Komercyjne zastosowania informatyki mają znaczący wpływ na kształt naszej przyszłości. W pracach pochodzących z nurtu informatyki społecznej (Wolf et al. 2018) podkreśla się jednak, że tradycyjne rozumienie informatyki, podobnie jak dominujące podejście do projektowania technologii komputerowych, staje się coraz bardziej problematyczne w momencie, gdy te ostatnie przenikają wszystkie aspekty życia. To stąd bierze się postulat, aby informatyka, a w szczególności informatyka stosowana, wypracowała nowy paradygmat epistemologiczny i zrewidowała własne metody, przekształcając się w ten sposób w naukę technospołeczną. 

W erze wielkich modeli językowych takie zadanie wydaje się jeszcze pilniejsze. Trudny do ukrycia koszt środowiskowy i społeczne następstwa rozwoju tych modeli obnażają związane z nim problemy. Z jednej strony „inteligentne” algorytmy pogłębiają systemowe nierówności, konsolidują stereotypy na tle płciowym, rasowym i klasowym, a także służą nowym formom eksploatacji wiedzy, których spora część nas pozostaje nieświadoma (O’Neil 2017, Benjamin 2019, Chum 2021). Z drugiej strony proces powstawania „sztucznej inteligencji” warto osadzić w ramach szerszych struktur politycznych, gospodarczych i ideologicznych (Crawford 2024, Pasquinelli 2023), ponieważ tylko w ten sposób można zyskać pełniejszy ogląd następstw automatyzacji.

„Podstawowe pytanie leżące u podstaw całej informatyki brzmi: co można (efektywnie) zautomatyzować?” – czytamy w trzeciej edycji The Encyclopedia of Computer Science (1993). Czemu i komu ta efektywna automatyzacja ma jednak służyć? Gdzie przebiegają jej granice i kto jest władny do ich określania? Czy zastosowania informatyki można odprzęgnąć od imperatywu zysku i efektywnościowego modelu rozwoju gospodarczego, który ściąga na nas katastrofę klimatyczno-ekologiczną? Jaka ekonomia informatyki mogłaby wspomagać „ekonomię wartości” (Hausner 2018) i sprzyjać ograniczaniu wzrostu entropii w procesie gospodarczym (Hausner, Krzykawski 2023)? 

Bez stawiania takich pytań nie sposób zadowalająco rozumieć natury wyzwań związanych z dalszym rozwojem „sztucznej inteligencji” i przekierować go w pożądaną społecznie stronę. Do dyskusji, którą te pytania otwierają, zapraszamy badaczy i badaczki z różnych dziedzin nauki. Jednocześnie chcemy przyjrzeć się nowym ujęciom teoretycznym sieci neuronowych, a także sprawdzić, na ile ich projektanci mogą czerpać inspirację z metod i aksjomatów pochodzących z innych nauk.

Pomysłodawcą konferencji jest dr hab. Michał Krzykawski, prof. UŚ – filozof, kieruje Centrum Badań Krytycznych nad Technologiami na Uniwersytecie Śląskim