彭 锋

一、设计的界定

设计经常被非常宽泛地定义为人的一种有意图的活动。设计师维克多·帕帕奈克（Victor Papanek）指出：“所有人都是设计师。我们在任何时候所做的任何事情，都是设计。”①设计师亨利·佩特罗斯基（Henry Petroski）也指出：“设计就是我们实现预期目标的手段。”②根据设计师的这种宽泛定义，人的活动都具有一定的设计性，凭借设计，人的有意图的活动区别于动物的本能活动。在这种意义上，设计非常接近马克思所说的劳动。马克思在《资本论》中通过对比蜜蜂和建筑师的活动阐述劳动的本质时指出：“蜜蜂建筑蜂房的本领使许多建筑师相形见绌。但是，最蹩脚的建筑师从一开始就有比最灵巧的蜜蜂高明的地方，是他在蜂箱里建筑蜂房以前，已经在自己的头脑中把它建成了。劳动过程结束时得到的结果，在劳动者的想象中已经观念地存在着。”③人的劳动跟动物的本能活动的区别，在于前者有明确的目的，有对劳动结果、过程和方式的事先预想，一句话—有对劳动的设计。在英语中，“设计”在宽泛的意义上意味着“图谋”。尽管这种广义的用法在今天不太常见，设计经常被用于某些特殊的场合，但是“图谋”“筹划”“打算”的意思仍然包含在设计的特殊用法之中。④

显然，今天所说的设计比劳动的内涵要大，外延要小。不是所有的劳动都是设计，更不是所有人的活动都称得上设计。在对流行的设计定义做出批判性分析之后，帕尔松（Glenn Parson）给出了一个比较审慎的定义：“设计是通过为新事物创造一个计划，有意图地解决问题，这个计划不会被理性的人立即视为一个不合适的解决方案。”⑤在这个定义中，帕尔松对常见的设计定义中的几个问题做出了有针对性的回应。

首先，不是所有的计划都称得上设计，一些重复性劳动也有计划，但这些计划算不上设计，只有针对新事物的计划才能称得上设计，因此设计具有一定的创新性。也正因为如此，设计被归入艺术领域，因为在艺术摆脱各种功能的束缚之后，其主要任务就是创新。正如韦兹（Morris Weitz）指出的那样，艺术是一个在本质上开放和易变的概念，一个以它的原创、新奇和革新而自豪的领域。正因为艺术不断追求创新，使得对艺术的定义在逻辑上是不可能的。⑥

其次，设计总是针对问题的，以解决实际问题为目的。这个规定性使得设计与纯艺术区别开来了。纯艺术不涉及实际问题，不存在实际问题的解决与否。纯艺术也有问题需要解决，但这些问题都限于艺术内部，与艺术之外的社会不发生直接关系。从这种意义上可以说，纯艺术是“为艺术而艺术”的艺术。如果说设计是艺术的话，它也不是“为艺术而艺术”的纯粹艺术，而是为“生活而艺术”的应用艺术。正因为如此，有人把纯艺术与设计之间的关系，类比为科学中的理论科学与应用科学的关系。不过，在笔者看来，这种类比是不够恰当的。根据吉朋斯（Michael Gibbons）等人的研究，人类的知识生产可以区分为模式一知识与模式二知识。模式一的知识生产，只受学术兴趣的指导。在这种模式下生产出来的知识，被认为是一种纯粹的科学知识，跟这种知识之外的社会不发生任何关系。这种纯粹的“为科学而科学”的知识，只跟科学自身相关。例如，数学家只解决前一代数学家留下来的难题，同时留下自己的难题等待后一代数学家来解决，如此不断演进，构成自律的数学发展史。这种意义上的数学，可以与人类实际的计算需要没有关系。相反，模式二的知识生产，是针对某个具体的应用目标的生产。在这种模式下的科学，不再具有自律的特性，而是与整个社会密切相关，受到政治、文化、商业利益等方面的限制。⑦但是，模式二知识也不是应用科学。在模式二的知识生产方式中，不存在任何准备好了的知识等待应用，而在应用科学中，这种事先准备好的理论知识是必不可少的，通常由理论科学来提供。因此，应用科学仍然属于模式一的知识生产方式，因为它有赖于事先准备好的知识，而模式二的知识生产方式则完全独立于任何事先准备好的知识体系。模式二的知识不仅完全独立于事先准备好的知识，而且具有明显的跨学科特征。

由于人们面对的问题越来越复杂，要解决这些复杂的问题就需要不同学科之间的协作。更重要的是，这种学科间的协作不是处于某种静止状态，而是处于动态的发展过程之中。例如，为了某个特殊的问题，不同学科的成员组合起来，形成一个工作组。在问题的解决过程中，形成一种新的知识。这种新获得的知识又会成为获得更新的知识的基础，如此不断推动新的知识的生产。“用这种方式生产出来的知识，很可能不会适合于对问题的解决做出贡献的诸多学科中的任何一个学科，也很可能不会被认为是属于某个特别的学科机构，或者被纪录为某个特别的学科的贡献。在模式二中，以永远是新的配置的方式进行交流，这一点变得至关重要。”⑧由于问题具有不可重复的特点，在解决问题的过程中所获得的新知识也具有不可重复的特征。我们很难预测这种新的知识可能会用在别的什么地方，而且很难以独立的方式去发展这种知识。这种跨学科的协作与我们一般理解的跨学科研究也不尽相同。一般的跨学科研究还局限在学院之内的学科合作，模式二的跨学科合作涉及的范围更广，政府部门的智囊团、大公司的研究机构都可以成为合作伙伴。如果说模式一的知识生产方式具有同质性和等级性的话，那么模式二的知识生产方式则具有异质性和短暂性。模式二知识的跨学科团队合作形式还会让这种知识生产方式具备自我反省的机能。在模式一的知识生产方式中，科学自身很难具有自我反省的能力。为科学而科学的科学家无法从科学之外的立场来反省自己的成果，对科学的反省来自科学系统之外。通常情况下，对科学的反省的任务，往往会落到人文学科的身上。但是，在模式二的知识生产方式中，由于团队是由广泛的跨学科成员构成，他们之间就会形成相互限制，从而促进团队内部的自我反省。这种自我反省能力还会促使模式二的学术团队形成一种自我评价和质量监控能力，而这一点也是模式一的知识生产方式所不具备的。吉朋斯等人阐发的这种模式二知识生产方式，特别适合用来解释设计。⑨

第三，只有合理的方案才是设计。由于设计不是纯艺术，因此对设计的评价不能简单地依据美学标准，无论是传统美学中的美还是现代美学中的创新。对设计的评价甚至不能够依据设计自身的标准，我们可以将这种标准简称为学术标准。这种学术标准在模式一知识中体现得非常明显。例如，在科学中，这种学术标准通常体现为波普尔（Karl Popper）所说的证伪。“我们并不试图证明或证实我们的理论，而是试图通过驳斥、证伪、反驳它们来加以检验。”⑩科学的发展之所以主要是通过证伪而非证明进行，因为任何科学理论的确立都带有猜想的成分，都在等待反驳。“科学理论并不是观察的汇总，而是我们的发明—大胆提出来准备加以试探的猜想，如果和观察不合就清除掉；而观察很少是随便地观察，通常按一定目的进行，旨在尽可能获得明确的反驳根据以检验理论。”⑪科学的这种不断进化的发展模式，在艺术领域也有体现。例如，贡布里希（Ernst Gombrich）就将波普尔的猜想与反驳改造为图式与矫正，用它来解释艺术创作及其历史。“对于科学活动的这种描述非常适用于艺术中的视觉发现史。事实上，我们总结出图式和矫正的公式，所说明的正是这个程序。你必须有一个出发点，一个进行比较的标准，然后才能开始那最终体现在完成的物像之中的制作、匹配、再制作的过程。艺术家不能从乱涂乱画入手，但是他可以批评前人。”⑫科学先有猜想，然后有对猜想的反驳并形成新的猜想，如此类推，形成科学发展的历史。艺术先有图式，然后有对图式的矫正并形成新的图式，如此类推，形成艺术发展的历史。进入20世纪之后，无论是科学还是艺术，发展的节奏明显加快了很多。以前由一代人甚至好几代人完成的图式与矫正，变成了同一代人之间的挑战。正如利奥塔（Jean-Francois Lyotard）所说的那样：“塞尚挑战的是什么样的空间? 印象主义者的空间。毕加索和布拉克(Braque)挑战的是什么样的物体? 塞尚的物体。杜尚在1912年与何种预先假定决裂? 与人们必须制作一幅画——即便是立体主义的画——的想法。而布伦 (Buren)又检验了他认为在杜尚的作品中安然无损的另一预先假定：作品的展示地点。”⑬然而，艺术领域中的挑战不一定是合理的。正因为这种挑战，艺术真有可能因为穷尽了可能而走向终结。⑭不过，科学不会因为这种挑战而走向终结。科学与艺术不同，科学是用抽象符号来表现理念内容，艺术是用感性形式来表现理念内容。科学在表现理念内容时不会受到抽象符号的限制，艺术在表现理念内容时会受到感性形式的限制。正因为如此，这种挑战对于科学不构成威胁，但对于艺术却构成威胁。⑮设计不属于纯艺术，设计的自律性没有纯艺术那么强，对于设计来说，解决外部问题的压力远远超过内部挑战的压力。因此，设计的好坏，尽管与设计的先进性有关，但是更重要的是与设计的合理性有关。

上述这三个要点将一般性的劳动、不针对问题的方案、不切实际的想象从设计中排除了出去。从总体上来看，帕尔松对设计的界定比较符合设计的实际情形。但是，随着人工智能时代的来临，设计有可能会发生巨大的变化。

二、设计艺术与人工智能的挑战

人工智能正在全面而深入地渗透进人类社会，它能做人类能做的事，也能做人类不能做的事。现在的问题是：有哪些人类能做的事情是人工智能不能做的呢？人们首先会想到艺术。人工智能制作出来的事物与艺术家创造出来的事物可以非常相似，以至于我们无法从感官上将它们区别开来，但只有艺术家创造出来的那个事物才能称作艺术品。对此，人们会从艺术意图、创造过程、艺术语言、艺术表现等方面来进行辩护。

首先是意图。艺术创造有艺术意图，人工智能没有艺术意图，因此人工智能不能代替艺术家的艺术创造。就像音乐中的雨声跟自然界中的雨声听起来可能完全一样，但只有前者是艺术，后者只是自然现象。人工智能可以制作出与音乐家创作出来的音乐完全一样的声音，但是只有音乐家创作出来的声音是艺术，因为音乐家创作出来的声音体现了艺术意图。这里有两种特例需要补充说明。一种情况是音乐家挪用现成的声音算不算音乐？尽管挪用的声音不是音乐家有意图地制作出来的，但是因为它们是音乐家用来实现自己的目的，因此也可以说体现了音乐家的意图，从而被认为是音乐；另一种情况是音乐家不经意间制造出来的一段声音算不算音乐？尽管音乐家不经意间制造出来的声音有可能没有体现音乐家的艺术意图，但它们也能被称作音乐，因为音乐家的艺术意图有可能是没有被音乐家意识到的。音乐家不经意间制造出来的声音是音乐，原因是它们体现了音乐家潜意识中的艺术意图。⑯也正因为如此，迪基（George Dickie）坚持将艺术界定为“人造物”，尤其是有艺术意图的人造物。⑰人工智能制作的作品和自然界的物品在外观上很有可能与艺术品相似，我们可以借用丹托(Arthur Danto)的“不可识别性”将它们区别开来。而且，这也证明丹托对于那些不可识别的因素在艺术中所扮演的重要角色的强调是具有前瞻性的。

其次是情感。对于这一点，我们可以采取与意图一样的模式来辩护。人工智能没有情感，不仅让它无法创造艺术，也让它无法欣赏艺术。尽管人工智能在对艺术品的鉴别和解释上有可能比人类更加精确，但是由于人工智能面对作品时没有相应的情感反应，因此人工智能并不是在欣赏艺术品。舒斯特曼（Richard Shusterman）让我们想象人类与电子人的区别：“两个表面上完全相同的观众,他们能够对面前的艺术作品做出完全相同的解释。其中一个是人类,他为他所看到和解释的东西兴奋不已。而另一个只是一个体验不到任何可感知性质的电子人,它感觉不到快乐,实际上根本感觉不到任何情感,它只是为了做解释陈述而机械性地处理感知到的艺术界的数据。由于这个原因,即便电子人的解释陈述在描述上比人类的解释陈述要更加精确,我们仍然可以说人类对艺术的一般反应要更为优越,而由于电子人完全没有感受到任何东西,因此它根本就没有理解艺术到底是什么。现在进一步想象要是彻底将审美经验从我们人类文明中剔除出去,那么我们就会完全被改造为那种电子人或者被电子人所灭绝。”⑱在舒斯特曼看来，电子人没有审美经验。反过来说，审美经验可以维持人类作为人类的存在。人工智能制作出来的作品，尽管在外观上与艺术品完全一样，但是由于它们没有情感，因此可以说它们不是艺术品。由于表现情感和保存审美经验的艺术在维持人类作为人类存在上具有重要价值，因此在人工智能时代需要艺术担负维持人类生存的重要使命。

再次是创造过程。创造与情感有些类似，但似乎更加容易辩护。人们经常用创造过程将艺术家的创造与机械复制区别开来。比如，照相写实绘画看上去与新闻照片完全一样，但是照相写实绘画是艺术，照片是新闻资料。即使有一天或者在某种意义上新闻照片也被当作艺术，但它也是与照相写实完全不同的艺术。其中原因在于，照相写实的创造过程与新闻照片的制作过程不同。根据比尔兹利（Monroe C.Beardsley）的界定，创造过程是发生在起始和终结之间的一段心理和物理活动。⑲在比尔兹利看来，创造过程非常复杂。创造不是毫无控制地胡来，但控制不是源于某种过去的东西，也不是源于某种未来的东西。过去的情感、未来的目的都是创造过程之外的东西，真正的控制内在于创造过程之中。“艺术家对创造过程的控制的真正本质，是任何寻找单个导向因素的人都理解不了的，无论这种因素是需要还是目的。控制内在于过程自身。……每一发生在艺术作品中的单个创造过程都产生自己的方向和动力，因为每一时刻的批判性控制力都是未完成的作品自身的某个阶段或情形，是作品呈现的可能性，以及作品所允许的发展。”⑳也就是说，创造过程的控制力既不是来源于过去的某种东西，也不是来源于未来的某种东西，而就处在现在的创造过程之中，是作品自身在起控制作用，而不是作品之外的原因或结果在起控制作用。任何作品之外的因素起控制作用的行为，都不是真正的创造性行为。这种创造过程的结果，不仅是作为艺术品的生动之物，而且是作为艺术家的生动之人。㉑

最后是语言。根据古德曼（Nelson Goodman）的看法，艺术与非艺术的区别，关键在于它们所使用的语言。艺术语言具有一些特征，古德曼称之为审美征候，如句法密度（syntactic density）、语义密度（semantic density）、句法充盈（syntactic repleteness）以及例示（exemplification）。㉒尽管人工智能生产的物品与艺术品表面上可能完全一样，但是艺术语言具有审美征候，人工智能语言则没有。古德曼坚信，只要我们了解了艺术语言，就能够将艺术与非艺术、原作与赝品区别开来。㉓

我们还可以找到更多的理由来辩护人工智能无法取代艺术家的创造，不过无论我们做出的辩护如何有力，都无法回避这个事实：人工智能制作出来的东西正在被接受为艺术品。2018年10月，在纽约佳士得的一次拍卖会上，人工智能制作的《爱德蒙·贝拉米的肖像》（Edmond de Belamy）经过55次竞价，最终以43.25万美元成交，人工智能生产的艺术品开始正式进入艺术品收藏领域。在此之前，人工智能制作的音乐和诗歌，已经为人熟知。2017年，徐冰创作了一部名为《蜻蜓之眼》的电影，全部镜头都是从网络公共影像资源中抓取的，随着图像搜索技术的进步，人工智能制作电影的前景被展现出来了。根据古德曼所言，从原理上讲，二级和多体艺术比如音乐比较容易由人工智能制作，单体和一级艺术比如绘画较难由人工智能制作。如果人工智能已经可以制作绘画和电影，那么就没有什么艺术形式是不可以由人工智能来制作了。设计也不例外，今天设计的各个领域都可以见到人工智能的身影。阿里巴巴开发的人工智能设计师“鹿班”（原称“鲁班”），已经让平面设计师感受到了失业的风险。

人工智能正在全面取代艺术家的工作，正因为如此，有人感叹艺术真的要终结了。黑格尔早在19世纪就做出“艺术终结”的预言，丹托在20世纪重提“艺术终结”，他们给艺术界造成的震动都远不如人工智能这么猛烈。㉔

三、设计设计对人工智能挑战的回应

黑格尔所处的时代尚未出现人工智能，丹托所处的时代人工智能也没有发展起来，因此他们的艺术终结论跟人工智能时代的艺术和设计关系不大。不过，他们对艺术终结之后的艺术的构想，对于我们理解人工智能时代的艺术与设计仍然富有启示。尽管丹托与黑格尔所处的时代不同，但是他们都预言了艺术将要终结于哲学之中。如果真的像二者所说的那样，艺术要在哲学中达成终结，那么人工智能时代的艺术和设计就多少带有一点哲学性质。

现在的问题是，什么是哲学呢？冯友兰在概括哲学的特征时，称它为“思想思想”或者“反思的思想”。㉕在将艺术哲学与艺术批评区别开来时，舒斯特曼用了类似的说法。他将艺术批评称之为“一阶批评”（first-order criticism），将艺术哲学称之为“二阶批评”（second-order criticism）或者“元批评”（metacriticism）。“一阶批评”是针对作家和作品的艺术批评，“二阶批评”是针对艺术批评的批评。㉖由此可见，哲学具有明显的二阶思维的特征。无论是思想思想还是批评批评，都是二阶思维。或许人工智能可以进行思想和批评，但无法进行思想思想和批评批评，无法从事反思和元批评。根据一种类比关系，人工智能时代的艺术和设计，很有可能也会具有二阶的特性。于是，设计就成了设计设计、反设设计、二阶设计或者元设计。人工智能时代的人的设计，不是跟人工智能在一阶设计方面竞争，而是从事人工智能无法设计的设计，那就是去设计进行设计的人工智能，设计隐藏在设计背后的意图、情感、创造和语言，去对设计进行批判性的反思。

事实上，在人工智能时代来临前夕，艺术界已经出现了适应人工智能时代的艺术，这就是所谓的观念艺术。正如观念艺术家索尔·勒维特（Sol LeWit）指出的那样：“对于观念艺术来说，最重要的是观念或概念。一旦观念诞生，创作过程就已完成，将观念外化为物质形态的作品并不重要。”㉗人工智能时代的人的设计很有可能是观念设计，观念的实现之类的劳动，将由人工智能来完成。

无论是设计设计、反设设计、二阶设计、元设计还是观念设计，它们的一个共同特征就是有自主的价值导向和审美导向，能够充分体现人文精神。人的设计与人工智能设计之间的区别，很有可能就像阿多诺（Theoder Adorno）所说的文化工业与现代艺术或前卫艺术之间的区别那样。文化工业体现的是同一性思维，现代艺术体现的是非同一性思维。为了体现非同一性思维，现代艺术采取了永不妥协的辩证法，通过不断否定和自我否定，维持对非同一性的追求。㉘从这种意义上来说，人工智能时代的“设计设计”将不可避免地具有哲学反思和批判的特性。

注释:

① Victor Papanek,Design for the Real World:Human Ecology and Social Change (New York:Pantheon Books,1971),p.23.

② Henry Petroski,Success through Failure:The Paradox of Design (Princeton:Princeton University Press,2006),p.48.

③ 马克思：《资本论》第1 卷，《马克思恩格斯全集》第43 卷，北京：人民出版社，2016 年，第180 页。

④ Glenn Parson,The Philosophy of Design(Cambridge:Polity Press,2016),p.8.

⑤ Glenn Parson,The Philosophy of Design,p.11.

⑥ Morris Weitz,“The Role of Theory in Aesthetics,” The Journal of Aesthetics and Art Criticism,Vol.15,No.1 (1956),p.32.

⑦ 关于两种模式的知识生产的区别，见Michael Gibbons et al,The New Production of Knowledge:The Dynamics of Science and Research in Contemporary Societies (London:Sage Publications,1994),pp.2-4.

⑧ Michael Gibbons et al,The New Production of Knowledge,p.5.

⑨ 我曾经用模式二知识来解释当代美学、文化产业和艺术管理，见彭锋：《在争论中发展的当代美学》，《哲学动态》,2009年第4期，第83-89页；彭锋：《文化产业与模式二知识》，《新美术》,2013年第11期，第35-39页；彭锋：《模式二知识与中国策展学》，《美术观察》,2019年第8期，第17-18页。另见彭锋：《艺术学通论》，北京：北京大学出版社，2016年，第127-161页。

⑩ 波普尔著,傅季重等译：《猜想与反驳：科学知识的增长》，上海：上海译文出版社，2005年，第277页。

⑪ 同注⑩,第65页。

⑫ 同注⑩,第387-388页。

⑬（法）利奥塔著,谈瀛洲译:《后现代性与公正游戏》,上海：上海人民出版社,1997年,第138页。

⑭ 有关论述参见Arthur Danto,“The End of Art:A Philosophical Defense,” History and Theory,Vol.37,No.4 (1998),pp.127-143.

⑮ 有关分析，见彭锋：《艺术的终结与重生》，《文艺研究》,2007年第7期，第30-38页。

⑯ 丹托艺术哲学乃至全部哲学的核心问题就是不可识别性问题，艺术品与寻常物可以在感觉上不可分别的，如何将它们分别开来是丹托哲学的主要目的。除了意图之外，与之相关的是关涉性。也就是说，艺术品总是会有所针对，从而会引起阐释，形成理论氛围。丹托的思想比较集中体现在他的《寻常物的嬗变》（陈岸瑛译，南京：江苏人民出版社，2012年）一书中。有关讨论见彭锋：《艺术终结与禅》，《文艺研究》，2019年第3期，第5-14页。

⑰ George Dickie,Art and the Aesthetic:An Institutional Analysis (Ithaca,N.Y.:Cornell University Press,1974),p.34.

⑱ Richard Shusterman,Performing Live:Aesthetic Alternatives for the End of Art(Ithaca and London:Cornell University Press,2000),pp.30-31.

⑲ Monroe C.Beardsley,“On the Creation of Art,” in Morris Weitz (ed.),Problems in Aesthetics(New York:Macmillan,1970),p.386.

⑳ Monroe C.Beardsley,“On the Creation of Art,” pp.395-396.

㉑ 有关艺术创造的分析，见彭锋：《艺术学通论》，北京：北京大学出版社，2016年，第289-291页。

㉒ Nelson Goodman,Languages of Art(Indianapolis:Hackett,1976),pp.252-255.

㉓ 古德曼以凡·梅格伦(Van Meegeren)制作维米尔(Vermeer)绘画的赝品为例对此做了深入的阐发，见Nelson Goodman,Languages of Art,pp.99-112.

㉔ 有关分析，见彭锋：《艺术的终结与重生》，《文艺研究》，2007年第7期。彭锋：《“艺术终结论”批判》，《思想战线》，2009年第4期。

㉕ 冯友兰著，涂又光译：《中国哲学简史》，北京：北京大学出版社，1985年，第4页。

㉖ Richard Shusterman,“Analytic Aesthetics:Retrospect and Prospect,” The Journal of Aesthetics and Art Criticism,Vol.46,Analytic Aesthetics (1987),pp.115-124.

㉗ SolLe Witt,“Paragraphs on Conceptual Art,”in A Retrospective,ed.Gary Garrels (San Francisco:San Francisco Museum of Modern Art,2000),p.369.

㉘ 有关分析，见彭锋：《阿多诺论自然美》，载《马克思主义美学研究》，2007年。