von Manuel von Heugel
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KI schadet nie - KI im
politischen Kontext

Ein Artikel über Künstliche Intelligenz in unserem Alltag. Wir haben die neuesten Entwicklungen genutzt, um ausführlich über die faszinierende Welt der KI zu sprechen. Spannende Einblicke und überraschende Fakten über KI durften dabei natürlich nicht fehlen.

Futuristisch anmutende Grafik mit Einsen und Nullen

Was ist KI und wie funktioniert sie?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weitreichendes Feld der Informatik, das Systeme und Algorithmen entwickelt, die in der Lage sind, Aufgaben zu erfüllen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI kann sich auf eine Vielzahl von Technologien und Methoden beziehen, von maschinellem Lernen über neuronale Netze bis hin zu spezifischen Anwendungen wie Sprachverarbeitung und Bildanalyse.

Grundlagen der KI

  • Künstliche Intelligenz (KI): KI bezeichnet die Fähigkeit eines Computersystems, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen, indem es Aufgaben wie Lernen, Problemlösung, Wahrnehmung und Sprachverständnis ausführt.
  • Maschinelles Lernen (ML): Ein zentraler Bestandteil der KI, bei dem Algorithmen entwickelt werden, die aus Daten lernen können. Durch Training mit Daten verbessern diese Algorithmen ihre Leistung, ohne explizit für jede Aufgabe programmiert zu sein.
  • Neuronale Netze: Inspiriert vom menschlichen Gehirn bestehen neuronale Netze aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die in Schichten organisiert sind. Diese Netze sind besonders effektiv im Erkennen komplexer Muster und Strukturen in Daten.

Funktionsweise der KI

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

  • Prinzip: Ein Algorithmus wird mit einem Datensatz trainiert, der sowohl Eingabedaten als auch die dazugehörigen korrekten Ausgabedaten (Labels) enthält. Ziel ist es, eine Funktion zu lernen, die neue Eingaben auf die korrekten Ausgaben abbildet.
  • Beispiel: Ein Modell, das anhand von Bildern von Katzen und Hunden lernt, diese Tiere korrekt zu klassifizieren.

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

  • Prinzip: Der Algorithmus erhält nur Eingabedaten und sucht nach Mustern oder Strukturen in diesen Daten, ohne explizite Labels.
  • Beispiel: Clustering von Kundendaten, um verschiedene Kundensegmente zu identifizieren.

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

  • Prinzip: Ein Agent interagiert mit einer Umgebung und lernt durch Belohnungen oder Strafen die besten Aktionen zu wählen, um ein Ziel zu erreichen.
  • Beispiel: Ein autonomer Roboter, der lernt, durch eine unbekannte Umgebung zu navigieren.

Neuronale Netze und Deep Learning

  • Neuronale Netze: Diese bestehen aus Schichten von Neuronen, die Informationen verarbeiten. Die Verbindungen zwischen den Neuronen haben Gewichte, die während des Trainings angepasst werden, um die Genauigkeit des Netzwerks zu verbessern.
  • Deep Learning: Eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens mit tiefen neuronalen Netzen, die viele Schichten umfassen und besonders gut in der Lage sind, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Kurz zusammengefasst

KI ist ein mächtiges Werkzeug, das in vielen Bereichen des täglichen Lebens Einzug hält. Von der Spracherkennung über autonome Fahrzeuge bis hin zur medizinischen Diagnose – die Anwendungen sind vielfältig. Die Funktionsweise der KI basiert auf komplexen Algorithmen und Modellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Dabei spielen maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning eine zentrale Rolle.

KI im Alltag

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zunehmend Einzug in unseren Alltag gehalten und beeinflusst verschiedene Aspekte unseres täglichen Lebens. Von personalisierten Empfehlungen bis hin zu fortschrittlicher Gesundheitsversorgung – KI-Anwendungen sind vielseitig und weit verbreitet. Hier sind einige der wichtigsten Bereiche, in denen KI im Alltag zum Einsatz kommt:

Sprachassistenten und Smart Home

  • Sprachassistenten: Systeme wie Amazon Alexa, Google Assistant und Apple Siri nutzen KI, um Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie können Aufgaben wie das Abspielen von Musik, das Einstellen von Weckern, das Bereitstellen von Wetterinformationen und das Steuern von Smart-Home-Geräten übernehmen.
  • Smart Home: KI-gesteuerte Geräte wie intelligente Thermostate, Beleuchtungssysteme und Sicherheitskameras verbessern den Komfort und die Sicherheit in unseren Häusern. Sie lernen die Gewohnheiten der Bewohner und passen sich entsprechend an.

Personalisierte Empfehlungen

  • Streaming-Dienste: Plattformen wie Netflix, Spotify und YouTube nutzen KI, um personalisierte Empfehlungen basierend auf den Vorlieben und dem Verhalten der Nutzer zu geben. Diese Algorithmen analysieren vergangene Aktivitäten und schlagen neue Inhalte vor, die dem Nutzer gefallen könnten.
  • Online-Shopping: E-Commerce-Websites wie Amazon setzen KI ein, um Produktempfehlungen zu generieren, die auf dem bisherigen Kaufverhalten und den Suchanfragen der Kunden basieren.

Gesundheitswesen

  • Diagnose und Behandlung: KI hilft Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten und der Auswahl der besten Behandlungsoptionen. Systeme wie IBM® watsonx analysieren medizinische Daten und wissenschaftliche Literatur, um präzise Diagnosen und Behandlungsempfehlungen zu liefern.
  • Wearables: Geräte wie Fitness-Tracker und Smartwatches nutzen KI, um Gesundheitsdaten zu überwachen und den Nutzern personalisierte Gesundheits- und Fitnessratschläge zu geben.

Transport und Navigation

  • Autonome Fahrzeuge: Unternehmen wie Tesla, Waymo und Uber arbeiten an selbstfahrenden Autos, die mithilfe von KI sicher und effizient navigieren können. Diese Fahrzeuge nutzen Sensoren, Kameras und maschinelles Lernen, um ihre Umgebung zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
  • Navigation: Apps wie Google Maps und Waze verwenden KI, um Routen zu optimieren, Verkehrsinformationen in Echtzeit bereitzustellen und alternative Wege vorzuschlagen, um Staus zu vermeiden.

Kommunikation und soziale Medien

  • Sprach- und Textübersetzung: Tools wie Google Translate oder DeepL nutzen KI, um Sprache in Echtzeit zu übersetzen und die Verständigung zwischen Menschen unterschiedlicher Sprachen zu erleichtern.
  • Social Media: Plattformen wie Facebook, Twitter und Instagram verwenden KI, um Inhalte zu filtern, Spam zu erkennen und personalisierte Feeds basierend auf den Interessen und dem Verhalten der Nutzer zu erstellen.

Finanzwesen

  • Betrugserkennung: Banken und Finanzinstitute setzen KI ein, um betrügerische Transaktionen in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern. Algorithmen analysieren Transaktionsmuster und identifizieren verdächtige Aktivitäten.
  • Personal Finance Management: Apps wie Mint und YNAB nutzen KI, um Nutzern zu helfen, ihre Finanzen zu verwalten, Budgetpläne zu erstellen und Ausgaben zu verfolgen.

Kurz zusammengefasst

KI hat einen tiefgreifenden Einfluss auf unseren Alltag und verbessert die Effizienz und Bequemlichkeit vieler alltäglicher Aufgaben. Ob durch personalisierte Empfehlungen, verbesserte Gesundheitsversorgung, effizienteren Transport oder verbesserte Kommunikation – die Anwendungen von KI sind vielfältig und revolutionieren die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

KI im politischen Kontext

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine zunehmend wichtige Rolle im politischen Kontext, indem sie die Art und Weise, wie Regierungen arbeiten, politische Entscheidungen getroffen werden und wie Bürger mit politischen Systemen interagieren, transformiert. Hier sind einige zentrale Aspekte und Anwendungen von KI in der Politik:

Politische Entscheidungsfindung und Verwaltung

  • Datenanalyse und Prognosen: Regierungen nutzen KI, um große Datenmengen zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Wirtschafts-, Sozial- und Umweltdaten können bessere politische Strategien entwickelt werden.
  • Prognosen: KI-Modelle helfen bei der Vorhersage von Entwicklungen wie Wirtschaftswachstum, Arbeitslosigkeit oder Bevölkerungsbewegungen, was die Planung und Ressourcenallokation verbessert.

Öffentliche Sicherheit und Strafverfolgung

  • Überwachung: KI-gestützte Systeme werden zur Überwachung öffentlicher Räume eingesetzt, um kriminelle Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Diese Systeme nutzen Gesichtserkennung und Verhaltensanalyse, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren.
  • Strafverfolgung: KI hilft bei der Analyse von Beweismitteln und der Vorhersage krimineller Aktivitäten. Predictive Policing-Modelle können Verbrechensmuster erkennen und die Polizeipräsenz in gefährdeten Gebieten verstärken.

Wahlen und politische Kampagnen

  • Wähleranalyse: KI wird eingesetzt, um Wählerverhalten und -präferenzen zu analysieren. Kampagnen können personalisierte Botschaften erstellen und gezielte Werbung schalten, um bestimmte Wählergruppen anzusprechen.
  • Desinformation und Fake News: Leider wird KI auch verwendet, um Desinformation zu verbreiten und öffentliche Meinung zu manipulieren. Deepfakes und automatisierte Bots können falsche Informationen verbreiten und das Vertrauen in politische Institutionen untergraben.

Öffentliche Dienstleistungen

  • Bürgerdienste: KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten verbessern die Interaktion zwischen Bürgern und staatlichen Institutionen. Sie bieten schnelle und effiziente Antworten auf Anfragen und erleichtern den Zugang zu Informationen und Dienstleistungen.
  • Soziale Programme: KI kann verwendet werden, um die Wirksamkeit sozialer Programme zu überwachen und zu verbessern. Durch die Analyse von Daten können Regierungen besser verstehen, welche Programme funktionieren und wie sie optimiert werden können.

Internationale Beziehungen und Sicherheit

  • Geopolitische Analysen: KI-Modelle helfen bei der Analyse geopolitischer Trends und der Vorhersage internationaler Konflikte. Dies unterstützt Regierungen bei der Entwicklung von Außenpolitikstrategien.
  • Cybersecurity: KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Abwehr von Cyberangriffen. Durch maschinelles Lernen können ungewöhnliche Aktivitäten im Netzverkehr erkannt und Bedrohungen in Echtzeit abgewehrt werden.

Herausforderungen und ethische Überlegungen bei der Nutzung von KI

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) birgt zahlreiche Chancen, bringt jedoch auch erhebliche Herausforderungen und ethische Überlegungen mit sich. Diese betreffen vor allem Datenschutz, Fairness, Transparenz und die Verantwortlichkeit der Systeme. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Aspekte und aktuelle gesetzliche Initiativen weltweit dargestellt.

Datenschutz und Privatsphäre

Der Schutz der Privatsphäre und der personenbezogenen Daten der Bürger ist ein zentrales Anliegen bei der Nutzung von KI. Es ist entscheidend, dass KI-Systeme so gestaltet werden, dass sie Datenschutzbestimmungen einhalten und die Rechte der Nutzer wahren. In den USA wurde beispielsweise der "Blueprint for an AI Bill of Rights" veröffentlicht, der fünf Grundprinzipien festlegt, um die Öffentlichkeit vor den Risiken von KI zu schützen. Dazu gehören der Schutz vor unsicheren Systemen und der Schutz der Privatsphäre durch eingebaute Schutzmaßnahmen​ (The White House)​.

Fairness und Vermeidung von Diskriminierung

Ein großes Risiko von KI-Systemen ist die Möglichkeit der Diskriminierung durch algorithmische Verzerrungen. Diese Verzerrungen können auftreten, wenn die Trainingsdaten Vorurteile enthalten, was zu unfairen und diskriminierenden Ergebnissen führen kann. Um dem entgegenzuwirken, fordern viele Länder Maßnahmen zur Sicherstellung der Fairness von KI-Systemen. Beispielsweise betont der UNESCO-Leitfaden zur Ethik der KI die Notwendigkeit, dass KI-Systeme menschliche Rechte und Würde respektieren und fördern. Diese Richtlinien sollen sicherstellen, dass KI in einer inklusiven und gerechten Weise entwickelt und eingesetzt wird​ (UNESCO)​.

Transparenz und Erklärbarkeit

KI-Modelle, insbesondere komplexe wie tiefe neuronale Netze, sind oft schwer zu interpretieren. Dies kann zu einem Mangel an Transparenz und Vertrauen in die Systeme führen. Transparenz ist entscheidend, damit die Öffentlichkeit nachvollziehen kann, wie Entscheidungen getroffen werden. Der "Blueprint for an AI Bill of Rights" in den USA fordert daher, dass automatisierte Systeme verständliche Erklärungen ihrer Funktionsweise und Entscheidungen liefern müssen, um das Vertrauen der Nutzer zu stärken​ (The White House)​.

Verantwortlichkeit und Aufsicht

Es ist wichtig, dass es Mechanismen gibt, die sicherstellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll eingesetzt werden. Dies beinhaltet die Entwicklung und Implementierung von Vorschriften, die die Verantwortlichkeit und Aufsicht über KI-Systeme stärken. Verschiedene Länder und Organisationen haben hier bereits Initiativen ergriffen. Die Europäische Union arbeitet beispielsweise an einem umfassenden Gesetz zur Regulierung von KI, dem sogenannten AI Act, der eine klare Verantwortlichkeit für die Nutzung von KI-Systemen festlegt und strenge Aufsichtsmechanismen beinhaltet​ (IA Privacy Pros)​​ (IA Privacy Pros)​.

Globale Zusammenarbeit und Richtlinien

Eine globale Zusammenarbeit ist unerlässlich, um einheitliche Standards und Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI zu schaffen. UNESCO hat mit der "Empfehlung zur Ethik der Künstlichen Intelligenz" einen globalen Standard geschaffen, der von 193 Mitgliedstaaten angenommen wurde. Diese Empfehlung betont den Schutz der Menschenrechte, die Förderung von Transparenz und Fairness sowie die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht über KI-Systeme​ (UNESCO)​.

Kurz zusammengefasst

Der verantwortungsvolle Einsatz von KI erfordert ein umfassendes Verständnis und die Berücksichtigung ethischer und gesetzlicher Aspekte. Datenschutz, Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit sind Schlüsselfaktoren, die bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen berücksichtigt werden müssen. Durch die Schaffung und Einhaltung globaler Richtlinien und Standards kann sichergestellt werden, dass KI-Systeme zum Wohl der Gesellschaft beitragen und die Rechte und Freiheiten der Menschen schützen.

Effektiveres Arbeiten für Politikerinnen und Politiker auf kommunaler Ebene

In der kommunalen Politik, wo politische Arbeit oft ehrenamtlich geleistet wird, sind Aufgaben wie das Bearbeiten von E-Mails, das Lesen von Gutachten und Studien sowie das Durcharbeiten von Protokollen sehr zeitintensiv und nehmen einen großen Teil der Arbeitszeit in Anspruch. Diese Zeit könnte häufig besser für den Austausch mit Bürgerinnen und Bürgern genutzt werden. Hier kann Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle spielen.

Die Stärke der KI liegt insbesondere in der Zusammenfassung und Analyse komplexer Datenmengen. So kann beispielsweise ein Wahlprogramm innerhalb von Sekunden auf die wichtigsten Themenpunkte reduziert werden. Eine 250-seitige Studie lässt sich mit nur einer Anweisung auf eine Seite zusammenfassen. Auch das Verfassen einer Antwort auf eine komplexe E-Mail kann in wenigen Sekunden vorgeschlagen werden.

Durch den Einsatz von KI können Politikerinnen und Politiker ihre Arbeitsprozesse effizienter gestalten und somit mehr Zeit für den direkten Dialog mit den Bürgerinnen und Bürgern gewinnen.

KI-Programme in der Übersicht:

Tool Funktion
Google Cloud AI Bietet eine breite Palette von KI-Diensten, einschließlich maschinellem Lernen, NLP, und Bilderkennung.
IBM Watson Nutzt KI für Geschäftsanalysen, Gesundheitswesen, Kundenservice und mehr. Unterstützt NLP und maschinelles Lernen.
OpenAI GPT-4 Sprachmodell, das Texte generiert, beantwortet Fragen und verschiedene kreative Aufgaben übernimmt.
Microsoft Azure AI Integriert KI-Dienste wie maschinelles Lernen, Bots, NLP und kognitive Services in Unternehmenslösungen.
Amazon Web Services (AWS) AI Bietet KI-Dienste für maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung, Übersetzung und Bilderkennung.
H2O.ai Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die Modelle für Prognosen und Analysen erstellt.
DataRobot Automatisiert maschinelles Lernen, um Vorhersagemodelle zu erstellen und Geschäftseinblicke zu gewinnen.
Caffe Deep Learning-Framework, das besonders für Bildverarbeitung und -erkennung verwendet wird.
Keras High-Level-Neural-Networks-API, geschrieben in Python und läuft auf TensorFlow, CNTK oder Theano.
PyTorch Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die dynamische Berechnungen und einfache Modellierung ermöglicht.
TensorFlow Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die umfassende Tools und Bibliotheken für die Modellbildung bietet.
Dialogflow Entwickelt von Google, ermöglicht die Erstellung von Chatbots und sprachbasierten Schnittstellen.
RapidMiner Plattform für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, die Analysen und Modellierung vereinfacht.
BigML Bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für maschinelles Lernen und Datenanalyse.
SAS Viya Analytische Plattform, die KI und maschinelles Lernen für Datenmanagement und -analyse nutzt.
Salesforce Einstein Integriert KI in die Salesforce-Plattform zur Automatisierung von Geschäftsprozessen und Analysen.
Wit.ai Entwickelt von Facebook, ermöglicht die Erstellung von sprachbasierten Anwendungen und Bots.
Clarifai Bietet KI-Modelle für Bild- und Videoerkennung sowie andere visuelle Erkennungsdienste.
MonkeyLearn Plattform zur Analyse von Textdaten, einschließlich Stimmungsanalyse und Textklassifizierung.
Anaconda Python/R-Distribution für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit vorinstallierten Bibliotheken.

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Manuel von Heugel

Manuel ist zusammen mit Sina Gastgeber des Podcasts “Politik aufs Ohr”. Seit August 2023 setzt er sich aktiv bei den Grünen in Friesland ein und wurde im März 2024 zum Ortssprecher der Grünen in Varel ernannt. Mit über 11 Jahren Erfahrung leitet er die Online Marketing Agentur WEBMARKETIERE, die sich auf die Erstellung und Vermarktung von Webseiten spezialisiert hat. In seiner Freizeit widmet sich Manuel leidenschaftlich dem Gärtnern und der Holzbearbeitung.

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