Курсы

Artificial intelligence is often seen as the basic technology of an "immaterial" economy. In this seminar, we will reverse this perspective and focus on the material dimension of artificial intelligence. We will do this primarily from a historical perspective by looking at the (pre)history of AI in terms of its interaction with the natural environment. On the one hand, this involves the resource demands of the data infrastructure, from the gutta-percha used to insulate the transatlantic telegraph cables to the energy requirements of current data centers. On the other hand, it is also about the role that AI and its predecessors have played and continue to play in the harnessing of nature and how this has affected the design of AI itself - for example with regard to cybernetics and biomimetic AI. This ecological history of AI is inextricably linked to the social history of its genesis, which is why we also look at the history of the work that produced AI.

Die ökologische Krise verursacht enormen Transformationsdruck in der Arbeitswelt: Einerseits in Form von Anpassung an veränderte Umweltbedingungen, andererseits in Form der Dekarbonisierung der Produktion, die etwa in der Energie- und Automobilindustrie zu massiven Umbrüchen führt. Diese Transformationen führen regelmäßig zu Konflikten, insbesondere darüber, ob die entstehenden Kosten von Arbeitgebern oder von Arbeitnehmern getragen werden. In diesem Seminar werden wir insbesondere die Rolle der Gewerkschaften in der sozial-ökologischen Transformation in den Blick nehmen. Dabei blicken wir sowohl auf ihre stark von den fossilen Energieträgern geprägte Geschichte, als auch auf Beispiele in denen Gewerkschaften als Trägerinnen eines „labour environmentalism“ aktiv werden. Allerdings diskutieren wir diese Themen nicht nur theoretisch, sondern besuchen die an der TU Berlin stattfindende „Streikkonferenz“. Dort werden wir Interviews mit Gewerkschafter:innen oder anderen betrieblich aktiven führen, die wir dann vor dem Hintergrund theoretischer Ansätze auswerten werden.