Big data e inteligência artificial: a ascensão das técnicas digitais de controle social 256 possibilidades e probabilidades, consistindo, assim, em um conhecimento precário, ainda que cultuado e valorizado como o principal recurso tecnológico atualmente (Han, 2021b, p. 36). Para Han (2021b), apenas o conceito é suficiente para estabelecer um conhecimento concreto, categoria inexistente para o big data, uma vez que possui a capacidade de sintetizar a relação existente entre diversas categorias, enquanto o processamento de dados restringe-se a identificar correlações e padrões, sem, no entanto, estabelecer o vínculo essencial entre estes dados e informações. Sintetiza o autor: Apenas o «conceito» captura a conexão entre A e B É o C que conecta A e B Por meio de C, se compreende a relação entre A e B. O conceito forma a estrutura, a totalidade, que reúne A e B e esclarece sua relação A e B são apenas os «momentos de um terceiro superior». O conhecimento propriamente dito só é possível no nível do conceito: «O conceito é o que é inerente às próprias coisas, o que nos diz o que elas são e o que são e, portanto, compreender um objeto significa estar ciente de seu conceito». Somente a partir do conhecimento abrangente do conceito C é possível compreender a relação entre A e B. A própria realidade é transmitida ao saber quando é capturada pelo conceito. O big data fornece conhecimento rudimentar. Restringe-se a correlações e reconhecimento de padrões, nos quais, no entanto, nada é compreendido. O conceito forma uma totalidade que inclui e compreende seus momentos em si. O todo é uma forma final. O conceito é uma conclusão «Tudo é uma conclusão» significa «tudo é um conceito». A razão também é uma conclusão: «Tudo o que é racional é uma conclusão». O big data é aditivo. O aditivo não forma uma totalidade, umfim. Falta o conceito, ou seja, o que une as partes em um todo. A inteligência artificial nunca atinge o nível conceitual de conhecimento. Você não entende os resultados de seus cálculos. O cálculo difere do pensamento porque não forma conceitos e não avança de uma conclusão para outra (Han, 2021b, pp. 36-37).3 No entanto, apesar da precariedade do conhecimento gerado a partir dos dados, a sua fetichização coloca as coisas (físicas, tais como os objetos) em segundo plano, fazendo com que os dados as3 Tradução livre e contextualizada.
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