A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése napjaink egyik legdinamikusabb és legösszetettebb tudományos-technológiai területe. Az AI rendszerek egyre inkább beépülnek mindennapi életünkbe, befolyásolva társadalmi, kulturális és egyéni identitásunkat. Ebben a cikkben részletesen bemutatjuk Gilbert Simondon filozófiai nézőpontját az individualizációról, különös tekintettel a komplex számítási modellekre, valamint az AI technikusságára. Emellett áttekintjük az AI emberközpontú megközelítésének kihívásait, a digitális önazonosság kérdését, valamint a modern technológiák társadalmi hatásait.
Gilbert Simondon és az individualizáció filozófiája
Gilbert Simondon (1924–1989) francia filozófus, aki a technológia és az individuum kapcsolatát vizsgálta mélyrehatóan. Műveiben az individualizáció folyamatát nem csupán biológiai vagy pszichológiai jelenségként értelmezi, hanem technológiai és társadalmi kontextusban is. Simondon szerint az individuum nem előre adott entitás, hanem folyamatosan alakuló, fejlődő folyamat eredménye.
Az individualizáció kulcselemei:
- Pre-individuális állapot: Egyfajta potenciális állapot, amelyből az individuum kibontakozik.
- Individuáció folyamata: A formák és információk kölcsönhatása révén történő egyedi létezés kialakulása.
- Technikai objektumok szerepe: A gépek és technológiák nem csupán eszközök, hanem aktív résztvevők az individuum formálódásában.
Simondon filozófiája különösen releváns a mesterséges intelligencia fejlődése szempontjából, hiszen az AI rendszerek is komplex technikai objektumokként jelennek meg, amelyek folyamatosan változnak és fejlődnek.
A komplex számítási modellek individualizációja
A modern AI rendszerek mögött álló komplex számítási modellek – például mélytanulási hálózatok vagy digitális ikrek – nem statikus entitások. Ezek a modellek folyamatosan tanulnak, alkalmazkodnak és fejlődnek a környezetükből érkező adatok alapján. Aires S (2024) tanulmánya rámutat arra, hogy ezen modellek individualizációja hasonló folyamatokat mutat, mint amit Simondon leírt: egy pre-individuális állapotból indulnak ki, majd interakciók révén válnak egyedivé.
A komplex modellek jellemzői:
- Adaptivitás: A modellek képesek új információk befogadására és feldolgozására.
- Technikai önállóság: Nem csupán emberi irányítás alatt állnak, hanem bizonyos fokú autonómiával rendelkeznek.
- Kölcsönhatás a környezettel: A digitális környezet és felhasználók visszacsatolása alakítja fejlődésüket.
Az AI technikussága: filozófiai és gyakorlati megközelítések
A mesterséges intelligencia technikussága azt jelenti, hogy az AI rendszerek nem pusztán eszközök, hanem aktív „technikai lények”, amelyek befolyásolják társadalmi struktúráinkat és egyéni identitásunkat. Stiegler (1998) és Feenberg (1995) művei alapján érthetjük meg ezt a dinamikát: a technika nem semleges közeg, hanem formáló erő.
Egyre több kutatás foglalkozik azzal is, hogyan lehet az AI-t emberközpontúan fejleszteni (Bar-Gil 2024; Shneiderman 2022). Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia rendszereket úgy kell tervezni, hogy azok támogassák az emberi döntéshozatalt, tiszteletben tartsák az etikai normákat és elősegítsék a felhasználók jólétét.
Emberközpontú mesterséges intelligencia: kihívások és lehetőségek
Az emberközpontú AI célja nem csupán a hatékonyság növelése vagy automatizálás, hanem az emberi értékek integrálása a technológiai rendszerekbe. Bar-Gil (2024) kiemeli az ajánlórendszerek hatását az emberi viselkedésre és döntésekre, amelyek gyakran rejtett algoritmikus befolyást gyakorolnak.
Kihívások:
- Átláthatóság hiánya: Az algoritmusok működése sokszor „fekete dobozként” működik.
- Adatvédelem és magánszféra: A személyes adatok kezelése érzékeny kérdés.
- Társadalmi elfogultságok: Az algoritmusok torzíthatják a valóságot vagy megerősíthetik előítéleteinket.
Lehetőségek:
- Támogató döntéstámogatás: Az AI segíthet jobb döntések meghozatalában egészségügyben, oktatásban vagy közlekedésben.
- Személyre szabott élmények: Digitális ikrek vagy ajánlórendszerek révén egyéni igényekhez igazított szolgáltatások.
- Kritikus reflexió ösztönzése: Az AI használata során tudatosabbá válhatunk saját adataink kezelésében és önazonosságunk alakításában.
A digitális önazonosság és emlékezet kérdései
A digitális korban identitásunk egyre inkább kiterjed a virtuális térre is. Cheney-Lippold (2017) „adat-alapú énünk” fogalmával írja le azt a jelenséget, amikor algoritmusok formálják digitális személyiségünket. Lee (2020) pedig rámutat arra, hogy például a Google Fotók algoritmusa hogyan alakítja emlékezetünket újraértelmezve múltbéli pillanatainkat.
Ezzel párhuzamosan nőnek az adatvédelemkel kapcsolatos aggályok is (Brandimarte et al., 2013; Cloarec et al., 2024). Az online tevékenységeink nyomot hagynak digitális környezetünkben, amely egyszerre lehet emlékezetünk kiterjesztése és kontroll eszköze is.
Társadalmi hatások: hálózatba kapcsolt emlékezet és megfigyelő társadalom
A modern technológiák – különösen a hálózatba kapcsolt eszközök – átalakítják kollektív emlékezetünket (Halbwachs 1992; Hoskins 2011). Az olyan platformok mint a YouTube vagy Google Maps nem csupán információforrások, hanem aktív résztvevők abban, hogyan emlékezünk vagy hogyan tájékozódunk (Airoldi et al., 2016; Lardinois 2018a,b).
Ezzel együtt azonban megjelenik a megfigyelő társadalom problémája is (Haggerty & Ericson 2000; Zuboff 2018), ahol adataink gyűjtése és elemzése új hatalmi struktúrákat hoz létre. Ezért fontos kritikus szemmel vizsgálni az AI rendszereket és azok társadalmi szerepét.
Következtetések
A Gilbert Simondon filozófiájából kiindulva megérthetjük az AI rendszerek komplex individualizációs folyamatait mint technikai lények fejlődését. Az AI technikussága túlmutat egyszerű eszközhasználaton: formálja identitásunkat, társadalmi viszonyainkat és kollektív emlékezetünket is. Az emberközpontú mesterséges intelligencia fejlesztése ezért nem csupán műszaki kérdés, hanem etikai és filozófiai kihívás is.
Ezeknek a kihívásoknak tudatosítása segíthet abban, hogy olyan AI rendszereket alkossunk, amelyek támogatják autonómiánkat, tiszteletben tartják adataink integritását és elősegítik egy fenntarthatóbb digitális jövő kialakítását.
Forrás: https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-025-02692-1
