1. 理论层面：梳理人工智能艺术创作的发展脉络、核心技术逻辑与艺术特征，辨析其与传统艺术创作的异同，明确其在当代艺术领域的定位与价值。

2. 实践层面：结合典型案例分析，总结人工智能艺术创作的主流方法与应用场景，为创作者提供技术选型与创作思路参考。

3. 价值层面：探讨人工智能艺术创作带来的伦理争议与发展趋势，引导读者理性看待技术与艺术的融合，推动行业健康发展。

1. 文献与案例调研：搜集人工智能艺术领域的学术论文、行业报告、经典作品（如GAN生成绘画、AI作曲、AI装置艺术等），搭建基础认知框架。

2. 分层拆解分析：从技术底层（算法模型：GAN、Diffusion Model、Transformer等）、创作主体（人机协作模式：AI辅助创作、AI自主生成）、艺术评价（审美标准、版权界定）三个维度展开深度分析。

3. 问题导向论证：针对人工智能艺术的“创作主体性”“艺术原创性”“伦理风险”等核心争议点，结合案例提出观点，形成完整论证链条。

4. 总结提炼输出：整合调研与分析成果，梳理发展趋势，提炼可落地的创作建议，完成文章撰写。

一、前期调研阶段核心任务
 
1. 搜集人工智能艺术发展历程相关文献

2. 整理3-5类主流人工智能艺术创作技术与工具

3. 筛选10个典型人工智能艺术作品案例
 
二、核心分析阶段核心任务
 
1. 对比人工智能艺术与传统艺术的创作逻辑差异

2. 分析人工智能艺术创作中人机协作的三种典型模式

3. 梳理人工智能艺术面临的伦理与版权争议点
 
三、文章撰写阶段核心任务
 
1. 确定文章整体结构（引言-正文-结论）

2. 完成各章节内容的撰写

3. 优化文章语言表达与逻辑衔接
 
四、审核优化阶段核心任务
 
1. 校对文章中的数据与案例准确性

2. 调整文章的论证逻辑与行文风格

3. 完善参考文献标注与格式规范