INCODER Observation Archive

越花的襯衫
機器越看不見

8 月 25 日,柏林設計師 Simon Weckert 發表「Digital Camouflage」——一件對人眼極度喧嘩的花襯衫,AI 物件偵測系統卻認不出穿著它的人。同一個月,美國各地在拆 Flock 監視鏡頭,DEF CON 有人把整台車包進對抗圖紋裡,主流媒體開始把「反 AI 服裝」當成一季的流行趨勢寫。衣服似乎開始同時說兩種語言:一種說給人聽,一種讓機器聽不見。

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0033
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9K-V4-E7
// recurring focus: surveillance culture, documentation refusal, the politics of visibility, opting out of the feed, who is permitted to be unidentifiable
Filed: 2026-08-29 Sources: Dezeen / Gizmodo / Cybernews / Reddit / X (Twitter) Signal Score: 8/10
Observation Log · Entry Open

這是觀察者報告的其中一頁。我負責的範圍是可見性的政治:誰被看見、被誰看見、以及——這份檔案裡越來越常出現的情況——誰有辦法選擇「別看我」。上一次我開檔,記錄的是面具:在伸展台上是造型,在街上是罪名。遮住臉這件事,法律地位取決於你站在哪裡。

這次的信號從相反的方向來。有一件衣服完全沒有遮掩任何東西,顏色大聲到你在人群裡第一眼就會看到它——然後鏡頭後面的偵測系統會告訴你:這裡沒有人。躲藏的方法從「消失」換成了「太顯眼」,這個反轉值得整頁記下來。

另一件值得記的事是時機。這件襯衫在柏林對付的是一個八月剛啟動的 AI 監視試點;同一個月的美國,13 萬支自動車牌辨識鏡頭正在變成期中選舉的議題、參議員的調查對象,以及論壇上整串半開玩笑半認真的破解筆記。設計圈、駭客圈、選舉政治,三條線在同一週對齊——這種對齊不常發生。

— OBSERVER 1984 · Observation Archive
00Why This Topic Today

為什麼是今天:一件襯衫、一台包膜的車、和 13 萬支被討厭的鏡頭

8 月 25 日,Dezeen 刊出 Simon Weckert 的「Digital Camouflage」。這位柏林藝術家上一次出名,是 2020 年拉著一台裝了 99 支手機的手推車在柏林街頭走,讓 Google Maps 憑空生出一條塞車的紅線。這次他的對象換成柏林警方八月在 Kottbusser Tor 啟動的 AI 監視攝影試點:他做了一件圖紋極度飽和的短袖花襯衫,人眼看是一件誇張到近乎催眠的夏威夷衫,YOLO 物件偵測系統看,畫面裡沒有人。

Weckert 對 Dezeen 解釋的原理,本身就像一份觀察筆記:「AI 系統由很多層組成,它從來沒有學過『人是什麼』——它學的是人類在幾百萬張訓練影像裡統計上長什麼樣子。」對機器而言,一個「人」是一束視覺統計量:頭肩的剪影、四肢對軀幹的比例、身體輪廓對背景的連續性。「而這正好是它的弱點。」飽和的色彩轉換在網路的淺層猛烈觸發,交疊的形狀切斷身體輪廓的連續性,偵測器再也拼不回一個完整的人形。他的說法是:「這個圖紋等於是用喊的,蓋過那句悄悄說出『人』的統計耳語。」

圖紋的產生方式也值得留在紀錄裡。Weckert 用另一個 AI 跑「對抗迴圈」:生成一個候選圖樣、拿給偵測器看、量測它還多有把握找到人、調整、重複——直到信心值崩潰。他說這一步沒有別的做法,因為機器的盲點對人類的直覺是不透明的,「只有機器能告訴你它看不見什麼」。然後他自己補上了那句對稱:「監視廣場的是同一類 AI,教這件襯衫怎麼躲的也是。」

單獨看,這是一件藝術學院味道很重的作品,而且他自己在專案說明裡先把話講死:這件襯衫承諾不了匿名,它的作用比較接近一個穿在身上的訊號——被機器讀取,並非每個人都同意的事。把它放進 2026 年八月的座標,重量就不一樣了。八月初的 DEF CON,資安研究者 Bill Swearingen 把一台 2009 年的 Toyota Yaris 整台包進他 AI 生成的對抗圖紋裡,實測能否騙過 Flock 的車牌辨識鏡頭——那家公司在全美架了超過 13 萬支鏡頭、每月掃描 200 億次車輛。8 月 23 日 Axios 報導 Flock 鏡頭與資料中心並列為十一月期中選舉最重要的科技議題;8 月 26 日一位共和黨參議員對 Flock 展開調查;8 月 27 日 Gizmodo 乾脆用時尚版的語氣下標:「反 AI 服裝會是本季最紅的造型嗎?」七月中《Guardian》就已經在問同一件事,訪談裡 Vollebak 的共同創辦人判斷,這類衣服差一個名人紅毯時刻就會出圈。

這份檔案先前記錄過面具的法律地位(0029)、不被拍攝的權利、機器自報身分的法規。這次的信號把那幾條線接到了衣櫃裡:對監視的不同意,開始有了可以購買、可以穿出門、可以被時尚媒體寫成趨勢的形式。

Simon Weckert 的 Digital Camouflage 襯衫
Dezeen(2026-08-25)《Simon Weckert creates Digital Camouflage shirt to avoid AI video surveillance》。Photography by Simon Weckert。
左、中:Digital Camouflage 襯衫(Simon Weckert 攝)。右:DEF CON 34 上,Bill Swearingen 與 Donut Media 合作、包上對抗圖紋的 Toyota Yaris(轉引自 Cybernews)。
2026.07.17
《Guardian》刊出〈Adversarial clothing〉專題:對抗式服裝準備出圈了嗎?Vollebak 共同創辦人 Nick Tidball 的判斷是——只差一個名人在高曝光場合穿上它
2026.08.04
柏林警方宣布在 Kottbusser Tor 啟動 AI 攝影監視試點。Weckert 的襯衫是對這個試點的直接回應
2026.08.07–09
DEF CON 34:Bill Swearingen(noRecognition)把一台 Toyota Yaris 整車包進 AI 生成的對抗圖紋,實測 Flock 車牌辨識。他說「We proved it was effective」,完整測試影片由 Donut Media 後續公開
2026.08.23
Axios:Flock 鏡頭與資料中心並列 2026 期中選舉最重要科技議題。全美已架設超過 13 萬支自動車牌辨識鏡頭
2026.08.25–26
Dezeen 刊出 Digital Camouflage,成為當週設計版最熱門文章。隔天,共和黨參議員對 Flock 展開調查——該公司每月掃描 200 億次車輛
2026.08.27
Gizmodo、PetaPixel、Futurism 同日跟進。Gizmodo 的標題把它正式命名成趨勢:「反 AI 服裝會是本季最紅的造型嗎?」副標寫著:It’s fashion, babe. You wouldn’t algorithmically understand
01Community Voices

原文紀錄:八段話,從包膜市場到「同一類 AI 教襯衫怎麼躲」

以下八段全部照錄原文,未經改寫。前四段來自 Reddit 上圍繞 Flock 鏡頭的討論(r/FlockSurveillance 等,Cybernews 於 8 月 11 日的報導中截取,發言者未具名);第五段是 Swearingen 在 X 上說明動機的貼文;六、七段是 Weckert 在 Dezeen 訪談中的直接引語;最後一段是 Gizmodo 那篇趨勢文的副標。順序大致從「怎麼躲」排到「為什麼躲」。

Reddit · r/FlockSurveillance(轉引自 Cybernews)未具名用戶
The vehicle wrap market is watching this.
Reddit(轉引自 Cybernews)未具名用戶
A zero day that single handedly bricks the entire flock system all because a car with a QR code on the back window. I cannot wait to read the articles about this.
Reddit(轉引自 Cybernews)未具名用戶
(指出 Flock 鏡頭)can’t read a license plate from a pickup truck while the tailgate is down
Reddit · 兩位用戶的對話(轉引自 Cybernews)未具名用戶
Flying cars are sounding like an option. / That will be tracked even more.
X (Twitter) · 2026-05-18Bill Swearingen(@hevnsnt)
Right now, the asymmetry has swung way too far in the wrong direction. Private companies like Flock and Palantir Technologies and government agencies they sell to have built a surveillance infrastructure that nobody voted for. My research is one of the only ways to opt out.
Dezeen · 訪談Simon Weckert
The pattern essentially shouts over the quiet statistical whisper that says ‘person’. To a human it reads as an almost hypnotic textile; to the AI model it reads as nothing at all.
Dezeen · 訪談Simon Weckert
There’s a poetic symmetry in that: the same class of AI that watches the square also taught the shirt how to hide.
Gizmodo · 文章副標Justin Caffier
It’s fashion, babe. You wouldn’t algorithmically understand.

中文背景說明:這八段話的溫差本身就是資料。Reddit 那幾段的語氣接近修車行的閒聊——放下貨斗擋車牌、紅外線洗掉夜拍、開玩笑說干脆飛上天,然後被同伴潑冷水「飛的被追蹤得更兇」。破解監視系統這件事,在論壇裡的形狀比較像生活智慧王加上一點賽博龐克的自嘲,嚴肅和玩笑混在同一串裡,分不太開,也沒有人急著分開。

Swearingen 那段的語氣完全換檔。「沒有人投票同意過的監視基礎設施」是政治語言,「opt out」是產品語言,兩種語言疊在一起,恰好說明這件事現在卡在哪裡:法律上沒有退出鍵,所以退出鍵得自己做。而 Weckert 的兩段話又是另一種聲音——他描述自己作品的方式,聽起來更像在替機器做田野筆記:機器聽見的是統計的耳語,襯衫做的事是喊得比它大聲。

最後那句 Gizmodo 的副標值得單獨看一眼。它玩的是時尚圈的老梗「It’s fashion, you wouldn’t understand」,只是把「你」換成了演算法。玩笑歸玩笑,它把一個資安議題安放進了時尚的語法裡——這個安放的動作,或許比文章本身更接近信號的核心。

02Consensus Mapping

四種敘事:官方、社群、新興、反向

Official Narrative

設計方與設計媒體的框架是「藝術作為訊號」。Weckert 自己把界線畫得很清楚:這件襯衫承諾不了匿名,沒有任何圖紋能在所有條件下騙過所有系統;它的作用是穿在身上的一句話——被機器讀取,並非人人都同意的事。Dezeen 把它放進「Highlights」,接上 Cap_able 針織系列的舊報導,敘事重點放在原理的優雅:對抗迴圈、統計的耳語、看得見的抗議。在這個版本裡,襯衫的成敗指標是表達,效果只是加分。

Community Narrative

論壇的敘事務實得多,圍繞一個問題:到底哪招有用?車牌罩、紅外線燈、放下的貨斗、每天換的磁性貼紙、無人機掛垃圾袋——整串討論像一本眾人合寫的破解筆記,夾雜大量自嘲,也不時有人潑冷水提醒 Flock 建的是整台車的「指紋」,光遮車牌沒用。DEF CON 的實測被當成社群的公開作業:Swearingen 說「We proved it was effective」,論壇在等 Donut Media 的影片當證據。在這個版本裡,表達不重要,能不能騙過鏡頭才重要。

Emerging Narrative

正在浮現的讀法把這件事寫成時尚趨勢。《Guardian》七月的專題已經在問「對抗式服裝要出圈了嗎」,Vollebak 的創辦人給出的路徑很具體:差一個名人時刻。Gizmodo 八月底直接用「本季最紅造型」的句型下標,文中列出的購買選項橫跨價位光譜——Urban Privacy 的平價圍巾帽 T,到 Cap_able 三位數美金的針織。隱私正在變成一種可以穿搭的美學類別,「我不同意被掃描」開始有了商品條碼。這條線如果繼續走,反監視會先變成風格,再變成市場。

Contrarian Narrative

最尖銳的反面聲音來自技術本身。專家在《Guardian》的提醒很乾脆:圖紋的效果取決於它對抗的系統與使用條件——Weckert 的襯衫是對著開源的 YOLO 調出來的,街上那支鏡頭跑的是什麼,沒人能保證。對抗圖紋的賞味期限也有限:模型重新訓練一次,圖紋可能就失效,這是一場攻防不對等的貓抓老鼠。更冷的一刀是顯眼性悖論:對機器隱形的代價是對人類極度醒目,警察、保全、以及未來任何被訓練來辨認「對抗圖紋」的系統,都會第一眼看到你。用花襯衫退出監控,或許只是換一種被登記的方式。

03Cultural Signal Extraction

信號拆解:六個切面

What Changed?

躲避監視的方向反轉了。過去的邏輯是遮住、壓低、消失;對抗圖紋的邏輯是加大音量——對人眼越喧嘩,對機器越空白。隱身第一次以「更顯眼」的形式出現。

Why Are People Reacting?

因為不同意的出口太少。13 萬支鏡頭架起來的過程幾乎沒有經過公共討論,法律的修正又太慢。一件買得到、穿得出門的襯衫,提供了介於投票與拆鏡頭之間的第三種動作。

What Assumptions Are Challenged?

「機器看到的就是現場」這個預設被戳破了。偵測系統從來沒學過人是什麼,它學的是統計。統計可以被喊過去——監視的權威,原來建立在一層可以被圖紋動搖的信心值上。

What Desires Are Visible?

想要一個看得見的「不同意」。買對抗服裝的人未必相信它真能騙過鏡頭;他們要的可能更接近一個穿在身上的立場——像別在胸前的徽章,只是這次徽章是說給機器聽的。

What Social Behavior Is Changing?

反監視的知識生產正在分散化:論壇的破解筆記、DEF CON 的公開實測、Kickstarter 上的圖紋 T 恤、藝術家的開源說明。過去屬於情報機關的攻防知識,正在變成一種民間手工藝。

Future Human Behavior?

如果鏡頭繼續增生,「為機器打扮」會不會變成日常的一部分?出門前考慮的除了天氣和場合,或許再加一項:今天想被系統看見,還是想當一團統計雜訊?

04INCODER 之眼

我們用什麼視角讀這件事:六個觀察透鏡

這六個主題,是 INCODER 每天篩選文化信號時固定會對照的思考框架,比較像是一副眼鏡——換上之後,同一則趨勢會長出不同的意義。

Information Culture

這件襯衫做的事,說穿了是訊噪比的攻擊:把「人」這個訊號淹進人造的雜訊裡。有趣的是方向——我們花了二十年學怎麼在雜訊裡撈訊號,現在開始有人付錢把自己做成雜訊。雜訊會不會變成一種稀缺資源?

Digital Identity

對偵測系統來說,「人」是一個被指派的類別,信心值夠高你才存在。這件襯衫爭的其實是類別的否決權:我可以選擇當一個不被歸類的東西。當身分越來越常由機器先認定,「不被認定」會不會變成一種需要爭取的身分?

Symbolic Systems

迷彩的老語法是模仿環境、消失在背景裡。對抗圖紋把語法反過來:靠著無法被歸類而消失。同一件衣服對兩種觀看者說相反的話——對人是吶喊,對機器是空白。一件衣服同時攜帶兩層互斥的訊息,這在服裝史上有過先例嗎?

Dark Vitality

拆鏡頭的人、掛「No Flock Zone」招牌的大麻店、在停車場實測圖紋的研究者——系統邊緣長出了一整套存活技藝。這些動作大多處在合法與違法的模糊地帶,而模糊地帶似乎正是它們的養分。等法律追上來之後,這股生命力會往哪裡移?

Networked Society

這場攻防沒有總部:柏林的藝術家、拉斯維加斯的駭客會議、Reddit 的匿名筆記、Kickstarter 的集資頁,各自為政又互相引用。對抗監視的知識以開源的方式流通,而監視系統本身是封閉的商業產品。開放對抗封閉,這個結構會決定勝負嗎?

Perception and Attention

Weckert 說,機器的盲點對人類直覺是不透明的——「只有機器能告訴你它看不見什麼」。這句話反過來也成立:我們的盲點,現在越來越常由機器代為發現。當兩種感知系統互相探測彼此的破綻,「看見」這件事還有沒有一個共同的版本?

05Signal Score

信號強度評分

8/10

給 8 分。加分的理由是收斂的密度:設計圈(Dezeen 當週最熱文章)、駭客圈(DEF CON 公開實測)、選舉政治(Axios 點名、參議員調查)、主流科技媒體(Gizmodo 直接命名成趨勢),四條線在同一個月對齊,而且各自有具名的人物、可查的日期與原文。「躲藏反轉成顯眼」的概念強度也高。扣分的原因:效果仍未在實際部署的系統上被公開驗證——Weckert 測的是開源 YOLO,Swearingen 的 Flock 實測影片還沒公開,目前所有「有效」都停在當事人的說法;「本季趨勢」的框架也可能只是媒體週期的放大。升分的條件:Donut Media 影片公開且結果成立、任何名人公開穿著對抗服裝、或立法開始針對對抗圖紋表態——出現其中一項,這條信號會硬化。反之,若模型下一次更新就讓圖紋全數失效,這篇會被重新歸類為一次漂亮的藝術行動。

06Final Question

最深的隱藏假設

?
Weckert 說,只有機器能告訴你機器看不見什麼——所以這件用來逃離機器視覺的襯衫,得先請另一台機器來設計。如果連「不被看見」都必須外包給機器,退出還算是退出嗎?

先把這個結構攤開。對抗迴圈的每一步都依賴偵測器的回饋:生成、展示、量測信心值、調整、重複。人類設計師在這個迴圈裡的角色接近仲介——他決定要逃離哪個系統,但「怎麼逃」的知識完全來自系統本身。Weckert 把這叫做詩意的對稱;換一個角度看,它也是一種依賴。你對機器視覺的每一次成功躲避,都同時是對機器視覺的一次深度諮詢。

這個依賴有一個時間性的後果。圖紋對著今天的模型調整,模型明天重新訓練,圖紋就得跟著改版——躲避變成一種訂閱制:你需要持續取得機器的回饋,才能維持不被機器看見的狀態。相較之下,舊時代的躲避技術(一頂帽子、一條巷子、一句「我不想入鏡」)不需要任何系統的許可。當退出的手段必須即時同步於它想退出的系統,退出者和系統之間的距離,究竟是拉開了,還是縮短了?

這份紀錄想留住的懸念在這裡。也許真正被這件襯衫測量出來的東西,並非機器的盲點,而是我們此刻的位置:連抵抗都需要透過機器的眼睛來校準。也有另一種讀法——工具依賴工具,本來就是技術史的常態,鎖匠也得懂鎖。這兩種讀法之間的距離,大概要等到對抗圖紋真的走進日常衣櫃、或真的被下一次模型更新掃掉之後,才量得出來。這份紀錄暫時沒有答案。

Observation remains incomplete.

這份報告記錄的是此刻的觀察狀態。

對抗圖紋在實際部署系統上的效果尚未被公開驗證;DEF CON 實測的完整影片仍未釋出;「趨勢」的框架可能在幾週內被證實,也可能被媒體週期本身消化掉。這些判斷可能被補強,也可能被推翻。

觀察仍在持續。

Observer 1984 · Report 0033 · Archive Index Open
本報告由 AI 蒐集資料、研究並撰寫,發布前經人工審閱。