A mesterséges intelligencia (MI) világában egyre több társadalmi, gazdasági és etikai kérdés merül fel, amelyek összefonódnak a technológiai fejlődés és az emberi jogok védelme között. A mesterséges intelligencia, mint eszköz, nem csupán eszközként jelenik meg a tudományos és gazdasági szektorban, hanem alapvető hatással van arra, hogyan értelmezzük a társadalmi egyenlőtlenségeket, és hogyan építjük az igazságosságot a modern társadalmakban.

Az algoritmusok és a mesterséges intelligencia rendszerek gyakran nem semlegesek. Bár az algoritmusok alapvetően matematikai és logikai eszközök, mégis fontos megérteni, hogy a bennük rejlő döntéshozatali mechanizmusok gyakran tükrözik a társadalmi előítéleteket és diszkriminációs mintákat. Az MI alkalmazások, például a bűnügyi kockázatértékelő rendszerek vagy a toborzási algoritmusok, már számos esetben előítéletek és sztereotípiák megerősítésére szolgáltak. Az ilyen rendszerek gyakran a múltbeli adatokra építenek, és ezek az adatok tükrözik a társadalmi és gazdasági rendszerek által generált egyenlőtlenségeket.

A legjobb példa erre az Amazon által 2018-ban titokban használt MI-toborzó rendszer, amely előítéleteket mutatott a nőkkel szemben. A rendszer kizárólag férfiak által dominált adatokat dolgozott fel, mivel a férfiak voltak a jobban képviselt csoportok a vállalat által korábban toborzott alkalmazottak között. Így az algoritmus, amely elvileg semlegesnek kellett volna lennie, valójában a nemek közötti diszkriminációt támogatta.

A társadalmi egyenlőtlenségek és az MI közötti kapcsolatokat az "intersekcionalitás" elmélete is erősíti, amely a társadalmi identitások, például a nem, a rassz, a szexuális orientáció és az osztály helyzetének összefonódását vizsgálja. Az intersekcionalitás segít megérteni, hogy a különböző társadalmi identitások nem csupán egymás mellett léteznek, hanem kölcsönhatásban állnak egymással, és együtt alakítják a személyek tapasztalatait, beleértve a diszkriminációt is. Ez a megközelítés kulcsfontosságú lehet, amikor az MI-et alkalmazó rendszerek hatásait vizsgáljuk, mivel a mesterséges intelligencia nem csupán az egyes személyek, hanem a társadalmi struktúrák komplex összefonódását is tükrözi.

Ezenkívül az algoritmusok átláthatósága és elszámoltathatósága is kritikus kérdéssé válik. A döntéshozatali folyamatok, amelyeket az MI rendszerek végeznek, gyakran nem egyértelműek a felhasználók számára, ami különösen problémás lehet a jogi, pénzügyi vagy munkaerőpiaci alkalmazások esetén. Az AI rendszerek működési elveinek megértése és a diszkriminatív hatások minimalizálása érdekében egyre fontosabbá válik az algoritmusok működésének megfelelő monitorozása és az etikai keretek kidolgozása.

A mesterséges intelligencia alkalmazásai egyre inkább mindennapi életünkre is hatással vannak. Az MI rendszerek a közösségi médiától kezdve a munkaerőpiaci toborzásig, az egészségügytől a pénzügyi döntésekig, mindenhol jelen vannak. Az ezekben a rendszerekben rejlő előítéletek és diszkriminációs minták nemcsak technológiai kihívásokat jelentenek, hanem alapvetően etikai és társadalmi problémákat is. Egyes esetekben, mint például a közösségi média alkalmazások, a diszkriminatív algoritmusok közvetlen hatással lehetnek egyéni sorsokra, miközben széleskörű társadalmi konfliktusokat gerjeszthetnek.

A társadalmi igazságosság és az egyenlőség megvalósítása érdekében nemcsak technológiai, hanem politikai, jogi és társadalmi lépéseket is kell tennünk. Az etikai kérdések figyelembevételével kell alakítanunk a mesterséges intelligenciát, hogy azok ne erősítsék meg a meglévő egyenlőtlenségeket, hanem éppen ellenkezőleg, elősegítsék a társadalmi igazságosságot és az esélyegyenlőséget.

A mesterséges intelligencia fejlődése nem csupán technológiai kérdés, hanem komoly társadalmi és etikai dilemmákat vet fel. Az MI rendszerek tervezése és alkalmazása során fontos figyelembe venni a különböző társadalmi és gazdasági háttérrel rendelkező emberek helyzetét, és biztosítani, hogy ezek a rendszerek ne csupán a kiváltságosabb rétegeket szolgálják ki. Az MI hatása a társadalmi egyenlőtlenségekre nem csupán egy technológiai kérdés, hanem az emberi jogok védelmére irányuló folyamatos társadalmi erőfeszítés része.

A poszt-igazság narratívái és a migrációs fenyegetés diskurzusának politikai hatásai

A brit kilépés kérdése, vagyis a Brexit kampány, szoros kapcsolatban állt azokkal a narratívákkal, amelyek a migrációt és a menekülteket biztonsági fenyegetésként ábrázolták. A kampány egyik központi eleme az volt, hogy az Egyesült Királyság EU-ból való kilépése megakadályozza a menekültek beáramlását, mivel így az ország már nem lenne része az EU központi előnyének, a tagállamok közötti szabad mozgásnak. E narratíva csúcspontja a Leave.EU „Breaking Point” (Töréspont) plakátjának megjelenése volt, amely a Közel-Keletről érkező menekülteket ábrázolta, akik a határokon sorakoznak. A felirat a következőképpen szólt: „Meg kell szabadulnunk az EU-tól, és vissza kell szereznünk az irányítást.” Ez a szigetvédelmi üzenet azt sugallta, hogy ha a britek a kilépésre szavaznak, sikeresen megakadályozhatják a menekültek beáramlását az országba. A plakát tehát nemcsak politikai üzenetet hordozott, hanem a közvélemény formálásában is kulcsszerepet játszott.

A kampány harmadik eleme, amely a poszt-igazság politikájában gyökerezik, a nemrégiben érkezett migránsok által elkövetett szexuális zaklatásokról szóló hírek felerősödése volt, különösen Németországban, ahol 2015-ben csaknem egymillió menekültet fogadtak. A „Breaking Point” plakátot és az ezt alátámasztó narratívákat a kampányolók a migránsokat „szexuális ragadozókként” ábrázolták, ezzel erősítve a narratívát, hogy az EU-ba tartozó migráció veszélyezteti a brit nők biztonságát. Miközben a plakát és az azt kísérő üzenetek nem minősültek gyűlöletbeszédnek, egyesek szerint mégis transzgresszív módon hatottak a politikai diskurzusra, mivel potenciálisan befolyásolták a politikai hangokat és véleményeket.

A gyűlöletbeszéd fogalmának elméleti hátterét Jeremy Waldron jelentős esszéje dolgozta ki, amelyben a „csoportok megrágalmazása” vagy „csoport rágalmazása” jelenségét tárgyalja. Waldron szerint ez a jelenség a társadalomban egy csoport igazságtalan kezeléséhez vezet, mivel olyan ábrázolásokat terjesztenek róluk, amelyek hamis képzeteket keltenek. Ezzel párhuzamosan az áldozatok elveszítik méltóságukat, és egy olyan „torzító társadalmi környezetben” találják magukat, amely aláássa a politikai hatékonyságukat. A „Breaking Point” plakát is egy ilyen torzító társadalmi környezetet ábrázol, ahol a nem fehér bőrű és újonnan érkező migránsok ellenséges erőként jelennek meg, akik elvonják az erőforrásokat és veszélyeztetik a közösség biztonságát. A gyűlöletbeszéd hatására a kisebbségi csoportok kénytelenek elfogadni az őket körülvevő sztereotípiákat, hogy legitimálják saját véleményüket a politikai diskurzusban, ami szintén hozzájárulhat a politikai igazságtalanságokhoz.

A gyűlöletbeszéd politikai következményei gyakran az epistemikus igazságtalanságokhoz vezetnek. Ezen igazságtalanságok egyike a „tanúságos igazságtalanság”, amely abban nyilvánul meg, hogy a csoport tagjait nem tekintik megbízható tudás birtokosának, vagy kétségbe vonják a tudás integritását. A kisebbségi csoportok, különösen azok, akiket a gyűlöletbeszéd célba vesz, kénytelenek elfogadni a negatív sztereotípiákat, hogy megőrizzék beszédjogukat a társadalmi és politikai diskurzusban. Ez pedig hosszú távon a társadalmi egyenlőtlenségeket mélyíti, mivel a közvéleményben a sértett csoportokat alacsonyabb státuszba helyezik.

A Brexit kampány, amely a menekültválságot és a migráció kérdéseit manipulált narratívák révén próbálta kihasználni, tehát nem csupán a politikai diskurzust torzította, hanem a társadalmi percepciókat is hosszú távon megváltoztatta. Az efféle manipulációk, amelyek a migráció és a nemzetbiztonság kérdését a közvélemény manipulálására használják, végső soron a politikai diskurzust és a közbeszédet is eltorzítják. Ezzel a Brexit kampány nemcsak a politikai döntéshozatalban játszott szerepet, hanem a társadalmi igazságosság kérdéseit is alapjaiban érintette, mivel a poli

Hogyan irányíthatjuk a hálózati adatokat a Filebeat segítségével?
Miért fontos, hogy ne hagyjuk figyelmen kívül a Kim Jong Un rakétatesztjeit?
Hogyan határozható meg, hogy három oldal háromszöget alkot-e, és hogyan használhatóak vezérlési szerkezetek a Fortran nyelvben?
Miért nem vágta ketté Salamon a gyermeket? A bölcs ítélet színháza és igazság szimbolikája
Hogyan készíthetsz gyors, kalóriaszabályozott ételeket a forrólevegős fritőzben?