作者：陈亦水

　　2025年1月，随着我国自主研发的人工智能对话助手“深度求索”(以下称“DeepSeek”)在网上引发热议，公众对人工智能在文艺创作与评论领域的应用热情空前高涨。从协助撰写诗歌、小说，到对影视、绘画作品进行分析评价，无论是我国的DeepSeek还是国外的ChatGPT、Sora，生成式人工智能大模型都展现出令人惊叹的能力。

　　如今，人工智能(以下简称“AI”)的发展正在深刻重塑人类社会的各个领域，AI在很大程度上影响着人们对文化艺术的认知结构、价值判断乃至主体性问题。这值得我们在新质生产力时代语境下深入剖析人工智能与文艺评论的互动关系，探寻文艺评论创新发展路径，从而为构建新时代文艺生态提供有力支撑。

　　人机共创的文艺批评主体身份之变

　　面临生成式AI与文艺评论的结合，我们首先需要重视文艺批评主体身份层面发生的三个转变。

　　第一，是从以人类为唯一文艺评论者的主体身份朝向人机共创的身份融合转变。在传统观念中，文艺评论被视为人类独有的精神活动，凭借评论者深厚的文化底蕴、敏锐的感知力与丰富的生活阅历对文艺作品进行剖析与解读。而随着生成式人工智能(AIGC)、自然语言处理(NLP)、大数据分析等技术的崛起，文艺批评算法能够从海量文本中提取模式、生成评论，并在一定程度上模仿人类批评的风格，AI表面上似乎具备了某种“拟批评主体”的身份可能。

　　但是，AI与文艺评论的结合绝非对人类主体性身份的取代，而是开启了人机共创可能的崭新时代。根据技术哲学家唐·伊德的“技术居间调节”的观点，技术并非作为工具的孤立存在，而是会积极塑造人类的知觉与理解方式。因而在文艺评论场域中，AI在理论上可以扮演评论者与文艺作品海量信息的居间调节者，既能快速梳理作品的相关数据、作品发表后的评论热度趋势，还能对同类型作品进行横向数据对比，这能极大缩短人类评论者查询资料的时间，助力人类评论者产出更具深度与广度的评论。例如针对一部最新上映电影的评论，AI可迅速收集影片的票房走势、观众年龄与地域分布数据，人类评论者再基于这些数据结合自身的观影体验与专业知识进行更精准的判断，从而实现人机优势互补的创新共创模式。

　　第二，是从过去的精英话语朝向现在大众视角的转变。长期以来，文艺评论领域存在着精英话语权主导的现象，专业评论家享有在学术机构的地位、专业资质以及长期积累的声誉，其评论往往遵循严格的学术规范与理论体系。

　　但文艺作品的文本意义并非固定不变，而是在读者、文本与文化语境的互动中生成。因此，AI的批评实践在理论上消解了精英立场的解释权威，在基于机器学习的推荐算法和自动评论系统中，AI能够通过模式识别和统计分析生成评论，并逐步影响大众对某部作品的理解。与此同时，普通大众也可以借助AI工具迅速生成对文艺作品的初步看法。例如在社交媒体平台上，大量普通用户利用AI评论助手对热门电视剧发表观点，从而打破了精英评论的单一格局，形成了多元的评论生态，也能丰富文艺评论的内涵与视角。

　　第三，需要警惕的是，文艺批评的主体身份之变也会引发文艺评论由专业化朝向碎片化甚至低俗化转变。

　　AI生成的文艺评论虽然具备一定的逻辑性和广泛的信息整合数据，但其评论框架往往基于对已有数据的统计，缺乏批评者的个体体验和历史意识。这可能导致文艺评论朝向碎片化、低俗化甚至去历史化的趋势发展，如缺乏对作品整体的系统性把握，难以深入挖掘作品背后的文化内涵与艺术价值，这就迫切需要身为人类的专业文艺评论者更加强化自身的理论素养与批评意识，以在人工智能时代维持批评的专业性和深度。

　　换言之，人机共创的文艺批评主体身份之变，在于文艺评论者一方面应主动利用AI提供的碎片化信息作为参考，另一方面应有意识地主导文艺评论工作，凭借自身深厚的专业素养将这些碎片整合为系统且深入的评论，从而既彰显人类文艺批评主体的独特价值，又借AI之力拓宽文艺评论的边界。

千篇一律（漫画）新华社发 曹一 作

　　美学判断的技术之思

　　在确立了批评主体身份立场之后，我们再来看AI与文艺评论之间的具体关系。从本质上来看，文艺评论工作属于一种对文化艺术进行美学判断的脑力劳动，而AI作为一种中介工具的引入，则意味着美学判断不仅依赖于人类的经验，同时也受到数据统计、算法推荐等技术中介的影响，这就需要我们深入思考技术在人类美学判断力中所扮演的角色。

　　从积极的一方面来看，海德格尔认为技术是一种解蔽方式，AI确实为文艺评论带来了新的解蔽视角。它通过数据分析、模式识别等技术手段，揭示文艺作品中人类评论者可能忽视的一些形式特征与潜在规律。例如，在对古典诗词的评论中，AI可以分析诗词的韵律结构、词汇使用频率等，从形式层面为诗词的审美价值判断提供新依据。

　　但同时，我们也应意识到人工智能在美学判断力上的局限性。如前所述，文艺作品蕴含着丰富的情感与文化内涵，这需要基于真实生活体验的情感洞察。

　　德国哲学家康德认为，审美判断力是一种主观的合目的性判断，存在“无利害的愉悦”与“普遍性”之间的张力。在传统文艺评论中，人类评论者凭借自身的审美经验、文化素养与情感感知对文艺作品进行审美判断。但AI的美学判断并非出于感性经验，而是基于数据的模式识别，其计算框架通常依赖于庞大的训练数据集，并且这些数据集主要由西方文化主导的审美体系构成。例如，主流AI文生视频的大语言模型往往偏向西方艺术传统，而对中国古典美学的意境概念，以及谢赫在《古画品录》中提出的“气韵生动”这一绘画六法之首的核心思想难以有效生成。也就是说，AI虽能分析画作的色彩、线条等元素，但对于这种需要体悟创作者情感与文化背景才能感知的中国古典审美意蕴，则十分难以表述。

　　受限于固有模式的AI文艺评论的底层逻辑提醒我们，无论机器学习如何可能形成“自主”的审美判断，我们在借助人工智能进行文艺评论时，都不能忽视人类审美判断力的独特性与不可替代性。因此，作为新质生产力的AI在文艺工作中始终是一种技术中介，文艺评论者应坚守人的审美价值并具备超越AI审美判断的创造性思维，使AI成为拓展批评视野的辅助工具，而非取代人的批评能动性甚至取代人的价值的威胁者。

图片由AI生成

　　AI算法分析逻辑的中国立场

　　最后的问题是，新质生产力时代语境下AI作为技术工具介入文艺评论工作已是无可避免的现实，那么，我们该如何建立起一套符合自身文化传统、美学精神与社会价值观的分析框架？

　　在数据库资源上，我们亟需加强在大语言模型里垂直领域层面的中国文艺理论内容及其知识构型。当前西方主导的人工智能研发过程中，训练数据多来源于西方文艺作品、理论体系与文化观念，导致其在对中国文艺作品进行分析时，往往出现误读与不适应。例如，西方AI模型在解读中国古典诗词时，难以理解诗词中独特的意象系统，如“梅花”在中国文化中象征高洁品质，但无法在西方文化语境中进行读解。因而我们需要通过构建以中国古典文学、诗歌、书画、戏剧、影视等领域的海量数据集训练而成的AI，使其在文本分析时能够更深刻地理解中国美学思想。在AI计算框架下如何将这些中国传统美学概念融入其中、实现技术的个体化，这需要技术工作者和文化工作者的共同努力合作，深入挖掘中国文艺批评传统资源并将其转化为数据资源，训练出适合中国文艺作品的AI模型。

　　在算法设计层面上，我们需要构建具有中国传统思维方式的算法逻辑，如天人合一、道法自然的哲学观念，从而使AI能够更好地理解与分析中国文艺作品的独特魅力。例如在分析一幅国画作品时，AI不仅要识别其构图、色彩、笔法等基本形式特征，更要理解其中“计白当黑”的留白之美的中国思维逻辑，这需要构建一种复合中国哲学观念的底层算法逻辑，从而更好体现中国艺术理论体系的思维方式。

　　习近平文化思想为新时代文艺评论工作指明了方向，AI为文艺评论带来了主体身份的变革、美学判断力的新思考以及分析框架的新机遇和新挑战。在AI与文艺评论融合发展的进程中，文艺评论工作者应始终坚守中华文化立场，积极拥抱人机共创的趋势，利用人工智能拓宽评论视野；同时警惕其带来的碎片化与西方化倾向，通过构建具有中国立场的AI分析框架，既能顺应时代发展潮流又能扎根于本土文化土壤，实现文艺评论的高质量发展。

　　（作者系中国文艺评论家协会会员，北京师范大学艺术与传媒学院副教授）