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Hippasos

Wie uns Algorithmen manipulieren

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Hippasos

Habe vor kurzem in einem Buch gelesen, wie uns Algorithmen manipulieren.

Zunächst einmal, ein Algorithmus ist eine Rechenvorschrift. Eigentlich nichts aufregendes. Der Name geht auf den persisch-arabischen Mathematiker al-Chwarizmi zurück. Wie aus seinem Namen das Wort Algorithmus entstanden ist, ist mir schleierhaft, aber es ist mal so. Näheres kann in Wikipedia nachlesen: https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus

Das Wort Algorithmus ist eine Abwandlung oder Verballhornung des Namens des persischen[3][4][5] Rechenmeisters und Astronomen Abu Dschaʿfar Muhammad ibn Musa al-Chwārizmī, dessen Namensbestandteil (Nisba) al-Chwarizmi „der Choresmier“ bedeutet und auf die Herkunft des Trägers aus Choresmien verweist. Sein Lehrbuch Über die indischen Ziffern (verfasst um 825 im Haus der Weisheit in Bagdad) wurde im 12. Jahrhundert aus dem Arabischen ins Lateinische übersetzt und hierdurch in der westlichen Welt neben Leonardo Pisanos Liber Abaci zur wichtigsten Quelle für die Kenntnis und Verbreitung des indisch-arabischen Zahlensystems und des schriftlichen Rechnens. Mit der lateinischen Übersetzung al-Chwārizmī wurde auch der Name des Verfassers in Anlehnung an die Anfangsworte der ältesten Fassung dieser Übersetzung (Dixit Algorismi „Algorismi hat gesagt“) latinisiert.[6] Aus al-Chwārizmī wurde mittelhochdeutsch algorismus, alchorismus oder algoarismus – ein Wort, das aus dem Lateinischen nahezu zeitgleich und gleichlautend ins Altfranzösische (algorisme, argorisme) und Mittelenglische (augrim, augrym) übersetzt wurde. Mit Algorismus bezeichnete man bis um 1600 Lehrbücher, die in den Gebrauch der Fingerzahlen, der Rechenbretter, der Null, die indisch-arabischen Zahlen und das schriftliche Rechnen einführen.[7] Das schriftliche Rechnen setzte sich dabei erst allmählich durch.

Aber mir ist was anderes wichtig, soll ja hier keine Mathestunde werden. Hat man bei Amazon was gekauft, ein Buch oder was anderes, dann kriegt man laufend Vorschläge, was man noch kaufen könnte. Kaufst du einen kitschigen Liebesroman für die Oma, bekommst du entsprechende weitere Vorschläge. Bei Facebook ist es ähnlich, hast du einen bestimmten Freundeskreis, dann wird dir laufend vorgeschlagen, mit wem du sonst noch befreundet sein solltest. Schlimm ist das Problem der Filterblasen. Schaust du dir in Youtube einen Beitrag an, der politisch extrem rechts oder links gerichtet ist, dann werden dir lauter solche ähnlichen Beiträge vorgeschlagen. Hier sind die Algorithmen aktiv, sie antizipieren dein Verhalten, wissen schon oft vorher, was du willst.

Dazu folgender Artikel:

https://www.datenschutzbeauftragter-info.de/was-ist-ein-algorithmus-definition-und-beispiele/

Algorithmen begegnen uns täglich sowohl auf der Arbeit als auch in der Freizeit und sind aus unserem modernen Leben nicht mehr wegzudenken. Meist hilfreich aber auch nicht immer unbedenklich, kommen Algorithmen immer größere Bedeutung zu. Was ein Algorithmus ist und wie sie unser Leben prägen, wird in dem folgenden Artikel erläutert.

Begriff „Algorithmus“

Allgemein gesagt, gibt ein Algorithmus eine Vorgehensweise vor, um ein Problem zu lösen. Anhand dieses Lösungsplans werden in Einzelschritten Eingabedaten in Ausgabedaten umgewandelt.

Besonders in der Informatik spielen Algorithmen eine große Rolle. Sie stellen eine Grundlage der Programmierung dar und sind unabhängig von einer konkreten Programmiersprache. Trotzdem sind Algorithmen nicht nur in der Informatik oder Mathematik vorzufinden. Denn Algorithmen werden nicht nur maschinell durch einen Rechner ausgeführt sondern können auch von Menschen in „natürlicher“ Sprache formuliert und abgearbeitet werden.

Beispiel: Body-Mass-Index

Anhand der Berechnung des Body-Mass-Index (BMI) kann ein Algorithmus leicht erklärt werden. Um diesen zu berechnen, wird Folgendes benötigt:

Eingaben (Anfangszustand): Gewicht und Körpergröße

 

 

Ausgabe (Endzustand): berechneter BMI

In diesem einfachen Beispiel wurde das Problem „Bewertung des Körpergewichts“ mittels einer mathematischen Formel (Algorithmus) berechnet. Dieser kann sowohl mittels eines Tools aber auch auf Papier oder im Kopf berechnet werden.

Weitere Beispiele für einen Algorithmus wären Gebrauchsanweisungen, Spielregeln, Bau- oder Bastelanleitungen oder Hashfunktionen.

Eigenschaften von Algorithmen

Algorithmen besitzen die folgenden charakteristischen Eigenschaften:

Eindeutigkeit: ein Algorithmus darf keine widersprüchliche Beschreibung haben. Diese muss eindeutig sein.

Ausführbarkeit: jeder Einzelschritt muss ausführbar sein.

Finitheit (= Endlichkeit): die Beschreibung des Algorithmus muss endlich sein.

Terminierung: nach endlich vielen Schritten muss der Algorithmus enden und ein Ergebnis liefern.

Determiniertheit: der Algorithmus muss bei gleichen Voraussetzungen stets das gleiche Ergebnis liefern.

Determinismus: zu jedem Zeitpunkt der Ausführung besteht höchstens eine Möglichkeit der Fortsetzung. Der Folgeschritt ist also eindeutig bestimmt.

Einsatzgebiete

Unser modernes Leben ist abhängig von Algorithmen, ohne dass uns dies immer bewusst ist. Die Einsatzgebiete von Algorithmen sind sehr vielfältig: Im Navi zeigen sie uns den kürzesten Weg, schlagen uns als Computergegner im Schach, kontrollieren unseren Satzbau in Office Word oder empfehlen uns einen passenden Partner beim Online-Dating. Ein Algorithmus steckt in vielen technischen Geräten sowie hinter unserer elektronischen Kommunikation.

Dabei sind Algorithmen nichts Neues. Bereits in seinem Buch „über die indischen Ziffern“ aus dem 9. Jahrhundert erklärt der arabische Mathematiker Al-Chwarismi (der Namensgeber des Algorithmus), den Gebrauch indischer Zahlzeichen.

Eine neue Dimension der Anwendung erfährt der Algorithmus allerdings im Bereich Big Data bzw. Data Mining. Dank gestiegener Anzahl von gesammelten Daten und der gestiegenen Rechenleistungen von Computern, können große Datenmengen mithilfe von Algorithmen nach Mustern und Zusammenhängen durchforstet und ausgewertet werden.

Ethik des Algorithmus

Es wird viel darüber diskutiert, ob eine Algorithmus-Ethik eingeführt oder gar durch die Politik geregelt werden soll.

Algorithmen erleichtern nicht nur unseren Alltag. Sie können auch unsere Verhaltensweise analysieren. Dies passiert nicht nur nachträglich, sondern antizipativ. Algorithmen steuern und beeinflussen uns, sortieren aus, diskriminieren und sind dabei intransparent.

Google, Facebook und Co. berechnen, was wir noch selbst nicht wissen und zeigen uns im Internet die Dinge, die wir sehen sollen bzw. dürfen. So erhalten beispielsweise zwei Nutzer unterschiedliche Ergebnisse, wenn sie in der Suchmaschine den gleichen Begriff eingeben. Am Ende entscheidet der Suchalgorithmus, welche Inhalte dem Nutzer angezeigt werden.

Aber übernehmen Algorithmen tatsächlich immer mehr die Kontrolle über uns und unsere Einstellung bzw. Entscheidungen? Ist es denn möglich komplexe Wesen bestehend aus individuellen Erfahrungen, sozialem Umfeld und einer Werteordnung so zu beeinflussen, dass sie unsere Gedanken in die eine oder andere Richtung lenken?

Sicherlich stellen sie einen unter vielen Einflüssen dar. Doch bleibt die individuelle Handlung bei uns selbst. Wir entscheiden darüber, ob wir auf einen vorgegebenen Text klicken und wie wir diesen bewerten. Wir entscheiden, welche unserer Daten wir preisgeben und ob wir weiterhin Google und Facebook als Haupt-Informationskanal nutzen.

„Unmündigkeit ist das Unvermögen, sich seines Verstandes ohne Leitung eines anderen zu bedienen“, heißt der berühmte Satz von Kant. Wäre also ein bewusster Umgang mit eigenen Daten und technischen Errungenschaften „…der Ausgang des Menschen aus seiner selbst verschuldeten Unmündigkeit“?

Das sollte jeder für sich selbst entscheiden, bewusster mit der Preisgabe seiner Daten umgehen und (wenn möglich) auch mal den Stecker ziehen.

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Hippasos

Sorry, es war etwas viel Text! Hat man mich vielleicht auch zu Recht kritisiert. Ist aber auch ein komplizierter Sachverhalt.

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Der_Maure

Das Orakel wird bestimmt heute im Laufe des Tages seine Weissagung zu diesem Thema verfassen, wenn nicht war der Sachverhalt einfach zu komplex für die kurzen Beine. 

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Der_Maure
vor 6 Minuten schrieb kleinunddick:

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Zahlen 

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Hippasos

Wen das noch weiter interessiert, dem sei hier ein Buch empfohlen:

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Künstliche Intelligenz und Algorithmen erleichtern in Form von Navis, Rechtschreibprogrammen, Suchergänzungen oder Kaufempfehlungen schon lange unseren Alltag. Aber sie hinterlassen oft auch ein mulmiges Gefühl, weil wir nicht so recht verstehen, was da passiert. Katharina Zweig, IT-Expertin für Sozioinformatik und vielfach ausgezeichnete Informatikprofessorin, erklärt mit Witz und anhand einfacher Beispiele und Illustrationen, was Algorithmen eigentlich genau sind, wie sie funktionieren, welche völlig harmlos sind und welche uns tatsächlich Sorgen bereiten sollten. Damit wir wissen, worauf wir achten müssen, wo wir uns einmischen und Politik und Wirtschaft genauer auf die Finger schauen müssen, wenn wir diese Technik in menschlicher Hand behalten, ihre positiven Eigenschaften nutzen und die negativen kontrollieren wollen.

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Hippasos

Auch sehr interessant: Kann man durchlesen, wenn man Lust und Zeit hat:

https://nzzas.nzz.ch/magazin/kuenstliche-intelligenz-die-kehrseite-der-digital-economy-ld.1540594

Was die Tech-Chefs meist für sich behalten, ist, wie viel Arbeit in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz steckt. KI lernt von Menschen. Ganz, ganz vielen Menschen.

Künstliche Intelligenz, ist, so hört man die Tech-Leute sagen, die Zukunft ihrer Branche, und dank dem sogenannten maschinellen Lernen entwickelt sie sich in rasantem Tempo weiter. Was die Tech-Chefs jedoch meist für sich behalten, ist, wie viel Arbeit in deren Entwicklung steckt. KI lernt von Menschen. Ganz, ganz vielen Menschen.

...

Um 2010 begann Milland für KI-Projekte zu arbeiten. Sie bezeichnete alle Arten von Daten, darunter auch auf Twitter gepostete Gewaltszenen (für den Aufbau von KI, die Gewaltdarstellungen aus sozialen Netzwerken herausfiltern soll), und Luftbilder, die aller Wahrscheinlichkeit nach im Mittleren Osten aufgenommen worden waren (vermutlich für das Militär und seine Partner, die KI zur Identifizierung von Drohnenzielen bauen).

 

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Hippasos
vor einer Stunde schrieb Sokrates:

Schade nur, dass man sich da erst kostenlos registrieren muss, um den kompletten Beitrag zu lesen. 

Dann kopier ich es:

Arbeiterinnen von iMerit in Kolkata, die für Firmen wie Amazon und Microsoft Daten kategorisieren. 

Rebecca Conway / NYT / Redux / Laif

Namita Pradhan sitzt an einem Schreibtisch im Zentrum Bhubaneswars, einer etwa 65 Kilometer vom Golf von Bengalen entfernten Stadt in Indien, und starrt auf ein Video, das in einem Spital auf der anderen Seite der Erde aufgenommen worden ist. Zu sehen ist das Innere eines Dickdarms.

Pradhan hält nach Polypen Ausschau, kleinen Geschwülsten im Dickdarm, die sich zu einem Krebs entwickeln können. Entdeckt sie einen – Polypen erinnern in ihrem Aussehen an schleimige, entzündete Pickel –, markiert sie ihn mithilfe von Maus und Tastatur, indem sie einen digitalen Kreis um die winzige Verdickung zeichnet. Pradhan ist keine ausgebildete Ärztin. Dennoch hilft sie, ein KI-System zu trainieren, das eines Tages die Arbeit eines Arztes übernehmen soll.

Gemeinsam mit Dutzenden anderer junger Inderinnen und Indern sitzt Pradhan im vierten Stock eines kleinen Bürogebäudes an langen Schreibtischreihen. Sie sind darin geschult worden, alle Arten von Digitalaufnahmen mit Anmerkungen zu versehen, sie kennzeichnen Stoppschilder und Fussgänger auf Abbildungen von Strassenszenen genauso wie Fabriken und Öltanker auf Satellitenfotos.

Was die Tech-Chefs meist für sich behalten, ist, wie viel Arbeit in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz steckt. KI lernt von Menschen. Ganz, ganz vielen Menschen.

Künstliche Intelligenz, ist, so hört man die Tech-Leute sagen, die Zukunft ihrer Branche, und dank dem sogenannten maschinellen Lernen entwickelt sie sich in rasantem Tempo weiter. Was die Tech-Chefs jedoch meist für sich behalten, ist, wie viel Arbeit in deren Entwicklung steckt. KI lernt von Menschen. Ganz, ganz vielen Menschen.

Bevor ein KI-System überhaupt lernfähig wird, muss ein Mensch die Daten, mit denen das System gespeist wird, labeln. Jemand muss zum Beispiel die Polypen bestimmen. Die Arbeit ist unentbehrlich für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz wie selbstfahrenden Autos, Überwachungssystemen und automatisierter Gesundheitsvorsorge. Die Tech-Konzerne schweigen sich darüber aus. Und werden je länger, je mehr mit Datenschützern konfrontiert, die mit wachsender Besorgnis auf die immensen Mengen an persönlichen Daten blicken, die gehortet und an Drittfirmen weitergegeben werden.

Für meine Recherchen konnte ich einen Blick hinter die Kulissen aushandeln, wie ihn die Silicon-Valley-Magier selten gewähren. Ich tourte durch Indien und machte in einem Bürogebäude beim Superdome im Zentrum von New Orleans halt. Insgesamt besuchte ich fünf Büros, in denen Menschen die für das Training von KI-Systemen erforderliche, endlos repetitive Arbeit verrichten. Die Büros werden von einer Firma namens iMerit geführt.

Ich traf Dickdarm-Inspektoren wie Pradhan und Spe­zialisten, die einen guten Husten von einem schlechten unterscheiden können. Ich unterhielt mich mit Sprachexperten und Strassenszenen-Identifiziererinnen. Was ist ein Fussgänger? Ist das nun eine doppelte gelbe Linie oder eine gestrichelte weisse? Eines Tages wird ein Roboterauto imstande sein müssen, den Unterschied zu er­kennen.

Was ich zu Gesicht bekam, sah nicht unbedingt nach Zukunft aus – oder zumindest nicht nach der automatisierten Zukunft, wie man sie sich gemeinhin ausmalt. Die Büros hätten genauso gut Callcenter oder Zahlungsverkehrszentren sein können. Eines war in einem sanierungsbedürftigen ehemaligen Mehrfamilienhaus im Westen Kolkatas untergebracht, inmitten eines quirligen, von Fussgängern, Auto-Rikschas und Strassenhändlern bevölkerten Wohnquartiers.

In Indien ist ein Job als Daten-Labler ein Ticket in die Mittelklasse. In westlichen Ländern eine einigermassen anständige Arbeit. Für Freelancer häufig eine Sackgasse.

Büros wie jenes, das ich in Bhubaneswar be­suchte, existieren in verschiedenen indischen Städten; aber auch in China, Nepal, den Philippinen, Ostafrika und in den USA sind Zehntausende von Angestellten täglich mit dem Training von Maschinen beschäftigt. Noch einmal so viele Menschen arbeiten als Freelancer, meist von zu Hause aus, für Crowdsourcing-Plattformen wie Amazon Mechanical Turk, die Netzjobs an Selbständige vermitteln. Pro Markierung verdienen sie ein paar wenige Pennys.

iMerit mit Sitz in Indien labelt Datensätze für einige der renommiertesten Konzerne in der Tech- und der Autobranche, deren Namen die Firma aus Vertraulich­keitsgründen nicht nennen wollte. Vor kurzem gab die Firma allerdings bekannt, dass ihre über 2000 Angestellten in neun Büros rund um den Globus für einen Onlinedienst von Amazon namens Sage-Maker Ground Truth Daten kennzeichnen. Auch Microsoft wurde schon als Kunde genannt.

Eines Tages – wann, weiss niemand so genau – könnte künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt aushöhlen. Doch bis dahin generiert sie Billigjobs. Laut dem Forschungsunternehmen Cognilytica überschritt der Labeling-Markt 2018 die Schwelle von 500 Millionen Dollar und wird 2023 bereits 1,2 Milliarden umsetzen. Die Studie zeigte auch, dass die Daten-Kennzeichnung 80 Prozent der Zeit, die für den Aufbau von KI-Technologie aufgewendet wird, in Anspruch nimmt.

Werden Daten-Labler ausgebeutet? Das hängt ganz von ihrem Wohnort ab und vom Projekt. In Indien ist der Job ein Ticket in die Mittelklasse. In westlichen Ländern eine einigermassen anständige Arbeit. Für Freelancer häufig eine Sackgasse.

Gewisse Fertigkeiten müssen angeeignet werden, zum Beispiel Krankheitsanzeichen in einem Video oder auf einer Röntgenaufnahme erkennen oder ein abgebildetes Auto, einen Baum mit ruhiger Hand einkreisen. In gewissen Fällen, wenn auch medizinische Videos, Pornografie oder Gewaltdarstellungen dazugehören, wird die Arbeit aber richtig übel.

«Wenn man solche Bilder zum ersten Mal sieht, ist das ein Riesenschock. Man will sofort alles hinschmeissen. Viele tun das auch», sagt Kristy Milland, die jahrelang für Amazon Mechanical Turk Daten gekennzeichnet hat und sich heute als Aktivistin für die Labler einsetzt. «Aber uns andern, die es sich nicht leisten können, nicht mehr zu arbeiten, bleibt nichts anderes übrig als weiterzumachen», fügte sie an.

KI-Forscher hoffen, bald Systeme entwickeln zu können, die aus kleineren Datenmengen lernen. Aber in absehbarer Zukunft geht ohne mensch­liches Zutun nichts.

Ehe ich nach Indien reiste, hatte ich versucht, für einen Crowdsourcing-Service Bilder zu etikettieren: Ich zeichnete digitale Lassos um Nike-Logos und identifizierte «für den Arbeitsplatz unangemessene Bilder». Ich erwies mich als komplett ungeeignet. Bevor ich überhaupt loslegen konnte, musste ich einen Test absolvieren. Schon das war deprimierend.

Bei den ersten drei Versuchen fiel ich glatt durch. Bilder zu klassifizieren, damit andere auf einer Website auf Anhieb die richtigen Verkaufsartikel finden können – geschweige denn stundenlang plumpe Nacktfotos von Frauen und Sexspielzeug als «unangemessen» zu identifizieren –, war nicht unbedingt inspirierend. KI-Forscher hoffen, bald Systeme entwickeln zu können, die aus kleineren Datenmengen lernen. Aber in absehbarer Zukunft geht ohne mensch­liches Zutun nichts.

Bhubaneswar wird auch «die Stadt der Tempel» genannt. Alte Hindu-Schreine – riesige Türme aus aufeinandergestapelten Steinen aus dem ersten Jahrtausend – erheben sich hoch über den Strassenmärkten am südwestlichen Stadtrand. Von den Strassen im Zentrum sind nur wenige asphaltiert. Kühe und streunende Hunde spazieren zwischen den Mofas, Autos und Lastwagen umher.

Die Stadt mit ihren 830 000 Einwohnern ist auch ein rasch wachsendes Zentrum für Internet-Jobs. Rund eine Viertelstunde Fahrt von den Tempeln entfernt, an einer (immerhin asphaltierten) Strasse nahe dem Stadtzentrum, steht hinter einer Mauer ein weisses vierstöckiges Gebäude. Im Innern befinden sich drei Räume mit langen Reihen von Schreibtischen, jeder mit einem Breitbildmonitor ausgestattet. Dort traf ich Namita Pradhan, die in diesem Büro von früh bis spät Videos markiert.

Im Laufe eines normalen 8-Stunden-Tags schaut sich Pradhan ungefähr ein Dutzend Videoaufnahmen von Darmspiegelungen an, wobei sie ständig zurückspulen muss, um Einzelbilder genauer zu studieren.

Pradhan ist gleich ausserhalb der Stadt aufgewachsen und hat an einem örtlichen College Biologie und weitere Fächer studiert, bevor sie ihre Stelle bei iMerit antrat. Ihr Bruder, der bereits für die Firma arbeitete, hatte ihr empfohlen, sich zu bewerben. Sie wohnt in einem Hostel in Büronähe und reist jedes Wochenende mit dem Bus nach Hause zu ihrer Familie.

In gewissen Fällen wissen weder iMerit noch die Mitarbeiter selbst, woher die Videoaufnahmen stammen, die diese labeln müssen. 

Rebecca Conway / NYT / Redux / Laif

Ich besuchte das Büro an einem nicht allzu heissen Tag. Einige der Frauen an den langen Tischreihen trugen traditionelle Kleidung – leuchtend rote Saris und lange Goldohrringe. Pradhan trug ein grünes Langarm-Shirt, eine schwarze Hose und weisse Schnürschuhe und war damit beschäftigt, Videos für einen amerikanischen Kunden zu beschriften.

Im Laufe dieses ganz normalen Achtstundentags schaute sich die schüchterne 24-Jährige ungefähr ein Dutzend Videoaufnahmen von Darm­spiegelungen an, wobei sie ständig zurückspulen musste, um Einzelbilder genauer zu studieren. Hin und wieder fand sie, wonach sie gesucht hatte. Dann markierte sie die Stelle mit einem digitalen Rahmen. Sie zeichnete Hunderte dieser Rahmen und beschriftete die Polypen oder andere Auffälligkeiten wie Blutgerinnsel und Entzündungen, die auf eine Erkrankung hindeuten können.

Der Kunde, ein Unternehmen in den USA, das iMerit nicht namentlich nennen darf, wird ihre Arbeit später in ein KI-System einspeisen, um diesem beizubringen, Erkrankungen selber zu erkennen. Möglicherweise wurde der Besitzer des Dickdarms gar nie über die Existenz des Videos informiert. Weder Pradhan noch iMerit wissen, woher die Aufnahmen stammen.

Für manche Kunden müssen Pornos oder Gewaltszenen gelabelt werden. Eine Arbeit, die so verstörend sein kann, dass iMerit versucht, seine Mitarbeiter davor zu schützen, zu viel zu sehen.

Pradhan wurde während sieben Tagen per Videoanruf mit einem nichtpraktizierenden Arzt aus Oakland, Kalifornien, geschult, der mehrere iMerit-Büros bei der Ausbildung unterstützt. Kritiker sind der Meinung, dass nur erfahrene oder angehende Ärzte medizinische Daten labeln sollten. «Diese Arbeit setzt vertiefte Kenntnisse in Anatomie und Pathologie voraus», findet Dr. George Shih, Radiologe am Weill Cornell Medical College und am New York Presbyterian Hospital und Mitbegründer eines Startups, das Organisationen bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen unterstützt.

Als ich mich mit Pradhan über ihre Arbeit unterhielt, bezeichnete sie sie als «durchaus interessant», aber anstrengend. Auf meine Frage, wie sie denn mit den unangenehmen Inhalten zurechtkomme, antwortete sie: «Am Anfang war es ekelhaft, aber mit der Zeit habe ich mich daran gewöhnt.»

Die Bilder, die sie etikettierte, waren unappetitlich, aber im Vergleich zu anderen, ebenfalls bei iMerit bearbeiteten Aufnahmen noch harmlos. Zum Kundenstamm von iMerit gehören auch Firmen, die KI-Systeme bauen, die unerwünschte Inhalte von sozialen Netzwerken und andern Internetdiensten löschen. Für diese müssen Pornos, Gewaltszenen und weitere schwer erträgliche Bilder gelabelt werden. Eine Arbeit, die so verstörend sein kann, dass iMerit versucht, seine Mitarbeiter davor zu schützen, zu viel zu sehen.

Anudip führt in ganz Indien Englisch- und Computerkurse durch und bildet jährlich etwa 22 000 Personen aus. Diese werden von der Organisation direkt an iMerit weitergereicht. 

«Pornografische Bilder und Gewaltdarstellungen werden mit harmloseren Bildern kombiniert. Zudem werden jene, die mit abstossendem Bildmaterial beschäftigt sind, in separaten Räumen untergebracht, damit ihre Kollegen es nicht zu sehen bekommen», erklärt Liz O’Sullivan, die das Daten-Labeling bei einem KI-Startup namens Clarifai leitet und bei solchen Projekten eng mit iMerit zusammenarbeitet.

Die meisten Firmen liessen ihre Angestellten uneingeschränkt mit schockierenden Aufnahmen arbeiten, so O’Sullivan. «Mich würde nicht erstaunen, wenn dies zu posttraumatischen Belastungsstörungen führen würde – oder gar noch schlimmere Folgen hätte. Man muss Porno und Gewalt mit harmloseren Arbeiten abfedern, damit die Angestellten noch anderes zu sehen bekommen als Pornos und Enthauptungen am Laufmeter.» iMerit gab an, keine Mitarbeiter zum Be­trachten von Pornos und so weiter zu verpflichten und Aufträge nur anzunehmen, wenn sie zur Verbesserung von Überwachungssystemen beitragen.

Die 150 bis 200 Dollar, die iMerit Pradhan und ihren Mitlablern monatlich bezahlt, bringen der Firma einen Umsatz von 800 bis 1000 Dollar ein. Für amerikanische Verhältnisse verdient Pradhan lächerlich wenig. In Indien hingegen entspricht ihr Lohn etwa einem Durchschnittseinkommen für einen Dateneingabejob. Eine mühselige Arbeit. Aber mit dem Lohn lässt sich eine Wohnung finanzieren.

Prasenjit Baidya wuchs etwa 50 Kilometer von Kolkata entfernt, der grössten Stadt in Westbengalen, auf einem Hof auf. Seine Eltern und Verwandten leben noch immer in denselben über 200 Jahre alten Backsteinhäusern. Sie bauen auf den umliegenden Feldern Reis und Sonnenblumen an und trocknen die Saat auf Teppichen, die sie auf den Dächern ausbreiten.

Baidya absolvierte als Erster in seiner Familie ein Studium – inklusive den am College angebotenen Computerkurs. Der Lerneffekt war bei 25 Studenten, die sich einen Computer teilen mussten, allerdings relativ gering. Erst nach seinem Abschluss eignete sich Baidya in einem von der Nonprofitorganisation Anudip angebotenen Kurs PC-Kenntnisse an. Ein Freund hatte ihm den Lehrgang empfohlen, der umgerechnet 5 Dollar pro Monat kostete.

Anudip führt in ganz Indien Englisch- und Computerkurse durch und bildet so jährlich etwa 22 000 Personen aus. Die Organisation reicht die Studenten direkt an iMerit weiter, ihre 2012 gegründete Schwestergesellschaft. So kam Baidya durch Anudip an einen Job bei iMerit in Kolkata, genauso wie seine Frau, Barnali Paik, die in einem Dorf bei ihm in der Nähe aufgewachsen ist. Während der vergangenen sechs Jahre stellte iMerit über 1600 Anudip-Studenten ein. Heute beschäftigt die Firma insgesamt rund 2500 Mitarbeiter. Über 80 Prozent stammen aus Familien, die weniger als 150 Dollar pro Monat verdienen.

Wenige Wochen nach meiner Indienreise nahm ich ein Uber ins Zentrum von New Orleans. Vor rund eineinhalb Jahren ist iMerit in eines der Gebäude beim Superdome gezogen. Eine grosse amerikanische Tech-Firma wollte Daten für eine spanische Version ihres digitalen Heimassistenten labeln lassen und war deshalb an iMerit New Orleans gelangt.

Jeder Tag ein Projekt für sich

Nach dem Hurrikan Katrina 2005 waren Hunderte Bauarbeiter mit ihren Familien nach New Orleans gezogen, um beim Wiederaufbau der Stadt zu helfen. Viele von ihnen sind geblieben. Etliche von ihnen sprechen Spanisch, und die Firma begann sie einzustellen. Der 23-jährige Oscar Cabezas war mit seiner Mutter aus Kolumbien nach New Orleans gezogen. Sein Stiefvater fand Arbeit auf dem Bau, und Cabezas trat nach seinem College-Abschluss eine Stelle bei iMerit an, als das Unternehmen das Projekt mit dem spanischsprachigen Digitalassistenten übernahm.

Er sichtete alles, von Tweets bis zu Restaurantbewertungen, identifizierte Menschen und Städte und ortete mehrdeutige Ausdrücke. In Guatemala etwa heisst pisto «Geld», in Mexiko hingegen «Bier». Cabezas machte die Arbeit Spass: «Jeder Tag war ein Projekt für sich.» Das Büro hat mittlerweile sein Spektrum an Dienstleistungen auf Firmen ausgeweitet, die ihre Daten nicht ins Ausland geben wollen. Gewisse Projekte müssen aus juristischen und aus Gründen der Sicherheit in den USA bleiben.

Die Arbeit werde oft zu Unrecht verkannt, meint Gray. Menschen beim Husten zuzuhören, sei zwar unappetitlich, aber im Prinzip täten Ärzte genau dasselbe.

Glenda Hernandez, 42, gebürtige Guatemaltekin, vermisst die Arbeit am Heimassistenten. Als passionierte Leserin verfasst sie Online-Rezensionen für grosse Verlage. So kommt sie an kostenlose Exemplare und wird für die Lektüre von spanischen Texten erst noch bezahlt. «Das Projekt mit dem Digitalassistenten war mein Baby», sagt sie. Bilder zu etikettieren, interessiert sie genauso wenig wie das Bezeichnen von Husten-Aufnahmen für eine KI, die via Telefon Krankheitssymptome erkennen soll. «Den ganzen Tag nur hustenden Menschen zuzuhören, ist ekelhaft.»

Die Arbeit werde oft zu Unrecht verkannt, meint Gray, die Microsoft-Anthropologin. Menschen beim Husten zuzuhören, sei zwar unappetitlich, aber im Prinzip täten Ärzte genau dasselbe. «Trotzdem ist Arzt ein angesehener Beruf.» Hernandez’ Arbeit soll Mediziner bei ihrer Arbeit unter­stützen oder sie vielleicht sogar eines Tages ganz ersetzen. Das erfüllt sie mit Stolz. Nur wenige Augenblicke nachdem sie sich noch über das Projekt beklagt hatte, zeigte sie auf sich und ihre Bürokollegen. «Wir waren die Meister des Hustens!»

Lohn: 1 Dollar pro Stunde

Kristy Milland erhielt 2005 ihren ersten Auftrag via Amazon Mechanical Turk. Sie war 26 und lebte mit ihrem Mann, dem Leiter eines Warenlagers, in Toronto. Die Jobs für Mechanical Turk brachten ihr ein kleines Zusatzeinkommen. Das erste Projekt war für Amazon selber. Sie musste aus drei Fotos einer Ladenfront, die auf ihrem Laptopbildschirm angezeigt wurden, jene wählen, auf der die Eingangstür abgebildet war. Amazon entwickelte einen Online-Dienst im Stil von Google Street View und benötigte Hilfe beim Auswählen der besten Fotos. Pro Klick verdiente sie drei Cents, oder etwa 18 Cents pro Minute.

Als ihr Mann 2010 seine Stelle verlor, wurde «MTurk» zum Fulltime-Job. Zwei Jahre lang arbeitete sie sechs bis sieben Tage die Woche, manchmal bis zu 17 Stunden. Pro Jahr kam sie so auf rund 50 000 Dollar. «Früher konnten wir noch davon leben. Heute nicht mehr», sagte Milland. Damals waren Aufträge im Zusammenhang mit KI-Projekten noch selten. Stattdessen musste sie beispielsweise bestimmte Informationen aus Hypothekenpapieren zusammentragen oder Namen und Adressen von abfotografierten Visitenkarten abschreiben, manchmal für nicht mehr als einen Dollar pro Stunde.

Von bezahlten Ferien oder einer Absicherung im Krankheitsfall können Labler nur träumen. Und die Arbeit ist todlangweilig. 

Um 2010 begann Milland für KI-Projekte zu arbeiten. Sie bezeichnete alle Arten von Daten, darunter auch auf Twitter gepostete Gewaltszenen (für den Aufbau von KI, die Gewaltdarstellungen aus sozialen Netzwerken herausfiltern soll), und Luftbilder, die aller Wahrscheinlichkeit nach im Mittleren Osten aufgenommen worden waren (vermutlich für das Militär und seine Partner, die KI zur Identifizierung von Drohnenzielen bauen).

Aufträge von amerikanischen Tech-Giganten, so Milland, würden mit rund 15 Dollar pro Stunde üblicherweise besser vergütet als ein Durchschnittsjob. Von bezahlten Ferien oder einer Absicherung im Krankheitsfall könnten Labler allerdings nur träumen. Und die Arbeit sei todlangweilig – oder auch schlichtweg verstörend und in jedem Fall schamlos ausbeuterisch. Amazon lehnte eine Stellungnahme ab.

Seit 2012 ist die inzwischen 40-jährige Milland Mitglied einer Organisation namens Turker Nation, deren Ziel es ist, die Bedingungen von Tausenden von Lablern zu verbessern. Im April, nach 14 Jahren auf dem Beruf, stieg sie aus und begann ein Jurastudium. Das Gehalt ihres Mannes liegt 600 Dollar unter ihrer Monatsmiete, Nebenkosten nicht eingerechnet. Nun bleibt ihnen keine andere Wahl, als sich zu verschulden. Aber eine Rückkehr kommt für sie nicht mehr infrage. «Dies ist eine dystopische Zukunft», sagt sie. «Mit dem Daten-Labeln habe ich abgeschlossen.»

Aus dem Englischen übersetzt von Christina Heyne, Copyright «The New York Times».

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Sokrates

Danke!

Wir wurden vor 1 Jahr dazu aufgefordert, uns mehr mit KI zu beschäftigen und auch zu überlegen, wie wir das Thema voran treiben können. Aus dem Grund, verschlinge ich immer zwischendurch gerne Informationen darüber. Ich betrachte das Thema nicht nur positiv, sondern auch negativ.

Jedoch ist das bei uns nicht gerne gesehen, sich negativ darüber zu äußern- Da wird man sofort belächelt
oder komisch angeschaut. Man gehört ganz klar nicht dazu, wenn man dagegen ist. Der Satz ist auch schon gefallen!

Ich mache es trotzdem immer wieder gerne, weil ich mir meine eigene Meinung darüber nicht verbieten lasse.

Ich verwenden gerne den Standardsatz, dass die KI sehr viele Arbeitsplätze abschaffen wird.
Daraufhin kriege ich immer als Antwort zu hören "Dafür schafft die KI aber viel mehr neue Arbeitsplätze".

Mag sein, dass es dann in dem Bereich zig neue Stellen gibt, aber zu welchem Preis?

Der Preis wird wahrscheinlicher leider so aussehen, dass ein normaler Facharbeiter nichts mehr wert sein wird. Jeder wird gezwungen sein zu studieren. Das finde ich ja das fatale daran. Da wird es sicherlich noch einen großen Volksaufstand geben.

Das erkennt man ja heute daran, dass z.B. Stellen in der Produktion und normale Sacharbeiterstellen ins Ausland verlagert werden. Für die zukünftige Produktion, benötigt man in Deutschland nur noch Ingenieure, die den Prototypen entwickeln und den Rest machen Billiglohnländer. Ungelernten Kräfte oder Facharbeiter, werden es schwerer auf dem Arbeitsmarkt haben. Durch die KI wird das alles noch mehr verstärkt.

Ich habe dazu auch ein interessantes Video gesehen vor 1 Jahr. Ich schaue mal,  ob ich das noch auf meinem Arbeitslaptop finde, dann poste ich das mal später oder die Tage. 

Naja....auf das  autonome Fahren, freue ich mich aber schon total.... 

 

 

 


 

 

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Sokrates

Ein KI-Produkt, das ich im Alltag nutze:

https://www.deepl.com/translator

DeepL ist ein deutsches Übersetzungstool, das erst seit Spätsommer 2017 auf dem Markt ist. Derzeit ist die Nutzung von DeepL noch kostenlos. Mit DeepL lassen sich Texte aktuell in sieben Sprachen übersetzen: Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Niederländisch, Polnisch.

Laut DeepL eigenen Informationen sind die Übersetzungen dreimal besser als die der Konkurrenz. Die neuronale Übersetzungsmaschine hat das Software-Unternehmen mit mehr als 5.100.000.000.000.000 Rechenoperationen pro Sekunde trainiert und dafür extra einen Supercomputer in Island gebaut. Damit ist DeepL in der Lage,eine Millionen Wörter in unter einer Sekunde zu übersetzen.

DeepLs neuronale Netzwerke wurden mit über einer Milliarde übersetzter Sätze von hoher Qualität trainiert, die von der Übersetzungssuchmaschine Linguee bereitgestellt werden - erklärt der Softwarehersteller. Dadurch, so ist sich das Start-up sicher, hat DeepL einen unschlagbaren Vorteil gegenüber anderen maschinellen Übersetzungssystemen.

Hochwertige Referenzen von golem.de, Le Monde, La Reppublica sprechen sich für DeepL aus und loben die Vorteile des neuen Übersetzungstools gegenüber der Konkurrenz von Google, Microsoft oder Facebook. Quelle (https://www.cio.de/a/google-translate-vs-deepl,3575364)

Ich nutze das Tool  gerne im Alltag und finde den Deepl tatsächlich besser, als den Google-Translater.

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Hippasos

Beruflich habe ich mit KI nichts direkt zu tun, aber mich interessiert das Thema.

Vor nicht allzulanger Zeit, da hat ein primitiver Typ eines Quantencomputers herausbekommen, das 15 ein Produkt von 3 mal 5 ist. Hätten wir ja mit Grundschulwissen alle auch gewusst. Aber bei den Telefongesellschaften haben die Alarmglocken geläutet. Warum?

15 ist ein Produkt zweier Primzahlen, 3 und 5. Auf der Primzahlenverschlüsselung beruht unsere Telekommunikation. Wenn ich jemanden mit dem Handy anrufe, dann bin ich bei der Telekom, der Partner bei O2 oder bei anderen Anbietern. Wir müssen ja auf derselben Frequenz telefonieren, sonst würde das ja nicht hinhauen. Damit andere das Gespräch nicht abhören können, die auch auf der Freqenz telefoniern, macht man folgendes. Ich schicke eine riesige Primzahl an meinen Anbieter, mein Partner ebenso. Dann bekommen wir das Produkt der beiden übermittelt. Ich schicke 3, der Partner 5 und wir kriegen 15 als Code. Dann wissen wir was der Partner hat und können telefonieren. Wenn wir ganz große Zahlen hinschicken dann kriegen wir auch riesige Zahlen zurückgeschickt. Ich habe 17, der andere 13, dann haben wir 221 als Produkt, auch das ist leicht zu knacken.Aber wenn die Zahl sehr groß wird, dann wird das selbst für Computer schwierig und sie rechnen stundenlang. Bis dahin ist das Gespräch beendet.

Jetzt kommen die Quantencomputer. Die kann man noch nicht beim Mediamarkt kaufen, das wird noch ein bisschen dauern.Aber die Kerle rechnen verdammt schnell und was das für KI bedeutet, das weiß ich auch nicht. Wird die KI-Entwicklung auf jeden Fall beschleunigen.

 

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Epikureer

wir befinden uns schon längst in der Matrix.......follow the white rabbit.....🤫

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Hippasos
vor 19 Stunden schrieb Epikureer:

wir befinden uns schon längst in der Matrix.......follow the white rabbit.....🤫

 

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Hippasos

Die Grinsekatze hat mich auch sehr beeindruckt. Sie verschwindet im Dunkeln und nur ihr Grinsen bleibt.

 

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Maxi
Am 17.2.2020 um 20:20 schrieb Hippasos:

Die Grinsekatze hat mich auch sehr beeindruckt. Sie verschwindet im Dunkeln und nur ihr Grinsen bleibt.

 

Hoffentlich lässt du die @_Grinsekatze_ die Grinsekatze und alle anderen User User sein, die dich im beeindruckt und im dunkeln haben stehen lassen🙄

 

  • Confused 1

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