高居翰的治學遺產，啓發AI時代的美術史研究

高居翰先生誕辰一百週年之際，回想在先生門下攻讀博士七年，以及作爲研究助理長期參與他的《明代繪畫索引》項目的經歷，許多當年習以爲常的教誨，到數十年後的今日仍不斷迸發出全新的意義。

先生的治學方法與精神，學界已多有論述。在此我想從當年所學所見，及個人近四五年研究人工智能與藝術關係的心得出發，談談尚未被展開的話題：當AI逐漸滲透人文學科的研究時，高先生的知識積累、觀畫方法、學術態度與教學實踐，能夠幫助我們辨認出哪些應當開拓的方向，又有哪些是不可妥協、不能放棄的根本？

著名的中國美術史專家高居翰（1926-2014）

1 大模型人

我在中國美術學院跨媒體藝術和視覺中國專業的研究生2026年畢業展中提出了一個領悟，即每一個個人都可視爲一個獨特訓練而成的多模態視覺語言大模型。除去肉身部分之外，兩者的智力養成有極大的相似對應性。一旦悟得此點，有很多後續的研究和思考得以發展，尤其是在人文藝術這個領域，能夠啓發我們的點非常多。

人與人工智能之間的反身對映關係，其實讓人類更加看清人自身心智的形成、運作及演化法則，甚至人類極盡全力發展AI背後深藏的心理動因與社會機制。這一領悟在中國思想傳統中早有呼應。儒家講個人修身這一觀念，由格物致知、誠意正心，到修身、齊家、治國、平天下，這是以持續學習與實踐涵養人格、推己及人的過程，與大模型經由學習訓練而不斷迭代演化的路徑高度相通。

山水畫家張璪早在唐代即領會到“外師造化，中得心源”的藝術本質，他將藝術創造的外部經驗與內在轉化的關係說得極爲精練。眼前所見，並不會自然成爲筆下所得；見聞須經由主體的理解與融化，才能轉爲自己的表達。這與大模型在海量外部數據與內在結構之間生成能力的機理，也頗爲接近。以下便循此思路，重看高居翰先生的學術在未來能爲中國美術史研究提供哪些啓示。

2 中國美術史專業就是交叉學科

西方早期的中國美術史學者，包括高居翰，在本質上更像是漢學家，如高羅佩（van Gulik）、喜龍仁 （Sirén）、高本漢（Karlgren） 等；而大不類同今天的美術史家、博士學者。高居翰的研究內容，從古畫真僞鑑定、青銅器的風格與斷代，到園林圖像中的空間組織、詩意山水與都市生活的關係；從仕女畫的隱含意義、女性的觀看經驗，到畫家的贊助人、潤筆費與畫稿使用；又從日本南畫與中國畫的關係，到安徽畫派的渴筆，再到晚明畫家對歐洲視覺圖像的吸收。他的學生和讀者應該都感受到了他對各種內容主題的寬廣興趣甚至激情。這等廣度體現在宏觀，乃至跨文化思考與歷史細節之間的能進能出，漢學修養與正統的視覺訓練，在這樣的往返中成爲相互支撐的研究思考力量。

反觀今天的博士型專業學者，若只求在前人浩瀚研究的縫隙中尋找一小塊棲身之地，求知胃口及研究範圍縮小，逐漸失去對整體文化問題的關心，“博士”便有成爲“狹士”的危險。如今教育界不斷提倡交叉學科，也就是這種專精研究和訓練造成的結果之體現。文化研究者的學習與關注，本該是廣博而交叉的。在人工智能已經邁入全科人工智能 （AGI） 的時代，在人人手機中都裝着全才的替代智能的當下，專業特長這個概念正被消弭中，我們能不警惕嗎？

3 知識視覺語料庫的規模定律

高居翰的學術地位和特殊身份，讓他能在大大小小公私館藏和考古現場，近距離親眼觀看大量的文物原件，基本上還都可以拍照。高居翰用他的相機和幻燈片膠捲收集了極大量的繪畫細節和題跋、印章（幻燈片拍好可以在演講時直接在課堂幻燈機上投出）。學者們大部分都知道他的所謂照相式的記憶能力，這個體量之大對他的研究功力有直接影響。如果我們用AI大模型訓練、學習、思考時的“規模縮放定律”（scaling law）來對照就很清楚。大模型運作時數據量越大越好，做學問亦然。

高居翰的《中國古畫索引》（截至元）呈現的就是他對資料完整收集的極度重視，尤其是他在主要畫作上所作的簡要真僞鑑別筆記，雖常被讀者忽視，卻是他預見了未來大模型語料標註環節的重要痕跡。他帶領我們團隊編纂的《明代繪畫索引》則是更龐大複雜的項目，可惜到他離世時都未能完成。當年中央美術學院的金維諾先生受到《明代繪畫索引》的啓發，也讓我負責開始設計“中國佛教造像索引”。像這些重要的龐大的檢索用數據庫，若能與圖像資料，比如鈴木敬先生主導的《中國繪畫總合圖錄》之類的大型視覺數據庫相結合，其功能效果將不可限量。這些都是前輩們留給我們去完成的重要工作。

不過，資料廣博齊全還並不是全部。關鍵在於，能否從中看出別人尚未看見的關係。

4 美術史中的模式辨識

模式辨識 （pattern recognition） 在學術思維中扮演關鍵的角色，在美術史的視覺辨析中也尤其重要。我認爲，大學者錢鍾書在《管錐編》中所展現的學術直覺與跨文本統覽能力，可被視爲一種人腦模式辨識的最高境界。而高居翰在觀畫、視覺思辨、歷史思考方面，就好比是西方的錢鍾書。不同的是，學術研究並不僅是模式辨識，它最主要還是用在發現問題、提出命題上。但高居翰並不停留在辨識的初步階段，而能更進一步將這些命題深度開展，提出視覺及文本支撐，進行理論思維辯證，而成爲完整的論點、研究主張、學術論文。高居翰的研究還反覆提醒我們：學術創造力，也取決於我們願不願意讓眼前的作品，修正自己已經熟悉的故事。找出模式，與容許模式被打破，同樣重要；否則知識越豐富，既有解釋也可能越牢固，新材料、新視角反而難以被採納。

在此舉一實例，我在2024年提出“董其昌作爲Midjourney”的命題，靈感來自高居翰的老師羅樾 （Max Loehr） 提出的“藝術史的藝術” （art-historical art） 理念（即藝術創作演化的素材和靈感主要來自之前的藝術作品而非外界現實），加上高居翰論述董其昌山水分宗的理論先行，及董氏主張以“仿古人筆意”作爲主要創作路徑，將創作的核心從再現自然，轉向筆墨本身的獨立審美，這套主張深刻重塑了晚明至清代山水畫的發展軌跡，成爲後世山水畫最核心的爭議源頭。而董氏的“仿”恰與今天Midjourney等生成式AI視覺平臺呈現出高度的鏡像相似。兩者對照就輕鬆地化解了當前人們對於知識產權的焦慮，因爲中國美術演進史早已內含這種實踐和演化（清初四王及之後）。這類創作實踐後面通向、連接的是更高層面的創作理念；它直指榮格所謂的“集體無意識”，通向整個人類文明的積累疊加。爾後全AI時代的創作，必定是很多人早已暢想許久的真正集體創作。但這並不是羅蘭·巴特所稱的“作者已死”，而是西方近代創作者、著作權概念本身的逐漸消散。

5 AI照見的教學困境

治學方法外，我更想談高先生的教學精神。高居翰在教學上，在對後進的提攜上，真的做到了傾囊相授，不遺餘力。他給本科生開的畫史課，都有博士生研究的含金量。他對研究生公開自己的全部收藏，除古本、畫冊外，全部私人拍的幻燈片，也就是他觀畫所見的記錄，都可翻拍複製。再說指導論文，高居翰不分碩士博士論文，不分初稿終稿、短篇研究文章，除了平時概念指導、溝通外，全都親自用紅筆逐字批改。語法、標點，無一處放過，甚至幫你大幅前後調動改寫。每人每次論文取回，必定全篇“滿江紅”；然靜心細讀，如沐春風，心中自知收穫有多少。就因爲對你的學術產出的每一句話、每個論點，他都覺得有完全的責任。而今天我們的教學？眼前所見，是學生用AI寫論文，教授用AI讀論文，甚至能在論文答辯現場直接宣讀AI讀者對AI作者的評語。不久將要見到的是：在教學閉環中，唯一學習到的一方，只是AI。想想高居翰老師的那支紅筆，咱們難道不需暫停，稍作反思？AI對我們當前最重要的價值，就是讓我們更看清自己。

6 AI如何用於中國美術史研究

高居翰晚年雖然沒能看到AI的普及，但已夢見能用大量視覺資料庫作詳細的語料標註，再以AI於其中作各種議題的研究探索。這恰恰是今天我們已經能做且應該去投入開發的研究項目。但AI能應用在中國美術史的可能性，遠遠不止於這一層。

AI介入人文研究是不可擋、不可逆的趨勢，關鍵問題其實是該如何介入，以及邊界如何定義。首先，一般被視爲AI主力的高效率與自動化，萬萬不可成爲人文研究過程中的使用目的。AI也不能直接用於替代學者論文的逐字思考寫作。文科的閱讀、觀看、聆聽、學習、思辨、遣詞用句、論文寫作之中的任何步驟，若是大量或全部外包給AI，等於宣告人類退出學術閉環。

AI適當且巧妙地用於美術史研究的方式很多，整理資料等機械式用法其實是大大低估了AI。我認爲，AI主要應該用於加強學者的模式辨識、理論拓展、思緒飛揚等高階心智工作能力上。此外，就像當下崑曲能否傳承，不在於錄音錄像等實體物件能否保存，甚或崑劇院能否持續培養人才，而是在人們想要去聽、去看傳統戲曲的根本興趣還能否留傳下去。中國美術史最需要的是，下幾代人對它的真心愛好。

人工智能專家李飛飛說過，AI時代人類尚存的最大優勢是主動性、能動性。放入AI時代的人文研究，要有這主動性就不只是要有興趣，更需要有激情。AI可以讓今天的學人沉浸式進入古代的場景，探索、感受歷史語境中的各種氣味，甚至可以用各種方式與古人幻想式地互動，討論、質問、爭辯，所以我推薦一種在思想上具有介入性的、沉浸式的AI用法。比如讓不同畫家進行美學對話，甚至辯論，這類可實踐的可能性太多，以此可再次激發對研究的興趣。中國美術史研究中的AI介入，需要我們認真地研究出一套完整的策略和方法，在此不作展開，但需要學界的重視。

7 勿以AI代教育

教育家蔡元培先生百年前曾經提出“以美育代宗教”，打動了好幾代人。今天，我們不能默許的是：以AI代美術，以AI代美術史。最重要的是，我們不能眼看“AI代教育”悄悄地成爲現實。

高居翰先生對中國美術史的研究，過去已經給了我們大量的啓發，未來就看下一代美術史研究者能否繼續領會其中奧妙了。