De FARI-conferentie in Brussel vindt opnieuw plaats op 23 en 24 november. Lees hier meer!
Een initiatief van
Ondersteund door

JUN. 2026
Nadenken over de toekomst van algoritmen: AI-ethiek herzien via burgerjury’s
Auteurs: Ana Pop Stefanija ; Rob Heyman
Gangbare ethiek rond artificiële intelligentie (AI) hanteert voornamelijk verticale benaderingen: top-down, op principes gebaseerde en door experts geleide kaders die vaak net die groepen uitsluiten die door algoritmische systemen worden beïnvloed. Dit artikel onderzoekt of burgerjury’s (Citizen Juries, CJs) kunnen fungeren als een horizontale, empirische ethische methode die participatie, gesitueerde kennis en epistemische rechtvaardigheid centraal stelt. We organiseerden een burgerjury met inwoners van Brussel om te delibereren over het gebruik van een AI-systeem voor elektriciteitsdistributie tijdens gecontroleerde stroomonderbrekingen (brownouts). Het juryproces combineerde guidance ethics, speculatieve fictie en generatieve AI-tools om inclusieve deliberatie te ondersteunen. Met behulp van affordantietheorie analyseren we hoe de methode van de burgerjury bepaalde vormen van participatie en ethische redenering structureel bemiddelt. We evalueren de normatieve waarde ervan vanuit de perspectieven van epistemische rechtvaardigheid en effectieve performativiteit. Onze bevindingen tonen aan dat burgerjury’s getuigenisgerichte inclusie kunnen bevorderen en hermeneutische betekenisgeving kunnen ondersteunen, waardoor ze een gedeeltelijke correctie bieden op abstracte en generieke AI-ethiek. Tegelijk identificeren we belangrijke beperkingen: de probleemstelling werd vernauwd, alternatieve epistemologieën werden ontmoedigd en de resultaten dreigen de generieke performativiteitsvormen van verticale ethiek te reproduceren. Hoewel burgerjury’s potentieel hebben om AI-ethiek op een andere manier vorm te geven, hangt hun transformerende kracht af van een reflexief onderzoek van hun eigen methodologische affordanties en institutionele inbedding.
Bijdragers
Delen
Andere publicaties
Journal Article
Assessing Responsibility in Digital Health Solutions that operate with or without AI - 3 Phase Mixed Methods Study
Datum
APR. 2024
Onderzoekers
Datum
SEP. 2024
Onderzoekers
Datum
JUN. 2025
Onderzoekers
Journal Article
Poster: A Framework for Developing Legally Aligned Machine Learning Models in Finance
Datum
DEC. 2024
Onderzoekers
Report
Legal Requirements for Automated Coordination Mechanisms for the Sharing of Energy Through Proxies
Datum
FEB. 2025
Onderzoekers