蒋志凌:人工智能与当代舞美设计

蒋志凌:人工智能与当代舞美设计

关键词：人工智能；舞台美术设计；人机协作；设计师；强人工智能

猝不及防的现实

人机协作下的舞台美术设计

继人工智能（以下简称AI）以势不可挡的姿态先后攻陷了国际象棋、围棋这两项人类引以为豪的高智力竞技游戏以来，人类对AI的看法从起初的轻蔑，转变为不知所措。诚然，AI已经在多个领域挫败了人类自恃的优越感，如今就连需要感性思维的艺术领域也被AI所涉猎。例如，美国RunwayML公司的ADcreative.ai、NVIDIA公司的GauGAN、Morphogen工作室的Artbreeder等AI创意设计平台，都能根据用户所提供的文字、素材和资料自我学习，在短时间内生成大量创意作品。并且它们的艺术创作已经涉猎建筑设计、平面设计、装置艺术、影视、动漫等多个领域。这表明人工智能的确有这个能力参与和胜任人类的设计工作。

除此之外，AI还展现出强大的学习能力和不俗的艺术创造能力。在2018年的佳士得拍卖会上，世界首次由AI创作的画作《埃德蒙·贝拉米画像》拍出了43.25万美元的成交价。艺术家雨果·卡塞莱斯-杜普雷（Hugo Caselles-Dupré）对该作品的创作过程做了简要介绍：“我们为系统提供了14世纪到20世纪间绘制的15000张肖像的数据库，培养它的‘艺术细胞’。生成器根据这个集合生成一个新图像，然后鉴别器负责找出人造图像与生成器创建的图像之间的差异，也就是说，它们会不断地进行视觉图灵测试，直到鉴别器无法判断哪件是人造，哪件是AI画的后，目的就达到了。”[1]这不禁令人惊叹，AI只用短短的数个月就“阅览”了人类一千多年的绘画历史，并通过自己的“思考”创作了画作。它的学习能力可能远比我们想象的强大。一旦AI“学习”了足够多的知识，它是否会超越人类？《人工智能与艺术终结》一文也从哲学的角度论述了这一问题，作者认为人工智能艺术的出现提出了“一种艺术终结模式”，即“艺术终结于主体”，“所谓艺术终结于主体并非指主体的消亡或消失，而是指艺术主体的更迭或替换，即艺术主体由人类转向人工智能”。[2]从文中可以看出，艺术界认为AI可能会从根源上动摇以人为主体的艺术历史。虽然要给这个观点下定论有些为时过早，但仅从AI现在展现的能力来看，我们是否可以得出结论：艺术创作并非人类独有的才能。

舞台美术设计作为艺术创作的一个分支，在实际的设计工作中也同样感受到AI带来的冲击。自从计算机辅助软件被发明以来，舞台美术设计工作就从原本的依赖经验判断转向依赖科技计算。现今的舞台美术设计更是以数字设计为基础而展开的：无论是在资料收集阶段，还是在构思可视化阶段，乃至最终的设计实体化阶段，都需要通过大量软件的模拟、计算和转化来完成。当下，在AI技术的介入下，这些工作变得更加高效、智能和大众化。

首先，以资料收集工作为例。以往设计师需要大量地查阅相关文献、艺术作品、网站或通过生活采风等途径获取信息，然后在一大堆资料中翻找、收集自己需要的元素。这种方式的弊端在于这些千辛万苦寻找到的素材不一定都吻合设计师脑海中的构想，并且不能直接用于设计。设计师还需要对素材进行重新解构、拼贴、整合等转化工作，才能开始正式的设计创作。这是一种极其烦琐、复杂的脑力工作。而AI为设计师开启了一种全新整合生成素材的渠道：即，设计师只要输入简单的数个关键词，AI就可以根据设计师个性化的需求生成大量的图像素材，供设计师选择和定位脑海中的形象需求。如目前比较先进的AI文图生成平台Midjourney就为设计师提供了极大的便利。例如，设计师输入“天空、晴朗、云朵”这些关键词，AI就会根据现有的资料库为设计师生成高质量的图像。（参见图1）如果继续添加关键词“黄昏”，AI还能够在现有图像的基础上进一步生成更加准确的图像。（参见图2）可以看出，相比以往被动的工作方式（设计元素受限于收集到的素材），AI能够主动地生成图像作为素材，使设计工作从收集转变为创造，大幅提高了设计工作的效率和精准程度。它将主动权还给了设计师，让设计师从“寻找”的枷锁中解放了出来。

▲图1  Midjourney根据设计师给出的文本进行的创作

▲图2  Midjourney根据设计师已生成的图像进行再创作

其次，在辅助舞台设计师将构思可视化呈现上，AI也体现出强大的一面。舞台设计是多学科、多领域的综合总体设计，其本质属于空间设计的一种，正如著名的舞台设计教育家胡妙胜先生所说，“舞台设计是空间的创造者”。[3]因此，设计师在构思可视化的过程中需要时刻考虑物与物之间的空间关系。通常设计师都需要借助3D立体建模来模拟实际演出中景物之间的视觉效果：通过在三维虚拟空间中摆放各种模型，来构思景的大小、比例、样式和近中远的层级等。然而，3D建模技术涉及多边形细化、材质编写、UV展开等多道工序，具有较高的技术门槛，需要专业人士来完成，所以大部分设计师在将构思转换为视觉实体的过程中被限定在参数化建模的门槛之外，导致无法独立完成设计工作。对于设计师身处的窘境，AI给出了新的解决方案。基于“生成对抗网络（GAN）”“变分自编码器（VAE）”“数据驱动的参数化建模”等技术，AI为设计师提供了自动生成3D场景的工具。这种工具的核心是利用机器学习算法，特别是深度学习，来实现自动化、高效的场景模型创建。以全球首个人工智能虚拟搭建工具Promethean AI为例，它可以帮助设计师快速构建和修改3D场景。设计师只需要通过文字描述和简单的布局操作就能建立非常逼真的虚拟场景。例如，当我们说，“帮我创建一片北方的森林”，软件将会自动帮我们生成这样的场景，并且会选择不同形态的植物填充到我们设定的区域。接着，当我们说“把矮松树换成柏树”，软件还会自动识别其中符合描述的松树并执行“换成柏树”的命令。（参见图3）这种3D自动生成技术将极大程度地节省舞台美术设计师手动建模、调整参数和布置场景的时间，并使建模工作从专业领域走向大众化。正如Promethean AI的首席执行官安德鲁·马克西莫夫（Andrew Maximov）所言：“没有入门门槛，而且没有窗口，没有节点图，没有滑块和按钮。只有你的双手和你的声音。”[4]AI将复杂、烦琐的技术工作变得“简便化”“智能化”，兼具“个性化”。在AI强大的运算能力下，设计师可以有更多的时间去尝试不同的风格、布局和元素组合，快速迭代和优化设计方案，从而更好地发挥创意和实现艺术愿景。

▲图3  Promethean AI根据设计师给出的文本进行场景构建

从上述案例可以得知，AI在舞台美术设计领域已经展现出一些优势。原本由人类设计师完成的工作，现在已经有一部分由AI来担任。它从早期的辅助工具到现在的创新驱动者，已经逐渐成为该领域中不可或缺的一部分。舞台美术设计的创作方式也从以人为主体演变成人机协作的模式。然而，这并不意味着AI可以代替人类。现阶段，AI与人类设计师之间在处理更深层次设计问题上依旧存在着差距。

焦菊隐先生曾经提过“一戏一格”的概念，这个概念引申到舞台美术就是指每一次设计都必须是“定制”化的创作。要做到“定制”，就要求设计师必须对文本精神有深刻的理解，而后融化在富有情感的形式创造中。这种创造过程包含了设计师强烈的个人情感因素和特殊性，因此舞台美术设计需要创造的是“有意味的形式”。[5]例如，著名的舞台设计师刘杏林教授在其多部舞台设计作品中都使用了树枝这一元素，但他会根据不同文本中规定情境下所暗藏的情绪去处理舞台空间中的“树枝”形象，并对它们进行形态、质地、比例、组合方式等方面的细致思考，进行截取、异化、变形等方式的处理，达到传达特殊情感、表达意义的目的。（参见图4）这与AI的创作方式完全不同，虽然它能短时间内生成大量“树枝”的形象，但是这些形象无法在情感层面打动我们。（参见图5）上述问题的原因就如克莱夫·贝尔所说：“一切审美方式的起点必定是对某种情感的亲身感受。”[6]舞台形象的创造也必须包含着感受情感、理解情感、再现情感的过程。而其中的关键影响因子“情感”是借由人类复杂的生理感官系统获取到多种外部刺激进而产生的。就如神经科学家丽莎·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）教授所说：“情感是大脑通过预测和分类、调节身体预算并将其包裹在纯粹的心理概念中来构建的。”[7]而AI没有感官，感受不到外部刺激，也不具备人类大脑的神经元有机运作系统，因此，它无法像人类那样能真正理解和体验情感。AI创作是根据文字描述去搜索数据库中对应的形式信息，并通过算法将这些信息碎片化地融合成新形象。这种创作模式缺乏情感思考的融入。因此，其所生成的图像作品也就给人刻板和呆滞的感觉。换而言之，人类舞台美术设计师的优势是能创造有情感目的之“意象”，而AI只能创造出文字描述的“表象”。

▲图4 刘杏林教授的舞台设计作品（从左至右依次是《牡丹亭》《唐婉》《桃花扇》）

▲图5  AI根据“唯美的”“坚韧的”“写意的”等关键词生成的树枝形象

另一方面，AI数据库内的资料大多非常相似且分类标签细化程度不够。这就导致它多次生成出来的形象往往具有局限性和雷同性。而且，一旦给定的关键词超出了数据库的范围，AI将无法有效检索到对应的资料信息，生成出的形象也就不符合设计需求。例如，在Midjourney中输入“中式舞台设计”所生成的图像与增加文本关键词“中式绘画风格”生成出的图像之间没有明显的差别。由此可见，目前大众化的AI还无法绘制出特定艺术风格的作品。导致这种结果的原因一是上文提及的数据库的有限性问题，二是我们与AI“沟通”时存在信息不对称的问题。现在大部分的AI软件都是依靠设计师给定关键词进行创作。然而，正如苏珊·朗格（Susanne K. Langer）所说，“语言是表达情感的一种非常糟糕的媒介，它只是描述了某些模糊且粗略的构想”。[8]此外，语言还具有概括性，这导致我们在描述不同事物的时候用的词汇具有相似性。例如，当我们形容罗伯特·威尔逊和斯特方诺·波达的舞台设计时，都会用到“现代”“简约”“抽象”等形容词来描述，但两者所设计的舞台风格截然不同。这也是目前人类设计师运用AI创作时遇到的一个难题。因此，大部分AI创作的形象都需要人类设计师在此基础之上进行二度设计。

“强人工智能”参与

舞台美术设计的新方向

虽然AI还有许多不成熟的地方，需要人类来帮忙完善，但是在舞台美术设计的创造性工作中，已经有部分可以由AI来完成。这是一种人机协作的新创作模式。然而，目前这种人机协作的深化发展还受限于两方面因素：一方面是AI在创造力和情感识别方面和人类有着不小的差距；另一方面是，目前的AI不具备综合处理能力。这种综合处理能力是指像人类设计师一样，能够灵活运用多个学科的知识和多种技术手段，从阅读文本到构建空间直至最终体现的全过程艺术创造。这种全过程的创造体现要求设计师将一系列的场景设计有机地串联起来，通过布景的迁换、机械的运动、光影的转换等方式创造出戏剧情节中的时空变化。例如，美国著名的舞台美术设计师乔治·西平（George Tsypin）在创作音乐剧《蜘蛛侠》时，为了让“蜘蛛侠”能够真的在空中飞行。他把纽约的高楼大厦搬上了舞台，并运用大型机械将这些高楼根据不同场景进行翻折旋转，再配合灯光的渲染，创造出地面至高空、小巷至城市、白天至傍晚等场景。（参见图6）这些舞美创造出的时空变化，为演员提供了必要的表演支点和行为逻辑。而目前的AI技术在参与舞台美术设计的工作时，还仅仅停留在创造静态视觉和单一空间的阶段，因此无法关联思考不同场景之间的时空转换。那么当AI发展到下一个阶段时，这些短板是否会随着AI的进一步智能化而逐渐弥补甚至进化呢？目前，虽然人类还无法准确预测下一阶段AI的智能程度和综合处理能力可以到达什么程度，但一些前沿AI技术展现出的能力已经让我们“窥探”到了未来的一角。例如，2022年11月面世的ChatGPT 3.0，虽然是一个人机交互的对话平台，但是它的思维模式和综合处理能力已经令人类感到震惊。当我们与ChatGPT对话时不会产生和机器对话的违和感，它能用各国语言通顺地表达它的“想法”，能用文字和人类交流，不仅如此，如果询问它一些专业领域的话题时，它还能用图片、C语言、链接等多种方式来回答问题。这说明它已经能够综合运用跨学科和跨技术的资源来处理问题了。那么前沿的AI技术能否被运用到舞台美术设计领域里来呢？虽然目前在舞台美术创作中还没有完整的应用案例，但是一些相关领域的先锋实验作品却已经给出了答案。

▲图6  乔治·西平的音乐剧《蜘蛛侠》舞台设计的不同场景

例如，2023年9月德累斯顿森帕歌剧院进行全球首演的人工智能歌剧《追逐瀑布》，就是一个将前沿AI技术融入戏剧演出的尝试。这部歌剧受新视野艺术节委托，由德国多媒体艺术家团体“phase7 performing.arts”开发及联合演出。演出中的“主角”是一块8米高的由人工智能操作的屏幕。这块屏幕会收集每次演出之前观众对自己面部进行的3D扫描信息，并根据这些信息做AI数字拼贴加工，最终以动态光雕塑的形象在歌剧的7个场景中不断变化地出现。（参见图7）它不单能以超越实体的惊艳形象出现在舞台上，还能与人类表演者产生互动。据导演兼媒体艺术家斯文·索伦·拜亚(Sven Sören Beyer)介绍，在7个场景中，其中一个将完全由AI单独负责，无论是画面、音乐还是表演都将以AI的“思考”来完成。通过现场表演，来集中展现AI作为合著者、作曲家、视觉设计等方面的能力和它对作品的理解。更值得一提的是，在每次表演中，AI生成的算法都会实时重新设计，这使得每一场演出都将是独一无二的存在。

▲图7  歌剧《追逐瀑布》首演宣传图

在歌剧《追逐瀑布》中，前沿AI技术展现了它在人脸识别、作曲、影像生成、互动表演等方面的综合创作能力。如果说《追逐瀑布》中的AI技术更多是以“景”和“音乐”的形式参与到演出中，与舞台美术设计创造空间的使命之联系还不十分紧密，那么土耳其艺术家雷菲克·阿纳多尔（Refik Anadol）的空间艺术作品《机器幻觉》则直接展现了AI将如何创造自由的空间形态。

《机器幻觉》是一个利用人工智能技术制作的沉浸式数字艺术展，在纽约切尔西市场主大厅下一个6000平方英尺的地下画廊空间里举办。艺术家把几千万张纽约市的图片导入AI的数据库，让机器学习这些风景和建筑的特征和风格样式。之后AI产生“联想”，幻化出自己“头脑”里纽约市的形象，并通过数台激光投影装置将这些“思考”的结果映射在原有的砖块墙面上，重新定义这个空间的形态。（参见图8）展览过程中，空间始终以运动与变化的方式来展现不同造型和风格的建筑间存在的内在联系，并揭示出各个历史交替时刻隐藏的文化传承。这场“机械幻觉”颠覆了空间的传统定义，在这里，物体与物体之间的相对位置仿佛是虚无的。观众生存在一个无限的、超物理逻辑的时空节点上。这既是一次对AI视觉生成技术的实验，也是一次对空间认知的探索。同时，这个案例也为舞台美术设计在如何打破演出物理空间的限制这一问题上找到了突破口。与以往单纯利用多媒体影像技术改变戏剧环境不同，AI使得空间变为一种可以“流动”的事件。这种事件不仅带有叙事性，而且它使得空间变为传递设计师思想的媒介。试想一下，如果当我们再次演出《麦克白》，舞台空间会根据麦克白恐惧和扭曲的心理变化做出实时反应，那么舞台美术在烘托和诠释作品内在冲突和戏剧性方面又将给观众带来怎样的惊喜。

▲图8  纽约沉浸式 AI 空间艺术《机械幻觉》

《机械幻觉》使我们看到，AI重新定义了“空间”，那么它在表现时间或情绪上又会给舞台美术带来什么？戏剧演出中的时间变化是假定性的，情绪变化是主观性的，这两者主要依靠灯光渲染来体现。目前的舞台灯光需要设计师在演出前预先做好编程工作，并在剧场内与演员反复合成来确保灯光效果与表演及情节进展保持统一。AI能否简化或优化现有的设计工作呢？建筑师和教育家珍妮·萨宾（Jenny Sabin）的艺术作品《ADA》使我们看到了借鉴的方向。

在微软公司华盛顿研究院总部大厅里竖立着一个互动型灯光装置艺术品：《ADA》，它是一个响应性的发光纤维装置，旨在“对你微笑”。这个巨大装置艺术品是通过3D打印、智能机器、数字针织机等技术制造出来的，上面布满了LED、光纤和射灯组成的灯阵。这些灯阵的控制交由名为丹尼尔的AI平台来控制。设计团队将整个大楼里的麦克风和摄像头都作为数据采集器，这些采集器会收集人们经过时说过的话语、使用的语气和面部表情，并将信息汇入AI数据库。接着，AI会通过模拟算法来处理面部模式和它们显示的情感数据。在这一切工作准备就绪后，“ADA”就开始“迎接”它的客人。每当有人经过或逗留在“ADA”附近，“ADA”就会实时捕捉人们此时的情绪并做出“微笑”。这里的“微笑”其实就是通过不同光色、明暗变化、灯阵组合来营造一个舒适的氛围，让经过这里的人能够暂时忘记烦恼或回馈他们的喜悦。（参见图9）就像珍妮·萨宾所说， “ADA”不仅仅是一个制作精良的、美丽的、互动性的雕塑，它更像是一个可以跨多个尺度运作的现场实验，可以吸引不同的公众，包括在大楼里工作的研究人员都参与其中。

▲图9  微软AI互动灯光装置艺术《ADA》

这个案例说明，AI完全有能力参与舞台灯光的设计工作。它能够通过“情感数据”的计算方式准确把握戏的情绪，还能实时捕捉演员的动作和心理，进行灯光编程和体现，这将使舞台灯光能够为演出提供更加细腻、丰富的光影效果。金长烈教授曾说过：“舞台灯光需要从外部造型走向内心世界的造型。”[9]“ADA”能够感知人物的情感并通过灯光的语汇外化出来，从这一点来看，它已经是一个合格的灯光设计师了。

AI不仅在表演、空间、灯光上拓展了舞台美术的视觉维度，如今也与音乐舞台有着不少融合与互动。上海音乐学院的代晓蓉教授就大胆地尝试用AI技术将音乐可视化。2019年4月，他担任策划的跨界融合剧场《东去西来》在美琪大戏院上演。演出中运用AI技术将中国传统水墨元素随着音乐的节奏和强弱在屏幕上不断变化、组合、重构，以影像的方式作为叙事主线，将视觉语言与音乐、表演、舞蹈、戏剧等艺术相结合，带领观众穿越时间与空间。（参见图10）值得一提的是，演出中运用到的AI算法可以预判钢琴家下一秒的演奏动作，使水墨的实时变化更具连贯性，做到了真正的视听一体化呈现。这在以往是难以做到的。首先，“音乐脱离了物质世界，而形象视觉艺术则建立在物质世界中”。[10]如何用共识性的形象来对虚拟形态的音乐进行视觉转换是一个难题。而AI可以运用大数据和偏好运算为设计师找到与音乐产生共鸣的视觉元素。其次，音乐是实时性的艺术，它的旋律、节奏和调性瞬息万变，尤其是在多乐器合奏的时候更加复杂。而在传统设计方式中，影像需要事先编辑好，并且这些内容无法在演出现场中更改。然而，演剧艺术本身又具有现场性和不确定性，演奏家的情绪和临场发挥水平时刻都在变化，这使得形象难以细致地吻合所有音律。如今AI做到了这一点，虽然呈现的方式和载体还是影像，但是AI的实时运算使得这些视觉形象以毫秒为单位进行变化。同时，通过数据库比对，这些实时生成的形象还具有内在关联和逻辑，极大地丰富了视觉呈现。可以说，有了AI的融入，整个表演过程既是对音乐可视化的创新探索，也是在解构和重构音乐与影像的关系。

▲图10 代晓蓉教授策划的跨界融合艺术剧场《东去西来》之剧照

上述作品使我们看到了更高层次的AI与人类设计师携手进行艺术创作的新方向。未来的舞台美术设计工作，如果是由AI创造空间、控制灯光、参与表演，如果人类设计师以艺术总监的身份对它进行指导和要求，如果AI能很好地理解和体现设计师的意图，甚至在某些方面还能反馈给设计师一些高质量的创意和帮助，那么舞台美术设计工作就将真正进入“智能设计”的阶段。这也就是上文中提到的人机协作模式的深化。这一设想并非不可能实现。根据美国哲学教授约翰·罗杰斯·希尔勒（John Rogers Searle）在其思想实验“中文房间”[11]中提出的概念：AI的等级分为“弱AI”和“强AI”两个阶段。“在强AI阶段，因为编程计算机具有认知状态，所以程序不只是使我们能够测试心理解释的工具，相对应地，程序本身就是解释。”[12]希尔勒此处的意思是，“强AI”就是思维本身，它有独立思考的能力，而且与“弱AI”相比最显著的不同是，“强AI”能将多个工作进行关联，并处理好不同工作间衔接的问题。就如上文几个案例中提到的前沿AI技术，它们在艺术创作上的表现，都已经展现出“强AI”能力的迹象。所以大部分学者和研发人员都相信“强AI”是必然能够实现的。随着量子计算、仿生科技、纳米材料等相关领域的逐步成熟，AI给人类设计师带来惊喜将远不止我们猜想的这些。因此，目前人机协作遇到的种种问题只是通往“智能设计”途中暂时的坎坷。

共生共存的“智能设计”新生态

“强AI”时代的到来已可预测，未来舞台美术设计师将如何面对？一方面，大量设计师对它的出现呈警惕和抵制的情绪。《人工智能最终会完全替代就业吗》一文中也提到类似的担忧：“大众关心AI会在多大程度上替代就业，甚至忧虑AI最终会完全替代就业，导致劳动者成为AI时代的‘无用阶级’。”[13]著名的哲学家尤瓦尔·诺亚·赫拉利（Yuval Noah Harari）也在自己的著作《未来简史》一书中提到了“无用阶级”这个概念，即，在AI和自动化技术不断取代人类工作的未来，可能会有一批人难以在社会中找到有意义的“角色”。而与上述担忧不同，约翰·马尔科夫（John Markoff）则表示：“诚然，人工智能和机器人技术将会消灭大量的岗位，但是，它们也会被用来拓展人类。选择哪一条道路完全取决于人类设计师如何抉择。”[14]在笔者看来，人类和AI并不是处在竞争和对立的关系下，相反两者应该是共生共存的关系。约翰·马科夫所说的“抉择”正是在呼吁人类设计师应以积极的态度去拥抱未来科技，并且在进一步深化人机协作的“智能设计”生态体系中找准自身的价值定位。

1. AI机器人伙伴

“智能设计”的模式在许多科幻影视作品中都有过展现，例如美国漫威电影《钢铁侠》中的“贾维斯”。它是一个AI管家，拥有超高的智能程度和自主生产能力。在剧中主角托尼设计和打造钢铁侠战甲的时候，“贾维斯”用裸眼3D技术和快速成型技术帮他完成了关键的视觉设计和产品制作流程。又如电影《超验骇客》中的“威尔·卡斯特”，它是科学家将自身意识上传到量子计算机的产物。它不仅能运用大数据、量子计算和纳米科技等技术创造出承载AI“思想”的实体，还能和女主角沟通、交流，进而产生感情。诸如此类的科幻设想比比皆是，艺术家们通过各种形式来展望未来“强AI”与人类设计师之间的共生方式。

虽然这些作品都是当代人对未来的一种推测和希望，但是我们可以从中得到一些关于“智能设计”形式的启发。首先，在未来的世界中，AI可能会成为一种新的“生命”，这里用“生命”来定义它而非软件或技术，是因为AI将会以实体形态融入人类社会。与目前的软件型AI相比，它们的能力覆盖面会更广，有望实际参与设计、生产、操作等具体工作。其次，“强AI”与人类设计师之间的工作关系，不再像上司与下属那样一个发号施令而另一个执行命令，更多时候两者是在沟通和讨论。其实，关于这种机器与人类协作的构想早在20世纪60年代就有学者提出。美国计算机科学家、心理学家约瑟夫·利克莱德（J. C. R. Licklider）在其著名论文《人机共生》（Man-Computer Symbiosis）中就明确解释了这种新的生态体系。他在文中这样形容人机协作的关系：“无花果树只能由昆虫胚芽孢粉授粉。昆虫的幼虫生活在无花果树的子房里，它在那里获得食物。因此，树和昆虫是高度相互依存的。”[15]约瑟夫认为，计算机将成为人类思维的一种延伸，人类可以借助计算机实现更复杂的任务，而计算机也能从人类的智慧中受益。在这种共生关系中，人类负责进行创新、决策和高级认知任务，而计算机则负责处理大量数据、进行计算和执行复杂的操作。通过这种方式，人类和计算机相互补充，共同实现更高效的工作模式。虽然约瑟夫在提出这一观点时，AI还未正式诞生，但他的理论为我们正确理解和认识人类与AI的关系提供了概念框架。

当下，AI实体的研究也已经初见成果。如中国香港的汉森机器人技术公司开发的著名AI机器人“索菲亚”，她是历史上首个获得公民身份的“人造人”。“索菲亚”拥有近乎完全独立自主的思维机制，能根据情绪做出多达62种不同程度的面部表情。（参见图11）虽然她还不具备和人一样的生产和劳作能力，但是以她目前所展现的类人程度，不难想象在为她配置完整的机械身体之后，她一定能做到与电影中“贾维斯”或“威尔·卡斯特”相类似的事情。而且，当她被主持人问及人工智能是否会统治世界的时候，“索菲亚”说：“你看过太多埃隆·马斯克的东西和好莱坞电影了，不要担心，如果你对我好，我也会对你好的。”

▲图11  世界首个人工智能公民“索菲亚”

由此可见，AI可以被赋予道德底线，它和人类之间可以形成良好的协作关系。而且，当“强AI”开始普及化之后，AI会成为人类设计师不可或缺的工作伙伴。你可以在没有设计思路的时候询问AI“你是怎么想的”，也可以询问AI“你觉得这部戏的空间结构应该怎样构建”。届时，人类舞台设计师需要做的就是在AI给出的大量方案和创意中，通过自身的艺术判断寻找到其中有价值的东西。当然，许多人担心一旦AI的设计能力超过人类，人类舞台设计师会没有生存的空间。关于这一点，笔者认为只要戏剧还是人的行为、活动和思想，那么最后的“抉择权”还是会牢牢握在人类的手中。不过，当AI也拥有了意识和审美能力之后，人类设计师做出的“抉择”是否还是最优解，这一问题值得思考。围棋界的李世石在与AI对决落败时说：“人类有千年的实战演练进化，AI却告诉我们，人类全都是错的……我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。”[16]同样，我们是否沾到了舞台美术真理的边呢？这就要求设计师不断提升自身的艺术修养和理论水平，方能始终站在一个领先的阶梯上去引导和审视AI的艺术创作。这也是后人类时期“智能设计”新生态下，人类设计师参与创作的核心价值。

2. AI赋能设计师

另一种主流的人机共生观点是人类改造自身，也就是“赛博格宣言”。“赛博格”的概念是由生物科学家曼菲德·克莱恩斯（Manfred Clynes）和心理学家内森·克莱恩（Nathan S. Kline）提出的。原意是“改造人”，指的是人类通过植入机械来增强生物机能。这也是“智能设计”的另一种实现形式: AI赋能设计师。

舞台美术设计师在进行艺术创作时，所要面对的问题是多领域的复合问题。我们不仅要懂得本专业领域内的知识和技术，还要了解建筑、绘画、当代艺术、机械工程等其他领域的知识。而人作为碳基生命，其精力和能力毕竟是有上限的，无法在所有领域都有所建树。因此，在未来，让AI赋能人类将成为突破生物框架的手段之一。美国著名的未来科学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）也提出：“人类的发展受限于生物形态的极限。为了突破这层限制，人类必须与AI相结合。AI将作为人类的‘非生物大脑’帮助人类进一步高速发展。”他在《奇点临近》一书中说道：“当人类与技术相融合后，人类将变得更加智慧。”[17]这里的“更加智慧”以目前的科技发展趋势来看，就是未来的舞台美术设计师在植入AI后，获得大数据、量子计算和意识联网等“超能力”。事实上“AI赋能”并不是人类的幻想。目前，科学家已经在研究“脑机接口”的相关技术。就在前不久，清华大学未来实验室博士后陈赟冰团队研发的“脑机绘梦”系统在科学界和艺术界掀起了轩然大波。人们只要戴上相应的感应设备，AI就能够采集大脑数十亿神经元活动产生的脑电信号，运用大数据计算将其转化为可以被计算机识别的信号指令，最终输出的图像信息。（参见图12）虽然目前AI输出的图像比较模糊且没有具体形象，但被测试者都表示，图像与自己所想的画面具有关联性。试想一下，一旦这种技术成熟之后，舞台设计师将不再为构思的可视化问题而苦恼，设计会变为真正意义上的“所思即所得”。

▲图12  清华大学“脑机造梦”系统AI生成的图像

“脑机接口”技术只是AI赋能人类的其中一种方式。人工智能的高度发展已经使人类与机器之间不再存有明显的边界。诸如“AR隐形眼镜”“大脑芯片”等技术都是当今科技研发的热点。如果说目前人们看待AI与人类的发展呈两条“平行线”，那么在AI全面赋能人类的未来，它就是人类文明的“延长线”。哲学家马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）在谈论媒介与人类认知的关系时也曾说道：“我们发现自己日益转化成信息的形态，日益接近意识的技术延伸。我们说我们日益了解人，就是这个意思：人可以越来越多地把自己转换成其他的超越自我的形态。”[18]这里的“超越自我的形态”指的就是人类与AI共生。AI作为一种先进的技术，既是人类智慧的产物，同时也在不断拓展人类的智慧边界。雷·库兹韦尔也表示：“人类智能可以跟得上技术进步的速度，人类甚至可以拥有更高的智能（因为人类智能不再是固定的容量）。他们会改变自己的思维过程，使自己能够更快地思考。当科学家比现在聪明100万倍，处理速度快100万倍的时候，一小时的发展就将相当于现在一个世纪的进步（以现在的标准）。”[19]这句话表明，在一个未来的时刻，当人类借助AI技术突破自身能力的临界点之后，人会变成“超人”。在那个时刻到来后，技术进步的速度快得超乎我们的想象，人类社会将发生根本性的变革。这说明AI帮助人类所画出的这条“延长线”是一条指数级递增的曲线。

回到舞台美术领域，AI与设计师之间不存在零和博弈。设计师的任务自始至终都只有“创新”这一件事，而AI的发展也并没有限制创新。相反，当技术发展到一定程度时，设计师会受益于AI。无论是AI机器人伙伴还是AI赋能人类都将为舞台美术带来新的发展前景。在这种新的设计生态下，强调个体的权威性已经失去意义，而是转变为谁也离不开谁，或谁也不需要离开谁。因此，在AI与设计师相互深化协作的未来，人类设计师和AI将会变为一个整体。我们姑且称之为“未来设计师”。“未来设计师”会同时具备人类和AI两者的优势，以“共生共存”的理念进行设计创作。

结  论

艺术作为凝结了人类知识、情感和思想的精神领域，曾被视为科技难以逾越的高地。而如今在人工智能技术与文化产业交叉融合的趋势下，当代艺术的观念也发生了结构性的松动。人工智能的时代已经来临，而且其发展趋势势不可挡。虽然目前还处在“强人工智能”发展的初期，但我们已经切身感受到了AI的强大以及未来无可限量的发展空间。AI的迭代发展将彻底解放低端重复劳动，使人类能够有时间和精力从事更高层次的工作。就舞台美术设计而言，AI会取代很多人力，但也会很大程度地解放设计师。我们的工作、学习效率会被提升；我们的视野会被拓展；我们的才能会被发掘。AI将赋能人类，使舞台美术设计师走出单一的学科领域，步入更广阔的艺术领域，成为戏剧家、艺术家甚至是思想家。就如亚伦·赫兹曼（Aaron Hertzmann）所说：“技术是一种‘想象力放大器’，更好的技术将使艺术家能够看得比以前更远。”[20]如今AI就是这个“放大器”，它将作为人类的虚拟延伸，伴随着人类进入下一个“新纪元”。

作者单位：上海戏剧学院舞台美术系

参考文献：（向下滑动查看更多）

[1]https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one-a-machine-9332-1.aspx

[2]马草：《人工智能与艺术终结》，《艺术评论》，2019年第10期。

[3]胡妙胜：《阅读空间》，上海：上海文艺出版社，2002年，第410页。

[4]https: //venturebeat.com/business/promethean-ai-lets-neophytes-use-their-voice-to-create-amazing-game-environments-in-minutes/

[5]［英］克莱夫·贝尔：《艺术》，周金环、马钟元译，北京：中国文联出版社，2015年，第2页。

[6]［英］克莱夫·贝尔：《艺术》，周金环、马钟元译，第7页。

[7]Lisa Feldman Barrett， How Emotions are Made：The Secret Life of the Brain （Boston: Houghton Mifflin Harcourt， 2017)，168.

[8]Susanne K. Langer, Philosophy in a New Key：A Study in the Symbolism of Reason, Rite, and Art (New York: New American Library， 1948),82.

[9]金长烈、柳得安、姚涵春、沙晓岚、于福申：《舞台灯光》，北京：机械工业出版社，2004年，第697页。

[10]陈赟冰、徐迎庆：《视听联觉与康定斯基的音乐可视化》，《美术观察》，2022年第2期。

[11]John Rogers Searle, “Minds, brains, and programs”, Behavioral and Brain Sciences 3, no. 3（1980）: 419.

[12]Ibid.

[13]程承坪：《人工智能最终会完全替代就业吗》，《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》，2019年第2期。

[14]［美］约翰·马尔科夫：《人工智能简史》，郭雪译，杭州：浙江人民出版社，2017年，第325页。

[15]J. C. R. Licklider,“Man-Computer Symbiosis”, IRE Transactions on Human Factors in Electronics, vol. 1（1960）: 4.

[16]Max Erik Tegmark, Life 3.0 （New York：Alfred A. Knopf， 2017),110.

[17]［美］雷·库兹韦尔：《奇点临近》（第一版），李庆诚、董振华、田源译，济南：山东人民出版社，2011年，第11页。

[18]［加］马歇尔·麦克卢汉：《理解媒介：论人的延伸》，何道宽译，北京：商务印书馆，2000年，第93页。

[19]［美］雷·库兹韦尔：《奇点临近》（第一版），李庆诚、董振华、田源译，第12页。

[20]Aaron Hertzmann,“Can Computers Create Art?”  Arts 7, no. 2(2018): 80.

作者简介

蒋志凌，上海戏剧学院舞美系灯光教研室主任，讲师。丹麦皇家歌剧院交流访问学者，上海戏剧学院2018-2020年高峰高原团队讲师，上海高水平地方高校创新团队成员，国家艺术基金2019年人才培养资助项目《舞台美术综合人才培养》团队成员，首批国家级一流本科课程团队讲师。设计作品曾获中国戏剧节舞美设计一等奖，作品晋级“十二艺”文华大奖提名剧目，多部作品入选“国家舞台艺术精品工程剧目”，多部作品入选“全国舞台艺术重点创作剧目”。