論文の概要: Authoritarian Recursions: How Fiction, History, and AI Reinforce Control in Education, Warfare, and Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09030v4
• Date: Wed, 06 Aug 2025 09:23:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:08.2901
• Title: Authoritarian Recursions: How Fiction, History, and AI Reinforce Control in Education, Warfare, and Discourse
• Title（参考訳）: 権威主義的再帰: 教育、戦争、言論におけるフィクション、歴史、AIの強化
• Authors: Hasan Oguz,
• Abstract要約: 論文は、AIシステムが教育、戦争、デジタル談話の機関的制御を統合する方法を理論的に論じている。 ケーススタディはオーウェルのtextitNineteen Eighty-Four, Skynet, textitBlack Mirror などの文化的想像物とともに分析され、倫理的な盲点を探索するための道具として使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article introduces the concept of \textit{authoritarian recursion} to theorize how AI systems consolidate institutional control across education, warfare, and digital discourse. It identifies a shared recursive architecture in which algorithms mediate judgment, obscure accountability, and constrain moral and epistemic agency. Grounded in critical discourse analysis and sociotechnical ethics, the paper examines how AI systems normalize hierarchy through abstraction and feedback. Case studies -- automated proctoring, autonomous weapons, and content recommendation -- are analyzed alongside cultural imaginaries such as Orwell's \textit{Nineteen Eighty-Four}, Skynet, and \textit{Black Mirror}, used as heuristic tools to surface ethical blind spots. The analysis integrates Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT), relational ethics, and data justice to explore how predictive infrastructures enable moral outsourcing and epistemic closure. By reframing AI as a communicative and institutional infrastructure, the article calls for governance approaches that center democratic refusal, epistemic plurality, and structural accountability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、AIシステムが教育、戦争、デジタル談話の制度的制御をどのように統合するかを理論化するために、‘textit{authoritarian recursion’の概念を紹介する。 それは、アルゴリズムが判断、不明瞭な説明責任、そして、道徳的および疫学的なエージェンシーを仲介する共有再帰的アーキテクチャを識別する。 批判的談話分析と社会技術的倫理を基礎として,AIシステムが抽象とフィードバックを通じて階層構造をどのように正規化するかを検討する。 ケーススタディ — 自動プロクター、自律兵器、コンテンツレコメンデーション — は、オーウェルの『textit{Nineteen Eighty-Four}』や『Skynet』、そして『textit{Black Mirror}』といった文化的想像物とともに分析され、倫理的な盲点を探索するためのヒューリスティックなツールとして使用される。 この分析はフェアネス、アカウンタビリティ、透明性(FAccT)、リレーショナル倫理、およびデータ正義を統合し、予測的インフラが道徳的アウトソーシングと疫学的閉鎖を可能にする方法を探究する。 この記事では、AIをコミュニケーションと制度の基盤とすることで、民主的拒絶、複数の疫病、構造的説明責任の中心となるガバナンスアプローチを求める。

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