比较讲究的纪录片。“我们都在被脸部识别监控；唯一区别就是，钟果对这件事是透明的，而霉果不是。”大实话给五星！

HIFF人脸识别技术隐含的种族与性别歧视，及其广泛使用造成的各行业人权侵犯问题。人不能被算法反控制。而在大洋彼岸某个大国，所有的公民已经接受了时刻被监控，还为支付宝人脸识别功能的便捷而感到骄傲……部分观点还是局限，这种议题哪里缺席讨论就哪里误会加深，有什么办法呢哎……

此片充分展现了美英自由主义进步政治、多元化、国内种族正义斗争，与他者化中国/中国人的并行并举。从刻意的无厘头中文翻译（只为表明这是“中国”），到对中国制度的想当然，到采访这唯一一个惊世骇俗的奇葩中国人（号称要感谢信用积分帮助她有效择友）——纪录片最后，美国英雄说，他们和全球反监视斗士站在一起，胜利属于他们。这就很清楚了，“中国”对于这个纪录片的主体而言，一开始就在这场斗争之外。一开始就是他者。一开始就没有相应的人性。是反乌托邦的平行宇宙。用来侧目，用来酝酿，用来自我鞭策。这其实也都无所谓——如果中国不是一个真实的地方，中美关系不是真实的地缘政治，中国人不是血肉的行在这个地球的人。

我竟然被一个靠信用记录交友的傻逼代表了

在没接触相关的学术探讨之前可能会觉得这部片子角度新颖，现在会觉得只是记录了几个主人公为发声作出的努力，在引导大众重新审视“人脸识别”/AI/算法技术上没有推进。我在想，也许目前传统纪录片形式并不适合去表达这个话题，因为观众已经适应了这个环境，需要更大的“刺激”才能激发辩证思考，形式创新尤为重要。比如互动纪录片DoNotTrack，multimediaprojectStealingURFeelings就用更简短的篇幅和互动形式让观众自发地意识到目前算法技术的问题。

有关算法偏见在面孔识别，治安，教育，法律等领域的讨论。有趣的是研究算法偏见和推动立法的主角是一色的女性研究者，和socialdilemma里面负责产品技术的白男形成了鲜明对比。

对于行业内的人这部纪录片有点太过于浅显了，翻来覆去的缺点和风险已经说了很多次了，但这个世界也不会因此变好。

觉得讨论还是流于表面，稍显杂乱。

73/100

科幻片中的世界已经到来，只是尚未平均地实现在所有人身上。而更糟糕的是，现实是反着来的，更以效率而非道德为准的算法，会先作用在社会底层的人们，在不知不觉中，将你分级分类。而这以科技发展为名的趋势，目前却毫无对其有力监管监督的机构...

“Intelligencewithoutethicsisnotintelligenceatall”

提出了值得探索的观点，以及适当的话题兴趣，尚可一看。但短短时间内，受访者与镜头开始不断飘摇，别国、AI、数据隐私、新闻事件...一篮子装，就想法太多角度太乱；这些提出最终没有归拢到问题本身，比较可惜，也值得更多挖掘。

纪录片本身就是对中国的bias。立意题材结局都挺好的，缺偏要踩这么一脚。

当年刚入职前东家的时候，师傅说，我们现在做的这些项目，说小了必须要经过AlgorithmicImpactAssessment，说大了要做好准备随时上国会hearing的，所以每次选择你们的模型调整你们的代码的时候都要想好怎么解释。那句话我记到现在。

有讲到bigbroiswatchingyou然后用了一些泥岗去年下半年的footage很update了然而字幕打出来还是难以避免后面跟着逗号柴纳忍不住想泥岗观众如果见到又该不开心了吧

这类纪录片的通病是提出一个自以为是，似是而非的问题然后不断重复，其实也毫无解决方案。对技术的理性乐观并想办法在发展中解决问题才是答案。问题出现的时候焦虑是没有用的，简单粗暴的交给立法和所谓人民运动更没有用...

算法系统对少数/弱势群体的不公正应该被认识到和怎样解决。今年看到的好几部纪录片都在探讨技术的道德漏洞。这是有必要的，可惜这部片拍得有点乱。

你以為大數據是準的是中立的嗎?不!大數據就沒脫離數據本質,Garbagein,garbageout,很多時候,我們太多人有太多偏見,有意的無意的惡意的,都是偏見,這些都丟給AI學習,自然他們就是更糟糕的AI,這一點是我之前沒有思考過的,也是看完此片學習到的新的視角!片中舉了許多美國的慘痛案例,值得深思.

3.5算法是黑洞，吸收一切，不在乎逻辑、也不在乎道德。性别歧视、种族歧视、人权等隐忧经由算法包装后，大摇大摆地横行。关于我们郭嘉的部分，些许失实，对我们信用体系和人脸识别之间的理解还是太粗暴了。

偏见始终会有，不信你看看你们的中国偏见

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