Reflexiones sobre la democracia y la verdad en la era de la IA (la posverdad y la normalización de las mayorías)
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Desde una cierta perspectiva, la IA y la democracia están en tensión, sobre todo cuando se considera que los algoritmos utilizados están diseñados con el fin de ganar y/o socavar la confianza en proyectos comunitarios. Ciertamente, desde tiempos antiguos, el pensamiento colectivo y la opinión pública han estado modelados por discursos persuasivos que aspiran a cambiar la opinión o a ponerla a la deriva. Pero ahora, en la era de la posverdad e IA, es cuando el sector público y privado (i. e., el poder institucional y factico) echan mano de herramientas como el Chatbot o el Chat GPT con el fin de validar sus intereses sesgados
Descargas
Detalles del artículo
Citas en Dimensions Service
Citas
Bischof, Andreas (2017). Sozialee Machinen bauen. Bielefeld
Boden, Margaret (2006). Mind as Machine. A History of Cognitive Science. New York
Galton, Francis (2004). Hereditary Genius: An Inquiry Into Its Laws and Consequences. Whitefish Montana, Kessinger Publishing.
Gillham, Nicholas (2001). Wrigth, A Life of Sir Francis Galton. Oxford, Oxford University Press.
Lemke, Thomas (2013). Biopolitik zur Einführung. Junius Verlag. Hamburg.
Lenzen, Manuela (2023). Künstliche Intelligenz. Fakten, Chancen, Risiken. München, C.H. BECK Verlag.
Luhmann, Niklas (1994). Liebe als Passion. Frankfurt am Main, Suhrkam Verlag.
Luhmann, Niklas (1987). Soziale Systeme. Frankfurt am Main, Suhrkam Verlag.
Luhmann, Niklas (1996). Die Gesellschaft der Gesellschaft. Frankfurt am Main, Suhrkam Verlag.
Luhmann, Niklas (1975). Systemtheorie der Gesellschaft. Frankfurt am Main, Suhrkam Verlag.
Luhmann, Niklas (1983). Legitimation durch Verahren. Frankfurt am Main, Suhrkam Verlag.
Luhmann, Niklas (1999). Gesellschafts-struktur und Semantik. Frankfurt am Main, Suhrkam Verlag.
Mau, Steffen, (2017). Das Metrische Wir. Über Quantifizierung des Sozialen. Berlin.
Menon, Emily, (2021). “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models be too Big?” (En los peligros de los loros estocásticos: ¿son los modelos de idiomas demasiado grandes?), https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922.
Mumford, Lewis (2010). El mito de la máquina. Técnica y evolución humana. Pepitas de calabaza, España.
O´Neill, Cathy, (2016). Weapons of Math Destruction. How Big DataIncreases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publisher, New York.
Ottmann, Henning, (2001). Geschichte des politischen Denkens. Band 1/1, Die Griechen von Homer bis Sokrates. J.B. Metzler Verlag. Stuttgart.
Rid, Thomas, (2016). Maschinendämmerung. Eine Kurze Geschichte der Kybernetik. Berlin.
Searle, John, (1980). “The Chinese Room Argument” (El argumento del cuarto chino), https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/.
Turing, Alan, (1967). Kann eine Maschine denken? Kursbuch 8, Ditzinger, Reclam Verlag.
Weizenbaum, Joseph, (1977). Die Macht der Computer und die Ohnemacht der Vernunft. Frankfurt am Main, Suhrkamp Verlag
Zuboff, Shoshana, (2018). Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus. Frankfurt am Main.
Zweig, Katharina, (2019). Eine Algorithmus hat kein Taktgefühl. Wo künstliche Intelligenz sich irrt, warum uns das betrifft und was wir dagegen tun können. München
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.