周厚翼 | 从“贫乏影像”到“权力影像”——AI算法时代的影像政治
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阿格尼斯卡·库兰，《错误主义》，2021 年，全息图（Hologram），3D动画，人工智能算法GPT3，GPT2，与Ziv Epstein（麻省理工学院媒体实验室）和Holly Grimm合作
从“贫乏影像”到“权力影像”
——AI算法时代的影像政治
周厚翼
【摘 要】在从“再现”（Representation）到“再生产”（Reproduction）的影像媒介环境更迭过程中，数字影像利用AI算法的数据攫取机制在能量消耗、资本流通、政治格局三个层面实现了从“贫乏”（the Poor）到“权力”（the Power）的僭越。通过分析“人工智能”/“人工智障”、“真相”/“真实”、“类人”/“非人”这三组对峙的概念，可见出影像“自主性”（Autonomy）与算法“解剖学”（Anatomy）以何种方式变革了影像与世界、影像与主体的权力格局。
【关键词】权力影像 贫乏影像 数据攫取 影像政治 AI算法
“人工智能”（AI，Artificial Intelligence）不仅可被理解为通俗意义上的具身化AI形象[如电影《2001：太空漫游》（2001: A Space Odyssey，1968）里的“哈尔9000”、现实生活中的“微软小冰”等]，亦可被明确地定义为一种可以“正确解析外部数据，并从数据中学习，且能通过灵活的应变使用所学实现专指的目的或任务”[1]的算法模型。“人工智能电影”（AI
Cinema）也存在两种定义：其一是指称如《银翼杀手》（Blade Runner，1982）等以AI为题材的科幻电影（Films About AI）。其二则是指称以“AI算法”（AI Algorithm）为影像组成方法的“AI电影”（Films By AI）。譬如，艺术家徐冰及其团队于2021年10月在第五届平遥国际电影展首次展出了“人工智能无限电影”（AI-IF）项目，该项目利用AI算法GPT3（Generative
Pre-trained Transformer 3）[2]担任编剧和剪辑，在观众初步选择影片类型和偏好情节后可生成时长无限的“编码影像”（Coded Images）。AI电影的出现是AI全面介入影像社会过程中的必然现象，其背后涉及更为根本的“影像政治”（Image Politics）[3]议题。就影像本体论而言，AI 影像是挑战传统影像理念、工业生产方式以及主体观影体验的“创造”形式，还是消解差异、增强重复以符合资本流通之“邪恶”逻辑的“数字愚行”（Digital Stupidity）？就观者主体性而言，在 AI 通过数据搜集、编码竞速、喜好推测等手段接管影像生产并且参与到主体身份确认这一境况下，人是什么？在“数字影像政治”（Digital Image Politics）体系之中，分散性、匿名性的网络空间区别于物理空间，这一空间里发生的影像事件利用社交媒体的移动公共屏幕来规避和劫持传统大众媒体的公共屏幕——它意味着我们所处的媒介时代视觉修辞的变革，并且在影像与主体的权力关系流动中阐明了新的政治可能性。[4]故而，对AI时代的影像本体性和观者主体性问题的讨论，不应仅仅局限于科幻电影中的人—机关系，还应将其置身于以AI算法为方法的数字影像权力体系中进行考证。从“再现”/“再生产”（Representation/Reproduction）、“贫乏影像”/“权力影像”（Poor Images/Power Images）、“自主性”/“解剖学”（Autonomy /Anatomy）等语词的对峙中，亦可体现语词的内在隐喻与对象的多重意涵之间的共振。借此，或可从AI时代算法影像的媒介环境、僭越手段、权力格局三个方面进行考察，从而找到这些术语在影像流通、主体交往中更为本质的关联，显出AI时代影像体系内部的矛盾与张力。一、从“再现”（Representation）到“再生产”（Reproduction）：AI时代媒介环境与影像体系的转向
在以“聚块”（Agglomerations）式的“大众传媒”（报纸、广播、电影、电视）为主导的机械复制时代，其媒介研究方式往往是线性的、有倾向的。媒介通常被理解为联系“观众主体”与“影像客体”的“中介”，进而，在探讨“我们”如何思考“媒介”的过程中，某种主客二元关系不可避免地被预设其中。AI时代影像的媒介变革以及新的影像议题促成了媒介研究范式的转向与分殊。在如今这一“万物皆媒”的AI时代，具象的媒介技术表征与媒介化实践、抽象的媒介社会化关系构成了复杂的当代媒介系统。影像与主体的关系已经不再是某种简单的二元关系，观众不再处于理解媒介及媒介化行为过程中的特权地位，“越来越多样和丰富的事物、习惯和角色正在成为媒介或者被激活为媒介”[5]。在《邪恶媒介》（Evil Media，2012）一书中，媒介理论家马修·富勒（Matthew
Fuller）与安德鲁·高菲（Andrew Goffey）用“灰域”（Grey Zone）[6]一词形容这一时代的媒介状况。[7]“灰域”所引申的媒介状况指引的并非过去与未来的矛盾对立，也非恰如其分地矗立在二元性中标志着和解、修复的中间环节。因为“灰域”的客观存在并非为了消除或化解反差，而是在褪色和后撤中模糊且污染一切——媒介化对象、媒介化行为、媒介化主体。“灰域”的暧昧性与情动力重新定义了影像体系的内在变革，给予影像本体与观者主体复杂的影响，进而也将对种种矛盾性语词的意涵争论悬置在了一个充满可能性的场域。
马修·富勒和安德鲁·高菲，《邪恶媒介》，The MIT Press，2012年一方面，“灰色”（Greyness）体现了AI时代媒介环境的“混沌性”。这种混沌性保证了其自行运作进而给予事件或行动赋形的隐蔽性，为AI影像的前期“数据攫取”（Data
Acquisition）和“生产性转向”（Productive Turn）提供了隐匿条件。[8]不妨试想一下目前人们所处的被AI统摄的媒介环境：当人们作为运动者行走在室外环境中，会发现犄角旮旯的摄像头对着每一辆行驶汽车的车牌拍摄，无处不在的人脸识别系统（门禁、支付、身份认证）记录着他们的形貌体态，形形色色的商业成像系统试图解读他们脸上的情绪。当人们作为视听者打开手机，登录社交软件或者购物软件，例行公事地在“是否同意使用照片、录音功能”的对话框点击确定之后，AI算法（机器视觉）将仔细检查他们截取或上传的每一张图片、或快或慢的每一次点击形成的“隐形图像”（Invisible Images），以期能从这些图像中尽可能多地建构起人们作为社交原子或者消费主体的数字形象。可见，AI时代的影像媒介环境正如“灰域”一般，有着“不明确的轮廓”与“复杂的内部结构”。AI影像在规避聚光灯和人们注意力的“灰域”中戏剧性地发展壮大——在此过程中，真实的物像渐渐蒙尘，“隐形图像”不断涌现。另一方面，“灰色”作为一种普遍存在并且让人感到焦虑的情动和知觉的状态，体现了当下（特别是“新冠疫情”时期）媒介环境特有的让人不安的性质与能力，其在各方面影响着人们的主观性状态和主体性抉择。人们似乎总是将“灰色”与山雨欲来、风云诡谲的气候状态相联系，“因为人们永远不知道风暴会不会来临，无休止的阴霾是否会无限期地持续下去。”[9]媒介理论家马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）与“暗黑生态学”（Dark Ecology）理论的创始人蒂莫西·莫顿（Timothy Morton）都曾提到人类所处媒介环境的恶化与人类内部精神状况的内在关联[10]，或许“媒体生态系统的物质结构本身就在传播惊骇、恐慌和预感方面起着关键作用”[11]。“新冠疫情”时期，物质性媒介（如传递性餐具、聚集性影院、传送性交通工具等）与非物质性媒介（即网络媒介）都具有某种传播“黑暗预兆”的可能性，前者传播的是实然层面的传染性、扩散性病毒，后者则是同样具有感染能力和繁殖能力的群体焦虑。事实上，这种群体焦虑在电力技术问世初期就已然存在，它并非来自于人口爆炸、知识爆炸等外扩性的集聚，而是因为电力媒介、电子媒介使人们的生活彼此纠缠（譬如脆弱易受影响的活动网络聚落、不透明的非知识领域等）。与此同时，与之对应的种种“媒介化行为”刺激和放大了这些事件，进而造成一些不可估量的连锁反应。
特雷弗·帕格伦，《隐形图像研究》（A Study of Invisible Images），2017年，展览现场，Metro Pictures画廊，纽约
特雷弗·帕格伦，《彗星（集合：预示和征兆）对抗进化的幻觉》[Comet (Corpus: Omens and Portents) Adversarially Evolved
Hallucination]，2017年，染料热升华金属印刷品， 56.5 x 70.2厘米“影像”与“权力”的关系在传统思考模式中是一种呈现—再现（Presentation-Representation）模式。在影像再现体系中，影像对于某一对象的“权力”行使方式在于“再现”。比如：影像ABC’再现了原初物ABC。这意味着真实的、处于彼时彼刻的ABC已经逝去，照片或影片中的残影留下了它的摹本ABC’。进而，通过复制、拼贴、戏仿、挪用、化装等等方式，影像ABC’’再现了ABC’……影像的重重再现必然意味着自身的损耗与扭曲。“再现”机制不断反噬影像自身，于是马丁·海德格尔（Martin
Heidegger）意义上原初呈现的“本真”之物在损伤中变得越来越“贫乏”。然而，在影像生产社会里，AI数字影像的构成基础不再是物质胶片，而是电子信息；AI影像的传播手段不再是大众媒介，而是“灰域”里普遍存在的信息网络媒介。信息网络并非在原有网络环境中赘生的另一网络，它重建了一种使得外在的影像媒介系统与内在的主体认知进行交互的拓扑学结构及其相应的文化模式。[12]信息系统的综合化体系的构建与其内部信息网络的融合促使以“影像呈现→再现”为主导的影像政治体系走向以“影像生产→再生产”为主导的体系。影像生产体系取代再现体系即尼采（Nietzsche）意义上的“颠覆柏拉图主义”（Ungedrehte du Platonisme）[13]的当代呈现，其反转了一与多、原型与复制品、原初之物与影像的权力关系。我们或可提出这样的影像权力层级公式：在影像表现—再现的权力层级中，Presentation[（首次）呈现]＞Representation（再现）；在影像生产—再生产的权力层级中，Production[（原初）生产]＜Reproduction（再生产）。以影像表现—再现体系为主导的传统媒介社会加剧了人们对“原作”（Original
Work）的迷恋，高清晰度、高分辨率的“原作”的优越地位被巩固，进而建立起自身的影像等级体制以及一系列配套的评价体系。在影像的生产性转向过程中，“原作”的优先性和完美性不断遭受着“降维”（Dimensionality Reduction）打击，其唯一性和完美性逐渐失去了重要性。在此过程中，影像从（古典再现时代）理念呈现的再现之像，过渡到（机械复制时代）能量交换的中介之像，进一步化作（AI算法时代）权力增殖的生成之像。AI算法时代的媒介系统所涵盖的技术竞争是综合性的、权力性的，它是截然不同的对象、实践、数据的整合或拆解，亦是海量化、多样性的权力角色之间的社会关系流动。而媒介环境与影像体系的双重变革也促进了聚焦AI算法影像的这一“泛—电影”形式在哲学、美学、政治等多方面的综合性转向。二、“贫乏”（the Poor）的资本和影像的“权力”（the Power）：数据攫取机制下AI影像的僭越手段
在网络社会发展初期，由于技术和体制所限，数字影像通常以劣质的、不清晰的多媒体文件格式（如AVI、JPEG、GIF等格式）在电视频道、网络平台上免费传播。不过，在从影像再现体系逐步转向影像生产体系的过程中，数字影像实现了从“贫乏”到“权力”的僭越进路。在《捍卫贫乏影像》（“In Defense of the Poor Image”，2009）一文中，艺术家黑特·史德耶尔（Hito Steyerl）提出了“贫乏影像”（Poor Images）和“富足影像”（Rich Images）这一对立性的语词（Poor-Rich）。[14]就性质而言，“贫乏影像”是贬损的、低质量的、低分辨率（Low Resolution）的；就能力而言，它们在影像再现体系里“表现不佳”（Poor Presentation），这造成了它们“可怜的” “不幸的”现实处境。更为深刻的政治意蕴是，“Poor-Rich”对应了影像的阶级关系，正如这个时代的贫富阶级一样。2018年11月，在与艺术家特雷弗·帕格伦（Trevor Paglen）的一次对谈中，史德耶尔进一步提到了“贫乏影像”与“权力影像”（Power
Images）二者的“对偶”关系（the Poor-the Power）。[15]2019年4月，伦敦蛇形画廊（Serpentine Gallery）举办了史德耶尔个展《这是未来》（This Is the Future）。该展览围绕“Power”这一概念设置了三个相互关联项目[发电厂/能量植株（Power
Plants）、能量走廊（Power
Walks）、真切现实系统（Actual Realityos）]系统阐述影像之为“Power”的三个层面。[16]“Image Is Poor”暗示了数字影像在内在性质、绩效能力、政治处境三个层面的“贫乏”；而“Image Is Power”则意味着数字影像在再现体系里显得“贫乏”的内在特质却在影像生产体系里重新建立了与能量、能效、权力的内在关联——首先是影像与能源的性质联系（能量形式），其次是影像与资本的效力联系（能效形式），其三则是影像与政治意识形态的权力联系（权力形式）。就内在性质而言，AI时代的数字影像与电力能量之间的关联是直接性的[数字影像建构于以电流为支持的信息网络之上，流动的数字影像可以等同于字面意义上的电流（Electricity）]——正如其在再现体系中与“贫乏”的关联是直接性的一样（归根结底数字影像是0-1的代码形式）。在《人工智能系统的解剖学》（“The Anatomy of AI System”，2018）一文中，学者凯特·克劳福德（Kate Crawford）和弗拉丹·乔勒（Vladan
Joler）写道，“大规模的AI系统消耗大量的能量”[17]，因为AI算法的复杂系统与大数据的基础设施纠缠在一起，它们是非常耗能的，其所涉足的影像领域（如监控系统、参与性互动游戏、互动电影、训练神经网络等）如今已经占据了全球电力能量消耗的很大一部分。依靠能源消耗的影像生产、影像流通与影像消费体系正在以惊人的速度发展壮大，此时，作为交换的一般等价物就是“电力”，即“能量”。区别于机械复制时代影像依靠再现媒介由中心向边缘扩展的传播形式，信息时代电能的“加速度”使得某种“外向爆炸”的能量逆转为因紧缩、聚集而产生的“内爆”能量，故而数字影像在影像表现—再现机制面前相形见绌的“贫瘠”逆转为强力的“能量”。正如麦克卢汉所言，“在没有超越‘光障’（Light
Barrier）之前，再没有比电速更高的加速度了”[18]。“光速网络通过无限减少传输时间来消除事件输入和感知之间的延迟”[19]，于是“用于文件处理或传播的流动性（Mobilité）及大批量的复制性都因此达到了绝对速度（La Vitesse Absolue）的真正物理极限”[20]。进而，我们进入到“Power”与“Image”同频的第二个层面：电力能量是否被转化为货币能量（资本能量）？换言之，我们是否可以既“影像=电力”的转化等式之后形成第二个转化等式：资本就是电力？艺术家埃斯特尔·布拉什克（Estelle Blaschke）和阿明·林克（Armin Linke）共同策划的展览《影像资本》（Image Capital）于2022年9月在德国福克旺博物馆（Museum Folkwang）展出[21]，该展览追溯了从“档案影像”（Archival
Images）到“文本生成影像”（Text-to-Images）的沿革历史。布拉什克和林克认为，从某种程度上而言，影像是作为可流通的货币存在（The Image As Currency）。在资本主义消费和信息技术循环所制造的不断扩大的“莫比乌斯环”（Mobius Strip）中，“Image”与“Power”的关系则是影像与交换“能效”的关系。AI影像流通对于“数据攫取”机制的依赖可以归结为三个层面：大数据、算力、算法。相对于人类工作者的影像生产活动，AI至少有三大优势：不断更新的大型数据库赋予了AI更强的记忆能力；信息网络的媒介环境支持给AI提供了高速的计算能力；层层迭代、不断优化的算法模型增强了AI的存续能力。吊诡的是，AI所具备的这三大优势能力并不是因获取了自身价值而彰显，而是体现在如何以最低的成本提取价值。在强调摹仿、复制的影像再现体系中，“Poor Images”因无法提供富足的、清晰的、精致的影像而流落于边缘化的处境。而在强调“劣币驱逐良币”的影像流通机制里，贫乏影像、垃圾信息（The Poor Piece Of
Information）和不洁数据（The Dirty Data）依靠其格式优势可以被轻易地解析和复制，在传播便利性的加持下不断加速繁殖。而以“能量”为基础完全取消“原型”的AI算法影像则以极强的交换价值和绝对的传播速度在这场“竞速”（Dromologie）中重新定位了影像和文本的叙事规则——毕竟，谁能够在最短的时间内被最快速地下载、传播、扩散，那么它就能够在这场角逐中胜出。可见，AI算法影像的“Poor”特质此时已经转化为用以增强和再生产的“Power”形式，进而以绝对的速度完美迎合资本主义的价值提取、资源掠夺、多样性破坏的逻辑：“Poor”自身的廉价性使其在交换过程中无需担忧损伤自身，于是“Poor”这一性质反而胜过了“Rich”，成为了一种更加有力的交换资本。
黑特·史德耶尔，《发电厂》，2019年，展览现场，蛇形画廊，伦敦
埃斯特尔·布拉什克和阿明·林克，《影像资本》，2022年，展览现场，福克旺博物馆，德国埃森在作为政治意识形态的权力形式层面，“Power Images”含有“Control”（控制力、影响力、操纵力）之意，它从资本流通意义上的“数据攫取”过渡到了政治权力意义上的“人力剥削”。2017年5月，对话式AI（Conversation
AI）“微软小冰”完成了人类历史上首部完全由AI创作的诗集——《阳光失了玻璃窗》。基于1920年以来519位诗人的现代诗的“诗歌数据库”和大于100小时和10000次的训练成效，“微软小冰”开始对工作人员给定的图片进行联想创作，随着进一步的训练，小冰创作的诗歌质量稳步上升，最后研发团队决定从“小冰”上万首诗作中选出139首结集出版。AI算法的迭代培训不仅涉及到大量的、广泛的数据攫取，还涉及到了形形色色、不计其数的人们的开发和自愿参与。从某种程度而言，人们都是义务训练AI算法自主迭代升级的“数据工人”，在这一过程中，其主体价值被不断剥削。在《签名的终结》（The End of Signature，2015-2021）、《生产线》（Production Line， 2016–2017）、《聚合幽灵》（Aggregated Ghost，2020）等AI算法作品中，艺术家阿格尼斯卡·库兰（Agnieszka Kurant）反思了隐形劳动（Invisible
Labor）与隐蔽剥削（Concealed Exploitations）背后复杂的“幽灵机制”。她认为，目前影像社会的政治经济学已经逐步走向了完全的控制论（Total Cybernetics）：“我们的情感、决策、行动和习惯留下了数字足迹，算法将这些足迹收集并汇总起来，为资本机构和政治机构创造价值。”[22]因为给定人群的集体智能和社会资本的总价值可以用算法非常精确地量化和估值，所以当代人群正在演变成新的、变异的形式——即成为载有各类信息熵（数据）的影像摹本，自愿或被迫地充当监视资本主义的资产（作为劳动力去加工原材料，甚至作为原材料本身被加工）。然而，纵然人们知晓自身在这一机制中成为了不断被剥削的存在，却无法拒绝给出自己的数据，因为作为这一沟通机制和循环体系中的一环，人们很难彻底规避这些高度复杂的话语或非话语机制介入他们自身的思考、言说和行动。“贫乏”与“权力”之间的三重镜像对应引导着我们进一步思考数据攫取机制下AI影像的僭越手段所引发的种种悖论。通过数据攫取机制，AI视觉触及了日常生活中种种极其细微的特征，“但它们实际上却一直重复最陈腐和局限的社会模式，重新印刻一种人类过去的范式，将其投射到未来”[23]。AI算法是建立在数据攫取机制上的集体智能提取出的最优成果，又进一步在整个社会的生产、流通、消费的循环机制中再度提取价值，然而，“集聚性”的“数据攫取”机制最终造成了“同一性”的“数字重复”（Digital Repetition）。区别于物质性媒介的广延性和有限性，数字通讯媒介是无孔不入的、无限延展的，“领土”在地理意义上的固定性、地方性、边界感被“灰域”模糊了，而这些被模糊掉、被穿透的介质原本担负着让人类的经验和知识固着在某些相对已知领域的责任。为了在影像权力更迭进程中获取绝对速度，“数字重复”在[0-1]的代码循环中完全消解了“差异”和“深度”，进而也抹消掉了个体性、在地性、差异化等不应被划归为“一般等价物”的影像特质，使影像世界跌入“同质性”的深渊。“同质性”是影像权力臻至极致的表现，但这一权力复制的极致形式无法掩盖甚至加强了其本质“贫乏”的原罪。区别于数字影像在其僭越之初的“贫乏”所带有的星火燎原的生机，这一作为影像终结的“贫乏”则体现出数字影像日薄西山的衰退之势。或许，“当系统接近了完美操作性时，也就接近了自身的死亡”[24]。在“数据攫取”与“数字重复”以“同质化”抹去了“原作”的独一无二性的同时，作为独立个体的主体性象征开始崩溃，因为它已经不是单一的“自我”，而是“复数”的主体。这一恐怖的预感所昭示的是这一结论——既然算法影像始于自身贫乏，或许算法影像也将以贫乏终结主体的生命，毕竟“同一性”是无法维持的：“它就是死亡，因为它没能铭刻自身的死亡。”[25]“新冠疫情”期间院线电影遇冷，物质性媒介的传播效力因社交隔离被进一步削弱，无处不在的“短视频”以“洗脑”“劣质”的特质在各类社交软件上迅速扩散。“抖音”“Bilibili”等流媒体应用里层出不穷的、千篇一律的AI生成短视频似乎就验证了这一“贫乏”——其在内容上体现出思想的枯竭与质量的失真；在手段上则归于“黑箱”理论与“数字重复”的“智障”与“无脑”。这启发了我们对悖论之二的思考：人工智能影像在某种程度上似乎能够代替我们思考，但是它自身并不会思考，它只是在不断耗竭思想。“原型”的取消使其“无从”思考，“贫乏”的本质使其“无力”思考，“僭越”的逻辑使其“无暇”思考。完全没有人类参与的AI影像体系或许依然能自行运作，就像保罗·维利里奥（Paul
Virilio）所谓的“无目光视觉的产业化”（L'industrialisation du Nonregard）一般，但是，那或许是一个可怖的未来奇观。譬如，社交APP“人人直播”（前身为“人人网”/“校内网”）下架之后，似乎成为了一个历史影像档案自动生成的废墟。这一系统几乎不再有新注册用户，而令人眼花缭乱的主页在算法操作下每天仍然在自动更新。这带来一种“恐怖谷”的感觉，因为真实的人类用户已不复存在，虚假的AI用户却以“贫乏”代代繁殖。[26]三、影像“自主性”（Autonomy）与算法“解剖学”（Anatomy）：AI时代影像政治的权力格局
（一）人工“智能”（Intelligence），或人工“智障”（Stupidity）：权力影像的“创造性破坏”与“系统性错误”
AI技术的多种方法超越了以往的影像叙事模式，但是种种“人工智障”的滑稽时刻亦是暴露了AI自身的弱点和匮乏，并侧显出AI让人“细思极恐”的资本逻辑。“机器学习”和“算法预测”的“愚蠢”现象[如“微笑快门”（Smile Shutter）、AI绘画、自动美颜功能闹出的“笑话”，或GPS导航、大数据追踪出现的难以理解的失误等]均是“不择手段”的数据攫取机制露出的“马脚”。这些“马脚”常常因为极具“娱乐性”而在我们的“揶揄”中被消解成种种“事件”。诚然，人们仍可以凭借嘲弄、轻蔑的态度对待AI数字影像产生的这些“人工智障”现象，并以此为理由不赋予其在伦理上、道德上、美学上的承认；但是，AI数字影像无所谓是否获得人们的尊重，因为“人工智障”现象所揭示的AI运作机制并不是要真正去了解用户的喜好，它只是在不断试错中以找到人类自身的弱点，并且在这些弱点中提取他们的价值。进言之，AI算法构建了一种以数据攫取机制破坏“个体劳动”与“单一智能”的“创造力破坏”（Creative Destruction）[27]范式。AI影像作品可以达到制作过程中“完全没有人类参与”这一程度，这似乎是罗兰·巴特所谓的“作者之死”（Le Morte d'Arthur）的当代呈现。“作者”这一概念在AI时代分散性的、网络化的创作过程中，或许仅仅只是一种可被替代的机制。2021年11月，库兰创作的基于AI算法GPT3的全息投影装置（Holographic
Installation）《错误主义》（Errorism）于波兰展出。受到媒介理论家弗兰克·比弗·布拉迪（Franco Bifo Berardi）和凯瑟琳·马拉布（Catherine Malabou）对集体智能的相关研究的启发，库兰开发了一种基于集体智能来创作艺术作品的替代方法取代传统艺术创作中的单一作者，并以此推测未来潜在的劳动力和创造力形式。[28]AI算法时代的集体智能影像或可称之为一种“集体无意识”（Collective
Unconsciousness）的“联合模拟”（Joint Simulations），其以“聚合签名”（Aggregated
Signatures）抹去了“单一作者”的所有权和创作印迹。然而，作为某种集体智能的显现，大量AI影像作品又在取消“单一作者”的过程中生成了让人不安的“主观性”（比如算法偏见、算法歧视和“错误”逻辑）。[29]不妨以库兰的AI算法作品《梦网之钥》（Cyber Key to Dreams，2021）为例进行说明。库兰收集了大量的集体性数据，采用几种AI“文本到图像”算法的组合生成一系列“梦境”影像。诡异的是，这一系列作品完全是基于规避单一作者的集体智能之“群体再现”（Crowd Representation），却频繁出现了指向“我”（I）的个体化文字书写和主观性影像表征。哪怕此类个体化/主观性离完全意义上的“自主性”（Autonomy）/“主体性”（Subjectivity）还有一段距离，但是这一苗头已经让我们不寒而栗了。
A）文段大意：“我梦见我在海边，在沙滩上。我突然发现我完全是独自一人——没有衣服，也没有行李。我的妻子离开了我。我十分困扰并思考着如何捱过这困窘的处境。”
B）文段大意：“我坐火车回家，在一个大城市的街道上，我没有票，当我们应该保持社交距离的时候，火车上这么多人让我感到尴尬。”
C）文段大意：“附近一座火山正在喷发，我丈夫和我听说附近有一只黑豹正在活动。”阿格尼斯卡·库兰，《梦网之钥》（部分），2021年，使用人工智能神经网络（artificial
intelligence neural networks）生成的图像，与Adam Haar
Horowitz，Pat
Pataranutaporn和Eyal Perry合作，麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）可见，AI算法或许不再是一个被设计、生产出来为主体服务的影像生产技术工具了，它充分暴露了自身的弱点、偏见和不完美，愈发像是一个真实的、立体的、有自主权力与自我意识的“人”。与此同时，“噪声干扰（Noise Interference）、半监督正则化器（FCMCRC）、马尔可夫随机场（Markov
Random Fields），乃至量子非定域性真随机（Quantum Nonlocality True Random）”[30]等“容错机制”（Fault
Tolerance）的介入也大大鼓励了这种令人不安的、带有主观性的“创造性”的蔓延。然而，“创造力”并不一定是一个全然正面的语词，它也有可能开启“潘多拉魔盒”。正如历史学家阿诺德·J·汤因比（Arnold J. Toynbee）在《历史研究》（A Study of History，1946）一书“文明的崩溃”（“The Breakdowns of Civilizations”）一节提到了“创造力的报应”（The Nemesis of Creativity）：古希腊剧作家表现了前所未有的“创造性”，与此同时，又产生了独有的“盲目性”。区别于个体性、个性化的人类智能，人工智能在容错机制下减少误差并层层迭代所产生的效应是集体性的、社会化的；但是，它也有可能带来连锁性、系统化的后果；或许，“通过算法风险预测控制所有可能性，将错误降至零的新自由主义目标本身就是一个重大的系统性错误” [31]。（二）“真相”（Truth），或“真实”（Reality）：叙事体系与主体权力的双重演变AI时代的算法影像工业重新组织了形象、影像与符号的综合关系。通过粗暴的数据攫取机制，尽可能地掌握“真相”与“证据”，由“科学图像”（Science Image）、“抽象图形”（Abstract Graph）、“编码演示”（Coded Presentation）建构出的“取证美学”（Forensic Aesthetics）[32]在媒介变革、资本流通的加持下某种意义上取代了影像再现体系里“本真的”美学；哪怕在由绘画、雕塑、建筑等艺术形式建构的以“原作”的唯一性和完美性为导向的美学范式中，“真相”只是“真实”的“替身”/“复象”（Doublure）。算法生成影像的“解剖学”破解了影像本身的构成机制，也拆解了主体身份确证的自主权力。就影像内部叙事体系而言，AI电影进一步解构了电影完整而自足的内在结构，取证美学的“速度”导向和“证据”导向使得“景观”（Spectacle）的扁平化压制了“风景”（Landscape）的多样性，“论文”（Essay）的数据化取代了“图形”（Graph）的差异性。就影像的原初生产者而言，人与世界的关系将被重新定义。正如斯蒂格勒所言：“主观性的‘谁’（Qui）开始‘客观地解构’了。然而……人们彻底忘记了这个解构既是一般性解构又是对‘谁’的解构。[33]当斯蒂格勒所谓的“谁”/“我们”（Nous）被抛于这一媒介系统和影像体系之中，离数字、编码、证据等合成的“真相”越近，就离与经验、具身、主体性息息相关的“真实”愈远——这意味着一种吊诡性的颠倒已然发生：即真实主体“在场性”的“缺席”和非人主体“缺席性”的“在场”。帕格仑的作品《机器可读的黑特》（Machine Readable Hito，2017）将数百张史德耶尔的肖像图录入一个AI人脸识别软件进行解析。其中某两幅肖像下方显示：史德耶尔是由约57%的女性和42%的男性构成；她有大约73%的悲伤、17%的厌恶、3%的愤慨、2%的中立。[34]这一“人工智障”的结果产生了让人啼笑皆非的滑稽效应，又暗含了某种政治意识形态的建构。诚然，没有人愿意成为一张以.jpeg为后缀的文件，也没有人自愿接受自己主体性被粗暴、机械地解剖，但是，通过种种潜移默化、不易察觉的形式，这一剥削行为事实性地发生了。比如，近年来流行于社交平台的“MBTI”人格测试[[35]]似乎就是“机器可读的黑特”的现实化。每个人的人格特质都是真实、复杂且独一无二的，但“MBTI”却通过分类和编码促使人们皈依于扁平的人格“真相”——这何尝不是“真相”对“真实”的压制呢？德勒兹提出的“世界成为坏的电影（Mauvais
Film）”、“主体成为‘俗套’的‘底片’（Clichés）”这两个论断似乎一语成谶。[36]当真实的视像沦为“视听符号”所建构的“物理底片”，当情感与创造力的抒发沦为主体内在的“心理底片”时，主体便耗尽了自身的同一性，“身体困住自己的符号，通过计算在主体的等价法则和在生产法则下交换的符号而得到增值”[37]。“这是裸体的乌托邦，是在自己的真相中出场的身体的乌托邦”[38]——现在，我们的境况已经可以完美地解释这句话。算法生成影像的“自主性”重新界定了影像与世界、影像与主体的“决定—被决定”的先后关系，进而变革了影像政治结构中的权力纵深与等级秩序。一方面，算法影像以某种“贫乏”的“真相”形式对“我们”进行着“数据殖民”，进而实现了“颠覆柏拉图主义”的古老构想，夺取了对“真实”的“再生产”权力。譬如，当人们打开手机登录网购软件时，首先看到的是心仪的物的影像。这个影像是算法根据人们以往的习惯遴选出来的，然后人们点击购买，数天后，真实的物到了人们手中。此时，主体作为这一媒介环境中的物的使用者，已经陷入了一种根本性的颠倒之中：影像物与真实物的权力关系已被反转。可见，“机器视觉”在其运作之初似乎就已然看清其自身的视觉机制在本质上并非作为影像和主体的二元凝视结构的“背反”，而是作为被制造用以“增强”和“复制”的能量—能力—权力（Power）形式。另一方面，在这场主体权力与影像权力的“零和博弈”（Zero-sum Game）过程中，主体自身已经困于这一永恒性的剧场范式里。影像不再属于再现体系中被主体膜拜、观赏或消遣的被动范畴，其已经在现代性“视觉政体”中夺取了“主动权”——“观看不只是为了享乐和消费，而更是为了定位、监控、打击和摧毁” [39]。取得“自主性”的影像已经将手指扣在了扳机之上，人们无论做出何种选择，都已经陷入被算法影像全方位瞄准、狙击甚至解剖的“灰域”之中，“变成隐形人”（Not To Be Seen）或难实现。
特雷弗·帕格伦，《机器可读的黑特》（局部），2017年，粘性墙体材料，490.2 x 140厘米。
凯特·克劳福德和弗拉丹·乔勒，《人工智能系统的解剖学》地图，2018年，https://anatomyof.ai（三） “类人”（Human-like），或“非人”（Non-human）：从“义肢”构建到“义脑”重组《邪恶媒介》一书的开篇即指出：“技术系统之间的竞争与各类思想，或更显著意义上的社会力量竞争不相上下，而这些冲突又衍生出新的思潮、激情、项目和计划。”[40]AI算法影像在技术竞争、思想竞争与社会力量竞争三个方面呈现出的实力，亦是与主体在生理层面、精神层面、社会层面的三种权力环环相扣。就生理层面而言，我们有作为“运动者”和“视听者”的权力（人）；就精神层面而言，我们有作为“思想者”的权力（自我）；就社会层面而言，我们有作为“社会人”的权力（身份）。AI算法影像借助灰色的、邪恶的当代媒介系统所提供的三方面环境支持，对人之为人的这三个方面进行精准狙击。在《视觉机器》（La Machine de Vision，1988）一书中，维利里奥提到了“视觉义肢”（Des Prothèses Visuelles）等技术性“义肢”（Prothèses），通过义肢代替，人们的运动官能、视听官能被全面替代。AI通过视听义肢无节制安装剥夺了主体的视听权力，“视力丧失了重要性，取而代之的是过滤机制（Filtering）、解码（Decrypting），以及模式识别（Pattern Recognition）”[41]，如今，没有屏幕、镜片、VR等等，人们似乎难以看见。与此同时，AI算法影像似乎也成为了人们的赛博轮椅——人们依靠这些影像见证各种真实场景（如线上讲座、线上演唱会），也通过其自身的数字影像远程在场了各个数字空间。“当代技术都深深植根于对于人类身体的开发，并且以人类身体为基础来运作”[42]，AI的全方位嵌入使得综合性的义肢组装得以可能，它似乎已经成为一个屡试不爽的“类人”（Human-like）身体。但在我们不断让渡自身的视听能力和运动能力的过程中，我们已逐渐变为需要各种义肢的残疾人。不过，维利里奥只提到了身体义肢，他还没有预料AI技术已经进一步实现了“义脑”的再生安装，我们的思维已经AI化。通过大量收集人们的留下的情感、偏好、习惯等过往数据，人工智能在一定程度上替代大脑进行“脑补”——这一“脑补”已经不再是传统电影的“俗套”进行的“洗脑”那么简单。比如，“美颜相机”和“颜值打分”软件内置的“三庭五眼”“四高三低”等固定比例的优化算法便体现出了AI在不断对我们进行洗脑设定和“义脑安装”，构建出我们内在的“精神影像”并对此做出评定。媒介环境对主体知觉与情动状态的协同共振使得人们不知不觉中服从于“美颜相机”的逻辑：人们看见的自我画像也是美颜算法加工后的人工智能影像。并且，人们会对自身在材料中的延伸产生迷恋，正如那喀索斯（Narcissus）沉迷于水中自己延伸的形象；当人们适应了媒介对自身官能的替代，也便适应了自我在媒介环境中的二维投影，最终在自恋与麻木中变成了“非人”（Non-human）。从“义肢”构建到“义脑”重组，AI算法影像实现了这一影像阶级社会的权力变革。没有了数字影像给予的视听刺激，人们可能会目不能见、耳不能听；没有了各式各样用于商品支付、身份认证的“二维码”（2-Dimensional Bar Code）[43]，甚至有可能寸步难行。更令人恐惧的是，“信息在网络中以光速流动，安装在这些网络界面上的信息处理系统也以光速运转……在此条件下，信息的通常接收者——即有思维的‘谁’——似乎因为思考不够快而变得迟钝了……”[44]弗朗茨·卡夫卡（Franz Kafka）在《变形记》（The Metamorphosis，1912）里所描写的“格里高尔变成了一只巨大的甲虫”这一“魔幻”情境似乎已经成为了“现实”。海德格尔在《世界图像的时代》（“The Age of the World Picture”，1977）一文里指出，现代进程的标志是：世界作为图像，人作为主体。[45]而在影像媒介环境和传播机制的更迭过程中，数字影像利用AI算法的数据攫取机制实现了从“贫乏”到“权力”的僭越，并逐渐形成了另一套影像政治体系：算法生成图像，底片生成主体。“权力影像”建构了一种新的政治—美学范式，也部分接管了我们的思想权力和身份确证，并在时空上代表了我们的“真实”存在。瓦尔特·本雅明（Walter Benjamin）在《论波德莱尔的几个母题》（“On Some Motifs in Baudelaire”，1939）等文章中呼吁，贫乏时代的诗人使命是召唤某种“灵晕”（Aura）。近一个世纪后，我们作为“局内人”处于这片混沌、流动、不确定的影像权力系统之中，亦有使命于“灰域”追寻失落的“贡布雷”（Combray）之灵晕。我们在“现时”所处的“灰域”，正是将种种对立概念悬置起来的中间地带，亦是多元内核的磁场中心，它并非仅仅意味着山雨欲来的阴霾与晦暗，亦有可能拨云见日迎来曙光——我们在忧心忡忡的同时，也应满怀希望。“权力影像”的膨胀并非仅仅意味着崩溃和不幸，正如尼采的“权力意志”（Will to Power）意味着无限的“肯定性”和“生成性”；“灰域”不一定导向“贫乏”的终途，亦可能是孕育生机的“胚胎”——这也是AI算法时代的影像境况赋予我们的机遇与挑战所在。
[1] Andreas Kaplan & Michael Haenlein,
Siri, Siri, in My Hand: Who’s the Fairest in the Land? On the Inter pretations,
Illustrations, and Implications of Artificial Intelligence[J]. Business
Horizons, 2019, 62(1): 15-25.[2] “GPT-3”算法是由 OpenAI 公司训练开发的，利用深度学习神经网络（Deep Learning Neural Networks）建立的自回归语言模型（Transformer）。该模型基于给定作者的现有文本和在线语料库创建出新的“类人文本”（Human-like Texts）。此外，“VAE”“GAN”“Diffusion”“DALL-E”等算法模型也是完成 AI 影像生成任务的主流方法。见SUN Y, et al. Text-to-image Synthesis Method Based On Multi-level Structure
Generative Adversarial Networks[J]. Journal of Computer Applications,
2019, 39(11):3204-3209.[3]在论域上，影像政治不仅仅局限于“电影”，或“观影”，其代表着整个数字影像的权力体系。在论题上，无论是影像政治、电影政治（the Cinematic Political）甚至是政治电影（Political Films），其实都是在探讨世界与人，更确切地说，探讨本体性与主体性这两个根本问题。在凯文·德鲁卡（Kevin DeLuca）所著的《影像政治：环境行动主义的新修辞》（Image Politics: The New Rhetoric of Environmental Activism，2005）一书中，德鲁卡深入分析了影像在身份确证、话语体系、社群文化、意识形态等方面的构建和转变过程中所发挥的修辞功能。见Kevin Michael DeLuca, The New Rhetoric of
Environmental Activism[M]. London and New York: Routledge Press, 2005.[4]Jason L. Jarvis, Digital Image Politics: the
Networked Rhetoric of Anonymous[J], Global Discourse, 2019, 4(2-3): 326-349.[5]Matthew Fuller & Andrew Goffey, Evil Media[M].
Cambridge: The MIT Press, 2012: 1.[6]富勒和高菲在本书导论部分回顾了“灰域”这一概念缘起与生成的历程。“灰域”概念被作家普利奥·莱维（Primo
Levi）在《被淹没与被拯救的》（The Drowned and the Saved，1989）一书中首次提出，并在政治哲学家阿兰·布鲁姆（Alan
Blum）的《健康与疾病中的灰域》（The Grey Zone in Health and Illness，2010）一书中得到拓展。[7]“灰域”或许正如哲学家吉尔·德勒兹（Gilles Deleuze）在《弗兰西斯·培根：感觉的逻辑》（Francis Bacon：Logique De La Sensation，1981）里提出的介于现象学和精神分析之间“第三条路”——它是一条暂时性悬置对立、“不偏不倚”的路径，同时自身的性质又在这种悬置与骑墙中变得混沌且暧昧。[8]灰域的“灰度”被富勒和高菲诗意地描述为“一种周一早晨的感觉，一种并非无动于衷（Indifference）也非冷漠无情（Affectlessness）的茫然（Blankness）”（Matthew Fuller & Andrew Goffey, Evil Media[M].
Cambridge: The MIT Press, 2012: 11），其接近于法国文学里的一些概念[如罗兰·巴特（Roland Barthes）的“中性”（Neutre）、莫里斯·布朗肖（Maurice Blanchot）的“晦暗”（Obscure）]，它能够产生一种模糊的体验，同时具有一种容易被忽略的性质。在《混沌互渗》（Chaosmosis，1995）一书中，菲利克斯·加塔利（Félix Guattari）将这一灰色的、混沌的当代媒介环境之“内在性”表述为一种伦理—美学范式，它与构成当代社会大部分抽象和具象基础设施的媒介技术、媒介实践和媒介设备在实然意义上无法区分，在应然意义上不可分割。[9] Matthew Fuller & Andrew Goffey, Evil Media[M].
Cambridge: The MIT Press, 2012: 12.[10] 麦克卢汉在《理解媒介：论人的延伸》（Understanding Media: The Extensions of Man，1964）一书中写到：“我们在一切疾病和生活压力中都经历了三个阶段：‘惊慌’、‘抗拒’和‘倦怠’，个体的病症和集体的病症都是如此。”［（加）马歇尔·麦克卢汉著. 何道宽译. 理解媒介：论人的延伸[M]. 南京：译林出版社，2019：42.］莫顿将人类所处环境之暗黑性概括为“压抑”（Depressing）、“诡异”（Uncanny）和“甜蜜”（Sweet）。[Timothy Morton, Dark Ecology[M]. New York:
Columbia University Press, 2016: 5.转引自：姜宇辉.世界又暗又深又奇诡：暗黑生态学，媒介生态学与电影之本原[J].电影艺术，2022(05):3-12.][11] Matthew Fuller & Andrew Goffey, Evil Media[M].
Cambridge: The MIT Press, 2012: 3.[12]可参考贝尔纳·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）对“信息系统”（L’informatique）和“信息网络”（La Télématique）的表述，见Bernard Stiegler, La
Technique et Le Temps 2. La Désorientation[M]. Paris: Éditions Galilée,
1996 : 123-127.[13] 柏拉图主义的“永恒”指向“原型”，“原型”即绝对的、至高的、原始且开端的“同一性”，而“影像”只是原型的复制品，是分有了原型的类似性的派生物。“柏拉图主义”使原初的差异从属于某种“使变得—相同”、“使变得—相等”的强力，而“颠覆柏拉图主义”则意味着“颠转原初物对复制品的优先性，意味着否定原型对影像的优先性，意味着高扬影像—拟像的宰治。”（Gilles Deleuze, Différence et Répétition[M].
Paris: Presses Universitaires de France, 1968: 91.）[14] 参见Hito Steyerl, In Defense of the Poor Image[A], Hito
Steyerl: The Wretched of the Screen[C]. Berlin: Sternberg Press, 2012:
31-45.[15] 参见Hito Steyerl & Trevor Paglen, The Autonomy of
Images, or We Always Knew Images Can Kill, But Now Their Fingers are On the
Triggers[A]. Hito Steyerl: I Will Survive[C]. Leipzig: Spector Books,
2021: 213-242.[16]Serpentine
Galleries, Hito Steyerl: Power Plants[EB/OL].https://www.serpentinegalleries.org/whats-on/hito-steyerl-power-plants,
2023-1-3.[17] Kate Crawford & Vladan Joler, Anatomy of An AI
System: The Amazon Echo As An Anatomical Map of Human Labor, Data and Planetary
Resources[EB/OL]. AI Now Institute and Share Lab, https://anatomyof.ai,
2018-9-7/2023-1-3.[18]（加）马歇尔·麦克卢汉著.何道宽译. 理解媒介：论人的延伸[M].南京：译林出版社，2019：81.[19] Bernard Stiegler, La Technique et Le Temps 2. La
Désorientation[M]. Paris: Éditions Galilée, 1996 : 137.[20] Bernard Stiegler, La Technique et Le Temps 2. La
Désorientation[M]. Paris: Éditions Galilée, 1996 : 151.[21] Museum Folkwang, Exhibition: Image Capital [EB/OL]. http://image-capital.com/museum-folkwang,
2023-1-3.[22]Noam Segal, Systemic Errors of Collective
Intelligence. A Conversation with Agnieszka Kurant[EB/OL]. Flash Art,
2021(FALL): 336. https://flash---art.com/article/agnieszka-kurant,
2021-11-3/2023-1-3.[23]Kate Crawford & Vladan Joler, Anatomy of An AI
System: The Amazon Echo As An Anatomical Map of Human Labor, Data and Planetary
Resources[EB/OL]. AI Now Institute and Share Lab, https://anatomyof.ai,
2018-9-7/2023-1-3.[24]（法）让·波德里亚著. 车槿山译. 象征交换与死亡[M]. 南京：译林出版社，2006：5.[25]（法）让·波德里亚著. 车槿山译. 象征交换与死亡[M]. 南京：译林出版社，2006：5.[26] 繁杂的、重复的、按照某种诡谲的AI机制自动生成的数据影像，贫乏的、空虚的、死寂的社交“幽灵场域”——这两种强烈的对比或许符合了斯蒂格勒在《象征的苦难1：超工业时代》（De La Misère Symbolique. Tome 1. L'époque Hyperindustrielle，2004）里的贴切描述。[27] “一战”前夕，社会学家沃纳·桑巴特（Werner Sombart）提出了“创造性破坏”一词；经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）将其表述为“一战”时期“资本主义的核心原则”（Core Principals Of Capitalism）之一。熊彼特观察到他所处时代的“创造性破坏”的例子：“装配线”全面革新了汽车制造业，同时它也取代了旧的市场，迫使大量工人失业。AI技术即当代“创造性破坏”的典例：为释放资源用于新的系统迭代与技术创新，旧的技术体系与生产模式则沦为被淘汰的“输家”。[28]在库兰的作品《转换》（Conversions，2020-2021）中，每一幅不断变化的液晶画都是基于数千人在推特（Twitter）上表达的情感（喜悦、恐惧、愤怒）的攫取，作品的生成体现了社会变革的动态观点，以及分散在社会中的变革因素的复杂相互作用。在库兰此前创建的集体代理AI模型（Multi-agent AI Model）“人工社会”（Artificial Society）基础上，库兰的《幻影诸众》（Phantom Crowd，2021）提出了一个可控人群的全息模拟，这一模拟对现实世界中社会现象的各种输入做出反应。在解析了数百万个真实人群的图像后，AI神经网络生成了不存在的合成幻影人群的全新影像，这些影像随着时间的推移而不断演变。[29]层出不穷的“人工智障”现象可见出“通过机器学习所定义的对于人类生活的假设非常狭隘、范式化且遍布错误。”（Kate Crawford & Vladan Joler, Anatomy of An AI System: The Amazon Echo
As An Anatomical Map of Human Labor, Data and Planetary Resources[EB/OL]. AI
Now Institute and Share Lab, https://anatomyof.ai, 2018-9-7/2023-1-3.）无可避免的“算法偏见”又佐证了这一事实：“人类文化是存在偏见的，作为与人类社会同构的大数据，也必然包含着根深蒂固的偏见，而大数据算法仅仅是把这种歧视文化归纳出来而已。” （张玉宏，秦志光，肖乐.大数据算法的歧视本质[J].自然辩证法研究，2017，33(05):81-86.）[30]李岩.人工智能电影:一次未来考古学研究[J].当代电影，2022(08):45-51.[31] Noam Segal, Systemic Errors of Collective
Intelligence. A Conversation with Agnieszka Kurant[EB/OL]. Flash Art,
2021(FALL): 336. https://flash---art.com/article/agnieszka-kurant,
2021-11-3/2023-1-3.[32] “取证美学”包括“演示手段”（Means of Presentation）、“交付诡计”（The Theatrics of Its Delivery）、“影像”和“姿势”的形式（Forms of Image and Gesture）三重界定维度。当前的“取证美学”带有严重的政治和伦理含义，其影响遍及社会经济、环境、科学和文化领域，“论文电影”即“取证美学”的某种具象呈现。见Thomas Keenan & Eyal Weizman, Mengele’s Skull: The Advent of
Forensic Aesthetics[M]. Berlin: Sternberg Press, 2012. // Yates McKee &
Meg McLagan, Forensic Architecture: An Interview with Eyal Weizman[A]. Meg
McLagan & Yates McKee, eds. Sensible Politics: The Visual Culture of
Nongovernmental Activism[C]. Cambridge: The MIT Press, 2012: 429-451.[33]Bernard Stiegler, La Technique et Le Temps 2. La Désorientation[M].
Paris: Éditions Galilée, 1996 : 119.[34] Hito Steyerl & Trevor Paglen, The Autonomy of
Images, or We Always Knew Images Can Kill, But Now Their Fingers are On the
Triggers[A]. Hito Steyerl: I Will Survive[C]. Leipzig: Spector Books,
2021: 218-219.[35] “麦尔斯一碧瑞斯人格类型量表”（Myers-Briggs Type Indicator），简称为“MBTI”测试，又称“十六型人格测试”（16 Personalities）。这是以心理学家卡尔·荣格（Carl Jung）的“人格类型”学说为理论基础，建立的一套人格测试模型。该模型由四个维度、八个端极构成。I是Introvert（内向）的缩写，E则代表了extrovert（外向）。剩下三个分别是Sensory（感觉）和Intuitive（直觉），Think（思想）和Feeling（情感）以及Judging（判断）和Perceiving（感知）。每个维度的两个端极是彼此相对的，譬如，如果T（思想）是你的主导功能，那么F（情感）则是你的劣势功能。换言之，当你看到有人在自己的简介上写了“INFP”时，大致意味着：“我是一个内向、相信直觉、做决定十分感性，并喜欢灵活、随意开放的生活方式的人。”[[36]] 在《电影2：时间—影像》（Cinéma 2, L'image-Temps，1985）中，德勒兹写到：“我们并非是电影的生产者；这个世界在我们眼中就是一部坏的电影。”（Gilles Deleuze, Cinéma
2, L'image-temps[M]. Paris: Les Éditions de Minuit, 1985: 223.）在《电影1：运动—影像》（Cinéma 1, L'image-mouvement，1983）中，德勒兹认为，“底片”将主宰这一悲哀的影像世界的内外结构，这个世界上正在发生、将要发生的事件不再是真实的现实，都将是“底片”对世界与意识的操纵：“正是这些漂浮的影像（Images Flottantes）、这些无人称的底片（Clichés Anonymes）在外部世界中传播，也渗透到每个人身上并构成了他们的内在世界，因而每个人自己都有自己的心理底片（Clichés Psychiques），通过这些底片，他们思考和感觉，认为自己也是一张底片，在他周围的世界里也有着同样的底片。”（Gilles Deleuze, Cinéma
1, L'image-mouvement[M].
Paris: Aux Éditions de Minuit, 1998 : 281.）[37]（法）让·波德里亚著. 车槿山译. 象征交换与死亡[M]. 南京：译林出版社，2006：147.[[38]]（法）让·波德里亚著. 车槿山译. 象征交换与死亡[M]. 南京：译林出版社，2006：145.[39] 姜宇辉.世界又暗又深又奇诡：暗黑生态学，媒介生态学与电影之本原[J].电影艺术，2022(05):3-12.[40] Matthew Fuller & Andrew Goffey, Evil Media[M].
Cambridge: The MIT Press, 2012: 1.[41] （德）黑特·史德耶尔著.刁俊春译.数据之海：数据真理妄想与(错误)模式识别[J].新美术，2018,39(02):105-116.[42] Kate Crawford & Vladan Joler, Anatomy of An AI
System: The Amazon Echo As An Anatomical Map of Human Labor, Data and Planetary
Resources[EB/OL]. AI Now Institute and Share Lab, https://anatomyof.ai,
2018-9-7/2023-1-3.[43] 主要以数字影像为呈现形式的“二维码”的前身是贴在商标上的实体“条形码”（Bar Code）。因为承载信息量更大、识别便利度更高、生成成本更低等优点，二维码开始广泛运用于商业活动、网络链接与信息读取上，并在此过程中直接或间接地与个人身份信息（如地理方位、健康数据、信用记录等）绑定，进而起到了“身份确证”和“权力读取”的作用。[44] Bernard Stiegler, La Technique et Le Temps 2. La Désorientation[M]. Paris: Éditions Galilée, 1996 : 165.[45]Martin Heidegger, William Lovitt (trans). The Age of World Picture[A].William Lovitt, ed. The Question Concerning Technology and Other Essays[C]. New York: Harper & Row,Publishers, Inc.,1977:115-154
作者简介：周厚翼，复旦大学艺术哲学系研究生，研究方向为法国艺术哲学、电影理论。以独立作者身份在《北京电影学院学报》《文艺论坛》《电影评介》《当代美术家》等期刊发表论文多篇，曾获“University of Alberta Research Experience” “AALAU Subsidy”等项目资助前往（加拿大）阿尔伯塔大学、台湾政治大学、香港岭南大学交流访学。
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