6月11日，由艺术学院主办的AI赋能艺术系列讲座第三场：“超越载体：AIGC语境下的艺术与信息表征”专题讲座，于学院306教室举行。本次讲座由艺术学院青年教师陈浪博士主讲，探讨了多模态AI如何让艺术创作告别“盲盒”体验，向高度可控的系统架构迈进等内容，为师生带来了一场关于技术与艺术前沿趋势的精彩对话。

讲座伊始，陈浪博士首先从“表征”的角度切入，提出“乐谱不是音乐”的核心观点。他通过剖析Token与潜空间的运作机制，指出“生成不是理解意义，而是在表征空间里计算关系”。他强调，AI输出的并非成品，仅仅是“原料”，真正有价值的创作存在于“系统、判断和形式”之中。结合具体的图像与视频生成案例，陈浪指出，创作并未消失，只是被放回了“生成条件”之中。

在谈到具体技术应用时，陈浪将节点式工作流（如ComfyUI）形象地比作新的“乐谱”。他指出，节点代表操作，连线代表数据流向，创作者正在从传统的手工描绘转为“生成条件的设计”。这也呼应了讲座主旨中提到的“打破对传统艺术载体的思维定势”。在音频与影像生成环节，他提到，AI不擅长音符控制，但更擅长“宏观作曲”，即组织速度、密度、段落与情绪曲线。他反复强调，AI生成不是无中生有，而是一张图在噪声、条件和采样器之间逐步“协商”出来的结果，它并非自动发生，而是来源于风格约束、筛选和系列化的判断。他进一步指出，在 AI 时代，创作者需要理解 AI 的能力边界，但不应简单回避其弱点，而应将其生成过程中的不确定性、误差感与非人类逻辑，转化为 AI 艺术的独特特征，并进一步成为作品的亮点。

交流互动环节，师生们与陈浪博士展开了热烈的讨论。艺术学院院长安宁教授在总结中指出，陈浪博士不仅分享了当前国际上最前沿的AIGC创作理念，更重要的是，他引领在场师生超越具体软件的局限，探讨了创作者如何从单纯的“技法执行者”，蜕变为构建灵感的“系统架构师”。陈浪博士强调的“生成系统不会自动产生艺术，创作发生在被重新组织、重新判断的时候”，极大地启发了在场师生对AI时代艺术本质的思考，对拓展学院的学术视野和未来音乐创作方向具有重要意义。

图文：吴怡然

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