三、AI在媒體研究中的角色

像 ChatGPT 這樣的 AI 工具，並不是要取代人類對影像的詮釋，而是能在幾個層面提供輔助： 

資料整理員：巨量影像伴隨龐大的標籤、描述、地理座標與時間資料。AI 可以幫助研究者快速歸納，找到熱點主題、地域差異或流行趨勢。

理論與方法的翻譯者: 在文化研究中，我們經常談「凝視」「再現」「日常實踐」。但當資料量突破億級規模，研究者必須導入數據科學與電腦視覺的方法。AI 可以協助把這些技術語言轉化為文化理論能理解的脈絡。

1文化現象的解釋者: 當模式出現——例如「自拍」比例逐年上升，或「美食照」成為旅遊的主要影像——AI 可以輔助研究者把這些現象連結到身份建構、消費文化或全球化流動等更大的議題。

報告與知識生成助手: 研究不只是數據的呈現，更需要文字的詮釋。AI 可以幫助草擬研究成果，或者將枯燥的數字轉換成具有故事性的論述。 

四、案例研究：城市旅遊影像的模式分析

為了更具體地理解 AI 與巨量影像如何結合，讓我們設想一個研究案例：全球城市旅遊影像的模式分析。

研究問題

不同城市是否存在全球性的「必拍」景點？

不同文化群體在同一城市拍攝的影像有何差異？

影像的構圖、濾鏡與題材是否呈現共同模式？

疫情前後的旅遊攝影習慣如何轉變？

方法設計

蒐集資料：透過平台 API，收集特定城市的照片與 metadata。

電腦視覺：辨識照片中的內容（地標、人物、食物、自然景觀）。

文字分析：解析標籤與描述，檢視語言與文化差異。

比較研究：橫向比較不同城市，縱向比較不同群體。

時間分析：對比疫情前後的影像題材與數量。

預期成果

建立「全球旅遊影像地圖」，呈現遊客最常拍攝的場景。

揭示不同文化群體如何以影像建構對城市的想像。

紀錄旅遊文化在全球事件下的轉變（如疫情）。 

在這樣的研究過程中，AI 可以協助進行初步數據整理，並在結果出現後，幫助研究者將模式與文化理論對話。 

五、倫理與反思

當我們談論巨量影像與 AI 時，不能忽略其背後的倫理問題。

隱私與監控：大量照片來自個人分享，用於研究是否侵犯個人權益？

全球不平等：並非所有地區都能同等程度地參與影像生產，這會導致「全球影像地圖」偏向富裕國家。

演算法偏差：影像辨識工具可能帶有文化偏見，導致研究結論再現既有的刻板印象。

這些問題提醒我們，AI 只能是輔助，而不能取代人類的批判性思維。 

六、結論：未來的視覺文化研究

從 MoMA 的兩萬張照片，到 Instagram 的數千億張影像，人類社會已經從「稀缺」進入「過剩」的影像狀態。在這樣的時代，研究者面臨的挑戰不是「如何找到影像」，而是「如何理解影像洪流」。

ChatGPT 與其他 AI 工具，在這裡不是答案，而是工具箱。它們可以幫助我們把不可見的數據模式呈現出來，把零散的資訊組織起來，把技術性的結果轉化為文化討論的語言。但最終，影像的意義仍需要人類去詮釋、去批判、去連結更廣泛的社會脈絡。

或許，我們可以這樣總結：AI 能夠讓我們看見影像，但只有人類能夠理解影像。

未來的媒體研究，將是一場人類與機器的對話，也是對數位文化本質的再思考。

Ref: Painting with Data: A Conversation with Lev Manovich by Randall Packer; In hyperallergic.com; October 31, 2014)

嫣然·巨量影像時代的文化視野：從MoMA到IG（Instagram）的旅程

一、導論：從美術館到數位海洋

2014 年春季，《Aperture》雜誌刊出一篇文章，記錄紐約現代藝術博物館（MoMA）與「軟體研究計畫」的合作。他們嘗試將兩萬張數位化攝影作品整合成一張高解析度的影像，並透過視覺化工具讓研究者能「一次看見所有照片」。這項實驗既是一種科技操作，也是一場近乎宗教性的體驗——因為我們從未如此清晰地意識到，影像的總量是如此龐大而難以掌控。

然而，如果說 MoMA 的兩萬張照片已令人震撼，那麼放在社群媒體的時代，這個數字簡直不值一提。光是IG 一個平台，就早已累積超過一千六百億張照片；Facebook 每天的上傳數量也以億為單位在成長。與這樣的「影像洪流」相比，任何機構的館藏都顯得微不足道。換言之，我們早已從「美術館的收藏」進入了「數位社群的無限影像庫」，這樣的轉變，不僅改變了影像的存在方式，也徹底顛覆了媒體研究的面貌。

二、巨量影像作為「超級紀錄片」

社群媒體上的影像，不再只是個人記錄，而是形成了一部前所未有的「超級紀錄片」。它沒有導演，沒有劇本，但由數以億計的用戶共同參與，每天持續更新，涵蓋全球日常生活的方方面面。

如果我們將傳統的紀錄片比作一條清晰的敘事線，那麼社群影像則像是一個無限延展的拼圖：

它呈現了人們如何拍攝彼此，如何拍攝城市、食物、風景；它反映了不同文化群體的審美與習慣；它也紀錄了事件的即時性——災難、抗議、疫情，都在瞬間被無數手機鏡頭捕捉並分享。

問題是，這樣的「超級紀錄片」並非肉眼可直接「觀看」的對象。任何人都無法親自瀏覽上億張照片，必須依賴電腦運算、數據分析與視覺化工具。這也正是人工智慧（AI）進入文化研究的契機。(下續)

[愛墾研創·嫣然] 「封包交換」（packet switching）叙事

在今日我們習以為常的網路世界裡，很少有人會想到，這一切的起點竟然與冷戰時期的核威脅有關。回到 1960 年代，美國與蘇聯的對峙達到高峰，人們普遍擔心，一場隨時可能爆發的核戰爭會摧毀國家的基礎設施，包括通訊系統。就在這樣緊張的背景下，美國工程師保羅·巴蘭（Paul Baran）提出了一個看似簡單卻革命性的概念——「封包交換」（packet switching），也為日後的互聯網打下了基礎。

當時巴蘭的工作目標很明確：思考如何讓通訊網路在核攻擊下仍能存活。如果一條訊息只依賴單一路線傳送，一旦路線被摧毀，整個資訊就會中斷。為了解決這個問題，巴蘭提出了一個大膽的想法：把一整段訊息拆成許多小小的「封包」，讓它們各自找路前進。這些封包就像郵件一樣，可以分散走不同通道，即使網路的某些部分被破壞，仍有機會透過其他路徑抵達目的地。最後，再由接收端把所有封包重新組裝成完整訊息。

這個方式的妙處在於，它讓整個通訊網路不再脆弱於單點失效，即使網路遭受損壞，也可以保持高度韌性。巴蘭雖然不是為了發明「互聯網」而提出這個概念，但他的點子成為 1969 年 ARPANET（現代網路的前身）成功運作的核心原理。正是因為封包交換技術，網路才能在全球自由流動、不中斷地傳遞資訊。

有趣的是，六十多年後的今天，世界仍然面臨新的核威脅，國際局勢依舊動盪。然而，正因為當年科學家在冷戰壓力下的創新，我們才擁有了一個高度韌性、連接全球的網路世界。若沒有巴蘭當年為了「讓訊息在核戰中存活」而提出的想法，我們今天所依賴的網路，可能根本無法存在。

從這段歷史可以看到，科技常常在危機中誕生，而好的點子可能影響整個世界數十年。封包交換聽起來技術性很強，但它背後反映的其實是一個簡單的道理：在面對不確定與風險時，分散、靈活與備援，往往能帶來更強的生命力。今天我們使用網路時或許不再想到核戰，但這項技術的精神，仍默默支撐著我們每天的生活與交流。

[愛墾研創·嫣然] 巴別塔（Babel Tower）叙事

在《聖經》的眾多故事中，巴別塔（Babel Tower）是一個十分深刻、至今仍常被引用的象徵。這座塔的故事記載於《舊約‧創世紀》第十一章。當時的大洪水剛過，人類逐漸恢復生活，並開始聚集在一起，試圖建造一座能直達天上的高塔。這座塔並不僅是一項建築工程，更代表人類對力量與地位的渴望。

故事中的國王寧錄被認為是這項計畫的推動者。他希望建造一座足以抵禦洪水、甚至能挑戰神權威的巨塔。對當時的人們來說，這樣的工程象徵著人類自信甚至傲慢的野心。然而，這種試圖以人力接近神、甚至挑戰神的行為，被視為僭越，也因此激怒了神。

為了阻止人類繼續這項狂妄的計畫，神沒有選擇直接摧毀塔，而是做了一件更巧妙、更具象徵性的事──祂變亂了人們的語言。原本說同一種語言的人突然無法理解彼此，合作自然變得不可能。溝通一旦失效，人們就只能停止工程，並逐漸分散到世界各地。也因為如此，巴別一詞後來便有「混亂」「變亂」的含義。

巴別塔的故事常被視為對人類傲慢的一種提醒：當我們因自信而忘記自身的限制時，反而可能走向分裂與混亂。同時，它也是對語言多樣性起源的寓意說明，讓我們思考人類之間的差異、合作與界線。直到今天，巴別塔仍以象徵的方式提醒我們，力量與文明的追求，必須帶著謙卑與反思。