由互联网和其他工业后的电信形式定义的新媒体是最著名,最广泛的当代文化和批判性概念之一。本文在法国批评家Paul Virilio在新媒体上的著作中介绍了Virilio所说的“信息炸弹”和“曝光过度的城市”的著作。通过这一至关重要的思想家经常具有挑战性的工作来指导读者,这篇文章将Virilio与法国哲学家Bernard Stiegler的持续影响对当今的批判新媒体理论进行了对比。对Virilio和Stiegler的技术和空间观点的广泛讨论以及对有关当代时间性的问题的仔细欣赏,该文章引导读者通过新媒体的电子迷宫的一部分。
约翰·韦弗(John Weaver)摘要撰写,我将文章集中在伯纳德·斯蒂格勒(Bernard Stiegler)的哲学上,因为我认为他是一位哲学家,他正在考虑算法和数据科学的后果。在以下内容中,我简要摘要他的思想,然后讨论他关于算法或他所谓的自动化社会和数据科学的思维内容。然后,我概述了一些我们可以开始思考我们作为教授,老师和学生如何生活在算法和数据领域中的领域,而无需他们权威和完全掌握。课程学者的智力本能通常是为了驳斥与技术和科学有关的事项,就好像我们与世界分开一样。驳回算法和数据科学是我们智力能源不值得的东西,具有深远的环境,政治,文化和教育风险。这从根本上是斯蒂格勒的哲学观点之一,当然也是我的。关键字:Bernard Stiegler,Pharmakon,自动化社会和统计双重。今天的整个世界都非常了解,但是在我们当前的情况下,放弃他们的课程是自杀的:这个时代是decade废的事实,意味着它已经运行了自己的过程……而不采取行动是放弃生活。(Stiegler,2011年,第95页)要注意[Panser]人类世要从能够刺穿被封锁的地平线的飞跃的角度来思考。(Stiegler,2018年,第210页),我经常将自己的企业视为偶然的课程研究。我在课程理论方面没有参加匹兹堡大学的博士生。我是一名比较教育的学生,我的第一本书是关于东德大学系统和学术政治的重组。我直到我的论文辩护之后才认为课程研究是一个感兴趣的领域
摘要:伊万·伊里奇(Ivan Illich)在其著作《欢乐的工具》(1975 年)中呼吁人类在技术发展中自我限制。他的目的既不是环境保护,也不是防止技术发展不可预见的副作用,而是让用户理解技术的工作原理。因为如果工具的制造或维修需要公众无法获得的专业知识,那么这必然会导致社会权力失衡。同样,伯纳德·斯蒂格勒(Bernard Stiegler)认为将技术知识委托给技术系统是一种无产阶级化,最终可能导致生活情趣的丧失。虽然没有完全拒绝劳动分工、自动化或专业知识,但共享实践可以应对这样的诊断:GNU/Linux 或开放硬件等免费软件在很大程度上成功地将高级计算无疑需要的专业知识与有问题的权力效应区分开来。从这个角度来看,专有算法是有问题的,因为它们缺乏透明度,阻碍了欢乐。数据聚合和提取的实践也是如此,它们不断增加平台提供商和用户之间的信息差距。所谓的“自我学习”,即递归适应算法,带来了一个更根本的问题:尚不清楚“人工智能”产生的知识和指令如何以及在多大程度上可以被人类洞察力追踪和重建。因此,我们面临着一种可能无法恢复的无产阶级化和非欢乐的局面,这再次暴露了伊里奇对技术自我限制的考虑的紧迫性。
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