從自主到算法 人工智能時(shí)代“弱圖像”的權(quán)力轉(zhuǎn)向

劉曉麗

一 引言

在數(shù)字化浪潮中，圖像不再僅僅是視覺(jué)的表達(dá)，更成為信息、權(quán)力和文化的交匯點(diǎn)。隨著技術(shù)的日益進(jìn)步，特別是人工智能（AI）的廣泛應(yīng)用，圖像在生產(chǎn)、傳播和解讀方面都經(jīng)歷了前所未有的變革。在這種轉(zhuǎn)變中，德國(guó)藝術(shù)家和理論家黑特·史德耶爾[Hito Steyerl]的“弱圖像”觀念為我們審視當(dāng)代圖像的深層特性及其背后的意涵提供了獨(dú)特視角。她認(rèn)為，與傳統(tǒng)高清圖像相比，弱圖像更具流動(dòng)性、去中心化特點(diǎn)。這些圖像往往源于非正式、草根渠道，并在網(wǎng)絡(luò)上經(jīng)歷無(wú)數(shù)次的復(fù)制、改編和傳播，盡管其質(zhì)量可能因此受損，但這種流動(dòng)性賦予了它們獨(dú)特的活力和影響力。

然而，人工智能技術(shù)的崛起同時(shí)為“弱圖像”的特性和權(quán)力結(jié)構(gòu)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。人工智能不只是改變了圖像生成和傳播的邏輯，更深刻地影響了圖像的權(quán)力分布，從原來(lái)的自主性逐漸轉(zhuǎn)向由算法控制。本文將探索人工智能背景下“弱圖像”及其權(quán)力轉(zhuǎn)變，旨在通過(guò)分析史德耶爾的“弱圖像”理論，進(jìn)一步理解人工智能如何塑造“弱圖像”的生產(chǎn)、傳播和權(quán)力結(jié)構(gòu)。

二 “弱圖像”的概念、特征與發(fā)展

（一）不斷生成自身的視覺(jué)概念

21世紀(jì)以來(lái)，由于數(shù)字技術(shù)和在線媒介的迅速發(fā)展，圖像的數(shù)量、生產(chǎn)方式和傳播途徑均經(jīng)歷了顯著變革。這種變革不僅體現(xiàn)在數(shù)量上的增長(zhǎng)，更在于圖像質(zhì)的轉(zhuǎn)變，顯然，今天的全球社會(huì)已是圖像化的世界。在這一背景下，黑特·史德耶爾提出了“弱圖像”[Poor image]1關(guān)于“Poor Image”，目前國(guó)內(nèi)沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)翻譯，有“貧乏影像”“壞圖像”“弱影像”等，上述翻譯都有一定的道理，但很難完整體現(xiàn)這一概念本身的內(nèi)涵，筆者根據(jù)對(duì)這一概念的解析，以及其在當(dāng)前媒體文化和當(dāng)代藝術(shù)中的表達(dá)，將其譯為“弱圖像”。概念，在其2009年的文章《為弱圖像辯護(hù)》中，史德耶爾首次闡述了“弱圖像”定義：

弱圖像是圖像的殘存碎片或復(fù)本，是AVI 或 JPEG文件，在按照分辨率進(jìn)行排名和以表象進(jìn)行估價(jià)的圖像階級(jí)社會(huì)中，弱圖像是流亡的無(wú)產(chǎn)者。弱圖像被上傳、下載、分享、重新格式化和重新編輯。它將質(zhì)量轉(zhuǎn)化為可訪問(wèn)性，將展覽價(jià)值轉(zhuǎn)化為崇拜價(jià)值，將電影轉(zhuǎn)化為片段，將沉思轉(zhuǎn)化為消遣。由此，大量從電影院和檔案庫(kù)之中被解放出來(lái)的圖像重新進(jìn)入了數(shù)字化的不確定性世界之中，在這過(guò)程中，它犧牲了其本身的物質(zhì)性，并逐漸趨向于抽象：它成為一個(gè)不斷生成自身的視覺(jué)概念。2Steyerl,Hito.“In Defense of the Poor Image.” The Wretched of the Screen,Sternberg Press,2013,pp.32-33.

這一概念不僅是對(duì)弱圖像質(zhì)量的描述，更是對(duì)其在數(shù)字文化中的地位、流通方式和權(quán)力結(jié)構(gòu)的反思。隨著圖像在網(wǎng)絡(luò)中的廣泛流通，其原始的物質(zhì)性和“光暈”逐漸被削弱，3Kim,Soo Hwan.“Sergei Tretyakov Revisited: The Cases of Walter Benjamin and Hito steyerl.” e-flux journal,2019,11(104),https://www.e-flux.com/journal/104/298121/sergei-tretyakov-revisited-the-cases-of-walter-benjamin-and-hito-steyerl/.而其在網(wǎng)絡(luò)文化中的地位卻日益增強(qiáng)。這種圖像的特性使其能夠自由地被上傳、下載、分享和再?gòu)?fù)制，逐漸成為網(wǎng)絡(luò)文化的主要載體。例如，流行的網(wǎng)絡(luò)表情包、各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)迷因、基于電影電視等流行作品的動(dòng)畫(huà)、漫畫(huà)、游戲[ACG]同人創(chuàng)作等，這些作品通常由業(yè)余愛(ài)好者制作，質(zhì)量參差不齊，但它們?cè)谔囟ǖ姆劢z群體中非常受歡迎。史德耶爾講到：

弱圖像因此是流行的圖像——可以由眾多人制作和觀看的圖像。它們表達(dá)了當(dāng)代群眾的所有矛盾：其機(jī)會(huì)主義、自戀、對(duì)自主和創(chuàng)造的渴望、無(wú)法集中注意力或做出決定的無(wú)能，以及其對(duì)越界的持續(xù)準(zhǔn)備和同時(shí)的順從?？偟膩?lái)說(shuō)，弱圖像展現(xiàn)了當(dāng)代人情感狀態(tài)的快照，其神經(jīng)癥、偏執(zhí)狂和恐懼，以及其對(duì)強(qiáng)度、樂(lè)趣和分心的渴望。4Steyerl,Hito.“In Defense of the Poor Image.” p.41.

實(shí)事上，除史德耶爾外，不少學(xué)者也從不同角度對(duì)這種圖像現(xiàn)象進(jìn)行了深入研究。肖恩·庫(kù)比特[Sean Cubitt]的“大眾圖像”概念、5庫(kù)比特從生態(tài)批評(píng)的角度對(duì)在在線圖像的聚合進(jìn)行了反思。見(jiàn)Cubitt,Sean.Anecdotal Evidence: Ecocritiqe from Hollywood to the Mass Image.Oxford University Press,2020,p.223.米切爾[W.J.T.Mitchell]的“圖像轉(zhuǎn)向”6“圖像轉(zhuǎn)向”實(shí)際上是對(duì)圖像作為人、機(jī)構(gòu)和觀看之間的相互作用的回歸，是一種對(duì)當(dāng)代圖像整體轉(zhuǎn)型的思考和觀察?？蓞itchell,W.J.T.“Pictorial Turn.” Visual Global Politics,Routledge,2018,pp.230-32。等都從不同的角度揭示了圖像在數(shù)字化時(shí)代的特性和意義，在很大程度上，他們與史德耶爾的“弱圖像”觀點(diǎn)相互呼應(yīng)，共同強(qiáng)調(diào)了圖像的自主流動(dòng)性。

（二）“弱圖像”的自主性

史德耶爾對(duì)“弱圖像”的探討揭示了其在犧牲原圖像質(zhì)量過(guò)程中所獲得的獨(dú)特自主性。這種自主性，尤其在網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的初期，通過(guò)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)圖像等級(jí)和激發(fā)創(chuàng)作自由，釋放出了一種解放的力量。具體來(lái)說(shuō)，其自主性主要分為三個(gè)層面。

首先，通過(guò)再現(xiàn)性對(duì)現(xiàn)實(shí)的揭示。在圖像泛濫的現(xiàn)代，現(xiàn)實(shí)越來(lái)越趨向于鮑德里亞所謂的不確定性的瓦解之中。7Baudrillard,Jean.Jean Baudrillard.Selected Writings.Stanford University Press,1988,p.120.藝術(shù)家通過(guò)“弱圖像”形式創(chuàng)作出的“令人困惑”的世界恰恰揭示了現(xiàn)實(shí)的真實(shí)。她的作品《太陽(yáng)工廠》（圖1）講述了一個(gè)超現(xiàn)實(shí)的故事，工人們被迫在一個(gè)動(dòng)作捕捉工作室里活動(dòng)，他們的動(dòng)作被轉(zhuǎn)化為人造陽(yáng)光。這些陽(yáng)光又被用來(lái)制作一款名為“自由之光”的虛擬現(xiàn)實(shí)游戲。史德耶爾正是通過(guò)這種超再現(xiàn)性的呈現(xiàn)使我們反思不確定性的現(xiàn)實(shí)，同時(shí)對(duì)技術(shù)統(tǒng)治和權(quán)力操控做出反應(yīng)。

圖1 [德]史德耶爾，影像作品《太陽(yáng)工廠》，2015年

其次，史德耶爾通過(guò)強(qiáng)圖像[Rich Image]與弱圖像的對(duì)比，批判了主流圖像的等級(jí)制度。弱圖像通過(guò)民主化、可及性和平等性的手段形成了一個(gè)去中心化特性的視覺(jué)系統(tǒng)，這一系統(tǒng)以速度、強(qiáng)度和廣度重新定義了圖像價(jià)值。8這一系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)了弱圖像在全球化的邊緣及其藝術(shù)和文化產(chǎn)品中創(chuàng)造的異質(zhì)元素的復(fù)雜共存?？蓞im,Jihoon.“Postinternet Art of the Moving Image and the Disjunctures of the Global and the Local: Kim Hee-Cheon and Other Young East Asian Artists.” CLCWeb :Comparative Literature and Culture,vol.21,no.7,2019,p.9。在作品《如何不被看見(jiàn)》（圖2）中，史德耶爾融合了流行文化元素和各類(lèi)現(xiàn)成圖像，展現(xiàn)了如何在高度可見(jiàn)的時(shí)代中保持隱私。這部作品不僅是表面的內(nèi)容敘事，更是通過(guò)圖像來(lái)傳達(dá)深層思考，挑戰(zhàn)了真實(shí)與再現(xiàn)、原始與復(fù)制之間的界限。

圖2 [德]史德耶爾，影像作品 《如何不被看見(jiàn)》，2013年

三是“光暈”的再創(chuàng)造。本雅明認(rèn)為，機(jī)械復(fù)制使藝術(shù)作品的膜拜價(jià)值轉(zhuǎn)化為展示價(jià)值，9[德]瓦爾特·本雅明，《機(jī)械復(fù)制時(shí)代的藝術(shù)作品》，王才勇譯，中國(guó)城市出版社，2002年，第22—23頁(yè)。作品“光暈”由此而消失。史德耶爾則認(rèn)為，弱圖像在流動(dòng)–生成中重新獲得了“光暈”，但這種“光暈”不再基于“原作”的永恒性，而是復(fù)制品的瞬間性。10Steyerl,Hito.“In Defense of the Poor Image.” p.42.作品《流動(dòng)資本公司》（圖3）描繪了雅各布·伍德[Jacob Wood]的形象變遷。作品運(yùn)用了多種文化和政治交織的圖像素材，來(lái)展示一個(gè)復(fù)雜而混亂的當(dāng)代社會(huì)，以及無(wú)數(shù)個(gè)短暫的“光暈”瞬間。

圖3 [德]史德耶爾，影像作品《流動(dòng)資本公司》

總體來(lái)看，弱圖像的自主性使其獲得了一種政治沖力，使其能夠打破傳統(tǒng)的圖像等級(jí)制度，并在不同的社會(huì)群體之間建立起新的連接，展現(xiàn)出對(duì)現(xiàn)實(shí)的創(chuàng)造性影響。11Chateau,Lucie.“On Purposefully Poor Images: Aesthetic Encounters with Alienation.” Aesthetic Investigations,vol.5,no.2,2023,pp.173-93.

（三）通往現(xiàn)實(shí)的“視覺(jué)紐帶”

在數(shù)字技術(shù)的推動(dòng)下，弱圖像的發(fā)展與新商業(yè)文化的調(diào)整緊密相連。數(shù)字技術(shù)不僅重塑了圖像的生產(chǎn)和傳播流程，還使得大量的歷史經(jīng)典、稀缺和實(shí)驗(yàn)性圖像以弱圖像的形式復(fù)活。此外，資本主義的新媒體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和盜版文化進(jìn)一步加速了弱圖像的流通。許多原本只能在國(guó)有機(jī)構(gòu)中訪問(wèn)的圖像資料現(xiàn)在被私有化媒體所擁有。12Steyerl,Hito.“In Defense of the Poor Image.” p.39.這些條件賦予了弱圖像反映和朝向現(xiàn)實(shí)的能力。正如史德耶爾所言：

弱圖像的流通創(chuàng)造了一個(gè)循環(huán)，實(shí)現(xiàn)了激進(jìn)和（某些）散文和實(shí)驗(yàn)電影的最初理想——?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)存在于商業(yè)媒體洪流之內(nèi)、之外和之下的不完美電影?！鼈?cè)诹魍ㄖ薪⒙?lián)盟，引發(fā)翻譯或誤譯，并創(chuàng)造新的公眾和辯論。13Steyerl,Hito.“In Defense of the Poor Image.” p.42.

由此可見(jiàn)，“弱圖像”不僅反映了當(dāng)代資本主義媒體的特點(diǎn)，還可能產(chǎn)生顛覆性的思想和情感運(yùn)動(dòng)，并由此形成了一種維爾托夫意義上的“視覺(jué)紐帶”，14維爾托夫設(shè)想了一種共產(chǎn)主義下的視覺(jué)語(yǔ)境，它不僅是為了傳達(dá)信息或娛樂(lè)，更為了整合其受眾?？蓞ertov,Dziga.“Kinopravda and Radiopravda.” Kino-Eye: The Writings of Dziga Vertov,University of California Press,1984,p.52。可以說(shuō)弱圖像的發(fā)展從某種意義上現(xiàn)實(shí)了維爾托夫的夢(mèng)想，盡管弱圖像基本在全球信息資本主義的統(tǒng)治下進(jìn)行流通，但它通過(guò)共同的興奮、情感和焦慮將觀眾在精神層面聯(lián)系在一起。

然而，值得注意地是，隨著數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是AI技術(shù)的興起，高分辨率和自動(dòng)化處理的圖像已經(jīng)成為日常生活的常態(tài)，圖像的生產(chǎn)傳播再一次發(fā)生革新（表1），這對(duì)“弱圖像”的傳統(tǒng)定義提出了挑戰(zhàn)。但如施密特[Schmidt]所認(rèn)為的，史德耶爾的“弱圖像”不僅僅是關(guān)于像素質(zhì)量，更重要的是其在社會(huì)文化語(yǔ)境中的流通和意義。15施密特認(rèn)為史德耶爾的“弱圖像”概念在理論上抓住了今天社會(huì)的實(shí)際情況，即使用“弱圖像”作為創(chuàng)作素材已經(jīng)成為一種不言而喻的做法，可參考Tavin,Kevin,et al.“What Is the Poor Image Rich In?” Post-Digital,Post-Internet Art and Education,Springer International Publishing AG,2021,p.120。這為我們提供了一個(gè)新的視角，使我們認(rèn)識(shí)到“弱圖像”已經(jīng)從一個(gè)簡(jiǎn)單的視覺(jué)表現(xiàn)轉(zhuǎn)化為一種文化實(shí)踐和創(chuàng)作策略。隨著圖像在網(wǎng)絡(luò)中的廣泛流通，我們對(duì)數(shù)字媒體的認(rèn)知和可能性也在不斷地被重塑和更新。16Kowalski,Vanessa.“On Curating,online:Buying Time in the Middle of Nowhere.” Master’s Thesis,Aalto University,2018,p.26.因此，進(jìn)入人工智能時(shí)代，我們需要重新思考“弱圖像”的表達(dá)以及其在權(quán)力結(jié)構(gòu)中的地位。

表1 膠片時(shí)代、數(shù)字時(shí)代和人工智能時(shí)代的圖像產(chǎn)生傳播生命周期表

三 人工智能時(shí)代下的“弱圖像”

（一）以算法為核心的AI圖像

當(dāng)下，人工智能已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，尤其在圖像創(chuàng)作、傳播和處理過(guò)程中，AI算法起到了不可忽視的作用。AI算法，作為AI技術(shù)的核心，賦予了機(jī)器自主學(xué)習(xí)和決策的能力，這些算法旨在模擬人類(lèi)對(duì)自然規(guī)律的認(rèn)知，并將其轉(zhuǎn)化為解決特定問(wèn)題的算法。17Zhang,Xin,and Wang Dahu.“Application of Artificial Intelligence Algorithms in Image Processing.” Journal of Visual Communication and Image Representation,vol.61,May 2019,pp.42-49.

在眾多的AI算法中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[CNN]、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[RNN]和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)[GAN]在圖像處理和生成領(lǐng)域已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大潛力，與傳統(tǒng)的圖像處理方法相比，18傳統(tǒng)的圖像處理方法往往依賴于手工設(shè)計(jì)的特征和模型，如SIFT（尺度不變特征變換）、HOG（方向梯度直方圖）和加波爾[Gabor]濾波器等。深度學(xué)習(xí)允許機(jī)器自動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取和學(xué)習(xí)特征，在這個(gè)過(guò)程中，原始圖像的某些特點(diǎn)可能會(huì)被放大或扭曲，從而產(chǎn)生新的“弱圖像”。19史德耶爾指出，機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生成的圖像都有弱圖像的特點(diǎn)，它們的視覺(jué)效果是統(tǒng)計(jì)渲染，而不是實(shí)際存在對(duì)象的圖像，它們不再指向事實(shí)，而是指向概率。參考Steyerl,Hito.“Mean Images.” New Left Review,no.140/141,2023,p.82。例如，深夢(mèng)[Deep Dream]技術(shù)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒊Ｒ?guī)圖像轉(zhuǎn)化為藝術(shù)圖像（圖4），20深夢(mèng)技術(shù)的工作人員首先從一張圖像（比如一朵花或一片海灘）開(kāi)始訓(xùn)練，繼而對(duì)其進(jìn)行修改以增強(qiáng)特定頂級(jí)神經(jīng)元的響應(yīng)，如果神經(jīng)元喜歡將圖像標(biāo)記為鳥(niǎo)類(lèi)，則修改后的圖像開(kāi)始到處顯示鳥(niǎo),由此產(chǎn)生的弱圖像讓人想起迷幻劑之旅，鳥(niǎo)從面孔、建筑物等中出現(xiàn)。藝術(shù)家泰卡認(rèn)為“利用深夢(mèng)技術(shù)生產(chǎn)的圖像更像是一種幻覺(jué)，而不是一個(gè)夢(mèng)”。21Castelvecchi,Davide.“Can We Open the Black Box of AI?” Nature News,vol.538,no.7623,Oct.2016,p.20.

圖4 Deep dream 自動(dòng)生成圖像

然而，盡管人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中展現(xiàn)了其潛在價(jià)值，但同時(shí)它也引發(fā)了關(guān)于原創(chuàng)性、藝術(shù)家角色以及機(jī)器與人類(lèi)在藝術(shù)創(chuàng)作中的關(guān)系的倫理和哲學(xué)問(wèn)題。例如，藝術(shù)團(tuán)體奧比維斯[Obvious]使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)作的《埃德蒙·德·貝拉米》[EdmonddeBelamy,2018]（圖5）是近年來(lái)AI生成弱圖像藝術(shù)的里程碑式作品，作品描繪了一個(gè)虛構(gòu)的法國(guó)貴族，其風(fēng)格和技巧均模仿了18世紀(jì)的經(jīng)典肖像畫(huà)。22與傳統(tǒng)的藝術(shù)創(chuàng)作不同，《埃德蒙·德·貝拉米》完全是由算法（GANs）在學(xué)習(xí)了不同時(shí)期15000 張肖像畫(huà)后獨(dú)立完成，并在2018年的蘇富比拍賣(mài)會(huì)上以43.2萬(wàn)美元的價(jià)格售出。這一作品的出現(xiàn)引發(fā)了關(guān)于人工智能與藝術(shù)關(guān)系的廣泛討論，并于此引發(fā)了關(guān)于人工智能和藝術(shù)家作品歸屬權(quán)問(wèn)題的爭(zhēng)議。

圖5 [法]奧比維斯，《埃德蒙·德·貝拉米》，2018年

總的來(lái)說(shuō)，AI算法生成的圖像不僅挑戰(zhàn)著我們以往對(duì)圖像和藝術(shù)的認(rèn)知，更呈現(xiàn)了當(dāng)代藝術(shù)、技術(shù)和社會(huì)交織的復(fù)雜性，它為我們提供了一個(gè)理解AI與藝術(shù)關(guān)系的有力支撐，同時(shí)也為弱圖像的研究和探討提供了豐富的啟示。

（二）算法驅(qū)動(dòng)下的“弱圖像”

在巨大的技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)下，AI算法系統(tǒng)被預(yù)測(cè)為“將極大地加速生產(chǎn)過(guò)程的催化劑”23Appenzeller,Tim.“The AI Revolution in Science: How Deep Learning Is Helping Scientists Cope with a Data Deluge.” Science-Mag,7 July 2017,www.sciencemag.org/news/2017/07/ai-revolution-science.。人工智能技術(shù)對(duì)“弱圖像”的生產(chǎn)和傳播方式也產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

首先，在AI圖像生成過(guò)程中，由于前期機(jī)器訓(xùn)練主要以識(shí)別圖像關(guān)鍵特征為目的，這使原始圖像的大部分非關(guān)鍵內(nèi)容被舍棄，從而使AI生成的圖像呈現(xiàn)“弱圖像”特性，這在很大程度上革新了“弱圖像”的生產(chǎn)和組織方式。例如，由馬里奧·克林格曼[Mario Klingemann]設(shè)計(jì)的《路人的記憶I》[Memories of Passersby I]（圖6）是一部由人工智能驅(qū)動(dòng)的開(kāi)創(chuàng)性藝術(shù)作品。該作品巧妙地利用了復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崟r(shí)生成不斷變化的肖像流。該技術(shù)不依賴預(yù)存的數(shù)據(jù)庫(kù)，而是通過(guò)AI大腦像素級(jí)地創(chuàng)造全新的肖像。作品既展示了AI對(duì)“弱圖像”生產(chǎn)方式的革新，還為數(shù)字藝術(shù)發(fā)展提供了新的視角。

圖6 [德]馬里奧·克林格曼，《路人記憶I》，2018年

與此同時(shí)，AI技術(shù)為“弱圖像”的傳播方式帶來(lái)了變革。馬諾維奇認(rèn)為，數(shù)字媒體為圖像的創(chuàng)作、編輯和傳播開(kāi)辟了新的途徑。24[俄]列夫·馬諾維奇，《新媒體的語(yǔ)言》，車(chē)琳譯，貴州人民出版社，2020年，第56頁(yè)。當(dāng)下AI技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，加速了這一變革，它使圖像能夠?yàn)橛脩籼峁└觽€(gè)性化的內(nèi)容。例如，深度藝術(shù)[DeepArt]使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)將用戶的照片轉(zhuǎn)化為藝術(shù)品風(fēng)格的圖像，如凡·高、畢加索的畫(huà)風(fēng)（圖7），用戶可以上傳自己的照片，選擇一個(gè)藝術(shù)家的風(fēng)格，平臺(tái)會(huì)生成一個(gè)個(gè)新的專屬性藝術(shù)品風(fēng)格圖像。

圖7 Deep Art生產(chǎn)畢加索（上）和凡·高（下）風(fēng)格圖像

然而，盡管AI技術(shù)為“弱圖像”帶來(lái)了新的機(jī)遇，但同時(shí)也伴隨著新的挑戰(zhàn)，如深度偽造和技術(shù)的不透明性。在當(dāng)前的數(shù)字化和AI背景下，“弱圖像”已經(jīng)超越了其原始的定義，成為權(quán)力、技術(shù)和文化交織的中心。

（三）“弱圖像”權(quán)力的轉(zhuǎn)向與重塑

唐娜·哈拉維[Donna Haraway]曾明確指出，技術(shù)不僅是工具，同時(shí)也是權(quán)力和控制的中介。25Haraway,D.J.“A Manifesto for Cyborgs:Science,Technology,and Socialist Feminism in the 1980s.” Socialist Review,vol.15,1986,p.78.在技術(shù)不斷發(fā)展的當(dāng)下，AI的算法選擇性正在對(duì)“弱圖像”內(nèi)部的權(quán)力結(jié)構(gòu)施加深遠(yuǎn)的影響。

首先，AI算法使“弱圖像”的權(quán)力表達(dá)從代表型轉(zhuǎn)向統(tǒng)計(jì)型。正如史德耶爾所闡述，從弱圖像[Poor Image]到強(qiáng)權(quán)圖像[Power Image]，算法正在建立一個(gè)與現(xiàn)實(shí)脫鉤的新表征制度。26參考Steyerl在2023年2月18的演講，見(jiàn)School of Visual Arts.“The Algorithmic State: Hito Steyerl-The Algorithmic State is Burning.” YouTube,8 Feb.2023,https://www.youtube.com/watch?v=OUboogjsr-8.該體系雖為我們解鎖了新的視覺(jué)和文化維度，但它已不再對(duì)現(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)生建設(shè)性影響，而是通過(guò)資源的消耗來(lái)實(shí)現(xiàn)權(quán)力和資本的目標(biāo)，并將真實(shí)視覺(jué)降級(jí)為“平均圖像”27斯德耶爾利用“平均”一詞的多重含義，探討了這些合成圖像如何既是一種威脅，又如何作為其組成數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)平均值，阻礙了真正的創(chuàng)造力，平均圖像不是隨機(jī)的，而是數(shù)據(jù)民粹主義的預(yù)期產(chǎn)物。參考Steyerl,Hito.“Mean Images.” New Left Review,no.140/141,2023,p.84。，從而導(dǎo)致個(gè)體自身被算法和大數(shù)據(jù)重新定義。

其次，弱圖像的生成與流通模式也受到了算法選擇的影響。在網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的早期，圖像的創(chuàng)作者和發(fā)布者擁有圖像的自主權(quán)，從而創(chuàng)造了一個(gè)多元和開(kāi)放的創(chuàng)意空間。但在AI時(shí)代，這種權(quán)力正在被轉(zhuǎn)移到算法和大數(shù)據(jù)公司，由于算法本身的不透明性，它通過(guò)人類(lèi)無(wú)法識(shí)別的運(yùn)作系統(tǒng)對(duì)某些圖像或信息進(jìn)行過(guò)度放大，從而可能引發(fā)公共危機(jī)。28Busuioc,Madalina.“Accountable Artificial Intelligence: Holding Algorithms to Account.” Public Administration Review,vol.81,no.5,Sept.2021,p.828.

同時(shí)，現(xiàn)代化的社交媒體和數(shù)字平臺(tái)中的算法不僅決定了用戶所接觸的內(nèi)容，還會(huì)根據(jù)用戶“喜好”決定內(nèi)容的排序和優(yōu)先級(jí)，從而產(chǎn)生了新的狹隘中心性。正如埃利·帕里澤[Eli Pariser]所指出，一個(gè)僅僅基于我們喜歡的事物的世界是一個(gè)十分不完整的世界，這將導(dǎo)致個(gè)體在一個(gè)自我認(rèn)知失調(diào)的惡性循環(huán)中無(wú)法自拔。29帕里瑟提出了“過(guò)濾氣泡”，他認(rèn)為算法驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化推送方式加強(qiáng)了用戶的現(xiàn)有觀點(diǎn)，同時(shí)限制了他們接觸到的信息的多樣性，可參Pariser,Eli.The Filter Bubble: What The Internet Is Hiding From You.Penguin Books Limited,2011,pp.96-215.詹姆斯·布萊德?tīng)朳James Bridle]警示說(shuō)我們正在迎來(lái)于一個(gè)“新黑暗時(shí)代”：

隨著我們周?chē)氖澜缂夹g(shù)復(fù)雜性的增加，我們對(duì)它的理解正在逐步降低。這一趨勢(shì)背后的核心思想是，我們相信“存在”可以通過(guò)計(jì)算和更多的數(shù)據(jù)來(lái)理解，這足以幫助我們建設(shè)一個(gè)更美好的世界。但實(shí)際上，我們迷失在信息的海洋中……盡管信息似乎容易獲得，但我們實(shí)際上正生活在一個(gè)新的黑暗時(shí)代。30Bridle,James.New Dark Age: Technology and the End of the Future.London Verso Books,2019,p.1.

當(dāng)然布萊德?tīng)柕挠^點(diǎn)過(guò)于悲觀。盡管技術(shù)帶來(lái)了信息的泛濫和混淆，但同時(shí)我們也處于一個(gè)前所未有的連接、學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的時(shí)代。如何在避免數(shù)字壟斷的同時(shí)，構(gòu)建一個(gè)開(kāi)放、透明和公正的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，是未來(lái)“弱圖像”發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

四 結(jié)語(yǔ)

本文揭示了技術(shù)、文化和權(quán)力在社會(huì)圖像建構(gòu)中的內(nèi)在糾纏。這種糾纏不僅挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的圖像理解，更為當(dāng)代圖像在數(shù)字化和算法化背景下的現(xiàn)實(shí)構(gòu)建提供了新的視角。AI技術(shù)的崛起，尤其是其在圖像創(chuàng)作與傳播中的應(yīng)用，使我們對(duì)“弱圖像”的認(rèn)識(shí)和解釋進(jìn)入了一個(gè)新的階段。在這個(gè)算法主導(dǎo)的時(shí)代，真實(shí)、再現(xiàn)以及權(quán)力的界定變得更為模糊和多元，這些挑戰(zhàn)不僅涉及“弱圖像”的未來(lái)走向，更深入到21世紀(jì)人類(lèi)存在和意義的探討。因此，一個(gè)緊迫的議題浮現(xiàn)：在當(dāng)前技術(shù)、文化和社會(huì)交織的時(shí)代背景下，我們?nèi)绾沃匦滤伎己投ㄎ粓D像在知識(shí)、藝術(shù)和技術(shù)融合中的角色和地位？