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Pattern Discrimination beschreibt das Filtern von Daten auf Grundlage algorithmisch berechneter Muster. Als solches ist es ein höchst politisches Thema: Nicht nur werden mit diesem Verfahren Entscheidungsprozesse in vermeintlich ‚neutralere Systeme‘ ausgelagert, auch die dahinter liegenden Machtverhältnisse werden ungehindert fortgeschrieben. Einer solch algorithmischen Identitätspolitik, die sich aus alten Kategorien wie Geschlecht, Klasse oder race speist, werde ich in meinem Vortrag nachgehen und ihr eine alternative Vorstellung ‚künstlicher‘ Intelligenz entgegensetzen. Gerade künstlerisch-kreative Ansätze können Anreize schaffen, sich mit Fragen der Datenfilterung und dem damit zusammenhängenden Phänomen des maschinellen Lernens auseinanderzusetzen. Letztlich geht es bei der pattern discrimination um die – zugegeben – nicht leicht zu beantwortende Frage: Wie können wir Informationen aus Daten filtern, das heißt diskriminieren, ohne diskriminierend zu sein?
