Райнер Мюльхофф (родился в 1982 году) [1] — немецкий философ, математик и профессор этики искусственного интеллекта в Оснабрюкском университете , Германия.
Райнер Мюльхофф изучал математику, теоретическую физику и информатику в университетах Гейдельберга, Мюнстера и Лейпцига. Его диссертация была на тему «Высшие спиновые поля в искривленном пространстве-времени». После этого он продолжил изучение философии, гендерных исследований и немецкой литературы в Берлине. Он получил докторскую степень по философии в Свободном университете Берлина в 2016 году, защитив диссертацию по теории аффектов после Спинозы и Фуко . Его работа, посвященная постструктурализму , континентальной философии и критической социальной теории, была под руководством Яна Слаби и Мартина Саара. Затем он работал научным сотрудником в Свободном университете Берлина и в Техническом университете Берлина . В 2021 году он стал профессором этики искусственного интеллекта в Университете Оснабрюка. [2] Он занимает первую в Германии должность профессора, сосредоточенную на междисциплинарной области «Этика искусственного интеллекта». [3] В 2022 году Мюльхофф был соавтором оценки воздействия на защиту данных немецкого приложения COVID-19 «Corona-Warn-App», [4] что способствовало началу дебатов о необходимости и безопасности приложений для отслеживания контактов в Германии. [5]
Исследования Мюльхоффа сосредоточены на критической философии цифровых медиа и социальной философии, а также этике и критике цифрового общества, больших данных и искусственного интеллекта. Он опубликовал работы по вопросам конфиденциальности и защиты данных , интерсекциональности и антидискриминации в контексте цифровых технологий и имеет междисциплинарный подход. Его философский подход во многом зависит от постструктурализма и связывает технологию, власть и субъективность. [6]
Мюльхофф рассматривает системы машинного обучения как социотехнические системы . Согласно его позиции, коммерческое применение машинного обучения структурно зависит от человеческого участия. Неоплачиваемый труд как пользователей систем ИИ, так и клик-работников используется технологическими компаниями. При обучении моделей ИИ медиасистемы взаимодействия человека и компьютера намеренно проектируются таким образом, чтобы пользователи производили данные, как с помощью CAPTCHA . Таким образом, текущие коммерческие системы ИИ не заменят человеческий интеллект, а скорее «захватят» его. [7]
Мюльхофф известен своими работами по конфиденциальности данных в контексте искусственного интеллекта. В своих работах он указывает на общественные последствия «прогностического анализа», то есть использования моделей машинного обучения для прогнозирования личной или неизвестной информации о людях: «Одной из главных проблем, связанных с автоматизированным принятием решений на основе PA [прогностической аналитики], является потенциальный вклад этой технологии в стабилизацию или даже усиление социального и экономического неравенства и различий в силе в обществах». [8] По словам Мюльхоффа, конфиденциальность находится под угрозой из-за такого рода приложений ИИ, поскольку прогностическая аналитика может оценивать личную информацию о случайных людях, даже ту, которую человек может не знать сам (например, прогнозирование заболеваний). Чтобы разрешить публичную дискуссию по этой теме, известная ценность конфиденциальности должна быть расширена, чтобы включить «прогностическую конфиденциальность». Мюльхофф предлагает включать прогнозируемую или предполагаемую информацию как возможное нарушение конфиденциальности, а не только информацию, которую человек добровольно предоставил где-то. Для «предиктивного нарушения конфиденциальности» не имеет значения, является ли предсказанная информация правильной, если предсказания используются для различного отношения к людям или для принятия автоматизированных решений, например. Это отличает концепцию предиктивной конфиденциальности от соседних концепций, таких как «групповая конфиденциальность». Мюльхофф утверждает, что конфиденциальность данных должна рассматриваться коллективно, поскольку возможности предиктивной аналитики основаны на обмене данными достаточным количеством пользователей в их повседневном использовании цифровых продуктов. Это будет означать, что собственные данные влияют на других посредством предиктивной аналитики.
В своих работах по дизайну пользовательского опыта (UX) Мюльхофф диагностирует, что текущая эволюция цифровых интерфейсов отнимает у пользователей контроль и знания и противоречит просвещенным идеям свободы и самоопределения личности. По мнению Мюльхоффа, это происходит, например, через тенденцию «закрытых поверхностей» в дизайне интерфейсов, которые скрывают внутреннюю работу цифровых устройств даже от тех пользователей, которые хотят знать больше. [9]