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在代理时代,艺术家仍然选择手写生成艺术代码

2026-10-21 13:28:46

在代理时代,艺术家仍然选择手写生成艺术代码

最近一段时间，AI agents 与自动编程工具的进展，已经到了无法忽视的程度。

它们可以通宵运行、拆解复杂工程问题、阅读几百页论文并实现其中的算法。

对于目标明确、可验证的任务——写模块、移植数学库、重构系统——

人类写代码正在迅速失去效率优势。

这一点，我已经完全接受，甚至乐在其中。

把枯燥、重复、没有审美判断空间的劳动交给 agent，是一种解放。

但奇怪的是，在生成艺术与 creative coding 领域，

我并没有感到同样程度的“被取代感”。

相反，我越来越清楚地意识到：

这里的问题，从一开始就不一样。

生成艺术，并不存在一个清晰的目标函数

在工程世界里，我们习惯假设：

有一个明确的问题

有一套评判标准

有一个“更优解”

而生成艺术恰恰反其道而行。

目标往往是模糊的

评价高度主观

创作过程中，目标本身会不断改变

很多时候，你并不是在“解决问题”，

而是在不断追问：“这还是不是我想要的？”

你当然可以让 AI 一夜之间生成上千个版本。

但最终，仍然需要一个人站出来判断：

哪些只是熟练的衍生

哪些落入了风格陷阱

哪些虽然“不完美”，却开始显露出生命感

筛选、否定、改写方向，本身就是创作的核心。

这不是算力问题，而是审美与判断的问题。

Lore Vanelslande, Cosmogram. 2021.

为什么“完美解”常常更无聊

在生成艺术实践中，有一个反复出现的现象：

越是像素级精确、算法上高效、路径最短的解，

往往越缺乏魅力。

这并不神秘。

因为美学并不奖励最优性。

真正让作品“站住”的，往往来自：

对系统并非完全掌控的状态

而这些，恰恰是任何优化过程最先消除的东西。

当 AI 找到一条“最干净的路径”，

人类创作者反而会怀念那条绕远、磕绊、

但留下身体痕迹的路线。

身体并不是执行器，而是认知本身的一部分

这种直觉，在我阅读 Simon Penny 的《理解之道》时，被系统性地解释了。

Penny 批判了过去几十年主导认知科学的“计算主义”假设：

认为思考等同于计算，心智像软件一样可以脱离身体运行。

而他提出的核心观点恰恰相反：

认知是具身的。

艺术创作中的“判断”，并不只发生在大脑里：

发生在手与材料的互动中

发生在眼睛反复回看作品的过程中

发生在身体在工作室里移动、停顿、犹豫的瞬间

生成艺术家在调参数时，并不是在计算“美的公式”，

而是在身体—视觉—直觉的循环中，感知“哪里对了”。

所谓灵感，往往不是坐着想出来的，

而是做着做着涌现出来的。

代码在这里，不只是工具，而是一种身体延伸

这也是为什么，在生成艺术中，

艺术家仍然选择大量手写代码。

并不是因为 AI 写得不够快，

而是因为写代码本身，是一种思考方式。

在这个过程中：

你不断与系统摩擦

不断意识到自己最初设定的假设是错的

不断通过失败，重新理解你正在构建的“行为系统”

在这个意义上，creative coding 更接近写诗，

而不是施工。

代码不是目的，

它是你身体与抽象系统之间的接口。

我们正在见证一场真实的分裂

也许我们已经站在一个分岔口：

一端是工程与功能性编程：

极度适合 autonomous agents

人类逐渐退居监督与策展角色

另一端是生成艺术与创意实践：

强依赖身体经验、文化语境与个人判断

必须保持人类在回路中

在这条路径上，AI 是放大器，而不是作者。

Gego (Gertrud Goldschmidt). Untitled. 1966.

当工具变得过于容易，过程重新变得重要

未来的某一代人，或许会问：

既然 AI 可以生成图像，为什么还要用代码“画画”？

但就像今天仍然有人坚持胶片摄影、模拟合成器、手工印刷一样——

当工具变得过于轻松，过程本身反而重新获得价值。

生成艺术也许会从一种生产方式，

转变为一种立场、一种慢实践，

一种在自动化浪潮中的清醒选择。

结语

AI 会持续吃掉那些问题清晰的工作。

但生成艺术的本质，恰恰在于不断让问题变得不清晰。

当算法越来越聪明，

我们越需要记住：

人类的智能不只在大脑里，更在身体里，在双手里，在与世界的每一次触碰里。

在这一点上，

我暂时还不打算退出。

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