人工智能技术深刻改变着知识和技能生产、输出和反馈的链条,逐步取代了第一层级、重复性的劳动,给高等教育带来新的机遇和挑战。以我所在的工艺美术教育领域为例,在设计阶段,人工智能已经被广泛应用,如生成设计图、3D建模图以及效果图等。以往,手稿要经过人工建模、渲染才能生成效果图,如今人工智能直接就能依据手稿生成效果图,省去了中间环节。
许多传统学科借助人工智能发展交叉学科,实现了自我的更新迭代,适应时代与社会发展的前沿需要。学科的交叉可以是多样的。一种是“人工智能+传统学科”,基于人工智能的发展趋势,以及传统学科在当下的应用需求,推进学科交叉。例如“人工智能+教育”“人工智能+医学”“人工智能+语言学”等,培养具有跨学科知识技能的突破性创新复合人才。另一种是以人工智能为媒介,实现“传统学科+传统学科”。通过信息链接和数据分析,挖掘出不同学科之间的潜在联系和互通的研究方法,为跨学科研究提供新的思路和方法。
我所在的学校就组建了跨学科的师资团队,形成了以创新作品研发创作为中心的学科交叉汇聚引导机制。学习不同工艺、使用不同材料创作的学生,以及擅长计算机智能技术的学生可以合作组队,进行实践。
但是,至少在短期内,工艺美术教育的传统核心优势和能力不会被人工智能取代。设计图还需要人工反复训练生成,并进行修改完善,才能在后续制作环节进一步使用。即使机器的仿真能力超越人工,但人们对于手工艺器物的追求并不是“完美”。工艺美术除了操作技艺,还蕴藏了更多情感内核,例如本身承载的人文温度,生产过程中各种有趣的偶发因素,人与自然材质之间的情感链接,背后艺术家的成长背景和故事等。
工艺美术的学习需要“师古人”和“师自然”。人工智能能够实现“师古人”这个层面,但是很难实现“师自然”,因为对自然的审美千差万别。比如,玉雕有一个重要环节叫“相玉”,指的是大部分原材料都有杂质和纹路,手工艺人顺应材质自然特点,灵活激发创造力,可以化瑕为宝。这恰恰是手工艺术魅力的体现。如果由人工智能制作,需要更有规律性的规则和准确的锚点。这也是手工艺为什么需要活态传承,而不仅是装订成册的原因。
不用担心传统学科因为人工智能的介入而“变质”,因为基础学科本身就是基石和土壤。使用者良好地训练人工智能,必须有足够的知识技能储备。“你懂,它才会;你不懂,它也不会。”
人工智能走进各行各业,需要解决每个行业自身独特的落地问题。作为推动创新的中坚组织,高校理应率先一步,洞察实际应用中的落地问题,并进行探索尝试,解决问题。
传统工艺美术和人工智能的结合,就十分具有代表性。
首先是传统工艺的从业者较少,能够用于人工智能训练的素材不够丰富。
其次是机器的普及应用也不够成熟。例如,制作陶瓷茶壶可以先智能生成设计图,然后以机器雕出来,能精准控制厚度、形状。问题在于,机器迭代得很快,有从业者表示过“刚买回来就已经开始落后了”,机器价格也很昂贵,一般的个体从业者很难触达。
现实中,很多传统工艺美术的从业者并不擅长使用计算机技术,有的甚至认为操作起来不方便,还没有自己的手艺快,存在心理障碍。而擅长使用人工智能技术的人又不了解工艺美术的文化传统和技艺,想要更多的成果落地,还需要进一步实现人员组队,打破学科隔阂。
面对这些问题,工艺美术类高校各专业之间和学校之间可以加强协同,实现多学科人员的汇集,实现教育研发资源的共享合作,加强前沿性实验性的研究。教师作为高校学科建设的核心力量,需要理解人工智能的核心逻辑,知道如何与人工智能对话、处理数据,既能熟练地操作运用,也能看到并规避潜在的风险。
同时,加强资源投入,引进和研发先进设备,邀请传统手工艺人试用,对他们进行人工智能素养的培训,并积极收集使用反馈意见,结合从业者的年龄、文化、使用习惯等,改进硬件和软件设备。
在人工智能时代,高校不仅需要积极拥抱新技术,更要领先一步,在研发和使用人工智能工具的过程中,形成全新的育人模式,培养出适应未来社会发展需要的新一代高素质人才。归根到底,人工智能会不断迭代发展,但高校教育的核心始终是人。
张嘉瑜(上海工艺美术职业学院教师)