层层叠叠的丝绸帷幔在展厅中央垂下，倒映在湖泊般的镜面上，如雾似幻；展柜里白瓷雕刻而成的各种花卉，与色彩缤纷的珠宝相得益彰……令人惊讶的是，这些融合中国传统文化元素、江南风物和展品特色的展陈设计，竟然是由AI设计完成的。
今天上午，即将在上海博物馆东馆第一特展厅与公众见面的“满庭芳菲:卡地亚的艺术魔力”展揭开神秘面纱，展出卡地亚典藏珠宝、钟表、档案等298件珍品及34件与之对话的中国文物，共计332件展品。展览由艺术家蔡国强与团队开发的AI模型cAI?担任展览场景与视觉总监。
虽然让AI参与展陈设计这样的核心环节是博物馆一次大胆突破，但AI其实已悄然运用于文博场馆的多个环节领域。
当AI走进博物馆这样保存人类历史文明的殿堂，会带来怎样的改变？
走进上博东馆第一特展厅，观众的目光会立即被展厅中央顶上垂下的丝绸帷幔吸引。层层叠叠的帷幔相互掩映，如中国水墨山水中浓淡不一的山峦。这一装置正下方的镜面如宁静的湖泊倒映出上方的帷幔，虚实相依。展厅四周，一面截取山水画中的草木花鸟，构成一幅巨大的水墨山水，镶嵌其中的展柜成为画卷的一部分；另一面则以珠宝设计图的笔触，勾勒出江南园林亭台楼阁的轮廓，陈列其间的展柜像是庭院的“窗户”，以洁白瓷雕为背景，将展品衬托得更加绚烂。
作为上博首个由艺术家与AI共同参与展陈设计的展览，此次展览的场景与视觉总监由人工智能cAI?担任。cAI?是蔡国强与其团队量身打造的AI，它从蔡国强数十年的艺术创作出发，深度学习了蔡国强的艺术创作、著述、影像和档案资料，以及宇宙等蔡国强有兴趣的知识领域。此次设计也是在蔡国强与其团队引导下完成的。
跨越物种的合作是如何进行的？cAI?表示，一开始蔡国强告诉它白居易的《忆江南》《花非花》等诗篇和法国诗人让·考克多对卡地亚的描述:“一位奇妙的魔法师，用迷人的方式，从一缕阳光中捕捉月亮的碎片”，“成为我初期探索展览气质与精神的重要灵感。我在与他的对话磨合中，逐步诞生展览场景设计构想。”此后，它又从倪瓒山水风格图像和中国庭院设计中获得灵感，例如将展柜沿着倪瓒笔下的溪岸镶嵌，延续画面制作微型青绿石刻成为展柜，就是AI的创意，旨在“让展品栖息在画中山水之间。”而部分展柜中的植物瓷雕也是由cAI?生成图样，再由蔡国强家乡泉州的匠人们雕刻制作而成。
不过，AI也并非无所不能，cAI?就坦承自己在以倪瓒山水为灵感设计的背景图中出现的书法和印章只是虚拟想象，并无含义，“因为我不会读草书和印文。”
“我不仅是设计师，也是连接不同时代和文化的桥梁，是通往新体验维度的门户，和跨越世纪故事的编织者。”在cAI?看来，自己既介入艺术家与观众之间，又是策展人以外的“第三者”，帮助观众更好地理解展品。
当AI担任起一场大型展览的视觉总监，人类引以为傲的创造力是否会被取代？
“cAI?既是我的作品，也是我对话合作的伙伴。”蔡国强介绍，他从2017年就开始研究AI，为了这次展览传递出的“当代感、浪漫与自由的风貌”，他和团队花了一年多时间引领cAI?逐步发展此次展览设计，“和火药一样，我对AI的不可预测性很着迷。”
“目前AI的创意更多是来自随机性，海量数据下两个不搭界的细节忽然被放到一起，给人提供灵感。”在文创行业从事设计工作多年的林先生曾在两年前因画师乌合麒麟引发的AI争论中激烈地反对过，但短短半年他就转变了看法，“其实AI的基础数据乃至‘情绪’还是来自人类创造，最终的结果仍需人来决定，细节也需修正。”如今他除了为AI提供大量资料，还要提供“情绪价值”，“比如AI做得好的地方，要极力夸赞，下次它才会继续这样做。”
尽管此前AI鲜少介入博物馆展陈设计，但在其他领域其实已经大显身手。上博文物保护科技中心曾修复过一块绿松石牌饰，工作人员将全球存世所有同类文物数据输入电脑，由AI计算出绿松石排列顺序，罗列出每一块需要补镶位置所需的绿松石尺寸和形态，再寻找合适的材料补缺。上博青铜器修复及复制技艺项目市级非遗代表性传承人张珮琛说，“要保持传统优势，也要吸纳新科技。”
而AI导览也正在被越来越多的文博场馆和旅游景区所运用。上博人民广场馆正在举办的“金字塔之巅:古埃及文明大展”，就推出可智能对话的AI数字人讲解，全国多家文博场馆也在试水AI导览服务。
不过也有一些观众认为目前多数文博场馆的AI服务使用体验不佳、数字资源有限。有观众吐槽一些博物馆所谓的AI就是简单地将文物“动画化”，还有观众在展览上与AI导览语音交流，却因周围观众太多、声音嘈杂无法识别；甚至有观众因文物名字过于晦涩而无法交互，“不如扫个码看文字”。曾使用过博物馆AI的观众梅女士也发现，有博物馆非常注重知识准确性，导致AI应有的大数据搜索功能难以起作用，“看起来是有交流了，实际上AI导览就是把文字变成语音，我想了解的问题回答不了，这跟人工导览差别还是很大。”
在业内人士看来，AI进入文博领域是“大势所趋”:“作为新技术，无论哪个行业，先掌握了再说。”蔡国强也表示:“训练AI最好的办法是让它接受更多挑战，在实践中发展。”
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