陳亦水：人工智能與文藝評論的三重思考
2025年1月，隨着我國自主研發的人工智能對話助手“深度求索”（以下稱“DeepSeek”）在網上引發熱議，公衆對人工智能在文藝創作與評論領域的應用熱情空前高漲。從協助撰寫詩歌、小說，到對影視、繪畫作品進行分析評價，無論是我國的DeepSeek還是國外的ChatGPT、Sora，生成式人工智能大模型都展現出令人驚歎的能力。
如今，人工智能（以下簡稱“AI”）的發展正在深刻重塑人類社會的各個領域，AI在很大程度上影響着人們對文化藝術的認知結構、價值判斷乃至主體性問題。這值得我們在新質生產力時代語境下深入剖析人工智能與文藝評論的互動關係，探尋文藝評論創新發展路徑，從而爲構建新時代文藝生態提供有力支撐。
人機共創的文藝批評主體身份之變
面臨生成式AI與文藝評論的結合，我們首先需要重視文藝批評主體身份層面發生的三個轉變。
第一，是從以人類爲唯一文藝評論者的主體身份朝向人機共創的身份融合轉變。在傳統觀念中，文藝評論被視爲人類獨有的精神活動，憑藉評論者深厚的文化底蘊、敏銳的感知力與豐富的生活閱歷對文藝作品進行剖析與解讀。而隨着生成式人工智能（AIGC）、自然語言處理（NLP）、大數據分析等技術的崛起，文藝批評算法能夠從海量文本中提取模式、生成評論，並在一定程度上模仿人類批評的風格，AI表面上似乎具備了某種“擬批評主體”的身份可能。
但是，AI與文藝評論的結合絕非對人類主體性身份的取代，而是開啓了人機共創可能的嶄新時代。根據技術哲學家唐·伊德的“技術居間調節”的觀點，技術並非作爲工具的孤立存在，而是會積極塑造人類的知覺與理解方式。因而在文藝評論場域中，AI在理論上可以扮演評論者與文藝作品海量信息的居間調節者，既能快速梳理作品的相關數據、作品發表後的評論熱度趨勢，還能對同類型作品進行橫向數據對比，這能極大縮短人類評論者查詢資料的時間，助力人類評論者產出更具深度與廣度的評論。例如針對一部最新上映電影的評論，AI可迅速收集影片的票房走勢、觀衆年齡與地域分佈數據，人類評論者再基於這些數據結合自身的觀影體驗與專業知識進行更精準的判斷，從而實現人機優勢互補的創新共創模式。
第二，是從過去的精英話語朝向現在大衆視角的轉變。長期以來，文藝評論領域存在着精英話語權主導的現象，專業評論家享有在學術機構的地位、專業資質以及長期積累的聲譽，其評論往往遵循嚴格的學術規範與理論體系。
但文藝作品的文本意義並非固定不變，而是在讀者、文本與文化語境的互動中生成。因此，AI的批評實踐在理論上消解了精英立場的解釋權威，在基於機器學習的推薦算法和自動評論系統中，AI能夠通過模式識別和統計分析生成評論，並逐步影響大衆對某部作品的理解。與此同時，普通大衆也可以藉助AI工具迅速生成對文藝作品的初步看法。例如在社交媒體平臺上，大量普通用戶利用AI評論助手對熱門電視劇發表觀點，從而打破了精英評論的單一格局，形成了多元的評論生態，也能豐富文藝評論的內涵與視角。
第三，需要警惕的是，文藝批評的主體身份之變也會引發文藝評論由專業化朝向碎片化甚至低俗化轉變。
AI生成的文藝評論雖然具備一定的邏輯性和廣泛的信息整合數據，但其評論框架往往基於對已有數據的統計，缺乏批評者的個體體驗和歷史意識。這可能導致文藝評論朝向碎片化、低俗化甚至去歷史化的趨勢發展，如缺乏對作品整體的系統性把握，難以深入挖掘作品背後的文化內涵與藝術價值，這就迫切需要身爲人類的專業文藝評論者更加強化自身的理論素養與批評意識，以在人工智能時代維持批評的專業性和深度。
換言之，人機共創的文藝批評主體身份之變，在於文藝評論者一方面應主動利用AI提供的碎片化信息作爲參考，另一方面應有意識地主導文藝評論工作，憑藉自身深厚的專業素養將這些碎片整合爲系統且深入的評論，從而既彰顯人類文藝批評主體的獨特價值，又借AI之力拓寬文藝評論的邊界。
千篇一律（漫畫）新華社發 曹一 作
美學判斷的技術之思
在確立了批評主體身份立場之後，我們再來看AI與文藝評論之間的具體關係。從本質上來看，文藝評論工作屬於一種對文化藝術進行美學判斷的腦力勞動，而AI作爲一種中介工具的引入，則意味着美學判斷不僅依賴於人類的經驗，同時也受到數據統計、算法推薦等技術中介的影響，這就需要我們深入思考技術在人類美學判斷力中所扮演的角色。
從積極的一方面來看，海德格爾認爲技術是一種解蔽方式，AI確實爲文藝評論帶來了新的解蔽視角。它通過數據分析、模式識別等技術手段，揭示文藝作品中人類評論者可能忽視的一些形式特徵與潛在規律。例如，在對古典詩詞的評論中，AI可以分析詩詞的韻律結構、詞彙使用頻率等，從形式層面爲詩詞的審美價值判斷提供新依據。
但同時，我們也應意識到人工智能在美學判斷力上的侷限性。如前所述，文藝作品蘊含着豐富的情感與文化內涵，這需要基於真實生活體驗的情感洞察。
德國哲學家康德認爲，審美判斷力是一種主觀的合目的性判斷，存在“無利害的愉悅”與“普遍性”之間的張力。在傳統文藝評論中，人類評論者憑藉自身的審美經驗、文化素養與情感感知對文藝作品進行審美判斷。但AI的美學判斷並非出於感性經驗，而是基於數據的模式識別，其計算框架通常依賴於龐大的訓練數據集，並且這些數據集主要由西方文化主導的審美體系構成。例如，主流AI文生視頻的大語言模型往往偏向西方藝術傳統，而對中國古典美學的意境概念，以及謝赫在《古畫品錄》中提出的“氣韻生動”這一繪畫六法之首的核心思想難以有效生成。也就是說，AI雖能分析畫作的色彩、線條等元素，但對於這種需要體悟創作者情感與文化背景才能感知的中國古典審美意蘊，則十分難以表述。
受限於固有模式的AI文藝評論的底層邏輯提醒我們，無論機器學習如何可能形成“自主”的審美判斷，我們在藉助人工智能進行文藝評論時，都不能忽視人類審美判斷力的獨特性與不可替代性。因此，作爲新質生產力的AI在文藝工作中始終是一種技術中介，文藝評論者應堅守人的審美價值並具備超越AI審美判斷的創造性思維，使AI成爲拓展批評視野的輔助工具，而非取代人的批評能動性甚至取代人的價值的威脅者。
AI算法分析邏輯的中國立場
最後的問題是，新質生產力時代語境下AI作爲技術工具介入文藝評論工作已是無可避免的現實，那麼，我們該如何建立起一套符合自身文化傳統、美學精神與社會價值觀的分析框架？
在數據庫資源上，我們亟需加強在大語言模型裏垂直領域層面的中國文藝理論內容及其知識構型。當前西方主導的人工智能研發過程中，訓練數據多來源於西方文藝作品、理論體系與文化觀念，導致其在對中國文藝作品進行分析時，往往出現誤讀與不適應。例如，西方AI模型在解讀中國古典詩詞時，難以理解詩詞中獨特的意象系統，如“梅花”在中國文化中象徵高潔品質，但無法在西方文化語境中進行讀解。因而我們需要通過構建以中國古典文學、詩歌、書畫、戲劇、影視等領域的海量數據集訓練而成的AI，使其在文本分析時能夠更深刻地理解中國美學思想。在AI計算框架下如何將這些中國傳統美學概念融入其中、實現技術的個體化，這需要技術工作者和文化工作者的共同努力合作，深入挖掘中國文藝批評傳統資源並將其轉化爲數據資源，訓練出適合中國文藝作品的AI模型。
在算法設計層面上，我們需要構建具有中國傳統思維方式的算法邏輯，如天人合一、道法自然的哲學觀念，從而使AI能夠更好地理解與分析中國文藝作品的獨特魅力。例如在分析一幅國畫作品時，AI不僅要識別其構圖、色彩、筆法等基本形式特徵，更要理解其中“計白當黑”的留白之美的中國思維邏輯，這需要構建一種複合中國哲學觀念的底層算法邏輯，從而更好體現中國藝術理論體系的思維方式。
習近平文化思想爲新時代文藝評論工作指明瞭方向，AI爲文藝評論帶來了主體身份的變革、美學判斷力的新思考以及分析框架的新機遇和新挑戰。在AI與文藝評論融合發展的進程中，文藝評論工作者應始終堅守中華文化立場，積極擁抱人機共創的趨勢，利用人工智能拓寬評論視野；同時警惕其帶來的碎片化與西方化傾向，通過構建具有中國立場的AI分析框架，既能順應時代發展潮流又能紮根於本土文化土壤，實現文藝評論的高質量發展。
本文作者：陳亦水，中國文藝評論家協會會員，北京師範大學藝術與傳媒學院副教授
來源：中國文藝評論家協會“藝見”專欄
