Digitalisierung und Künstliche Intelligenz: Hoffnung auf bessere Prognosen?
Seit Beginn des Computerzeitalters werden Vorhersagen modell- und datengestützt unternommen. Künstliche Intelligenz und Big Data haben neue Erwartungen auf bessere Vorhersagen geweckt. Am Beispiel der Technikfolgenabschätzung werden diese rekonstruiert und kritisch reflektiert. Im Ergebnis bleibt fe...
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| Format: | Electronic Article |
| Language: | German |
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| Journals Online & Print: | Drawer...
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| Fernleihe: | Fernleihe für die Fachinformationsdienste |
| Published: |
De Gruyter
2021
|
| In: |
Berliner theologische Zeitschrift
Year: 2021, Volume: 38, Issue: 1, Pages: 195-214 |
| Online Access: |
Presumably Free Access Volltext (lizenzpflichtig) Volltext (lizenzpflichtig) |
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| 520 | |a Seit Beginn des Computerzeitalters werden Vorhersagen modell- und datengestützt unternommen. Künstliche Intelligenz und Big Data haben neue Erwartungen auf bessere Vorhersagen geweckt. Am Beispiel der Technikfolgenabschätzung werden diese rekonstruiert und kritisch reflektiert. Im Ergebnis bleibt festzuhalten, dass sich an der Grundproblematik von Vorhersagen durch die Digitalisierung nichts ändert: Sie erfolgen auf Basis vergangener Daten, deren Extrapolierbarkeit in die Zukunft eigenständiger Überlegung bedarf. | ||
| 520 | |a Predictions based on models and data have been provided since the emergence of the era of computers. Artificial Intelligence and Big Data raised high expectations for better predictions. In this chapter, I will reconstruct and critically reflect these expectations at the occasion of the field of technology assessment. As result, it will be shown that the fundamental challenge of predictions remains: they rely on data of the past only, which raises questions for their extrapolability to the future. | ||
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