TFAM Net.Open《RGBFAQ》映後短講

感謝北美館開放網絡計畫 TFAM Net.Open、臺北市立美術館助理研究員馮馨的邀請，我在上週末艾倫．沃伯頓（Alan Warburton）作品《RGBFAQ》線下特映後的短講中，首先簡單介紹了藝術家 Warburton 的背景與其過去的創作，包括為何他喜愛影像論文（video essay）這樣的影像形式，接著從「模擬（simulation）」的概念來閱讀這部片，並以生活化的案例稍微補充片中關於「合成資料（synthetic data）」的討論。

最後則談了繼 2020 年《RGBFAQ》這件作品發表之後的電腦生成影像。這件完成於疫情期間的作品，對比於疫情後人工智慧生成圖片的迅速發展，頗有媒體考古的況味。Warburton 也在幾篇專欄文章中提出他對世界創建（worldbuilding）的觀察，藉由這些延伸資料幫助我們更細緻地去思考《RGBFAQ》所提出關於理論與實踐、模擬與事件的距離。

關於藝術家 Alan Warburton

「艾倫．沃伯頓是一名應⽤媒體理論家，其⼯作橫跨藝術、產業與學術領域，擅⻑運⽤電腦⽣成影像、⼈⼯智慧、延展實境、虛擬實境與機器學習等技術進⾏創作與研究。他積極推廣數位素養與創意產業，其批判性錄像文章深⼊探討軟體、勞動、性別以及視覺認識論，已成為全球⼤學課程的核⼼教材。」他的作品曾被英國電影協會（BFI）典藏，並在各⼤美術館展出——活動頁面上大致是這樣介紹 Warburton 的。

不過我想最快速認識他的方式，也許是透過他 2016 年創作的第一部影像論文《奇觀、投機、垃圾》（Spectacle, Speculation, Spam）作品源於他對當代藝術界與電腦圖學（CGI）工業之間脫節的觀察，他批評許多當代藝術家雖然在作品中討論技術，卻依賴技術人員代勞，呈現出一種「管理式」的創作，因而錯過了軟體操作中真正迷人之處。

當然，不只是藝術家，商業工作室也有他們的問題。而 Warburton 之所以能夠點出兩者的侷限與困境，正是因為他多年作為技術人員的從業經驗，與當代藝術的學院訓練，我姑且用「藝術家／技術⼈員／研究者」三棲來快速介紹他。

為什麼 Warburton 喜歡影像論⽂

接在《奇觀、投機、垃圾》之後，Warburton 這十年來持續使用影像論文的形式創作。比起傳統的藝術家座談，影像論文可同步展示論點與視覺證據，他形容這像「巧克力蛋糕」一樣，觀眾可以一次看完（binge），也可以分小口品嚐。確實他的片子長度多半在 20 分鐘左右，只是他本人不太在片中露臉，要不還真有點知識型 Youtuber 的架勢。

在這些影片中，Warburton 常常用二元對立、並置或辯證方式討論問題（正反合或第三路線），從理論／實踐、2D／3D、 數據 data／美學 aesthetics、科技樂觀／悲觀到真實／虛擬等。這麼做的目地或許不是去做出截然區分，而是利用這些框架，詮釋他所觀察到的現象，像是《RGBFAQ》中提及因為 Covid-19 使得真實世界的病毒與虛擬世界的計算錯誤，互相滲透與影響。

從「模擬」閱讀《RGBFAQ》

模擬 simulation 的拉丁文詞源是 simulatio，動詞形式 simulare，意義上可延伸出三個層次 [1]：

• 模仿：透過視覺上的、行為上的或功能上的模仿，使其看起來像原始的版本

• 假裝：有意識地創造出一個類似於現實的場景或情境，來達到教育、訓練或測試等⽬的

• 再現：對真實世界中某個系統或過程的再現，可以是局部的或完整的

除了從詞源思考，片中提到電腦視覺（way to see the world）或電腦繪圖（way to simulate the world）都是從二戰軍事工業發展出來，就跟今天我們日常都在使用的電腦和網路等技術ㄧ樣。近一步對照《RGBFAQ》與 Harun Farocki 談戰爭與模擬的作品，也是很有趣的閱讀方式。

例如在映後簡短提及的兩件作品。《嚴肅遊戲》（Serious Games，2009-2010）探討伊拉克戰爭的時代背景下，美軍利用遊戲模擬訓練部隊，但同時也用於治療戰爭造成的創傷症候群。我們可以在片中看到兩種情境中，虛擬與真實邊界模糊的微妙差異。

包含四部影片的影像裝置《平行》（Parallel I-IV, 2012-2014）則將日常生活與電子遊戲並置，藉由爬梳 80 年代起的遊戲發展，從介面簡單的點線，到第一人稱視角超沉浸的射擊遊戲，分析視覺模擬技術的發展，提出現實與遊戲是否完全自成宇宙的疑問。

合成資料與影像爆炸

在《RGBFAQ》中，Warburton 提到了電腦圖學故事的終點：合成資料的出現。合成影像是電腦生成的圖像，被用作訓練電腦視覺演算法的「地面真理」（ground truth） 。它被視為一種『乾淨』的替代方案，用以解決真實世界數據集昂貴、不道德或充滿偏差的問題。影片引入的例子是一個訓練浴室清潔機器人的資料庫，使用合成出來的浴室照片，省錢又避免隱私問題。

合成影像與攝影照片（photograph）最關鍵的差異在於「標記（label）」，意思是照片沒有標出圖中是阿貓還是阿狗，是一隻貓貓還是一坨狗狗的資訊。一個很貼近生活經驗的例子是 iPhone 相簿會自動辨識出影像裡人物、動物、風景等內容，然後根據這些有標記的資料，時不時剪輯成「春天的回憶」或「寵物朋友」之類的短片推播給我們——即使我們根本沒有想要回憶去年春天。

或許所謂沒有標記資訊的影像，適合用更極端一點的對比來舉例：底片拍的照片。畢竟現在數位相機或手機可能在內建的程式中，都有幫使用者預先處理過影像，就算沒有標記資訊也有基礎的後設資料（metadata）紀錄拍攝時間、快門光圈與機型等等。

Warburton 認為合成資料「模擬技術累積下的內在邏輯」造成了影像爆炸，因此不得不問我們是否仍在運算的黑盒子之外。這個問法又是一個內外二分，讓我想到《駭客任務：復活》裡，潔西卡．漢維克（Jessica Henwick）飾演的兔兒拿著紅藍膠囊大罵二元論概念，「選擇是一種錯覺，你已經知道你的使命」，那麼人類除了當電池之外，還有什麼樣的可能性呢？

《RGBFAQ》之後的電腦生成影像

《RGBFAQ》談到各種早期 3D 在有限的硬體條件下去模擬光線與視覺效果，不論是表面質感、大小、陰影等，其實都在展現廣義的「世界建構（worldbuilding）」，當然後來的合成影像、AI生成影像也可以說是世界建構的一環，只是不同的建造方法，而這個概念我認為蠻適合作為理解 Warburton 一系列影像論文連貫在談的東西。

或許因為 Warburton 是很資深的 CGI 技術人員，他在片中也說自己從事相關工作超過 15 年了，他對不同技術的觀察都很緊跟當下的發展。《RGBFAQ》是疫情期間的作品，技術發展飛快導致現在看這部有點媒體考古的感覺，但他近期的幾部作品跟書寫的文章都在這部片的基礎上繼續往前推，特別是針對生成式 AI 崛起的觀察。

例如在《AI 巫師》（The Wizard of AI，2023）這部幾乎 90% 由 AI 工具生成的影片中，他探討了 Midjourney 等工具發布後，對全球創作者帶來的實質衝擊，並將 AI 視為一種歷史性的視覺轉向；在最近發布於 Outland 的文章〈算繪終結者〉（The Render Ender）中，他提出 AI 正在顛覆傳統的「光影模擬」。過去我們靠追蹤光子路徑來算繪，現在 AI 則是從巨量數據中尋找「光影的統計機率」；而即將發布的新作《影像帝國》（Image Empire，2026）將進一步探討當代 AI 模型中現實與虛擬的融合，並以「童話故事」形式解構他的博士研究成果。

世界創建（Worldbuilding）作為一種政治實踐 [2]

Warburton 認為 「世界創建」已經從科幻文學的專有名詞，演變成後數位文化中描述數位實踐的關鍵字。當前的世界創建正展現出巨大的張力，一方面是像 Nvidia 這樣市值數兆的巨頭，透過 GPU 掌控了數位世界的「光」，將現實世界簡化為可預測、可控制的控制系統。

另一方面，「GPU 時代」的藝術家在其中往往被視為協助填充數據、美化虛擬世界的「志願軍」或「R&D 人員」 。他呼籲真正具有批判性的「世界創建」不應只是把技術當成工具，而應像麥克魯漢（Marshall McLuhan）——在那同樣面對著技術快速發展的 60 年代——所說的，藝術家必須「躍入電力技術的渦流」，透過理解它來決定新的環境。

[1] 參見李佳霖〈模擬〉，藝術松No.5: 沉浸，財團法人數位藝術基金會
[2] 參見 Alan Warburton, Worldbuilding Problems