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Perspektiven auf die Digitalisierung

Verschiedene Facetten der Digitalisierung eröffnen das Spektrum der bevorstehenden Herausforderungen und Chancen. Welche Konsequenzen müssen im Rahmen der technischen Möglichkeiten bedacht werden und wie kann der Wandel sozial intelligent geplant werden? 

Im Februar 2018 veröffentlichen LawGeex eine Studie , die das Abschneiden von 20 sehr erfahrenen Anwälten im Vergleich zu einer Künstlichen Intelligenz misst. Die Aufgabe: 5 NDAs (Non-disclosure Agreements) auf Risiken prüfen. Die Anwälte erreichten eine Genauigkeit von 85% im Vergleich zur KI, die eine Genauigkeit von 94% schaffte. Die Anwälte benötigten dafür durchschnittlich 92 Minuten. Die KI nur 26 Sekunden.

„So the rate of improvement is really dramatic. We have to figure out some way to ensure that the advent of digital super intelligence is one which is symbiotic with humanity. I think that is the single biggest existential crisis that we face and the most pressing one.“  Elon Musk

Die Geschwindigkeit der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz vom Niveau eines 6-Jährigen zum Niveau eines durchschnittlich intelligenten Erwachsenen betrug ca. ein halbes Jahr.

Der technische Wandel erfasst bis zum Jahr 2025 fast acht Millionen Beschäftigte. – Niemand kann derzeit mit Gewissheit sagen, ob am Ende der Entwicklung insgesamt mehr oder weniger Arbeitskräfte gebraucht werden als heute. Sicher ist aber, dass ein großer Teil der Beschäftigten neue Kompetenzen benötigen wird, um im Arbeitsmarkt der Zukunft gefragt zu sein. – Mehr als 60 Prozent der Betroffenen sind nicht etwa Geringqualifizierte, sondern Fachkräfte. Ein weiteres Zehntel der Betroffenen sind sogar Experten und Spezialisten auf ihrem Gebiet. – Sollten Millionen von Menschen ihren Job verlieren, wären die Kosten enorm. – Darüber hinaus entgingen dem Staat und den Kassen Steuern und Beiträge.

Boston Consulting Group, Studie: „Schöne neue Arbeitswelt 4.0? Was wir tun müssen, damit uns die Arbeit nicht ausgeht“, 11/2017, zitiert aus der Welt 26.11.217

… Depending on the focus and approach, researchers call it machine learning, neural networks, big data, cognitive systems, or genetic algorithms, among others. I will simply refer generically to the product of their effort as synthetic intellects. – The second class of new systems arises from the marriage of sensors and actuators. They can see hear, feel, and interact with their surroundings. – Of course, these two types of systems – synthetic intellects and forged laborers – can work in unison to perform physical tasks that require a high level of knowledge and skill, such as fixing cars, performing surgery, and cooking gourmet meals. – The emergence of powerful autonomous systems raises serious ethical questions.

„Humans need not apply“ von Jerry Kaplan, 2015

„Die Digitalisierung transformiert alle Branchen und die Gesellschaft mindestens so massiv, wie die Industrialisierung vor 200 Jahren. Eine neue Weltordnung entsteht, und das macht den meisten Wirtschaftsführen, Politikern und auch Bürgern Angst. Sie halten an herkömmlichen Business- und Lebensmodellen, Denk- und Arbeitsstilen fest, statt die Vielfalt der neuen technologischen Möglichkeiten zu erkunden, mit den für praktisch jedermann verfügbaren Spitzentechnologien zu spielen und zu experimentieren.“

Karin Frick, GDI, 2014

The vision of the semantic web is of a „web of data“ that can be used by algorithms and other forms of software agents to perform tasks automatically, on behalf of human users. To achieve this vision, the semantic web relies on structured data and metadata about resources that can be passed between services.

„Metadata“ von Jeffrey Pomerantz, 2015

Mit all den Daten, die sie über unsere Merkmale, unsere Verbindungen und unseren Kontext besitzen, können Raffinerien immer genauere Vorhersagen darüber treffen, was wir wollen, ob wir es nun selbst wissen oder nicht. Ganz gleich, wie gut die Empfehlungen der Maschine werden, müssen wir uns die Freiheit bewahren, darauf gemäß unseren eigenen Wünschen zu reagieren, auch indem wir sie ablehnen oder umformen. Das erfordert Werkzeuge, um zu verstehen, wie die Raffinerien zu ihren Empfehlungen gelangen und wie wir einige der Standardeinstellungen der Raffinerien auf unsere bevorzugten Werte setzen können. Einige Datenveredler werden sich stärker auf die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen für Menschen konzentrieren, die ihre Daten teilen; andere darauf, Produkte und Dienstleitungen für Unternehmen und Organisationen zu entwickeln, die diese Menschen und ihre Kaufneigungen verstehen möchten (denn das ist es, womit man Geld verdienen kann). Unsere Macht liegt in der Wahl, uns für die Nutzung der Raffinerien zu entscheiden, die uns Werkzeuge anbieten, um Transparenz und Handlungsfähigkeit hinsichtlich unserer Daten zu erhöhen.

„Data for the People; Wie wir die Macht über unsere Daten zurückerobern“ von Andreas Weigend, 2017

Regulators should consider the possible harms to the people whose data is being collected, and work to eliminate those harms, rather than limiting the collection of data itself.

„What’s the Future and Why It’s Up to Us“ von Tim o’Reilly, 2017

„Jeder hält die Grenzen des
eigenen Gesichtsfelds für die
Grenzen der Welt.“

Arthur Schopenhauer

„Blockchain hat das Potenzial, die Art und Weise, wie zukünftig Verträge zustande kommen, Steuern eingezogen werden, Pässe ausgegeben und Grundbücher geführt werden, grundlegend zu verändern.“

Sir Mark Walport, wissenschaftlicher Berater der britischen Regierung

Die X-Road ist eine Datenplattform, die als digitales, staatliches Rückgrat den Datenaustausch zwischen autorisierten Datenbanken ermöglicht. Zugrunde liegt das Prinzip, dass Daten nicht zentral, sondern ausschließlich dort gespeichert werden, wo sie entstehen. Die X-Road ermöglicht somit Zugang zu verschiedenen staatlichen Datenbanken als eine geschlossene Einheit. Jeder Bürger kann sich in die X-Road einloggen, auf alle seine Daten zugreifen und jederzeit nachvollziehen, wer seine Daten wann angesehen oder genutzt hat. Hier finden Datensicherheit, Datenaustausch und Datensouveränität des Einzelnen eine ebenso leistungsfähige wie pragmatische Lösung.

Bertelsmann Stiftung, Recherche „Digitales Labor eEstonia – eine Erfolgsgeschichte“













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eine gesunde Leistungskultur und

soziale Intelligenz in der Digitalisierung

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