黑特·史德耶尔（Hito Steyerl），《Mechanical Kurds》（静帧），2025年，图片来自艺术家、施博尔画廊与BANK画廊
撰文 陈璐
编辑 叶滢
对于一座以“新”为名的美术馆来说，纽约新美术馆把扩建后的开幕展命名为“新人类：来自未来的记忆”(New Humans: Memories of the Future)，并非只是对AI热潮的即时回应。展览从19世纪末、20世纪初延伸至当下，将义肢、机器人、恐怖谷、机械芭蕾、未来城市、自动化劳动和后人类身体放在同一条历史线索中，回看技术如何一再改变人对自身的想象。所谓“新人类”，从来不只是一个遥远的未来物种。现代以来，人的身体、劳动、感知和主体性，早已在工厂、剧场、战场、实验室、电影银幕和科幻想象中被反复改写。
从这个展览回看，AI不再像一个突然降临的未来，它只是又一次被放进了“未来”的叙事里。这样的叙事并不陌生。19世纪的蒸汽动力印刷机，20世纪的广播、互联网和万维网，都曾带着开放、连接、效率和解放的承诺到来。人们曾经相信，知识会传播得更快，教育会抵达更多人，个体会拥有更大的表达空间。但技术理想从来不会停留在最初的愿景里。它很快会进入商业模式、治理结构、平台规则和资本回报的现实之中，也会改变人如何工作、观看、表达和生活。所谓“新”技术，最终改变的不只是工具，也改变了人类观看和理解世界的方式。
“新人类：来自未来的记忆”(New Humans: Memories of the Future）在纽约新美术馆展览现场，2026年，摄影/Dario Lasagni，图片来自新美术馆
梅莫·阿克腾（Memo Akten）的《学习观察》（Learning to See，2017—）将这个问题带回到了一个具体场景里。在这件作品中，摄像头对准桌面上的日常物件。神经网络根据自己的训练结果，实时把这些物件重构成云、海、火、花，或者其他自然景观。观众移动桌上的东西，屏幕上的世界也跟着变化。表面上看，是机器在观看，但真正被显露出来的，却是观看背后的条件。它能看见什么，取决于它曾经被投喂了什么。它如何理解现实，取决于它已经拥有怎样的视觉词汇。
技术观看的“中性”开始变得可疑。AI不会透明地面对世界，它总是通过训练、分类和既有数据重构世界。人类的观看当然也不是完全中性的，但机器学习把这种过滤过程放大并制度化了。当类似的视觉系统进入平台、城市、军事、医疗和文化生产，它改变了图像风格，也改变了世界被分类、理解和分配注意力的方式。
机器如何观看世界，只是问题的一面。另一面是，机器如何进入创作过程。泰特现代美术馆的展览《电子梦：互联网之前的艺术与科技》（Electric Dreams: Art and Technology Before the Internet，2024.11—2025.6），回顾了20世纪50年代至互联网出现之前的技术艺术实验。光、电、机器、算法、早期计算机和视频合成器进入艺术创作之后，技术不再只是工具，它开始重新组织感知、身体、空间和创作规则。
在这一脉络中，哈罗德·科恩（Harold Cohen）的《AARON》尤其值得在今天被重新观看。科恩在20世纪60年代末构想出这一程序，并在70年代初将其命名为AARON。它不是今天意义上的生成式模型，而是一套由艺术家长期编写、调整和扩展的绘图系统。科恩试图把自己关于图像、构图和艺术过程的知识转译为代码，再由机器执行和延展。
早期的AARON从简单规则和线条出发，后来逐渐生成更复杂的具象图像，并通过绘图机器和上色机制完成作品。它的重要性不在于提前“预言”了今天的AI艺术，而在于让我们看到，机器参与创作本身并不新鲜。真正发生变化的，是机器进入创作的方式。AARON更像一套由艺术家设定规则、机器执行，再反过来帮助艺术家思考图像生成过程的系统。今天的生成式AI则不同。它建立在大规模数据、平台基础设施和不可见的训练劳动之上。前者关心艺术家如何把自身知识转译为程序，并与机器共同实验。后者迫使我们追问，机器所谓的“创造力”究竟吸收了谁的作品、谁的风格、谁的声音和谁的判断。
Harold Cohen, 《Arnolfini Series》，1983年
Harold Cohen, 《AARON KCAT》，2001年，人工智能软件，图片来自惠特尼美术馆 © Harold Cohen Trust.
到了平台时代，技术对人的改写进一步进入日常生活。阿玛利亚·乌尔曼（Amalia Ulman）的《卓越与完美》（Excellences & Perfections，2014）很早就捕捉到这一点。她在 Instagram 上虚构出一个年轻女性的生活剧本，她自拍、消费、整形、情绪低谷、重新开始。观众最初并不知道这是一件表演作品，因为那些图像太像平台上真实存在的生活。作品真正揭示的，不是社交媒体上的“虚假人设”这么简单，而是平台如何把人的身体、情绪和身份组织成一种可观看、可点赞、可追随的形式。
纪录片《监视资本主义：智能陷阱》之所以引发广泛讨论，正是把类似问题放进更大的平台结构中。社交媒体看似帮助人们表达、分享和建立关系，背后运行的却是推荐机制、注意力设计和广告系统。内容能否被看见，越来越取决于排序、标签、点击率和停留时长。哈佛学者肖莎娜·祖博夫（Shoshana Zuboff）在《监视资本主义时代》中讨论的，也正是人的经验如何被记录、计算，并转化为可预测、可干预的资源。
《监视资本主义：智能陷阱》截帧，杰夫·奥洛夫斯基执导，2020年
从机器观看，到机器创作，再到平台化的自我呈现，技术一次次带来新的可能，也一次次把人的经验纳入新的系统之中。到了AI时代，这一过程继续扩大。被纳入系统的不再只是点击、停留和社交关系，也包括文本、图像、声音、风格和专业判断。因此，这个时代艺术面对的新问题，并非简单的“要不要使用它”，而是它把什么变成了资源？经过了怎样的授权？谁的劳动在生成结果中可见，谁又消失在系统背后？
作者消失在系统里?
于是，一个看似古老的问题重新浮现了出来。究竟，谁是作者？
一张由模型生成的图像，一段由算法合成的声音，一件由人输入提示词、机器给出结果的作品，究竟应当归属于谁？提出指令的人、训练模型的公司、提供数据的无数创作者，还是那个看似自动生成图像的系统本身？
这些问题并不新鲜。早在20世纪，现代艺术已经反复拆解艺术家作为唯一创作主体的神话。杜尚的现成品改变了艺术家和作品之间的关系，创造力不再只体现为亲手制作，也可以体现为选择、命名和语境转换。挪用艺术和观念艺术继续挑战原创、手工和作者身份之间的天然联系。已有图像、广告、新闻照片、档案、文本和日常物品，都可以被重新组织为作品。到了罗兰·巴特所谓“作者之死”，作品的意义不再完全由作者控制，而是在文本、观看者、制度和语境之间生成。
从这个角度看，今天围绕AI的许多争论，实际延续着现代艺术史中早已存在的旧问题。艺术是否必须由人亲手完成？机器能不能参与创作？作品的意义是否只属于艺术家？这些问题并不是AI第一次带来。艺术早已不再只由手工技艺定义，作者也早已不是一个封闭、自足、绝对稳定的中心。
但当作品、声音和风格进入训练系统，“作者”问题就不再局限于解释权和署名权。霍莉·赫恩登（Holly Herndon）和马特·德莱赫斯特（Mat Dryhurst）的实践，正是对这一变化的直接回应。他们在蛇形美术馆北馆（Serpentine North）展出的《呼唤》（The Call），围绕合唱、声音、集体创作和AI训练展开。这个项目把AI的训练过程本身变成艺术问题。声音在这里不只是素材，它与身体、身份、共同体和授权紧密相连。当许多人的声音共同进入一个模型，作品的作者便不再只是某一个明确的名字，而是一整套采集、同意、转化和再生成的关系。
“霍莉·赫恩登和马特·德莱赫斯特：呼唤” （Holly Herndon & Mat Dryhurst: The Call）在蛇形美术馆展览现场，2024年，摄影/ Leon Chew，图片来自蛇形美术馆
“霍莉·赫恩登和马特·德莱赫斯特：呼唤” （Holly Herndon & Mat Dryhurst: The Call）在蛇形美术馆展览现场，2024年，摄影/ Leon Chew，图片来自蛇形美术馆
他们共同创办的生成授权平台Spawning，也延续了对类似问题的讨论。它试图为AI训练建立一层“同意层”（consent layer），关注数据来源、身份、声音和授权机制。这个实践把问题继续向前推了一步。它没有把AI训练视为隐藏在作品背后的技术流程，而是把训练本身变成需要协商的文化过程。换句话说，AI时代的作者问题已经不只是署名，还涉及知情、选择、授权和未来使用权。
然而，并非所有训练关系都能以这样的方式展开协商。更多时候，数据和劳动发生在看不见的地方。黑特·史德耶尔（Hito Steyerl）的作品《机械库尔德人》（Mechanical Kurds，2025），记录生活在伊拉克北部的库尔德叙利亚难民如何成为科技公司背后的“幽灵工人”。他们通过给图像标注边界框训练AI模型，而这些模型又可能被用于影响他们自身处境的军事技术。这里的“作者”问题已经超出艺术家和作品，指向机器视觉背后被隐藏的劳动。所谓自动化，并不是没有人，而是把人放到了更不可见的位置。
黑特·史德耶尔（Hito Steyerl），《Mechanical Kurds》（静帧），2025年，图片来自艺术家、施博尔画廊与BANK画廊
2018年，凯特·克劳福德（Kate Crawford）和弗拉丹·约勒（Vladan Joler）共同创作的《一个AI系统的解剖》（Anatomy of an AI System）把这套结构展开成一张地图。项目以亚马逊Echo智能音箱为对象，追踪一个智能设备从诞生、运行到报废的网络，揭示其背后涉及的矿物开采、能源消耗、物流系统、云计算、用户数据、人类劳动和电子废弃物。通过这件作品，观众清晰地看到，AI并非悬浮在云端的抽象智能，而是一套依赖资源、劳动和数据抽取的系统。
凯特·克劳福德和弗拉丹·约勒，《一个AI系统的解剖》，2018年，https://anatomyof.ai/
克劳福德后来与艺术家特雷弗·帕格伦（Trevor Paglen）合作的《ImageNet轮盘》（ImageNet Roulette，2019），则把问题推向观看和分类。这个项目使用ImageNet中关于“人”的分类，让观众上传照片后看到AI如何给自己贴上标签。观众看到的不是机器是否真的“看见”了自己，而是一个更不安的事实，在机器观看之前，训练集、分类系统和社会偏见已经预先规定了它能够怎样看人。AI图像不是中性的视觉结果，它携带着数据结构和分类历史。创作主体在这里被进一步分散到数据集、标签体系、标注劳动和模型部署之中。
“作者之死”这个旧命题已经有了新的含义。过去，作者之死主要指向意义的开放。作品不再只属于作者，读者和观看者也参与意义生成。今天，作者之死进入了数据和基础设施层面。作品可能成为训练源，声音可能成为可调用的身份，风格可能成为模型能力，劳动可能从作品表面消失，却在系统背后持续运转。
AI时代的“作者之死”，并不是再次宣告人的退场。恰恰相反，它要求我们重新看见创作背后的关系。作品由谁提供，声音由谁贡献，标注由谁完成，数据集由谁建立，模型由谁拥有，授权由谁设置，生成结果又由谁获益？
谁来协商人的位置?
然而，当作品、声音、风格和劳动都被卷入模型系统，“谁是作者”已经不足以概括全部问题。AI改变的不只是创作关系，也改变人理解自身的位置。它让人重新面对机器，也重新面对自然、身体和制度，并随之衍生出了一系列新问题。自然如何被数据化，身体如何被技术重新感知，机构又如何参与定义未来想象？
即将在洛杉矶开幕的DATALAND，把这些讨论推到一个新的场景之中。这个自称世界首个AI艺术博物馆的机构，将于2026年6月20日以雷菲克·阿纳多尔工作室（Refik Anadol Studio）的《机器梦：雨林》（Machine Dreams: Rainforest）作为开幕展。AI艺术在这里不再只是美术馆中的一个展览单元，也开始拥有自己的建筑、展示空间和叙事系统。
DATALAND 官网将这场展览描述为对“自然内在智能”的探索。作品由“大型自然模型”（Large Nature Model）驱动，使用经过授权的自然世界数据集，在“人类在场”与“地球记忆”之间建立对话。这延续了阿纳多尔近几年围绕自然图像、声音和生态数据展开的实践。在《机器幻觉：自然之梦》（Machine Hallucinations: Nature Dreams，2021）中，他使用大量自然图像训练模型，将花朵、树木、蘑菇、云和风景转化为不断流动的机器幻觉。到了《地球回声：活档案》（Echoes of the Earth: Living Archive，2024），自然不再只是视觉素材，而成为由动植物、菌类、雨林地点、声音与图像数据共同构成的生成系统。
“机器幻觉：自然之梦” 展览现场，Dataland ©2026 Refik Anadol Studio on behalf of DATALAND. 摄影/ RefikAnadolStudio
“机器幻觉：自然之梦” 展览现场，Dataland ©2026 Refik Anadol Studio on behalf of DATALAND. 摄影/ RefikAnadolStudio
阿纳多尔一直把数据理解为一种记忆。机器学习在他的作品中不只是计算工具，也是一种重新感知和组织世界的方式。但正因为如此，DATALAND 所提出的问题也更加复杂。当“雨林”成为机器梦境，艺术当然可能重新激活人对自然的感知。但与此同时，自然也被放入了一套可采集、可训练、可展示的技术系统之中。所谓“地球记忆”被机器重新生成时，我们看到的是自然的另一种生命，还是自然被数据化之后的美学表面？
如果说阿纳多尔把自然带入机器记忆，艺术家安妮卡·易（Anicka Yi）的《爱这个世界》（In Love With the World，2021）则把机器重新放回身体、空气和共同栖居的环境之中。2021 年，在泰特现代美术馆涡轮大厅里，她创造了一个由漂浮机器生命体组成的新生态。那些被称为“aerobes”的机器，形态取自海洋生命和蘑菇，在空间中缓慢移动，感知周围环境，也与观众共享同一片空气。泰特现代美术馆将这件作品描述为一个“新生态系统”（new ecosystem）的愿景，邀请观众思考机器如何以新的方式栖居于世界。
这件作品的动人之处在于，它没有把机器理解为屏幕后的抽象智能，也没有让机器简单模仿人。它让机器成为一种在空气中漂浮、移动、感知、与人共享空间的近似生命体。观众面对的不是一个会回答问题的智能体，而是一组与气味、空气、建筑、身体和微生物共同构成环境的机器。在这件作品里，未来的人机关系或许不再只是人与对话系统之间的一问一答，而更像是人与机器、空间、感官和非人生命之间的共同栖居。
阿纳多尔和安妮卡·易的作品，共同把AI艺术从“人是否还能创作”的争论中推了出来。它们真正触及的，是人在技术与自然之间的位置。人不再只是机器的使用者，也不再只是自然的观看者。在模型、数据、感官、生态和制度交织起来的现实中，人需要重新理解自己身在何处。
安妮卡·易，《爱上这世界》在泰特现代美术馆涡轮大厅展览现场，2021年
在这些作品背后，海尔斯和哈拉维曾经提出的问题仍然没有过时。凯瑟琳·海尔斯（N. Katherine Hayles）在《我的母亲是计算机：数字主体与文学文本》（My Mother Was a Computer: Digital Subjects and Literary Texts）中讨论代码、语言、身体与文本之间的关系，指出计算机并非外部工具，它参与塑造我们阅读、写作、记忆和理解自我的方式。唐娜·哈拉维（Donna Haraway）在《赛博格宣言》（A Cyborg Manifesto）中提出的赛博格，也不是一个科幻式的人机混合形象，而是一种打破人/动物、有机体/机器、物理/非物理等稳定边界的思想工具。在她们的讨论中，“人”从来不是纯粹自然、自足封闭的主体，而总是在技术、身体、社会关系和权力结构中被塑造。
不过，扩展“智能”和“生命”的想象，并不等于把一切都交给技术系统重新命名。阿纳多尔和安妮卡·易的作品都在扩展我们对“智能”和“生命”的想象，也留下了一系列具体问题。自然数据从哪里来，经过谁的授权和选择？机器进入公共空间时，人如何感知它、靠近它、与它共处？当这些经验被放进美术馆和技术机构，它们又会被怎样讲述、展示和使用？
林茨电子艺术节2026年的主题“未来开始 / 协商人性”，正是把这些问题重新放回“人”身上。按照官方表述，它关注的不是遥远未来，而是此刻我们如何理解“何为人”。其“未来人类项目”（Future Humanity Project）也计划通过“你好，世界！”（Hello Worlds!）平台，让观众进入不同的未来情境，感受人在技术、社会和生态变化中的脆弱、差异和转变。
“协商人性”并不是要给“新人类”下一个新定义，而是把人重新放回具体的身体、劳动、感受、自然关系和公共生活之中。AI时代追问“何为人”，也不是要回到技术之前那个纯粹、稳定的主体。人始终在技术、制度、媒介和生态关系中被塑造。所谓新人类，并不是一个已经到来的物种，而是一场仍在发生的争论——当AI不断重写语言、图像、感知和关系，我们究竟还想如何成为人，又由谁来决定这一点？
这些展览和项目都表明，AI时代的艺术讨论已经超出了“AI 能否创作”“AI 生成图像算不算艺术”这样的争论。人在技术系统中如何被重新理解、被看见，正在成为艺术必须面对的问题。
文章提及创作与研究项目
梅莫·阿克腾，《学习观察》（Learning to See，2017 —）;
“电子梦：互联网之前的艺术与科技”（Electric Dreams: Art and Technology Before the Internet），泰特现代美术馆展览，2024-2025年;
哈罗德·科恩，《AARON》，1960年代至2016年;
阿玛利亚·乌尔曼，《卓越与完美》（Excellences & Perfections，2014）;
《监视资本主义：智能陷阱》，杰夫·奥洛夫斯基执导，2020年;
霍莉·赫恩登和马特·德莱赫斯特，《呼唤》，2024年;
黑特·史德耶尔，《机械库尔德人》（Mechanical Kurds，2025）;
凯特·克劳福德和弗拉丹·约勒，《一个AI系统的解剖》（Anatomy of an AI System，2018）;
凯特·克劳福德和特雷弗·帕格伦，《ImageNet轮盘》（ImageNet Roulette，2019）;
安妮卡·易，《爱这个世界》（In Love With the World，2021）;
凯瑟琳·海尔斯，《我的母亲是计算机：数字主体与文学文本》（My Mother Was a Computer: Digital Subjects and Literary Texts，2005）;
唐娜·哈拉维，《赛博格宣言》（A Cyborg Manifesto，1985）;
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正在展出
新人类：来自未来的记忆(New Humans: Memories of the Future）
纽约新美术馆
展至2026年8月9日
机器梦：雨林（Machine Dreams: Rainforest）
DATALAND
展至2027年1月31日
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即将展出
2026年林茨电子艺术节
“未来开始 / 协商人性”
林茨多个场地
2026年9月9日至9月13日
