▲德國設計師打造「數位迷彩」對抗AI監視器。（圖／IG@Simon Weckert）
記者吳立言／綜合報導
德國設計師 Simon Weckert 推出名為「Digital Camouflage（數位偽裝）」的服飾計畫，利用高飽和度、交疊的抽象圖案干擾 AI 視覺辨識系統。實測畫面顯示，周圍路人都被系統標記為「人」，唯獨穿著特殊圖案襯衫的使用者可能無法被辨識。
高飽和圖案干擾 AI 辨識
外媒近日報導，這項作品的概念來自 AI 領域的「對抗式攻擊」，透過特別設計的視覺圖案，干擾神經網路對畫面的判讀。Simon Weckert 將這類圖案直接製作成服飾，希望測試 AI 監控系統辨識人體時可能出現的弱點。與傳統迷彩試圖讓人融入背景不同，「Digital Camouflage」反而十分顯眼。衣服使用綠色、粉紅色、橘色等高飽和色彩，以及大量交疊的抽象形狀，讓 AI 難以將頭部、軀幹與四肢組合成完整的人體輪廓。
實測使用開源 YOLO 系統
官方展示畫面中，物件偵測系統會替周圍行人加上「person」標籤，但穿著 Digital Camouflage 的人卻沒有被標示。Simon Weckert 指出，展示使用的是通用開源物件偵測系統 YOLO，藉此測試對抗性圖案對 AI 人形辨識的影響。不過，這不代表穿上衣服就能真正避開所有監視系統。官方明確表示，該作品並未聲稱可以欺騙特定政府監控系統，也不保證使用者匿名；不同 AI 模型、攝影角度、影像品質及其他感測技術，都可能影響辨識結果。
反 AI 監控的設計實驗
這項作品推出的背景，與柏林近期導入 AI 影像監控的討論有關。Simon Weckert 將 Digital Camouflage 定位為一項探討公共空間、AI 辨識與個人隱私的設計作品，而非提供保證有效的「AI 隱形衣」。
一件圖案鮮豔的襯衫或許無法讓人真正從所有監視器中消失，但 Digital Camouflage 的測試也再次凸顯，AI 視覺系統的判讀仍取決於模型與訓練方式。當 AI 監控逐漸進入公共空間，這些系統究竟有多可靠，以及外界如何檢驗其準確性，也成為技術之外持續受到討論的問題。
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