Ich habe in eine abonnementlose Video-Türklingel investiert, und sie zahlt sich für mein Smart Home aus
Kameras, die versprechen, alle Ihre Fotos aufzunehmen, könnten ein nützliches Werkzeug sein, oder sie könnten unsere Erinnerungen auf eine Weise verändern, die wir noch nicht erkennen.
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Seit es Digitalkameras und Smartphones gibt, machen wir mehr Bilder, als wir einfach bewältigen können, aber oft haben wir immer noch keine Fotos von Momenten, an die wir uns erinnern wollen, entweder weil wir damit beschäftigt sind, sie zu genießen - oder weil manche Menschen dazu neigen, die Fotos zu machen, anstatt auf ihnen zu sein. Das ist es, was Lifecams versprechen.
Der Sinn einer Kamera, die Bilder für Sie aufnimmt, besteht nicht darin, die Art von sorgfältig zusammengestellten Bildern zu ersetzen, bei denen Sie intensiv über das Bild nachdenken, das Sie aufnehmen möchten. Es geht vielmehr darum, Momente Ihres Lebens festzuhalten und Ihnen die Freiheit zu geben, sie zu genießen, ohne daran zu denken, die Kamera zu zücken. Wenn du dein Leben im Detail dokumentieren möchtest, um dich in Zukunft daran zu erinnern (vielleicht, wenn dein Gedächtnis nicht mehr so gut ist wie früher), oder wenn du immer die Person bist, die die Fotos macht, und nie die Person, die fotografiert wird, könnte die Idee verlockend erscheinen.
Es gibt potenzielle Datenschutzprobleme, wenn ein ständig eingeschaltetes Gerät ohne Vorwarnung wegknipst, sowie die Fragen zur Etikette, ob Sie Besucher warnen und ihnen die Möglichkeit geben, nicht auf der Kamera zu sein. Dies ähnelt den Problemen mit als gewöhnliche Sonnenbrillen getarnten Datenbrillen, bei denen sich viele Menschen unwohl fühlen - und die vielen Fotos und Videos von, sagen wir, "Käse-und-Wein"-Partys, die wir alle in den letzten Wochen durchgeschaut haben, unterstreichen die Gründe, warum es nicht immer gut ist, automatisch Fotos zu machen, wenn jemand etwas Interessantes tut.
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Und was ist mit dem Abrufen eines Fotos, von dem Sie nicht wussten, dass Sie es haben, weil Sie es nicht aufgenommen haben? Werden all Ihre Freunde (und Datenaufsichtsbehörden auf der ganzen Welt) nicht nur mit der Gesichtserkennung, sondern auch mit dem anderen Data Mining vertraut sein, das Sie durchführen müssten, um ein Foto von Tante Beryl zu sehen, die irgendwann in den letzten 10 Jahren an einem Sommernachmittag an Ihrem Küchentisch sitzt?
Möchten Sie, dass die Kamera mit einem Feed von Ihrer intelligenten Wetterstation über das Wetter draußen Bescheid weiß, in der Lage ist, zu schnüffeln, welche Telefone mit Ihrem Heim-WLAN verbunden sind, oder die Luft in der Küche zu probieren (da der Geruch einer der eindrucksvollsten Sinne ist, erinnern Sie sich vielleicht daran, dass Sie Kekse leichter gebacken haben, als in welchem Jahr es war)? Wie wäre es, wenn Sie jemanden ausfindig machen, an dessen Namen Sie sich nicht erinnern?
Die Frage, was ein interessantes Foto ausmacht, ist auch ein wenig brisant, denn um nützlich zu sein, benötigen diese Lifecams eine Software, die gut genug ist, um aus den Hunderten von Blindgänger-Schnappschüssen von Menschen, die sich abwenden, blinzeln oder einfach nur da sitzen, die lohnenswerten Bilder herauszupicken. Stellen Sie sich vor, Sie sind sich nie sicher, ob Sie kein Foto von einem denkwürdigen Tag finden können, weil Sie nicht die richtigen Suchbegriffe haben oder weil die KI nichts gefunden hat, was es wert ist, ein Foto davon zu machen.
Der Fachbegriff für "interessant" ist Salienz, und Salienzalgorithmen weisen eine Verzerrung auf, die wir gerade erst zu betrachten beginnen. Wenn du dir ein Bild ansiehst, siehst du nicht das ganze Bild auf einmal: Dein Auge wandert zu dem, was dein Gehirn als am interessantesten ansieht. Google verwendet dies als Grundlage für sein neues Bildformat, bei dem der Teil des Bildes, den ein maschinelles Lernmodell als den interessantesten vorhersagt, zuerst heruntergeladen wird: die Blume und nicht die Blätter um sie herum, die Augen und den Mund und nicht die Wand hinter dem Kopf einer Person.
Die maschinellen Lernmodelle von Google lernen, was wir auf Bildern sehen, aber dieser Blick kann verzerrt sein.
Die Salienzmodelle, die entscheiden, welcher Teil des Bildes zuerst heruntergeladen werden soll oder wie ein Bild automatisch zugeschnitten wird, ohne die visuelle Wirkung zu verlieren - oder welche Fotos überhaupt aufgenommen werden sollen - lenken Ihren Blick und reagieren auf das, was die Leute zuerst sehen. Wie viele von uns in den letzten 18 Monaten in endlosen Videokonferenzen festgestellt haben, neigen wir dazu, zuerst in die Gesichter anderer Menschen zu schauen, aber wenn Sie ein Foto von jemandem sehen, der etwas anschaut, sehen Sie auch, was er sieht.
Und wie viele Modelle des maschinellen Lernens, die trainiert werden, indem sie sich nur ansehen, was Menschen sagen und tun, kodieren Salienzmodelle alle Vorurteile dieser Personen, die automatisch und in großem Maßstab angewendet werden. Als Twitter Forscher einlud, um zu sehen, ob es eine Verzerrung in seinem Salienz-getriebenen Bildzuschnittsalgorithmus gibt, fand das Unternehmen so viele Probleme, dass es - anstatt zu versuchen, den Algorithmus neu zu gestalten - einfach das automatische Zuschneiden abschafft. Die Forschung, die das Bug Bounty gewann, zeigt, dass der Algorithmus der Meinung ist, dass junge, dünne, hübsche, weiße, weibliche Gesichter am wichtigsten sind. Machen Sie die Haut einer Person heller und glatter, lassen Sie ihr Gesicht schlanker, jünger, stereotyp weiblicher und im Allgemeinen konventionell attraktiver aussehen, und der Algorithmus schneidet das Foto zu, um sie hervorzuheben. Es neigt dazu, Menschen mit weißen Haaren sowie Menschen im Rollstuhl herauszuschneiden.
Das heißt, wenn wir intelligente Kameras verwenden, um Fotos von dem zu machen, was in unserem Leben wichtig ist, müssen wir sicherstellen, dass sie nicht darauf trainiert sind, Großeltern, Freunde im Rollstuhl oder irgendetwas anderes zu ignorieren, das nicht zu dem passt, was und was wir ihm versehentlich beigebracht haben, zu betrachten und zu schätzen, weil wir es vielleicht erst bemerken, wenn wir uns diese Fotos ansehen. Monate oder Jahre - oder Jahrzehnte - später.