作品中的幽灵：AI可能终结艺术吗？之4.3

第四部分：冲突、理论与未来

当律师们在法庭上（第9、10篇）为“水印”和“数据集”的法律细节缠斗时，在理论界，一场关于AI美学“本质”的交锋正在两位关键思想家之间展开。

在擂台的一角，是德国艺术家、理论家Hito Steyerl（希托·史特耶尔）。她对AI持毁灭性的批判，将其贬斥为“均值图像”（Mean Images）和“泔水”（Slop）。

在另一角，是新媒体理论家Lev Manovich（列夫·马诺维奇）。正如我们在第5篇（MoMA展）中所见，他为AI提供了形式主义的辩护，将AI（特别是阿纳多尔的作品）赞誉为“新文化产物”。

这场辩论，是“还原论”与“涌现论”的对决。

Hito Steyerl的“均值图像”批判

Hito Steyerl在2023年的文章《Mean Images》（均值图像）中，对生成式AI进行了尖锐的批判。她巧妙地利用了“Mean”（均值）一词的三重含义：

统计学（Statistical）的“均值”：AI网络（如Stable Diffusion）是通过“聚合现有图像并（在潜空间中）构建一个‘平均值’”来工作的。Steyerl指出，就像“韩国家庭平均有2.4人”这个统计数字不对应任何“真实”家庭一样，AI生成的“平均”图像也不对应任何“真实”事物。
标准（Ideal）的“均值”：这种“平均值”建立了一种“现实中无法实现的‘标准’”。例如，一张“美国公民”的AI图像，它描述的不是任何一个“活生生”的公民，而是一个“视觉理想”，一个无法达到的“标准”。
排外的/刻薄的（Exclusionary）“均值”：这种“标准”是建立在有偏见的、需要被质疑的“类别”（如“公民”或“家庭”的定义）之上的。因此，它在政治上是“刻薄的”（mean），它“强化现有的偏见”。

基于此，Steyerl将AI生成的内容称为“Slop”（废料、泔水），是“统计学上的墨守成规所带来的僵尸化”（zombification from statistical conformism）。她还进一步批判了AI生产模式对“微工人”（microworker）的劳动榨取和“数据盗窃”。

Lev Manovich的“新文化”辩护

与Steyerl的政治经济学批判相反，Lev Manovich采取了形式主义和媒体理论的辩护（见第5篇）。

Manovich在分析Refik Anadol的《Unsupervised》时，将AI的学习方式与“现代主义”（Modernism）相提并论。他认为，AI（像毕加索一样）通过“学习”和“重组”旧模式，创造了“真正新颖的文化产物”。

Manovich关注的是AI作为一种“媒介”（Medium），如何以前所未有的方式“处理”文化档案。他认为AI在Anadol的作品中，是在“不可预测地”进行“插值”（interpolate），产生了“我们从未见过的内涵和风格”。

辩证法：还原论 vs. 涌现论

这是关于AI美学的核心辩证法：

Steyerl（还原论）：她将AI艺术“还原”为其“输入端”——即那些被盗取的、充满偏见的、统计学上的“均值”。在她看来，AI的输出“必然”是平庸的（by definition mediocre）。
Manovich（涌现论）：他认为AI艺术是一种“涌现”（Emergence）的“新形式”。他关注“输出端”。他认为，即使输入是“旧”的，AI在潜空间中的“插值”也创造了“新”的美学。

作为评论家，我们必须同时持有这两种观点：AI艺术“既”是“均值的”（在政治和统计意义上），“又”是“新颖的”（在形式和媒介意义上）。它既是“僵尸”，又是“幽灵”。