AI用于博物馆策展是一种发展趋势

当下，各行各业都在紧锣密鼓地迎头赶上人工智能的浪潮。以文博领域为例，相关的论坛、展览、培训更是数不胜数。譬如，3月27日，北京博物馆学会、中国电信博物馆、中国电信北京公司举办“智博未来·AI赋能博物馆发展”论坛，论坛围绕“AI赋能博物馆的痛点、路径和未来”展开对话。5月16日，由全国普通高校毕业生文旅艺术行业就业创业指导委员会主办，西安美术学院、中央美术学院承办的2025数字艺术赋能就业创业大会分论坛“智创艺旅 融启未来：AI赋能社会美育与艺术管理”在西安美术学院举办。其中，“AI”“赋能”成为关键词。那么，AI如何赋能博物馆展览，效果怎样，考量的标准是什么，及时跟进的同时是否也需要冷静思考？

对策展模式和观众认知提出挑战

刚刚参加完“智创艺旅 融启未来：AI赋能社会美育与艺术管理”分论坛的上海大学上海美术学院教授、中华艺术宫（上海美术馆）副馆长马琳，在论坛上探讨了人工智能对传统策展模式的革新与挑战。她指出，AI虽能提供新颖视角并优化策展效率，但也存在知识局限、策展误差和空间感知不足等问题，尤其在文化判断与情感表达上仍需人类策展人的主导。
 

博物馆和美术馆都是文化和艺术的重要载体，它们保藏着丰富的历史资源和艺术资源，共同承担着保存、研究和展示人类文化遗产的责任。近年来，策展人制度在博物馆兴起，博物馆原有的展览方式也发生了改变，而较早进入策展人制度的美术馆的一些实践对博物馆也具有启发性。

马琳以中华艺术宫（上海美术馆）举例说，近年来，人工智能（AI）技术在该馆的应用主要集中于展览策划与图像生成领域。其中，有两个案例比较突出。

一个案例是“居然水中间——近代以来的江南景观美术作品展”中，策展团队探索了AI与传统艺术融合的创新实践，为艺术表达和观众体验带来了全新视角。“居然水中间”是上海市美术馆青年策展人成长计划，在展览中有一组《倪云林与柯罗》作品的创作。

该项目以中国元代文人画家倪瓒的《六君子图》为出发点，通过AI辅助生成技术将其还原为一幅近似真实摄影的江南风光图像。随后，技术团队再次利用AI学习19世纪法国风景画家柯罗的绘画风格，在“还原图”的基础上生成一幅具有柯罗视觉语言的西方风景画。这一过程不仅呈现了倪瓒笔下“心中山水”的现实化图景，也促成了一场跨越时空的“中西艺术对话”。为了强化观众的理解与参与，展览还展出了AI生成图像过程中的20幅关键步骤图，展示了图像生成背后的指令设定与参数调整过程。这不仅提升了观众的技术认知，也引发了关于“人—技术—艺术”三者关系的反思。
 

还有一个案例是在第十四届全国美术作品展览中，数字艺术展区首次引入了AI生成的作品，展示了AI技术在艺术创作中的多样化应用。如艺术家陈抱阳的《智能体共生：从运河到银河》利用AI多智能体系统控制机械臂和光学装置，模拟一个复杂的生态系统，展示了人类在移居火星过程中改造环境的图景。艺术家费俊团队的《情绪剧场》结合艺术与科技，通过检测和呈现观众的情绪，生成独特的音画剧场体验，帮助观众实现情绪的认知和接纳。这些作品展示了AI技术在艺术创作中的广泛应用，从生态模拟、情绪交互到文化融合，体现了艺术家们对人类与技术、自然与生态、社会与个体之间复杂关系的深入探讨。

对于这个展览，马琳撰文表示，尽管科技艺术的融合带来了新的视觉和感官体验，但这种高度实验性的艺术形式可能对部分观众而言较难理解和接受。虽然大量作品展示了高度的技术应用，但在艺术深度和情感传达上，部分作品可能显得稍有不足。技术的使用有时可能过于强调视觉效果而忽视了艺术表达的核心内容和深层次的人文关怀。因此，对于富含高科技元素的艺术作品，需要有更多的解读辅助，来帮助公众理解和欣赏。
 

“我在上海大学上海美术学院的策展教学中也开始把AI融入策展的实践。随着AI技术的不断发展，文博场馆有望在数字策展、智能导览和观众互动等方面开展更多探索，推动文博领域的数字化转型。”马琳表示。

“居然水中间—近代以来的江南景观美术作品展”通过AI辅助生成技术，探索AI与传统艺术的融合 受访者供图

发展趋势及其赋能痛点

当下，AI在博物馆的发展中有很多方面的应用，如管理、策展、观众数据分析和导览等。作为一位策展人，马琳的关注点更多聚焦策展：“就策展来说，利用机器学习算法分析艺术品之间的主题、风格和历史背景，发现潜在的关联性，为策展提供新的视角。通过分析观众兴趣，AI可以为观众推荐个性化的参观路线，提升观展体验。”
 

马琳举例说，人工智能被用于策划博物馆展览是一种发展趋势，如杜克大学的纳舍艺术博物馆（Nasher Museum of Art）于2023年进行了一项人工智能运用藏品进行策展的实验。该实验揭示了人工智能在复制人类认知功能方面的潜力与局限性。该实验表明，目前的阶段，AI可以作为策展工作的辅助工具，但是无法取代人类策展人的角色。未来，博物馆若希望有效整合AI，需构建“人机协同”的策展模型。
 

“AI赋能博物馆的过程中，尽管带来了展示方式、观众互动和知识生成等方面的深刻变革，但也存在诸多痛点与挑战。”马琳表示，AI擅长图像识别、风格迁移与数据分析，通过收集和分析观众的浏览行为、偏好和反馈，AI可以帮助策展人了解观众兴趣，优化展览内容。但在解读文物背后的历史语境、文化象征与多义性方面能力有限，容易造成“文化误读”或“表层展示”。比如，让AI撰写展览的介绍文字和作品说明，虽然语言流畅，但存在一些错误和过于笼统的描述，缺少评论的视角。
 

此外，还有数据安全与知识产权争议的问题。使用AI需训练大量图像、文本数据，涉及馆藏版权、公众隐私及AI合成图像的归属权问题，目前相关法律体系尚未健全。如纽约现代艺术博物馆在2022年展出的《无监督》是艺术家Refik Anadol利用AI分析纽约现代艺术博物馆馆藏的138151件艺术品数据，创作了这件生成艺术作品。该作品通过AI在“潜在空间”中生成新的艺术形式，挑战了传统的策展理念。展览虽然引起了很大反响，但是也备受争议，评论家质疑其真实性。假如要运用AI来对博物馆藏品进行策展或者作品生成，首先是博物馆要同意投喂AI大量的藏品图片，并且AI有能力阅读识别这些图片信息，因为一般的AI是无法完成这个任务的，需要一种定制的机器学习算法。因此，马琳认为，运用AI来对藏品进行策展，目前还面临许多困难。另外，对于中小型博物馆来说，由于技术资源与资金限制，难以开展复杂的AI实验。技术平台和算法工具的获取与操作，也对从业者提出更高要求。