開幕時間：2025-08-30 16:00

大未來林舍畫廊將於8月30日推出陽春麵研究舍個展《神奇的雜訊︰AI的潛在漫步方式》。此次展覽延續著藝術家對演算法生成與視覺再現的關注，以「AI演算法」與「雜訊」為核心展開，透過道爾頓板、側面描繪儀等具像裝置，與AI影像生成模型的對話，結合十八世紀傳統描摹裝置與當代人工智慧，思考AI如何透過「雜訊」漫步於真實與虛擬之間，重新詮釋肖像繪畫可能的形式；另一方面，透過自我相似的碎形幾何與印刷及手繪的誤差呼應雜訊，進一步重塑人類與科技對創造力的想像與認知。

此次展出作品《潛像描繪儀》與《噪聲殘影》圍繞著「高斯雜訊」在「潛空間」的探索展開，重新構築我們所感知的世界。隨著深度神經網路(Deep Neural Network)成為AI的主流技術，逐漸建構出一個以真實世界為藍本、卻不受人類空間與感知所限制的虛擬世界—「潛空間」(Latent Space)。

另一方面，「高斯雜訊」(Gaussian Noise)原指一種隨機訊號，通常源自於自然界中各種隨機的變動，這些變動具有常態分佈(Normal Distribution)的特性，即大多的訊號落於平均值，並且訊號越遠離平均值，出現的機率越小。而此現象可見於現實世界的道爾頓板裝置—裝置內的小球隨著道爾頓板的翻轉與落下，隨機散落於各軌道中，最終排列出常態分佈的鐘型曲線，根據此分佈所產生的雜訊，即為高斯雜訊。

在《潛像描繪儀》中，藝術家透過道爾頓板裝置所創造的隨機分布，計算出AI在潛空間中生成影像所需的高斯雜訊，再由一臺改造自十八世紀末的「側面描繪儀」(Physionotrace)，搭配液晶螢幕與動力裝置描繪出實體的剪影肖像，對映歷史裝置與演算法的圖像生產機制。而《噪聲殘影》則將程式語言與手繪兩者各自生成的圖像相互疊合，透過「減去」重疊部分的手法，揭示出人為誤差與運算精度之間的微妙差異。

無論是《潛像描繪儀》從雜亂到逐漸清晰的肖像輪廓，抑或是《噪聲殘影》中因手繪誤差所留下的線條痕跡，藝術家試圖將現實生活中看似無序、偶然的「雜訊」，透過人工智慧於虛擬世界的演算，把圖像的生成機制的思辨，從過去人類主觀詮釋演變的「準確化」、「標準化」機器觀看方式，進一步推進至「重組的」、「隨機的」(Stochastic)機器表述(Latent Representation)。這些由演算法所生成的肖像，在脫離傳統實體描繪的同時，也反覆演繹著「模擬與重組他人」的生成模式，映照出個體在資訊龐雜的世界中，對於自我身分與何為創造力的持續扣問。

陽春麵研究舍，為2019年由陳姿尹與莊向峰所創成立的創作團體。陳姿尹，1995年出生，畢業於國立臺北藝術大學新媒體藝術研究所；莊向峰，1994年出生，畢業於臺灣大學資訊網路與多媒體研究所。團隊以裝置、錄像、網路藝術、攝影以及AI等多元媒材進行創作，試圖透過跨界思辨，展現如同團隊名稱「陽春麵」一樣，以簡單的材料創造出美妙味道的作品。曾有多次獲獎紀錄，囊括「第三屆 FutureTense Awards」、「林茲電子藝術獎」、「臺北美術獎」、「全國美術獎」、「臺南新藝獎」、「南瀛獎」等獎項。其重要個展有2025，【神奇的雜訊︰AI的潛在漫步方式】，大未來林舍畫廊，臺北，臺灣；2023，【週週漲粉10W+】，WMM未命名，臺北，臺灣；2023，【在擬合與重組之間】，WMM未命名，臺北，臺灣；2022，【像素延伸】，絕對空間，臺南，臺灣；2021，【認知的切線】，良室，臺北，臺灣。作品曾於匈牙利的Adaptér科技藝術中心、奧地利林茲電子藝術節、西班牙馬德里宰場藝文特區、臺灣市立美術館、臺灣當代文化實驗場、臺灣當代藝術館、國立臺灣美術館、鳳甲美術館、忠泰美術館等機構展出。