privacy

MegaPixels

Adam Harvey (US), Jules LaPlace (US)

Das Projekt zielt darauf ab, eine kritische Perspektive auf Machine Learning-Bilddatensätze zu bieten, die von akademischen und industriell finanzierten Think-Tanks für KI übersehen werden könnten. Jeder auf dieser Website präsentierte Datensatz wird einer gründlichen Überprüfung seiner Bilder, Absichten und Finanzierungsquellen unterzogen.

Privacy Machine

Timm Burkhardt (DE)

Privacy Machine ist eine elektronische Art zu sagen: Ich möchte heute privat sein und nicht auf deinen Social Media Fotos erscheinen. Ein funktionierender Proof of Concept: Stellen Sie sich vor den Bildschirm und nehmen Sie das Abzeichen oder den Schal, beide haben ein spezielles Muster darauf. Solange dieses Muster von der Kamera erkannt wird, pixelt die Software Ihr Gesicht. Natürlich ist das ein unrealistischer Wunsch, denn die Hersteller müssten diese kleine Software standardmäßig in ihre Smartphones integrieren.

Project Alias

Bjørn Karmann (DK), Tore Knudsen (DK)

Unsere Beziehung zur Technologie wird dadurch geprägt, wie wir mit ihr umgehen. Allerdings neigen kommerzielle smarte Produkte für unser Zuhause dazu, die NutzerInnen als passive VerbraucherInnen zu behandeln. Vor allem Designmuster von smarten Heimassistenten zeigen, wie sich die Interaktions- und Handlungsmöglichkeiten aus NutzerInnensicht einschränken, sogar im privatesten und persönlichsten Bereich – dem Heim. Unsere Interaktionsmuster werden von den EntwicklerInnen dieser Produkte stark bestimmt. Mit Alias interessieren wir uns dafür, wie dieses Machtverhältnis neu definiert werden kann, insbesondere in Bezug auf die Privatsphäre. Die aufregende Zukunft, die uns "intelligente" Technologien bieten können, bringt oft Bedingungen mit sich, die unsere Privatsphäre und das Gefühl der Kontrolle beeinträchtigen. Mit Alias wollen wir diesen Zustand hinterfragen und nachdenken, welche Art von "smart" wir in Zukunft eigentlich wollen.