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种植园能源：从奴隶劳动到机器训练
一台厌倦世事、重获生机的轧棉机马达在玻璃柜中旋转，其预期的工业轰鸣声被外壳底部的消声泡沫吸收。这台机器是凯文·比斯利 (Kevin Beasley) 的作品《一片风景：轧棉机马达，2012-18 年》（图 1）的核心，该作品于 2019 年春季在纽约惠特尼美国艺术博物馆展出。在柜子里，比斯利放置了十几个麦克风，将这台庞大机器的噪音传递到隔壁的房间。在那里，感官体验被颠倒了：墙壁是黑暗的，衬有吸音垫，表演时会以各种颜色亮起；电线通向后墙摆放的合成器；高保真扬声器将马达放大的现场直播声音填满整个房间；观众坐在长凳或地板上，沉浸在机械的音景中。声音和视觉分离后，马达的缺席可以理解为人们同意将其噪音当作音乐来享受。这样，A 的观点激发了人们对黑人音乐表达的批判性反思，这种音乐表达是以黑人的社会边缘化为条件的。1 然而，比斯利拒绝将马达的声音挪用来表达音乐的崇高；他几乎没有调整其工业轰鸣声。相反，马达的现成时间和空间——它从 1940 年到 1973 年为阿拉巴马州的轧棉机提供动力——被允许进入博物馆的白色墙壁。马达不仅仅是一种乐器，它更是一种存储设备，其非人的节奏让人回想起种植园的积累历史，其错位表明它代表了种植园的第一批技术：黑奴在监工鞭子的威胁下像机器一样工作。A 的观点呼吁人们关注种族奴隶制和工业化之间的交易，这种交易在 19 世纪帮助种族资本主义实现技术转型的科学和工程努力中被广泛否认。在本文中，我旨在通过 Beasley 的作品提供的种植园的时间位移来重新连接这段历史。这种方法试图解决 Ian Baucom 所说的跨大西洋奴隶制时代“在当下的货舱中积累”的问题。2 通过以这种方式构建种植园景观的时间性，我们可以看到工业时代如何以不间断的链条继承了奴隶制对人类的技术使用。蒸汽机、电动机和黑奴通过它们的使用参数联系在一起——作为设备、作为种植园主改善土地的假肢、作为将能量转化为机械运动、将运动转化为利润的动力源。身体和机器通过它们提供的力量进行工作和为种植园运营提供动力而联系在一起，这种力量在 19 世纪的物理学中被量化为一种抽象且可转换的能量概念。正是通过这种能量的概念化，我追踪了
2025年3月13日https://doi.org/10.22214/ ...
I.引言近年来，由于许多变化，时装界遭受了压力。除了气候变化，不断增长的世界人口以及相关的资源稀缺之外，为解决所有这些问题寻找解决方案的政治压力越来越大[1]。全球纺织工业仅在最近几十年的跨行业数字化浪潮中被部分捕获，并且落后于政治和社会期望，因为它造成了5％的全球碳排放量[2]。在整个价值链中引入数字业务模型（DBM）是克服这些障碍的关键，并为纺织业的可持续和经济转型提供了机会[3] [4]。数字业务模型（DBM）的定义根据观察者的变化。在本文的背景下，DBM定义为使用数字技术，尤其是AI的业务模型来提高公司的生产，组织或管理的效率和盈利能力[5]。在许多大公司中，已经广泛使用ChatGpt和其他AI应用程序，用于行政活动，类似的重复任务强调了使用这些技术的当前趋势，这些技术必须由公司理解和管理。与依靠手动流程的传统业务模型不同，由人工智能驱动的过程会集成机器学习，数据分析和自动化以提高运营效率。因此，它们需要更高水平的数字专业知识。此外，随着AI的使用进展，新的业务部门将出现。[6]应用程序（包括AI或其他现代数字解决方案）的应用在纺织行业尚未像其他分支机构一样广泛[7]。但是，随着其商业世界的变化速度，公司被迫开发和利用新技术的发展[8]。因此，最近，较大的纺织公司已经实施了几个AI驱动的DBM，以跟上现代市场的需求。应用程序包括基于AI或个性化数字内容的时装设计，可帮助品牌预测并满足新需求，而无需大量人类的投入[7]。Zara等时尚公司正在使用AI来识别和排序客户数据，并根据客户喜好（例如样式，颜色或材料类型）创建独特的产品或至少新的服装[9]。特别是，图像识别用于根据社交媒体的图像来预测时尚趋势。该模型分析了知名影响者的职位，并结合了由此产生的反应，可以推断出所描绘的趋势是否在将来很重要[10] [11]。考虑到DBM的这些特征和可能性，AI驱动的商业模型可以应对组织的挑战。从自动重复任务并通过数据见解改善决策到创建新产品和服务[10]。根据麦肯锡[12]的报告，AI应用程序可能会在2030年产生13万亿美元的附加值。鉴于这样的规模，每个公司都必须掌握AI驱动的业务模型的主题。此模拟基于以下假设：AI将彻底改变现有的价值创建过程并使它们更有效。该报告将其与蒸汽发动机的发明进行了比较，蒸汽机的发明从头开始改变了复杂的手动运输过程。该报告将此开发与互联网的全球可用性进行了比较，该报告构成了当今科技公司（例如亚马逊和字母）的基础。该估计还考虑了负面影响，例如由于AI的全面实施，数字基础设施的高投资成本以及工作损失。
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