[本文最初刊登於《Aperture》雜誌，第214期，2014年春季。]

去年夏天，紐約現代藝術博物館（MoMA）邀請了我於2007年創立的「軟體研究計畫」（Software Studies Initiative），探索如何將視覺化作為研究工具，並尋找以新方式呈現其攝影收藏的方法。我們獲得了大約兩萬張數位化照片的使用權，隨後利用我們的軟體，將它們組合成一張高解析度影像。

這使我們能一次觀看所有影像，從攝影媒介誕生之初一直到當代，跨越不同國家、類型、技術以及攝影師們多元的感性。

幾乎每一張經典攝影作品都包含其中——那些我反覆在不同場合見過的影像。能輕鬆放大檢視每一張照片的細節，或縮小觀看整體，對我而言幾乎是一種宗教般的體驗。

同時觀看兩萬張照片聽起來或許令人驚嘆，因為即使是最大的美術館展廳，也不可能同時展出如此龐大的數量。然而，以二十一世紀的標準來看，MoMA 的收藏與社群媒體分享平台上龐大的影像庫相比仍然顯得微薄，例如 Instagram、Flickr 與 500px。（僅 Instagram 一個平台就已經擁有超過一百六十億張照片，而 Facebook 用戶每天上傳的影像超過三億五千萬張。）

由Flickr在2005年開創的「社群攝影」（social photography），為文化研究開啟了極具吸引力的新可能。數以億計的人們共同創造出的影像宇宙，可以被視為一部沒有劇本與導演的巨型紀錄片，而觀看這部紀錄片則需要仰賴運算工具——資料庫、搜尋引擎與視覺化技術。

深入挖掘這部「紀錄片」的組成部分，可以幫助我們理解日常攝影與支配數位影像創作的習慣。當人們拍攝彼此時，他們是否偏好某些特定的取景方式，就像專業攝影師一樣？來到紐約的遊客是否拍攝相同的主題？這些選擇是否受到文化因素影響？而當他們確實拍攝相同主題時（例如曼哈頓西側高架公園High Line上的植物,見下圖），是否使用相同的技術？
為了開始回答這些問題，我們可以利用電腦來分析數百萬張照片的視覺屬性與內容，並結合它們的文字描述、標籤、地理座標以及上傳日期和時間，最後再對結果進行詮釋。

很多人認為我是媒體學者或者新媒體學者，但實際上，我是一名藝術家。我於1960年生於俄國莫斯科，在1981年隨父母移民到了美國紐約。從 14 歲開始我開始接受視覺藝術訓練，包括現代主義繪畫和古典繪畫。這與亞洲仍存在的一種體系有些相似，要進入藝術學院必須通過考試，我當時要進的是建築學院。我參加的考試主要是關於古典素描的，如畫古希臘頭像、描繪紋理、強調透視和栩栩如生的繪畫。我接受了這樣的訓練，1981年來到紐約後，我在紐約大學電影學院度過了一些年頭。

近四十年前，1984年，我開始從事計算機動畫和計算機圖形工作。我有人文學科的博士學位，主攻視覺文化，在過去20年里，我在東海岸甚至加州教授課程，在視覺藝術系任教，盡管大學根據我的著作和書籍對我進行評估，大部分教學內容是面向藝術家的實踐工作室課程。十年前，我搬到紐約，並成為計算機科學和數據科學博士課程的教授。現在，我教授計算機科學專業的學生。

我已經有32年沒有進行傳統的素描或繪畫了，大約在90年代停止了畫畫，在過去的30年中，我參與了從模擬到數字，再到計算。隨著計算轉向AI，數字已經成為既定事實，每個人都在寫關於數字文化的東西。我覺得我可以為我的生活增添些其他東西，所以我重新開始了繪畫。剛好在這兩週後，Midjourney公開發布了，它的出現掀起了生成媒體（generative media ）的革命。

眾所周知，過去的15年是非凡的。中國公司一直在發佈他們自己的版本，支持其應用。在西方，我們有ChatGPT，我們有Dalle 3；現在，生成式人工智能已經整合到谷歌搜索中。毫無疑問，我們正處於一個全新、徹底革命性的時代的開端。許多人，包括我自己，相信這場革命的規模可以與90年代互聯網的發展，與19世紀攝影的興起相媲美。