【民族艺术研究 · 全文推送】周建新，王福如 | 论生成式人工智能艺术的关系性主体性|人工智能|周建新|哈贝马斯|本体论|民族艺术研究|王福如

论生成式人工智能艺术的关系性主体性

周建新，王福如

摘要：生成式人工智能技术深度嵌入艺术生产实践，动摇了以人类中心主义为核心的艺术主体性理论。其在主体归属、主体资格和主体合法性等方面，带来作者中心主义瓦解、机器能动性悖论和审美创造悬置等多重主体性困境。为更好地理解生成式人工智能艺术，需要从实体主体转向关系主体，建构关系性主体性的解释框架。该框架通过人机协商、数据赋能、平台中介和审美反馈等四重机制发生作用，并以审美经验的关系化、艺术创作的协同化和意义生成的开放性重构了主体审美结构。关系性主体性既不意味着人类主体的消解，也不意味着机器主体的确立，而是揭示了数字智能时代主体存在方式本身的深刻变革，为理解生成式人工智能艺术提供了新视角，也为规范和引导人工智能艺术创作实践提供了方法论参照。

关键词：生成式人工智能艺术；关系性主体性；审美重构；人机共创；数据赋能

作者简介：周建新，深圳大学文化产业研究院院长、文化数字化与文化创新发展重点实验室执行主任、二级教授、博士研究生导师；王福如，深圳大学文化产业研究院专职副研究员、硕士研究生导师。

基金项目：本文为2025年度国家社科基金重大项目“文化科技融合驱动创意产业高质量发展研究”（项目批准号：25&ZD146）的阶段性研究成果。

《民族艺术研究》杂志2026年第3期“人工智能艺术的主体、存在与实践”专题刊出 2026年6月28日出刊

一、问题的提出

技术介入艺术创作，始终伴随着对艺术主体性边界的深刻重塑。从摄影技术的诞生引发本雅明对机械复制艺术“灵韵”消逝的忧虑，到计算机辅助设计与数字多媒体技术对艺术生产方式的系统性改造，技术在相当长的历史时期内扮演着人类感官延伸与工具理性的角色。技术拓展了人类的创作能力，却并未动摇“人类是艺术创作唯一源头”这一基本预设。即便是20世纪末兴起的计算机生成艺术与互动艺术，其算法逻辑与交互规则仍由人类程序员预先设定，本质上仍是人类意图的延伸执行，技术的工具性地位并未发生根本改变。然而，生成式人工智能技术的兴起打破了这一范式。与此前的数字技术不同，生成式人工智能不在于“复制能力”的延伸，而在于“自主生成能力”的涌现。它无需人类逐步指令，即可基于对海量训练数据的深度学习，自主完成语义理解、风格迁移与视觉重构，从而生成艺术作品。随着DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion为代表的生成式人工智能技术深度嵌入艺术生产实践，技术不再是被动承载人类创意的工具，而是表现出高阶的自主交互、语义涌现与视觉重构能力。其所生成的图像、音乐、诗歌乃至影像，在视觉质量、风格多样性与创意表达上已达到甚至超过人类水准，部分作品在国际顶级艺术赛事中获奖。这引发了一场深刻的艺术主体性危机。危机的核心，不仅仅是版权归属或创作定义的争议，更是一个基础的哲学问题：生成式人工智能艺术的主体性以何种方式存在，又应当如何被理解？

长久以来，主流艺术理论深受近代启蒙哲学影响，将艺术主体性限定在人类中心主义的“意识”与“意向性”之上。这种观念深植于笛卡尔以来的近代哲学传统，以意识、意图与自我反思能力作为主体性的判断标准，强调创作者的自我反思、情感经验与“天才灵光”。从笛卡尔的“我思故我在”、康德的先验主义到胡塞尔现象学中的意向性意识，都预设了主体作为自足存在的优先地位。即便是海德格尔的“此在”，仍然以实体主体之存在为前提。这种实体主体中心主义的思维惯性，在面对生成式人工智能艺术时便陷入理论窠臼。如果艺术创作行为已经无法在人类主体中找到其完整起源，意义生成不再是人类意识的指向性行为，那么传统主体性理论所依赖的那个自足、统一的主体究竟在哪里？而生成式人工智能艺术所呈现的，恰恰是一种既包含人类主观意识，又包含算法自主生成的动态关系性存在。这动摇了艺术主体性的存在方式与理论基础，给现有哲学概念和框架的解释力带来前所未有的挑战。

本文尝试从哲学视角探索生成式人工智能艺术的一种新的主体性形式，即“关系性主体性”。关系性主体性超越了人类主体消解的虚无主义论调，以及工具主体的技术主义论调，转而立足于人机交互的存在方式，进行主体性解释框架的重构。关系性主体性还突破了人类意识的单一阈限，并关注人机共创中的机器能动性。本文认为，生成式人工智能艺术是人与生成式人工智能交互共创的产物，其主体性并非源自某一单一实体，而是依托交互过程中所形成的潜在行动能力。基于此，本文摒弃了从预设主体演绎推论的传统进路，转而采取从行为能力范畴逆向澄明主体性的现象学进路。这种融合人类与非人类维度的主体性解释框架，既拓展了艺术主体性的阐释疆域，又为规范和引导生成式人工智能艺术创作实践提供了方法论参照。

二、生成式人工智能艺术的主体性困境

传统艺术理论将主体视为创作的逻辑起点，艺术实践始终被理解为主体精神活动的外化。生成式人工智能的出现则改变了这一稳定的理论结构。在大语言模型、扩散模型和生成对抗网络的新一代人工智能技术支持下，艺术作品的生成过程逐渐呈现为创作者、算法模型、训练数据、平台系统以及用户反馈共同参与的复杂网络结构。传统主体理论赖以成立的作者中心主义、主体自主性与审美创造观念，在三个层面上形成了相互关联而又各有侧重的主体性困境。

（一）创作主体归属的困境：作者中心主义的瓦解

生成式人工智能艺术打破了传统作者中心主义的创作主体归属逻辑，导致艺术创作主体陷入身份模糊与权属分散的困境。现代艺术理论虽然经历了从浪漫主义天才观到后结构主义“作者之死”的转变，但艺术作品最终仍然被归属于某种确定的创作主体，尤其是人的主体地位没有改变。即便巴特和福柯批判了作者中心主义，但他们所否定的只是作者作为意义唯一来源的特权地位，而非作者作为创作行为承担者的存在本身。在传统艺术生产模式下，无论作品意义如何开放，创作行为都能追溯到具体的人类主体。然而，这种可追溯性的主体在生成式人工智能艺术的实践中已趋于瓦解。尽管作品仍然由人类用户发起，但实则源于用户意向、提示架构、数据基底与算法逻辑的共同作用。以Stable Diffusion和Midjourney为例，它们以数十亿图文数据训练模型，数据集涵盖了人类迄今积累的大量艺术风格、视觉符号与文化经验。用户使用这些大模型进行艺术创作时，其生成的艺术作品本质上是庞大数据集经由算法进行概率推断与特征重组的产物。由此，作品归属究竟属于提示词输入者、模型开发者、训练数据贡献者还是算法系统本身，开始变得难以界定。

更重要的是，生成式人工智能艺术中的创作行为呈现出明显的分布式特征。作品的形成往往需要多个行动者共同参与：程序员负责构建模型框架，数据标注者参与训练数据整理，平台企业提供运行环境，用户通过提示词进行引导，算法系统完成内容生成。在这一过程中，传统意义上的作者不再是唯一的创造源头，而成为复杂创作网络中的一个节点。正如拉图尔在行动者网络理论中所揭示的，社会行动并非单一主体实施的结果，而是不同人类与非人类行动者共同作用的产物，行动者的身份在网络关系中被建构。生成式人工智能艺术恰恰体现了这种分布式的网络化特征。

（二）艺术主体性资格的困境：机器能动性的悖论

生成式人工智能艺术引发了机器能动性的悖论，使艺术主体资格问题陷入理论僵局。主体性问题的核心不在于能否完成某种行为，而在于行为是否具有自主性、意向性和责任性。传统哲学将主体资格与意识、自我认知、情感经验以及自由意志关联在一起。按照这一标准，人工智能显然难以被认定为严格意义上的主体，因为其运行依赖既定的算法和数据训练机制，并不具备真正意义的意识经验和自由意志。塞尔通过“中文房间”（Chinese Room）思想实验指出，符号处理并不等同于真正的理解。人工智能虽然能生成具有意义结构的文本和图像，但这种意义实际上是算法作用于数据的因果关系，与人类基于意向性的理解有着天然之别。人类的艺术创作不仅涉及艺术形式和艺术风格，还涉及情感表达、价值判断与意义追求，这恰恰是当前生成式人工智能所缺乏的。另一方面，生成式人工智能已经展现出高度复杂的自主生成能力。它不仅能够生成媲美人类风格和审美价值的作品，甚至因为算法的黑箱性质而产生开发者未曾预设的结果。这种类似人类创造力的能动性，已通过顶尖艺术赛事奖项证明了其审美价值，促使许多学者开始重新审视生成式人工智能的主体地位。

机器能动性的悖论根源在于，传统主体理论将“工具”与“主体”视为截然对立的两极，而生成式人工智能的存在方式无法被这个二元框架所容纳。西蒙东在《论技术物的存在模式》中提出，技术物并非静态工具，而是具有自身“个体化”过程的存在。技术物在与人类使用者的持续关联中完成个体化，形成相对稳定的功能结构与运作倾向。这一理论为理解生成式人工智能的能动性提供了更为精确的哲学描述。生成式人工智能打破了主体与工具的二元僵局，作为技术物在个体化历程中展现出独特的居间性存在。它在与人类创作者的每一次交互中，不断调整和强化自身的生成倾向，形成某种功能性的“准能动性”。这种准能动性既超出了传统工具的被动性，又尚未达到人类主体的哲学标准。事实上，生成式人工智能艺术的持续发展正不断扩大这种理论张力，使机器能动性问题成为主体性理论无法回避的重要挑战。

（三）艺术主体性合法性的困境：审美创造的悬置

生成式人工智能艺术使审美创造陷入悬置状态，从而引发艺术主体合法性的深层危机。即艺术创造何以具有人文意义，审美判断的合法性依据究竟来自何处？长期以来，艺术之所以被视为主体活动的重要形式，正在于艺术创造被视为承载着人类独特的生命经验。无论是浪漫主义的天才创造力推崇，还是存在主义的个体存在经验强调，都将艺术理解为主体内在世界的外化。艺术作品之所以不可替代，是因为其背后存在着具体而独特的创造主体。人工智能不拥有生命经验，也不存在情感体验和存在焦虑，但却能够模仿凡·高、莫奈或毕加索的风格，也能够创造出现实中从未存在过的视觉形象。从结果来看，这些作品具备艺术作品的部分特征；但从创造过程来看，其生成逻辑已脱离主体生命经验的范畴，转而在数据学习和概率计算的算法递归中确立自身。这意味着艺术创造开始呈现“经验缺席而形式存在”的状态。传统艺术理论所强调的“表达”逐渐让位于“生成”，主体经验不再是作品形成的必要条件。

与此同时，艺术的审美评价体系也遭遇冲击。传统审美判断建立在作品与创作者的关联之上，其合法性来源于对创作主体经验的认同与共鸣。在生成式人工智能艺术中，作品背后不存在可直接理解的主体经验，审美活动被迫从“理解主体”转向“理解系统”。观众面对的不再是一个有血有肉的创造者，而是一套概率生成机制。这种转变使艺术批评失去了惯常的价值锚点，也使艺术创造概念进入一种未完成的悬置状态：我们既无法以传统标准否定人工智能作品的审美价值，又无法以传统标准确认其艺术创造的合法性。

综上所述，生成式人工智能艺术创作主体归属的分散化、机器能动性的模糊化，以及审美价值判断合法性基础的动摇，持续冲击传统主体理论框架。主体既无法继续被理解为独立自主的人类个体，也难以简单转移到非人类的人工智能系统之上。但主体问题并未消失，而是在复杂的人机协同关系中被重构。传统主体理论已难以解释这一现实，需要构建超越“人类主体—机器工具”二元对立的新框架。

三、生成式人工智能艺术关系性主体性的内涵建构

（一）从实体主体到关系主体的观念转向

生成式人工智能艺术所呈现出的主体性困境，揭示了传统主体理论解释框架的失效。问题不再是人工智能能否成为主体，而是应当如何重新理解主体本身。传统主体理论之所以陷入困境，根源不在于人工智能已经完全取代人类主体，而在于其始终未能摆脱以独立、自足和统一的实体主体为理论预设。要突破当前主体性讨论所面临的理论僵局，需要实现主体观念的哲学转向，并在此基础上，重新建构适用于生成式人工智能艺术的新型主体理论。

主体观念的哲学转向本质上是实体主体到关系主体的转变。自笛卡尔以来，主体始终被理解为独立于外部世界而存在的自我意识实体，其本质是内在统一的精神中心，人与世界、人与他者以及人与技术之间的关系则被视为主体之外的附属存在。这种主体哲学深刻影响了现代艺术理论。然而，20世纪现象学、存在主义、交往哲学以及关系哲学的相继发展，主体概念开始逐渐摆脱实体主义的束缚。胡塞尔提出主体间性理论，认为自我意识并非孤立生成，而是在与他者的相互关联中获得意义；哈贝马斯则进一步指出，主体理性在交往实践中形成，主体性本身具有关系结构。尽管哈贝马斯的交往行为理论以有效性声称为核心，预设了交往双方具备理性反思能力，这一前提在人机关系中并不能直接成立，但其揭示的“主体性具有关系结构”这一洞见，仍然为关系性主体性的建构提供了重要的理论参照。布伯在《我与你》中提出，“我”，是在“我—你”关系中生成，而非先于关系存在。这说明主体并不拥有独立于关系之外的本质，而是在与他者的相遇中被指涉为主体。需要指出的是，布伯的“我—你”关系预设了双方的人格性，人工智能的拟人化方向发展正契合了这一点。列维纳斯则进一步强调他者对于主体生成的优先性，认为主体并非从自我出发建构世界，而是在回应他者的过程中形成自身。主体因此不再是一种实体性存在，而成为一种关系性存在。

在上述关系哲学谱系的基础上，巴拉德提出的“内在行动”理论，为关系性主体性的建构提供了内在本体论依据。巴拉德区分了“互动”（Interaction）与“内在行动”（intra-action）：前者预设了两个先于关系而存在的独立实体之间的相互作用，后者主张主体与客体并非先于互动而存在，而是在“内在行动”过程中相互构成的。这一观点比布伯的“我—你”关系更具理论穿透性。换言之，在生成式人工智能艺术的创作过程中，人类创作者与人工智能系统并非两个预先存在的独立实体之间的“互动”，而是在每一次提示词输入与模型生成的“内在行动”中共同生成的。主体不先于这一过程存在，而是作为过程的结果涌现。这种理论转向突破了“主体先于关系存在”的基本假设，为重新理解生成式人工智能艺术中的主体问题奠定了理论基础。

（二）关系性主体性的理论基础

从实体主体到关系主体的观念转向，为关系性主体性的建构提供了本体论前提，而拉图尔的行动者网络理论则从社会本体论层面提供了具体的分析框架。行动者网络理论认为，社会行动从来不是某个主体单独实施的行为，它代表了不同人类行动者与非人类行动者共同作用的结果。在行动者网络中，技术装置、制度规则、物质媒介以及人类个体都具有参与行动的能力，行动者的身份本身就是在网络关系中被建构的，而非先于网络而存在。这一本体论立场与巴拉德的“内在行动”理论形成共鸣，都拒绝将主体视为先于关系存在的固定实体，主张主体性是在关系网络的运行过程中涌现的结构性力量。

将行动者网络理论引入生成式人工智能艺术，可以清晰地揭示其主体性的网络化生成逻辑。在创作过程中，人类创作者、人工智能模型、训练数据、技术平台以及审美共同体共同构成了关键的行动者。它们之间并非简单的线性因果关系，而是相互依存、持续协商的动态网络。在这一网络中，人类意图通过提示词“转译”为机器可识别的数据形式，算法系统将这些数据“转译”为视觉或听觉输出，观众则将这些输出“转译”为审美体验与社会意义。每一次“转译”除了信息传递，还包含意义的重新建构，主体性正是在这一系列转译过程中持续生成。因此，生成式人工智能艺术的主体性既不存在于某一个单一节点，也不是各行动者主体性的简单叠加，而是存在于整个网络的运行过程之中。

（三）关系性主体性的概念界定与核心内涵

基于上述理论支撑，生成式人工智能艺术中的主体性应被重新理解为一种“关系性主体性”。所谓关系性主体性，是指在人类创作者、人工智能模型、训练数据、技术平台以及审美共同体等多元行动者的持续互动过程中，形成的具有动态生成性、协同参与性和开放演化性的主体存在方式。这一定义包含两个核心命题：其一，主体并不先于关系存在，而是在关系中生成；其二，主体并非静态结构，而是在互动过程中不断演化的动态结构。

关系性主体性在人工智能时代具有三个鲜明特征。第一，生成性。传统理论通常将主体视为创作活动的起点，而关系性主体性则认为主体本身就是生成过程的结果。生成式人工智能艺术的主体在创作开始之前尚未完成，而是在创作活动展开过程中得以塑造。每一次提示词输入、模型生成、结果反馈以及审美评价都会重新塑造主体结构。主体因此具有持续生成的特征。第二，协同性。在生成式人工智能艺术中，没有任何单一行动者能够独立完成创作。创作者提供价值判断和审美方向，算法模型提供自主生成能力，训练数据提供知识资源，平台机制提供运行环境，观众则通过接受活动赋予作品社会意义。主体性因此表现为多种行动者共同参与的协同结构，主体不再是个体中心，而成为协作网络中的涌现属性。这种协同性并没有消解人类主体，反而使人类主体从单一的创造源头转变为协同网络中具有价值导向功能的核心节点。第三，开放性。主体边界的稳定性和确定性是传统艺术创作的重要表征，而关系性主体性则体现出持续开放和不断演化的特点。随着模型更新、数据扩展与审美环境变化，主体结构始终处于重构之中。主体所呈现的是一种在关系中不断生成的过程。正是在这种开放性之中，生成式人工智能艺术不断突破既有创作模式，推动艺术主体结构发生新的变革。

综上所述，关系性主体性既不同于传统主体哲学中的实体主体，也不同于简单的人机混合主体。在生成式人工智能艺术中，主体已经从单一主体转变为关系主体，从封闭主体转变为开放主体，从实体主体转变为生成主体。这种观念重构不仅为理解人工智能艺术提供了新框架，也为数字智能时代主体性理论的发展开辟了新路径。由此，主体问题不再停留于“谁是主体”的资格争论，而进入“主体如何生成”的理论层面，这正是关系性主体性理论的核心价值所在。

四、生成式人工智能艺术关系性主体性的运行机制

前述讨论为生成式人工智能艺术的主体性地位进行了界定，回答了“主体是什么”的问题，但仍需进一步回答“主体如何生成”与“主体如何运作”。事实上，关系性主体性内嵌于生成式人工智能艺术创作实践的内在逻辑，并不是一种抽象的理论设定，其实践深植于人、技术、数据与社会共同构成的复杂网络之中，而这个网络是动态演化的。它通过人机协商、数据赋能、平台中介以及审美反馈等多重机制不断被生产、维持和重构。在这些机制的共同作用下，传统意义上的单一主体逐渐演变为一种具有开放性和流动性的关系主体。

（一）人机协商机制

传统艺术创作是创作者围绕自身主观意识和社会实践经验开展的单向输出，而在生成式人工智能艺术中，作品生成已是主体意图与算法逻辑持续协商的结果。创作者虽然是创作活动的发起者，但其意图必须通过提示词转化为机器能够识别的语言形式，随后进入模型内部的概率推演空间。创作意图不会完整复制到生成结果之中，而是在算法处理过程中不断被重新组织和转译。这种协商关系形成一种特殊的互动结构。创作者通过提示词设定创作方向和审美目标，对生成过程施加影响；模型则依据自身训练和参数结构产生超出创作者预期的内容。创作者往往需要根据生成结果不断调整提示词、修改参数甚至改变最初的构想，以获得理想作品。这一过程是人与人工智能之间的持续对话与协商，最终影响生成结果的走向。当前技术条件下，生成式人工智能尚未能够一次性生成完美匹配的艺术作品，而是需要人与人工智能之间的持续对话与协商。这一互动结构与哈贝马斯交往行为理论所揭示的“通过语言交往实现主体间理解”具有一定的结构相似性。但需要指出的是，人机协商并非真正意义上的主体间交往，而是一种不对称的功能性协商过程。在这一过程中，人工智能不是被动的执行工具，它具备一定的机器能动性和自主性，是深度参与艺术创作的重要行动者。人机协商机制构成了关系性主体性的生成起点，它使主体从独立个体转变为互动过程中的协商性关系存在。

（二）数据赋能机制

生成式人工智能艺术的创造能力建立在海量数据的基础之上。无论是文生文的单模态模型，还是文生图、文生视频的多模态模型，其生成能力都依赖于庞大的预训练数据。训练数据不仅是人工智能模型的知识基座，还深刻约束了模型的认知结构和生成边界。没有这些庞大的训练数据，再好的算法与算力都无法支撑其生成能力。因此，数据并非单纯的信息资源，而是连接人机共创过程各方关系的重要条件。传统认知中，人类艺术家的创作不仅依赖熟练的技巧，更依赖生命经验、文化记忆和审美积累。在人工智能时代，那些凝结了人类生命经验、文化记忆和审美积累的艺术作品转化为人工智能模型的训练语料，成为专业化的数据集，为模型提供最基础、最核心的知识架构。算法基于这些数据集，使大语言模型识别并生成艺术作品的风格特征、视觉语言和文化符号，而算力则支撑了这些算法深度学习训练数据、生成新艺术作品的能力。这一过程恰恰体现了马诺维奇关于数据库与算法如何重构文化生产逻辑的核心观点：文化生产不再以个体创作者的主观经验为核心，而是以数据库的组织逻辑与算法的选择机制为核心。生成式人工智能艺术的“创造力”，本质上是人类集体文化数据库的算法性重组与概率性涌现。数据因此具备了主体行为能力形成的积极力量。它将个体经验与集体经验交由算法共同生成，使生成式人工智能艺术的关系性主体性具备深刻的数据化特征。此外，数据赋能机制还具有反向塑造功能。创作者每次与人工智能进行交互创作，实际上也是在与集体性经验数据进行交互，生成结果不断激发新的创作灵感，重塑创作者的审美判断与创作方向。这种双向塑造关系说明，数据并非被动的信息载体，而是关系性主体网络中具有能动性的重要节点。

（三）平台中介机制

生成式人工智能艺术的发展越来越受到平台中介的约束。能够生成艺术的大语言模型日益增多，但核心的基础模型仍掌握在少数平台资本手中。这些平台通过免费开源或收费项目为社会提供核心基础模型，使社会资本可以基于基础模型进行二次开发。各平台由于训练数据体量、类型和性质、算法先进程度以及多模态生成能力的差异，其规则设计、算法配置和内容治理结构也呈现出截然不同的效果。这些平台已经超越了传统媒介的角色，成为组织艺术生产的重要力量。其一，技术规则的建构功能。用户能够生成什么样的作品、采用何种创作方式、获得何种反馈结果，都受到平台规则的深刻影响。这些规则决定了创作者与人工智能互动的边界，并影响作品的最终呈现。其二，资源配置的结构性功能。生成式人工智能艺术的发展高度依赖算力、数据与商业资本，这些资源大多掌握在少数大型技术平台手中。平台通过模型更新、功能开放和商业运营影响创作生态，创作者虽然能够使用平台提供的模型参与作品生成，但其创造活动始终处于技术平台所构建的“技术—制度”框架之内。从拉图尔行动者网络理论的视角来看，平台已经成为联结创作者、算法与社会的重要节点，在整个创作网络中发挥协调和组织作用。平台中介机制揭示了关系性主体性的生成条件，不仅存在于人与机器的直接互动，更在广阔的“技术—制度”框架中被结构性地塑造，主体的能动空间，始终是在平台所划定的技术边界内展开的。

（四）审美反馈机制

从接受美学的视角来看，艺术作品的意义在于艺术家与接受者的视域融合，体现的是接受过程中的动态性。伊瑟尔在《阅读行为》中提出，文本中存在大量“空白”，读者通过填充这些空白参与意义建构。这一理论在生成式人工智能艺术中具有特殊的适用性。创作者的提示词本质上是一种充满“空白”的文本指令，它规定了意义生成的大致方向，却为人工智能系统的自主填充保留了广阔的语义空间。这种“空白填充”机制使得生成式人工智能艺术的意义生成天然具有开放性。作品意义在人的模糊约束与机器的自主填充之间持续生成，而非由任何单一主体预先确定。审美反馈机制主要作用于两个相互关联的层面。其一，创作者层面的审美循环。创作者在生成结果之后，依据自身的审美判断对结果进行评价、筛选与调整，并将判断反馈为新的提示词，进入下一轮生成循环。人类的审美判断，成为关系性主体网络中不可替代的价值导向力量，赋予这一循环以方向性和意义性。其二，审美共同体层面的社会意义建构。生成式人工智能艺术作品在社交媒体中快速传播，受众通过点赞、评论、转发以及再创作参与意义生产。作品的艺术价值不再完全由创作者自定义，而是在社会互动中不断被建构。当前生成式人工智能社区中广泛流行的二次提示词创作、风格迁移创作和社区协同创作现象，恰恰反映出审美反馈机制的深层作用。审美共同体已经成为关系性主体网络的重要组成部分，其集体性审美评价，持续影响着创作者的选择与平台算法的优化方向。审美反馈机制使关系性主体性获得了持续再生产的能力。

综上所述，生成式人工智能艺术中的关系性主体性并非单一行动者拥有的属性，而是在多重机制共同作用下形成的动态结构。人机协商机制是关系性主体性的生成起点，它使主体从独立个体转变为协商性关系存在；数据赋能机制是关系性主体性运行的知识基础，它将个体经验与集体经验交由算法共同激活；平台中介机制是关系性主体性的组织环境，它在“技术—制度”层面结构性地塑造主体的能动空间；审美反馈机制是关系性主体性持续演化的动力来源，它使关系性主体性在社会意义的循环建构中不断获得再生产。这四种机制在功能层面相互依存、协同运作，共同构成了关系性主体性的完整运行逻辑。艺术的创作活动不再以主体优先为前提，而是在人与人工智能关系性协商中共同生成，形成约束艺术创作实践的关系性主体性结构。

五、生成式人工智能艺术关系性主体性的审美结构

关系性主体性深刻改变了艺术作品的审美结构。传统艺术审美活动的“创作者—作品—接受者”的线性结构，在生成式人工智能艺术中转变为“人—提示词—人工智能系统—算法—作品—接受者”的多维关系结构。这种多维结构由审美经验的关系化、艺术创作的协同化、意义生成的开放性共同构成。

（一）审美经验的关系化

关系性主体性改变了审美经验的生成方式，使其由主体内在经验转向人机关系经验。在传统美学理论中，审美经验被理解为发生于人类主体内部的精神活动。康德将其界定为主体在想象力与知性的自由游戏中所产生的无利害愉悦，强调其主观普遍性与无利害关系；杜威将其理解为有机体与环境之间持续互动的完满状态，强调经验的整体性与连续性；梅洛-庞蒂则进一步强调审美经验的具身性。这些理论均将审美经验的根源定位于人类主体的内在感受与生命经验。艺术家的创作不仅是意识活动，更是身体与世界之间的知觉性接触，艺术作品中凝结的是艺术家以身体为媒介所积累的在世经验，它是有血有肉的、有生命历程的、有身体感知的。但是，生成式人工智能艺术本身不存在具身性，尽管目前具身智能的发展正在加速迭代，但仍然难以等同于人类具身。人工智能艺术所凝聚的不是单一个体的审美经验，而是对全人类审美经验的向量化抽取与概率性组合。它是去具身的、去个体化的集体经验的算法性重组。人类创作者与人工智能系统在交互协作中，将个体与集体的审美经验通过算法生成一种新型的审美经验形态。这个过程往往是通过多个网络节点多次关系性协商、调整与妥协的结果。

这种审美经验具有明显的关系化特征。生成式人工智能艺术超越了将个体审美经验单纯投射为以提示词的方式，转而将创作锚定于人机交互的动态进程之中，使其潜藏于创作者意识深处的审美可能性得以显现。人工智能算法的不确定性打破了审美意图与艺术作品之间的线性结构。人工智能生成的图像、声音或文本结果常常超出创作者的原初设想，形成一种“意外的审美激发”。这种意外并非来自神秘的机器意识，而是来自算法模型对训练数据中潜在形式关系的重新组合。创作者在这种激发中，通过判断、筛选和再提示不断调整审美意图，并与生成结果相互匹配，从而在确定与不确定之间生成艺术作品。正是这种“意外的审美激发”机制，使得非专业艺术人员亦能够创作和生成具有审美价值的生成式人工智能艺术作品。换句话说，审美能力的门槛从具身技艺的长期积累，转变为对关系性协商过程的敏感把握。由此可见，审美经验正在从主体内部的自我演化，转变为人与人工智能之间的关系性磋商。这也说明，审美不再是一种内在状态，而成为一种关系性过程。

（二）艺术创作的协同化

传统意义上的艺术创作本质上是一个人的事。即使存在助手或团队协作，最终的创造决定权仍然归属于某个具体的人。生成式人工智能艺术从根本上改变了这种状况。如前所述，生成式人工智能艺术创作是多个行动者构成的网络，缺少任何一个，作品都无法成型。这和过去艺术创作者使用技术工具进行创作有着本质的不同：技术工具不会改变创作者的意图，而生成式人工智能则具有机器能动性和自主性。同一个提示词可以产生无数种可能的结果，更像是人与人工智能之间的审美博弈，类似于创作伙伴之间相互妥协的产物。因此，生成式人工智能艺术的创作过程，更趋近于人与人之间的伙伴关系，是一种人机共创的协同过程。

协同化还伴随着创作门槛的结构性重组。传统艺术创作建立在艺术家心手合一的技艺基础上，创作者需要经年累月的技能练习与身体训练，将技艺经验与独特的心智、情感和生命历程相结合，实现物质化的艺术创作。生成式人工智能通过“去技能化”重构创作过程，极大地降低了技术门槛，使艺术创作的核心从“身—心—灵”一体的技艺实践转变为以语言指令为媒介的协同引导。这种去技能化并非对人类创造力的否定，而是对创造力形式的重新定义：创造力的核心不再以技艺精湛为核心，而是对协同过程的审美判断与价值导向。

协同化还体现在创作者与人工智能系统之间的多轮交互循环。创作者提出要求，人工智能模型给出反馈，创作者调整要求，模型再次生成。这个循环过程可能重复数十次乃至上百次，最终的作品是人与人工智能协同过程的产物。在这个过程中的每一个环节，人工智能系统的各个组成部分都实质性地参与了创作，并约束了艺术作品的最终形态。因此，生成式人工智能艺术的创作者角色从独立创造转变为协同引导，需要在反馈中进行审美判断，组织要素关系，判断结果是否符合审美目标。这不是对人类创造力和审美经验的否定，而是艺术创作在人工智能时代的新形态。

（三）意义生成的开放性

传统上，作品意义基本上由创作者意图所锚定。尽管接受美学指出读者参与意义建构，但作者意图仍然是意义的主要来源，意义的边界是清晰的。生成式人工智能艺术打破了这种边界，使意义生成进入结构性开放状态。艾柯在《开放的作品》中提出，现代艺术作品并非封闭意义的容器，而是向接受者的诠释活动开放，作品的意义在创作者的意图与接受者的诠释之间持续生成。生成式人工智能艺术将这种“开放性”前置于接受活动，内嵌于创作过程。创作者通过提示词给出的实际上是一种“模糊性约束”。它规定了大致方向，但并不规定具体内容。例如，创作者输入“描绘一座被遗忘的城市在雨中沉默的图像”，提示词提供了主题和情绪方向，但并没有规定城市的具体形态、雨的表现方式以及“沉默”如何被视觉化。人工智能系统接收到模糊约束后，根据预训练数据中的关联关系自主填充具体内容——模型可能将“被遗忘”关联到废墟、荒草或褪色、破旧的招牌，将“沉默”关联到空旷的街道或无人的窗户。这些具体意义并非创作者直接赋予，而是模型基于预训练数据学习自主生成的。

生成式人工智能艺术的意义是在人的模糊性指令约束与机器自主性相互协商的过程中生成的。人提供意义方向，机器负责内容生成，两者共同构成作品意义。更重要的是，生成式人工智能艺术的意义生成有时会突破创作者最初设定的模糊边界，在数据关联过程中发现未曾想到的象征关系或视觉隐喻，使作品呈现出超出原初意图的意义维度。这不是因为机器理解了什么，而是因为庞大数据中的关联结构本身就蕴含着人类文化经验中尚未被充分意识到的联系。这种意义生成的开放性，正是关系性主体性在意义层面的具体体现。作品意义既不完全由创作者决定，也不完全由机器决定，而是在两者互动过程中不断形成。创作者可以接受机器生成的意义扩展，也可以通过修改提示词重新约束意义方向。但无论如何，意义已经不再是单向赋予的结果，而成为一个开放的生成过程，始终处于人的意图与机器的关联能力的关系张力之中。意义不属于任何一方，而属于关系本身。

综上所述，生成式人工智能艺术关系性主体性，标志着审美结构已经溢出了传统范式的延展逻辑，代之以对艺术经验、创造方式和意义生成模式的系统性重组。审美经验由具身的内在感受转向去具身的人机互动，艺术创造由个体原创转向多元行动者的协同生成，作品意义由作者意图中心转向结构性的开放生成。关系性主体性在这里不再只是解释主体归属的概念，而成为理解人工智能时代艺术审美结构变迁的关键范畴。它标志着生成式人工智能艺术引发的变革，已从创作工具的增量迭代，跃升为艺术活动中的主体、作品、媒介和接受者之间的关系的结构性重构。正是在这种关系重组中，数字智能时代的艺术主体性呈现出新的审美存在方式。

结论

生成式人工智能引发的主体性问题，是数字智能时代不可回避的议题。随着技术快速迭代，人、意识、意图和机器的界限正在越来越模糊。从关系哲学的角度看，主体性呈现为一种关系性存在，它植根于与世界、他者、身体和技术的动态交互网络之中。生成式人工智能艺术以高度可见的方式揭示了这一关系结构：主体性挣脱了意识内在的封闭场域，成为一种在关系网络中显现的生成能力。生成式人工智能艺术的主体性正在从实体化、中心化转向关系性、分布式和过程化。这场变革的核心在于人工智能对艺术生产关系的深度重塑，它并未止步于机器的创作介入，而是将用户、数据、算法、平台、媒介和接受者整合为一个动态交互的系统。关系性主体性框架的价值，就在于它把理论焦点从“谁是主体”的资格争论，推进到“主体如何生成”的动态考察。

当前人工智能正在从“离身智能”走向“具身智能”。今天的图像生成模型主要处理符号、图像和数据，它的审美经验是去具身的、关系化的，但未来的具身智能可能拥有物理身体或仿真身体，能够通过传感器感知环境，通过执行器作用于世界，并在“感知—行动—反馈”的循环中学习。这将对艺术理论提出新的挑战：第一，经验基础可能发生置换。人工智能不再只是去具身的计算系统，而可能形成另一种硅基生命的具身经验。第二，创作关系会被重构。人机协商可能进一步发展为具身交互共创，机器不只是生成图像，而是通过动作、空间、材料和环境参与艺术过程。第三，审美判断的重心可能转移。我们不再只评价最终结果，而要评价生成过程、互动方式和身体经验本身。因此，生成式人工智能艺术的关系性主体性并非一种定型结构，而是为理解数字智能时代艺术主体性开启了一个开放性的阐释框架。

(责任编辑王蕙)

注：1.本版文字为微信版，为阅读方便，略去引注，请以正式出版的纸质刊物原文为准；2.本版图片为合成媒体艺术家杰森·艾伦（Jason Allen）创作的人工智能艺术作品《太空歌剧院》，图片由作者提供。

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