Generative Artificial Intelligence and Dark Data: The Oppressor's Discourse versus the Noises of Minorities

Authors

DOI:

https://doi.org/10.17058/rzm.v13i1.19297

Abstract

In this article, we investigate the ambivalent impact of Generative Artificial Intelligences on power relations, with an emphasis on linguistic prejudice. We examine the potentialities and risks that GAI presents to minorities in seeking to legitimize their demands and worldviews. We address the political impact of linguistic prejudice, the subversive possibilities of contextual translation operated by GAI, and the structural challenge of oppressive biases in proprietary algorithms. In response to this scenario, we propose to revisit the opposition between noise and speech, present in Aristotle's political thought and revisited by Jacques Rancière, to suggest the emergence of dark data capable of resisting big data.

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Author Biography

  • Victor Hermann, UFMG / Doutor

    Doutor em Literatura, Outras Artes e Mídias pela Universidade Federal de Minas Gerais (2020). Possui graduação em Artes Visuais pela Universidade Federal de Minas Gerais (2010) e mestrado em Artes pela Universidade Federal de Minas Gerais (2014). Cursou até o 6o Período de Design Gráfico, na UEMG. Foi professor nos cursos de Publicidade e Propaganda, Jornalismo e Design Gráfico no Centro Universitário UNA (Campus Contagem e Liberdade). Sua tese de Doutorado "Zona Cinza: Como Perceber a Catástrofe?" foi eleita a melhor tese do programa de Pós-Graduação e encontra-se no prelo para publicação. Atua principalmente nas seguintes áreas: Estudos do Antropoceno; Catástrofe; Teoria da Literatura; Arte Contemporânea; Estética na Era Digital; Literatura e Filosofia.

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Published

2024-07-31

Issue

Vol. 13 No. 1 (2024): Interfaces em Inteligência Artificial e cognição

Section

Artificial Intelligence and Cognition Interfaces

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How to Cite

Generative Artificial Intelligence and Dark Data: The Oppressor’s Discourse versus the Noises of Minorities. (2024). Rizoma, 13(1), 39-60. https://doi.org/10.17058/rzm.v13i1.19297