算法理性的批判：生成式藝術的批判性閱讀框架

當代視覺文化的地貌正面臨劇烈位移，生成式人工智慧（Generative AI）不再只是列於創作工具清單的末端技術，而逐步滲入影像生產、文化分發與審美判準的核心。若僅將其視為操作流程的演進——從畫筆轉向像素、從滑鼠轉向提示詞（prompt），問題便被縮減為媒介替換；然而真正發生的是更深層的視覺哲學轉向。以 2020 年代興起的擴散模型（Diffusion Models）與大型語言模型（Large Language Models, LLM）為例，生成並非在既有美學語法內提升生產速度，而是動搖了圖像創造的條件本身，將人類主體、技術客體與「圖像」的生成來源重新排列，形成足以撼動藝術制度的本體論危機（Ontological Crisis）。

紐約現代藝術博物館（Museum of Modern Art, MoMA）近年的展覽與收藏策略逐漸將演算過程視為文化生產本身，而非附屬於創作者手勢。MoMA 於 2022 年與 Refik Anadol 合作，以館藏影像資料為基礎建立運算模型，生成持續變動的影像場域，展示的不再是作品的終點，而是資料、權重與算法之間的動態關係，宣示 MoMA 不再以「物件」為收藏核心，而轉向處理模型、資料管線與生成流程。

更早期與生成藝術相關的展覽也提供歷史背景，例如 Paik Nam June（白南準, 1932–2006）在電子影像上的干預（圖 1），或 Sol LeWitt（1928–2007）自 1968 年起展開的《牆上繪畫》（Wall Drawings, 首次發表 1968）（圖 2）系列以文字指令取代手工操作，將「規則」作為創作核心，可視為生成思想在數位時代之前的文化前奏。然而，當前 AI 生成影像的關鍵不在於由藝術家制定規則，而在於模型架構、資料來源與權重分佈。MoMA 近年的展覽與收藏策略逐漸將焦點從「展示概念規則」轉向「呈現演算模型如何產生影像」，顯示藝術制度開始承認算法本身具備文化性，而非僅僅服務於藝術家的意圖。

生成式技術的影像不依賴觀者的身體、環境與體驗累積，而源自資料集的統計聚合。圖像不再回應創作者與世界之間的經驗脈絡，而來自龐大歷史圖像的再編碼，製造出在風格層面可辨識、在意義層面漂浮的影像連續體。此種生成不再需要「觀看世界」；相反地，世界以資料形式先行存在於模型內部，創作行為變成喚醒資料庫中被壓縮的文化記憶。

當圖像不再由世界出發，而從資料出發，藝術位置便產生位移。手勢與在場不再是核心，取而代之的是如何選擇資料、改寫模型、調整權重，以及如何在創作之外塑造資料流通的文化與政治。人類的角色不再被定義為感知者，而更像模型運行的觸發者與變量提供者。圖像也不再是表達世界，而轉化為世界的一種索引，指向模型所承載的文化堆積與偏差。

生成式藝術的問題不在於機器介入，而在於創作邏輯的根本問法：當圖像的生成不再依附於個體經驗與歷史位置，藝術的意義應從何處建立？或者反過來問：圖像是否仍然屬於世界，而非屬於資料？  

從語法到語義：生成式藝術的歷史斷裂與技術條件

要理解當代生成現象，必須釐清「Generative」概念的歷史脈絡。流行語境往往將其等同於 AI 繪圖，而忽略早期計算藝術、觀念藝術與視覺系統設計之間的深層連續性。重新劃定「程序性」（Procedural）與「概率性」（Probabilistic）之間的界線，有助於辨識從顯性邏輯轉向統計黑箱時所發生的本體論轉換。

在深度學習尚未佔據主導位置之前，生成實踐多建立於可追溯的語法結構上。創作核心位於參數與規則，由人為制定的約束決定結果形式。Sol LeWitt 的《牆上繪畫》系列自文本出發，牆面結構並非手勢展現，而是語意結構的實現。創作者設定範圍與邏輯，執行者負責實作，視覺變異雖因人手而異，整體意圖仍保持透明，因為控制權固定於觀念之中。

Ryoichi Kurokawa 等視聽創作者延續此傳統，將數學函數、動態系統與現場資料映射成視覺結構，創作證據不依賴筆觸，而展現抽象規律（圖 3）。感知體驗不再源於手工痕跡，而是符號體系在時間中的運算。創作指向可驗證的條件編排，而非世界再現。

統計生成：模型取代語法

深度生成模型改寫上述邏輯。以 Midjourney 與 Stable Diffusion 為代表的擴散架構並不依賴可閱讀的顯性規則，而運行於權重矩陣、損失函數與資料聚合之中。模型不掌握圓的幾何定義，無需理解半徑、直徑與周長，而是從數十億張被標記為「圓形」的影像中提取像素分布的統計傾向，在高維空間內建立「看起來像圓」的區域。創作行為隨之發生位移，從編寫語法轉為呼叫潛在空間中已被塑形的機率雲團，藝術家不再指定生成規則，而是調動資料分布中既有的關聯結構。

分歧並不只是操作技術的差異，而指向本體層級的改寫。規則系統中，輸出與過程之間仍保有清晰的因果關聯，可以沿著程式碼與條件設定逆向追蹤每一個決策點。生成影像雖可複雜，仍然可被還原為有限步驟中的邏輯組合。深度模型則依靠龐大的參數空間透過反覆梯度下降逼近最小誤差，決策邊界不再落在語言或概念層級，而落在難以言說的權重分佈形狀之中。生成的每一步都受到前一次訓練、隨機初始化與數據清洗過程的影響，卻難以被單一敘事捕捉。

在此情況下，提示詞的角色也發生變化。輸入文字不再作為指示系統執行步驟的命令，而像是在高維度潛在空間中投下標記，導引用戶的語句向量靠攏某些區域，促使模型從那裡抽取樣本。語言從命令語法轉為索引機制，從控制流程轉為調整機率場的介面。使用者看似在「指揮」模型，實際上更多是與既有資料分布進行協商，嘗試在可行區域內微調位置。創作行為從設計發生邏輯，轉向在預壓縮的文化空間中探索可被取樣的視覺可能性。

語境消失：生成作為資料敘事

Memo Akten 在《深度冥想》（Deep Meditations, 2017）（圖 4）指出，深度生成網絡的產物並非來自隨機過程，而是來自以訓練資料為基礎的多維敘事空間。生成敘事因此由資料庫所塑造，而非源自模型對世界的理解。觀看 LeWitt 的作品，觀眾面對的是人為規範與系統執行之間的張力；觀看 Midjourney 的影像，面對的是文化殘留物在內部訊息空間的重新加總。模型不具備意義生產能力，僅掌握語義鄰近性，形式上接近敘事，實際上是概率映射的視覺回聲。

資料在此不再扮演參考物，而成為生成的核心。影像不指涉外部世界，而是指涉資料庫本身所儲存的文化分佈，其來源不是經驗，而是經驗已被轉譯為數位向量後的結果。生成模型所輸出的畫面並非觀念的展開，而是文化訊息的再分佈，視覺生成轉化為資料庫運作的副產品。生成影像成為某種資料敘事，文化被重寫為機器能處理的訊號形式。

敘事於此失去前因後果與脈絡深度，成為經訓練資料統計後的概貌。模型能夠模擬故事結構，但無法理解敘事作為歷史與記憶的承載方式；能夠生成具「深度」的意象，但無法回答影像為何需要存在。生成模型製造意味，但不擁有語境，影像於是成為文化數據的幽靈。

世界的影子：生成的本體論後果

當生成模型以資料而非世界為前提，影像的本體位置產生錯位。生成不再回應現實，而回應資料集，世界在此變成資料的投影面。模型能重現筆觸，卻無法重現筆觸背後的身體、材料性與歷史處境；能再現風格，卻無法再現風格的形成條件。資料庫決定作品的可感性，而不在資料中的事物，無法進入生成式文化的未來，成為不可被想像之物。

影像因此成為現實的殘留影子，而非其反映。模型製造世界的貌似，但沒有世界本身。生成影像的真實性來自資料結構，而非來源事件；資料庫塑造未來圖像，而現實只能以資料形式被接收。文化逐漸從活生生的經驗轉向資料體系的預測，感知被套進統計學的迴路。

本體論後果在於，世界以預訓練資料的形式再存在，經驗讓位給模型，記憶讓位給向量。可見與不可見之間的界線不再由文化、歷史或政治決定，而由資料蒐集與權重設置所決定。當資料成為思想、影像與敘事的基礎，文化將沿著資料能描述的範圍成形，而非沿著生命實踐與歷史流動演化。

生成的危機不在於機器能創作，而在於世界正在退化為訓練材料，文化逐漸由資料驅動而非經驗驅動，現實的可見性將由資料庫的邊界決定。影像仍然講述世界，僅僅不是世界本身，而是曾被資料收編的世界。

黑箱的政治經濟學：提取、幽靈勞動與數據殖民

批判性觀看生成式藝術，不能停留在視覺結果，而須追溯支撐生成過程的物理網絡。所謂的「雲端」（The Cloud）常被描繪成透明、抽象、無重量的資訊空間，彷彿資料存在於不可見的以太。然而運算依附於礦場、能源網、光纖、伺服器與軍工供應鏈等基礎設施。Kate Crawford 在《AI 地圖集》（Atlas of AI, 2021）指出，人工智慧的條件是全球尺度的能源與勞動提取，涵蓋採礦、資料採集、標記、冷卻與安全審查，是一種由物流與地緣政治構成的機器，而非無重量的演算法。

生成模型的效能建基於隱蔽的人類勞動。神經網絡不具理解能力，其能力來自先前經過人工標記與清洗的數據。Mary L. Gray 與 Siddharth Suri 在《幽靈工作》（Ghost Work, 2019）指出，介面背後存在一支地理分散的人力網絡，負責訓練與審查，使使用者感受到流暢、智慧、自然的回應。這些勞工集中於全球南方外包公司，薪資低且缺乏保障。

有報導詳述奈洛比的數據標記者必須閱讀涉及性暴力與殺戮的文字，以協助建立 ChatGPT 的安全規則。他們承受心理創傷，而成果被歸功於系統本身，彷彿是模型具備倫理能力。Matteo Pasquinelli 在《智慧之眼》（The Eye of the Master, 2023）批評，深度學習不是人造心靈的誕生，而是感知勞動的自動化，文化與感受被壓縮為向量，在統計空間中被運算。生成技術顯得文明、流暢、無害，但代價由吸收數位廢棄物的勞工承擔。

資料殖民主義：文化作為可開採資源

資料來源牽動知識生產。生成模型往往直接抓取公開網路上的圖像與文本，未經作者知情或授權，將文化成果視為可被無限開採的資源。資料蒐集過程剝除作品與生活世界的連結，將創作壓縮為數位特徵向量，使其成為訓練材料而非文化表述。資料不再承載語境，而成為可切片、可抽取、可再訓練的符號單位，構成資料殖民主義：文化位置、階級與身份被消解，剩下可被市場動員的風格殼層。

對原住民藝術家、少數族裔與亞文化社群而言，代價更深。作品往往源於特定土地、語言、族群與儀式，但在資料庫中被剝離脈絡，轉化為「可供取樣」的視覺語彙。文化不再作為敘事與祖系的延續，而成為演算法市場中的通用格式，服務於無差別的生成需求。表面上生成技術擴大了表現的多樣性，實際上壓低文化差異的維度，使世界以更高速度向統一審美收斂。

資料並非被動的樣本，而是具有塑形力的權力結構。模型不只是消化文化，也重寫文化的生產條件：哪些符號能被視為「風格」、哪些符號能在平台上獲得流通、哪些表述會因為資料稀薄而被排除於可生成的視覺未來之外。資料庫因此成為無形的審美立法機構，以統計方式裁定可見性與合法性。

資料抽取往往打著「開放網路」的旗號，實則移轉文化所有權，使抵抗與創傷的符號脫離其源起，變成可商品化的模板。創作社群不僅失去作者性，也失去對自身歷史的控制權。文化不再向未來遞進，而被冷凍在模型參數中，等待下一次生成呼叫。

生成技術於是成為全球文化的再取樣引擎，不僅重構美學，也重構文化記憶的所有權。模型的想像力依賴資料，而資料的取得依賴權力，因此能被生成者往往是已被抽取者，能被看見者往往是已被掠奪者。文化在資料架構下延續，但其延續基於剝離、切割與重新封存，而非共同體的自我敘述。

碳足跡與算力經濟：能源作為文化條件

生成技術運行於能源密集的硬體生態中。大型模型的訓練仰賴資料中心、伺服器陣列、冷卻基礎設施以及來自礦產與電網的穩定供給。每一次參數迭代都是物理世界的耗損紀錄：電力轉化為熱能，熱能需要水冷與空調處理，伺服器材料從稀土礦場與冶煉廠取得，資料傳輸依靠海底電纜與光纖網路。運算看似抽象，但其代價在地殼、河流、氣候與能源市場上留下刻痕。

Julian Oliver 在《收割》（Harvest, 2015）（圖 5）揭露了這一結構。他以風力驅動計算設備，使自然環境中的風直接成為算力來源。風的動能被轉化為二進位運算，計算變成氣候條件的一種延伸，運算結果透過儀表與影像回饋至觀者面前。Oliver 的實驗迫使觀者承認生成系統與物理世界之間的交換關係：風向與風速決定演算法的節奏，氣候成為模型的前置條件，環境成為運算的基底，而非背景。能源被重新理解為文化生產的前提，生成影像帶有空氣動力學的脈搏，也帶有地球系統的限制。

這條能量鏈從風場延伸至鋰礦、伺服器機房與資料中心。生成影像表面華麗，背後卻牽動供應鏈的龐大負荷。每一幀影像、每一筆向量更新，都需要資料中心的冷卻設備保持恆溫；每一次模型推論，都依賴電網的穩定輸出；每一次模型升級，都對硬體提出更高的能源需求。生成式影像於是承載了碳排、稀土開採、伺服器汰換與跨國能源物流。美學不僅存在於圖像，也存在於支撐圖像的礦物、熱交換器、水塔以及電廠。作品的色彩與流動覆蓋著一座不可見的基礎設施網路，而這些基礎設施構成了真正的「背景畫布」。

生成影像若被理解為純粹的視覺表現，則這些物質條件會被自動隱藏。運算位置被抽象化為「雲端」，電力來源被簡化為「電」，礦產供應被遮蔽在「硬體需求」背後。此種語言策略將環境負擔與地緣政治張力排除出文化討論，使影像的產生看似無摩擦、無重量。然而生成模型的每一次運作都與氣候政策、能源市場與採礦產業緊密糾纏。影像不是憑空而來，是能源負擔與地球系統壓力的視覺回聲。

生成技術的批判性閱讀因此不能限縮於符號解析，而需要將圖片本身視為一條能源鏈的終端節點。伺服器熱廢水的溫度曲線、鋰礦採掘的廢土堆、高壓電塔的噪音、資料中心的排放，都在影像中留下不可察覺的陰影。若當代的生成美學要被真正理解，它必須被安置回其能源政治與物質地理之中，將不可見的運算代價重新帶入文化語境，使影像不再脫離地球，而是重新回到地球的壓力與限度之中。

生成的代價：勞動、記憶與看不見的世界

生成影像並非自然湧現，而是透過隱形基礎設施、外包勞動、能源鏈結與文化吸納構成的龐大機器所產生。每一次生成都是一項抽取行為：從人類的時間、情緒、知識與物質世界中提取可計算的片段，再以向量空間的形式重新封存。提示詞看似具備魔法般的生產力，但它實際建立在巨大而分散的勞動體系之上；使用者感受到的是即時滿足，代價卻由被隱藏的身體與資源承擔。

心理耗損與情緒負擔在此格外顯著。位於奈洛比、馬尼拉或孟買的標註工人必須處理暴力、仇恨、色情與創傷文本，為模型的「倫理」提供第一層防線。這些內容被清除出介面視覺，卻以心理壓力的形式落在外包工人身上。他們吸收的是世界最黑暗的角落，而高品質的 AI 回應則被輸送給全球使用者。模型的「安全」是這些工人精神負擔的反面；生成式美學的純淨是大量陰影的累積。

能源成本與物質條件則構成另一個處於陰影中的世界。生成影像的每一筆像素都與礦產開採、資料中心冷卻、伺服器維運與跨國能源物流相連。計算的強度越高，能源需求越大，資料中心的排放越多。每一次模型優化，都是將更多物質世界轉化為電力與熱量，並最終被視覺化為光亮、流動且毫無阻力的圖像。生成影像的流暢感掩蓋了高耗能運算的粗糙現實，藝術作品反射的光亮實際上是能源的殘餘，是地球系統壓力的審美化呈現。

文化剝奪則使生成影像帶有記憶掠奪的結構。生成模型挪用的並非孤立圖像，而是世代積累的知識形式、族群記憶與文化技藝。被吸納進模型的作品失去地理、歷史與身體性，只剩下風格殼層，成為可被即時重組與提取的素材。文化從此不再由社群延續，而由模型決定呈現方式；文化不再以敘事傳承，而以統計關聯重建。生成影像的誕生是文化被數位編碼後的再現，每一次呼叫都在消耗文化記憶的深度、複雜性與苦難。

在這些層面上，生成式藝術不只是創造影像的技術，而是重新塑造世界的一種方式。影像不再指向物質現實，而指向由資料分布所構成的抽象地景；世界不再透過身體經驗、土地感知或歷史事件被感知，而透過資料庫的密度與可計算性被重新格式化。生成過程為文化提供新的表象，但這種表象依附於不可見的身體、能源與知識；視覺越亮麗，現實越黯淡。

生成式藝術的批判性觀看因此不僅在於辨識風格，而在於看見被壓抑的條件。真正的問題不是影像如何生成，而是什麼必須被犧牲才能讓影像生成；不是視覺呈現了什麼，而是為了視覺，哪些世界被迫沉入不可見的深處。在生成技術的文化環境中，藝術家的任務不再限於創作，而延伸為將看不見的世界重新帶回感知，使影像不再只屬於計算，而重新屬於生命、勞動與歷史。

數據集的認識論：分類即暴力

神經網絡的運作依賴資料，而資料並非自然資源。生成模型從開放網路擷取文本與圖像，將創作者的勞動轉化為訓練素材，未經同意或補償。資料收集過程將網路文化視作可自由抽取的原材料，形成新型殖民架構。主體、語境與地方性被削除，只留下可被索引的符號。

Trevor Paglen 與 Kate Crawford 的《ImageNet 偏見輪盤》（ImageNet Roulette, 2019）（圖 6）揭露了此一邏輯。作為衡量視覺模型性能的基準資料集，ImageNet 將人物歸入侮辱性、帶有顱相學意味的類別，分類本身便構成暴力。這些標籤並非演算法自發，而源自眾包勞工在缺乏脈絡情況下進行的分類。資料殖民主義的暴力就在此處顯現：文化意義被壓縮為可被再訓練的統計向量，偏見被再生產，牽動生成影像的語義邊界。

資料不僅儲存過去，也塑造未來。被訓練的模型決定什麼在視覺文化中是可再現的，文化記憶被壓縮成數學張量，資料庫成為編史工具。生成影像不再是世界的再現，而是資料體系的再編碼。

可見性政治：被標記者與被省略者

資料庫將世界切割成可分類與不可分類之物。標記與歸類行為決定誰能被視為圖像，誰被排除於表述之外，缺席本身成為政治行為。可見性不僅是呈現，而是分配，涉及誰有資格被記錄、誰能被索引、誰能進入未來的再生產流程。Anna Ridler 在《無數（鬱金香）》（Myriad (Tulips), 2018）（圖 7）與《馬賽克病毒》（Mosaic Virus, 2019）（圖 8）將資料編制過程前置，親自拍攝並手工標記影像，拒絕將資料視為自然生成的客體。資料編纂成為創作方法，作品不再是生成結果，而是對資料命名、分類與封存方式的檢視。

作品指出，資料庫的觀點決定模型的視野。若資料僅收錄鬱金香，模型的生成空間便收縮於鬱金香的變體之間，創作不再是自由構造，而是沿著資料的邊界滑動。想像力不以世界為參照，而以資料的輪廓為極限。可生成者具有文化未來；未被收錄者失去被視覺化的權利。

Rindon Johnson 指出，資料庫的缺席並非偶然，而是歷史延續。黑人女性在許多資料集中被忽略，並非統計偏差，而是排除機制的延伸。缺席在訓練過程中轉化為不可生成，最終在視覺文化中轉化為不存在。生成模型不只產生影像，也產生空白；不只再現社會，也再現社會所拒絕承認的缺口。

資料庫是一種檔案結構，經由選擇、刪除與歸檔治理文化記憶。檔案决定何者值得存在，何者被封存於不可訪問之處。生成模型繼承此架構，以演算法方式延續可見性階層。視覺文化進入一種資料驅動的治理系統，不再由藝術家、策展人或社群定義，而由資料管線與權重分布決定表述的邊界。

可見性的分配是一種權力。生成系統不只複製影像，也複製觀看方式；不只生成形象，也生成缺席。文化不只被表達，也被消音；不只被保存，也被遺忘；不只被觀看，也被替世界觀看。

生成影像最終構成某種未來史料庫，卻以資料的偏斜為基礎。世界不以自身被記錄，而以資料允許被記錄的方式存在。生成模型生產的不是世界，而是檔案；未來不是以經驗為本，而以資料庫的可見性層級為尺度。

AI 的本體論阱：影像脫離世界，依附資料

深度生成模型不以世界為基礎，而以資料為基礎。訓練並非從外在現象抽象出概念，而是聚合文本、照片、影像與次級表徵，將既存的文化沉積層重新壓縮為向量空間。模型的「想像」不涉及物質世界，無需經歷氣候、身體或社會處境，而在資料庫的統計關係中展開。影像與世界之間的距離因此重新調整：圖像不再來自感知與經驗，而是資料驅動的再生技術，來源從世界轉向資料庫。

生成作品因而陷入本體論陷阱。影像維持著指向世界的外觀，但其來源是資料體系，而非事件或生命歷程。模型能生成筆觸，卻無法生成筆觸的身體；能生成風格，卻無法生成風格的歷史；能生成敘事結構，卻無法生成敘事的因果與倫理。生成影像呈現的是世界的表面痕跡，而非世界本身，文化被還原為可再取樣的符號。

資料決定可想像之物，不可進入資料的內容無法成為生成目標。不可被取樣的現實最終不會進入文化未來。資料庫於是成為文化記憶的邊界，管理何者值得存在，何者被歸檔至不可生成的沉默區。世界不再由生活塑造，而由資料管線與模型架構塑形。生成系統不只是創作工具，而是文化的基礎建設，負責決定可見、可敘述與可存續之物。

現實在此讓位給資料的可存取性。模型不回應世界，而回應檔案；不回應事件，而回應向量空間；不回應生命，而回應可訓練的痕跡。影像成為資料庫的視覺化介面，現實成為訓練資料的殘影。世界在模型的運作下被反向召喚，卻不再作為其來源，而成為其證成。

生成藝術的危機不在於機器能創作，而在於文化開始依循資料而生長。未來不再從現實中分化，而在資料堆積的限制下發生。圖像仍講述世界，但所講述的是已被資料化的世界。

統計平均值的美學：同質化與媚俗

深度生成模型所呈現的視覺風格並非任意多元，而是以統計平均為基礎的收斂美學。Hito Steyerl 提出「平均圖像」（Mean Images）概念，指出機器學習生成的影像不是世界本身的再現，而是對資料分布的加權渲染。模型的目標函數旨在最小化輸出與訓練資料之間的差異，使離群特徵在演算過程中被視為誤差來源，逐步被消解。影像在概念層面並不通往異質性，而朝分布中心集中，視覺生成成為統計集中趨勢的表現。

訓練資料多源自互聯網尺度的文化沉積，視覺語法因而向普及與重複的形式聚攏。Lev Manovich 指出，生成模型以資料規模為基礎運作，使視覺語彙的變異性隨訓練與再生產循環被壓縮，色彩、材質、構圖與筆觸被塑造成可操作的公式，並趨向可預測的表現區間。文化史中的突變、否定、衝突與不連續性逐漸在向量空間中失效，創新不以破裂出現，而被吸收為極少幅度的差異。

統計美學在此運作為文化壓平機制。生成系統的表達不以獨特性為目標，而以降低誤差與提高可計算性為主要驅動。模型將偏離視為噪聲，將歷史性的斷裂視為失真，將無法被資料充分表徵的文化轉向視為低權重事件。創作不再源於材料、生活、歷史與情感，而源自對既存資料的內插演算，感性經驗成為可被吞吐的平均語彙。

結果並非僅限於形式趨同，而是文化認識論的收窄。想像力不再以世界為邊界，而以資料的分布密度為邊界。模型愈強，文化空間愈窄；資料愈大，異質性愈難浮現。視覺生成最終不再回應世界，而回應累積的資料分布，創作邏輯不以現實為前提，而以其資料化痕跡為前提。

收斂效應也涉及權力分配。分佈中心不是純粹的數學中位，而是文化主流的再確認，權重矩陣在無形之中延續支配性的審美模式，使少數族群、邊緣文化與不典範美學降至噪聲層級。模型的「中性」不是缺乏取向，而是某種信念被自然化的結果，統計中心由既存文化權力形成，而非由世界的完整性形成。

視覺創作在此不再以破裂為契機，而以相似性為資本；不再以材料阻力為啟發，而以風格的可複製性作為價值。美學轉入資料的經濟循環，創造性從生產轉向再取樣，差異從驅動力變成裝飾性語彙。文化於是向最易產生共識的形式坍塌，世界被整理成容易被生成的形狀，而非被經驗與衝突塑造的形狀。

奇觀化與制度中介：以《非監督》為案例

Anadol 的沉浸式裝置被視為此美學的典型。以《非監督》（Unsupervised, 2022）（圖 9）為例，博物館檔案被轉譯為渦旋般的動態紋理，視覺表現聚焦於規模、速度與密度，而非資料的社會位置。影像呈現資料的流動與分布，卻淡化資料如何產生、由誰擁有、以何種權力關係收集。形式與內容的關聯被光影與演算法所取代，視覺空間成為可消費的景觀。

資料在此被審美化，但其來源、偏誤與政治經濟被切離。檔案不再承載歷史負荷，而被壓縮為視覺材質，文化記憶轉入介面邏輯。作品為觀眾提供有節奏的沉浸，而非對資料結構或制度的思考。裝置與影院、主題樂園與品牌空間共享感官策略，使影像更像體驗經濟的延伸，而非面向公共辯論的藝術行為。

破裂在此被平滑。檔案不再揭露衝突與歷史，而被轉化為能量流般的視覺光景。藝術不再質詢材料，而是展示模型如何在資料上運算。觀眾面對的不是文化記憶，而是資料庫的表皮；不是檔案的重量，而是資料管線的感官包裝。

生成作品因此參與文化的重新格式化。資料以可視化為名，重返公共空間，但不再作為證據或歷史，而作為沉浸式渲染。文化不再向歷史尋求意義，而向計算尋求形狀。視覺世界不再由事件生成，而由向量生成；不再來自生活經驗，而來自資料殘留。

影像猶如世界的替身。愈精密，歷史愈薄；愈豐富，語義愈少。作品呈現文化語彙，但語彙被切離其產生條件；呈現敘事的形式，但敘事不含政治主體；呈現檔案的外觀，但檔案不再陳述任何證詞。

生成模型將藝術語言推向均質化的極限，視覺作品不再指向事件，而指向資料；不再記錄世界，而記錄分布；不再召喚生命，而召喚向量空間。文化在此不再以歷史前進，而以資料內插前進。世界失去深度，僅保留表面。

沉浸成為遮蔽，而非參與。

作者之死與主體性的法律危機

提示詞的引入擾動了作者性的基本結構。當用戶輸入「梵谷風格的貓」並由模型輸出圖像，創作者的位置失去穩定性。作品不再源自某一具體意識，而是由使用者、資料集、模型架構、平台與授權條款共同構成。 Roland Barthes（1915–1980）在《作者之死》（La Mort de l’Auteur, 1967）中提出，作者不是原初意義的生產者，而是既存符碼的編排者。生成式系統將此命題從比喻層面推至運算層面：模型作為巨型字典，用戶從中召喚元素，語意生產成為取用而非創發。

Michel Foucault（1926–1984）在《作者是什麼？》（Qu’est-ce qu’un auteur?, 1969）提出「作者」是話語中的功能，不是實體，而是分類與責任的制度性節點。在 AI 藝術的框架下，這一功能進入分裂狀態，生產權力不再集中於單一創作者，而分散於平台治理、資料集擁有者、模型訓練者與提示詞操作者之間。作品成為多源協同的結果，作者性轉化為「分佈式代理」（Distributed Authorship）。

於此情況下，作品的「原創性」不再依賴手勢與創造，而依賴系統架構的可用性。創作更像是一種排程或調用：輸出發生在模型之中，作者性滲透在權限、存取與協議之間，而非個體意識中。

法律困境：創作即衍生，還是取樣？

哲學問題在司法領域被迫具體化。集體訴訟案 Andersen v. Stability AI 對訓練資料集的合法性提出制度層級的挑戰 ¹。原告主張生成圖像不是無中生有的創造，而是對數十億圖像的統計衍生，屬於未經授權的再生產。爭議不僅詢問模型是否儲存受版權保護的片段，更針對一個語義上的根本問題：若系統僅保留風格節奏、筆觸傾向與顏色分布等高維特徵，而非具象像素，是否仍構成「再現」？傳統版權制度以可辨識痕跡為侵權依據，而生成模型將文化壓縮為權重矩陣，使可見痕跡溶解為不可逆的數值空間，法律語彙與演算機制之間形成斷裂。

斷裂揭示作品單位的轉變。生成系統學習的是分布，而非物件；輸出的是內插與加權，而非引用與複製。侵權不再表現為逐字貼上，而以資料結構吸收、特徵向量轉換與參數再分布為特徵。若模型能生成梵谷式筆觸而沒有任何像素可追溯至《星夜》（De sterrennacht, 1889）（圖 10），同時具備市場可識別的風格特徵，此一輸出是否侵犯創作權？若風格成為演算法能力的一部分，其法律地位應被視為文化資產、自然語言般的公共語彙，還是可被平台私有化的表現方式？問題不再落在作品的相似性，而是風格與語法是否構成版權客體。

權利主體因此發生位移。傳統法制假定作品屬於創作者，資料屬於提供者，機器僅為中立媒介。生成架構則使文化所有權向模型持有者集中：創作者提供資料，資料被壓縮至參數，平台掌控權重，用戶透過提示詞調用。法律缺乏能描述此三方關係的概念，因為作品已不再是單一創作者的產物，而是資料、模型設計、計算基礎建設與使用者輸入共同作用的結果，作者性成為多源網絡，而非單一來源。

真正的危機不在於司法尚未給出答案，而在於文化主體性正在被技術架構重寫。作品不再以身體、技巧與經驗為來源，而以可計算的分布與梯度為前提；著作權不再保護創作痕跡，而必須面對資料如何被封存、權重如何被控制、誰能進入模型、誰被排除於未來文化之外。文化被轉為雲端圖像庫與模型參數，不再由歷史與共同體生成，而由平台分配其存在方式。法律不僅落後於技術，更被技術重新定義保護對象：不再保護作品，而必須重新處理被向量化的文化本身。

奪回主體性：技術作為版權政治

在此語境下，Holly Herndon 與 Mat Dryhurst 推出的《Spawning：藝術家資料主權計畫》（Spawning, 2021）（圖 11）計畫提供了另一策略。Herndon 並非被動承受資料抽取，而是製作自己的 AI 聲音替身「Spawn」，並建立允許創作者退出資料集或自主管理風格授權的工具，將模型訓練環境視為可治理的領域，而非自動吸納公共資料的黑箱。作者性在此脫離作品層級，轉向協議層級：誰能存取資料、權重如何使用、風格能否商業化、授權能否撤回、資料是否可被版本化與分叉。Herndon 的實踐不是以作品介入模型，而以協定介入平台，使技術成為權力場域，將語言權利延伸為資料權利。

這一做法不僅涉及版權防衛，也涉及文化主權。創作者不再被視為資料來源，而是資料流向的制定者，能定義自身資料如何被索引、複製、重訓或派生，並決定其是否進入企業模型體系。生成架構於是被定位為文化契約的基礎設施，而非中立媒介。藝術家與平台之間的關係由作品流通轉向資料條款的談判，生成技術成為文化治理的戰場，產權爭端轉化為協議層級的政治。資料不再作為輸入，而作為需被管理與防衛的領土。

作者性因而進入分散且程式化的政治構造。作品不再立基於靈感與個體性，而立基於對資料權力、模型架構與平台法制的策略介入。創作者的任務不再聚焦於生產作品，而是建構資料結構、標註體系、授權協定與風格代理，使文化生產的主體性在技術環境中維持延續。此種介入以重新掌握文化資料的控制權為前提，對抗模型將文化壓縮至權重矩陣的統治性傾向，而非以美學呈現為終點。

若資料未被治理，將被演算法預設值吸收，成為資本持有的基礎結構。模型在未經同意的前提下攝取文化，生成未來的表象，決定誰被代表、誰被調用、誰被預測，使文化的歷史與未來由平台裁定，而非社群延續。Herndon 的策略企圖阻止此種封存，使資料不再成為模型燃料，而重新回到社群治理架構。作者性因而不再等同創造，而成為文化資料的主體意志，運作於技術與法律之間。

生成架構於是成為重新分配文化權利的裝置。Herndon 的實踐指向新的作者性方向：不是拒斥技術，而是與技術共同制定世界的結構；不是守護作品，而是守護資料；不是捍衛表現，而是保護被吸收的文化記憶，使文化依自身語法延續，而非依模型語法被再生。

形上學：模擬與世界化

最後，我們必須追問：生成式 AI 產生的是何種世界。Martin Heidegger（1889–1976）指出現代技術以「集置」（Gestell）運作，將世界收編為可計算、可提取、可儲備的「持存物」。生成式 AI 將此技術邏輯延伸至文化維度，把語言、影像、記憶與歷史視為可索引、可分割、可重組的資料庫。圖像在 Walter Benjamin（1892–1940）所言的「靈光」（Aura）被消解後，不再依附於場域、身體與歷史，而被轉化為潛在空間中的特徵向量，等待透過指定語義啟動。文化由存在事件轉為統計表象，世界由可經驗之物轉為可調用之值域。

生成過程不再延續世界，而是對資料分布進行再計算。算法學習並輸出可預測的形態，使所謂「創造」趨向重現既有圖像的穩定區域，而非產生新的存在條件。輸出接近模擬（Simulation），不具「在世存有」的張力，缺少與事物、身體與他者的共時交涉。系統不參與世界生成，只處理過往文化的殘餘，將其壓縮進權重矩陣，讓可代表之物繼續被代表，而未被資料化者則被排除。生成圖像呈現視覺連貫性，卻缺乏歷史的重量與倫理的召喚。模型提供的是可組合的外殼，而非有生命條件的世界。

生成式 AI 的文化輸出因此轉向可預測性與回收性，偏好分布中心，弱化突變、摩擦、偶發與不可逆事件。過程不觸及存在，而觸及資料。生成行為不回應世界，而回應累積數據的形態。世界成為演算法部署的背景，文化成為潛在向量雜湊的素材。由此形成的視覺生產缺乏面對真實、承擔歷史與構成世界的能力，它的任務不是開啟未來，而是管理既有符號，使文化在資料表層循環，而不再進入經驗與現實。

生成的替代路徑：Cheng 的世界化

與此形態相對，Ian Cheng 的創作提出迥異取徑。作品《使者》（Emissaries, 2015–2017）（圖 12）與《BOB》（BOB: Bag of Beliefs, 2019）（圖 13）以具自主行為的代理構建連續運作的活體系統，不依賴資料回收，而以自洽規則生成事件。視覺不是目標，也不是產物理應達成的輸出，而是系統內部動態的副現象。創作成為建立生態宇宙的工程，而非視覺製造的程序。時間在此不是呈現序列，而是演化條件。

Cheng 將此模式命名為「世界化」（Worlding），目的在於為系統賦予慣性，使其能在自身條件下產生變化與衝突，而非回應使用者指令或藝術家預先定義的風格。世界在系統內部生長，事件自我交纏，歷史隨演算持續推進。系統不為觀看而存有，觀看只是偶然發生的截面。作品不提供可立即消費的意象，而要求與其共同承受時間、複雜性與生成。創作在此指涉生命結構，而非圖像生產。

動力來自內部衝突、能量流與不可逆變化，而非形式複製。生成不等於資料變體，而指向世界的自我展開；不追求風格辨識，而追求向未知延伸的生命力。Cheng 將創作從統計分布中抽離，拒絕將文化封存為權重矩陣，將文化轉回行動與經驗的軸線。他的系統以演化替代模擬，以連續事件替代形式拼貼，使作品在自身存在條件下運作，而非成為人類欲望或資料回收的鏡像。

生成不再由資料驅動，而由世界驅動。作品獲得自身因果鏈，生成語境、規則與物質張力，使文化回到生命的水平，而不是停留於資料的平面。Cheng 的創作將技術從再現引向存在，讓運算成為世界生成的方法，而非風格生產的工具。演化的現場。

技術作為世界條件：宇宙技術的可能性

此路線與许煜（Yuk Hui）在《宇宙技術》（Cosmotechnics, 2016）中的觀點形成回應。許煜主張技術並非單線演進，也非純粹功能工具，而具有地理、文化與形上學上的多重起源。技術構成世界的條件，並非以效率與提取為目的，而是回應世界如何形成自身。文化不依附於算法序列，而存於特定共同體對自然、時間與存在的理解之中。技術無法僅以計算邏輯被理解，因為其根源與世界的存在方式相關，而非行為模式或產能規模。

在此架構中，創造不依賴對現實的逼近，而取決於是否能生成存在條件本身。技術可作為開啟世界的操作，而非資料封存的框架。問題不在於模型能否生成新的形式，而在於是否能讓世界持續向前生成；不在於模擬生命，而在於產生能使生命發生的場域。文化的持續性取決於世界自身是否能被延展，而非符號是否能被再現。生成技術若僅操作資料分布，便只能複製既存語法。世界在此並未擴張，只是以向量形式反覆整理。

生成式 AI 將文化壓縮為可運算資源，專注於形式重建與語法再分配，將意義、歷史與身體排除於生成過程之外。文化由事件與關係轉為數據與統計，成為模型可調用的素材，而非世界中的力量。生成能力因此落在資料維度，而非存在維度。輸出具視覺完整性，卻缺乏生成世界的張力與倫理重量。

Cheng 的系統提供另一方向。創造力不必以資料規模衡量，而可理解為世界能否自我展開的強度。技術不必成為文化的抽取器，而可成為文化的動力場，使世界得以在運算中延續，而非在資料中停滯。生成不須迴圈於分布中心，而能朝不可預測的生命歷程推進。技術不必提供答案，而能使問題生成；不必複製世界，而能使世界產生。

真正值得思考的不是機器能否模仿人，而是技術能否讓世界重新開始。

邁向批判性實踐

綜上所述，生成式藝術並非無偏的技術介面，而是文化生產條件的再佈署。運算架構依賴資料抽取、模型訓練與勞動外包，轉化人類文化的積累為可調用的算子，使美學實踐嵌入平台、專利與資本的制度框架。文化不再以身體與記憶為媒介，而成為可被切片、重新編碼與分發的資產。生成不位於創造的起點，而位於文化迴收的末端，對世界的參與被替換為對資料殘留的再處理。

然而，批判不等於逃離。視覺文化不必順從統計收斂，也能在計算體制內重建對抗性。

芝加哥大學研究者開發的 Glaze 與 Nightshade 提供近期例證。Glaze 透過加入不可見的像素擾動，使模型無法穩定擷取藝術家的風格特徵；Nightshade 進一步將資料毒化，讓模型在訓練過程產生偏差映射，從「學習」轉為自我崩解。兩者不以保護作品為唯一目的，而將風格視為不可被擅自剝離的主體權，將資料轉換為抗命的手段，使創作者能干擾模型的視覺基礎，迫使平台承認個人資料的政治屬性。權利不再位於作品，而位於權重能否合法使用。

資料層面的抵抗可延伸至機構與檔案。Anna Ridler 與 Trevor Paglen 的研究指向資料集取證，不僅揭露資料來源的政治，也恢復資料在世界中的指涉。影像回到其產生的土地、身體與權力關係，而非停留在無主狀態的特徵向量上。生成模型不再是歷史的保管者，而被迫面對其操作的傷痕與剝奪。

技術實驗亦可離開風格模擬，轉向生成存在條件本身。Cheng 以《使者》與《BOB》展開可演化的行動體系，使作品在時間中生長，而非由提示詞觸發。創作不再以資料庫為起點，而以世界生成的能力為起點。生成指涉關係、慾望與衝突，而非視覺表層的再生產。技術不再複製風格，而是產生意外。

批評的任務由分析轉向介入。視覺系統的政治不在螢幕上，而在資料收集、演算法架構與權重監管。藝術不再僅是輸出形式，而是重新定義技術的使用條件，使文化能保有自身的形成邏輯，而非作為模型記憶的燃料。

生成式藝術的未來在於區分模擬與世界。模擬重組形式，世界產生事件；模擬回收殘留，世界創生關係；模擬依賴平均，世界依賴不可預期。創作者面臨的問題不再是如何使用工具，而是如何使世界持續存在：風格是否能拒絕被提取，資料是否能抵抗被封存，作品是否能以自身的時間與倫理生長，而不是在演算的壓縮中凍結。

真正的藝術不被生成，而與世界共同生發。