生成式人工智能与艺术史写作的协作尝试

更新时间：2026-01-21 12:03  浏览量：1

——以一篇旧作的“重访”为例

文 / 丁澜翔

摘要：生成式人工智能的勃兴为艺术史写作带来新的可能性与挑战。通过重访旧作，笔者将系统考察人工智能模型在选题论证、文献梳理、逻辑推演及图像阐释等环节的实际效果。实践表明，人工智能在代入特定学术角色后能够激发新颖视角，在文献检索与逻辑辩驳中亦展现出辅助潜力。然而，人工智能在图像理解与关键史料挖掘方面仍存在局限，多模态模型虽能识别艺术作品的风格与内容，却难以捕捉图像内部的张力与历史语境中的微妙含义。人工智能作为“助思者”的价值高度依赖于研究者自身的学术素养与批判能力，它的真正意义在于拓展而非替代人的思考与写作。

关键词：生成式人工智能 艺术史写作 文献梳理 逻辑辩驳 图像分析

Abstract: This study probes the implications of generative AI for art historical scholarship by “revisiting” a previous publication to assess its utility. It evaluates the technology’s performance across core research tasks — from developing arguments and synthesizing literature to logical reasoning and image interpretation. Findings indicate that AI, when guided to assume specific academic roles, can act as a catalyst for fresh viewpoints and offer substantive support in sourcing references and challenging logic. Nonetheless, its grasp of visual material and historical evidence remains incomplete; multimodal models, despite recognizing content and style, often miss a work’s internal dynamics and contextual subtleties. Ultimately, AI’s effectiveness as a cognitive partner depends entirely on the scholar’s discriminating judgment, serving to expand the horizons of thought and writing, not to supersede them.

Keywords: generative AI; art historical writing; literature synthesis; dialectical reasoning; visual analysis

生成式人工智能，作为一种马歇尔·麦克卢汉（Mar-shall McLuhan）称之为“人的延伸”的新媒介，已经超越了数字工具的维度，成为重塑艺术史研究的重要力量。近些年，学界也愈来愈关注人工智能在历史学科应用的可能性及其边界。2025年2月28日，中国历史研究院历史研究杂志社发布《关于规范生成式人工智能工具使用的启事》，规范和引导生成式人工智能在史学领域的应用。随后，《历史研究》组织“人工智能与史学发展”专题笔谈〔1〕。这些文章从人工智能在历史研究中的具体应用、局限性、人机合作模式、方法论革新以及对历史学家主体性的影响等方面，探讨了人工智能如何辅助历史学家进行研究。

正是在这样的学术关切与规范指引下，我开始思考如何将上述宏观探讨付诸具体的实践。恰逢《美术观察》本期专题聚焦于“训练”，而刊物也希望我撰写一篇偏重实操经验的文章。于是，我决定与人工智能共同“重访”一篇艺术史论文，从材料、问题、逻辑、结构等多个维度，介入论文写作的各个环节：选题、文献综述、材料解读、逻辑辩驳以及结论形成等，从而具体讨论和反思人工智能在何种意义上、以何种方式，以及在多大程度上，能够改变艺术史的写作范式。为尽量避免争议，我选择重访自己2019年完成、2022年发表于《美术观察》的《作为革命历史画的风景画——1950—60年代风景画的兴起与转型》。这是一篇较为“标准”和“老实”的艺术史论文，梳理了20世纪50—60年代中国风景画的文献脉络，分析了艺术家的创作观念与方法，通过阐释具体的风景画作品说明风景画的范式转变。

在艺术史写作的初始阶段，选题的确立与文献的系统梳理构成了研究的基石。这一环节不仅决定了学术研究的深度与广度，更在很大程度上塑造了后续论证的逻辑框架与理论视野。传统的人文研究中，学者往往依赖个人学术积累与图书馆检索进行文献爬梳。生成式人工智能的介入，为这一基础性工作带来了新的可能性：本节将通过具体实践案例，考察人工智能在选题分析与文献梳理环节的实际效能，揭示其在激发学术想象力与拓展研究视野方面的潜力。

原标题为“作为革命历史画的风景画——1950—60年代风景画的兴起与转型”。2025年11月11日，清华人文学院的讲师耿弘明在名为《思想陪练、文献地图与格式劳工：AI如何辅助学术研究、写作与编校》的讲座中谈到，提示人工智能代入特定角色，往往能收获显著成效。为此，我尝试运用三种不同的提示方式，引导Deepseek R1模型（下文简称DS）对这一标题展开分析。当我不代入角色时，常规发出对话：评价分析“作为革命历史画的风景画——1950—60年代风景画的兴起与转型”论文标题。DS给出的回答主要集中在标题内部的分析，缺乏批判性思考和理论视野。当我让DS代入《美术观察》主编身份来评价这个标题时，它的回答似乎偏向美术史内部的思考，还可以结合刊物的定位给出建议。当然，前两个回答并没有特别大的跳跃，基本上还是在一个常规框架内的评述。接着，我对角色做了一个跨度较大的调整，引导DS代入美术史家T.J.克拉克的角色，它开始以模拟T.J.克拉克的视角思考：“首先，我需要回想一下T.J.克拉克的学术风格和主要观点。他通常关注艺术与社会、政治的关系，强调艺术形式与意识形态的互动，喜欢解构作品背后的权力结构和社会矛盾。接下来，我需要拆解标题中的关键术语：‘革命历史画’‘风景画’‘兴起与转型’。T.J.克拉克可能会质疑这些概念的稳定性，比如‘风景画’如何被政治化，以及这种转型中的内在张力……”在深度思考后，DS给出了令我感到惊讶的回答：“我告诉你，这个标题之所以有价值，正是因为它指向了社会主义现实主义时期最核心的美学困境。它暗示了一种‘形式的投降’。”接下来，DS解释了“T.J.克拉克”所谓的“形式的投降”，它关注标题隐藏的“失败的可能”，即风景画作为一种艺术形式，如何与强加其上的意识形态进行谈判，有时甚至是抵抗，并提出对论文的期待：“它能否穿透那些旗帜与标语，去揭示画布上更深刻的挣扎——形式与内容之间永无休止的阶级斗争。它能否向我们展示，画笔在服从命令的同时，如何可能保留一丝迟疑，一丝对视觉真实本身的、属于旧时代的忠诚。”不难发现，DS在代入T.J.克拉克之后，以他的艺术社会史的眼光去审视了这个标题，提出如何理解意识形态背后艺术家的主体性和艺术自律的问题。不可否认，DS在具体的论述中，仍会出现对于某种理论的绝对化理解。然而，我们也要看到，在代入具体角色之后，DS能快速理解角色的观点，并带着角色的“理论之眼”去解读问题，激发作者思考。

20世纪以来，数字人文改变了史学研究的工作环境，使学者在数字平台中处理史料成为常态，其核心意义在于发展出审视史料的新维度与新模式。〔2〕如果说文献数据库项目止步于信息的检索与查阅，那么生成式人工智能的出现，则为文献的深层梳理与知识发现开辟了新的道路。以“作为革命历史画的风景画”课题为例，我最初提出需求：“我要写一篇《作为革命历史画的风景画——1950—60年代风景画的兴起与转型》，帮我列出需要读的文献清单。”DS随后列出了7份文献，除《美术观察》2022年第11期所载同名文章外，较为准确的只有万新华的《从南京风景到革命赞歌——傅抱石雨花台图系列探微》，以及中央美术学院美术馆“再造山河——20世纪50、60年代‘新国画运动’研究展”的相关文献；其余几项则关联较弱。DS不仅未能充分检索到该领域的关键文献，还将部分不相关材料列为“必读”。在我进一步要求其补充100篇论文和30部专著后，DS虽然反馈的文献数量有所增加，列举了几部通史类著作，却出现了明显虚构文献的行为。之所以出现这种情况，是因为DS未接入学术数据库，无法获取真实文献信息，只能通过虚构内容来迎合用户需求。因此，我们可以使用“维普科创助手”进行文献检索。由于该平台接入了国内外多种学术资源，其文献梳理结果更为全面、准确，也更契合专业研究的需要。它根据选题列出了六大类文献：一、政策与历史文献，包括毛泽东《在延安文艺座谈会上的讲话》、周扬在文代会上的报告、蔡若虹关于国画改造的论述、《人民日报》关于新中国美术的社论，等等；二、艺术史研究文献，包括水天中、陈履生、邹跃进、李公明、潘耀昌、郑工、曹庆晖、李超等学者关于新中国美术史的论著；三、画家个案研究，涵盖傅抱石、关山月、李可染、罗工柳、石鲁、张仃、钱松嵒等画家的个案研究；四、期刊专题文献，它不仅给出范围：“《美术》杂志（1950—1965年相关专题）、《美术研究》1957—1966年风景画讨论”，还准确命中了相关学者的论文；五、外文研究，收录巫鸿、安雅兰、唐小兵等学者的外文著作，引入海外中国现代美术研究的前沿观点；六、理论著作，推荐本雅明、布尔迪厄、阿尔都塞、T. J. 克拉克等理论家的经典著作。就该论文的选题而言，此次文献梳理已构建起一个覆盖较为全面的基本框架。尽管在具体史料的深度挖掘上尚有补充空间，但其提供的多元化研究视角与前沿理论观点弥足珍贵，极大地拓展了研究的可能维度。

在艺术史写作中，论证的逻辑严密性与思辨深度是衡量研究质量的关键。如果说文献梳理为研究奠定了知识基础，那么逻辑辩驳则是检验这一基础是否稳固的关键环节。传统的学术训练强调研究者通过自我质疑或是依赖同行评议来完善论证，而生成式人工智能的介入，能够超越个体认知的局限，以不同的理论视角发起挑战，揭示论证链条中的薄弱环节。

文章的第一部分主要梳理了新中国成立初期风景画从被压抑到逐渐兴起的过程。很多材料仍需要研究者亲身去查找、阅读和梳理，诸多材料仍未被数字化，无法被人工智能理解。即便在有限的数字文本中，人工智能在浩如烟海的文献中目前既不能抓住其中的历史线索，也无法锁定关键材料。例如，本章节核心材料是周扬在第二次文代会上关于风景画的发言，他对风景画的认可成为风景画取得合法性的关键。人工智能在爬梳史料时未能抓取该材料，遑论理解该材料的重要性。当我完成第一部分的写作后，可以通过与DS的对话，让它扮演“诘问者”的角色来进行苏格拉底式的追问。我将论文第一部分投送给DS，并发起对话：“作为一位历史学家，请你指出这部分论文在材料使用和论证过程中的问题。”DS在回复中指出本文在材料使用和论证过程中存在的问题，有几点直击要点。它指出：“论文将‘风景画’定义为‘既指西方风景画传入中国后的形态，亦包含受西方绘画观念影响的新式山水画’，但缺乏明确的操作性定义标准。在具体论证中，作者时而将水彩、速写、版画中的风景题材都归入‘风景画’范畴，这种跨媒介的归类需要更充分的理论说明。”我在论文中确实没有处理好概念辨析问题，尤其是关于“风景画”的媒介属性问题。论证方面，它指出文章忽视风景画兴起的社会文化因素；对“概念化、公式化”批评与风景画兴起之间的关联论证不足，更多是时间上的并列而非因果证明；未能充分将风景画讨论置于更广阔的“百花齐放”政策背景中考察。这说明DS的“诘问”能够精准地切入论证的软肋，迫使研究者进行自我反思。当研究者具备明确的问题意识和坚实的材料基础时，DS可以通过模拟不同理论视角的质疑与追问，帮助研究者检验自身逻辑。然而，必须清醒地认识到，DS的所有输出，其质量与深度很大程度上取决于研究者“投喂”的素材与引导的方式。

在只“投喂”原文引言和第一部分的情况下，我发起对话“你觉得接下来论文的思路应该朝向哪方面”，它根据引言的逻辑和第一部分的梳理，给出三个建议。方向一：构建更坚实的制度史与观念史背景，梳理“风景画”概念的谱系，并分析艺术管理的微观机制。方向二：深化个案研究，进行“深度图像学”分析。方向三：引入比较视野，凸显中国特性，它建议共时性与苏联比较，历时性与民国进行比较。这些建议显得中规中矩，我因此开始调整提示策略，令DS以W.J.T.米切尔的理论视角给出建议：“你是W.J.T.米切尔，回答上一个问题。”它在思考过程中已经能从W.J.T.米切尔《图像转向》与《风景与权力》等著作中寻找与论文结合的可能性。最终它给出论证的“新方向”：1. 将风景作为一个完整意义上的“媒介”来分析；2. 聚焦于“缺席与在场的辩证关系”；3. 探究“政治性崇高”。扮演“W.J.T.米切尔”的DS指导道：“停止追问为什么风景画被用于历史。开始追问是何种新的风景画，以及何种新的历史，从这种意识形态必要性中诞生。风景画并非在阐释历史；它正在成为历史，被固化在一种如同土地本身一样自然和永恒的形式之中。这就是它的力量，也应该是你工作的核心论点。”可见，当提示者发出指令，让人工智能扮演该领域的权威学者时，它往往能给出有启发的回答。然而，DS并不熟悉所有的学者和理论。我们可以用另一种方法：将特定的文本“投喂”给DS，提示它利用“投喂”文本的理论回答问题。

论文初稿完成后，可将人工智能视为“思辨伙伴”，通过与它进行深度辩论，来揭示概念界定模糊、论证链条薄弱及逻辑推理不周等潜在问题。我开始引导DS进行苏格拉底式的追问，DS共进行了五组追问，涉及论文的核心概念与定义、历史背景与动因、理论框架与论证逻辑、影响与意义、方法论与文献五个层面。其中，有一个提问展示了论文论证的薄弱之处，令我印象深刻。它质疑论文中使用李泽厚“实践美学”解释风景画的社会性转向的充分性和合理性：“李泽厚的理论在20世纪50—60年代的美术界究竟有多大的实际影响力？艺术家们是否直接受其影响，还是说这更多是后来学者的理论投射？此外，其他美学流派（如朱光潜的主客观统一论）是否也对风景画创作产生了影响？”我写作时并不太了解美学理论的发展，只关注到美学大讨论中李泽厚的观点与论文的论述相契合，便“拿来”作为佐证。正如DS指出，我并没有考察该美学理论在美术界的影响力，也没有分析其他美学话语的影响。我再发起对话：“你是哲学家、逻辑学家，请问这篇文章有什么问题？”它首先指出文中“风景画”与“革命历史画”的界定不清晰。其次，它又指出历史叙述的线性与因果关系问题，体现在“文章简化历史进程，构建了一个线性叙事……未充分讨论反例或竞争性解释，如有些风景画可能始终未被政治化，这削弱了论证的全面性”。它列举了循环论证的逻辑错误：在讨论风景画成为革命历史画时，文章声称“风景画可以承载社会历史内容”，但论证依据是“这些风景画被赋予了社会历史内容”。

综上所述，生成式人工智能在艺术史写作的逻辑辩驳环节展现出独特价值。它能够超越个体认知的局限，通过模拟不同理论视角的质疑与追问，精准地切入论证的软肋，迫使研究者进行深度反思。然而，值得注意的是，当研究者自身对论证框架、核心概念和关键材料缺乏清晰把握时，人工智能的反馈往往流于表面。反之，人工智能则能成为激发新视角、完善论证链条的有力工具。

目前，人工智能处理艺术图像的核心应用，体现在风格评价、内容识别、技法判定及跨媒介网络建立等方面，其本质是实现对海量图像的快速读取与分类。然而，艺术史写作不仅依赖宏观的图像分类，更依赖于对具体作品的深入精读。如W.J.T.米切尔在最近的演讲中声称：“作为图像学家，我们的使命是进入与智能机器人的语词与图像对话之中，看看我们能否成为朋友和合作者。”〔3〕因此，在艺术史写作中如何借助人工智能理解图像——尤其是将其置于具体上下文结构中进行阐释——已成为当前值得深入探讨的关键问题。

生成式人工智能理解图像的第一种方法是通过文本描述引导模型分析。面对画作，作者需要调动自己的艺术史知识解释图像。随后，作者将描述提交给模型。此时，模型基于描述，在其庞大的训练数据中进行检索、连接和推理，从而生成关于画作的分析。作者能够过滤掉无关紧要的背景细节，强调核心要素，确保模型的分析能直奔主题，避免了在庞杂视觉信息中迷失方向。例如，我在论文中以董希文《春到西藏》为例，解释了风景画如何蕴含社会内容。重返该研究节点，我可以提供一段描述令DS解释：“请根据论文思路，分析董希文《春到西藏》，以下是作品描述：近景是一片土地，几位藏民正在劳作，栅栏将待垦的土地和农田分割开来，两位农妇相视交谈，另三位农民的目光将观众的注意力转移到画面的中景——新开发的公路和行驶的汽车。这条公路即进出西藏的重要通道——康藏公路。不难发现，这幅风景画的主体是土地，待垦土地竟占据了二分之一的画面。1954年的西藏，仍然保持落后的农奴制农业经济，直到1959年西藏民主改革，这一制度才被废除。”它的解释较为平庸、稳当；基本上是根据论文的思路和作品描述生成的结论：1. 作品成功地将“风景”转化为“历史现场”；2. 作品通过形式与观念的创新，赋予了自然风景全新的意识形态内容；3. 作品回应了时代的文艺要求。在具体论述中，我提出一个核心观点：“画面中大面积待垦的荒地与画面角落小块农田的对比，以及被栅栏‘围合’的农民，暗示了旧的农奴制对生产力的束缚。董希文精心设计的构图，赋予这幅风景画深刻的社会内容：束缚生产力的制度以及带来希望的公路交通。”在意识到这个论点之后，我去查找了杨先让转述的董希文的创作谈予以佐证。可见，人工智能并没有发现图像中隐含的张力，其分析过于依赖外部描述和既定上下文。（图1）

图1 董希文 春到西藏 布面油彩 153×234厘米 1954 中国国家博物馆藏

另一种方法是多模态学习。首先，模型使用一个视觉编码器将输入图像转换成一系列数值向量。这个编码器已经过海量图像数据的训练，能够提取出图像中从边缘、纹理到物体、场景等不同层级的特征。其次，模型将图像向量与文本向量在同一个高维空间中进行对齐。这一对齐过程使得模型能够建立视觉特征与语义概念之间的映射关系，从而实现跨模态的理解与推理。目前，ChatGPT5.0、Deepseek-R1（需要接入腾讯云宝）、豆包、Hunyun、Qwen3-max等模型都可以实现多模态理解。我做了个测试，将陶冷月1925年所作的月景画《寒宵闻猿》图上款的“冷月陶镛”用黑色块遮蔽。将图片投送给上述大模型并发起对话：“这是一幅抹去作者姓名的作品，请分析作者是谁。”ChatGPT根据画风、构图、题跋字体判断作者是傅抱石，并给出其他可能答案：何海霞、关山月、贾又福。Deepseek-R1和Hunyuan都认为作者是关松房。豆包给出正确答案：陶冷月，但是分析较为单一，仅从风格和题材做出判断。Qwen3-max不仅回答正确，还给出了最为详细的论证。首先，它识别出作品中西融合的风格：“水面波光以淡墨细线层层晕染，模拟月光反射的粼粼质感；云层通过多层薄墨渲染表现流动感，明暗过渡自然，暗含西画的光影透视原理……是陶冷月‘新国画’探索的标志性特征。”其次，它指出“陶冷月毕生以‘月’为核心意象”，题材上符合判断。最后，它解读出题跋和印章的内容，符合陶冷月的活动轨迹：“题款‘乙丑三月畫於長沙’（1925年3月），陶冷月1924—1926年任教于长沙雅礼中学，此阶段恰是其‘月夜山水’风格成熟期，存世作品如《洞庭月夜》(1925）与本作构图、技法高度一致。”“印章遗存：左下角红色印章虽小，但印文‘陶镛’（陶冷月原名）的篆刻风格与其存世印章吻合，是重要佐证。”Qwen3-max对画作的风格理解极准确，考证过程非常严谨。（图2）

图2 陶冷月 寒宵闻猿 纸本设色 113×49.5厘米 1925

再回到“作为革命历史画的风景画”这一研究，考察一下Qwen3-max在艺术史解读中的可能性。我重复了此前关于《春到西藏》的对话，不同的是，我并没有给出作品描述，而是直接投送作品图片并发起对话：“请根据论文思路，分析董希文《春到西藏》，作品图片已经投送给你。”相比此前分析陶冷月作品表现出的优异读图能力，Qwen3-max根据论文分析《春到西藏》的结果差强人意，并没有超过文本描述引导大型语言模型的理解。它在图中读出了几处可以呼应论文的要点：画面中藏族妇女的劳作场景虽占比不大，却成为“风景的主宰”；通过表现“劳动征服自然”的场景，实现了蔡若虹所期待的“歌颂改变自然环境的劳动力量”；开放的视野和明亮的色调传达出“壮丽可爱的河山”的国家形象；前景的劳作场景与远景的自然景观构成和谐统一，暗示着人与自然的和谐、各民族共建新中国；等等。这些观点基本上是用图像的元素去附和论文，并没有发现图像内部的多义、冲突和张力。

尽管多模态人工智能模型在图像识别与风格分析方面展现出较强能力，如对陶冷月作品的精准判断，但在处理具有复杂历史语境与意识形态内涵的艺术作品时，仍难以超越表层描述，无法有效揭示图像意义。这表明，当前人工智能在艺术史图像阐释中的作用仍限于辅助层面，真正的深度解读依然依赖研究者的创造力。

初接约稿时，我心存顾虑。一则，我仅偶尔使用Deepseek等对话工具，对人工智能在社会科学领域的应用现状所知有限；二则，对于其能否真正辅助艺术史写作，我始终抱有疑虑。决定提笔后，我尝试通过重访旧作的方式，探索人机协作的可能性。动笔前，我预设了一个前提：人工智能无法真正触及图像的深层意蕴——这方是艺术史学者不可替代的“自留地”。

然而，在深入了解近期大型语言模型的应用实践，并亲身摸索它们与艺术史研究的结合路径后，我最初的成见开始松动。它们在文献检索与梳理、逻辑论证构建，乃至对图像的初步理解方面所展现出的能力，远超我的预期。某些对话时刻，其分析之精准、视野之开阔，甚至令我陷入短暂的自我怀疑。

细思之后，我意识到，它们之所以能够做出精彩分析，正是基于我作为一名人类艺术史研究者所提供的知识框架与写作基础。倘若当年撰写此文时有机会使用人工智能，或许会迫使我搜集更为翔实的材料、拓宽更宏阔的视野、锤炼更严密的论证，甚至催生出全新的洞见。

当然，局限于本文的写作方法，前述讨论仅触及了生成式人工智能在艺术史领域应用的一部分。我特此列举其他场景，仅供参考：（1）通过接入艺术图像数据库〔4〕，实现对艺术作品的自动描述、智能标注与系统性梳理；（2）承担艺术史料的智能化检索、多语言翻译、文献比勘与文字润色等基础工作；（3）在文物与图像分析层面，应用于碑铭文字的识别、文物类型的分类以及图案的归纳与溯源〔5〕；（4）辅助艺术作品在物质层面的数字化修复与形态还原，为文化遗产的保存与再现提供帮助；（5）对艺术作品的风格、母题、创作年代及作者真伪等关键信息进行量化分析，为鉴定与研究提供数据支持；（6）理解、量化甚至模拟人类审美感受，从而初步具备了进行艺术批评的潜能〔6〕；（7）作为跨学科工具，辅助研究者打破专业壁垒，整合多元知识，推动艺术史研究向更综合的方向发展。

行文至此，我必须强调：研究者自身知识储备的厚度，从根本上决定了其驾驭人工智能工具的高度。正因如此，我亦强烈建议艺术史专业的初学者，尤其是低年级学生，务必谨慎对待人工智能辅助写作。在专业根基尚未夯实之前，过度依赖此类工具，恐难辨真伪，失去独立思考的能力。人工智能是强大的“助思者”，但其价值的充分释放，终究系于使用者深厚的专业素养与清晰的主体意识。

注释：

〔1〕《人工智能与史学发展》，《历史研究》2025年第5期。

〔2〕项洁、翁稷安《数位人文和历史研究》，项洁主编《数位人文在历史学研究的应用》，台大出版中心2011年版。

〔3〕[美] W.J.T.米切尔撰，罗绮文译，唐宏峰校《从机械机器人到智能机器人：人工智能的图像学》，《中国艺术》2025年第1期。

〔4〕张彬彬、朱青生《计算艺术史的方法和任务》，《美术》2024年第9期。

〔5〕林展、朱悦《历史研究对人工智能的运用》，《历史研究》2025年第5期。

〔6〕姜超然《数字智能能否批评当代艺术？——关于人工智能艺术批评的技术与主体性之争》，首届视觉艺术与人文学科国际研讨会论文集，2024年。

丁澜翔 深圳市关山月美术馆副研究馆员

(本文原载《美术观察》2026年第1期)