目擊野生的紙箱東尼史塔克：專訪年輕藝術家鍾凱翔

本文由策展人紀柏豪提供

想享受一場同時兼具科技與藝術的饗宴嗎？來《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展看看吧！

在當代社會中，藝術的角色正持續演進——它創造了一種新的美學，與社會、科學以及技術變革緊密相連。當社會面臨的挑戰因其複雜性而難以僅靠單一學科解決時，藝術研究因其跨越、融合不同知識領域的能力而具有新的意義。今日，許多創作者和機構採用跨學科方法，將藝術與自然、科學與感性、想像力與現實結合，創造嶄新的經驗、知識和美學。

在藝術與科學這兩個看似迥異的領域中，存在著一個共通的追求——深入理解我們所處的世界。這一追求不僅體現了人類對知識渴望的本能，也反映了我們對於更高層次的自我認知和宇宙認識的探索。藝術家透過創作，探索人類經驗的多樣性和情感的複雜性，用畫筆、雕塑、數位媒介來表達對世界的主觀理解。這種理解可能源於個人感受，也可能反映了廣泛的社會和文化現象。

藝術提供了一種通過感知和情感來接觸和理解世界的方式，使我們能夠透過個別經驗來抵達普遍的真理。科學則通過觀察、實驗和分析來探究自然界的法則和現象，尋求對世界的客觀理解。科學方法使我們能夠系統地收集資料、建立理論並驗證假設，從而深化對物理世界的認識。不僅解答了關於自然界的問題，也幫助我們理解了人類自身在這個宇宙中的位置和作用。

儘管藝術和科學在方法和目的上有所不同，但它們都反映了人類對於更加全面和深刻理解世界的共同願望。藝術讓我們透過感受和想像來擴展對世界的認識，而科學則通過理性和證據來揭示秩序和結構。由國科會指導、國家實驗研究院主辦的《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展，邀請觀眾一同探索藝術與科學的交會，體驗它們如何共同塑造我們對世界的認識和感知，並反思這一過程如何豐富我們的文化與知識視野。

展覽單元介紹

宇宙共生 —— 科技與宇宙的多維依存

當你仰望星空，有沒有想過我們與宇宙的關係？「宇宙共生」單元展示了科技如何將人類感性延伸至浩瀚的宇宙空間。麻省理工學院媒體實驗室的太空探索倡議小組（MIT Media Lab Space Exploration Initiative）帶來了在極端環境下的實地太空模擬，研究生存策略和科技應用。與之並置的《與細菌混了三千年》（3000 Years Among Microbes）則從微生物的角度重新審視太空探索中的殖民語言，帶來全新的太空想像。藝術家利用極端地貌與顯微影像並置，模糊人與微生物的分野，探討共生體概念在星際生態系中的應用。

感官賦能 ——透過科技重塑環境感知

「感官賦能」單元探索藝術家如何通過科技媒介重塑我們對環境的感知。兩位智利藝術家妮可·拉希利耶（Nicole L’Huillier）與派翠西亞·多明格斯（Patricia Domínguez）的《全像乳糜》（Leche Holográfica）是一場冥想式祈願，透過與不同元素的共鳴和諧，讓我們得以在螺旋時空中構想未來。

值得一提的是，藝術家妮可·拉希利耶與派翠西亞·多明格斯曾透過智利與歐盟的合作，在歐洲核子研究組織（CERN）進行藝術駐村計畫，並在那裡發展她們的作品。CERN 以其在粒子物理學上的重大科研成果而聞名，但即使是最前沿的科學研究，也需要藝術家的啟發。這樣的跨域合作不僅揭示了科學現象的美麗與複雜，更為科學研究注入了新的靈感和視角。藝術家的創意與想像力，能夠以不同於科學的方法來詮釋數據與實驗結果，從而開拓更廣泛的理解和應用。

拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特（Rasa Smite）和萊提斯‧史密茨（Raitis Smits）的《深度感知》（Deep Sensing），通過拉脫維亞伊爾本（Irbene） RT-32電波望遠鏡的歷史敘事，象徵性地橋接了技術的過去與現在，探問「為何擁有地球還不足以滿足人類？」該望遠鏡被前蘇聯遺棄，而藝術家們重返此地，探索這個巨大天線在當代的價值。虛擬點雲天線追蹤從太陽到地球的宇宙粒子流動，創造出沉浸式的視覺和聲音景觀，讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響。

羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨是里加RIXC新媒體文化中心的共同創辦人，他們的作品結合科學數據、聲音化和視覺化、人工智慧和擴增實境技術，創造出前瞻性的網絡藝術。他們的作品曾在威尼斯建築雙年展、拉脫維亞國家藝術博物館等地展出，並獲得多項國際獎項。

網絡交織 —— 科技與社會的複雜關係

「網絡交織」單元深入探討科技如何影響我們的社會結構和人際關係。瑪麗莎·莫蘭·賈恩（Marisa Morán Jahn）的《銅色景觀》（Copperscapes）展示了銅在全球化勞動中的角色，揭示了這一自然元素如何影響我們的日常生活。她的作品以銅色眼睛作為見證，表現出礦區社區所承受的「身體負擔」，並在影片《銅的私處史》中探討礦物經濟的複雜性，突顯採礦活動對身體及地球主權的影響。

瑪麗莎·莫蘭·賈恩是具有厄瓜多和中國血統的藝術家，其作品致力於重新分配權力，展示藝術作為社會實踐的可能性。她的作品曾在歐巴馬時期的白宮、威尼斯建築雙年展、古根漢美術館等地展出，並獲得聖丹斯電影節和創意資本等獎項。

李紫彤與孫詠怡的《岔經濟》（Forkonomy）利用區塊鏈技術，重新構想財產與國家之間的連結，探討擁有權背後的政治意義。這個藝術與社會運動計畫，通過工作坊和數位契約，探討如何購買或擁有一毫升的南海，並質疑現有的性別勞動分工和所有權制度。

李紫彤是台灣的藝術家兼策展人，作品結合人類學研究與政治行動，曾在國內外多個知名展覽中展出。孫詠怡是出生於香港的藝術家和程式撰寫者，專注於數位基礎設施的文化意義及廣泛權力的不對等問題，作品曾獲得林茲電子藝術節金尼卡獎等多項國際獎項。

印度藝術家艾蒂·桑德爾（Aarti Sunder）的《深海節點故事》（Nodal Narratives of the Deep Sea）將海底電纜這一隱藏基礎設施帶入視野，探討其與現代化項目、資本主義擴張及殖民主義的關聯。她的作品通過繪畫、物件和影片，展示了數據傳輸的路徑及其對生態系統的影響。

艾蒂·桑德爾的創作涉及影像、寫作與繪畫，專注於探討科技政治和基礎設施相關議題。她的作品曾在柏林藝術學院、新加坡雙年展、世界文化之家等國際場所展出。

科藝匯聚 —— 跨學科的創新邊界

「科藝匯聚」單元彰顯了藝術與科學共同探索未知領域的力量。國家太空中心的《來自遙遠的訊息》管絃樂曲選粹、麻省理工學院前衛視覺研究中心（CAVS）的歷史檔案，以及臺灣共演化研究隊的「邊界測繪學」年度計畫成果，展示了藝術家與科學家跨域合作的豐富成果和未來潛能。

跨域交流與活動

在展覽期間，策展團隊與台灣致力於促進科學家與藝術家合作的「共演化研究隊」規劃了一系列精彩的跨域交流活動，讓大家能近距離與藝術家、科學家們交流，體驗科技與藝術如何共同作用於當代社會。

活動包括圓桌論壇、藝術家講座和放映會，涵蓋了多個有趣且深入的主題。例如，在「宇宙共生」週末，觀眾可以參與討論極地科學與藝術實踐的圓桌論壇，聆聽來自麻省理工學院媒體實驗室「太空探索倡議」的成員分享他們在極端地貌探索的經驗。另一活動是國家太空中心委託製作的管弦樂曲《來自遙遠的訊息》放映會，由作曲家趙菁文進行演前導聆，帶領觀眾進入一場視覺與聽覺的雙重盛宴。

在「網絡交織」週末，藝術家李紫彤與孫詠怡將帶來一場關於區塊鏈技術應用於南海議題的討論，這場圓桌論壇將探討技術如何影響社會結構和資源分配。印度藝術家艾蒂·桑德爾則會在線上分享她對於海洋及網路基礎設施的研究與創作，揭示隱藏在我們日常生活背後的複雜科技網絡。

「感官賦能」週末將邀請拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨現場分享他們的作品《深度感知》，並探討電波望遠鏡的技術敘事，展示如何通過藝術手段使抽象的科學數據變得可以感知。這不僅讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響，也體現了藝術在科學溝通中的重要角色。他們將分享長期研究「自然廣播」的概念，以及每年舉辦「藝術科學節」的經驗。

在「科藝匯聚」週末，觀眾可以參與科學家與藝術家的提案室，直接感受跨領域合作的火花。這些活動將展示跨學科合作如何激發創新，促進我們對世界更深層次的理解。此外，拍攝麻省理工學院前衛視覺研究中心創始人故事的紀錄片將在台灣首映，導演並將與觀眾進行映後座談，分享創作背後的故事和啟發。

藝術與科學的相互啟發，不僅僅是知識和美學的結合，更是對創新與理解的共同追求。在這個亟需跨學科解決方案的時代，這樣的合作顯得尤為重要，為我們探索未知領域提供了無限可能。這次展覽通過多樣的跨域交流活動，讓觀眾能夠親身體驗並參與其中，進一步體會到藝術與科學融合所帶來的豐富成果和未來潛力。

展覽資訊

• 展覽名稱：《匯聚：從自然到社會的藝術探索 ｜ 國際交流展》
• 日期：2024/5/10 至 2024/8/10
• 時間：週一至週五 09:00-18:00（國定假日休）
• 地點：科技大樓一樓大廳（臺北市大安區和平東路二段106號）
• 指導單位：國家科學及技術委員會
• 主辦單位：國家實驗研究院
• 策展人：紀柏豪
• 執行單位：融聲創意
• 協力單位：共演化研究隊

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文／歐宇甜、黃曉君、簡克志
• 美術設計／林洵安、蔡宛潔

神經科學與視覺

我們怎麼「看到」顏色，「察覺」東西在動？大腦如何產生視覺？中央研究院「研之有物」專訪院內細胞與個體生物學研究所所長李奇鴻，他是國際知名的神經科學家，過去長期在美國國家衛生院（National Institutes of Health）做研究，2018 年回到中研院貢獻自己所學。李奇鴻的實驗室主要是以果蠅視覺系統為模型，研究神經元如何在發育過程形成複雜的突觸連結，以及神經迴路如何產生視覺來引導動物行為。

技術帶動神經科學研究

神經系統如何運作？這對以前的科學家來說是黑盒子。由於大腦發生錯誤或出問題時，會直接表現在外在行為上，早期科學家想了解人腦運作機制，只能透過腦部哪裡受傷壞掉或中風等，知道腦部的大概功能區域，但沒辦法進入細胞層次。

「在生物學的發展上，除了需要有智慧的思考，其他都要靠技術去推動。你可能想到一個有趣的題目，但也許要 30 年後，才出現足夠的技術來解決問題。」李奇鴻舉例，從光學顯微鏡、電子顯微鏡、電生理技術、分子生物學到結構生物學發展，每個都在細胞、分子、及系統層次開啟了新的世界。

隨著顯微技術與遺傳工程日益完備，果蠅成為現今熱門的腦科學研究對象。李奇鴻指出，「果蠅的生長速度快，相較老鼠要幾個月成熟，果蠅只要兩週。果蠅的大腦複雜程度介於人和單細胞生物中間，結構跟人高度相似，成果可應用在人身上。」

因此，近 10 幾年來是神經科學大起飛時代，科學家透過遺傳學方法控制果蠅的神經元活性、觀察行為，藉此了解哪些基因會影響大腦發育和運作，逐漸破解神經迴路的奧祕。

「我在選博士後研究時，想到底要做線蟲、老鼠、魚、果蠅或其他模式生物？最後才選果蠅。回想起來，近年剛好碰到果蠅相關技術蓬勃發展，選果蠅是很正確的決定！」李奇鴻笑道。

李奇鴻引用知名神經科學家 David Marr 的三層假說（tri‐level hypothesis），認為大腦運作有三個層次：

1. Computation level（運算）：神經系統在做的事，如分辨顏色、觀察東西移動、辨認物體是圓是方、是蘋果或橘子等。
2. Algorithm level（程序）：神經系統的操作方式、程序怎麼做。 
3. Implementation level（實行）：神經系統如何透過神經元、神經網路來達成這個程序。

李奇鴻表示，「過去多數神經科學家都在討論 computation，再探究 algorithm，卻沒辦法解決 implementation 。現在因為具備技術，科學家終於能找出 implementation，再回推上層問題，甚至發現 algorithm 跟原本想的不一樣。」

視網膜感知系統怎麼運算？

關於神經系統的操作方式（Algorithm level），也有因為技術進步而解決爭議的案例。李奇鴻舉例，以前神經科學家在研究視覺系統感受物體運動的機制，曾出現幾種理論，HR 理論認為神經訊號是用乘法，另一派 BL 理論認為是用減法，爭議了很久。

近年科學家發現，原來視網膜感知系統的運算機制是混合的，一共三種，稱為 HR-BL 混合視覺運動偵測器。過去兩派都只對了一半。

Hassenstein-Reichardt（HR）模型：從昆蟲行為研究而來。

1. 當有偏好方向（從左到右）的視覺刺激出現，左邊的光感應神經元收到訊號，這個信號會被延遲（時間 τ），接著右邊的光感應神經元收到訊號，兩者的訊號會同時到達下游的神經細胞（X），訊號將會相乘，生成運動訊號。
2. 當有非偏好方向（從右到左）視覺刺激出現，兩個訊號會在不同的時間到達，不會生成運動訊號。

Barlow-Levick（BL）模型：從兔子電生理研究而來。

1. 當有偏好方向（從左到右）的視覺刺激出現，左邊的光感應神經元收到訊號，接著右邊的光感應神經元收到訊號，但它為抑制訊號且會被延遲（時間 τ），左邊的訊號會先到達下游的神經細胞，生成運動訊號。
2. 當非偏好方向（從右到左）視覺刺激出現，左、右兩個光感應神經元的訊號會在相同時間到達，刺激訊號和抑制訊號互相抵銷，不會生成運動訊號。

持續分析果蠅大腦的神經迴路！

近代電腦的所有運算都能用 and、or、Xor 三個邏輯閘表達，科學家想知道，大腦裡有沒有類似但更高階的神經迴路運作方式？「從感官到行為比較容易觀察和操作，目前在視覺運動方面的神經迴路運作，我們知道的最多。」

李奇鴻近年在做昆蟲視覺與行為研究，發現昆蟲在感受顏色，如綠光和紫外光時，感光細胞的處理方式是先將紫外光跟綠光的強度做比較，把兩個光的強度相減，讓原本兩個訊號變成一個訊號，所謂的「顏色拮抗」。

「這種神經迴路能解析、比較兩個顏色強度的差異性，因為大部分在視覺上最重要的正是對比。拮抗運算模組能在一片訊號裡找出哪裡最強、其他較弱。其他感官機制也一樣，像觸摸物品時有凸出來的部分較重要，聽覺上要找出哪個聲音特別高等，讓最重要的訊號能凸顯出來。」李奇鴻補充道。

2021 年李奇鴻的團隊首次發現果蠅視覺系統堆疊了多套拮抗運算模組，以達成顏色及空間接受域雙拮抗的效果，成果發表在《Current Biology》。這樣的神經迴路可以比較相鄰的顏色，產生色彩區間對比感。「沒這樣的功能，我們就看不出紅配綠很悲劇了！」李奇鴻笑道。

科學家們正努力鑽研果蠅大腦的神經運算迴路，希望逐步整理出基本運算模組。或許有一天，看似複雜的大腦功能，都可能用基礎的迴路來破解！

老師是怎麼走上研究大腦神經科學這條路呢？

「我滿晚才走上科學研究的道路。我對電腦有興趣、喜歡寫程式，大學上中國醫藥學院醫學系，家裡也希望我當醫生。不過在實習時，我發現自己對治療病人沒興趣，反而對問題或疾病本身更有興趣。跟幾個老師談過之後，我決定不當醫生，跑去清華大學讀生命科學，後來就到中研院。」

因為有醫學背景，一開始比較想做能立刻解決問題的研究，像是用蛋白質跟毒素的綜合體來治療癌症。但後來了解，如果沒有深刻了解致病機制、沒有鑽進基礎科學研究，很難有突破。

後來去美國洛克斐勒大學攻讀博士，在洛克斐勒讀書期間，大家常互相交流，對我有很大的啟發。那時我在鑽研結構生物學，希望了解疾病真正的生理過程，曾解開愛滋病病毒跟人體信號傳遞有關的蛋白質結構。

博士畢業前，我接觸到神經科學，感到很有興趣，就去加州大學洛杉磯分校（UCLA）讀博士後，學神經科學裡的發育學，想了解大腦在發育過程是如何用不同分子在細胞間傳遞訊息。那時我待在很大的實驗室，老師不太管學生，要自己想辦法或跟旁邊的人學習，很多人素質都很高，學習環境很好。

之後我進入美國國家衛生院（National Institutes of Health，NIH）開始開實驗室帶自己的團隊，待了 16 年，算是真正進入神經科學領域，直到現在依然在做相關研究。

每個人的人生選擇，都被以前的經歷主導，如果沒有醫學背景，恐怕我不會去學結構生物學或走入大腦神經科學領域。

老師在美國的研究很順利，那是什麼契機才決定回臺灣呢？回來後是否有不適應之處呢？

「我 26 歲出國，在美國也待 26 年，幾乎完全融入美國生活，實驗室運作得蠻好，連太太也是美國人。但在美國很多年後，內心出現一個很深感覺：我在臺灣待過這麼久，臺灣是我進入科學的起點，也許該回來教教臺灣的子弟。」

剛開始有些想法，曾受邀回臺演講幾次，但沒有下決心。後來出現一個重要轉捩點。中研院分子生物研究所 30 週年慶時邀我回來演講，那時有機會跟歷任所長聊天，這些所長中許多是我過去在中研院碰過的老師。聊了後感觸很深，發現每任所長都要面對分生所的成長或各種問題，每個所長都有獨到的見解和重要貢獻。

我看到分生所運作得很好，覺得非常感動， 內心想：也許我回來能效法他們，也許對中研院細胞與個體生物學研究所的發展能有一點點實質貢獻。

雖然如果待在美國國家衛生院，我也會有這樣一個機會，但還是想帶自己的子弟，把力氣用在自家子弟身上，讓自己的國家和組織進步。我想將在美國國家衛生院學到的經驗，像哪些組織可以運作、哪些不行，嘗試帶回臺灣。

我很清楚可能碰到的問題，像科學研究會受影響，要重新花幾年時間建立實驗室，但那次契機讓我徹底下定信心。我曾跟廖俊智院長開玩笑，就算不給我錢，我大概也會回來。因為真的覺得這是一個很好的機會，自己能為中研院、為臺灣做些事。畢竟中研院也一直都像我的家！

不過，畢竟過去在美國實驗室和家裡都是講英文，只有打電話給媽媽會說臺灣話，因此， 2018 年剛回臺灣時，國語講得不太流利，臺灣話反而比較流利。

老師覺得美國的研究環境有哪些優點？希望將什麼樣的新觀念、新風氣帶進臺灣呢？

「國外最大特點是學術交流很頻繁，雖然國內也蠻頻繁，但他們交流層次更深入。也就是說，我跟參與的老師交流之後，常能改變想法、做事方法或方向，且是正向的改變。」

國外老師受邀演講，會很積極在幾小時內一直談，在一天中完全沉浸其中，不單講出自己在做的東西，也要求聽眾給予批評或建議等，彼此有深度交流，我每次參加都覺得收穫很多並產生合作可能性。

國內我的經驗是，演講結束後比較缺乏機會跟其他老師深度溝通，領完演講費就屁股拍拍坐高鐵回來。這可能是國內的慣有模式，我覺得需要改變。現在所內我也要求大家，既然花錢請老師來，一定要做深度交流，請對方給予建議。

重要的不是形式或邀到諾貝爾獎得主之類，而是在演講結束後、這個人走出我的辦公室、這些人離開後，對我做的事或做事方法，是不是有什麼實質的改變？在其他科學家交談中是否能得到啟發，改變自己的思考或做實驗方式？或聽聽別人告訴你，你還有哪些沒想到的地方？

分享，也是一種很重要的技術，在交流過程中，當我們可以把一件事講清楚，自己也會茅塞頓開，知道問題在哪。

現在所裡的計畫是把老師分成各種不同興趣小組，組內做交流或有跨組活動。其餘像寫計劃、申請經費、經營實驗室或撰寫並發表文章，這些是基本技術問題。

做任何工作，一個是基本的核心技術，如果沒有「技」就無法生存；另一個是 「藝」（Art） ， 可以驅動你一直做下去。訓練人才時，除了培養技術，還要訓練 Art。

老師提到工作上需要 Art，科學家的 Art 是指哪些部分？可以說明得更詳細嗎？

「我想在科學裡面，Art 有很多面向。例如，你怎麼選擇一個問題，怎麼找切入點，如何把一個大問題拆成幾個可攻破的部分，一步步去解開，這是一種 Art。尤其在選擇問題和切入點上，要有獨特的見解或洞燭先機才能成功。」

科學家必須創造有用的知識。什麼叫有用的知識呢？就是聽到學到後，會改變你想事情的方向或做事的方法。很多東西都可以研究，只要科學方法夠嚴謹，都可以得到一些知識。但到底要選擇什麼題目呢？什麼叫做有趣的問題呢？評斷這些就是科學的 Art 。

如果說在人類前面是一個黑暗深淵，知識像光照亮我們前面的路，科學家就像站在最前面，要知道如何踏出那一步？怎麼踏出去？這是 Art。

當科學家看到一個問題、問題成形後，最重要的關鍵是如何選擇一個核心問題去解決。就像玩拼圖時，要放下去最核心、最重要的那塊拼圖。

我回到臺灣後，覺得這裡的研究環境很好，儀器不輸人家，老師很優秀。但可能我們多半只是關注自己的研究，沒有花時間認真去思考，最重要的一塊拼圖在哪裡？當我們有更深度的交流，才能找到最核心的那一塊，做出最重要的貢獻。

老師在國外的實驗室時是如何帶領研究團隊呢？對年輕的科學家有什麼樣的期待嗎？

「在碩士、博士訓練中最重要的關鍵，是從「讀」科學變成真正「做」科學。我們攤開一本教科書，看到裡面講這個、那個，只是讀人家的科學。即使去念了原始文章，仍然是看著科學怎麼被別人做出來而已。」

自己真正做研究才知道，教科書上每一頁、每一句，背後都可能有數千篇文章支持，那時才知道自己很渺小，懂得謙虛，了解自己一生能做的有限。

所以，每次要跨出一小步，要想該怎麼跨最有效率、得到最大效果。我認為，在碩士班或博士班，最重要的就是了解這種感覺。

有些學生可能覺得，反正我很渺小，世界這麼大，即使做一輩子，即使最成功的科學家，也不過是得到教科書上面的一句話而已，我怎麼做都沒關係啊。 但我們必須帶領學生了解，這個計畫不是老師叫你做才做，而是讓學生覺得這個計畫是自己的，有前進和發展的空間，就像自己的小孩，必須負責。

以前在碩、博士班，剛開始學會技術、實驗做出結果，或能像人家一樣發表文章，會很高興，但這很短暫，真正的轉捩點是我知道有什麼事，是全世界任何人都不知道的那種驕傲，才是真的能支持很久的。我還記得在某一天做到早上五點，從實驗室走出來，知道有個東西全世界只有我知道的喜悅！

當學生曾感受這種發現真實的快樂，你不用規定他早上幾點來、晚上幾點走，他自己就有動機做。

當一個人想這東西應該是怎樣，想辦法做實驗證明出來時，那真的是一種快樂。我想，這是任何其他行業都沒辦法比較的！

學生是要培養成未來的科學家、獨當一面，應該讓他自己走。即使在你看得到的地方，也要讓他自己走出來，而且，他自己想到的，比你告訴他來的有用。

其實，我當老師最興奮時，是學生告訴我那些我不知道的事，會覺得很喜悅，學生想到我沒想到的東西，表示他們有進步，比我還厲害，這很棒！

延伸閱讀

• Neural mechanism of spatio-chromatic opponency in the Drosophila amacrine neurons
• Visual Motion: Cellular Implementation of a Hybrid Motion Detector
• Vision: Space and colour meet in the fly optic lobes

• 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。