Hunger, Francis
2021-10-21
<p>Das in diesem Working Paper diskutierte Konzept des Post-AI-Curating untersucht das Kuratieren als wissensbildendes Verfahren, unterstützt durch Mustererkennung und gewichtete Netze, die als technische Mittel der Künstlichen ‚Intelligenz‘ zum Einsatz kommen. Dafür diskutiert der Text eine Reihe aufeinander aufbauende Konzepte wie Kuratieren, Kurator*in, das Kuratorische, kuratorische Forschung, Post-Human Curating und Post-AI Curating.<br>
Im Anschluss werden eine Reihe von Projekten, die sich dem Kuratieren mit Mitteln Künstlicher ‚Intelligenz‘ nähern, als Fallbeispiele diskutiert:<em> The Next Biennial Should Be Curated by a Machine</em> von UBERMORGEN, Leonardo Impett und Joasia Krysa (2021) als Meta-Kunstwerk über Kuratieren und Biennalen; Tillmann Ohms Projekt <em>Artificial Curator</em> (2020), welches in eine automatisiert kuratierte Ausstellung mündete; und <em>#Exstrange </em>von Rebekah Modrak and Marialaura Ghidini und weiteren (2017), welches auf der Plattform Ebay die Kunstwerke als Datenobjekte inszeniert.<br>
Schließlich schält der Text zusammenfassend Eingebettet-Sein, Big-Data-Infrastrukturen, Räumlichkeit und Informationsmodell, Solutionismus und Digital Humanities, Auswahl, Ähnlichkeit als Momente des Post-AI-Curating heraus.</p>
Training the Archive Working Paper Series, Paper 3
https://doi.org/10.5281/zenodo.5589930
oai:zenodo.org:5589930
deu
Zenodo
https://doi.org/10.5281/zenodo.4604880
https://doi.org/10.5281/zenodo.4742621
https://zenodo.org/communities/digitalarthistory
https://doi.org/10.5281/zenodo.5589929
info:eu-repo/semantics/openAccess
Creative Commons Attribution 4.0 International
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Training the Archive
Daten
Kuratieren
Kurator*in
Das Kuratorische
Künstliche Intelligenz
Medienkunst
Post-Internet
Kuratieren und dessen statistische Automatisierung mittels Künstlicher 'Intelligenz'.
info:eu-repo/semantics/workingPaper