这是讲座的最后一块。久保田把前面所有线索收束起来，提出一个核心问题：生成式AI的产出物，究竟应该以什么"存在论"来理解？是把它当作人类作品的模仿？当作独立的新存在？还是当作对生成过程本身的追问？最后，他还介绍了几本相关新书，并对这一年的讲座课程做了展望。
久保田说，生成式AI产物的审美价值，可以概括为三种可能的位置：
它是对人类已有作品的模仿。这并不新鲜——近代以前，"模仿"本来就是艺术的核心。问题不是"模仿好不好"，而是如何评价这种模仿。
它是算法自律性的产物。重点不是像不像人，而是它在探索机器自身的生成能力——一种非人亦非自然的第三种存在。
它追问的是 AI 自身的生成方式：数据如何收集、算法如何分析、如何再合成。作品的价值在于它让"生成机制本身"成为可见的问题。
久保田强调，"模仿"在近代以前就是艺术。文艺复兴时期的画室、巴洛克时代，模仿自然、掌握明暗法、透视法，这些技能本身就是艺术价值的核心。所以我们不应该简单地把 AI 模仿人类作品当作一种堕落。
重要的是区分：模仿与伪造不是一回事。模仿可以是公开的、承认来源的；伪造则是欺瞒性的。塑料树的问题，很多时候不是"它像真树"，而是"它假装是真树"。
久保田再次回到这个思想实验：读一部小说，深受感动，然后被告知这是 AI 写的——你的感情变了吗？
他说，有些人会变，有些人不会。重要的不是答案，而是追问"为什么会变"或"为什么不会变"。这能让我们意识到自己内心根深蒂固的预设：是不是只有人类才能创造感动？这种预设本身，是不是浪漫主义留给我们的遗产？
久保田说，罗兰·巴特的"作者之死"作为口号非常有名，但 20 世纪后半叶，作者并没有真正消失。相反，商业逻辑把作者塑造成了英雄和卡里斯马，用来驱动产业。作者不但没有死，反而被放到更特权的位置。
但生成式AI可能让"作者之死"真正变成现实问题：
久保田说，这个问题最终关系到"他者性"：
对人类来说，他者是什么？是人？是神？是机器？还是塑料树、AI 图像？如果我们不把塑料树仅仅当作"真树的模仿品"，而是把它当作"人工的自然现象"，它的意义就会改变。
同样，如果我们不把 AI 图像仅仅当作"人类作品的复制品"，而是把它当作"机器作为他者的产物"，我们就会问不同的问题：这种存在方式本身有什么意义？
久保田提出，生成式AI迫使我们重新思考图像的存在论：
这两种模式会导致完全不同的审美态度和伦理判断。在杰作模式下，复制是贬损；在数据库模式下，复制是媒介的本质特征。
久保田说，生成式AI的另一个意义在于：它让我们可以把人类活动理解成无数细小碎片的集积，而不是一条清晰的"大写历史"。
过去，艺术史常常只保留"名作""大师"，形成一条单线叙事。但生成式AI学习的不是这条单线历史，而是海量数据中的各种图像——包括被忽视的、被认为是失败的、边缘的、日常的东西。
从这个角度看，AI 图像不是对单一杰作的模仿，而是对人类文化碎片的统计性重构。它让图像从"单一杰作"变成"数据库生成物"，从而改变了图像的存在论。
久保田最后提出，通过生成式AI，我们可以重新思考"人工物的美学"。这不是让机器去模仿艺术，而是通过与机器这一他者的遭遇，重新审视我们自身人性的脆弱构造。
他说，人性不是固定的，作者性、创造性、作品概念都会随时代变化。生成式AI只是这个变化过程中的最新一章。我们被问到的不是"AI 会不会取代人类"，而是"我们想用什么样的方式重新理解人、作品、创作和自然？"
久保田提到，他在讲座中多次引用 Lev Manovich 和 Emanuele Arielli，并非偶然。这两人正在合著一本名为 Artificial Aesthetics（《人工美学》）的书，2022-2024 年间写作，翻译工作正在进行中。
Manovich 从媒体论、软件艺术的语境重新思考美学；Arielli 则是意大利威尼斯某大学建筑/设计学科的美学家，也做认知科学研究。两人的交叉视角，正好对应了今天这场讲座的方法论。
久保田还提到 Goldsmiths 的美学家 Joanna Zylinska 近来的著作 AI Art。她的观点是："AI 有创造力吗？"这个问题本身就是错的。
因为"创造性"这个词在现代已经被过度使用，与营销、商业、创新神话紧密绑定，含义非常模糊。在讨论 AI 时，与其争论它有没有创造性，不如直接绕过这个概念，从更具体的问题入手。
久保田认同这个方向。他说，正因为"创造""作者""作品"这些概念都已经被历史塑造得极其复杂，我们才需要回到更根本的问题：技术是什么？模仿是什么？存在是什么？
久保田对听众说，接下来一年中，这个讲座系列会继续讨论 AI 生成物是什么。他希望大家不只是说"好厉害"或"好可怕"，而是能更进一步，区分美的评价与伦理问题，思考自己认为"好"或"不好"时，背后的前提是什么。
他说，生成式AI作品可能同时是：
这三种维度不是互相排斥的。关键在于，我们以哪种眼光去看它。当我们把它当作对人类现有作品的模仿时，我们问的是"像不像"；当我们把它当作算法自律性的探索时，我们问的是"机器能做什么"；当我们把它本身作为问题时，我们问的是"数据如何被收集、算法如何分析、再合成如何发生"。