瞭望·热点解析 | AI艺术创作了吗

　　AI技术深度进入艺术创作，带来训练数据是否合法、生成内容权属界定和违法责任如何划分三大法律争议

　　AI可能在艺术创作中抵达“术”的极致，却难以触及“道”的源头

　　AI是一个“‘只给予、不接收’的对手，它抛出一段文本后便陷入沉默，没有眼神，没有呼吸，不提供任何能量反馈”

　　AI时代，那些源于身体感知的情感、基于社会互动的理解、面对生命有限性的哲思，以及渴望沟通与超越的冲动，依然是艺术创作最深厚的源泉。在人机共创的时代，忠于自身体悟、坚守创作初心，或许是对艺术本身最好的守护

　　文 |《瞭望》新闻周刊记者 于雪 钱沛杉

　　从中国首部AI交响乐《千里江山图》登上舞台到AI短片《霍去病》在社交媒体走红，从春晚舞台人机共舞到AI演员出演影视剧集……一段时间以来，AI在艺术领域的应用不仅从概念走向实践，更从“参与者”逐步转向“创作者”。

　　在惊叹AI技术赋予艺术创作更多可能性的同时，也要清醒看到，当创作主体从传统的“人”扩展到“人机协同”甚至“纯AI生成”，一系列关于法律边界、创作导向、人类价值等的课题浮出水面。

　　人们不禁追问：AI从事艺术创作存在哪些法律争议？AI进行艺术创作的核心机制是什么？人类创作者不可替代的绝对防线在哪里？

科技改变生活 王鹏图/本刊

　　AI搞创作法律卡在哪

　　AI技术深度进入艺术创作，带来训练数据是否合法、生成内容权属界定和违法责任如何划分三大法律争议。

　　据了解，训练一个能进行艺术创作的AI，需要海量的文本、图像、音频和视频数据，引发是否侵权的争论。

　　著作权法规定了13种使用作品“可以不经著作权人许可，不向其支付报酬”的情况，但用海量数据训练AI大模型，是否属于13种情况之一，尚未形成定论。

　　对于这一争议，业界存在不同声音。一种观点认为，AI训练的目的是学习风格、规律，而非再现作品表达，单个作品对最终生成结果贡献较小，整体不构成市场替代，故其产生的内容属于“合成”“再创作”。

　　中国社会科学院大学互联网法治研究中心主任刘晓春认为，若AI生成内容与原作高度相似，或者当AI能够精准模仿某类特定表达或某位艺术家的标志性特质、风格时，其行为涉嫌侵犯著作权，因为这可能影响原作的市场价值，损害权利人经济利益。

　　AI生成的艺术作品，能否被视为“作品”并享有著作权，同样悬而未决。

　　著作权法明确保护的作品，指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。

　　这意味着，作品具有独创性并能以一定形式表现是认定著作权的关键。

　　2026年4月，最高人民法院发布《人民法院知识产权司法保护实施方案（2026—2030年）》（下称《实施方案》）进一步明确，“综合考量自然人输入指令的具体内容、选定和修改的具体过程等因素，判断生成内容是否体现自然人独创性的选择和表达，依法准确认定人工智能生成内容的法律属性。”

　　在北京互联网法院综合审判一庭庭长朱阁看来，判断独创性，就是判断是否构成与他人有差异的个性化表达。“AI生成内容的独创性认定，须综合考量自然人各项智力投入，重点在创作意图和对表达的选择、安排。”

　　虽然司法层面明确了AI生成内容是否具有独创性的核心判定逻辑，但在具体的司法实践中，缺少量化标准仍是现实难题。

　　刘晓春说，自然人在使用AI时投入足够的努力、创意和个性化选择，其成果就可以构成创作。但到底付出多少个人努力是“足够”的，须要有更明确、可量化的标准。

　　违法责任如何划分，是第三个亟待厘清的课题。

　　《实施方案》明确，要“探索研究人工智能生成物权属认定等司法规则，依法准确界定人工智能开发者、经营者、使用者等主体的法律责任。”

　　有闻智库创始人阳淼分析，AI生成内容责任划分面临两重困境。一方面，由于AI生成内容的“黑箱”特性，外界很难看清它如何利用训练数据、通过什么逻辑生成特定内容，导致判定责任困难；另一方面是维权取证难，普通用户或原创作者难以获取有效证据。

　　阳淼建议构建多维度追责机制：开发者应对训练数据的合法来源及过滤机制负责；经营者需承担内容标识、投诉处理等直接面向用户的责任；使用者不能以“AI生成”为由免责，特别是用于商业目的时。

　　AI搞创作是才华还是概率

　　尽管法律层面对AI涉足艺术创作的争议仍在持续，但这并未阻挡业界如火如荼的探索脚步——他们将AI视作一个强大的非人类他者，或者共创伙伴，不断尝试重构艺术生产的可能性。

　　舞台之上，人机共演正在打破传统戏剧的边界。2025年10月，全国首场人机共演戏曲《霸王别机》开演。全国首位机器人博士生“学霸01”化身霸王，与真人演员同台演出。“学霸01”研发团队负责人、上海理工大学机器智能研究院执行院长李清都介绍，“学霸01”的硬件采用类似肌肉的线驱传动方式，仿生设计面部与关节，能够实现丰富的表情、灵巧的动作；软件控制算法采用“模仿学习”，可让机器人呈现拟人化的艺术表现。

　　舞台之下，AI也正成为剧本、音乐与视觉设计等的“超级助手”。它基于既有风格，可快速生成大量备选方案，将创作过程变为“想法→提示词→生成方案→筛选迭代→精修合成”。这将人类创作者从部分重复劳动中解放出来，通过概率化的艺术经验，实现风格的解构与无限重组。

　　这种强大能力的底层逻辑，恰恰显现出其创造性边界。中国社科院文化发展促进中心研究员段伟文等多位受访专家均认为，AI从事艺术创作只是数据的复现，而非灵感的自主涌现。

　　这意味着，AI可能在艺术创作中抵达“术”的极致，却难以触及“道”的源头。

　　以目前主流的AI绘画模型为例，其核心是“去噪生成”，模型先在海量图片数据中学习视觉元素与噪声（可理解为图片上的随机点）之间的复杂关系。当需要生成新图片时，它便从一片纯粹的无意义噪声开始，根据文字描述，一步步预测并移除噪声，最终“重建”出一张符合语义的新图像。这一过程，是对已学过的视觉模式进行概率性逆向重构，并非从零创造。

　　这种基于训练数据分布进行概率采样与重组的机制，是当前绝大多数大模型共同的底层逻辑。从这个意义上讲，AI生成内容可被看作是一种“统计应用”。

　　阳淼说，大模型是在大量作品构成的数据分布上进行统计学习，再通过采样生成相应结果。这个过程更接近对既有表达规律的概率性重组、变形、综合与外推。

　　而从艺术性上观察，段伟文认为，AI呈现的可以说是整个社会的“平均审美”“平庸表达”。换言之，它不会太差，但也很难惊艳，更像是一种技术达标、风格常见的标准化产品。

　　业内担心，由于参与艺术创作的AI缺乏意识、体验和真实互动，过度依赖AI创作可能导致创作模式化，丧失鲜活思想与情感表达。

　　积极的方面则是，作为一个强大的非人类他者，AI拉低了艺术表达的门槛，而且可能让艺术价值的评价更为纯粹。“AI可能推动艺术评价更聚焦于作品实际呈现的内容与效果，而非过分纠结创作主体是谁、技术过程如何等。”段伟文说。

　　在阳淼、段伟文等专家看来，如果AI利用得当，人类的艺术创作或将不再过分追求技法的精湛，而更注重表达理念、传递能量，通过人机协作将创作推向人类个体难以企及的疆域。

　　心法如何赢过算法

　　当算法的触角日益深入艺术的腹地，益发精准地拆解甚至重塑艺术技法时，我们不得不直面一个更为尖锐的命题：面对AI的强势介入，人类创作者不可替代的绝对防线究竟在哪里？

　　2025年3月，在实验戏剧《一场未命名的游戏》中，演员伍蓝莹与AI同台：AI根据观众现场提供的关键词实时生成剧本，由她即时演绎。演出后，伍蓝莹说，AI是一个“‘只给予、不接收’的对手，它抛出一段文本后便陷入沉默，没有眼神，没有呼吸，不提供任何能量反馈”，她将这种体验比作“在一片不知是否会凝固的流沙上跳舞”。

　　该剧导演李林坤说，AI目前更多扮演的是“延伸”而非“替代”的角色。它能够拓展形式的可能性，提供前所未有的工具，但它难以独立完成那种根植于个体经验、社会文化与哲学思考的深度创作。艺术的“神韵”，那些打动人心的、难以言传的部分，依然与人类独特的生命状态紧密相连。

　　南京艺术学院戏剧与影视学院院长陈捷认为，无论技术如何发展，人类在戏剧创作中的主导地位不应改变。“AI可以帮助完成剧本初稿生成、舞台效果调控等工作，但作品的情感内核、思想深度以及现场表演的不可复制性，始终依赖于人类艺术家的判断与表达。”

　　东南大学人文学院教授张娟也认同，人类创作者需回到“经验本身”，扎根现实、立足自身体验，书写属于人类自己的情感与生活。

　　伍蓝莹等多位一线创作者表示，AI时代，那些源于身体感知的情感、基于社会互动的理解、面对生命有限性的哲思，以及渴望沟通与超越的冲动，依然是艺术创作最深厚的源泉。在人机共创的时代，忠于自身体悟、坚守创作初心，或许是对艺术本身最好的守护。

　　段伟文认为，相比于钻研新的创作技法，未来艺术家需要更高维度的构思、审美判断与跨界整合能力。“这并不意味着技法不再重要，而是技法的一部分将被AI承担，艺术家更需要驾驭技术、引导创意方向、在复杂系统中做出审美选择的能力。核心在于人如何借助技术扩展而非替代自身的创造力。”

　　回顾艺术史，几乎每位艺术家让人着迷的创作，都承载着与人性的纠缠和由时间沉淀出的、独一无二的生命重量。正因如此，在这个技术狂飙的时代，人类创作者最不可替代的，或许正是我们有话要说，有泪要流，有明知不完美却依然倾尽所有去表达的勇气与智慧。因为归根结底，艺术是那必须被表达的生命本身。■