Abteilung DIGITALE KUNST/ Ruth SchnellPattern Discrimination beschreibt das Filtern von Daten auf Grundlage algorithmisch berechneter Muster.
Als solches ist es ein höchst politisches Thema: Nicht nur werden mit diesem Verfahren Entscheidungsprozesse in vermeintlich
‚neutralere Systeme‘ ausgelagert, auch die dahinter liegenden Machtverhältnisse werden ungehindert fortgeschrieben. Einer
solch algorithmischen Identitätspolitik, die sich aus alten Kategorien wie Geschlecht, Klasse oder race speist, werde
ich in meinem Vortrag nachgehen und ihr eine alternative Vorstellung ‚künstlicher‘ Intelligenz entgegensetzen. Gerade künstlerisch-kreative
Ansätze können Anreize schaffen, sich mit Fragen der Datenfilterung und dem damit zusammenhängenden Phänomen des maschinellen
Lernens auseinanderzusetzen. Letztlich geht es bei der pattern discrimination um die – zugegeben – nicht leicht zu
beantwortende Frage: Wie können wir Informationen aus Daten filtern, das heißt diskriminieren, ohne diskriminierend zu sein?
Clemens Apprich ist Professor für Medientheorie und Mediengeschichte
an der Universität für Angewandte Kunst Wien, sowie Gastwissenschafter am Centre for Digital Cultures der Leuphana Universität
Lüneburg. Er ist affiliiertes Mitglied des Centre for Media and Journalism Studies (Reichsuniversität Groningen), des Digital
Democracies Institute (Simon Fraser University), des Global Emergent Media Lab (Concordia University). Seine aktuelle Forschung
beschäftigt sich mit Filteralgorithmen und deren Einsatz in Verfahren der Datenanalyse sowie Methoden des maschinellen Lernens.
Apprich ist der Autor von
Technotopia: A Media Genealogy of Net Cultures (Rowman & Littlefield International,
2017) und hat, zusammen mit Wendy Chun, Hito Steyerl und Florian Cramer, das Buch
Pattern Discrimination (University
of Minnesota Press/meson press, 2019) veröffentlicht. Er ist außerdem Gründungsmitglied und Redakteur von
s pheres — Journal
for Digital Cultures (
www.spheres-journal.org ).
