Resumen

El artículo propone, desde una perspectiva de género, un análisis semiótico de la performatividad de la visión artificial en el ámbito de la producción de imágenes en la era digital. A partir de una puesta en diálogo entre la investigación basada en la inteligencia artificial Deep Neural Networks are More Accurate Than Humans at Detecting Sexual Orientation From Facial Images, de Michal Kosinski y Yilun Wang, de la Universidad de Stanford y la exhibición “Sexo, imagen y algoritmos: homosexual data”, del artista chileno Felipe Rivas San Martín, se busca reflexionar sobre el actual proceso de algoritmización de la identidad sexual y genérica y opacar las retóricas transparentes y reveladoras de la inteligencia artificial por medio de la práctica artística.

Palabras claves:

Semiótica visual, estudios de género, imagen facial, visión artificial, arte contemporáneo.

Biografía

Cristina Voto

Universidad de Turín (Italia), Universidad Nacional de Tres de Febrero (Argentina). Es doctora por la Universidad de Buenos Aires, investigadora posdoctoral del proyecto ERC FACETS, docente de la Universidad de Turín y de la Universidad Nacional de Tres de Febrero donde co-dirige un proyecto de investigación. Escribió el libro Monstruos Audiovisuales (Lexia, 2021). Correo electrónico: <crivoto@gmail.com>.