活动回顾 | “前置图像” 姚明峰和王叶子的讲座
发起人:脑回路  回复数:0   浏览数:180   最后更新:2018/12/18 13:54:30 by 脑回路
[楼主] 脑回路 2018-12-18 13:54:30

来源:OCAT深圳馆


“OCAT工作室”艺术家——姚明峰和王叶子的讲座 “前置图像” 及作品导览已于2018年12月1日(星期六)14:30——16:00在OCAT深圳馆图书馆举行。

此文依据现场对话内容编辑而成,与公众分享。

讲座现场

图片由OCAT深圳馆提供


王叶子:今天主要和大家分享一下我们在OCAT驻留三个月的创作经历。我们这次的创作主要受到了“前置图像”这个词的启发,沿用了这个概念进行创作。“前置图像”来源于德语词Vorbild,原意是模型或典范;德国哲学家、人类学家托马斯马乔(Thomas Macho)在脸部崇拜的语境下,将“Vorbild”定义为“前置图像”,指强行出现在我们眼前的公众人物的脸的图像。比如这张图像就是很典型的“前置图像”,这些公众人物的脸或肖像总是不停地强制出现在我们面前,充斥在广告牌、杂志页等公共环境中,充斥在我们的生活中。

政客、企业家、明星等公众人物出现在杂志、广告等媒介的公共环境

图片由艺术家提供


随着网络和社交媒介的发展,我们认为如今“公众人物”这个概念已经有所改变,它不仅仅是指政客、企业家,或是明星,它的所指范围已经变得更广。比如“网红”的出现,直播软件的兴起和泛滥,人们不断地把自己的脸放置在网络和公共环境之中。当我们在刷抖音、微博,或是朋友圈时,我们认识的或是不认识的人的脸部肖像,总是会出现在我们的手机屏幕上,这些强制出现的图像,在某种意义上都是“前置图像”。举个简单的例子:当我问你朋友圈里有没有喜欢发自拍的朋友,你脑海中一定会有这个人的形象出现,他/她就是所谓的前置图像。


为什么我们关注的图像都是脸的肖像?为什么我们对脸如此着迷?这要简单介绍一下脸部崇拜的历史。脸的崇拜从面具开始。像一些早期非洲的面具,是当时人类一种世界性的原始信仰,他们相信带上面具会得到神秘的力量,就像巫术。古埃及木乃伊对脸部的雕刻或是绘画十分生动,其实这是用脸来达到一种死亡崇拜,这也是最古老的宗教崇拜。他们用这种方式来追忆逝者,寄托来世,并祈祷得到永生。

早期非洲的面具

图片由艺术家提供


脸部崇拜也具有很强的政治性和宗教性,就像这些权力者的肖像画,他们用这种方式来彰显权力,达到崇拜和敬仰的力量。但是在文艺复兴之后,伴随着社会近代化进程,肖像画的对象范围得到了扩大,不一定非是王侯将相或是皇亲贵族,任何人都有机会绘制自己的肖像。所以,脸部崇拜也随之扩大。脸部崇拜当然也是一种自我的表达的方式,这些艺术家的自画像就是很直接地用不同的创作手法去完成对脸部的迷恋。如今,随着科技的发展,我们更愿意用拍照的方式,尤其是自拍来实现我们对脸部的崇拜,这是一个自我认识和自我揭示的过程。

艺术家的自画像

图片由艺术家提供


自拍,这是我们现在日常生活使用非常频繁的词汇,但是它的定义无从考究,因为这个词并没有被收录到现代汉语词典中,所以“自拍”目前还不是一个规范的词。我这里所解释的“自拍”的定义是由英文单词“Selfie”而来的。“Selfie”这个词是由澳大利亚人在2002年发明的,随着网络的传播和日常使用频率的增加,在2013年,牛津词典把这个词正式收录到了年度新词汇并给出了最权威的定义:一张自己拍自己的照片;通常是使用智能手机或是摄像头拍摄后并上传分享到社交媒介的照片。如今,自拍逐渐形成文化和流行趋势,从手机更新换代的速度就可以清楚地看到我们对自拍的需求。


比如美颜手机,一款专门用来自拍的手机,就像它宣传所说的一样,这款手机可以改变你的身材比例,可以让你做到P图看不出痕迹,它也运用了最先进的人脸识别功能,在你第一次使用的时候,就能根据你对自己脸部的调整比例自动在后台生成记忆,以后你每次用前置摄像头自拍的时候,手机就能自动生成并调整到你认为自己脸部最好看的比例进行拍摄。其实这些功能的出现,都是一种社会媒体引导的身体政治,是我们将自己的身体形象化、符号化、甚至于物化的过程。使用不同的滤镜、放大眼睛、变尖脸,这些功能都是我们对自身进行最大程度主宰的一种方式,通过这些虚拟的手段,让我们更接近自己心中的“完美形象”——即社会所引导的审美。不同品牌手机的广告宣传用符合大众审美的明星,搭配简单醒目的广告语,来引导我们要自拍,要“高颜值”的自拍。这些明星的脸和肖像引导我们消费,强行出现。


因为社会在引导自拍,所以前置摄像头升级换代非常快,从30万像素、800万到现在甚至出现了2100万像素,都充分体现了脸部崇拜。每当一个手机新品上市,消费者对手机最直观的体验就是在对摄像头的测试上。我们发现会有很多人下意识地在体验新机器的过程中,将自己的自拍照存入了在公共环境的样机中,他们的自拍照也就变成这个样机的一部分,成为了存放在样机中的样本图片,对外展示着这个手机的自拍功能。在某种意义上,这些自拍者就变成了公众人物,他们的自拍照就变成了强制出现在我们眼前的图片。所以这些自拍照就成为了我们这次创作的主要素材。我们也借此沿用和引申了“前置图像”的概念:存储在样机中,用前置摄像头拍摄的人物自拍照。


姚明峰:我们在每家手机店随机抽出一些图片收集起来。很有意思的一点,是我们在收集的过程中,那些图片并不是店员提供给我们的,而是我们自己通过蓝牙或者邮件传输就可以得到,因此我们在想是否可以用这种行动去思考隐私和公共之间的问题。

深圳手机店随机抽样调查

图片由艺术家提供


我们一共收集到了683张存放在公共手机样机中的自拍照。因为有肖像权的问题,我们对照片进行了模糊处理。每一张自拍照都是以 脸为基准,当其他用户进行手机测试时会被强制性地去面对之前在这个样机里面存储的自拍照。

收集到的683张存放在公共手机样本中的自拍照

图片由艺术家提供


我们把这种收集的方式叫随机抽样调查,像是商品的调查一样。因为自拍照一旦进入手机的样本中,就变成了手机卖场中商品的一部分,也因此具有商品的属性。


之后我们做了一个大致的数据分析:苹果手机中收集到115张,华为208张,最多的是美图——可见美图的广告给人们带来的消费效益。我们也向有关店员咨询他们是如何处理样机中的照片。苹果的公共手机中安装了一个24小时自动更新手机的系统,这些图片会自动被更新删掉。华为和美图则没有设定这样的系统,大部分的时候是人工进行清除。然而,我们在小米的手机里没有收集到任何照片,因为小米设计了收集后自动删除并且上传到云端的程序。之后,我们便对小米手机进行更深入的研究。所谓的“云端”是指背后有一个强大的数据管理系统,它会对这些照片做一个样本数据分析。也就是说,用这些公共手机进行自拍,照片一旦进入公共环境中,所有的个人信息和资料都会被上传到开放的云端。尽管云端和人脸识别功能满足了我们很多的需求,但仍然具有争议,人脸识别在美国更多的是应用到例如监狱的监管机构,他们将收集每个人的图像以此进行安全隐患的监管。


有关人脸识别的机制,它是如何从最基本的面目识别到分析人的具体信息。人脸识别技术也叫生物特征识别技术,现在很多安全系统是利用人的瞳孔这种精密的部分来进行识别,可一旦这种技术逐渐发展,所谓高级别的生物识别便不再安全。我们的数据利用的是人脸识别机制,分为三种:最基本的是几何处理方法,人脸识别在开始研发的阶段是对人的整体特征进行对比,例如鼻子大小、眼睛大小,会做这样一个同类项的比较,识别出每个人特有的东西。第二种是基于人工神经网络的方法,直接把图片作为一个像素点进行分析,将它比作一个神经网络,电脑通过模拟人脑神经原的工作方法,可以学习到人的微表情。最后一种是人工智能的方法,也是最受争议的一个方法即深度学习。例如人工智能机器人阿尔法打败国际围棋高手,它掌握了象棋和对手的规律,每一个步骤都不会出现失误。这是目前最高端的识别的方式,这种方式也在人工智能领域备受争议。

德国某啤酒公司的户外数字广告屏幕就用了该技术,啤酒主要面向年女性,一旦有目标受众走过广告屏幕时,就会发出“嘭”啤酒开瓶的声音

图片由艺术家提供


最直接的例子,德国一间啤酒公司利用这种技术,在户外使用摄像头采集路人的照片来分析他们对啤酒的喜好程度并在LED屏幕上显示出来。这一行为让群众思考其中的隐患。2007年斯坦研究人工智能领域,通过人工智能、人脸识别,利用一张照片分析出某个人的性取向。这一研究遭到美国一些性别学家的反抗,原因是它严重透露了人的隐私信息。


随着人脸识别或人工智能的逐渐发展,我们的世界似乎回归到了一个原始状态,一个透明无隐私的世界。未来当我们进入到一个商店,摄像头采集我们的人像进行分析便可能知道你的身份、收入情况,它会根据这种情况对你进行服务。这个问题已经扩大到隐私的暴露,也不仅仅是种族的歧视,而是对个人身份的歧视。


对我们这个项目而言,人脸识别和人工智能其实是在压缩个人因素的空间,甚至可能是在压缩人的空间。打个比方,科幻电影其实离我们并不那么遥远,故事中有一些别的物种会代替人类在地球上生存。我觉得这种物种可以叫做智人,人工智能的智,而不是最原始的智人。所以从这个意义而言,人类发展到一定的情况下又回归到最原始的时代。在国内,我在这个方面的感受特别深刻。比如我去办手机卡,都会被要求面对摄像头进行拍照,即使拿着有效的证件也一样。但在美国就不需要进行这样繁琐的人脸验证。国外有很多学者也对此提出了反证。多伦多大学有一个教授,开发了一种抵抗性的算法。当人们用人工智能识别图片的时候,这种算法会进行一种抵抗,让人脸识别的系统识别不出任何的信息。而在国内恰恰是相反,人工智能在中国各个领域现在处于发展最旺盛的时期,甚至是达到一个巅峰。


现在回到我们的项目和作品。我们对搜集的自拍照片进行了人脸分析,一共有效的数据是575组。我们使用的是微软人脸识别系统,它有一个相对完整的庞大的数据库,能根据每张照片提供具体的信息,包括性别、年龄和表情。


575组有效数据

图片由艺术家提供


王叶子这个软件的后台程序会生成虚拟ID,每个人都不一样,每张照片、每个人唯一的一个虚拟ID,就像身份证号码一样,这些ID在我们雕塑作品中也有用到。


姚明峰我们把这些自拍者的样本当作一种商品来进行抽样、整合和分析。在关于这575组数据中对男女性别的分析,我们怀疑人工智能的准确性,所以亲自对照片的男女数量进行查验,结果与人工智能分析的数量一样。数据中自拍照的构图也都是不一样的,数据大致分了四种构图方式,数据显示使用俯视构图的男性用户比女性要多,可能男性不太在乎形象的问题,或许就是为了试一下手机的功能,而女性在角度这个问题上会比较在意。

数据分析

图片由艺术家提供


我们尝试把从这些强制出现在公共场合的图片分析出来的数据做成一个档案。期间我们也创作了一些作品。现场在图书馆书架里面的这些作品,是想把前置图像的定义视觉化,在做这个作品的过程中,我有一个亲身体会,当我照镜子的时候,我的视角一直关注的是我自己,不会关注镜面后面的空间问题。所以这几个作品是想让观者强制性地看到书架玻璃映照出来的空间,而不只看到主体——即前置图像的空间。

《样本502/503》

图片由艺术家提供


姚明峰我们还做了一个公共雕塑作品,是利用了统计的数据进行了不同的实验,最后做成的。


王叶子这个作品的创作对我们来说挺有难度的。因为无法根据数据预期雕塑的效果,当我们找到一些编程的程序员时,他们问我们要达到什么效果?我们只能很模糊地给出一个想法——希望是一个像纪念碑式的柱状雕塑。他们会问具体是什么样的?我们就只能说你先放入数据,我们才能看到是什么样子,然后再进行调整。我们和很多做编程工作人员争论制作的顺序性,这是很矛盾的。最开始,我们想让每个样本组成一个圆形,但因为有的人拍照没有表情,有的数值是空缺的,所以不能组成一个特别完整的圆,反而形成了很尖锐的形状,这并不是我们想要的一个效果。接着我们又进行另外一种算法,让它变得更圆滑,但是问题又来了,它变成没有厚度图片。最后试的方法是一个点状分布,我们看到后,觉得就是这个效果了。

点状3D模型效果图

图片由艺术家提供


姚明峰:在试验一些数据的过程中,我们也和一些有关背景的艺术家朋友聊了很多次,讨论怎么样让这些数据有效地分布在每一个点,最终形成一个形体。


王叶子这个模型,X轴代表的是年龄,Y轴代表的是表情,Z轴代表性别,前面的是男性,后面的是女性。可以看到图形起伏最大的集中在中间,年龄在20岁到30岁之间的一些人,他们的表情相对比较丰富。我们年龄的取值从0到60岁,基本上可以看到越靠右,它的突起和形状越少,证明年龄越大、表情越少,他们只是没有表情地看一下摄像头、拍一张。

雕塑的3D模型中,X轴代表年龄,Y轴代表微表情,Z轴代表性别

图片由艺术家提供

《前置图像—深圳》现场图

图片由艺术家提供


姚明峰这也从侧面可以分析得出:深圳是一个年轻化的城市。我们把这575个人的ID全部刻在这个雕塑上,感觉像是乱码,但其实每个ID对应微软后台人脸识别系统都是能找到这张照片的。这意味着我们强制的把这些人的个人隐私陈列和公开,并依附于这个由隐私数据所组成的抽象图形的公共雕塑,但我们却不能直接,而且直观的判断这里所表现的隐私属性。这其实也是所谓的公共和隐私的一个关系:即我们已经不能像原来一样明确地说出什么是隐私、什么是公共,这两者之间的界限已经模糊,或是无法再定义。


王叶子:由于现在大家看到的雕塑还是半成品,有一部分是空的,这部分其实是小孩自拍的数据,越靠左边越小,事实上小朋友的表情是很丰富的。


我们把这575个人的ID全部刻在这个雕塑上,感觉像是一个乱码,但其实每个ID对应微软后台人脸识别系统都是能找到这张照片的。这意味着虽然我们把隐私呈现出来,但仍然是无法看清的。这其实也是所谓的公共和隐私的一个关系:即我们已经不能像原来一样明确地说出什么是隐私、什么是公共。

艺术家导览现场

图片由OCAT深圳馆提供

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