講座、工作坊與書寫

工作坊內容包含：在自己的電腦上使用人工智慧、動手操作嵌入向量，以及辨識人工智慧模型中的偏見。沒有寫程式經驗的人、藝術家、企業與研究者皆可參加。

即將舉行

2026-11-13工作坊Conditions for Emotions，受 Alphabete der Automatisierung 計畫（Burg Hülshoff – Center for Literature）邀請，與明斯特大學、科隆應用科技大學 Code & Context 學程、科隆媒體藝術學院 Computational Thinking & Aesthetic Doing

2026-12-17工作坊Speaking the Token Language（工作坊），受 Alphabete der Automatisierung 計畫（Burg Hülshoff – Center for Literature）邀請，與科隆應用科技大學 Code & Context 學程、科隆媒體藝術學院 Computational Thinking & Aesthetic Doing，與 Leon-Etienne Kühr

2027-01-13演講LLM & Operational Image，客座演講，Jan Distelmeyer 教授的研討課「A Different View of the World (What Are/Do/Change Operational Images?)」，波茨坦大學／波茨坦應用科技大學歐洲媒體學（Europäische Medienwissenschaft）

工作坊

Conditions for Emotions工作坊學習在自己的筆電安裝小尺寸語言模型，透過荒謬問答，討論關於「機器運算的結果」與「我們閱讀的意義」之間的認知落差。

51 Ways to Spell the Image Giraffe與 Leon-Etienne Kühr 合作圖像生成時，模型到底讀到了什麼？它的詞元字典裡有什麼？我們如何透過操作詞元，理解圖像生成的邏輯，並建構無法用典型提示方式製作的圖像？

Stereotype Encoding與 Leon-Etienne Kühr 合作認識多模態模型 CLIP：判斷「這張圖符不符合這段文字」的模型。在學習如何替圖片打分數的時候，了解當代人工智慧模型對於圖像與文字的偏見。

The Given Image圖像版的傳話遊戲：每一組只看得到上一組傳來的圖，寫下描述，再讓人工智慧依照文字重新生成。在逐漸變化的圖像中，理解計算思維與圖像之間的衝突與差異。

講座錄影

在 media.ccc.de 觀看 ↗

51 Ways to Spell the Image Giraffe: The Hidden Politics of Token Languages in Generative AI

39C3, media.ccc.de · 2025

與 Leon-Etienne Kühr 共同演講，英語進行、附德語口譯。圖像模型讀到提示詞之前，文字會先被切成一本固定字典裡的詞元（Token）：「giraffe」可以用詞元拼出 51 種寫法，有些圖像則因為字詞被字典清掉，根本無法用提示詞叫出來。演講把斷詞看成一種政治：在任何訓練開始之前就已經決定了。

在 The Photographers’ Gallery 觀看 ↗

Screen Walk with Leon-Etienne Kühr and Ting-Chun Liu

The Photographers’ Gallery, London, with Fotomuseum Winterthur · 2025

為 The Photographers’ Gallery 與 Fotomuseum Winterthur 進行的線上 Screen Walk，2025 年 3 月 26 日。兩人在螢幕上現場寫程式，把生成模型的輸出再餵回給它自己，看圖像一步步漂移到哪裡：以回授（Feedback）作為藝術策略，以模控論作為思考框架。錄影在藝廊網站上。

在 media.ccc.de 觀看 ↗

arafed futures – An Artist Dialogue on Chip Storage and AI Accelerationism

38C3, media.ccc.de · 2024

與 Leon-Etienne Kühr 的藝術家對談。從疫情期間的晶片短缺、生成式人工智慧對硬體的負荷談起，接著追蹤「arafed」：一個由自動圖說模型產生、沒有意義的字，卻擴散到圖片說明與商品文案裡。對談把嵌入空間裡的這些異常，連到半導體供應鏈的地緣政治，以台積電製造的 NVIDIA A100 晶片為例。

在 media.ccc.de 觀看 ↗

Self-cannibalizing AI

37C3, media.ccc.de · 2023

與 Leon-Etienne Kühr 共同演講。當機器彼此學習、吞食自己的輸出時，會發生什麼事？圖像模型能挑出照片裡最快樂的人，或從隨機圖片猜出族裔嗎？演講用回授（Feedback）、誤用與駭入拆解文字生成圖像的管線：資料集過濾、用 CLIP 標註圖片，以及讓圖像逐漸變成紫色圖樣或平庸概念的遞迴生成。