Wie ethisch ist KI? - Thilo Hagendorff - Science Slam

Science-Slam.com
27 Aug 202010:35

Summary

TLDRDer Vortrag thematisiert künstliche Intelligenz (KI) und deren Einfluss auf Alltag und Gesellschaft. Der Sprecher, ein Forscher aus dem Bereich KI und Ethik, diskutiert wichtige Werte wie Privatsphäre, Verantwortung, Fairness, Transparenz und Sicherheit in KI-Anwendungen. Er führt Beispiele wie Roboter im Haushalt, KI-gesteuerte Toiletten und Bildanalyse ein, um die Herausforderungen und potenziellen Missbräuche aufzuzeigen. Er betont die Notwendigkeit, KI-Technologien ethisch und sicher zu entwickeln und Anwendungen mit hohem Missbrauchspotenzial sorgfältig zu behandeln.

Takeaways

  • 🤖 KI ist immer präsenter im Alltag und wird in vielen Lebensbereichen eingesetzt.
  • 🔍 Der Sprecher forscht an der Universität Tübingen zu Ethik und Anwendungen von KI.
  • 📈 Wichtige Werte in KI sind Privatsphäre, Verantwortlichkeit, Fairness, Transparenz und Sicherheit.
  • 🤝 Robotik ist ein Bereich, in dem KI oft eingesetzt wird, z.B. in Haushaltsrobotern.
  • 🐶 Ein Beispiel ist der Saugroboter, der mit KI und Bildschätzung arbeitet, um Hundefutter gleichmäßig zu verteilen.
  • 📸 Bildschätzung ist ein zentrales Feld in der KI-Branche, aber sie erfordert eine Menge menschlicher Arbeit für die Datenbeschriftung.
  • 🌐 KI-Systeme können in der öffentlichen Überwachung eingesetzt werden, was zu Problemen wie Diskriminierung führen kann.
  • 🚦 Beispiele für KI-Misserfolge sind rassistische KI-Systeme oder die Fehleinschätzung von Geschlecht bei Bildschätzung.
  • 📝 KI kann auch Texte generieren, was das Risiko von Fake News mit sich bringt.
  • 🔒 Es gibt KI-Anwendungen mit hohem Missbrauchspotential, die sorgfältig untersucht und veröffentlicht werden müssen.
  • 🌐 Die Forschung zielt darauf ab, eine ethische, sichere und sozial akzeptierte KI zu entwickeln.

Q & A

  • Was ist das Hauptthema des Gesprächs?

    -Das Hauptthema des Gesprächs ist die künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf das tägliche Leben.

  • Was ist der Beruf des Sprechers?

    -Der Sprecher ist Forscher im Bereich der künstlichen Intelligenz und arbeitet am Ethik-Labor der Universität Tübingen.

  • Welche Aspekte der künstlichen Intelligenz werden im Gespräch betont?

    -Im Gespräch werden Aspekte wie Privatsphäre, Verantwortlichkeit, Fairness, Transparenz und Sicherheit hervorgehoben.

  • Was ist ein Beispiel für den Einsatz von KI in Alltagsgegenständen?

    -Ein Beispiel ist der Saugroboter, der in immer mehr Haushalten eingesetzt wird und mit künstlicher Intelligenz ausgestattet ist.

  • Was ist ein Beispiel für die Kombination aus biologischer und künstlicher Intelligenz?

    -Das Beispiel ist der Hund, der mit dem Saugroboter interagiert, indem er seine Ausscheidungen hinterlässt, die der Roboter gleichmäßig über den Boden verteilt.

  • Was ist das Ziel der künstlichen Intelligenz in Bezug auf die Bilderkennung?

    -Das Ziel ist es, Objekte in Bildern zu erkennen, ohne menschliche Intervention, basierend auf einer Vielzahl von gelabelten Bildern.

  • Wie werden die Labels für die Bilderkennung erstellt?

    -Labels werden entweder durch manuelle Markierung von Bildern oder durch das Outsourcing an Dritte in Entwicklungsländern erstellt.

  • Was ist ein potenzielles Missbrauchspotential von KI-Systemen?

    -Ein potenzielles Missbrauchspotential ist die Automatisierung von Fake News durch Text-Generatoren oder die Erstellung von gefälschten Videos.

  • Wie können KI-Systeme diskriminierende Entscheidungen treffen?

    -KI-Systeme können diskriminierende Entscheidungen treffen, wenn sie auf einer Datenbasis trainiert werden, die bestimmte Muster oder Verteilungen widerspiegelt, die auf Vorurteilen basieren.

  • Was ist die Herausforderung bei der Forschung zu KI-Systemen mit hohem Missbrauchspotenzial?

    -Die Herausforderung besteht darin, die Ergebnisse der Forschung zu veröffentlichen, ohne dass sie für missbräuchliche Zwecke verwendet werden können.

  • Was ist das Ziel der Forschung des Sprechers?

    -Das Ziel der Forschung ist es, eine ethische, sichere, fähige und sozial akzeptierte KI zu entwickeln und anzuwenden.

Outlines

00:00

🤖 Künstliche Intelligenz und ihre ethischen Aspekte

Der Sprecher ist Forscher im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und diskutiert über die Bedeutung von KI in unserem Alltag. Er arbeitet an der Universität Tübingen und beschäftigt sich mit Ethikrichtlinien, um sicherzustellen, dass KI-Anwendungen bestimmte ethische Mindestanforderungen erfüllen. Er betont die Wichtigkeit von Datenschutz, Verantwortlichkeit, Fairness, Transparenz und Sicherheit. Ein spezifisches Beispiel ist der Einsatz von KI in Haushaltsrobotern, die mit biologischer Intelligenz interagieren und KI-Technologien verwenden. Es wird auch über die Entwicklung von KI-Systemen in Robotern gesprochen, die in der Lage sein sollen, Hundehaufen gleichmäßig in einem Raum zu verteilen. Weiterhin wird die Rolle der Bildkennung in der KI-Branche und die Herausforderungen bei der Automatisierung und dem menschlichen Einfluss auf diese Technologien diskutiert.

05:01

🚦 KI-Erkennung und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft

In diesem Absatz wird über die Anwendung von KI-Technologien im öffentlichen Raum gesprochen, wie zum Beispiel die Verfolgung von Menschen, die bei rot über die Ampel laufen, und die potenzielle Aussetzung von Strafen. Es wird auch über die chinesische Geschäftsmethode gesprochen, bei der das Gesicht einer Frau, die bei rot über die Ampel gelaufen ist, für Werbezwecke verwendet wurde. Es wird auf rassistische KI-Systeme hingewiesen, die bei dunkelhäutigen Menschen schlechter funktionieren als bei hellhäutigen und über die Notwendigkeit gesprochen, algorithmische Diskriminierung zu verhindern. Ein weiterer Aspekt ist die Sprachanalyse und Übersetzungssoftware, die möglicherweise falsche Übersetzungen aufgrund von statistischen Zusammenhängen liefern kann. Schließlich wird die Textsynthese und die Möglichkeit, mit solchen Technologien Fake News zu erstellen, besprochen, und es wird auf die Notwendigkeit hingewiesen, die Forschung in diesem Bereich mit Vorsicht zu betrachten.

10:04

🔒 KI und das Potenzial zur Verletzung von Privatsphäre

Dieser Absatz konzentriert sich auf die Verwendung von KI-Technologien, die das hohe Risiko bergen, zur Verletzung der Privatsphäre zu führen. Es wird über Anwendungen gesprochen, die Fotos von Menschen in nackte Bilder verwandeln können, und wie KI-Systeme dazu verwendet werden können, hochintime Informationen aus völlig unschuldigen Datenspuren zu gewinnen. Es wird auch auf die potenzielle Verwendung von KI in kommerziellen Spielen und die damit verbundenen ethischen Fragen eingegangen. Der Sprecher betont das Ziel der Forschung, eine KI zu entwickeln, die ethisch, sicher und sozial akzeptabel ist.

Mindmap

Keywords

💡Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen beschäftigt, die ähnliche kognitive Fähigkeiten wie ein Mensch besitzen, wie das Lernen, Problemlösen und Entscheidungsfinden. Im Video wird KI als ein technologischer Fortschritt dargestellt, der in unserem Alltag immer mehr Eingang findet und dabei wichtige ethische Werte wie Privatsphäre, Verantwortlichkeit, Fairness, Transparenz und Sicherheit berücksichtigen muss.

💡Robotik

Robotik bezieht sich auf die Wissenschaft von Maschinen, die physische Arbeit erledigen können, oft mit künstlicher Intelligenz ausgestattet. Im Kontext des Videos werden Roboter als materielle technische Artefakten beschrieben, die in Haushalten zum Beispiel als Saugroboter eingesetzt werden und mit biologischer Intelligenz interagieren können.

💡Datenschutz

Datenschutz ist der Schutz persönlicher Informationen vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch. Im Video wird betont, dass KI-Anwendungen, die in unserem Alltag eingesetzt werden, Datenschutz gewährleisten müssen, um die Privatsphäre der Menschen zu schützen.

💡Verantwortlichkeit

Verantwortlichkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, für die Auswirkungen der eigenen Handlungen zu haften. Im Video wird darauf hingewiesen, dass KI-Systeme verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt werden müssen, um sicherzustellen, dass bei Fehlern oder Missbräuchen die Verantwortung klar zugewiesen werden kann.

💡Fairness

Fairness bedeutet, dass Systeme und Entscheidungen gleich und ungefährdet von Vorurteilen sind. Im Video wird KI als fair angesehen, wenn sie gleiche Chancen für alle bietet und keine Diskriminierung aufgrund von Rasse, Geschlecht oder anderen Faktoren ermöglicht.

💡Transparenz

Transparenz bedeutet, dass die Funktionsweise von Systemen leicht verständlich und nachvollziehbar ist. Im Video wird betont, dass KI-Systeme transparent sein sollten, damit Benutzer verstehen können, wie Entscheidungen getroffen werden und welche Daten verwendet werden.

💡Sicherheit

Sicherheit bezieht sich auf den Schutz von Systemen und Daten vor Schadsoftware, Hackerangriffen und anderen Bedrohungen. Im Video wird die Bedeutung von Sicherheit hervorgehoben, um sicherzustellen, dass KI-Systeme nicht missbraucht werden können und die Integrität der Daten gewahrt bleibt.

💡Biologische Intelligenz

Biologische Intelligenz ist die Fähigkeit von Lebewesen, Informationen zu verarbeiten und zu lernen. Im Video wird die Interaktion zwischen biologischer Intelligenz, wie dem Verhalten eines Hundes, und künstlicher Intelligenz, wie einem Saugroboter, als Beispiel für die Zusammenarbeit beider Formen der Intelligenz genutzt.

💡Bilderkennungssysteme

Bilderkennungssysteme sind KI-Technologien, die es ermöglichen, Objekte, Personen oder Muster in Bildern zu identifizieren. Im Video wird auf die Herausforderungen hingewiesen, die mit der Entwicklung solcher Systeme verbunden sind, wie die Notwendigkeit von Datenlabeling und die potenziellen Missbräuche, wie die Automatisierung von Überwachungssystemen.

💡Crowdsourcing

Crowdsourcing ist die Praxis, die Leistung von einer großen, oft interaktiven Gemeinschaft von Menschen zu nutzen, um eine Aufgabe zu erledigen. Im Video wird darauf hingewiesen, dass Crowdsourcing verwendet wird, um Bilder für KI-Systeme zu labeln, was jedoch oft unter prekären Bedingungen in Entwicklungsländern geschieht.

💡Algorithmische Diskriminierung

Algorithmische Diskriminierung tritt auf, wenn KI-Systeme aufgrund unzureichender oder unangemessenen Datenbasis Entscheidungen treffen, die eine Gruppe gegenüber einer anderen benachteiligen. Im Video wird dies als ein Problem thematisiert, das durch technische und organisatorische Maßnahmen verhindert werden muss.

Highlights

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer mehr im Alltag angewandt.

Forschender an der Universität Tübingen beschäftigt sich mit KI-Ethik.

Wichtige Werte in KI-Anwendungen sind Privatheit, Verantwortung, Fairness, Transparenz und Sicherheit.

Robotik ist ein Subfeld der KI, oft mit KI-Software ausgestattet.

Saugroboter und biologische Intelligenz können Zusammenarbeit betreiben.

IRobot kündigt an, ihre Saugroboter mit einer spezifischen Bilderkennungs-Technologie auszustatten.

Stanford University hat eine KI-gesteuerte intelligente Toilette entwickelt, die Kot analysiert.

Bildererkennung ist ein zentrales Feld im aktuellen KI-Boom.

Automatisierung und KI erfordern menschliche Beteiligung, z.B. zur Markierung von Bildern.

Labels sind notwendig, um neuronale Netze zu trainieren.

Es gibt große Mengen an Labels, die erstellt werden müssen, oft durch Crowdsourcing oder Outsourcing.

Bildererkennung kann im öffentlichen Raum zur Überwachung eingesetzt werden.

Ein chinesisches Unternehmen hat ein System entwickelt, das Gesichter auf Busse druckt, die über rot überfahren sind.

Rassistische KI-Systeme können bei der Gesichtserkennung diskriminieren.

Algorithmische Diskriminierung kann durch technische und organisatorische Maßnahmen verhindert werden.

Sprachanalyse und Übersetzungssoftware können statistische Zusammenhänge missverstehen.

Textsynthese oder Textgenerierung kann zu Fake News beitragen.

Forschung mit hohem Missbrauchspotenzial wird oft nicht öffentlich gemacht.

Deepfake-Technologie kann Fotos in gefälschte Videos verwandeln.

Aus Datenspuren können hochintime Informationen gewonnen werden.

Superhumane KI könnte Industrien wie die Zuckerindustrie schädigen.

Ethik, Sicherheit und sozialakzeptierte KI sind Ziele der Forschung.

Transcripts

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ja hallo zusammen schön dass ihr dabei

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seid ich will mit euch über ein

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topaktuelles thema sprechen nämlich

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künstliche intelligenz das ist eine

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technologie die kommt immer mehr in

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eurem leben in ihrer lebenswelt in eurem

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alltag vor

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und ich selbst forscher in diesem

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bereich amex und philosophie lab an der

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universität tübingen und dort schreibe

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ich zb aufsätze über k ethik richtlinien

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er vergleicht die nach langweilige

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statistiken dazu und schau war vor allen

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dingen was sind eigentlich so die

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wichtigen wert er was muss in ki

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anwendungen implementiert werden dass

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diese gewissen minimal oder ethischen

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minimal anforderungen entsprechen und

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man sieht privatheit ist wichtig es ist

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wichtig dass verantwortungs beklebt sind

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wenn dinge schief gehen mit den systemen

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ist es wichtig dass sie fair sind dass

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sie transparenz sind dass man

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durchschauen kann was passiert dort

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eigentlich und sicherheit ist natürlich

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auch ein ganz wichtiger wert und dann

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gehen wir mal in einen sub fällt etwa

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dass der robotik hier geht es also

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materielle technische artefakte die

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häufig mit künstlich intelligente

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software ausgestattet sind und nehmen

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wir wieder ein beispiel aus unserem

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alltag etwa in saugroboter gibt es in

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immer mehr haushalten und kommt auch ab

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und zu zusammen mit biologischer

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intelligenz vor und diese biologische

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intelligenz muss aber um zu

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funktionieren ab und zu

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hinterlassenschaften erzeugen

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und wenn man diese hinterlassenschaften

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der biologischen intelligenz kombiniert

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mit künstlicher intelligenz

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dann kommt es zu sogenannten pop ups es

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heißt dieses zweite gerät hat nichts

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besseres zu tun als in hundehaufen

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möglichst gleichmäßig durch die wohnung

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zu verteilen man sieht hier den kleinen

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hund wie er sich gerade eben noch in

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sicherheit begeben hat bevor er so sein

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haufen gleichmäßig eingerieben wird und

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weil das eben nicht nur ein mal vorkam

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sondern ziemlich häufig an sprecher der

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firma irobot die also diese saugroboter

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herstellen angekündigt dass sie

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demnächst mit einer easy specific image

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recognition ausgestattet werden

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sein also auf deutsch der bilderkennung

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für scheiße

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und man mag es kaum glauben aber sowas

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gibt es bereits die universität stanford

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hat eine smarte toilette entwickelt wo

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ja eine ein ki system eine bilderkennung

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den eigenen kot analysiert und

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informationen darüber in der cloud lake

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und die bilderkennung ist eines der

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zentralen bereiche des derzeitigen ki

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booms und wir haben sie aber mit einer

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automatisierung illusion zu tun also wir

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denken bilderkennung ist etwas was so

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völlig von alleine geht völlig ohne

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menschliches zutun

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und das stimmt nicht es ist ein bisschen

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vergleichbar wie mit dem schach roboter

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ja wo auch mensch im inneren sitzt und

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die figuren bewegt bei der bilderkennung

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ist es so wir menschen sehen ein nashorn

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und wissen dann dass es nass an der

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computer braucht zehntausende

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hunderttausende millionen von bildern

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mit nashörnern um zu wissen oder um ein

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nashorn erkennen zu können und er

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braucht labels dazu in unserem fall

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braucht also bilder mit hundehaufen und

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labels was nützt mir diesen labels auf

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sich ja da kommt eben die menschliche

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hand arbeit ins spiel es muss nämlich

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auf einem bild erstmal markiert werden

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was der pc überhaupt erkennen soll ja

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was das es also man muss so reckt engels

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um objekte ziehen und nur wenn man

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datensatz auf diese weise präpariert hat

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dann kann man ihn in ein neuronales netz

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geben und die differenz zwischen dem

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output des neuronalen netzes und den

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labels die dann natürlich in

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mathematische sprache sozusagen

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übersetzt sind die nutzt man dann im

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netz zu optimieren damit es irgendwann

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in der lage ist nicht geregelte bilder

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also dann wirklich eigenständig in dem

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fall hundehaufen zu erkennen jetzt ist

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aber die frage wie kommt man denn an

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zehntausende hunderttausende millionen

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von labels irgendjemand musste ja machen

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ja man kann es entweder kraut schossen

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wie google das mit diesem recaptcha

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system macht was vielleicht einige von

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euch kennen da geht es darum bilder zu

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labeln die dann für autonome autos

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wichtig sind ja aber mit unserem

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hundehaufen ist es natürlich

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ein bisschen schwierig das irgendwie an

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millionen von end nutzerinnen und nutzer

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digitaler medien crowdsourcing

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deshalb gibt es eine zweite methode

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nämlich das outsourcen also man

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kontaktiert einfach drittfirmen die

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sitzen meistens in entwicklungsländern

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also eine sehr prekäre

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arbeitsbedingungen wo menschen den

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ganzen tag nichts anderes machen als

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bilder zu labeln audiodateien zu labeln

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und ähnliches wenn die bilderkennung

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dann irgendwann mal vernünftig

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funktioniert dann kann man die im

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öffentlichen raum einsetzen um wunderbar

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alles und jeden zu überwachen man kann

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zum beispiel schauen gehen menschen bei

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rot über die ampel und man kann sie dann

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auf großen anzeigetafeln einem public

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schelling aussetzen etwa und das ist

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auch dieser frau passiert dann hinzu

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eine chinesische geschäftsform die hat

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sich dann aber gewährten hat gesagt ich

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bin hab ich bei rot über die ampel

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gelaufen

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was war da passiert nun ihr gesicht ist

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als werbe abdruck auf einen bus oder auf

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bussen abgedruckt gewesen und immer wenn

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diese busse über kreuzungen gefallen

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sind hat die künstliche intelligenz eben

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daraus geschlossen ja diese frau läuft

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bei rot über die ampel

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also man sieht es geht viel schief gibt

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viele weitere beispiele wir haben

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rassistische kriegel tag wir haben

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rassistische ki gesteuerte

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schönheitswettbewerbe wir haben

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rassistische jackpots wir haben bild

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erkennungssysteme die bei dunkelhäutigen

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menschen viel schlechter funktionieren

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als bei hellhäutigen menschen die haben

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bild erkennungssysteme die männer als

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frauen klassifizieren wenn sie in einer

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küche stehen

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und derlei dinge mehr das beschäftigt

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uns viel in der forschung ich habe auch

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selbst ein aufsatz dazu beschrieben also

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thema ist einfach wie kann man

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algorithmische diskriminierung durch

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technische und organisatorische

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maßnahmen verhindern

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kommen noch mal zurück mit dem beispiel

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des mannes der als frau klassifiziert

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wird von der ki wenn in der küche steht

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an dem beispiel sieht man erkennt

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statistische zusammenhänge

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es gibt leider einfach mehr bilder von

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frauen in küchen als von männern in

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küchen und apropos statistik stadt sinn

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weiterer bereich ist die sprachanalyse

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übersetzungssoftware ich gebe den satz

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eins anna wacker politischen die ki

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übersetztes mit einem meeting in panik

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vor land natürlich esse ich kein anwalt

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zum mittagessen aber weil eben das wort

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avoca mit oder häufiger mit anwalt

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übersetzt wird als mit avocado der

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statistische zusammenhang also stärker

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ist geht die ki davon aus ja ja das ist

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die richtige übersetzung

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wir haben noch einen weiteren bereich ok

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sehr starkes nämlich die text synthese

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oder text generierung ich habe hier mal

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so eine anwendung genutzt

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die zeitungsartikel erstellen kann der

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habe ich einfach die überschrift gegeben

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thilo hagendorf der exact science slam

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und hab dann automatisiert einen artikel

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dazu generieren lassen

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ich lese man nur die ersten beiden sätze

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for the great science slams one of the

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biggest and most exciting science mit up

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in the world just happened to take place

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and a thilo handorf in austrias rest

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wird wenn die 1000 plus crouch included

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scientist scientists and training super

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celebrities die orte personen des

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mettinger politischen und so weiter und

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so fort

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erstaunlich guter text aber natürlich

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trotzdem völliger nonsens

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man vermutet dass mit solchen text

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generatoren automatisiert massenhaft

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fake news erstellt werden können weshalb

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die forschung dazu teilweise nicht

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öffentlich gemacht wird und diesen

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komplex habe ich wiederum an als solchen

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auch erforscht also wir sprechen hier

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über sogenannte vorbild also über wissen

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was so missbrauchsanfällig ist dass man

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es nur sehr eingeschränkt oder gar nicht

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öffentlich machen

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was natürlich in der wissenschaft erst

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mal problematisch ist denn wir haben ja

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die vorstellung dass

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forschungsergebnisse öffentlich sein

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sollten

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aber es gibt eben anwendungen die haben

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so ein großes dual use potenzial nennt

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man das also ein hohes

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missbrauchspotenzial dass die forschung

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in diesem bereich auch wenn da gar nicht

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irgendwie böse intentionen dahinter

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stehen mit vorsicht zu betrachten ist

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ich nenne ein paar beispiele vorstellen

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im bereich die pigs gehört sicher dazu

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also wo es um fotorealistische aber

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völlig gefälschte videos geht es geht um

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sprachsynthese also ich kann text in die

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stimme von anderen menschen verwandeln

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und diese menschen dann dinge sagen

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lassen die sie in wirklichkeit natürlich

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nie gesagt haben

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aber das geht um psychiatrie es geht

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darum dass sich aus völlig

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unverdächtigen datenspuren dich

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hinterlasse hoch intime informationen

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gewinnen kann ja also ob ich drogen

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nehme meine sexuelle und politische

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orientierung beim ob meine eltern

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geschieden sind und so weiter und so

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fort wie gesagt aus das kann ich aus

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völlig unverdächtigen datenspuren kann

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ich solche dinge mit recht hoher akkurat

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haid pro babbel ist ish herauslesen

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es geht um super humane ki die in

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kommerziellen spielen die

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dahinterliegende industrie kaputt machen

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könnte was jetzt empfiehlt der

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zuckerindustrie vielleicht nicht das

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schlimmste wäre trotzdem ist es auch ein

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beispiel für so genannte verletzter oder

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es geht um anwendungen die fotos von

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menschen kleidung in nackt bilder

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verwandeln können und ähnliches es geht

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immer um verschiedene machine learning

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verfahren die da im hintergrund stehen

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und die aber eben dieses hohe

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missbrauchspotenzial haben lange rede

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kurzer sinn das sind der dass das ziel

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unserer forschung ist dass wir eine

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ethische eine sichere einer fähre und

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eine sozial akzeptierte entwickeln

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erforschen anwenden können und damit

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bedanke ich mich für die aufmerksamkeit

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