2025 年 1 月，我国自主研发的人工智能对话助手“深度求索”（即“DeepSeek”）在网上引起了热议。公众对人工智能在文艺创作与评论领域的应用表现出了空前高涨的热情。协助撰写诗歌和小说，能对影视、绘画作品进行分析评价。我国的 DeepSeek 以及国外的 GPT、Sora 等生成式人工智能大模型，都展现出了令人惊叹的能力。
如今，人工智能（以下简称“AI”）的发展正在对人类社会的各个领域进行深刻重塑。AI 在很大程度上影响着人们对于文化艺术的认知结构，影响着人们的价值判断，甚至影响着主体性问题。这一点值得我们在新质生产力时代的语境下，深入剖析人工智能与文艺评论之间的互动关系，去探寻文艺评论创新发展的路径，以此为构建新时代的文艺生态提供有力的支撑。
人机共创的文艺批评主体身份之变
面临生成式 AI 与文艺评论相结合的情况，我们首先要重视在文艺批评主体身份层面所发生的三个转变。
第一，从以人类为唯一的文艺评论者的主体身份，朝着人机共创的身份融合进行转变。传统观念里，文艺评论被当作人类独有的精神活动，通过评论者深厚的文化底蕴、敏锐的感知力以及丰富的生活阅历，来对文艺作品进行剖析和解读。随着生成式人工智能（AIGC）、自然语言处理（NLP）以及大数据分析等技术的兴起，文艺批评算法可以从大量的文本里提取出模式，还能够生成评论，并且在一定程度上能够模仿人类批评的风格，所以从表面上来看，AI 似乎具备了某种“拟批评主体”的身份。
AI 与文艺评论结合，并非要取代人类的主体性身份，而是开启了人机共创可能的新时代。依据技术哲学家唐·伊德“技术居间调节”的观点，技术不是作为孤立的工具存在，而是会对人类的知觉与理解方式进行积极塑造。在文艺评论场域中，AI 从理论上来说能够扮演评论者以及文艺作品海量信息的居间调节者。它既可以快速地梳理作品的相关数据，也能够了解作品发表后的评论热度趋势。同时，还能够对同类型的作品进行横向数据对比。这些作用能够极大地缩短人类评论者查询资料所花费的时间，并且有助于人类评论者产出更具深度和广度的评论。AI 能够迅速收集一部最新上映电影的票房走势等数据，包括观众年龄分布和地域分布等。人类评论者会基于这些收集到的数据，再结合自身的观影体验以及专业知识，进行更精准的判断。这样就实现了人机优势互补的创新共创模式。
第二，存在从过去的精英话语向现在大众视角的转变。在很长时间里，文艺评论领域一直有精英话语权占主导的情况。专业评论家拥有在学术机构的地位，具备专业资质，还积累了长期的声誉。他们的评论通常会遵循严格的学术规范和理论体系。
文艺作品的文本意义并非是固定不变的，它是在读者、文本以及文化语境的互动过程中生成的。所以，AI 的批评实践从理论层面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里，AI 能够凭借模式识别和统计分析来生成评论，并且会逐步对大众对于某部作品的理解产生影响。与此同时，普通大众能够借助 AI 工具快速生成对于文艺作品的初步见解。比如在社交媒体平台当中，众多普通用户运用 AI 评论助手来对热门电视剧发表看法，这样就打破了精英评论的那种单一格局，形成了多种多样的评论生态，并且还能够丰富文艺评论的内涵以及视角。
第三，需要警惕的是，文艺批评的主体身份发生了变化。这种变化会导致文艺评论从专业化的方向转变，甚至会朝着碎片化和低俗化的方向发展。
AI 生成的文艺评论具备一定逻辑性且能整合广泛数据，但其评论框架以对已有数据统计为基础，缺乏批评者的个体体验与历史意识。这可能使文艺评论朝着碎片化的方向发展，也可能朝着低俗化的方向发展，甚至可能朝着去历史化的方向发展。例如，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，难以深入挖掘作品背后的艺术价值。这就迫切需要身为人类的专业文艺评论者强化自身的理论素养，迫切需要身为人类的专业文艺评论者强化自身的批评意识，以便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发生了变化。文艺评论者一方面要主动借助 AI 提供的碎片化信息来作为参考；另一方面，要有意识地主导文艺评论工作，凭借自身深厚的专业素养，把这些碎片整合为系统且深入的评论。这样做既能彰显人类文艺批评主体的独特价值，又能借助 AI 的力量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
确立了批评主体的身份立场之后，接着我们来看 AI 与文艺评论之间的具体关系。文艺评论工作本质上是对文化艺术进行美学判断的脑力劳动。AI 作为中介工具被引入后，意味着美学判断既依赖人类经验，又受数据统计、算法推荐等技术中介影响。这就需要我们深入思考技术在人类美学判断力中所起的作用。
从积极方面来看，海德格尔觉得技术是一种解蔽的方式，AI 的确给文艺评论带来了新的解蔽视角。它凭借数据分析、模式识别等技术手段，把文艺作品中人类评论者或许会忽视的一些形式特征和潜在规律揭示了出来。比如，在对古典诗词进行评论时，AI 能够分析诗词的韵律结构以及词汇的使用频率等，从形式层面为诗词的审美价值判断提供新的依据。
但我们要意识到，人工智能在美学判断力方面存在局限性。前文提到，文艺作品包含着丰富的情感与文化内涵，而这需要依靠基于真实生活体验的情感洞察。
德国哲学家康德持有这样的观点：审美判断力属于一种主观的合目的性判断，其中存在着“无利害的愉悦”与“普遍性”之间的一种张力。在传统的文艺评论领域里，人类评论者是依据自身所具备的审美经验、文化素养以及情感感知，来对文艺作品进行审美方面的判断。AI 的美学判断并非源自感性经验，而是以数据的模式识别为基础。其计算框架通常依靠庞大的训练数据集，并且这些数据集主要是由西方文化所主导的审美体系所构成的。主流 AI 文生视频的大语言模型通常倾向于西方艺术传统，然而对于中国古典美学的意境概念，以及谢赫在《古画品录》中所提出的“气韵生动”这一绘画六法之首的核心思想，难以进行有效的生成。这意味着，AI 虽然能够分析画作的色彩、线条等元素，但是对于这种需要通过体悟创作者情感与文化背景才能感知到的中国古典审美意蕴，却很难进行表述。
AI 文艺评论受限于固有模式，其底层逻辑提醒我们，不管机器学习有多大可能形成“自主”的审美判断，我们在利用人工智能进行文艺评论时，都不能忽略人类审美判断力的独特性和不可替代性。因此，AI 作为新质生产力，在文艺工作中一直是一种技术中介。文艺评论者应当坚守人的审美价值，并且具备超越 AI 审美判断的创造性思维。这样就能让 AI 成为拓展批评视野的辅助工具，而不是成为取代人的批评能动性甚至取代人的价值的威胁者。
AI算法分析逻辑的中国立场
最后的问题在于，在新质生产力时代的语境中，AI 作为一种技术工具介入到文艺评论工作中，这已经是不可避免的现实。那么，我们究竟该如何去建立起一套能够符合自身文化传统、美学精神以及社会价值观的分析框架呢？
在数据库资源方面，我们迫切需要加强大语言模型中垂直领域层面的中国文艺理论内容以及知识构型。当前，在西方主导的人工智能研发过程里，训练数据大多来源于西方的文艺作品、理论体系和文化观念，这使得在对中国文艺作品进行分析时，常常会出现误读的情况，并且也会出现不适应的现象。西方 AI 模型在解读中国古典诗词时，难以理解诗词里独特的意象系统。比如“梅花”在我国文化中象征着高洁品质，然而它无法在西方文化语境中被解读。所以我们需要构建由中国古典文学、诗歌、书画、戏剧、影视等领域的海量数据集训练出来的 AI，让它在进行文本分析时能更深刻地理解中国美学思想。在 AI 计算框架下，要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共同努力合作。他们需要深入挖掘中国文艺批评的传统资源，并将其转化为数据资源，以此来训练出适合中国文艺作品的 AI 模型。
在算法设计方面，我们要构建蕴含中国传统思维方式的算法逻辑。像天人合一这种哲学观念，还有道法自然等。这样能让 AI 更好地去理解和分析中国文艺作品所具有的独特魅力。在分析一幅国画作品时，AI 既要识别其构图、色彩、笔法等基本形式特征，又要理解其中“计白当黑”的留白之美所蕴含的中国思维逻辑。这就需要构建一种融合中国哲学观念的底层算法逻辑，以便更好地体现中国艺术理论体系的思维方式。
国家领导人的文化思想为新时代的文艺评论工作指引了方向。AI 给文艺评论带来了多方面的变化，包括主体身份的变革、对美学判断力的新思考，以及在分析框架方面带来的新机遇和新挑战。在 AI 与文艺评论融合发展的过程里，文艺评论工作者要一直坚守中华文化的立场。他们要积极地去拥抱人机共创的这种趋势，并且利用人工智能来拓宽评论的视野。与此同时，还要对其可能带来的碎片化和西方化倾向保持警惕。通过构建起具有中国立场的 AI 分析框架，这样既能够顺应时代发展的潮流，又能够深深扎根于本土文化的土壤之中，从而实现文艺评论的高质量发展。
