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圖片本是人類傳達和交流信息的方式，但是，随着科技的發展，越來越多的圖片由計算機生成，而無處不在的攝像頭則成了計算機“觀察”世界的眼睛。“這是曆史上的首次，多數的圖片由機器制造，并傳給其他機器，人類甚至不參與這個過程。”柏林藝術家Trevor Paglen對 Fastcodesign網站說，“我覺得，視覺的自動化比透視法的發明還要重要。”

計算機是如何“看”這個世界的？在紐約的Metro Pictures畫廊，Paglen展示了計算機制造的圖像。許多圖片是抽象甚至超現實風格的，因為計算機看待圖片的方式與我們完全不同。他将此次展覽命名為“不可見圖片之研究”。

在訓練計算機時，Paglen使用了不同的圖庫。有些圖庫包括了具體物品，比如貓、書包、餐具等等；另一些圖庫則是相對抽象的東西，比如“預言與”“夢之解析”等等。不過，每個圖庫都有一個主題。例如，此次展覽中，有一張圖片是計算機生成的“捕蠅草”。這張圖片基于名為“美洲捕食者”的圖庫，包括了捕食性動物、植物、軍用飛機等等。有趣的是，Paglen還加入了Facebook的CEO Mark Zuckerberg的圖片（諷刺矽谷科技公司主導了我們的生活）。

最終，計算機描繪的“捕蠅草”與現實中的植物隻是略微相像。圖片的色調更加黑暗，更為像素化，而且更為抽象。或許，對于計算機來說，這種植物并沒有什麼意義，隻是一些像素的組合吧。

“機器讀取的Hito”是一個更為有趣的作品。Paglen拍攝了藝術家Hito Steyerl的不同面部表情，然後用不同的面部識别算法解析這些表情，将其排列到一起。這個作品共包括數百張小照片，每張照片下面附有計算機的解析。其中，在一張面無表情的照片下面，計算機的解析是{女性：84.48，男性：15.52}；而另一張愁眉閉眼的照片下面，計算機的解析是{女性：62.08；男性：37.92}。某種表情更加女性化？計算機是如何做出這種判斷呢？

Paglen認為，計算機視覺是工程師主導的領域，但藝術家應該充當提問者。随着AI和計算機視覺進一步融入生活，我們應該能以非技術的方式理解它，并決定那些領域是計算機可以控制的。“從曆史上說，藝術家理解圖片的能力強于其他人。那是我們的工作。我們不能将如此重要的事情交給矽谷的那些家夥。”