「松间对话」回顾｜史莱姆引擎&龙星如

松美术馆联合独家社交媒体合作平台抖音，针对「松间对话」系列对谈进行线上直播呈现，邀请公众共同了解不同视角的深度艺术解读。

本场邀请到参展艺术家小组史莱姆引擎与对谈嘉宾龙星如，围绕“网络艺术”、“虚拟现实”、“AI绘画”等话题展开对谈。

史莱姆引擎&龙星如

SLIMEENGINE

LONGXINGRU

史莱姆引擎 Slime

艺术家小组

史莱姆引擎(www.slimeengine.com)创立于2017年，现由李汉威、刘树臻、方阳、善良共同运营。史莱姆引擎是一个线上的平台性组织，利用不受时间和空间限制的虚拟世界，开发前所未有的作品创作、展览策划和观展形式。史莱姆引擎善于将艺术集合，并穿插、安置于日常经验之中。他们的创作与策划基于对既有现实的戏仿与重构，以一种整合式的拼贴美学缔造出新的现实，并以此对当下所处世界中的结构与秩序作出批判性反馈。

龙星如 Long

策展人、写作者

策展人，写作者，博古睿学者，目前博士就读于伦敦大学金匠学院前沿实践方向。2021年，她发起了“端口：云下贵州”项目，这是一个关于中国科技基础设施的长期调研和策展项目。个人网站：irislong.xyz

史莱姆引擎展厅现场

Long:

史莱姆引擎的作品对我来说是很有启发的，比如Slimi的形象，虽然并非是我们熟悉的艺术语境上的应用，在语言或者经验上也更像是一个游戏或者商业符号，但它比较打动我的一点是这种轻松的态度。也是由于疫情的状况，我们经常会谈到所谓线上展览和线下展览之间的这种看似不可调和的矛盾，但是像史莱姆引擎的《海洋》这种线上展览的形式，我感受到的就是，只要有一个有趣的游戏规则，比如《海洋》中的每个人有一片海，就能够调动大家在一个共享空间里去创作和发挥，这给我了很大的启发。很多时候，我们会去设想一个很复杂的展览主题，或是结构上花费了巨大的力量，但可能只是一个很简单的技巧，就能够让人自然地进入到规则中，相比较来看反而是更有效的。

史莱姆引擎《艺术就是合作》CG影像静帧，6’14"，4K，2022，由Rising–Melbourne委约创作，图片鸣谢艺术家与没顶画廊

史莱姆引擎线上展览《海洋1.0》，图片鸣谢艺术家与没顶画廊

史莱姆引擎线上展览《海洋2.0》艺术家汇集页，2021

艺术家名单：

33EMYBW，aaajiao，antigen，babyChinaYu，白纸扇，Bysanz，蔡坚，Channel R×Ava Rocha，陈陈陈，陈冷，陈孟涵，陈琪瑶，陈若璠，陈思作，陈天灼，陈维，陈熙，陈英，CongMing，段诗雨，方阳，冯至炫，Functionlab，葛雅静，耿大有，耿旖旎，宫一宁，Gooooose，谷嘉伟，郭城，HAMCUS，胡芮，胡向前，华闪，黄子玥，金宁宁，绝对纯洁，李汉威，李剑鸿，李竞雄，李燎，李维伊，李希，郎港澳，梁恒溢，料燕尾，刘建华，刘树臻，刘娃，刘昕，刘璇，刘泱钰，陆博宇，陆冉，manifold，meiting，莫少龙，能尖日，oawear，蒲英玮，LISHAN&惬意忙 MondayOFF，秦川&陈鋆尧，山河跳，善良，商亮，商思敏，谌利，宋琨，苏五口 okcenter，Suffi Zhang，孙一钿，唐狄鑫，田牧，退化建筑，王一鸥&王宇杰，王韫琛，王梓全，魏子涵，夏诚安，夏瀚，相变 PhaseChange，谢宇恩，羊喘儿，杨健，姚多金，叶甫纳，易承桃，尤阿达，袁可如，张鼎，张瑞麟，张文心，张哲源，郑皓中，郑源，周轶伦，周泽亮，钟慰，钟云舒，朱峰毅

图片鸣谢艺术家与没顶画廊

李汉威（以下简称Li）:

这其实也是史莱姆引擎一直以来做线上展览比较关注的地方，最开始的时候我们选择使用视觉感官刺激的线上展览呈现形式，也做了许多尝试，比如在太空站、外星球、游戏空间……后续依照空间感去寻找艺术家的作品。在外太空的展览空间，我们就找了一些摄影作品，放置在整个环境当中时，作品就与空间形成了一个具有故事性的场域，让我们能够换一个角度去观看这件作品。后续也一直在尝试从单纯的视觉感官刺激上突破出一些其他的内容，于是便有了《版图》、《头条》、《极限直播》。《极限直播》这件作品是去年在OCAT双年展上首次进行的一场虚拟人的线上直播，我们搭建了一片非常庞大的虚拟空间，将8位艺术家的作品错落的放在整个虚拟空间中，虚拟主播在空间里走了一个半小时左右，探索整个虚拟空间和讲解8位艺术家的作品。

我们一直在跟进一些新的技术或者新的工具，为我们的线上展览所用。在做每一场展览的时候，我们并没有把观众定位在艺术领域，而是希望更多大众能够观看这些项目，但同时我们也关注到，疫情期间出现了越来越多的线上展览，想问下龙老师对于线上展览的一些看法。

Long:

我从前年开始一直在翻译一本书叫做《网络艺术选集》，内容基本上涵盖了过去30多年的网络艺术事件，我觉得很多在这个时期出现的线上展览，它真正的打样是在网络艺术时期就已经被奠定下来的，也有很多的艺术家观察到浏览器这样一个入口，这些艺术家做网络艺术实践是，一度极为重要的一个目的就是要绕开“专业世界”，当时许多人是发自内心地相信互联网关于信息沟通、共享和传播的美好愿景的。艺术家把作品放在网上，理论上可以让全世界任何一个地方的人都看到，并且都可以去体验和交互。但是许多艺术家们并没有通过作品的传播而养活自己，如果我们用数据说话的话他们确实拥有了更多的观众，但是那个时候并没有NFT或类似的直接让线上传播的作品变成收入的方法。在我看来，比较有趣的线上展览很显然是浏览器原生的一些东西，它可以更自然的使用浏览器允许尝试的功能。我觉得线上展览最重要的一点是去构建大家可以在内容之间具有创造性的跳转、链接、体验甚至反直觉地体验的方式。

史莱姆引擎《头条1》影像静帧，8'32"，2020，由新时线媒体艺术中心、那比艺术中心和Rhizome联合委约创作，图片鸣谢艺术家与没顶画廊

“飞去来器-注意！演出继续”展览现场，《极限直播》，视频时长105分钟，2021

直播清单：

1.善良《African Wild Dog》

2.冯志炫《奥西曼提斯》

3.方阳《Master Fang 方师傅上门水电维修》

4.刘树臻《HAP:能随时随地感受对方心跳震动的可穿戴设备》

5.王梓全《坐姿女人体1》《坐姿女人体2》

6.蔡坚《代金券》

7.李汉威《拓扑20.8.19.21.10.11》

8.33EMYBW《Symmetry》

图片鸣谢艺术家与没顶画廊

Li:

我突然想到做《超级玛丽云》的艺术家，他认为他的创作就应该放在网上，不应该放在美术馆中。但是我同时又发现一个问题，就是近几年网络短视频的兴起，把一些作品的艺术性或是视觉冲击给拉平了，对于人与工具的关系问题上，作为艺术家是需要利用工具进行创作的，但是很多时候我们也被工具的特性所困扰。

善良（以下简称Shan）:

后人类社会已经演变成现实和虚拟是完全对等重量的世界，在现实和虚拟以某种形式链接上的情况下，如何去分配现实和虚拟还是取决于每个人的阀值。但规避不掉一个根本的问题，就是在技术媒介和人类之间变得越来越亲密、无法分离的情况下，我们是否要去摆脱这个被算法操纵的自然？或者怎样利用它，与之相处？作为一个人类，如何去和技术产生一种比较有利的关系？比较好奇龙老师个人的想法。

Long:

一些新的技术出来之后，最容易被诟病的地方就是艺术家在技术面前的介入是非常少的，因为通常情况下，只有特定的大公司才有足够的金钱和算力去训练这些巨大的模型，那这类模型一旦被训练出来之后，艺术家和它之间的位置是极其悬殊的。很多时候，你只是一个纯粹的使用者，当然你也可以说是创造性在使用技术，但是无法否认我们确实越来越依赖这些大数据级的模型，这种极度消耗算力的训练结果变成了高度集中在特定科技公司手上的权力，这种工具的边界性会更加的强烈地反映在，你发现你能做的确实是越来越少的，那么你在个体程度上可以去调整它边界的介入能力越来越少的时候，就是需要担心的一个状况了。

善良刚刚提的其实是一个更底层的问题，就是我们怎么去看待的现实和虚拟的二元对立。我个人其实并不是很在意如何从理论角度去展开现实与虚拟的关系，我更在意的是我们如何在生活的层面与它相处，其实这也是我的困惑。站在策展的角度来说，当你想要邀请很多艺术家一起来做一个展览，试图去描述看似技术无孔不入的这种生活状态的时候，这真的是所有人的生活状态吗？还是只是我们。这个其实我也没有很好的答案。

史莱姆引擎《艺术就是合作》CG影像静帧，6’14"，4K，2022，由Rising–Melbourne委约创作，图片鸣谢艺术家与没顶画廊

Li:

我其实也对AI绘画一直抱着怀疑的态度。史莱姆引擎的另一位成员刘树臻也提出了一个问题：AI共享和线上协同工具这些效率指数型提升的方式，迭代速度快得让人无法适应，我们的生活是被这个力量推着走的，在这个情况下龙老师如何理解艺术家工作方式和创作方向。

Long:

如果你想要机器学习去生成一种特定风格的绘画本身是不难的。很多大公司最开始就是以艺术史的视角开始做的，但是对于科技公司来说，他们其实并不知道训练出来的这个模型，哪一个是站在艺术史视角更为准确的，所以就会涉及到标准，这个标准是需要一个具备大量艺术史经验和所谓美学视角的人，在团队里面帮助机器做更好的决断，所以其实机器学习是需要被一层一层精确定义的。如果AI绘画再往前走的话，我很好奇它会怎样发展。

方阳（以下简称Fang）:

我们刚刚提到的AI绘画或者是某些用在装置上的技术，它的运作都是在一个设定好的一个模板里，目前艺术家运用AI的创作，更多是聚焦在艺术史中的某个部分，其实更像是通过科技的再现和再应用，并非是在真正的推进。

Li:

是的，我本来也有感受到人工智能工作的逻辑并没有给我更多的可能性，都是在所谓计算之中的。但最近我有看到一个好玩的人工智能训练的实验，那个实验里机器也会利用本身规则的bug来达成任务，突然觉得其中还是有一些好玩的东西存在的。

Shan:

之前AlphaGo击败了中国很厉害的围棋手，我观察了一下后续的发展，人们其实并没有那么沮丧，因为他们觉得围棋是计算机很擅长的领域，只要算力足够大，再复杂也可以通过穷举赢得比赛，人类的败北好像是意料之中的。由此猜想AI在绘画上的应用是不是也只能局限在视觉的世界里。我相信只需要无限地向某个既定的标准靠近，最终AI会因生产力取胜，但它永远无法仿造观念艺术，因为没有人的主动介入，AI不会有动机和主张，工具是不会有主张的。

Long:

我觉得还有一个很现实的技术条件的约束，就是所谓当代艺术家势必会涉及到各种媒介对象的综合运用，在同一件作品中可能会出现物质的部分、非物质的部分、文本、色彩……但是现在所谓的机器学习，在尝试理解艺术的应用中，你会发现都是切出来的，就比如说只研究诗歌、只研究作曲、只研究绘画，这就会让它看起来更像是在研究古典艺术世界的问题。因为在当代艺术世界中，我们不会去使用绝对单一的媒介进行创作，也很难看到人工智能对媒介进行排列组合，这远远超出了现在的算法能力边界。比如IBM深蓝计算机打败了人类的象棋手，这个问题几十年前就被解决掉了，为什么AlphaGo前两年才打败了人类围棋手？一个很重要的原因是算法的本质是不一样的，象当年“深蓝”的计算量相对较小，同时目标也是在可计算空间内的（有点像一个“白箱”）。用遍历最优的方法去做，但是AlphaGo是类似于没有给定知识域的学习，遍历棋谱同时可以在对弈中进一步“学习”，至于它在学习过程中发生了什么是不确定的，所以才会出现所谓的“意外之喜”，因为学习过程就是一个巨大的黑箱。

史莱姆引擎《OVO Mixing》局部，250×400×350cm，空间装置，2021

Li:

“意外之喜”其实挺重要的，比如说这次参展的另外一位艺术家王梓全，他也是利用各种技术当中的故障错误生成一些要素，做一些叙事性的故事。我觉得都是一些方向，能够区分出人是不被机器语言所控制的

最近我们也有关注到大家比较感兴趣的是我们的工作方式，包括崔老师也有问过我们小组合作的工作方式和以往艺术小组的区别。其实我们更像是一个创业公司的思路，每个人的分工是完全不同的，整个创作过程也更高效，想问下龙老师平时接触过什么样的小组或者相似类型的创作吗？

Long:

以我合作过的一些艺术家小组的经验来看，感觉大家还是共创的状态，就确实可能不会像你们这样分工明确，更多的是集体讨论、集体创作的状态。我能想到的最专业化运作的艺术家小组可能就是“法政建筑”，他们现在更像是一个完整的工作室，早期也是艺术家小组的形态。

Fang:

我们的形态其实是介于公司平台性质和传统共创之间的，有很多部分的工作是我们四个人去共同完成的，再分别挑出我们最擅长的一小部分各自完成，很多有趣的部分确实是需要共同讨论和创作才能够出来的。

Li:

有一个关于策展方面的问题想要问龙老师，就是我们经常可以看到，国内的一些学术展览逐渐被网红打卡淹没，甚至明明是批判类型的创作，却被打卡的行为转变成另一种氛尾。当观众去观看展览但是完全没有关注作品以及策展本身的时候，您怎么看待这个现象？

Long:

我站在策展人的角度来说，肯定是不希望看到这种局面过度发展，这确实也是很困顿的一个状况，但是很难完全避免它出现。展览是否是一个足够有效的能够让你去跟一些东西相遇，然后把它内化成你自己思考的现场？我自己也在反思这件事情。

我之前看过一篇文章就是说一个展览拍起来比它实际上更好，“在镜头里好看”变成了一个更重要的一个美学标准，我觉得这其实也是一个值得关注的现象。回到我们刚刚说的，所谓现实世界与虚拟世界的关系，我们有时候会觉得虚拟的部分没有办法影响到现实，但其实很多时候发生在虚拟世界里的东西，是在重新塑造我们的现实经验，影响我们在现实中的选择。