為什麼這麼多依靠用戶數據獲利的公司似乎對人工智慧情有獨鍾？如果你問Signal 總裁梅雷迪斯-惠特克，她會告訴你，這只是因為”人工智慧是一種監控技術”。

在TechCrunch Disrupt 2023 大會的舞台上，Whittaker 闡述了她的觀點，即人工智慧在很大程度上與Google和Meta 等公司長期從事的大數據和目標定位行業密不可分，雖然這些公司不那麼關註消費者，但同樣也是著名的企業和國防公司。

「它需要監控商業模式；這是我們自上世紀90 年代末以來所看到的監控廣告發展的加劇。我認為，人工智慧是鞏固和擴大監控商業模式的一種方式，」她說。”維恩圖是一個圓圈。使用人工智慧也是一種監視，對嗎？你知道，你走過一個裝有偽科學情緒識別儀器的面部識別攝像頭，它會產生關於你的數據，無論對錯，它會說’你很高興，你很悲傷，你性格不好，你是個騙子，等等’。’這些最終都是監控系統，它們被推銷給那些對我們擁有權力的人：我們的雇主、政府、邊境管制部門等，讓他們做出判斷和預測，從而決定我們能否獲得資源和機會。”她指出，諷刺的是，支撐這些系統的數據往往是由這些數據可以瞄準的工作人員組織和註釋的（這是人工智慧數據集組裝過程中的必要步驟）。”在告知數據基本真相的層面上，如果沒有人類勞動，就沒有辦法製造出這些系統–有人類反饋的強化學習，這又只是一種技術清洗不穩定的人類勞動。”她解釋說：”成千上萬的工人工資很低，但總的來說成本很高，而且沒有其他方法可以創建這些系統，完全沒有其他方法。在某種程度上，我們看到的是一種綠野仙蹤現象，當我們拉開窗簾時，其實並沒有那麼多所謂智能存在。”不過，並非所有的人工智慧和機器學習系統都具有相同的剝削性。當被問到Signal 是否在其應用程式或開發工作中使用了任何人工智慧工具或流程時，她證實說，該應用程式有一個”小型設備模型，但不是我們開發的，我們用的是現成的，作為我們媒體編輯工具集中面部模糊功能的一部分。實際上，它並沒有那麼好……但它可以幫助檢測人群照片中的人臉並對其進行模糊處理，這樣當你在社交媒體上分享這些照片時，就不會向Clearview 等洩露人們的隱私生物辨識資料。”「但問題是比如說……是的，這是對人工智慧的一個很好的利用，這不正好讓我們打消了我在台上拋出的所有負面情緒嗎？」她補充道。”當然，如果這是人臉辨識的唯一市場……但我們要清楚。開發和部署人臉辨識技術的過程耗資巨大，其經濟動機絕不會讓這成為唯一的用途。”