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移动世界。
高科技艺术表现在AI的眼中看着生活

铅图像其中一个是人类,2017年由Maija Tammi提供。

在一间摆满书籍的玻璃角落办公室里,娜塔莎·伊根(Natasha Egan)正在做策展人最擅长的事:安排艺术与更宏大的故事或社会习俗对话。

egan是该执行董事当代摄影博物馆(MOCP)。博物馆芝加哥哥伦比亚学院校园,谢根州的墙壁上的悬挂照片不仅仅是挂在墙上。博物馆真正专注于图像,是我们一天的伟大媒介。我们经常,迅速地沟通,并通过模型和表情符号令人惊讶的清晰度。在社交应用程序中,我们跳入无穷无尽的照片,纯粹的数量和可访问性,几十年前将是不可想象的。

有些图像不仅仅坐在易于观察到。

在辛根的办公室外,艺术家和员工正在建立在真实生活中,在eGan策划到目前最偏振的图像的展览会策划:监控摄像机和面部识别。

该技术对我们的日常生活产生了惊人的影响。它已经使用疯狂地变化,从良性地解锁iPhone将穆斯林Uighurs送到中国集中营。和芝加哥有最多数量的单独安全摄像头在美国,大约35,000个电子眼中 - 足以制作孔雀羡慕。这是展会的合适场所;您基本上保证在您的路上传递相机。

“很长一段时间,我一直对监视感兴趣,”Egan说 - 主题的书籍尤其是沿着她的墙面行进的货架中。她一直在收集她在主题上适当地称之为“数据文件”。

当代摄影博物馆娜塔莎·埃加斯·埃加斯egan长期以来一直对监测感兴趣;在现实生活中,她希望激励游客深入考虑面部识别和自己在系统中的偏见。照片由Jonathan Castillo。

当代摄影博物馆娜塔莎·埃加斯·埃加斯egan长期以来一直对监测感兴趣;在现实生活中,她希望激励游客深入考虑面部识别和自己在系统中的偏见。照片由Jonathan Castillo。

在现实生活中的真实主题中,电子眼睛是有史以来最多的图像制造商。但尽管由数学提供动力并由不可思议的机器进行,但面部识别并非没有偏见。面部识别算法是臭名昭着的更差认识到人的颜色和女人。这不仅仅是解锁智能手机的问题。这些算法由包括警察部门和冰的当局使用 - 错误identifienced有人会导致严重,可能是危及生命的情况。

egan想要在现实生活中想要的是什么是让人们面对我们的算法中的偏见 - 并了解他们是其中的一部分。

“我们是继续偏见融入新智力的人。”

给他们一个脸识别

Leo Selvaggio的一家安全摄像机银行在现实生活中的二楼迎接游客。当代摄影博物馆展开监测和面部识别;当Selvaggio的运动激活雕塑斯普林斯时,相机旋转令人作呕的葡萄酒和他们的镜像“镜头”在楼梯上送光跳舞。安装视图,Urme监视,2014年持续。图片令人遗憾的是mocp。

Leo Selvaggio的一家安全摄像机银行在现实生活中的二楼迎接游客。当代摄影博物馆展开监测和面部识别;当Selvaggio的运动激活雕塑斯普林斯时,相机旋转令人作呕的葡萄酒和他们的镜像“镜头”在楼梯上送光跳舞。安装视图,Urme监视,2014年持续。图片令人遗憾的是mocp。

爬过展厅,炽热的光圈在墙上、楼梯上、你的身上翩翩起舞——一种妖艳的仙女般的遐想。当你意识到灯光来自何处时,你就会发现他们那令人愉悦的迪斯科球式的美感变得咄咄逼人:一排旋转的红眼安全摄像头上安装着镜子。这个多头雕塑审视了现实生活中通往二楼的道路。

Leo Selvaggio的动议激活雕塑是令人毛骨悚然的,但它没有什么比楼梯顶部的东西相比:一片巨大的人们走在街上的人,所有人都穿着塞尔维加的印刷传真。

他的作品利用面部识别的偏见。该算法在白色的男性面孔上最适合,所以他让他们成为识别的脸。

“我有这个白色的男性特权,”Selvaggio说。“如果我可以向别人分发怎么办?”

他对监视的答案是强饲法机器。他的(文字)面罩通过牺牲自己的牺牲 - 但他已经在透露了他所有的互联网账户和密码,就像另一件作品一样。他的WWWW项目(Who Will Watch the Watchers)是一个DIY、免提、可随身携带摄像头的手机支架设计系列。戴上这些头盔,人们可以按照自己的方式进入监控系统,也可以将目光转向监控者。

艺术家Leo Selvaggio的URME项目展示了他自己的面孔——一个白人男性——以保护他人的隐私。这个装置暗示了你未来的日常生活可能是什么样子的,在出门之前,要把脸贴好,以免被人认出来。照片由作者拍摄。

艺术家Leo Selvaggio的URME项目展示了他自己的面孔——一个白人男性——以保护他人的隐私。这个装置暗示了你未来的日常生活可能是什么样子的,在出门之前,要把脸贴好,以免被人认出来。照片由作者拍摄。

“他们(设计)试图使用普通的材料,”Selvaggio说。其中一个展示的人体模型戴着用一件工作衬衫做成的安全带;它看起来几乎相同的钻机警察身体摄像头安装在。还有人的手机被一顶紫罗兰色的假发拿着,灵感来自遮脸装置香港抗议者的发型风格。Selvaggio鼓励一个假发,以防有人试图抓住手机(也是真实的牵引力,牵引力)。

目标是激发对AI的积极和积极情绪,同时突出显示内部的缺陷。

“我们需要能够将自己的视频作为保护自己免受某些法律机构的证据,”Selvaggio说。

Selvaggio的工作是关于跑步的监视,而不是从它的情况下运行,并利用其偏见和抗麸质图片。泛滥系统,利用其工具。

建立一个新系统

Stephanie Dinkins敏锐意识到她可能是更倾向于被自驾车击中而不是白人。

这是系统达克斯与其固有的危险造成的戏剧性和可能致命的例子。她的练习是交叉,关于种族,性别,年龄和人工智能。

这些问题在Dinkins持续的工作中探讨了与Bina48的对话,艺术家和机器人谈论种族,机器人的权利,孤独和其他沉重主题。

机器学习模型必须接受我们给予它们的数据。如果那个人类验证的数据,称为真相,是偏见的 - 说,白色家伙的照片太多,还有足够的人 - 然后将偏见将内置在计算机中。在我们的日常生活中,AI被信任越来越多的任务,它可能会复制不公平,而不是消除它们。

通过面对这些问题,我们可能会在未来使用数十年的痛苦和问题。

她说,有问题的旧系统正在通知新系统。

“有很少的人真正为新系统做出贡献,”Dinkins说。一个相对较小的程序员和计算机科学家们正在制作算法,可能有可能触及我们所有人。

她的目标是让人们认识到人工智能中存在的偏见,并激励他们为此做些什么。机器学习驱动的世界还不是一成不变的;我们有时间指出并纠正那些在人们的偏见形成之前阻碍他们前进的偏见。

Dinkins说,害怕人工智能并不是最好的解决办法。恐惧可能会使人们惊慌,但不会给他们力量。目标是激发对AI的积极和积极情绪,同时突出显示内部的缺陷。

即使是AI的最外星人,它的“黑匣子”(基本上,我们往往不知道AI的AI是什么“思考”即将到达其答案),可以被视为赋予Dinkins。毕竟,如果它的创造者不知道它是如何运作的,为什么要么没有重要,如果你不一样?

egan希望在现实生活中的游客深入思考面部识别和监视技术的偏见,由Selvaggio和Dinkins等艺术家表现出来。通过面对这些问题,我们可能会在未来使用数十年的痛苦和问题。

“这是机会的超级拐点,”Dinkins说。

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