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올해의 포킹룸은 <부재하는 데이터셋>이라는 주제를 중심으로 인공지능 학습에서 중요한 역할을 하는 데이터셋(Dataset)을 다룹니다. 데이터셋은 인공지능 학습을 위한 데이터의 더미라고 할 수 있습니다. 즉 데이터셋을 통해 세계는 수집되고 분류되며 인코딩되어 인공지능에 학습됩니다. 포킹룸에서는 여러 양식의 데이터셋 중, 시각 데이터셋에 보다 집중합니다. 이러한 머신 비전 훈련 데이터셋은 대부분 방대한 양의 디지털 사진 및 영상으로 이루어져 있으며, 이런 데이터셋을 통해 기계는 대상을 '이해하고 볼 수' 있게 됩니다.

우리가 체감하듯 인공지능의 예측과 추론을 가능하게 하는 데이터셋의 생성은 단순히 컴퓨터 과학만의 과정이 아니며, 그 제작과 적용의 내, 외적 과정에는 수없이 많은 사회정치적, 문화적 이슈들이 개입될 수 있습니다. ​또한 데이터셋의 사진과 영상은 사적이고 역사적인 맥락 혹은 문화예술적 재현과 기록의 의미를 벗어나 특정 기계 학습의 목적으로 수집되고 재분류 되어 주석이 달리는, 전혀 다른 속성의 매체로 다루어지게 됩니다. 이렇게 데이터셋을 들여다보는 것은 한 시대가 마주하는 새로운 기술적 관습을 둘러싼 문화정치적 함의를 바라보는 것이면서, 우리가 인지해 왔던 문화적 예술적 관점을 재조정하는 것이기도 합니다. 

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<부재하는 데이터셋>은 예술적 아카이브와 컴퓨터 과학적 데이터 더미의 경계를 흐리며 현재 생성되어 가는 세계를 데이터셋을 통해 바라봅니다. 이를 통해 세계가 어떠한 계산적 속성과 함께 조정되고 있는지, 그 속에 가려지거나 부재하는 것들은 무엇인지를 생각해 보려 합니다. 

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