Künstliche Intelligenz muss schlecht sein!

Was auf den ersten Blick absurd scheint, hat einen sehr guten Grund und sollte viele Entwickler, Forscher und Unternehmen im KI-Bereich zum Nachdenken bringen. Susan Athey und Kollegen beschäftigen sich in ihrem Paper nämlich mit der brennenden Frage, wie man eine Künstliche Intelligenz einsetzen kann, wenn sie noch nicht so weit ist, Entscheidungen vollkommen unabhängig von Menschen zu treffen.

Auf den ersten Blick scheint das eine ziemlich rhetorische Frage zu sein. Wenn eine KI-Applikation nicht perfekt ist, dann entwickelt man sie zu ihrem Optimum und gibt sie dem menschlichen Entscheidungsträger als Werkzeug an die Hand.

Das Problem daran ist, dass schon heute Menschen vor dem Steuer ihres semi-autonomen Teslas einschlafen, weil die Künstliche Intelligenz so perfekt scheint, dass man ihr die Autorität überträgt. Das ist aber gefährlich, denn die KI entscheidet zwar in den meisten Fällen richtig, ist aber in Spezialfällen noch nicht so ausgereift, dass man ihr die volle Autorität geben kann.

Technologienoah leidingerMarch 27, 2020Künstliche Intelligenz, KI, Deep Learning, Entscheidungen, Psychologie

Roboter als Mensch - Gefahr oder Chance

Wenn Soldaten Begräbnisse für Militärroboter organisieren und ihr eigenes Leben riskieren, um Roboter zu retten – dann richtet die Vermenschlichung von Robotern einen relevanten Schaden an.

Wenn Menschen sorgfältiger und rücksichtsvoller mit einem Roboter umgehen der einen Namen hat, als mit einem der einfach irgendeine Maschine ist – dann hat die Vermenschlichung von Robotern einen sehr realen Nutzen.

Tatsächlich zeigt sich, dass die Personifizierung eines Roboters mit Hilfe eines Namens, einer Charakterisierung und einer Hintergrundgeschichte, den Umgang von Menschen mit diesem Roboter verändert.

Abschließend gibt es also Fälle, in denen die Vermenschlichung von Robotern eine ganz klare Chance darstellt und viel Potential birgt. Begleitet werden muss das aber mit sinnvollen Regulierungen, die einen Missbrauch wie in den letzten beiden Beispielen verhindern. Schlussendlich macht die Vermenschlichung in manchen Fällen schlicht und ergreifend keinen Sinn, sondern ist kontraproduktiv – so ist es für alle Beteiligten besser den nächsten Militärroboter mit X22323 zu bezeichnen als mit Charles.

Technologienoah leidingerMarch 18, 2020Anthropologie, Psychologie, Philosophie, Ethik, Moral, KI, Künstliche Intelligenz, AI, Roboter

Ungleichheit und Demokratie - Konkavität

Grundsätzlich kann man von einem demokratischen System erwarten, dass es zu mehr Gleichheit in der Bevölkerung führt als ein autokratisches System. Denn in einer Demokratie, wie wir sie beispielsweise in den meisten europäischen Staaten haben, werden sich die politischen Maßnahmen und Entscheidungen langfristig rund um die Interessen des durchschnittlichen Wählers ansiedeln. Diese Tendenz hat Anthony Downs bereits 1957 in Form des „Medianwählertheorems“ beschrieben.

Im Vergleich dazu entscheiden in einem autokratischen System die Elite und deren Interessen über die politische Agenda.

Wenn sich ein Staat von einer Autokratie in eine Demokratie wandelt, haben die Eliten entsprechend mit Umverteilungsmaßnahmen zu rechnen. Je höher die Ungleichheit in der Gesellschaft, desto stärker werden sie unter diesen Umverteilungsmaßnahmen leiden.

Technologienoah leidingerFebruary 29, 2020Ökonomie, Wirtschaft, Wirtschaftspolitik, Ungleichheit, Politik, Policy, Modelle, Spieltheorie, Demokratie, Revolutionen

Cloud-Computing - Klimasünder

«Jeder weiß, dass die großen Tech-Konzerne rund um Google, Amazon und Microsoft große Klimasünder sind. Mit ihren riesigen stetig wachsenden Datenzentren tragen sie entscheidend zum Voranschreiten des Klimawandels bei.»

Doch wie so oft ist das, was jeder weiß, nicht gerade die beste Annäherung an die Realität. In einem kürzlich erschienenen Paper „Recalibrating global data center energy-use estimates.“ warnen einige amerikanische Wissenschaftler vor zu stark vereinfachten Modellen und dem fehlenden Blick auf die empirischen Fakten.

Doch dem ist nicht so. Von 2010 auf 2018 ist der Energieverbrauch von Datenzentren um nur circa 6% angestiegen und das nicht pro Jahr, sondern insgesamt.

Technologienoah leidingerFebruary 28, 2020Cloud, Computing, Umwelt, Klimawandel, Datenzentren, GAFA, FANG, Amazon, Google

Künstliche Intelligenz & Antibiotika

Dass der gesellschaftliche Diskurs rund um Künstliche Intelligenz oft weit von der Realität der heutigen Systeme entfernt ist, ist nichts Neues. In meinem Artikel „Pars pro toto & künstliche Intelligenz“ bin ich bereits darauf eingegangen, wie wir die Kapazitäten dieser Systeme überschätzen und die praktischen Risiken bei der Anwendung daher unterschätzen.

Doch im Zuge der fehlerhaften Mainstream-Narrative dieser Systeme werden nicht nur manche Risiken falsch bewertet und Fähigkeiten überschätzt. Im Schatten des Mainstream-Narrativs gehen auch die wirklichen Potentiale dieser Systeme unter, beispielsweise im Bereich der Medikamentenforschung.

In ihrem Artikel „A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery“ vom 20. Februar 2020 präsentieren einige Wissenschaftler von Harvard und dem MIT ihre Ergebnisse eines Deep Learning Modells zum Entdecken von Antibiotika.

Technologienoah leidingerFebruary 24, 2020Medizin, Pharma, Künstliche Intelligenz, AI, KI, Deep Learning, Gesundheit, Biologie, Forschung, Innovation

Pars pro toto & künstliche Intelligenz

Der gesellschaftliche Diskurs rund um die künstliche Intelligenz beschränkt sich, getrieben von Science-Fiction-Filmen und Büchern wie denen von Yuval Noah Harari, auf zwei Narrative. Das erste Narrativ beschreibt eine Menschheit, die von der künstlichen Intelligenz überrannt, kontrolliert und tyrannisiert wird. Das zweite Narrativ behandelt das Thema der Arbeitsplätze, die durch künstliche Intelligenz wegfallen.

Wenn man dann immer wieder Berichte von nahezu perfekt selbstfahrenden Autos, Algorithmen, die Röntgenbilder besser als Ärzte interpretieren oder Songs im Stile von Bach oder Mozart komponieren können, hört, scheinen beide Narrative kurz vor ihrer Erfüllung zu stehen.

Technologienoah leidingerFebruary 17, 2020Künstliche Intelligenz, KI, AI, Bias, Technologie, Fortschritt, Mainstream, Denken

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