被挤压的2020丨闫士杰:做美术馆,你要了解你的观众
发起人:colin2010  回复数:0   浏览数:1010   最后更新:2020/10/30 13:13:04 by colin2010
[楼主] 天花板 2020-10-30 13:13:04

来源:TANC艺术新闻中文版


ImageNet Roulette由艺术家Trevor Paglen(右)和人工智能研究员Kate Crawford(左)推出,图片来源:TAN


在一张照片中,西装革履的帕格伦被识别为“宏观和微观经济学专家”,而在另一张照片里,昏暗灯光下身着黑色T恤的他被归类为“3K党成员”。是美国艺术家特雷弗·帕格伦(Trevor Paglen)和艺术搭档凯特·克劳福德(Kate Crawford)2019年的项目图网**(ImageNet Roulette)输出的图像识别结果。公众可以通过图网**的界面将自己的照片上传到当下最大的视觉对象识别数据库ImageNet,并得到ImageNet给自己贴上的分类标签。

当下最大的视觉对象识别数据库ImageNet


自2009年于斯坦福大学创立以来,ImageNet已经从互联网上收集了一千四百万张图像,归在两万多个类别之下。计算机视觉领域每年基于ImageNet的数据都会有一场大规模的国际挑战赛,世界各地的实验室会互相比较谁的算法能够更精确地标记其中的图像子集。

作品图网**(ImageNet Roulette)


然而许多人在看到ImageNet对自己照片的分类结果后却感到震惊和愤怒。穿着比基尼对着镜头微笑的女子被贴上了“荡妇”的标签,年轻的黑人小伙被列为“不法分子”,戴着眼镜的女士被归为“书呆子”。人脸识别通过分析海量的数据来学习技能,但这些来自于互联网和学术项目的数据往往包含种族、性别等多种偏见。帕格伦和克劳福德将这些长期以来未被留意的缺陷就此暴露在大众面前。在舆论的抨击声中,ImageNet撤下了近50万张图片,微软和IBM也改进了自己的人脸识别系统。


面部识别、机器之眼的背后

人为塑造的偏见

机器之眼下的人们,图片来源:Tumblr


机器之眼的背后是人为塑造的偏见,而这些潜伏在我们社会肌理中的偏见在人工智能的大规模应用后却变成了为人类社会做决定的标杆,无论是筛选应聘者,还是逮捕犯罪嫌疑人。帕格伦和克劳福德让我们意识到我们现有的图像识别系统正悄然延续着种族主义、阶级划分和父权制。图网**通过人工智能学习观看世界的历程来探讨技术系统如何获取和使用这些数据,并通过训练数据集给人分类与编码。在计算机视觉和人工智能系统中,识别的过程很容易因潜在的偏见不动声色地变成道德判断。

伦敦佩斯画廊“盛放”展览现场,《标准头颅》(The Standard Head),图片来源:佩斯画廊


今年艺术家在伦敦佩斯画廊的展览“盛放”(Bloom)上,占据中心位置的作品《标准头颅》(The Standard Head)也回顾了人脸识别的历史。1960年,由中情局资助的研究员伍迪·布莱索(Woody Bledsoe)通过分析人类面孔独特的关键点,比如眼角、鼻角、嘴角而创造了一尊“标准头颅”作为面部识别技术的基石,试图将人脸结构以更简洁的形状和区域表达。帕格伦在查阅了布莱德索在德克萨斯大学留下的大量档案后重建了这个头颅。这件头颅不属于任何人,从未真实存在过,却成为机器识别个体人像的标准。机器之眼中的我们不再是鲜活的个体,而是标准化过程后抽象的形状和数字。

1960年,由中情局资助的研究员伍迪·布莱索(Woody Bledsoe)创造了一尊“标准头颅”,可视为面部识别技术的基石

帕格伦表示自己近年来愈发对一种新的图像形式感兴趣——为计算机创作的图像。它们被用作训练计算机进行视觉识别的数据集。帕格伦于9月4日在卡耐基艺术博物馆(Carnegie Museum of Art)开幕的个展“对立几何”(Opposing Geometries)的策展人丹·李尔思(Dan Leers)称“如今为机器制作的图像已经比为人类所存在的图像还要多。”帕格伦会用自己编写的算法来拍摄图像或者视频,然后通过不同机器的“眼睛”来观看这些影像,比如从自动驾驶汽车、制导**,或者面部识别系统的视角来审视。不同的技术界面会描绘出各个视觉系统所看到的画面。

作品They Took the Faces from the Accused and the Dead… (00520 1 F), 2019,图片来源:佩斯画廊


人工智能的愿景是让机器实现人在做决策时无法实现的确定性。然而帕格伦看到的只有不确定性。图像的意义是不固定的,约翰·伯格在半个世纪前就告诉我们。然而机器视觉试图仅仅基于图像就将人或事物定性,并固化对他们的分类。这也因此让帕格伦认为图像识别并非一个“纯粹的技术项目”。他说理解人工智能系统内部的政治比以往任何时候都重要,因为它们正在迅速进入社会的架构中。


看似虚无缥缈的互联网

隐藏在海底的“老大哥”


章鱼系列的主要图片©Trevor Paglen

帕格伦的作品提醒了我们一个常会忽略的事实:看似虚无缥缈的互联网有一个实体的基础设施,而其中最重要的组成部分就是海底电缆。帕格伦带着摄影团队潜入深海,拍摄了海底光缆的照片。这个隐藏在海底的庞大网络支持着视觉识别的数据库,保证着无数图像的制作和流传,也记录着我们每一个人的网络足迹。


将海底光缆暴露在光天化日之下不仅让我们意识到最隐蔽的监控设施的所在,也揭示了全球政治和经济力量的不平等。帕格伦意识到这些海底光缆的分部仿佛一幅政治版图,它们并没有均匀地散布在世界各地。西非海岸的一条电缆从加纳和尼日利亚直接连接到英国这个前殖民国,而不是非洲其他地区。科特迪瓦和塞内加尔的光缆都直通他们的前殖民国法国。美国和欧洲之间有二十多条电缆,但首条跨大西洋直达非洲的电缆直到2018年才开通。殖民主义的幽灵就活在当今数字基础设施之上。

章鱼系列作品©Trevor Paglen


正因为数字世界的无形,我们往往忽视自己已然是被机器之眼时刻观看的对象。帕格伦的作品让我们终于看见这些隐形的“老大哥”,意识到监控的天罗地网。帕格伦曾使用自己研发的一种“极限远距离摄影”(limit telephotography)方法,将大功率望远镜与相机结合使用,拍摄秘密监狱和军事基地这些在常人视野之外的监控设施。在作品“另一个夜空”(The Other Night Sky)中,他与天文学家合作拍摄了围绕地球运行的监控卫星的轨迹。


作品“另一个夜空”(The Other Night Sky)图片来源:佩斯画廊

他在卡耐基艺术博物馆的个展“对立几何”也提醒了观众互联网对我们的监控无处不在。进入展馆的观众会首先看见一个玻璃盒子。这件名为《自主立方体》(Autonomy Cube)的作品是一个开放的Wi-Fi热点。在观众把手机连接到这个热点后,它会通过Tor将包括位置在内的信息匿名化,让观众在博物馆里得以完全不受追踪地走动。

作品《自主立方体》(Autonomy Cube),图片来源:佩斯画廊

在图像泛滥的时代

被数据控制的观看之道是残酷的

艺术家Trevor Paglen在Twitter上发布的小章鱼


在“盛放”中,一件名为《章鱼》(Octopus)的作品也让我们反思新冠之下监控的新的意义和形式。当各艺术机构纷纷将展览转到线上举办时,《章鱼》却为我们提供了一份近乎偷窥式的冷酷的观展体验。展览允许实体空间以及线上的双重参与。整个实体空间安装了20个不同的摄像头,大部分挂在从天花板上拖下的电缆上,仿佛一片摄像机组成的丛林,有些隐藏在作品中。摄像机捕捉的画面会被实时上传到到网络,让线上观众得以通过不同的视角观看展览。若给予在线平台许可,线上观众的图像也会传到实体空间内的各处屏幕上。

伦敦佩斯画廊“盛放”展览现场下垂的线缆,图片来源:佩斯画廊

英国《卫报》艺术评论家乔纳森·琼斯(Jonathan Jones)如此形容自己在实体空间的观展体验:他感到真正的展览仿佛是他本人,而他在这个空间中无路可逃。当“参与性”成为艺术界近年来的流行词,帕格伦却让我们思索在这个人际互动往往于虚拟平台发生的疫情时代,互动应该采取什么形式?哪种类型的参与是最有道德性的?展览以及我们观展的未来又在哪里?

新冠疫情的袭来让艺术家陷入了新一轮的沉思。隔离于纽约家中的帕格伦与我们许多人一样,第一次用起了Zoom,以数字通讯为主要社交手段,依赖屏幕了解并观察这个世界。

作品《盛放》,图片来源:佩斯画廊

帕格伦也像南·戈尔丁(Nan Goldin)与大卫·霍克尼(D**id Hockney)等艺术家那样,在疫情封锁之下从自然中寻找慰藉,这也促成了他的新作《盛放》。这些花卉虽然乍一看生机勃勃,却有着极不自然的颜色。细看又似乎有塑料似的质感。这些照片并非自然界的真实一隅,而是人工合成的图像。在拍摄了上千张花卉照后,帕格伦把这些图像输送给他的算法,训练它识别花卉和植物的构成,推断图像中不同种类的物体和纹理是什么,并试图找出它们之间的关系。《盛放》中的颜色和形状代表了人工智能在学习其他花卉图像时检测到的类似区域。在帕格伦的相片中,机器看到的自然终究没有我们眼中的自然那么真实与动人。

作品《盛放》,图片来源:佩斯画廊

帕格伦说他自己都不相信自己居然开始拍摄花朵,但这组在新冠疫情之下完成的作品表达的是他的哀悼。花卉在艺术史上往往象征着生命的脆弱与时间的易逝,尤其是巴洛克时期的“虚空画”(vanitas)。《盛放》让帕格伦将疫情与现代技术结合在一起思考:它们都塑造了我们对事物的理解,塑造了我们与他人在文化和政治上的相互影响。

巴洛克时期的“虚空画”(vanitas)

这是一个图像空前泛滥,让我们不知何处着眼的时代;这又是一个社会肌理的基石隐藏在深海之中或是太空之外,我们的双眼无法抵达的时代。我们自身的图像也和千千万图像一起,由机器制作,被机器读取,再被机器操控。操纵图像的工具最终成为操纵我们的工具。

像许多帕格伦的作品揭示的那样,机器之眼背后依旧是人为的操纵,正如摄影师手中从不也无法客观的相机镜头。他试图揭露机器视觉分类的规则,其背后的意识形态,以及谁从中得益,又以谁为代价。帕格伦的作品中,数字时代和新冠疫情之下的观看之道是残酷的。机器愈发成为我们和他人互动的媒介,而他担忧这个媒介的目的是榨取尽可能多的价值。他让大众看到只有少数当权者能看到的事物,也让机器对处于镜头那一面的被注视我们更加宽容。当我们观看他的作品时,我们不仅更了解自身所处的时代,也被告知我们应得的观看的权利以及被观看的尊严。(撰文/赵文睿)
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