我们所处的时代，是一个智能化的时代。很多看上去专属于人类的领域，正在经受智能化大潮不间断的冲刷、侵蚀和淘洗，绘画也不例外。

2019年夏天，中央美术学院研究生毕业展上，展出了一套系列组画《历史的焦虑》，从表现手法和观念上来说，这些画并没有太多新奇之处，但绘画语言娴熟，格调不俗。当观众知道作者的身份后，纷纷驻足欣赏。原来，这组画的作者“夏语冰”，其实是人工智能机器人“微软小冰”，她是实验艺术系教授邱志杰的“研究生”，而这组作品则是她通过三年的深度学习后自动生成的画作。今年8月，在美国科罗拉多州博览会的美术比赛中，一位游戏设计师通过人工智能绘画工具生成的作品《太空歌剧院》，参加了数字艺术单元的竞赛，获得第一名，在插画圈引起热议，并漫溢到整个网络。

面对人工智能绘画创作能力日新月异的进展，有人感叹：“我们正在目睹艺术的死亡。如果创造性工作也会被机器淘汰，人类还拥有什么？”

这确实是一个需要每个绘画创作者思索和直面的问题。作为插画师，这几年我也在积极关注、使用人工智能绘画工具，同时在思考：人工智能绘画程序能代替人类绘画创作者吗？绘画创作者该如何应对扑面而来的人工智能浪潮？

人工智能绘画创作的内在机理

人工智能绘画工具不是近几年突然出现的，它已经有几十年的发展了。用人工智能进行绘画创作，可以追溯到上世纪50年代初，那时美国艺术家拉博斯基用示波器制作的数字作品，主要是曲线集合的有序变化，非常抽象。事实上，这一时期的人工智能绘画工具，还不能创作写实作品。这种情况随着人工智能绘画程序“亚伦”的出现而改变。“亚伦”不是在电脑上生成数字作品，而是通过控制机械臂去作画。经过不断迭代，到上世纪80年代，“亚伦”已经可以进行写实创作，其风格是程序开发者哈罗德·科恩创作的翻版。

近年来，深度学习神经网络的发展，推动了人工智能绘画程序创作水准的快速提升。今年非常热的人工智能绘画程序，如DiscoDiffusion、DALL·E2、Midjourney、StableDiffusion，都建立在深度学习神经网络的基础之上。

它们的主要工作原理是：收集大量前人创作的作品，通过算法对其进行分类和识别，然后生成新图像。2018年，《埃德蒙·贝拉米》在佳士得拍出43.2万美元的高价，这幅肖像画的创作者是巴黎艺术团队Obvious，2016至2017年间，他们收集了15000幅经典肖像画，涵盖14世纪到20世纪的作品，然后利用“生成式对抗网络”算法对它们进行处理，最终制作出一系列人工智能肖像画，其中就包括这幅拍出高价的作品。

可以看出，人工智能绘画程序的创作，本质上是计算。科学家把程序接入一个绘画数据库，再用算法对这些作品进行视觉风格的分析和学习，进行图像模式的识别和计算。现在，人工智能绘画已经进入“text-to-image”（文字生成图像）的新阶段，用户打开人工智能绘画程序，提供一个词群来描述所想要的内容、风格、材质，绘画程序就能进行解析，生成相应风格的画作。