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脸性政治中的算法焦虑与缓释路径

Algorithmic Anxiety and Mitigation Measure in Face Recognition Politics
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摘要 人脸识别算法技术曾是安防领域的专利,现在被越来越多地应用在商业和社交媒体领域,进入到了日常生活实践,伴随而来的技术话语也被显著改写。算法技术重新配置了人的身份和主体性,人脸被重新概念化、政治化,从而产生了一种微观政治现象即脸性政治。在脸性政治的话语框架下,算法系统的社会征服和机器役使机制是两种互补的、相互加强的权力共存。当人们受到算法权力的控制,意识到自我与人脸识别系统之间的一种不确定和危险的关系时,就会产生算法焦虑。人脸的泛信息化带来的身份危机,以及其超个体性带来的隐匿危机是算法焦虑的体现。从建设数字社会伦理契约的角度出发,在对当前和未来人脸识别算法的部署与使用的规范性问题上,采取伦理评估并设计初步伦理建设框架,是缓释算法焦虑的重要路径。
作者 全燕 Quan Yan
出处 《现代传播(中国传媒大学学报)》 CSSCI 北大核心 2022年第3期125-132,共8页 Modern Communication(Journal of Communication University of China)
基金 国家社科基金重大项目“传播主体多元化的群体传播对网络行为与社会关系的影响研究”(项目编号:20&ZD315) 国家社科基金项目“智媒时代社会偏见的形成机制及其风险控制研究”(项目编号:20BXW107)的研究成果。
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