AI能取代「手艺」吗？技术美术教育再思考｜智凝都会

人工智能（AI）浪潮席卷各行各业，创意产业亦迎来前所未有的变革。电脑科学家Andrej Karpathy于2025年提出「氛围编程」（Vibe Coding）的概念，让即使毫无编程经验的使用者，亦可透过AI把构想转化为可运作的软件应用，标志着一个毋须多年技术训练亦能从事软件开发的时代正在来临。同样地，AI绘图工具亦可让一般大众于数秒之内生成精美图像。面对如此急遽的技术革新，不少人开始质疑：大学教育是否还须花时间培养学生的「手艺」——过往需要经年累月才能掌握的专业技能？对此，笔者的答案依然是肯定的。

以编程技能为例，不少人误以为学习编程只是掌握程式语言的语法（Syntax），犹如学习外语的文法规则。然而，编程的核心远不止于此。它涉及将人类世界的问题转化为电脑能够处理的逻辑结构，本质上是解难能力的训练。更深一层，成熟的编程能力还包含对系统的预判力，能够在灾难性问题发生之前洞察潜在风险，及时制订应对方案。这些能力均有赖扎实的电脑科学知识作为根基，绝非单凭向AI下达简单指令便能替代。

设计思维「以人为本」

2025年底，程式码审查平台CodeRabbit一项针对470个开源程式码提交纪录的分析显示，由AI协助生成的程式码平均出现问题的次数约为人手编写的1.7倍，其中逻辑错误与安全漏洞尤为显著。当AI生成的程式码出现问题，缺乏领域知识的使用者根本无从找出问题和修正。正如业界所言，AI工具是「副驾驶」而非「自动驾驶」，最终负责掌舵和判断的仍然是人。建筑师不能仅依赖绘图软件而不懂结构力学，技术美术师亦不能仅依赖AI而欠缺底层的技术素养。

再以设计为例，创意媒体的制作不仅为了艺术表达，更重要的是回应和服务受众的需要。这正是设计思维（Design Thinking）的核心理念：从共情（Empathise）出发，理解使用者的真实需要；继而定义问题（Define）、构思方案（Ideate）、制作原型（Prototype），再通过使用者测试（Test）收集意见，反复改进。

「人机回圈」（Human-in-the-loop）的精神在此过程中至关重要。无论AI工具多强大，设计的最终目的始终是为人所用、为人所感。这要求创作者具备沟通能力、同理心、团队协作与批判思维等软技能，而这些正是AI难以取代的人类特质。大学教育的角色，正是培养这些综合素养的关键场域。

即使是纯艺术表达（Fine Art），一件由AI在数秒之内生成的作品，若欠缺艺术背景的支撑和创作历程的沉淀，终究缺少灵魂。美国艺术教育家MaryAnn Kohl在其经典著作中提出：「重要的是过程，而非产品」（It's the process, not the product）。艺术的价值不仅在于最终呈现的成果，更在于创作者从构思、探索到完成的整个历程。这个历程包含了对世界的观察、对情感的提炼、对技法的反复锤炼，以及在失败与突破之间的挣扎与成长。

法国后印象派大师塞尚（Paul Cezanne）亦曾说：「不以情感为起点的作品，称不上艺术」（A work of art which did not begin in emotion is not art）。AI或许能模拟风格、生成画面，却无法复制创作者在过程中投入的生命体验与精神追问，因而难以触动观者内心的共鸣。

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技术人文深度结合

面对AI时代的挑战，艺术科技教育的重点不是排斥科技，而是让学生在掌握前沿工具的同时，建立深厚的人文素养与创意思维。香港都会大学人文社会科学院的「新音乐及互动娱乐荣誉文学士」课程，正是朝这方向迈进的一个例子。课程透过深入的教育及专业训练，培养学生运用各种科技融合、设计和创作生成式视觉与动态艺术，以及智能声音和音乐。

以课程中的「创意实践中的数据及机器学习」科目为例，学生不是停留在抽象的机器学习理论，而是将数据分析与演算法直接应用于艺术创作实践，从而对AI工具底层逻辑建立扎实理解，有意识地驾驭技术、而非被动接受AI的输出。

又如「人机交互设计」科目，学生须从人机互动的角度出发，深入理解使用者的认知与情感需求，将「以人为本」的设计思维贯穿于互动体验的每一个环节——这种对人的洞察力与同理心，正是AI难以取代的核心素养。

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课程尤着重培养学生以人为本的解难能力，透过设计思维、计算科技与艺术技术的结合，分析问题并建构解决方案，使毕业生成为兼具技术专业与人文底蕴的互动娱乐设计师及制作人。

在这个AI看似无所不能的时代，我们比任何时候都更需要懂得「为甚么」以及「为了谁」的创作者。技术可以被工具取代，但思考不能；效果可以被演算法模拟，但作品的灵魂不能。大学教育的使命，正是培养那些能驾驭科技、而非被科技驾驭的未来创作者。

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文：香港都会大学人文社会科学院助理教授黎智富博士

本文标题原为〈AI能取代「手艺」吗？ 技术美术教育再思考〉

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