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Von der Erkenntnistheorie zur Ethik von Big Data und maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen, große Datensätze und Philosophie. Wie passt das zusammen? Viele Leser werden sofort an ethische Fragen denken, zum Beispiel inwieweit das uneingeschränkte Sammeln von Daten in sozialen Medien mit Prinzipien der Privatheit vereinbar ist, wie ein autonomes Fahrzeug in einer Dilemmasituation reagieren soll, inwieweit bewaffnete Drohnen eigenständig Entscheidungen treffen dürfen, in welchem Maß künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt verändert oder ob Expertensysteme die Rückfälligkeit von Kriminellen beurteilen dürfen? Diese Fragen sind unbestrittenermaßen wichtig, jedoch erschöpfen sie keineswegs den Beitrag, den die Philosophie zu aktuellen Debatten um künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen leisten kann.
Neben grundlegenden Fragen menschlichen Handelns, wie sie in der Ethik diskutiert werden, interessiert sich die Philosophie gleichermaßen für Grundfragen menschlicher Erkenntnis. Wenn es nun um die Auswirkungen moderner Informationstechnologien geht, so sind erkenntnistheoretische Fragen nicht minder bedeutsam: Inwieweit unterscheidet sich maschinelles Lernen vom menschlichen Erkenntnisprozess? Kann künstliche Intelligenz Probleme verstehen, die sich dem Menschen aufgrund bestimmter kognitiver Einschränkungen verschließen? Können künstliche Systeme Kreativität entfalten? Inwieweit ist es möglich, dass künstliche Intelligenz über die reine Vorhersage von Phänomenen hinaus ein grundsätzliches Verständnis der Welt entwickelt?

Seiten 101 - 122

Dokument Von der Erkenntnistheorie zur Ethik von Big Data und maschinellem Lernen