Neun Mal Sechs

Und danke für den Fisch

Artikel getaggt mit Künstliche Intelligenz

Diskussion über Zustand und Zukunft der Demokratie und das Potential von KI in der Demokratie (mit KI)

Sep. 24

Gepostet von neunmalsechs in Demokratie, KI-AI, Politik | 1 Kommentar

Verschiedenfarbige Bänder verbinden sich zu einem gemeinsamen Weg – politische Ziele werden zu einem Kompromiss zusammengeführt.

Ich habe mich gestern Abend unterhalten. Über die Demokratie und ihre Zukunft. Mit einer KI. Das war interessant. Aus einer neugieriegen, offenen Anfrage (mit viele Gedanken dazu in meinem Hirn) wurde zunöchst eine kritische Diskussion und dann mehr ein Interview, das Potentiale auslotet. Spannend genug, um es hier zu veröffentlichen. Da steckt mehr drin, als ich in einem Lesen verdauen kann.

Exporthinweis: Tippfehler, Rechtschreibung und Zeichensetzung in den Beiträgen von „Ich“ wurden bereinigt. Inhalt, Reihenfolge, Wiederholungen und verworfene Vorschläge bleiben erhalten; die Antworten der KI sind unverändert. Die Sprecher sind als „Ich“ und „KI“ gekennzeichnet; die Themenübersicht wurde ergänzt; Quellenhinweise in anklickbare Links (am Ende der Seite) umgewandelt.

Themenübersicht (redaktionell ergänzt)
  1. Eine erste Zukunftsvision
  2. Der Einwand: Macht und Ungleichheit
  3. Das Problem der Komplexität
  4. Politische Ziele und KI-Kompromisse
  5. Eine bindende KI-Verfassung
  6. Blockchain als Ansatz
  7. Widerruf, Neustart und Rücksprung
  8. Ehrlichkeit und Vollmacht
  9. Alternative Realitäten und Grundrechte
  10. Mehrheit und Opposition
  11. Flüssige Demokratie
  12. Haltefristen und qualifizierte Mehrheiten
  13. Wirkungskorrektur oder Meinungsänderung?
  14. Personen, Vertrauen und politische Orientierung
  15. Politiker als Empfehlende
  16. Ein Übergang im Rahmen des Grundgesetzes
  17. Nachgespräch: Öffentlichkeit

Ich

Ich wundere mich: Wie kann Demokratie im Zeitalter von Populismus und KI noch funktionieren? Sei visionär und Sci-Fi

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Warum CoWo42 scheitern muss

Sep. 14

Gepostet von neunmalsechs in @work, Darmstadt, Digital Business, Firmen und Produkte, Innovation, Marketing, Me, myself & I, Projektmanagement, Wirtschaft | Keine Kommentare

Gemeinsames Mittagessen im Coworking-Space
Fiktiv: Gemeinsames Mittagessen im Coworking-Space

CoWo42 will mehr sein als ein weiterer Coworking-Space. Es soll Arbeitsort, Gemeinschaft, Innovationszentrum und Anbieter digitaler Dienstleistungen zugleich werden. Genau darin liegt das Problem: Das Projekt versucht, die bekannten Schwächen des Coworking-Geschäfts durch zusätzliche Komplexität zu lösen.

Was als Alleinstellungsmerkmal verkauft wird, könnte sich als entscheidender Konstruktionsfehler erweisen.

Ein schwieriger Markt ohne klaren Wachstumstreiber

Coworking war einmal ein Versprechen: flexibel arbeiten, interessante Menschen treffen, Infrastruktur teilen und dabei günstiger sein als im eigenen Büro. Doch inzwischen ist das Modell weder neu noch unumstritten.

Viele Beschäftigte können zumindest teilweise von zu Hause arbeiten. Kleine Unternehmen mieten klassische Büros, wenn sie Verlässlichkeit und Privatsphäre benötigen. Größere Anbieter punkten mit mehreren Standorten, professioneller Ausstattung und bekannten Marken. Dazwischen kämpfen lokale Coworking-Spaces um eine vergleichsweise kleine Zielgruppe.

CoWo42 müsste deshalb nicht nur grundsätzliches Interesse wecken. Es müsste Menschen dauerhaft davon überzeugen, für einen externen Arbeitsplatz zu bezahlen, obwohl viele von ihnen bereits einen Schreibtisch zu Hause haben.

Das ist möglich – aber weit schwieriger, als die positive Erzählung vom „neuen Arbeiten“ vermuten lässt.

Gemeinschaft ist kein Geschäftsmodell

Ein zentraler Teil des Versprechens scheint die Community zu sein: Menschen sollen sich begegnen, austauschen, voneinander lernen und gemeinsam neue Projekte entwickeln.

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Das Ende der Coder?

Sep. 8

Gepostet von neunmalsechs in Digital Business, Innovation, Internet, KI-AI, Uni, Wirtschaft | Keine Kommentare

Ich habe in den vergangenen Monaten viel mit KI gearbeitet – um Texte zu schreiben, Bilder zu erstellen oder Informationen zusammenzufassen. Ich habe auch ein wenig Vibe Coding ausprobiert – mit überraschend positiven Ergebnissen.

Natürlich macht mich das nicht zum Softwareentwickler. Aber es verändert die Grenze zwischen denen, die programmieren können, und denen, die lediglich eine Idee für ein digitales Werkzeug haben. Wenn KI einen wachsenden Teil der eigentlichen Codeerzeugung übernimmt, werden Problemverständnis, klare Anforderungen und kritisches Urteilsvermögen wichtiger. Fähigkeiten also, die nicht ausschließlich bei Programmierern liegen.

Doch welchen Einfluss hat das auf die Tätigkeit von Softwareentwicklern? Ein Artikel des Softwareentwicklers Devrim Ozcay auf Medium fragt: Was geschieht mit Menschen, deren Beruf bisher wesentlich darin bestand, selbst Code zu schreiben? Seine zugespitzte These lautet, dass Programmierer nicht einfach verschwinden – dass sich ihre Aufgabe und damit auch ihr beruflicher Wert aber deutlich verschieben.

Der Artikel geht von einer realen persönlichen Begebenheit aus, die für die grundsätzliche Frage jedoch nicht entscheidend ist, und erstreckt sich über mehrere längere Teile. Deshalb habe ich versucht, sein zentrales Argument hier auf Deutsch zusammenzufassen:

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Wie würde eine KI bei der Europawahl wählen? Kein Witz – Empirie

Mai 16

Gepostet von neunmalsechs in Demokratie, Digital Business, Innovation, Politik, Robotics | 1 Kommentar

Europawahl 2024 EU

Künstliche Intelligenz (KI, englisch: Artificial Intelligence (AI)) ist eines der faszinierendsten Themen unserer Zeit, seitdem die Entwicklung hier massive Fortschritte gemacht hat. Auch wenn (soweit ich da reinschauen kann) die meisten Applikationen wohl nur reines Maschine Learning (ML) (eine Methode / Vorform von KI) sind und sich das Label „KI“ sehr großspurig anheften.

Das Versprechen von KI ist, dass sie uns helfen, rein sachbezogene Entscheidungen (losgelöst von Emotionen und Interessen) nach bestem Stand des Wisssen zu treffen und uns lästige Arbeiten abnehmen können. Die Bedrohung, die viele sehen sind: Von Jobverlusten über ganze Branchen und Industrien, die überflüsssig werden, über eine zunehmende Entmündigung des Menschen bis hin zu einer Dystopie, in der der Mensch von Maschinen als überflüssig oder gar schädlich eingestuft wird.

Das Thema KI beschäftigt Wissenschaftler schon sehr lange und hat schon früh zu Diskussionen um den Umgang damit sowie zu theoretischen Überlegungen geführt. Zwei zentrale sollen hier genannt sein, weil sie für die Diskussion wichtig sind und sicherlich einer Weiterentwicklung bedürfen: Der Turing Test (1950) und Asimov’s Roboter-Gesetze (1942).

Zukünftig wird eine Ausbreitung / Auswirkung von KI’s auf alle Bereiche des Lebens nicht zu vermeiden sein. Die Geschichte des technischen Fortschrittes zeigt, dass sich einmal entwickelte Technologien nicht oder nur schwer verhindern lassen, solange sie wirtschaftliche Vorteile mit sich bringen. Daher ist es wichtig, sich damit inhaltlich zu beschäftigen, um deren Ausgestaltung, das Risikomanagement und ggf. auch eine Regulierung zu beinflussen.

Grundsätzlich sind KI und ML-Systeme in der Lage, sich selbstständig aus ihnen zugänglichen Quellen zu informieren. Sie sammeln Fakten, überprüfen diese (z.B. dadurch wie weit diese mit zugrundliegenden Erkenntnissen übereinstimmen), interpretieren statistische Daten und verwenden weitere Methoden, um zu Ergebnissen zu kommen. In der Regel wird zwischen (von Menschen) trainierten KI’s und untrainierten KI’s unterschieden. ChatGPT (der Platzhirsch unter den KI’s) zum Beispiel beschreibt seinen Prozess der Entscheidungsfindung so:

ChatGPT trifft Urteile darüber, ob etwas richtig oder besser ist, basierend auf mehreren Faktoren:

  1. Training auf großen Datenmengen: ChatGPT wurde auf riesigen Mengen von Texten aus dem Internet trainiert. Diese Texte umfassen viele verschiedene Bereiche des Wissens und viele verschiedene Perspektiven. Dadurch kann das Modell auf ein breites Spektrum von Informationen zurückgreifen.
  2. Statistische Muster: Das Modell erkennt und verwendet statistische Muster in den Daten, um Antworten zu generieren. Es berechnet Wahrscheinlichkeiten, welche Wörter oder Sätze am wahrscheinlichsten als nächstes kommen sollten, basierend auf dem Kontext der gestellten Frage.
  3. Eingebaute Heuristiken: Das Modell nutzt eingebaute Heuristiken, um Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel könnten bestimmte Formulierungen oder Begriffe als Anzeichen für bestimmte Arten von Antworten dienen.
  4. Fehlerkorrektur und Feinabstimmung: Während des Trainingsprozesses und durch Feedback von Benutzern wird das Modell kontinuierlich verfeinert. Dies hilft, die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu verbessern.
  5. Kontextuelle Informationen: Das Modell berücksichtigt den Kontext der Konversation, um relevante und kohärente Antworten zu liefern. Dies schließt sowohl den aktuellen Austausch als auch frühere Interaktionen im gleichen Gespräch ein.
  6. Ethische Richtlinien und Sicherheitsfilter: OpenAI hat ethische Richtlinien und Sicherheitsfilter implementiert, um sicherzustellen, dass die Antworten des Modells angemessen und nicht schädlich sind. Diese Filter helfen, problematische Inhalte zu vermeiden.

Wenn nun eine KI Entscheidungen treffen kann, so dachte sich die Kommunikationsagentur „In A Nutshell“ (München), warum dann diese nicht danach befragen, was sie zur Europawahl wählen würde? Und so haben sie ChatGPT (basierend auf der GPT-4-Version) mit den Thesen des deutschen Wahl-o-maten zur Europawahl gefüttert und die Entscheidungen (Zustimmung / Neutral / Ablehnung) dort zurück eingetragen.

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