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藝術家之死：數位資本主義、社群媒體與零工經濟全面崛起，21世紀的創作者如何開闢新局?

為了解決微型攝影機推薦的問題，作者威廉‧德雷西維茲 這樣論述：

在21世紀，創作不僅僅是做作品，藝術家也不僅僅是藝術家。 藝術家是品牌、是製作人、是KOL。 藝術平台是IG限動，藝術家可以24小時直播帶貨。 但是當每個人都可能是藝術家， 藝術的功能、場域，甚至定義，是否皆已發生質變？   牛俊強（當代視覺藝術家╱實踐大學媒傳系助理教授）、朱宥勳（作家）、李屏瑤（作家）、汪正翔（攝影創作者）、徐堰鈴（演員、編劇、導演）、徐蘊康（公視《藝術很有事》製作人）、張鐵志（《VERSE》創辦人暨總編輯）、陳玠安（作家、樂評人）、陳珊妮（音樂創作人）、焦元溥（作家）、謝佩霓（藝評家、國際策展人）、簡莉穎（劇作家、影視工作者）◇齊聲推薦（按姓氏筆畫序排列） 在

「每個人都是藝術家」的年代， 想從事藝術這一行，就要先知道藝術家都是怎麼死的。 在大數據時代，關於藝術家，你會聽到兩種版本。 一種是矽谷的版本： 「要成為藝術家，沒有比現在更好的年代了。你只需要一台筆電、一間錄音室、一支iPhone或攝影機就能創作。創作藝術幾乎沒什麼成本，透過網路發行作品同樣免費。人人都可以是藝術家，只要發揮你的創作力、找到發表平台，你就有可能一夜成名。」 另一種版本，是專業藝術家的肺腑之言： 「你可以把你的作品放到網路上，但誰會付你錢？每個人都是藝術家，那就沒有人是真正的藝術家。創作藝術需要多年的犧牲奉獻全心投入，過程需要很多支持，特別是金錢。若當今大眾對藝術創作的定

義與消費方式沒有任何改變，藝術經濟的系統運作只會越趨失靈。」 如今，許多人無時無刻都在消費藝術，卻對藝術家在當代經濟中的困境視而不見。 藝術市場這塊大餅因科技巨頭和演算法而粉碎成一百萬片小碎屑， 大量的「藝術」被製造出來，數量之多前所未見，成本也更低廉。 對於藝術消費者來說，這真是最好的時代──如果不把「質」與「量」等同視之， 也不去思考供應鏈另一端的藝術家如何生產，就會覺得最藝術的時代莫過於此。 我們首先有了速食，然後是快時尚，現在則迎來快藝術： 快音樂、快文字、快影片、快攝影、快設計與快插圖。 廉價製造，匆匆消費。我們隨心所欲，狼吞虎嚥。然而，問題是： 當真正夠好的藝術被免費上架的產品

打敗之後，會留下什麼樣的藝術？ 時至今日，有些人仍以藝術為生，他們是如何做到的？當代藝術兼文化批評家威廉‧德雷西維茲在本書訪問了約一百四十位藝術工作者，除了作家、視覺藝術家、音樂家、影視製作人，也包括教授、記者、藝術社運人士、藝術經紀與藝術學院院長等。如果藝術家在文藝復興時期是以工匠的角色存在，十九世紀時是波西米亞人，二十世紀則被視為專業人士，那麼，大數據時代下的新典範正在浮現──如今網路不僅使觀眾與藝術家之間無需其他中介，也讓各種藝術同在一個平台競爭、與注意力經濟中的各種實體競爭，而所有這些因素都在改變藝術本身，改變大眾對藝術的觀點：什麼是藝術、什麼才是好的藝術？藝術家在社會中的位置何在？

本書試圖指出當代藝術生產線正面臨哪些前所未有的鉅變，免費數位內容如何讓藝術在觀眾眼中貶值，線上自我展演的新宇宙和藝術經濟的舊元素又如何共存。除此之外，對於當代藝術的生產危機，受損的藝術生態系如何修復，作者也提出了實用而意義深遠的建議。 ◇◇◇◇◇ 「這本書不是一部藝術家的謀生手冊，這本書更像是全面性地檢視藝術家的社會狀態。這件事對於藝術家與社會一般大眾都很重要，因為在台灣我們太少討論『藝術的社會性』這件事了，因此我們一代代傳承了一些關於藝術家生存的僵固說法，這甚至導致我們看不到藝術，只是看見我們自己的刻板印象。另一方面，在社會與藝術緊密相繫的當代藝術世界之中，審視藝術家的社會狀態也是一種創

作的眼光。最重要的，社會性的觀察讓我們重拾一種『結構』的眼光。藝術不是個人天才、性靈的表現，藝術是身處在社會、文化結構當中的人，在重重條件限制之上，追求一己之創作。」──汪正翔（攝影創作者） 【大眾認知下的藝術家，及其真實與虛構】 ◇  如果藝術是工作，那麼，藝術家就是工人。但藝術家不僅是工人，更是微型資本家。 ◇   什麼時候可以自稱作家？答案是，當你將寫作視為工作的時候。 ◇ 所謂的「一夜成名」需要三到五年，這還只是建立受眾，不包括學習創作的時間。 ◇ 人脈在藝術界極為重要，談論自己作品的能力亦同──這些能力有利於你面對社會菁英與知識分子。 ◇ 每個人都是藝術家的概念源於一種革命主張；現在

，它變成了行銷標語。 ◇ 線上獨立藝術家的生存指南之一「一千位鐵粉理論」之前可能還有效，但現在，要達到一萬位鐵粉比較有可能成功。 ◇ 在我們的文化裡有一個奇怪的想法持續存在，認為藝術家生性懶惰──藝術創作是自溺怪人的休閒活動。……事實上，很難想像有人比藝術家更努力工作，原因很簡單，感覺他們一直在工作。 ◇ 藝術家談論起自己的作品時，最常聽到的動機，就只是難以抗拒的衝動。創作藝術不是一種生活型態的選擇；這不是一種「生活方式」，也不是一種選擇。藝術家去創作是因為他們必須去做。他們「上癮了」，甚至「壞掉了」，不適合做任何其他的事，沒有辦法──他們就是這樣，天生如此。  

微型攝影機推薦進入發燒排行的影片

基於ROS框架及深度學習演算法之色彩分析與辨識

為了解決微型攝影機推薦的問題，作者黃任鴻 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口試委員審定書致謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 xi1 緒論 11.1 研究動機 11.2 研究方法與目的 41.3 論文介紹 62 硬體與ROS介紹 82.1 硬體介紹 82.2 平行運算技術介紹 102.3 ROS介紹 123 深度學習與影像辨識 163.1 深度學習運作環境 163.2 自行訓練深度學習模型 183.3 影像辨識演算法的演進 223.

3.1 卷積神經網路 233.3.2 區域卷積神經網路 243.3.3 空間金字塔池化網路 253.3.4 Fast R-CNN 273.3.5 Faster R-CNN 284 色彩分析方法與影像辨識強化分析 334.1 電腦視覺與顏色 334.2 顏色分析方法 334.3 影像辨識演算法結合色彩分析 384.4 顏色分部與集中程度 454.5 樣式分類準則與判斷方法 565 實驗結果與分析 655.1 ROS控制攝影機擷取影像 655.

2 資料集與模型訓練 665.3 背景對色彩分析的影響 705.4 辨識結果與進階分析 725.5 各種類方法比較 736 結論與建議 766.1 結論 766.2 建議 78參考文獻 79 圖目錄圖 2.1 GPU電腦主機 8圖 2.2 Kinect攝影機 9圖 2.3 GPU與CPU架構圖 10圖 2.4 ROS資料流示意圖 14圖 2.5 ROS架構圖 15圖 3.1 標記圖片資料 22圖 3.2 利用標記資料訓練並產生模

型 22圖 3.3 卷積運算 24圖 3.4 最大值池化演算 24圖 3.5 R-CNN流程圖 [41] 25圖 3.6 R-CNN架構示意圖 [41] 25圖 3.7 輸入圖片的裁切與縮放 26圖 3.8 R-CNN流程與SPP-NET流程差異 [43] 27圖 3.9 Fast R-CNN架構示意圖 [44] 28圖 3.10 Faster R-CNN示意圖 29圖 3.11 候選區域產生示意圖[45] 29圖 3.12 候選區域架構示意圖 [45] 30圖 3.1

3 IoU值計算示意圖 30圖 3.14 候選框回歸調整示意圖 [45] 31圖 3.15 感興趣區層後的處理流程[45] 32圖 4.1 HSV三值關係圖 35圖 4.2 色彩分析顏色分類表 36圖 4.3 色彩過濾測試 37圖 4.4 顏色辨識流程圖 38圖 4.5 影像辨識演算法結合色彩分析架構 39圖 4.6 雙線性插值法 40圖 4.7 Faster R-CNN影像辨識產生輪廓資訊 41圖 4.8 強化分析流程圖 42圖 4.9 強化分析結果

43圖 4.10 衣服辨識結果-範例一 44圖 4.11 衣服辨識結果-範例二 44圖 4.12 衣服辨識結果-範例三 44圖 4.13 衣服辨識結果-範例四 45圖 4.14 平面上點的分散程度示意圖 46圖 4.15 座標點回填 47圖 4.16 不同大小的相同影像 48圖 4.17 素色衣服樣式 50圖 4.18 雙色、上下兩色塊樣式 51圖 4.19 雙色橫條紋樣式 52圖 4.20 樣本分散程度散點圖 55圖 4.21 樣本平均座標點的散點圖

56圖 4.22 測試樣本 57圖 4.23 分散程度常態分布圖 60圖 4.24 中心點位置常態分布圖 61圖 5.1 攝影機截取圖像 65圖 5.2 資料集整理並編號 67圖 5.3 標註物件位置與物件 67圖 5.4 不同訓練圖片數的辨識效果 69圖 5.5 8種不同背景色的影像資料 70圖 5.6 測試衣服的顏色組成比例 71圖 5.7 不同背景色，衣服顏色組成趨勢圖 72圖 5.8 辨識失敗樣本圖 73 表目錄表 2.1 電腦主機規格表

9表 2.2 硬體運算加速技術 11表 3.1 各類深度學習框架表 17表 3.2 COCO模型辨識物件項目表 [38] 20表 3.3 PASCAL VOC模型辨識物件項目表 [39] 21表 4.1 數值正規化時彥表 50表 4.2 不同衣服樣式的標準差正規化 52表 4.3 素色樣本統計表 54表 4.4 抽樣統計表 54表 4.5 素色判斷表 57表 4.6 58個樣本測試結果表 58表 4.7 78個樣本測試結果表 59表 4.8 樣式常態分布數據

表 61表 4.9 測試點與樣式的相對距離 62表 4.10 塊狀與條紋的特徵概率 62表 4.11 不同權重的判斷結果概率比較 64表 5.1 訓練圖片張數與訓練時間統計 69表 5.2 在不同背景顏色下，衣服顏色的組成比例(單位：%) 71表 5.3 樣式辨識實驗表 73表 5.4 論文比較表 74

懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視

為了解決微型攝影機推薦的問題，作者VirginiaEubanks 這樣論述：

2019年莉莉安・史密斯圖書獎（Lillian Smith Book Award）、 2018年麥加農中心圖書獎（McGannon Center Book Prize）獲獎作品   本書揭露高科技工具影響人權與經濟公平。 看似客觀中立的機器運算， 可能在學習人類提供的資料後， 再複製社會偏見與歧視，形成「自動不平等」！   　　▴美國印第安納州在三年內駁回100萬人的醫療照護、糧食券和現金救濟申請，只因為資格自動審查機制把不完整的申請錯誤統統歸結為申請者未能配合。繁瑣的行政程序和不合理的期望使人們無法獲得應得的利益，只有少數幸運兒得以獲得公共資源。   　　

▴▴洛杉磯由於住房有限，當局採用一種演算法，計算成千上萬名無家可歸者的「相對弱勢」，並按照優先排序提供這些人住房服務與資源。然而，這套系統會跟警察系統共享貧窮人口和工人階級的個資，造成窮人與犯罪分子輕易被歸納為同一個分類，否決了他們的基本權利，損害了他們的人性與自主權。   　　▴▴▴賓州阿格勒尼郡的風險預測模型以統計數據來預測哪些家庭會虐童、哪些人是問題父母，但數據庫的資料來源卻集中在仰賴公共資源的低收入家庭。光是在2016年，模型預測的1萬5139筆虐童報告中，就有3633筆不正確；在此同時，數千個貧困家庭與少數族群的生活早已無端遭受侵入及監視。   　　進入數位時代以來，

金融、就業、政治、衛生和公共服務、治安管理等領域的決策都經歷了革命性的變化。如今是由自動化系統而不是由真人來掌控哪些社區受到監管，哪些家庭獲得需要的資源，或是哪些人該接受詐欺調查。雖然人人生活在這種新的資料制度下，但侵入性及懲罰性最強的制度，卻完全針對窮人所設計。   　　政治學家維吉妮亞・尤班克斯在本書中，有系統地探究了資料探勘、政策演算法、預測性風險模型對美國窮人與勞工階級的影響。書中充滿了令人揪心、瞠目結舌的故事，例如印第安納州一名婦人因為癌症末期住院治療，錯過了重新認證補助資格的預約，被取消福利救濟；賓州的某個單親媽媽每天都擔心失去女兒的撫養權，只因她符合某種統計形象。  

　　美國一直以來使用最尖端的科學與技術來遏制、調查和懲戒窮人。「數位追蹤」與「自動化決策系統」就像以前的郡立濟貧院以及科學慈善運動，讓中產階級看不到貧困，讓國家抽離了道德規範，做出非人道的選擇：誰能獲得溫飽、誰得挨餓受凍；誰有住房、誰依舊無家可歸；政府應該拆散哪些家庭。在這過程中，它們更削弱了民主，背叛了人們最珍視的民族價值觀。   　　也許，貧窮並非我們都需要馬上面臨的課題，但在演算法的使用之下，所有人都將無可避免地受到資源分配的影響。這本研究深入、慷慨激昂的好書來得正是時候！   本書特色   　　1. 綜觀書市，大部分類似的書籍都僅探討演算法對於社會的影響，很

少有如本書一樣聚焦於「貧困」議題；而這個問題並不單單只會發生於窮人身上，因為演算法讓所有的人都有可能遇到類似的困境。這樣的主旨使本書在相關作品中更顯獨特。   　　2. 本書特別針對公共福利相關的措施來做描述，從事社會福利相關職業、關注當今貧窮社會議題的讀者，或是對科技應用於社會福利制度有興趣的讀者，在閱讀完本書之後，都能對貧困現象的產生與發展有更進一步的瞭解。   權威推薦   　　呂建德／中正大學社會福利學系教授 　　巫彥德／人生百味共同創辦人 　　李明璁／社會學家、作家 　　李建良／中央研究院法律學研究所特聘研究員×科技部「人工智慧的創新與規範」專案計畫總

主持人 　　李政德／成功大學數據科學所教授 　　杜文苓／政治大學創新國際學院院長 　　林文源／清華大學人文社會AI應用與發展研究中心主任、通識教育中心教授 　　林佳和／政治大學法學院副教授 　　阿潑／轉角國際專欄作者 　　洪敬舒／臺灣勞工陣線協會研究部主任 　　張國暉／臺灣大學國家發展研究所副教授、風險社會及政策研究中心研究員 　　張烽益／臺灣勞動與社會政策研究協會執行長 　　黃益中／公民教師、《思辨》作者 　　劉揚銘／自由作家 　　劉靜怡／臺灣大學國家發展研究所專任教授 　　顏擇雅／作家、出版人 　　（以上依姓氏筆畫排序）   國外好

評推薦   　　「這本書十分駭人。不過，讀了以後，你將變得更精明，更有能力去尋求正義。」——娜歐蜜・克萊恩（Naomi Klein）／《震撼主義》（The Shock Doctrine）作者   　　「尤班克斯在書中精采地記錄了自動化時代『另一半的人如何生活』，並揭露一道新的數位鴻溝：一個使最邊緣化的社群身陷困境的全面監控網路。這本震懾人心、發人深省、充滿人道關懷的好書，揭露了資料導向的政策所造成的反烏托邦，並敦促眾人創造一個更公正的社會。」——阿朗卓・尼爾森（Alondra Nelson）／《DNA的社會生活》（The Social Life of DNA）作者   　

　「在這本發人深省的好書中，尤班克斯讓我們看到，現代社會雖有表面的改革，但我們針對弱勢族群所制訂的政策，依然是由古老的濟貧法所主導，而那些法條只會排擠並懲罰社群中最貧困的人。」——弗朗西絲・福克斯・派文（Frances Fox Piven）／《規範窮人》（Regulation the Poor）作者   　　「這是今年最重要的科技好書。如今每個人都擔心網路對民主的影響，但尤班克斯指出，我們面臨的問題遠比『假新聞』更嚴重——自動化系統鞏固了社會與經濟不平等，破壞私人與公共福利。尤班克斯深入研究歷史與報告，幫大家更瞭解我們面臨的政治與數位力量，以便更有效地反擊。」——阿斯特拉・泰勒（Ast

ra Taylor）／《人民平臺》（The People’s Platform: Taking Back Power and Culture in the Digital Age）作者   　　「這本書清楚地揭露美國的體制（從執法到醫療、再到社會服務）日益懲罰窮人，尤其是有色人種。如果你擔心美國現代工具的不平等，這是一本必讀的好書。」——桃樂西・羅伯茲（Dorothy Roberts）／《殺死黑人》（Killing the Black Body）與《瓦解的關連》（Shattered Bonds）作者   　　「這本書是寫給所有人看的，包括社群領袖、學者、律師、接受政府援助的人以

及需要更深入瞭解『靠數位產業致富的國家如何利用技術來創造並維持永久性下層階級』的人。這是為我們這個時代撰寫的書。」——馬基亞・西里爾（Malkia A. Cyril）／媒體正義中心（Center for Media Justice）的執行董事與共同創辦人   　　「想瞭解資訊科技對美國邊緣化人口的社會影響，這本書是近期最重要的書籍。當我們開始討論人工智慧危害人類的可能性時，尤班克斯的這本書應該列入必讀書單。」——伊森・佐克曼（Ethan Zuckerman）／麻省理工學院公民媒體中心主任   　　「內容驚人，精采萬分⋯⋯誠如尤班克斯所述，自動化加上不顧道德又講究效率的新技術，不

僅威脅到那些社會視為可有可無的數百萬人，也威脅到民主。如果你想瞭解這個數位夢魘如何深入我們的體制並試圖規範我們的生活及你該如何挑戰它，這是一本必讀的好書。」——亨利・吉羅（Henry Giroux）／《身陷險境的大眾》（The Public in Peril：Trump and the Menace of American Authoritarianism）作者   　　「這是一個扣人心弦的精采故事，講述不良資料、劣質軟體、無能或腐敗官僚如何把弱勢族群的生活搞得天翻地覆。現在的治理往往隱藏在令人費解的法律與程式碼的背後，每個人都應該讀一讀這本書，以瞭解現代治理的實際運作。」——法蘭克・

帕斯夸（Frank Pasquale）／《黑盒子社會》（The Blackbox Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information）作者   　　「尤班克斯的新書講述正在興起的監控國家，這個精采的故事令人震驚。『數位濟貧院』不斷擴大網絡，與其說是為了幫助窮人，不如說是為了管理、約束、懲罰窮人。閱讀這本書，並加入尤班克斯的行列，一起反對這個網絡所造成的不公正吧。」——桑福德・施拉姆（Sanford Schram）／《福利用語》（Words of Welfare）與《懲罰窮人》（Disciplining th

e Poor）作者

運用微型攝影機提升蒐證效能之探討

為了解決微型攝影機推薦的問題，作者施俊良 這樣論述：

現今社會工商發展迅速，人口急速增加，導致社會環境日益複雜，犯罪手法不斷翻新，治安問題為民眾最關切的事項，執法人員欲使用傳統之執勤方式，利用制式巡邏、口頭傳令、紙張紀錄、無線電通訊等技術達成勤務目標，在現今變遷快速的社會環境下顯有困難，唯有提升設備及利用高科技工具協助防制犯罪，才能有效因應日趨複雜的社會治安問題。司法警察的工作具有全天候及遍及全境等特性，在面對維護治安的艱鉅任務下，司法警察機關在執勤公務上採「攝影蒐證」方式作為主要手段已行之有年，實務上攝影蒐證可有效還原案件當時狀況，以利釐清案情真相及保護執法人員自身安全，「隨身微型攝影機」具備體型輕巧、隱密不易察覺等優點，藉由其錄影、錄音之功

能應用於勤務及案件偵辦上，當狀況發生可還原現場情形，作為後續處置憑據，有效維護執勤人員自身安全確保雙方權益，審視該系統達成的目標與效益，透過對於該系統之瞭解，找出建置後所衍生之相關問題。本研究旨在探討如何運用微型攝影機提升蒐證的效能。本研究採問卷調查法，以軍警消海巡為研究對象，針對如何運用微型攝影機提升蒐證的效能因素、高科技設備等方向加以探討，透過相關文獻探討及修正式德菲法，結合專家共識及分析歸納如何運用指標，建立層級架構。運用層級分析法求得如何運用微型攝影機提升蒐證效能之權重，建立權重架構。本研究結果提供政府相關單位，對於運用微型攝影機提升蒐證的效能提出改善建議與方案，提昇整體政府機關單位執

行蒐證勤務效能之動機。