Liebe Freunde des aiLetter,

in den heutigen aiNews geht’s um Probleme mit der Befangenheit von AI-Systemen. Außerdem: Das neuronale Netzwerk D3M bildet das Universum nach und ein Roboteranzug soll beim Laufen helfen. Highlight: Elon Musk und Jack Ma diskutieren über AI.

Wie ihr gemerkt habt, switchen wir wieder auf den Freitag als unseren Veröffentlichungstag. Derweil arbeiten wir weiter an unserer Website, die wir euch in den kommenden Wochen präsentieren werden.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke

ai@Work: Lösungen im Einsatz

Zweifelhafte AI korrigiert Tests

In 18 US-Bundesstaaten werden Essays in standardisierten Tests wie den Graduate Record Examinations (GRE) von Algorithmen bewertet und nur noch stichprobenartig von Menschen überprüft. Das Problem: Die genutzten AI-Algorithmen zum sogenannten Natural Language Processing (NLP) bewerten bestimmte Kriterien wie Satzlänge, Vokabular oder Rechtschreibung überproportional, während sie andere wie Kreativität unterdurchschnittlich gewichten. Noch gravierender: Einzelne demografische Gruppen, die andere Schreib- oder Arbeitsstile haben, werden so besonders benach- oder bevorteiligt.

Der GRE sind eine wichtige Hürde beim Zugang zu höherer Bildung. Auch Sprachtests wie der bekannte TOEFL sind von den Auswirkungen der Benotung durch Algorithmen betroffen.

aiInvest: Wer investiert wo?

Geld für die Cashflow-App

Unternehmen mit Milliardenumsätzen planen ihren Cashflow in Exceltabellen. Das Angebot für smarte AI-gestützte Lösungen ist noch überraschend klein. Hier springt das Start-up Tesorio ein. Mit der Tesorio-Software können Unternehmen ihren Cashflow managen und Vorhersagen über dessen Entwicklung treffen. Dafür gab es jetzt in einer Serie A-Finanzierung zehn Millionen US-Dollar.

aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Neuronales Netzwerk bildet Universum ab

Forscher aus Japan, Kanada und den USA haben ein neuronales Netzwerk entwickelt, welches das Universum nachbildet. Es soll genauer sein, als bisherige Modelle. Dafür trainierten die Wissenschaftler das neuronale Netzwerk namens D3M mit Daten, die Billionen von Lichtjahren simulieren. Das Deep Learning-Modell imitiert die Prozesse der Strukturformierung des Universums. So wollen die Forscher in Zukunft die ursprünglichen Grundlagen und physischen Bedingungen des Universums erforschen.

aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Gesetzliche Einschränkung von Gesichtserkennung

In den sonst so technologiefreudigen USA geht es der automatisierten Gesichtserkennung vielerorts an den Kragen. Nach den Bundesstaaten New Hampshire und Oregon will jetzt auch Kalifornien die Technologie in den sogenannten Body Cams von Polizisten verbieten. Ein Grund: Die genutzten Anwendungen, etwa „Rekognition” von Amazon, aber auch eine ähnliche Microsoft-Software, macht Fehler bei der Gesichtserkennung, insbesondere wenn es um People of Color, also nicht-weiße Menschen geht.

Auch die EU-Kommission plant Regulierungen, die automatisierte Gesichtserkennung nur in „streng festgelegten” Ausnahmefällen erlaubt. Derzeit werden entsprechende Technologien bereits durch die Polizei in London und auch am Berliner Bahnhof Südkreuz getestet.

aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Musk & Ma diskutieren AI

Wird AI irgendwann intelligenter sein als wir Menschen? Während Elon Musk daran glaubt, lehnt Jack Ma diese Vorstellung eher ab. Die Tech-Promis diskutierten auf der gestrigen World Artificial Intelligence Conference in Shanghai über den Einfluss, den AI auf uns hat. Werden Jobs überflüssig? Werden wir alle zu Cyborgs oder sind wir das vielleicht schon längst? Die Meinungen der beiden gibt es im Video:

Verantwortung für Algorithmen-Entscheidungen

Darf ein Algorithmus entscheiden, ob jemand Unterstützung von der Arbeitsagentur erhält, eines Verbrechens schuldig oder für einen Job geeignet ist? Es kommt drauf an…, lautet die Antwort von Matthias Spielkamp. Der Journalist und Chef von AlgorithmenWatch erläutert in einem lesenswerten Essay, warum die Entscheidungen, die als AI klassifizierte Algorithmen vordergründig treffen, letztendlich immer menschliche Entscheidungen sind. Nämlich die der Entwickler dieser Systeme. Spielkamp stellt verschiedene Forderungen auf, um durch AI-Algorithmen automatisierte Prozesse mit einer demokratischen Gesellschaft vereinbar zu machen.

Und: Spielkamp erläutert, warum der Begriff AI vielfach irreführend und problematisch ist. Sein Alternativvorschlag: automatisiertes oder algorithmisches Entscheiden (automated decision-making, ADM).

Daten sind nicht das neue Öl, sondern das neue CO2

Martin Tinsé kritisiert in seinem Artikel die weit verbreitete Meinung, Daten seien das neue Öl und jeder Einzelne könne seine Daten entsprechend als Ressource einsetzen. Stattdessen argumentiert der NGO-Gründer und Mitglied des britischen AI-Council, Daten seien eher wie CO2-Emissionen. Denn der Einzelne werde viel mehr dadurch beeinflusst, wie andere Menschen mit ihren Daten umgehen, als wie er oder sie mit ihren eigenen Daten umgeht.

Welche Auswirkungen eine zunehmende „Datafication” und automatisierte algorithmische Datenverarbeitung auf das menschliche Verhalten haben können, erläutert Jurist und FAZ-Autor Niklas Eder in seinem Blogbeitrag auf algorithmenethik.de.

aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Roboteranzug

Müde Knochen, Schmerzen beim Gehen oder vielleicht einfach ein bisschen faul? Harvard-Forscher haben die Lösung: einen Roboter-Anzug. Er unterstützt die Träger beim Laufen. Sensoren am Oberschenkel erkennen die gewünschte Bewegung, ein Algorithmus berechnet diese Signale und füttert damit ein Steuerungselement, welches dann wiederum Hüftgelenke und Pomuskulatur stimuliert. Auch wenn das Robo-Leibchen spaßig anmutet, handelt es sich hierbei selbstverständlich um eine ernstgemeinte Erfindung, die sowohl in der Rehabilitationsmedizin als auch in Sachen Mobilität im Alter erhebliche Fortschritte bringen kann.

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