Anatomiju AI sistema čine velika mapa i esej koji istražuje ljudski rad, podatke i planetarne resurse potrebne za proizvodnju i rad jednog primerka uređaja amazon eho. Detaljni, uvećani prikaz na dijagramu kombinuje i vizualizuje tri centralna ekstraktivna procesa potrebna za pokretanje velikog sistema veštačke inteligencije: materijalne resurse, ljudski rad i podatke. Mapa i esej razmatraju ova tri elementa kroz vreme – predstavljene kao vizuelni opis rođenja, života i smrti jedne jedinice amazona eho.

U ovom trenutku 21. veka vidimo novi oblik ekstraktivizma koji je u toku: onaj koji seže do najudaljenijih delova biosfere i najdubljih slojeva ljudskog kognitivnog i afektivnog bića. Mnoge pretpostavke o ljudskom životu koje prave sistemi mašinskog učenja su svedene, normativne i opterećene greškama. Ipak, oni upisuju i ugrađuju te pretpostavke u novi svet, gde će imati sve veću ulogu u distribuciji mogućnosti, bogatstva i znanja.

Dr Vladan Joler je profesor na Akademiji umetnosti u Novom Sadu i osnivač SHARE fondacije. Vodi SHARE Lab, koji se bavi tehničkim i društvenim aspektima algoritamske transparentnosti, digitalne eksploatacije rada, nevidljivih infrastruktura i tehnoloških crnih kutija.

Kejt Kraford je vodeća naučnica društvenih i političkih implikacija veštačke inteligencije. Tokom svoje 20-godišnje karijere, njen rad se fokusirao na razumevanje velikih sistema podataka, mašinskog učenja i veštačke inteligencije u širim kontekstima istorije, politike, rada i životne sredine. Kejt je savetovala kreatore politike u Ujedinjenim nacijama, Saveznoj trgovinskoj komisiji, Evropskom parlamentu i Beloj kući.