前言 

面对人工智能艺术的快速发展，国内高校在专业教学中积极融入新技术、探索新路径。

2022年被业界称为AI（人工智能）绘画工具发展元年。国内外知名的人工智能绘画工具可以让一个完全没有绘画基础的“小白”，只要用语言描述出自己想要的画面，瞬间就能得到一张或者数张非常精彩的画作。一时间，在人工智能绘画工具的加持之下，过去认为是技术门槛的绘画技巧，似乎显得不再重要。

确实，单从创作数量、效率或者视觉效果的多元性来说，人工智能软件远超人类。所以在这种新技术出现以后，我们不得不思考高校的绘画/插画专业人才培养，其内核是否发生转变？教学实践是否应作出相应调整？

 插画教学机遇与挑战并存 

从目前市场或者用户需求层面来看，即便现在人工智能艺术应用发展非常迅速，大量插画需求还是得不到匹配和满足。

2022年很多人注意到了关于人教社所谓“毒教材插画”的新闻报道。作为高校资深插画教师，对于“毒教材插画”报道中出现的情况，感到很无奈。当前很多出版物的插画水平很一般，和上个世纪相比，甚至可以说下滑严重，这和最近几年出版行业不重视插画，插画家稿酬太低、难以为继的局面直接相关。

图片基于微软小冰生成的诗歌，用人工智能绘画软件TIAMAT生成素材图。作者：沈希

在半个世纪以前，我国连环画（小人书）出版进入辉煌时期，国内顶尖画家几乎都画过连环画，中央美院的连环画专业（目前该专业已取消）培养了大量专业连环画/插画人才。为什么当时的插画与连环画质量很高呢？稿酬高是直接原因之一。在那个年代，画一本连环画的稿酬，相当于普通人平均月工资的5倍到10倍。这个稿酬水平，令今天的绝大多数插画家艳羡不已。

但是，这个2014年出版的所谓“毒教材插画”教材，已经存在和使用了这么多年。为什么会在2022年成为一个社会热点问题？这说明一方面国家经济水平上来了，另一方面公众的审美水平要求也提高了。对当前的插画家来说，是一个重大利好，可以说机遇与挑战并存。这个挑战是谁带来的呢？那就是人工智能绘画工具的发展。

人工智能艺术带来挑战 

在人工智能技术快速发展的背景下，高校插画专业教学需要如何调整策略和方向？首先是绘画技巧相对来说比重减弱，对于个人的艺术修养和眼界要求提升了。因为应用人工智能绘画工具创作图片素材，需要个性化的文字描述指令，才能生成相对个性化的图片素材。而描述指令本身，就对使用者的艺术史知识和个人想象力提出考验。没什么艺术史知识与想象力的用户，容易生成出比较类似的视觉图像。

在人工智能艺术背景下，对于艺术历史脉络的把握和全球艺术系统的判断与认知，从来没有像今天这样显得这么重要。因为人工智能艺术基于不断更新的大数据，只要有任何新的视觉艺术风格，很快就会被更新纳入到数据库当中，成为人工智能绘画工具的数据之一，加以利用与模仿。也就是说，人工智能技术擅长的是基于已有的数据进行各种综合与再创作。

正如朱锐在《工具、道具、元道具：人工智能艺术的技术本质及其创新能力》一文中指出：“现在的人工智能艺术能做的只是风格迁移或者元素重新组合，本身不包含任何想象力的重构和发挥，我们把人工智能艺术的创新叫做‘创旧’，即使它生产了我们从来没见过的东西，但在本质上它还是属于自然而不是属于艺术。”

图片基于人工智能绘画软件生成的素材图，进行手绘诗歌插画再创作。作者：沈希

因此，面对人工智能技术，艺术家想要立于不败之地：其一，需要建构一个基于艺术史的个人坐标系统，在人工智能艺术快速生成的大量视觉素材面前，依然能够明确个人的选择与方向，明确个人的艺术传承与使命。其二，需要重新确立什么是好作品的个人标准与社会标准。人工智能绘画工具出现以后，原来以绘画技巧和写实艺术为导向的审美受到严重挑战，重新确立好作品的标准这个问题迫在眉睫。在数量繁多的人工智能艺术面前，人类急需重新判断什么样的作品是好作品。

 人工智能技术参与教学实践 

面对人工智能艺术的快速发展，国内高校在专业教学中积极融入新技术、探索新路径。北京航空航天大学（以下简称北航）新媒体艺术与设计学院，作为国内率先开设插画专业的几所高校之一，近两年插画艺术课程教学成果已经在国内外获得百余项大奖，在利用人工智能技术参与教育实践方面也率先进行了尝试。

在北航新媒体艺术与设计学院开设的《插画艺术》课上，其诗歌插画单元要求同学在诗歌文本与插画创作两个环节，运用人工智能软件。第一步用微软小冰写诗。微软小冰会根据输入的关键词，输出各种不同长度的诗歌初稿。同学们在小冰输出的诗歌初稿基础上，进行选择与修改。反复调整之后，再根据这首诗的文本，用人工智能绘画工具生成十张以上不同风格的图片。

接下来，每位创作者自主选择和考虑，如何用基于人工智能软件协作的文本与图像，进行个人手绘创作。在这个过程中，需要思考如何在前期利用人工智能技术的基础上去做提升，需要每个人快速做出独立判断。

人工智能作为数字生产力，效率太高了。过去对创作者来说，从0至1是最容易卡住的环节。如果完全没想法没灵感，就卡住了。但是现在这个难点不存在了，创作者暂时写不出来、画不出来、没有想法，人工智能软件都可以帮忙瞬间产出几十、上百个方案。

这时候创作者面对的问题，就发生了改变：从完全没想法变为“选择困难症”，创作者需要从人工智能生产的大量素材中做出进一步判断与调整，要思考用什么样的方式来运用及重构这些素材。这些问题从本质上来说，是判断题与选择题，需要个人的艺术修养与判断。这是人工智能工具参与创作的第一个难点。

第二个难点，是对人工智能技术产出作品的“原创性”之争。一方面，大部分画家可能会觉得很焦虑，感觉自己的作品未经授权就会成为人工智能数据库里的素材，人工智能可以很快模仿自己的风格与作品，这确实对艺术家而言是潜在的威胁。另一方面，也要看到，整个社会对于原创性的重视与日俱增。随着公众知识产权保护意识的提升以及区块链技术的发展，更好地利用技术手段保护每件作品独一无二的原创性成为可能。

在人工智能艺术迅猛发展的当下，艺术家还需要思考的是，所谓“原创性”的内核与本质可能会发生改变：作品不再是艺术家的一种图像“专利”，或者视觉标志。那种一望即知的视觉辨识度，对于艺术家来说，过去显得非常重要，现在则可能会更多地出现“杜尚”类型的艺术家。作品的视觉呈现像变色龙般千变万化，但从作品当中，可以看到艺术家一以贯之的哲学理念内核。

然而在作品呈现的媒介和形式、视觉语言上，似乎没有刻意强调“原创性”与“辨识度”。

综合以上，人工智能技术代表新的数字生产力。如同工业革命作为先进生产力的代表，曾经开启世界现代设计教育。人工智能技术参与到艺术与设计创作与生产的环节中来，同样是无法阻挡的历史潮流。

本文作者：

庄维嘉：北京航空航天大学新媒体艺术与设计学院副教授

编校：苑宝平
审读：郭丽、管文明