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1
SATW & Stiftung Risikodialog
Dr. Matthias Stürmer, Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
21. November 2019
2
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Dr. Matthias Stürmer
Leiter Forschungsstelle
Digitale Nachhaltigkeit
Universität Bern
Institut für Informatik
Schützenmattstrasse 14
CH-3012 Bern
Telefon direkt: +41 31 631 38 09
Mobile: +41 76 368 81 65
Tel: +41 31 631 38 79 (Sekretariat)
Twitter: @maemst
matthias.stuermer@inf.unibe.ch
www.digitale-nachhaltigkeit.unibe.ch
Matthias Stürmer
− Seit 2013 Leiter der Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit am Institut für Informatik
der Universität Bern, dazu Dozentur für Digitale Transformation am Institut für Informatik
und Dozentur für Digitale Nachhaltigkeit am Institut für Wirtschaftsinformatik
− 2010 bis 2013 bei EY (Ernst & Young) als Senior Consultant bzw. Manager im IT Advisory:
Beratung zu Open Source Software, Open Government Data und Social Media
− 2009 bis 2010 Business Development und Projektleiter bei Liip AG
− 2006 bis 2009 Assistent an der ETH Zürich bei Prof. Georg von Krogh
am Lehrstuhl für Strategisches Management und Innovation (D-MTEC)
− 2000 bis 2005 Studium Betriebswirtschaft und Informatik an der
Universität Bern, Lizenziatsarbeit zu Open Source Community Building
− Seit 2017 Mitglied Arbeitsgruppe Smart Capital Region der Hauptstadtregion Schweiz
− Seit 2016 Präsident Verein Digital Impact Network
− Seit 2012 Vorstandsmitglied und Mitgründer Verein Opendata.ch
− Seit 2009 Geschäftsleiter Parlamentarische Gruppe Digitale Nachhaltigkeit
− Seit 2006 Vorstandsmitglied und heute Vizepräsident Verein CH Open
− 2011 bis 2019 Stadtrat von Bern
3
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
4
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
− Gegründet 2014 am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWI) der Universität Bern, heute
am Institut für Informatik (INF), Team von über 20 Mitarbeitenden
− Forschung (u.a. laufendes SNF-Projekt im NFP 73) zu digitaler Nachhaltigkeit,
Open Source Software, Blockchain, Open Data und Linked Data, Open Government
und Smart City, künstlicher Intelligenz sowie öffentliche Beschaffungen
− Vorlesungen zu Open Data und Requirements Engineering am IWI, digitale
Nachhaltigkeit am INF, Betreuung von über 100 abgeschlossener Bachelor- und
Masterarbeiten, Dozenturen am IWI und am INF, Dozent in mehreren CAS und MAS
− Weiterbildungen zu IT-Beschaffung und nachhaltiger Beschaffung, ab 2020
CAS «Öffentliche Beschaffungen» und CAS «Technologie-Beschaffungen»
− Dienstleistungen (Beratung, Gutachten, Studien, Prototyping) für Hochschulen,
Bundesverwaltung, Kantone, Städte, Unternehmen und Verbände
5
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Künstliche Intelligenz
− Technologische Fragestellungen
− Wirtschaftliche Fragenstellungen
− Rechtliche Fragestellungen
− Gesellschaftliche Fragestellungen
6
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Begrifflichkeiten
Künstliche Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI)
− Entwicklung von
Ideen und Visionen
− Schaffung der
konzeptionellen und
mathematischen
Grundlagen
− Aber zu wenig
Rechenleistung
und Daten
 «KI-Winter»
Maschinelles Lernen (ML) / Machine Learning
− Realisierung von ersten
KI-Anwendungen
− Basiert auf
Mustererkennung
− Überwachtes
(supervised) Lernen
der Algorithmen
durch Experten-Wissen
Deep Learning
− Selbstlernende Programme basierend auf
neuronalen Netzen
− Simulation des menschlichen Gehirns
− Grosse Datenmengen (Big Data) und grosse
Rechenleistung (Server) nötig
1950 1980 2010
7
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Anwendungsgebiete von KI
− Prognosen: Erkennen von Betrug
− Expertensysteme: Empfehlungen im Gesundheitsbereich
− Texterkennung: Optical Character Recognition (OCR)
beim Scannen von Dokumenten
− Textverständnis: Natural Language Processing (NLP) für
Übersetzungen, Chatbots
− Bilderkennung: Facial Recognition, Objekterkennung,
Bildoptimierungen, autonomes Fahren
− Tonanalyse: Spracherkennung, Musikanalyse
− etc.
8
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Bisher ethische Fragen eher hypothetisch
Quelle: http://moralmachine.mit.edu/hl/de
9
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
KI-Beispiel Gesichtserkennung
Quelle: https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78
1. Gesichter finden 2. Gesicht erkennen (68 face landmarks)
3. Gesicht kodieren (128 measurements) 4. Gesichter trainieren
10
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
KI-Beispiel Gesichtserkennung
Quelle: https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78
11
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Grosse Mengen an Testdaten
Quelle: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
12
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Gesichtserkennung in China
Quelle: https://www.scmp.com/tech/start-ups/article/3008700/shenzhen-ai-start-intellifusion-helps-city-police-identify
13
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Gesichtserkennung
Chancen:
− Erhöhung der Sicherheit im
öffentlichen Raum (Bahnhöfe,
Flughafen etc.)
− Nutzen bei Fahndungen und
bei Bekämpfung von
Kinderpornografie
− Zutrittssysteme bei Firmen
− Bessere Marketing-
Möglichkeiten
Risiken:
− Überwachung und Kontrolle
durch den Staat
− Verletzung der Privatsphäre
und des Datenschutzes bei
unerlaubten Aufzeichnungen
− Bei Hacking-Attacken
Diebstahl von heiklen Daten
14
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
KI-Beispiel DeepFake
Quelle: https://www.vice.com/en_us/article/gydydm/gal-gadot-fake-ai-porn
15
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
KI-Beispiel DeepNude
Quelle: https://www.watson.ch/digital/online-sicherheit/302152163-deepnude-app-erzeugt-gefaelschte-nacktbilder-aus-fotos-von-frauen
16
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Das Ende von DeepNude
Quelle: https://twitter.com/deepnudeapp/status/1144307316231200768/photo/1
17
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Basiert auf Open Source Bibliothek pix2pix
Quelle: https://phillipi.github.io/pix2pix/
18
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Anwendungen von pix2pix
Quelle: https://phillipi.github.io/pix2pix/
19
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Bildoptimierungen bzw. Fake-Videos
Chancen:
− Forschungserfolge
− Humorvolle Beiträge
− Verbesserung der Bildqualität
− Förderung von Produktivität,
Kreativität und Innovationen
Risiken:
− Fake News
− Betrug durch falsche Identität
− Verletzung von
Persönlichkeitsrechten
− Verstärkung von Sexismus
− Erpressung, Depression,
Suizid
20
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Ethischer Quellcode
− KI-Tools basieren auf frei verfügbaren
Open Source Komponenten
− Open Source Lizenzen erlauben
uneingeschränkten Einsatz der Software
− Darum «Just World License» bzw.
«Do No Harm License» geschaffen
− Verbot zur Verwendung der Software
für Menschenhandel, Glücksspiele,
Tabakindustrie, Atomenergie,
Kriegsführung, Waffenherstellung etc.
Quelle: https://hackernoon.com/6-myths-about-ethical-open-source-licenses-3bfbd042b1dc
21
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Ethische KI-Richtlinien
− «Asimolar AI Principles»:
Liste von 23 Zielen wie KI-Forschende ihr
Wissen einsetzen sollen
− Einige dieser Prinzipien:
− Nützliche und wohltätige KI erschaffen
− Forschungsgelder für sinnvolle KI nutzen
− Austausch zwischen KI-Forschenden und
politischen Entscheidungsträgern
− Transparenz bei Fehlfunktion
− Entscheidungsfindende Prozesse müssen
nachvollziehbar sein
Quelle: https://futureoflife.org/ai-principles-german/
22
Künstliche Intelligenz in unserem Alltag
Fazit aus Sicht der digitalen Nachhaltigkeit
1. Software-Anwendungen mit KI sind wie Messer:
Beide können für gute und für schlechte Zwecke
verwendet werden – manchmal ist Unterscheidung
Ansichtssache bzw. eine Frage der Position
2. Programmiererinnen und Programmierer tragen
ethische Verantwortung für ihre Werke und müssen sich
deshalb Gedanken über deren Konsequenzen machen
(wie auch Ärzte, Physiker, Chemiker etc.)
3. Neue Software-Lizenzen und ethische Richtlinien
schaffen Klarheit was gut und was schlecht ist und sollten
deshalb vermehrt in der Praxis angewendet werden

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Kuenstliche Intelligenz in unserem Alltag

  • 1. 1 SATW & Stiftung Risikodialog Dr. Matthias Stürmer, Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit Künstliche Intelligenz in unserem Alltag 21. November 2019
  • 2. 2 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Dr. Matthias Stürmer Leiter Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit Universität Bern Institut für Informatik Schützenmattstrasse 14 CH-3012 Bern Telefon direkt: +41 31 631 38 09 Mobile: +41 76 368 81 65 Tel: +41 31 631 38 79 (Sekretariat) Twitter: @maemst matthias.stuermer@inf.unibe.ch www.digitale-nachhaltigkeit.unibe.ch Matthias Stürmer − Seit 2013 Leiter der Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit am Institut für Informatik der Universität Bern, dazu Dozentur für Digitale Transformation am Institut für Informatik und Dozentur für Digitale Nachhaltigkeit am Institut für Wirtschaftsinformatik − 2010 bis 2013 bei EY (Ernst & Young) als Senior Consultant bzw. Manager im IT Advisory: Beratung zu Open Source Software, Open Government Data und Social Media − 2009 bis 2010 Business Development und Projektleiter bei Liip AG − 2006 bis 2009 Assistent an der ETH Zürich bei Prof. Georg von Krogh am Lehrstuhl für Strategisches Management und Innovation (D-MTEC) − 2000 bis 2005 Studium Betriebswirtschaft und Informatik an der Universität Bern, Lizenziatsarbeit zu Open Source Community Building − Seit 2017 Mitglied Arbeitsgruppe Smart Capital Region der Hauptstadtregion Schweiz − Seit 2016 Präsident Verein Digital Impact Network − Seit 2012 Vorstandsmitglied und Mitgründer Verein Opendata.ch − Seit 2009 Geschäftsleiter Parlamentarische Gruppe Digitale Nachhaltigkeit − Seit 2006 Vorstandsmitglied und heute Vizepräsident Verein CH Open − 2011 bis 2019 Stadtrat von Bern
  • 3. 3 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
  • 4. 4 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit − Gegründet 2014 am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWI) der Universität Bern, heute am Institut für Informatik (INF), Team von über 20 Mitarbeitenden − Forschung (u.a. laufendes SNF-Projekt im NFP 73) zu digitaler Nachhaltigkeit, Open Source Software, Blockchain, Open Data und Linked Data, Open Government und Smart City, künstlicher Intelligenz sowie öffentliche Beschaffungen − Vorlesungen zu Open Data und Requirements Engineering am IWI, digitale Nachhaltigkeit am INF, Betreuung von über 100 abgeschlossener Bachelor- und Masterarbeiten, Dozenturen am IWI und am INF, Dozent in mehreren CAS und MAS − Weiterbildungen zu IT-Beschaffung und nachhaltiger Beschaffung, ab 2020 CAS «Öffentliche Beschaffungen» und CAS «Technologie-Beschaffungen» − Dienstleistungen (Beratung, Gutachten, Studien, Prototyping) für Hochschulen, Bundesverwaltung, Kantone, Städte, Unternehmen und Verbände
  • 5. 5 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Künstliche Intelligenz − Technologische Fragestellungen − Wirtschaftliche Fragenstellungen − Rechtliche Fragestellungen − Gesellschaftliche Fragestellungen
  • 6. 6 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Begrifflichkeiten Künstliche Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI) − Entwicklung von Ideen und Visionen − Schaffung der konzeptionellen und mathematischen Grundlagen − Aber zu wenig Rechenleistung und Daten  «KI-Winter» Maschinelles Lernen (ML) / Machine Learning − Realisierung von ersten KI-Anwendungen − Basiert auf Mustererkennung − Überwachtes (supervised) Lernen der Algorithmen durch Experten-Wissen Deep Learning − Selbstlernende Programme basierend auf neuronalen Netzen − Simulation des menschlichen Gehirns − Grosse Datenmengen (Big Data) und grosse Rechenleistung (Server) nötig 1950 1980 2010
  • 7. 7 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Anwendungsgebiete von KI − Prognosen: Erkennen von Betrug − Expertensysteme: Empfehlungen im Gesundheitsbereich − Texterkennung: Optical Character Recognition (OCR) beim Scannen von Dokumenten − Textverständnis: Natural Language Processing (NLP) für Übersetzungen, Chatbots − Bilderkennung: Facial Recognition, Objekterkennung, Bildoptimierungen, autonomes Fahren − Tonanalyse: Spracherkennung, Musikanalyse − etc.
  • 8. 8 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Bisher ethische Fragen eher hypothetisch Quelle: http://moralmachine.mit.edu/hl/de
  • 9. 9 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag KI-Beispiel Gesichtserkennung Quelle: https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78 1. Gesichter finden 2. Gesicht erkennen (68 face landmarks) 3. Gesicht kodieren (128 measurements) 4. Gesichter trainieren
  • 10. 10 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag KI-Beispiel Gesichtserkennung Quelle: https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78
  • 11. 11 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Grosse Mengen an Testdaten Quelle: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
  • 12. 12 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Gesichtserkennung in China Quelle: https://www.scmp.com/tech/start-ups/article/3008700/shenzhen-ai-start-intellifusion-helps-city-police-identify
  • 13. 13 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Gesichtserkennung Chancen: − Erhöhung der Sicherheit im öffentlichen Raum (Bahnhöfe, Flughafen etc.) − Nutzen bei Fahndungen und bei Bekämpfung von Kinderpornografie − Zutrittssysteme bei Firmen − Bessere Marketing- Möglichkeiten Risiken: − Überwachung und Kontrolle durch den Staat − Verletzung der Privatsphäre und des Datenschutzes bei unerlaubten Aufzeichnungen − Bei Hacking-Attacken Diebstahl von heiklen Daten
  • 14. 14 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag KI-Beispiel DeepFake Quelle: https://www.vice.com/en_us/article/gydydm/gal-gadot-fake-ai-porn
  • 15. 15 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag KI-Beispiel DeepNude Quelle: https://www.watson.ch/digital/online-sicherheit/302152163-deepnude-app-erzeugt-gefaelschte-nacktbilder-aus-fotos-von-frauen
  • 16. 16 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Das Ende von DeepNude Quelle: https://twitter.com/deepnudeapp/status/1144307316231200768/photo/1
  • 17. 17 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Basiert auf Open Source Bibliothek pix2pix Quelle: https://phillipi.github.io/pix2pix/
  • 18. 18 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Anwendungen von pix2pix Quelle: https://phillipi.github.io/pix2pix/
  • 19. 19 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Bildoptimierungen bzw. Fake-Videos Chancen: − Forschungserfolge − Humorvolle Beiträge − Verbesserung der Bildqualität − Förderung von Produktivität, Kreativität und Innovationen Risiken: − Fake News − Betrug durch falsche Identität − Verletzung von Persönlichkeitsrechten − Verstärkung von Sexismus − Erpressung, Depression, Suizid
  • 20. 20 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Ethischer Quellcode − KI-Tools basieren auf frei verfügbaren Open Source Komponenten − Open Source Lizenzen erlauben uneingeschränkten Einsatz der Software − Darum «Just World License» bzw. «Do No Harm License» geschaffen − Verbot zur Verwendung der Software für Menschenhandel, Glücksspiele, Tabakindustrie, Atomenergie, Kriegsführung, Waffenherstellung etc. Quelle: https://hackernoon.com/6-myths-about-ethical-open-source-licenses-3bfbd042b1dc
  • 21. 21 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Ethische KI-Richtlinien − «Asimolar AI Principles»: Liste von 23 Zielen wie KI-Forschende ihr Wissen einsetzen sollen − Einige dieser Prinzipien: − Nützliche und wohltätige KI erschaffen − Forschungsgelder für sinnvolle KI nutzen − Austausch zwischen KI-Forschenden und politischen Entscheidungsträgern − Transparenz bei Fehlfunktion − Entscheidungsfindende Prozesse müssen nachvollziehbar sein Quelle: https://futureoflife.org/ai-principles-german/
  • 22. 22 Künstliche Intelligenz in unserem Alltag Fazit aus Sicht der digitalen Nachhaltigkeit 1. Software-Anwendungen mit KI sind wie Messer: Beide können für gute und für schlechte Zwecke verwendet werden – manchmal ist Unterscheidung Ansichtssache bzw. eine Frage der Position 2. Programmiererinnen und Programmierer tragen ethische Verantwortung für ihre Werke und müssen sich deshalb Gedanken über deren Konsequenzen machen (wie auch Ärzte, Physiker, Chemiker etc.) 3. Neue Software-Lizenzen und ethische Richtlinien schaffen Klarheit was gut und was schlecht ist und sollten deshalb vermehrt in der Praxis angewendet werden