前一陣旅行青蛙走紅的同時，另一款手機應(yīng)用在 Instagram 上刷屏了 —— Google Arts & Culture 的新功能允許用戶上傳自拍，運用面部識別技術(shù)從數(shù)據(jù)庫中找出與相片匹配的博物館館藏。于是大家紛紛曬出各自潛伏在荷蘭或華盛頓的美術(shù)館畫框里的十七世紀巴洛克分身。針對每一張自拍，app 會提供五個配對，左邊是自拍照，右邊是藝術(shù)作品，上方還顯示用百分比記的匹配度。無論像不像，光線和角度欠佳的自拍和濃墨重彩的作品本身的對比足以博人一笑。
from Josh Groban Instagram
Google Arts & Culture?的前身是?Google Art Project，這款應(yīng)用推出于2016年初，使命是藝術(shù)的民主化?—— 讓更多人有接觸到藝術(shù)的途徑。程序的新聞發(fā)布會上，Google 的工程副總裁稱它可以讓“無論身處何處”的人們都能接觸和探索藝術(shù)。兩年后，這款應(yīng)用終于靠自拍制造了話題度，一部分人覺得它證明了科技的確有助于讓更多人參與到藝術(shù)文化中，另一方面，批評之聲也不絕于耳。擔憂者提出的問題可以歸結(jié)為三點：這款程序所達到的藝術(shù)民主化只是片面的，且既沒有超脫出傳統(tǒng)博物館系統(tǒng)對藝術(shù)作品選取的偏見，也沒有解決算法內(nèi)含的偏差。
1966年，法國理論家布迪厄(Pierre Bourdieu) 在《藝術(shù)之愛》(The Love of Art: European Art Museums and Their Public) 中以歐洲博物館觀眾為調(diào)研對象，對可及性 (accessibility)?進行了更全面的分析。降低門票費用或增長營業(yè)時間這些實踐層面的操作消減的只是表面上的障礙，并不意味著非傳統(tǒng)的觀眾就能在心理上和智性上在博物館空間內(nèi)出入自由。布迪厄認為，真正的障礙更復(fù)雜，深埋在教育不平等以及階級差異造成的社會整體不平等之中。
且不說不是所有人都有智能手機和24小時上網(wǎng)的條件，手機應(yīng)用作為工具已經(jīng)預(yù)設(shè)了參與群體（同時排除了其他）。Google Arts & Culture 對制度下的頑固障礙并沒有新的解決方案。把作品放到網(wǎng)上和實現(xiàn)藝術(shù)的民主化之間道阻且長。
關(guān)于第二點，西方博物館收藏和展覽的殖民遺風和白人男性視角則是老生常談了。Google Arts & Culture 的資源從70多個國家1500多個合作文化機構(gòu)的6000多個展覽中提取，自然也繼承了后者原有的框架。
作為公共機構(gòu)的博物館所呈現(xiàn)的知識和信息常被大眾認為是客觀的。然而，博物館的策略，包括呈現(xiàn)誰的故事、以什么標準納入和排除、如何描述、以及如何賦予優(yōu)先權(quán)，這些慣例不是在真空中發(fā)展出來的，而是體系化的權(quán)力滲透。16世紀末17世紀初博物館體制建立之初，非西方物件被歸入到珍奇柜（cabinets of curiosities），因為帶著異國情調(diào)的它們?nèi)鐟?zhàn)利品般象征著擁有者的地位和財富。到了啟蒙時代，非西方物件被分門別類，作為“原始”的代表來說明西方文化的“正統(tǒng)”和“高端”。
博物館收藏和展覽的目的和方式幾經(jīng)更迭，當代博物館意識到需要對傳統(tǒng)方式重新評估，避免落入歐洲中心主義的敘事。但是對非西方文明的系統(tǒng)歸類已經(jīng)常理化，權(quán)力的不平等依然存在。1992年，藝術(shù)家兼策展人 Fred Wilson?在馬里蘭歷史學會的特定場地裝置藝術(shù)作品“挖掘博物館” (Mining the Museum: An Installation)?通過重組和對照既有收藏，暴露出學會在搜集和展示的方式中無意識的種族主義意識形態(tài)。比如作品“Metalwork 1793–1880”，Wilson 將一副奴隸鐵鐐擺置在傳統(tǒng)展品精致銀器之間。
在歷史學會這一場地上，Wilson 的并置不僅揭露了另一個故事，并且針對“呈現(xiàn)事實”這一行為本身重新審視，文化機構(gòu)不得不正視歷史敘述中的主觀性和自己在其中的角色。他在采訪中說道：“你可以從一個博物館展品的選擇中知道很多，但他們所遮掩的透露了更多?！?/p>
有趣的是，正如人們過于相信文化機構(gòu)的客觀性，數(shù)學模型也常常被認為是最公正公平的。用公式和數(shù)據(jù)排除人為偏見，則每個人都會被同樣的標準評價。然而，Google Arts & Culture 正是這一思維中隱含偏差的一個例證。雖然機器有自學能力，大多數(shù)人工智能的基準是人為派生的數(shù)據(jù)庫。如果取樣和編程人員已經(jīng)帶有偏見，最終程序也難以幸免。和人工步驟一樣，機器也面對著如何界定納入和排除標準的問題。對某個人來說中立的概念并非對于所有人群都適用。圖片和文化中更容易產(chǎn)生此類偏差，這些領(lǐng)域不能和象棋類比，后者有清晰定義的邏輯規(guī)則，不需要原始的數(shù)據(jù)也能完成機器學習。
今時今日，算法已經(jīng)替我們做了很多決定，不僅是搜索引擎和線上廣告，還包括求職、司法、和金融服務(wù)。而若將人文活動也不假思索地全盤交給機器，結(jié)果會使一些偏見在算法加持之下被吸收、放大、傳播，最終得到鞏固。也許未來有一天技術(shù)能夠進一步縮小甚至消滅這些偏差，但目前看來，面對科技和藝術(shù)的聯(lián)姻，用戶仍需保持批判性，而不是照單全收。
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