Nothing new here: Emphasizing the social and cultural context of deepfakes
Notice bibliographique
Résumé
In the last year and a half, deepfakes have garnered a lot of attention as the newest form of digital manipulation. While not problematic in and of itself, deepfake technology exists in a social environment rife with cybermisogyny, toxic-technocultures, and attitudes that devalue, objectify, and use women’s bodies against them. The basic technology, which in fact embodies none of these characteristics, is deployed within this harmful environment to produce problematic outcomes, such as the creation of fake and non-consensual pornography. The sophisticated technology and metaphysical nature of deepfakes as both real and not real (the body of one person, the face of another) makes them impervious to many technical, legal, and regulatory solutions. For these same reasons, defining the harm deepfakes causes to those targeted is similarly difficult and very often targets of deepfakes are not afforded the protection they require. We argue that it is important to put an emphasis on the social and cultural attitudes that underscore the nefarious use of deepfakes and thus to adopt a more material-based approach, opposed to technological, to understanding the harm presented by deepfakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,053 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».