The Ethics of Surveillance AI: Framing Data as a Socio-collective Good in Mitigating Data Colonialism
Notice bibliographique
Résumé
In my thesis, I examine how facial recognition technology (FRT) in the Global South operates within a system of data colonialism, where powerful organizations extract and exploit data from marginalized populations without meaningful consent, oversight, or benefit to those being surveilled. I argue that the ethical failure of data collection, storage, and usage in the context of FRT stems from a deeper conceptual failure: data is wrongly framed as capital rather than as a socio-collective good. Framing data is not a neutral or technical choice—it reflects how we understand identity, power, and social relations. Treating data as capital enables extractive and coercive practices that undermine dignity, autonomy, and justice, especially in contexts where communities lack the institutional means to challenge how their data is used. By contrast, reframing data as a socio-collective good—embedded in community, shaped by social relations, and subject to collective governance—exposes the moral structure of FRT deployment and clarifies the ethical duties owed to those whose data is captured, stored, and used. This framing compels a shift from individual consent and technical accuracy toward relational autonomy, contextual integrity, and shared accountability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».