Kim da Motta

How would I walk, had I never seen a woman walk?

EN

Every person has an individual gait which serves as a biometric feature for gait recognition. The result can be supplemented with the system of automated gender recognition (AGR) classifying people into the binary system of man/woman. These processes are based on datasets – collections of annotated image/video data used to train artificial intelligence (AI) systems.

 

The video work criticizes the automated binary gender attribution and its consequent misinterpretations. It problematizes that gait recognition combined with automated gender recognition leads to an invasive surveillance method with datasets never being fully diverse. Kim da Motta contrasts the strict AI systems with the fluidity of gender.

 

In installation, the work consists of found footage from scientific gait datasets, screen recordings and new videos, combined with spoken dataset information and music. Exhibition visitors trigger both the work and a video recording by walking on a treadmill. These videos form a new dataset of surveillance videos that can be seen on the back wall.

 

DE

Jede Person hat eine individuelle Gangart. Diese dient der “gait recognition” (Gangarterkennung) als biometrisches Erkennungsmerkmal. Ergänzt werden kann deren Ergebnis mit dem System der “automated gender recognition”, das Personen ins binäre System Mann/Frau einteilt. Diese Prozesse basieren auf Datensets – Sammlungen annotierter Bild-/Videodaten, die dem Training von KI-Algorithmen dienen.

 

Kim da Motta kritisiert die automatisierte binäre Geschlechtszuschreibung. Sie problematisiert, dass “gait recognition” in Verbindung mit “automated gender recognition” zu einer invasiven Überwachungsmethode führt und Datensets nie divers genug sein werden. Die Autorin stellt die strikten KI-Algorithmen dem fluiden Gender gegenüber.

 

Die Videoarbeit besteht im Bild aus found footage aus wissenschaftlichen Datensets, Bildschirmaufnahmen und eigenem Material, im Ton aus Datenset-Informationen und Musik. Besuchende der Ausstellung lösen beim Gehen auf einem Laufband sowohl die Arbeit als auch eine Videoaufnahme aus. Diese Videos bilden ein erneutes Datenset. Später sind die Überwachungsvideos auf der Installationsrückwand zu sehen.

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