Spanking Oase

Wenn du zwei Zahlen addierst oder multiplizierst vollziehst du einen Algorithmus. Algorithmus steht zunächst nur für Rechenvorschrift, bzw Rezept ein mathematitisch definiertes Resultat aus gegebenen Daten zu erziehlen.
Vegangenheit und Zukunft im sprachlich üblichen Sinn sind da erst mal außen vor.

Weil man in Suchmnachinen und in sozialen Netzwerken und beim Einkaufen leichtfertig viele Daten hinterlässt sind diese auswertbar und ausnutzbar.
Einerseits kann man Wahrscheinlichkeitsaussagen über Individuen treffen aber auch andererseits über gesellschaftliche Gruppen.

Im mathematischen Sinne bedeutet die Aussage einfach, wenn jemand Witney Houston hört und sich auch für Gucci intereessiert ist er mit 99 Ptrozent schwul einfach, dass in 99 vonm 100 Fällen er schwul ist. Eine solche Aussage ist ioft schwer zu treffen, weil es ist nicht gesagt wie stark sich jemand für Gucci oder Whjitney interessiert und wie schwul er dann wirklich ist. Aber mit verfeinter Methodik lässt sich das etwas auflösen, etwa könne eine Heuristik jemand der fünfmal bei Gucci vorbeisurfte intresssiert sich mit 80 Prozent dafür,. Wobei der Begriff interessiert sich dafür eben auch auf ein Zählweise reduziert ist, Und wenn jemand siich auch mit 80% Prozent (Stärke auch einem einfachen funktionalen Zusammenhang zur Wahrscheinlichkeit in Relation gesetzt) für Whitney interessierte ist er vielleicht mit 60 schwul also er datet unter Umständen auch mal Männer bzw 6 von 10 Männern tun es.

Du siehst hier viel hängt an der mathematischen Modellierung, und mit geeigneter künstlicher Intelligenz werden selbst die Kategorien nach denen modelliert wird ja durch Algorithmen bestimmt. Ein Kategorienproblem ist ja ein Zuordnungsproblem, also für rote Gegenstände gegenüber grünen abzugenzen. Oder Schwule gegen Heterosexullen oder anderen Sexualtäten oder vonm Asexuellen.

In diesem Jahr hat ein algorithmischer Computerspieler einen Weltmeister im Go besiegt, so wie es auch in en 90er Jahren im Schach gelang. Und davor im Damespiel. Der Unterschied beim Go ist tatsächlich ein qiualitativer. Dies geschah in zwei Stufen. Es wurde vo r etwa 10 Jahren ein Ansatz gefunden Go-Stellungen zu bewerten, bei dem Go-Stellungen zufällig weitergespielt werden und über die Menge der weitergespielten Partien eine Statistik gemacht wird und daraus eine Bewertung eines Zuges abgeleitet wird. Mit dieem Mittel wurden dann im zweiten Schritt neuronale Netzwerke einer gewissen Komplexität trainiert. Diese Netzwerke sind dann in der Lage schneller gute Spielzüge zu finden bzw aussichtsreiche Züge vorzuschlagen. Deren Wirksamkeit kann auch wiederum mit Methode aus Schritt eins mit höherer Rechentiefe (also mehr Stellungen die in die Statistik eingehen) bewertet werden.

Bei Schach sind die angewandten Algorithmen und deren Leistung viel einfacher zu verstehen.

Wie ein trainiertes neuronales Netzwerk zu seinen Ergebnissen kommt ist schwer nachzuvollziehen, obfgleich alle Einzelschritte sehr einfach sind, sind die Ergebnisse für menschliches Verständnis in gewisser Weise bisher sehr intransparent. Und das auch sbereits chon bei veil einfacheren Netzwerken man vor einigen Jahrzehten entwickelt hat.

Letztlich können uns die Maschinen auch sehr helfen, nimmst du z.B. Facebook ist es eben auch ein Mehrwert Neuikeiten von eine Menge von Facebook-Freunden bewertet überhaupt wahrnehmen zu können und die KI hilft dabei. Leider sind sicher auch einige Ziele von Marc Zuckerberg und anderen Beteilgten implementiert. Aus solchen Zusammenhängen kommt man nicht so einfach heraus, auch wenn man sich nicht bei Facebook beteiligt.

Es gibt verschiedenene Varianten, die Menscheit wirtschaftet ab und produziert eine ökologische Katastrophe oder Krieg oder die Menscheit besteht weiter oder aber irgendwann übernehmen Maschinen soweit die Herrschaft und die Menschen haben nicht wirklich mehr Macht auf der Erde und in der Welt. Mischformen sind auch denkbar.

Beständig gibt es bisher immer das individuelle Bedürfnis die jeweils eigenen Gene weiterzureichen, seit der ersten Zelle sind wir Nachfahren von solchen evolutionären Prinzipien., weil diese biologischen Programme den Sieg gegenüber weniger reproduktiven getragen haben. Wir alles snd uns selbst immer auch Aliens.

Den Beitrag auf den du verlinkst ist sehr interessant, ich werde ihn mir morgen in Ruhe (ich kam gerade von eine Weihnachstfeier mit etwas Alkoholgenuss heim) anhören, insbesondere schätze ich sehr Harald Lesch. Beim Querhören des Anfangs fand ich sehr intersssant, dass auch Lesch die Schädlichkeit der Zinseszinswirtschaft bestätigt.

Die meisten Dinge sind an sich einfach. Aber in der jeweiligen Wahrnehmung, wenn man an die Grenze des eigenen Verstehens kommt, wird es für einen selbst kompliziert. So geht es wohl jedem. Bei den vom Menschen realisierten Dingen sind in der Regel einfache Prinzipien am Werk. Selbst, wenn du tausend Worte brauchst, etwas zu beschreiben, ist es immer noch einfach.

Eine Rechenmschine zu Leibniz Zeiten war sicher für seine Zeitgenossen nicht leicht zu verstehen. Heute können sicher Kinder in einem guten Musuem mit etwas Zeit erfassen, wie etwa das Wunder der Multiplikation zweier Zahlen auf mechanische Weise gelingt (vorrausgesetzt es inetressiert sie und sie kennen schon etwas die Multiplikation).

Man weiss um die digitale Manipulation, wegen ihrer Unüberschaubarkeit bekommt sie etwas mythisch-bedrohliches. Die Angst davor ist ein Grund für die politische Radikalisierung, die wir heute erleben.

Die Kehrseite der alarmierenden Statistiken ist doch, dass je mehr Daten gesammelt werden, umso geringer schlagen sie zu Buche. Mit einer Nadel in der Hand kannst du jemandem einen Stich versetzen, wenn du sie aber erst im Heuhaufen suchen musst, wird es schwieriger.

Auch die Relevanz der Daten wir immer mehr schwinden. Wenn es sich öffentlich erweist, dass 10 Millionen sich für Gucci Taschen sowie für W.H. interessieren und deshalb mit 60% Wahrscheinlichkeit schwul sein könnten, wird sich kein Mensch mehr darum scheren.

Ich will keinesfalls die Gefahren kleinreden, aber dämonisiert will ich sie auch nicht sehen.

Deine Punkte sind schon richtig. Und sicher kann man viral in gewissen Zielgruppen, definiert etwa etwa dem Big-Five-Persönlichkeitsmodell, oder einfach nur über Zusammenhänge in einem soziales Netzwerk (ich sag mal Bubbles) oder auch Kategorien, die eine künstliche Intelligenz erst ableitet auch Desinformationen streuen und deren Rezeption durch gezieltes Ködern erhöhen. Dank sozialer Netzwerke und Big-data geht das etwas besser als früherm als man noch die Stasi oder Denunzianten wie Blockwarte dafür benutzte.

Ich vermute der Artikel aus das Magazin.Ch geht dennoch in seinen Schlußolgerungen aber viel zu weit. Über Cambridge Analytics istevrmutlich wenig bekannt, insofern kann man quasi beliebige Stories verkaufen. Ich würde sagen ein Beispiel für relativ schlechten Journalismus, relativ einfache Fakten werden mit Extrapolationen des Journalisten und Mutmassungen des Wissenschaftlers vermischt und/oder der dessen Ergbenisse vermulich unzulässig verallgemeinert dargestellt und der Leser mit einer netten Story geködert.

Der Artikel geht ironischer Weise deshalb auf Facebook recht gut viral . D.h. wir haben tatsächlich auch ein Problem mit der Medienkompetenz, bzw er zeigt in seiner Rezeption recht genau selbst auf, was derzeit noch möglich ist.

In der Tat haben es um Aufklärung bemühte Menschen schwer oder schwerer sich in den sozialen Medien durchzusetzen. Daran müssen sie verstärkt arbeiten. Den Journalisten würde ich aber eher im Lager der Nichtaufklärer ansiedeln, denen die lieber Ängste streuen, um sich zu verkaufen. Kann natürlich sein, dass er in ein paar Tagen sich enthüllt und schreibt: "ätsch, seht mal wie einfach ihr euch lackmeyern lasst!".

Weiter oben schrieb ich, dass man viele Sachen die der Mensch erschuf gut verstehen kann, wenn man sich darum bemüht (d.h. einen gut arbeitenden Verstnad hat und etwas Zeit mitbringt). Bei neuralen Netzen etwa dem iin dem meisterhaft gut spielenden Go-Programm verwendeten, scheint das mir Verständnis noch stark eingeschränkt. D.h. man erschafft in dem Fall Strukturen, die man auch auf ein Ziel hin trainiert hat, und die auch relativ einfach in der Funktionsweise der Einzelbausteine sind, die man dann aber schlecht als Gesamtsystem überblickt. Abgründig erscheint mir auch die Welt der Ökonomie.

Klar die Methoden offenlegen ist richtig, aber darin fand ich den Artikel in Teilen auch sehr irreführend. Es geht einfach nicht auch falsches zu schreiben, der Effekte wegen.
Vielleicht kann ein Programm jemanden innerhalb eine Big-Five-Persönlichkeitsmodells anhand von 300 Likes gut einordnen. Schon die Aussage ist einseitig denn die likes könenn bisweilen sehr einseitig abegegeben worden sein. Aber dann zu schreiben das Programm versteht den Menschen besser als der Partner oder er selbst ist eben auch nur genau auf das Modell gemünzt.

Es ist richtig aufzuzeigen, dass Microtargeting hohe Gefahren birgt. Wir hatten hier Threads schon zu Gerüchten und Co. Sozusagen ein Ansatz effektiver Gerüchte und grenzwertige Aussagen, oder unzulässige Verallgemeinerungen zu streuen, denen man nur schwer entkommt. Für die Verbreitung sogt dann das Netzwerk auch noch selbst.

@Horst ich war mit meiner Aussage noch beim Eingangsartikel, ein Video hab ich noch gar nicht wahrgenommen, der den Aufhänger bildete. Natürlich möchte ich jetzt nicht meine Aussage absolut verstanden wissen, aber eben auch nicht völlig relativ. Wir alle wissen, dass es sowas wie die 'reine'Wahrheit kaum aufzufinden ist, insofern bewegen wir uns in einer Welt die Grautöne, die wir auch immer unterschiedlich wahrnehmen.