作者：沈乐平（中国美术学院书法学院副院长）

　　在国家推动“人工智能+”与教育数字化战略的时代背景下，书法作为中国传统文化独特且重要的艺术门类，如何与AI等新兴技术共处，并且实现创造性转化和创新性发展，是我们必须直面回应的课题。当科技算力开始重塑艺术感知，我们必须审慎地思考：书，何为？艺，何为？人，又何为？

　　书法史中的自我更新

　　在探讨AI如何赋能书法之前，我们首先要回答一个问题：古代的书法是自诞生起就永恒不变的吗？

　　答案显然是否定的。

　　事实上，中国书法延续数千年而不衰，正因它从来不是一套僵死的教条，而是一门随社会变迁、工具迭代、审美与文化发展而不断自我更新、活化的艺术。

　　从先秦到两晋，汉字的书写完成了从实用到艺术的跃迁。早期的甲骨文、金文带有强烈的象形色彩。秦代统一文字、推行小篆之后，汉代发生的“隶变”，堪称书法史上的一次革命，并催生了笔法与结构的深刻变革。到了魏晋，书法成为文人寄托生命状态的载体，成为重意境、重精神的一种艺术形式。及至唐代，楷法完备、草书飞扬，书法法度与性情均达高峰。而两宋时期，则转向以“尚意”为旗帜的文人书写，更重个性、重书卷气，主张“我书意造本无法”，使书法成为文人胸襟与学养的自然流露。清代碑学全面崛起，对传统帖学形成了巨大冲击，也引发了时人的深刻反思。

　　进入20世纪80年代，西方现代艺术涌入后引发书法艺术的碰撞、融合与创新：从90年代邱志杰在《重复书写一千遍〈兰亭序〉》中对时间与消亡的沉思，到徐冰《天书》在全球化语境下拓展书写的社会学维度，再到王冬龄以“乱书”和巨幅书写探索AR等数字媒介……

　　可以说，书法艺术正是在不断突破边界、生成新范式，再突破、再生成的循环中向前发展的。也正因如此，在崭新的AI时代，传统艺术门类也应利用技术的力量，来不断探索传统表达形式的新边界与新可能。

　　以专业审美校准技术

　　我们必须正视一个技术现状：此前，主流AI书法与篆刻生成模型存在明显局限。其生成本质是机械式模仿，缺乏专业数据的筛选与审美规训，生成结果往往笔画错漏、呆板生硬，用笔和章法与传统艺术审美大相径庭。更关键的是，AI无法分辨美学意义上的“常—变”“雅—俗”“形—质”“正—奇”等，它有技术层面的高下之分，而缺乏审美层面的自觉。

“为未书”工作坊以褚遂良作品为核心风格基底训练AI模型后生成的书法作品

　　因此，中国美术学院发起“为未书”工作坊实践项目，在书法与篆刻等领域，尝试以专业审美引领技术介入。这是国内书法学科首个跨界人机共创项目，也是一次面向未来的先锋探索，旨在站在高等书法学科的专业起点，去结合传统艺术与现代科技、虚拟数据与身体书写，推进书法艺术在当下的传承、创作与传播。

　　在书法领域，我们把重点放在气韵转译与风格重组，聚焦于北魏墓志碑额书、智永《千字文》、怀素草书、颜真卿《祭侄文稿》、苏轼行书等历代经典范本。不采用品质不佳的公开数据集，而是让书法专业研究生自建高清数据集、定制训练模型，不仅要解决笔画错漏等技术缺陷，还要尝试开发有自主风格意识的智能模型。通过将书法中的抽象概念转译为技术逻辑，在算法生成的源头探索笔墨意趣与数字算力的共生。

　　我们同时还开展了风格“杂糅”实验，将不同作品按不同比例进行融合性探索，观察美学中的“强势基因”如何在算法中显现——这不是生硬拼凑，而正是在模拟传统书法家的取法路径和学习手段。

　　在篆刻领域，我们强调对金石效果与传统篆刻语言的坚守。在汉白文印生成系统中，我们实现了从数据采集、模型训练到风格迁移的完整闭环。首先，从历代数千方汉印中精选质量上乘、风格相近的经典作品，构建高质量古印图像数据池。随后对模型进行风格训练，使其系统学习汉白文印的章法布局、篆法特征、线条形态等，实现基于古印风格迁移的新印生成，即“图生图”。我们又进一步结合程序算法，将用户输入的文本智能转换为小篆，让算法深度模拟冲刀、切刀的金石效果，自动输出符合汉白文印风格的篆刻作品，实现“文生图”功能。

　　坦率地说，这两个模型目前还不算成熟，但在未来，模型还会持续进化，我们希望可以让它们根据人的审美来即时调整，做到单独修改或微调某一点画，从而进一步凸显人作为使用者的审美差异。

　　基于以上实验，相较于以往AI的盲目生成，本次工作坊的人机协同实践呈现出清晰的主、客体关系：AI作为“器”（客体），侧重底层运算、数据处理与模型微调，精准还原笔墨肌理，提供动作捕捉、实时生成等技术支持；人——艺术家和师生——则作为“魂”（主体），牢牢把控书法与篆刻艺术的气韵、心性、意境与生命体感，为技术提供文化根基，同时负责梳理理论、亲手甄别并规范审美标准。

　　人的主体性不可替代

　　当这些视觉上足以“乱真”的作品诞生后，一些值得思考的问题也随之浮现。

　　其中首要的问题是：AI是否会替代艺术家的主体角色？

　　我们的回答是否定的。从某种角度看，AI的介入反而可以解放艺术家的创造力，它拓展了艺术的感知边界，让书法创作的媒介不再局限于纸墨，同时也能革新展陈与传播的方式。

　　在纸本创作过程中，艺术家每一次落笔都会带来差异，哪怕版画、拓片，每一件作品都是独特的，这种差异性恰恰是艺术的价值与魅力所在。AI虽然能解决生成式的问题，却不具备人的温度与情理、感受与体验、意识与直觉。因此，人作为创作主体依然无法被替代。当技术在一定程度上消解了书写壁垒，更多不具备书法背景的设计师群体就可以在模型帮助下，更好地实现人作为主体的创造力，同时推动传统美学的破圈传播与跨界赋能。

　　此外，该如何定义人机共创作品的归属与版权？

　　我们的模型是根据艺术家的审美与偏好训练的，艺术家的思想与观念赋予了“形式”以灵魂。因此，这些作品不应被定义为传统纸本作品，而应被看作数字生成的、人机深度共创的“数字作品”或“数字产品”。

　　从学理上讲，我们现在和未来所做的数字产品，本质上属于“二重制作”，类似于篆刻中的“合作”。例如，吴昌硕为某一内容的印章设计起稿，而后续刊刻则由弟子徐新周完成，那么这件作品最终应该归入谁的名下？学界普遍认为，这仍是吴昌硕的“作品”，它虽由两个“主体”完成，但吴昌硕的主体意识和创作思维占据主导。此次人机共创的作品也是类似的：人作为主体，是前面的“1”，后续再多的“0”都需要依附于这个“1”才能成立。

　　基于此，我们还引入了数字版权与区块链技术，让这些作品的曲直、高度、细节等数据，连同版数、编号、存证日期，共同构成其唯一的“数字身份证”——类似于传统作品中的年份、落款、钤印。从创作实践、理论建构与教育体系三个维度来看，这些数字作品都具有重要意义：第一，作品已具备完整度，正文、时间、落款一应俱全；第二，有理论支撑，艺术创作者赋予了作品审美逻辑与学理内核；第三，为当代书法教育也可以说是为高等艺术教育体系，提供了思考的契机与模型构建的可能。

　　人工智能并非要取代人类，它是一面映照人类自我认知与社会意识的镜子，是推动我们理解自身语言、思维与智能的全新维度。只有以“人+AI”的形式，我们才能共同发明出全新的能力。

　　由此可见，高校教育中人机合作的最终意义，不仅在于创造新的视觉形式，更在于技术对艺术生产的赋能，以及培育能与AI一起进化、视野贯通古今中外、兼具判断力与感受力、跨界整合知识与技术的当代“数码主体”。正所谓，真正的文化创造是创造人，创造能创造的人，而真正的“传承”，必然也是与时俱进的“新生”。希望青年艺术创作者能以其鲜活的感受、冷静的思辨、丰富的想象、破界的胆略，努力探索并书写属于这个时代的“为未书”。

　　《光明日报》（2026年08月02日 12版）