Maskarady

Abstract

Projekt doktorski zatytułowany Maskarady stanowi krytyczną analizę wpływu platform cyfrowych, generatywnej sztucznej inteligencji i sztucznych sieci neuronowych na współczesną kulturę wizualną i cyfrową tożsamość. Kolejno omawia metody inżynierii behawioralnej stosowane przez gigantów technologicznych, aby wpływać na nasze nawyki i uzależniać nas od usług i produktów. Przedstawia codzienną rzeczywistości utkaną z wirtualnego zapośredniczenia ludzkich aktywności. Analizuje mechanizmy działania platform cyfrowych oparte na imperatywie wzrostu wykładniczego sezonowo sprawozdawanego akcjonariuszom, które na-ruszają naszą prywatność zagrażając bezpieczeństwu. Skupia się na problemach takich jak inwigilacja, uzależnienia i manipulowanie użytkownikami oraz na etycznych dylematach związanych z rozwojem sztucznej inteligencji i jej wpływie na kreowanie wizerunku i postrzega-nie świata. Porusza problem obrotu danymi, tego, co się z nimi dzieje, gdy już zostaną zassane przez systemy technologiczne. Zostawiając coraz więcej śladów naszej intymności w postaci danych behawioralnych i biometrycznych zasilamy wielkie modele fundamentalne tworząc modyfikowalną przez algorytmy „ground truth”. Na tej podstawie w dalszej kolejności metodą statystycznej predykcji i optymalizowania wzorów, generowane są nowe wizje rzeczywistości sklecone ze skrawków naszej wirtualnej obecności na platformach. Generatywna sztuczna inteligencja, w tym duże modele językowe oraz uczenie maszynowe wykorzystywane do systemów rozpoznawania twarzy, posiłkują się informacjami, które nawykowo, powszechnie i dobrowolnie udostępniamy w przestrzeni Internetu. Selfie i fotografia społecznościowa stały się wszechobecnymi formami autoekspresji w kulturze wizualnej, kształtując sposób, w jaki postrzegamy siebie i innych. Ta oswojona już forma porozumiewania się może prowadzić do poczucia niepewności i presji, aby sprostać nierealistycznym standardom, ale także karmi platformy cyfrowe gargantuiczną ilością wizerunków, które nie tylko służą profilowaniu, tworzeniu ukierunkowanych reklam czy przewidywania naszych przyszłych zachowań, lecz są równocześnie wykorzystywane w systemach rozpozna-wania twarzy i emocji stosowanych przez organy ścigania, firmy i rządy.

The doctoral project titled Maskarady (Masquerades) is a critical analysis of the impact of digital platforms, generative artificial intelligence, and artificial neural networks on contemporary visual culture and digital identity. It systematically explores the methods of behavioral engineering employed by tech giants to influence our habits and foster dependency on their services and products. The project describes a daily reality interwoven with the digital mediation of human activities and examines the mechanisms of digital platforms driven by exponential growth imperatives reported to shareholders, which compromise privacy and threaten security. Maskarady focuses on issues such as surveillance, addiction, and user manipulation, as well as the ethical dilemmas surrounding AI's role in shaping perception and self-image. It also addresses data commodification—what happens to data once absorbed by technology systems. As we leave increasing traces of our intimacy in the form of behavioral and biometric data, we fuel large foundational models that create algorithmically modifiable “ground truth.” Through statistical prediction and optimization, new visions of reality are generated, assembled from fragments of our virtual presence on these platforms. Generative AI, large language models, and machine learning used in facial recognition systems rely on data we habitually and voluntarily share online. Selfies and social photography have become ubiquitous forms of self-expression in visual culture, shaping how we see ourselves and others. This familiar form of communication can foster insecurity and pressure to meet unrealistic standards, while feeding digital platforms with enormous amounts of imagery. These images not only serve for profiling, creating targeted advertisements, and predicting future behaviors but are also used in facial and emotion recognition systems deployed by law enforcement, corporations, and governments.