不是 AI 没意思,是你用 AI 的方式没意思
作者：微信文章在这个 AI 图像生成工具如水电般普及的时代，Midjourney、Stable Diffusion 早已褪去 “科技新贵” 的光环，成了连退休母亲都会用来生成虚拟影像的日常工具 —— 我妈上周还拿着豆包生成的 “年轻时的自己在海边” 的图，跟老姐妹炫耀 “这是我闺女帮我弄的高科技相册”。但随之而来的，是海量 AI 影像带来的 “视觉饱腹感过载”：刷多了千篇一律的 “赛博国风”“未来废土”，就像连续一个月顿顿吃火锅，再香的底料也会让人犯腻。我一度以为自己成了 “AI 艺术渣女”，前阵子还对着算法生成的奇幻场景惊叹 “这也太绝了”，没过多久就对满屏的相似美学提不起半点兴趣。
直到月底信用卡账单弹出 “Midjourney 包月费用已自动扣款” 的提示，我才猛然惊醒：好家伙，这钱花得跟打水漂似的，我都快把这个软件忘到后脑勺了！本着 “不浪费一分钱” 的抠门哲学，也带着 “或许 AI 艺术还有新花样” 的微弱期待，我重新打开搜索框，结果一头栽进了 Nika Qutelia、Veronika Pell、Maria Szakats 三位艺术家的作品里。那一刻我才明白，不是 AI 艺术没了魅力，而是我们太容易被 “一键生成” 的廉价奇观蒙蔽，忘了真正的创作，从来都是人与工具的共舞。
Nika Qutelia
重构记忆废墟
一、Nika Qutelia：用 AI 蒸馏创伤，让算法成为记忆的 “显影剂”
来自格鲁吉亚的 Nika Qutelia，身上带着战争与流离失所的童年烙印 —— 这种经历若是落在学院派艺术家手里，或许会变成规规矩矩的 “创伤主题创作”，但恰恰是 “无师自通” 的背景，让他挣脱了传统绘画的束缚，把 AI 用成了最锋利的 “情感手术刀”。在我看来，大多数人用 AI 是 “让算法造梦”，而 Nika 是 “让算法解剖记忆”：他不追求画面的甜美和谐，反而利用 AI 对图像数据的 “理解” 与 “扭曲” 能力，把个人创伤和集体记忆倒进数字 “蒸馏器”，提炼出一种近乎哥特式的暗黑浪漫。
看他的作品，破碎的建筑轮廓悬浮在阴郁的色块里，像被战火啃噬后剩下的骨架；扭曲的人形蜷缩着，肢体缠绕着模糊的线条，仿佛承载着说不出口的沉重 —— 这些画面里，AI 的 “不完美” 反而成了最大的优点。比如那些非理性的细节：本该笔直的墙壁突然弯曲，本该清晰的人脸变成模糊的色块，放在传统绘画里或许是 “失误”，但在 Nika 的作品里，却成了 “不可言说之痛” 的最佳隐喻。我一直觉得，AI 最厉害的不是 “画得像”，而是 “能把人类说不出来的感受视觉化”，Nika 恰恰抓住了这一点：他让 AI 放大了自己情感里最独特的部分，把那些藏在记忆深处的废墟，变成了能被看见、被触摸的视觉语言。这哪里是 “用 AI 画画”，分明是 “用 AI 给记忆显影”。
Veronika Pell
在代码迷宫中游戏
二、Veronika Pell：在代码迷宫里 “玩游戏”，把 AI 的 “不确定性” 变成创作的 “盲盒”
如果说 Nika 用 AI 是 “严肃的自我表达”，那来自芬兰赫尔辛基的 Veronika Pell，就是把 AI 当成了 “最有趣的玩具”—— 但这种 “玩”，不是随便敲几个关键词的敷衍，而是带着理性思考的 “游戏式创作”。我第一次看她的作品时，差点以为自己打开了 “AI 艺术盲盒”：这张像迷幻的流体生物，在屏幕上慢慢蠕动；那张像代码碎片拼出来的赛博底片，满是闪烁的像素点；还有一张居然像褪色的复古科幻杂志封面，宇航员站在紫色星球上，带着上世纪的浪漫感。
后来我才知道，Veronika 从来不用固定的 AI 模型或流程 —— 她总在尝试新的算法、新的参数，甚至会故意设置一些 “混乱变量”，比如在提示词里加入 “矛盾的风格描述”，看 AI 会给出怎样的惊喜。在我看来，这正是她比大多数人高明的地方：很多人用 AI 时，总想着 “控制算法”，要它画得 “精准符合预期”，但 Veronika 偏不，她把 AI 的 “不确定性” 当成了创作的核心。每一次点击 “生成”，对她来说都是敲开一扇未知的门 —— 可能出的是 “甜美的糖果”，也可能是 “辛辣的惊喜”，但正是这种未知，让她的作品充满了生命力。我特别认同她的创作逻辑：AI 不是 “服从命令的工具”，而是 “能跟你互动的伙伴”—— 你给它一个方向，它给你一堆可能性，然后你再从这些可能性里挑出最有意思的，继续往下走。这种 “人与 AI 的博弈”，比 “一键生成” 有趣多了。
Maria Szakats
数字绒毯的编织诗人
三、Maria Szakats：让代码 “落地” 成绒毯，用手工给数字世界 “织一件毛衣”
当大多数人还在屏幕上纠结 “AI 生成的图够不够清晰” 时，匈牙利艺术家 Maria Szakats 已经把 AI 生成的图案，一针一线绣成了实体的马海毛绒毯 —— 这操作直接让我眼前一亮：原来 AI 艺术还能 “摸得着”？在我看来，Maria 最厉害的不是 “会用 AI 画图”，也不是 “会刺绣”，而是她把 “快与慢”“新与旧” 这对矛盾，调和得恰到好处。
她的创作流程特别有意思：先用 AI 生成充满奇思妙想的图案 —— 这些图案可能是色彩斑斓的几何图形，也可能是像童话里的小动物，充满了数字世界的灵动；然后她会把这些图案转化为刺绣图纸，用马海毛一针一线地绣出来；最妙的是，绣完之后她还会对表面进行磨绒处理，让原本清晰的数字线条变得模糊、柔软，摸上去暖暖的，像小时候妈妈织的毛衣。在我眼里，这不仅是 “数字转实体”，更是 “给冰冷的代码注入人情温度”——AI 的 “快” 提供了无限灵感，手工的 “慢” 让这些灵感有了质感；数字的 “精确” 是骨架，手工的 “柔软” 是血肉。她让我明白，AI 不是要取代传统手工艺，而是能成为连接数字想象和传统技艺的桥梁 —— 就像她用 AI 设计图案，再用刺绣把它变成绒毯，本质上和设计师用电脑画图，再用布料做衣服没区别，但她多了一份 “温柔的祛魅”：把数字世界的冰冷精确，变成了能抱在怀里的温暖。
四、跳出 “AI 能不能艺术” 的争论：真正的创作，是 “人牵着 AI 走”
看这三位艺术家的作品时，我最直观的感受是：我们早就该跳出 “AI 能不能创作艺术” 的初级争论了 —— 这个问题就像 “画笔能不能创作艺术” 一样无聊：画笔不能自己画画，AI 也不能自己创作，真正的核心永远是人。在我看来，AI 给艺术家带来的，不是 “省力的工具”，而是 “能力的延伸”：它能帮你快速融合、解构、重塑视觉风格，打破自己的创作惯性 —— 比如你一直画写实，AI 能帮你快速尝试抽象风格；它还能当你的 “协作伙伴”：你给它一个初始想法（比如 “用哥特风格画战争废墟”），它会在庞大的可能性空间里给你一堆结果，你再从中挑选、调整，激发下一轮灵感。
但 AI 也有 “坑”：算法有自己的偏好和偏见 —— 比如你想画 “中性风格的人物”，AI 可能会默认往 “男性” 或 “女性” 的方向偏；提示词的一点点模糊，都可能让结果 “南辕北辙”；更危险的是，过度依赖 AI 会让你失去自己的 “创作主体性”—— 如果每次都让 AI 生成初稿，再稍微改改，久而久之，你自己的想法会越来越少，最后变成 “AI 的搬运工”。
而 Nika、Veronika、Maria 之所以能做出好作品，就是因为他们始终 “牵着 AI 走”：Nika 知道自己要表达 “创伤记忆”，AI 只是帮他实现的工具；Veronika 知道自己要 “玩代码迷宫”，AI 的 “不确定性” 是她的创作素材；Maria 知道自己要 “连接数字与手工”，AI 只是她灵感的起点。他们从来没把 AI 当成 “万能钥匙”，而是把它当成 “画笔”“颜料” 甚至 “玩具”—— 工具永远服务于创作理念，而不是反过来。
现在再回头看自己之前的 “AI 审美疲劳”，我才发现问题出在自己身上：我太沉迷于 “一键生成” 的快感，忘了创作的本质是 “表达自己”。当 AI 艺术褪去技术奇观的光环，我们终于能看清它的真面目：它只是人类艺术长河里又一个新工具，和油画、相机、电脑没什么不同。以后再有人问 “AI 艺术还有没有意思”，我会让他去看这三位艺术家的作品 —— 不是 AI 没意思，是你用 AI 的方式没意思。毕竟，真正的创作，从来都是 “人用工具说话”，而不是 “工具替人说话”。
页:
[1]