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aiLetter #1.16: Clearview AI, Super Bowl Ads, Gesichtserkennung und Shoah, Microsofts AI for Health, Solar-Effizienz mit AI, Google Assistant Meena, AI lässt Verstorbene sprechen, Bill Murray & AI-Murmeltier

aiLetter #1.16: Clearview AI, Super Bowl Ads, Gesichtserkennung und Shoah, Microsofts AI for Health, Solar-Effizienz mit AI, Google Assistant Meena, AI lässt Verstorbene sprechen, Bill Murray & AI-Murmeltier

Liebe Freunde des aiLetter,

in dieser Woche sind im Newsletter unter anderem folgende Themen mit dabei: AI-Tools für den Alltag, wie Menschen ihre Daten aus der Datenbank von Clearview AI löschen können, AI im Tiny House „Nestron Cube”, Facial Recognition zur Aufklärung von Shoah-Ereignissen, Microsofts Investment in „AI for Health”, Googles neuer Assistent „Meena”.
Im Deep Dive gibt es drei Lesetipps fürs Wochenende: Kann AI gute Drehbücher schreiben? Alibaba lässt die Stimme einer Toten via AI weiterleben. Wer wird mithilfe von Artificial Intelligence die globale Vorherrschaft übernehmen?
Das Taillight: Grüßt bald täglich ein AI-Murmeltier?

Viel Spaß beim Lesen wünscht Euch

Anke

PS: Zum Wochenende 8./ 9. Februar können wir aus organisatorischen Gründen leider keinen aiLetter erstellen. Die nächste Ausgabe planen wir für den 16. Februar.   


ai@Work: Lösungen im Einsatz

AI-Tools für Jedermann

Wir berichten hier im aiLetter viel über AI-Anwendungen für Unternehmen oder im öffentlichen Raum. Der greatlearningblog hat nun eine Liste von AI-basierten Tools für den persönlichen Gebrauch erstellt. Vom unvermeidlichen Siri über Amy zum Planen von Meetings bis hin zu Emma, die Euch bei der Reiseplanung hilft, ist viel dabei.

 

So entkommt man der Falle von Clearview AI

Wir berichteten im letzten aiLetter bereits über den Clearview AI-Skandal in den USA. Besonders problematisch: Clearview AI greift für sein Gesichtserkennung-System auf Fotos aus den Datenbanken sozialer Netzwerke wie Twitter zurück, ohne deren Genehmigung. Und: dieses System wird bereits von vielen lokalen und regionalen Polizeibehörden zur Verbrecherjagd genutzt. Forbes hat jetzt veröffentlicht, was der Otto Normalbürger tun kann, damit seine Fotos und sein Profil aus der Datenbank gelöscht werden.

Super Bowl 2020 – 0:1 gegen Artificial Intelligence

Der Super Bowl 2020 findet in der Nacht vom 2. auf den 3. Februar statt und wirft auch seine Schatten im Werbemarkt voraus. Die Adweek hat mit ihrem AI-basierten Super Bowl Bot versucht, Werbeplätze für das größte Ereignis im US-amerikanischen Sportjahr zu definieren. Herausgekommen sind weitestgehend unbrauchbare Vorschläge. Hier scheint der Mensch noch im Vorteil zu sein – 1:0 für uns.

Nestron Cube – Tiny House mit eingebauter AI-Technologie

Die in Singapur beheimatete Firma Nestron bietet jetzt ein Tiny House mit diversen eingebauten AI-Lösungen an. Der „Nestron Cube“ nutzt AI etwa für die Energieeffizienz und Klimaanpassung. Der Preis des ultrakleinen Hauses beginnt bei 19.000 US-Dollar. Was bekommt man dafür? Ein komplett vorgefertigtes und einzugsbereites Haus, mit verschiedenen Extras – je nach individuellem Kundenwunsch.

Foto: Nestron

Mit Gesichtserkennung gegen das Vergessen

Die Technologie der AI-gestützten Gesichtserkennung wird zurzeit sehr kontrovers diskutiert und hat nicht zuletzt durch den Skandal um Clearview AI einen negativen Beigeschmack. Doch dies tut den Möglichkeiten, die in dieser Technik stecken, auch ein wenig Unrecht. Das israelische Shem Olam Holocaust Memorial Centre startete ein Projekt, mit dem in Datenbanken, die zum Beispiel Tausende von Wehrmachtsfotografien enthalten, nach dem Verbleib von Angehörigen im Holocaust gesucht werden kann. Die Brüder Eli und Saul Lieberman wollen so heraus finden, wo und wie ihr Vater die Schrecken der Shoah überlebt hat.


aiInvest: Wer investiert wo?

Eightfold AI Inc. – erst kommt der CFO und dann die nächste Investitionsrunde

Investitionen und Millionen – wir reden meistens über Geld, wenn es um den Ausbau von AI-Unternehmen geht. Doch das ist nicht alles, was zählt. Das Startup Eightfold AI Inc. hat nun mit Celia Poon eine ehemalige Top-Managerin von Wag Labs Inc. und Twitter als CFO verpflichtet, um sein finanzielles Wachstum auch erfolgreich zu organisieren. Ms. Poon schätzt nach eigener Aussage besonders die Hands-On-Mentalität in dem bereits in über 20 Ländern vertretenen Startup.

AI for Health – Microsoft investiert 40 Mio. US-Dollar in das Gesundheitswesen

Microsoft steigt wieder verstärkt in den Gesundheitsmarkt ein. Im Rahmen seiner diversen „AI for Good“-Initiativen wird nun auch mit „AI for Health“ ein 40 Mio. US-Dollar schweres Programm gestartet, mit dem AI-gestützte Technologien zur Anwendung im Gesundheitswesen weiter entwickelt werden sollen.

Foto: Microsoft


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Mehr Power aus Solar-Anlagen mit Artificial Intelligence

Die Energieausnutzung von Photovoltaikanlagen ist ein Schlüssel für den weiteren Ausbau der regenerativen Energien. Forscher in den USA und in China arbeiten jetzt mit Hilfe von AI-gestützten Test-Verfahren daran, die Zusammensetzung von Solar-Paneelen im Labor zu optimieren. In virtuellen Test-Reihen werden Hunderttausende von Kombinationen durchgetestet, bevor sie in die reale Produktion von Prototypen gehen. Damit werden physikalische und chemische Zusammensetzungen in einem Bruchteil der bisherigen Zeit optimiert.

Meena – der nächste virtuelle Assistent von Google kaut Dir ein Ohr ab …

Siri, Alexa und Co. bekommen demnächst Konkurrenz der nächsten Generation: Google startet Meena – einen AI-gestützten virtuellen Assistenz-Dienst. Der selbstlernende und sich auf die Themen seiner Benutzer einstellende Chat-Bot soll sich mit uns quasi wie ein Mensch unterhalten und dabei auch Gesprächswendungen zu allen möglichen Themen abdecken können. „Dafür habe ich leider keine Antwort“ dürfte damit der Vergangenheit angehören. Zum Video geht es mit einem Klick auf das Bild:


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Lesetipp 1: Wird Artificial Intelligence gute Drehbücher schreiben können?

Noch schaffen es AI-basierte Tools nicht, auch nur eine kleine Novelle mit hinreichender Qualität zu schreiben. Glaubt man den Versprechungen des Unternehmens ScriptBook, so wird es aber keine fünf Jahre mehr dauern, bis AI z. B. Drehbücher schreibt, die denen von Menschen keinesfalls nachstehen. Richard Lea, ein Autor des Guardian, kann sich damit nicht so recht anfreunden. Nach seiner Auffassung wird AI immer nur neu arrangieren, was bereits vorhanden ist … die individuelle kreative Erfahrung eines Autors vor einem weißen Blatt Papier sei eben nicht programmierbar.

Lesetipp 2: Eine Mutter in China lässt ihre Tochter in AI weiter leben

Li Yang verlor ihre 15-jährige Tochter Chen Jin durch eine tödliche Leukämie-Erkrankung. Ein großes Thema in den letzten Lebensjahren des Mädchens waren Reisen … die sie nicht mehr machen konnte. Die Luohan Akademie, ein vom chinesischen Tech-Giganten Alibaba gestartetes Forschungs-Institut, hat nun in einem bewegenden Projekt eine AI mit Chen Jins Stimme geschaffen. Li Yang wurde so die Möglichkeit gegeben mit der Stimme ihrer verstorbenen Tochter zu kommunizieren – eine neue Art der Verabschiedung für Angehörige. Li will nun all die nicht gemachten Reisen mit ihrer Tochter nachholen …

Lesetipp 3: AI als Schlüssel – wer 2030 vorne liegt, regiert die Welt in diesem Jahrhundert

Das Rennen um die globale Vorherrschaft wird mit Hilfe der Schlüsseltechnologie Artificial Intelligence entschieden, warnte bereits Vladimir Putin vor einigen Jahren. Nun ist Russland hier mittlerweile weit abgeschlagen. Im Rennen sind nur noch die USA, China und mit einigem Abstand die Mitgliedstaaten der EU. Die Brookings Institution hat den aktuellen Stand des weltweiten Wettbewerbs aufbereitet.


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Und täglich grüßt das AI-Murmeltier – Bill Murray hätte keinen Spaß daran …

Erinnern wir uns noch an die Filmkomödie von 1993? Bill Murray als TV-Journalist erlebt den Groundhog Day mit dem Murmeltier Punxsutawney Phil wieder und wieder und wieder … Ingrid Newkirk, die Präsidentin und Gründerin der Tierschutz-Organisation PETA schlägt nun vor, die tatsächlich dort in Punxsutawney (Pennsylvania) jährlich stattfindende Zeremonie zu ändern. Statt eines lebendigen Murmeltiers soll ein AI-Phil den Job übernehmen. Wir können uns Bill Murray schwer in einer Neuauflage des Films mit AI-Phil vorstellen …

Foto: Gene J. Puskar/AP


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aiLetter #1.12: AI & Beethoven, AI-News von Apple, Google, Fraunhofer, IBM, Samsung & Baidu, Bosch, AI-Forschung boomt, Finnland bietet AI-Kurs, aiDeepDive-Empfehlungen für die Feiertage, Nixon-DeepFake

aiLetter #1.12: AI & Beethoven, AI-News von Apple, Google, Fraunhofer, IBM, Samsung & Baidu, Bosch, AI-Forschung boomt, Finnland bietet AI-Kurs, aiDeepDive-Empfehlungen für die Feiertage, Nixon-DeepFake

Liebe Freunde des aiLetter,

in der letzten Ausgabe für dieses Jahr haben wir noch einmal eine bunte Mischung an News rund um Artificial Intelligence und Machine Learning zusammengetragen. So soll AI zum Beispiel helfen, Beethovens 10. Sinfonie zu beenden, Google will den Artenschutz mit AI-gestützter Bilderkennung unterstützen und Bosch will das Autofahren mit einem Gesichtserkennungsprogramm sicherer machen. Außerdem: Finnland bietet allen EU-Bürgern einen kostenlosen AI-Onlinekurs in ihrer eigenen Sprache an.

Im aiDeepDive findet Ihr für die anstehenden freien Tage einige Hör, Lese- und Videoempfehlungen, die das Thema AI aus verschiedenen Perspektiven beleuchten. Mit dabei: Robert Downey jr., der mit einem neuen Doku-Format über AI aufklärt.

Last, but not least, das Taillight: War die Mondlandung vor 50 Jahren wirklich erfolgreich? Oder sind Neil Armstrong und Co. vielleicht doch auf dem Mond gestrandet? Präsident Nixon schlägt neue Töne an – deepfaked… 😉

An den kommenden zwei Wochenenden legen wir eine Festtags- und Jahreswechsel-Pause ein und sind dann am 11. Januar wieder zurück mit News aus der Welt der AI. Bis dahin wünschen wir Euch viel Spaß beim aiLetter-Lesen, frohe Weihnachten und einen guten Start in das Neue Jahr.

Anke & Bernd


ai@Work: Lösungen im Einsatz

AI vollendet Beethovens 10. Sinfonie

Von der 10. Sinfonie existieren lediglich handschriftliche Notizen. Ein internationales Team aus Musikwissenschaftlern, Komponisten und Musikern will nun im Beethoven-Jahr mit einem auf Machine Learning basierenden System die fehlenden Passagen ergänzen und daraus eine vollendete Sinfonie entwickeln. Ende April soll diese dann vom Beethoven-Orchester in Bonn uraufgeführt werden.

Meine Siri hört nur auf mich

Im vergangenen Jahr hat Apples digitaler Assistenzdienst Siri sein Verhalten geändert. Das Helferlein im iPhone springt nur an, wenn der jeweilige Besitzer des Telefons „Hey Siri“ sagt, nicht, wenn eine andere Person dies tut. Der Grund: Apple nutzt „Federated Learning“ und „Differential Privacy“, um das Smartphone auf seinen individuellen Nutzer einzustellen und es so sicherer zu machen. Wie funktioniert das? Karen Hao erläutert es in ihrem Artikel.

Mit Gesichtserkennung gegen Rassismus im Stadion

Die italienische Fussballliga Serie A plant, rassistische Fangesänge im Stadion zukünftig mit automatisierter Gesichtserkennung zu identifizieren und die „Sänger“ ausfindig zu machen. Noch warten die Liga-Manager aber auf die Erlaubnis der Behörden.

Googles „Wildlife Insights“ soll Artenschutz unterstützen

Mithilfe von AI-Technologie sollen die Bilder von Wildkameras weltweit ausgewertet und so die Dokumentation erleichtert werden. Menschen können 300 bis 1000 Fotos pro Stunde durchforsten, die AI schafft in der gleichen Zeit 3,6 Millionen Bilder und klassifiziert die Tiere dabei automatisch. Trainiert wurde das System für 614 verschiedene Tierarten. Die Trefferquote des Systems liegt bereits bei 80 bis 98,6 Prozent.

AI-Kick für den Mittelstand

Drei Fraunhofer-Institute schließen sich zusammen, um mittelständischen Unternehmen mit dem „AI Kick-Starter Bundle“ einen schnellen Einstieg in eine AI-Expertise für smartere Fertigungsprozesse zu geben. Hier geht es zum Webauftritt der Initiative.


aiInvest: Wer investiert wo?

IBM wächst in Indien

Die AI-Plattform des Tech-Unternehmens kann sich in Indien über dreistellige Wachstumszahlen freuen. Investiert wird vor allem in multidimensionale Forschung in den Bereichen Landwirtschaft, Blockchain und Cognitive Retail. Das ist einer der Gründe, warum IBM mittlerweile 9,2 Prozent des globalen AI-Marktes kontrolliert, mehr als jedes andere Unternehmen. Der AI-Markt ist weltweit im vergangenen Jahr um 35,6 Prozent auf 28,1 Milliarden US-Dollar angewachsen. IBMs globale Umsätze im Bereich Cloud und Cognitive Software wuchsen im dritten Quartal 2019 um 6,4 Prozent auf 5,3 Milliarden US-Dollar an, inklusive der Umsätze mit dem AI-System Watson.

Samsung und Baidu investieren in Partnerschaft

Der südkoreanische Elektronikkonzern Samsung Electronics wird zukünftig AI-Chips für den chinesischen Tech-Konzern Baidu produzieren. Der Chip „Kunlun“ soll dort für AI-Anwendungen in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Spracherkennung, Bildverarbeitung und autonomes Fahren zum Einsatz kommen. Durch den Handelsstreit zwischen den USA und China haben es chinesische Tech-Unternehmen derzeit schwerer, an AI-Chips amerikanischer Hersteller wie Nvidia zu kommen, wie wir im Oktober im aiLetter berichtet haben.

45 Millionen US-Dollar für Healthcare-Start-up PAIGE

Das New Yorker Unternehmen PAIGE nutzt Deep Learning-Netzwerke, um Krebs zu erkennen. Die von Anlegern neu investierten Mittel will das Start-up unter anderem dafür nutzen, um seine Technologien von der US-amerikanischen „Food and Drug Administration“ (FDA), der zuständigen Aufsichtsbehörde, anerkennen zu lassen.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

Roboter hilft Schlaganfallpatienten

Wie können Roboter Menschen mit körperlichen Einschränkungen unterstützen? Zum Beispiel beim Haare kämmen … an der University of Southern California wurde ein Roboterarm entwickelt, der Patienten nach einem Schlaganfall bei der Haarpflege hilft und ihnen so den Alltag erleichtert.

Bosch: Mit Gesichtserkennung Autofahrer überwachen

Mit einem im Lenkrad eingebauten Kamerasystem und Gesichtserkennungssoftware will Bosch das Fahren sicherer machen. Das System soll erkennen, wann der Fahrer unaufmerksam ist, beispielsweise einschläft oder länger nach unten schaut. Warnsignale weisen den Fahrer dann auf seine Unaufmerksamkeit hin und können Ratschläge geben wie „rechts ranfahren“ oder „bitte wieder nach vorne schauen“. Das System soll 2022 in die Produktion gehen.

AI-Forschung boomt

Der AI Index Report 2019 zeigt auf, wie rasant sich die Anzahl von AI-bezogenen Forschungspublikationen zwischen 1998 und 2018 entwickelt hat: Heute werden dreimal so viele AI-Paper veröffentlicht, gemessen an der Gesamtmenge veröffentlichter Forschungspublikationen. In China werden heute mehr Publikationen in Journalen und auf Konferenzen veröffentlicht als in den USA, gleichauf ist Europa. Jedoch werden US-amerikanische Publikationen häufiger zitiert als chinesische. Damit haben sie eine höhere Reichweite und Sichtbarkeit.

Mithilfe eines Tools kann man in der Datenbank des AI Index Report komfortabel nach Informationen suchen.


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

AI-Kurs in allen EU-Sprachen

Die finnische Regierung bietet den Bürgern der EU einen kostenlosen AI-Onlinekurs in allen offiziellen EU-Sprachen an. So sollen bis Ende 2021 ein Prozent aller EU-Bürger ein Grundlagenverständnis von Artificial Intelligence und Machine Learning erhalten. Der Kurs basiert auf dem Onlinekurs „The Elements of AI“ von der Universität Helsinki, über den wir hier schon im Sommer berichtet haben.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Zum Jahresende habe ich einige Empfehlungen für einen AI-Reality-Check zusammengestellt. Viel Spaß beim Hören, Lesen und Anschauen!

Podcast-Tipp: Was steckt hinter dem AI-Hype?

Im ada Podcast diskutieren Miriam Meckel und Milena Merten, warum Artificial Intelligence von vielen Menschen vollkommen überschätzt wird, wie Unternehmen diesen Hype zu einem Geschäftsmodell machen und was AI denn nun wirklich ist.

Interview: AI-Community muss Verantwortung übernehmen

„Es gibt keine neutralen Plattformen“ – Psychologin und Aktivistin Celeste Kidd diskutiert im Interview mit dem MIT Technology Review, warum die AI-Community Verantwortung für ihre Technologien und deren nicht bedachte Effekte übernehmen muss. Ein wichtiger Punkt ist dabei, welcher Content durch algorithmische Systeme wie den Google-Algorithmus ausgespielt wird und wie sehr dies unsere Überzeugungen und damit unser Verhalten prägt.

Bericht: AI Now 2019 Report macht 12 Empfehlungen

In seinem Report stellt das „AI Now Institute“ der New York University Empfehlungen auf, wie Artificial Intelligence genutzt und reguliert werden sollte, um Probleme anzugehen, die rund um die Nutzung von Machine Learning und Co. entstehen. So solle die sogenannte Emotion Recognition bis auf weiteres verboten werden, da sie wissenschaftlich nicht eindeutig belegbar sei und deshalb nicht als Entscheidungsgrundlage etwa in Einstellungsprozessen oder im Gesundheitsbereich genutzt werden dürfte. Hier geht es zum Bericht.

Lesetipp: Persönlicher Eindruck

Wo werden Machine Learning-Technologien eingesetzt? Zum Beispiel auf Ölfeldern in Kasachstan. In seinem Bericht schildert ein anonymer AI-Ingenieur, wie große Tech-Unternehmen auf der einen Seite mit ihren Cloud- und AI-Kapazitäten die großen globalen Ölfirmen dabei unterstützen, den begrenzten fossilen Rohstoff noch effizienter zu fördern, während sie auf der anderen Seite ein Nachhaltigkeitsimage pflegen.

Kommentar: Weg vom „Arms Race“!

Warum die Entwicklung von AI zwischen den USA und China nicht als Wettlauf gesehen werden sollte, diskutieren Tim Hwang und Alex Pascal in ihrem Kommentar. Führend in einer Technologie zu sein, sei nicht das Gleiche wie zu gewinnen, so die Autoren, und argumentieren, warum globale Kollaborationen rund um AI-Technologien der einzige Weg sind, um mit AI die vielfältigen Probleme der Welt erfolgreich zu bearbeiten.

TV-Tipp: „The Age of A.I.“

In der Dokuserie, verfügbar auf Youtube, taucht Iron Man-Darsteller Robert Downey Jr. in die Welt der Artificial Intelligence ein und spricht mit Branchenexperten zu verschiedenen Nutzungsbereichen und Debatten rund um AI. Epsiode eins dreht sich um die Frage: Kann Artificial Intelligence Musik machen?


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Fake Nixon – deep…

Vergangene Woche ging es im aiLetter unter anderem um DeepFakes – Videomaterial, das mithilfe von AI-Techniken manipuliert wurde. Dabei geht es in vielen Fällen um Videomaterial von aktuellen Persönlichkeiten. Das Ganze funktioniert aber auch mit historischen Aufnahmen. Was wäre zum Beispiel, wenn die Mondlandung wirklich nie stattgefunden hätte und Richard Nixon verkünden musste, dass die Mission gescheitert ist …

US-Präsident Nixon verkündet, dass die Mondlandung gescheitert ist und Neil Armstrong und Co. nicht zurück auf die Erde kommen werden. Das Deepfake-Projekt „In Event of Moon Disaster“ zeigt, wie das hätte aussehen können.


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aiLetter #1.11: Manipuliert – AI zwischen Betrug und Aufklärung

aiLetter #1.11: Manipuliert – AI zwischen Betrug und Aufklärung

Liebe Freunde des aiLetter,

im heutigen aiFocus dreht sich alles um Betrug beziehungsweise Manipulationen – und die entsprechende Rolle von Artificial Intelligence und Machine Learning, einer eigentlich neutralen Technologie. Wo und wie sie eingesetzt wird und ob dieser Einsatz unserer Gesellschaft insgesamt oder einzelnen Menschen nützt, hängt besonders von ihren Entwicklern und Nutzern ab. Deshalb schauen wir uns anhand einiger Beispiele an, wie AI mit Fake News und DeepFakes die Integrität digitaler Medien beeinflusst oder wie sich Facial Recognition manipulieren lässt. Und Fintech-Experte Tobias Eiss erklärt im Kurzinterview, wie AI-gestützte Systeme Banken im sogenannten KYC-Prozess helfen, potenzielle Geldwäscher zu enttarnen.

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


aiFocus: Die Rolle von AI bei Betrug und Manipulationen

  • Artificial Intelligence befeuert eine Spirale aus manipulierten digitalen Medien und Tools, die diese aufspüren können.
  • Der Einsatz automatisierter Gesichtserkennung soll helfen, Personen zweifelsfrei und schnell zu identifizieren. Doch wie sicher sind diese Systeme wirklich?
  • Geldwäsche richtet jährlich Milliardenschäden an. AI-gestützte Systeme unterstützen Banken, potenzielle Betrüger aufzuspüren.

Wie Atomkraft und andere Technologien lässt sich Artificial Intelligence mit sehr divergierenden Wirkungen einsetzen. Drei Bereiche zeigen exemplarisch auf, wie das aussehen kann:

1. Mach dir die Welt, wie sie dir gefällt – mit AI

Manipuliert wurde online auch schon vor Machine Learning und Co. Aber AI macht Betrügereien wie Fake News oder Fake-Videos skalierbar. Dieses Ausmaß macht die Technologie gefährlich. Gleichzeitig helfen AI-Anwendungen aber auch beim Aufspüren von manipulierten Inhalten. Die Debatte um die Integrität von digitalen Medien ist im vollen Gange. Hier ein paar Beispiele:

Fake News: AI hilft, Autoren und Texte zu faken

Immer mehr Online-Inhalte werden mit AI-Tools generiert. Von Sport-Nachrichten über Wettervorhersagen bis hin zu komplexeren Themen. Das Beispiel des Stuttgarter Unternehmens AX Semantics zeigt, wie weit diese Technologie, die Natural Language Generation, bereits fortgeschritten ist. Das Unternehmen generiert mithilfe von AI Texte in 110 Sprachen und unterstützt damit seine Kunden beim Bespielen von Webseiten mit immer neuen Inhalten.

Ein wachsendes Problem bei Online-Inhalten sind jedoch Fake-Inhalte. Marketing-Expertin Kristin Tynski demonstriert mit der Website ThisMarketingBlogDoesNotExist.com, wie AI-Tools diesen Missbrauch massiv beschleunigen und skalieren können. Innerhalb kürzester Zeit konnte sie mit öffentlich verfügbaren AI-Tools, wie dem Textgenerator Grover (den wir hier im aiLetter schon vorgestellt haben), falsche Blogartikel und sogar einen Fake-Autor mit Foto erzeugen. Wie Google und andere Suchmaschinen damit umgehen und was es für unsere tägliche Arbeit bedeutet, wenn nicht nur politische News, sondern auch Fachinhalte sich so faken lassen, werden wir wohl zukünftig genau beobachten können.

Alles Fake: Dieser Blogartikel und sein Autor sind frei erfunden – von AI-Tools. (Bild: ThisMarketingBlogDoesNotExist.com).

Fun Fact: Grover wurde ursprünglich entwickelt, um Fake News aufzuspüren, wie Jason Torchinsky in seinem Selbstversuch schreibt.

Ebenfalls problematisch: Was sind Fake News, was ist Satire? Letztere ist zumindest in Demokratien durch die Meinungsfreiheit geschützt. Wissenschaftler von Amazon, der George Washington University und dem Start-up AdVerifai haben eine AI-Lösung entwickelt, die den Unterschied erkennt.

Wie kann man der Spirale von AI befeuerten Fake-Inhalten noch einen Riegel vorschieben? Vielleicht so: Im Kontext von AI-generierten Online-Inhalten, wie denen von AX Semantics, weist Branchenexperte Thomas Petersen darauf hin, dass die Blockchain helfen könne, Inhalte praktisch notariell zu beglaubigen und so ihre Quelle und Glaubwürdigkeit zu bestätigen.

DeepFakes: Katz- und Maus-Spiel um die Realität

Auch mit Artificial Intelligence manipulierte Videos und Audios, sogenannte DeepFakes, haben uns in den vergangenen Monaten hier im aiLetter schon beschäftigt. Auch diese Manipulationen sind mit Photoshop und anderen Programmen schon lange möglich. Doch Apps wie Zao machen die Bild- und Videomanipulation für jedermann zugänglich.

Facebook und andere große Tech-Unternehmen arbeiten fieberhaft daran, die immer besser gemachten Fake-Inhalte zu erkennen. Aktuell läuft die DeepFake Detection Challenge, bei der Entwickler neue Open Source-Systeme zur Erkennung von DeepFakes entwickeln sollen. Facebook investiert zehn Millionen US-Dollar in das Projekt, um im Katz-und-Maus-Spiel mit Manipulierern einen Vorsprung zu bekommen.

Mithilfe dieser, mit dem Videoinput von Schauspielern entwickelten, Datenbank sollen die Teilnehmer in der DeepFake Detection Challenge Systeme zur Erkennung von manipulierten Videos entwickeln.

Regierungen stellen das Produzieren und Verbreiten von DeepFakes ohne entsprechende Kennzeichnung derweil unter Strafe, vergangene Woche zum Beispiel China. Fraglich ist, wie dies im World Wide Web durchgesetzt werden kann …

2. Facial Recognition manipuliert

Theoretisch hilft die auf AI-Technologie gestützte automatisierte Gesichtserkennung (Facial
Recognition) dabei, Personen einwandfrei zu identifizieren und so Identitätsbetrug vorzubeugen. Von Kontroversen um die rechtmäßige Nutzung einmal abgesehen, lässt sich die Technologie jedoch auch manipulieren:

Beim sogenannten „De-Identification“-System, entwickelt von Facebook-Wissenschaftlern, werden die Gesichtszüge von Personen in (Live)-Videos mithilfe von Machine Learning so verändert, dass die Gesichtserkennungssoftware „verwirrt“ ist. Das kalifornische AI-Unternehmen Kneron hat mit einer gedruckten Maske die Gesichtserkennungssoftware von Paymentsystemen wie Alipay und WeChat, chinesische Grenzkontrollen sowie die Passkontrollen am Amsterdamer Flughafen überlistet. Andere Systeme wie Apples FaceID oder ein entsprechendes System von Huawei ließen sich mit dieser Methode jedoch nicht hinters Licht führen.

Einfach zu manipulieren? Mit dieser Maske haben die Mitarbeiter von Kneron verschiedene Gesichtserkennungsprogramme reingelegt (Foto: Kneron).

3. aiExpert: Auf Augenhöhe mit AlphaGo

Wenn Banken oder Leasingunternehmen neue Geschäftskunden aufnehmen, müssen sie zunächst prüfen, ob diese eventuell in Geldwäsche oder andere illegale Aktivitäten involviert sind. Bei dieser aufwendigen Überprüfung unterstützt sie das Fintech fino mit der Plattform KYCnow, einem Joint Venture mit der Schufa. Entwickler und Mitgründer Tobias Eiss erklärt, wie das funktioniert und was AI damit zu tun hat.

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Tobias Eiss hat die KYCnow Plattform mitgegründet und erarbeitet mit seinem Team Lösungen für regulatorische Fragen im Kampf gegen Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung (Foto: fino).

aiLetter: Was steckt hinter dem sogenannten „Know your customer”-Prozess?

Tobias Eiss: Beim KYC-Prinzip (“Know your Customer”)- geht es darum, alle Informationen über einen Kunden vor Geschäftsabschluss zu überprüfen, um sie unter bestimmten Risikoaspekten bewerten zu können. Nach dem Geldwäschegesetz werden etwa Informationen von Firmenkunden oder auch Privatkunden gesammelt, um eine Risikobewertung nach Geldwäschegesichtspunkten vorzunehmen. Dazu gehören neben der Überprüfung von Stammdaten auch die Identifizierung natürlicher Personen, die hinter einer Firma stehen. Darüber hinaus werden das Unternehmen selbst und die Personen dahinter auf Terror-, Embargo- und Sanktionslisten geprüft. Des Weiteren wird ein Media-Screening durchgeführt, um Auffälligkeiten im Netz zu finden, Firmengeflechte aufzuzeigen oder auch politisch exponierte Personen in diesem Geflecht zu finden.

aiLetter: Wie kommt ihr bei diesem Prozess ins Spiel?

Eiss: Wir unterstützen Verpflichtete wie zum Beispiel Banken, Leasingunternehmen, Factoring-Unternehmen oder Immobilienmakler dabei, den KYC-Prozess gesetzeskonform einzuhalten. Sie können mit unserer KYCnow-Plattform ihren kompletten KYC-Prozess automatisieren, ihn entscheidend beschleunigen und dadurch immense Kosten einsparen. Abschließend führt der Verpflichtete lediglich anhand der erfassten Daten eine Bewertung durch, um Risiken der Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu identifizieren.

aiLetter: Wie wird Artificial Intelligence beziehungsweise Machine Learning in diesen Prozessen eingesetzt?

Eiss: In Summe geht es bei der Risikobewertung darum, herauszufinden, mit welchen Mitteln ein Unternehmen Geldwäsche betreiben kann. Findet man diese Risikofaktoren heraus, gilt es dort unter Berücksichtigung der Sorgfaltspflichten genauer hinzusehen und das Unternehmen und die handelnden Personen dahinter näher zu beleuchten.
 Neben den harten Fakten, die regelbasiert überprüft werden können, braucht es Erfahrung und das „gewisse Auge” dafür. 
Wir versuchen eine Maschine mit dieser Erfahrung zu füttern, um ihr dieses „gewisse Auge” anzutrainieren. Ziel ist es, dass die Maschine schneller und effizienter arbeitet, um ergänzende Risikofaktoren zu entdecken. Zum Vergleich: Googles künstliche Intelligenz „AlphaGo“ schlägt den Weltmeister im Spiel Go, das nahezu aus unendlich vielen Spielzügen besteht. Wann erwischt die Maschine den Menschen also bei der Straftat?

aiLetter: Wie werden AI-gestützte Systeme die Betrugsbekämpfung im Finance-Bereich in den kommenden Jahren beeinflussen?

Eiss: Es gibt heute schon erste Ansätze, mit denen versucht wird, Betrugsmuster auf Basis vorliegender Datenpunkte aufzudecken. Dabei werden nicht nur Hardfacts wie Personen-, Finanz- und Bezahlinformationen verwendet, sondern auch das Verhalten auf Online-Plattformen, sowie die Messung am tatsächlichen Endgerät.
 Um sich im ewigen „Katz’-Maus-Spiel” der Betrugsbekämpfung einen Vorteil zu verschaffen und schneller und effizienter agieren zu können, müssen die Systeme Möglichkeiten für eine kreativere Mustererkennung erhalten. Dafür bleibt eine Zusammenarbeit mit der Strafverfolgung, der Financial Intelligence Unit, unerlässlich. Die Ergebnisse bereits überprüfter Meldefälle müssen an ein zuverlässiges, integres System weitergeleitet werden, um es mit der benötigten Erfahrung zu füttern. Heute ist dies noch nicht vorgesehen, ein Umdenken hilft uns aber weiter.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

1. Nicht das Gesicht verlieren

Fortune-Autor Robert Hackett diskutiert in seinem Kommentar, warum er beim Betreten seines Bürogebäudes nicht die neue bequeme Variante des Gesichtsscans gewählt hat: Geht seine ID-Karte verloren, besorgt er sich eine neue. Geht sein Gesicht in Form der Daten verloren, wird das deutlich schwieriger …

2. Von DeepFakes und CheapFakes

Wie beeinflussen DeepFakes unsere Gesellschaft und wo liegen Unterschiede zu anderen Manipulationsformen, den sogenannten CheapFakes? Britt Paris und Joan Donovan von der Data Society widmen sich dieser Frage in ihrem Paper.

3. Wie wird Artificial Intelligence sicher?

Trotz problematischer Manipulationen: selbstlernende Systeme können unseren Alltag in vielerlei Hinsicht bereichern. Wenn sie entsprechend implementiert werden. Was muss zum Beispiel getan werden, um ein autonomes Fahrzeug mit seinen selbstlernenden Systemen „sicher“ zu machen? Das erläutert Mario Trapp, Leiter des neuen Instituts für Kognitive Systeme (IKS) in München, in der aktuellen Folge des F.A.Z. Digitec-Podcasts.


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aiLetter #1.8: AI in der Arbeitswelt, Twitter kauft Aiden.AI, Staatssekretär erklärt AI-TÜV, Facial Recognition im DeepDive, Roboter zum Anfassen

aiLetter #1.8: AI in der Arbeitswelt, Twitter kauft Aiden.AI, Staatssekretär erklärt AI-TÜV, Facial Recognition im DeepDive, Roboter zum Anfassen

Liebe Freunde des aiLetter,

vor 14 Tagen berichteten wir, dass bei Uniper in Regensburg neue Stellen durch AI geschaffen werden. Ein Leser hat angemerkt, dass dies nur ein Teil der Wahrheit ist und dafür an anderer Stelle vermutlich Arbeitsplätze abgebaut werden. Danke für dieses Feedback! Im Fall Uniper wurden durch die Einführung von AI Arbeitsplätze aus Rumänien zurück nach Deutschland verlagert. In der Rubrik ai@Work setzen wir deshalb heute einen Schwerprunkt auf das Thema AI in der Arbeitswelt mit verschiedenen Einblicken in die (deutsche) Praxis und weiteren Stimmungsbildern aus aller Welt.

Außerdem: Twitter kauft Marketing-Startup mit AI-Tool, eine intelligente Software umgeht Internetzensur und Staatssektretär Björn Böhning erläutert den geplanten KI-TÜV des Bundesarbeitsministeriums. Im DeepDive liegt der Fokus heute auf dem Thema Facial Recognition. Zu guter Letzt: Die Roboter sind los … zumindest noch heute in Hamburg – das Taillight sagt euch, wo genau.

Nächste Woche wenden wir uns übrigens dem Thema Artificial Intelligence im Vertrieb zu. Dafür haben wir uns einen Gast-Kurator eingeladen.

Wenn euch der aiLetter gefällt, leitet ihn gerne an Menschen weiter, die sich auch für AI und Machine Learning interessieren (oder dies aus eurer Sicht tun sollten … ).

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


ai@Work: Lösungen im Einsatz

Praxis: AI im Einsatz in deutschen Unternehmen

Wie finde ich heraus, ob der Einsatz von Artificial Intelligence etwas für mein Unternehmen ist? Wie baue ich Kompetenzen auf und starte dann mit ersten Anwendungen? Einen ersten kleinen Überblick gibt ein Audiobeitrag von HR info. Einblicke geben unter anderem eine „KI-Trainerin“ aus Darmstadt, die Unternehmen bei der AI-Einführung unterstützt, der Betriebsrat eines IT-Unternehmens in Frankfurt am Main, der aus der Arbeitnehmerperspektive berichtet, sowie die hessische Digitalministerin.

Anwendungsbeispiel: AI vermittelt IT-Experten
Wie eine AI-gestützte Plattform Unternehmen helfen kann, schneller geeignete Dienstleister zu finden, zeigt das Beispiel des deutschen Startups Knooing. Mit Hilfe von Artificial Intelligence sucht die Plattform den besten aus rund 10.000 IT-Partnern mit der passenden Lösung zum Beispiel für IT-Sicherheit oder Big Data heraus.

Anwendungsbeispiel: Airbus macht Flugzeuge mit AI leichter
Bei Airbus hilft ein AI-gestütztes Designverfahren – das sogenannte generative Design – bei der Entwicklung leichterer Bauteile. Werden diese bald serienmäßig in den Airbus A 320 eingebaut, könnte durch die Gewichtseinsparung jährlich eine halbe Million Tonnen CO2 eingespart werden.

AI braucht Weiterbildung
Die von der Unternehmensberatung Gartner prognostizierten Trends in Data und Analytics legen nahe, womit Unternehmen zukünftig in der Data Economy erfolgreich sein werden. Artificial Intelligence und Machine Learning werden dabei als Kerntechnologie bezeichnet. Das Beispiel Augmented Analytics – Erweiterte Analyse – verdeutlicht eine zentrale Bildungsherausforderung: Data Literacy, das Verständnis der Mitarbeiter für Datenanalyse.

Ausblick: AI verspricht Wirtschaftswachstum

Würde Artificial Intelligence in deutschen Unternehmen flächendeckend eingesetzt, könnte das Bruttoinlandsprodukt im Vergleich zu 2019 bis 2025 um mehr als 13 Prozent steigen. So rechnet es eine Studie des Verbands der Internetwirtschaft (eco) und der Unternehmensberatung Arthur D. Little vor. Die Bereiche „Handel und Konsum“ sowie „Energie, Umwelt und Chemie“ könnten laut der Untersuchung am meisten profitieren.
Zum Download der Studie hier entlang.

Weltweite Stimmungsbilder zu AI
Die folgenden Zahlen zeigen, wie AI im Arbeitsalltag in anderen Ländern wahrgenommen wird.

Enthusiasmus: AI und Robotik halten Einzug in immer mehr Arbeitsumgebungen. Eine aktuelle Studie von Oracle und Future Workplace zeigt, dass 2019 bereits 50 Prozent der weltweit Befragten mit AI-Systemen zusammenarbeiten. Besonders in Asien (China: 77 Prozent, Indien: 78 Prozent). Männer sind tendenziell optimistischer gegenüber den intelligenten Maschinen. Interessant ist auch: 64 Prozent der Befragten würden einem Roboter mehr Vertrauen als ihrem Manager. In China und Indien sind es sogar fast 90 Prozent.

Vertiefung: Katharine Rooney greift die Zahlen von Oracle und Future Workplace in ihrem Artikel für das Weltwirtschaftsforum auf und diskutiert den Einfluss von AI auf die Arbeitswelt. Wie so oft gibt es auch Zahlen, die ein skeptischeres Bild zeichnen, hier im Video in Rooneys Artikel (detaillierter nachzulesen bei IPSOS Global Advisors). Demnach stehen 40 Prozent der weltweit Befragten AI skeptisch gegenüber. Nahezu die Hälfte befürwortet eine striktere Regulierung von AI-Nutzung in Unternehmen.


aiInvest: Wer investiert wo?

Twitter kauft AI-Marketing-Start-up

Das soziale Netzwerk hat das Londoner Start-up Aiden.AI übernommen. Mit dem Einsatz dessen AI-getriebener Plattform sollen Werber und Content-Entwickler auf Twitter die Performance von Anzeigen für kleine Unternehmen verbessern. So will das Start-up den „ersten AI-gestützten virtuellen Kollegen für Marketeers“ bereitstellen.


aiLab: ein Blick in Forschung & Entwicklung

AI gegen Internetzensur

Forscher an der Universität von Maryland haben ein AI-Tool entwickelt, das staatliche Zensurmaßnahmen von Internetzugängen umgehen kann. Die Software namens Geneva lernt mit und kann somit auch immer neue Beschränkungen meistern. Das System entdeckt auch Schlupflöcher, die den Forschern bislang nicht bekannt waren. Getestet wurde Geneva bisher in China, Indien und Kasachstan.

Internetzensur wie in China will die AI-Software Geneva umgehen (Bild: Gerd Altmann/pixabay)


aiPolicy: Politik & Rahmenbedingungen

Interview: Staatssekretär Björn Böhning erklärt „KI-Observatorium“

Das Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) setzt ein „KI-Observatorium“ ein. Dieses Gremium soll künftig die Chancen und Risiken von Artificial Intelligence bewerten. Wie das Gremium helfen soll, erklärt Staatssekretär Björn Böhning im Interview mit Meike Laaff von ZEIT online.


aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Podcast-Tipp: Wenn AI Gesichter erkennt

FaceID im Smartphone, Bilder taggen in sozialen Medien, Videoüberwachung im öffentlichen Raum, EasyPass am Flughafen … AI-gestützte Gesichtserkennung spielt in unserem Alltag bereits eine Rolle. Wo sie wie angewendet wird und was das für uns bedeutet, besprechen Léa Steinacker und Miriam Meckel im ada-Podcast. Nutzungsbeispiele der sogenannten Facial Recognition aus China, Indien, Frankreich, Großbritannien und den USA zeigen das Für und Wieder der Technologie auf.

Das im Podcast erwähnte Beispiel von Joy Buolamwini seht ihr hier im Video:

Lesetipp dazu: Facial Recognition kann Transgender-Personen nicht zuordnen

Unsere Gesellschaft wird immer diverser und individueller, doch das Beispiel der automatisierten Gesichtserkennung zeigt, wie AI-Technologien hier auch zu Problemen führen können. Rachel Metz beschreibt in ihrem Artikel für CNNBusiness, welche Probleme zum Beispiel für Menschen entstehen, die sich nicht als eindeutig „männlich“ oder „weiblich“ identifizieren und deshalb oft von Gesichtserkennungssoftware nicht eingeordnet werden können. Auch Frauen mit Kurzhaarschnitt oder Teenager werden von mancher Facial Recognition-Software nicht korrekt identifiziert. Deutlich wird dabei auch: AI-Entwickler, egal ob große Tech-Player oder kleine Start-ups, haben es schwer, zu kontrollieren, wie ihre Technologie letztendlich eingesetzt wird.

Gesichtserkennungssoftware hat Probleme bei der Identifizierung von Geschlechtern (Bild: CNN.com)


aiTaillight: Ein FunFact zum Schluss

Die Roboter sind los …

… zumindest noch heute von 12 bis 18 Uhr im Hamburger Hammerbrooklyn.DigitalCampus. Beim Speed Dating mit KI könnt ihr den ein oder anderen kennenlernen.

Ich habe gestern die Bekanntschaft von Emma gemacht. Sie ist ein humanoider Serviceroboter, der in einem Projekt der Fachhochschule Kiel mit Demenzkranken eingesetzt wird. Emma kann sich Gesichter merken, stellt Quizfragen, hat mit der Ghettofaust auch ein Fünkchen Streetcredibility am Start und rastet auf dem Dancefloor einigermaßen aus – Gangnam… äh Roboterstyle versteht sich 😜

Achja, eigentlich heißt der Roboter von IBM ja Pepper, aber „Emma” gefiel den Bewohnern in der Demenz-WG besser.


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