Microsoft arbeitet in Kooperation mit Universitäten in ihrem COCO Projekt daran, dass Computer auf Fotos einzelne Objekte erkennen und benennen können, auch wenn sie aus einem ungewöhnlichen Winkel oder als Fragment abgebildet sind. Die Maschinen werden mit Beispielen angelernt. Dazu wurden Menschen engagiert, die in zehntausenden Stunden in Fotos Objekte umranden und benennen. Der Künstler Sebastian Schmieg macht diese verborgene Arbeit in ‹Segmentation Network› sichtbar, wo 600'000 manuelle Objekt-Umrandungen abgespielt und überlagert werden. Was ist wichtig? Was ist ein Objekt? Der subjektive, menschliche Blick bringt es der Maschine bei. Die künstliche Intelligenz, die bald viele Arbeitsplätze überflüssig machen wird, generiert zunächst roboterhafte prekäre Arbeit. Für das Bildmaterial dienen andere Menschen als (unbezahlte) Zulieferer, nämlich User, die ihre Fotos auf der Plattform Flickr veröffentlichen. Anders als bei einer Google-Bildsuche, die eher klar erkennbare Produktbilder ausspuckt, finden sich auf Flickr die für Objekterkennung anspruchsvolleren Bilder. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz basiert neben gesteigerter Rechenleistung und klugen Köpfen auf einer grossen Verfügbarkeit von Daten, die wir kollektiv im Netz generieren, und globalisierter (Billig-)Arbeit.
