人工智能对艺术创作生态的重塑 - 人工智能技术已从辅助工具演变为具有自主性的创作参与体，正在深刻重塑艺术创作生态 [1] - 以大语言模型为代表的技术进入以“生成”为核心的创造性阶段，其角色从“工具”转变为具有一定自主性的“生成伙伴” [2] - 这催生了“人机协作”的全新生产模式，艺术家工作重心转向“概念设定”和“选择、编辑与阐释”，创作过程演变为持续对话 [2] 艺术教育面临的挑战与机遇 - 人工智能冲击迫使艺术教育在使命层面进行根本性再审视，核心在于为生成物注入具有历史语境与生命体验的叙事 [3] - 传统基于技术难度的评价框架需要调整，新标准可能更侧重于概念的原创性及作品引发的社会哲学讨论 [3] - 艺术教育获得前所未有的机遇，不再单纯培养审美创造者，更是培养在技术时代能坚守人性价值的先行者 [3] 艺术研究生教育改革的核心路径 - 教育理念必须超越对特定“技术”的传承，转向对“智能素养”的系统培养，要求学生理解AI工作原理并洞察其内在偏见与局限 [4] - 必须坚定转向跨学科融合，实现“艺术、技术、人文”的三维整合，并以具体创作与研究问题为焦点形成有机整体 [5] - 教学组织应从以知识传授为中心的课堂，转向以问题与项目为中心的学习平台，项目制学习成为核心载体 [5] 课程体系与教学方法的革新 - 重构课程体系的首要任务是打破“技术”与“艺术”作为独立学科的思维定式，转向培养“智能素养” [7] - 需要增设如“AI艺术基础”等枢纽核心课程，并采用模块化设计，建立课程内容的动态更新机制 [7] - 教学方法创新核心在于构建激发人机协同的“创造场域”，工作坊式的人机协作创作训练应成为常态化教学形式 [8] - 大力推行基于真实项目的产学研一体化教学，将美术馆、博物馆等面临的具体文化问题转化为学生研究课题 [8] 教学模式与评价体系的变革 - 人工智能技术为“AI辅助的个性化学习路径设计”提供可能，AI系统可扮演“智能学伴”角色 [6] - 艺术专业教师关键职责是设计富有挑战性的情境，提出元问题，引导学生在与AI工具的深度协作中发现算法无法企及的领域 [6] - 评价体系必须实现从“作品是什么”到“作品如何产生以及为何如此”的转向，强化过程性评价与创新性评价的权重 [9] - 必须引入技术伦理评估作为核心维度，可设立专门的伦理评审环节，要求学生进行“影响陈述”并接受跨学科专家质询 [9] 师资队伍建设的转型 - 师资队伍的转型是改革能否落地的关键，需系统推出“教师AI素养提升计划” [10] - 探索为学生配备由艺术家导师和计算机科学等领域专家共同组成的指导小组，实行双导师制 [10] - 需以柔性引进等形式广泛吸纳产业界与研究机构的顶尖科技人才，与校内艺术教师形成稳定的跨界教学共同体 [10] 改革的系统性目标 - 人工智能驱动下的艺术研究生教育改革是一项系统性工程，关键在于打破固有学科边界，构建动态开放的课程体系，倡导人机协作的探究式学习 [11] - 目标是培养出能够驾驭技术而非被技术驾驭，能够用艺术洞察人性的新一代艺术领军者 [11]