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首頁 教育 反思人工智能的現代美術教育

反思人工智能的現代美術教育

美國Tesla行政總裁馬斯克今年力推「狗狗幣」,本意是開玩笑,動機源於不滿太多科企濫發加密幣圈錢,只用了幾小時去製造出來,以批判科技濫權,也可以算是一種AI數碼作品。

林桂光 作者: 林桂光
2021-06-26
教育眼

標籤: AISTEAM思維4.0政治審查灼見原創灼見獨家監控系統藝術科技
科技只是工具,要確定探索和表達的內容,才決定技術選擇和應用形式,不要為「晒科技而搞科技」。(台灣科技藝術教育協會圖片)
科技只是工具,要確定探索和表達的內容,才決定技術選擇和應用形式,不要為「晒科技而搞科技」。(台灣科技藝術教育協會圖片)

承接上文:〈人工智能科技 賦能藝術創作與學習〉(「亞太創藝談」系列之28)

過去筆者已提及,利用人工智能技術和器材學習美術和創作的例子。當中有應用比較複雜的技術,也有純粹以創新概念表達,特別是科技界已開始關心AI發展的專業倫理和技術失控的課題。從科技角度看,當然會從制定「行業約章」和提升安全標準的層面着手;藝術界除了借用AI技術,也有利用自身的批判本質去表達對這些課題的觀點。

抗議科技濫權的藝術湧現

上一篇介紹過最近盛行的以「非同質化」代幣(Non-Fungible Token,NFT)創作,主要是想藉NFT的數碼形式,重新建構藝術獨一無二,以及具永恆價值的形象。但NFT也一如比特幣,都是一堆加密數字,未來也有機會被拆解。市場流傳比特幣也很快會被解密。

另外,美國Tesla行政總裁馬斯克今年力推的「狗狗幣」,也是以一種「數碼批判」的態度,由美國程式設計員Billy Markus在2013年12月15日創立。本意是開玩笑,動機源於不滿太多科企濫發加密幣圈錢,只用了幾小時去製造出來,以批判科技濫權,也可以算是一種AI數碼作品。現時他也沒持有此幣,仍是個上班族,貫徹沒有「機心」的本意。但他仍有解碼的本能嗎?市場上受追逐的幾百億「狗狗幣」,會隨時「歸零」嗎?又將是一場觸目驚心的好戲。

對AI批判的藝術個案,廣為人知的是一個由藝術家設計的金屬首飾”Incognito”面具,目的就是不滿人臉識別,挑戰讓監控系統失效。全世界公共空間監控鏡頭愈來愈多,已深度干擾公民生活。我在網上就看到一張截圖:一位青少年好像在做行為藝術,用一個高鐵架將自己安全坐在一個街道攝像頭前面「怒目而視」,以表達對侵犯私隱的不滿。

挑戰圖像識別創意試驗的,還有前年兩位比利時大學生,製作了一個40×40公分的圖片掛在身上,而這個圖片可以讓目標檢測演算法失效,使機器無法識別出「人」這個類別,讓我們可以在智能監控裏實現「隱身」。還有一位Facebook工程師,在一張”A”人物圖片加上的雜訊干擾花紋,普通人一眼都能識別”A”人物,但機器卻屢次在「對抗設計」下,誤讀其他人物,無法準確辨識。原來2018年英國的Ian Goodfellow已提出過「生成式對抗網絡」(Generative Adversarial Network, GAN),還被評為可能會影響未來的十大技術,是一項非常高的評價。

藝術家Ewa Nowak以金屬製成的面具,可以對抗深度偽造技術。(Ewa Nowak的Instagram圖片)

科技盲點多易避政治審查

另一些比較簡單的「對抗」設計,就是過去長時間大家見到眾多網民(特別是網絡審查嚴重地區)會用不同的技術和形式,去突破各種平台的AI 「政審系統」。常見是用不同的字詞、符號組合,逃避「敏感詞」審查;將文字稿改成圖像稿,甚至因為AI圖像識別軟件功能愈趨強大,而要在圖像上添加線條以干擾識別能力。

去年中,內地網民因為不滿網絡審查,把一篇正直醫生對疫情處理不滿的訪問稿「和調掉」,即時看到排山倒海式各種自發「火星文譯稿」出現,將網審「攻陷」,美術老師也可以用這類「對抗圖像」去進行探究。今年6月的敏感日子,筆者也在內地社交平台上載一張四角放有燭光的六格圖,以測試AI審查的「文化意識辨知層次」,最後未受到審查、舉報。

可能不少美術老師都教授過「錯視效果」(Optical Illusion)課題,去探究人類視覺盲點,以上例子也可以發展為讓學生學習探究AI科技的盲點。基本上,AI在這方面的水平仍很低,機械學習(Machine Learning)仍以「常態情況信息」為主,只能模仿「經驗思維」所以尚處於「弱人工智能」階段,替代不了人類「創意思維」和「情感思維」。

原來西方藝術界很早已出現一種「故障藝術」(Glitch Art)創作,是通過破壞數碼資料或物理操作電子設備,而導致的失真或者其他缺陷的做法,使這種故障缺陷反而成為一種另類藝術,其特徵在於將數碼或模擬錯誤用於審美目的。代表人物有1935年創作《彩盒》(A Color Box)的列恩·雷(Len Lye)、1965年被譽為「視頻藝術之父」的韓裔藝術家白南准(Nam June Paik)等。

荷蘭”Glitch Art”和”Resolution Theory”的理論家羅莎·滿克曼(Rosa Menkan)還創建了一個”Glitch Studies Manifesto”網站,用於收集全球故障藝術博客的交流作品。由此可見,只要願意嘗試,無論藝術創作和學習,科技仍有不少可以反思和批判的空間,老師和學生都可以用高科技(High-Tech)或低技術(Low-Tech)藝術去探索,這正是現代藝術創作的本質和強項。

科技的故障缺陷反而成為一種另類藝術,圖為Glitch Art類型作品。(Wikimedia Commons圖片)

創新藝術課程勿追末逐本

前文談過美術教育的課程發展,可以借助人工智能技術,研發創新的視藝創作形式,以及方便進行各種創意性概念探索。例如數碼多媒體藝術、網絡藝術、編程藝術、虛擬空間、遙控裝置、跨界融合等等,以至「藝術科技」(Art Technology)已成為一種創新藝術學習範疇。

不過,回到藝術本質的展現,以及學習目標安排的層面考慮,要注意Art Tech形式繁多,但科技只是工具,要確定探索和表達的內容,才決定技術選擇和應用形式,不要為「晒科技而搞科技」。例如,有一位台灣畫家朋友的兒子是加拿大數碼媒體藝術家,因疫情關係,這兩年父子分隔異地。今年初,他在父親70歲生日之際,創作了「Ritual-Spective迴融」多媒體項目,作為向父親致敬的新作品。

這個作品的內容主要思考自身文化與記憶的根,通過探索父親的藝術作品,探討兩代人對於藝術、文化和精神傳承的對話,選擇利用網上平台進行跨國跨時空展示。這種形式也可讓兩輩更多各地朋友觀看,甚至參與。當中還可包融各自不同的藝術形式展現,甚至互動。例如可以融合傳統繪畫在數碼藝術影像內,是充分切合主題、內容、社會情景的科技應用。

內地AI美術教育專家、中國美術學院范凱熹教授特別提到,在設計「思維4.0」的教育情境,重點是智造性、網絡性、動態性、數據性、定制性,AI世代的美術教育也要如是觀。學習藝術的方法才有機會作自主學習、修補式碎片化學習、全方位學習、終身學習等模式多元發展。范教授更指出,藝術教學模式也要注意變革,朝向分享、協作、探究、通聯和體驗模式。

中國美術學院范凱熹教授特別提到,在設計「思維4.0」的教育情境,重點是智造性、網絡性,AI世代的美術教育也要如是觀。(中國全國高校數字藝術設計大賽組委會圖片)

現代美術教學三大改革方向

關於智能優化美術教育的應用探究,綜合幾篇前文,首先可以看到從現代AI核心技術,包括算力、算法、數據等領域發展的感知技術,其中的圖像識別和影像識別,對美術教育的課程和教材拓展,已可以有不少Art Tech主題。而三種機器學習演算法:監督學習(如分類)、非監督學習(如聚類);以及增強學習(如隨機),和美術教育的現代思維訓練要求很接近。

其中增強學習演算法強調,通過不斷試錯和累積回報來學習的最佳策略,在過程中外界不給予直接指導(監督),只給予間接的或是遠距離的回報(reward)。這和專家談及借助AI,全面重塑教育的三個切入方向:推動「個體教學法」、打造「泛教育生態圈」、學習淡化結果,重視過程,都是現代美術教學倡導的優化方式。

至於內地教育企業及科網集團目前所開發的幾類AI賦能教育形式,例如線上教學、智能輔導、沉浸學習(VR模擬情境)、自適應學習(個性化課程)等,都可以借用到美術課堂上。而數據分析和配套方案(專家系統)等AI應用層面,很多年前個人已倡導包括校內和校美術教育體系,都應該考慮建立一個「美術創意學習展示平台」,我所做的方案叫「展藝台」,讓所有學生上載及存放個人多元藝術創作,以作美術教育專業數據的收集、整理、分析,以免美育落後於科技發展的形勢。

但行內思維傳統,欠缺發展遠見,推銷了10年,還是「講人自講」。所以AI已來,變革已來。學校和美術教師,都要不斷學習,不斷轉型避免落後。筆者撰寫這個「科技賦能現代美術教育」主題文稿,也是希望為業界提供一點最新資訊。

下次會回歸基本,探討一些應用傳統科技,發展Art Tech的教學設計,以貫徹個人所倡導低成本、低技術配置、普及推廣的”STEAM”教育願景。

「亞太創藝談」系列之29

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林桂光

藝術教育行政人員,司職教育局學校督學及中小學課程發展30年,熟悉課程及學習活動設計。業餘探討現代纖維藝術及數碼藝術的發展,並對「知識管理」及「移動學習」等課題進行探究。亞太藝術創意教育交流協會會長、廣州市少年宮少兒美術學校顧問、香港電訊盈科附屬信息科技教育部STEM策略顧問、香港美術教育協會創會會長、香港藝術館之友會首任理事。
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