Daniele Cavalli

Équipe : Centre Cavaillès

Affiliation : 

Grade : 

Axes de recherche

Titre de thèse :

« (Re)coding Humanity.
Artificial intelligence, Biocognitive Capitalism and
the Emergence of a New Techno-scientific Paradigm »
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« (Re)coder l’humanité.
Intelligence artificielle, capitalisme biocognitif et
émergence d’un nouveau paradigme techno-scientifique »

Directice de thèse :
James Peter Burgess (CNRS)
Co-directeur : Jean-Gabriel Ganascia (CNRS)

Année académique d’inscription :
2021-2022

 

Abstract:
ENG: The aim of the project is a conceptualization of what we call “artificial intelligence” and its different levels of abstraction, to understand 1) the actual techno-scientific paradigm and its systemic structure, including its ideological dimensions 2) the related algorithmic governmentality processes typical of contemporary capitalism and their social disruptive impacts, and 3) how the “human” and the machine increasingly co-constitute each other, focusing on ethical aspects and epistemology of complexity problems.
The aim of the research will be to improve the ‘humanity’ of AI while at the same generating new human and scientific insight into the technical dimensions of AI, also useful for a critical analysis of data studies, public policy purposes and for a better governance of the digital transformation.

FR : Le projet est consacré à une conceptualisation de ce que nous appelons « intelligence artificielle » et de ses différents niveaux d’abstraction, afin de comprendre 1) le paradigme technoscientifique actuel et sa structure systémique, y compris sa dimension idéologique 2) les processus de gouvernementalité algorithmique typique du capitalisme contemporaine et leurs impacts sociaux, et 3) comment l’ « humain » et la machine se co-constituent de plus en plus, en se concentrant sur les aspects éthique et l’épistémologie de la complexité.
L’objectif de la recherche sera d’améliorer l’ »humanité » de l’IA tout en générant de nouvelles connaissances humaines et scientifiques sur les dimensions techniques de l’IA, également utiles pour une analyse critique des sciences des données, des objectifs de politique publique et pour une meilleure gouvernance de la transformation numérique.

KeyWords:
Gouvernementalité algorithmique ; Intelligence artificielle ; Paradigmes tecno-scientifiques ; Epistemologie de la complexité ; Capitalisme biocognitif ; Digital ethics ; Critical Data Studies ; Critical Policy Studies.

Sites webs :
http://geopolitics-of-risk.ens.fr/en/collaborators/daniele-cavalli