從 M Eifler 的假肢記憶到 Paola Prestini 的 Sensorium Ex，這些藝術的例子IA 強調從訓練數據中刪除殘疾並拒絕優化IA 反對殘疾。 從歷史上看，技術被設計用於診斷、康復、正常化甚至治療殘疾。 儘管這種方法可能提高了許多殘疾人的生活質量，但它將殘疾編碼為“不受歡迎的”和“異常”的特徵，在不反映人類狀況異質性的“規範”的錯誤前提下運作。
研究人員已經展示了機器學習工具如何反映這條路徑，從不識別輪椅使用者的自動駕駛汽車到將提及殘疾的文本分類為更“有毒”的自然語言處理模型。 由於其廣泛的社會影響，這些偏見與種族和性別不平等一起考慮同樣重要。
在與藝術家兼技術專家 M Eifler 的對話中，Felt 將討論這些方法 人工智能的藝術 以人為本，旨在自我照顧、互助和建設世界，了解社會正義。 我們將考慮 Prosthetic Memory，這是一個由 Eifler 創建的數字記憶庫，它使用機器學習來檢索藝術家自己錄製的視頻，以應對記憶失調。 Sensorium Ex 是一項人工智能的實驗工作，它引入了一種由在非規範語音模型上訓練的算法組成的新聲音，它同樣模擬了非啟用人工智能的可能性。 這些作品反映了對學者艾莉森·卡弗 (Alison Kafer) 所稱的“神秘未來”的渴望，在這個未來中，體驗、實踐、歷史和了解殘疾人的方式受到重視。
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