"KI und praktisches Wissen": Prof. Dr. Daniel Martin Feige (ABK Stuttgart)
07.05.2026 Abendvortrag (17:15 - 18.45 | Hörsaal 6, Geiwi-Gebäude, Innrain 52d, Erdgeschoss)
Abstract: Die Fortschritte in der Entwicklung von KI-Technologien wie ihrer Implementierung in nahezu alle Bereiche unserer Praxis werden orchestriert von Diskursen, die geltend machen, dass rationale Vermögen nur kontingenterweise mit Lebensprozessen verbunden sind. Es soll nichts dagegen sprechen, dass außer ,Kohlenstoff‘ auch ,Silikon‘ ihre materielle Grundlage sein könnte. Im Vortrag möchte ich aus primär handlungstheoretischer Perspektive zeigen, dass diese These unverständlich ist. Sie baut den Begriff praktischer Rationalität aus dem Geiste einer maschinen-logischen Sicht um, anstatt ihren Gehalt aufzuklären. Wir können, so wird die Argumentation zeigen, einer KI nicht ,Wissen‘ zuschreiben, wie wir es uns wechselseitig zuschreiben müssen. Der Umbau von Begriffen theoretischen wie praktischen Wissens im Geiste einer KI-Logik verdankt sich, so werde ich zeigen, einer politischen Grammatik, die die Grundlagen unserer deliberativen Fähigkeiten selbst angreift.
08.05.2026 Workshop (10:15-11:45 | Seminarraum EG004, Hotel Grauer Bär)
Lektüregrundlage: Daniel Martin Feige: „Technik und Gesellschaft“, S. 13-59 in Ders. (2025): Kritik der Digitalisierung. Technik, Rationalität und Kunst. Hamburg: Meiner.
Daniel Martin Feige ist Professor für Philosophie und Ästhetik an der Staatlichen Akademie der Bildenden Künste Stuttgart. Er publiziert und forscht an der Schnittstelle von Themen der Philosophischen Ästhetik und der Philosophischen Anthropologie.
Weitere Infos sind hier zu finden.
Die Abendvorträge sind öffentlich zugänglich. Für die Workshops bitten wir um Anmeldung (bis eine Woche vor der Veranstaltung) unter der Email-Adresse ki-entzaubern@uibk.ac.at.
Sie bekommen dann ein PDF mit der Lektüregrundlage zugeschickt.
Die Workshopreihe „KI Entzaubern“ findet im Rahmen des AI Media Lab des Instituts für Medien, Gesellschaft und Kommunikation statt. Das Lab widmet sich zentralen Fragen, die sich im Zusammenhang rezenter Machine-LearningTechnologien aus medien-, bildungs-, kultur- und sozialwissenschaftlicher sowie philosophischer Perspektive ergeben.