Simon Weckert《Digital Camouflage》服裝如何以對抗攻擊瞞騙 AI 鏡頭
以 Berlin 為基地的設計師 Simon Weckert 創作實體反制方案，利用生成式視覺噪音令穿著者避過 AI 人體偵測器追蹤。
摘要
Simon Weckert 發佈了「Digital Camouflage」，這個服裝系列專為誤導 AI 監控系統而設計。
生成式圖案可阻礙攝影鏡頭從任何角度或布料褶皺中偵測目標。
數碼印花技術將視覺雜訊覆印在再生聚酯纖維布料之上。
以 Berlin 為基地的藝術家 Simon Weckert，透過其 2025 年裝置作品回應無處不在的數碼監控趨勢。他正式發表《Digital Camouflage》——一個概念服裝系列，化身對抗 AI 驅動追蹤系統的可穿戴屏障。隨着人工智能透過自動追蹤鏡頭持續主導公共空間，個人私隱已成為備受討論的議題。這項企劃探討現代社會中匿名與可見之間的界線。Weckert 將運算噪音融入日常服飾，為數碼監控的越界提供實體反制方法。
乍看之下，這些服裝似乎只印有搶眼的抽象圖案；事實上，整個系列是一套經過精密設計的工具，專門干擾保安及自動化系統採用的物件辨識演算法。這種設計手法建基於「對抗攻擊」的概念，刻意操控機器接收的視覺數據，令其錯誤解讀眼前場景。當人們穿上此系列，身體對 AI 人體偵測器而言便近乎隱形，因為軟件無法在高頻視覺噪音中辨識人形輪廓。
過去用以規避機器視覺的嘗試，大多依賴固定印刷貼片或個別圖案。這些早期設計共有一項關鍵弱點，稱為「區段缺失問題」：一旦布料摺疊或鏡頭角度改變，偽裝效果便會失效。Weckert 則以覆蓋每件服裝整個表面的無縫對抗紋理（Adversarial Texture），克服這項技術難題。名為 TC-EGA 的專門生成式 AI 方法會產生連續圖案。這種運算方法會優化可拼接的紡織圖案，無論從哪個角度觀看，均能持續產生虛假的視覺特徵。
服裝的實體製作同樣一絲不苟，與背後的軟件工程相得益彰。系列由 Latvia 的製造商以耐用布料製作，成分為 65% 再生聚酯纖維及 35% 一般聚酯纖維。開發團隊透過精密數碼紡織印花，將運算圖案印製於布料上，確保視覺噪音完整覆蓋布面。最終服裝結合數碼圖案生成與觸感鮮明的紡織製作，以挑戰現代辨識系統。
