artificial intelligence and digital hermeneutics: data bias, algorithmic ethics, and social implications

This study examines the relationship between data bias, algorithmic ethics, and the social consequences of digital hermeneutics. as artificial intelligence increasingly influences interpretive domains—particularly religious and philosophical texts—the question of data neutrality and algorithmic objectivity has become a fundamental concern. using an analytical-explanatory approach, the study demonstrate that training data, contrary to common assumptions, are not neutral. instead, they embody cultural values and presuppositions that are reproduced within algorithmic processes. this reproduction can result in semantic simplification, the reduction of interpretive diversity, and even the distortion of sacred texts. drawing on a hermeneutical perspective, the article emphasizes the need to distinguish between human pre-understanding and machine data, showing that the absence of awareness, critical reflexivity, and lived experience in algorithms prevents the attainment of authentic understanding. moreover, the study indicates that the social implications of this condition extend beyond textual interpretation, posing risks to privacy, intensifying social inequalities, and undermining cultural diversity. ultimately, the article argues that digital hermeneutics can be constructive only when the technical capacities of artificial intelligence are accompanied by ethical principles, religious oversight, and the preservation of interpretive traditions.

künstliche intelligenz und digitale hermeneutik: datenbias, algorithmische ethik und gesellschaftliche implikationen

der vorliegende beitrag untersucht das komplexe wechselverhältnis zwischen datenbias, algorithmischer ethik und den gesellschaftlichen konsequenzen digitaler hermeneutik. mit der zunehmenden präsenz künstlicher intelligenz in interpretativen praxisfeldern insbesondere in der auslegung religiöser und philosophischer texte, geraten die annahmen von datenneutralität und algorithmischer objektivität zunehmend in die kritik. in einem analytisch-erklärenden zugriff zeigt die studie, dass trainingsdaten keineswegs neutrale träger von information darstellen, sondern vielmehr kulturelle vorverständnisse, wertsetzungen und implizite annahmen in sich tragen, die in algorithmischen prozessen fortgeschrieben und reproduziert werden. diese reproduktion kann zu semantischer verengung, zur marginalisierung interpretativer pluralität und in bestimmten fällen sogar zur verzeichnung heiliger texte führen. aus hermeneutischer perspektive betont der beitrag die notwendigkeit, strikt zwischen menschlichem vorverständnis und maschineller datenverarbeitung zu unterscheiden. es wird argumentiert, dass das fehlen von bewusstsein, kritischer selbstreflexion und gelebter erfahrung in algorithmischen systemen die möglichkeit eines eigentlichen verstehens grundsätzlich ausschließt. die gesellschaftlichen implikationen dieser begrenzung reichen weit über den bereich der textinterpretation hinaus und umfassen gefährdungen der privatsphäre, die verstärkung sozialer ungleichheiten sowie eine schleichende erosion kultureller vielfalt. abschließend wird die these vertreten, dass digitale hermeneutik nur dann ein konstruktives potenzial entfalten kann, wenn die technischen leistungsfähigkeiten künstlicher intelligenz in einen rahmen ethischer governance, religiöser reflexionsinstanzen und einer kontinuierlichen rückbindung an etablierte hermeneutische traditionen eingebettet werden.