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Algorithmen und Künstliche Intelligenz: Wegweiser für Politik und Gesellschaft

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Automatisierte Medienanalyse

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wir danken es ist eine große Ehre heute
sprechen zu dürfen zu sprechen zu dürfen zu dessen Megathema Algorithmen und künstliche Intelligenz der Tod der ganze
Discos hat im Moment irgendwie fast was quasi religiöse ist die die einen schwören auf die Versprechungen maschineller Lernverfahren in Verbindung mit mit Beginn älter und Quantencomputer sehen darin die Lösung aller großen Probleme unserer Zeit die anderen sehen die Welt wie wir sie kennen am Abgrund fürchten eine
sich für Selbständige Intelligenz und das Ende der Menschheit was soll ich sagen ich glaube nicht an Religion ich glaube an den Menschen
seine würde seine intellektuellen und emotionalen Fähigkeiten und trotz aller Verletzlichkeit seine Kraft und in diesem Sinne richtig mit diesem Torg eine übersicht bieten dazu nur was wir nicht was wir wissen was wir nicht wissen und wissen sollten welche Handlungsoptionen wir gerade haben und welche Handlungsoptionen aus meiner Perspektive zu schaffen sind bevor ich diesen Tag halten möchte ich ganz kurz darauf Hinweisen ich halte diesen Tag hier als
unabhängige Experten meine Kenntnisse über sie natürlich eigenen Recherchen auf Kooperation mit Netzpolitik dot Ort Kundencenter vor in den Jungen bereits in der wir drehen in Frankfurt oder aber ganz besonders auch auf meine Arbeit für die Bertelsmann-Stiftung letzten halben Jahr die Bertelsmann-Stiftung Konrad Lischka und ich werde in den nächsten Wochen eine Expertise zum politischen Handlungsbedarf bei Druck müsse Entscheidungsfindung herausgeben die ich Ihnen einen sehr ans Herz legen und nun zum Thema künstliche Intelligenz
kommt nicht das ist schon längst da wir finden Sie aktuelle in vielen Assistenten im Finanzsystem und in der Programmierung neuer gehen ist die Frage die sich stellt ist wohin uns diese Entwicklung führt und natürlich wollen sie uns führen sollen wir haben es mit einer ganzen Reihe an Durchbrüchen
in Analysesystem zu tun wobei maschinelles Lernen auf Basis von neuronalen Netzen wo bist das bekannteste ist ja die weltweite Vernetzung und wir haben eine massive Verfügbarkeit von Daten und werde natürlich extrem hohe Rechnerkapazitäten uns ganz ermöglicht dass das möglich wird von Menschen seit Jahrzehnten träumen nämlich lernfähige Maschinen Zeiss-Ost Daten lernende Software die Verbindung mit Steuerungs- hat der immer mehr Arbeit und Entscheidung übernehmen kann von in Bereichen die bislang Menschen vorbehalten waren das ermöglicht die Analyse komplexer Sachverhalte wie zum Beispiel die Identität eines Menschen das ermöglichte Bewertung komplexe Sachverhalte wie zum Beispiel ein nationales Sicherheitsniveau und das ermöglicht auch die Steuerung komplexer Sachverhalte wie zum Beispiel dem autonom fahren oder auch demnächst im Bereich der Waffensysteme ich denke was es grundlegend zu
unterscheiden gilt es habe man über künstlich intelligenten reicht Analyse oder im Bereich der Anwendungen im Reich von Alg rhythmisch Entscheidungsverfahren spricht zum Beispiel im Bereich der Medizin und viele Menschen versprechen sich Durchbrüche bei der Erkennung und Behandlung schwerer Krankheiten wie etwa Krebs hier soll künstliche Intelligenz dazu beitragen das große Datenbestände analysiert werden kann können unter früh Ziege Zeit die richtige wichtige Diagnosen gestellt werden können ich glaube das ist ein ganz ganz andere Bereich ist man drüber nachdenkt ob etwa in ein Krankenhaus eine Maschine darüber entscheiden soll welche Herz-Kreislauf Patient auf welche Station kommen soll wenn man hierüber spricht da muss man erst mal das Entscheidungssystem konstruieren muss überlegen ob herrliche Daten fließen da ein welche den den Daten gefundenen Zusammenhänge sollen Berücksichtigung finden und überhaupt wer entscheidet darüber aber das ist noch längst nicht alles wenn das dem konstruiertes muss man überlegen Okimo Rauswurf richtet man es aus die implementiert man das in Krankenhäusern da stellen sich die Fragen okay optimieren wir eigentlich das Patientenwohl optimieren wir die Krankenhaus Auslastung optimieren wir das Renommee des Arztes die gibt es viele offene Fragen was auch ganz
ganz klar ist ist dass diese sogenannten algorithmischen Entscheidungssysteme immer komplexer werden wir in diesem Diskurs über algorithmische Entscheidungssysteme der ungefähr von im Jahr aus den USA nach Deutschland geschwappt ist in den USA haben solche Systeme sollten 10 Jahren Einsatz zum Beispiel bei der vor Auswahl von Bewerbern oder der Vorhersage posierten Polizeiarbeit oder auch bei der Erstellung von Prognosen über das Risiko von Straftätern wieder straffällig zu werden ich denke wir sind viele Probleme aufgetaucht die an vielen Tox behandelt werden aus meiner Perspektive muss man ganz aber aufpassen diesen Discos auf Deutschland wird wir tragen wir einfachen Technologiesprung dabei haben im Frühjahr war etwa Vorhersage basiert Polizeiarbeit kritisch aus mehrerlei Hinsicht aber relativ übersichtlich noch auf Orten oder Personen heute können natürlich unglaublich viele Daten in Echtzeit analysiert werden es können es kann auch so auf die Daten von sozialen Netzwerken zurückgegriffen werden und das führt zu ganz neuartigen Problem der Nachvollziehbarkeit und Kontrolle die Diskriminierung und die Verstärkung sozialer Ungleichheiten definitiv verstärken können was wir auch wissen ist natürlich dass
maschinelles Lernen Landes in verschiedenen Suchverfahren niemals neutral sind grundlegend ist nicht bloß die Auswahl der Daten sondern bereits die verschiedenen Suchalgorithmen führen und unter Umständen zu unterschiedlichen Ergebnissen ich glaube den Statistiken hier im Raum braucht es nicht erklären aber den anderen vielleicht schon auch die größten Rechnerkapazitäten habe natürlich ihre Grenzen Suchalgorithmen können in neuronalen Netzwerken etwa in die Tiefe suchen oder die Breite oder in Kombination verschiedener ist jeweils in der Unterschied mit unterschiedlichen Zeit oder Rechenaufwand und mit unterschiedlichen Ergebnissen das heißt ob man das 1. passende Ergebnisse sucht oder das beste Ergebnis macht zum einen wesentlichen Unterschied der den Hinweis auf maschinelles Lernen Mustererkennung auf Inferno unzureichend begründet ist der Zug
kommt dass wir sind nicht mit Statistik zu tun haben das interessante an den Sieg von AlphaGo über den Menschen ist das sozusagen eine Maschine in einem unglaublich komplexen Spiel einen Weltmeister besiegt hat aber nicht nur das die Maschine zeigte dabei auch einfach eine Strategie Bildung die sich vom Menschen unterscheidet neben der Strategie Bildung
es glaube ich der enormen Wandel ganz entscheidend denn wir berücksichtigen müssen alle großen Plattform experimentieren Zeit damit strafbare oder unerwünschte Inhalte automatisiert zu erkennen da gibt es viele Fehler dann vielleicht oder Räder aber was ich noch viel spannender finde ist dass zum Beispiel in Google Toxizität filtern Algorithmen darauf
trainiert werden Hasskommentare automatisiert zuerkennen dazu werden die Kommentare gerade auf einer Skala Vororte und bewertet das heißt zum Kommentar des Todes keine nette Frau könnte fiktiv gesprochen zum wird von 8 Prozent erhalten zum Konter wie die diesen Scheiß Schlampe einen wesentlich
höheren hier verschiebt sich der Fokus von der Idee auf die Sprache der Fokus verschiebt sich mehr Strafbarkeit von Inhalten auf das so Algorithmen als toxisch lernen und was ich ganz besonders spannend finde das natürlich neue Erkenntnis und die Zusammenhänge die hier in den Text in dem Videomaterial gefunden werden in Bildmaterial auch zum neuen Chronisten führen zu neuen werden auf was ist Ihre wie Entscheidungen treffen zu seinen Riesenexperiment wo natürlich
unzählig viele Experten Nachvollziehbarkeit und Kontrolle vor deren es gilt die
Zweckmäßigkeit und die Angemessenheit von algorithmischen Entscheidungsverfahren abzusichern und muss dazu erst mal sagen dass das die Analyse von Algorithmen dass Algorithmen Orbiting den eigentlich eine klassische Teildisziplin der Informatik oder auch die Mathematik ist früher konnte man Algorithmen algorithmische Entscheidungssysteme logisch nachvollziehen man konnte etwa die Datenbasis eines Systems überprüfen und konnte die Modellierung der zugrunde liegenden Variablen prüfen und Conti Entscheidungslogik prüfe man konnte die Implementierung prüfen heute haben wir halt ganz neue Formen der
Datenanalyse und sehr sehr komplexe dynamische Verfahren wo auch Feedback-Schleifen eine sehr sehr große Rolle spielen das Problem ist dass diese Systeme logisch kaum noch überprüft werden kommen hier verschiebt sich im Prinzip der
Fokus von der Input auf auf die Input-Output-Analyse das heißt es werden die Daten dem System reingehen systematisch den Resultaten verglichen Ziel ist die Kenntnis der algorithmischen Entscheidungsstrukturen das Problem ist dass ist im Regelfall dieselben da sie den Probleme kreierte wieder proprietärer Algorithmus wir wissen alle dass selbst wenn die ganze Welt darüber streitet welche Schuld eigentlich Facebook anfällt minus hat oder an Bar Fahrradfahren oder an wechselte es letzten Endes nicht bei Facebook die Daten nicht raus gibt ich komme darauf zurück was wir
auch wissen ist ist ist nicht nur mit intelligenten Analysesystem und intelligenten Anwendung zu tun bekommen sondern auch noch mit intelligenten Netzen und den Stichworten externe welche Networks wird eine neue Generation für Infrastruktur diskutiert die die Smart City ermöglichen soll und vom Prinzip Intelligenz im Sinne von Datenanalyse kommt Kapazitäten in die Netze hinein plant würde dass er gerne so was wie Netze die Führung denken und fühlen und das natürlich zu guter
Letzt auch wissen ist dass diese ganz Entwicklung rund um Algorithmen und künstlich Intelligenz hauptsächlich nichteuropäischer und in privater Hand hat findet sie basiert ganz maßgeblich auf der Verfügbarkeit von Daten und wir wissen alle dass hier international die großen Plattform die großen Konzern eine Vorreiterrolle bekleiden die sehr sehr schwierig ist denen nicht nur die aktuelle Entwicklung von Technologien künstliche Intelligenz basiert auf Daten nein diese Unternehmen haben hat auch die ganzen Feedback Daten mit den sich dieses Thema weiter entwickeln lassen sei müssen wir von einem exponentiellen Wachstum ausgehen einen Vorsprung von den aktuellen Platzhirschen der sehr sehr schwer einzuholen sein wird wissen also eine ganze Menge pf
die Frage ist was wissen wir eigentlich nicht was wir nicht
wissen ich hätte ich ja hier sehr gerne auf aber das groß wird jedes Jahr der Königlich Ethik Eingang musste das aber kürzen möchte so auf die Perspektiven der Steuerung durch Algorithmen eingehen es gibt eine Wissenschaft nicht inspirieren von Klaus lenkt gesagt perspektivisch löst die Regulierung durch Algorithmen die Regulierung durch Zwang Zwang und an Eric Heitzer ab es geht um so eine sogenannte Kontext Steuerung die im Prinzip auf 3 Säulen basiert nämlich einerseits auf der Personalisierung der informationellen Umgebung von Menschen und Organisationen Stichwort welche Google zum zweiten auf der Profil Bildung für die Zuweisung von Position und Lebenschancen und zum dritten auf der zwingenden Verhaltens Verteuerung durch technische Infrastrukturen statt dahin plakatives Recht das heißt es geht hier um absehen im virtuellen und realen Bereich das würde im Prinzip so was ergeben man kommt mir das angeboten was der eigenen Position entspricht das klang für mich erstmal das sehr sehr einleuchtend muss sagen es gibt und überhaupt keine übersicht welche Systeme existieren mit meiner interagieren oder integriert sind es gibt keine übersicht welche Rolle die Plattformen einnehmen und es gibt auch keine übersicht ob wir es eigentlich mit Steuerung oder mit Selbststeuerung zu tun haben und 2.
Problem ergibt sich daraus dass diese ganze Technologieentwicklungen im internationalen Raum stattfindet auf Basis von ganz ganz vielen unterschiedlichen Rechtsprechungen ein schönes Beispiel hat ist es das ist die ist Test der Gesichtserkennung am Berliner Südkreuz hier hat einer Anfrage ergeben dass das BMI im Moment keine Ahnung hat auf welche Daten das ganze trainiert wurde und welche Algorithmen der zum Einsatz kommen also den den den Fakt dass sozusagen die Datensammlung der Geburtenentwicklung und Entwicklung von denen dieses System und Implementierung von algorithmisch Entscheidungsstrukturen praktisch und theoretisch an jedem Ort der Welt stattfindet und jede übersicht fällt die Summe Grundlage bilden könnte für ne Risiko oder Folgenabschätzungen genau viele
Zuschauer zu Hause das würde natürlich zu der
Frage ob Herr was können wir tun und ich denke das ist zunächst einmal ganz ganz zentral zu schaffen gibt es einen Überblick ein Überblick für Individuen und für das Kollektiv ein Überblick der beginnt
welche Technologien sind gerade Entwicklung welche sind im Einsatz was ist deren Daten des Trainings Grundlage welche Akteure und welch Institution sind ja eigentlich eingebunden ich denke das kann eine sehr gute Grundlage darstellen für einen riesigen Folgenabschätzung es keine Grundlage sein algorithmische Entscheidungsstrukturen danach zu kategorisieren was man eigentlich prüfen muss was man eventuell zertifizieren muss und was man eben so einfach verbieten muss ich halte eine zentrale Behörde auf jeden Fall für dringend notwendig weil eine weil das sagen in sehr großer eine sehr große Aufgabe ist die kontinuierlich zu bewältigen ist ich denke das ist ganz wichtig ist sowohl privat Anwendungen wie auch staatliche Anwendung hier einzubeziehen eine schriftliche Anfrage von Saskia es kann aus dem Januar 2018 an die Bundesregierung welche Algorithmen Graden der bundesweit im Einsatz sind hat ergeben dass da eigentlich noch nicht so richtig vieles im privatwirtschaftlichen Sektor sehr wohl ich ich glaube wir können so genannte Algorithmen Folgenabschätzung eine sehr gute Möglichkeit sein die Betreiber dazu zu verpflichten erstmal grundlegende Informationen zu den Zielen eines algorithmischen Scheidung Systems zu geben so der Qualität des Daten Input zu den erwarteten Ergebnissen und auch zu möglichen Fehlerquoten und Nebenwirkungen gleichzeitig ist aus
meiner Perspektive und glaube ich zentrales Individuen im Überblick bekommen 1 und wie sie von algorithmische Entscheidungsstrukturen betroffen sind hier bietet die Datenschutzgrundverordnung ein
Ausgangspunkt sie beinhaltet das Recht auf Informationen bezüglich Personenbezug personenbezogene Daten auf Krypton Widerspruch und sie hat bei der automatisierten Entscheidungsfindung beinhaltet sie auch das Recht auf Information bezüglich des involvierten Logik Tragweite und der angestrebten Auswirkungen sie hat weiter verschiedene Widerspruch sind Interventionsrechte also sie sind sehr sehr gute Ausgangspunkt das Problem das gilt eigentlich nur in Ausnahmefällen sie geht eigentlich nur in den Ausnahmefällen wo es um automatisierte Entscheidung gibt und zumindest die meisten Entscheidung algorithmischer Schadens ist die Strukturen öffentlichen Sektor sind das semiautonomen konzipiert spricht gibt die gibt es theoretisch eine Interventionsmöglichkeit ob die praktisch genutzt wird ist eine offene Frage aber die Feinheit die Rechte weg zudem würde ich gern ganz kurz für die Insider unter euch dem Wort zu dem so genannten kaum defekt Schoecks von Mächens zu verlieren sie gerade vom Oxford Internet Institute vorgestellt werden kann doch Schoecks Bereichen so Sonne Ideen und das sozusagen die Betreiber von Systemen wenn sie die Blackbox Algorithmen nicht offen legen wollen dass sie den Nutzern ein automatisiertes generiert Erklärung geben wie eine konkrete Entscheidung
Einzelfall zu ändern ist praktisch bedeutet das stellten einen Kreditantrag der abgelehnt wird könnte so ein System eine Erklärung geben wie
hoch das Jahreseinkommen sein muss damit das sagen bewilligt wird das Problem dass hier da ist im Prinzip oder das interessante ist dass diese Idee eigentlich echt und Technik umformuliert mögliche Probleme der Daten Basels oder der Algorithmen selbst oder auch die Ziele des Systems können eben nicht aufgedeckt werden ich glaube muss man sehr sehr vorsichtig sein die Prüfung und
Kontrolle ich habe schon gesagt ich bin
definitiv für eine Regulierung oder oder Team oder Zertifizierungsinstanz wobei man sagen muss dass das Ganze nicht so ganz einfach ist weil sich in der Algorithmen nicht einfach testen lassen was man brauche es auch im Datenzugang und ich weiß nicht ganz genau wieder zu realisieren ist ich glaube das richtige Stichwort es auf den Fall qualifizierte Transparenz also es zu zeigen dass die Unternehmen oder die Institutionen die solche Entscheidungsstrukturen anbieten nicht dazu verpflichtet werden und Daten geben wir der Öffentlichkeit offenzulegen sondern gegenüber einem bestimmten Kreis von Experten allerdings dann
gibt es auch noch eine ganze Reihe andere Möglichkeiten es gibt viele Forscher die auch hier auf der Republikaner sprechen die Möglichkeiten entwickelt haben auf Umwegen relevantes Datenmaterial zu erhebenden etwa durch die automatisierte Sammlung von veröffentlichen Informationen sogenanntes prägten oder auch durch den Einsatz von Pflege K oder Ports zum Zwecke der Hebung von Nutzerdaten das Problem ist dass diese Methoden im Regelfall erst mal die Allgemeinen Geschäftsbedingungen der Webseitenbetreiber verletzen und dann unter Umständen auch die IT-Sicherheitsgesetz und das Urheberrecht wie das dann in Amerika als bis vor kurzem ein großes Problem dargestellt der sogenannte Computer fordernde Bious Eight das ist nicht autorisierte eindringen vernetzte Systeme unter Strafe stellt hier hat sich vor 2 3 Monaten dankenswerterweise Geräte die Rechtsprechung geändert allwissend in Deutschland dabei mit dem Straftatbestand des digitalen Hausfriedensbruchs genauso eingesetzt einzuführen ich denke dass es dringend überprüfen ganz ähnlich kann das Urheberrechten Schranke für Algorithmen Orbiting darstellen vor allem die sogenannte an diese Convention Position testete bitte zum Millennium Copyright hegt die können oder in der sich strafbar machen als dass sie verbietet das man Technologien der Identitätsprüfung umgeht die meistens bei diesem Einsatz von Social Bots oder Effekte kann es notwendig sind das heißt man Effekt dass algorithmische Entscheidungsstruktur unter Umständen 2 bis dreifach vor eine externe Überprüfung geschützt und und ich glaube dass er scheint mir extrem unverhältnismäßig gegenüber der Anzahl möglicher Risiken der Anzahl möglicher Fehler und auch der Anzahl möglicher und ich glaube die Wege des dringt Ausnahmen zu schaffen und auch alte und neue Gesetze so zur Prüfung das halt die Analyse von algorithmisch Entscheidungsstrukturen möglich ist ein letzter Punkt denn ich hier anbringen möchte ist dass man eine indirekte Kontrolle auch über die Taten Regulierungen durchführen kann wer was mit welchen Daten machen kann berichtet der Gesetzgebung jetzt die Datenschutzgrundverordnung ein auch ein Ausgangspunkt dirigiert allerdings nur die Sammlung Verwendung personenbezogener Daten was im Moment nicht geregelt ist ist die Sammlung Verwendung vieler Daten die sich aus dem Kommunikationsverhalten ergeben etwa die Suche auf Webseiten die Verweildauer auf Webseiten die Kommunikation über Top Dienst und Messenger hier würde eine solche Daten Datenstelle allerdings die Grundlage von neueren vom das Pro fallen da und wie geht das eigentlich dringend dass die Pferde sich Verordnung verabschiedet wird ein letztes fällt es so diese ganze Debatte um Daten Eigentum oder Daten Zugangsrechten man kann sich die von Daten Eigentor aus ganz vielen Perspektiven kritisieren danke Juristen können Fragen sind Daten Immaterialgütern Techniker können Frage Eigentum durchsetzbar Politik klar können Fragen ist die Kapitalisierung von Daten wünschenswert aber ich glaube die mit Blick auf die Entwicklung von künstlicher Intelligenz sollte man die Frage stellen wer soll mit welchen Daten KI-Systeme entwickeln anwenden und doch überprüfen dürfen ich da wir brauchen wir eine sehr kluge Regulierungen ich bleibe noch kurz beim Thema
Daten einfach weil die eine Frage ist wer was mit welchen Daten machen darf und die andere Frage ist ob zu künstlichen liegen sein auf den richtigen Daten lernen dass es auf dem vollständigen und korrekten
repräsentativen und so weiter auch hier ist die Datenschutzgrundverordnung Ausgangspunkt weiß es ermöglicht dass Individuen zu müssen Stunden ein Teil der Daten einsehen und gegen das Preis korrigieren können das Problem sie deckt hätten bestimmte Daten ab und sie deckt auch mit über sie der auch keine Daten setzt ab was wir kollektiv brauchen ist eigentlich eine Dokumentation Auszeichnung von Daten selbst das heißt die Herkunft von Daten die Beschaffenheit von Daten wie sie beschaffen sind welche Verzerrung Sie möglicherweise aufweisen und möglicherweise auch welche Einschränkungen ihrer Verwendung es gibt ist ein bisschen unklar wie man das Ganze realisieren kann die gibt es ist zu Blockchain-Technologien Technologien Platz gehen würde natürlich die Herkunft die Verwendung von Daten nachvollziehbar macht period ich bin mir nicht so ganz sicher dass die perfekte Lösung ist weil da natürlich möglicherweise intransparentes komplexes algorithmisches Entscheidungssysteme Verschlüsselung obendrauf kommt aber das ist das Thema diese Frage von da hatten Qualität so viel für ein ganz neues Feld was sehr wichtig ist auch von Daten Scherwinde brauchen standen Entwicklung für offene und geschlossene Datensätze und das steht auch die Forderung Raum dass er gerückt man auf Basis von Daten trainiert werden wurde die Trainingsdaten die Anwendungsdaten zu müssen selben Kontext aufweisen ich glaube das ist auch sehr sinnvoll
ganz im vorletzten period bei aktuellen Handlungsempfehlungen die Frage wie Menschen in der algorithmischen Entscheidungsprozessen ausspähen oder intervenieren können steht denke ich ganzen Anfragen
einerseits geht es hier auch individuelle Widerspruchsrechte zu realisieren möglich aber es gibt doch irgendwann Verbandsklagerecht der aber ich glaube das war wesentlich entscheidender ist Soft- und Hardware Systeme so zu entwickeln dass mehrere Optionen sichtbar werden und Interventions Möglichkeiten erlauben ich weiß nicht wer von euch denn diese Dokumentation zum Thema Tod des Algorithmus gesehen hat also diesen Algorithmus der bei Krebskranken darüber entscheiden soll welche Therapie die bekommen der schrien viele Leute auf Hilfe das
entscheidet Algorithmus über Leben und Tod ich glaube das wäre sehr kritisch was auf der einen Seite sehr interessante wäre wäre wenn so ein rhythmisches
Entscheidungssystem offen legen könnte welche Lebensqualität welche Lebensdauer mit einer Chemotherapien mit einer normalen Therapie mit einer Homöopathie oder mit keiner Therapie verbunden wäre ich glaube das wäre eine sehr gute Grundlage um informiert Entscheidungen zu treffen als meine ganzen beim letzten Punkt den ich glaube ich sehr stark machen muss solche intelligenten Mensch-Maschine-Schnittstellen erfordere einfach eine massive
Dequalifizierung wäre Qualifizierung nicht zur Verhinderung von Massenarbeitslosigkeit sondern das künstlich intelligente und ärgere mich
Entscheidungsstrukturen richtig gekauft werden richtig implementiert werden und richtig angewandt werden das heißt wir brauchen das nicht nur in Schulen und Universitäten sollen vor allem bei den jetzigen Entscheidungsträgern und ich glaube man muss auch drüber nachdenken wie man Alternative Einkommen oder Stipendien scharf insgesamt muss man sagen ich habe nur meine Zweifel daran dass die EU im Wettlauf im Bereich Künstliche Intelligenz aufholen kann ich glaube das erforderte wir einfach nur Mauern die ganzen klugen Köpfen und klugen Ideen die es hier gibt und die mit einer abgeworben werden ich glaube was wir dringend brauchen ist eine Regulierung die die Steuerung europäischer Kapazitäten steuert das was sie brauchen extrem kluge Daten Regulierung wir brauchen Szenen und wir brauchen gute Anwendungs- Standards langfristig ist glaube ich die Frage wie gewährleistet man eine gemeinwohlorientierte Entwicklung künstlicher Intelligenz und grob gesagt die gibt es eigentlich nur 2 Optionen also entweder teilen die um Monopolisten irgendwann Daten oder sie müssen Demokrat ziert werden das bedeutet Grundrechte gegenüber Unternehmen das bedeutet mit drinne demokratischere die Partizipation und mehr Kontrolle von Herrschaft ich weiß nicht genau wie man das ich führen kann ich glaube es wäre ja keine internationale Lösung wo der europäische Absatzmarkt und diese hervoragende hier wirklichen im Kontext des Klimawandels nicht zu unterschätzen sein sollten insgesamt ist sehr sehr schade denn so eine unglaublich spannende Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz gerade statt der schief gehen würde weil es immer nur um Geld und Daten geht es brauche also glaube
ich noch mehr als Geld viele viele kluge Köpfe ich glaube es brauche Mut für die richtige
Regulierungen und damit sage ich Danke für alle Leute die besser mit Bildern
umgehen können als ich und an ein paar ganz
spezielle wird wir haben noch ein bisschen
Zeit für Fragen der Fragen hat mit der Hand wo und zu mir kommen noch jemand mit einer Frage nein meine hallo Alex wir nicht haben Sie schon
mal selber mit IT-Systemen gearbeitet
deren programmiert und da mal so richtige Problemstellungen mit gelöst um es besser bewerten zu können ob ein Risiko dahintersteckt oder nicht er kann sich fragen wiederholen bitte ob allen sind klar ich habe den selbst Küste schwer verstanden neue Versuch haben Sie schon mal mit IT-Systemen gearbeitet aktiv
also die programmiert implementiert der Problemstellung damit gelöst um daraus basierend besser abzuleiten zu können ob sich auch dann Risiko ist oder nicht ich persönlich habe keine KI-Systeme Programme und Sozialwissenschaftlerinnen habe allerdings mit relativ vielen Leuten zu tun ist vom
A I
Algorithmus
Algorithmus
Künstliche Intelligenz
Momentenproblem
Quantencomputer
Internet
Expertensystem
Perspektive
Kraft
Künstliche Intelligenz
Verfügbarkeit
Reihe
Cluster-Analyse
Programmierung
Information
Komplex <Algebra>
Software
Translation <Mathematik>
ICQ
Maschinelles Sehen
Algorithmische Lerntheorie
Assistent <Programm>
Neuronales Netz
Algebraisches Modell
Prognostik
Prognose
Zusammenhang <Mathematik>
Perspektive
Anwendungssoftware
Arbeitsplatzcomputer
Künstliche Intelligenz
Entscheidungsunterstützungssystem
Systems <München>
Entscheidungsverfahren
Suchverfahren
Statistik
Netzwerk <Graphentheorie>
Tiefe
Statistische Analyse
Mustererkennung
Algorithmische Lerntheorie
Algorithmus
Content <Internet>
Systemplattform
Expertensystem
Algorithmus
Zusammenhang <Mathematik>
Content <Internet>
Fokalpunkt
Entscheidungstheorie
Variable
Bildschirmmaske
Algorithmus
Mathematik
Datenanalyse
Datenbank
Implementierung
Systems <München>
Informatik
Entscheidungsverfahren
Kapazität <Mathematik>
Facebook
Algorithmus
Ende <Graphentheorie>
Datenanalyse
Ein-Ausgabe
Intelligentes Netz
Fokalpunkt
Algorithmus
Menge
Verfügbarkeit
IBM
Künstliche Intelligenz
Systemplattform
Algorithmus
Summe
Algorithmus
Momentenproblem
Position
Google
Laufzeitsystem
Implementierung
Systemplattform
Systems <München>
Algorithmus
Anwendungssoftware
Information
Ein-Ausgabe
Hausdorff-Raum
Algorithmus
Perspektive
Blackbox
Information
Struktur <Mathematik>
Systems <München>
Algorithmus
Internet
Kreis
Expertensystem
Algorithmus
Soundverarbeitung
Punkt
Momentenproblem
Position
Verweildauer
Reihe
Künstliche Intelligenz
Web-Seite
Gesetz <Physik>
Roboter
Dienst <Informatik>
Algorithmus
Information
Systems <München>
Datensatz
Verzerrung
Algorithmus
Chiffrierung
Constraint <Künstliche Intelligenz>
Komplex <Algebra>
Algorithmus
Systems <München>
Punkt
Lebensdauer
Entscheidungsunterstützungssystem
Entscheidungstheorie
Mensch-Maschine-Schnittstelle
Kapazität <Mathematik>
Künstliche Intelligenz
Standardabweichung
Algorithmus
Programm
Neue Medien

Metadaten

Formale Metadaten

Titel Algorithmen und Künstliche Intelligenz: Wegweiser für Politik und Gesellschaft
Serientitel re:publica 2018
Autor Krüger, Julia
Lizenz CC-Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen und das Werk bzw. diesen Inhalt auch in veränderter Form nur unter den Bedingungen dieser Lizenz weitergeben.
DOI 10.5446/36099
Herausgeber re:publica
Erscheinungsjahr 2018
Sprache Deutsch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract Der Algorithmen-Hype in Deutschland ist beeindruckend: 10 Jahre hinter dem US-amerikanischen Diskurs zurückbleibend, stehen Fragen zur Debatte, die in den 80ern in den Leuchttürmen der Wissenschaft Beantwortung fanden. Lösungen für Probleme algorithmischer Entscheidungsfindung für komplexe und neue Fälle sind teils bei uns bereits Gesetz - nur droht die Implementierung zu scheitern. Kybernetische Gesellschaftsmodelle können realisiert werden - doch ihre konstruktiven Prämissen sind längst gefallen. Das Gute ist: Lösungen liegen auf der Hand und werden hier vorgestellt.

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