Correlation and the 'Breeding' of Better Futures
Datum:16.05.2025 / 16:00 Uhr
In ihrem Vortag Discriminating Data zeigt Wendy Hui Kyong Chun auf, dass Polarisierung ein Ziel - und kein Fehler - in maschinellen Lernsystemen ist. In englischer Sprache.
Diese Modelle, so argumentiert sie, kodieren Segregation, Eugenik und Identitätspolitik durch ihre Standardannahmen und -bedingungen. Die Korrelation, die das Vorhersagepotenzial von Big Data begründet, stammt aus den eugenischen Versuchen des zwanzigsten Jahrhunderts, eine bessere Zukunft zu „züchten“. Empfehlungssysteme fördern durch Homophilie wütende Cluster der Gleichartigkeit. Die Nutzer werden durch eine Politik und Technologie der Wiedererkennung darauf „trainiert“, authentisch und vorhersehbar zu werden. Maschinelles Lernen und Datenanalyse versuchen also, die Zukunft zu stören, indem sie die Störung unmöglich machen.
Diese Modelle, so argumentiert sie, kodieren Segregation, Eugenik und Identitätspolitik durch ihre Standardannahmen und -bedingungen. Die Korrelation, die das Vorhersagepotenzial von Big Data begründet, stammt aus den eugenischen Versuchen des zwanzigsten Jahrhunderts, eine bessere Zukunft zu „züchten“. Empfehlungssysteme fördern durch Homophilie wütende Cluster der Gleichartigkeit. Die Nutzer werden durch eine Politik und Technologie der Wiedererkennung darauf „trainiert“, authentisch und vorhersehbar zu werden. Maschinelles Lernen und Datenanalyse versuchen also, die Zukunft zu stören, indem sie die Störung unmöglich machen.
Datenquelle: basemap.at
Dein Weg zum Veranstaltungsort
Zirkus des Wissens
Altenberger Straße 69
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