Forschung arXiv – cs.AI

AI‑Lebenszyklus als Infrastruktur: Simondonische Analyse des EU AI Act

Ein neuer Beitrag auf arXiv (2508.15680v1) zeigt, wie ein techno‑philosophischer Blick auf den EU AI Act die langfristigen Dynamiken von Daten in KI‑Systemen aufdeckt. Der Autor argumentiert, dass der gesamte Lebenszykl…

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  • Ein neuer Beitrag auf arXiv (2508.15680v1) zeigt, wie ein techno‑philosophischer Blick auf den EU AI Act die langfristigen Dynamiken von Daten in KI‑Systemen aufdeckt.
  • Der Autor argumentiert, dass der gesamte Lebenszyklus – von der Datenerfassung über das Training bis zur Bereitstellung – rekursive Wertschöpfungsketten erzeugt, die bes…
  • Zur Verdeutlichung führt der Beitrag ein konzeptionelles Werkzeug ein, das die KI‑Pipeline abbildet: Daten, Trainingsregime, Architekturen, Feature‑Stores und Transfer‑L…

Ein neuer Beitrag auf arXiv (2508.15680v1) zeigt, wie ein techno‑philosophischer Blick auf den EU AI Act die langfristigen Dynamiken von Daten in KI‑Systemen aufdeckt. Der Autor argumentiert, dass der gesamte Lebenszyklus – von der Datenerfassung über das Training bis zur Bereitstellung – rekursive Wertschöpfungsketten erzeugt, die bestehende Rahmenwerke für verantwortungsvolle KI herausfordern.

Zur Verdeutlichung führt der Beitrag ein konzeptionelles Werkzeug ein, das die KI‑Pipeline abbildet: Daten, Trainingsregime, Architekturen, Feature‑Stores und Transfer‑Learning. Durch interdisziplinäre Methoden entsteht eine technisch fundierte, zugleich philosophisch kohärente Analyse regulatorischer Blindstellen. Im Kern wird betont, dass die Politik bislang keine Erklärung für die „Dynamik des Werdens“ liefert, die sowohl die technische Funktionsweise als auch die ökonomische Logik von KI bestimmt.

Der Autor greift die Simondon‑ische Technikphilosophie auf und adaptiert das Konzept der Individuation, um den KI‑Lebenszyklus in drei Phasen zu modellieren: das präindividuelle Umfeld, die Individuation selbst und die bereits individuierte KI. Daraus entsteht das Konzept der Futurität – ein selbstverstärkender Zyklus, bei dem mehr Daten die Leistung steigern, die Personalisierung vertiefen und neue Anwendungsfelder erschließen. Futurität unterstreicht die rekursiv generative, nicht rivalisierende Natur von Daten, die durch Infrastrukturen wie Feature‑Stores unterstützt wird, die Feedback, Anpassung und zeitliche Rekursion ermöglichen.

Schließlich wird die zunehmende Machtungleichheit hervorgehoben, insbesondere die Rolle des Tech‑Oligarchen, dessen Infrastrukturen für Datenerfassung, Training und Bereitstellung die Wertschöpfung und Entscheidungsgewalt konzentrieren. Der Beitrag fordert ein neues regulatorisches Verständnis, das diese dynamischen Prozesse und Machtstrukturen berücksichtigt, um eine wirklich verantwortungsvolle KI‑Entwicklung zu ermöglichen.

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