算法与人工智能的修辞学

这一新兴领域研究算法、代码和人工智能如何参与说服、塑造公共话语以及意义的生产。

Definition

算法与人工智能的修辞学是研究计算系统——代码、算法和人工智能——如何通过塑造论证、介导话语和影响受众来发挥修辞作用的学科。

Scope

本主题涵盖了近期关于算法、软件代码和人工智能的修辞学研究。它涉及修辞代码研究以及对嵌入代码中和围绕代码的论证的分析、推荐和搜索算法的修辞能动性、算法介导的数字写作的动态，以及对自动化系统偏见和政治的批判性研究。作为一个快速发展的领域，相关主张被视为正在进行中的探究。

Core questions

• 代码和算法在何种意义上可以被修辞性地解读？
• 搜索和推荐系统如何塑造公共话语？
• 计算系统是否可以说具有修辞能动性？
• 偏见和价值观如何嵌入自动化系统中？

Key concepts

• 修辞代码研究
• 算法能动性
• 算法偏见
• 话语的计算介导
• 更新文化

Key theories

修辞代码研究

布罗克（Brock）认为，源代码及其周围的话语承载着论证和修辞意义，并提出了将代码作为说服和价值场所进行分析的方法。

算法偏见与话语

批判性研究表明，搜索和推荐算法并非中立，它们反映并放大了社会偏见，这使得它们成为公共话语中具有重要影响力的参与者。

History

随着软件和算法在很大程度上介导了公共传播，修辞学家在2010年代将数字修辞学扩展到代码和计算领域。关于修辞代码研究的工作将编程视为论证的场所，而批判性研究则审视了搜索和推荐算法如何塑造和扭曲话语。生成式人工智能的兴起进一步加剧了对计算说服和作者身份的关注。

Debates

算法是否具有修辞能动性？

学者们对于将修辞能动性归因于非人类计算系统是澄清还是模糊了责任，以及如何在分析系统本身与分析其人类设计者和使用者之间取得平衡存在分歧。

Key figures

• Kevin Brock
• John Gallagher
• Safiya Umoja Noble

Seminal works

• brock2019
• noble2018

Frequently asked questions

为什么将算法作为修辞来研究？

因为算法越来越多地选择人们看到的内容、对信息进行排序并介导说服，它们以修辞学传统上研究的方式塑造公共话语。修辞性地分析它们有助于揭示自动化系统中内置的论证和价值观。