• Adversarial examples y la resistencia a la clasificación de los sistemas de vigilancia y control algorítmico

    Author(s):
    hugo felipe idárraga franco (see profile)
    Date:
    2021
    Group(s):
    Global Digital Humanities Symposium
    Subject(s):
    Artificial intelligence, Latin America, Spying, Area studies
    Item Type:
    Presentation
    Meeting Title:
    Global digital Humanities Symposium
    Meeting Org.:
    Michigan State University
    Meeting Date:
    april 13, 2021
    Tag(s):
    algorithmic power, Counterpower, Surveillance studies
    Permanent URL:
    http://dx.doi.org/10.17613/qdn7-ba80
    Abstract:
    La clasificación es una práctica social y política que ha estado ligada históricamente a la estadística y con ella a sistemas de vigilancia y control social. El funcionamiento de los modelos de Machine Learning, basados en redes neuronales artificiales, dependen de la clasificación estadística de los datos. Gran parte de los modelos de clasificación están ligados íntimamente a intereses corporativos y policiales que se despliegan en sistemas de vigilancia y control algorítmico, definiendo la identidad de lo normal y anormal a partir de una media estadística, pero también a partir de unas visiones de mundo que se encarnan en el funcionamiento mismo de estas redes neuronales. Esta clasificación algorítmica termina en muchos casos perjudicando a personas o comunidades históricamente discriminadas, reproduciendo así relaciones coloniales y de dominación. Frente a estos problemas, los Adversarial Examples se presentan en el campo del Machine Learning como una excusa para pensar en las estrategias o contra-mecanismos clasificación algorítmica, abriendo el campo a diferentes prácticas políticas y estéticas que cuestionan esta clasificación y los intereses que la animan. También, los Adversarial Examples permiten pensar en prácticas de-coloniales que con el mestizaje propongan formas de resistencia desde el sur global, frente a un reordenamiento colonial de los datos y las identidades.
    Metadata:
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    Status:
    Published
    Last Updated:
    2 years ago
    License:
    Attribution
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