江南策|与AI“对位”：泛创作时代的主体性之问

与AI“对位”：泛创作时代的主体性之问

□ 孙晓烨

在AI浸入到我们生活的当下，一首为宠物定制的生日歌正转发于社交媒体，一段由个人生成的情绪电影在视频平台引发了关注，一幅充满想象力的画作正被人们所观赏，其作者可能并未学过绘画……这些正在发生的事情似乎提醒我们，现在已经进入了一个前所未有的“泛创作时代”。AI不再是某个人或机构的专属工具，它正成为每个人触手可及的创作伙伴。然而，当创作变得如此便捷，当人人都是作曲家、画家、导演时，作品的归属应置于何处？创作本身的意义在哪里？要理解这种全新的人机关系，暂且借用音乐中的“对位”一词，来关注在这场专业领域蔓延至日常生活的创造性活动中，作为人的“主体性”与之形成的协同、博弈、互补的共生关系。

协同的赋格——

创意可能性的急速拓展

“赋格”是一个音乐术语，要求每个旋律线条保持独立的同时又在相互应答中构筑起一个和谐、丰富的多声音响空间。当下AI与人的创作关系，就如同一种创意协同的赋格实践。AI作为一个拥有庞大知识谱系与强大生成逻辑的对位声部，将创意的门槛与边界推向了前所未有的开阔地带。

传统创作的核心困境在于苦等灵感的到来。AI介入的意义，首先在于它轻松地构建了创作的起点，如同一张拥有无限可能的动态稿纸，能够迅速捕捉到一段雨夜霓虹的都市记忆、一种混着乡愁与未来的微妙思绪，或是一个草原民谣混合电子脉冲的风格标签，将之转化为可感知的旋律、和弦或是编曲框架等具象方案。一位业余音乐爱好者可以哼唱一段简单的旋律，让AI生成从巴洛克变奏到氛围电子乐的数十种音乐风格；一位视频博主可以仅凭一段文字描述，就获得与其画面叙事完美契合的定制化配乐。在这一阶段，AI打破了个人经验与专业技术的限制，将数百年音乐史中积累的浩瀚风格与方法，变成了每个人都可以即时调用的公共素材库。

这场赋格实践完成了动态、交互的协同过程，因为对于绝大多数非专业创作者而言，最具挑战的并非创意点子本身，而是如何将之发展为一个完整的作品。我们可以在大模型中上传一段主旋律，并发出指令：“添加一个具有电影感的弦乐铺垫”，或是“转换成一首欢快的巴萨诺瓦风格音乐小品”。此外，还可以不断提出新的要求：“让鼓点更强劲些”“在间奏加入一段萨克斯风的即兴片段”……每一个指令都能得到即时、多样的反馈。AI消除了技术与现实之间的巨大鸿沟，让创作者的注意力完全聚焦于更核心的审美判断与创意选择上：哪一种呈现方式，最贴近我心中最初的那个感觉？

因此，人机协同本质是一种创意可能性的指数级拓展，过去需要长年累月训练才能窥探的门径，如今在一夕之间就能被打开。AI放大了每一个普通人的创意音量，让表达的愿望与创作的冲动能够越过技术的障碍直触实现的愉悦。同时，我们也要清醒地认识到，在如此便捷而强大的协同之中，作为创作者的独特声音，究竟是被增强了，还是被淹没其中？这场赋格的下一个乐章，将从协同的辉光中转向对自我疆界的追问。

对抗的镜像——

主体性在碰撞中得到确认

当AI从高效的协同者转换为一个具有自身逻辑的“他者”，所映照的并非我们期待中的完美倒影，而是我们自身审美中那些未曾言明的标准和模糊的意图。无论是要求生成一段具有电影感的史诗音乐，还是一幅莫奈风格的繁华街景，我们收到的初次反馈常常是技术娴熟却总觉隔阂的产物。这种“接近却未抵达”的感受，成为激活人类主体性的触发点。我们开始追问：“哪里不对？我究竟想要什么？”此刻，创作的核心从对外部技术实现的依赖，转至对内在意图的深度挖掘。AI以客观的算法逻辑将我们主观世界中混沌的直觉、细微的情感差异，投射为一个具象的、可供批判的现实对象，每一次删除、修改或重来的指令，都是对自我审美判断的一次厘清与强化。

AI所生成的“美”建立在大数据分布的共性之上，是一种趋于平滑、完整、符合统计规律的完美模型。而人类艺术创作中许多动人的神采，却恰好源自那些无法被量化的“瑕疵”，如呼吸间的节奏浮动、嗓音中细微的沙哑、旋律里源自个人体验的不规则感等。有意思的现象是，诸多领先的AI模型正积极训练在合成人声中模拟真实的呼吸声，在生成的演奏或演唱中加入人性化的弹性节奏，试图让机器主动复现被视为“瑕疵”的生命痕迹。由此揭示了人机对抗是驱动创造力的关键，技术通过模仿人类而进步，人类则通过修正技术的模仿而更清晰地认识自身。每一次对AI方案的修正与选择都是在发挥创作者的主动性，并确认那个唯有人才能赋予的且不可化简的原创内核。

人机之间的博弈如同一场通过“他者”来认识自我的哲学活动，在对比、质疑与抗衡中，拒绝那些“很好但不是我”的选项。最终，不是AI告诉我们“我们是谁”，而是我们在与AI的对位中，通过持续的选择，自己定义并确认了作为创作者的身份。

隐藏的声部——

“伪个性化”下的主体性迷雾

这一现象最典型的体现，是“提示词”所带来的创作幻觉。当音乐创作被简化为对模型进行关键词调参、风格标签的叠加与融合时，创作者极易获得掌控技术的成就感。然而，那些高效产出的、听觉流畅的作品，其美学内核通常暗藏着底层模型的流行趣味与数据分布的公共偏好。无论是和声的序进逻辑、曲式的结构框架，还是情感表达的常见形式等都受限于模型训练所依赖的庞大数据集。当技术的互动性取代了创造的原创性，音乐创作活动便会面临看似丰富多元、实则内在趋同的“伪个性化”状态。

大模型的输出并非无中生有，而是对其所学习的海量人类音乐作品进行统计学提炼后的模式化生成。这意味着，过度依赖AI作为灵感的源头甚至创作的伙伴，创作可能会不自觉地陷入到由训练数据所体现的文化平均值或流行共识。最终，这些AI音乐作品将显得精致而乏味、新奇而缺乏真正的灵魂。如果长期沉溺于协同的及时满足与高产出的快感，而回避与AI产出进行批判性对话、思辨乃至对抗所需的心智投入，创作者的审美判断力与独特思想便可能逐渐钝化。我们会不知不觉地以模型的常见输出作为“好”的标准，以算法的流畅度作为“美”的尺度，甚至用AI生成的最佳效果来替代那些更人性化、更冒险也更真实的表达尝试。

因此，我们需要时刻保持对“隐藏声部”的敏锐察觉，技术的强大赋能必须与自身主体性的清醒相伴而行。真正的创作自由与个性，最终不在于能够调用多少外部资源与风格标签，而在于是否保有并持续锤炼那个进行最终抉择、注入独特判断、承担全部艺术责任的内在核心。唯有穿越“伪个性化”的迷雾，在善用技术无限可能的同时，坚决捍卫与之进行独立批判甚至对抗性对话的自觉与能力，我们才能确保在这场深远的创造性变革中，牢牢守住人类创作者不可替代的主体性地位。

（作者系南京航空航天大学艺术学院副教授，中国音乐家协会会员，中国文艺评论家协会会员，江苏省文艺评论家协会会员。）