@ARTICLE{27043461_1006973819_2024, 
	author = {Д. Варгезе and П. Рани}, 
	keywords = {, цифровой ориентализм, искусственный интеллект (ИИ), репрезентация культуры, визуальная социальная семиотика, индийская культура, машинное зрение, цифровая антропологияпостколониальное вычисление},
	title = {Цифровой ориентализм в машинном зрении: кроссплатформенный анализ репрезентаций индийской культуры, сгенерированных искусственным интеллектом},
	journal = {Социологическое обозрение},
	year = {2024},
	volume = {23},
	number = {4},
	pages = {113-139},
	url = {https://sociologica.hse.ru/2024-23-4/1006973819.html},
	publisher = {},
	abstract = {Данное исследование рассматривает интерпретацию и воспроизводство элементов индийской культуры современными системами формирования изображений, основанными на искусственном интеллекте, на примере сравнительного анализа трех крупных ИИ-платформ: Stable Diffusion, Flux и Midjourney. Несмотря на примечательные технические возможности, продемонстрированные данными системами, их обращение с элементами незападных культур остается недостаточно изученным. Мы представляем новую методологическую рамку из визуальной социальной семиотики и цифровой антропологии для анализа сгенерированных искусственным интеллектом изображений по множеству параметров, таких как точность репрезентации, учет культурных особенностей и динамика отношений власти. Проведенный нами систематический анализ изображений, генерируемых в ходе постоянно усложняющихся запросов, выявляет наличие значительных шаблонов, возникающих при репрезентации культуры данными системами. Результаты исследования говорят о том, что, несмотря на различающееся техническое совершенство, показываемое этими платформами, они всякий раз демонстрируют предвзятость в производстве человеческих образов, особенно в части их гендерной, классовой и этнической идентичности. Анализ раскрывает систематическое упрощение сложных культурных элементов и неизменно сохраняющуюся ориенталистскую перспективу, несмотря на развитие технических возможностей. Предлагаемые выводы свидетельствуют о том, что для настоящего воспроизводства культуры недостаточно одного лишь технического совершенства; необходимо скорее фундаментальное переосмысление того, как данные системы обрабатывают и понимают культурную информацию. Данное исследование предлагает как теоретический вклад в вопросы цифровой репрезентации культур, так и практические выводы для разработки более внимательных к культурным особенностям систем искусственного интеллекта, а также показывает важные области для совершенствования технической архитектуры моделей генерации изображений.},
	annote = {Данное исследование рассматривает интерпретацию и воспроизводство элементов индийской культуры современными системами формирования изображений, основанными на искусственном интеллекте, на примере сравнительного анализа трех крупных ИИ-платформ: Stable Diffusion, Flux и Midjourney. Несмотря на примечательные технические возможности, продемонстрированные данными системами, их обращение с элементами незападных культур остается недостаточно изученным. Мы представляем новую методологическую рамку из визуальной социальной семиотики и цифровой антропологии для анализа сгенерированных искусственным интеллектом изображений по множеству параметров, таких как точность репрезентации, учет культурных особенностей и динамика отношений власти. Проведенный нами систематический анализ изображений, генерируемых в ходе постоянно усложняющихся запросов, выявляет наличие значительных шаблонов, возникающих при репрезентации культуры данными системами. Результаты исследования говорят о том, что, несмотря на различающееся техническое совершенство, показываемое этими платформами, они всякий раз демонстрируют предвзятость в производстве человеческих образов, особенно в части их гендерной, классовой и этнической идентичности. Анализ раскрывает систематическое упрощение сложных культурных элементов и неизменно сохраняющуюся ориенталистскую перспективу, несмотря на развитие технических возможностей. Предлагаемые выводы свидетельствуют о том, что для настоящего воспроизводства культуры недостаточно одного лишь технического совершенства; необходимо скорее фундаментальное переосмысление того, как данные системы обрабатывают и понимают культурную информацию. Данное исследование предлагает как теоретический вклад в вопросы цифровой репрезентации культур, так и практические выводы для разработки более внимательных к культурным особенностям систем искусственного интеллекта, а также показывает важные области для совершенствования технической архитектуры моделей генерации изображений.}
}