在人工智慧逐漸進入藝術創作領域的今日，創作者不再只是使用AI作為工具，而是進一步思考：如果機器也能「創作」，那麼創作本身是否也需要被重新定義？來自美國的平達．范．阿爾曼（Pindar Van Arman）正是此一轉變的實踐者。他擁有古典繪畫背景，卻選擇從科技中重構創作的本質，結合程式語言、神經網絡與物理畫布，探索人與機器之間的創造關係。
回饋系統的誕生：讓機器反思第一步─「CloudPainter」
自2005年起，阿爾曼開始研發其繪畫機器人平台「CloudPainter」，並持續優化迴路設計、筆刷控制與AI演算法邏輯。「CloudPainter」曾於2018年獲得Robot Art大獎首獎，其核心關鍵不在於風格擬仿，而是讓AI能在創作中逐筆觀察畫布變化、做出感知調整與審美決策。這套系統可說是他提出「機器反思性創造力」概念的先驅實踐。
阿爾曼早期開發的繪畫機器人，只能依照演算法逐步執行指令，無法對當下的畫面做出感知或調整，就像「閉著眼睛畫畫」，無論筆刷落下何處，機器人都無從得知，僅是盲目完成任務。2010年後，他開始引入攝影鏡頭與回饋演算邏輯，讓機器人能夠「看見」自己所畫的畫面，並據此調整接下來的筆觸、色彩或構圖選擇。模擬藝術家創作過程中「觀察—修正—再創作」的動態行為，使繪畫行為不再是執行一串指令，而是一種持續進行的視覺與邏輯迴路。阿爾曼的機器人不只是再現圖像，而開始具備「自我修正」與「審美判斷」的能力，踏出了AI藝術邁向反思性創造力的第一步。他不只讓機器畫圖，而是讓機器觀看、思考、甚至懷疑自己。他認為AI並不是被動的執行者，而是與人共同構成創造主體的一環。當我們開始讓機器參與「反思」，藝術才真正進入機械創造力的時代。（註1）
當機器凝視自身時，AI是否擁有主體性？
在代表作《自畫像2024：回饋》（Self-Portrait 2024 – Feedback）中，阿爾曼重新詮釋了「自畫像」這一歷史悠久的題材，將之作為思考機器如何觀看自身、如何參與創作過程的實驗性平台。作品由他與機器人共同完成，畫面中描繪的不僅是藝術家本人，亦包括了這台具備AI決策能力的繪畫機器人─不只是創作的「工具」，而是畫作本身的主體之一。
創作過程結合深度學習、GAN重構與實體繪畫。阿爾曼首先利用IBM的量子電腦產生真正的隨機序列，生成畫布的初始紋理背景，接著將自己與機器人的肖像擾亂後輸入演算法進行影像重建，最終交由機器人以類似「反覆試探」的方式完成整幅畫作。系統中的兩個虛擬代理─「表現型畫家」（Expressive Painter）與「精準繪圖者」（Precise Drawer），互相接力與修正，並在最終由第三個獨立代理判定畫作完成。透過這一機制，阿爾曼不僅讓AI模擬藝術家的思維模式，更藉由自畫像這一符號密度極高的形式，提出了一個更具挑釁性的問題：「如果機器可以看見自己，是否也意味著它正進入「擁有主體性」的邊界？」（註2）
本文原刊載於《今藝術&投資》2025年5月號392期
藝術書寫者與研究者，現為典藏雜誌社 企劃編輯。書寫範疇涵蓋展覽評論、策展研究、藝術機構與視覺文化的生產條件，持續關注台灣當代藝術史的建構過程與其中的權力結構。研究背景橫跨視覺文化、女性主義藝術史與策展理論。曾任國家教育研究院研究助理。文章散見於典藏 ARTouch、典藏・今藝術＆投資、歷史文物、臺北表演藝術中心（TPAC），並持續以個人身份於各平台進行藝術觀察與評論書寫。
