人工智能艺术：一场前所未有的新艺术创造
【热点观察·当文艺创作遇上人工智能③】
作者：蔡新元（华中科技大学设计学系教授、博导、艺术与科学研究中心主任）
人工智能艺术在今天不仅是一种从主题、形式到技术都令人惊叹的前卫艺术类型，而且在日益扩大艺术的外延。面对人工智能对传统艺术的挑战，公众和学界都应保持理性和宽容。
2018年注定是当代艺术史上标志性的一年。当年10月25日，由三个对艺术一无所知的程序员开发的“艺术作品”《爱德蒙·德·贝拉米肖像》（Edmond de Belamy）在纽约佳士得拍卖行，以5500美元起拍，最终以35万美元落槌，成了世界上第一件成功拍出的人工智能艺术品。这一事件引发了全球对于艺术本质问题的争论——人工智能的这一行为究竟算不算艺术创造？
技术让机器有了“艺术自觉”
人工智能艺术的核心是计算机的“创造力”培养，其假定计算机作为艺术创作的主体——艺术家来加以构建。其基础是机器学习（Machine Learning， ML）。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。早期的机器学习方法是神经网络（Neural Networks，NNs），通过模仿动物神经网络行为特征来进行分布式并行信息处理；而近期的深度学习（Deep Learning，DL）是多阶层结构神经网络结合大数据的逐层信息提取和筛选，使机器具备强大的表征学习能力，也使机器学习从技术范畴上升到“思想”范畴。此时，通过调用包含大量艺术专业知识和经验的专家系统，可以实现对机器艺术思维模式的培育，形成具有“艺术自觉”与“创造力”的人工智能“艺术家”。比如，美国罗格斯大学艺术与人工智能实验室（AAIL）研发的“生成对抗网络”（Generative Adversarial Network，GAN），即利用两个相互博弈的神经网络不断生产出截然不同的全新图像。
人工智能的一个重要前提是大数据。借助云计算技术，由机器操控数据来进行结果判断和帮助决策，这叫模式识别。模式识别的本质是通过数据描述，使机器对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释。如果我们以计算机“输入—运算—输出—结果”的生产方式来类比艺术的创作方法，则传统艺术的创作逻辑特征可表述为：视觉输入—人脑（人体）运算—工具输出—必然性结果。而人工智能艺术借助数据的输入可以产生更多具有刺激性和感染力的创造性结果，其逻辑特征可表述为：数据输入—程序（人工）运算—电子设备输出—随机性结果。因此，人工智能艺术以对数据库的调用与计算来塑造自身和世界。数据库像一个包含无限虚拟有机体的艺术基因库，机器操控它们来创造实物或“生命形态”。可以说，支撑人工智能艺术的是一种数据操控的美学。
“人人都是艺术家”成为可能
人工智能艺术在今天不仅是一种从主题、形式到技术都令人惊叹的前卫艺术类型，而且在日益扩大艺术的外延。从艺术内部的形式与审美完善，到艺术外部的社会化、政治化触发，人工智能艺术导致艺术功能、艺术价值、艺术家身份认证、艺术评价体系等问题都要重新界定。
毋庸置疑，人工智能技术极大地提升了艺术的想象力与创造力，丰富了艺术的形式与创作工具。由Google开发的AutoDraw即是利用AI算法对艺术家的草图的自动加工与制作，作曲家、诗人、画家等可依靠它来完成基本输出，然后进行扩展与完善。这极大地提高了艺术创作的效率，也意味着开拓出人机合作进行艺术创作的新路径。
然而，人工智能艺术最令人遐想的还是未来的“赛博格”艺术家（Cyborg）。随着计算机技术的高速发展，艺术最终将走向人机交融的合成时代；未来，技术会更加自然地融入人们的日常生活且难以界定，异源嵌合体、生化电子人、人机合体生物等将把人类变成“超级艺术家”。
艺术一直以其对审美能力和创造技巧的绝对控制而专门化与职业化，又因其在精神与文化领域的自律而神秘、矜持。后现代主义“人人都是艺术家”的主张或将打破这一垄断，艺术对生活的拥抱经由技术加持在今天已演变为“世界就是艺术家”。这表现为两个方面，一是艺术对世界的唤醒，二是艺术的生活化与娱乐化。具体言之，当代人工智能技术、生物技术和纳米技术这三大技术的进步，使人类得以实现与万物的相连和信息交换。人工智能艺术帮助我们扩展自己的生理、心理极限，这既是一种对世界的全新感知，也是世界对人类的诗意回应。传统意义上的艺术家由身份、经验和技巧所构筑的边界在人工智能时代逐步消融，人工智能艺术将帮助我们有趣地体验世界，使我们更易于享受到艺术化的生活。比如，微软开发的AI bot只需用户输入语言描述的关键词即可根据词意自动生成与之相匹配的图画；Prisma则是运用人工智能技术赋予普通照片不同艺术风格的网红APP……它们的共同特征是寻求更为大众化、平等化的艺术，使艺术于普通大众更具可消费性甚至免费共享。
对新事物应保持理性和宽容
近代以来，艺术的本质一直被视为是基于情感与精神的自由创造，而复制的艺术、形式主义的艺术等都是精神创造缺位后的贬称。在很多传统艺术家看来，人工智能艺术基于专家系统支持而进行的数据归纳、综合被认为是缺乏演绎与创造，“机器作画总是缺少一些深层次的东西”。艺术史家杰姆斯·艾克因斯（James Elkins）直言：“（算法）不是根据社会环境、含义和表达目的来创作，而是根据艺术风格创作。”但《爱德蒙·德·贝拉米肖像》的成功很显然对这一创造缺位开了一个口子，更何况在科学家预想的人工智能第三个阶段，机器将拥有“自由意志、情感认知和自由活动能力”。这让人担忧，在人工智能的冲击下，“创造力”这一人类智慧的最后壁垒终将被突破。
人工智能艺术还隐含了一场权力争夺战。诞生之初，人工智能是为了对人类智能进行延伸和扩展。通过对人类意识及其思维信息过程的模拟，让计算机拥有学习、推理、思考和规划的能力，从而使机器能替代人完成一些此前由人完成的复杂工作。然而，人工智能的发展已衍生出“过度依赖数据”的危机。对数据和算法的依赖开始形成一种权益的悄然转移。算法和数据开始接管大众媒介的权力，算法输出结果所依赖的数据，开始代替人类进行决策。建立在数据和算法基础上的人工智能艺术，因而也神奇地获得了某种权力。如果缺乏艺术自律，人工智能艺术将可能异化为一种数据崇拜和数据迷信。电脑公司、计算机及其背后的隐形势力，将借助人工智能艺术代理人们的思维、行为，进而控制资源、权益的分配。
人类艺术行为的主体和对象都是人，艺术因其反思的品质而对人类社会来说弥足珍贵。可以说，艺术的社会属性决定了艺术是“属于人的艺术”，艺术家总是在赋予我们所看事物以有“意义”的解释，而这意义是对于人来说的意义。2018年，人工智能艺术工作室OUCHHH在法国巴黎艺术中心推出了一场名为“诗意AI”（Poetic AI）的展览。展览对2000多万行科学家所写的涉及改变人类历史的关于光、物理、时空的文献进行机器学习，随后经由人工智能算法转码后的文字和图像被投影在3300平方米的空间中，人们可在这一无限变幻的光线运动中忘我体验。这是一种刺激但危险的艺术，对意义和反思的放弃有可能让艺术失去存在的根基。超级智能系统可以每秒提供无数个想法和经验，但它们不一定具有与人类一致的艺术诉求与偏好。未来，当人工智能形成“人格”之后，一切我们习以为常的传统、认识、理念、常识或将不复存在，失控的将不仅是人类文明，也包括对人类艺术的取缔。
上述关于人工智能艺术的讨论或志得意满，或未雨绸缪。但无论如何，人工智能艺术在现阶段仍在我们可控的范围内。面对人工智能艺术对传统艺术的不断挑战，公众和学界都应保持理性与宽容。在这样一个充斥着“机器即将全面替代并统治人类”传言的时代，我们仍然寄希望于人类艺术在未来可以继续行使改造世界、创造文明的职能。
《光明日报》（2019年07月10日 13版）
[责编：董大正]新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
文学创作人工智能化的前瞻性分析
关键词：人工智能人工智能作为一门学科交叉的新兴学科，自诞生以来就以其技术革命的颠覆意义和实际应用范围的强势扩张而备受关注，并且取得了迅猛的发展。它通过模拟、延伸和扩展人的意识及思维，来使机器能够更加高效准确地胜任多场景程式化的工作，并逐渐在人类社会生活的各个领域尝试更多层面的拓展。人工智能似乎一直在试探由人工打造的智能究竟能够在多大的程度上取代传统的“人工”，而对于人工智能的需求、期待和恐慌也由此交织而生。
肇始于自然科学和社会科学交叉的人工智能，似乎是因为学科起源而对人文科学始终抱有一种敬畏的姿态和挑战的欲望。尤其当以清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室打造的人工智能诗歌写作系统“九歌”为代表的诸多人工智能写诗系统的问世，文学创作人工智能化的未来和前景就更加令人好奇。
以“九歌”2.0版本的系统为例，此人工智能诗歌写作系统将人工智能诗词写作分为“绝句”“风格绝句”“藏头诗”“律诗”“集句诗”“词”六大类，每一类又下分“五言”、“七言”、词牌名等小分支。如在生成诗歌检索框内输入中国传统诗歌意象“明月”，在不同类别下可得下述诗词：
五言绝句：
明月照双鬓，孤灯夜雨床。
客怀何以遣，世事自堪伤。
“忆旧感喟”风格五言绝句：
明月满江楼，乾坤一钓舟。
滔滔沧海上，莽莽万山秋。
五言律诗：
白璧无纤翳，青灯见一轮。
高山流皎魄，寒水带澄春。
玉镜当楼暗，珠帘隔帐频。
不愁清夜永，何地有婵尘。
如梦令·明月
明月照人清泪，冷落一床秋思。偏到小楼西，夜夜绣帘垂地。无计，无计，愁锁眉峰十二。
梧桐影·明月
明月斜，河边渡。舟子笑声何处来，郎船恰似潇湘浦。
忆江南·明月
人去也，最好是江边。明月多情圆又缺，断云无意复遮天。风里一条弦。
综观上述六首诗词能够发现，“九歌”人工智能诗歌写作系统能够偶得“明月满江楼，乾坤一钓舟。滔滔沧海上，莽莽万山秋”这样的佳篇和“风里一条弦”这样的佳句。正如韩少功曾拿秦观的《金山晚眺》和IBM公司的“偶得”软件生成作品做对比时，“三十多位文学研究生，富有阅读经验和鉴赏能力的专才们，也多见犹疑不决抓耳挠腮”[1]。“九歌”人工智能诗歌写作系统生成的诗歌作品也往往能够“以假乱真”，让人难以辨别是不是“人”作；尤其是一些风格化的作品，它模仿具有标志性诗人风格的作品时信手拈来。但是“九歌”人工智能诗歌写作系统生成的作品也不乏一些略显牵强之句，偶尔会出现句与句之间为了满足意象与格律的要求而产生逻辑不连贯的现象。
“九歌”人工智能诗歌写作系统的官方介绍提到“该系统采用最新的深度学习技术，结合多个为诗歌生成专门设计的模型，基于超过80万首人类诗人创作的诗歌进行训练学习。区别于其他诗歌生成系统，九歌具有多模态输入、多体裁多风格、人机交互创作模式等特点”。基于系统的开发理念，在使用时也确实出现了以下几个明显的感受：
生成速度快。每首诗词的生成时间在3秒钟左右，即时便可获取与主题词相关的作品；即使是同一关键词的重复生成，也基本在这个时间区间之内。
格律严格规范。严格遵循诗词的字数、押韵、平仄、对仗等方面的要求，在这一点上“九歌”人工智能诗歌写作系统确实拥有了比人的创作更丰富的词汇库和更快捷的选取速度。
总体风格一致。不同类型的诗歌风格无较大出入；但有相当一部分诗词呈现出较强的个人风格，这或许是因为“九歌”人工智能诗歌写作系统作为人工智能系统，本身就擅长对同一诗人不同作品的相同风格归纳与分析。
诗词的艺术审美价值总体较高。具有一定的品读空间，但也具有较大的局限性；这或许是因为“九歌”人工智能诗歌写作系统的词汇库本身就来自古代众多诗人的作品，尤其在词的选用上可谓细致琢磨。诗词词汇、意象重复率较高；同一意象词汇识别和替换较为成熟，具有明显的排列组合意味。
比如在五言绝句板块重复生成以“明月”为主题关键词的作品，得到以下几首：
明月照双鬓，浮云暮雨祠。
湖山千古事，一一付新诗。
明月青天上，凉风细柳边。
客怀何处写，多病未归眠。
明月照双鬓，浮云暮雨祠。
此生何日了，犹得话襟期。
明月照孤城，徘徊动旅情。
乡心随去住，何处候春晴。
明月青天上，凉风古渡头。
乡心何处切，回首愧沙鸥。
在五言律诗板块得到以下几首：
皎洁秋天夜，流光照我庐。
寒侵衾簟冷，风入漏壶虚。
玉笛惊初断，金波洗欲馀。
幽怀正寂寞，更待一年书。
清光无一点，寒色照人眠。
不见婵娟女，能窥窈窕天。
可怜团玉指，相似捣金弦。
自是瑶台上，偏宜十二年。
白露生天表，黄云蔽广川。
秋来无限好，皎似此时妍。
万里连环水，微茫隔塞烟。
不须更买取，且复斗婵娟。
皎洁照长空，寒光满太宫。
无人知独露，有客问西风。
夜静天河碧，秋高树影红。
故园千万里，何处一悲翁。
皎洁清江水，澄光照客窗。
高秋生白露，远夜动黄厖。
桂魄迷寒渚，菱波下夕矼。
此时怀旧好，不觉雁声双。
由以上十首作品不难发现，“九歌”人工智能诗歌写作系统的排列组合特征显著，往往是不同词汇间的组合，甚至连句法结构的组合模式在不同作品之间也具有明显的相似特征。同时，“九歌”人工智能诗歌写作系统创作的诗词具有较高的程式化特征，这也正是因为绝句、律诗和词的规律性和规则性恰恰与人工智能所擅长的重复、组合、程序性等特点相吻合。对于人工智能而言，按照一定的编程程序选取固定词汇库里的元素进行有规律的排列组合，并不是一件难事；但是困难的却是如何在这种组合中体现出人文科学的思想性，这在目前看来却是有很大的挑战的。虽然在风格绝句中已经能够显现出较为一致的格式化，但是思想层面的彰显却要寄希望于不断排列组合的小概率偶然事件。正是因为人工智能需要海量的样本量才能从机器学习中习得规律再加以运用，所以它所创作出来的作品也都延承着旧文本库所标示的词汇、理念甚至是价值观。这对于需要时刻敏锐地感知当代生活的文学而言，无疑是产生了较大的滞后性和时差性。
对于诗词的创作尚且如此，映照到小说、剧本等不具有诗词如此显著规律特征的文学作品创作上更是存有巨大的难度。
当人工智能越来越广泛而深入地渗透进现代社会生活，这种由技术革新诱发的文化现象也在最具挑战性的人文科学领域暴露着倔强的野心。虽然在基于语义的自然分词等环节仍然存在着技术难关，诚然在诸多有规律可循的程式化工作中，人工智能确实意料之外地超越了“人”，但是对于文学创作这种个人意识性、思想性和伦理性极强的人文行为，人工智能能否带来更大的惊喜仍然处于未知。在这个背景下，文学创作人工智能化的必要性、需求性和思想性更值得商榷。
文学创作是否有必要人工智能化，其实往往成了一个容易被忽视的问题。在人工智能涉足文学创作的一瞬间，甚至在讨论人工智能能否代替人的创作之前，首先需要思考的是文学创作人工智能化的必要性究竟有多大。人工智能在转化为实际应用的过程中最突出的特点是快速、海量、准确，而这三个特点对于需要依靠沉淀出精品并且无固定标准的文学创作而言又是相悖的。文学创作引入人工智能，在目前看来并不能使文学创作得更“好”，反而有可能会对文学作品的思想境界、审美价值、伦理取向等方面产生冲击。文学创作的门槛并不是高不可攀，但却需要像钥匙对锁芯一样适配方能得其要领。但人工智能这把看似万能的钥匙在开启文学创作这扇门的时候，却总有一个齿槽别扭地吻合不上，转得动却打不开。如此而言，其实还是作为人学的文学并没有要实现人工智能化的必要性。尤其对于极具魅力和特性的汉语书写而言，其作为语言本身的复杂性和多变性就对使用过程提出了严峻的挑战，而中国文学的独特审美情趣和精神境界又对在这方面具有先天缺陷的人工智能坚决地表达了拒绝。所以当人工智能不能使文学创作变得更“好”的时候，它的必要性也就无足轻重。
但这却并不意味着文学创作不需要人工智能化。文学创作对于人工智能的需求性在当下主要体现在人工智能技术对于文学创作的辅助、参考作用上。正如“九歌”人工智能诗歌写作系统对于80万首人类诗人创作的诗歌进行了分类、整理和归纳，在某种程度上，它对于诗词创作是具有参考价值和比照意义的。目前来看它固然不能完全取代人的创作，但是却能为人的创作提供更为及时和丰富的启发与提示。甚至随着技术的不断发展，人工智能能够在更大的限度上弥补人的文学创作局限，而使文学实现在时代的多元变革中完成自身的“修整”与进步。所以对于文学创作而言，人工智能的更大用途是辅助，而不是替代。“未来人工智能辅助写作软件的发展方向主要有三个：一是不断提升参考样本推荐的智能化，为创作者提供实时样例作为写作参考或者灵感激发的触媒；二是不断解决超级长篇小说写作的‘记忆痛点’，开发具有智能分析和追踪创作者创作作品，对人设和情节做数据库处理，能形成超级及时在线人设和情节历史资料智能调取和提示功能；三是能通过逻辑合理性和历史合理性等运算，为作者提供大纲编写建议（故事策划）和人物性格设计建议。”[2]这或将是未来人工智能对文学创作做出的最可能也是最大的贡献。而作为一种不可忽视的文学现象，人工智能所进行的文学创作也许难以成为文学，但却能在对辅助和参照的需求意义上有进入文学史的可能。文学史不再单纯是“人”的文学史，也将出现机器的、人工智能的文学史。
也许随着技术的不断进步，人工智能能够在克服技术局限的背景下更深入地参与文学创作，但是对于文学创作过程中思想性的把握确实难以预判。与人工智能所擅长的程序化工作不同，文学的特点和魅力恰恰不在于重复和程式，而在于人类思想不断演进过程中与世界发生纷繁复杂的细微关系。“人工智能一旦作为社会系统被引入文学领域，文学作为人学在生态或进化意义上的价值便相对鲜明地获得显现。文学创作不只是个别诗人、小说家、散文家或剧作家的匠心独运，而且是人类精神生产的一个分支、创意产业的一个链条、知识产权的一种赋值。它并非只是作家个人闭门造车、搜索枯肠，而是通过交往实现的。”[3]这就如同亨利·詹姆斯在《小说的艺术》中把小说分为“有生活的小说”和“没有生活的小说”的分类法。“而机器人小冰绝无人类生命体验的温度波动，天然缺失需要倾诉的情感向度，《阳光失了玻璃窗》只是迭代计算的智能产物，匮乏直觉经验的诗歌意象，观念的意象替代隐喻的意象即是人工诗歌的抒情零度。”[4]谢雪梅在《文学的新危机——机器人文学的挑战与后人类时代文学新纪元》一文的第二部分“抒情性：情感的计算与抒情的零度”中也提到了人工智能作为机器在运算方面的擅长和在抒情方面的缺失。人工智能的前提是“人工”，它本身并不能主动并且敏感地感知社会生活中的迅速变化，而需要人工的前提设置。正如文学不是公式能够计算出来的，好的文学作品也没有一成不变的唯一准则，或者说文学之所以成为文学是因为人类个体的巨大差异性——尤其是思想和意识层面的多样——造就的感知、反映和改变社会的巨大能量，而非机器技术的，这就从学科的源头处产生了相悖的分歧。人工智能能够模仿人的机械性行为，但能在多大程度上模拟人的思想和意识行为不仅是人工智能与文学创作未来的看点，也是人工智能技术本身向纵深发展的关键一步。在这个意义上，文学创作人工智能化不仅回到了罗兰·巴特“作者之死”的问题上，甚至丰富了作者之“死”的新含义，延展出了人工智能是否给予了作者“重生”的新议题。
综上，人工智能在未来对文学创作的影响是值得期待的。在这个相遇过程中，人工智能如何在自我革新的进程中使文学成为更好的文学，将成为文学创作人工智能化必要性、需求性和思想性的最直接导向。
注释：
[1]韩少功：《当机器人成立作家协会》，《读书》2017年第6期。
[2]葛红兵：《人工智能写作：可能性及对人类文学生活的挑战》，《语文教学通讯》2020年第1期。
[3]黄鸣奋：《人工智能与文学创作的对接、渗透与比较》，《社会科学战线》2018年第11期。
[4]谢雪梅：《文学的新危机——机器人文学的挑战与后人类时代文学新纪元》，《学术论坛》2018年第2期。
中国社会科学杂志社
当前，人工智能被深度应用于社会的各个领域，推动了社会生产效率的整体提升。然而，作为一种具有开放性、颠覆性但又远未成熟的技术，人工智能在带来高效生产与便利生活的同时，不可避免地对现有伦理关系与社会结构造成冲击，且已引发不少伦理冲突与法律问题。在技术快速更新的时代，如何准确把握时代变迁的特质，深刻反思人工智能引发的伦理风险，提出具有针对性、前瞻性的应对策略，是摆在我们面前的重大时代课题。
技术伦理风险
技术是一把双刃剑，其在推动社会进步的同时，也在很大程度上带来了技术风险。人工智能技术也是如此。现阶段，人工智能的技术伦理风险主要体现在以下三个方面。
人工智能的设计风险。设计是人工智能的逻辑起点，设计者的主体价值通过设计被嵌入人工智能的底层逻辑之中。倘若人工智能设计者在设计之初，秉持错误的价值观或将相互冲突的道德准则嵌入人工智能之中，那么在实际运行的过程中便很有可能对使用者生命、财产安全等带来威胁。
人工智能的算法风险。算法是人工智能的核心要素，具备深度学习特性的人工智能算法能够在运行过程中自主调整操作参数和规则，形成“算法黑箱”，使决策过程不透明或难以解释，从而影响公民的知情权及监督权，造成传统监管的失效。人工智能算法可能在不易察觉或证明的情况下，利用算法歧视或算法合谋侵害消费者的正当权益，进而扰乱市场经济秩序和造成不公平竞争。近年来被广泛曝光的“大数据杀熟”，正是这一风险的具体体现。
人工智能的数据安全风险。隐私权是人的一项基本权利，隐私的保护是现代文明的重要体现。但在众多的人工智能应用中，海量的个人数据被采集、挖掘、利用，尤其是涉及个人生物体征、健康、家庭、出行等的敏感信息。公民的隐私保护面临巨大挑战，人工智能所引发的隐私泄露风险已被推到风口浪尖。而不少隐私泄露事件的发生，也在一定程度上加深了公众对人工智能广泛应用的担忧。隐私保护与人工智能的协调发展，已成为当前亟待解决的问题。
社会伦理挑战
人工智能不仅有着潜在的、不可忽视的技术伦理风险，伴随数字化的飞速发展，人工智能对现有社会结构及价值观念的冲击亦愈发明显。人类社会的基本价值，如尊严、公平、正义等，也正因此面临挑战。
人工智能的发展对人类道德主体性的挑战。2017年智能机器人索菲亚被授予沙特阿拉伯王国公民身份，这引发了许多人对人工智能挑战人类主体性的担忧。通常人被认为是唯一的道德主体，人的道德主体性的依据在于人的某些精神特点（如意识、思维）。当前，人工智能虽仍处于弱人工智能阶段，还无法形成自我意识，但是，智能机器人不仅在储存、传输、计算等多方面的能力超越了人脑，而且借助材料学等现代技术，智能机器人可能在外形上“比人更像人”，甚至拥有更丰富的情感（比如索菲亚能够模拟62种面部表情）。这样的智能机器人究竟是否是“人”？是否应确立为道德主体？如果赋予人工智能主体资格，那么其究竟是一种与人类对等的主体，还是一种被限制的主体？这些问题表明：人工智能对人类道德主体性的挑战，不只是电影小说中的浪漫想象，而是已日益成为一种现实风险。
人工智能的发展对社会整体公平正义的挑战。首先，人工智能的发展可能加剧社会的贫富差距。由于年龄、所在地区、从事行业、教育水平等的差异，人们接触人工智能的机会并不均等，实际使用人工智能的能力并不相同，这就造成了“数字鸿沟”现象。“数字鸿沟”与既有的城乡差别、工农差别、脑体差别等叠加在一起，进一步扩大了贫富差距，影响了社会发展的公平性。其次，人工智能的发展可能引发结构性失业大潮。由于智能机器相较于人类工人有着稳定、高效等优势，越来越多的人类工人正在被智能机器所取代，成为赫拉利（YuvalNoahHarari）在《未来简史》中所谓的“无用阶级”。麦肯锡全球研究所的研究数据显示，到2030年，全球将有8亿人因工作流程的智能化、自动化而失去工作。虽然人工智能的发展也会带来新的工作岗位，但是由于“数字鸿沟”的存在，不少人并不能找到新的工作，结构性失业大潮可能汹涌而至。这将成为激化社会矛盾、破坏社会稳定、挑战社会公平正义的又一重大潜在风险。
应对防范策略
技术伦理风险与社会伦理挑战的图景展示表明，人工智能“安全、可靠、可控”的良性发展依然任重道远。对于人工智能风险、挑战的应对防范，事关未来社会的发展方向与人类整体的前途命运，需要我们运用哲学的反思、批判，作出审慎恰当的抉择。
确立人工智能发展的基本价值原则。面对风险、挑战，我们应当避免马尔库塞（HerbertMarcuse）所说的“技术拜物教”倾向，要将伦理、道德等价值要素纳入到人工智能发展的内在考量之中，尽快构建起具有广泛共识的人工智能伦理体系。应确立如下基本价值原则，作为建构人工智能伦理体系的“阿基米德支点”。一是人本原则。人工智能始终是“属人”的造物，是为增进人类的福祉和利益而被创造出来的。无论人工智能有多么接近“图灵奇点”，也不应改变其属人性。人本原则是人工智能研发、应用的最高价值原则。二是公正原则。人工智能的发展要以绝大多数人的根本利益为归趋，不能片面地遵循“资本的逻辑”与“技术的逻辑”，坐视“数字鸿沟”的扩大，而应当让每一个人都拥有平等接触、使用人工智能的机会，从而使绝大多数人都能从人工智能的发展与应用中受益。三是责任原则。明晰道德责任，对于防范和治理人工智能伦理风险具有重要意义。要加强人工智能设计、研发、应用和维护等各个环节的责任伦理建设，尤其要注意设计者、开发者的道义责任感培养，明确各方主体的权利、义务和责任，建立健全完备、有效的人工智能事故追究问责机制。
建立人工智能发展的具体伦理规范。在确立人工智能伦理基本原则的同时，还需要制定人工智能产品设计者、开发者及使用者的具体伦理规范与行为守则，从源头到下游进行规范与引导。针对人工智能的重点领域，要研究具体细化的伦理准则，形成具有可操作性的规范和建议。应当加强教育宣传，推动人工智能伦理规范共识的形成。进一步，可以将取得广泛共识的伦理规范嵌入于算法之中，避免人工智能运行过程中的“算法歧视”与“算法欺诈”问题。此外，要充分发挥伦理审查委员会及其相关组织的作用，持续修订完善《新一代人工智能伦理规范》，定期针对新业态、新应用评估伦理风险，促进人工智能伦理规范的与时俱进。
健全人工智能发展的制度保障体系。在社会层面，应加大对“数字弱势群体”的政策帮扶，如税收减免、财政补贴等，确保人工智能发展的共同富裕方向。面对可能到来的结构性失业问题，可以为劳动者提供持续的终身教育和职业培训。在法律层面，应积极推动《个人信息保护法》《数据安全法》的有效实施，建立对人工智能技术滥用与欺诈的处罚细则，逐步加快《人工智能法》的立法进程。在行业层面，应加强人工智能行业自律体系建设。建立并充分发挥伦理委员会的审议、监督作用，加强国际合作，推动人工智能行业发展朝着“安全、可靠、可控”的方向健康发展。
（作者单位：南京大学哲学系）
人工智能促进教育变革创新
通过云平台布置电子作业，利用数据分析课堂上学生学习行为，推进学校管理流程迈向数字化……前不久，2022国际人工智能与教育会议在线上举行，来自全球数十个国家的政府官员、专家学者、一线教师、企业代表等相聚“云端”，畅叙人工智能时代教育发展图景。
作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式，也为教育现代化带来更多可能性。习近平总书记强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革；教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，并先后启动两批人工智能助推教师队伍建设试点工作；中央网信办等八部门联合认定一批国家智能社会治理实验基地，包括19个教育领域特色基地，研究智能时代各种教育场景下智能治理机制；科技部等六部门联合印发通知，将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成可复制、可推广经验……“人工智能+教育”不断碰撞出新的火花，为教育变革创新注入强劲动能。
“人工智能+教育”，应用就在身边。音乐课上，虚拟数字人“元老师”跨越时空限制，带领多所学校学生同唱一首歌；体育课上，学生开始跳绳项目测试，智能终端上实时显示心率变化、跳绳次数、平均速度等数据。技术改变课堂，潜力无限。比如，借助虚拟现实技术，学生能够模拟穿上太空服行走在宇宙，感受浩瀚星河的魅力；通过增强现实技术体验川剧变脸，平面的课本知识变得可感可知。现实中，越来越多的学校已经开设或准备筹备人工智能教育教学活动。
“人工智能+教育”，变革教育生态。教、练、考、评、管各环节均有人工智能辅助，让教师教得更好；虚实融合多场景教学、协同育人，让学生学得更好；海量线上数据和逐渐强大的算力，让学校管理更加精准。此外，在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放。在西藏墨脱县，得益于多媒体器材配备到雅鲁藏布大峡谷深处、“智慧课堂”全覆盖，门巴族孩子小学入学率实现100%。
我国发展“人工智能+教育”具备良好基础和独特优势。比如，语音识别、视觉识别等技术世界领先；国家智慧教育平台汇集了海量的数据资源，2.91亿在校学生和1844.37万专任教师展现出丰富的应用需求；教育领域数字化基础条件全面提档升级，全国中小学（含教学点）互联网接入率达到100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，学校配备的师生终端数量超过2800万台。也应看到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。“数字鸿沟”可能将部分学生排除在智能教育之外，数据收集、使用、分析等环节存在安全隐患，相关公共政策制定较为滞后……以人工智能赋能教育现代化，这些都是需要回答好的课题。
着眼未来，应携手打造高质量、有温度的人工智能教育生态。人机协作如何更聪明，人机对话如何更友好，是“人工智能+教育”的长期课题。一方面，技术应服务育人，在让其“授业”“解惑”的同时，必须坚持教师“传道”的主体地位。另一方面，人也要理解、善用技术，努力提升信息应用能力，让人工智能更好辅助教学。教育是动态的、发展的，理性思考人与技术的关系，把握教育规律、用好技术手段、凝聚各方力量，进一步推动人工智能与教育深度融合、创新发展，才能更好赋能教育现代化，培养顺应时代发展要求的创新人才。（吴丹）
人工智能的作用及意义是什么
伴随着大数据的发展，人工智能的时代已经越来越近，但目前人工智能仍处于起步阶段，无论是理论研究还是实际应用，都离人工智能还有很大的距离。因此，现在的人工智能通常都要求特定的使用场景和一系列的先决条件。但随着人工智能的不断发展和代理的逐步应用，这必然是一种趋势。如今，人工智能产品在运输、物流、教育、安全等领域已得到广泛应用，并发挥了一定作用，特别是在解决低端劳动力短缺问题方面，人工智能已成为低端制造业可持续发展的重要替代品。接下来小编就给大家介绍一下人工智能的作用及意义是什么，一起来看看吧。
迅捷转换器2.824条点评咨询产品免费试用解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息客户案例暂无合作品牌暂无人工智能的作用及意义是什么？ AI时代会给整个社会带来怎样的变化？可从以下三个角度进行分析和预测：第一，从工作的角度来看，智能时代的人类将从事更有意义的工作；随着人工智能的不断发展，人们的就业机会也将不断提升，随着人们从事更有意义、更有创造性的工作，大量具有单调重复、科技含量低、危险系数高等特点的就业机会将被人工智能产品逐步取代。 二是从学习的角度来看，人工智能将在教育领域得到普及。AI的发展会给教育领域带来深刻的变化，之后人工智能会对教育领域的许多基础知识进行讲解。AI和教育的结合可以从深层解决因材施教的问题，同时也能轻易发现学习的薄弱环节，从而显著提高学习效率。当前，人工智能与教育融合已开始进入落地并产业化的阶段。 从生活的角度来看，人工智能技术将为人类提供更加舒适的生存环境。当前，智能小区、智能家庭已具备产业化的基础，随着物联网、云计算和人工智能等技术的不断发展，人工智能将进一步改善人们的居住环境。AI给人类带来的变化将是全方位的、深刻的，人工智能的发展也将推动整个社会劳动力结构的升级，进而推动人才结构的升级，因此，要跟上人工智能时代的发展步伐，必须不断学习人工智能方面的知识。 AI已经以某种形式或其它方式融入了日常生活。它具有巨大的潜力，可以推动在这个数据驱动的世界中的创新和重大改进。来自预测分析、聊天机器人、自动驾驶汽车和网络安全的人工智能随处可见。 这在几乎所有部门都是可行的。在很多方面，我们都采用了人工智能服务。网络犯罪和破坏的风险正成倍增长，因为我们越来越多地陷入虚拟世界，并变得由技术驱动。在现代社会中，网络安全是最重要的问题之一。互联网攻击和网络犯罪时有发生，影响到世界各地的个人、企业和政府机构。企业必须处理其数字资产的安全威胁(包括硬件、软件、数据和基础设施)。史无前例的网络安全需求至关重要。 在提高网络安全性方面，欺诈检测、恶意软件检测、入侵检测、网络评分风险和用户/机器行为分析是5个最高的AI用例。 人工智能和ML解决方案重新定义了组织如何处理网络安全，并确保当用户控制了他们的数据和隐私时，用户会得到信任。 像谷歌、亚马逊、Facebook、苹果这样的大公司，已经在人工智能工具方面投入巨资，以应对网络威胁和数据泄漏。 有以下几种方法可以使AI和ML在改善网络安全方面发挥重要作用： 危险检测 AI和高级的机器学习算法可以帮助组织识别威胁、入侵和恶意行为。用AI软件探测威胁绝非新鲜事，因为大部分的网络安全公司都采用AI算法来自动调查和确定攻击指标。及时发现偏差和行为变化可以帮助组织以明智的方式更快地作出反应。 互联网安全： 许多基于AI的入侵检测软件在网络层上被使用，以确保更好的网络安全。因为AI工具可以自己学习和识别模式，所以他们可以很快的观察到数以百计的物体，包括文件、IP地址、钓鱼链接、访问者和大量的数据。人工智能比人类探测到的更快，因为人类不能探测到数以百万计的站点和地址。实时性的探测和自动化流程可以帮助企业快速、有效地作出反应。 防御袭击： 公司可以使用AI来减少DDoS和钓鱼攻击的风险。按照传统方法，发现违规行为并采取行动作出反应可能要花费数天甚至数月。利用基于AI的安全方法，企业可以建立一种自动有效的方法，在攻击发生前加以预防，而不是在攻击可能造成损害后采取行动。人工智能算法通过编程，可以在几秒钟内处理大量数据，而这对于人类来说是不可能的。AI工具被广泛应用于异常检测——一种识别稀有和可疑的观测、项目或事件的方法，这与大多数数据不同。 预计分析： AI能帮助用户分析他们的行为。借助于AI的这一功能，算法可以自我学习用户行为，并创建相关使用、时间和平台的模式。这种方式包括登录时间，IP，地址，输入，滚动模式，以及时间。基于AI的工具能够持续监测和实时监测数据，并能在数据或行为中即时检测异常情况，从而降低潜在损害的可能性。 现在有各种先进的AI工具和解决方案可用于研究、预测、扫描和连续检查组织各个层次的漏洞。能够在认证、网络和分析级别部署AI工具。如果与人类网络分析员共同使用，而不是单独使用，这些工具会越来越好，并能为保护数据、网络和资源提供最佳效果。在处理大量数据和数分钟内确定罕见的活动或场景时，人类不能和AI相比。还可能会给AI程序提供错误的输入，或者以导致意外中断的错误方式对它进行编程。人工智能可以随着时间的推移被学习，并发现它与传统行为的不同之处。深度学习和机器学习算法能够识别模式和变化，并逐步理解它们。人工智能的自我学习能力可以帮助安全团队快速发现常规网络流量的差异。以上就是小编为大家介绍的人工智能的作用及意义是什么，希望对您有帮助。