海德格尔与座架
图源：Stefan Schweikle
01.
从人类经验到数据化组织
人类天生的创造力对艺术史研究的发展不容小觑，在这个时代，AI的加入可能有将创造力和想象力放大，细化，并落地的效果。目前，人工智能在艺术史研究方面的应用已在多家博物馆中得到了充分体现，例如在大都会艺术博物馆。通过使用AI重新组织图像、展示艺术品潜在的历史演变、模拟空间策展、系统化审美等方式，帮助博物馆对历史资料和藏品进行数据化组织（Fenstermaker).
由Generist Maps 生成的“地形图”
中间的10个对象由GAN从潜在空间中推断出来
02.
现代学与后现代学视角下，
从现象学和后现象学的角度来看，人工智能分析艺术史有可能造成文化、性别等各种方面的偏见，导致人类容易产生某些刻板印象。后现象学关注技术如何塑造人与世界的关系。技术不再仅仅被视为一种工具，而是人类生存的构成和中介。这两者的界限变得更加模糊，技术不是一个独立的分支（Verbeek). 对比起现象学也相应的失去了浪漫色彩，并更植根于实证分析。
在这样的理论指导下，作为人工智能的 ChatGPT 在分析艺术史时，可能会出现同质化现象，产生文化偏见，简化艺术史脉络，以及提供片面的信息。人工智能的逻辑是由大量数据产生的，但大数据的准确性该如何保障？理想的方法是创建一种“绝对模型性能”，在消除垃圾数据后，无论数据的样本量如何，都能始终产生准确完整的结果。然而，由于ChatGPT庞大的数据库，很难详细地呈现每一个数据。在大型语言模型中，一定程度上会忽略或覆盖掉某些小样本的数据，产生静态偏差。这意味着 ChatGPT 的分析逻辑可能会忽略一部分人群、特点和文化的存在和表达，从而提炼出比较单一化，甚至具有刻板印象的特征 (Himmelreich et al.).
可是，即使是这些小部分数据，也不应该被忽视，或者说忽略后有可能会引起一系列问题。例如，如果用人工智能来分析蒙德里安的作品，它更有可能得出蒙德里安作品具有几何抽象，垂直线条，非对称构图，原色等特点的结论。这基于的是红黄蓝构成在蒙德里安作品中最为出名，数据最为大量。但作为人类艺术史学家，我们知道蒙德里安早期的作品不具备这些特点，这些特点更多的是体现在蒙德里安最著名的创作中。并且，分析蒙德里安有非常多的方式和角度，无法去衡量哪个是最有价值的，哪个IP，哪种创作方式可以覆盖整个艺术家生涯。但如果人类，尤其是尚未形成自主意识的人类，将人工智能生成的这一总结作为唯一正确的标准，就会导致他们有可能单调化艺术家的作品，并形成某些刻板印象。
同样，这种逻辑也可以应用于性别，种族、文化和其他主题，从而产生特定的偏见和成见。随着时间的推移，如果人类无条件信任人工智能这种结论，就有可能会对整个世界产生狭隘的偏见和成见，甚至形成回音室（echo chamber）等伦理问题。
差别公平标准的设置图示
个性化推荐系统，另一热门AI产物，并同时给大型语言模型直接挂钩。我们暂且不谈是人驾于个性化推送之上，还是反之。同样，我不会批判这些现象。但我仍然想要提供一个思路，去解释人类是如何开始习惯于开放AI去收集个人数据，并停止怀疑平台的合法性。
个性化推荐改变用户主观意识与情绪状态的例子数不胜数。并几乎全部都能以现象学或后现象学的角度一一覆盖解释。比如，碎片化信息个性化的随机发放。上一个秒你能够对其中BE结局共情，下一秒你就能对萌宠喂养治愈。此刻的你对于媒介来说是客体还是主体？或是你根本不在意，沉浸在各种各样情绪带来的刺激当中。
再比如，标签化对用户自我画像的加深。通过与推荐系统的互动，用户在某种程度上接受了系统对自己行为和偏好的解释，并可能将这种外部反馈内化，持续形成某种循环，逐渐认为自己就是系统所呈现的那个“个性化标签”中的人。这在音乐艺术群体中尤为常见，用户的审美体验被推荐算法引导，可能逐渐偏向于某种特定风格或类型。总而言之，意向性在互联网的传播下，变得更加复杂。除了改变一定的用户与媒介的互动方式，还产生了更多对人类自身心理与行为的影响。
待命储备：
现代技术将世界和物体简化为可利用的相同资源
03.
Crawford , Kate, and Vladan Joler. “Anatomy of an AI System.”
Fenstermaker, Will. “How Artificial Intelligence Sees Art History.”
Foulds, James R., et al. “An Intersectional Definition of Fairness.” University of Maryland.
Himmelrich, Johannes, et al. “Intersection Fairness and Small Groups: Desiderata and a Simple Hypothesis-Testing Approach.”
Osborne, Michael A., et al. “AI and the Arts: How Machine Learning Is Changing Creative Work.”
Preziosi, Donald. The Art of Art History: A Critical Anthology. Oxford University Press, 2009.
Verbeek, Peter Paul. Technology Ethics: A Philosophical Introduction and Readings. Routledge, 2023.
10.2 @Parallax视差之眼
文| Ophe
审| Ophe
编| Luna
