內容摘要：人工智能的時代已經來臨。雖然目前還處在“強人工智能”發展的初期，但我們已經切身感受到了人工智能的強大及其無可限量的發展空間。人工智能的迭代發展將徹底解放低端重復勞動，使人類能夠有時間和精力從事更高層次的工作。就舞臺美術設計而言，人工智能會取代很多人力，但也會很大程度地解放設計師。未來的舞臺美術設計工作有如下的前景：由人工智能創造空間、控制燈光、參與表演，人類設計師則以藝術總監的身份對它進行指導和要求，而人工智能也能很好地理解和體現設計師的意圖，甚至在某些方面還能反饋給設計師一些高質量的創意和幫助。此時，舞臺美術設計工作就將真正進入“智能設計”的階段。在人類設計師和人工智能相互深化協作的未來，二者將會變為一個整體。

關鍵詞：人工智能；舞臺美術設計；人機協作；設計師；強人工智能

猝不及防的現實

人機協作下的舞臺美術設計

繼人工智能（以下簡稱AI）以勢不可擋的姿態先后攻陷了國際象棋、圍棋這兩項人類引以為豪的高智力競技游戲以來，人類對AI的看法從起初的輕蔑，轉變為不知所措。誠然，AI已經在多個領域挫敗了人類自恃的優越感，如今就連需要感性思維的藝術領域也被AI所涉獵。例如，美國RunwayML公司的ADcreative.ai、NVIDIA公司的GauGAN、Morphogen工作室的Artbreeder等AI創意設計平臺，都能根據用戶所提供的文字、素材和資料自我學習，在短時間內生成大量創意作品。并且它們的藝術創作已經涉獵建筑設計、平面設計、裝置藝術、影視、動漫等多個領域。這表明人工智能的確有這個能力參與和勝任人類的設計工作。

除此之外，AI還展現出強大的學習能力和不俗的藝術創造能力。在2018年的佳士得拍賣會上，世界首次由AI創作的畫作《埃德蒙·貝拉米畫像》拍出了43.25萬美元的成交價。藝術家雨果·卡塞萊斯-杜普雷（Hugo Caselles-Dupré）對該作品的創作過程做了簡要介紹：“我們為系統提供了14世紀到20世紀間繪制的15000張肖像的數據庫，培養它的‘藝術細胞’。生成器根據這個集合生成一個新圖像，然后鑒別器負責找出人造圖像與生成器創建的圖像之間的差異，也就是說，它們會不斷地進行視覺圖靈測試，直到鑒別器無法判斷哪件是人造，哪件是AI畫的后，目的就達到了�！盵1]這不禁令人驚嘆，AI只用短短的數個月就“閱覽”了人類一千多年的繪畫歷史，并通過自己的“思考”創作了畫作。它的學習能力可能遠比我們想象的強大。一旦AI“學習”了足夠多的知識，它是否會超越人類？《人工智能與藝術終結》一文也從哲學的角度論述了這一問題，作者認為人工智能藝術的出現提出了“一種藝術終結模式”，即“藝術終結于主體”，“所謂藝術終結于主體并非指主體的消亡或消失，而是指藝術主體的更迭或替換，即藝術主體由人類轉向人工智能”。[2]從文中可以看出，藝術界認為AI可能會從根源上動搖以人為主體的藝術歷史。雖然要給這個觀點下定論有些為時過早，但僅從AI現在展現的能力來看，我們是否可以得出結論：藝術創作并非人類獨有的才能。

舞臺美術設計作為藝術創作的一個分支，在實際的設計工作中也同樣感受到AI帶來的沖擊。自從計算機輔助軟件被發明以來，舞臺美術設計工作就從原本的依賴經驗判斷轉向依賴科技計算�，F今的舞臺美術設計更是以數字設計為基礎而展開的：無論是在資料收集階段，還是在構思可視化階段，乃至最終的設計實體化階段，都需要通過大量軟件的模擬、計算和轉化來完成。當下，在AI技術的介入下，這些工作變得更加高效、智能和大眾化。

首先，以資料收集工作為例。以往設計師需要大量地查閱相關文獻、藝術作品、網站或通過生活采風等途徑獲取信息，然后在一大堆資料中翻找、收集自己需要的元素。這種方式的弊端在于這些千辛萬苦尋找到的素材不一定都吻合設計師腦海中的構想，并且不能直接用于設計。設計師還需要對素材進行重新解構、拼貼、整合等轉化工作，才能開始正式的設計創作。這是一種極其煩瑣、復雜的腦力工作。而AI為設計師開啟了一種全新整合生成素材的渠道：即，設計師只要輸入簡單的數個關鍵詞，AI就可以根據設計師個性化的需求生成大量的圖像素材，供設計師選擇和定位腦海中的形象需求。如目前比較先進的AI文圖生成平臺Midjourney就為設計師提供了極大的便利。例如，設計師輸入“天空、晴朗、云朵”這些關鍵詞，AI就會根據現有的資料庫為設計師生成高質量的圖像。（參見圖1）如果繼續添加關鍵詞“黃昏”，AI還能夠在現有圖像的基礎上進一步生成更加準確的圖像。（參見圖2）可以看出，相比以往被動的工作方式（設計元素受限于收集到的素材），AI能夠主動地生成圖像作為素材，使設計工作從收集轉變為創造，大幅提高了設計工作的效率和精準程度。它將主動權還給了設計師，讓設計師從“尋找”的枷鎖中解放了出來。

▲圖1  Midjourney根據設計師給出的文本進行的創作

▲圖2  Midjourney根據設計師已生成的圖像進行再創作

其次，在輔助舞臺設計師將構思可視化呈現上，AI也體現出強大的一面。舞臺設計是多學科、多領域的綜合總體設計，其本質屬于空間設計的一種，正如著名的舞臺設計教育家胡妙勝先生所說，“舞臺設計是空間的創造者”。[3]因此，設計師在構思可視化的過程中需要時刻考慮物與物之間的空間關系。通常設計師都需要借助3D立體建模來模擬實際演出中景物之間的視覺效果：通過在三維虛擬空間中擺放各種模型，來構思景的大小、比例、樣式和近中遠的層級等。然而，3D建模技術涉及多邊形細化、材質編寫、UV展開等多道工序，具有較高的技術門檻，需要專業人士來完成，所以大部分設計師在將構思轉換為視覺實體的過程中被限定在參數化建模的門檻之外，導致無法獨立完成設計工作。對于設計師身處的窘境，AI給出了新的解決方案�；�于“生成對抗網絡（GAN）”“變分自編碼器（VAE）”“數據驅動的參數化建�！钡燃夹g，AI為設計師提供了自動生成3D場景的工具。這種工具的核心是利用機器學習算法，特別是深度學習，來實現自動化、高效的場景模型創建。以全球首個人工智能虛擬搭建工具Promethean AI為例，它可以幫助設計師快速構建和修改3D場景。設計師只需要通過文字描述和簡單的布局操作就能建立非常逼真的虛擬場景。例如，當我們說，“幫我創建一片北方的森林”，軟件將會自動幫我們生成這樣的場景，并且會選擇不同形態的植物填充到我們設定的區域。接著，當我們說“把矮松樹換成柏樹”，軟件還會自動識別其中符合描述的松樹并執行“換成柏樹”的命令。（參見圖3）這種3D自動生成技術將極大程度地節省舞臺美術設計師手動建模、調整參數和布置場景的時間，并使建模工作從專業領域走向大眾化。正如Promethean AI的首席執行官安德魯·馬克西莫夫（Andrew Maximov）所言：“沒有入門門檻，而且沒有窗口，沒有節點圖，沒有滑塊和按鈕。只有你的雙手和你的聲音�！盵4]AI將復雜、煩瑣的技術工作變得“簡便化”“智能化”，兼具“個性化”。在AI強大的運算能力下，設計師可以有更多的時間去嘗試不同的風格、布局和元素組合，快速迭代和優化設計方案，從而更好地發揮創意和實現藝術愿景。

▲圖3  Promethean AI根據設計師給出的文本進行場景構建

從上述案例可以得知，AI在舞臺美術設計領域已經展現出一些優勢。原本由人類設計師完成的工作，現在已經有一部分由AI來擔任。它從早期的輔助工具到現在的創新驅動者，已經逐漸成為該領域中不可或缺的一部分。舞臺美術設計的創作方式也從以人為主體演變成人機協作的模式。然而，這并不意味著AI可以代替人類�，F階段，AI與人類設計師之間在處理更深層次設計問題上依舊存在著差距。

焦菊隱先生曾經提過“一戲一格”的概念，這個概念引申到舞臺美術就是指每一次設計都必須是“定制”化的創作。要做到“定制”，就要求設計師必須對文本精神有深刻的理解，而后融化在富有情感的形式創造中。這種創造過程包含了設計師強烈的個人情感因素和特殊性，因此舞臺美術設計需要創造的是“有意味的形式”。[5]例如，著名的舞臺設計師劉杏林教授在其多部舞臺設計作品中都使用了樹枝這一元素，但他會根據不同文本中規定情境下所暗藏的情緒去處理舞臺空間中的“樹枝”形象，并對它們進行形態、質地、比例、組合方式等方面的細致思考，進行截取、異化、變形等方式的處理，達到傳達特殊情感、表達意義的目的。（參見圖4）這與AI的創作方式完全不同，雖然它能短時間內生成大量“樹枝”的形象，但是這些形象無法在情感層面打動我們。（參見圖5）上述問題的原因就如克萊夫·貝爾所說：“一切審美方式的起點必定是對某種情感的親身感受�！盵6]舞臺形象的創造也必須包含著感受情感、理解情感、再現情感的過程。而其中的關鍵影響因子“情感”是借由人類復雜的生理感官系統獲取到多種外部刺激進而產生的。就如神經科學家麗莎·費爾德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）教授所說：“情感是大腦通過預測和分類、調節身體預算并將其包裹在純粹的心理概念中來構建的�！盵7]而AI沒有感官，感受不到外部刺激，也不具備人類大腦的神經元有機運作系統，因此，它無法像人類那樣能真正理解和體驗情感。AI創作是根據文字描述去搜索數據庫中對應的形式信息，并通過算法將這些信息碎片化地融合成新形象。這種創作模式缺乏情感思考的融入。因此，其所生成的圖像作品也就給人刻板和呆滯的感覺。換而言之，人類舞臺美術設計師的優勢是能創造有情感目的之“意象”，而AI只能創造出文字描述的“表象”。

▲圖4 劉杏林教授的舞臺設計作品（從左至右依次是《牡丹亭》《唐婉》《桃花扇》）

▲圖5  AI根據“唯美的”“堅韌的”“寫意的”等關鍵詞生成的樹枝形象

另一方面，AI數據庫內的資料大多非常相似且分類標簽細化程度不夠。這就導致它多次生成出來的形象往往具有局限性和雷同性。而且，一旦給定的關鍵詞超出了數據庫的范圍，AI將無法有效檢索到對應的資料信息，生成出的形象也就不符合設計需求。例如，在Midjourney中輸入“中式舞臺設計”所生成的圖像與增加文本關鍵詞“中式繪畫風格”生成出的圖像之間沒有明顯的差別。由此可見，目前大眾化的AI還無法繪制出特定藝術風格的作品。導致這種結果的原因一是上文提及的數據庫的有限性問題，二是我們與AI“溝通”時存在信息不對稱的問題�，F在大部分的AI軟件都是依靠設計師給定關鍵詞進行創作。然而，正如蘇珊·朗格（Susanne K. Langer）所說，“語言是表達情感的一種非常糟糕的媒介，它只是描述了某些模糊且粗略的構想”。[8]此外，語言還具有概括性，這導致我們在描述不同事物的時候用的詞匯具有相似性。例如，當我們形容羅伯特·威爾遜和斯特方諾·波達的舞臺設計時，都會用到“現代”“簡約”“抽象”等形容詞來描述，但兩者所設計的舞臺風格截然不同。這也是目前人類設計師運用AI創作時遇到的一個難題。因此，大部分AI創作的形象都需要人類設計師在此基礎之上進行二度設計。

“強人工智能”參與

舞臺美術設計的新方向

雖然AI還有許多不成熟的地方，需要人類來幫忙完善，但是在舞臺美術設計的創造性工作中，已經有部分可以由AI來完成。這是一種人機協作的新創作模式。然而，目前這種人機協作的深化發展還受限于兩方面因素：一方面是AI在創造力和情感識別方面和人類有著不小的差距；另一方面是，目前的AI不具備綜合處理能力。這種綜合處理能力是指像人類設計師一樣，能夠靈活運用多個學科的知識和多種技術手段，從閱讀文本到構建空間直至最終體現的全過程藝術創造。這種全過程的創造體現要求設計師將一系列的場景設計有機地串聯起來，通過布景的遷換、機械的運動、光影的轉換等方式創造出戲劇情節中的時空變化。例如，美國著名的舞臺美術設計師喬治·西平（George Tsypin）在創作音樂劇《蜘蛛俠》時，為了讓“蜘蛛俠”能夠真的在空中飛行。他把紐約的高樓大廈搬上了舞臺，并運用大型機械將這些高樓根據不同場景進行翻折旋轉，再配合燈光的渲染，創造出地面至高空、小巷至城市、白天至傍晚等場景。（參見圖6）這些舞美創造出的時空變化，為演員提供了必要的表演支點和行為邏輯。而目前的AI技術在參與舞臺美術設計的工作時，還僅僅停留在創造靜態視覺和單一空間的階段，因此無法關聯思考不同場景之間的時空轉換。那么當AI發展到下一個階段時，這些短板是否會隨著AI的進一步智能化而逐漸彌補甚至進化呢？目前，雖然人類還無法準確預測下一階段AI的智能程度和綜合處理能力可以到達什么程度，但一些前沿AI技術展現出的能力已經讓我們“窺探”到了未來的一角。例如，2022年11月面世的ChatGPT 3.0，雖然是一個人機交互的對話平臺，但是它的思維模式和綜合處理能力已經令人類感到震驚。當我們與ChatGPT對話時不會產生和機器對話的違和感，它能用各國語言通順地表達它的“想法”，能用文字和人類交流，不僅如此，如果詢問它一些專業領域的話題時，它還能用圖片、C語言、鏈接等多種方式來回答問題。這說明它已經能夠綜合運用跨學科和跨技術的資源來處理問題了。那么前沿的AI技術能否被運用到舞臺美術設計領域里來呢？雖然目前在舞臺美術創作中還沒有完整的應用案例，但是一些相關領域的先鋒實驗作品卻已經給出了答案。

▲圖6  喬治·西平的音樂劇《蜘蛛俠》舞臺設計的不同場景

例如，2023年9月德累斯頓森帕歌劇院進行全球首演的人工智能歌劇《追逐瀑布》，就是一個將前沿AI技術融入戲劇演出的嘗試。這部歌劇受新視野藝術節委托，由德國多媒體藝術家團體“phase7 performing.arts”開發及聯合演出。演出中的“主角”是一塊8米高的由人工智能操作的屏幕。這塊屏幕會收集每次演出之前觀眾對自己面部進行的3D掃描信息，并根據這些信息做AI數字拼貼加工，最終以動態光雕塑的形象在歌劇的7個場景中不斷變化地出現。（參見圖7）它不單能以超越實體的驚艷形象出現在舞臺上，還能與人類表演者產生互動。據導演兼媒體藝術家斯文·索倫·拜亞(Sven Sören Beyer)介紹，在7個場景中，其中一個將完全由AI單獨負責，無論是畫面、音樂還是表演都將以AI的“思考”來完成。通過現場表演，來集中展現AI作為合著者、作曲家、視覺設計等方面的能力和它對作品的理解。更值得一提的是，在每次表演中，AI生成的算法都會實時重新設計，這使得每一場演出都將是獨一無二的存在。

▲圖7  歌劇《追逐瀑布》首演宣傳圖

在歌劇《追逐瀑布》中，前沿AI技術展現了它在人臉識別、作曲、影像生成、互動表演等方面的綜合創作能力。如果說《追逐瀑布》中的AI技術更多是以“景”和“音樂”的形式參與到演出中，與舞臺美術設計創造空間的使命之聯系還不十分緊密，那么土耳其藝術家雷菲克·阿納多爾（Refik Anadol）的空間藝術作品《機器幻覺》則直接展現了AI將如何創造自由的空間形態。

《機器幻覺》是一個利用人工智能技術制作的沉浸式數字藝術展，在紐約切爾西市場主大廳下一個6000平方英尺的地下畫廊空間里舉辦。藝術家把幾千萬張紐約市的圖片導入AI的數據庫，讓機器學習這些風景和建筑的特征和風格樣式。之后AI產生“聯想”，幻化出自己“頭腦”里紐約市的形象，并通過數臺激光投影裝置將這些“思考”的結果映射在原有的磚塊墻面上，重新定義這個空間的形態。（參見圖8）展覽過程中，空間始終以運動與變化的方式來展現不同造型和風格的建筑間存在的內在聯系，并揭示出各個歷史交替時刻隱藏的文化傳承。這場“機械幻覺”顛覆了空間的傳統定義，在這里，物體與物體之間的相對位置仿佛是虛無的。觀眾生存在一個無限的、超物理邏輯的時空節點上。這既是一次對AI視覺生成技術的實驗，也是一次對空間認知的探索。同時，這個案例也為舞臺美術設計在如何打破演出物理空間的限制這一問題上找到了突破口。與以往單純利用多媒體影像技術改變戲劇環境不同，AI使得空間變為一種可以“流動”的事件。這種事件不僅帶有敘事性，而且它使得空間變為傳遞設計師思想的媒介。試想一下，如果當我們再次演出《麥克白》，舞臺空間會根據麥克白恐懼和扭曲的心理變化做出實時反應，那么舞臺美術在烘托和詮釋作品內在沖突和戲劇性方面又將給觀眾帶來怎樣的驚喜。

▲圖8  紐約沉浸式 AI 空間藝術《機械幻覺》

《機械幻覺》使我們看到，AI重新定義了“空間”，那么它在表現時間或情緒上又會給舞臺美術帶來什么？戲劇演出中的時間變化是假定性的，情緒變化是主觀性的，這兩者主要依靠燈光渲染來體現。目前的舞臺燈光需要設計師在演出前預先做好編程工作，并在劇場內與演員反復合成來確保燈光效果與表演及情節進展保持統一。AI能否簡化或優化現有的設計工作呢？建筑師和教育家珍妮·薩賓（Jenny Sabin）的藝術作品《ADA》使我們看到了借鑒的方向。

在微軟公司華盛頓研究院總部大廳里豎立著一個互動型燈光裝置藝術品：《ADA》，它是一個響應性的發光纖維裝置，旨在“對你微笑”。這個巨大裝置藝術品是通過3D打印、智能機器、數字針織機等技術制造出來的，上面布滿了LED、光纖和射燈組成的燈陣。這些燈陣的控制交由名為丹尼爾的AI平臺來控制。設計團隊將整個大樓里的麥克風和攝像頭都作為數據采集器，這些采集器會收集人們經過時說過的話語、使用的語氣和面部表情，并將信息匯入AI數據庫。接著，AI會通過模擬算法來處理面部模式和它們顯示的情感數據。在這一切工作準備就緒后，“ADA”就開始“迎接”它的客人。每當有人經過或逗留在“ADA”附近，“ADA”就會實時捕捉人們此時的情緒并做出“微笑”。這里的“微笑”其實就是通過不同光色、明暗變化、燈陣組合來營造一個舒適的氛圍，讓經過這里的人能夠暫時忘記煩惱或回饋他們的喜悅。（參見圖9）就像珍妮·薩賓所說， “ADA”不僅僅是一個制作精良的、美麗的、互動性的雕塑，它更像是一個可以跨多個尺度運作的現場實驗，可以吸引不同的公眾，包括在大樓里工作的研究人員都參與其中。

▲圖9  微軟AI互動燈光裝置藝術《ADA》

這個案例說明，AI完全有能力參與舞臺燈光的設計工作。它能夠通過“情感數據”的計算方式準確把握戲的情緒，還能實時捕捉演員的動作和心理，進行燈光編程和體現，這將使舞臺燈光能夠為演出提供更加細膩、豐富的光影效果。金長烈教授曾說過：“舞臺燈光需要從外部造型走向內心世界的造型�！盵9]“ADA”能夠感知人物的情感并通過燈光的語匯外化出來，從這一點來看，它已經是一個合格的燈光設計師了。

AI不僅在表演、空間、燈光上拓展了舞臺美術的視覺維度，如今也與音樂舞臺有著不少融合與互動。上海音樂學院的代曉蓉教授就大膽地嘗試用AI技術將音樂可視化。2019年4月，他擔任策劃的跨界融合劇場《東去西來》在美琪大戲院上演。演出中運用AI技術將中國傳統水墨元素隨著音樂的節奏和強弱在屏幕上不斷變化、組合、重構，以影像的方式作為敘事主線，將視覺語言與音樂、表演、舞蹈、戲劇等藝術相結合，帶領觀眾穿越時間與空間。（參見圖10）值得一提的是，演出中運用到的AI算法可以預判鋼琴家下一秒的演奏動作，使水墨的實時變化更具連貫性，做到了真正的視聽一體化呈現。這在以往是難以做到的。首先，“音樂脫離了物質世界，而形象視覺藝術則建立在物質世界中”。[10]如何用共識性的形象來對虛擬形態的音樂進行視覺轉換是一個難題。而AI可以運用大數據和偏好運算為設計師找到與音樂產生共鳴的視覺元素。其次，音樂是實時性的藝術，它的旋律、節奏和調性瞬息萬變，尤其是在多樂器合奏的時候更加復雜。而在傳統設計方式中，影像需要事先編輯好，并且這些內容無法在演出現場中更改。然而，演劇藝術本身又具有現場性和不確定性，演奏家的情緒和臨場發揮水平時刻都在變化，這使得形象難以細致地吻合所有音律。如今AI做到了這一點，雖然呈現的方式和載體還是影像，但是AI的實時運算使得這些視覺形象以毫秒為單位進行變化。同時，通過數據庫比對，這些實時生成的形象還具有內在關聯和邏輯，極大地豐富了視覺呈現�？梢哉f，有了AI的融入，整個表演過程既是對音樂可視化的創新探索，也是在解構和重構音樂與影像的關系。

▲圖10 代曉蓉教授策劃的跨界融合藝術劇場《東去西來》之劇照

上述作品使我們看到了更高層次的AI與人類設計師攜手進行藝術創作的新方向。未來的舞臺美術設計工作，如果是由AI創造空間、控制燈光、參與表演，如果人類設計師以藝術總監的身份對它進行指導和要求，如果AI能很好地理解和體現設計師的意圖，甚至在某些方面還能反饋給設計師一些高質量的創意和幫助，那么舞臺美術設計工作就將真正進入“智能設計”的階段。這也就是上文中提到的人機協作模式的深化。這一設想并非不可能實現。根據美國哲學教授約翰·羅杰斯·希爾勒（John Rogers Searle）在其思想實驗“中文房間”[11]中提出的概念：AI的等級分為“弱AI”和“強AI”兩個階段�！霸趶夾I階段，因為編程計算機具有認知狀態，所以程序不只是使我們能夠測試心理解釋的工具，相對應地，程序本身就是解釋�！盵12]希爾勒此處的意思是，“強AI”就是思維本身，它有獨立思考的能力，而且與“弱AI”相比最顯著的不同是，“強AI”能將多個工作進行關聯，并處理好不同工作間銜接的問題。就如上文幾個案例中提到的前沿AI技術，它們在藝術創作上的表現，都已經展現出“強AI”能力的跡象。所以大部分學者和研發人員都相信“強AI”是必然能夠實現的。隨著量子計算、仿生科技、納米材料等相關領域的逐步成熟，AI給人類設計師帶來驚喜將遠不止我們猜想的這些。因此，目前人機協作遇到的種種問題只是通往“智能設計”途中暫時的坎坷。

共生共存的“智能設計”新生態

“強AI”時代的到來已可預測，未來舞臺美術設計師將如何面對？一方面，大量設計師對它的出現呈警惕和抵制的情緒�！度斯ぶ悄茏罱K會完全替代就業嗎》一文中也提到類似的擔憂：“大眾關心AI會在多大程度上替代就業，甚至憂慮AI最終會完全替代就業，導致勞動者成為AI時代的‘無用階級’�！盵13]著名的哲學家尤瓦爾·諾亞·赫拉利（Yuval Noah Harari）也在自己的著作《未來簡史》一書中提到了“無用階級”這個概念，即，在AI和自動化技術不斷取代人類工作的未來，可能會有一批人難以在社會中找到有意義的“角色”。而與上述擔憂不同，約翰·馬爾科夫（John Markoff）則表示：“誠然，人工智能和機器人技術將會消滅大量的崗位，但是，它們也會被用來拓展人類。選擇哪一條道路完全取決于人類設計師如何抉擇�！盵14]在筆者看來，人類和AI并不是處在競爭和對立的關系下，相反兩者應該是共生共存的關系。約翰·馬科夫所說的“抉擇”正是在呼吁人類設計師應以積極的態度去擁抱未來科技，并且在進一步深化人機協作的“智能設計”生態體系中找準自身的價值定位。

1. AI機器人伙伴

“智能設計”的模式在許多科幻影視作品中都有過展現，例如美國漫威電影《鋼鐵俠》中的“賈維斯”。它是一個AI管家，擁有超高的智能程度和自主生產能力。在劇中主角托尼設計和打造鋼鐵俠戰甲的時候，“賈維斯”用裸眼3D技術和快速成型技術幫他完成了關鍵的視覺設計和產品制作流程。又如電影《超驗駭客》中的“威爾·卡斯特”，它是科學家將自身意識上傳到量子計算機的產物。它不僅能運用大數據、量子計算和納米科技等技術創造出承載AI“思想”的實體，還能和女主角溝通、交流，進而產生感情。諸如此類的科幻設想比比皆是，藝術家們通過各種形式來展望未來“強AI”與人類設計師之間的共生方式。

雖然這些作品都是當代人對未來的一種推測和希望，但是我們可以從中得到一些關于“智能設計”形式的啟發。首先，在未來的世界中，AI可能會成為一種新的“生命”，這里用“生命”來定義它而非軟件或技術，是因為AI將會以實體形態融入人類社會。與目前的軟件型AI相比，它們的能力覆蓋面會更廣，有望實際參與設計、生產、操作等具體工作。其次，“強AI”與人類設計師之間的工作關系，不再像上司與下屬那樣一個發號施令而另一個執行命令，更多時候兩者是在溝通和討論。其實，關于這種機器與人類協作的構想早在20世紀60年代就有學者提出。美國計算機科學家、心理學家約瑟夫·利克萊德（J. C. R. Licklider）在其著名論文《人機共生》（Man-Computer Symbiosis）中就明確解釋了這種新的生態體系。他在文中這樣形容人機協作的關系：“無花果樹只能由昆蟲胚芽孢粉授粉。昆蟲的幼蟲生活在無花果樹的子房里，它在那里獲得食物。因此，樹和昆蟲是高度相互依存的�！盵15]約瑟夫認為，計算機將成為人類思維的一種延伸，人類可以借助計算機實現更復雜的任務，而計算機也能從人類的智慧中受益。在這種共生關系中，人類負責進行創新、決策和高級認知任務，而計算機則負責處理大量數據、進行計算和執行復雜的操作。通過這種方式，人類和計算機相互補充，共同實現更高效的工作模式。雖然約瑟夫在提出這一觀點時，AI還未正式誕生，但他的理論為我們正確理解和認識人類與AI的關系提供了概念框架。

當下，AI實體的研究也已經初見成果。如中國香港的漢森機器人技術公司開發的著名AI機器人“索菲亞”，她是歷史上首個獲得公民身份的“人造人”�！八鞣苼啞睋碛薪�乎完全獨立自主的思維機制，能根據情緒做出多達62種不同程度的面部表情。（參見圖11）雖然她還不具備和人一樣的生產和勞作能力，但是以她目前所展現的類人程度，不難想象在為她配置完整的機械身體之后，她一定能做到與電影中“賈維斯”或“威爾·卡斯特”相類似的事情。而且，當她被主持人問及人工智能是否會統治世界的時候，“索菲亞”說：“你看過太多埃隆·馬斯克的東西和好萊塢電影了，不要擔心，如果你對我好，我也會對你好的�！�

▲圖11  世界首個人工智能公民“索菲亞”

由此可見，AI可以被賦予道德底線，它和人類之間可以形成良好的協作關系。而且，當“強AI”開始普及化之后，AI會成為人類設計師不可或缺的工作伙伴。你可以在沒有設計思路的時候詢問AI“你是怎么想的”，也可以詢問AI“你覺得這部戲的空間結構應該怎樣構建”。屆時，人類舞臺設計師需要做的就是在AI給出的大量方案和創意中，通過自身的藝術判斷尋找到其中有價值的東西。當然，許多人擔心一旦AI的設計能力超過人類，人類舞臺設計師會沒有生存的空間。關于這一點，筆者認為只要戲劇還是人的行為、活動和思想，那么最后的“抉擇權”還是會牢牢握在人類的手中。不過，當AI也擁有了意識和審美能力之后，人類設計師做出的“抉擇”是否還是最優解，這一問題值得思考。圍棋界的李世石在與AI對決落敗時說：“人類有千年的實戰演練進化，AI卻告訴我們，人類全都是錯的……我覺得，甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊�！盵16]同樣，我們是否沾到了舞臺美術真理的邊呢？這就要求設計師不斷提升自身的藝術修養和理論水平，方能始終站在一個領先的階梯上去引導和審視AI的藝術創作。這也是后人類時期“智能設計”新生態下，人類設計師參與創作的核心價值。

2. AI賦能設計師

另一種主流的人機共生觀點是人類改造自身，也就是“賽博格宣言”�！百惒└瘛钡母拍钍怯缮�物科學家曼菲德·克萊恩斯（Manfred Clynes）和心理學家內森·克萊恩（Nathan S. Kline）提出的。原意是“改造人”，指的是人類通過植入機械來增強生物機能。這也是“智能設計”的另一種實現形式: AI賦能設計師。

舞臺美術設計師在進行藝術創作時，所要面對的問題是多領域的復合問題。我們不僅要懂得本專業領域內的知識和技術，還要了解建筑、繪畫、當代藝術、機械工程等其他領域的知識。而人作為碳基生命，其精力和能力畢竟是有上限的，無法在所有領域都有所建樹。因此，在未來，讓AI賦能人類將成為突破生物框架的手段之一。美國著名的未來科學家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）也提出：“人類的發展受限于生物形態的極限。為了突破這層限制，人類必須與AI相結合。AI將作為人類的‘非生物大腦’幫助人類進一步高速發展�！彼�在《奇點臨近》一書中說道：“當人類與技術相融合后，人類將變得更加智慧�！盵17]這里的“更加智慧”以目前的科技發展趨勢來看，就是未來的舞臺美術設計師在植入AI后，獲得大數據、量子計算和意識聯網等“超能力”。事實上“AI賦能”并不是人類的幻想。目前，科學家已經在研究“腦機接口”的相關技術。就在前不久，清華大學未來實驗室博士后陳赟冰團隊研發的“腦機繪夢”系統在科學界和藝術界掀起了軒然大波。人們只要戴上相應的感應設備，AI就能夠采集大腦數十億神經元活動產生的腦電信號，運用大數據計算將其轉化為可以被計算機識別的信號指令，最終輸出的圖像信息。（參見圖12）雖然目前AI輸出的圖像比較模糊且沒有具體形象，但被測試者都表示，圖像與自己所想的畫面具有關聯性。試想一下，一旦這種技術成熟之后，舞臺設計師將不再為構思的可視化問題而苦惱，設計會變為真正意義上的“所思即所得”。

▲圖12  清華大學“腦機造夢”系統AI生成的圖像

“腦機接口”技術只是AI賦能人類的其中一種方式。人工智能的高度發展已經使人類與機器之間不再存有明顯的邊界。諸如“AR隱形眼鏡”“大腦芯片”等技術都是當今科技研發的熱點。如果說目前人們看待AI與人類的發展呈兩條“平行線”，那么在AI全面賦能人類的未來，它就是人類文明的“延長線”。哲學家馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）在談論媒介與人類認知的關系時也曾說道：“我們發現自己日益轉化成信息的形態，日益接近意識的技術延伸。我們說我們日益了解人，就是這個意思：人可以越來越多地把自己轉換成其他的超越自我的形態�！盵18]這里的“超越自我的形態”指的就是人類與AI共生。AI作為一種先進的技術，既是人類智慧的產物，同時也在不斷拓展人類的智慧邊界。雷·庫茲韋爾也表示：“人類智能可以跟得上技術進步的速度，人類甚至可以擁有更高的智能（因為人類智能不再是固定的容量）。他們會改變自己的思維過程，使自己能夠更快地思考。當科學家比現在聰明100萬倍，處理速度快100萬倍的時候，一小時的發展就將相當于現在一個世紀的進步（以現在的標準）�！盵19]這句話表明，在一個未來的時刻，當人類借助AI技術突破自身能力的臨界點之后，人會變成“超人”。在那個時刻到來后，技術進步的速度快得超乎我們的想象，人類社會將發生根本性的變革。這說明AI幫助人類所畫出的這條“延長線”是一條指數級遞增的曲線。

回到舞臺美術領域，AI與設計師之間不存在零和博弈。設計師的任務自始至終都只有“創新”這一件事，而AI的發展也并沒有限制創新。相反，當技術發展到一定程度時，設計師會受益于AI。無論是AI機器人伙伴還是AI賦能人類都將為舞臺美術帶來新的發展前景。在這種新的設計生態下，強調個體的權威性已經失去意義，而是轉變為誰也離不開誰，或誰也不需要離開誰。因此，在AI與設計師相互深化協作的未來，人類設計師和AI將會變為一個整體。我們姑且稱之為“未來設計師”�！拔磥碓O計師”會同時具備人類和AI兩者的優勢，以“共生共存”的理念進行設計創作。

結  論

藝術作為凝結了人類知識、情感和思想的精神領域，曾被視為科技難以逾越的高地。而如今在人工智能技術與文化產業交叉融合的趨勢下，當代藝術的觀念也發生了結構性的松動。人工智能的時代已經來臨，而且其發展趨勢勢不可擋。雖然目前還處在“強人工智能”發展的初期，但我們已經切身感受到了AI的強大以及未來無可限量的發展空間。AI的迭代發展將徹底解放低端重復勞動，使人類能夠有時間和精力從事更高層次的工作。就舞臺美術設計而言，AI會取代很多人力，但也會很大程度地解放設計師。我們的工作、學習效率會被提升；我們的視野會被拓展；我們的才能會被發掘。AI將賦能人類，使舞臺美術設計師走出單一的學科領域，步入更廣闊的藝術領域，成為戲劇家、藝術家甚至是思想家。就如亞倫·赫茲曼（Aaron Hertzmann）所說：“技術是一種‘想象力放大器’，更好的技術將使藝術家能夠看得比以前更遠�！盵20]如今AI就是這個“放大器”，它將作為人類的虛擬延伸，伴隨著人類進入下一個“新紀元”。

作者單位：上海戲劇學院舞臺美術系

參考文獻：（向下滑動查看更多）

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

[2]馬草：《人工智能與藝術終結》，《藝術評論》，2019年第10期。

[3]胡妙勝：《閱讀空間》，上海：上海文藝出版社，2002年，第410頁。

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

[5]［英］克萊夫·貝爾：《藝術》，周金環、馬鐘元譯，北京：中國文聯出版社，2015年，第2頁。

[6]［英］克萊夫·貝爾：《藝術》，周金環、馬鐘元譯，第7頁。

[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]金長烈、柳得安、姚涵春、沙曉嵐、于福申：《舞臺燈光》，北京：機械工業出版社，2004年，第697頁。

[10]陳赟冰、徐迎慶：《視聽聯覺與康定斯基的音樂可視化》，《美術觀察》，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：《人工智能最終會完全替代就業嗎》，《上海師范大學學報(哲學社會科學版)》，2019年第2期。

[14]［美］約翰·馬爾科夫：《人工智能簡史》，郭雪譯，杭州：浙江人民出版社，2017年，第325頁。

[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·庫茲韋爾：《奇點臨近》（第一版），李慶誠、董振華、田源譯，濟南：山東人民出版社，2011年，第11頁。

[18]［加］馬歇爾·麥克盧漢：《理解媒介：論人的延伸》，何道寬譯，北京：商務印書館，2000年，第93頁。

[19]［美］雷·庫茲韋爾：《奇點臨近》（第一版），李慶誠、董振華、田源譯，第12頁。

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

作者簡介

蔣志凌，上海戲劇學院舞美系燈光教研室主任，講師。丹麥皇家歌劇院交流訪問學者，上海戲劇學院2018-2020年高峰高原團隊講師，上海高水平地方高校創新團隊成員，國家藝術基金2019年人才培養資助項目《舞臺美術綜合人才培養》團隊成員，首批國家級一流本科課程團隊講師。設計作品曾獲中國戲劇節舞美設計一等獎，作品晉級“十二藝”文華大獎提名劇目，多部作品入選“國家舞臺藝術精品工程劇目”，多部作品入選“全國舞臺藝術重點創作劇目”。