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摘要 通过研究机器学习系统中的分类政治，本文说明了为什么图像的自动解释本质上是一个社会和政治项目。我们首先要问图像在计算机视觉系统中起什么作用，以及计算机可以“识别”图像的说法是什么意思？接下来，我们研究将图像引入计算机系统的方法，并研究分类法如何对决定系统如何解释世界的基础概念进行排序。然后我们转向标签问题：人类如何告诉计算机哪些词与给定图像相关。人工智能系统使用这些标签对人类进行分类的方式有什么利害关系，包括按种族、性别、情绪、能力、性取向和个性进行分类？最后，我们转向计算机视觉在我们的社会中服务的目的——为计算机提供这些能力的判断、选择和后果。从方法论上讲，我们称之为数据集考古学：研究训练图像和标签的物质层，编目构建分类法的原则和价值观，并分析这些分类法如何为人工智能系统创建可理解性参数。通过这样做，我们可以批判性地参与系统的潜在政治和价值观，并分析哪些规范的生活模式被假定、支持和再现。
机器学习训练集中的图像政治
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