专访｜“艺术家常以工程师没想到的方式使用技术”

在AI时代，“肖像”是否仍然需要表现面庞？长期在欧洲研究“技术科学时代的艺术”（Art in the Age of Technoscience）的艺术史学家与文化理论家英格博格·赖希勒（Ingeborg Reichle）现任香港科技大学（广州）计算媒体与艺术（CMA）专业教授，曾在柏林洪堡大学完成关于“技术科学时代的艺术”的博士研究，关注基因工程、人工生命与机器人技术如何进入艺术实践，她在接受《澎湃新闻｜艺术评论》专访时，讲述了一个正在由生物艺术、人工智能、实验室、美术馆、数据与算法共同构成的新文化现场。 英格博格·赖希勒，曾在伦敦、汉堡与柏林接受艺术史训练，后在柏林洪堡大学完成关于“技术科学时代的艺术”的博士研究，关注基因工程、人工生命与机器人技术如何进入艺术实践。此后，她长期在欧洲从事艺术与科学的跨学科研究，并参与欧盟“艺术—科学—政策”（SciArt）项目，推动艺术家、科学家与公共机构之间的对话。目前，她的研究横跨新媒体艺术史、图像科学、计算美学，以及艺术与生物技术等领域。 回顾这一领域的历史，赖希勒特别提到艺术家、教育家与策展人彼得·魏贝尔（Peter Weibel，1944-2023，曾领导德国卡尔斯鲁厄ZKM艺术与媒体中心二十多年）的重要作用。早在1980年代，魏贝尔就提出了“艺术与生物技术”“艺术与生态”的问题，并发表了关于艺术与生物技术、艺术与生态的文章。1993年，彼得·魏贝尔在林茨电子艺术节策划了重要展览，被视为生物艺术发展的里程碑。 在1980至1990年代，艺术家进入实验室仍然成本高昂，但他们已经开始在传统媒介中引入科学视觉语言。马克·奎因为英国国家肖像馆创作的《基因肖像：约翰·萨尔斯顿爵士》（A Genomic Portrait: Sir John Sulston）便是标志性案例之一：艺术家以DNA取代传统肖像，提出“在基因工程时代，‘肖像’意味着什么？”这一时期，巴西艺术家爱德华多·卡茨 (Eduardo Kac)的实践也进一步推动这一领域进入公众视野。 进入21世纪，艺术家与科学实验环境的合作愈发深入。德国艺术家莱纳·玛丽亚·马蒂西克（Reiner Maria Matysik，1967年出生于杜伊斯堡）不仅在创作中引入生物技术，作为德国魏玛包豪斯大学的老师，他还带领学生进入实验室实践。到了2010年前后，艺术与科学的关注点再次发生转向：艺术家开始更多地关注环境危机、塑料污染与生态变化如何在无形中影响DNA与生命本身。 澎湃新闻： 您最初研究的是文艺复兴艺术，后来却转向图像科学、生物艺术等领域。对于很多艺术史学者来说，这似乎是一条非常“不典型”的路径。是什么促使您不断走向这些跨学科现场？ 赖希勒：我最初接受的是艺术史训练，同时也学习图像科学（Bildwissenschaft）。我博士后阶段在一所由戈特弗里德·莱布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz，1646–1716，德国哲学家、数学家、逻辑学家与博学的思想家）创立的科学院进行。那里以文本研究为主，但我们成立了一个跨学科小组，研究“科学与图像”，探讨从古代到当代，人类如何通过图像与图表理解世界。这一研究汇集了数学、物理、心理学、艺术史等多个领域的学者。 之后在彼得·魏贝尔曾任教过、拥有160年历史的维也纳应用艺术大学重组媒介理论系。同时，我与同事创建了“跨学科策略”（Cross-disciplinary Strategies）专业，并在2017年设立本科项目。当时我们在思考：在人工智能和自动化时代，学生需要具备哪些能力？我们的答案是跨学科思维、创造力和批判性思维。同时，我们也强调“全球性挑战”，例如生物多样性丧失、现代社会中的各种系统性风险。 我也参与过位于意大利伊斯普拉的欧盟委员会联合研究中心的“SciArt”项目，尝试把艺术与科学的合作带入公共政策讨论。此后，我加入了香港科技大学（广州）。这里提供了一个非常活跃的跨学科环境，尤其是在艺术、科技与人工智能交叉领域。团队具有国际化背景，我认为这是一个非常好的学术平台，我也非常高兴能在中国工作。 赖希勒：关键转折发生在1999年圣保罗的一次会议。当时我刚从文艺复兴艺术转向当代艺术研究。会议上，巴西艺术家爱德华多·卡茨（Eduardo Kac）提出一个设想：他要创造一种“会发光的狗”，一种非进化产生的生命体。 当时这只是概念性设想，因为犬类DNA尚未完成测序。但这个想法彻底改变了我对“再现”的理解。在西方传统中，我们通常是先有对象，再去描绘它；而他提出的是：先有一个观念或图像，再通过实验室技术去“制造”这个生命体。 这对我来说是前所未有的。于是，我从研究网络艺术转向基因工程与生物艺术，并逐渐发现这是一个正在形成的艺术社群，而非孤立现象。我回溯到1981年彼得·魏贝尔关于“艺术与生物技术”的文本，发现他在上世纪80年代就已预见这一趋势，这让我深受震撼。 与此同时，我也关注不同地区的实践。在斯洛文尼亚、美国、德国等地都有丰富的生物艺术实践。我意识到，如果“生命”可以成为技术与生物的混合体，我们需要新的概念，例如“生物事实”（biofact），这既是生命体，又是实验室技术的产物。 因此，我开始阅读实验室研究与认识论相关文献，理解艺术家进入实验室后，如何改变自身方法论。毕竟，美术馆不是实验室，它们有不同的制度与观众。 赖希勒：马克·奎因在2001年前后为英国国家肖像馆创作的肖像作品很有代表性。他把一位科学家的DNA放在玻璃上，但其实观众什么都看不到，它并不是传统意义上的图像再现。 他的意图是呈现“事物本身”，就是DNA，并为其配了镜框。但在今天看来，这件作品并不算特别有力。它提出了问题，却没有真正展开视觉或观念上的复杂性。 当时有很多艺术家尝试借用科学图像（如凝胶电泳图等），来重新思考基因工程时代的“身份”问题，尤其是在“人由DNA决定”的观念广泛传播的背景下。 我认为这种说法是不完整的。人当然受DNA影响，但同样也深受社会环境塑造。真正的问题在于：生物因素与社会因素如何交织。这是一个非常复杂的关系。艺术家进入实验室，与科学家讨论DNA、疾病等议题，其实正是在尝试表达这种复杂性。 澎湃新闻： 从上世纪末艺术家对科学图像之美的兴趣，到如今像皮娜·尤妲丝（Pinar Yoldas）、玛丽·曾（Mary Maggic）等更关注应用与赋能的年轻一代，这种从“审美”到“应用”的转变，是否正在重塑艺术？ 她关注的是，环境中的塑料污染与毒素如何影响DNA。这不是实验室中的可控实验，而是发生在现实环境中的“开放实验”。她的问题是：在“塑料海洋”中，未来生物将如何演化以适应这种环境？并通过艺术形式让人们“看见”这些不可见的变化，从而意识到人类行为对生态的影响。 赖希勒：可以这么理解，但他们并不是在做“科学传播”。他们与科学家合作、研究论文，但他们并不是简单地“可视化”科学，而是构建叙事。他们提供一种理解科学问题的方式，而不是对科学的再现。 很多艺术家确实具有多学科背景，例如皮娜·尤妲丝曾学习化学与建筑。但更重要的是理解语境，而非简单复制科学。这种跨界并非新现象。历史上，如达·芬奇和阿尔布雷希特·丢勒，本身就是跨越艺术、科学与理论的。 艺术家始终对新技术充满兴趣，并常以工程师未曾想到的方式使用技术，甚至可以说是“重新定义”或“破解”技术。在此，艺术家不仅是创作者，也是问题提出者和叙事构建者。他们通过作品帮助公众理解复杂议题，同时也参与关于未来社会与生命形态的想象之中。 赖希勒：每一种新技术的出现，都会改变我们的视觉经验。从模拟摄影到数字图像，再到今天的AI生成图像，使每个人都能够生产和传播图像。 AI提供的具有特定美学风格的图像生成方式，无疑会影响我们如何看待传统图像，包括文化中的图像档案。但这种影响不仅来自AI，也包括电子游戏等数字媒介。未来，如果能与神经科学家合作，研究这些变化的具体机制，将会非常有意义。 更重要的问题在于：我们如何区分“真实图像”与“算法生成图像”？在艺术领域，这并不关键，因为艺术并不以“真实”为核心标准。但在其他一些领域，这一点至关重要，涉及虚假信息与误导传播的问题。 事实上，即使在模拟摄影时代，也存在图像操控问题。例如在俄国革命时期，一些人物会被从照片中“删除”。类似现象在油画中也存在。但数字技术使这一过程变得更加容易。而如今在数字图像时代，我们甚至不知道图像经过了哪些处理。因此，我们始终需要保持批判性，并重新思考“图像与真实”的关系。 赖希勒：这是一个个人感受。目前很多AI图像在我看来有些“空洞”，缺乏深度。但在设计、电影和艺术生产中，AI已经成为提高效率的重要工具。它也会对创意产业产生压力，因为从业者必须掌握这些工具。在艺术领域，AI能参与策展和艺术鉴定。 但更深层的挑战在于教育体系：在AI时代，我们如何识别真正有潜力的学生？如何培养他们？人类需要具备什么能力，才能在与算法竞争的环境中立足？ 赖希勒：AI无法生成“信任”。信任仍然依赖人的表达与经验。但我们也必须警惕AI中的“偏见”。算法往往继承既有数据中的不平等结构。例如艺术史中，女性艺术家或非西方传统长期被忽视。如果AI只是复制这些结构性偏见，问题会被进一步放大。因此，我们需要对数据与历史保持批判性，否则过去的努力（如女性艺术研究）可能被削弱。