算法背景下影像艺术的数字化转向

□陈永康

有人用艺术、人文、科技来锁定这个时代的关键词。毋庸置疑，这个时代是具有颠覆性的，知识重构已经成为人类进步和发展的重要思维，人们逐渐习惯借助各种工具了解世界，了解潜意识下的自我，而算法文化早已渗透进我们生活的每一处细节，改变着我们看待事物的方式，并影响着我们评价事物的标准，也催生了诸多艺术形式的转向，其中就包括影像艺术。

一、算法背景下的审美重构

艺术作品的审美主体不仅包含审美第一主体（艺术家），也包括审美第二主体（观众）。正如马克思所述：“艺术对象创造出懂得艺术和能够欣赏美的大众。”算法工程师利用可量化的美学思维，不仅完成了大众美学心理模型的复建，还打通了艺术作品的创作与接收通道，更增强了受众对艺术作品的深层凝视及共鸣。

（一）可计算的美学

通常认为美学是基于人与人发生审美关系的不同视角，而随着计算机视觉智能化和数字识别技术的不断完善，人们开始寻求一种科学计算美学的方式，希望计算机能够像人类一样具有审美的能力。[1]因此，可计算美学这一概念应运而生，其基本原理是通过计算机算法模拟人类感知，对图像进行美学分析与评价，并推演出符合人类视觉审美经验的图像处理方案。随着可计算美学研究的不断深入，我们除了可以根据图片美学的关键指标，遴选出符合用户需求的图像，也可以对该照片进行视觉美感度的提升。例如，图像主体优化修复方案就是运用算法提取画面中的视觉主体，并利用视觉三分法原则，对主体大小和位置进行调整，同时对背景空余部分进行补全修复，其原理是算法美学对画面空间重构的约束机制。再比如，图像变焦的超分算法则和传统相机通过光学镜头改变物理焦距的方法不同，超分算法采用多张低分辨率图像相互补全的算法模式，将时间域的信息连续定格为空间域的丰富信息，最终合成一张细节丰富的视觉图像。

由于可计算美学具有极强的市场应用前景，使得越来越多的研究团队投身到算法美学的技术开发中。也有艺术学者据此提出质疑，认为可计算美学是被约束的美学思维，缺乏自由意识构思和创意的碰撞。我们认为审美具有极强的主观性，图像的美学评价也涉及多个层面的美学素养，除需具备传统美学素养外，还需要整合心理学、社会学、哲学等多个领域的美学思维，想要提出一种通用的评价标准相当困难。尽管可计算美学并非完美，但在应对海量图像的高效处置方面，其绝对优势显然也是不容回避的。因此，我们也不能简单判定哪种方法更具优势，更适应视觉艺术市场的发展。

（二）算法美学的交互性

算法问题在今天看来似乎已演化成一种常态行为方式。在大众娱乐的年代，海量的视觉图像潮水般奔涌而来，被高度影像化的世界，如此真实又如此虚幻。[2]正如哲学家雅克·拉康所言，真相的解读并不取决于数据是否真实，而在于解读者是否把它看作真实。

有人说互联网是有记忆的，我们每个人的兴趣爱好、审美趣味、社交方式，甚至是我们的健康状况，都会被互联网所监测。以淘宝为例，其核心技术为“个性推荐算法”模式，当我们选择在淘宝上购物，计算机后台服务器会自动识别我们的兴趣爱好，主动推送你感兴趣的产品，以此来激发我们的购买欲望。有研究证明，这种信息的获取方式往往是双向的，平台用户被网站投放的图片及短视频所吸引，形成购买欲望和被教化的审美导向； 商家则可根据不同用户对同一图片及短视频的视觉暂留时长，来评测该产品是否对大众的购买欲望形成审美心理刺激，据此完成商家批量生产的需求。其实我们不难发现，这里的视觉艺术创作，已经被吸引力法则所约束，并因此沦为了社会服务的工具，而消费者则变成了研究机构眼中可量化的图表，正如德国哲学家本雅明所言，我们的艺术已经沦为了“文化工业”的工具。

因此，在互联网算法背景下研究美学，严格意义上来说就是对哲学现象的追问，没有哪一个时代会像互联网时代这样，通过数据量化的方式多维度认识自己；也没有哪一种艺术形式会像算法艺术这样，通过科学和艺术实现新美学主义的艺术思潮。

二、算法背景下的影像新艺术观念

传统艺术观念认为，艺术是非理性的产物，是感性和自由意识的结合。但随着20世纪后现代主义的出现，影像艺术的先行者们逐渐从单一感性的视觉审美中走出，开始更多地关注内涵、意义、心理等一些较为多元理性的深入思考。

（一）算法自动化生成的影像作品

今天看来，影像艺术的数字转向并非巧合，随着编程技术的不断发展，人们越来越习惯互联网生活。于是，一批新锐影像艺术家便将影像艺术的研究视角逐渐从解决问题转到提出问题来，他们开始积极实验并思考新媒体时代的互联网，用跨学科发展的思维占领影像艺术的新高地，以新艺术的形式为影像艺术发展注入新的生命力。比如美国艺术家克莱蒙特·瓦拉，他的大部分影像艺术作品都是经由算法自动生成所产生的，他的代表作《来自谷歌地图的明信片》大部分素材来源于谷歌地图的搜索引擎，这些图片素材无需加工即可自动生成一幅被异化了的乌托邦幻境。还有，英国艺术家乔纳森·刘易斯2009年的系列作品《设计者标签》便是采用传统胶片拍摄伦敦雨夜街头的高端商业橱窗。在照片拍摄完成后，又将底片冲印、二次扫描成数字文件，并将该文件写入自制的代码编程，最终实现像素化图像的视觉影像。在这件作品里，艺术家既是软件工程师，又是艺术创作者，这种多重身份的叠加也是作者想要拿来探讨的重要话题——“算法时代谁是作品真正的创作者”[3]？

越来越多的艺术家发现，单一的美学逻辑已无法满足他们的创作要求，他们转而开始关注更多具有“交互联觉”效应的新媒介，并尝试将音乐、文本、数据与机械等更多元素叠加形成可视化影像。像波兰艺术家panGenerator 的交互影像作品《深圳脉动》就是利用数据可视化算法完成联觉共振的典型案例。作品创作之初，他首先将抽象的深圳交通实时数据导入计算机，使其自动生成一组具象的光影运动影像素材，然后再将这些光影影像素材转换成机械运动装置，最终生成了一组杂糅了多学科特点的视觉装置艺术作品。

简单来说，一幅影像素材，无论它的最初形式是否是计算机创作的，我们都可以利用算法将其生成一件新的影像艺术作品。尽管饱受争议，但艺术家们用一个又一个鲜活的作品给出明确的答案，我想这也正是后现代影像打破再创造的精神实旨。

（二）算法“拾得影像”的艺术再加工

如果算法自动生成是人机结合的创作手段，那么艺术家们对现成品影像素材进行“二次创作”，其创作的核心不但是对作品的再阐释，更是对原影像素材叙事美学的重塑。因而，此类作品的创作往往会伴有误读、篡改等极富戏剧性的艺术表现手法，这种艺术观念也给了影像艺术家们前所未有的创作体验和反思。

新的艺术观念总是能催生出一批优秀的艺术创作者，影像艺术家布伦丹·尤哈斯正是这一新动向的先行者。以尤哈斯2012年的作品《花朵》为例，它的创作影像素材全部来源于网络搜索，比如个人网络相册、创意共享图片等一些极普通的民间原生态影像素材，同时这种“民间”影像碎片化的故事本身，也给作品多元化的阐释增加了更多的叙事线索和臆想空间。

影像创作思维的转向从来就不是一蹴而就的，它是影像艺术家集体意识的长期沉淀和不断实验的必经之路。德国艺术家约阿希姆·施密德就曾在一次访谈中提到：“作为摄影师的我时常感到困惑，因为拍摄照片这件事已经无法诱惑我，而对现存影像再创作让我有了更多的创作欲望。”因而我们在施密德的作品中常常会看到来自于民间的生活原生态影像素材，他把这些生活原生态影像素材用自己的艺术创意思维进行干预、加工，重构出自己想要的影像画面。

纵观摄影发展历程，影像艺术家们从来没有像今天这样，简单并便捷地得到如此海量的影像信息，视觉智能的发展，使得互联网正逐渐成为艺术家们最重要的创作试验场，虽然窃取、挪用他人的作品常常会伴有法律争议，但依然无法阻挡影像艺术家们对于网络现存照片和影像素材再创作的热情，也许这也正是后现代摄影重构思维“造相”的魅力所在。

三、算法背景下影像艺术的真实性

在全民读图和大众传播如此广泛的今天，我们不难发现相较于传统新闻摄影的现场性的复刻，算法图像更像是社会的“真实”投射，新闻摄影的拍摄者既可以是人，也可以是摄像头，甚至是谷歌地图和影像素材平台，这也预示着我们正悄然迈入崭新的“元图像”时代。

（一）算法背景下影像的真实与虚构

客观记录曾经是20世纪最重要的摄影语言之一，著名的战地摄影师罗伯特·卡帕也曾经这样说过：“如果你拍得不够好，那是因为你离的不够近。”新闻摄影的“现场性、客观性、真实性”原则，曾经是众多传统新闻摄影从业者所奉行的道德准绳。但自从2012年8月第一张iphone 拍摄的照片在《时代周刊》刊发起，这种观念就遭受到了前所未有的挑战，包括新闻摄影的拍摄工具、影像获得方式，甚至是图像真实与否的判别标准，都在发生着重大变革。现如今，在全民互联网环境下谈论新闻摄影，其真实性与否显然已无从考证，而我们唯一可以确信的是职业素养和职业道德对现实的遵从与叩问。就拿当下来说，社会经济、文化、政治等意识形态正变得越发复杂，简单真实的拍摄根本无法再现社会生活的本质，这也促使新闻摄影从业者们不断寻找更新的创作手法来增强作品的视觉冲击力和感染力。

2011年，克里斯蒂娜·德·米德尔拍摄的作品《非洲宇航员》在当时新闻媒体界引发了不小的争议，原因是她用虚构的方式回忆了20世纪60年代赞比亚宇航员登月的真实历史事件。与传统媒体恪守第一现场客观呈现的方式不同，她用讲故事的方式弥补了当时没有影像留存的遗憾。米德尔的作品虽然是摆拍的，但在其镜头中我们依然可以窥见非洲人民最真实的形象。此后，越来越多的新闻摄影作品开始打破真实与虚构的边界，只为最大程度地还原历史和叙事的“真相”。[4]比如，中国新闻摄影师杨怡正在把镜头对准他的故乡重庆开县进行思考和创作，开县位于长江沿岸的三峡大坝附近，是重点移民搬迁地之一，移民生活虽然改变了当地百姓的很多生活方式，但从未抹去百姓对于故土的依恋和记忆。杨怡摒弃了传统纪实拍摄手法，将带潜水镜的村民和水箱拍摄的影像素材导入photoshop 软件合成进行“二次创作”，最终呈现出荒诞、怪异的超现实主义作品《没·故里》，这种用虚构的创意思维和创作手法再次“真实”再现了百万移民的伟大工程。[5]

笔者认为，世界本就没有绝对的真实，我们观看照片的过程就是场景再现的过程，而这一过程本身就是非客观的记忆重构。因此，在算法背景下产生的后现代新闻摄影不再苛求真实，而是更加遵从历史和叙事的现实。

（二）算法背景下影像的独特获取方式

资深新闻摄影记者迈克尔·沃尔夫在十年前便转向了数字摄影。其作品常以都市生活为创作背景，主要作品有 《东京压缩》《一系列不幸的事件》《建筑密度》《观察窗口》等，这些作品都是用或变形、或抽象的拍摄手法，拼凑出现代都市生活最真实的生存状况。其中《一系列不幸的事件》大胆借用谷歌街景的引擎搜索功能，充分利用谷歌算法图像的客观、稳定性，增强了该报道的说服力，并于2011年拿下了当年的世界新闻摄影大奖。[6]

英国后现代新闻摄影师戴维·伯金深受算法影响，他的作品《侧面照》就是在平民数据库中搜寻伊拉克战争中的伤亡者，并将伤亡者的个人识别代码插入计算机的色彩管理程序中，自动生成的色度值转印成类似胶片的中间底，最终的作品以模仿胶片的形式呈现，胶片的槽扣处则刻有死亡者的详细个人信息。[7]这与许多报道战争血腥场面的新闻摄影作品不同，伯金的作品用冷静、抽象的符号语言，深刻思考战争所带给我们的损失、后果与战争“后遗症”。以上两位新闻摄影师的作品在图像的获取方式上，都尝试了反常规的拍摄手法，但他们的作品却无不真实地还原了事件本身，完成了对社会的警醒、反思和追问。

伴随着新学科改革的不断深入，传统的文科专业最终会进入到交叉学科的新领域。比如哲学的语言学转向、影像艺术的数字化转向等，这些新的研究思路不仅是对传统的批判和反思，也是对新世界观的积极回应。[8]以算法背景下的影像艺术创作为例，它囊括了历史、文化、科技、政治、经济、符号学和美学等几大学科领域，这种虚拟世界中的影像语言，不仅给我们带来了新的视觉体验，也使影像艺术作品有条件做到更真实、更精准的阐释和再现“艺术”。因此，算法背景下影像艺术的数字化转向，既是新时代的美学变革，又是艺术影像创作思路的理论扩容。