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2025-12-19 15:51 5,193次浏览香港8月12日電 題：傳統藝術怎樣進行當代演繹？ ——專訪香港大學美術博物館前館長吳秀華 記者 韓星童 香港大學美術博物館前館長吳秀華以往不論是在策展，還是在教學中，一直頗為重視傳統藝術的當代演繹。這樣的理念源於她在英國牛津大學求學時的所見所感——中外學者研究中國傳統藝術的角度差異，不斷拓寬其豐富的文化內涵。近日，吳秀華接受「東西問」專訪時表示，中西文化互動、古今對話是傳統藝術延續生命力的方式之一。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您當初為何對中國傳統藝術產生興趣？又為何將明代及近現代作為您研究的重點？ 吳秀華：我本科就讀於香港科技大學，那時學校要求我們修讀一些跟主修專業不同的課程，於是我選擇了藝術。那門課的老師教得非常好，給我們展示很多中國山水畫，我被那些畫作所吸引，就這樣開始喜歡中國藝術，在碩士和博士階段均選擇了藝術。 最開始，我最喜歡的是宋代山水畫，但在香港中文大學修讀碩士時，我考慮到香港很難看到原作，一般這些重要文物都在中國內地或海外，因此我只能選擇相對靠後的朝代，比如明清時期。研究生畢業後，我留在香港中文大學文物館工作過一段時間，我的論文指導老師莫家良當時在主理一個研究宋代《淳化閣帖》的計劃，他邀請我參加計劃，負責研究《閣帖》對後世書法的影響，我那時便對明代書法產生興趣，從零開始研究書法碑帖，包括書法的傳統、技法、如何通過碑帖傳承等。 2023年5月16日，「玉楮流芳——上海博物館藏宋元古籍展」正式對公眾開放。圖為《淳化閣帖》「最善本」在上海博物館展出。記者 王笈 攝 記者：過去20多年香港文博領域迅速發展，積極與中國內地及海外美術館、博物館合作，引入不計其數的精品展落戶香港。就您的觀察，香港大眾對於中國傳統藝術的了解和認識是否增強？ 吳秀華：從我學生時期到現在，香港社會對於中國傳統藝術的了解一直在不斷增強。在我讀書時期，喜歡中國傳統藝術的人肯定是有，但我這一代不算多，當時西方藝術還是主流。 這一情況在20世紀末、21世紀初逐漸改變。1997年香港回歸祖國後，內地不少博物館的藏品陸續在香港展出，我印象最深的就是2007年故宮博物院借出「國寶」北宋畫家張擇端的《清明上河圖》真跡來港展出，引起極大轟動，參觀人數創下香港藝術館有史以來的紀錄。從那時候開始掀起一股欣賞中國傳統藝術的熱潮。 記者：2022年開幕的香港故宮文化博物館是中國傳統藝術及世界珍寶的一個匯集地，這對於新一代學者研究與推廣中國傳統藝術有何助力？ 吳秀華：舉個簡單的例子。我讀書時因為研究需要，要查閱一些藏於故宮博物院的書畫真跡時，需要去翻閱故宮博物院出版的刊物，慢慢去找。然後，請老師寫推薦信或主動聯絡對方申請以學術研究或交流的途徑去北京看，看的時候也不允許拍照。不僅是故宮博物院，很多博物館同樣如此。 香港故宮文化博物館展出的都是故宮博物院的精品，這給研究學者、公眾近距離接觸文物的機會。那我們就能夠通過推廣和教育慢慢培養這些觀眾的興趣。 2022年7月3日，香港故宮文化博物館正式向公眾開放，大批市民排隊進場參觀。圖為市民參觀清乾隆彩雲蝠壽字金龍紋男龍袍。 記者 李志華 攝 記者：您早年在英國牛津大學獲得藝術史哲學博士，您認為西方國家對於中國傳統藝術的了解及興趣如何？中西方在文物研究、藝術策展、修復等領域，有哪些交流與合作空間？ 吳秀華：他們對於中國傳統藝術是非常尊重和喜歡的。國外很早就有一批研究中國藝術史的專家，且研究得很深入。比如，麥可·蘇立文(Michael Sullivan)，以及我的老師柯律格(Craig Clunas)。 當年我發現中外學者對於中國傳統藝術的研究方向很不同，中國學者聚焦作品風格發展和古代書畫家的生平傳記。外國學者的研究相對宏觀，他們會將中國傳統藝術放進世界史中進行理解。這一定程度是因為外國學者能接觸到的一手中國古代書畫研究資源相對匱乏，但也彌補了中國傳統文化研究的另一角度。 近十多年，隨著不少中國學者留學海外，以及中西方文化交流的加深，這種研究角度的差異越來越小。 至於中西方交流合作，其實在藝術策展、文物修復等不同範疇已合作很多年，也取得一些共識。比如，我曾寫過一篇論文研究上海博物館與大英博物館青銅器修複方法的差異。上海博物館是要將青銅器修復到最美、最完整的狀態，看不出修復痕跡，但大英博物館的手法則是要讓觀眾看得出修補的痕跡，留下歷史印記。這兩個角度的不同，根本上是價值觀不一樣。不過，近年來中西方之間理念也在慢慢融合。我認為，中西方日後的交流除了技術，更多的還是思想層面的探討，因為我們不能把同一個理論套用到所有藝術品上，需要綜合雙方所長探討出更多的研究方法和視角。 上海博物館文物保護科技中心，修復工藝師正在對青銅進行修復。(資料圖)記者 殷立勤 攝 記者：您曾擔任香港大學美術博物館館長，您認為大學博物館如何與大型博物館優勢互補，助力香港文化藝術發展？ 吳秀華：大學博物館的角色非常重要，它應該與大型博物館區別開來。大型博物館面臨一些實際的壓力，比如要通過入場人次來證明一場展覽是否成功，所以在策展、挑選藝術家時都會受到影響。 但在這方面，大學博物館的壓力較小，所以有能力去做一些學術性、實踐性較強的展覽，哪怕這些展覽偏離大眾品味也不要緊。大學博物館的任務就是為文化藝術界最前沿的知識和資訊提供展示、交流的平臺，以及思考空間，同時它也承擔為學生實習和國際研究合作提供機會的責任。 記者：在以往策展中，您一直堅持對傳統藝術進行當代演繹，同樣的方法是否也應用在教學中，由此激發學生對中國傳統藝術的興趣？ 吳秀華：我之前策划過一個展覽「皇帝碑刻·當代啟迪」，很多人對碑帖沒有興趣，我們就想怎麼樣將它變得時髦一點、「貼地」一點。後來我們以3件跨越古今與「皇帝」有關的碑刻墨跡為引子，將文字墨跡及其拓片與一系列古代和當代藝術並置。這樣呈現出來的展覽不僅不會枯燥，還會成為「打卡」熱點。 帶學生的時候，我也會鼓勵他們在創作中融入現當代元素。比如讓他們在創作小型版畫時加入香港特色，美食、歷史、風景等。我還帶著他們一起策展，教他們如何通過社交平臺推廣展覽等。 記者：國家「十四五」規劃明確支持香港發展成為中外文化藝術交流中心。您認為過去這些年，香港在文化藝術領域的發展如何？還需要在哪些領域發力？ 吳秀華：香港在國際藝壇一直有一定地位，受惠於關稅等優惠政策，香港的藝術品交易市場蓬勃，國際藝術展覽也做得非常成功。比如，每年3月在香港舉行的巴塞爾藝術展香港展會，作品多元，吸引很多海內外人士到訪。香港有世界級的文化基建，策展水平也早就達到國際水平。香港的藝術創作在國際舞臺上具有潛力，未來可通過科技賦能，如運用大數據等技術，拓展藝術表現形式，提升國際影響力。(完) 受訪者簡介： 吳秀華。 受訪者供圖 吳秀華，曾任香港大學美術博物館館長、香港浸會大學視覺藝術院助理教授(研究)。她於英國牛津大學獲藝術史哲學博士，於香港中文大學獲中國藝術史哲學碩士，專研中國明代及近現代書畫。多年來，她一直策劃近現代及當代中國藝術展覽，並從事教學工作。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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