Soziologie der Künstlichen Intelligenz Perspektiven der Relationalen Soziologie und Netzwerkforschung
Die Erforschung Künstlicher Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren in eine neue Phase eingetreten. Der erleichterte Zugriff auf große Datenmengen und die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere auf der Basis künstlicher neuronaler Netze, haben dabei zahlreiche neue Anwendu...
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | , |
| Formato: | Libro electrónico |
| Idioma: | Alemán |
| Publicado: |
Bielefeld :
transcript Verlag
2024.
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| Edición: | 1st ed |
| Colección: | Digitale Soziologie ;
5 |
| Materias: | |
| Ver en Biblioteca Universitat Ramon Llull: | https://discovery.url.edu/permalink/34CSUC_URL/1im36ta/alma991009849238606719 |
Tabla de Contenidos:
- Cover
- Inhalt
- Einleitung
- 1. Künstliche Intelligenz - ein Thema in aller Munde!
- 2. Zum Begriff der »neueren KI«
- 3. Neuere KI in der sozialwissenschaftlichen Diskussion
- Zum Wechselverhältnis von Kontrolle und Machine Learning
- Abkehr von deterministischen bzw. kausalistischen Verfahren
- Die Hinwendung zu Realexperimenten
- Anzeichen einer postdigitalen Ära
- Opake Systeme
- 4. Die Beiträge des Bandes
- 5. Literatur
- Mustererkennung in Datennetzwerken
- 1. Einleitung
- 2. Zu den soziologischen Herausforderungen der neuen KI
- 3. Herausforderungen der neuen KI und der Beitrag der soziologischen Netzwerktheorie von Harrison White
- Das Problem des Kontextwechsels in der neuen KI als Switching in soziotechnischen Netzwerken
- Das Problem der Grenzziehung durch neue KI als Phänomene der Bildung von Netdoms und Stilen
- Das Problem der Steuerung von und mittels neuer KI als soziotechnische Kontrollprojekte
- Das Problem der Zuschreibung innerhalb der und durch die neue KI als relationale Identitätsbildungsprozesse
- Die Skalierungsproblematik in der KI als Reichweitenfestlegung in Einbettungskonstellationen
- 4. Schluss
- 5. Literatur
- KI zwischen Blackbox und Transparenz
- 1. Einleitung
- 2. Das Transparenzproblem der neueren KI
- 3. Kontrolle, Kontrollversuche und Kontrollprojekte
- 4. Blackboxing als Kontrollversuch und als Kontrollprojekt
- Kontrollprojekte zwischen Technologie und Rhetorik sowie zwischen Blocking und Getting Action
- Empirische Darstellung der Transparenzproblematik
- Intransparenz der eingesetzten Lerndaten bzw. ihrer Fehlerquellen
- Intransparenz des Trainingssettings und der vorgenommenen Änderungen am System
- Intransparenz der tatsächlichen Funktion für die an der Konstruktion beteiligten Expert:innen
- Intransparenz auch der mathematischen Grundlagen.
- 5. Verstrickungen von Kontrolle: Wie Blackboxing und Explanability bzw. Interpretability aufeinander bezogen werden
- 6. Stil des Umgangs mit der Transparenzproblematik: Herausforderung oder grundlegender Defekt
- 7. Ausblick
- 8. Literatur
- Von der Kunst des Lernens
- 1. Einleitung
- 2. Das Lernen der Maschinen
- Any change …
- … in a system …
- … to perform better…
- … the second time.
- 3. Formen des Lernens
- Das Netdom »Supervised Learning«
- Das Netdom »Unsupervised Learning«
- 4. Die Kunst des Lehrens
- 5. Literatur
- Deep Learning Techniken als Boundary Objects zwischen Entwicklungs‐ und Anwendungsfeld
- 1. Einleitung
- 2. Deep Learning Techniken als Boundary Objects zwischen Anwendungs‐ und Entwicklungsfeld
- Deep Learning Techniken
- Soziale Felder
- Boundary Objects
- 3. Methode
- 4. Fallbeispiele: DLT Entwicklungsprojekte in den Lebenswissenschaften
- Fallbeispiel A: DLT zur Detektion von Aneurysmen in MRT‐Bildern
- Fallbeispiel B: DLT zur Analyse von Mikroskopbildern biologischer Embryonalforschung
- 5. Soziotechnische Konstellationen in den DLT‐Entwicklungsprojekten
- Erste Beobachtung: Programmierer:innen als Auftragnehmer:innen
- Zweite Beobachtung: Annotieren statt Verstehen
- Dritte Beobachtung: DLT als Black‐Box/Übergaben statt Kollaboration
- 6. Diskussion
- 7. Konklusion
- 8. Literatur
- Über Identitäten und Selbstverständnis medizinischen Personals in Zeiten künstlicher Intelligenz und Algorithmierung
- 1. Einleitung
- 2. Die Institution Medizin im Spannungsfeld zwischen Stabilisatoren und Wandlungspotenzial
- 3. Selbstbewusste Forscher:innen und Anwender:innen im Innovationsfeld der Medizin
- Die Medizin als genuin innovative Institution
- Verständnis für ein vulnerables Kollektiv und dessen Befürchtungen
- Stil, Kontrollkämpfe und Zuständigkeit als Garanten für Resilienz und Wandel.
- Switching‐Prozesse und die Notwendigkeit der Thematisierung neuer Technologien
- Arbeit mit KI als neuer Stil der Institution
- Die Rolle der Institution der Medien
- 4. Fazit
- Problematisierung der Selbstbilder
- Ausblick
- 6. Geführte Interviews
- 7. Literatur
- Plattform und jetzt?
- 1. Einleitung
- 2. Solutionistische Rechtfertigungen als Geschichten von Identität und Kontrolle
- Problembehebung durch Technologieversprechen: Solutionismus nach Morozov
- Stories of Control - Story‐Sets und Story‐Lines bei Harrison White
- 3. Sekundäranalytische Identifikation von Stories
- 4. KI und Solutionismus: Geschichten digitaler Start‐ups
- Zur Rolle von digitalen Plattformen und KI in Gründungsprozessen
- Story‐Set: Das Weltverbesserungsunternehmertum
- Domäne und Stil: Selbstwirksamkeit, Anerkennung und soziale Netzwerke
- Story‐Line: Don't be evil und die digitale Transformation
- 5. Diskussion
- 6. Fazit
- 7. Literatur
- Künstliche Intelligenz in der Zukunftsforschung
- 1. Einleitung
- 2. Der Weg zur Künstlichen Intelligenz
- Was ist Intelligenz?
- Siegeszug der schwachen KI
- 3. KI in der Wissenschaft
- 4. Die Rolle der KI in der Zukunftsforschung
- 5. Neuere Künstliche Intelligenz - weder Akteur:in noch reines Instrument?
- 6. Ausblick
- 7. Literatur
- 8. Filme
- Künstliche Intelligenz und relationale Techniksoziologie
- 1. Einleitung
- 2. Roter Faden und Lernergebnisse aus den Beiträgen
- 3. Warum sind gerade Erkenntnisse aus der Diskussion um ML für eine Techniksoziologie mit White interessant?
- 4. Ausblick: Grundzüge einer relationalen an White orientierten Techniksoziologie
- Kontrolle/Identität in soziotechnischen Netzwerken
- Kontext/Einbettung/Entbettung
- Relationale Reichweite
- Unbestimmtheit und technische Funktionalität
- 5. Schluss
- 6. Literatur.
- »Ja, Transparenz in Bezug auf die Funktionsweise von KI‑Modellen wie ChatGPT ist äußerst wichtig.«
- Glossar
- Angaben zu den Autor:innen
- Sachregister
- Personenregister.
