신선한 돌
돌, 학습된 객체인식 AI, 웹캠, 실시간 영상, 2020
시시포스 데이터셋으로 학습된 객체 인식 AI는 깨어진 돌들을 계속 '신선한 것'으로 읽는다.
Fresh Stones
Stones, trained object recognition AI, webcam, live video, 2020
Object recognition AI trained on the Sisyphus dataset continues to read broken stones as “fresh”.
시시포스 데이터셋으로 학습된 객체 인식 AI는 깨진 돌들을 지속적으로 ‘신선한(fresh)’ 것으로 읽는다. 이는 모든 물질을 끝없는 생산을 위한 원재료로 바라보는 개발의 시선을 암시한다. 깨진 돌 위에 케첩이 발라지고 AI는 그것의 기계 시각적 속성으로 인해 핫도그로 오인한다. 작가들은 기계 시각의 매커니즘*을 오용해 우리의 추출적 욕망을 유머러스하게 드러낸다.
'신선한 돌'은 '강의 개발지에서 온 깨어진 돌'이라는 사회적 맥락을 가진 데이터셋을 사용하여, AI를 미래를 예측하는 도구가 아니라 과거를 다시 성찰하는 기술로 바꿔 놓는다.
*이 작업에는 합성곱 신경망 CNN(Convolutional Neural Network)이 사용되었다.
The object-recognition AI trained on the Sisyphus Dataset persistently reads the broken stones as “fresh.” This suggests a developmental gaze that sees all matter as raw material for endless production. Ketchup is applied to the broken stones, and the AI misidentifies them as hot dogs due to the visual logic of machine vision. By deliberately misusing the mechanisms of machine vision*, the artists humorously expose our extractive desire.
Fresh Stones uses a dataset grounded in the social context of “broken stones from a river development site,” transforming AI from a tool for predicting the future into a technology for reflecting on the past.
*This work uses a convolutional neural network (CNN).
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