Key takeaways
- Adobes seneste Lightroom-forudindstillinger er designet til motiver med mørk hud.
- Fotografisk teknologi har været forudindtaget mod hvid hud siden filmdagene.
- Disse skævheder er ikke tekniske, men afspejler deres skaberes utilsigtede fordomme.
Adobes seneste Lightroom-forudindstillinger er optimeret til mørk hud, men kan de rette op på fotografiets historiske etniske skævhed?
Ligesom "neutrale" algoritmer programmeret af hvide computerprogrammører, har fotografering længe favoriseret hvid hud frem for sort. I 2020 blev Twitters autobeskæringsværktøj fanget i at ignorere ikke-hvide ansigter, men det går meget længere tilbage end det.
Den fotografiske film er i sig selv optimeret til blege hudtoner. Digitale kameraer er langt bedre, men meget af det kan tilskrives, hvordan de fungerer, snarere end et forsøg på at fange mørk hud bedre. Så hvorfor har det taget så lang tid at optage ikke-hvide ansigter korrekt på fotografier?
"Angiveligt, i filmens dage, var det meget anderledes, og fotografering af mørke og lyse hudtoner var en stor forskel. Men nu til dags er forestillingen om, at der er en stor forskel bare ikke længere der," headshot fotograf Rafael Larin fort alte Lifewire via e-mail.
Films historiske skævhed
De kemiske opskrifter på farvefotografisk film blev designet til at favorisere de farver, der findes i hvid hud. Denne skævhed blev også institutionaliseret i laboratoriet, hvor filmen blev fremkaldt og trykt. Den amerikanske filmproducent Kodak leverede et standard kalibreringskort kaldet Shirley Card (opkaldt efter Shirley Page, den hvide Kodak-medarbejder, hvis billede stod på kortet). Laboratorieteknikere brugte dette kort til at bestemme det "korrekte" resultat ", hvilket betød, at sorte ansigter forsvandt i skyggen.
Det japanske filmselskab Fujifilm udviklede en diasfilm, der bedre fangede brun hud, skrev Harvard-professor, Sarah Lewis, i sit essay fra 2019 for New York Times, The Racial Bias Built Into Photography.
Kodak fulgte endelig efter, men ikke fordi den ville fange mørk hud bedre. I stedet klagede et chokoladefirma til Kodak over, at det ikke fik de rigtige brune toner på billeder af sine slik, og det var det, der fik en løsning.
Til sidst opdaterede Kodak Shirley-kortet og skabte en film i forbrugerkvalitet, der fungerede godt med mørk hud, selvom den stadig ikke nævnte farvede mennesker. Annoncerne for Kodak Gold pralede med, at den var "i stand til at fotografere detaljerne på en mørk hest i svagt lys."
Film har også en anden rent teknisk begrænsning. Den kan kun fange et begrænset dynamisk område. Hvis fotografen indstiller kameraets eksponering til at fange et hvidt ansigt korrekt, så vil et sort ansigt på det samme billede være undereksponeret, og omvendt. Fotografen skulle træffe et valg. Men med digit alt ændrede tingene sig.
"Film præsenterer et helt andet problem, fordi du ikke får plads til at redigere i indlægget. For mørkere hudtoner måler jeg lyset for skyggerne for at sikre, at detaljerne i ansigtet er fuldt eksponeret. Det kan blæse højdepunkterne i en baggrund ud, gøre baggrunden eller rammen lysere end forventet," sagde fotograf Matthew Alexander til Lifewire via e-mail.
Film vs Digital
Digitale kameraer er langt bedre, både med hensyn til dynamisk rækkevidde og de detaljer, de kan fange i mørkere toner. Faktisk er den største fare ved et digit alt kamera at 'blæse ud' højdepunkterne. Når først en hvid tone er overeksponeret, er den gået for evigt. Og alligevel, med moderne sensorer, kan detaljer trækkes ud af tilsyneladende umuligt mørke dele af billedet.
Men kamerasensorer skaber ikke billeder. I stedet optager de data, som algoritmer skal fortolke for at lave billeder.
Adobes nye forudindstillinger tag derefter disse billeder og finjuster dem. Deep Skin-pakken indeholder 15 forudindstillinger af dokumentarfotografen Laylah Amatullah Barrayn, og Medium Skin-forudindstillingerne er designet af fotografen og billedkunstneren Dario Calmese. Der er også en Light Skin-pakke.
Disse forudindstillinger ser godt ud, og med digit alt er det nemt for fotografen at bruge sådanne værktøjer til at få fantastiske resultater for enhver hudtone og producere billeder, hvor mørke og lyshudede motiver både kan være godt repræsenteret i det samme billede.
Men problemerne er ikke løst. De er lige flyttet. I stedet for etnisk bias, der eksisterer i film, finder vi det nu i fotografiske algoritmer, såsom Twitter-beskæringsværktøjets præference for hvide ansigter eller Instagram-filtre, der lysner mørk hud.
Disse algoritmer kan være langt mere farlige, for eksempel i tilfældet med Robert Julian-Borchak Williams, der blev arresteret falsk på grund af beviser for ansigtsgenkendelsesalgoritmer. Denne teknologi fungerer godt til at skelne mellem hvide mænd, men fejler på sorte mænd.
Den røde tråd er, at tilsyneladende neutrale teknologier indeholder skævheder fra dem, der skaber dem. Og dette vil fortsætte, indtil de mennesker, der designer vores teknologi, er de samme som dem, der bruger den.
