在深度學習模型、大語言模型等技術基礎上，生成式AI展現的模仿力和創造力突破了傳統藝術創作主客二元模式下的媒介工具定位，對既有文藝生產形成了革命性挑戰，推動文藝生產方式發生變化。這一變革為我們深入認識基于生成式AI的文藝生產狀況和AIGC文藝生產方式新變提供了重要契機，也呼喚學術界創造新的文藝理論和批評范式，以更恰切地闡釋新出現的文藝現象，討論新技術影響下人類作者和智能機器的關系。

生成式AI模型迭代提供技術基礎

長期以來，在文藝生產中，媒介往往被視為工具，這一認識導致文藝批評在面對AI媒介物的沖擊時不能很好地認識新媒介的作用。基于這樣的狀況，對媒介能動性的確認尤為必要。能動性觀念將進一步打破長期以來文藝生產中媒介僅僅被視為生產工具的觀念，為建立符合AIGC文藝生產特征的評價標準提供合理的認識前提。

對傳統文學來說，文學文本僅僅由單一的文字符號構成。文字符號構成的文本欣賞空間是扁平化的，只允許視覺這一單一感官進入，這就構成了傳統文學的“靜觀式”審美方式。這樣的歷史在新媒介文藝時代發生了很大變化，文本開始由多模態符號組裝而成，文字、圖片、聲音甚至動態視頻都能囊括其中，形成復合符號文本或超文本。

對于數字文學作品而言，多模態的復合文本或超文本不僅意味著符號組裝方式的變化，更帶來了立體化、空間化的文本形態，刺激了欣賞者的多個感官，使審美經驗更強調參與性。同時，這也為“文學”和“藝術”的交融帶來了可能。人工智能寫作也是如此，微軟“小冰”寫詩實質就是圖像—文本跨模態轉換的創作實踐，讀者在閱讀詩歌的時候，也總會看到頁面上所附的圖像。這可能產生一個后果，接下來人工智能寫作會更注重多模態內容。對此，我們已無法僅就單一的文字符號進行人工智能文學批評，復合符號文本的綜合程度和方式，以及欣賞者感官體驗的豐富度在更多時候成為人工智能寫作和文藝批評的重要考量指標。

AIGC文藝生產方式的變化

生成式AI具備的“主體性”，是其能夠作為AIGC文藝創作者、合作者、欣賞者乃至批評者的基礎。作為生產工具，生成式AI能動性的提升，使其超越了文藝生產工具層面，在AIGC文藝生產中發揮著“能動性”和“工具性”的雙重作用。

基于自動化生產工具的文藝生產還涉及生產對象的數據庫化問題。文藝生產不再僅僅以外部自然、社會世界為對象進行創作，基于數據庫的組裝和拼接開始成為新的生產模式。AIGC文藝生產資料已然不再是客觀真實，藝術家的情感、精神同樣被排除在AIGC文藝生產之外。可以預見，AI的持續迭代進化，將加速這一進程。

數據庫邏輯同樣影響了AIGC文本形態，在人機間性生產方式的作用下，文藝文本呈現為數據庫化的聚合與組合。AIGC文藝生產成為一種基于人類“輸入”對數據進行調用、調配和組裝的生成過程，在這里我們也能看到生成式AI的物質性是如何影響文本的。

在智能機器生產階段，AI既能以“生產者”身份調用人類已有的以數據化形式存儲的“數據庫”并將其作為生產對象，又能作為“生產工具”對數據生產資料進行自動化加工，通過人機協作提升文藝生產速度和效率。

與傳統的文藝創作相比，AIGC文藝生產的一個重要變化是人機間性生產方式的出場。正是在人的使用中，智能媒介顯示出了“類人性”；正是在AI的參與中，人類創作者融合了AI的物質性并顯示出“類機器性”。在二者合作中出現了人機間性的生產方式。

生成式AI平臺帶來了文學藝術的新變化。在創作能力上，生成式AI文本生產的專業性也已遠超普通人，人機能在互動中不斷調整、更新創作想法與文本輸出結果，從而在輸入與生成的反饋鏈條中實現文藝創作的目標，進而超越當下以網絡文學、短視頻制作為代表的大眾文化審美，進行更具專業性的文藝創作。

與此同時，一個新興的專業群體正在形成。對于AIGC文藝生產而言，人與智能機器的精準交流是保證作品質量的最關鍵維度。進行AIGC文藝生產需要掌握機器語言，唯有在與生成式AI的對話過程中，將人類感性語言描述為機器可理解的邏輯性語言，形成一種“AI化機器語言”，才能使輸出結果更符合人類創作者的目標。那些最先掌握AI語言的人能成為專業創作者，而無法精準掌握AI語言的人只能生成低質量的文化產品，進而被排除在專業AIGC文藝生產者之外。

對人機關系的反思和展望

在人機生產方式中，我們需要充分認識到人—機之間的復雜關系，尤其是這一關系內在的互斥張力可能導致的風險結果，畢竟技術帶來的社會問題很多時候是由技術關系造成的。

那么，我們應如何調試、調和AIGC文藝生產中的人機關系？這首先需要對人工智能寫作及AIGC文藝生產中的人機關系問題進行梳理，在此基礎上才能作出較為客觀的判斷。

第一，生成式AI作為創作工具并不被人完全“掌控”。使用者并不了解AI的計算原理和基礎，即使專業的程序員、工程師也不知道機器內部的“算法黑箱”是如何進行數據處理的。

第二，AIGC文藝生產過程中人的主體性存在被消解的危險。我們僅僅在生成式AI平臺輸入指令，就能得到一個作為結果的藝術品，傳統文藝創作中人與物深度糾纏的靈感、頓悟等都泯滅于機器數據運算過程中。藝術創作行為不再是人的本質力量的對象化，行動脫離自我的掌控，導致我們有意識地做著無意識的事。

第三，人和作為結果的AIGC藝術品之間“體驗”的方式發生了變化。典型的例子是在AI沉浸式藝術中，我們通過人機交互“自動地”實現了自身感官對藝術品生成的影響，卻不能完全理解和深度參與作品的創作。

在上述情況下，人和物的疏離也導致人和智能機器均無法充分發揮自己的能動性，人與物活力的萎縮使人機間性狀態下具有創造性的“文藝生成”難以發生。在這種文藝生產中，AIGC無法實現對人類藝術價值的突破，人的本質也被人工智能寫作深度排除。

對于這些問題，哈特穆特·羅薩提出的旨在體現主體與世界雙向互動關系的“共鳴”概念有一定啟發性。只有在“共鳴”的人機關系中，人機才能發揮各自的活力，生產出一種凝結了人與AI主體性、拓展了審美經驗厚度的人機審美經驗。

“共鳴”狀態中的人與物，或人類與AI，是一種相互吸收、借鑒、有機、共生的狀態。在文藝生產中，既不應當是人支配著物，也不應當是物驅使、奴役人。二者在最初就處于生成間性中，隨著生成式AI進化和AIGC文藝生產的興起，我們愈加窺見這種相融相生的“共鳴”之境即將到來的可能性。

在面對越來越多嵌入社會生活和文藝秩序中的智能物時，我們應以一種更開放的觀念視之，拋開人類中心主義立場，思考一種人與AI和諧共存，在“共鳴”中充分發揮各自能動性、創造力的合作方式。這樣才能在人機“共鳴”中探索出一條文藝健康發展的路徑。

結語

在傳統AI迭代為生成式AI，介入人工智能寫作，推動人工智能文藝持續更新的情況下，有必要加大研究力度，探討生成式AI的技術迭代及其文化后果，建構相應的理論范式。

本文提出人機生產這一表征文藝生產方式的概念，為回應AIGC文藝生產變革，理解人與AI在文藝理念和實踐上的復雜關系提供了可能。此外，在迎接這種可能性的同時，我們亦需充分關注人機關系變化造成的技術對人本質全面排除的風險。生成式AI的文藝生產，呼喚以“共鳴”規范人機關系，充分釋放人機生產活力。此外，可將對生成式AI和AIGC文藝生產的思考與中國文藝理論傳統聯系起來。“共鳴”與中國傳統文化中的“和諧”理念有契合之處。從中國傳統文藝理論視域出發，可對人機生產實踐作出具有啟發性的闡釋。這指向了中國文藝研究的一項重要任務，即為人工智能文藝研究構建具有中國特色的理論話語。