本周的一刻圆桌，我们和@Renner 一起进行了一场高密度的谈话。 在在视觉艺术与数字艺术领域，创作者往往在三种不同的身份和环境之间来回切换：偏向商业导向的公司员工、偏向个性化展示的自由职业者，以及偏向研究性质的学院学生。 随着AI技术的大面积应用，技术门槛被大幅抹平，实现了某种程度上的「技术平权」，这使「审美」这一特质在工作中的重要性被前所未有地凸显出来。 过去人们更关注创作者能否完成技术落地，而现在，外界更关注创作者是否有独特的想法、能否做出符合需求的风格，最核心的评判标准变为了「审美是否优秀」。 然而，审美很难被给出一个绝对明确的定义。对于视觉与数字艺术而言，它更像是一种「源自个体体验的对事物标准的判断力」。这种判断力源于个人的成长过程、内容消费习惯以及天性中的喜好，当面对一个动画或短剧时，人们会基于这些过往经验迅速做出「美或不美」的直觉。 那么环境如何塑造审美标准？ 审美的标准并非一成不变，它会随着创作者身处的「环境」不同而发生显著变化。 在学院环境中的审美，往往建立在对概念的深入理解和探究之上，作品通常带有强烈的研究特质和逻辑架构，而非单纯服务于商业或个人喜好。 Renner 在清华大学美术学院的毕业设计《失控的边缘》耗时近八个月，利用动作捕捉技术记录北京舞蹈学院舞者的动态，并将其数据与3D软件中生成的「曼德勃罗集合」分形图形参数相绑定，探讨了一种「处于失控边缘但未完全失控」的随机数据之美。 她的另一个在哈佛与 MIT 完成的跨学科项目《游牧民（Nomad）》，则基于对亚马逊雨林部落的调研，设计了一个充满逻辑的世界观：未来部落人民通过身上的可变化纹身与拥有仿生折叠结构的浮空城市交流，饮用金色植物酒，像飞鸟一样不断迁徙流浪。 而当进入商业环境时，一切又有所不同。商业项目的逻辑非常直接，其目的是服务客户和吸引消费者，不需要复杂的背景故事或世界观。 例如为大型商业公司制作的宣传片，审美重点在于打造漂亮的女角色、帅气的皮肤、抓人眼球的动作特写以及精致的机械装备细节，以此来刺激玩家的购买欲。 自由职业的环境则介于商业与学院之间，更强调整体氛围感和抽象化的个人表达。例如为艺人制作的 MV 概念设计，不需要像大公司那样对每个角色细节有极高的准确度要求，只要视觉表达契合 MV 的整体基调，就有极高的自由度和可接受度。 尽管不同环境下的标准有别，但在最优秀的作品中，这三种审美往往会产生交融。例如游戏《马拉松》，它既是一个迎合商业市场的作品，又结合了独立艺术家强烈的色彩与平面构成审美，同时其派别与代表物的设计也带有学院派严谨的逻辑性与研究性。 决定审美的核心底色除了环境，另一个真正从根本上影响并决定审美标准的是「媒介」。 「媒介即信息」，创作者选择何种载体（如3D动画、VJ视觉、雕塑或2D绘画），往往就已经决定了其审美的大致框架与趋势。 例如，搜索3D角色动画，其呈现的审美标准大多偏向迪士尼或皮克斯的卡通风格；而用于大型音乐节或夜店的VJ视觉，则天然偏向线性、抽象且炫酷的氛围。工具、服务的客户群体以及应用场景，共同构成了媒介对审美的深刻影响。 面对AI的冲击，Renner 目前的行业观察是：AI并未创造出一种全新的媒介，它更接近于一种提升效率、改变创作模式的「工具」向变革。 虽然两年前早期的AI曾产生过人类无法理解的神奇画面，但目前AI的发展方向依然在模仿人类已有的作品风格，它服务于动画、电影、绘画等传统媒介，而非独立成为一种新媒介。 那么 AI 时代，审美可以被培养吗？ 当AI提供了极高的出图速度和极低的门槛时，一个现实问题浮现：如果使用者本身缺乏审美，AI也无法自动帮他们挑选出好作品。在实际工作流中，面对存在过曝、元素摆放不合理、材质细节差等问题的初版图像，缺乏视觉把控力的导演即使使用AI，也跑不出合格的成图。这就引出了“审美是否可以被培养以弥补人类之间差距”的讨论。 对于「创作者」而言，她们是主动的筛选者。 审美的培养是先天直觉与后天专业训练共同作用的结果。创作者在面对多张 AI 生成的图像时，需要发挥主观能动性去「选美」。他们会依靠积累的创作经验，敏锐地察觉出哪张图的氛围感更好、哪张图的元素过于拥挤而缺乏留白，甚至为了整体氛围而忽略局部的AI生成错误（Bug）。这种培养建立在长期的专业熏陶和主动的判断之上。 而对于「观众」——被动筛选者——而言，大多数人并不完全清楚自己喜欢什么，而是更明确自己「不喜欢什么」。 观众会在海量的内容中进行被动筛选，有些粗糙但满足特定心理需求的内容（如带点油腻的抖音短剧）依然拥有庞大的受众群体。 如果你想作为普通人培养自己的审美，不需要受限于专业规则，可以从审视自己购买的「美丽废物」开始——打开购物软件，看看那些毫无实用价值却仅仅因为「好看」而被买下的物品，那正是你天生审美偏好的落脚点；顺着这个领域去寻找行业大师的杰作，就能有效提升个人的审美力。 然而，AI 正在以前所未有的速度加剧劣质内容的泛滥。这种生产门槛的降低导致大量同质化、低品质的AI产物占据了社交平台、自媒体和广告渠道。但这或许也会带来一种乐观的客观影响：海量的劣质产品可能会极大地加速观众的「审美疲劳」和逆反心理，从而促使大众以更快的速度淘汰劣质审美，倒逼内容质量的提升。 此外，AI虽然放大了非专业创作者的「下限」，但其模型能力的「上限」并不能轻易让所有人触及最高级别的艺术品味。在当前的商业制作中，AI无法完全保证设定的绝对稳定性，因此主流工作流依然是「70%传统流程 + 30% AI辅助」。通常是由人类指出传统底图中的具体光影或氛围问题，再由AI进行针对性修改修复，最终由导演或创意主导方决定是否合格。AI的融入极大地提升了独立创作者的效率，使单人完成包含概念、动画、音效的全流程短片成为可能。 回到我们最初的问题，也许我们确实需要承认：美的标准本身是极为复杂的。正如余光中曾探讨过的，高级审美与大众趣味之间始终存在鸿沟——古典时代那些极具美感的宗教建筑与皇家艺术，其服务对象本就是少数精英。将高门槛的精英审美用通俗方式传达给大众并达成共识，虽然不易，却并非不可能——好莱坞的商业爆米花电影正是其中最成功的典范。 审美究竟可以被培养吗？这场谈话给出的答案或许是：可以，但它无法被「教会」，而需要在环境的浸泡、媒介的塑造和无数次主动选择中成为创作者的直觉。 AI 抹平了技术的门槛，却把判断力的门槛原封不动地留给了每一个人——这恰恰意味着，培养审美这件事，从未像今天这样值得投入。下一次当我们为某一件「美丽废物」心动时，不妨停下来再看一眼，想一想，或许那正是我们当下的另一重审美起点。
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