2024.12. 광주미디어아트플랫폼 G.MAP
Separium: Open-Closed Island
퍼리가 관리실 권한을 부여하는 방식은 시계열적 분석과 유사하다. 그렇기에 사용자의 응답과 행동은 일종의 ‘시간적 서사’로 전환되어 맥락을 구성하게 된다. 퍼리의 미션은 두 가지 단계로 구성된다.
판단형 시뮬레이션과 질의응답.
첫 번째 미션에서 사용자는 이분법적인 판단에 익숙해지지만, 결국 두 번째에서는 사고를 깨지 않으면 권한을 받을 수 없다. 퍼리의 질문에 정답은 없지만, 사용자의 ‘일관적인 응답’에 높은 가중치를 부여한다. 이 가중치는 과거 프로젝트 초기 단계에 관리실 접근 권한이 있었던 대상의 기록에 따른다. 퍼리는 이 데이터를 기계 학습하여 관리실 접근 권한을 부여하거나 박탈한다. 이러한 이분법적인 분류는 시스템 하부 구조 속에서 당연시되는 것들 속에 포함된다. 말하자면 퍼리 시스템은 일종의 귀납을 수행한다. 이후에 수행하는 사용자의 선택은 마치 자연에 관한 중요한 선택처럼 다루어진다. 그러나 해당 선택은 시스템에 포함되지 않으며,
기계 학습 데이터셋에 포함되지도 않는다. 선택은 오직 ‘선택하는 기분’ 그 자체에 목표를 둔다. 분절성은 앎의 방식을 만들어내고 인식을 제한하는 특성이며 분류는 AI의 기계 학습 논리에 새겨져 있다.
The way Purry grants administration office access rights is akin to time series analysis.
Purry's mission consists of two stages:
a judgment-based simulation and a Q&A.
In the first mission, the user becomes accustomed to binary decisions, but ultimately, in the second stage, they must break away from binary perspective to gain access. There is no correct answer to Purry's questions, yet a high weight is assigned to the user's 'consistent responses'. This weighting follows the records of those who had administration office access during the early stages of past projects. And Purry employs machine learning on this data to either authorize or revoke access. This binary classification falls naturally within the underlying architecture of the system. In other words, the Purry system performs a kind of induction. The choices made by the user thereafter are treated as if they are of fundamental significance, akin to decisions about nature itself. However, these choices are neither integrated into the system
nor do they become part of the machine learning dataset. The choice exists solely for the sake of the feeling of choosing. Segmentation is a property that both constructs modes of knowing and limits perception, while classification is inscribed within the very logic of AI's machine learning.
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Team Pearl
Separium: 12th Elevator
AI 및 언리얼 엔진을 활용한 인터랙티브 시뮬레이션, 가변 설치,
가변 크기,
2024