林怡萱：博物館如何為科學說故事

• 作者／洪靖，荷蘭 University of Twente 技術哲學博士

人工智慧（Artificial Intelligence，以下簡稱 AI）能夠創作藝術嗎？演算法的作品可以被稱為藝術嗎？

早已有些藝術家利用 AI 或演算法進行創作，但一直要到 2018 年底，這兩個問題才開始進入大眾視野。契機是法國藝術團隊 Obvious 利用 AI（演算法 GAN）協助產生的畫作 Edmond de Belamy 在 2018 年初以一萬歐元賣出，另一幅畫作 Edmond 則在同年十月登上了世界知名的拍賣會佳士德（Christie’s）。雖然 Obvious 涉嫌炒作受到批評，但不可否認的是，他們確實敲開了藝術的大門，把開篇的兩個問題丟向世界。

要回答這兩個問題，可以從藝術與技術的關係入手。從藝術角度出發的討論所在多有，尤其是這兩個問題本身就屬藝術領域的熱門話題。相較之下，從技術角度出發的探索似乎不多，而這或許是技術哲學（philosophy of technology）可以提供想法之處。

海德格的技術與藝術

要談技術哲學，不能不談海德格（Martin Heidegger）。他的名文 The Question Concerning Technology（1954）可說是開啟了整代哲學家（與社會學家）對於技術的批判和反省。海德格在文中嘗試追問：技術的本質（essence）是什麼？

我們很容易想到技術零件、工程藍圖…等，但海德格說，技術的本質並不是那些技術的種種（The essence of technology is by no means anything technological）。海德格更認為，傳統用來說明「技術物之所是」的分析，並不足以說明技術的本質。在亞里斯多德的觀點中，一個銀製聖杯之所以是現在這個樣貌，可以拆解成四個因素：材質是銀（質料因）、杯子的樣式（形式因）、由工匠製作（動力因）、用於宗教儀式（目的因）。但在海德格看來，四因說充其量只是近因，真正的問題在於，究竟是「什麼」讓這四個因素剛好聚集在一起並造就了這個聖杯？

海德格認為，這個「什麼」是名為 Revealing（揭示）的過程，也就是一個原本被掩蓋的東西被看見、被呈現出來。用一個稍不精確但容易理解的方式來解釋：這個聖杯「註定」要成為現在這個樣子，這正是它最好的模樣，而所謂 Revealing 正是逐步找到並實現這個「註定」的過程。但這個 Revealing 的過程究竟為何、如何做到？至少有兩種方式，分別對應傳統技術與現代技術。

想想工匠如何製作聖杯。他們需要十分熟悉手中的材質，在打磨的過程不斷調整手勢、力道、角度，透過日積月累的經驗才能製作出一個精緻耐用的儀式品。這個緩慢的過程，是與世界「打交道」並迎來其最好一面的行動，海德格稱之為 Bringing-Forth（帶出）。很明顯，這並非當今各種技術產品的製造方式。

對海德格而言，現代技術粗暴得多，雖然也是 Revealing，但它其實是種 Challenging-Forth（強索）。現代技術的目的不是逐步迎來世界最美好的一面，而是以最快速度、最大效率逼迫自然吐出有益於人類之物——名為「資源」的東西。

海德格的著名例子，是萊茵河上的水力發電廠。為了發電，人類製造水壩阻斷萊茵河，甚至因此破壞了風景。對於海德格而言，這全然不同於在萊茵河上搭一座木橋：木橋雖然也是技術，但它沒有阻斷自然的運行，沒有把萊茵河的水流變成資源、供人類享用。海德格甚至給這種 Revealing 一個專門名稱：Enframing（座架）。

海德格進一步論證，要達成這種 Challenging-Forth，就必須能夠精確掌控和預測自然，而這種精確只能透過數學來達到。換句話說，「可以控制」和「可以計算」一體兩面。從這個說法來看，現代技術並不源出現代科學，而是相反：正是因為人類已經具有以 Challenging-Forth 來 Revealing 世界的欲望與渴求，現代科學才應運而生。換句話說，科學才是（現代）技術的應用，而非相反。

把一切轉化為資源的現代技術，終將成為人類的牢籠，因為人類本身也開始被視為「資源」——人力資源早已成為在各大公司不可或缺的部門。海德格認為，要化解這種悲劇，並非拋棄技術，而是回到藝術。Art 一詞本來就指「工藝」，既是工也是藝；換句話說，技術和藝術系出同源。

現代社會之所以將兩者視為不同、甚至對立的領域，是因為我們太過習慣 Challenging-Forth 這種 Revealing，導致全然忽略過往技術的另一條途徑：Bringing-Forth。製作聖杯既是技術也是藝術，聖杯既是技術物也是藝術品，原因無他，正是因為那是 Bringing-Forth——真正的 Art。

因此，從海德格的角度來看，Obvious 的各種作品很難稱得上是藝術。一方面，Obvious 的作品奠基於演算法，而衆所皆知演算法就是數學，顯然是海德格多所批評的對象；另一方面，它們缺乏創作者日積月累與世界打交道的緩慢過程，全然不是 Bringing-Forth 的成果。

雖然 Obvious 的作品不一定是為了索取自然資源，但就海德格而言，這可能加強或複製了現代技術 Challenging-Forth 的世界觀，如果我們接受了它們是藝術，那麼藝術——與技術系出同源的 Art——成為救贖的機會將消失殆盡。

藝術的定義

就「真正」Art 的定義來說，技術物的原文 Artifact 的意義完全屬實：製造出來的事實（arti-fact）。前面說過，真正的技術也是藝術，是 Bringing-Forth，帶出事物最美好的一面，亦即實現它「真實」的樣子。Arti（製造出來）的事物不一定是假的。

我們之所以很常用 Arti 來暗示虛假，是因為身處現代社會的我們，已經太習慣 Challenging-Forth 意義下的 Artifact。同樣地，AI 裡的 Arti 本身就屬於高科技，所以從海德格的角度來說，AI 不可能也不應該是藝術的創作者，更不可能能名列藝術家，除非 AI 能以傳統 Bringing-Forth 的方式來創作——但顯然不太可能。

我們不難感覺到，海德格對於技術和藝術的看法有一定程度的封閉性。當海德格追問「本質」問題並試圖回答時，也就不得不排除那些在他看來不是本質的東西。這種對於 Art 的嚴格規定，似乎和當代藝術所強調的開放性與可能性相互扞格。

多數藝術家總是在嘗試新的手法、新的材料；雖有藝術家試圖回到過去的工匠精神，但這畢竟不是多數。許多時候藝術仍被視為揭露真理／真實（truth）的途徑（之一），但我們幾乎不可能回到那種浪漫的 Bringing-Forth 的實踐與時代。如果現代技術真如海德格所說，是人類與現代世界的牢籠，那麼海德格的論述與觀點本身，似乎也成為藝術的牢籠，將藝術關閉在一定的界線之內。

海德格的封閉性，技術哲學界也注意到了。技術哲學的後續發展，尤其是荷蘭學派，試圖超越海德格。正是在這一點上，荷蘭技術哲學更有助於我們理解 Obvious 的藝術實踐、它對於藝術的意義，並幫助我們回答兩個核心問題。

轉向荷蘭技術哲學

當代技術哲學中荷蘭學派的核心人物是 Peter-Paul Verbeek，其著作 What Things Do（2005）爬梳並評析了過往幾位技術哲學家的論述，海德格佔據重要篇幅。Verbeek 認為，海德格對於技術本質的探問，實際上是從技術本身「向後退」，將技術還原到技術之所是的條件（condition）。

這種觀點並非沒有道理，但後果往往指向悲觀的結局：人類被技術所限制。這種觀點也忽略了一個難以否認的事實：雖然技術可能帶來災難與危害，但更多時候技術往往提供人類與社會許多的自由與可能。Verbeek 強調，與其向後追問技術是什麼，不如「向前進」，探問「技術做什麼」——這也正是書名的由來。

為了回答這個問題，Verbeek 將眼光鎖定在人類與技術的關係之上，認為技術橋架起人類與外在世界的雙向關係：技術物影響外在世界如何呈現給（for）人類，亦即「世界是什麼」，也影響人類應對（to）外在世界的行動，亦即「人類做什麼」。

例如，溫度計呈現了一個有「度」的世界（而我們理所當然認為世界 是有「度」的）；塑膠杯或紙杯的材質本身就暗示我們「用完即丟」 （即使沒有使用手冊告訴我們這麼做）。換句話說，技術是一種中介物（mediator），中介了人類的經驗（experience）與行動（praxis），不論設計師或製造者有無相關意圖。將這兩種技術中介合併起來，就是一個完整的技術中介論（如下圖）。

需要注意的是，技術雖然身處兩端之間，但它不是單純的媒介物或中間物（intermediary），亦即，它並未忠實的再現「已經在那」（already-out-there）的世界，也不僅僅是傳達人類的意志或想望。遠紅外線光譜儀只能呈現遙遠恆星的特定面向，非遠紅外線所能呈現者皆被遺漏在人類視野之外；汽車被設計來方便人類移動，沒有人預料到結果竟是每個駕駛都成為了移動污染的製造者。換句話說，技術兩側的人類與技術的之所是，並不是因為他／它們有什麼本質或真實的存在（being），而是在與技術產生關係之後才生成的（becoming）。

聚焦人類—技術關係，讓我們得以重新看待許多本來被視為專屬人類的事務。例如，Verbeek 在續作 Moralizing Technology（2011）中論證，如果人類的道德經驗和道德行動都是技術中介的產物，那麼倫理學就不能只是一門以人類為中心的學問，而必須考慮並納入技術所能扮演的道德角色。

也就是說，將一個道德決策或道德行為還原到人類的意向與思考並不足夠；反之，我們應該把這些決策和行為視為人類和技術互動的產物。人類的確是能動者（agent），但光有人類不足以成事，真正的能動性（agency）存在「人類＋技術」這個綜合體之上。

更有甚者，如果道德決策和道德行為是技術中介的後果，那麼道德標準很可能也是。亦即，什麼是道德的、什麼又是不道德的，這個判準會隨著技術的發展而改變。例如，隱私是從中世紀以來隨著技術發展而浮現出來的價值，但在這幾年達到高峰以後，隨著各種 ICT 技術的廣泛使用，千禧年世代卻已不再把保護隱私看成重要的道德行為。同樣地，Google Glass 問世之後，如果我們去看看使用者或試用者怎麼討論這項技術，我們就會發現，他們討論的不只是技術本身，也包括如何重新協商和定義什麼是隱私權。

如果我們隨著荷蘭技術哲學的腳步，轉向技術做什麼的問題，就會發現，技術中介論以及它的道德意涵，正好可以用於類比藝術，讓我們重新詮釋 Obvious 的行動能否算是藝術活動的問題。

藝術不只與人、也與物有關

首先，如果道德不是人類的專屬事務，那麼藝術亦然。我們常將藝術作品視為創作者意念或意圖的展現，並試圖從作品中讀出創作者賦予作品的意義，有時甚至有詮釋正確與否的爭議。但從技術中介論的角度來看，我們應當將藝術作品視為「創作者＋創作工具」的產物：不只是創作者透過工具來呈現他／她的想法，所使用的工具也會反過來形塑他／她的表達。

這也就是為什麼，有的創作者會找尋並嘗試新的材料，從材料出發來創作、讓材料「發聲」。換句話說，藝術作品並非單純由人類所創作，而是人類＋技術這個「創作體」的共同成果。

一旦我們把藝術創作的單位從「人類」換成「人類＋技術」，那麼拿著畫筆或雕刻刀來創作可以稱為藝術活動，使用演算法來創作亦然——兩者都是「創作體」的行為。從這個角度來看，問 AI 能否成為藝術家，似乎不具意義。人類是藝術家，但人類從未不透過技術來創作（即使拿著樹枝在地上畫圖，手上的樹枝也算是技術）；同樣地，AI 當然可以是藝術家，但它即使是號稱自學的機器學習，也不曾脫離人類的編程與資料輸入。

當然，我們可能會問：「人類＋畫筆」可以展現創意，但一個靠著演算法運作的 AI 加上人類，能夠展現任何創意嗎？這個問題的預設其實是：創意意味著某種出乎意料或不期而遇，但數學無法給予我們這些，畢竟它是可計算並預測的。這正是許多人對演算法作品的質疑。

然而，事實上並非如此，很多時候 AI 會丟出超乎編程人員預期之外的結果，有時候編程人員甚至無法在事後提出相關且合理的解釋。這正是許多論者視 AI 為危險的原因，然而，這種「危險」卻恰好反過來說明了 AI 也可以充滿創意。

另一方面，技術中介論表明，「什麼是道德」會隨著技術而改變，那麼「什麼是藝術」又未嘗不是？《觀察者的技術》一書，足以說明這種現象。作者 Jonathan Crary 認為，藝術史經常把藝術家看成是觀看方式的定義者，用藝術作品來引領大衆的視覺，但實際情況其實相反，是因為大眾的觀看方式早已轉變，才使得某些形式的作品得已被視為藝術。更重要的是，這種轉變與技術的發展互為表裡。

Crary 論證，17-18 世紀的技術物「暗箱」，引領並反映當時人們——包括科學家、藝術家、文學家——的觀看方式：人類只是被動的觀看者，外在世界會透過暗箱的透鏡投影到牆上，既無扭曲也沒變造。這種觀看方式意味著人類如何認識世界：透過不斷仔細描繪和收集外在世界的種種景象。在藝術上，是寫實主義的盛行，而在科學上，則是博物學的當道。那是一個「所是即所見」的時代。然而，到了 19 世紀初期，這種觀看方式一去不復返。

「後像」（afterimage）問題讓人們開始不再信任眼睛，也懷疑「所是及所見」的基本預設。利用各種視覺暫留與錯覺的技術產品大為盛行，其中以「立體試鏡」（stereoscope）為最。這種技術的流行，造成並反映當時人們的觀看方式：人類是主動的觀看者，外在世界究竟如何不得而知，人類能夠確定的只有眼睛所見的景象；換句話說，所見及所是。

這種觀看方式帶來了雙重的吊詭：一方面，人類失去了對真實的信心和掌握，只能依賴眼前的各種影像，有時甚至認為那些影像才是真的；但另一方面，人類開始試圖追逐甚至複製外在世界，以確保真實不會流失。之於前者，我們看到印象畫派的興起，認為「純描繪」印在眼睛上的像（尤其是光和影）才是真正的真實；之於後者，則是攝影技術的發展，有的人認為攝影只是複製真實毫無創意，而有的人則認為攝影也是一種藝術創作。

透過 Crary，我們可以看到，技術的發展確實改變了藝術的內涵。一方面，過往不被描繪的印象變成可以描繪的主題，甚至成為所謂現代藝術的發端；另外一方面，當所見比所是更加重要時候，視覺的各種可能性被完全打開，使得什麼是藝術有了更大的發揮空間。就像當年有人爭論印象派根本算不是好的藝術作品、有人大力質問攝影能否列為藝術，我們如今也在推敲 AI 或演算法的作品算能否算是藝術。這些正是藝術邊界因為技術而悄悄改變的明證。

藝術與技術的相互敞開

AI 可以創作藝術嗎？演算法的作品可以被稱為藝術嗎？這些問題，技術哲學可以提供一點想法。如果從傳統的技術哲學（海德格）來看，答案是否定的。由於海德格認為現代技術的 Challenging-Forth 是一種糟糕的 Revealing，有違技術與藝術系出同源的 Bringing-Forth，並且反對現代科技所隱含的數學性與計算性，使得我們不得不導向AI或演算法和藝術相互排斥的結論。然而，這種觀點限縮了藝術的開放性，也忽略了藝術不斷挑戰自我邊界的各種實踐。

當我們不再追問技術是什麼的時候，我們也得以從藝術是什麼的泥沼中逃脫。轉向荷蘭學派的技術哲學，讓我們得以把藝術創作的行動者從人類轉換成人類＋技術這個綜合體，並且再次將技術算進藝術內涵的變化之中。AI 當然可以創作藝術，但它從來不是獨自創作，正如同過往的偉大藝術家也未曾脫離他／她的繪畫工具。演算法的作品也有被視為藝術的可能，就像印象派和攝影都因為技術改變了藝術的內涵，而開始被稱為藝術一樣。

• 作者／魏澤人｜陽明交通大學 智慧計算與科技研究所

在一般印象中，”美” 是與藝術、哲學、文學、音樂這些人文領域相連的。受到教育制度的影響，理工與人文，在普遍認知中是二元對立的。而數學，是理工科目中最硬核的部分。物理、化學實驗中，各種顏色的液體、晃動的單擺或本生燈的火焰，也許還隱隱約約帶有一絲美的影子，但冷冰冰的數學公式，在許多人的求學經驗中，與美根本就是互斥的概念。

但是，懂數學的人都知道，數學是美的。甚至可以說，美是數學中不可或缺的部分。

著名的英國數學家哈代（Godfrey Harold Hardy）說:”數學家的創造形式，與畫家及詩人一樣，必須是美的: 將概念（就像顏色及詞語）以和諧的方式組合起來。美是最重要的條件，醜陋無法長存於數學之中。”。哈代的著作 “一個數學家的辯白”（A Mathematician’s Apology），在數學圈外有一定的名氣，前面的那段話也出自本書。但讓他”出圈”的主要原因，是他發掘了傳奇數學天才拉馬努金（Srinivasa Ramanujan）。這個故事在 2015 年被拍成了電影 “天才無限家” The Man Who Knew Infinity)。

這也不是哈代獨創之見解，法國最偉大的數學家之一龐加萊（Henri Poincare）說：”研究自然不是因為有用，而是因為喜悅。而喜悅是因為美。”。其他比方像是羅素（Bertrand Russell）、艾狄胥（Paul Erdos）也留下不少關於數學與美的金句。

數學的美，不只是許多偉大的數學家的共同體驗。絕大多數的數學愛好者、數學工作者都有相同的體驗，只是比較不容易留下知名金句。Danica McKellar 也許不是能和羅素、龐加萊、艾狄胥比肩齊名的數學家，但她說過一句很有意思的話: “數學是唯一一個真與美是同義詞的世界”。

McKellar 是一位有知名度的美國演員，她曾演出過白宮風雲（The West Wing），也曾在 NCIS、宅男行不行（The Big Bang Theory）及追愛總動員（How I Met Your Mother）中客串。但真正讓她出名的，是 80 末、90 初的影集兩小無猜（The Wonder Years），故事主軸是主角凱文回憶少年成長的過程，而 McKellar 飾演主角的鄰居溫妮，兩人發展出分分合合的戀愛關係。用現代的話來講， McKellar 可以說是當時少年界的國民女友。另外 2010 開始，她也在動畫影集少年正義聯盟中為火星小姐配音。

演員什麼會與數學扯上關係呢？其實她大學就是學數學的，而且學得很好，在 1998 年以最傑出的成績取得加州大學洛杉磯分校的數學學士學位。不只如此，大學時期與教授 Chayes 及同學 Winn 發表了一篇統計力學的論文，其中的主要結果被稱為 Chayes-McKellar-Winn theorem. 在 2008 年，她出了一本針對中學女孩的數學書 “Math Doesn’t Suck: How to Survive Middle School Math without Losing Your Mind or Breaking a Nail.” ，頗受好評也很暢銷，之後也接續出版了許多書。她表示，她想讓女孩們覺得數學是「可親、有意義、甚至有點迷人」，用來對抗這個社會傳達「女孩不適合數學」的這類負面訊息。除此之外，她也參與影集 Project Mc2 的演出。 這部影節的目標是向全球的青少女們證明，科學、科技、STEAM（Science, Technology, Engineering, Arts, Mathematics）是有趣且平易近人的。

回到前面那句”數學是唯一一個真與美是同義詞的世界”。追求美是人之天性，但很多情境下，美或者美化這些詞，常常帶了一點隱藏真實的意味。像是修圖軟體、美顏相機、化妝（與素顏對比）、醫美、Autotune。當然明顯太假也不符合多數人的審美觀，真正美之極致，往往也需要展現事物的本質與真實特色。但現實是資源有限，平庸普通還是多數，不然，也不會有”這裡的風景美得像幅畫”一樣的形容詞方式了。一般日常中，美的實際執行過程還是得靠挑選和遮掩。「真」與「美」是需要取捨的。這也就是這句話耐人尋味的地方了，因為這句話如果成立，那在數學，也許就提供了現實世界中「真」與「美」之間內在衝突的解法了。

但問題是，數學家們感受到的美感是否真的是美？定理與證明真的可以用美或不美來形容呢？還是只是數學家們普遍缺乏人文薰陶產生的代償性錯覺呢？

2019 年時，英國巴斯大學管理學院的 Samuel G.B. Johnson 及美國耶魯大學數學系的 Stefan Steinerberger 發表了一篇論文 “Intuitions about mathematical beauty: A case study in the aesthetic experience of ideas”，其中的研究證據，支持一般人可能也跟數學家一樣，能感受到數學論證的美感。在其研究中發現，人們對數學的「美感」，就跟對古典鋼琴樂曲及風景畫產生的美感相似，有其內在的一致性。另外也發現這種數學美感的評判，跟與音樂、畫作美感一樣，和優雅性、深度、清楚性有關。

就像十九世紀英國數學家 James Joseph Sylvester 說的：「數學就是論證的音樂」。愛因斯坦也說：「純數學是一首以其自有方式將邏輯概念寫成的詩」。這句話出自他寫給 Emmy Noether 的訃聞。 Noether 是有名的德國數學家，對抽象代數有極大的貢獻，巧妙的利用升鏈條件來研究代數性質，此後符合這個條件的數學物件我們都會冠以 Noetherian 來稱呼，以紀念 Noether 的貢獻。此外，她的 Noether Theorem 也被稱之為影響物理學最重要的定理之一。

除了主觀上對於美的感受外，數學與藝術之間，也有很多直接的關聯性。以音樂來說，音律就與數學上的對數（也就是大家所認識的 \(\log\)）有關。人類發展音律有很長的歷史，因為這不是一個簡單的問題。我們現在知道，和弦時，不同音階的頻率要接近簡單的有理數倍聲音才會悅耳。傳說畢達哥拉斯經過一家鐵店，聽到鐵鎚打鐵的聲音，覺得很悅耳，他走入店裡，發現四個鐵鎚的重量比為 12:9:8:6，其中 9 是 6 與 12 的算術平均，8 是 6 與 12的調和平均, 9, 8 與 6, 12 的幾何平均相等這些巧妙的關係。這些鐵鎚之間的聲音配合起來非常悅耳。他進一步用弦樂器實驗驗證，得到的結論是，弦長為一些簡單有理數比的時候，會得到和諧的聲音。而後來更進一步改進而成的十二平均律，也反映出中國及歐洲在計算 \(\sqrt[12]{\frac{1}{2}}\) 的歷史進展。這背後還有更深刻的問題，因為很容易可以發現，\(\sqrt[12]{\frac{1}{2}}\) 並不是個有理數。對音樂或數學有興趣的朋友，可以繼續深入了解一下背後的學問。

另一個大家也觀察到的現象是，數學能力和藝術能力之間似乎有一些相關性，特別是音樂能力。常被拿來說的是愛因斯坦喜愛音樂且從小學習小提琴。可能你認識的人中，應該也有許多同時精通數理及音樂的人。過去一些研究也發現發現了數理能力及音樂能力中的相關性。但是，這個相關性會不會與能力本身無關呢？比方顯而易見，學科能力與學習音樂的條件，都與家庭背景與社經地位有關。

音樂教育學者 Martin J. Bergee 原本也是這樣認為的。他覺得只要能控制相關的根本性變因，如種族、收入、教育背景，就能夠破除音樂與數學能力相關性的迷思。於是他就設計並展開了研究。結果讓他非常震驚，兩者的關聯性不但沒有消失，而且還非常強。在 2021 年他的研究團隊發表了一篇名為 “Multilevel Models of the Relationship Between Music Achievement and Reading and Math Achievement” 的論文。他們調查了不同學區背景的一千多位中學生，在盡可能排除其他因素的干擾下，他們不得不承認音樂及數學能力之間的有統計上顯著的關聯。

他表示很抱歉實驗設計得非常複雜，”因為排除所有的相關影響並不容易，可能從個人、教室、學校、學區等等不同層級來產生影響。”。雖然他原本是支持相反的結論，但這個結果讓他思考了很多，”微觀技術來說，可能在音樂中的音準、音程、節拍，可能語言認知的基礎相關，而巨觀技術上的調式與調性，可能在心理學或神經學上與數學認知有關。”

除此之外，還有非常多的例證。比方 2015 年神經科學家 Semir Zeki 及艾提亞爵士（Michael Atiyah 當代最偉大數學家之一，費爾茲獎得主）發表的論文指出，經由 fMRI 掃描 15 名數學家的腦部，發現數學家在評斷數學式子美感時，動用到眼額皮質外側的 A1 區域，與察覺其他來源美感所動用到的區域一樣。而前面比較沒有提到數學與視覺藝術的關聯，因為這部分更為大家所熟知。像是從古希臘幾何就知道的黃金分割比，繪畫中的用到的透視原理、對稱性。可以說，美與數學並不是感性與理性的對立，而是互相包含。就像浪漫派詩人約翰濟慈所說：”美即是真，真即是美。這就是你在世上所知道和需要知道的一切”，而數學以及其背後的邏輯，就是人類對於”真”的具像。

可以說在知識份子階層中，數學即美是個主流觀點。當然主流不一定代表唯一或正確，像前述 Bergee 也試圖證明相關的主流看法是個迷思。但一旦理解了這種切入點，人工智慧是否能創造藝術作品這個問題，至少在心理層面就不是太大問題了。人工智慧遵照一些演算法運作，可以說就是數學及邏輯的程式碼實作。以近幾年最主流的深度學習神經網路來說，就是許多線性映射與激活函數的合成函數，藉由梯度下降法，收斂到的穩定數學解。既然數學即美，那由數學建構的人工智慧，能產生美的事物，也不是太不能接受的事。

生成模型也是近幾年深度學習熱門的領域之一。常見的生成任務就是藉由觀察抽樣的樣本，設法模仿出一樣的機率分佈。白話一點來講，就是給電腦看一些李白的詩，希望電腦能創造出新的李白風格的詩。給電腦聽一些貝多芬的音樂，希望電腦能創造出新的貝多芬音樂。現在的深度學習技術，已經能讓人工智慧能藉由學習，”創造”出視覺、音訊及語言的”作品”。

Inception 網路是一個有名的深度學習模型，其名稱取自於同名的電影（全面啟動），當時主要是在圖片辨識任務上，取得很好的成果。2015 年時， Google 工程師 Alexander Mordvintsev 巧妙的利用事先訓練好 Inception 模型，讓他將圖片變成夢一般的迷幻風格。他把這種方法取名叫 DeepDream。不久後，Leon Gatys 等人用類似的方法，設計一套演算法，能將畫家的畫風轉移到照片上，典型的例子是將風景、建築照片，轉成梵谷的星空風格。後面有很多後續的研究，一般稱為 Neural Style Transfer. 2016 年 Google 利用 AI 生出的畫作，拍賣得到進十萬美元。而其實早在 2014 年時， Ian Goodfellow 等人就提出了生成對抗網路（Generative Adversarial Network），是一個更廣泛而通用的生成模型。這個模型後續開啟了極大量的相關研究，現在的深度學習模型，在一些領域中，已經能生出非常高品質的成品。比方 Nvidia 研究的 StyleGAN 系列模型，能生出幾可亂真的人臉。現在，在手機上，能使用 APP，將你的照片轉成迪士尼的畫風。

2021 年時， OpenAI 釋出了 CLIP 模型，這是一個能整合圖片視覺及文字語意的模型。很多人嘗試利用 CLIP 和文字控制，來產生獨特和有創意的畫作。舉例來說，如果你畫了一張畫，或者拿到一張照片，你可以利用文字”更有喜感一點，更有亞洲風味一點”，來修改這張圖片讓人感受到”喜感”和”亞洲風”。在眾多嘗試中，大家試出了許多像”咒語”般的技巧，比方有個著名的 “unreal engine trick”，就是當你在控制產生圖片的句子中，加入 “unreal engine” 這個詞（unreal engine 是一個遊戲引擎），常常會讓產生品質更高的圖片。 乍看之下有點不明所以，但仔細一想，因為網路上會特別標明 unreal engine 的圖片，往往是強調其遊戲高畫質，久而久之， CLIP 看到這個詞，很自然就與高品質的含意產生連結。除了圖片外，人工智慧也能產生其他具有美的形式的作品，特別是文字作品。Open AI 開發的 GPT-3，已經能在用戶給出簡單的指示後，產生非常複雜的文字作品，除了詩、笑話、故事外，甚至連食譜、程式碼都可以。

但這些，真的算是人工智慧的創作嗎？

在 2018 年時，由生成對抗網路生成的畫作 Edmond de Belamy，以美金 432,500 元賣出。這幅畫是誰創作的？這幅畫是由巴黎藝術集體 Obvious 生成的。而名稱 Belamy 的法語意思為”好朋友”，以致敬提出生成對抗網路的學者 Ian Goodfellow。而圖片右下角的簽名則是

\(\min_{\mathcal {G}}\max_{\mathcal {D}}E_{x}\left[\log({\mathcal {D}}(x))\right]+E_{z}\left[\log(1-{\mathcal {D}}({\mathcal {G}}(z)))\right]\) 這個數學式子，這個式子是生成對抗網路使用的目標函數，也就是引導模型訓練的數學式。而讓問題更複雜的是，生成這幅圖片的程式碼，是由與 Obvious 毫無關係的另外一位 AI 藝術家 Robbie Barrat 所寫的。甚至有人（如 AICAN）認為這個連創作都算不上。

所以，這幅畫到底是誰的創作？物理學家海森堡曾說，即使在沒有足夠證據的支持下，”當自然引導我們得到極簡與美的數學式時”，”我們會不由自主的感受到，這就是自然真相被揭露的一角”。也許，真正創作者不是人工智慧，也不是人類，我們只是自然的一部分，有幸釋放了，並且有幸感受到了自然散發出的美之一角。

• 作者 / 沈伯丞｜國立臺灣藝術大學雕塑學系客座助理教授

1899 年，身處於世紀之交的高更，創作出《我們從何處來？我們是誰？我們向何處去？》這件對於伊甸園式的烏托邦圖像的畫作。作品名稱指向了一個人類自開始「思考」以後便持續探問的問題，這個亘古彌新的提問，跨越了時間、地域以及文化的類別，轉化成宗教、神話、藝術、科學的詮釋。

如何定義「自身」成為了每個時代偉大心靈的挑戰，與此同時也構成了每個偉大藝術想像的背景。「人是什麼？」或者說「生命是什麼？」以及其意義與目的為何？這種種問題涉及了，人類對於終極的存在；思想自由以及靈魂的不朽的思考與想像。儘管，這些問題或許人類最終依舊無法回答，但是人類恰恰是通過對自己提出這些難以回答的問題，並嘗試回答而前進的生物。「人是什麼？」為人類為自己打開了一個可以力求完美的視域，所以人類努力去經驗儘可能多的知識，並思考什麼是自由與自律的行為，從而證明自己值得一個最終有可能不朽的靈魂。

1899 年的高更，在描繪這樣的一件作品時，或許正是在這偉大的藝術心靈中嘗試著表達出，藝術家對於「人」及「生命」的終極關懷。僅僅從從藝術目的論的角度上看，高更的作品企圖對於「藝術」創作給出一個鮮明的答案：『藝術創作是關於「生命」的源起、意義以及未來的追尋。』。從「人是什麼？」或者說「生命是什麼？」這個問題出發，回望高更的成長年代，那是個從馬車進步到火車，人類從一生平均移動不到五十公里躍升至一小時可以移動八十公里的時代。那是個生命從神創說轉成演化論的時代，那是個夢境從神話裡的夢魔，轉變成深層潛意識隱喻的年代。或者更為精確地說，那是個在七年之後當愛因斯坦摧毀了時間與空間的既定認知後，將踏入哲學家馬克思・舍勒：「人類在近一萬年的歷史中，我們首度來到了這樣一個時代，人類在其中首次成為了一個問題，人類再也不知道自己是什麼，同時也明白自己不知道答案」的時代。而這一切的不確定，全是因為科學與科技一再而再地推翻了過往對於「生命」、「心靈」、「宇宙」的穩定認知。而人類甚至連「生命」從何而來都產生了全新的疑問。而或許在這樣的科學與科技情境中，藝術產生了更為革命性的轉變，一個回應著「生命」因科學與科技的巨變而產生的轉向。如果說「藝術創作」是關於生命的源起、意義以及未來的追尋，那麼還必須認識到關於「生命」的在認識論上的面貌，其一直伴隨著「知識論」(epistemology) 及相關「技術性知識」(醫學、藥學、身體技術等) 的演變而隨之變化。

從藝術回應科學與科技的角度上回望二十世紀初的前衛藝術運動，那麼可以說無論是未來派、結構主義乃至於達達、包浩斯、超現實等等，這些帶有著社會運動氣息的前衛藝術，無一不是在想像著「生命」的新情境，無論是身體的、心靈的以至於社會的，科學與科技所構成的生命衝擊，全部成為了藝術家嘗試捕捉、詮釋與批判性思考的核心。如果說十九、二十世紀之交的科學與科技，瓦解了古典的明晰性，並且，構成了一個人對於「人是什麼？」不確定的年代與文化，那麼或許應該說，從高更提問的 1899 年至今，關於「生命」本質的概念亦早已轉變許多，如今在生物技術（基因工程、品種改良、體外培養、人工受孕、自動控制成長環境…等）、人工智慧、機器人工學以及機械及電子器官（人工心臟、體外循環機、電子耳、節律器、神經傳導控制式義肢…等等）的發展與交互影響、融合下，早已鬆動並改變了既往對於「生命」、「環境適應」以及「演化」相關概念的定義與認識。這些通過科學及科技技術而衍生出各類新型態非細胞生物（Non-cellular life）、人工生命（英語：Artificial life）甚或人工器官（Artificial Organ）等類生命（quasi life）衍生型態，乃是各類集體湧現並交織作用的當代生命及環境科技的產物。這些技術同時也加速催生了各類關於探討生命的科幻性視覺生產（電影與電視影集）。

從上述的科學、科技與科幻創作中，「人是什麼？」或「生命是什麼？」這樣的問題，可以發現人類越來越朝向從人工性和技術性的發展中及探索中，從新認識自身的存在。一如勒魯瓦－古爾漢所指出的「人化」即是生命技術外置化的過程。人類有其他動物所沒有的記憶，它是由技術支持以及構成，存在於非有機物質的、由技工的姿勢記憶著，由尺碼構成的形式：一種可由非有機物傳遞的組織，人類是一種以非生物性的器官求存的生物，也即是說由技術組成的人工器官。在地球生命史上第一次開啟了由非生物性媒介傳遞個體知識的可能性。「技術」承載著「記憶」，其具備了自主遺傳的可能，科學、科技從而成為了新的生命界，恰是這個新的生物王國（科技界 Technium）。這個新的生物王國，讓「人是什麼？」或「生命是什麼？」有了全新的思考視角，換句話說，「人」是由自身所創造和規定的一個概念，一種存在，而「生命」可以是一種人所創造出並且具備遺傳及演化特質的非有機物質。這個全新的詮釋，或許更為精確地回應了當代流行的：「人類世」、「新星世」這兩個以「科學」與「科技」為基礎的概念。

從某個角度上看，「創世」始終是令人類著迷且深深追尋的起源，然而恰是在這個時代，讓我們看見了屬於「神話」範疇的「創世」詮釋，讓位於以「科技」為想像基礎的新詮釋。科學和科技，似乎正逐漸取代自然的演化論，「生命」的起源在「神創論」退位的一個半世紀後出現了一定程度的「人創論」，並逐漸地取代了「自然」。換句話說，人通過科學、技術與藝術之中確證自我的存在，並重新書寫了屬於這個時代的關於「人是什麼？」的哲學回應。

如果說，一百年前的前衛藝術運動回應著當時的科學與科技，並一定程度的促成了海德格、維根斯坦、卡西勒等哲學家對於「人是什麼？」的哲學思考與回應，那麼，一百年後的當代正面臨著全新的科學與科技世紀，這是個即將跨越粒子基本模型；窺見時空裂隙的黑洞，生命成為基因編碼工程的時代，這是個通過解讀腦波得已窺看心靈的年代。這是一個再・創世的時代，相較於古典的神話詮釋，這一次人類以科學與科技詮釋或演示「創世」的種種。恰是在這全新的情境中，藝術需要承擔起對於新創世詮釋的感性體會。並引領人類去想像智慧生命的衍生型態。

從高更的繪畫開始，當代藝術走進了細胞培養、數位生命、機械工學與仿生工程，一如二十世紀初期的前衛藝術對科學及科技的回應，給與了海德格等哲學家思考「人是什麼？」的沃土，當代藝術的探索亦將成為當代哲學再一次詮釋「人是什麼？」的契機。

  《再・創世：智慧生命的衍生型態》專題邀請了科幻文學作家、各科學領域的專家進行共同書寫計畫，嘗試藉此將科學、科技乃至於科幻創作中的人文衝擊，進行細膩的介紹與剖析，並為人類的亘古探問，開啟一個新的想像視域，而得以通過藝術去體會。