Andreas Kaminski

Entscheidungen verweisen in einem begrifflichen Sinne auf Gründe. Entscheidungssysteme bieten eine probabilistische Verlässlichkeit als Rechtfertigung von Empfehlungen an. Doch nicht für alle Situationen mögen Verlässlichkeitsgründe auch angemessene Gründe sein. Damit eröffnet sich die Idee, die Güte von Gründen von ihrer Angemessenheit zu unterscheiden. Der Aufsatz betrachtet an einem Beispiel, einem KI-Lügendetektor, die Frage, ob eine (zumindest aktuell nicht gegebene) hohe Verlässlichkeit den Einsatz rechtfertigen kann. Gleicht er nicht einem Richter, der anhand einer Statistik Urteile fällen würde?

Debates on new technologies commonly seem to be irrational. In an even higher degree this might be true for the expectations that are evoked by recent biotechnologies. A typical constellation is like this: While A expresses fears concerning a new technology, those fears are taken up to be absurd by B. And while B criticizes that A?s scenarios lack a realistic basis, A complains about not being taken serious. Thus the conflicting parties accuse each other of behaving irrational or even malicious. This article deals with this mutual suspicion of irrationality and provides an explanation focusing on structural reasons for conflicts of that kind. An explanation is reached on the basis of a model that describes the genesis of expectations regarding technological potentials. These expectations are concerned with the anticipation that a technology has the power to fundamentally change our life. Based on this model a different examination of discourses on technologies is possible: The existence of structurally different levels of communication about technology is demonstrated - plus that the levels themselves can stay undiscovered by the conflicting groups due to structural reasons. And as the levels in communication remain concealed the impression of a slippery slope of rationality prevails. nema

Die Computersimulation führt neue Techniken in die Wissenschaft ein. Diese verändern die Art der Modellierung: Sie ermöglichen komplexere Modelle. Infolgedessen werden die Simulationsmodelle opaker: Das Verhältnis der Wissenschaftler zu ihren auf Computersimulation basierenden Methoden und Resultaten wird intransparenter, die Weise ihrer Rechtfertigung verändert sich. Der Beitrag klärt dazu den notorisch unterbestimmten Begriff „epistemischer Opazität“ und entwickelt auf dieser Grundlage ein historisch-systemisches Argument: Die Erfolge der (computerbasierten) Modellierung führen zu einem Ende der Modelle in ihrem klassischen, durch das 19. Jahrhundert geprägten Sinne. Dadurch wird es möglich, die Transformation der Wissenschaft durch Computersimulation zu begründen sowie die gleichsam inflationäre Redeweise vom Vertrauen in die Simulation zu erklären.