[摘要] Aradau, C., & Blanke, T. (2022). Algorithmic reason: The new government of self and other (p. 288). Oxford University Press.

Aradau, C., & Blanke, T. (2022). Algorithmic reason: The new government of self and other (p. 288). Oxford University Press.

chatgpt的書目介紹

算法今天是否統治了世界？人工智慧是否在做生死攸關的決定？社交媒體公司是否能夠操縱選舉？當我們面對公眾和學術界對前所未有變化的焦慮時，這本書提供了一種不同的分析棱鏡來調查這些變化，將其視為更平常且充滿爭議。Aradau和Blanke開發了概念和方法工具，以理解算法操作如何塑造自我和他者的治理。儘管這些操作分散且混亂，但它們被一種上升的算法理性所維繫。通過對算法操作的全球視角，本書幫助我們理解算法理性如何重劃邊界和重新配置差異。本書探討了算法理性通過合理性、物質化和干預的出現。它追踪了算法合理性的分解、重組和分割在危險他者的建構、平台的權力以及經濟價值的生產中的物質化。書中展示了使算法可治理的政治干預遭遇摩擦、拒絕和抵抗。通過質性和數字方法，對從英國的大規模監控和劍橋分析醜聞到美國的預測性警務，從中國的面部識別和巴基斯坦的無人機定位到德國的仇恨言論規範等不同場景和爭議的調查，發展了對算法理性的理論觀點。《算法理性》通過作者背景涵蓋人文、社會科學和計算機科學的跨學科方法，提供了一種對反烏托邦和絕望的替代方案。

chatgpt對結論的翻譯

 「這次博覽會不僅僅是數位資本主義的商業場景，同時也是爭議和不一致的場景。通過進入各種場景，演算法變成了爭議的對象，本書提出了理解那些支撐著特定、多元和異質演算操作的政治合理性，這些操作已經被納入自我和他者的統治之中。我們希望避免對技術的反烏托邦觀點，民主終結的災難性預測，或風險抹除爭議或將其推遞到未來的不確定時刻。

演算法理由提出了一種不同的觀點，關於通過數據和演算操作統治我們生活的多元實踐。演算法理由命名了那些已經將語言、身體和行動轉化為計算機可以處理的數據的合理性。這些合理性承諾著通過超越小/大、人口/個體、言論/行動和自我/他者的二元對立，振興統治實踐。演算法理由的概念幫助我們理解事物如何在其異質性中保持一致。儘管最近的批評性工作已經強調了研究演算法的「日常生活」的必要性，但我們主張了解這些異質實踐如何展開並傳播特定的政治合理性的重要性。正如布朗所說的關於新自由主義的理由，它是「全球無所不在，但在空間和時間上非統一且非自我同一的」。演算法理由同樣具有全球性和異質分佈，重塑了統治實踐和技術。這不僅是工程師在自動化和優化方面的責任，它也已經形塑了社會以及我們如何理解它們。

...

正如我們在這本書中所主張的，演算法理由旨在數據化世界並使之成為演算法可行動的對象：機構、主體、經驗、關係，一切都變得適合演算法。演算法理由重新構思了知識如何被產生以統治人口和個體、自我和他者的問題，它產生了相對新的知識和決策，因此也產生了相對新的統治自我和他者的技術，同時為分散實踐提供了一個連貫性，使方法得以傳遞並設備得以流通。

...

最後，我們將爭議視為一種具有特殊爭辯模式的方式，其中存在一個公開性的元素。這包括社會學家西里爾·勒米厄所謂的爭議的三重結構，不僅指的是參與爭議的行為者，還指的是召集同儕或非同儕的公眾。在這個意義上，爭議不同於爭論、競爭和對立的語言，後者將衝突和不一致視為雙元結構，解決方案正是從這些結構中出現的。爭議不僅依賴於行為者本身，還需要第三個結構元素，如公眾、法官、委員會等。爭議被理解為‘不朽的“時刻”，其中出現了對現有機構安排難以解決的問題。儘管公開性元素對我們對爭議的分析很重要，從劍橋分析公司的醜聞到專利專家的公眾，但我們還展示了爭議場景如何轉變為其他形式的不一致，從摩擦到拒絕再到抵抗。對我們來說，衝突的雙元結構和爭議的三元結構之間的區別是一種啟發性工具，有助於區別和聯繫各種形式的爭辯。

...

演算法理由通過潛在無限的小數據和大數據的重組超越了這種僵局。這並不意味著演算法理由從無知轉向知識，正如大數據和人工智能愛好者所主張的那樣。它也不意味著我們從知識轉向無知，就像格言‘相關不等於因果關係’似乎所示。我們已經展示了，演算法知識是在與統計和證詞知識對抗的過程中產生的。我們從演算法理由的承諾出發，重新審視了大數據和小數據的重組方式，以及言論和行動如何可以被重新定義為對抗錯誤和真相說話之間張力的真實行為。數字空間因其看似充滿了數據化的無意識行為而受到讚譽，這些行為超越了言論和行動的二元對立。

[磨擦作為干預] 演算法操作通常是基於感知之下甚至是超感知的。因此，演算法很難轉變為使合作的民主行動成為可能並重新分配感性的‘公共物’。演算法的‘麻煩’和‘故障’已被提出作為概念，以理解演算法顯示其故障、錯誤和失敗並因此引發批評的時刻。演算法的麻煩建立在唐娜·哈拉維所提出的‘與麻煩同在’的邀請上，詞源上意味著激起、擾亂，但也意味著存在並‘在無數未完成的地方、時間、事情、意義的多種配置中交織’，而故障則來自計算技術錯誤和故障的用途。然而，故障也是‘非預期的錯誤’，‘傾向於可以忽略，很快被仍然運作的更大系統吸收’。摩擦與麻煩和故障有類似的破壞取向，需要接近數據及其演算操作。然而，通過共同行動將這些變成‘公共物’，我們對摩擦的概念不同於麻煩的本體不確定性和故障的知識上驚喜。

摩擦、拒絕和抵抗通過展開民主潛能，重塑了爭議和不一致的場景......即使政治行動的條件變得更加有限，摩擦、拒絕和抵抗也可以重新配置政治干預，面對演算法統治的挑戰。這些概念和實踐是相互交織的，而不是互斥的。它們不是用一套概念和實踐來替代另一套，正如一些作者呼籲用協作替代問責制，用正義替代倫理，或用壓迫替代偏見。摩擦、拒絕和抵抗在爭議和不一致的場景中發揮作用。隨著演算法、數據和人工智能的爭議不斷發展，場景也可以成為民主的工作場所，就像巴利巴爾所謂的‘民主的民主化’，是‘重新激活比過去出現的更激進的參與形式，或者是...適應當今社會條件的新的平等和自由形式的發明’。」