陽春麵研究舍 Simple Noodle Art｜神奇的雜訊︰AI的潛在漫步方式 Magic Noise: How AI Wanders in the Latent Space

Artists｜陳姿尹 Chen Zi-Yin、莊向峰 Chuang Hsiang-Feng
Dates｜2025.8.30 – 10.4
Opening｜2025.8.30(Sat.) 4pm.
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大未來林舍畫廊將於8月30日推出陽春麵研究舍個展《神奇的雜訊︰AI的潛在漫步方式》。此次展覽延續著藝術家對演算法生成與視覺再現的關注，以「AI演算法」與「雜訊」為核心展開，透過道爾頓板、側面描繪儀等具像裝置，與AI影像生成模型的對話，結合十八世紀傳統描摹裝置與當代人工智慧，思考AI如何透過「雜訊」漫步於真實與虛擬之間，重新詮釋肖像繪畫可能的形式；另一方面，透過自我相似的碎形幾何與印刷及手繪的誤差呼應雜訊，進一步重塑人類與科技對創造力的想像與認知。

此次展出作品《潛像描繪儀》與《噪聲殘影》圍繞著「高斯雜訊」在「潛空間」的探索展開，重新構築我們所感知的世界。隨著深度神經網路(Deep Neural Network)成為AI的主流技術，逐漸建構出一個以真實世界為藍本、卻不受人類空間與感知所限制的虛擬世界—「潛空間」(Latent Space)。

另一方面，「高斯雜訊」(Gaussian Noise)原指一種隨機訊號，通常源自於自然界中各種隨機的變動，這些變動具有常態分佈(Normal Distribution)的特性，即大多的訊號落於平均值，並且訊號越遠離平均值，出現的機率越小。而此現象可見於現實世界的道爾頓板裝置—裝置內的小球隨著道爾頓板的翻轉與落下，隨機散落於各軌道中，最終排列出常態分佈的鐘型曲線，根據此分佈所產生的雜訊，即為高斯雜訊。

在《潛像描繪儀》中，藝術家透過道爾頓板裝置所創造的隨機分布，計算出AI在潛空間中生成影像所需的高斯雜訊，再由一台改造自十八世紀末的「側面描繪儀」(Physionotrace)，搭配液晶螢幕與動力裝置描繪出實體的剪影肖像，對映歷史裝置與演算法的圖像生產機制。而《噪聲殘影》則將程式語言與手繪兩者各自生成的圖像相互疊合，透過「減去」重疊部分的手法，揭示出人為誤差與運算精度之間的微妙差異。

無論是《潛像描繪儀》從雜亂到逐漸清晰的肖像輪廓，抑或是《噪聲殘影》中因手繪誤差所留下的線條痕跡，藝術家試圖將現實生活中看似無序、偶然的「雜訊」，透過人工智慧於虛擬世界的演算，把圖像的生成機制的思辨，從過去人類主觀詮釋演變的「準確化」、「標準化」機器觀看方式，進一步推進至「重組的」、「隨機的」(Stochastic)機器表述(Latent Representation)。這些由演算法所生成的肖像，在脫離傳統實體描繪的同時，也反覆演繹著「模擬與重組他人」的生成模式，映照出個體在資訊龐雜的世界中，對於自我身分與何為創造力的持續扣問。

更多展覽資訊詳見官網
https://www.linlingallery.com/album_d.php?lang=tw&tb=1&cid=622&id=9070

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