論文の概要: The Surveillance AI Pipeline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15084v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 17:27:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 12:42:20.238362
- Title: The Surveillance AI Pipeline
- Title（参考訳）: 監視AIパイプライン
- Authors: Pratyusha Ria Kalluri, William Agnew, Myra Cheng, Kentrell Owens, Luca
Soldaini, Abeba Birhane
- Abstract要約: この研究は、Surveillance AIパイプラインを明らかにしている。
我々はコンピュータビジョンの研究論文と下流の特許を30年間取得した。
コンピュータービジョンと監視の密接な関係の証拠が見つかっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.441765611072329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A rapidly growing number of voices have argued that AI research, and computer
vision in particular, is closely tied to mass surveillance. Yet the direct path
from computer vision research to surveillance has remained obscured and
difficult to assess. This study reveals the Surveillance AI pipeline. We obtain
three decades of computer vision research papers and downstream patents (more
than 20,000 documents) and present a rich qualitative and quantitative
analysis. This analysis exposes the nature and extent of the Surveillance AI
pipeline, its institutional roots and evolution, and ongoing patterns of
obfuscation. We first perform an in-depth content analysis of computer vision
papers and downstream patents, identifying and quantifying key features and the
many, often subtly expressed, forms of surveillance that appear. On the basis
of this analysis, we present a topology of Surveillance AI that characterizes
the prevalent targeting of human data, practices of data transferal, and
institutional data use. We find stark evidence of close ties between computer
vision and surveillance. The majority (68%) of annotated computer vision papers
and patents self-report their technology enables data extraction about human
bodies and body parts and even more (90%) enable data extraction about humans
in general.
- Abstract（参考訳）: AIの研究、特にコンピュータビジョンは、大量監視と密接に結びついている、という声が急速に増えている。
しかし、コンピュータビジョン研究から監視への直接的な道はあいまいで、評価が難しいままである。
この研究は、Surveillance AIパイプラインを明らかにする。
コンピュータビジョンの研究論文と下流の特許(20,000以上の文書)を30年間取得し、質的かつ定量的な分析を行う。
この分析は、監視aiパイプラインの性質と範囲、その制度的ルーツと進化、そして現在進行中の難読化パターンを明らかにする。
まず、コンピュータビジョン論文と下流特許の詳細な内容分析を行い、重要な特徴を特定し、定量化し、しばしば微妙に表現された監視形態が現れる。
この分析に基づいて,人的データの一般的なターゲティング,データ転送の実践,制度データ利用を特徴付けるサーベイランスAIのトポロジーを提案する。
コンピュータービジョンと監視の密接な関係の証拠が見つかっている。
注釈付きコンピュータビジョンの論文や特許の大多数(68%)は、その技術を自己報告することで、人体や身体の部分に関するデータ抽出を可能にし、さらに90%(90%)は、人間全般に関するデータ抽出を可能にしている。
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