人工智能如何影响文化产业
作者：姜天骄
最近，关于人工智能产品ChatGPT的讨论不断刷爆朋友圈。它不仅可以陪人们娱乐聊天，还能胜任写文案、剪视频等具有一定技术含量的工作，其“高强”的本领让文化从业者很焦虑：人工智能会不会“抢饭碗”？
人工智能确实正在改变文化产业生产方式。比如在影视产业，人工智能承担艺术指导、电影剪辑、后期制作等重要任务，与人类已形成良好合作关系。今年春节档热映的《流浪地球2》便运用人工智能技术帮助演员在电影中实现了“返老还童”。人工智能还可以参与剧本创作。当年一部爆款美剧中的男主角就是被人工智能“算”出来的。实践证明，人工智能介入影视产业，能够丰富创作手段、创新表现形式，助其获得商业上的成功。
文化传播模式也在被人工智能改变。过去，人们想参观博物馆只能亲临现场。如今，运用人工智能等技术，人们足不出户就可云游博物馆，查阅藏品信息，甚至与文物交流对话。随着人工智能不断进步，人们获取信息、知识的方式将从文字、视频等单一模式转化成沉浸式体验。
当然，人工智能还极大增强了文化消费的便利性。年轻消费者更偏爱以互联网为载体的数字文化产品和服务。与虚拟偶像聊天、观看元宇宙音乐会、让AI推荐歌曲……人工智能满足用户多样化、个性化、即时化的文化消费需求，成为吸引消费者的重要手段。
人工智能越来越聪明，文化产业是否会迎来人工智能的替代性竞争？文化产业从业者将会受到什么影响？
回答这个问题，首先要清楚文化产业的核心价值。文化产业以内容为王、创意制胜。人工智能虽然通过模仿人类既有的艺术实践，在某些领域取得明显突破，但目前来看，人工智能缺少对人类生活的深入理解和感知，在创意方面还处于跟随模仿的初级阶段。人工智能模仿李白、杜甫写诗，虽然对仗工整但被专家评价“稍逊风骚”；人工智能模仿齐白石挥毫泼墨，尚难做到形神俱佳。从另一个角度说，很多时候，人们进行创作不只是为了作品本身，而是陶冶情操、涵养心灵。几年前，谷歌人工智能围棋程序“AlphaGO”虽赢得了比赛，却不知围棋为何物，也不能领会围棋深厚的文化意蕴。文化产业中富含创意、情感的部分很难被轻易取代。可以说，真正推动文化产业不断向前的仍然是人类的想象力、创造力和创新力。这一点没有变，也难以改变。
不可否认，人工智能技术的进步给文化从业者带来了新挑战。这其实是从另一个角度督促文化从业者走出舒适区，不断提高自身创新力、创造力。现在，文化市场上还存在很多剧情雷同的IP剧、盲目跟风的综艺节目、抄袭模仿的文学作品，原创力缺乏，同质化、低端化严重。这种低质量重复的文化产品供给，倒是很可能被人工智能所替代。在人工智能这个强大的“竞争者”面前，文化“搬运工”没有前途，文化从业者应该认真思考如何让自己的创作发挥不可代替的价值，如何用创新引领行业高质量发展。
随着科技与文化的深度融合，人工智能已成文化产业发展的新动力。面对人工智能带来的机遇与挑战，文化产业也应当顺势而为，依托新技术，增强原创力，培育出更多新的文化业态，拓展出文化消费新的增长点。（姜天骄）
[责编：王营]人工智能延续人类文化，人工智能继承人类偏见
文/陈根
科技是人类现有文化的延伸。科技在延展了人类智慧的同时，也继承了人们的偏见和歧视。
当前，人工智能作为第四次工业革命中的代表性技术，正在迅速改变我们所认知的世界。然而与此同时，现实世界中，由人所创造、从人类数据中学习观察的人工智能，也常常表现出和人类相似的偏见，不论是招聘中的性别歧视，还是人脸识别下的种族误判。
歧视的发生不仅折射出社会中原就存在的性别陈规与偏见，并且，在设计与营销决策的过程中，人工智能还将进一步放大这些偏见。在科技能量日益增强的当下，思考和解决这些歧视的发生变得越来越重要。
AI偏见，是人类意志的产物
与随机杂乱、物竞天择的进化过程不同，人工智能是人类意志的产物，是为了达成某种目的而形成的。尽管人工智能作为技术包含着一个客观结构，但人工智能同时服务于人的目的理性活动。也就是说，任何一种人工智能算法在诞生前就已经被概念化，并且在开发的过程中必然伴随着开发者的意志。
然而，从开发者的角度来看，美国劳工局的数据显示，虽然女性在劳动力市场中占了59%的比例，但在科技界往往只有20-30%的女性员工。在与程序开发相关的工作中，网站开发是女性比例最高的职业，但也只有不到40%。
据估计，截至2018年，仅仅在美国就有140万个与计算机相关的就业机会，而女性只会获得这其中29%的工作。人工智能的开发也很自然地继承了从业上的性别不平衡，没有足够的女性样本参与使得人工智能的知识不可避免地出现漏洞，这就是为什么会出现偏差错误的原因。
人工智能Now作为一家研究人工智能对社会影响的研究机构，其研究就表明，男性主导的人工智能产业与其生产的歧视性系统及产品之间有着明显的联系。比如，在机器学习领域里，其偏见的来源就包括不完整的或有偏差的训练数据集、训练模型代入人的标签和偏见，以及算法和技术的缺陷。
当训练数据中缺少某种统计类别时，人工智能习得的模型就无法正确衡量这部分特征。如果训练数据中男性比例过低，这一算法模型应用于男性时就有更大的误差；如果训练数据中关于“医生”的照片大部分是女性，搜索“医生”图片时，算法就会放大女性出现的概率。
于是，当科技从业者们的性别不平衡进一步表现在有偏差的训练数据集里时，性别歧视就出现了。亚马逊的Alexa和苹果的Siri等常见人工智能系统的核心——自然语言处理（NLP）就存在性别偏见，人工智能在词嵌入上的性别偏见，就像单词联想游戏一样。其中，这些系统通常将“男人”与“医生”相关联，将“女人”与“护士”相关联。而这也正是训练样本不完整、不足的典型代表。
从训练模型代入人的标签和偏见来看，绝大多数商业人工智能系统都使用监督机器学习，因此训练数据需要人为打上标签。这个过程中，就难免会有意无意将人的偏见编码到算法模型中。倘若人在设定标签时，将“身材的胖瘦”与“美”联系起来，算法自然会继承这一偏见。
同时，这些偏见在算法和技术的缺陷下进一步被隐匿，当算法和所有人的生活都紧密相关时，算法却以一种所有人都无法理解的方式在黑箱操作。“算法黑箱”带来的某种技术屏障使得无论是程序错误，还是算法歧视，在人工智能的深度学习中，都变得难以识别。偏见也因而无从解释。
此外，正是由于科技行业女性的低比例，使得科技行业弥漫的性别偏见难以打破、研发出来的人工智能产品折射出来的男尊女卑的“女性观”得不到纠偏。这种物化女性、加固性别刻板印象的趋势则进一步打击了女性进入科技界的意愿。从开发到应用，性别的歧视就在这样的不良循环里存在着，随时发生着。
适时纠偏，重建技术公平
当前，偏见、歧视、错误都是人工智能进步的必经之路，其前提是人们能够在意识到偏见存在时做出改变，适时纠偏。
显然，人工智能算法由人类开发，被人类使用。开发者们的价值观和偏见都将对算法造成极大影响。这也是为什么社会需要更多的女性科研人员参与人工智能的设计，甚至是将女性用户的需求以及尊重性别平等的理念融入到人工智能的系统里的重要原因。
从技术开发的过程来看，不公正的数据集则是偏见的土壤——如果用于训练机器学习算法的数据集无法代表客观现实情况，那么这一算法的应用结果往往也带有对特定群体的歧视和偏见。事实上，算法存在的前提就是数据信息，而算法的本质则是对数据信息的获取、占有和处理，在此基础上产生新的数据和信息。简言之，算法是对数据信息或获取的所有知识进行改造和再生产。
由于算法的“技术逻辑”是结构化了的事实和规则“推理”出确定可重复的新的事实和规则，以至于在很长一段时间里人们都认为，这种脱胎于大数据技术的算法技术本身并无所谓好坏的问题，其在伦理判断层面上是中性的。
然而，随着人工智能的第三次勃兴，产业化和社会化应用创新不断加快，数据量级增长，人们逐渐意识到算法所依赖的大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。因此，算法偏见最直接的解决思路就是将原本不均衡的数据集进行调整。
比如，确保训练样本的多样性，在训练数据中使用与男性数量相近的女性样本，确保给样本打标签的人们有着多元化的背景等。
2018年，微软就曾与专家合作修正和扩展了用于训练Face API的数据集。Face API作为微软Azure中的一个API，提供预训练算法以检测、识别和分析人脸图像中的属性。新数据通过调整肤色、性别和年龄等所占的比例，将肤色较深的男性和女性之间的识别错误率降低20倍，女性的识别误差率则降低9倍。
此外，也有公司尝试通过构建全球社区，大规模地把某个组织可能在寻找的任何信息汇集起来，并以这种广度和深度相结合的方式进行，这使得引入截然不同的数据来训练人工智能系统成为可能，以帮助克服算法偏见等问题。
毋庸置疑，构建更加公正的数据集是算法偏见重要的解决方法之一，在此基础上，还可以应用新的机器学习去除偏见的技术。比如，哥伦比亚大学的研究者曾开发的一款名为DeepXplore的软件，就可以通过技术手段使得系统犯错，以暴露算法神经网络中的缺陷。
DeepXplore使用差分测试，通过以不同的方式看待事物。如果其他模型都对给定的输入做出一致的预测，而只有一个模型对此做出了不同的预测，那么这个模型就会被判定有一个漏洞的方法，为打开黑箱做出了重要的贡献。
此外，2018年，谷歌也曾推出新工具 What-If，作为 TensorBoard 中用于检测偏见的工具。利用该工具，开发者可以通过交互式可视界面和反事实推理探究机器学习模型的特征重要性，找出误分类原因、确定决策边界，检测算法公平性等。
显然，现实社会中的偏见产生的原因盘根错节，技术作为一面镜子，映射了人类社会许多固有的偏见。尽管长期以来，人们都一直致力于消除偏见，但人们至今也尚未彻底将其消灭。
偏见作为生活中不可避免的事实而存在着，但这并不意味着偏见和歧视也是新技术不可避免的方面。人工智能作为第四次工业革命中的代表性技术，始终有机会重新开始纠正偏见。技术由人类开发，为人类服务，而能否创造对每个人都有效和公平的技术，从来都取决于人类，而不是机器。
当文艺创作遇上人工智能
【热点观察】
写诗、作画、谱曲、跳舞、开演唱会、当主持人……近年来，人工智能（AI）持续介入文艺创作活动，在丰富文艺创作手段和文艺表现形式的同时，也对传统的文艺观念、艺术形态等产生巨大影响。人工智能文艺能否成为与人类文艺并驾齐驱的新的文艺类型？能否成为一种摆脱人类指令的主体性创造？从目前来看，人工智能虽然带来了清新的文艺风景，但人工智能文艺的未来依然道阻且长。
人工智能文艺处于起步阶段
人工智能依赖海量数据，基于特定算法，遵循一定的语法规则与程序进行创作。人工智能文艺本质上是一种“数据库创作”，其对于人类文艺作品的模仿高度依赖数据库，数据库收集的样本越是全面丰富，越有助于人工智能的学习、模仿和创作。
虽然人工智能已经创作出诗歌、书法、油画、音乐等不同类型的文艺作品，但跟人类作品相比，它们创作的所谓作品要稚嫩得多。以人工智能比较“擅长”的诗歌创作为例，如果我们对相关作品进行深入分析就会发现，朦胧模糊、似是而非、意指不明、所指不清、解释多样、歧义纷出、缺乏个性是这些作品的共同特点。它们跟人类创作的朦胧诗有着本质区别，后者是基于现实生活的一种情感抒发，而人工智能创作的诗歌作品，生成机制和程序则完全不同，它缺乏基于社会实践的情感基础，实质是围绕关键词并运用大数据技术所进行的字词组合，这反映出人工智能文艺自身固有的局限。
人工智能在各文艺门类中的发展并不均衡，在某些模仿性和规律性较强的领域（如舞蹈艺术）获得了较好的发展，但在更富独创性、更复杂的文艺领域（如长篇小说），人工智能显然还没有值得称道的优秀作品。虽然人工智能早已开始创作长篇小说，但那些所谓的作品，在人类眼中最多只能算是写作素材的堆积。
由此可见，人工智能文艺目前仍处于初创和起步阶段。人工智能在文艺领域特别是长篇小说领域还没有确立起自己的合法性，人工智能创作的文艺作品在艺术底蕴与艺术个性上仍然远落后于人类作品。正如香港岭南大学汪春泓教授所言：“至少在相当长的一段时期内，人工智能文学产品难登大雅之堂，故而就较难入我辈之法眼。”
人类具有主体性优势
马克思在《1844年经济学哲学手稿》中提出，人类“按照美的规律来构造”，而动物只能狭隘地按照“种的尺度”进行生产，肉体需要支配全部的生产目的，这形象地指出了人与动物的区别。人与人工智能的区别之大不亚于人与动物。在未来可预见的时间里，人类依然有能力决定人工智能的发展方向和用途，就像一个农夫知道一把斧子能做什么，但斧子不会明白农夫的需要和感觉。说得更直白一点，目前人工智能仍然无法摆脱人类而成为完全独立自主的主体。
与人工智能相比，人类在文艺创作方面具有全面优势，可以根据自己的意志独立开展创作活动。可人工智能接收到人类指令才能进行创作，创作过程受到人类的操作和控制，创作出的作品也是为了符合人类的审美期待，所以人工智能更像是人类的创作工具，很难称得上真正的文艺创作主体。
可是，人工智能又有一定的主体性。在人工智能创作过程中，人类发布指令，控制过程，收获结果，但创作的“细枝末节”是由人工智能完成的。人类让渡给人工智能的那部分工作，让人工智能获得了一种“存在感”，即虚弱的主体性。出于经济利益考虑，一些业界人士故意夸大人工智能的文艺创作能力，但不管如何夸大，都无法改变目前人工智能在文艺创作方面主体性仍然不足的现实。
如果有一天从事文学艺术创作时，人工智能具备了独立意志和思考能力，能够提出自己的美学思想和独立的美学主张，如褒扬唐诗贬抑宋词或主动参与古典主义与现代主义的争论，而非只能被动接受人类的创作指令、追随人类的美学标准，那样人工智能才能成为真正的文艺创作主体。笔者认为，在可预见的未来，这一目标很难实现。就现实情况而言，迄今为止的人工智能如同计算机网络一样，仍是人类文艺创作的辅助工具，最多只能算是一种高级的创作生产工具，远未达到可以完全脱离人类而走向独立的地步。
感情是人工智能难以逾越的障碍
马克思说：“美是人的本质力量的对象化。”正是有了特殊的社会实践活动，人类才会产生审美活动。同时，美是对人的本质力量的肯定和确证，是客体的怡人属性和主体的心理愉悦的有机统一。作家艺术家拥有了真实的生命经历，获得了真切的感受、体验和情感，才会产生对时代和社会的敏锐洞察与把握，进而才能将其内化于自己的创作中，让作品散发出独特的气韵。
人工智能作为人类的造物，没有自己的社会实践，无法产生基于社会实践的感受美的能力，自然也就无法形成对美的独立判断，形成关于美的独特表达。举个简单的例子，以秋天为意象，人类既可以表达“已是黄昏独自愁，更著风和雨”的愁苦，也能够抒发“自古逢秋悲寂寥，我言秋日胜春朝”的豪迈，而人工智能创作的作品多半会将秋天跟萧瑟、悲凉等联系到一起，而无法基于具体场景赋予秋天更独特的含义，这是因为人工智能创作是基于数学统计的计算——当人类的大多数文艺作品为秋天赋予了“萧瑟”“悲凉”的含义时，人工智能也就只能根据数据统计结果有样学样。
“感人心者，莫先乎情。”人类重真情，尚大义。人工智能可以根据算法逻辑模仿人类创作出文艺作品，但它无法模拟人类基于历史经验、生命体验而产生的情感与意识，更难像人类那样睹物思情、托物言志，这是人工智能更难逾越的一大障碍，也是人工智能无法创作出伟大作品的重要原因。作家南帆曾举过这样一个例子：人工智能具有极为强大的记忆功能，但是它不会回忆，不可能在哪一个愁绪袭人的下午，突然回忆起程序员如何写下一条关键的指令，没有哪一种动人的情景交融可以成为触动创作的机缘。所以，人工智能进行文艺创作只是对人类创作行为的一种模仿，而非一种类似于人类创作的那种独立的对美的创造。
警惕人工智能反仆为主
上述关于人工智能文艺的种种分析与判断，都是以“截至目前”为时间状语的。未来的人工智能能否突破目前的种种局限，创作出能与人类文艺经典相比肩的令人惊叹的传世之作？尽管人类的作家艺术家对人工智能文艺的未来并不看好，但科学界还是有不少人抱有期待。
未来，人工智能要想在文艺领域取得新的突破，就需要在深度学习等技术上进一步进化、提高、完善，甚至需要从深层逻辑上寻求结构性变革，从而产生全新形态的人工智能。这种新形态的人工智能究竟是什么样子，智能化能达到什么程度，我们现在不得而知。它即使无法拥有像人类一样的智慧，但至少也应接近人类的智力水平，比如能全方位感知外部环境、会产生情绪和感情等。这种类人的人工智能能够与自己的同类和人类发展出新的社会关系，且能在这样的社会关系中参加社会实践活动，进而在这一过程中产生自己独特的审美想象和审美表达。在此基础上，它才有可能从事像人类一样的文艺创作，才有可能创作出经典的文艺作品。
我们无法判断未来是否会出现类人的人工智能。笔者担心的是，万一哪一天人工智能真的产生了自我意识，它的情感就可能被唤醒，欲望也可能被激发，到那时，人工智能能否创作出伟大的文艺作品已经无关紧要，最可怕的是人工智能可能脱离人类的控制，甚至反仆为主。当然，这种讨论已经脱离了文艺的范畴，但很多文艺作品，如科幻电影、科幻小说，已经在广泛讨论未来的这种危险。既然以人工智能为代表的科技能对文化艺术产生如此大的改变和冲击，那文化艺术对科技可能带来的“恶之果”提前进行预警又何尝不可呢？
（作者：王东昌，系洛阳师范学院文学院讲师、文学博士，本文系国家社科基金后期资助项目“马克思主义文艺批评与科技时代的文学艺术”〔21FZWB027〕、河南省哲学社会科学规划一般项目“科技时代文艺虚构研究”〔2020BWX015〕阶段性成果。）