蔡斯

在“新解”的喧嚷中，技术的身影已无处不在。有人用AI续写《红楼梦》的结局，有人让它生成对经典的全新解读。这固然有趣，却也让“技术介入人文”这件事，容易停留于一种高级的搬运或炫技式的生成。

然而，在《文人画新解》系列中，我们尝试让技术扮演一个截然不同的、更基础也更具颠覆性的角色：它不是“作者”；它不仅是‘’挖掘机‘’、‘’侦察兵‘’，而更是“思辨对手”与“范式引擎”。

目标的迁移：从“生成结论”到“验证过程”

许多“AI+人文”的尝试，其终极产品常是一个新颖的结论或文本。AI是作为内容的生产者。我们的路径则相反：我们将AI视为研究过程的侦察兵、挖掘机、质检员与共谋者。例如，面对“董其昌霸权体系”这一议题，我们不仅是让AI挖掘历史资料；不是总结观点，而是构建模型，让它尝试从史料网络中寻找这一体系形成的漏洞、例外与反证，逼迫我们的理论必须在对抗中变得更严密。

关系的重构：从“主仆”到“辩友”

通常，AI是服从指令的工具。在我们的实验中，我们致力于将它训练成能够提出关键性质疑的“辩友”。当人类学者提出“八大山人晚期风格衰退源于心性窒息”的假设时，AI的任务是调用其全部数据库，冷酷地追问：是否有同时代其他画家在类似经济压力下，风格却未衰退？衰退的量化指标是否成立？这种“对抗性训练”构建了一种新的学术生产关系和校验循环。

对象的转变：从“处理文本”到“解析结构与模式

AI在“红学新解”中多处理的是语言本身。而我们将其用于解析文人画中非语言的、结构性的存在：笔触的力度与频率、构图的空间分割、母题的演变序列。并通过算法，将这些视觉元素与科举数据、政治事件时间线等外部数据进行关联分析，寻找出那些超出个体艺术家自觉的、时代的潜在压力模式与集体心性图谱。

因此，当公众惊叹于AI能写出像模像样的古典诗词时，我们在实验室里，正与它进行着一场更为寂静却也更为激烈的协作：我们共同将一部部画作、一页页史稿，转化为可供计算、可被质疑、可发现隐藏关联的 “数据化文明现场” 。

这不是人与工具的旧故事，而是两种异质智能如何通过碰撞与磨合，共同逼近历史复杂性的新实验。它或许不那么直观，不那么“有趣”，但它试图回答的，是一个更根本的问题：在技术时代，我们如何为人文研究装上新的“发动机”，而不仅仅是新的“扬声器”？

蔡斯

2025年12月17日期 于陶潜东篱

编辑：收藏狗