澎湃思想週報丨人工智慧能否創作藝術；西方工作場所監控爭議

人工智慧創作能否被視為藝術？

從繪畫到人工智慧生成的播客對話，再到劇本寫作，人們正在共同努力用電腦的自動化取代人類的創造力，同時拋棄我們所了解的藝術概念。 《雅各賓》作者Luke Savage以2013年的電影《提姆的維梅爾》（Tim's Vermeer）為例，討論了人工智慧生成的藝術背後存在的一系列問題，以及其背後所傳遞的理念。

在電影《提姆的維梅爾》中，演員佩恩·吉列（Penn Gillette）記錄了他的朋友蒂姆·傑尼森（Tim Jenison）如何重現17世紀荷蘭畫家約翰內斯·維米爾（Johannes Vermeer）的技法。為此，軟體公司高層兼視覺工程師詹尼森開發了一系列複雜的方法，利用鏡子和光線來複製維梅爾的技法，重現其標誌性的景深和色差。

《提姆的維梅爾》劇照

詹尼森為複製維梅爾1660年代作品《音樂課》（The Music Lesson）付出了許多努力，令人印象深刻。然而，詹尼森和吉列似乎對他們的所作所為產生了誤解。吉列滔滔不絕地談論維梅爾作品的「攝影」和「電影」特質，卻沒有抓住它那有趣和在抽象的維度上的本質，正如他激動地表示：「我的朋友蒂姆畫了一維梅爾的畫作！他畫了一幅維梅爾的畫！」但這種複製不過是一種極其精細的數位繪畫實驗，一種美的衍生擬像。

這句話可以重寫為：兩位演員將維梅爾的作品看作是一種技藝和手法，他們努力追求在表演中呈現真實的現實感。在這種理解中，維梅爾的作品並不涉及社會或文化過程，沒有機械生產行為之外的靈感，除了具備攝影現實主義的特徵外，維梅爾的作品完全不具備其他目的。而這樣的做法，似乎與人工智慧的藝術創作有著相似之處。

Luke Savage指出：就像任何技術驅動的工業過程一樣，人工智慧可能最終會產生深遠的社會和物質影響。但歸根究底，人工智慧具備自19世紀以來驅動資本主義的必要條件，即以更低的成本不斷追求更有效率的生產。這種發展對藝術家和文化工作者是一種威脅。正如藝術家Molly Crabapple觀察到的那樣，像Stable Diffusion和Midjourney等現有應用程式已經可以根據文字提示產生詳細的圖像，而且幾乎不需要花錢。她寫道：「雖然這些圖像仍存在問題並且在某種程度上缺乏靈魂，但它們更快更便宜。」。雖然人工智慧有時會畫出額外的手指或在耳朵中畫出錯誤的腫塊，但總體來說它已經取得了很好的成果。許多插畫家透過為書籍封面和編輯插圖創作圖像賺取收入。 ”

在文化領域，文化產品將變得異常粗糙：由電腦製作的假畫也許會在加密貨幣或非同質化通證（NFT）等人為製造的稀缺性市場上出售、透過演算法讓虛擬流行歌手錄製公式化音樂。最終，作者將被生成演算法所取代。這些演算法將對話和情節結構的差異不斷減少，同時減少了作者的參與程度。在Luke Savage看來，人工智慧文化的推動者錯誤地將複製視為創造，將現實主義和藝術表達畫上等號。在這種概念中，創造力最終是一種機械的努力，每一種藝術：繪畫、電影、音樂、詩歌，不過是顆粒狀數據點的集合；毫不誇張地說，「藝術」就是各個組成部分的總和。

在被科技企業壟斷的加速下，大眾娛樂日益成為衍生性商品和演算法生成「內容」的荒地——幾乎沒有什麼有意義的新內容。在科技的幫助下，企業已經打磨出了殭屍化的文化生產模式，在這種模式下，現有的智慧財產權（IP）被無休止地循環利用，並以續集、前傳、重拍和拙劣仿製品等形式大量生產出來。就人工智慧代表的革命而言，它將完善這個過程，而這根本不是真正的革命。

雖然判定某種藝術作品是好是壞，是曲折而複雜的。雖然創意過程變得更有效率，但並不能保證它會變得更好。

藝術、音樂，幾乎整個人類生活和思想都超越了睡覺和吃飯等基本事務，散發出一種本質或精神，這種本質或精神不能簡化為機械的過程，無論我們決定如何稱呼它（智慧、人文主義、創造力、靈魂）。從定義上講，它產生了一些無法被量化或分類的東西。一幅畫或一段音樂一旦被創作出來，就可以被分解成它的組成元素，這些元素反過來又可以被重新排列或重新配置，以產生其他的東西。然而，除非引入一些新的創造性元素，否則「創新」的結果將永遠是一種偽造的複製。

引用文章：

https://jacobin.com/2023/05/ai-artificial-intelligence-art-creativity-reproduction-capitalism

#西方工作場所的監控爭議

2020年9月，Vice雜誌的一名記者發現，亞馬遜公司正在為其全球安全營運部門（GSO）招募兩名「情報分析師」。 Analysts will employ data analysis and other tools to detect and resist "labor organization threats" and other political opposition actions against Amazon.。這種無所不在的員工監控引發了員工的強烈抗議和反對。 2022年，亞馬遜在斯塔頓島的倉庫工人組成了工會，他們公開表達了對連續工作監控的不滿。

過去十餘年間，學者、記者和技術領袖持續關注數位科技將如何改變工作。在《波士頓書評》發表文章，天普大學比斯利法學院副教授Brishen Rogers報道了這個現象。研究者認為，數位科技有著兩種不同的運用。任務自動化是一種替代特定工人的方法，而另一種則是基於種族、性別、國籍或殘疾等因素歧視工人。但在今天龐大的服務經濟中，一些公司正在利用數位技術作為統治的工具，利用它們來限制員工的薪資成長，阻止工人形成工會，並加強對勞動力的剝削。工人對於數位監控的抵制，則代表著他們對於工作場所數位科技實現透明化和民主化的呼籲。

當地時間2023年5月31日，美國，亞馬遜及其子公司將為侵犯用戶隱私指控支付超3000萬美元。

公司監控與工人之間的衝突並不新鮮。一個多世紀以來，公司一直試圖產生、獲取和量化有關工人和工作流程的信息，並藉此來壓低工資。在經過漫長的鬥爭後，雇主從工人手中奪走了生產控制權，將生產的技能流程化、資訊化、並製定了所謂的「法律」——將產出率和工資進行綁定。

隨著電報、電話、傳真機和現代資訊科技相繼出現，公司實現了對於勞動力的遠端監督。近幾十年來，隨著企業內部網路、行動運算、位置追蹤、影像和自然語言識別以及其他形式的高階資料分析的成熟，公司的監控能力急劇擴大。如今公司渴望對工作和生產的各個面向進行持續監控，這樣的監控也是不對稱的：公司可以在員工不知情的情況下監控員工，同時阻止員工監控管理階層。

目前，零售、餐飲服務、物流、旅館和醫療保健產業成為了許多國家最大的雇主。這些公司僱用了大量工人，但生產力成長緩慢，因為生產它們的產品需要人力或註意力，很難透過技術來提高。因此，這些公司非常關心如何抑制薪資成長。許多企業採用高就業率、低技能和高流動率的商業模式，並利用新技術防止工人形成集體力量。

在Brishen Rogers看來，公司利用數據以三種不同的方式約束員工；他將第一個稱為“數位泰勒主義”，以科學的管理體系建立對勞動過程的管理控制。數位泰勒主義包括各種形式的自動化和強化監控。以亞馬遜倉庫為例，演算法監控系統會報告那些表現不夠快的員工，或是那些在沒有經理許可的情況下上廁所的員工，有時甚至會建議解僱他們。

公司不僅運用數位泰勒主義，還利用監控和數據聚合技術來防範工會組織和其他集體行動。例如，公司可以使用新的招募演算法，將求職者的工作經驗與社群媒體貼文或政治行為數據匯總起來，篩選出那些可能挑戰管理層權威的員工。建立信任和團結是工人組織過程中至關重要的一部分，工人們透過參與集體行動來保護彼此，並共同承擔責任。但現代監控可以阻止這種動員。首先，經常受到監督且彼此分隔的工人幾乎沒有機會實現共同目標。此外，語音處理和自然語言處理軟體的發展可以讓公司「聽到」工作場所所說的幾乎所有話，並看到工人們何時在彼此交談。

最後，許多公司正在使用新技術來改變其業務範圍。他們以購買勞動力的方式來僱用工人，將工人視為獨立承包商，而非合法僱員。例如亞馬遜將其快遞業務外包給了各種外部公司，但正如一位記者發現的那樣，亞馬遜的合約要求服務提供者「向亞馬遜提供進入其辦公場所的實體通道，以及零售商想要的各種數據，如地理位置、司機車輛的移動速度等。亞馬遜表示，它有權隨心所欲地使用這些資訊。不承擔責任和成本，亞馬遜仍能行使傳統僱用權力，採取監督措施。

鑑於當今雇主擁有強大的技術能力，政策制定者可能需要考慮禁止長期存在的、似乎沒有爭議的工作場所監控形式，例如對在車間工人工作時的監控。倡議者已開始探討部分或完全消除工作場所數據的方法。例如，加州大學柏克萊分校勞工中心（University of California Berkeley Labor Center）的研究人員在與學者、工會和其他人廣泛諮詢後，建議禁止在工作場所使用臉部辨識和演算法來識別工人的情緒，並限制雇主收集「工人工作所必需和必不可少」的工人資料。研究人員還建議，雇主只有在「為完成核心業務任務、保護工人安全或履行法律義務所需的情況下」才能夠使用電子監控。

Brishen Rogers表示，這樣的改革需要勞動法做出更根本的改變：削弱雇主選擇並實施工作場所監督技術的權力，讓工人在生產計劃和執行中擁有真正的發言權。資料實踐的三類改革可以推進這些目標：在各種情況下禁止資料收集和使用，在其他情況下對資料實踐進行商議，並將資料來源或技術置於公共或社會控制之下。

除了上文提到的禁止資料收集外，Brishen Rogers提出國會可以考慮給予工人一些集體權利，不管他們是否屬於工會，都可以就技術變革進行諮詢。工人和公眾應該獲得更大的數據和相關技術的控制權，因此國會應透過改革將數據社會化為一種公共資源。例如，國會可以要求公司分享他們收集的關於工人和工作流程的數據。然後，監管機構或工人權利組織可以分析這些數據，以發現違反基本勞動法的行為，例如不遵守工資和工時。在這樣的改革下，工人們將擁有更多的談判籌碼。然而，考慮到雇主對於勞工掌握權力的警惕，這樣的改革絕非易事。 Many tech companies and service industry giants will find ways to circumvent restrictions and continue closely monitoring their employees in their own ways.。

引用文章：

https://www.bostonreview.net/articles/workplace-data-is-a-tool-of-class-warfare/

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