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Cristina Voto
El artículo propone, desde una perspectiva de género, un análisis semiótico de la performatividad de la visión artificial en el ámbito de la producción de imágenes en la era digital. A partir de una puesta en diálogo entre la investigación basada en la inteligencia artificial Deep Neural Networks are More Accurate Than Humans at Detecting Sexual Orientation From Facial Images, de Michal Kosinski y Yilun Wang, de la Universidad de Stanford y la exhibición “Sexo, imagen y algoritmos: homosexual data”, del artista chileno Felipe Rivas San Martín, se busca reflexionar sobre el actual proceso de algoritmización de la identidad sexual y genérica y opacar las retóricas transparentes y reveladoras de la inteligencia artificial por medio de la práctica artística.
The paper proposes, from a gender perspective, a semiotic analysis of the performativity of computer vision in the Digital Age. Starting from a dialogue between the research in Artificial Intelligence Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images, by Michal Kosinski and Yilun Wang from Stanford University and the exhibition Sex, image and algorithms: homosexual data, by Chilean artist Felipe Rivas San Martín, it seeks to reflect on the current process of algorithmization of sexuality and gender identity and to mattify the transparent and revealing rhetoric of artificial intelligence through artistic practice
