現在人工智能（AI）攝影機無處不在，嚴重影響個人隱私。一位藝術家正使用一種特別的工具來對抗這種「全景敞視」式的監控──那是大家常見的夏威夷裇。
德國藝術家西蒙．韋克特（Simon Weckert）設計了名為「數碼迷彩」（Digital Camouflage）的夏威夷恤，衫上刻意製造的圖案竟能令部分AI監視系統無法辨識穿著者是「人」。
驟眼看來，這件衣服就只是「醜得很有特色」的夏威夷裇，上面布滿粉紅色、橘色和綠色的弧型圖案，色彩繽紛，令人眼花撩亂，但其實每一道線條都經過精心設計，目標是干擾AI的「人形辨識」。
韋克特這個設計是為了回應柏林當局在科特布瑟門（Kottbusser Tor）引入AI輔助視訊監控系統的措施。今年8月，當局在該市克羅伊茨貝格區（Kreuzberg）繁忙的科特布瑟門街區安裝支援AI技術的攝影機，協助警方識別危險狀況及異常行為，在試驗期間，該地區計劃安裝約30台此類攝影機，作24小時監測。
這個監控系統同時試行分析人類行為，區分打人、踢人或拔刀等異常動作，一旦遭系统識別，AI便會通知警方，再由警員判斷是否需要採取行動。科特布斯門是首批試點地區之一，接著試驗還會擴展至華沙大橋等區域。
柏林目前沒有計劃推行大規模的人臉識別，也未形成覆蓋全市的監控網絡，但民眾擔心一旦攝錄機開始自動分析人類行為，判斷哪些行為屬「異常」，將對人民的基本權利構成不成比例的干預。
要了解這件「數碼迷彩衣」如何能避過攝錄機的偵測，首先要了解AI怎樣辨識一個影像是「人」。韋克特解釋，AI並不是像人類那樣，真正理解「人」是甚麼，而是從數百萬張訓練圖片中，學習人類通常的長相，例如頭肩的輪廓、四肢與軀幹的比例，以及人體外型與背景的連續性，利用這些視覺特徵構成AI眼中的「人」。
韋克特引用稱為「對抗式攻擊」（adversarial attack）的概念，即在AI和機器學習系統的數據中加入微小的改動，稱為擾動。對人類來說，修改後的圖片或文本和原圖幾乎一模一樣，無法察覺；但這些微小的改變足以徹底改變AI的判斷。
有趣的是，這件反AI監控的衣服本身也是依靠AI協助製成的。韋克特使用綠色、粉紅色、橘色等高飽和色彩，以及大量交疊的抽象形狀，刻意破壞人體輪廓、比例與紋理等視覺特徵，令AI難以將頭部、軀幹與四肢組合成完整的人體輪廓。於是，人類眼中色彩強烈的襯衫到了AI的視覺模型裡，穿著它的人卻可能變得「甚麼都不是」，AI無法辨識。
韋克特用「對抗迴圈」（adversarial loop）方法反覆測試，先用一個AI產生圖案，交給另一個AI辨識系統判斷，有多確定眼前是人，接著調整圖案，再次測試，這樣反覆測試了數百萬次，直到AI無法辨識「人」。
大家若穿著這件色彩奪目的裇衫在街上走動，相信很容易引起旁人注意，但卻可以迴避AI攝影機的監測。韋克特正在其個人網位出售這件「數碼迷彩衣」，定價為75歐元（約88美元）。他表示，收益將捐給捍衛數碼公民權利、反對監控擴張的組織。
韋克特強調，「數碼迷彩衣」並不是用來躲避警方的工具，也不代表穿上後就能避過所有監測系統，他只是希望探討公共空間、AI辨識與個人隱私的議題。
他指出，這類監測系统不但拍攝途人，亦可能嘗試將擁抱、跳舞、爭執和打鬥等動作分類為「正常」或「可疑」。他希望藉這件作品提出一個問題：當公共空間開始引入外界難以檢驗的演算法，人類怎樣知道這些系統「如何看待自己」？
事實上，韋克特過去的創作多次以實體世界的簡單行動揭露數碼系統的盲點。他最廣為人知的作品之一是2020年的Google Maps Hacks，將99部智能手機放在一架手推車上，緩慢走過柏林街道。大量手機同時移動產生的位置資訊，令Google Maps一度將原本暢通的街道判定為交通擠塞。
