मैं एक ट्रांस महिला हूं। Google फ़ोटो मुझे वर्गीकृत करना नहीं जानता

क्या यह आप हो? Google फ़ोटो, ऐप्पल फ़ोटो और फेसबुक जैसे प्लेटफ़ॉर्म ट्रांस लोगों को हमारे पिछले स्वयं के फ़ोटो के साथ बातचीत करने और वर्गीकृत करने के लिए मजबूर कर रहे हैं।

मैं एक ट्रांस महिला हूं। Google फ़ोटो मुझे वर्गीकृत करना नहीं जानता

मेरे फोन की स्क्रीन पर दो लोग हैं। कम से कम, मुझे लगता है कि दो लोग हैं; Google इतना निश्चित नहीं है। और न ही दुनिया में कोई अन्य प्रणाली है। उन दोनों के पास एक ही सामाजिक सुरक्षा नंबर, एक ही घर का पता, एक ही माता-पिता हैं। लेकिन एक भी व्यक्ति यह नहीं कहेगा कि वे एक जैसे दिखते हैं। अधिक से अधिक, वे भाई-बहनों या शायद चचेरे भाइयों को देखेंगे, जो निश्चित रूप से लेकिन स्पष्ट रूप से अलग-अलग लिंगों से संबंधित हैं।

यह समस्या है: मैं एक ट्रांसजेंडर महिला हूं और मैंने ये दोनों तस्वीरें खुद लीं, एक मेरे संक्रमण से पहले और एक के बाद। दुनिया मेरे लिए इस तरह के जाल से भरी है, चाहे वह बाउंसर हो जो मेरे ड्राइवर के लाइसेंस को देखता है और मुझे बार में जाने से पहले दूसरी आईडी की मांग करता है, या अपरिवर्तनीय ईमेल पता जो पुराने नाम का उपयोग करता है। ट्रांस लोगों को लगातार इस तथ्य पर भरोसा करना पड़ रहा है कि दुनिया को इस बात का कोई स्पष्ट अंदाजा नहीं है कि हम कौन हैं; या तो हम वैसे ही हैं जैसे हम हुआ करते थे, और इस प्रकार हर मोड़ पर गलत नाम या लिंग कहलाते हैं, या हम अलग हैं, अपने दोस्तों के लिए अजनबी और हवाई अड्डे की सुरक्षा के लिए खतरा हैं। जीतने का कोई उपाय नहीं है।

डिजिटल सिस्टम ने इसे और भी खराब कर दिया है। कंप्यूटर और डेटाबेस के लिए, दुनिया एक बाइनरी में मौजूद है। या तो दो चीजें समान हैं, या वे अलग-अलग हैं - बिना किसी चेतावनी के, बिना बीच के मैदान के। लेकिन एक ट्रांस व्यक्ति के रूप में, मेरे होने की भावना अक्सर सशर्त होती है। मैं इस प्रश्न का उत्तर कैसे दूं, क्या यह आप हैं? पूछने वाले पर निर्भर करता है।

ऑनलाइन ट्रांस होना



कुछ ट्रांस लोग फेसबुक और Google के सर्वर से अपने जीवन के पूरे हिस्से को मिटा देते हैं, ताकि उन्हें फेसबुक मेमोरी या Google में बदली हुई एक आवारा तस्वीर के रूप में पुरानी यादों में एक और मशीन-चालित प्रयास के साथ प्रस्तुत न करना पड़े। तस्वीरें खोजती हैं, नकारात्मक यादों और अपने अतीत के साथ बेचैनी को दूर करने के लिए प्रेरित करती हैं। जेनिफर मूर, एक ट्रांस महिला जिससे मैंने बात की, ने फेसबुक पर अपनी पुरानी तस्वीरों से खुद को अनटैग किया है।

मूर कहते हैं, कई बार ऐसा होता है कि मैं [खुद की एक तस्वीर देखूंगा], लेकिन मैं नहीं चाहता कि यह स्वचालित हो। मैं निश्चित रूप से नहीं चाहता कि कोई मेरा नाम हो जो मुझे खोजे और मेरी पुरानी तस्वीरें ढूंढे।

हम दोनों की एक ही प्रतिक्रिया थी: भ्रमित पक्षाघात।



मूर को Google फ़ोटो से उसी संकेत के साथ प्रस्तुत किया गया था जैसा मैं था, और हम दोनों की एक ही प्रतिक्रिया थी: भ्रमित पक्षाघात। मूर कहते हैं, इससे पहले कि मैंने कभी तय किया कि मुझे इसके बारे में क्या करना है, मुझे एक साल से यह सवाल मिल रहा था।

आखिरकार, सोशल मीडिया ने उसे एक निर्णय लेने के लिए मना लिया: उसने Google फ़ोटो में मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम सिखाया कि उसका पिछला स्वयं एक अलग व्यक्ति था, इसे सुलभ रखते हुए, लेकिन सॉफ़्टवेयर को पूर्व और बाद के संक्रमण के बीच एक रेखा खींचने के लिए मजबूर किया। उसने नए व्यक्ति का नाम भी डेडनेम रखा, ट्रांस लोग एक ऐसे नाम के लिए उपयोग करते हैं जिसका उपयोग हम अब संक्रमण के बाद नहीं करते हैं।

मूर कहते हैं, संक्रमण से पहले और बाद में कुछ ऐसा था जो ट्विटर पर घूम रहा था और मैं भाग लेना चाहता था। Google को यह जानने के बाद कि मैं कौन हूं, यह बहुत आसान हो गया है, लेकिन मैं अपना नाम उन पुरानी तस्वीरों पर नहीं रखना चाहता था।



ये समूह केवल व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए दृश्यमान हैं, और यदि आप सुविधा को बंद करते हैं, तो सभी समूह और लेबल हटा दिए जाएंगे। Google ने भी हाल ही में पेश किया मैनुअल फेस टैगिंग , जो उपयोगकर्ताओं को संक्रमण के विभिन्न चरणों में स्वयं की तस्वीरों को अलग-अलग लोगों के रूप में टैग करने देगा, और एल्गोरिथम को बाकी का प्रबंधन करने देगा। फेस ग्रुपिंग फीचर का उद्देश्य लोगों और पालतू जानवरों की तस्वीरों को उन तरीकों से प्रबंधित करना, लेबल करना और ढूंढना आसान बनाना है जो आपके लिए प्रासंगिक हैं। Google के एक प्रवक्ता ने एक बयान में कहा, जब यह सुविधा चालू होती है, तो आप कभी-कभी अपने समूहों को और अधिक अनुकूलित और बेहतर बनाने में मदद करने के लिए प्रतिक्रिया मांगते हुए संकेत देख सकते हैं।

अपरिवर्तनीय वस्तु नहीं

कुछ सॉफ़्टवेयर आपको अस्तित्वगत संकट का मौका भी नहीं देते हैं; यह केवल आपके लिए निर्णय लेता है। और वह निर्णय अक्सर गलत होता है। कैस फिशर, एक ट्रांस महिला जो एक आईफोन का उपयोग करती है, याद करती है कि कैसे उसके फोन ने अपनी सभी सेल्फी को एक साथ समूहित करने का फैसला किया, संक्रमण से कई साल पहले, पूरे एल्बम का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक आइकन के रूप में सबसे पुराने को चुनना।

फिशर कहते हैं, इसमें कार्यस्थल की तस्वीरों के ठीक बगल में शादी की तस्वीरें हैं, वास्तव में दुखद निराशाजनक सेल्फी के बगल में, जो मैंने संक्रमण से पहले ली थी, आज सुबह ली गई तस्वीरों के बगल में। मैं उन सभी तस्वीरों के बारे में अलग तरह से सोचता और महसूस करता हूं।

अंत में, फिशर एल्बम के लिए कवर फ़ोटो को बदलने में सक्षम था, लेकिन फ़ोटो ऐप ने उसकी सभी पिछली छवियों को एक साथ समूहीकृत करना जारी रखा। और इसका कोई मतलब नहीं था कि वह खुद को कैसे देखती है।

कोई समझ नहीं है कि लोग बढ़ते हैं और बदलते हैं।

एक शहर एक गैंगस्टर एक त्योहार
केसी फिशर

यह स्पष्ट रूप से कहता है कि 2002 से यह व्यक्ति 2019 से इस व्यक्ति के समान है। इसमें कोई समझ नहीं है कि लोग बढ़ते हैं और बदलते हैं, फिशर कहते हैं। व्यक्ति एक अपरिवर्तनीय वस्तु है।

उस ग्रुपिंग से छुटकारा पाने का एकमात्र तरीका यह होगा कि ग्रुपिंग को पूरी तरह से हटा दिया जाए और संक्रमण से पहले और बाद की तस्वीरों को फिर से वर्गीकृत करने के लिए समय बिताया जाए - या पुरानी तस्वीरों को पूरी तरह से हटा दिया जाए, एक विकल्प जिसे फिशर चुनने के लिए अनिच्छुक था।

मेरे मामले में, उसकी तरह, मैं यह ढोंग नहीं करना चाहता कि मेरा अतीत मौजूद नहीं है। मैं 2013 की तुलना में एक मौलिक रूप से अलग व्यक्ति हूं, लेकिन वे यादें भी मेरी हैं, और खराब तरीके से डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर के लिए मुझे उन्हें छोड़ने के लिए कहना हमेशा उचित नहीं है। संक्रमण से पहले मेरे पास लगभग तीन दशक का जीवन था, इसलिए एक ऐप को यह बताने का कार्य भी कि मैं अब पूरी तरह से उपयोगितावादी कारणों से एक अलग व्यक्ति हूं, उन यादों के विश्वासघात की तरह लगता है, जैसे मैं अभिनय करने की कोशिश कर रहा हूं जैसे कि वे कभी नहीं हो गई।

मशीन में आई गड़बड़ी

मूर के पक्षाघात और इस तरह के निर्णयों के साथ फिशर की हताशा का दिल साधारण तथ्य में पाया जा सकता है कि हम कंप्यूटर को जो भी जवाब देते हैं वह एक-आयामी होता है और कंप्यूटर जो भी प्रतिक्रिया देता है वह समझ से बाहर होता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर अपने काम के लिए सॉफ्टवेयर उद्योग पत्रिकाओं में प्रकाशित एक ट्रांस महिला पेनेलोप फिपेन के अनुसार, यह उनके डिजाइन का एक हिस्सा है।

आधुनिक मशीन लर्निंग सिस्टम का डिज़ाइन ऐसा है कि उन्हें बनाने वाले लोगों के लिए यह कहना बहुत मुश्किल है कि वे जो जवाब दे रहे हैं वे क्यों प्रदान कर रहे हैं, फिपेन कहते हैं। जब तक आपके पास उच्च गणित में डिग्री नहीं है, तब तक उनके बारे में तर्क करना लगभग असंभव है, इसलिए हम ऐसा नहीं करते हैं।

यह समझे बिना कि कोई मशीन अपने निर्णय कैसे लेती है, हम अंतर्विरोधों के साथ रह जाते हैं। जहां हम एक स्वयं से दूसरे में धीमी गति से प्रगति देखते हैं, मशीन हमें दो श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए मजबूर करती है: या तो समान, या भिन्न। और जबकि यह अधिकांश सिजेंडर लोगों के लिए काम करता है जो बड़े हो जाते हैं, बड़े हो जाते हैं, और अपनी उपस्थिति में टुकड़ों में बदलाव करते हैं, ट्रांसजेंडर लोग एक विसंगति बने रहते हैं।

सिस्टम बहुत हद तक इस विषम दृष्टिकोण के साथ डिजाइन किए गए हैं।

पेनेलोप फिपेन

फिप्पन कहते हैं, सिस्टम इस सिस्नॉर्मेटिव व्यू के साथ बहुत ज्यादा डिजाइन किए गए हैं। आप इन विशाल, महत्वपूर्ण बदलावों के बिना, इस एक अनुभव के साथ दुनिया में घूमते हैं।

इस तरह की उपयोगकर्ता-सामना करने वाली मशीन लर्निंग सिस्टम दो मॉडलों पर निर्भर करती है, फिपेन कहते हैं। सबसे पहले, एक वैश्विक मॉडल जो Google के सर्वर पर रहता है, लाखों नहीं तो लाखों छवियों पर प्रशिक्षित होता है। यह सिस्टम आपके फ़ोन तक पहुंचने से पहले प्रत्येक चेहरे को श्रेणीबद्ध करने का पहला पास करता है। आपके फ़ोन पर, उपयोगकर्ता द्वारा एक अन्य मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित किया जाता है, उन संकेतों के माध्यम से आपसे पूछा जाता है कि क्या दो तस्वीरें एक ही व्यक्ति की हैं। ये परिणाम आमतौर पर केवल स्थानीय रूप से संग्रहीत होते हैं और शायद ही कभी प्रशिक्षण डेटा के व्यापक सेट में शामिल होते हैं।

संक्षेप में, यदि आप Google को बताते हैं कि आपके संक्रमण से पहले और बाद के लोग अलग-अलग लोग हैं, तो वैश्विक एल्गोरिथम को बहुत भ्रमित करने की संभावना नहीं है; वे स्थानीय रूप से भिन्न दिख सकते हैं, लेकिन यदि पहला मॉडल आपको एक ही व्यक्ति के रूप में देखता है, तो ऐसा करना जारी रखने की संभावना है। अंत में, इन एल्गोरिदम पर हमारे पास जो एजेंसी है वह हमारे फोन पर मौजूद है और कहीं नहीं। मेरे संक्रमण से पहले और बाद में खुद को एक अलग व्यक्ति के रूप में टैग करने से अगले ट्रांस व्यक्ति के लिए उस विकल्प को स्वचालित बनाने की संभावना नहीं है जो साथ आता है और अपने अतीत को एक मशीन द्वारा सामने नहीं देखना चाहता है।

एल्गोरिथम पर एजेंसी

अंत में, इस तरह की प्रणाली को प्रशिक्षित करने का एकमात्र तरीका ट्रांस लोगों को सम्मान के साथ भरोसेमंद तरीके से व्यवहार करना है, यह सिखाना है कि ट्रांस व्यक्ति की पहचान कैसे करें-एक संभावना कठिन नैतिक विकल्पों से भरा हुआ है।

फिपेन का कहना है कि संक्रमण शुरू होने से पहले ट्रांस लोगों की तस्वीरों को दिखाने से रोकने के लिए एक सिस्टम बनाने के लिए एक ही डेटा सेट का इस्तेमाल किया जा सकता है और सड़क कैमरों से ट्रांस लोगों की पहचान करने के लिए एक सत्तावादी राज्य द्वारा हथियार बनाया जा सकता है।

अंत में, इन एल्गोरिदम पर हमारे पास जो एजेंसी है वह हमारे फोन पर मौजूद है और कहीं नहीं।

इस डायस्टोपियन भविष्य को ध्यान में रखते हुए, इस तथ्य के साथ कि ICE . जैसी संघीय एजेंसियां आव्रजन प्रवर्तन के लिए पहले से ही चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग करें , क्या हम यह भी चाहते हैं कि मशीन लर्निंग संक्रमण से पहले और बाद की दोनों छवियों से एक सुसंगत पहचान को एक साथ जोड़ दे? संक्रमण के किस बिंदु पर एक तस्वीर ट्रांस उपयोगकर्ताओं को दिखाने के लिए स्वीकार्य हो जाती है? यहां तक ​​कि फिपेन को भी इसका उत्तर देना एक कठिन प्रश्न लगता है।

मैंने यह सब अपने लिए हल नहीं किया है, मैं अपनी पिछली पहचान से कैसे निपटना चाहता हूं और यह मेरे वर्तमान से कैसे संबंधित है, फिपेन कहते हैं। अधिकांश भाग के लिए, मुझे अपने दैनिक जीवन में ऐसा करने के लिए मजबूर नहीं किया जाता है।

लेकिन किसी भी व्यक्तिगत निर्णय की परवाह किए बिना, वह दुनिया किसी की भी अपेक्षा से अधिक तेज़ी से आगे बढ़ सकती है। मशीन लर्निंग सिस्टम तेजी से विकसित हो रहे हैं और जल्द ही ट्रांस उपयोगकर्ताओं की पहचान करने में सक्षम हो सकते हैं। शोधकर्ताओं ने पहले ही डेटा सेट संकलित कर लिया है जिसमें समय के साथ ट्रांस लोगों की छवियां शामिल हैं , और इस डेटा पर प्रशिक्षित एल्गोरिथम का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जा सकता है कि किसी विशेष व्यक्ति के Google खाते की तस्वीरें किसी ऐसे व्यक्ति की हैं या नहीं, जिसने संक्रमण किया है।

किसी भी ट्रांस व्यक्ति के लिए जीवन की वास्तविकता में आम तौर पर हमारे पिछले स्वयं के साथ नियमित रूप से गणना शामिल नहीं होती है-हम में से अधिकांश इस तरह के टकराव से बचने के लिए अपने रास्ते से हट जाते हैं-न ही cisnormative सॉफ़्टवेयर के प्रभाव के साथ। और फिर भी, उस छोटी सी फोन स्क्रीन पर, दो थंबनेल हैं, जो मुझसे चुनाव करने के लिए कह रहे हैं।

अंत में, मैं उस बटन पर क्लिक करता हूं जो इंगित करता है कि मेरी स्क्रीन पर दो अलग-अलग लोग हैं।

क्या मैं चाहता हूं कि Google बिना पूछे मेरे लिए ऐसा करे? शायद नहीं। ट्रांस लोगों के साथ दैनिक उत्पीड़न का सामना करने के लिए केवल अपने रूप में मौजूद होने के कारण, इन प्रणालियों को सिखाने के लिए दांव बहुत अधिक लगता है कि हमें कैसे पहचाना जाए, भले ही इच्छित प्रभाव अच्छी तरह से हो।

समय को कैसे धीमा करें

व्यक्तिगत रूप से, मुझे Google को कुछ छोटे सफेद झूठ बताते हुए खुशी हो रही है ताकि मुझे अपनी पुरानी तस्वीरों के साथ बमबारी न करनी पड़े, या यहां तक ​​कि इसके चेहरे की पहचान को पूरी तरह से अक्षम न करना पड़े। यह एक ऐसी दुनिया के लिए भुगतान करने के लिए एक छोटी सी कीमत की तरह लगता है जहां मैं एल्गोरिदम का प्रभारी रहता हूं, इस पर नियंत्रण किए बिना कि मैं निगमों और उनकी फेसलेस मशीनों के लिए कौन हूं।


कारा एस्टन हसल ओकलैंड, कैलिफोर्निया में एक लेखक और सॉफ्टवेयर डेवलपर हैं।