Titre de thèse :
« Re(coding) Humanity: Autonomy Faced with Brain-inspired AI. A New Materalist Perspective. »
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« Re(coder) l’humanité: L’autonomie confronté à la neuro-IA. Une nouvelle perspective matérialiste. »
Directice de thèse :
James Peter Burgess (CNRS)
Co-directeur : Jean-Gabriel Ganascia (CNRS)
Année académique d’inscription :
2021-2022
Abstracts:
English
The primary objective of this project is to conceptualize the phenomenon known as “artificial intelligence” (AI) and explore its various levels of abstraction. The key goals are: 1) Grasping the shift in the actual paradigm grounded in brain-inspired AI and connectionist models. By delving into the systemic structure of these techno-scientific practices, including their imaginary dimensions, we seek to discern the changes taking place with the previous kind of predictive machines; 2) Analyze the impact on autonomy and agency beyond human exceptionalism, examining the socio-cognitive affections produced by algorithmic governmentality processes. This involves understanding how AI influences and shapes the decision-making and actions of individuals within society; 3) Exploring human and machine co-constitution, understanding how they are increasingly interconnected with each other through specific forms of agential entanglements. Our focus extends to the ethical considerations and epistemology of complexity issues arising from this new kind of human-machine interaction. The overarching goal of our research is to generate new insights into both human and scientific dimensions of AI – and also to contribute to the development of critical data studies and a better governance of digital transformation. In summary, this project seeks not only to understand the current landscape of artificial intelligence but also to actively contribute to its responsible evolution.
French
L’objectif principal de ce projet est de conceptualiser le phénomène connu sous le nom d’”intelligence artificielle” (IA) et d’explorer ses différents niveaux d’abstraction. Les principaux objectifs sont les suivants : 1) Comprendre le changement du paradigme actuel fondé sur l’IA inspirée par le cerveau humaine et les modèles connexionnistes. En analysant la structure systémique de ces pratiques technoscientifiques, y compris leurs dimensions imaginaires, nous cherchons à discerner les changements qui se produisent par rapport aux précédentes typologies de machines prédictives ; 2) Analyser l’impact sur l’autonomie et l’agentivité au-delà de l’exceptionnalisme humain, en examinant les affections socio-cognitives produites par les processus de gouvernementalité algorithmique. Il s’agit donc de comprendre comment l’IA influence et façonne la prise de décision et les actions des individus au sein de la société ; 3) explorer la co-constitution de l’homme et de la machine, comprendre comment ils sont de plus en plus interconnectés l’un à l’autre par des formes spécifiques d’enchevêtrement agentiel. Nous nous intéressons également aux considérations éthiques et à l’épistémologie de la complexité découlant de ce nouveau type d’interaction entre l’homme et la machine. L’objectif principal de cette recherche est de générer une nouvelle perspective sur les dimensions humaines et scientifiques de l’IA – et de contribuer en même temps au développement d’études de données critiques et à une meilleure gouvernance de la transformation numérique. En résumé, ce projet vise non seulement à comprendre la condition actuelle de l’intelligence artificielle, mais aussi à contribuer activement à son évolution responsable.
KeyWords:
Intelligence artificielle; Paradigmes tecno-scientifiques ; Gouvernementalité algorithmique ; Nouvelle Matérialisme ; Epistemologie de la complexité ; Éthique numérique ; Critical Data Studies ; Sciences and Technology Studies.
Sites webs :
http://geopolitics-of-risk.ens.fr/en/collaborators/daniele-cavalli