图像已接管了这个词。 div>现在,动词是语言,在屏幕上显示为编码表示。 div>神经元网络,LLM(大型语言模型)和生成网络的最新发展改变了数字创建过程,而Milestone Steyerl提到的图像不再是指事实或有形的现实,而是指概率。 div>因此,这些程序的学习过程是由代码,消息,测试和错误喂养的,导致我们集体无意识的平均图像或融合的产生。 div>因此,编码的图像,有症状的图像使您可以解决对社会技术网络(例如可能的行为,信息和关系)的不同反思。 div>
在这次演讲中,我使用视觉艺术家的作品来激发新的解释框架,这些框架挑战了数据和数字技术在我们生活中的作用。诸如Hito Steyerl,Trevor Paglen和Baden Pailthorpe之类的艺术家与日常生活数字化日益增加的复杂性。我探索了这些艺术家的作品,以展示创造力如何成为一种有用的方法,可以使我们与数字技术的关系贬低,问题和重新构想我们的关系。这样做,可以使用实验性,模棱两可和不确定的当代艺术品质来反驳二进制代码的确定性及其与资本的关系。我展示了这些主题是如何通过我最近调查家庭和学校数据缺陷的项目引起了共鸣的 - 特别是实现或揭示数字基础架构并在人们生活中进行情境化的重要性。