Ghosts in the machine: synthetic data through and for speculative design

This thesis investigates the strategic integration of synthetic data in design pedagogy as a political tool to resist epistemic violence, specifically within speculative design practices. In periods of systemic crisis, the capacity to imagine alternative futures becomes a critical arena for political and social determination. While generative artificial intelligence offers new affordances for speculative design education, current models are trained on datasets harvested and structured through colonial frameworks. Consequently, these systems routinely reproduce Eurocentric, capitalist defaults, marginalizing pluralistic ways of knowing. This issue is particularly pronounced within Western design institutions, where dominant academic narratives already align with the dominant agenda, rendering traditional speculative design methods blind to alternative epistemologies. When design education adopts generative AI uncritically, it risks strengthening these power structures, trapping student imagination within a singular, exclusionary vision of the future. While technical fields often present synthetic data as a mathematical solution to “debias” problematic models, this research argues that standard debiasing complies with data colonialism. By treating data as a value-neutral asset, it strips away the sociopolitical context of extraction and processing. Through a Research-through-Design approach, this thesis proposes an adversarial pedagogical framework that intentionally inverts debiasing mechanics to amplify and expose hidden ideological assumptions. The framework is operationalized through Hildegard, a custom digital interface designed for collective future-scenario building. By introducing deliberate, critical friction into the human-AI co-speculation process, the interface forces design students to confront how their own inputs and the underlying computational systems encode colonial patterns. Ultimately, this thesis positions synthetic data not as a tool for optimization, but as a critical, diagnostic infrastructure to expand the speculative range of design education and foster structural decolonial literacy.

Questa tesi analizza l’integrazione dei dati sintetici nella pedagogia del design come strumento politico per contrastare la violenza epistemica, specificamente all’interno delle pratiche di speculative design. In periodi di crisi sistemica, la capacità di immaginare futuri alternativi diventa un terreno d’azione cruciale per l’autodeterminazione politica e sociale. Sebbene l’intelligenza artificiale generativa offra nuove opportunità per l’educazione al design speculativo, i modelli attuali sono addestrati su dataset raccolti e strutturati attraverso framework coloniali. Di conseguenza, questi sistemi riproducono sistematicamente idee eurocentriche e capitaliste, emarginando modi di pensare pluralistici. Questo problema è particolarmente evidente nelle istituzioni di design occidentali, dove le narrazioni accademiche dominanti si allineano già con le agende dominanti, rendendo i metodi tradizionali di speculative design ciechi rispetto a epistemologie alternative. Quando l’educazione al design adotta l’IA generativa in modo acritico, rischia di rafforzare queste strutture di potere, intrappolando l’immaginazione degli studenti in una visione del futuro singolare ed escludente. Sebbene i campi tecnici presentino spesso i dati sintetici come una soluzione matematica per correggere il bias, questa ricerca sostiene che il debiasing si conformi al colonialismo dei dati. Attraverso un approccio di Research-through-Design, la tesi propone un framework pedagogico avversariale che inverte intenzionalmente le meccaniche di debiasing per amplificare ed esporre i presupposti ideologici nascosti. Il framework è reso operativo tramite Hildegard, un’interfaccia digitale personalizzata per la co-creazione di scenari futuri. Introducendo un attrito critico nel processo di co-speculazione uomo-IA, l’interfaccia costringe gli studenti a confrontarsi con il modo in cui i propri input e i sistemi computazionali sottostanti codificano modelli coloniali. Per concludere, questa tesi posiziona i dati sintetici come infrastrutture diagnostiche critiche per espandere la portata speculativa dell’educazione al design e promuovere un’alfabetizzazione decoloniale strutturale.