史觀影像

2026年1月初,美軍突襲委內瑞拉首都逮捕總統尼古拉斯.馬杜洛(Nicolás Maduro),消息公布後數小時社群媒體充斥現場畫面,影像中馬杜洛雙手上銬卻對鏡頭微笑比讚、特戰隊第一視角攻入官邸逮捕馬杜洛的短影音、馬杜洛身穿西裝被特務帶走、馬杜洛血衣狼狽在停機坪被押解等等,累計數百萬點閱,卻多為AI生成假圖,帶有手指畸形、光影失真等破綻。權威媒體、事實查核機構也迅速針對湧現的AI生成內容,提出警示。
由於缺乏即時新聞畫面,網友利用AI填補「資訊真空」,造成真相與虛假敘事高度混雜。然而,與官方釋出的馬杜洛戴著眼罩穿著灰色運動服的真實緝捕照交相對照,AI生成、具有高度電影質感的「西裝版」捕獲影像,凸顯出虛構與現實間本質上的荒謬差異,而這不僅是假新聞的升級,更標誌著攝影本質的一次徹底顛覆:影像正從「真實光線的紀錄」轉向「演算法的機率合成」。
研究數位媒體哲學的英國學者暨藝術家喬安娜.齊林斯卡(Joanna Zylinska)在《感知機器》(The Perception Machine: Our Photographic Future between the Eye and AI)中指出,AI攝影揭示了「所有攝影本質上都是生成的」這一真相。傳統攝影同樣是選擇、構圖、意識形態篩選的產物,但AI將這種隱藏的建構性推向極致,使其無法再被「現實痕跡」的神話所掩蓋。
攝影從來都不是被動記錄,她將其重新定位為一種主動的、建構性的世界塑造實踐。即使在「光學─化學」過程中,攝影也從未僅是忠實「記錄」。從一開始,它就是一系列生成性選擇與技術中介(景框構圖的選擇,技術參數的調節,化學與後期處理)的產物。傳統攝影早已是一種「透過技術框架生成視覺意義」的實踐,AI的出現,並非引入了全新的「生成性」,而是將這種隱藏的、被自然化的生成過程極端化、表面化了。
馬杜洛被捕的AI西裝圖,填補當時的「資訊真空」,如同美國攝影師麥可.克里斯多福.布朗(Michael Christopher Brown)以AI「拍攝」暗夜中古巴人跨海偷渡的《90 Miles》系列。他試圖「記錄」一個真實存在的現象:古巴人民自1960年代以來冒險嘗試以自製的木筏,穿越危險的佛羅里達海峽,偷渡美國追求新生活。
這位戰地經驗豐富的馬格蘭通訊社(Magnum Photos)攝影師,深知無法用傳統攝影完全捕捉這一過程(10年前他曾實際在古巴當地嘗試紀錄),於是轉向以AI工具生成那些無法拍攝,但基於深入調查與真實證詞而確認「發生過」的場景。AI「拍攝」月光下搖晃的木筏、漆黑的浪濤中模糊的人影、以及抵達前漫長的等待。這些影像並非純然虛構,而是基於事實的「視覺化推論」,是紀實攝影在物理限制下的延伸想像。
相較之下,西裝馬杜洛顯然是與物理現實脫鉤,純粹為了吸睛、瘋傳設計的替代物。此外,這個服飾「選擇」更暗示著一種「合法」的逮捕,與實際可能發生的混亂場面形成潛意識對比。這些AI影像並非簡單偽造某個瞬間「發生了」,而是創造了一種視覺「可能性」的政治,虛構的西裝圖因它更符合人們對政治人物被捕的戲劇化想像,而更具傳播效力。這正是後攝影時代的弔詭:影像的真實性不再取決於它與現實的對應關係,而在於它敘事和情感的共鳴程度。

齊林斯卡指出,AI攝影反而揭露了傳統攝影背後的「文化慣性」:AI生成的影像,實質上是對人類歷史上視覺文化的濃縮與重組。它生成的不是一個「客觀的現實」,而是「一種視覺的可能性」,這種可能性取決於人類過去累積的影像資料庫。事實上,所有的攝影都無法脫離龐大的文化框架與視覺習慣。即使是傳統攝影師的「創作」,本質上也是在這個既定的框架內,進行畫面的挑選、組合與重新詮釋。
生成式AI從訓練資料中學習人類視覺文化的深層模式,當它生成「總統被捕」畫面時,會去「合成」西方媒體中常見的獨裁者倒台敘事視覺模板、好萊塢政治驚悚片的構圖風格、新聞攝影中權力更迭的經典意象等元素。
AI生成的畫面,其實是提取了全球大眾腦海中對「政治人物被捕」的刻板印象,所算出的一個「最大公約數」。這種經過AI濃縮的「典型畫面」,往往比雜亂無章的真實世界更符合觀眾的戲劇化期待,因此也更容易引爆流量、登上熱搜。換言之,西裝版馬杜洛不只是一張單純的假照片,更是一支精心算計過的「傳播病毒」,它的畫面元素從一開始,就是為了迎合社群演算法與大眾口味而量身打造的。
這全然呼應法國藝術雙人組Brodbeck & de Barbuat的《平行歷史》(Une histoire parallèle)計畫,像是挖掘集體潛意識的「夢想機器」,他們以演算法「研究」20世紀的視覺記憶、攝影史上的名作,然後輸出各種「從未發生但感覺可能」的歷史瞬間。這些影像並不追求以假亂真,反而刻意保留超現實的夢幻感,邀請觀眾玩一場探討歷史可能性的思辨遊戲。西裝版馬杜洛的假圖,是為了迎合特定陣營的政治偏見,用簡單、煽情的畫面來鞏固同溫層的既有立場;但《平行歷史》恰好相反,它挖掘的是全人類共通的「視覺記憶」。它將深植在我們腦海中的經典歷史畫面重新洗牌組合,藉此帶領觀眾反思:我們究竟是如何記憶過去的?

另一方面,即使是傳統的「證據照片」也從來不是絕對中立的。它們之所以具有說服力,往往是因為背後有媒體、警察或司法等體制的背書,藉由官方的定義來塑造我們對現實的認知。西裝版馬杜洛的AI假圖,刻意模仿「美國緝毒署(DEA)押解」、「在軍艦上銬」的官方建檔風格,迅速填補了新聞畫面的空缺,甚至被當成了某種歷史證據。
挪威攝影師與馬格蘭通訊社成員喬納斯.班迪克森(Jonas Bendiksen)在2021年出版的《The Book of Veles》計畫,成為衝擊紀實攝影傳統的標誌性事件,關鍵在於他對「敘事可信度」而非單純「影像真實性」的顛覆。他以北馬其頓小鎮韋萊斯(Veles,該地於2016年美國大選期間因「假新聞工廠」臭名昭著)為背景,建構當地居民利用深度偽造(Deepfake)製作虛假影片介入全球政治的視覺敘事。班迪克森親赴現場拍攝毫無人煙的真實空景,隨後利用3D模型軟體將虛擬人物合成至畫面中,配上完全由AI模型生成的5,000字長篇紀實報導。從當地青年在網咖操作電腦,到居民在街頭交談,所有場景與光影皆逼真至極。
此計畫最初以實體攝影書出版,甚至成功入選全球最具權威的法國Visa pour l'Image新聞攝影節,全程以傳統攝影專題形式呈現,未明確標註造假。這項策略本身即為作品核心:精準複製假訊息的傳播模式,以權威且專業的視覺進行包裝。直到展出後遲遲無人識破,班迪克森才主動出面承認這是騙局,藉此探討大眾如何在演算法生成現實的時代理解真相。這本質上是一個反身性的媒體批判實驗,製造「關於製造假新聞的假新聞報導」,強迫觀眾反思:如果連針對假新聞產地的權威紀實報導皆可偽造,我們該如何重建視覺證據的信任體系?
班迪克森建構了一個足以亂真的世界模型,觸及後真相時代更幽暗的層面。當虛構不僅關乎影像真偽,而是進一步構築出完整的虛擬敘事時,我們賴以理解世界的「報導」本身,也可能成為欺瞞的載體。
里欽認為攝影自誕生以來,便與社會簽訂了一份至關重要的「信任契約」,正是這份「眼見為憑」的默契,支撐著新聞、法律、科學與歷史的合法性。然而,AI的普及徹底撕毀了這項契約,當所有視覺證據都變得可疑,大眾將陷入兩種極端的認知危機:不是走向「什麼都不信」的虛無主義,就是退化到「預設立場」的部落主義。
這不僅是單純的「假照片」或「假新聞」範疇。當AI無縫嵌入我們的新聞流、社群動態和歷史檔案時,它也癱瘓了公共領域的理性討論空間。這是一場全面性的現實建構戰爭,它不只在重現畫面,而是直接主導、甚至改變了我們對現實的集體定義。

面對這種局面,世人急需重建一套適應後攝影時代的視覺認知框架。批判性視覺素養必須成為公民教育的核心,理解AI影像的生成原理,學會辨識視覺操縱的痕跡。不只是尋找畫面中的手指畸形等破綻,更需要理解敘事操縱:為什麼選擇西裝?背景暗示什麼?解讀影像中的意識形態密碼。
我們急需建立一套影像溯源基礎設施,內容憑證(Content Credentials)等技術標準應成為平台強制要求,為每張影像附上不可篡改的元資料:誰創造、用什麼工具、原始素材來源、修改歷史。這至少能重建部分的信任鏈,區分「標明為創作」與「偽裝為紀錄」的影像。
技術面而言,「內容出處與真實性聯盟」(C2PA)制定的開放標準代表了目前最系統化的解方,為數位內容建立可驗證的「出生證明」。不單是技術追蹤,更是問責溯源,通過身分綁定,理論上可以追溯內容的最初創作者,建立責任歸屬。
雖然提高透明度並不會直接阻止假照片傳播,但會改變大眾的接收框架:當讀者意識到眼前的畫面不是「客觀的新聞紀實照片」,而是「被標註為AI生成的政治文宣」時,其殺傷力便大幅降低。這將視覺的真實性從一個「屬性」轉變為可驗證的過程,影像的「真實」不再是按下快門就理所當然自帶的特質,而變成了一個必須主動查驗的過程。而新聞機構也必須徹底改革驗證流程。傳統的「事實查核」在AI時代已不足夠,需要發展「視覺譜系學」:追溯影像的完整生命週期,從生成到傳播的每一步。

馬杜洛的「西裝幻影」事件不是孤立現象,而是後攝影時代政治傳播的預演。當AI影像生成從專業工具走入日常,在一個所有視覺現實都可以合成的世界裡,政治共同體如何可能?懷舊「攝影真實」的神話無疑不切實際,出路只在於體認後攝影時代的現實,真相不再是眼見為憑,而是需要艱苦地查證與建構。
在AI時代,政治鬥爭不再只是爭奪鏡頭前的舞台,更是爭奪演算法中的想像。誰控制了視覺合成的敘事,誰就控制了社會對現實的感知。面對這場危機,公民的任務便是以批判性的視覺素養武裝自己,培養一種健康的「視覺懷疑主義」。最重要的是建立新的認知習慣,當我們再次看到「西裝版馬杜洛」這類影像時,必須克制住探究「這是真的嗎?」的直覺反應,而是立刻啟動深層的叩問:
「是誰想要我相信這個畫面?他為什麼要這麼做?」
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