【新聞】潛影之間：Mario Klingemann 與生成式藝術的起點

🔹 從程式邏輯出發的美感試驗

Klingemann 出身平面設計背景，早期活躍於 Flash 與生成藝術社群。他透過模組化程式與隨機演算，尋找秩序與混沌之間的張力，讓數據在畫面中形成獨特節奏。這個階段的作品，像是對「控制與偶然」的辯證，也為他日後進入機器學習的創作思維與結構訓練奠定了重要基礎。

🔹 潛在空間的藝術實驗

進入 2010 年代後，Klingemann 開始使用生成對抗網路（GAN）與 PPGN 等模型，創作出模糊於真實與錯誤之間的影像。作品如 Neural Abstractions、CycleGAN Makeover 展現他對「潛在空間」的美學理解——那些由機器幻化出的視覺錯位，既陌生又充滿詩意，彷彿揭開了機器「夢境」的邊界與其對人類形象的再詮釋。

🔹 當機器成為共創者

隨著 Botto 與其他社群實驗的發展，Klingemann 將創作視為人類與算法的對話。他強調「過程比結果更重要」，透過群眾投票與模型偏誤讓機器參與審美決策，重新定義藝術的主體性。這些探索不僅拓寬創作的形式邊界，也讓觀眾開始思考——當創意不再屬於單一個體，人類與人工智慧之間的創作關係，究竟會走向何方？

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參考網站：RIGHT CLICK SAVE

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