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Maschinelles Lernen: Die Rhetorik hinter der Technik

Eine neue Studie auf arXiv beleuchtet das Feld des maschinellen Lernens aus einer völlig anderen Perspektive: der Rhetorik. Der Autor argumentiert, dass die Technologie nicht einfach ein neutrales, objektives Mittel zur…

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  • Eine neue Studie auf arXiv beleuchtet das Feld des maschinellen Lernens aus einer völlig anderen Perspektive: der Rhetorik.
  • Der Autor argumentiert, dass die Technologie nicht einfach ein neutrales, objektives Mittel zur Modellierung von Daten darstellt, sondern von Natur aus ein Werkzeug der…
  • Durch die Analyse verschiedener rhetorischer Elemente zeigt die Arbeit, wie Algorithmen und Modelle gezielt eingesetzt werden können, um bestimmte Narrative zu formen un…

Eine neue Studie auf arXiv beleuchtet das Feld des maschinellen Lernens aus einer völlig anderen Perspektive: der Rhetorik. Der Autor argumentiert, dass die Technologie nicht einfach ein neutrales, objektives Mittel zur Modellierung von Daten darstellt, sondern von Natur aus ein Werkzeug der Überzeugung ist. Durch die Analyse verschiedener rhetorischer Elemente zeigt die Arbeit, wie Algorithmen und Modelle gezielt eingesetzt werden können, um bestimmte Narrative zu formen und Entscheidungen zu beeinflussen.

Besonders eindrucksvoll ist die Untersuchung eines weit verbreiteten Geschäftsmodells, das als „Manipulation als Service“ bezeichnet wird. Hierbei werden maschinelle Lernsysteme genutzt, um gezielt Verhaltensmuster zu steuern und Nutzerentscheidungen zu lenken. Die Studie liefert dabei nicht nur theoretische Einsichten, sondern auch konkrete Beispiele dafür, wie Rhetorik in der Praxis von Unternehmen eingesetzt wird.

Die Arbeit fordert die Forschungsgemeinschaft auf, die ethischen Implikationen von maschinellem Lernen stärker zu berücksichtigen und die Rolle der Rhetorik in der Gestaltung von Algorithmen kritisch zu hinterfragen. Gleichzeitig eröffnet sie neue Perspektiven für die Analyse von KI-Systemen als Kommunikationsmittel und als Teil moderner Machtstrukturen.

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arXiv – cs.LG
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