本期邀請到全球知名的媒體藝術理論的先驅者列弗・曼諾維奇(Lev Manovich),提供其文章〈定義人工智能藝術:三個提議〉(Defining AI Arts: Three proposals)作為破題,討論AI藝術的可能性。其實,曼諾維奇早已以一種激進的方式重新思考上述當代數位世代AI的本質,並認為「數位」其實是無數軟體技術、演算法、資料結構以及介面慣例,與隱喻的發展與累積下的結果,且所有「數位媒體」的新特質並非存在於媒體物件的「內部」,而是存在於其「外部」。這種逐漸朝向AI、數位資料與媒體軟體的運用涵蓋所有人們生活世界的範疇,所有資訊處理的類型均被符碼化為各種數字組合,使用者只能透過軟體應用程式將數字組合轉譯為感官可接收之再現方式來對資料進行有效存取。曼諾維奇在《人工智慧美學》(AI Aesthetics)一文中亦指出,人工智慧的原初的願景是「認知的自動化」。在〈定義人工智能藝術〉這篇文章中,他更進一步指出,大部分試圖將AI技術運用到藝術者還是都仰賴於過去對於「藝術」的認知,如今許多視覺藝術透過AI技術創造出看似現代主義繪畫,它們可能僅是模擬某些知名的現代藝術家的視覺表現,或是表現主義的變異。倘若我們接受這個較為保守的傾向,我們就必須接受「AI藝術只是對於歷史藝術的模擬」。此文提出最重要的批判性思考在於,人們是否擁有真正的「藝術人工智慧」?曼諾維奇認為或許還沒,因為這個過程中至少還涉及三個人類必須執行的選擇與控制——人類設計的網絡、演算法與人類創造的訓練設定。
帶領台灣第一個AI樂團的林怡君以〈音樂×人工智慧〉為題,從音樂表演結合AI演奏者及音樂會的企劃人角色,將各AI音樂研究分為音樂練習、舞台應用,以及成果後端三項來做介紹。同樣在AI音樂上著墨甚深的蘇黎博士,以〈音樂與文化科技實驗室介紹〉為題,引薦中央研究院資訊科學研究所多媒體技術實驗室的「音樂與文化科技實驗室」(Music and Culture Technology Lab)。始於2017年,該實驗室的主要研究任務為開發各種數位訊號處理、機器學習以及多媒體系統技術,應用在整合音樂與多媒體人工智慧的議題上,橫跨音樂聆賞、分析、製作、展演等一切可能的音樂活動場域,期能構築具備人工智慧視角的音樂文化。
在博物館數位轉譯領域研究專精的施登騰則為文〈AI-powered Archive in the Machine:談藝術典藏資料研究的數位視野〉,探討導入AI技術,並透過t-SNE (t-分佈隨機鄰域嵌入法)對博物館科技與數位應用之「內容創意+數位技術」共構合鳴的可能發展,以及其在數位典藏資料之應用,特別是典藏即展示等概念與實務所提供的數位視野。此文從「新藝術賞析」形式去觀察數位展示的技術與價值。施登騰認為展覽就像說故事,而順著展品移動,留下的足跡就串連成「故事線」,並提出一個開放性的思考議題,即:可畫出這條線的是誰呢?是策展人、是展品、還是觀眾呢?