ECS-Ecrea Early Career Scholar Prize winner - An astrological genealogy of artificial intelligence: From ‘pseudo-sciences’ of divination to sciences of prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Algorithmic media have adopted and adapted divinatory practices and vernaculars of prediction, prophecy, probability, fortune-telling and forecasting – suggesting a possible link between artificial intelligence and pre-scientific modes of speculation. Statistical thinking and magical thinking, too, can be recognised as closely correlated epistemological systems for governing societies and ways of life. In fact, primitive astrological practices of looking up at the stars may represent one of the earliest statistical projects involving sophisticated calculations and data sets. Such pattern-making techniques could even be considered precursory to machine learning. As a point of departure for exploring these eclectic relationships between stars and data, magic and machines, I use a media archaeological methodology to question the historical roles of both astrological and computational divination in mediating methods of control, surveillance and knowledge production across transforming societal contexts. This methodology is especially relevant for examining historical narratives in the field of cultural studies as it makes apparent the hyper-connectedness between objects, cultural representation and sites of hegemonic contention. My findings reveal relationships between celestial pattern recognition and efforts to exert control over and manipulate the natural environment and its populations, the historical impact of meteorological and climatological practices for predicting and influencing future events with artificial intelligence, and links between statistics and algorithmic data biases. This article suggests a speculative genealogy of astrology and artificial intelligence, as well as a genealogy of the theological, scientific and machinic unconscious.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle