July 2026
VMAC文章
人工智能時代的觀看之道：新光學認識論
摘要：錄映太奇
陷入險境的證據，基準真相的迷思
討論一開始由蔡倩怡提出當代社會所面臨的核心「證據危機」(crisis of evidence)。她指出，傳統的「基準真相」（ground truth）概念——歷來根植於地球的物質現實——已轉移至數據集之上。在這種新情境下，攝影機不再只是記錄現實，而是在製造「擬像」，而AI則成了「人工流言」(artificial gossip) 。這一轉變引出了她的根本性提問：「我們追求真相的新基礎是什麼？在合成數據與算法幻覺交織的世界裡，我們該如何確立何謂真實？」
吳德愷由其身為認知科學家與藝術家的多重背景出發，認為「真相」本質上是一種隱喻。他指出，這個詞本身就帶有語言上的偏倚，遮蔽了所有詮釋的主觀本質。他以數學框架作比，說明選擇不同的座標系（例如笛卡兒座標與極座標），會決定什麼樣的解讀或預測感覺上是「自然」的。對吳而言，人類運作於「共享的『基準真相』神話」之下——即我們相信彼此共享單一客觀現實，但實際上只是使用共同的近似值。他認為，AI 影像處理的進展之所以有價值，是因為它能揭示這種神話的內在缺陷，把我們的隱性偏倚顯現出來。
Parikka 從歷史與哲學維度加以補充，引用尼采來說明「真相」並非共識，而是「權力的顯現與觀點的衝突」。他提供了演化論的脈絡，指出感知最初是一種生物性的生存機制，旨在讓人類與「現實」連結，以躲避掠食者。在現代組織化的社會中，這種機制演變為符號的操弄，而符號的操弄又塑造了現實。Parikka 質疑所謂的自由派共識下的真理觀，認為現實本來就是充滿衝突的。他主張利用科技揭露種種的「真相神話」，而非追求一種從未真正存在過的清晰。
Gil-Fournier 強調真相的歷史維度，指出真相傳統上是透過驗證、確認與認證的循環來維繫的。他認為我們正邁向「平台真相」（platform truth) 的新階段。傳統的真相的制度性場域——實驗室、學校與大學——正被取代，並轉化為不同的空間、形式，甚至物質聚合體，這同時標誌著科學方法論（真理如何作為科學的素材而運作）和社會結構的重大轉折點。
Marciniak 將這些抽象概念落實到她的蒐證研究實踐中。她強調，追求真相意味著必須在針對同一問題的多種、且往往相互衝突的觀點之間尋求平衡。她的作品運用合成影像凸顯「證據」概念中既有的張力。她對2023年左右開始的流行論述表示擔憂：高擬真 AI 影像的興起使人們開始把照片當作「原始資料」來看待。她警告說，這種變化可能會使攝影影像與其作為真實載體的複雜關係被扁平化。
合成現實與感知調控
蔡倩怡將焦點轉向「現實的合成生產」。她提及與談人的各項作品：De Kai將AI比作在偏倚文化中成長的孩子；Parikka 與 Gil-Fournier 提出為配合數據集而對地球進行「地質改造」（terraforming) 的概念；以及 Marciniak 對AI幻覺的實體重構。她提出了一個迫切的問題：「當合成影像開始塑造我們的物理環境與社會結構時，我們該如何有意識地建構新世界，使這些人造影響能服務於民主、倫理與多元主義的目標，而非鞏固現有的偏見？」
吳教授回應說，現實自始即為合成的。他解釋，攝影本質上就是合成的，因為將三維世界機械地捕捉到二維畫面，必然強加一種有限的視角，正如盲人摸象的寓言。從心理學角度來看，我們的注意力充當主觀的過濾器，扭曲感知，使我們對現實只形成片面、狹窄的理解。他亦質疑人們對生成式 AI 的執念——這不過是個流行語，演算法讓創作看似毫不費力，然而同樣重要的，是理解何謂詮釋式人工智慧。他認為，對建模進行詮釋本身就是一種生成的行動。他也指出，人類感官系統本來就「有噪音」：例如我們以為自己聽到的是完整句子，實際上大腦會填補缺失的部分；同樣地，大腦不斷重建並詮釋不完整的視覺資訊。我們所做的正是演算法所做的：以部分輸入為基礎，透過內在偏好將其補全。AI 恰恰揭示了「人類感知的神話」——一個持續進行的合成性詮釋過程。
Marciniak 認同吳的觀點，並強調影像在生成前的預處理做法，特別是所謂的「顯著性壓縮」：這種處理透過聚焦於被視為「重要」的元素、捨棄「噪訊」，模擬人類視覺的層級結構。她警告，當不均等的預壓縮被輸入到模型或社群媒體時，會強化既有的注意力偏倚。她還指出當代電影製作有一股趨勢，越來越傾向使用模糊效果與短焦距，這反映出文化正朝向以短促、反應式刺激為特徵的「強化注意力偏倚」發展。
Gil-Fournier 從電影《LUMI》背後的研究出發，以阿爾卑斯山為案例，探討「合成性想像」(synthetic imagination)。他談到了19世紀阿爾卑斯山的全景攝影如何創造出「導航影像」(navigational images)——可視為Google Earth的歷史先驅——讓觀者得以想像自己飛越山脈的景象。這將知識的場域從「真實」世界轉移到了「影像的表面」。他觀察到，山脈因為體量太大，無法「一次看盡」，自然促使人類去創造合成影像來重建或想像其整體。
Parikka 指出，技術與媒體透過製造出令人信服的「現實效果」，從而生產出一種合成的現實。媒體研究關注的是感知與政治連續性如何被建構——無論在電影或新聞中——以及這些手法如何形塑信念與錯誤資訊。他以俄羅斯電視新聞為例，說明這正是當代打造完整合成現實的演練；即便這些「現實」是虛構的，仍對政治與感知的連續性產生深遠影響。包括 AI 在內的各種媒體技術，無論在歷史上或當下，都持續運作並重塑我們對「真實」的理解。
權威、把關機制與制度性的「氣候控制」
與談人楊嘉輝用「氣候控制」作為隱喻，指出博物館不只是透過調節溫濕等物理條件來保存文物，還在塑造公眾的感知與共識；相對地，數位平台則以一種「超真實的平滑處理」抹去影像的質感與顆粒，將畫面修整成符合特定價值敘事的樣貌。這種對感知的調控、認知的塑造促使他在探討 Marciniak 影片時提出關鍵問題： 現在誰是文化的大祭司，誰在詮釋並激勵我們所見？當國家本身以龐大企業集團的形式運作時，教會與國家之間是否仍有實質的分離？他同樣質疑，在這個由演算法驅動的世界裡，傳統的文化與教育機構究竟還握有多少詮釋影像的權力。
Marciniak 主張應擺脫「真實與虛假」影像的二元對立。她主張建立精細的分類體系，作為「觀看指南」（instructors of viewing)，從而減少對外部「真理權威」的依賴。她對大型文化機構（以舊金山現代藝術博物館為例）中正在發生的「藝術史抹除」(art-historical erasure) 現象表示擔憂，這些機構的展覽多以主題而非歷史脈絡來策展。她指出，這種趨勢將每一種新的視覺現象視為全新的問題，實質上抹去了其歷史脈絡。
Gil-Fournier 認為這番評論甚具洞見，並指出了一種轉變：氣候正取代傳統的歷史與進步的敘事。他將這種轉變——從策展式的博物館敘事，轉向行星規模的基礎設施與演算法策展——相互連結，並以他們的電影《LUMI》為例，說明技術代理如何透過僅解讀影像數據（譬如亮度）的同時，忽略物質與歷史脈絡，從而抹除物質層面的作者痕跡。
他同時在想，儘管相較於一個世紀前，影像的價值已然貶低，但影像創作依然重要：生產影像的行為能激發能量、凝聚社群，並帶來話語權。即便在嚴峻情境下（例如戰爭）影像被中性化，創作的姿態仍保有轉化的潛力。鑒於我們未能就全球性議題做出協調性的決策，大型平台與企業得以主導話語權，因此公眾對媒體與影像的參與依然至關重要——這並非為了影像的真實有效性，而是為了驅動影像生產的人類經驗，以及影像所促成的社群對話。
Parikka 反思文化機構的「管理現實」(managerial reality)——這些機構往往驚慌失措，試圖為人們打造「管理良好的世界」，讓人們讓人們像逛商店般挑選文化。他也談到教育界對生成式AI的恐慌，並指出真正的問題不在於機器寫作，而在於許多人寫得如此糟糕，彷彿是由一般大型語言模型產出的。他問道：「我們該如何為異想天開的、實驗性的作品開闢空間……[以及]將藝術史與文化史中的怪異特質帶入課堂乃至更廣闊的領域？」
吳教授批評學術學科過度分類的現象，並指出他的著作《Raising AI》被歸類於「育兒」類別，原因在於圖書館難以為「運算倫理」找到合適分類。承接 Gil-Fournier 提到的「演算法策展」(algorithmic curation)，吳到出他自己的「演算法審查」(algorithmic censorship)概念，並將其定義為演算法隱性地省略資訊的權力。他認為，最強大的操縱形式並非展示虛假內容，而是刻意隱瞞許多我們理解真相所必需知曉的物事。他警告，對於從未被展示過的事物，人類並無自由意志；我們僅能針對進入視野範圍內的有限的事物進行選擇。他因此呼籲大家把注意力從「已顯示內容是否真實」轉向哪些東西被隱藏了，以及這種隱藏帶來的危險。
Parikka把這點與「奪取理解手段」的概念連起來，指出一種奇特的「元分析」流通現象：陰謀論者（如 QAnon）宣稱「主流在對你說謊」，藉此佔據了批判性知識的話語場域，並把對資訊被刻意隱匿的覺察當成一種武器來利用。
觀眾問答——現實主義、覺察與藝術的未來
觀眾的第一條提問：各位會否覺得自己正陷入共同的「AI 實在論」(AI Realism)或「AI 必然性」思維之中？
Marciniak 指出，這場座談會展現出「清醒」的思考：大家圍繞合成影像的論述來批判更廣泛的文化。對她而言，主要的擔憂不僅在於單一的大型錯誤資訊事件，更在於日常性的「AI 垃圾」(AI Slop) ——即低品質或粗製濫造的 AI 產出——所帶來的影響。即便這些 AI 垃圾很容易被識破，它們仍會改變人們對「可接受」或「可想像」事物的界線，悄然重塑現實，並影響人們的感知與話語。
吳教授拒絕「AI 實在論」這一說法，他將AI定義為一門致力於理解心智的科學領域——認知科學——而非某種特定的軟體工具。他形容 AI 為「具備數學精確度的終極覺察」，而真正的AI——有別於當前媒體所塑造的神話——涉及對智力與心理（其中 99% 是無意識的）的理解。他堅信，運用這些心智能力來成為「更好的自己」，是人類的必然使命。
Parikka 將認知描述為巢狀生態：認知就像一層層套疊的結構，從大腦開始，向外延伸到身體、環境，甚至整個地球。 他更提及自己的著作《Insect Media》，該書透過動物智能的視角審視AI，以此挑戰人類中心的認知形式。
最後一條問題：「AI在藝術領域的下一項重大發展會是什麼？」
Marciniak 預測，未來將出現一種趨勢：藝術作品會被標榜為「神聖的」或「客觀的」，因為表面上沒有人類之手觸碰創作底材(substrate)，從而承諾一種不受人類干預的「純粹性」。
Gil-Fournier 預見未來AI將朝向「小型、以鄰近性為導向的模型」(small, proximity-driven models) 發展。他補充說，這與以影像為基礎的文化，以及Jussi在其著作《運作性影像》（Operational Images）中探討的「不可視的問題」（the invisual）——息息相關。Jussi指出，以影像為本的文化隱藏了「不可視」的層面——那些塑造「真實」表象的技術性、數學性過程（如卷積、相關性、核函數）——因此，他呼籲在公民與文化空間中揭示這些層面，讓人們能夠參與並理解在地基礎設施。這種參與需要新的教育方法：批判性技術實踐必須重新納入公共與教育議程。
吳教授相信，「運算創意」(computational creativity) 的突破已近在眼前。他預測，在未來幾年內，人工智慧將具備真正的創造力——甚至超越大多數人類。他分享了一則軼事：搖滾巨星 Billy Idol 表示願意在下一張專輯中運用人工智慧，這顯示出真正具備創造力的人會將AI視為機會，而非威脅。
Parikka 提出最後一點：未來的發展是我們會「不再稱它為 AI」，而直接稱之為「運算」(computation)。
編按：2026年3月13日，城市大學創意媒體學院與 Leonardo Art Science Evening Rendezvous （LASER）合辦《Ways of Seeing in the Age of AI: New Optical Epistemologies》放映兼座談會，錄映太奇是活動的節目夥伴。這是一場跨學科對話， 來自藝術、科學與科技領域的專家與學者，一起討論人工智慧、視覺文化和知識生產如何持續變動。
放映的兩套作品均將影像視為不斷演變的認知行為：其中 Martyna Marciniak 的《AI Hyperrealism (Chapter 1 of Anatomy of Non-Fact)》（2024）重現網上流傳的一張AI生成的教宗照片，帶出在「後真相」社會下，「真實」的定義正在崩塌；而 Abelardo Gil-Fournier 和 Jussi Parikka 共同創作的《LUMI》（2024）則將冰層的光線數據從純粹的科學紀錄，詩意地化作不同時期的氣候面貌重現。儘管兩部影片從不同的切入點出發探討當代影像文化，它們都邀請觀眾重新思考影像：影像並非被動的記錄，而是知識生產的能動場域。《AI Hyperrealism》探討真實性崩解與後真相時代視覺文化的運作機制；《LUMI》則透過將檔案化的科學資料視覺化，重構環境記憶。兩部作品希望觀眾從奇觀化的觀看中抽離，以更批判的角度看待 AI 與視覺知識的變化。
放映後的座談會由節目策劃人蔡倩怡主持，兩部作品的導演以線上方式參與討論，而與談人吳德愷（De Kai）及藝術家兼學者楊嘉輝則親臨現場。
（本文所表達的觀點和意見僅代表作者本人，並不反映VMAC的觀點。）
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