Ich habe mal meinen persönlichen Rückblick auf 2019 in Zahlen zusammengestellt. Es kam erwartungsgemäß nichts Überraschendes dabei heraus.
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Unter Predictive Policing versteht man die Vorhersage von Straftaten. Sie dient auch dazu Wiederholungstäter vorherzusagen. Es gibt einige Firmen, die hierzu schon Computergestützte Systeme anbieten und in Deutschland wird es teilweise schon genutzt. PredPol, PRECOBS, COMPAS und wie sie alle heißen. Das Versprechen ist das Gleiche: Verbrechen vorhersagen, die Rückfallwahrscheinlichkeit nennen oder gar die Wahrscheinlichkeit nennen, an einer Schießerei beteiligt zu sein.
Schon länger wird kontrovers darüber diskutiert. Man spricht von einer Vorhersagequote von rund 67 %. Das entspricht in etwa dem Ergebnis, dass eine Gruppe von Menschen erzielen kann, würden sie einfach wahllos raten. Die zugrunde liegenden Modelle sind nicht offen. Keiner weiß, wie die Algorithmen funktionieren bzw. wie sie trainiert wurden. Es gibt bestätigte Vermutungen, dass die Systeme rassistische Tendenzen haben.
Dass ein Algorithmus auch gezielt rassistisch eingesetzt werden kann, zeigt sich in China. Ein kürzlich geleaktes Dokument beschreibt nicht nur, wie in China Menschen gezielt interniert werden. Es beschreibt ebenfalls, dass eine Software gezielt dafür eingesetzt wird, potenzielle Staatsfeinde zu ermitteln. Grundlage dafür sind die Unmengen an Daten, die über die Menschen in China durch Überwachung gesammelt werden. In China kommuniziert nahezu jeder mit WeChat und bezahlt mittels WeChat Pay. Gepaart mit der flächendeckenden Überwachung kommen einige Daten zusammen. Wird jetzt gezielt nach einer ungeliebten ethnischen Gruppe gesucht, wird einem das Ausmaß klar. Erwähnenswert ist die Tatsache, dass diese ethnische Gruppe keine Minderheit in China ist. Sie ist mit etwas mehr als 10.000.000 Menschen die viertgrößte in China.
Wie hat es Amy Webb in ihrem Buch „The Big Nine“ treffend formuliert:
The G-MAFIA* is beholden to capitalist market forces; the BAT** serves the will of the Chinese government.
Genau so ist es.
* G-MAFIA: Google, Microsoft, Apple, Facebook, IBM, Amazon
**BAT: Baidu, Alibaba, Tencent
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Schreibe einen KommentarFrüher hätte man einen Menschen über 50 belächelt, wenn er gesagt hätte: Ich lerne jetzt Programmieren. Lebenslang lernen? Lieber nicht. Es herrschte der allgemeine Glaube, dass ab einem bestimmten Alter das Gehirn nicht mehr in der Lage ist neues zu lernen. Hieß es doch „Fürs Leben lernen“. Die Frage ist, wofür muss ich lernen, damit ich in 10 bis 20 Jahren gewappnet bin? Das kann keiner beantworten. Gerade der heutige Fortschritt geht so schnell, dass wir immer und ständig neues lernen müssen. Zum Glück ist unser Gehirn bis ins hohe Alter lernfähig.
Wie hoch das Alter sein kann, um etwas gänzlich Neues zu lernen und erfolgreich zu betreiben, zeigt Masako Wakamiya aus Japan. Die Dame ist 84 Jahre alt und App-Entwicklerin. Auch wenn sie mit erscheinen des ersten iOS SDK im Jahr 2008 angefangen hätte, wäre sie 73 Jahre alt gewesen. Das finde ich genauso beeindruckend wie inspirierend. Höre niemals auf Neues zu lernen! Egal wie alt du bist.
Schreibe einen KommentarI have turned 84, and I feel I am more intelligent than before.
Masako Wakamiya
Den Blick in die Zukunft aus dem Jahre 1967 habe ich schon erwähnt. Darin werden einige Themen der Digitalisierung angesprochen, die heute wirklich Alltag sind. Nun bin ich auf eine Reportage des ZDF aus dem Jahre 1972 gestoßen. Betitelt mit „Vorschau auf die Welt von Morgen“ erfolgt ein Blick in das Jahr 2000. Darin kommen sehr viele Themen, auch außerhalb der Digitalisierung aufs Tableau, mit denen wir uns 2019 viel zu wenig auseinandersetzen.
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Wir schreiben das Jahr 1999. Der Computer steht im Mittelpunkt des Lebens. Alles ist irgendwie automatisiert oder zumindest teilautomatisiert. Kinder gehen nicht zur Schule, sondern haben im Haus einen eigenen Schulungsbereich. Computerunterstützt wird mit Video gelehrt und elektronisch das Gelernte abgefragt. Darauf basiert gibt es Empfehlungen, wie man die Lernlücken schließt. Kochen muss man nicht mehr. Der Computer schlägt uns Gerichte vor, die basierend auf unseren Gesundheitsdaten abgestimmt werden. Alles liegt tiefgekühlt vor und wird nur noch erwärmt. Homebanking ist selbstverständlich, genau so wie Videotelefonie. Die Brennstoffzelle im Haus sorgt für Wärme und Strom. Einkaufen? Nur noch per Computer.
So hat man sich 1967 das Leben im Jahre 1999 vorgestellt. Das alles wurde in einen wunderbaren Film verpackt. Viele der gezeigten Dinge sind, stand heute, Realität geworden. Ein paar Jahre später als 1999, aber dennoch eine gute Vorhersage, wie ich finde. Nur eine Sache konnte man sich 1967 scheinbar nicht gut vorstellen: Die Ehefrau, die selbstbestimmt arbeitet und nicht nur in der Küche steht und sich um Familiendinge kümmert. Klar, ein Hobby darf sie haben: Töpfern. Aber in ihrem ursprünglichen Beruf zu arbeiten, das war wohl nicht vorstellbar und absurd. Gut, dass nicht alles so eingetreten ist, wie im Video gezeigt.
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Jedes Mal, wenn ich aus einem Urlaub im europäischen Ausland mit dem Auto zurückfahre, ergibt sich für mich die gleiche Situation. Dank Tempolimits fährt man außerhalb Deutschlands ganz entspannt. Irgendwann übertritt man wieder die Grenze nach Deutschland. Damit fängt der pure Terror auf der Autobahn an. Links und Rechts wird überholt, Lichthupe, Beschimpfungen, weil andere vermeintlich zu langsame wieder einscheren und die Tempo-250-Fahrt unterbrochen werden muss. Schlagartig ist man unter Stress, der erholsame Urlaub wird noch vor dem ersten Arbeitstag wieder zunichtegemacht.
Die Grünen haben im Oktober einen Versuch unternommen, ein generelles Tempolimit von 130 in Deutschland per Abstimmung zu etablieren. Die Abstimmungsergebnisse waren vorhersehbar. Ebenso klar war und ist, wer sich dagegen ausspricht.
In Deutschland herrscht die Meinung, dass ein Tempolimit ein Einschnitt in die Freiheit und Selbstbestimmung der Bürger sei. Inwiefern eine Nötigung und gefährliche Überholmanöver ein Einschnitt in meine Freiheit ist, lasse ich mal dahingestellt.
Was machen andere Länder? Die schauen auf das, was wirklich wichtig ist! So zum Beispiel die Niederlande: Um die Emissionen zu verringert, planen sie ab 2020 tagsüber ein Tempolimit von 100 km/h. Nachts bleiben die jetzt schon geltenden 130 km/h bestehen. Ich will mir gar nicht ausmalen, was hier los wäre, wenn es einen solchen Entschluss von Politikern mit Rückgrat in Deutschland gäbe.
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Wer ein neuronales Netz trainieren möchte, benötigt sehr viele Daten. Das ist allgemein bekannt. Doch woher kommen die Daten? Sind es Netze, die das Verhalten einer Produktionsmaschine lernen sollen, ist es noch relativ einfach. Die Sensoren liefern Daten und der Mensch kann sie klassifizieren. Damit kann man lernen. Es existieren Unmengen von offenen Datenbanken mit Trainingsdaten für nahezu alle Arten von neuronalen Netzen. Kaggle hat einiges an Sets, damit man sein Algorithmus anlernen und validieren kann. Viele Unternehmen bieten unter dem Begriff Open Data einige Daten, wie beispielsweise die Bahn es tut.
Die Frage ist, woher diese Daten alle Stammen. Bei den Daten der Unternehmen ist es noch relativ einfach zu sagen. Trainingssets für Bilderkennung sind da schon schwerer nachvollziehbar.
Eine bekannte Datenbank für Gesichtserkennung ist MegaFace. Darin enthalten sind Millionen von Trainingsdaten und Testsets. Ein Traum – vor allem für die, die Algorithmen verbessern, neuronale Netze trainieren oder validieren möchten.
Nur, woher stammen diese Bilder?
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Ein Eintrag der nicht mehr Worte benötigt. 16 Jahre alt und anfangs lachen sie noch… Danke Greta!
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„Ich rufe an, um zu fragen, warum du auf die Chat-Nachricht nicht reagierst, in der ich nachgefragt habe, ob du die E-Mail schon gelesen hast, die ich vor 5 Minuten geschickt habe.“
Leicht überspitzt, aber ich glaube das kennen einige. Die ständige Erreichbarkeit und nahezu verzögerungsfreies Reagieren wird von vielen Menschen als selbstverständlich angesehen. Asynchrone Kommunikationswege werden wie Live-Chats benutzt. Hinzu kommen unnötige Nachrichten, wie
„OK!“
Die gleichen Menschen klagen auch über ihre ungeheure Workload und dass sie zu nichts mehr kommen. Ganz leise im Hintergrund hört man die Klänge der Mitteilungen, die den Eingang neuer Nachrichten auf irgendeinem Kanal angekündigt hat. Zack, schnell in den Mail-Client wechseln. Könnte ja eine wichtige Nachricht sein. Ah, eine WhatsApp. Und im Chat blinkt es auch so schön – vier neue Nachrichten. Stimmt, ich verstehe auch nicht, wieso man zu nichts mehr kommt.
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