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Open Password - Montag,
den 3. Februar 2020

# 699


Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg – Mary Ellen Bates – Information Professionals – Deep Learning – Generation AI – Roboter – Magie – Vertrauen – Kognitive Revolution – Informationelle Gleichheit – Cyber-Sicherheit – Bias – ImageNet – Dalai-Lama – Barack Obama – Donald Trump – Toolbox – Maschinelle Übersetzungen – Universität von Rhode Island – AI Lab – Taxonomien – Sentimentanalysen – Recommendersystem – Amazon – Google – Informationskompetenz – Wikipedia - Algorithmen - Soziale Medien – Suchmaschinen – Filterblasen – Echokammern – GESIS – Universität Mainz – Universität Hohenheim – ZBW – Klaus Tochtermann – WWF – Panda Search - Microsoft


Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg 2019:
Mary Ellen Bates


„Info pros can stay two steps ahead of AI
(if you`re working quickly)“

Die Tools Künstlicher Intelligenz
auf die klassischen Aufgaben der InfoPros anwenden

Teil der Debatte sein und bei „Deep Learning“
für erklärungsfähige Systeme eintreten

Mary Ellen Bates (BatesInfo.com) referierte auf den „Steilvorlagen 2019“ in ihrer Keynote über „Indispensable Info Pros: Building Value in an AI World“. Die YouTube-Aufnahme findet sich auf https://youtu.be/uC7QahB56Cw, die Folien ihres Vortrages auf https://fbm.cloud.booklan.de/index.php/s/mP3be8adyaemgjN#pdfviewer.
mary-ellen-bates
Hatte sich Frau Bates mit ihrem Auftritt auf den „Steilvorlagen 2019“ abermals den Titel einer informellen Königin der Information Professionals verdient? Abgesehen davon, dass sie wegen eines anderen Termins bei den Amerikanern nicht an der Podiumsdiskussion teilnahm, stellte sie Benchmarks in mehrfacher Hinsicht auf: mit ihrem souveränen Auftreten, zu dem auch Humor und ein befreiendes Lachen über die eigenen Scherze gehörten – mit einem ebenso unterhaltsamen wie jederzeit verständlichen wie durchstrukturierten Vortrag, der Rücksicht auf die Aufnahmefähigkeit von Tagungsteilnehmern nahm – mit einem Blick über den Tellerrand, der uns bis zur „kognitiven Revolution“ 70.000 Jahre zurückführte und der in einem Appell an die Information Professionals mündete, ihrer gesellschaftspolitischen Verantwortung bei Deep-Learning-Systemen, die kein Mensch mehr versteht, gerecht zu werden – und mit einer Ableitung der KI-Potenziale aus den klassischen Aufgaben der InfoPros und einer Auflistung ihrer Chancen in dr KI-Revolution, wie ich sie so differenziert bislang nicht gehört hatte. Umwälzende Erkenntnisse kamen allerdings auch von Mary Ellen Bates nicht und dürften in einer Branche kaum möglich sein, die mehr auf das „Machen“ als auf Siege auf dem Papier angelegt sind.

Mary Ellen Bates illustrierte ihre These, das Künstliche Intelligenz längst unseren Alltag erreicht hat, mit dem Beispiel, wie sie auf dem Weg zum Flughafen von Google Maps mit der Nachricht erreicht wurde, dass ihr Flieger möglicherweise eine halbe Stunde später als geplant abfliegen werde. Woher wusste Google neben anderen Dingen, welchen Flug Frau Bates nehmen wollte? „Isn´t that creepy?“ fragte Frau Bates und folgerte: „You have Artificial Intelligence in your pocket right now.“

Die Referentin fand es noch gruseliger, dass die gegenwärtig nachwachsende „Generation Alpha“, von ihr auch als „Generation AI“ („AI“ von „Artificial Intelligence“) bezeichnet, mit den Robotern als Peers aufwächst. Die Eltern müssen jetzt den Kids lehren, dass der Roboter nicht ihr Freund ist und es sich um ein „Es“, nicht um ein „Er“ oder „Sie“ handelt, auch wenn der Roboter mit ihnen interagiert, ihre Fragen beantwortet und sie in einer Reihe von Spielen schlägt. Heute sind die Spielzeuge der Kinder smarter als die Kinder selbst, wenigstens in mancherlei Hinsicht. Immerhin kann bereits Vierjährigen beigebracht werden, Roboter so zu programmieren, dass diese bestimmte Spiele mitmachen. Dann können die Kinder zu Recht sagen: „Der Roboter kann mich zwar in „Schere – Stein – Papier“ schlagen, aber ich habe ihn mit dieser Fähigkeit ausgestattet, solches zu tun, so dass ich tatsächlich smarter als er bin.“

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Versetzt Künstliche Intelligenz die menschliche Spezies in einen Stand der Hilfslosigkeit, weil wir nicht mehr wissen, was wir glauben und wem wir vertrauen können?
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Gleichwohl ist zu fragen und das gilt in gleicher Weise für Erwachsene: Wie konnten wir in eine solche Abhängigkeit von Maschinen kommen? Jede heute einigermaßen entwickelte Technologie ist für uns ununterscheidbar von Magie geworden. Eines unserer zentralen Probleme lautet: Wie qualifizieren wir die Vierjährigen und genauso die 64 Jahre alten Senioren, wann und inwieweit wir der Künstlichen Intelligenz trauen können und wann nicht? Allgemeiner: Wie konnte sich die erfolgreichste Spezies auf Erden in einen tendenziellen Stand der Hilflosigkeit begeben? Werden damit die Vorteile der vor 70.000 Jahren einsetzenden „kognitiven Revolution“, die durch eine Mutation („Neuverdrahtung“) des menschlichen Gehirns in Gang gesetzt wurde, rückgängig gemacht?

Erinnern wir uns daran, was die „kognitive Revolution“ uns gebracht hat: Sie ermöglichte, abstrakt zu denken und diese Konzepte zu kommunizieren, über andere Mitglieder zu klatschen und sie somit einzuschätzen, damit zu bestimmen, welche neuen Konzepte trugen und welche nicht, welcher Mensch vertrauenswürdig oder nicht war, so dass Kooperationen auch mit völlig Fremden und dies auf vielfältige Weisen möglich wurden. Alle Menschen verfügten nach der kognitiven Revolution über ähnliche Fähigkeiten und die gleichen informativen Voraussetzungen, so dass ein Zustand der informationellen Gleichheit bestand.

Aber gilt das noch, wenn wir beispielsweise die folgenden empirischen Ergebnisse heranziehen? 64% aller Organisationen weltweit erfuhren im vergangenen Jahr eine Phishing-Attacke, ohne sich dagegen wehren zu können. Schlimmer noch: 77% der IT-Professionals erklärten, dass sie auf die Herausforderungen für die Cyber-Sicherheit nicht vorbereitet sind. Die Fähigkeiten, die eine informationelle Gleichheit ermöglichten, sind irrelevant geworden, und keiner weiß mehr, was und wem er vertrauen kann.

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InfoPros als Spezialist für den Einsatz und Umgang mit AI-Werkzeugen.
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Allerdings ist Artificial Intelligence nur so gut, wie die Menschen sie machen, beispielsweise, indem die zunächst nichts wissende Maschine mit relevanten historischen und aktuellen Daten ohne Bias versorgt wird und der Algorithmus um eine Reihe eventueller „Vorurteile“ bereinigt wird. Was dabei schief gehen kann, stellte die Referentin am Beispiel von ImageNet dar, dessen Open-Source-Produkt „ImageNet Roulette“ darauf angelegt ist, Menschen nach Porträtfotos zu klassifizieren. Mary Ellen Bates machte die Probe aufs Exempel und die Erfahrung, dass das System sie mit dem Dalai-Lama verwechselte, Barack Obama für einen Clown hielt und Donald Trump als Ex-Präsidenten sah. Spätestens bei Trump kommen wir auf die Idee, dass das System vielleicht mehr weiß und besser als wir ist. Und womöglich ist Mary Ellen Bates ja so weise wie der Dalai-Lama – zumindest in den Belangen, die für Information Professionals von besonderer Relevanz sind.

In manchen Dingen allerdings kann Künstliche Intelligenz besser als seine Erschaffer sein. Als Werkzeugkasten oder „Toolbox“ mit verschiedenen Technologien ermöglicht sie zum Beispiel maschinelles Sehen (wichtig etwa für autonomes Fahren), Gesichtserkennung, Spracherkennung, Erkennung von Mustern, Übersetzungen aus und in andere Sprachen, Text und Data Mining, Robotics und vieles mehr. Große Fortschritte wurden in letzter Zeit besonders bei maschinellen Übersetzungen gemacht.

Ein Sonderfall stellt „Deep Learning“ dar, weil hier der Algorithmus Aufgaben erfüllt, ohne dafür explizite Instruktionen erhalten zu haben, es folglich ihm überlassen bleibt, wie er seine Aufgaben erfüllt. Wenn wir der Maschine das Bild einer Katze zeigen, kreiert die Maschine ihr eigenes Klassifikationsschema, um Katzen auf anderen Bildern erkennen zu können. Das Beunruhigende daran besteht darin, dass wir keine Ahnung haben, wie die Maschine das angestellt hat. Was ist dann der Unterschied zur Magie? Wir sehen nur, dass die Maschine erfolgreich war, und Katzen auf Bildern erkennt. Ist das nicht gefährlich, sollten wir uns fragen, zumal es zu Nebenwirkungen kommen kann, die wir gleichfalls nicht sehen.

Soweit gekommen, fand es Mary Ellen Bates an der Zeit, Künstliche Intelligenz zu definieren. Sie sah es als „the area of computer science focused on enabling devices or algorithms to mimic cognitive functions usually associated with human thinking“.

Zwar kann Artificial Intelligence nicht denken, sagte Frau Bates, fügte aber vorsichtshalber ein „Noch nicht“ hinzu. Aber AI kann unerwartete Muster finden, was wiederum der menschlichen Spezies nicht möglich ist. Dafür können wir neue Produkte und Arbeitsweisen erfinden, Warum-Fragen beantworten und kreativ auf völlig neue Situationen reagieren, was uns Vorteile gegenüber den maschinellen Intelligenzen verschafft. Noch kann die Maschine beispielsweise aus der Tonlage von Aussagen menschliche Stimmungen erspüren (wiederum von Frau Bates mit einem „Noch nicht“ versehen) und darauf mit veränderter Tonlage reagieren (obgleich man sich für die weitere Entwicklung von Alexa manches vorstellen mag). Noch kann das System von sich aus innovative Vorschläge machen oder vorgegebene Zusammenhänge hinterfragen oder die Bedeutung von Dingen erklären.

Die Referentin schlussfolgerte: „Info pros can stay two steps ahead“, nur um vorsichtshalber hinzuzufügen: „If you´re working quickly.“

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Die Tools künstlicher Intelligenz auf die klassischen Aufgaben der InfoPros anwenden.
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Wie stellen die Information Professionals sicher, dass sie sich immer zwei Schritte vor den sich entfaltenden Möglichkeiten Künstlicher Intelligenzen befinden? Bates empfahl ihnen, sich auf ihre Expertise, nicht notwendigerweise auf ihre Arbeitsweise zu konzentrieren. Sie erinnerte daran, dass InfoPros seit dreihundert Jahren und länger immer wieder die gleichen Funktionen wahrnehmen: „Info Pros find, evaluate, acquire, organize, analyze, distill, manage, share and store information“. Was sich hingegen verändert hat, sind die Tools, mit denen diese Aufgaben erfüllt werden.

Heute gilt, dass Künstliche Intelligenz wie in unserem Alltag längst in den Informationszentren angekommen ist. Mithin sind die alten Aufgaben nach wie vor zu erfüllen - nunmehr jedoch unter Zuhilfenahme der Tools Künstlicher Intelligenz. Dazu haben die InfoPros als Interpret, Führer und Einführer in die Welt der AI für ihre Kunden und für andere Gruppen innerhalb des Unternehmens zu fungieren.

Wie solches gelingen kann, auch wenn man nicht in die Entwicklung von AI-Tools eingebunden war, machte die Referentin am Beispiel der Bibliothek der kleinen Universität von Rhode Island („Think big. We do.“) deutlich, die ein AI-Laboratorium mit AI-Workstations und Open-Source-Tools eingerichtet hat. Keiner der Mitarbeiter im Lab ist ein Informatiker, alle sind Information Professionals. „It is all about information.“ Das bedeutet, dass Open-Data-Sets gesammelt und kuratiert, den Studierenden Online-Kurse, Workshops und Debatten angeboten und Zeitschriften über AI-Tools herausgegeben werden. So sorgt das Lab dafür, dass „AI richer for everyone“ wird und positionieren sich die InfoPros an der Schnittstelle zwischen AI-Tools und ihrer Nutzung. Demnach werden sie zu Spezialisten für den Umgang mit AI-Tools. So können sie die Entdeckungsfähigkeit von Zusammenhängen mithilfe von AI-Werkzeugen steigern – beispielsweise zur Entdeckung neuer Muster, zum Erkennen von Bildern, zur Entwicklung von Taxonomien, für Sentimentanalysen und zum Aufbau einer Suchmaschine für Empfehlungen etwa nach dem Vorbild von Amazon.

Information Professionals sollten sich wie immer schon für die Vermittlung von Informationskompetenz zuständig fühlen und so beispielsweise der Tendenz entgegenwirken, dass Google vertrauenswürdiger als Wikipedia ist. Denn die Enzyklopädie Wikipedia legt offen, wie sie zu ihren Antworten gekommen ist, wie die Debatte verlief und verschweigt nicht, dass es zu manchen Beurteilungen unterschiedliche Meinungen gibt. Manchmal ist Ambivalenz wichtiger als Eindeutigkeit. Nicht zuletzt sollten die InfoPros ihre Mitwirkung an der Aushandlung von Content-Lizenzen und an der Zusammenarbeit zwischen Infomationsanbietern und -anwendern nunmehr im Zusammenhang mit AI-Potenzialen fortsetzen.

InfoPros sollten ein Bewusstsein für die Möglichkeiten und Grenzen von AI-Tools schaffen und als „Hüter inhaltlicher Qualitäten“ AI- und Big-Data-Ressourcen kuratieren. Sie sollten die besten Ansprechpartner sein, wenn im Unternehmen beispielsweise die folgenden Fragen gestellt werden: „How do we evaluate und acquire Open Access content? How can we leverage and share our special collections? Do we have the resources to digitize? Should we?“

Nicht zuletzt sollten InfoPros Teil der Debatte über Künstliche Intelligenz innerhalb und außerhalb ihres Unternehmens sein und eine naive Abhängigkeit von Systemen des „Deep Learning“ mit der Frage zu begegnen: „Sollten wir Algorithmen trauen, die wir nicht verstehen?“ Im Zuge der Erörterungen, wäre es wünschenswert, stiegen die InfoPros zu Anwälten zugunsten „erklärungsfähiger“ AI-Systeme auf und verlangten transparente Prozesse in AI-Systemen, denen wir vertrauen können.
Soziale Medien und Suchmaschinen

Besser als ihr Ruf

Doch keine Echokammern und Filterblasen?

Forscher von GESIS, der Universität Mainz und der Universität Hohenheim haben gezeigt, dass soziale Medien und Suchmaschinen den Nachrichtenkonsum und dessen Vielfalt begünstigen, nicht aber einschränken. Damit stellen sie die Bildung von Filterblasen und Echokammern im Internet infrage.

Digitale Medien haben den Nachrichtenkonsum fundamental verändert. Häufig wird angenommen, dass sich die Nutzung von sozialen Netzwerkseiten und Suchmaschinen negativ auf die Vielfalt der genutzten Nachrichten auswirkt. Den algorithmischen Filtern dieser „Intermediären“ wird zugeschrieben, Nutzern nur solche Informationen anzuzeigen, die ihren Interessen und Neigungen entsprechen. Diesen verbreiteten Annahmen die genannten Forscher, die anhand einer innovativen Messung des Web-Browsing-Verhaltens von mehr als 5.000 deutschen Internetnutzern zeigen, dass die Nutzung von Intermediären wie Facebook, Twitter, Google oder Portalen wie GMX mit mehr Besuchen von Nachrichtenseiten und einer größeren Vielfalt besuchter Nachrichtenseiten einhergeht. Dies steht im Gegensatz zur bislang verbreiteten Ansicht.


ZBW

Nach Umzug an Schlüterstraße
für große internationale Veranstaltungen fit

Im Herbst 2023 wird das ZBW wird im Herbst 2023 in die Hamburger Schlüterstraße umziehen. Bis dahin wird das Bauwerk mit neugotischer Fassade auf seine historische Nxchder Binderstraße ergänzt. Prof. Dr. Klaus Tochtermann, Direktor der ZBW: „Das neue Gebäude bietet hervorragende Voraussetzungen, um große internationale Veranstaltungen auszurichten, die dazu beitragen werden, die wissenschaftliche Exzellenz im Norden deutschlandweit noch besser sichtbar zu machen.“ Visualisierungen der zukünftigen Gestaltung finden Sie hier:

https://www.zbw.eu/fileadmin/images/press/standorte/heller-architects-campus-rotherbaum-aussenansicht-01.jpg
Campus Rotherbaum; Bildnachweis: Andreas Heller Architects & Designers
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Haupteingang, Historisches Treppenhaus; Bildnachweis: Andreas Heller Architects & Designers
https://www.zbw.eu/fileadmin/images/press/standorte/heller-architects-campus-rotherbaum-terasse-innenhof-04.jpg
Terrasse Innenhof, Historisches Treppenhaus; Bildnachweis: Andreas Heller Architects & Designers
https://www.zbw.eu/fileadmin/images/press/standorte/heller-architects-campus-rotherbaum-zbw-bibliothek-og1-05.jpg
ZBW-Bibliothek, 1. Obergeschoss; Bildnachweis: Andreas Heller Architects & Designers
https://www.zbw.eu/fileadmin/images/press/standorte/heller-architects-campus-rotherbaum-zbw-bibliothek-erdgeschoss-06.jpg
ZBW-Bibliothek, Erdgeschoss; Bildnachweis: Andreas Heller Architects & Designers
https://www.zbw.eu/fileadmin/images/press/standorte/heller-architects-campus-rotherbaum-zbw-bibliothek-lichtschacht-og1-07.jpg
ZBW-Bibliothek, Lichtschacht, 1. Obergeschoss; Bildnachweis: Andreas Heller Architects & Designers



WWF

Start von „Panda Search“

Der WWF startet eine eigene Suchmaschine. „Panda Search“ ist CO2-neutral und spendet die pro Suche erzeugten Einnahmen an Naturschutzprojekte.

„Panda Search“ arbeitet mit dem gleichen Werbeeinnahmen-Modell wie bekannte Suchmaschinen: Durch jeden Klick auf gesponsorte Links wird eine kleine Einnahme generiert, die je nach Suchbegriff unterschiedlich hoch ausfällt. Diese Einnahmen werden nach einem festen Schlüssel verteilt: 50 Prozent kommen direkt den Naturschutzprojekten des WWF zugute, die andere Hälfte geht zurück in den Betrieb von „Panda Search“.

Suchen mit „Panda Search“ sind überdies CO2-neutral. Dafür sind drei Faktoren ausschlaggebend: Die Suchmaschine wird bei einem deutschen Anbieter CO2-frei gehostet. Die Suchergebnisse basieren auf der Suchmaschine Bing von Microsoft. Das Unternehmen hat 2012 eine interne CO2-Steuer eingeführt und arbeitet seither CO2-neutral. Die durch „Panda Search“ finanzierte Arbeit des WWF wirkt sich zusätzlich CO2-positiv aus. Ein lokal gehostetes Open-Source-Tool wurde mit Blick auf optimalen Datenschutz entwickelt. „Panda Search“ ist für Nutzer kostenfrei und auch als Smartphone-App für Android und IOS erhältlich. https://panda-search.org/

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