{"id":884,"date":"2020-05-15T18:25:19","date_gmt":"2020-05-15T18:25:19","guid":{"rendered":"http:\/\/netzform.uber.space\/?page_id=884"},"modified":"2020-08-12T12:58:09","modified_gmt":"2020-08-12T12:58:09","slug":"kunstliche-intelligenz","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/netzforma.org\/en\/kunstliche-intelligenz","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz"},"content":{"rendered":"\r\n
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\"\"<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n

Algorithmen, Big Data, k\u00fcnstliche Intelligenz und Machine\/Deep Learning – Begriffe, die in aller Munde sind und mit denen umfassende gesellschaftliche Ver\u00e4nderungen verbunden sind.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Die Debatte pendelt zwischen dystopischen Szenarien, in denen Roboter und k\u00fcnstliche Intelligenzen den Menschen in all seinen Funktionen abl\u00f6sen, den Menschen damit \u00fcberfl\u00fcssig machen und Heilsversprechen, die dem Menschen eine arbeitslose, aber dennoch finanziell ertragreiche Zukunft voraussagen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Wie wahrscheinlich entweder das eine, das andere oder etwas in der Mitte ist, liegt derzeit in unseren H\u00e4nden. Auch wenn Technologien einen Erm\u00f6glichungsraum schaffen, so sind sie nicht wertfrei oder neutral, sondern immer eingebunden in bestehende Macht-, Herrschafts- und Diskriminierungsverh\u00e4ltnisse. Das gilt so sehr f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenzen, wie f\u00fcr Big Data, als Datengrundlage. Sowohl der Einsatz der Technologie, als auch die Sammlung von Daten ist immer kontextbezogen und sollte auch genauso betrachtet und im Zweifel kritisiert werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Eine feministische Perspektive, die es darauf anlegt, gesellschaftliche Prozesse intersektional zu analysieren und macht- und hierarchiefrei zu gestalten, ist dabei unerl\u00e4sslich.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Algorithmen bzw. k\u00fcnstliche Intelligenz kann bef\u00e4higen bzw. helfen, wenn sie beispielsweise Tumore auf R\u00f6ntgenbildern mit wesentlich gr\u00f6\u00dferer Treffsicherheit und viel schneller erkennt, als es Menschen m\u00f6glich w\u00e4re. SmartGrids und SmartFinance pr\u00e4gen zuk\u00fcnftig ebenfalls unsere Lebenswelt, das popul\u00e4rste Argument ist eine Vereinfachung des Alltags. Aber auch diese Schnittstelle weist eine Kehrseite auf.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Algorithmen bzw. k\u00fcnstliche Intelligenzen k\u00f6nnen zugleich einschr\u00e4nken oder diskriminieren, wenn sie zum Beispiel dar\u00fcber entscheiden, ob eine Person kreditw\u00fcrdig ist oder Prognosen \u00fcber m\u00f6gliche Straft\u00e4ter*innen treffen (Stichwort: Predictive Policing). Denn weder die Datengrundlage noch die Technologien sind neutral. Diskriminierende Stereotype, die sich lebensweltlich und damit in den Daten bereits manifestiert haben, werden in den Code (unbewusst) \u00fcbernommen. Fehlende Transparenz kann dann tats\u00e4chlich zu einer Verfestigung und Versch\u00e4rfung der Diskriminierung f\u00fchren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

netzforma* e.V. wird sich intensiv mit Fragen der Gefahr von Diskriminierung, dem Potential f\u00fcr \u00dcberwachung und weiteren sozialen, sowie gesellschaftlichen Implikationen auseinandersetzen. Wir fokussieren vor allem auf die technischen M\u00f6glichkeiten die mit Algorithmen, Deep Learning und Big Data einhergehen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Zur Strukturierung der Debatte im Folgenden eine Ann\u00e4herung an die Begriffe, denn diese werden zuoft synonym verwendet, haben aber teilweise sehr unterschiedliche Technologien als Grundlage.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

K\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist ein Art Oberbegriff f\u00fcr Algorithmen, Deep Learning und Machine Learning.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Der Begriff geht auf John McCarthy zur\u00fcck, der ihn bereits 1955 pr\u00e4gte, und umschreibt im Grunde nichts anderes als “the science and engineering of making intelligent machines”<\/a>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Alle weiteren Begriffe k\u00f6nnen dem Feld der k\u00fcnstlichen Intelligenz zugeordnet werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Algorithmen sind (mathematische) Handlungsanweisungen, die auf einem definierten Weg von einem definierten Anfangszustand zu einem definierten Endzustand f\u00fchren sollen. Algorithmen tauchen in vielen Disziplinen auf.<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

Im Grunde sind viele Dinge, die wir im Alltag tun, kleine Algorithmen, wie zum Beispiel das Anmelden am Computer oder das Kochen von Wasser.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Deep Learning ist die maschinelle Analyse von Big Data, das wiederum sind sehr gro\u00dfe Mengen an Daten und Datenbanken. Dabei wird mit k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen gearbeitet, um besonders effiziente Lernerfolge zu erzielen. So k\u00f6nnen Strukturen erkannt und evaluiert werden. Mit jedem Durchlauf kann die Maschine besser werden.<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

Big Data<\/strong> ist wie bereits beschrieben die Kapazit\u00e4t zu suchen, zu verbinden und auf gro\u00dfe Datenmengen zu verweisen.<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

weiterlesen:<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

boyd, d., & Crawford, K. (2012). CRITICAL QUESTIONS FOR BIG DATA. Information, Communication & Society<\/em>, 15<\/em>(5), 662-679. doi:10.1080\/1369118X.2012.678878<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Ferguson, A. (2017). Is \u201cBig Data\u201d racist? Why policing by data isn\u2019t necessarily objective \u00a0Ars Technica. Retrieved 19.02., 2018 from https:\/\/arstechnica.com\/tech-policy\/2017\/12\/is-big-data-racist-why-policing-by-data-isnt-necessarily-objective\/<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

McCarthy, J. (2007). WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Merz, C. (2016). Predictive Policing – Polizeiliche Strafverfolgung in Zeiten von Big Data. Retrieved from https:\/\/publikationen.bibliothek.kit.edu\/1000054372<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Powles, J. (2016). Machine logic: our lives are ruled by big tech\u2019s \u201adecisions by data<\/a>.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Vargo, C. J., Guo, L., & Amazeen, M. A. (2017). The agenda-setting power of fake news: A big data analysis of the online media landscape from 2014 to 2016. New Media & Society, Vol 20, Issue 5, pp. 2028 \u2013 2049.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Vincent, J. (2018). Artificial intelligence is going to supercharge surveillance<\/a>.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Wagner, B. (2016). Algorithmic regulation and the global default: Shifting norms in Internet technology. Etikk i praksis – Nordic Journal of Applied Ethics<\/em>, 10<\/em>(1), 5.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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