假设你是一位设计评论人， 又是一个怀旧爱发牢骚的“婴儿潮一代”（注：西方社会一般指 1946年至1964年之间出生的人），在晚期现代主义传统中长大。对于持有这种思维方式的学者而言，所有对先例的引用——无论是自然还是人造先例——都经过了现代机械复制技术的中介，也拥有对这些技术无处不在的影响力的自觉。对现代主义者来说，复制品的意思就是与其所复制的原件完全相同。无论是在现实中还是在再现中，在技术领域还是在文化领域，标准化复制品的大规模生产都是现代性的主导技术逻辑，因此对同一性复制的执着不仅完全合理，更是不可避免且必然的。
但事情并非向来如此。在现代大规模复制技术兴起之前的几个世纪里，对先例的援引并不被称为“复制”（copying），而被称为“模仿”（imitation；或mimesis、emulation，三者在含义上略有差异）。在欧洲古典传统中，模仿理论通常将完全相同的复制品视为指涉关系的“零度”（degré zéro）。然而，在这一基本层次之外，还存在着广泛而复杂的可能性，包含相似性的不同程度、细微差别与类型。相似性始终是一种在认知上令人困惑的属性，时至今日依然如此。这一情况适用于所有看起来像原型却又与原型并不完全相同的复制品。这些复制品共享着某种“说不清的东西”（nescio quid），但大多数时候，没有人能够确切说出那究竟是什么。
生成式AI是一台制造相似性的机器。我们对这项技术仍所知有限，但有一点很清楚：它利用旧的东西——即已经存在的内容——创造新的东西。当我们使用生成式AI时，机器以一种神秘、近乎魔法的方式，让输出的结果与输入的内容保持相似——原料决定了产出。如果我们输入机器的旧素材（模型或数据集）是白狗的图像，生成式AI就会生成白狗的图像；如果数据集由黑猫的图像组成，我们得到的便是黑猫的图像。输入狗，得到狗；输入猫，得到猫。机器生成的狗或猫，总是与输入的狗或猫相似，却从来不会完全相同。问题正在于此：在现代主义世界观的顽固影响下，我们仍习惯于假定复制品与原件完全一致——如印刷、摄影或工业化大规模生产中的复制。这一观念构成了强大的认知障碍，不仅妨碍我们理解生成式AI的技术逻辑，也使我们对其创造性、社会性、经济性乃至法律层面的影响的认识产生偏差。理解二十世纪的艺术与技术，我们需要瓦尔特·本雅明；但要理解生成式AI，我们必须忘了他。
古希腊人从未系统阐述过一套关于美术的正式理论（事实上，他们甚至没有“美术”这一概念），但他们留给我们一些故事（也称为神话、寓言和轶事），其中浓缩了他们对视觉模仿的思考。例如，我们知道，著名画家宙克西斯（Zeuxis）有次画了一串葡萄，栩栩如生，以至于一群鸟儿飞下来啄食。还有一次，他受命为一位美貌无双的女神或半神绘制肖像，但他找不到任何一位足够美丽的模特，于是选了五位模特，将她们的特征综合起来画成一幅肖像。第一个故事代表现实主义：如实地再现事物，制造与原物完全一致的复制品。在这个例子中，宙克西斯画得如此逼真，甚至让飞鸟误以为画中的葡萄可以食用。第二个轶事则指向一种截然相反的理想主义知识论：宙克西斯之所以无法在现实中找到足够美的模特，正是因为他的脑海中早已有了一个关于“美”的理念，而现实中无人能够与之完全契合。
不过，这个故事还隐藏着一个技术问题：宙克西斯是如何靠五位模特画出一幅肖像？他是从每个人身上提取某些局部，再组合拼接起来，就像制作马赛克、拼贴画、拼图，或是50年代警方使用的人像工具 Identi-Kit 那样，让观看者可以看着画面指出：眼睛来自模特一，鼻子来自模特二，如此等等？还是说，他从每位模特身上提炼出某些抽象特质，再加以融合，形成一幅全新的人像。观看者只能感受到某种泛化的特质，一种某位模特具有的神韵、气质或光晕，却无法辨认出任何清晰可辨的具体特征？在这个例子中，宙克西斯的模仿，究竟是一种聚合（gathering）——先将模特拆解，再收集并组合其中的不同部分——还是一种转化（transformation）——将某些局部或特质融合、调和，最终生成一个完美无缝的全新整体？
罗马哲学家塞涅卡（Seneca）为这种创造性或转化性模仿过程留下了一些生动的比喻，其中流传最广的是“蜜化”（mellification）。塞涅卡认为，优秀的模仿者应当效法最杰出的来源，就像蜜蜂从不同花朵中采集花蜜，再将其酿成蜂蜜。蜂蜜源自花蜜，虽可能由花蜜制成，但无论外观或味道都不再像花蜜，因为这种原材料已经过蜜蜂创造性劳动的转化。
然而，从一开始就存在着异议。例如，五世纪学者马克罗比乌斯（Macrobius）认为，蜂蜜不过是花粉的简单收集与聚合；同样，在他看来，模仿应当完全且仅限于从某一语境（来源）中提取部分片段，再将它们重新组合成新的文本。今天，无论是视觉还是文本上，我们称这种拼接为“引用”（citation）；而在当时，由各种摘录拼合而成的文本被称作“cento”，这个词本意为碎布拼缀的补丁布。
这两种相互竞争的模仿方式（“剪切粘贴”与“融合调和”）之间的争论，不出意料地在文艺复兴时期再次爆发。鉴于当时普遍认为古希腊和罗马在生活的各个方面（也许除了宗教之外）都优于当下，文艺复兴时期的学者和创作者们无不力图效仿古典时期。（而画家们由于缺乏古典时期的原作，开始相互模仿。）尤其是文艺复兴时期的人文主义者，他们希望复兴古典拉丁语，而这种已经消亡的语言只能通过模仿最杰出的古典作家留下来的著作来学习。1528年，伊拉斯谟（Erasmus）写了一篇措辞尖刻的文章，抨击那些“剪切粘贴”式的模仿者。他在文中虚构了一个论敌，嘲讽此人花七年时间编纂西塞罗的词汇和引文目录，以便将这些“剪切”内容“粘贴”进新的作品中。伊拉斯谟的反对者们认为，这是复制西塞罗无与伦比的写作风格最简单、最稳妥的方法，但伊拉斯谟坚决站在塞内加的“蜜蜂”一边：他认为，真正的艺术家将多种来源中最优秀的部分融合在一起，只有缺乏创造力的庸才才会从单一范本中剪切粘贴片段。
尽管伊拉斯谟大为光火，文艺复兴时期的“剪贴派”仍一度风头强劲。大约在1450年，博学多才的建筑师莱昂·巴蒂斯塔·阿尔伯蒂（Leon Battista Alberti）提出了“文本即马赛克”的比喻，认为文本由既有的文学片段重新组合而成；甚至可以说，他设计的大多数建筑也遵循了同样的思路。到了十六世纪，直言不讳的“剪切粘贴派”代表人物包括建筑师兼理论家塞巴斯蒂亚诺·塞利奥（Sebastiano Serlio），他那些配有插图的著作推广了一种视觉引用风格，从根本上改变了文艺复兴时期的建筑； 塞利奥的朋友、哲学家朱利奥·卡米洛（Giulio Camillo）甚至设计了一台用于自动化“剪贴”的机器（令后人困惑的是，他将其称为“剧场”，但实际上这是一座收录西塞罗引文的巨型档案库，而且这台机器从未真正运转过）。近代早期的印刷书籍和印刷图像使“剪贴”变得市场化且价格低廉，作者和艺术家能够轻松地将其他来源的图像或文本原样复制，包含进自己的作品中。然而，这股现代初期的机械化剪贴浪潮逐渐平息，古典主义者又重新回到了他们一贯偏爱的转化式模仿上。除新教盛行的欧洲北部存在一些例外，从法国古典主义到新古典主义时期，这种边界模糊的“融合调合”模仿一直主导着欧洲艺术。直到工业现代主义的兴起，才同时终结了古典传统及其模仿理论。
如今，我们都知道这一切是如何发生的：二十世纪初的某个时刻，浪漫主义关于“艺术家即孤独天才”的神话遗产，与现代技术驱动的求新诉求交织在一起，由此形成了一种观念：一切创作都意味着对新事物的发明。于是，在艺术中援引先例的种种做法都变得颇具争议，甚至被视为不光彩。与此同时，新技术开始以远超人类的速度和质量，生产完全相同的复制品。面对复制品的支配力量，一些现代艺术家选择接受并赞美它，另一些则采取了更为批判甚至对抗的立场。
整个20世纪，乃至今天，反对机械复制力量的主要艺术策略始终是：拿一个机器制造的复制品，将其拆解，再把各个部分重新组合成某种新的形式。这种创作手法有许多不同的名称，但源头可追溯至现代主义拼贴艺术（collage）——也就是机械时代的“剪切粘贴”。因此，大约在1912至1914年间，毕加索、布拉克和胡安·格里斯（Juan Gris）复兴了古典模仿的其中一种模式，只不过这种古老的“剪切粘贴”手法因为被重新包装成现代主义形式而未被人察觉。拼贴正是现代主义者援引先例的方式：不是通过巧妙的综合与各部分之间的有机融合，而是机械地聚合碎片与块状材料的。拼贴意味着重制、再利用和重新组合；而当它被改名为“集合艺术”（assemblage）时，拼贴便指向了泰勒主义、福特主义和流水线生产。
在现代主义和后现代主义的视角下，一切模仿都是复制，但复制是机器做的事，不是人应该做的事。原则上，复制是被禁止的，因为它要么是一种机械操作，要么是早已逝去且不值一提的旧时代遗留下来的东西；不过，“剪切粘贴”式的拼贴或集合艺术却可以成为例外。剪切粘贴是对既有材料的重新组合，但尤其是“剪切”这一动作，往往会对其所援引的先例造成某种可见的破坏——或者至少施加某种令人不适的处理。因此，可以说，从立体主义拼贴艺术开始，“打碎重混”（smash-and-remix）作为“剪切粘贴”式模仿的一种衍生形式，成为现代主义者用来批判、抨击，有时甚至挽救机械化同一复制品的创作策略。
到了六七十年代，晚期现代主义文学批评家更猛烈地拥抱“剪切粘贴”式的引文主义。根据罗兰·巴特（Roland Barthes）和朱莉娅·克里斯蒂娃（Julia Kristeva）的互文性理论（intertextuality），每一篇文本都是对既有引文的重新编织。1973年，哈罗德·布鲁姆（Harold Bloom）的《影响的焦虑》（The Anxiety of Influence）出版，似乎标志着时代风向的转变：众所周知，布鲁姆试图重新肯定对先例进行转化性“误读”的价值，将古典概念中的“同化式”模仿（assimilative imitation）重新定义为“影响”（influence）。然而矛盾的是，当后现代主义重新引入对历史先例的公开引用时，采用的却是剪切粘贴引文的方式（即现代主义的做法），而不是将其融合混杂（古典传统中占主导的做法）。在建筑领域，科林·罗（Colin Rowe）与弗雷德·科特（Fred Koetter）合著的1978年宣言《拼贴城市》（Collage City）在标题上就已经开宗明义；罗的城市拼贴所遵循的聚合原则，至今仍对设计文化有着深远影响，尤其通过彼得·艾森曼（Peter Eisenman）的创作与教学延续下来。“仿作”（pastiche）最常被用来指代后现代主义对先例的援引方式。这一术语的词源原指块状馅饼，也就是由不同部分组成聚合合物；与之相对的是 pâté（肉酱），它同样由多种成分制成，但所有材料都会被磨碎，经过转化和加工，直至质地均匀细腻。
简而言之，这就是我们从工业现代性继承而来的复制文化，也正是它阻碍了我们看清生成式AI的真正面目：这是一台模仿机器，而非复制机器。这是一台古典意义而非现代主义意义上的模仿机器，因为它通过融合调和而非剪切粘贴实现模仿。正如塞内加关于酿蜜的比喻，虽然原料决定了产物的味道，但在生成过程中，它们会被彻底转化。大语言模型的原料就是我们输入其中的数据；它们决定了生成式AI的“风格”，但无论是完整的数据其中的片段，都不会直接出现在最终产物中。生成式AI并非重新利用其来源，而是在字面意义上将其改头换面（transfigure）（而且众所周知，它不擅长引用来源，即使被要求这样做也是如此）。
长期以来，模仿一直是教育学家和心理学家研究的课题。我们通过模仿学习语言：在进入学校学习读写之前，我们只是不断重复周围听到的声音。模仿也是我们获取多种隐性知识的方式——这些技能并非通过规则来学习，而是通过观察来掌握，比如骑自行车或做意式烩饭。神经科学家甚至发现了一组特殊的神经元，称为“镜像神经元”，它们仅存在于最擅长模仿所见所闻的物种中：例如猴子和人类。模仿学习（通过示例或演示学习）是自动驾驶汽车系统的技术基础，也是当今人工智能驱动的机器人技术的基石。
从技术上讲，生成式AI本身就是一种机器学习，也是从先例中学习的一种形式。但现代主义学术-文化体系留下的遗产，使我们无法看清这种新技术逻辑背后的模仿精神。结果，我们仍执意将那些AI已经胜过我们的任务留给自己，同时又不断要求AI去完成它无法做到的事情。
早在1528年，伊拉斯谟就区分了三种援引先例的方式。他认为，你可以复制一个范本，并原封不动地将其再现。这就是镜子的作用（今天我们也可以加上摄影），这就是“复制”。在伊拉斯谟看来，剪切粘贴归根结底产生的仍然是复制，而且还是一个相当愚蠢的复制。他接着说，你也可以更聪明一些，创作出与启发你的范本并不完全相同但相似的东西。如今我们有了能实现这种做法的机器：那就是生成式AI——这个在今天令人不安的模仿机器。但伊拉斯谟进一步指出：如果你想成为真正的艺术家（或用今天的话说，一个创新者），就必须超越这一步，创作出能称得上属于你自己的作品——要比启发你的范本更胜一筹。他认为，这才是创作的最高标准。富有创造力的模仿者会挑选范本，承认其价值，研究并吸收其中精华，继而发现其不足，并在这种理性判断的基础上创作出更优秀的作品。超越你的榜样：这正是生成式AI无法做到的。无论是人类还是机器，模仿都是一种非凡的认知能力——但仅凭模仿，我们能走的路终究有限。
马里奥·卡尔波（Mario Carpo）是伦敦大学学院巴特莱特建筑学院雷纳·班汉姆建筑理论与历史讲席教授。
文／ 马里奥·卡尔波
译／ 冯优
