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Pattern Discrimination
Comment les préjugés "humains" réapparaissent-ils dans des cultures algorithmiques prétendument conçues pour les ignorer ? Comment les préjugés "humains" réapparaissent-ils dans des cultures algorithmiques prétendument conçues pour les ignorer ? Pour répondre à cette question, ce livre étudie un axiome fondamental de l'informatique : la discrimination des formes. En imposant une identité aux données d'entrée, afin de filtrer - c'est-à-dire de distinguer - les signaux du bruit, les modèles deviennent une question éminemment politique.
Les politiques identitaires algorithmiques rétablissent d'anciennes formes de ségrégation sociale, telles que la classe, la race et le sexe, par le biais de valeurs par défaut et d'hypothèses paradigmatiques sur la nature homophile de la connexion. Au lieu de fournir une base plus "objective" pour la prise de décision, les algorithmes d'apprentissage automatique renforcent les préjugés et inscrivent davantage l'inégalité dans les médias.
Pourtant, la discrimination des formes est un élément essentiel de la cognition humaine et non humaine. Réunissant des penseurs et des artistes des médias des États-Unis et d'Allemagne, cet ouvrage pose les questions urgentes suivantes : comment pouvons-nous discriminer sans être discriminés ? Comment pouvons-nous discriminer sans être discriminatoires ? Comment pouvons-nous filtrer les informations des données sans réinsérer des croyances racistes, sexistes et classistes ? Comment pouvons-nous queer les tendances homophiles au sein des cultures numériques ?
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)