【民族藝術研究 · 全文推送】周建新，王福如 | 論生成式人工智能藝術的關系性主體性

論生成式人工智能藝術的關系性主體性

周建新，王福如

摘 要：生成式人工智能技術深度嵌入藝術生產實踐，動搖了以人類中心主義為核心的藝術主體性理論。其在主體歸屬、主體資格和主體合法性等方面，帶來作者中心主義瓦解、機器能動性悖論和審美創造懸置等多重主體性困境。為更好地理解生成式人工智能藝術，需要從實體主體轉向關系主體，建構關系性主體性的解釋框架。該框架通過人機協商、數據賦能、平臺中介和審美反饋等四重機制發生作用，并以審美經驗的關系化、藝術創作的協同化和意義生成的開放性重構了主體審美結構。關系性主體性既不意味著人類主體的消解，也不意味著機器主體的確立，而是揭示了數字智能時代主體存在方式本身的深刻變革，為理解生成式人工智能藝術提供了新視角，也為規范和引導人工智能藝術創作實踐提供了方法論參照。

關鍵詞：生成式人工智能藝術；關系性主體性；審美重構；人機共創；數據賦能

作者簡介：周建新，深圳大學文化產業研究院院長、文化數字化與文化創新發展重點實驗室執行主任、二級教授、博士研究生導師；王福如，深圳大學文化產業研究院專職副研究員、碩士研究生導師。

基金項目：本文為2025年度國家社科基金重大項目“文化科技融合驅動創意產業高質量發展研究”（項目批準號：25&ZD146）的階段性研究成果。

《民族藝術研究》雜志2026年第3期“人工智能藝術的主體、存在與實踐”專題刊出 2026年6月28日出刊

一、問題的提出

技術介入藝術創作，始終伴隨著對藝術主體性邊界的深刻重塑。從攝影技術的誕生引發本雅明對機械復制藝術“靈韻”消逝的憂慮，到計算機輔助設計與數字多媒體技術對藝術生產方式的系統性改造，技術在相當長的歷史時期內扮演著人類感官延伸與工具理性的角色。技術拓展了人類的創作能力，卻并未動搖“人類是藝術創作唯一源頭”這一基本預設。即便是20世紀末興起的計算機生成藝術與互動藝術，其算法邏輯與交互規則仍由人類程序員預先設定，本質上仍是人類意圖的延伸執行，技術的工具性地位并未發生根本改變。然而，生成式人工智能技術的興起打破了這一范式。與此前的數字技術不同，生成式人工智能不在于“復制能力”的延伸，而在于“自主生成能力”的涌現。它無需人類逐步指令，即可基于對海量訓練數據的深度學習，自主完成語義理解、風格遷移與視覺重構，從而生成藝術作品。隨著DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion為代表的生成式人工智能技術深度嵌入藝術生產實踐，技術不再是被動承載人類創意的工具，而是表現出高階的自主交互、語義涌現與視覺重構能力。其所生成的圖像、音樂、詩歌乃至影像，在視覺質量、風格多樣性與創意表達上已達到甚至超過人類水準，部分作品在國際頂級藝術賽事中獲獎。這引發了一場深刻的藝術主體性危機。危機的核心，不僅僅是版權歸屬或創作定義的爭議，更是一個基礎的哲學問題：生成式人工智能藝術的主體性以何種方式存在，又應當如何被理解？

長久以來，主流藝術理論深受近代啟蒙哲學影響，將藝術主體性限定在人類中心主義的“意識”與“意向性”之上。這種觀念深植于笛卡爾以來的近代哲學傳統，以意識、意圖與自我反思能力作為主體性的判斷標準，強調創作者的自我反思、情感經驗與“天才靈光”。從笛卡爾的“我思故我在”、康德的先驗主義到胡塞爾現象學中的意向性意識，都預設了主體作為自足存在的優先地位。即便是海德格爾的“此在”，仍然以實體主體之存在為前提。這種實體主體中心主義的思維慣性，在面對生成式人工智能藝術時便陷入理論窠臼。如果藝術創作行為已經無法在人類主體中找到其完整起源，意義生成不再是人類意識的指向性行為，那么傳統主體性理論所依賴的那個自足、統一的主體究竟在哪里？而生成式人工智能藝術所呈現的，恰恰是一種既包含人類主觀意識，又包含算法自主生成的動態關系性存在。這動搖了藝術主體性的存在方式與理論基礎，給現有哲學概念和框架的解釋力帶來前所未有的挑戰。

本文嘗試從哲學視角探索生成式人工智能藝術的一種新的主體性形式，即“關系性主體性”。關系性主體性超越了人類主體消解的虛無主義論調，以及工具主體的技術主義論調，轉而立足于人機交互的存在方式，進行主體性解釋框架的重構。關系性主體性還突破了人類意識的單一閾限，并關注人機共創中的機器能動性。本文認為，生成式人工智能藝術是人與生成式人工智能交互共創的產物，其主體性并非源自某一單一實體，而是依托交互過程中所形成的潛在行動能力。基于此，本文摒棄了從預設主體演繹推論的傳統進路，轉而采取從行為能力范疇逆向澄明主體性的現象學進路。這種融合人類與非人類維度的主體性解釋框架，既拓展了藝術主體性的闡釋疆域，又為規范和引導生成式人工智能藝術創作實踐提供了方法論參照。

二、生成式人工智能藝術的主體性困境

傳統藝術理論將主體視為創作的邏輯起點，藝術實踐始終被理解為主體精神活動的外化。生成式人工智能的出現則改變了這一穩定的理論結構。在大語言模型、擴散模型和生成對抗網絡的新一代人工智能技術支持下，藝術作品的生成過程逐漸呈現為創作者、算法模型、訓練數據、平臺系統以及用戶反饋共同參與的復雜網絡結構。傳統主體理論賴以成立的作者中心主義、主體自主性與審美創造觀念，在三個層面上形成了相互關聯而又各有側重的主體性困境。

（一）創作主體歸屬的困境：作者中心主義的瓦解

生成式人工智能藝術打破了傳統作者中心主義的創作主體歸屬邏輯，導致藝術創作主體陷入身份模糊與權屬分散的困境。現代藝術理論雖然經歷了從浪漫主義天才觀到后結構主義“作者之死”的轉變，但藝術作品最終仍然被歸屬于某種確定的創作主體，尤其是人的主體地位沒有改變。即便巴特和福柯批判了作者中心主義，但他們所否定的只是作者作為意義唯一來源的特權地位，而非作者作為創作行為承擔者的存在本身。在傳統藝術生產模式下，無論作品意義如何開放，創作行為都能追溯到具體的人類主體。然而，這種可追溯性的主體在生成式人工智能藝術的實踐中已趨于瓦解。盡管作品仍然由人類用戶發起，但實則源于用戶意向、提示架構、數據基底與算法邏輯的共同作用。以Stable Diffusion和Midjourney為例，它們以數十億圖文數據訓練模型，數據集涵蓋了人類迄今積累的大量藝術風格、視覺符號與文化經驗。用戶使用這些大模型進行藝術創作時，其生成的藝術作品本質上是龐大數據集經由算法進行概率推斷與特征重組的產物。由此，作品歸屬究竟屬于提示詞輸入者、模型開發者、訓練數據貢獻者還是算法系統本身，開始變得難以界定。

更重要的是，生成式人工智能藝術中的創作行為呈現出明顯的分布式特征。作品的形成往往需要多個行動者共同參與：程序員負責構建模型框架，數據標注者參與訓練數據整理，平臺企業提供運行環境，用戶通過提示詞進行引導，算法系統完成內容生成。在這一過程中，傳統意義上的作者不再是唯一的創造源頭，而成為復雜創作網絡中的一個節點。正如拉圖爾在行動者網絡理論中所揭示的，社會行動并非單一主體實施的結果，而是不同人類與非人類行動者共同作用的產物，行動者的身份在網絡關系中被建構。生成式人工智能藝術恰恰體現了這種分布式的網絡化特征。

（二）藝術主體性資格的困境：機器能動性的悖論

生成式人工智能藝術引發了機器能動性的悖論，使藝術主體資格問題陷入理論僵局。主體性問題的核心不在于能否完成某種行為，而在于行為是否具有自主性、意向性和責任性。傳統哲學將主體資格與意識、自我認知、情感經驗以及自由意志關聯在一起。按照這一標準，人工智能顯然難以被認定為嚴格意義上的主體，因為其運行依賴既定的算法和數據訓練機制，并不具備真正意義的意識經驗和自由意志。塞爾通過“中文房間”（Chinese Room）思想實驗指出，符號處理并不等同于真正的理解。人工智能雖然能生成具有意義結構的文本和圖像，但這種意義實際上是算法作用于數據的因果關系，與人類基于意向性的理解有著天然之別。人類的藝術創作不僅涉及藝術形式和藝術風格，還涉及情感表達、價值判斷與意義追求，這恰恰是當前生成式人工智能所缺乏的。另一方面，生成式人工智能已經展現出高度復雜的自主生成能力。它不僅能夠生成媲美人類風格和審美價值的作品，甚至因為算法的黑箱性質而產生開發者未曾預設的結果。這種類似人類創造力的能動性，已通過頂尖藝術賽事獎項證明了其審美價值，促使許多學者開始重新審視生成式人工智能的主體地位。

機器能動性的悖論根源在于，傳統主體理論將“工具”與“主體”視為截然對立的兩極，而生成式人工智能的存在方式無法被這個二元框架所容納。西蒙東在《論技術物的存在模式》中提出，技術物并非靜態工具，而是具有自身“個體化”過程的存在。技術物在與人類使用者的持續關聯中完成個體化，形成相對穩定的功能結構與運作傾向。這一理論為理解生成式人工智能的能動性提供了更為精確的哲學描述。生成式人工智能打破了主體與工具的二元僵局，作為技術物在個體化歷程中展現出獨特的居間性存在。它在與人類創作者的每一次交互中，不斷調整和強化自身的生成傾向，形成某種功能性的“準能動性”。這種準能動性既超出了傳統工具的被動性，又尚未達到人類主體的哲學標準。事實上，生成式人工智能藝術的持續發展正不斷擴大這種理論張力，使機器能動性問題成為主體性理論無法回避的重要挑戰。

（三）藝術主體性合法性的困境：審美創造的懸置

生成式人工智能藝術使審美創造陷入懸置狀態，從而引發藝術主體合法性的深層危機。即藝術創造何以具有人文意義，審美判斷的合法性依據究竟來自何處？長期以來，藝術之所以被視為主體活動的重要形式，正在于藝術創造被視為承載著人類獨特的生命經驗。無論是浪漫主義的天才創造力推崇，還是存在主義的個體存在經驗強調，都將藝術理解為主體內在世界的外化。藝術作品之所以不可替代，是因為其背后存在著具體而獨特的創造主體。人工智能不擁有生命經驗，也不存在情感體驗和存在焦慮，但卻能夠模仿凡·高、莫奈或畢加索的風格，也能夠創造出現實中從未存在過的視覺形象。從結果來看，這些作品具備藝術作品的部分特征；但從創造過程來看，其生成邏輯已脫離主體生命經驗的范疇，轉而在數據學習和概率計算的算法遞歸中確立自身。這意味著藝術創造開始呈現“經驗缺席而形式存在”的狀態。傳統藝術理論所強調的“表達”逐漸讓位于“生成”，主體經驗不再是作品形成的必要條件。

與此同時，藝術的審美評價體系也遭遇沖擊。傳統審美判斷建立在作品與創作者的關聯之上，其合法性來源于對創作主體經驗的認同與共鳴。在生成式人工智能藝術中，作品背后不存在可直接理解的主體經驗，審美活動被迫從“理解主體”轉向“理解系統”。觀眾面對的不再是一個有血有肉的創造者，而是一套概率生成機制。這種轉變使藝術批評失去了慣常的價值錨點，也使藝術創造概念進入一種未完成的懸置狀態：我們既無法以傳統標準否定人工智能作品的審美價值，又無法以傳統標準確認其藝術創造的合法性。

綜上所述，生成式人工智能藝術創作主體歸屬的分散化、機器能動性的模糊化，以及審美價值判斷合法性基礎的動搖，持續沖擊傳統主體理論框架。主體既無法繼續被理解為獨立自主的人類個體，也難以簡單轉移到非人類的人工智能系統之上。但主體問題并未消失，而是在復雜的人機協同關系中被重構。傳統主體理論已難以解釋這一現實，需要構建超越“人類主體—機器工具”二元對立的新框架。

三、生成式人工智能藝術關系性主體性的內涵建構

（一）從實體主體到關系主體的觀念轉向

生成式人工智能藝術所呈現出的主體性困境，揭示了傳統主體理論解釋框架的失效。問題不再是人工智能能否成為主體，而是應當如何重新理解主體本身。傳統主體理論之所以陷入困境，根源不在于人工智能已經完全取代人類主體，而在于其始終未能擺脫以獨立、自足和統一的實體主體為理論預設。要突破當前主體性討論所面臨的理論僵局，需要實現主體觀念的哲學轉向，并在此基礎上，重新建構適用于生成式人工智能藝術的新型主體理論。

主體觀念的哲學轉向本質上是實體主體到關系主體的轉變。自笛卡爾以來，主體始終被理解為獨立于外部世界而存在的自我意識實體，其本質是內在統一的精神中心，人與世界、人與他者以及人與技術之間的關系則被視為主體之外的附屬存在。這種主體哲學深刻影響了現代藝術理論。然而，20世紀現象學、存在主義、交往哲學以及關系哲學的相繼發展，主體概念開始逐漸擺脫實體主義的束縛。胡塞爾提出主體間性理論，認為自我意識并非孤立生成，而是在與他者的相互關聯中獲得意義；哈貝馬斯則進一步指出，主體理性在交往實踐中形成，主體性本身具有關系結構。盡管哈貝馬斯的交往行為理論以有效性聲稱為核心，預設了交往雙方具備理性反思能力，這一前提在人機關系中并不能直接成立，但其揭示的“主體性具有關系結構”這一洞見，仍然為關系性主體性的建構提供了重要的理論參照。布伯在《我與你》中提出，“我”，是在“我—你”關系中生成，而非先于關系存在。這說明主體并不擁有獨立于關系之外的本質，而是在與他者的相遇中被指涉為主體。需要指出的是，布伯的“我—你”關系預設了雙方的人格性，人工智能的擬人化方向發展正契合了這一點。列維納斯則進一步強調他者對于主體生成的優先性，認為主體并非從自我出發建構世界，而是在回應他者的過程中形成自身。主體因此不再是一種實體性存在，而成為一種關系性存在。

在上述關系哲學譜系的基礎上，巴拉德提出的“內在行動”理論，為關系性主體性的建構提供了內在本體論依據。巴拉德區分了“互動”（Interaction）與“內在行動”（intra-action）：前者預設了兩個先于關系而存在的獨立實體之間的相互作用，后者主張主體與客體并非先于互動而存在，而是在“內在行動”過程中相互構成的。這一觀點比布伯的“我—你”關系更具理論穿透性。換言之，在生成式人工智能藝術的創作過程中，人類創作者與人工智能系統并非兩個預先存在的獨立實體之間的“互動”，而是在每一次提示詞輸入與模型生成的“內在行動”中共同生成的。主體不先于這一過程存在，而是作為過程的結果涌現。這種理論轉向突破了“主體先于關系存在”的基本假設，為重新理解生成式人工智能藝術中的主體問題奠定了理論基礎。

（二）關系性主體性的理論基礎

從實體主體到關系主體的觀念轉向，為關系性主體性的建構提供了本體論前提，而拉圖爾的行動者網絡理論則從社會本體論層面提供了具體的分析框架。行動者網絡理論認為，社會行動從來不是某個主體單獨實施的行為，它代表了不同人類行動者與非人類行動者共同作用的結果。在行動者網絡中，技術裝置、制度規則、物質媒介以及人類個體都具有參與行動的能力，行動者的身份本身就是在網絡關系中被建構的，而非先于網絡而存在。這一本體論立場與巴拉德的“內在行動”理論形成共鳴，都拒絕將主體視為先于關系存在的固定實體，主張主體性是在關系網絡的運行過程中涌現的結構性力量。

將行動者網絡理論引入生成式人工智能藝術，可以清晰地揭示其主體性的網絡化生成邏輯。在創作過程中，人類創作者、人工智能模型、訓練數據、技術平臺以及審美共同體共同構成了關鍵的行動者。它們之間并非簡單的線性因果關系，而是相互依存、持續協商的動態網絡。在這一網絡中，人類意圖通過提示詞“轉譯”為機器可識別的數據形式，算法系統將這些數據“轉譯”為視覺或聽覺輸出，觀眾則將這些輸出“轉譯”為審美體驗與社會意義。每一次“轉譯”除了信息傳遞，還包含意義的重新建構，主體性正是在這一系列轉譯過程中持續生成。因此，生成式人工智能藝術的主體性既不存在于某一個單一節點，也不是各行動者主體性的簡單疊加，而是存在于整個網絡的運行過程之中。

（三）關系性主體性的概念界定與核心內涵

基于上述理論支撐，生成式人工智能藝術中的主體性應被重新理解為一種“關系性主體性”。所謂關系性主體性，是指在人類創作者、人工智能模型、訓練數據、技術平臺以及審美共同體等多元行動者的持續互動過程中，形成的具有動態生成性、協同參與性和開放演化性的主體存在方式。這一定義包含兩個核心命題：其一，主體并不先于關系存在，而是在關系中生成；其二，主體并非靜態結構，而是在互動過程中不斷演化的動態結構。

關系性主體性在人工智能時代具有三個鮮明特征。第一，生成性。傳統理論通常將主體視為創作活動的起點，而關系性主體性則認為主體本身就是生成過程的結果。生成式人工智能藝術的主體在創作開始之前尚未完成，而是在創作活動展開過程中得以塑造。每一次提示詞輸入、模型生成、結果反饋以及審美評價都會重新塑造主體結構。主體因此具有持續生成的特征。第二，協同性。在生成式人工智能藝術中，沒有任何單一行動者能夠獨立完成創作。創作者提供價值判斷和審美方向，算法模型提供自主生成能力，訓練數據提供知識資源，平臺機制提供運行環境，觀眾則通過接受活動賦予作品社會意義。主體性因此表現為多種行動者共同參與的協同結構，主體不再是個體中心，而成為協作網絡中的涌現屬性。這種協同性并沒有消解人類主體，反而使人類主體從單一的創造源頭轉變為協同網絡中具有價值導向功能的核心節點。第三，開放性。主體邊界的穩定性和確定性是傳統藝術創作的重要表征，而關系性主體性則體現出持續開放和不斷演化的特點。隨著模型更新、數據擴展與審美環境變化，主體結構始終處于重構之中。主體所呈現的是一種在關系中不斷生成的過程。正是在這種開放性之中，生成式人工智能藝術不斷突破既有創作模式，推動藝術主體結構發生新的變革。

綜上所述，關系性主體性既不同于傳統主體哲學中的實體主體，也不同于簡單的人機混合主體。在生成式人工智能藝術中，主體已經從單一主體轉變為關系主體，從封閉主體轉變為開放主體，從實體主體轉變為生成主體。這種觀念重構不僅為理解人工智能藝術提供了新框架，也為數字智能時代主體性理論的發展開辟了新路徑。由此，主體問題不再停留于“誰是主體”的資格爭論，而進入“主體如何生成”的理論層面，這正是關系性主體性理論的核心價值所在。

四、生成式人工智能藝術關系性主體性的運行機制

前述討論為生成式人工智能藝術的主體性地位進行了界定，回答了“主體是什么”的問題，但仍需進一步回答“主體如何生成”與“主體如何運作”。事實上，關系性主體性內嵌于生成式人工智能藝術創作實踐的內在邏輯，并不是一種抽象的理論設定，其實踐深植于人、技術、數據與社會共同構成的復雜網絡之中，而這個網絡是動態演化的。它通過人機協商、數據賦能、平臺中介以及審美反饋等多重機制不斷被生產、維持和重構。在這些機制的共同作用下，傳統意義上的單一主體逐漸演變為一種具有開放性和流動性的關系主體。

（一）人機協商機制

傳統藝術創作是創作者圍繞自身主觀意識和社會實踐經驗開展的單向輸出，而在生成式人工智能藝術中，作品生成已是主體意圖與算法邏輯持續協商的結果。創作者雖然是創作活動的發起者，但其意圖必須通過提示詞轉化為機器能夠識別的語言形式，隨后進入模型內部的概率推演空間。創作意圖不會完整復制到生成結果之中，而是在算法處理過程中不斷被重新組織和轉譯。這種協商關系形成一種特殊的互動結構。創作者通過提示詞設定創作方向和審美目標，對生成過程施加影響；模型則依據自身訓練和參數結構產生超出創作者預期的內容。創作者往往需要根據生成結果不斷調整提示詞、修改參數甚至改變最初的構想，以獲得理想作品。這一過程是人與人工智能之間的持續對話與協商，最終影響生成結果的走向。當前技術條件下，生成式人工智能尚未能夠一次性生成完美匹配的藝術作品，而是需要人與人工智能之間的持續對話與協商。這一互動結構與哈貝馬斯交往行為理論所揭示的“通過語言交往實現主體間理解”具有一定的結構相似性。但需要指出的是，人機協商并非真正意義上的主體間交往，而是一種不對稱的功能性協商過程。在這一過程中，人工智能不是被動的執行工具，它具備一定的機器能動性和自主性，是深度參與藝術創作的重要行動者。人機協商機制構成了關系性主體性的生成起點，它使主體從獨立個體轉變為互動過程中的協商性關系存在。

（二）數據賦能機制

生成式人工智能藝術的創造能力建立在海量數據的基礎之上。無論是文生文的單模態模型，還是文生圖、文生視頻的多模態模型，其生成能力都依賴于龐大的預訓練數據。訓練數據不僅是人工智能模型的知識基座，還深刻約束了模型的認知結構和生成邊界。沒有這些龐大的訓練數據，再好的算法與算力都無法支撐其生成能力。因此，數據并非單純的信息資源，而是連接人機共創過程各方關系的重要條件。傳統認知中，人類藝術家的創作不僅依賴熟練的技巧，更依賴生命經驗、文化記憶和審美積累。在人工智能時代，那些凝結了人類生命經驗、文化記憶和審美積累的藝術作品轉化為人工智能模型的訓練語料，成為專業化的數據集，為模型提供最基礎、最核心的知識架構。算法基于這些數據集，使大語言模型識別并生成藝術作品的風格特征、視覺語言和文化符號，而算力則支撐了這些算法深度學習訓練數據、生成新藝術作品的能力。這一過程恰恰體現了馬諾維奇關于數據庫與算法如何重構文化生產邏輯的核心觀點：文化生產不再以個體創作者的主觀經驗為核心，而是以數據庫的組織邏輯與算法的選擇機制為核心。生成式人工智能藝術的“創造力”，本質上是人類集體文化數據庫的算法性重組與概率性涌現。數據因此具備了主體行為能力形成的積極力量。它將個體經驗與集體經驗交由算法共同生成，使生成式人工智能藝術的關系性主體性具備深刻的數據化特征。此外，數據賦能機制還具有反向塑造功能。創作者每次與人工智能進行交互創作，實際上也是在與集體性經驗數據進行交互，生成結果不斷激發新的創作靈感，重塑創作者的審美判斷與創作方向。這種雙向塑造關系說明，數據并非被動的信息載體，而是關系性主體網絡中具有能動性的重要節點。

（三）平臺中介機制

生成式人工智能藝術的發展越來越受到平臺中介的約束。能夠生成藝術的大語言模型日益增多，但核心的基礎模型仍掌握在少數平臺資本手中。這些平臺通過免費開源或收費項目為社會提供核心基礎模型，使社會資本可以基于基礎模型進行二次開發。各平臺由于訓練數據體量、類型和性質、算法先進程度以及多模態生成能力的差異，其規則設計、算法配置和內容治理結構也呈現出截然不同的效果。這些平臺已經超越了傳統媒介的角色，成為組織藝術生產的重要力量。其一，技術規則的建構功能。用戶能夠生成什么樣的作品、采用何種創作方式、獲得何種反饋結果，都受到平臺規則的深刻影響。這些規則決定了創作者與人工智能互動的邊界，并影響作品的最終呈現。其二，資源配置的結構性功能。生成式人工智能藝術的發展高度依賴算力、數據與商業資本，這些資源大多掌握在少數大型技術平臺手中。平臺通過模型更新、功能開放和商業運營影響創作生態，創作者雖然能夠使用平臺提供的模型參與作品生成，但其創造活動始終處于技術平臺所構建的“技術—制度”框架之內。從拉圖爾行動者網絡理論的視角來看，平臺已經成為聯結創作者、算法與社會的重要節點，在整個創作網絡中發揮協調和組織作用。平臺中介機制揭示了關系性主體性的生成條件，不僅存在于人與機器的直接互動，更在廣闊的“技術—制度”框架中被結構性地塑造，主體的能動空間，始終是在平臺所劃定的技術邊界內展開的。

（四）審美反饋機制

從接受美學的視角來看，藝術作品的意義在于藝術家與接受者的視域融合，體現的是接受過程中的動態性。伊瑟爾在《閱讀行為》中提出，文本中存在大量“空白”，讀者通過填充這些空白參與意義建構。這一理論在生成式人工智能藝術中具有特殊的適用性。創作者的提示詞本質上是一種充滿“空白”的文本指令，它規定了意義生成的大致方向，卻為人工智能系統的自主填充保留了廣闊的語義空間。這種“空白填充”機制使得生成式人工智能藝術的意義生成天然具有開放性。作品意義在人的模糊約束與機器的自主填充之間持續生成，而非由任何單一主體預先確定。審美反饋機制主要作用于兩個相互關聯的層面。其一，創作者層面的審美循環。創作者在生成結果之后，依據自身的審美判斷對結果進行評價、篩選與調整，并將判斷反饋為新的提示詞，進入下一輪生成循環。人類的審美判斷，成為關系性主體網絡中不可替代的價值導向力量，賦予這一循環以方向性和意義性。其二，審美共同體層面的社會意義建構。生成式人工智能藝術作品在社交媒體中快速傳播，受眾通過點贊、評論、轉發以及再創作參與意義生產。作品的藝術價值不再完全由創作者自定義，而是在社會互動中不斷被建構。當前生成式人工智能社區中廣泛流行的二次提示詞創作、風格遷移創作和社區協同創作現象，恰恰反映出審美反饋機制的深層作用。審美共同體已經成為關系性主體網絡的重要組成部分，其集體性審美評價，持續影響著創作者的選擇與平臺算法的優化方向。審美反饋機制使關系性主體性獲得了持續再生產的能力。

綜上所述，生成式人工智能藝術中的關系性主體性并非單一行動者擁有的屬性，而是在多重機制共同作用下形成的動態結構。人機協商機制是關系性主體性的生成起點，它使主體從獨立個體轉變為協商性關系存在；數據賦能機制是關系性主體性運行的知識基礎，它將個體經驗與集體經驗交由算法共同激活；平臺中介機制是關系性主體性的組織環境，它在“技術—制度”層面結構性地塑造主體的能動空間；審美反饋機制是關系性主體性持續演化的動力來源，它使關系性主體性在社會意義的循環建構中不斷獲得再生產。這四種機制在功能層面相互依存、協同運作，共同構成了關系性主體性的完整運行邏輯。藝術的創作活動不再以主體優先為前提，而是在人與人工智能關系性協商中共同生成，形成約束藝術創作實踐的關系性主體性結構。

五、生成式人工智能藝術關系性主體性的審美結構

關系性主體性深刻改變了藝術作品的審美結構。傳統藝術審美活動的“創作者—作品—接受者”的線性結構，在生成式人工智能藝術中轉變為“人—提示詞—人工智能系統—算法—作品—接受者”的多維關系結構。這種多維結構由審美經驗的關系化、藝術創作的協同化、意義生成的開放性共同構成。

（一）審美經驗的關系化

關系性主體性改變了審美經驗的生成方式，使其由主體內在經驗轉向人機關系經驗。在傳統美學理論中，審美經驗被理解為發生于人類主體內部的精神活動。康德將其界定為主體在想象力與知性的自由游戲中所產生的無利害愉悅，強調其主觀普遍性與無利害關系；杜威將其理解為有機體與環境之間持續互動的完滿狀態，強調經驗的整體性與連續性；梅洛-龐蒂則進一步強調審美經驗的具身性。這些理論均將審美經驗的根源定位于人類主體的內在感受與生命經驗。藝術家的創作不僅是意識活動，更是身體與世界之間的知覺性接觸，藝術作品中凝結的是藝術家以身體為媒介所積累的在世經驗，它是有血有肉的、有生命歷程的、有身體感知的。但是，生成式人工智能藝術本身不存在具身性，盡管目前具身智能的發展正在加速迭代，但仍然難以等同于人類具身。人工智能藝術所凝聚的不是單一個體的審美經驗，而是對全人類審美經驗的向量化抽取與概率性組合。它是去具身的、去個體化的集體經驗的算法性重組。人類創作者與人工智能系統在交互協作中，將個體與集體的審美經驗通過算法生成一種新型的審美經驗形態。這個過程往往是通過多個網絡節點多次關系性協商、調整與妥協的結果。

這種審美經驗具有明顯的關系化特征。生成式人工智能藝術超越了將個體審美經驗單純投射為以提示詞的方式，轉而將創作錨定于人機交互的動態進程之中，使其潛藏于創作者意識深處的審美可能性得以顯現。人工智能算法的不確定性打破了審美意圖與藝術作品之間的線性結構。人工智能生成的圖像、聲音或文本結果常常超出創作者的原初設想，形成一種“意外的審美激發”。這種意外并非來自神秘的機器意識，而是來自算法模型對訓練數據中潛在形式關系的重新組合。創作者在這種激發中，通過判斷、篩選和再提示不斷調整審美意圖，并與生成結果相互匹配，從而在確定與不確定之間生成藝術作品。正是這種“意外的審美激發”機制，使得非專業藝術人員亦能夠創作和生成具有審美價值的生成式人工智能藝術作品。換句話說，審美能力的門檻從具身技藝的長期積累，轉變為對關系性協商過程的敏感把握。由此可見，審美經驗正在從主體內部的自我演化，轉變為人與人工智能之間的關系性磋商。這也說明，審美不再是一種內在狀態，而成為一種關系性過程。

（二）藝術創作的協同化

傳統意義上的藝術創作本質上是一個人的事。即使存在助手或團隊協作，最終的創造決定權仍然歸屬于某個具體的人。生成式人工智能藝術從根本上改變了這種狀況。如前所述，生成式人工智能藝術創作是多個行動者構成的網絡，缺少任何一個，作品都無法成型。這和過去藝術創作者使用技術工具進行創作有著本質的不同：技術工具不會改變創作者的意圖，而生成式人工智能則具有機器能動性和自主性。同一個提示詞可以產生無數種可能的結果，更像是人與人工智能之間的審美博弈，類似于創作伙伴之間相互妥協的產物。因此，生成式人工智能藝術的創作過程，更趨近于人與人之間的伙伴關系，是一種人機共創的協同過程。

協同化還伴隨著創作門檻的結構性重組。傳統藝術創作建立在藝術家心手合一的技藝基礎上，創作者需要經年累月的技能練習與身體訓練，將技藝經驗與獨特的心智、情感和生命歷程相結合，實現物質化的藝術創作。生成式人工智能通過“去技能化”重構創作過程，極大地降低了技術門檻，使藝術創作的核心從“身—心—靈”一體的技藝實踐轉變為以語言指令為媒介的協同引導。這種去技能化并非對人類創造力的否定，而是對創造力形式的重新定義：創造力的核心不再以技藝精湛為核心，而是對協同過程的審美判斷與價值導向。

協同化還體現在創作者與人工智能系統之間的多輪交互循環。創作者提出要求，人工智能模型給出反饋，創作者調整要求，模型再次生成。這個循環過程可能重復數十次乃至上百次，最終的作品是人與人工智能協同過程的產物。在這個過程中的每一個環節，人工智能系統的各個組成部分都實質性地參與了創作，并約束了藝術作品的最終形態。因此，生成式人工智能藝術的創作者角色從獨立創造轉變為協同引導，需要在反饋中進行審美判斷，組織要素關系，判斷結果是否符合審美目標。這不是對人類創造力和審美經驗的否定，而是藝術創作在人工智能時代的新形態。

（三）意義生成的開放性

傳統上，作品意義基本上由創作者意圖所錨定。盡管接受美學指出讀者參與意義建構，但作者意圖仍然是意義的主要來源，意義的邊界是清晰的。生成式人工智能藝術打破了這種邊界，使意義生成進入結構性開放狀態。艾柯在《開放的作品》中提出，現代藝術作品并非封閉意義的容器，而是向接受者的詮釋活動開放，作品的意義在創作者的意圖與接受者的詮釋之間持續生成。生成式人工智能藝術將這種“開放性”前置于接受活動，內嵌于創作過程。創作者通過提示詞給出的實際上是一種“模糊性約束”。它規定了大致方向，但并不規定具體內容。例如，創作者輸入“描繪一座被遺忘的城市在雨中沉默的圖像”，提示詞提供了主題和情緒方向，但并沒有規定城市的具體形態、雨的表現方式以及“沉默”如何被視覺化。人工智能系統接收到模糊約束后，根據預訓練數據中的關聯關系自主填充具體內容——模型可能將“被遺忘”關聯到廢墟、荒草或褪色、破舊的招牌，將“沉默”關聯到空曠的街道或無人的窗戶。這些具體意義并非創作者直接賦予，而是模型基于預訓練數據學習自主生成的。

生成式人工智能藝術的意義是在人的模糊性指令約束與機器自主性相互協商的過程中生成的。人提供意義方向，機器負責內容生成，兩者共同構成作品意義。更重要的是，生成式人工智能藝術的意義生成有時會突破創作者最初設定的模糊邊界，在數據關聯過程中發現未曾想到的象征關系或視覺隱喻，使作品呈現出超出原初意圖的意義維度。這不是因為機器理解了什么，而是因為龐大數據中的關聯結構本身就蘊含著人類文化經驗中尚未被充分意識到的聯系。這種意義生成的開放性，正是關系性主體性在意義層面的具體體現。作品意義既不完全由創作者決定，也不完全由機器決定，而是在兩者互動過程中不斷形成。創作者可以接受機器生成的意義擴展，也可以通過修改提示詞重新約束意義方向。但無論如何，意義已經不再是單向賦予的結果，而成為一個開放的生成過程，始終處于人的意圖與機器的關聯能力的關系張力之中。意義不屬于任何一方，而屬于關系本身。

綜上所述，生成式人工智能藝術關系性主體性，標志著審美結構已經溢出了傳統范式的延展邏輯，代之以對藝術經驗、創造方式和意義生成模式的系統性重組。審美經驗由具身的內在感受轉向去具身的人機互動，藝術創造由個體原創轉向多元行動者的協同生成，作品意義由作者意圖中心轉向結構性的開放生成。關系性主體性在這里不再只是解釋主體歸屬的概念，而成為理解人工智能時代藝術審美結構變遷的關鍵范疇。它標志著生成式人工智能藝術引發的變革，已從創作工具的增量迭代，躍升為藝術活動中的主體、作品、媒介和接受者之間的關系的結構性重構。正是在這種關系重組中，數字智能時代的藝術主體性呈現出新的審美存在方式。

結 論

生成式人工智能引發的主體性問題，是數字智能時代不可回避的議題。隨著技術快速迭代，人、意識、意圖和機器的界限正在越來越模糊。從關系哲學的角度看，主體性呈現為一種關系性存在，它植根于與世界、他者、身體和技術的動態交互網絡之中。生成式人工智能藝術以高度可見的方式揭示了這一關系結構：主體性掙脫了意識內在的封閉場域，成為一種在關系網絡中顯現的生成能力。生成式人工智能藝術的主體性正在從實體化、中心化轉向關系性、分布式和過程化。這場變革的核心在于人工智能對藝術生產關系的深度重塑，它并未止步于機器的創作介入，而是將用戶、數據、算法、平臺、媒介和接受者整合為一個動態交互的系統。關系性主體性框架的價值，就在于它把理論焦點從“誰是主體”的資格爭論，推進到“主體如何生成”的動態考察。

當前人工智能正在從“離身智能”走向“具身智能”。今天的圖像生成模型主要處理符號、圖像和數據，它的審美經驗是去具身的、關系化的，但未來的具身智能可能擁有物理身體或仿真身體，能夠通過傳感器感知環境，通過執行器作用于世界，并在“感知—行動—反饋”的循環中學習。這將對藝術理論提出新的挑戰：第一，經驗基礎可能發生置換。人工智能不再只是去具身的計算系統，而可能形成另一種硅基生命的具身經驗。第二，創作關系會被重構。人機協商可能進一步發展為具身交互共創，機器不只是生成圖像，而是通過動作、空間、材料和環境參與藝術過程。第三，審美判斷的重心可能轉移。我們不再只評價最終結果，而要評價生成過程、互動方式和身體經驗本身。因此，生成式人工智能藝術的關系性主體性并非一種定型結構，而是為理解數字智能時代藝術主體性開啟了一個開放性的闡釋框架。

(責任編輯 王 蕙)

注：1.本版文字為微信版，為閱讀方便，略去引注，請以正式出版的紙質刊物原文為準；2.本版圖片為合成媒體藝術家杰森·艾倫（Jason Allen）創作的人工智能藝術作品《太空歌劇院》，圖片由作者提供。

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