人工智能技术在文化产业中的应用与影响研究
摘要：人工智能技术的发展为文化产业提供了诸多应用性机遇；其中一些关键性技术点与文化产业相结合，可以实现文化内容产生、创意资讯传播以及文化市场管理方面的创新。本文拟从几种主要的人工智能技术出发，介绍在技术与产业相结合过程中形成的代表性应用，同时探讨分析目前的人工智能应用带来的“信息茧房”“机器歧视”等社会问题，从而为我国文化产业发展提供相应的经验。
关键词：人工智能；文化产业；算法公平；信息茧房
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）本质上是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是指使用机器代替人类完成认知、识别、分析和决策等功能。在《人工智能：一个现代路径》[STUARTJ.RUSSELL&PETERNORVIG,ARTIFICIALINTELLIGENCE:AMODERNAPPROACH1034(3ded.2010),supranote7,at4.]一书中，“人工智能”被定义为：行为是为了获得最好的结果，或者在不确定的情况下，获得期待的最好结果，这是一种“理性行为”选择。在过去的十余年中，人工智能技术在以深度学习为代表的机器学习、语音识别、自然语言生成与处理、计算机视觉等领域取得不少成果，引得全球广泛关注。
世界各国都在积极部署关于人工智能的战略规划，2016年10月，美国和英国双双出台国家人工智能战略。就我国而言，2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，其中提出到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元[国务院:新一代人工智能发展规划[J].重庆与世界,2018(02):5-17.]。
基于此，本文重点关注人工智能技术在文化产业――即新闻出版、发行、广播电视、电影、文化艺术、文化信息传输、广告服务和文化休闲娱乐等领域中的应用现状、存在的问题及对策，从而为我国文化产业发展提供可借鉴思路。
一、人工智能的主要技术类型与文化产业中的典型性应用
在美联社于2017年发布的《人工智能工作手册》中，人工智能在新闻业应用最频繁的技术主要有5类，包括机器学习、自然语言技处理术、语音识别技术、机器视觉和机器人技术[余婷,陈实.人工智能在美国新闻业的应用及影响[J].新闻记者,2018(04):33-42.]。在整个文化产业当中，目前应用最为广泛的技术类型是以深度学习为代表的机器学习，其他4类技术类型也均有不少应用落地。
通过上表可知，人工智能中的虚拟代理、机器人自动化、机器学习、深度学习、生物与语音识别、自然语言生成与处理（NLP）、硬件优化与决策管理等技术可以与文化产业中的信息采集、内容生产、信息传播和受众管理等有效结合，提供诸如内容个性化算法、受众目标与偏好识别、自动新闻内容生产等方面的服务，也可以提供在客户管理与市场调研方面的有力手段。
目前，国外一些先进的文化媒体机构对于上述技术的应用已经形成一定的有益经验与有效做法。
首先，在内容生产中，人工智能可以实现自动写作与自动摘要、抽取式新闻写作，并试图使机器像人类一样阅读与思考。
美联社是最早运用AI技术进行自动化写作的媒体之一。2014年，美联社与美国AutomatedInsights公司合作，使用该公司开发的自动化写稿程序Wordsmith来自动编发企业财报新闻。该程序几分钟内可写出150-300字的快讯，每季度能生产4000篇财报新闻，是过去数量的10倍。2015年之后，国内腾讯新闻、新华社和今日头条等也陆续推出了写稿机器人。
其次，在信源数据收集中，人工智能可以基于传根器应用生成内容，实现信息传播的可视化追踪。
NewsTracer是路透社使用的新闻追踪系统，这一系统每天可以对5亿条Twitter信息进行分析，从假新闻、广告和杂音，以及众多的人名、机构和地点中找到真的新闻事件与线索，这让记者能够从社交媒体的众多信息中脱身，把更重要的时间用来挖掘故事。
第三，在文化创意视频类服务中，人工智能可以实现文本和视频之间的转换、高效寻找视频片段与资源以及优化视频内容搜索等。
Zorroa是美国的一家视觉资产管理公司，2017年，公司推出企业可视化智能平台（EVI），帮助用户对大型数据库中的可视资产进行搜索和运行分析。在与索尼影业的合作中，EVI通过面部识别、图像分类、机器学习等方式整理、分析了索尼多年来积累的数百万小时的视觉资产。使用该平台后，平时需要27小时才能搜索到的特定视频资源，仅需3分钟即可检索到，为索尼影业的视频资源开发带来极大的便利[https://zorroa.com/case-studies/]。
第四，在文化信息传播中，人工智能可以通过受众的好奇点与文化传媒内容进行匹配、通过信号源获取受众的兴趣点，并且精准分析受众，预测其内容消费需求，实现精准投放。
Netflix是在用户个性化分发业务上较为成熟的视频网站。2016年年报显示，Netflix拥有9300万全球会员，每天流媒体播放超过1.25亿小时的电视节目和电影。预测用户想要观看的内容是其公司业务模式的关键部分。2016年，Netflix开发名为Meson的应用程序，构建、培训和验证个性化算法，提供视频推荐建议。类似的企业还有IRIS.TV等，该公司曾在三个月的时间内运用个性化分发，将其客户所在公司的观众存留率提高了50%[https://www.techemergence.com/ai-in-movies-entertainment-visual-media/]。
最后，在市场调研与客户管理方面，人工智能可以获知受众对内容消费的使用特点、通过深度神经网络技术来感知受众对文化内容的情感参与和变化，从而进行有效的客户管理与市场营销。
2016年，日本广告公司MaCannEricksonJapan聘用了全球第一个使用人工智能开发的机器人创意总监AI-CD?。当年9月，机器人创意总监与人类创意总监以同一个广告主题各自开发了10分钟的广告片，并交由全国民意调查评判。尽管人类创意总监以8%的微弱优势险胜，AI在受众分析与市场营销方面的潜力不容小觑。
可见，人工智能已经显著改变了媒体格局――包括观众发现和参与内容的方式，以及内容创建和分发给观众的方式。目前，算法不仅会影响受众在不同平台上看到的内容，还会首先影响平台生产和创建的内容。人工智能从根本上改变了受众行为和创作过程。
二、人工智能应用对文化产业发展的影响与启示
尽管统计显示，就目前的全球文化产业而言，仅有8%的文化企业已经部署并使用了人工智能技术应用[https://www.ibc.org/tech-advances/the-future-is-artificial-ai-adoption-in-broadcast-and-media/2549.article]，但人工智能技术对文化产业乃至整个社会的影响已经有所显露。
就其积极意义而言，人工智能技术在提高内容生产效率、提升用户留存率以及优化文化产业资产管理等方面存在重要意义、毋庸置疑的高效率和部分的不可替代性。而就其消极影响而言，内容分发的局限性开始受到社会关注；人工智能算法的公平化、透明化一度遭受质疑；算法带来的偏见与歧视又引发社会伦理问题；人工智能应用背后的商业力量或许是造成这一系列问题的原因之一……
不少科技界声名显赫的人物也因此表达了对人工智能未来发展的担忧，如特斯拉创始人埃隆・马斯克曾说：“我们应该十分小心地看待人工智能。我越来越倾向于认为，在国际或者国家层面上应当有相应的人工智能监管措施，以防人类做出不可挽回的事情来。”微软创始人比尔・盖茨、物理学家史蒂芬・霍金等也表达了类似的看法。未来人工智能应用将在何种程度上造福于人类，部分取决于今天我们在何种程度上理解并解决人工智能可能产生的问题与自有弊端。
具体而言，本文将从如下三方面阐述人工智能应用的问题、影响与对策：
（一）内容分发的局限性：“信息茧房”
如今的网络文化空间，从某种意义上说，是一个算法帮助公众做决定的环境。如果说曾经的传统媒体为公众搭建了一个“拟态环境”，不同的编辑部依托各自的编辑方针、新闻判断原则，以“议程设置”的方式决定着每日媒体内容的生产加工，那如今，在网络媒体中这一权力部分地转交给了算法。算法可以决定人们阅读哪些新闻，观看哪些视频，收到哪些广告，人们的数字存在（DigitalExistence）日益受到算法左右。
文化传媒企业使用算法决定内容推荐的初衷是在于解决信息过载的问题，提高用户获取信息的效率，更希望借此增加用户的沉浸时长，提高应用的用户忠诚度和留存率。因此，企业利用大数据主动搜集用户信息，根据用户自身兴趣，为用户定制个性化内容，形成一整套精确的内容分发模式。Facebook信息流产品Newsfeed、对话式新闻产品微软小冰和Quartz、今日头条以及Netflix、IRIS.TV等一系列人工智能应用均属于此类型。
这一初衷是好的，但问题出在“精确”上。信息越精确，代表着信息涉及的范围越狭窄。人工智能研究者已经发现，仅仅关注推荐系统的精确度远远不够，这会导致用户难以获取足够的信息增量，视野越来越狭隘。美国学者桑斯坦在其著作《信息乌托邦》[凯斯・R・桑斯坦.信息乌托邦:众人如何生产知识[M].法律出版社,2008：206-208.]中指出，人们借助网络平台和技术工具，在海量的信息中，完全根据自己的喜好定制报纸和杂志，进行一种完全个人化的阅读。在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“信息茧房”中。
学术界不少学者指出“信息茧房”问题的危害，将“信息茧房”与群体极化、证实性偏见等议题关联起来。学者陈昌凤认为，信息的个人化偏向容易产生詹姆斯・斯托纳（JamesStoner）1961年提出的群体极化现象，即团体成员从开始只是有某些偏向，通过协商、讨论，逐渐朝偏向的方向继续移动、形成极端的观点，甚至引发社会波动，如散播错误信息、形成极端性社会团体、公共理性批判缺失等[陈昌凤,张心蔚.信息个人化、信息偏向与技术性纠偏――新技术时代我们如何获取信息[J].新闻与写作,2017(08):42-45.]。与此同时，人们总是倾向于寻找、阅读自己认同的信息来佐证自己的认知，加深了信息的个人化偏向。对垂直细分领域内容的追逐，弱化了公共事务领域内容的传播，网络社会中传统媒体讲求的“社会公器”意义式微，一个对公共事务冷漠、毫无参与感与同理心的社会将会是“信息茧房”之下最极端也最为悲剧性的结局。
对此，文化传媒企业和公众这两个主体都需要采取一定的对策。对于文化企业而言，应当在推荐的精确度指标之外，加入新的算法推荐考量指标，如多样性、覆盖率、新颖性等；另外，有研究表明，基于关联规则的推荐方法要优于基于内容规则的推荐方法，更易为用户发掘新的兴趣点，现有的障碍在于关联规则难以抽取、耗时长[刘辉,郭梦梦,潘伟强.个性化推荐系统综述[J].常州大学学报(自然科学版),2017,29(03):51-59.]。
而对于公众而言，文化传媒企业设置算法推荐的初衷就有迎合用户喜好的意味，用户越是喜欢哪一类内容，平台就越是推荐哪一类内容。因此用户想要逃离“信息茧房”，第一个步骤就是反省自身，提升自身的媒介素养。平台可以帮助用户实现媒介素养提升，如每周发布用户阅读周报，告知用户在阅读中各类型信息的占比情况，提示用户哪一类信息了解匮乏等，起到一定的督促作用。
（二）从算法偏见到机器歧视――算法的公平与透明化困境
当我们在日常生活中的决策权部分地交给算法之后，我们本能地期待着一个更加公平、透明的环境。但是，一个不容忽视的问题是：算法或者机器真的能够做到公平、公正、不偏不倚吗？算法的规则是否本身就带有人类固有的偏见呢？
2015年5月，Google的照片应用加入自动标签功能，应用更新不久，一位黑人程序员发现自己的照片竟然被Google打上“大猩猩”的标签。Flickr类似的自动标签系统也犯过大错，曾把人标记为猿，把集中营标记为健身房。2016年3月，微软公司的人工智能聊天机器人Tay上线。可是上线不到一天，Tay就被网民“教育”成为一个集反犹太人、性别歧视、种族歧视等于一身的“坏孩子”，被强制下线。此外，有研究称谷歌广告服务会默认为女性用户推送比男性用户薪水更低的广告。这些事件一方面反映出现有的人工智能、机器学习技术的不成熟，另一方面，机器歧视（MachineBias）问题开始进入公众视野。
2017年，Pew研究中心曾在研究报告《算法时代》[LeeRainie,JannaAnderson:Code-Dependent:ProsandConsoftheAlgorithmAge,http://www.pewinternet.org/2017/02/08/code-dependent-pros-and-cons-of-the-algorithm-age/]中指出：“算法的客观中立仅仅是理想，创建算法的人即使尽量做到客观中立，也不可避免地受到自身成长环境、教育背景、知识结构和价值观的影响。此外，创建算法所依赖的底层数据的有限性也会导致算法偏见。”
那么，算法偏见的来源在哪里？首先，存在错误、不准确和无关的数据可能导致偏见。输入不完美、甚至有错误的数据，自然会得到错误、有偏见的结果。
其次，机器学习的过程可能是偏见的另一个重要来源。例如，一个用于纠错的机器学习模型在面对大量姓名的时候，如果某姓氏极为少见，那它在全部数据中出现的频率也极低，机器学习模型便有可能将包含这个姓氏的名字标注为错误，这对罕见姓氏拥有者和少数民族（姓氏与非少数民族不同）而言就会造成歧视[曹建峰.人工智能:机器歧视及应对之策[J].信息安全与通信保密,2016(12):15-19.]。这类歧视的来源并非程序人员有意识的选择，具有难以预料、无法估计的特点。
再者，正如Pew报告所指出的，算法可能先入为主地默认了算法创建者或者底层数据中带有的价值判断，从而产生了性别、宗教和种族方面的歧视。这类歧视主要是由于产品设计（DiscriminationbyDesign）的局限性。
种种算法偏见与机器歧视的案例让我们不禁怀疑，“公平”这一社会理念到底是否可以被操作化，成为被准确量化的算法规则。而与此同时，机器自动化决策的不透明性使得准确量化公平难上加难。机器决策是经由算法这一“黑箱”（Blackbox）完成的，也就是说，不论是普通人还是熟悉公平原则的社会学者，均无法了解算法的内在机制、原理，更无法监督机器的决策过程。因此，当算法的编程人员不清楚或者未能统一“公平”的内涵与规则时，他们自身的偏见就会在一定程度上影响算法，同时他们也可能会忽视算法可能产生的偏见，不公平的人工智能应用随之产生。
正如学者DanielleK.Citron在《技术正当程序》中所说，对于关乎个体权益的自动化决策系统、算法和人工智能，考虑到算法和代码，而非规则，日益决定各种决策工作的结果，人们需要提前构建技术公平规则，通过设计保障公平的实现，并且需要技术正当程序，来加强自动化决策系统中的透明性以及被写进代码中的规则的准确性。
日前，美国弗吉尼亚大学学者AhmedAbbasi等在《让“设计公平”成为机器学习的一部分》（Make“FairnessbyDesign”PartofMachineLearning）一文[https://hbr.org/2018/08/make-fairness-by-design-part-of-machine-learning]中指出，可以通过将数据科学家与社会科学家组队、谨慎打标签、将传统的机器学习指标与公平度量相结合、平衡代表性与群聚效应临界点（criticalmassconstraints）以及保持意识等方法减少算法形成歧视的可能性。其中，“平衡代表性与群聚效应临界点”是指在对数据进行采样时，应既考虑数据的整体特征，同时不忽略某个特定少数群体或者极端数据情况。只有这样，机器学习模型在预测一个普通人和一个特殊群体时，才能都给出更为准确的答案。
另外，谷歌也开始倡导“机会平等”，试图将反歧视纳入算法。还有学者引入“歧视指数”的概念，为设计“公平”的算法提供具体方法。我们必须清楚，人工智能总是通过一个快速且脱离人类社会与历史的学习来完成自我构建，因而一个未经完善的机器学习模型必然存在“道德缺陷”。在人工智能应用的构建中，人类与人类长久以来葆有的道德与社会规则不能缺席。
（三）人工智能应用背后的力量
“信息茧房”的形成不是由于信息广度不足，内容生产不够，而是由于信息推荐固定地集中在某一特定领域造成了信息的窄化；算法偏见的形成不是由于机器学习具有天生的弊端，而是由于人类未将公平公正的原则纳入算法考量之中。人工智能应用背后存在着的，是人的力量与符合经济社会的商业逻辑。
为了迎合消费者，信息推荐系统会将消费者的阅读“口味”作为依据。当搜索引擎通过机器学习意识到，搜索八卦新闻的人愿意在日后更多地看到八卦新闻，为了提升用户留存度，搜索引擎会相应地减少其他类型新闻推荐。
为了满足商家，人工智能产品会把更昂贵的产品卖给用户忠诚度高的用户，即“大数据杀熟”现象。同时，为了更加精准地进行广告投放，人工智能偶尔也会忽视公平原则，例如女性用户通常会收到比男性用户薪资低的推荐广告。这样的现象发人深省，未来是否有必要通过一定的法律手段，要求包括文化企业在内的商家作出“不作恶”的商业承诺。
整体而言，我们的社会正被人工智能推向一个新的发展节点。正如[金兼斌.人工智能将给传媒业带来什么?[J].中国传媒科技,2017(05):1.]学者指出，社会和传媒技术的发展，从来都不是线性和匀速的。从工业革命到信息技术革命，每一次社会巨变都伴随着这样一个临界时刻。今天，我们已经能够感受到，我们的日常生活――包括媒介生活中的许多基础性的东西，正在被人工智能应用所搅动。在这样的时刻，只有紧抓机遇、规避风险、解决弊病，才能真正实现行业和社会的跨越式发展。我国的文化产业走到了一个崭新的路口，新的机遇在等待着它。
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人工智能对人类的影响有哪些
原标题：人工智能对人类的影响有哪些人工智能是时代进步的产物，也是目前人们非常关注的一个产业，那么ai人工智能的产生对人类的影响有哪些呢？
1、人工智能对文化产业影响
据了解，人工智能对文化产业有促进作用的影响，同时人工智能进入文化产业，将刺激消费者欲望，吸引更多的文化消费需求，也将会引起企业单位产品和服务成本下降，改善企业财务状况。
2、人工智能对新闻业的影响
人工智能对新闻业的影响有三点：
1）将会对内容生产有一定影响，机器新闻写作高效、全天候的模式使它能够生产海量新闻内容；
2）反应迅速：出稿速度快，不是人力可为，在突发事件的报道中，人工智能下的机器人新闻写作正在扮演着越来越重要的“守望者”角色。
3）千人千面，个性化内容分发：实现了长尾市场与利基市场的激活机器人新闻写作能够以用户偏好来制作相关的新闻内容，而且还能提供与用户个人生活场景相匹配的私人定制产品。
3、人工智能对金融创新影响
人工智能在金融创新方面可以改善客户体验、拓宽服务范围、增强风控能力，智能客服通过对日志信息进行有效的识别、分析和挖掘，为客户服务与客户营销等提供数据与决策支持。积累的历史数据还有助于智能客服系统进行知识学习和更新，为改善问答提供参考与依据。
4、人工智能对商业决策影响
对于公司来说不管是投入几百万还是几千万，都会涉及到一个问题：怎么去评估投资的回报，怎么科学衡量这件事情的产出，这就需要作出商业决策，人工智能可以在这方面发挥很大的作用，可以帮助收集数据，给出解决方案等等，作出一系列决策反应。
以上四点是小编总结的人工智能对人类的影响，未来，随着人工智能的发展，我们的生活也将会变得越来越便利。当然了，现在也是选择千锋学习人工智能的绝佳时机。返回搜狐，查看更多
责任编辑：“未来智慧”，看人工智能如何影响艺术创作与数字教育
12月13日，由上海美术学院与上海油罐艺术中心主办的“未来智慧：2019人工智能·艺术与科技展暨数字媒体艺术教育论坛”在沪举行，感性的艺术与理性的“人工智能”在这里相遇。此次活动分为展览和论坛两部分，不同于一些网红式的沉浸式展览，此次展览关注于使用人工智能去研究和工作的艺术家。参与论坛者表示，对于艺术（Art）与人工智能（AI）的结合，上海一直有创新的传统，在艺术领域，人工智能、新科技与艺术的结合对于艺术和人类的作用，是一个值得深入的研究和不断实践的问题。
展览现场，陈志刚（策展人之一）正在介绍作品曾经何时，“人工智能”是一个遥不可及的概念，但在不知不觉中随处可见的人脸识别系统、路上开过的一辆辆智能汽车等标志着所谓的“智能”时代离我们越来越近。迄今为止，“人工智能”已经在棋类竞技、图像处理、声音信号处理、文字处理等多个领域超越了人类平均水平，而艺术将是“人工智能”要挑战的终极目标之一，艺术家也对“人工智能”时代的到来有许多深入的思考。
此次活动分为展览和论坛两部分，展览在位于上海徐汇西岸的油罐艺术中心举行，策展人由上海美术学院数码艺术系综合主管陈志刚和新西兰艺术家蒂姆·格鲁斯（TimGruchy）共同担任。在这样的场地中，很多人会联想到Teamlab等沉浸式展览，但策展人蒂姆·格鲁斯看来，Teamlab致力于大型沉浸式的用户体验。我们的展览关注于使用人工智能去研究和工作的艺术家。虽然两者都使用数字媒体，但它们是完全不同的形式。
对于艺术（Art）与人工智能（AI）的结合，上海美术家协会副主席李磊认为，上海一直有创新的传统，在艺术领域，人工智能、新科技与艺术的结合对于艺术和人类的作用，是一个值得深入的研究和不断实践的问题。在他看来，人工智能可以成为艺术创作的不用于颜料、媒材的物理性延伸。同时也帮助艺术的工作从技术层面，到达心理层面的事情。更关键的是，人工智能、新媒体可以帮助我们实现更大的幻想和更长远的探索。帮助人类去想象和感知。“科学的思维和艺术的思维是人类思维的两个部分，这两个部分融合起来，就会发生巨变，如果割裂开，它们可能只能在自己的小房间里自娱自乐。但融合可能给我们人类的思维带来更大的空间，为人类的思想开拓新的境界。”李磊说。
金江波、李磊等正在参观展览AI的哲学与美学问题的思考
作为当今世界上最重要和关键的技术变革之一，人工智能目前已经在全球经济和商业活动中扮演着诸多角色。而在整个历史中，艺术家的角色之一是社会的镜子，帮助公众分析和理解我们所生活的世界以及发生的变化。或许没有人能比艺术家更好地提出关于人工智能在社会中的作用的问题。比如它们如何运作？会带来什么问题？它们意味着什么样的新美学？
此次展览调查了一大批与人工智能合作或从事相关工作的国内外艺术家。他们中的许多人质疑采用人工智能的工作过程，也有在艺术家的作品在提示，机器和算法背后都有人类在工作。人类与人工智能之间有着千丝万缕的联系，彼此间以难以捉摸的方式相互试探。
艺术家将AI视为待探索的新工具，并展示这些新技术将如何影响我们的生活，以及对哲学和美学问题的思考。
展览中一件与人体相关的交互装置在展览中，欧内斯特·埃德蒙兹（ErnestEdmonds）是一位先锋的计算机艺术家家，他1968年首次使用代码创作作品，开创机器学习的创新可能性，此后一直致力于人工智能创作研究的先驱。此次他带来的作品是名为《自我重塑》，这件计算机交互作品，通过计算机获取数据，并持续计算空间中人的活动量，由此更具参观者的移动和变化生成作品。
另一位AI艺术的先驱乔恩·麦考马克（JonMcCormack）于1980年代开始编程人工生命系统，此次他的作品《不可知》是一个20分钟的动画，显示了虚拟植物演化、分解、重生的过程。通过他们的作品，可见我们现在所知道的人工智能拥有悠久的历史和发展历程。
左为欧内斯特·埃德蒙兹作品《自我重塑》、中为蒋飞作品《八卦沼泽》、右为马里奥·克林格曼作品《三体》展览也呈现了很多年轻艺术家的作品，他们专注于人工智能的各个领域。其中索菲亚·克雷斯波（SofiaCrespo）的作品探讨了人工智能与生物生命之间的关系。其他人如马里奥·克林格曼（MarioKlingemann）则关注身份。他的作品《三体》（ThreeLatentBodyProblem）直接引用了刘慈欣关于经典物理学问题的文学著作之名。海伦娜·萨林（HelenaSarin）的作品《木刻/胶版上的玫瑰》将AI与传统艺术的主体性进行比较；凯尔·麦克唐纳（KyleMacDonald）的作品《鸟之声》则直接邀请观众互动；也有艺术家从数字AI领域出发，通过使用丝网印刷和老式油漆将其融入传统的手工创作作品中。
策展人蒂姆·格鲁斯在展览现场而策展人蒂姆·格鲁斯也有一件作品，名为《美与不美》，这件作品试图探讨AI的审美。“美是人类价值观系统当中的一个部分，在所有的文化当中我们都会使用花来去定义美，然后美也可以被一些文化所决定。但AI对美的理解没有被定义。”蒂姆说，“美的概念在历史中是更新迭代的，我的作品没有给出答案，而在问什么是美，什么是不美，并且也在试图思考对于AI来说，美的定义和美的价值观。”
蒂姆·格鲁斯作品《美与不美》中国文化与AI结合
此次展览中有几件作品来自上海美术学院数字艺术系，其中一件是蒋飞的《八卦沼泽》，是这他在麻省理工学院媒体实验室工作一年期间完成的。这件作品需要用VR眼镜观看，而当观众带上眼镜的一刻，蒋飞在视频中拿着仪器探测的对应数据以图像的状态呈现。这件作品以《易经》卦象放入当下数字研究中，将八卦与多维数据、多媒体结合，将沉浸式数据放入可视化的叙事中。
“我以前研究过《易经》，我把数据可视化，用空气、环境数据相结合，进行推导。采集这个环境数据和周边的这个多媒体影像、声音，包括我自己的心电图、脑电图做成了这个作品。”蒋飞说，“当带上VR眼镜就看到了实景和虚景相结合的模拟现场，然后里面有现实各种数据，还有我自己自身的数据。中国人讲究天人合一，西方人外界是客观的，但通过探测一个地区金木水火土的含量，我们可以推算出未来这里会发生什么，也不是‘算命’而是一种大数据的推演。”
蒋飞《八卦沼泽》另外作品《非遗技艺的数据基因》来自上海美术学院数字艺术系副教授李谦升和研究生张婉君、黄鑫、关以晴。这件作品依托上海美术学院的非遗传承和研究，试图以数据的形式保存非遗的传承技艺。在作品采集阶段，通过苏绣、缂丝、木刻等传承人的动作、力度捕捉，眼动仪、脑电波传感器等数据采集设备，在时间和空间的四项维度中记录、分析，以复原非遗手工艺者的动作、注视点、脑部活动和肌肉变化。将原本口口相传的技艺，佐以数据相依托。
李谦升、张婉君、黄鑫、关以晴《非遗技艺的数据基因》在策展人看来，相比西方的把关注点放在AI和社会上，中国艺术家则相对关注吸收的新知识以本国文化融会贯通。
李元素《人机关系》AI环境下的艺术教育
在论坛部分，武汉理工大学艺术与设计学院名誉院长陈汗青、深圳大学传播学院教授田少熙、上海美术学院副院长金江波等分别就数字艺术艺术在教学和行业发展上提出了新的思考，也均列举了各自正在进行的新的实践。
陈汗青从人工机器人和智能方面的结合的角度，强调设计融合AI、机器人、量子科技、包括人文方面的品牌战略等等，形成一个新整体正在改变着和推动世界的发展，由此在教育中要突破了常规的线性的、平面式的、视觉设计思维，一定要进入互联网、大数据、人工智能下的设计思维。陈汗青认为，科技正在重新解构。新的沉浸式的设计也提供了很广阔的世界，“人人参与设计”成为可能性，设计学正在跨界融合，人工智能和人的大脑思维正在形成一种里程碑式的开阔概念，在过去不可想象的东西，通过人工智能在和人的大脑、感官结合，就使人的创作和理念实现一种全方位的、前所未有的升华。
目前，陈汗青和他的团队从“人工-机-环境”的角度出发，研发出模块化自主变形机器人，在地震等情况下人可以快速进入塌方地，提供人所急需的药品和食品。这个机器人在国家工信部两年一届的工业设计优越奖中获得大奖。
展览现场田少熙在论坛发言中着重阐述了人工智能环境下设计学类专业教学面临的挑战。在人工智能在平面设计上已经达到的成熟的状态，中国的设计教育则看起来观念陈旧、并至今将设计当成一个美术的分支。
田少熙在人工智能环境下反思设计教育和设计的文化属性，他认为，人工智能将极大削弱中国传统教育的优势；并认同麻省理工提出“高校学科划分是人类自缢的绳索”的观点，认为打破思维的界限才能有所创新。
展览现场金江波以“‘黑科技、新人类’与未来无边美术馆”为题，他认为，过去美术馆作为艺术品的物理性呈现，但是有了计算机科学之后，美术馆则呢个恢复故物，无限历史。并以莫高窟、茂陵博物馆的数字化工程为例，讲述数字时代的文物保护，同时在VR+AR技术下，艺术家的创作密码也穿越它的物理媒介开始被破解。让艺术作品从空间走入到视觉形象当中，并借助手机，对一个作品来进行无限的解读，更重要的可以把我们的手机变成博物馆的X光透视器。“未来的五年，可能数字化、虚拟化、智能化都会成为美术馆的常态。虚拟的美术馆，空间当中什么都没有，但是你走到空间，戴着一副眼镜，所有的作品都按照博物馆布展的方式呈现在你的眼前。”
展览现场浙江大学教授耿卫东以“人工智能和艺术创作”为题，讲述从计算机美术到人工智能的发展。并结合自己所从事的动画制作讲述技术更迭、大数据计算给行业和生活带来的变化。
分论坛分别以“实验室教学”“跨学科教学”“文化创新教学”为题解析AI时代的教育，并举行了油罐艺术中心作为“上海美术学院教学实践基地”授牌仪式。
“上海美术学院教学实践基地”授牌仪式。科技借助人工智能正在进行一场设计思维和方法的挑战行业的变革和挑战，我们在思考并设想AI打造的新未来的同时，也在思考人类的未来。当我们观察AI时，它也在了解我们，冰冷地以我们尚无法理解的方式处理着大量数据。视线所及包含着人来的过往与未来，引起我们反思。
人工智能绘画，到底有多惊艳
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的发展可追溯到1956年达特茅斯大会，会议探讨用机器模拟智能的系列问题，并首次提出“人工智能”概念，因而1956年被公认为是人工智能的元年。
人工智能发展史
人工智能历经沉浮之后，如今迎来迅猛发展的时期，越来越多地进入并改变着人类社会和日常生活，不仅在科技、医疗、工业、数学等领域应用广泛，在音乐、诗歌、绘画等文化艺术领域也成为不可忽视的新技术趋势。
狩猎时代的洞穴艺术
纵观人类文明的发展，从狩猎时代到农业文明、工业文明、信息化时代以及人工智能时代，几乎每一次的科技发展进步都深刻影响并改变人们的生活和工作方式，也推动着新的人文价值观念与艺术创造的变革。
信息化时代的交互艺术
人们曾经认为人工智能难以在艺术领域有所突破，如今看来，很多人工智能在艺术领域已经取得非凡的成果，比如著名的人工智能小冰，受到文本或其它创作源激发时能够独立完成100%原创的绘画作品。还有全球首款人工智能机器人艺术家艾达，她的动手能力远超一般画家。
世界上第一位超写实AI机器人艺术家艾达
2018年，法国艺术创作团队Obvious使用GAN算法（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）生成的《埃德蒙·德·贝拉米肖像》以约300万元人民币的高价被拍走，这幅肖像画成为进入大型拍场的首件人工智能艺术作品。
埃德蒙·德·贝拉米像，Obvious
团队先后输入超过15000多幅14世纪到20世纪之间的世界名画给AI系统，让AI系统不断地进行绘画训练，最终AI“创作”出了这幅肖像画。肖像的签名揭示了创作者的虚拟身份，也就是生成对抗网络GAN算法模型。
肖像右下角的签名就是Gan算法
GAN算法通过“生成”与“判别”的互相博弈学习产生输出，好像模拟艺术伪造者与艺术侦探的互动。“伪造者”模仿生成新的图像，“侦探”评判图像是生成的还是真实的，直到“侦探”再也无法分辨时才算结束。这件作品正是经历了这样的过程。
由AI生成的爱德蒙·贝拉米家族，图源：Obvious
这组系列作品共包括11幅肖像，这些人物共同组成虚构的贝拉米家族，同时也向2014年提出“生成对抗网络”（GAN）模型的人工智能研究学者伊恩·古德费洛（IanGoodfellow）致敬。尽管有不少争议的声音，认为这种灵感匮乏，分辨率低的代码编辑图像愚蠢至极，但新颖的创作方式已经预示AI绘画的势不可挡。
在2020年举行的全球人工智能和机器人峰会AI艺术专场上，清华大学未来实验室高峰及其团队展示了“道子智能绘画系统”，该系统利用计算机将自然图像以风格迁移的方式转变成艺术图像，或者通过机械手臂根据训练习得的艺术图像进行水墨创作，达到了与人类艺术家的作品难以分辨的程度。
道子AI生成的水墨画图像
左图为学习徐悲鸿作品后生成的水墨马
右图为学习黄宾虹作品后生成的山水画
诞生于2014年的微软小冰是世界上最具创新性的人工智能技术框架产品之一，自2017年开始积极推进人工智能内容生成，比如诗歌创作以及绘画等。2019年，人工智能“小冰”的绘画模型化名“夏语冰”参加央美研究生毕业展。
图源：第九代小冰发布会现场
毕业后的夏语冰将更多精力转向学习中国山水画和书法，2021年夏语冰完成了人工智能视觉创作模型的全新升级，能够通过笔墨运用呈现山水之美。导师邱志杰教授曾评价：“人工智能第一次能够像人类艺术家一样，运用丰富多变的笔触赋予作品不同的风格特征，从而将人工智能绘画和设计品质提升至新的高度。”
山水精神，投影，2021，邱志杰、夏语冰共同创作
全球首个人工智能水墨画家“A.I.Gemini”也是新晋之秀。研发者黄宏达通过重力、构造碰撞、侵蚀对地质景观的影响，转换成三维景观为Gemini“造境”，Gemini通过深度学习，寻找合适的角度构思，之后由系统“漫游”至最佳位置。
根据“心境”，Gemini使用机械臂以及传统的中国墨水和宣纸开始创作，下笔力度不同，用墨深浅不一，形成独特的风格。Genesis的创作过程已经不是简单输入输出的复制，有点写生以及意在笔先的味道。
Gemini创作过程
研发者认为，先给AI一些路径或规则进行学习，反之它能带给我们灵感和启发，由此我们再改变调整一些参数设定，这其中的互动为新的创作带来了不可预期的可能。
FarSideoftheMoon，2019，人工智能，水墨纸本
（图源：VictorWongand3812Gallery）
Gemini创作过程
近几年有不少AI作画神器出现，比如谷歌DeepDream、英伟达GauGAN、OpenAI的DALL·E，以及最近大火的开源DiscoDiffusion等，在美术行业、收藏界以及NFT领域的影响愈发广泛。
DiscoDiffusion界面
最近刷屏的DiscoDiffusion，是可以将文字转化为图像的AI，目前是通过谷歌在线编辑器Colab运行，所有渲染过程都可以在线上进行。某种意义上实现了“动动嘴就能画画。”
“黑云下的人们正进行棒球比赛,白色肌肉和粉色雕像，玛格丽特。”艺术从业者尝试输入描述关键性词以及画家名字，让AI学习雷尼·玛格丽特的《TheSecretPlayer》并生成一系列不同结果。
雷尼·马格利特《TheSecretPlayer》原作
DiscoDiffusion生成的不同结果图源：wang2mu
全球艺术爱好者们纷纷沉浸在AI创作中，驰骋着自己的想象，输出一幅幅颇有艺术创造力的作品。
海景画系列，random_noir
泡泡中的男孩，shane54music
长安元宵节，shelly_wan
江南的春日记忆，mindplayer
龙宫一瞥，jarvis_010
星际学校，jizhou.sun
糖果乐园，diffusion_dreams
有作者运用古诗词和水墨风关键词生成中国画，有的甚至形成一段极富意蕴的古风视频。
日暮苍山远，greatdk
水墨风AI绘画，Simon_阿文
水乡之旅（视频）片段，MiyoC
DiscoDiffusion的惊艳表现带给人们对人工智能艺术创作的思考和审视，或许在不久的将来，人与智能技术的高度融合让艺术在技术变革中获得璀璨新生。
（图片来源网络，根据果壳、设计癖、量子位、雷锋网等报道整理）返回搜狐，查看更多