艺术与人工智能人文学国际学术工作坊系列（2026—2027）
主办单位
北京大学计算艺术实验室（多模态文化智能体北京市重点实验室）
联合主办
中国艺术研究院文艺研究杂志社
伦敦国王学院注意力与感知生态研究中心
南京大学人文社会科学高级研究院媒介哲学研究中心
我们正处于一个被算法编织的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度重构人类的知识谱系。然而，当讨论大多聚焦于算力、效率与工业落地的宏大叙事时，我们往往遗忘了最核心的问题，AI 究其本质，是对人类思维的模拟，是人类思想与技术长期纠缠的产物，是一种离体认知的延伸。
北京大学计算艺术实验室将联合中国艺术研究院文艺研究杂志社、南京大学、伦敦国王学院，发起为期十二个月的“艺术与人工智能人文学”国际学术工作坊。我们并非把 AI 视为一个待评价的对象，而是将其作为人类智慧的一个镜像，通过艺术开辟的路径，溯源人文学科最核心的思想史，反思那些在自动化社会被漠视的矛盾。
概念重构：从计算到思辨
在大模型的语境下，记忆、幻觉、生成等词汇被赋予了纯技术性的定义。但人文学科的传统告诉我们，记忆绝非冰冷的数据存储，而是带有情感温度的复现，幻觉亦非纯粹的逻辑故障，而是人类想象力与真实世界之间的缝隙。
我们尝试打破技术术语的黑箱，将这些概念重新锚定在从柏拉图到海德格尔、从本雅明到斯蒂格勒的哲学脉络中。当 AI 通过数以亿计的参数“生成”图像或文本时，它实际上是在调动人类文明的谱系档案，我们必须追问：在这种纠缠视觉中，主体的代理权究竟在何方？
我们致力于挑战那种将 AI 视为黑箱、并将其神话的趋势，转而主张建立一种透明的、以人为中心的智能观。
被漠视的肉身与旅程：艺术的抗争
自动化的逻辑崇尚结果的瞬时化，却在无形中实施了一种文化暴力，它摧毁了人类形成的维度，抹除了创作中不可或缺的挣扎、失败与成长。这种时空擦除（Temporal Erasure）使得美变得廉价且平庸。
艺术在此时展现了其独有的重要性。它不只是产出视觉样式的工具，更是一种感性思考的实验场。通过艺术，我们可以识别数据集中的偏见，感知算法对“他者”的排斥，并重申那些无法被自动化的核心能力：具身经验、品味、情境判断……
这是一场关于共同注意（joint attention）的博弈，艺术家在尝试与机器共创的过程中，实际上是在与这些技术背后隐藏的权力结构进行对话。
开放的议题：人工智能人文学
我们提出了一些开放议题，这不是结论，而是入口，工作坊围绕这些话题展开，欢迎学者提出新的议题。
机器幻觉 在技术治理的语境下，“幻觉”通常被视为生成式 AI 产出的事实性错误，是亟待通过“对齐”技术消除的系统缺陷。然而，从人文学视点出发，幻觉并非纯粹的逻辑故障，而是机器调动数以亿计的人类文明碎片进行“非人类联想”的巅峰时刻。它是算法在处理不确定性时的拟人化挣扎，在逻辑的断裂处产生出诡异而迷人的视觉意象。这种“诗学缝隙”迫使我们反思：当 AI 脱离了工具论的实用主义，它所呈现的“错误”是否正是透视人类经验与机器推演之间那层不可逾越鸿沟的唯一窗口？我们主张将幻觉视为一种脱离真假二元论的创造性力量，探索其在艺术表达中揭示系统逻辑本相的潜力。
故障与错误 自动化社会习惯于崇尚“数学上的完美”与无摩擦的产出，试图将一切“错误”定义为系统的“失败”。但在人工智能人文学中，“故障”是打破技术黑箱、观察算法逻辑“肉身”的最佳契机。正如 AI 在描绘人类手部细节或复杂拓扑结构时的挣扎，这些失能不应仅被视为技
术拙劣，而是一次“解构”人类常规认知的认知契机。故障艺术通过放大算法的失常，让我们审视关于“正常”与“标准”的潜意识偏见。这种“视觉纠缠”提醒我们，美并非源于算法的顺从，而往往源于系统在尝试模仿人类却最终失败时所爆发出的物质性张力。
记忆 AI 并不具备人类认知科学意义和现象学意义上的记忆，它本质上是一个“自动化档案装置”，通过对历史留下的文本和图像残余进行递归性能动化来实现复现。当前最令学术界忧虑的是递归性退化（model collapse），当大模型开始在自身生成的“合成数据”上进行二次训练，人类文明的记忆质量可能面临平庸化的风险。在这种“档案暴力”面前，人文学科必须发挥“反档案暴力”的功能。我们尝试探讨在算法索引之外，如何维持那些具有情感温度、生命厚度且不可被统计学还原的活跃记忆？艺术研究的任务，便是在自动化的洪流中，守护记忆作为人类主体性最后堡垒的独特性。
生成与创造 生成式 AI 极大地压缩了从构思到创作的时间线，让视觉上的“开脑时刻”大幅提前，却也带来了认知卸载（cognitive offloading）的深层危机。从人文学的角度看，真正的创造力并非单纯的概率推演，而是包含了挣扎、失败与个人史的“感性思考”过程。在人机协作的迭代循环中，人类的角色正经历着从“技术执行者”向“策展人思维”的位移，此时，“品味”，即在千万种生成的可能性中判断“为何是这一种”的能力，成为未来创造力中不可自动化的核心。我们将研究如何在这种共同注意的博弈中，重塑人类作为意义最终裁决者的代理权。
数字劳动 人工智能的生成能力并非凭空而来，其底层逻辑是人类智力成果的大规模提取与再工业化。从人文学视角看，每一次点击和交互都在被挖掘为新的剩余价值，创作者原本艰辛的“过程”被抹除，坍塌为瞬时的计算结果。我们必须追问：当劳动者变成了数据源，人类的能动性会如何体现？我们力求通过艺术研究让这种隐形的、弥散的劳动重新“可见”。我们拒绝接受 AI 使人类劳动过时的论调，转而强调劳动的表达性、伦理性和关系性价值。在这场关于“关系的剩余价值”的讨论中，艺术将作为一种反抗手段，捍卫创造性过程本身的尊严。
愿景：作为未来的协作与责任
本系列工作坊将邀请 Jos de Mul, W.T.J. Mitchell, Joanna Zylinska, Yuk Hui,Jenna Ng 等学者，通过 60 分钟的演讲，以及与学者的深度对话，共同探讨一种计算智能时代的人文学和艺术学。
我们拒绝把 AI 视为单纯的自动化机器，而应将其视为人类文明档案在数字维度的再体现，这不仅仅是学术研究的方向，更是对未来智能时代无法回避的责任。
项目详情
启动时间：2026 年 9 月
周期：12 个月
活动形式：线上或线下工作坊，60 分钟主旨发言+对话讨论
成果 ：讲座文稿与学术文集
国际工作坊日程
2026 年 9 月 5 日、11 日
Jos de Mul（伊拉斯谟大学教授）
2026 年 10 月 19 日
Tiziana Andina（都灵大学教授）
2026 年 10 月 28 日、29 日
W. J. T. Mitchell（芝加哥大学教授）
2026 年 11 月
彭锋（北京大学教授）
2026 年 12 月 16 日
Jenna Ng（昆士兰大学教授）
2027 年 4 月
Joanna Zylinska（伦敦国王学院教授）
2027 年 4 月-5 月
Yuk Hui （伊拉斯谟大学教授）
艺术在本质上是在不透明的系统中寻找光明。我们诚邀您参与这场激进的思想实验，在算法的幽灵间，重新点燃主体性的火种。
