2. 이런 렌더링은 인터넷에 떠도는 그물망이 건져올린 것의 평균치를 보여줌. 그럴싸함(likelinesses)으로 닮음(likenesses)을 대체. 그것들은 해상도 면에서는 빈곤한 이미지(poor image)일 수 있지만, 양식적인 면에서는 평균이미지(mean image)
3. Have I been trained? https://haveibeentrained.com/. 이 사이트의 데이터셋이 스테이블디퓨전 사이트의 훈련에 쓰였음. https://stablediffusionweb.com/#demo. ->> 이건 A->B가 됐다 비포앤애프터를 중첩시켜놓은 것이 아니라 평균임. 무엇의 평균? 알수 없음. 스테이블 디퓨전의 실제 코드는 다 알려져 있기 때문에 블랙박스가 아님. 와이트 박스 알고리즘. 이것은 인터넷 쓰레기통에서 평균 필터를 거친 사회가 나를 어떻게 보는지에 대한 대략임. 실제 내 사진에서 노이즈를 제거하고 사회적 시그널을 추출한 것. 그 결과가 평균이미지. 서로 상관있는 평균으로 만들어짐.
4. 민(mean)이란 영단어가 여러 의미를 가지는데 누추하고 뭐 그런 걸 기원으로 함. 의미한다를 의미하기도 하고 금융적이고 도구적인 수단을 의미하기도 함. 의미화의 공존 불가능한 레이어를 뭉게거나 합침. 도덕적이고 통계적이고 금융적이고 미학적인 가치와 함께 보통의, 하위계층의 위치를 하나로 얼렁뚱땅 압축함. 평균이미지는 랜덤한 환각화와 거리가 멂. 평균이미지는 예측 가능한 데이터 포퓰리즘(쪽수주의)의 산물. 위치좌표에 모순된 의미를 코드화하는 소셜패턴을 픽업. 평균이미지는 하위계급의 상태, 평범성, 개차반 행동을 가지고 공통성(the common)을 정렬하는 실제 사회적 태도를 시각화함. 소스가 지워지고 난 다음에 스크린이나 망막에 각인된 사후이미지(after-image). 그것들은 오토메이션의 시대에 관해 정신이나 분석 없이 정신분석을 수행한다. (오토메이션 시대에 프로덕션은 wholsale fabrication에 의해 증강됨--홀세일 페브리케이션이 무슨 말인지 모르겠음..) 평균이미지는 잠 없는 사회적 꿈이며, 사회의 비합리적인 기능을 논리적 결과로 만든다. 평균이미지는 사회가 그 자신을 본 것의 표현이다. 혼란스러운 캡쳐와 데이터의 대규모 납치를 통해 획득된 것이다. 그리고 평균이미지는 정치적 논란이란 자원을 오남용하는 유해한 하드웨어와 하찮고 박탈당한 노동이라는 광대한 인프라에 의존함.
야누스 문제
5. 드림퓨전이라고 불리는 텍스트-3D 도구가 2022년 가을 시범운영됐을 때, 유저는 흥미로운 결함을 조명하기 시작했다. ML-제너레이티드 3D 모델은 자주 복수의 얼굴을 가지고 다른 방향을 포인팅함. 이 글리치는 야누스 문제라는 별칭이 붙음. 원인이 뭔가? 가능한 답변 하나는 머신러닝의 이미지 인식과 분석에서 얼굴의 과잉강조(over-emphasis)가 있고; 데이터 트레이닝은 상대적으로 몸의 부속보다 얼굴에 더 많이 한다. 야누스의 두 얼굴, 시작과 끝의 로마의 신은 과거와 미래를 향해 있고; 그는 전쟁과 평화의 신이고, 사회적 상태로부터 다른 곳으로 가는 전이의 신임. 머신러닝 야누스 문제는 중요한 이슈에 닿는다--개인과 다중 사이의 관계. 어떻게 군중을 하나로 그릴까(초상할까)? 혹은 역으로 하나를 군중으로, 조합이나, 그룹이나 계끕이나 리바이어선으로 그릴까? 개인과 그룹 사이의 관계, 사적인 것과 공통의 이익(그리고 자산) 사이의 관계는 무엇인가? 특히 통계적 렌더링이 평균그룹의 조합인 시대에?
그럴싸함(Likelinesses)
6. 그림4는 또다른 통계적 조합으로 내 얼굴이 섞여 있음. 오른쪽 유령적으로 젠더화된 '인종' 블러는 수직집단 사진이라고 부를 수 있는데, ㅇ기서 사람들은
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