Fallibilism and generative AI in cartography : some fundamental theoretical thoughts
This article explores the significance of various forms of fallibilism in the context of generative artificial intelligence (AI) and its applications in cartography. Fallibilism, as an epistemological approach, emphasizes the fundamental fallibility of knowledge (here particularly scientific knowledge and AI-generated knowledge) and calls for critical reflection on its limits and uncertainties. Five variants of fallibilism (epistemological, methodological, ontological, pragmatic, and neopragmatic) are examined in this context. The epistemological approach emphasizes the provisional nature of knowledge, while the methodological approach focuses on the need for error-tolerant methods. Ontological fallibilism questions fundamental assumptions about reality, and pragmatic and neopragmatic fallibilism emphasize the practical utility of knowledge and iterative development. The neopragmatic approach, which integrates all other perspectives, offers a flexible and practiceoriented framework. This framework promotes the creation of useful, dynamic, and inclusive cartographic applications. The article discusses how generative AI can be utilized within the neopragmatic framework of fallibilism to constructively address uncertainties and develop socially relevant solutions, particularly in the realm of cartography.
Der Artikel befasst sich mit der Bedeutung unterschiedlicher Perspektiven des Fallibilismus im Kontext Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und deren Anwendungen in der Kartographie. Der Fallibilismus, ein erkenntnistheoretischer Ansatz, betont die grundsätzliche Fehlbarkeit von Wissen – insbesondere von wissenschaftlichem und KI-generiertem Wissen – und fordert eine kritische Reflexion seiner Grenzen und Unsicherheiten. Fünf Varianten des Fallibilismus (epistemologisch, methodologisch, ontologisch, pragmatistisch und neopragmatistisch) werden hierzu untersucht und verglichen. Der epistemologische Ansatz betont die Vorläufigkeit von Wissen, der methodologische die Notwendigkeit fehlertoleranter Methoden. Der ontologische Fallibilismus hinterfragt grundlegende Annahmen von Realität. Der pragmatistische und neopragmatistische Fallibilismus konzentrieren sich auf die praktische Nützlichkeit von Wissen und sind auf iterative Entwicklungen ausgerichtet. Besonders der neopragmatistische Ansatz, der alle anderen Perspektiven integriert, bietet einen flexiblen und praxisorientierten Rahmen. Dieser fördert die Erstellung nützlicher, dynamischer und inklusiver kartographischer Anwendungen. Der Artikel diskutiert, wie Generative KI im Rahmen des neopragmatistischen Fallibilismus genutzt werden kann, um Unsicherheiten konstruktiv zu adressieren und gesellschaftlich relevante Lösungen in Bezug auf Kartographie zu entwickeln.
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