실사 같은 이미지를 생성하기 위한 컴퓨터 그래픽스 (Computer graphics) 알고리즘은 보편적이며, 영화 제작자나 게임 디자이너가 상상할 수 있는 무엇이든 불러낼 수 있는 능력을 갖춘 것으로 널리 인식됩니다. 그러나 최근 연구들은 합성 인간 (synthetic humans)을 묘사하기 위한 3D 알고리즘이 결코 범용적이지 않으며, 대신 역사적으로 패권적인 특성을 선호한다는 점을 시사해 왔습니다. 우리는 이전의 가설들을 확인해 주는, 최고 권위의 컴퓨터 그래픽스 컨퍼런스 및 학술지 (SIGGRAPH 및 ACM Transactions on Graphics) 내 인간 묘사에 대한 첫 번째 체계적인 검토를 제시합니다. 보편적으로 "인간의 피부 (human skin)"를 렌더링한다고 주장하는 알고리즘들은 사실 백인 피부와 같은 반투명하고 "높은 알베도 (high albedo)"를 가진 재질을 위해 상상되고 공식화되었습니다. "인간의 머리카락 (human hair)"에 보편적으로 적용된다고 주장하는 알고리즘들은 직모와 유사한 "막대 (rods)", "와이어 (wires)", "실 (threads)"를 위해 공식화되었습니다. 우리의 분석은 백인 피부를 위한 알고리즘이 "모든" 피부를 위한 계산 기질 (computational substrate)로 취급되어, 모든 피부가 백인 피부의 수학 및 물리학으로부터 파생된다는 계층적 가정을 강요하는 개념적 이분법 (conceptual binarization)을 드러냅니다. 머리카락 알고리즘 또한 유사한 역사적 패턴을 따르며, 컴퓨터로 생성된 Type 4 머리카락의 첫 사례는 2020년 조지 플로이드 (George Floyd) 사망 사건 이후에야 나타났습니다. 우리는 다양성이라는 거짓된 덮개 아래 인종적 계층 구조를 강화하는 컴퓨터 그래픽스 알고리즘을 특징짓고 비판하기 위해, '맥다니엘스 방법론 (McDaniels Methods)'이라는 새로운 개념적 라벨을 제안합니다. 또한, 묘사되는 대상이 되는 사람들과 밀접하게 공동 설계된 알고리즘을 위해 역방향 라벨인 '듀랄드 방법론 (Durald Methods)'을 제안합니다. 우리의 분석은 향후 연구를 위해 간과되었던 여러 경로를 제시합니다.