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Maschinelles Lernen stellt zunehmend einen wichtigen Faktor soziotechnischen Wandels dar. Zugleich ist es selbst Produkt der Realitäten, an deren Reproduktion es in Form praktischer Anwendungen wie auch als Spekulationsobjekt beteiligt ist. Die Beiträge des Bandes verhandeln gegenwärtige Manifestationen maschinellen Lernens als Phänomene, die für epistemische Verunsicherungen sorgen und die Bedingungen von Sozialität rekonfigurieren. Sie begegnen dieser Herausforderung, indem sie konkrete Verfahren in ihrer gesellschaftlichen Einbettung analysieren sowie bestehende theoretische Charakterisierungen sogenannter Künstlicher Intelligenz kritisch reflektieren.
Richard Groß verfolgt als Promotionsstipendiat des Schaufler Lab@TU Dresden ein ethnografisches Dissertationsprojekt zu Anwendungen maschinellen Lernens in Wissenschaft und Kunst und ist zudem Projektkoordinator der Arnold Gehlen-Gesamtausgabe. Er studierte Soziologie, Kunstgeschichte und Musikwissenschaft in Dresden und New York. Zu seinen Forschungsschwerpunkten zählen Technik- und Medientheorie, Systemtheorie, Philosophische Anthropologie sowie Zeitsoziologie. Rita Jordan ist Vorstandsreferentin bei der Technologiestiftung Berlin. Zuvor war sie wissenschaftliche Mitarbeiterin am ScaDS.AI Dresden/Leipzig sowie an der Professur für Rechts- und Verfassungstheorie mit interdisziplinären Bezügen der TU Dresden und assoziiertes Mitglied des Schaufler Lab@TU Dresden. Sie erforscht die Schnittstellen von Recht, Politischer Theorie und Technologie. Sie hat Rechts- und Politikwissenschaften in Amsterdam, Berlin, London, Dresden und Wien studiert.
