当AI开始作曲，当算法能够识别情绪，当机器学会“共情”，科技与人文的交汇将为我们带来怎样的未来？2026年3月12日下午，由浙江音乐学院艺术与文化管理高等研究院与浙江大学本科生院、浙江音乐学院教务处联合承办，面向全校各专业师生开设的“艺管名家大讲堂”第十九期在浙音讲堂如期举行。本次讲座也是浙江音乐学院艺术与文化管理高等研究院成立五周年系列学术活动之一，旨在推动跨学科对话，探索科技赋能艺术的新可能。
本期讲座特邀浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，IEEE TAC associate editor，浙江大学计算机技术与工程国家级实验教学示范中心主任、国际设计研究院副院长张克俊教授，以“人工智能：情感、艺术与设计”为主题，为师生呈现了一场跨越计算机科学、音乐学、设计学、心理学等多学科的思维盛宴。讲座由高研院青年教师张卉主持。
1、AI重构创作生态：生产力革新与设计范式升级
张克俊教授首先从宏观层面梳理了人工智能技术对社会生产方式的深刻影响。他指出，每一次技术革命都会重塑人类社会的“基础设施”。从工业时代的铁路与电力，到信息时代的互联网，如今人工智能正逐渐成为新的基础设施。
在这一背景下，传统生产力结构中的三要素正在发生变化：劳动对象已从传统的土地、作物拓展到数据、信息乃至情感本身；劳动资料从昔日的犁耙锄头到今天的算法模型，这种工具的革命性进化让生产效率呈指数级提升；而最核心的劳动者——人本身正在被重新定义。十年前谈及 AI 替代人类尚觉夸大其词，如今 AI 具备人的某些特性已成普遍共识。人类正进入由“自然人、数字人和机器智能”共同参与生产的新时代，这也让我们不得不重新审视人的独特价值。张教授团队的音乐交互系统、汉字艺术生成技术、亚运智能体验平台等跨学科研究成果，也印证了 AI 让创作者从重复性劳动中解放、聚焦创意本身的核心价值。同时 AI 也在推动设计范式升级，传统设计流程升级为“需求输入 - AI 生成 - 人类优化”，设计师转型为设计架构师、审美把关者与作品批判者，让设计更贴合“以人为本”的本质。
2、情感计算筑桥梁：从科幻想象到科学实践
“你相信机器有情感吗？”面对这个提问，张教授没有直接给出答案，而是引导大家思考：情感能否被测量？
答案是肯定的。通过心电、皮电、脑电等生理信号，人的情绪状态可以被客观量化。一个人从准备演讲、进行演讲到结束后的生理指标变化曲线，清晰呈现了紧张、投入、放松的情绪波动。既然能被准确测量，就能被分析和理解——这就是情感计算研究的本质。目前情感计算的发展呈现两大核心方向：情感识别与情感生成。前者通过面部表情、生理数据等多维度信息判断人类情绪状态；后者则能基于海量数据生成特定情感倾向、甚至指定情绪强度的内容，比如可精准产出 0.1 强度兴奋感的轻快音乐，或能抚慰人心的舒缓旋律，实现情感表达的精准化与个性化。张教授以抖音的 “变老特效”为例，让我们感受到了技术带来的强烈情感冲击力。一位母亲的一句 “妈妈看不到你老的样子，让我看一下”，道尽了技术最动人的价值。技术不仅仅是在生成图像，它还在唤起情感、连接记忆。人工智能通过算法与数据，搭建起一座跨越时间与空间的情感桥梁，让人们得以触碰那些原本无法想象的情感场景。情感计算的真正意义，或许正是在于让科技更懂人，也让人与技术之间建立更深的连接。
3、人机共生拓展边界：AI赋能艺术的核心逻辑
“AI 是否会替代艺术家”是艺术领域面对智能技术发展时的核心困惑，也是现场师生最为关心的问题，张教授对此给出了明确且坚定的答案：AI 拓展艺术的边界，却永远无法替代人类创作的内核。讲座中，教授展示了 AI 艺术创作的飞速发展成果，直观印证了其在创作效率上的绝对优势：从 2023 年粗糙模糊、细节缺失的 AI 视频生成效果，到 2025 年 4K 清晰度、动作流畅、细节丰富的成熟作品，短短两年技术实现跨越式发展；一套专业字库设计，人工创作需要 1-2 年反复打磨，而 AI 仅需两三个月就能完成，效率提升近 10 倍；短视频配乐、基础视觉设计等重复性工作，AI 更是能在几分钟内完成，让创作效率实现质的飞跃。但AI 的局限性同样十分显著，其创作本质是基于现有数据的概念推理与概率推理，极度依赖数据的质量、完整性与多样性。更重要的是，AI 无法拥有人类独有的生命体验、文化积淀、情感共鸣与创意灵感，而这些正是艺术创作最核心、最珍贵的灵魂所在，也是人工智能永远无法复刻的特质。未来的艺术创作，必然是 “人机共生” 的全新模式：AI 作为高效的创作工具，为艺术家提供海量的创意素材与便捷的实现方式；人类则作为创作的核心主体，牢牢把握核心创意、情感表达与文化内核，让技术服务于艺术。这种人机协同的模式，不是让技术取代艺术，而是让 AI 成为艺术创作的“助推器”，在技术与人文的融合中，不断拓宽艺术的表达边界，让艺术的形式变得更加多元。
互动问答
Q：高研院教师丁灵：AI 能高效解锁处理信息，效率优势显著，但当情感因素介入后，AI 的相关输出却让用户不再相信其呈现的事实性内容，该如何破解这一问题？
A：这个问题确实存在，核心原因一方面是情感介入后的需求往往比较模糊，这类需求大多超出了 AI 当前的训练数据范畴，现有数据支撑不了 AI 对人类复杂主观情感的精准理解和表达，输出结果贴合度不够，自然会让用户产生不信任感；另一方面是不同 AI 模型有各自的擅长领域，多数模型更适配处理写代码这类指令明确的事实性任务，艺术创作、情感表达并不是其研发侧重点，所以在情感介入的场景中表现不佳。我们可以尝试切换不同的 AI 模型，找到侧重情感创作、艺术表达的适配模型，匹配到合适的模型后，输出结果会更贴合情感需求，也能让用户重新建立对内容的信任，问题就能得到一定程度的解决。
从音乐生成到情感计算，从艺术创作到设计创新，本场讲座展现了人工智能在情感、艺术与设计领域的前沿研究成果与应用案例，更引发了关于技术如何服务于人文的深层思考。在科技飞速发展的今天，文化艺术工作者唯有坚守人文内核，主动拥抱技术变革，学会与智能工具共处，在“人机共生”的模式中探索创意表达与文化创新的新可能，才能让科技与人文在碰撞中绽放出更绚烂的火花。
