Machine Learning City

Eröffnung: 

Samstag, 26. September 2020 - 12:00

Laufzeit: 

24/09/2020 bis 11/12/2020
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„The project ‘Machine Learning City‘ explores the new reality of cities as datasets. But the often overlooked part of this reality is the story behind the data. How was it acquired and who might be in the dataset? ‘Machine Learning City‘ tells the story of a now famous pedestrian detection dataset, which actually originated in Graz in 2003. During the next decade, this dataset became the most widely used pedestrian detection dataset in the world. People from Vienna, Graz, as well as the neighboring city Leoben, play a unique and historic role in the ability for computers to see and understand people.“ [Adam Harvey]

 

Seit Jahren forscht Harvey zu den gesellschaftlichen Auswirkungen vernetzter Datenanalysetechnologien. Einen Fokus richtet er dabei auf digitale Bildtechnologien, wie sie etwa in Überwachungskameras mit Gesichtserkennung zum Einsatz kommen. Welche Rolle spielen Orte und Personen in Graz für die Erstellung von Überwachungsalgorithmen, die weltweit von Geheimdiensten, Sicherheitsfirmen und selbstfahrenden Autos verwendet werden? Welche Bedeutung hat die individuelle Zustimmung bei der Nutzung von Bildern im digitalen Zeitalter – ein Zeitalter, in dem Bilder ein Eigenleben führen, außerhalb unserer Kontrolle agieren und unsichtbare Technologien lenken, die wir tagtäglich nutzen? Ob Camouflage-Make-Up zur Vermeidung von Gesichtserkennung (CV-Dazzle, 2010) oder Geolocation-Täuschungs-Geräte (Skylift, 2016), die jedes Telefon denken lassen, sie wären in der ecuadorianischen Botschaft in London – Harveys Arbeiten kreisen um die Themenfelder Überwachung, IT-Sicherheit und die Zukunft biometrischer Informationen im Kontext von Datenschutz. Viele Arbeiten des US-amerikanischen Medienkünstlers nutzen künstlerische Interventionen, um zwischen unsichtbaren, aber machtvollen Mechanismen und Bildern sowie deren Einfluss auf unser tägliches Leben zu vermitteln. „We need to rethink visual privacy and the consequences of publicly posting photos. A very small image can provide a large amount of information.“

Machine Learning City öffnet uns eine neue ästhetische Wertigkeit, die in den letzten Jahren als „New Aesthetic“ benannt wurde – ein Begriff, den Author und Künstler James Bridle 2011 prägte, um einer künstlerischen Strömung einen Namen zu verleihen, deren technologisierte Anmutung ein neues visuelles Regime einleitete. Die Bilder sind dabei hochpolitisch, denn sie zeigen, wie wir unsere Zukunft programmieren.
Harvey widmet sich der Frage nach dem Recht am eigenen Bild im Kontext urbaner Diskurse wie Überwachung, öffentlicher Raum und Digitalisierung,

„Citizens aren’t aware that when they go outside and walk down the street there is a possibility that they are walking right into someone’s research project. When people are unknowingly captured for research and then distributed to surveillance companies around there world, there is a clear breach of ethics and privacy. As cities move towards further integration with artificially intelligent infrastructures will there be any limits on visual data consent?
If we reframe computer vision as a type of wireless data, then we can imagine computer vision will have as much impact as WiFi, which is to say it will have a significant impact on the way we navigate and interact with the world.“ [Adam Harvey]

 

  • ©esc_mkl_Cyborg_Synthesis_Harvey_Adam_Foto: Martin Gross_6932
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Kooperation: 

Machine Learning City wurde zum ersten Mail im esc mkl als Teil des Elevate Festival 2018 gezeigt und von Elevate Arts finanziert, Kuratorin: Berit Gilma.