技術相結合，人們開始用計算機模擬生命的演化，關注在計算機上的虛擬生命體的進化過程及其呈現(xiàn)方式，當這種呈現(xiàn)具有藝術特質時，它便構成了所謂的“演化藝術”。例如“康威生命游戲”（Conway’s Game of Life），它的初始版本并不復雜，假想存在著一個由很多方格構成的基本圖案，方格的基礎色是白色，我們在里邊畫一些黑色方格與其進行區(qū)別，呈現(xiàn)出像圍棋一樣錯落有致的效果，假設每個方格代表一個細胞，白與黑分別代表人的“存活”與“死亡”，設置如下規(guī)則：周圍有三個存活細胞時，一個細胞就誕生為新的存活細胞;周圍有兩個或三個存活細胞時，它就保持存活，否則就會死去。規(guī)則是固定的，在這個過程中，人類也不再參與，仿佛造物主給予世界的“第一因”“第一推動力”，接下來的一切都順其自然，隨著時間的流逝，這些圖案會演化出各式各樣的類型，并呈現(xiàn)出獨到的美學特色。

再如，“算法藝術”也是一個典型的例子，所謂的烏龜藝術（Turtle Art）就是其中的代表。虛擬的烏龜作為起始點而存在，由人類設置出一些基本的規(guī)則，然后烏龜便會由一個起始點開始，沿著規(guī)則的規(guī)定進行運動，從而形成靜態(tài)的圖案。正如滕佩爾（Tempel）等學者所描述的，“Turtle Art狹隘地專注于創(chuàng)建可以在屏幕上查看或打印的二維靜態(tài)圖像”[2]。當然，它的起始點也可以并非烏龜，可以是一個逗點、一只小羊、一顆星星等。起始點會依循規(guī)則，繪制出一些圖案，形成獨特的藝術效果。

由于我們時代的文藝領域和科技領域都積累了足夠豐富的語匯，所以完全可以想象這些概念無限增殖的可能。

第三個特點，可稱其為“家族相似”。這個特征往往導致疊加式概念彼此粘連、呈現(xiàn)出所指域難以界定的狀況，容易讓大眾造成誤解，需要由專門的學者對其進行闡釋和分類后，方能成為較為清晰的概念，“生成藝術”是這類概念中的典型。

“生成藝術”通常指那些由自主系統(tǒng)（autonomous system），而非人類主體創(chuàng)造出來的藝術。早期“生成藝術”常常被人們與人工智能藝術、數(shù)字藝術、計算機藝術混用，就連《什么是生成藝術》（What Is Generative Art？ Complexity Theory as a Context for Art Theory）的作者加蘭特（Galanter）也提到在目前（指21世紀初的美國）的藝術界與理論界，生成藝術還是一個糊里糊涂的概念（fuzzy notion）。[3]但實際上，通過學術研究對詞語的闡釋，這種“家族相似”的構詞是可以變得界限明晰的。

在人工智能領域，自然語言生成（NLG）中的“生成”（Generative）更多的是作為技術概念，而非“創(chuàng)世”意義上的哲學概念或宗教概念而被使用。加蘭特給“生成藝術”的規(guī)范化定義為：“生成藝術是這樣的藝術：在藝術實踐的過程中，藝術家會使用系統(tǒng)（system），它或是一套自然語言生成法則，或是一種計算機程序，或是一部機器，抑或是其他程序系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在某種程度上自主地工作，它們獨立創(chuàng)作出藝術作品，或輔助人類創(chuàng)作出完整的藝術作品?！盵1]

通過這種學術化的定義，生成藝術的幾個必要組成部分被更加清晰地表示出來。首先，“生成藝術”的生成源于系統(tǒng)，系統(tǒng)是非人格化的，所以這里，傳統(tǒng)意義上的“作者”被“系統(tǒng)”所取代了。其次，這個系統(tǒng)是自主性的，在一定法則與范圍內，它必須自主運行去生成藝術作品。最后，系統(tǒng)不一定是計算機系統(tǒng)或數(shù)字系統(tǒng)，它也可以是大自然的生態(tài)系統(tǒng)。以“分形藝術”為例，它是典型的非人工、非數(shù)字的自動生成的藝術類型，依賴于生態(tài)系統(tǒng)，例如蕨類植物的樹葉或雪花，都是典型的大自然生成的精美的藝術，并且都是一種自我重復的狀態(tài)，形成了一種“自相似”“自生成”的效果。以此類推，“演化藝術”“算法藝術”“人工智能藝術”“分形藝術”這些具有“家族相似”特征的概念，通過學術體系“規(guī)范化”，依照“自主性強弱”這個標準成為“生成藝術”的子類。

疊加式新概念的爆發(fā)式出現(xiàn)源于技術與藝術交匯的領域日益增多，而疊加則是最簡便的命名新領域的方式。在可以預見的未來，它無限增殖的特點必定會更明顯地體現(xiàn)出來。面對這樣的概念，理論界顯得“無能為力”，或者至多只能是“后知后覺”。首先，如上文所言，它誕生于計算機科學領域，因此命名權本就不歸藝術理論家所有，隨著計算機技術日益發(fā)展，它與其他學科的交集也勢必更加豐富，具體到藝術領域，新的概念必定層出不窮。其次，這些概念的增殖與傳播，遵循的是互聯(lián)網的特性，并不遵守經典藝術概念傳播的規(guī)律。經典藝術概念由理論家創(chuàng)造，借由閱讀行為和學術體系被實踐者和消費者所認知，而這些概念則借助互聯(lián)網，快速彌漫在人類話語體系內，從某種意義上講，理論界對“生成藝術”這種新詞匯作出的解釋，是因其在構詞上的“家族相似”特征導致被混用后，被大眾倒逼作出的回應。

原創(chuàng)式新概念

在新技術時代，也有傳統(tǒng)藝術家和理論家仍舊采用傳統(tǒng)方法，創(chuàng)制新的理論概念。計算機與藝術交互之后，很多新媒體藝術研究者介入了這一領域，他們并非靠舊有概念疊加，而是基于20世紀結構主義的構詞方法，結合當下的藝術現(xiàn)象，提出了“賽博感知”“新自然”等原創(chuàng)式概念。

羅伊 · 阿斯科特（Roy Ascott）是計算機藝術領域生產原創(chuàng)式概念的代表性學者，經由他創(chuàng)造的概念體現(xiàn)了當下計算機藝術領域，傳統(tǒng)學院派學者在理論生產上所面臨的共同問題。這些概念從構詞法上講更貼近于傳統(tǒng)理論家的思考風格，雖然這體現(xiàn)了學者出色的理論學術功底，但在計算機藝術領域，繼承傳統(tǒng)學院派造詞方法生成的詞匯，并沒有如羅蘭 · 巴特（Roland Barthes）、德里達（Jacques Derrida）等人的成果那樣產生廣泛持久的影響，在傳播力與使用率上甚至低于由商業(yè)與媒體炮制出的如“賽博朋克”（Cyber Punk）這種不嚴謹?shù)臅r尚概念。

上述特點主要體現(xiàn)在“賽博感知”與“新自然”兩個概念上。

“賽博感知”是阿斯科特基于對生物學和計算機科學的交叉提出的原創(chuàng)式概念。如果說人工智能的發(fā)展對藝術產生了重要的影響，那么另一個產生重要影響的則是生物學，尤其是計算機技術與生命科學交叉的部分，“人工生命”（Artif icial Life）概念便是在這一背景下應運而生的?！叭斯ど睆娬{一種模擬屬性，在實驗室、電子軟件、自主系統(tǒng)中模擬自然界生命的樣態(tài)。阿斯科特正是在“人工生命”概念的啟迪下創(chuàng)造了“賽博感知”概念，并展開了對傳統(tǒng)藝術與技術結合領域諸多理論的批判。他提到，傳統(tǒng)的藝術與科學也是有很多結合部分的，但這些結合大都采用了機械論視角，機械論視角體現(xiàn)在結構主義理論、新批評理論、藝術心理機制的還原論等領域中;并認為新的科學背景已經出現(xiàn)，我們不該局限于舊有的還原論世界觀與舊有技術實踐中，而應該著眼于當下，著眼于未來，尤其是基于生物學背景的涌現(xiàn)（Emergence）、復雜性（Complexity），用他的話說，他想讓硬科學來碰撞軟哲學。[1]他認為原子物理學等理論的進步以及高倍率顯微鏡等技術的革新，使我們有了進入物質內部的具體方案，也有了憑借自我意志移動和排列物質內部質素的方法，也就因此有了“賽博感知”。它是一種人類剛剛開始具有，但會慢慢增強的感知能力，在“賽博感知”中，人類基礎的理性認知和主觀感覺仍舊存在，但通過科技設備和新式媒介，它們得到調整和改變，這種改變并不是簡單地通過技術來擴大感知的倍率，看見差異的世界，而是通過技術的快速革新，我們的感覺也具有了激進的性質，它被徹底重塑了。就如他文中所說，“賽博感知是人類一種新興的能力，在這種能力中，認知和感受并不是簡單地通過技術來增強，而是通過技術的激進品性而轉移到另一種效能層面”[2]。

在此基礎上，阿斯科特又提出了“新自然”概念。他認為人類不只獲得了“賽博感知”，還擁有了使用這種“賽博行動”塑造世界的可能，也就是說，人類開始可以操縱原子，使其移動，排列組合它們，賦予它們結構，形成新的秩序。由此誕生的藝術作品已經不再是物質表面的藝術，而是物質內部的藝術。這是一種全新的藝術圖景，在曾經的藝術世界中，人類寫詩作畫去模仿的那個自然，是原始自然，是曾經的自然，是舊自然;而我們通過技術設備接觸到了新的物質世界，如原子移動之后形成的美麗圖案就是一種“新自然”。在模仿舊自然時，我們曾經寫就了很多詩歌，創(chuàng)造了許多視覺藝術作品，例如威廉 · 華茲華斯（William Wordsworth）的作品、例如康斯坦丁 · 克里齊茨基（Konstantin Kryzhitsky）的作品，而現(xiàn)在我們面對一個截然不同的新自然時，顯微攝影就是一種很好的表現(xiàn)方式，通過捕捉事物的微觀結構，可以形成基于“新自然”的新藝術，促生出對美的新理解。阿斯科特認為，藝術家不該沉浸于舊自然中，應該開始關注新問題，例如能量的變換、行為的涌現(xiàn)、混沌的形式、星系的誕生與滅亡、量子層面的事實等，他認為這才是基于“新自然”之上的新藝術對象。在這個意義上，他說：“‘什么是現(xiàn)實？’這一問題正在被‘我們如何與各種不同現(xiàn)實相互作用’所取代?！盵3]

阿斯科特創(chuàng)造的種種新藝術概念并非簡單的詞語疊加，在構詞法上，它們是技術與傳統(tǒng)美學概念的雜糅拼貼，在阿斯科特之前，就已經有“賽博藝術”“人工生命”等相關概念，阿斯科特則將這些概念補充與拼接，并容納了自我對新技術的體驗，生成新的概念。這種方案頗為類似“法國理論”的概念創(chuàng)造大師的手法，在藝術概念史上，這樣的例子并不少見，例如20世紀法國理論家德里達，他的構詞方法深刻地影響了藝術學的話語體系，他基于自己對世界的獨特理解創(chuàng)造的“延異”（Différance），就是拆分重組了法語中的“差異”（difference）與“延宕”（deferment）。比較起來，“賽博感知”拼接了“cyber”和“perception”，阿斯科特的方法可以說與20世紀結構主義的某些思維方式一脈相承。

可惜的是，這些概念雖然在理論上、表意上具有深度且能夠自洽，但囿于學科歸屬及與實踐脫鉤等原因，只能局限在較為狹窄的傳播范圍內進行傳播。一方面，阿斯科特提出“賽博知覺”概念是基于其對生物學和計算機科學的了解，但這完全是他新造的英語詞匯，在既有的英語世界中并不存在，這種“陌生化”本身就降低了它的傳播效力。而當下的藝術概念生成又恰巧部分地脫離了傳統(tǒng)藝術場域，更傾向于面向商業(yè)和大眾，尤其對網絡原創(chuàng)文化進行無限的敞開。這導致概念認可的權利也由學術權威彌散到很多其他組織與個體，在話語權由學者主導轉向商業(yè)主導后，計算機藝術領域的概念創(chuàng)造與理論生產很難再回到20世紀初的那種局面。阿斯科特已經是該領域學院派較為出類拔萃的學者，但對比德里達、巴特這些前輩來說，阿斯科特這批學者對藝術領域造成的影響與前輩相比仍然是云泥之別。例如以“賽博朋克”“元宇宙”這種仰仗資本推動的概念為研究主體，在中國知網上可以搜到不計其數(shù)的論文，但賽博感知這個貌似充滿洞察與新意的概念卻仍潛藏在理論的邊緣。另一方面，雖然阿斯科特的思維方式與傳統(tǒng)結構主義有著相似之處，能夠和學術界構成直接互動關系，但是阿斯科特的新概念有著鮮明的技術依賴與物質依賴。就像雖然人們能明白，用顯微鏡觀察和用肉眼觀察世界體會到的美感完全不同，但大眾或非計算機專業(yè)類學者卻很難有獲得這種經驗的機會。一個科學化的世界里，這些容納了過多技術元素的概念要如何確立合法性，如何在理性層面和學術共同體層面發(fā)揮效力，這是阿斯科特們面臨的主要困境，也是一個充滿挑戰(zhàn)的任務。

余論

人類如今面對著一個科技與藝術結合日益緊密的時代，藝術與人的關系發(fā)生了奇妙的變異。技術的介入使得藝術突破了時間與空間的藩籬，創(chuàng)作者與接受者彼此越來越近，正如在短視頻領域所上演的一幕那樣，藝術成為人人皆可感知、隨時皆可感知、隨地皆可創(chuàng)作的對象。此外，藝術體驗方式的變化也使得新的藝術場域隨之誕生，VR藝術將傳統(tǒng)視覺藝術、游戲藝術推向新的轉折點，更加沉浸式的體驗也縫合著過去藝術與現(xiàn)實之關系的裂縫。最后，藝術消費被框定在算法的凝視之下，自動推薦與自動匹配已經嵌入我們藝術消費的各個角落，在這背后，則是侵入個體生命的大數(shù)據收集與用戶畫像建立，權利、義務、主體性的傳統(tǒng)理解都受到劇烈的沖擊。

在這一背景下，我們都能感到“生成藝術”“賽博感知”“新自然”“共生創(chuàng)造力”這些概念的存在，以及它們的當代活力，因為它們更好地描述了我們的日常生活，貼近我們在技術時代的基本經驗，凝練了我們對技術時代美學現(xiàn)象的觀感。文中提到的幾種技術概念與藝術概念的共生方式，在有的藝術領域內已經迎來概念的爆發(fā)。

不過，從學科建設與學術規(guī)范的角度講，任何新概念的進場都是需要認證的，也是充滿風險的，有些時髦的概念可能成為風尚，但未必會成為經典，有些新概念貌似具有原創(chuàng)性，但實際上是誤解計算機技術，是憑空捏造的虛擬概念。創(chuàng)作論領域理論概念的誕生與傳播本身就很艱難，就像“內在研究”“符號矩陣”“作者已死”這些說法在20世紀90年代曾遭到過經典人文主義的抨擊或無視那樣，雖然AI藝術的發(fā)展提出了“對直接感覺進行解釋”的理論需求，但在藝術創(chuàng)作者身份發(fā)生巨大變化的今天，結構主義語言學生產出的那些科學化、技術化傾向明顯的概念生產方式，難以在社會生活與個人體驗層面獲得廣泛認同。那么，在面對新興藝術概念的時候，傳統(tǒng)理論界又該采取什么樣的態(tài)度呢？該不該創(chuàng)造呢？創(chuàng)造之后如何獲得認可度與合法性呢？

如果采取魯?shù)婪?· 卡爾納普（Rudolf Carnap）、路德維希 · 維特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）等為代表的分析哲學的視角，思想的任務便是治療舊有的、腐朽不堪的形而上學體系，那就應該清理掉舊日的形而上學語言、厘清現(xiàn)有概念的含義與限度，停止主動的概念創(chuàng)生行為;如果采用吉爾 · 德勒茲（Gilles Deleuze）、德里達為代表的法國理論的視角，我們應該積極解放語言的表現(xiàn)力、沖擊力，創(chuàng)生新概念，表達新經驗，用新概念在科學世界的縫隙里左右奔突，激活理論的新時代。藝術學相關學科的從業(yè)者無疑會對后者更為親近，人文藝術類概念的創(chuàng)造者，大多像德勒茲一般，渴望語詞的藝術魅惑力和哲學原創(chuàng)力，他們不僅具有創(chuàng)造出新概念的能力，而且以此為樂，將此視為哲學或藝術理論的正道，將那些因循守舊的學術工作視為陳腐不堪的世界。

但是，在釋放新概念潛力的時候，也應該注意到，這些概念在本性上仍不同于以往的美學概念，因為它們與科學保持著密切的聯(lián)系，與意識形態(tài)也保持著密切的關系?？ㄎ鳡栐缇椭赋觯骸拔锢韺W的全部概念唯有一個目的：改變‘知覺的狂想曲’這一感官世界借以實際顯現(xiàn)于我們面前的形式，使其成為一個體系、一幅關于規(guī)律的連貫性縮圖。”[1]當然，這一連貫性縮圖的功能是雙向的，既有感官世界層面的損失，也有學科研究層面的價值。

由此觀之，技術與藝術在這個時代結合出的新概念也會面臨類似的命運。類似阿斯科特的概念創(chuàng)生必然是異常豐富的，而在創(chuàng)作論技術意義上的概念創(chuàng)生必定是緩慢的，或者傳播力較低的。這一現(xiàn)象是帶有規(guī)律的、無可厚非的。不過，我們也要注意到，結構主義語言學享有元學科地位，它們往往可以作為有效的工具，促進基礎學科研究的進展，那些來自索緒爾的技術性概念與原理性概念，借由羅蘭 · 巴特、拉康，成功進入了大眾文化批判與藝術批評的領域，獲得了新的生命力?；蛟S，基于人工智能的算法原理，基于自然語言處理的語言思想，基于這些領域基礎的原理性概念，也能誕生出一套藝術批評與大眾文化批評的新概念與方法論，其潛力也與結構主義語言學一樣是不可低估的，因此在期待“生成藝術”這樣的新領域時，在期待“賽博感知”這樣的新概念獲得藝術理論界認可的同時，我們也期待著諸如“馬爾可夫鏈敘事學”“貝葉斯作曲法”的誕生，期待它們也能在未來的哲學、文學與藝術學科扮演重要的角色。