Schlagwort: KI

Veröffentlicht am

Wie beeinflusst digitale Datenanalyse die Transparenz von Daten?

Autorinnen: Luisa Rabbe und Emelie Rademacher

Die zunehmend komplexe Gestaltung digitaler Angebote und Dienste in den letzten Jahren hat starke Konzentrationstendenzen in der Datenökonomie verursacht. Einige Großunternehmen sammeln beträchtliche Datenmengen, kombinieren diese und werten die neuen Daten aus.[1] Dadurch können anonymisierte Daten häufig re-identifiziert werden.[2] Was hat das nun mit digitaler Datenanalyse zu tun?

In diesem Fachbeitrag wird auf die Nutzung digitaler Daten eingegangen. Es wird erklärt was unter digitaler Datenanalyse und Datentransparenz verstanden wird und wie diese Einfluss auf die Arbeitswelt haben. Weiterhin wird betrachtet, wie der Staat Einfluss auf die Transparenz von Daten nimmt.

Inhaltsverzeichnis

Digitale Daten werden über alle elektronischen Endgeräte verknüpft

Die Nutzung digitaler Daten

Privatpersonen, Unternehmen und der Staat. Jeder Akteur der Marktwirtschaft verwendet täglich digitale Daten. Aber was sind digitale Daten? Bei digitalen Daten handelt es sich um digitale Dokumente und Medieneinheiten, die diskret oder indiskret Informationen darstellen. Diese Informationen können sowohl personenbezogene als auch nicht personenbezogene Daten sein. Wie kann nun mit diesen Daten umgegangen werden? Die Datennutzung ist immer eng verbunden mit Fragen zum verantwortungsvollen Umgang mit Daten und den sich dauerhaft weiterentwickelnden Technologien. Besonders wichtig sind dabei die Einhaltung von Gesetzen, wie die DSGVO, und die Orientierung an ethischen Werten. „[N]icht alles, was technisch möglich ist, [ist] auch ethisch vertretbar“[3], denn es gibt unter anderem Möglichkeiten über die Verfahren Profiling und Scoring Aussagen über das Verhalten sowie die Präferenzen einzelner Personen machen zu können und diese zu beeinflussen.[4]

Digitale Datenanalyse und Datentransparenz

Digitale Datenanalysen helfen, komplexe Sachverhalte schnell und transparent darzustellen. Dies geschieht durch das Erkennen von Zusammenhängen, Abhängigkeiten und Ungereimtheiten in Daten. Zur Datenanalyse wird vermehrt auf maschinelles Lernen anstatt auf Menschen zurückgegriffen, da bei der Analyse großer Datenmengen in kürzerer Zeit bessere Ergebnisse erzielt werden können.[5]

Transparenz setzt voraus, dass Daten fehlerfrei, vollständig sowie zeitgerecht veröffentlicht und zugänglich sind. Zugleich dient sie als Voraussetzung für die Überwachung der Datennutzung. Dies wird möglich durch die Kontrolle der Datenverwendung durch alle Personen, die Zugang zu den jeweiligen Daten haben und die Fähigkeiten zur differenzierten Datenanalyse besitzen.[6]

Einfluss der digitalen Datenanalyse auf die Arbeitswelt

Digitale Datenanalyse und Datentransparenz haben einen bedeutenden Einfluss auf die Arbeitswelt. Durch die Verfügbarkeit von genauen und umfassenderen Daten können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen. Das bedeutet, dass sie Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht nur auf Intuition oder Vermutungen treffen. Dies führt zu besseren Entscheidungen, die auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Trends des Marktes basieren.[7]

Darüber hinaus können Unternehmen durch die Verwendung von Datentransparenztools ihre Geschäftsprozesse besser überwachen und regulieren. Dies bedeutet, dass sie in Echtzeit Einblicke in ihre Prozesse erhalten und mögliche Probleme schnell erkennen und beheben können. Somit können die Effizienz gesteigert und Kosten eingespart werden. Außerdem sorgt dies für eine bessere Kontrolle und Überwachung von Geschäftsprozessen. Zusätzlich ermöglicht digitale Datenanalyse und die Nutzung von Datentransparenztools Unternehmen dazu, große Mengen an Daten schneller und effizienter zu analysieren. Dies führt zu einer besseren Entscheidungsfindung und höheren Effizienz.

Insgesamt hat die Verwendung von digitaler Datenanalyse und Datentransparenz einen signifikanten Einfluss auf die Arbeitswelt, indem sie Effizienz, datengetriebene Entscheidungen und Überwachung von Geschäftsprozessen verbessern.[8]

Die Rolle des Staates in der digitalen Datenanalyse

Der Staat spielt eine wichtige Rolle bei der Steuerung der Verwendung von Datenanalyse und Datentransparenz. Durch Gesetze und Regulierungen, wie die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) in Europa, wird sichergestellt, dass persönliche Daten sicher und geschützt sind und das Unternehmen verantwortungsvoll mit diesen Daten umgehen.[9]

Zudem legt der Staat Richtlinien fest, die Unternehmen verpflichten, bestimmte Standards bei der Datensammlung, -verarbeitung und -nutzung einzuhalten. Dies garantiert, dass Daten genau und verlässlich sind und die Datentransparenz ein hohes Niveau hat. Der Staat ist auch verantwortlich für die Überwachung der Einhaltung dieser Gesetze und Regelungen durch Unternehmen. Dies kann durch Regulierungsbehörden oder durch Strafen und Bußgelder bei Verstößen geschehen.[10]

Darüber hinaus sind staatliche Stellen selbst oft Nutzer von Datenanalyse, beispielsweise für staatliche Überwachungs- und Überprüfungszwecke oder für die Erstellung von Statistiken.[11] Hierbei muss jedoch sichergestellt werden, dass dies im Rahmen der Gesetze und Regulierungen geschieht und die Datenrechte der Bürger geschützt bleiben. Zudem kann der Staat Regulierungen erlassen, die den Zugang zu bestimmten Daten einschränken, um die Privatsphäre und den Schutz sensibler Daten zu garantieren. Dies garantiert, dass Daten nicht missbraucht werden und das die Transparenz der Daten aufrechterhalten wird. Weiterhin können Unternehmen vom Staat verpflichtet werden, Regeln für den Umgang mit Daten und den Schutz persönlicher Informationen einzuhalten.[12]

Beispielsweise kann der Staat Gesetze erlassen, die Unternehmen verpflichten, über die Daten, die sie sammeln, transparent zu informieren. Dies kann die Verwendung von Daten, die Art und Weise, wie sie gesammelt werden und wer Zugang dazu hat, umfassen.[13] Außerdem muss der Staat auf die Entwicklungen im Bereich der digitalen Datenanalyse reagieren und gegebenenfalls Gesetze und Regulierungen anpassen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin gültig und wirksam bleiben.[14]

Fazit

Zusammenfassend ist zu erkennen, dass sowohl digitale Datenanalyse als auch Datentransparenz für sich genommen bedeutend für jeden Akteur der Marktwirtschaft sind. Besonders deutlich wird allerdings auch, dass die Datenanalyse einen sichtbaren Einfluss auf die Transparenz von Daten nimmt. Nur wenn Daten durch Analyseverfahren verstanden werden, können sie auch verwendet werden. Sie sind dann transparent. Dabei darf die Notwendigkeit von Gesetzen und Regulierungen nicht vernachlässigt werden, um die Rechte des Einzelnen zu schützen.

Begriffsdefinitionen

Nicht personenbezogene Daten

Als nicht personenbezogene Daten werden alle Daten bezeichnet, die keine personenbezogenen Daten aufweisen oder stark genug anonymisiert worden sind, dass die Anonymisierung nicht rückgängig gemacht werden kann.[15]

Personenbezogene Daten

Personenbezogenen Daten bezeichnen alle Daten und Informationen, die auf eine lebende identifizierte oder identifizierbare Person verweisen. Darüber hinaus werden auch pseudonymisierte Daten, anonymisierte Daten, die re-identifiziert werden können, als personenbezogene Daten bezeichnet.[16]

Profiling

Bei dem Verfahren Profiling findet das Sammeln und Verknüpfen von personenbezogenen Daten zu persönlichen Profilen von einzelnen Menschen statt. Diese Profile werden dann zur Auswertung, Bewertung, Analyse und Vorhersage spezifischer Merkmale von Personen verwendet.[17]

Scoring

Das statistisch-mathematische Verfahren Scoring ordnet dem Profil eines Menschen oder Unternehmens einen Wert zu. Dieser Wert zeigt die Intensität der Ausprägung verschiedener Merkmale und wird zur Kategorisierung und Klassifizierung verwendet.[18]

[1] Vgl. Die Bundesregierung (2021), S. 6
[2] Vgl. Günter (2020), S. 62
[3] Die Bundesregierung (2021), S. 7
[4] Vgl. Ebd., S. 7
[5] Vgl. Lucke; Gollasch (2022), S. 96
[6] Vgl. Günter (2020), S. 201
[7] Vgl. Kämpf, Vogl, Boes (2022)
[8] Vgl. Küng, Keller, Hofer (2022)
[9] Vgl. Wewer (2022)
[10] Vgl. Kubicek (2020)
[11] Vgl. Fulko (2021)
[12] Vgl. Fischer, Kraus (2020)
[13] Vgl. Kubicek (2020)
[14] Vgl. Fischer, Kraus (2020)
[15] Vgl. Europäische Kommission (2014)
[16] Vgl. Ebd.
[17] Vgl. Die Bundesregierung (2021), S. 116
[18] Vgl. Ebd., S. 116

Über die Autorinnen

Luisa Rabbe ist im dritten Semester des Studienganges Informationsmanagement immatrikuliert. Das Studium absolviert diese an der Fakultät III in der Abteilung Information und Kommunikation an der Hochschule Hannover. Die Autorin ist 24 Jahre alt und wohnhaft in Hannover.

Emelie Rademacher ist im dritten Semester des Studienganges Informationsmanagement immatrkuliert. Das Studium absolviert diese an der Fakultät III in der Abteilung Information und Kommunikation an der Hochschule Hannover. Gleichzeitig arbeitet sie als Minijobberin bei der Edeka Cramer GmbH im Bereich Backwaren Bedienung. Die Autorin ist 20 Jahre alt und wohnhaft in Hannover.

 

Quellenverzeichnis

Die Bundesregierung (2021): Datenstrategie der Bundesregierung. Eine Innovationsstrategie für gesellschaftlichen Fortschritt und nachhaltigen Wachstum. Online unter https://www.bundesregierung.de/breg-de/suche/datenstrategie-der-bundesregierung-1845632 [Abruf am 28.01.2023]

Europäische Kommission (2014): Was sind personenbezogene Daten? Online unter https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection/reform/what-personal-data_de [Abruf am 29.01.2023]

Fischer, Caroline; Kraus, Sascha (2020): Digitale Transparenz. In: Klenk, Tanja; Nullmeier, Frank; Wewer, Göttrik (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden: Springer VS, S.159-170

Fulko, Lenz (2021): Der digitale Staat – Transparenz als Digitalisierungsmotor. Argumente zu Marktwirtschaft und Politik, No. 155. Berlin: Stiftung Marktwirtschaft

Kämpf, Tobias; Vogl, Elisabeth; Boes, Andreas(2022): Inverse Transparenz. Ein soziologischer Perspektivenwechsel für einen nachhaltigen Umgang mit Transparenz in der digitalen Arbeitswelt. In: Boes, Andreas; Hess, Thomas; Pretschner, Alexander; Kämpf, Tobias; Vogl, Elisabeth (Hg.): Daten-Innovation-Privatheit. Mit Inverser Transparenz das Gestaltungsdilemma der digitalen Arbeitswelt lösen. München: ISF München, S.24-33

Kubicek, Herbert (2020): Informationsfreiheits- und Transparenzgesetze. In: Klenk, Tanja; Nullmeier, Frank; Wewer, Göttrik (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden: Springer VS, S.171-186

Küng, Marco; Keller, Daniel F.; Hofer, Nicolas(2022): Transport – Im Wandel der Corona-Kriese. In: Luban, Katharina; Hänggi, Roman (Hg.): Erfolgreiche Unternehmensführung durch Resilienzmanagement. Branchenübergreifende Praxisstudie am Beispiel der Corona-Kriese. Berlin: Springer Vieweg, S. 181-196

Lucke, Jörn von; Gollasch, Katja (2022): Offene Daten und offene Verwaltungsdaten –  Öffnung von Datenbeständen. In: Hünemohr, Holger; Lucke, Jorn von; Stember, Jürgen; Wimmer, Maria A. (Hg.): Open Government. Offenes Regierungs- und Verwaltungshandeln – Leitbilder, Ziele und Methoden. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 49-73

Müller, Günter (2020): Protektion 4.0: Das Digitalisierungsdilemma. Die blaue Stunde der Informatik. Berlin: Springer Vieweg

Wewer, Göttik (2020): Datenschutz. In: Klenk, Tanja; Nullmeier, Frank; Wewer, Göttrik (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden: Springer VS, S.187-198

Alle Bilder unterliegen der Pixabay-Lizenz

Veröffentlicht am

Ist Python die Programmiersprache der Zukunft?

Autor*innen: Ömer Topcu und Anela Iljijazi

Python ist eine Programmiersprache, deren wichtigstes Merkmal die Einfachheit ist. Sie wird von einer aktiven Community auf der ganzen Welt entwickelt. Programmiersprachen sind für sich genommen vielfältig einsetzbar und werden gerade im Bereich der künstlichen Intelligenz häufig eingesetzt. Python hat Zukunft und hat sich dieses Jahr erneut vor Java auf Platz 2 der meistgenutzten Sprachen festgesetzt.

Abbildung 1, Python Logo

Inhaltsverzeichnis

Was ist Python?

Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, welche von Guido van Rossum entwickelt und 1991 veröffentlicht wurde. Sie wird für Webentwicklung, Softwareentwicklung, Mathematik und Systemskripting verwendet und wurde mit dem Ziel einer guten Lesbarkeit von Programmen entwickelt . Ursprünglich wurde sie als Unterrichtssprache in der höheren Bildung und Ausbildung verwendet. Zudem ist sie plattformunabhängig und kann auf Mac, Windows und anderen Betriebssystemen ausgeführt werden.

Abbildung 2, Programmieren mit Python

Was kann man mit Python machen?

Python kann verwendet werden, um Webanwendungen auf dem Server zu erstellen. Darüber hinaus kann Python mit Software verwendet werden, um Workflows zu erstellen. Python kann Dateien lesen und ändern und sich mit Datenbanksystemen verbinden. Es wird häufig verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen.

Warum Python verwenden?

Python ist plattformübergreifend und das bedeutet, dass es auf verschiedenen Plattformen, wie Windows, Mac usw. ausgeführt werden kann. Es hat eine einfache Grammatik, welche der englischen ähnelt. Seine Syntax ermöglicht es Entwicklern, Programme in weniger Zeilen zu schreiben. Python bietet auch Rapid Prototyping an. Python läuft also auf einem Interpretersystem, was bedeutet, dass Code ausgeführt werden kann, sobald er geschrieben ist. Diese Programmiersprache ist sehr flexibel und kann prozedural, objektorientiert oder funktional angegangen werden.

Historik:

Die Programmiersprache Python wurde Anfang der 1990er Jahre vom Niederländer Guido van Rossum am Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI) in Amsterdam entwickelt. Guido van Rossum lernte Programmieren während seines Mathematikstudiums an der Universität Amsterdam, denn er arbeitete dort als Wissenschaftler und entwickelte später eine neue Programmiersprache, um Basic zu ersetzen. Dies ist notwendig, da Wissenschaftler in der Lage sein müssen, sich selbst zu programmieren. Python begann als Skriptsprache für das verteilte Betriebssystem Amoeba. Python wurde als Nachfolger der ABC-Lehrsprache entwickelt und sollte auf dem verteilten Betriebssystem Amoeba laufen. Guido van Rossum war auch an der Entwicklung der ABC-Sprache beteiligt und somit fließen seine Erfahrungen mit ABC also auch in Python ein. Er bezeichnet sich selbst als Nerd und Computerfreak. Van Rossum, der 2019 in den Ruhestand ging, aber 2021 zu seinem derzeitigen Arbeitgeber Microsoft zurückkehrte, sagte:

„Ich habe mich entschieden, zu meinen Wurzeln zurückzukehren.“ (Vgl. Guido vaan Rossum)

Abbildung 3, Python Entwickler, Guido van Rossum

Vorteile von Python:

  • Python ist kostenlos und kann für viele Betriebssysteme heruntergeladen werden
  • Python ist sehr schnell und einfach zu erlernen
  • Python ist eine sehr vielfältige Programmiersprache 
  • wird ständig weiterentwickelt und aktualisiert
  • Der Python-Code gilt als besonders gut lesbar, was mit dem vorgegebenen strukturierten Programmierstil zusammenhängt 
  • Sie wird von viele große Firmen wie Google, Dropbox, Mozilla genutzt
  • Große Community 
  • Es kommt mit weniger Code als andere Programmiersprachen zu gleichen Ergebnissen

Nachteile von Python:

  • Python ist im Vergleich  zu anderen Programmiersprachen langsam 
  • Python wird zurzeit in 2 Versionen eingesetzt (Python2 und Python3)
  • Mit Python lassen sich auch Spiele programmieren

Anwendungsbereiche:

Python wird in vielen Bereichen in unserem Leben angewendet. Die bekanntesten Bereiche sind Webentwicklung, Spielentwicklung, Data Science und Machine Learning. 

1. Webentwicklung

Python unterstützt plattformübergreifende Betriebssysteme, was das Erstellen von Anwendungen erleichtert. Weltbekannte Anwendungen wie Drop oder YouTube verwenden Python, um gut zu funktionieren. Python wird für die Webentwicklung verwendet, dazu wird es vereinfacht und schnell, Webanwendungen zu erstellen. Aber wie ist das möglich? Pythons Framework zum Erstellen von Anwendungen macht dies möglich. Es gibt ein System zum Erstellen dieser Frameworks und eine Reihe von Bibliotheken, die verwendet werden können, um Protokolle wie HTTPS, FTP, SSL zu integrieren, um beispielsweise E-Mails zu verarbeiten. Die beliebtesten Frameworks sind Pyramid und Flask. 

2. Spielentwicklung

Python wird für interaktive Spiele verwendet. Es gibt Bibliotheken wie PySoy, eine 3D-Game-Engine, die Python 3 unterstützt, oder PyGame, eine Bibliothek, welche die Funktionalität bereitstellt. Populäre Spiele wie Online, Vega Strike, Civilization-IV wurden mit Python erstellt.

3. Data Science

Daten sind Geld, denn sie können Ihre Gewinne steigern, wenn Sie wissen, wie Sie relevante Informationen extrahieren, die Ihnen helfen, Ihr Risiko besser zu kalkulieren. Sie können Daten analysieren, verschiedene Operationen durchführen und notwendige Informationen extrahieren. Pandas oder NumPy (Bibliotheken) helfen dir dabei.

Mit Datenbanken wie Seaborn und Matplotlib können Sie Daten visualisieren.

4. Machine Learning

Wir entwickeln Algorithmen, die Computer selbst lernen lassen. Wir sind diejenigen, die sich darum kümmern. Python unterstützt diese Branche durch viele vorhandene Bibliotheken wie NumPy und Pandas.

Lernen Sie Algorithmen, verwenden Sie Bibliotheken und Sie haben eine Lösung für KI-Probleme. Ganz einfach. Wenn Sie jedoch den harten Weg gehen möchten, können Sie den Code selbst entwerfen, wenn er eine bessere Lösung bietet.

Was sind Funktionen in Python?

Eine Funktion ist ein erstellter Programmcode, der aus dem „top-down“-Ablauf eines Programms entnommen wird und ausschließlich aufgerufen werden muss oder kann, denn dadurch können wir diese Funktionen bei Bedarf öfter aufrufen und so sauberen Code mit weniger Fehlerquellen schreiben.

Also vergeben wir unserer Funktion einen Namen, den wir an jeder Stelle in unserem Python-Programm aufrufen können.

Um es am besten zu verstehen schauen sie sich das Video unten an: 

Link zum Video: https://www.youtube.com/watch?v=mgA-Ytr32Ys

Jetzt habe ich dich genug mit Informationen bombardiert. Die einzige Frage, die beantwortet werden sollte ist doch nur, ist Python unsere Zukunft ?.

Ist Python die Programmiersprache der Zukunft?

Der Entwickler Guido van Rossum äußert sich zum Thema, ob Python sich künftig weiterentwickeln wird:

„Ich glaube, Python wird weiter wachsen“ (vgl. Stolens)

„Die größten Entwicklungen erwarte ich in den Python Bibliotheken – hier sehen wir sehr viele Ergänzungen. Was den Gebrauch von Python im Unterricht betrifft, hoffe ich, Schüler nehmen die Programmiersprache als einfach und spannend wahr und werden ermutigt, sie auch außerhalb der Schule anzuwenden. Ich
hoffe, es sind nicht nur irgendwelche einmaligen Projekte, sondern dass sie die Sprache weiter aktiv verwenden. Es wäre toll, wenn sie nach ihrem Abschluss eine Zukunft in einem MINT-Fach starten würden und sie ihr Python-Basiswissen dann für ihre eigene Forschung verwenden könnten!“ (vgl. Stolens)

Stolens (2020): https://www.t3deutschland.de/de/t3-europe/edublogs/interview-guido-rossum (Abruf: 31.01.2022)

Die Forschung basiert auf Anfragen nach Tutorials zum Erlernen von Programmiersprachen. Google Trends stellt die Basis der Erkenntnisse dar und dient der Ermittlung der Beliebtheit der entsprechenden Programmiersprache. Laut der Statistik der PYPL befindet sich Python auf Platz 1 der meist gesuchten Programmiersprachen. Der prozentuale Abstand zum zweitplatzierten Java ist hier mit rund 10 % sogar noch größer und somit kam JavaScript auf den dritten Platz.

Abbildung 4, Statistik aus PYPL

Das Potential von Python ist da, denn Python hat gute Zukunftsaussichten und könnte daher die Programmiersprache der Zukunft werden.

Über die Autoren:

Anela Iljijazi: Anela Iljijazi studiert im 3. Semester Informationsmanagement. Sie absolviert das Studium an der Hochschule Hannover Fakultät III. Die Autorin wurde in Hannover geboren. Sie ist 20 Jahre alt. Neben ihrem Studium ist sie Kellnerin im Cheers Hannover.

Ömer Topcu: Ömer Topcu studiert im 3. Semester Informationsmanagement. Er absolviert das Studium an der Hochschule Hannover Fakultät III. Der Autor wurde in Hannover geboren und ist 20 Jahre alt. Er arbeitet in seiner Freizeit im Einzelhandel.

Anela Iljijazi
Ömer Topcu

Quellenverzeichnis:

  • lerneprogrammieren (2022): Wofür wird Python verwendet? 10 Aufgaben und Anwendungsbereiche. URL: https://lerneprogrammieren.de/python-anwendungsbereiche/ (Abruf: 30.01.23)
  • PYPL (2023): PYPL PopularitY of Programming Language. URL: https://pypl.github.io/PYPL.html (Abruf: 30.01.23)
  • Stolens (2020): Die Python Power – erklärt von Python-Erfinder Guido van Rossum. URL: https//www.t3deutschland.de/de/t3-europe/edublogs/interview-guido-rossum (Abruf: 31.01.2023)
  • Morpheus (2015): Python Tutorial #12 – Funktionen. URL: https://youtu.be/mgA-Ytr32Ys (Abruf: 30.01.2023)
  • Abbildung 2, Programmieren mit Python (2022). URL https://fobizz.com/programmieren-mit-python-ganz-ohne-vorkenntnisse/
  • Sebastian Grüner (2021), Golem, Python-Gründer will doppelte Geschwindigkeit für die Sprachen, URL: https://www.golem.de/news/guido-van-rossum-python-gruender-will-doppelte-geschwindigkeit-fuer-die-sprache-2105-156491.html (Abruf 30.01.2023)
  • Koen Stulens (2020), t3deutschland, Die Python Power, URL: https://www.t3deutschland.de/de/t3-europe/edublogs/interview-guido-rossum(Abruf 30.01.2023)
  • Steemit (2018) Python für Anfänger #1, URL: 30.01.2023)
  • Python, URL: https://www.python.org/ (Abruf 30.01.2023)
Veröffentlicht am

KI im Arbeitsmarkt: Chance und Risiko zugleich

Autoren: Dominik Hausfeld und Fynn Sylla

Bild via Pexels (CC Lizenz)

Gliederung

Was ist KI?

KI (Künstliche Intelligenz) bezieht sich auf die Fähigkeit von Computer-Systemen, Aufgaben zu verstehen und durchzuführen, die normalerweise erfordern, dass ein Mensch Intelligenz besitzt, wie das Verstehen von Sprache, das Lösen von Problemen, das Lernen aus Erfahrungen und das Erkennen von Mustern. Es gibt verschiedene Arten von KI, wie zum Beispiel Regelbasierte KI, maschinelles Lernen und kognitive KI.

Die Verbreitung von KI im Arbeitsmarkt birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Einerseits ermöglicht KI eine Effizienzsteigerung in vielen Branchen und kann dazu beitragen, Arbeitsplätze zu schaffen. Andererseits besteht die Gefahr, dass bestimmte Berufsgruppen durch KI-Systeme ersetzt werden und Arbeitslosigkeit entsteht.

Chancen von künstlicher Intelligenz

Ein großer Vorteil von KI im Arbeitsmarkt ist die Automatisierung von Prozessen. Durch den Einsatz von KI-Systemen können Aufgaben schneller und präziser erledigt werden, was zu einer Steigerung der Produktivität und Effizienz führt. Dies kann insbesondere in produzierenden Unternehmen von Vorteil sein, da hier oft repetitive Aufgaben anfallen, die von KI-Systemen übernommen werden können.

Ein weiterer Vorteil von KI im Arbeitsmarkt ist die Schaffung neuer Arbeitsplätze. Durch den Einsatz von KI-Systemen entstehen nicht nur neue Aufgaben im Bereich der Entwicklung und Wartung von KI-Systemen, sondern auch in anderen Bereichen, die von der Automatisierung profitieren. So können beispielsweise in der medizinischen Diagnose oder der Finanzbranche neue Arbeitsplätze durch KI entstehen.

Risiken von künstlicher Intelligenz

Allerdings birgt der Einsatz von KI im Arbeitsmarkt auch Risiken. Eine Gefahr besteht darin, dass bestimmte Berufsgruppen durch KI-Systeme ersetzt werden. Dies kann insbesondere bei einfachen und routinemäßigen Aufgaben der Fall sein. Ein Beispiel hierfür sind Callcenter-Mitarbeiter, die durch KI-Systeme ersetzt werden können.

Ein weiteres Risiko besteht darin, dass KI-Systeme Entscheidungen treffen können, die für Menschen nicht nachvollziehbar sind. Dies kann zu Problemen im Bereich der Verantwortung und Haftung führen.

KI im Arbeitsmarkt am Beispiel der Automobilindustrie

Bild via Pixabay (CC Lizenz)

Die Automobilindustrie hat in den letzten Jahren stark von der KI profitiert. Einige der Auswirkungen der KI in der Automobilindustrie sind:

  • Verbesserung der Fahrsicherheit durch den Einsatz von Technologien wie autonomes Fahren und Fahrerassistenzsystemen.
  • Erhöhung der Effizienz durch den Einsatz von KI in Produktionsprozessen und Supply Chain Management.
  • Entwicklung von personalisierten Angeboten durch den Einsatz von KI in der Vermarktung und im Kundenservice.
  • Reduktion der Emissionen durch den Einsatz von KI-Systemen zur Optimierung des Kraftstoffverbrauchs und der Abgasemissionen.
  • Entwicklung neuer Geschäftsmodelle durch den Einsatz von KI in Car-Sharing-Diensten und anderen innovativen Mobilitätslösungen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Auswirkungen von KI in der Automobilindustrie auch negative Aspekte haben, wie zum Beispiel den Verlust von Arbeitsplätzen durch Automatisierung und die Herausforderungen, die mit der Einführung von autonomen Fahrzeugen einhergehen, wie zum Beispiel die Regulierung und die ethischen Implikationen.

Fazit

Insgesamt lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI im Arbeitsmarkt sowohl Chancen als auch Risiken birgt. Um diese Risiken abzufedern, ist es wichtig, dass Unternehmen und Regulierungsbehörden eng zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass der Einsatz von KI im Arbeitsmarkt sinnvoll gestaltet wird. Dies kann beispielsweise durch die Schaffung von Weiterbildungsmaßnahmen für betroffene Berufsgruppen erreicht werden, um ihnen den Übergang in andere Berufe zu erleichtern. Es ist auch wichtig, dass Unternehmen ihre Verantwortung im Umgang mit KI-Systemen wahrnehmen und sicherstellen, dass diese ethisch und sozial verantwortungsvoll eingesetzt werden.

Außerdem, müssen wir uns auf die Tatsache einstellen, dass KI-Systeme die Arbeitswelt verändern werden und dass es wichtig ist, uns darauf vorzubereiten. Dies bedeutet, dass wir uns auf die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt vorbereiten müssen und uns Gedanken darüber machen, wie wir sicherstellen können, dass die Vorteile von KI die Risiken aufwiegen.

Quellen

Apt, Wenke; Priesack, Kai (2019): KI und Arbeit – Chance und Risiko zugleich. Online unter https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-58042-4_14#:~:text=Die%20einen%20gehen%20von%20massiven,damit%20die%20Arbeitsqualit%C3%A4t%20zu%20verbessern. [Abgerufen am 28.01.2023]

De Cremer, David; Kasparov Garry (2021): AI Should Augment Human Intelligence, Not Replace It. Online unter https://hbr.org/2021/03/ai-should-augment-human-intelligence-not-replace-it [Abgerufen am 27.01.2023]

Giering, Oliver (2021): Künstliche Intelligenz und Arbeit: Betrachtungen zwischen Prognose und betrieblicher Realität. Online unter https://link.springer.com/article/10.1007/s41449-021-00289-0 [Abgerufen am 25.01.2023]

McKinsey Global Institute (2018): How artificial intelligence and data add value to businesses. Online unter https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/how-artificial-intelligence-and-data-add-value-to-businesses [Abgerufen am 27.01.2023]

Veröffentlicht am

Bibliotheksservice der Zukunft – Roboter im Einsatz

Autorinnen: Giulia Salamone und Elisabeth Greil

Künstliche Intelligenz und Roboter sind seit langem schon in der Industrie im Einsatz. In Informationseinrichtungen wie Bibliotheken rückt die Künstliche Intelligenz somit nun immer mehr in den Fokus. Daraus resultierend werden humanoide Roboter in den Servicebereich von Bibliotheken integriert, wohingegen es eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten für humanoide Roboter in Bibliotheken gibt. Dadurch kann die Attraktivität bei Bibliotheksnutzern gesteigert werden.

Übersicht

Einführung in die KI

Wie kann KI in Bibliotheken verwendet werden

Was ist Robotik

Welche Roboter gibt es

Einsatzmöglichkeiten von Robotern in Bibliotheken

Ausblick der zukünftigen Entwicklung von Robotern in Bibliotheken

Einführung in die KI

KI bedeutet Künstliche Intelligenz und kann ausgewählte Aufgaben selbstständig ohne menschliche Unterstützung lösen. Mithilfe von Computersystemen wird KI entwickelt. Um aber in der Lage zu sein, anspruchsvolle Aufgaben zu lösen, benötigt es die menschlichen Fähigkeiten für die Umsetzung. 4

Als Landkarte der KI nach Humm BG 2020 werden die menschlichen Fähigkeiten des Wahrnehmens, Lernens, Wissens, Denkens, Kommunizierens und Handels nachgeahmt. 4

Abb. 1: Landkarte der KI

Wie kann KI in Bibliotheken verwendet werden

Zur Entlastung alltäglicher Arbeitsabläufe in Informationseinrichtungen wie auch in Bibliotheken kann KI gut genutzt werden. KI kann insbesondere für die Routineaufgaben in Bibliotheken, beispielsweise beim Büchertransport, Selbstbedienungsterminals in der Ausleihe und Rückgabe von Medien ein tatsächlicher Zugewinn sein. Die Datenbank des Deutschen Bibliothekswesens (DABI) zeigt Beispiele von Anwendungsfällen auf, in denen der Einsatz von KI gute Lösungsansätze bietet. Somit ist der Einsatz von Robotern in der MPI Luxemburg, in der Stadtbibliothek Köln und der TH Wildau ist folglich beispielgebend. Der Transportroboter Hase und Igel mit ihrem 15-jährigen Jubiläum aus der HU Berlin ist außerdem erwähnenswert. 7

Was ist Robotik?

Die Robotik befasst sich mit dem Entwurf, der Gestaltung, der Produktion und Inbetriebnahme von Robotern. Der Roboter ist zudem längst ein fester Bestandteil im Tagesgeschäft der Industrie. Das Interesse an Servicerobotern nimmt immer mehr zu. In der heutigen Zeit gibt es alle Arten von Robotern die für den Haushalt, die Überwachung, die Gastronomie, der Landwirtschaft und dem medizinischen Bereich genutzt werden. Auch der Einsatz in Bibliotheken steigt stetig an. 1

Welche Roboter gibt es?

Humanoide oder Industrieroboter agieren als Assistenzsysteme. Bei der Thematisierung naheliegender Fokussierungen und gesellschaftskritischer Diskurse, beispielsweise der Transparenz und Ethik von Künstlicher Intelligenz werden Roboter eingesetzt. Sie sollen Hilfestellungen beim Lesen lernen geben oder eigene Ergebnisse in der Programmierarbeit veranschaulichen. Roboter werden seit 2016 immer mehr in Bibliotheken eingesetzt. 8

„Sind Roboter für Bibliotheken adaptiert und vielleicht sogar einmal dafür konfektioniert einsetzbar, können sie ein etabliertes Serviceangebot sein wie heute der Online-Katalog, die Bibliotheks-App oder RFID-Automaten.“ 7

Einsatzmöglichkeiten von Robotern in Bibliotheken

Statistische Ergebnisse von 2022 stellen dar, bei welchen Alltagstätigkeiten sich Menschen von einem humanoiden Roboter wie Pepper helfen lassen würden.

Abb. 2: Peppers Einsatzmöglichkeiten

„Moderne Bibliothekare sind Informations- und Wissensverwalter. Jedoch müssen sie aber auch tägliche Routineaufgaben erfüllen, wie etwa Bücher etikettieren, Bücher in die Regale sortieren oder eine Inventur des Bestands durchführen, um nur wenige zu nennen. Die Abgabe dieser routinemäßigen Verpflichtungen an einen Roboter würde eine Menge Zeit sparen; dann könnte man sich wichtigeren Aufgaben widmen.“ 2

Pepper

Der humanoide Roboter Pepper kann als Serviceroboter Bibliotheken bei der Beratung und Orientierung in der Einrichtung unterstützen. Pepper ist in folgenden Bibliotheken bereits im Einsatz:

Fragerunde mit Karlotta aus der Stadtbibliothek Karlsruhe

Praktische Anwendung in der Technischen Hochschule Wildau oder Auf ein Espresso mit Wilma – Interview mit dem humanoiden Roboter Pepper

Campusbibliothek Brugg-Windisch und Muttenz Pilotprojekt Pepper im Einsatz

Projekt „Ein Roboter führt durch die Bibliothek“ in der Stadtbibliothek Hannover

Nao

NAO ist ein weiterer humanoider Roboter der in Bibliotheken zum Einsatz kommt. Anhand der Stimmlage erkennt NAO die emotionale Verfassung des Menschen. Durch seine Körpergröße und angenehmen Gesichtszüge erzeugt er Sympathie bei den Nutzern.6

NAO im Bibliothekseinsatz:

Robober Nao im Einsatz in der Humboldt-Bibliothek in Reinickendorf

Robotik in der Stadtbibliothek Köln mit Nao

Roboter Ada aus der Stadtbücherei Frankfurt am Main

Transportautomaten Hase und Igel

Die Transportautomaten Hase und Igel haben in der Naturwissenschaftlichen Bibliothek der Humboldt-Universität (HU) in Berlin die Aufgabe Bücherkisten innerhalb des Gebäudes zu transportieren oder diese von der Theke abzuholen. 3

TORY

TORY fährt selbständig durch die Regalreihen der Bibliothek TU Dortmund. Er findet Bücher die am falschen Platz im Regal stehen. Insgesamt sind es vier Inventurroboter. Mit Hilfe von 16 Antennen erkennt TORY das RFID-Signal im Buch, die auf unterschiedlichen Höhen platziert sind. Der Roboter kann die Position jedes Mediums auf 50 Zentimeter genau ermitteln. Die erfassten Daten werden gesammelt und an einen Server geschickt. Fehlt ein Buch oder liegt es am falschen Platz, können die Mitarbeitenden handeln. In Zukunft könnte TORY Studierenden sogar zu den gesuchten Büchern führen. 10

Mobile Leseantenne

Die Kunstbibliothek der Stiftung Sitterwerk in St. Gallen hat durch ein Pilotprojekt, die Bücher in ihrem Bestand mit RFID-Tags ausgestattet. Mithilfe einer Mobilen Leseantenne, die auf einer Schiene am Bücherregal entlang fährt, werden die Tags in den Büchern über Nacht ausgelesen. Auf diese Weise wird der aktuelle Standort des Buches ermittelt und in digitale Bibliothekskataloge übermittelt. 9

Ausblick der zukünftigen Entwicklung von Robotern in Bibliotheken

Viele technische Herausforderungen kommen auf die Bibliotheken zu, diesen gilt es sich mit Ausdauer zu stellen. KI-Technologien können gleichwohl ein etabliertes Serviceangebot von Bibliotheken sein, wie der heutige Online-Katalog, die Bibliotheks-App oder RFID-Automaten. 7 Besucher von Bibliotheken können durch innovative und moderne KI-Anwendungen in der Bibliothek mit der Thematik in Berührung kommen und diese ausprobieren. Eine Möglichkeit als attraktiver Dienstleister wahrgenommen zu werden, bietet der Einsatz von Robotern und weiteren KI-Anwendungen. Dies kann als Chance genutzt werden das Bibliotheksimage positiv zu beeinflussen. 5

Quellen

1 Bendel, Oliver (2021): Robotik. In: Gablers Wirtschaftslexikon. Online unter: https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/robotik-54198/version-384545 [Abruf am 04.01.2023]

2 Chakarova, Juja; Mulondo, Allan (2017): RFID-basierte Bibliothekstechnologie – ein Schritt weiter. In: b.i.t online. (2017), Heft 20 Ausgabe 2, S. 120-123. Online unter: https://www.b-i-t-online.de/heft/2017-02-index.php [Abruf am 04.01.2023]

3 Dambeck, Holger (2011): Spiegel Online. Kollege Roboter. Unheimliche Begegnung am Bücherregal. Zuletzt aktualisiert am 23.05.2011. Online unter: https://www.spiegel.de/wissenschaft/technik/kollege-roboter-unheimliche-begegnung-am-buecherregal-a-761752.html [Abruf am 04.01.2023]

4 Gethmann, Carl Friedrich; Buxmann, Peter; Distelrath, Julia und weiter (2022): Definition von KI. In: Künstliche Intelligenz in der Forschung. Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft. Berlin: Springer, S. 8 – 17

5 Korthals, Julia ; Seidl, Tobias ; Vonhof, Cornelia (2020): Ein Blick in die Zukunft. In: Forum Bibliothek und Information. 2020, Jahrgang 72, Heft 07, S. 413. Online unter: https://b-u-b.de/fileadmin/archiv/jahrgang_2020/2020-07.pdf [Abruf am 04.01.2023]

6 Kröger, Jonathan (2021): Roboter in der Bibliothek: in der Pandemie so gefragt wie nie: das Remote RoboLab der Bücherhallen Hamburg. In: Forum Bibliothek und Information. 2021, Heft 06, S. 296. Online unter: https://www.b-u-b.de/fileadmin/archiv/imports/pdf_files/2021/bub_2021_06_296.pdf [Abruf am 04.01.2023]

7 Seeliger, Frank (2018): Die Welt spielt Roboter. In: Forum Bibliothek und Information. 2018, Jahrgang 70, Heft 02-03, S. 123. Online unter: https://b-u-b.de/fileadmin/archiv/imports/pdf_files/2018/bub_2018_02_120_123.pdf [Abruf am 04.01.2023]

8 Seeliger, Frank (2022): Roboter in Bibliotheken. In: Bibliotheksportal. Zuletzt aktualisiert am 07.07.2022. Online unter: https://bibliotheksportal.de/ressourcen/digitale-services/roboter/?cn-reloaded=1&cn-reloaded=1 [Abruf am 04.01.2023]

9 Stiftung Sittenwerk (2013): Die Dynamische Ordnung der Kunstbibliothek. Kunstbibliothek, Werkstoffarchiv, Atelierhaus. Online unter: https://www.sitterwerk.ch/De/Dynamische-Ordnung [Abruf am 04.01.2023]

10 Technische Universität Dortmund (2022): In der Universitätsbibliothek suchen vier Service-roboter verschollener Bücher. Zuletzt aktualisiert am 29.04.2022. Online unter: [Abruf am 04.01.2023]

Bildverzeichnis

Beitragsbild: Roboter Nao aus pixabay, https://pixabay.com/de/illustrations/nao-roboter-maschine-6654027/ [Abruf am 04.01.2023]

Abbildung 1: Gethmann, Carl Friedrich; Buxmann, Peter; Distelrath, Julia und weiter (2022): Definition von KI. In: Künstliche Intelligenz in der Forschung. Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft. Berlin: Springer, S. 17

Abbildung 2: Statista (2022): Roboter wie Pepper übernehmen immer mehr Tätigkeiten in unserem Alltag. Würden Sie….Online unter: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1005815/umfrage/akzeptanz-von-roboter-dienstleistungen-in-der-schweiz/ [Abruf am 04.01.2023]

Veröffentlicht am

KI-Bots und Meinungsmache in Sozialen Medien

Autor*in: DB

Inhaltsverzeichnis

  • Ein tragisches Beispiel
  • Zusammenhang
  • Ferngesteuerte Demonstrationen
  • Der Hass nimmt zu!
  • Einen Blick in die Vergangenheit
  • Bot-Produktion
  • Wie erkenne ich einen Bot?

Ein tragisches Beispiel

In einem TikTok-Video berichtet eine etwa 30-jährige Frau von einem tragischen Vorfall.

Ein 16 Jahre alter Junge namens Daniel engagierte sich ehrenamtlich in einer Flüchtlingsunterkunft. Als Daniel jedoch in Gegenwart der ukrainischen Flüchtlinge russisch sprach, wurden einige von ihnen aggressiv und schlugen den Jungen zusammen. Dieser starb an seinen Verletzungen. Die Täter wurden straffrei zurück in ihre Unterkunft geschickt.

Die Frau berichtete in Ihrem Video den Vorfall sehr detailliert und emotional. Sie brach in Tränen aus und verstand nicht, wie so etwas passieren konnte.

Was geht in Ihnen vor, wenn Sie das lesen? Verwirrung? Wut? Mitleid? Es ist ganz normal, dass man einem so aufrichtigen Statement zunächst erst einmal Glauben schenkt und nicht weiter hinterfragt.

Die Rede ist von dem Mord in Euskirchen, der nie stattgefunden hat.

Die Bundespolizei NRW bezieht zeitnah Stellung zum geschilderten Vorfall.

Zahlreiche Nachrichtenagenturen berichten von dieser Falschmeldung, wie z.B. die Frankfurter Allgemeine[1], t-online[2] und der ZDF[3].

Zusammenhang

Doch was hat der Gefühlsausbruch der TikTokerin mit KI-Bots zu tun?

Die Dame, die die o.g. Falschmeldung verbreitet hat, erklärte, sie habe diese Information über mehrere Ecken erfahren und hätte selbst fest geglaubt, dass es wahr sei. Sie hat also in erster Linie darauf vertraut, dass eine Meldung, die Freunde von ihr teilten, wahr sein müsste und deshalb nicht auf ihren Wahrheitsgehalt überprüft werden müsse.

Ferngesteuerte Demonstrationen

Am 21. Mai 2016 fand eine größere Demonstration gegen die Islamisierung in Texas statt. Diese wurde von der Facebook-Gruppe “Heart of Texas” organisiert. Dem entgegen organisierte die Gruppe “United Muslims of America“ einen Gegenprotest[4].

Durch diese Positionierung wurde das politische Augenmerk auf das Thema Muslime gelenkt und andere Themen verschwanden aus dem Fokus.

Aber ausgelöst und organisiert wurden die Demos pro und kontra Muslime von Menschen, bzw. Rechnern, die in Petersburg stehen. Es wurde keiner der Organisatoren vor Ort gesichtet, weil alles inszeniert war. 

Es versammelten sich echte Menschen, weil für sie relevante Themen angesprochen, verschärft und anschließend durch Social-Bots kommentiert, geteilt und geliked werden. So werden sie gesehen und je mehr Interaktion stattfindet, desto offizieller kommt die Information beim Konsumenten an.

Der Hass nimmt zu!

(Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen. (4. Juli, 2018). Wie häufig haben Sie persönlich schon Hassrede bzw. Hasskommentare im Internet gesehen? [Graph]. In Statista. Zugriff am 31. Januar 2023, von https://de.statista.com/statistik/daten/studie/808263/umfrage/umfrage-zur-wahrnehmungshaeufigkeit-von-hasskommentaren-im-internet-nach-alter/ )[5]

Hasskommentare sind ebenfalls ein fester Bestandteil von Social-Bots. Oft sind diese sehr polarisiert, wenig kreativ und schnell verfasst. Ihr Ziel ist es, Vertreter einer ungeteilten Meinung zum Schweigen zu bringen. Selbst vor Morddrohungen wird nicht zurückgeschreckt.

Einen Blick in die Vergangeneit

Es ist in Ordnung, anderer Meinung zu sein. Aber warum gibt sich jemand die Mühe, mehrere Menschen zu beschäftigen, damit sie ausgewählte Nachrichten teilen, oder gegen bestimmte Personen anzugehen?

Häufig wird bei den organisierten Troll-Aktionen auch von Propaganda gesprochen.[6]

So ähnlich wurde bereits der zweite Weltkrieg eingeläutet. Durch Falschmeldungen hatte man glauben lassen, dass Polen Deutschland angegriffen habe und dass der erste Angriff lediglich eine Gegenmaßnahme sei .[7] In der damaligen Zeit konnte man noch nicht so einfach wie heute durch das Internet überprüfen, wie hoch der Wahrheitsgehalt einer Nachricht sein kann. Jedoch ist es heute umso leichter eine Falschmeldung zu verbreiten und jeder Rechercheaufwand ist eben mit einem Aufwand verbunden.

Doch das Ziel solcher Aktionen wird mit einem Vergleich klar. Der Hintergrund von Fake-News ist die Lenkung von politischen Positionen.

Bot-Produktion

Nun wurden in diesem Artikel oft die “Social-Bots” genannt. Aber woher kommen diese Social Bots und wie viel Mensch und wie viel KI steckt dahinter?

Zunächst werden Bots von einem Menschen erstellt und mit verschiedenen Accounts versorgt. Ein Algorithmus mit typischen wenn-dann-Abfolgen lässt diese dann auf Sozialen Netzwerken interagieren. Bestimmte Wörter triggern diese Bots zu vorgeschrieben Ineratkionen, wie einem Kommentar, einem Like oder das Teilen bestimmter Beiträge.[8]

Nicht alle werden dafür genutzt, Meinungen zu manipulieren. Viel häufiger werden Social-Bots zu Marketing-Zwecken genutzt. Die einfachste Form ist, einen Anbieter entsprechender Bots dafür zu bezahlen, um eine erste Followerschaft zusammenzustellen. Das heißt, dass mehrere Hundert Fake-Accounts einem Unternehmen folgen und mit Beiträgen interagieren. Diese Interaktion ist zwar nicht komplex, reicht aber, um eine gewisse Nachfrage und Bekanntheit vorzugaukeln und den Algorithmus der Plattform zu triggern, wodurch die eigenen Beiträge öfter von verschiedenen Menschen gesehen werden.

Wie erkenne ich einen Bot?

Ein Erfolgsrezept existiert leider nicht.

Aber obwohl man es niemals wirklich wissen kann, gibt es ein paar Anhaltspunkte, an denen man sich orientieren kann. Wie allgemein ist die Account-Beschreibung gehalten und wie neu ist der betreffende Account? Bei prominenten Persönlichkeiten gibt es Merkmale zur Verifizierung, wie es den blauen Haken bis vor kurzem bei Twitter gab. Wenn ein Account neu ist und sehr viel Zeit nur mit dem Verfassen von Kommentaren und dem Teilen von Beiträgen verbringt, ist es ein weiteres Indiz, dass ein Social-Bot dahinterstecken könnte. Manchmal ist ein Antworttext in sekundenschnelle Geschrieben, obwohl man so aktiv ist und Lesen und Verfassen i.d.R. mehr Zeit in Anspruch nehmen müsste. Zudem scheitert ein Bot, wenn eine Unterhaltung komplexer wird, da die geschriebenen Programme nicht jede Eventualität, die ein Gespräch einschlagen kann, berücksichtigen.[9]

Veröffentlicht am

„Lass mich Dir helfen!“ – Faktoren zur Steigerung der Akzeptanz von Pflegerobotern bei Senioren

Autorin: Tina Jahnert

Pflegeroboter sollen zukünftig vermehrt in Altenheimen eingesetzt werden. Vielleicht denken Sie auch darüber nach? Erwarten Sie nicht nur Freudenschreie seitens der Senioren[1]. Wahrscheinlich werden Ihnen mindestens so viel Skepsis und Ängste wie Neugierde entgegenschlagen. Die gute Nachricht ist: Sie können ganz viel dafür tun, die Hemmschwelle für Ihre Bewohner zu senken und somit die Akzeptanz von Pflegerobotern bei Senioren erhöhen.

Inhaltsverzeichnis

Grundsätzliches – Fangen wir bei Ihnen an
Gewohnheit & Vertrauen der Senioren
Persönlichkeit des Roboters
Nutzen für Senioren
Fazit
Literaturverzeichnis
Bildverzeichnis

Grundsätzliches – Fangen wir bei Ihnen an

Schauen Sie zunächst auf Ihre eigene Einstellung zum Pflegeroboter. Hoffen Sie insgeheim, im Gerät einen Ersatz für eine menschliche Pflegekraft zu finden? Das sollten Sie ändern. Erstens ist Ihre Hoffnung aus technischer Sicht unhaltbar, denn ein Roboter „spürt“ nichts und folgt strikt seiner Programmierung. Daher ist er geeignet für wiederkehrende, langweilige Aufgaben.

Der Care-O-bot 4 ist ein Beispiel eines Pflegeroboters des Fraunhofer-Instituts.
Das Video wird in doppelter Geschwindigkeit abgespielt.

Er transportiert (sehr langsam – siehe Video!) Dinge von A nach B und kann unterhaltend sein. Jedoch wissen Sie aus eigener Erfahrung, was gute Pflege ausmacht: den Menschen in seiner Ganzheit zu sehen und mit allen Sinnen wahrzunehmen[2]. Das können Menschen. Maschinen scheitern bereits an der intuitiven Aufgabe den schmalen Grat zwischen einspringender und vorausspringender Fürsorge zu erkennen[3] .

Heben Sie zweitens das Gerät sprichwörtlich in den Himmel, können bei den Zupflegenden die unerwünschten Worte „Qualitätsminderung“ und „Kostensenkung“ ankommen[4]. Erzählen Sie vielmehr, dass der Roboter dem Personal freie Zeit schafft, die wiederum den Senioren zu Gute kommt. Und noch wichtiger: Handeln Sie auch so.

Ein weiterer Grundsatz ist, dass Sie aus ethischer Sicht niemanden zum Umgang mit einem Pflegeroboter zwingen dürfen[5]. Auch können Ihre Bewohner eine Patientenverfügung mit dem Themenbereich „Robotik“ haben, wie sie Oliver Bendel vorschlägt[6]. Beachten Sie daher, dass sich die Akzeptanz von Pflegerobotern bei Senioren mit einem freiwilligen Kontakt erhöht.

Gewohnheit & Vertrauen der Senioren

Bei der heutigen Altersheimgeneration handelt es sich um einen Personenkreis, der nicht wie selbstverständlich einen Staubsaugerroboter und ein Sprachassistenzsystem (z.B. Alexa / Siri) sein eigen genannt hat. Entsprechend unsicher ist unter Umständen der Umgang mit diesen Geräten.

Laut einer Studie neigen technikferne Menschen dazu, mit Robotern zu reden wie mit Menschen. Sie nutzen lange verschachtelte Sätze und möglicherweise den lokalen Dialekt[7]. Mit dem Ergebnis, dass der Roboter den Wunsch nicht befolgt. Das kann Ihre Bewohner enttäuschen oder sie resignieren ganz. Andersherum verstehen Senioren die Sprachausgabe des Pflegeassistenten nicht, wenn die Lautstärke zu leise ist oder aber die Bedeutung seiner Worte unklar bleiben[8]. Auch andere körperliche Beeinträchtigungen können die Bedienung verhindern. Achten Sie daher auf die passende Einstellung und üben Sie mit den Senioren den Umgang mit dem Gerät. So stehen die Chancen gut, dass sich bald ein gewisses Vertrauen einstellt[9].

Persönlichkeit des Pflegeroboters

Alle Übungen im Umgang sind jedoch zwecklos, wenn das Verhalten und die „Persönlichkeit“ des Pflegeroboters unpassend zum Einsatzgebiet ist[10]. Ein aggressiv-wirkendes Assistenzsystem wird kaum Sympathien erwecken können. Denn obwohl das Handeln des Roboters auf seine Programmierung zurückzuführen ist, werden die Senioren der Maschine menschliche Attribute wie Fleiß, Neugierde, Abenteuerlust oder eben Aggressivität ect. zuschreiben. Sie werden dem Roboter eine Persönlichkeit zuschreiben wie bei einem Menschen. Wissenschaftler nennen diese Gleichbehandlung von künstlichen und natürlichen Gegenüber „Media Equation“[11]. Dabei muss der technische Interaktionspartner nicht einmal eine menschenähnliche Gestalt haben. Auch „fleißige“ Staubsaugerroboter, genießen den Status einer Persönlichkeit, leben als Familienmitglied und haben einen Namen. Ebenso schimpfen wir mit dem „dummen“ Drucker. Vielleicht möchten Sie zusammen mit den Bewohnern einen Namen für den Pflegeroboter aussuchen?

Eine weitere wichtige Erkenntnis ist das „Uncanny Valley“ . Dabei handelt es sich um ein Phänomen, das erstmals von Masahiro Mori beschrieben wurde. Werden Roboter zu menschenähnlich gruseln sie uns. Wir erkennen, dass etwas im Gegenüber fehlerhaft ist und lehnen es ab[12]. Sind sie hingegen mit großen Kulleraugen auf „niedlich“ und mit ihren Körpern auf „ungefährlich“ getrimmt, dulden Menschen sie eher in ihrer Nähe. Das Design macht also für die Akzeptanz von Pflegerobotern bei Senioren einen großen Unterschied.

„Ein zentraler Punkt ist die Frage des Gefühls beim Menschen – ob er das Gegenüber als Roboter wahrnimmt und sich in seinen Bedürfnissen wahrgenommen fühlt. Verniedlichung ist zum Beispiel ein Weg dorthin zu kommen.“[13]

(Professor Dr. Jan Ehlers, 2020)

Schauen Sie sich an, welche weiteren Faktoren einen Roboter sympathisch oder unsympathisch werden lassen:

Nutzen für Senioren

Für die Akzeptanz von Pflegerobotern bei Senioren spielt die empfundene Nützlichkeit eine Rolle[18]. Das wäre beispielsweise bei intimen Situationen der Fall, bei denen auf die Anwesenheit eines Menschen verzichtet werden könnte (z.B. Waschen, Toilettengang, etc.) [19] [20]. Der Pflegeroboter ist in der Lage in diesen Situationen zeitunabhängiger, vertrauensvoller und gelassener zu wirken als eine menschliche Pflegekraft. Beachten Sie dabei die Individualität Ihrer Schützlinge. So hat eine Umfrage ergeben, dass Patienten im Krankenhaus Pflegeroboter bei bestimmten Aufgaben annehmen (z.B. Getränke servieren), jedoch bei ähnlichen Tätigkeiten (z.B. Medikamente bringen) ablehnen[21].

Die Ablehnung eines Pflegeroboters kann ebenso von der persönlichen Einstellung herkommen: „So ein Hilfsmittel brauche ich nicht, so alt bin ich noch nicht“[22]. Der Roboter steht in diesem Fall symbolisch als Zeichen für eine Schwäche, ähnlich wie ein Rollator. Im Gegensatz zum Rollator kann er jedoch körperlich unabhängigen Menschen durch seine Unterhaltungsfunktionen dienen oder durch das Sportprogramm Verletzungen vorbeugen. Allerdings ist das Erlernen der neuen Technologie für ältere Menschen anstrengend, nicht zuletzt weil kognitive Fähigkeiten nachlassen[23]. Ihre Senioren werden genau abwägen, ob sich der Aufwand lohnt. Verdeutlichen Sie daher bei der Einführung jedem Ihrer Schützlinge worin für ihn der Vorteil in der Roboternutzung besteht.

Fazit

Insgesamt tragen viele verschiedene Ansätze dazu bei die Akzeptanz von Pflegerobotern bei Senioren in Ihrem Altenheim maßgeblich zu steigern. Dafür müssen die Funktionen und die Einsatzmöglichkeit für die nutzenden Personen ersichtlich sein. Kostensenkung und Personalersatz sollten für Sie nicht im Vordergrund stehen, sondern die Entlastung des Personals. Freigewordene Zeit lassen Sie am besten den Heimbewohnern zu Gute kommen. Verbale und nonverbale Körpermerkmale des Pflegeroboters sind entscheidend für die Sympathie und sollten bei der Wahl, sowie bei der Programmeinstellung beachtet werden. Grundsätzlich sollten Sie niemanden zum Umgang mit dem Pflegeroboter zwingen. Viel Erfolg.

Literaturverzeichnis
1vgl. SRG SSR (2018): Halten Sie den Einsatz von Betreuungs-Robotern in Altersheimen und Spitälern für gut?. In: Statista Online unter: Schweiz – Einsatz von Betreuungs-Robotern in Altersheimen und Spitälern 2018 | Statista [Letzter Abruf am 30.11.2022]
2vgl. Maio, Giovanni (2018): Mittelpunkt, Mensch, Lehrbuch der Ethik in der Medizin. Mit einer Einführung in die Ethik der Pflege. 2., überarbeitete und erweiterte Auflage. Stuttgart: Schattauer, S. 280 u. 282
3vgl. Schiff, Andrea; Dallmann, Hans-Ulich: Ethische Prinzipien in der Pflege. In: Ethik in der Pflege. München : Ernst Reinhardt Verlag (Pflege studieren),S. 48-49
4vgl. Afflerbach, Thomas (2021): Serviceroboter : Digitalisierung von Dienstleistungen aus Kunden-, Mitarbeiter-, und Managementperspektiven. Wiesbaden: Springer Gabler. (essentials), S. 32
5vgl. Misselhorn Catrin (2019): Grundfragen der Maschinenethik. 4., aktualisierte Auflage. Stuttgart: Reclam (Reclams-Universalbibliothek, Bd. 19583), S. 155
6vgl. Bendel, Oliver (2017): Ergänzende Patientenverfügung zum Einsatz von Robotern. Online unter: https://www.informationsethik.net/wp-content/uploads/2017/03/PV_Robots_V_1_0.pdf [Letzter Abruf am 22.12.2022]
7vgl. Früh, Michael; Gassner, Alina (2018): Erfahrungen aus dem Einsatz von Pflegerobotern im Alter. In: Bendel, Oliver (Hg.): Pflegeroboter. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 54
8vgl. ebenda, S. 55
9vgl. Bleuler Tanja; Caroni, Pietro (2021): Roboter in der Pflege . Welche Aufgaben können Roboter heute schon übernehmen? In: Serviceroboter. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 449
10vgl. Remmers, Peter (2021): Humanoide, animaloide und dingliche Roboter. Begriffliche, ethische und philosophische Aspekte. Bendel, Oliver (Hg.): Pflegeroboter. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 220
11vgl. Watson, Richard (2014): Uncanny Valley — Das Phänomen des „unheimlichen Tals“. In: 50 Schlüsselideen der Zukunft. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. Online unter https://doi.org/10.1007/978-3-642-40744-4_35 [Letzter Abruf am 28.11.2022]
12vgl. Mori, Masahiro; MacDorman, Karl F.; Kageki, Norri (2012): The uncanny valley [from the field]. In: IEEE Robotics & Automation Magazine. Jg.19, H.2. Onliner unter: . DOI: 10.1109/MRA.2012.2192811 [Letzter Abruf am 31.11.2021], S. 100
13Sieger, Heiner (2020): Soziale Roboter: „Der fühlt ja nichts!. Zuletzt aktualisiert am 21.12.2020. Online unter: https://digitales-gesundheitswesen.de/soziale-roboter/
14 vgl. Paetzel-Prüsmann, Maike (2021): Komm schon, gib dir doch etwas mehr Mühe. Wie wir die Persönlichkeit von Robotern wahrnehmen und verändern können. Bendel, Oliver (Hg.): Pflegeroboter. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 368
15vgl. ebenda, S.373
16vgl. ebenda, S. 370
17vgl. Bleuler Tanja; Caroni, Pietro (2021): Roboter in der Pflege . Welche Aufgaben können Roboter heute schon übernehmen? In: Serviceroboter. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 454
18vgl. Chatzopoulos, Annika et al (2018): Roboter Akzeptanz in der Pflege : Untersuchung der Akzeptanz bei der Pflege durch Roboter mit dem Fokus auf körperliche Interkation. In: Valdez, André Calero (Hg.): Akzeptanz autonomer Robotik : Einsatz in Industrie, Büro und Pflege. 1. Auflage. Aachen : Apprimus Verlag (studentische Reihe; Stu 1), S. 26
19vgl. Deutscher Ethikrat (Hg.) (2020): Robotik für gute Pflege. Stellungnahme. Berlin: Deutscher Ethikrat. https://www.ethikrat.org/fileadmin/Publikationen/Stellungnahmen/deutsch/stellungnahme-robotik-fuer-gute-pflege.pdf [Letzter Abruf am 22.3.2022] [E-Book], S. 39-40
20vgl. Gisinger, Christoph (2018): Pflegeroboter aus Sicht der Geriatrie. Bendel, Oliver (Hg.): Pflegeroboter. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 113-114
21vgl. Honekamp, Ivonne et al (2019): Akzeptanz von Pflegerobotern im Krankenhaus : eine quantitative Studie. In: Ta TU-uP: Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis. Jg.28, H.2. Online unter: https://www.tatup.de/index.php/tatup/issue/view/9/10 [Letzter Abruf am 28.11.2022], S. 62
22vgl. Früh, Michael; Gassner, Alina (2018): Erfahrungen aus dem Einsatz von Pflegerobotern im Alter. In: Bendel, Oliver (Hg.): Pflegeroboter. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 53
23vgl. Seifert, Alexander; Ackermann, Tobias (2020): Digitalisierung und Technikeinsatz in Institutionen für Menschen im Alter. Studie im Auftrag von CURAVIVA Schweiz. Zürich: Zentrum für Gerontologie. Online unter: https://www.zora.uzh.ch/id/eprint/185291/1/Sonderauswertung_Alter_20200131_5.pdf [Letzter Abruf 7.12.2022]

Bild- und Videoverzeichnis
Witzia (2014): Hand. Online unter Pixabay
TheDigitalArtist (2020): Roboterarm. Online unter Pixabay
Axel Knight (2019): Pepper. Online unter Pexel
FrauenhoferIPA(2021): Care-O-bot 4 unterstützt Pflegepersonal im Seniorenzentrum beim Austausch von Getränkeflaschen. Online unter: Care-O-bot 4 unterstützt Pflegepersonal im Seniorenzentrum beim Austausch von Getränkeflaschen – YouTube

Veröffentlicht am

Künstliche Intelligenz in Filmen

Autor*innen: Angelique Pál und Dennis Schmidt

Wie wird die zukünftige Welt aussehen? Das ist eine Frage mit der die Menschheit sich oft auseinandersetzt und die auch in Filmen immer wieder aufgegriffen wird. Häufig spielt dabei Künstliche Intelligenz in Filmen eine Rolle. In vielen Fällen werden Maschinen dargestellt, welche mit Künstlicher Intelligenz oder kurz KI ausgestattet, ihre Schöpfer irgendwann unterwerfen. Aus Science Fiction Filmen sind Roboter dieser Art längst nicht mehr wegzudenken, doch die technischen Voraussetzungen dafür existieren in der realen Welt (noch) nicht.

Inhaltsverzeichnis

 

Künstliche Intelligenz in der Wissenschaft

Im Jahr 1956 wurde der Begriff „Artificial Intelligence“ also Künstliche Intelligenz von einer kleinen Gruppe Wissenschaftlern, die sich am Dartmouth College in den USA trafen, eingeführt. Dieser Workshop, der auch als „Dartmouth Conference“ bezeichnet wird, gilt als die Geburtsstunde der KI (vgl. Siekmann 1994, S. 20). Doch schon fünf Jahre vorher hat Alan Turing einen Test entwickelt, nachdem beurteilt werden kann, ob ein Computersystem „intelligent“ ist oder nicht. Bei diesem Test, den Turing „The Imitation Game“ nannte, wird mit Hilfe natürlicher Sprache getestet, ob ein Computersystem so kommunizieren kann, dass es von einem Menschen nicht mehr zu unterscheiden ist (vgl. Manhart 2022).

Alan Turing (ca. 1938)

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz in Medien

Auch schon bevor es die uns heute bekannte Künstliche Intelligenz gab, wurde sich in früheren Medien mit dem Thema der lebendigen Maschine auseinandergesetzt. So wurde der Begriff der Maschine im deutschsprachigen Raum schon etwa seit dem 17. Jahrhundert verwendet und findet sich so auch im Deutschen Wörterbuch der Brüder Grimm aus dieser Zeit. Hier wurde die Maschine noch als etwas Lebloses, synthetisches mit einem Artefakten-Charakter beschrieben (vgl. Brössel 2021, S. 28). Außerdem befindet sich eine frühe Darstellung von künstlicher Intelligenz auch in dem Werk „Die Automaten“ von E.T.A Hoffmann aus dem Jahr 1814 , in dem eine mechanische Puppe beginnt Fragen von Menschen zu beantworten (vgl. Brössel 2021, S. 27).

Der Beginn von Künstlicher Intelligenz in Filmen

Mit der Erfindung von Filmen verlagerte sich das Thema der lebendigen Maschine auch immer mehr ins Kino und Fernsehen. Eine frühe Darstellung von Künstlicher Intelligenz in Filmen ist z. B. die Verfilmung des Science-Fiction-Romans Metropolis. Der gleichnamige Stummfilm erschien im Jahre 1927 und zeigt eine düstere Zukunft, in der Menschen von Androiden unterdrückt werden. Für den damaligen Stand der Filmtechnik war der Film visuell sehr eindrucksvoll und zeigte unter anderen Aufnahmen von riesigen Häuserschluchten, großen Maschinen und fortschrittlichen Verkehrsmitteln. Auch beeinflusste Metropolis spätere Filme wie Blade Runner oder Matrix stark (vgl. Schreiner 2022).

Trailer zu Metropolis (1927)

Terminator und Ex Machina

Eine Filmreihe, die sich mit einer düsteren Zukunft für die Menschheit auseinandergesetzt, ist Terminator. Der große Erfolg der Terminator Filme prägt bis heute unser Bild von künstlicher Intelligenz und Robotern. Bei der in den Terminator Filmen dargestellten KI handelt es sich stets um eine bösartige Super-KI und Killer-Roboter, die als einziges Ziel die Auslöschung der Menschheit haben (vgl. Schreiner 2022). Mit aktuell 6 Filmen, welche in den Jahren 1984 bis 2019 entstanden sind, gehört die Terminator Filmreihe zu einer der bekanntesten, welche sich mit den negativen Seiten und Folgen von Künstlicher Intelligenz auseinandersetzt. Auch der Film Ex Machina aus dem Jahr 2015 behandelt das Thema der künstlichen Intelligenz und setzt sich unter anderem mit der Frage auseinander, was Bewusstsein ist und ob eine Maschine ein Bewusstsein haben kann (vgl. Schreiner 2022).
Eine Besonderheit von Ex Machina ist hierbei, dass die Künstliche Intelligenz in diesen Film nicht primär als Böse dargestellt wird, wie es z.B. in Terminator und vielen anderen Filmen der Fall ist. Sondern das in diesem Werk der Zuschauer dazu ermutigt wird, über das menschliche Wesen, menschliche Züge und die Frage, was einen Menschen von einer Künstlichen Intelligenz unterscheidet, nachzudenken (vgl. Mehnert 2016).

Filme über Künstliche Intelligenz (KI)

  • Blade Runner (1982)
  • Tron (1982)
  • Terminator (1984)
  • Matrix (1999)
  • I,Robot (2004)
  • Transcendence (2014)
  • Ex Machina (2014)
  • Avengers: Age of Ultron (2015)
  • Blade Runner 2049 (2017)
  • I am mother (2019)
  • Free Guy (2021)
  • Ich bin dein Mensch (2021)

 

Weltherrschaft der Maschinen?

Künstliche Intelligenz in Filmen begegnet uns häufig, aber in den seltensten Fällen wird die Handlung des Films durch sie positiv beeinflusst. Entweder sind sie nur „kindliche Maschinen“ als Nebendarsteller, wie z.B. C-3PO oder aber die Künstliche Intelligenz unterjocht die Menschheit und strebt die Weltherrschaft an, wie die Superintelligenz in „I, Robot“. Doch trotz all der Forschung auf dem Gebiet der KI sind solche, in ihrem Handeln flexible Maschinen, nach heutigem Stand, nicht realistisch (vgl. Lenzen 2020, S.119).

KIs werden in hochspezialisierten Gebieten eingesetzt, in denen sie die Leistung, die ein Mensch erbringen könnte, teilweise heute schon übertreffen. Diese Art Künstliche Intelligenz nennt man schwache KI, da sie nur für eine bestimmte Aufgabe erschaffen wurde. Sobald man dieser KI komplexere Aufgaben stellt, würde sie scheitern. Im Gegensatz zu dieser schwachen KI gibt es noch die starke KI, die ähnlich wie ein Mensch, flexibel auf unterschiedliche Situationen reagieren kann (vgl. zu diesem Abschnitt Volland 2018, S.14).

Doch starke Künstliche Intelligenz existiert bis heute (noch) nicht. Es gibt die unterschiedlichsten Aussagen von Wissenschaftlern, ob und wann diese starke Künstliche Intelligenz tatsächlich entwickelt werden könnte. Dabei schwanken die Aussagen zwischen 20 und 200 Jahren oder auch nie (vgl. Lenzen 2020, S. 120). Zumindest können wir starke Künstliche Intelligenz in Filmen weiterhin bewundern. Im folgenden Abschnitt könnt ihr euer Wissen über KIs in Filmen testen. Viel Spaß!

Quiz

Quellen

Brössel, Stephan (2021): Die Anthropologie der Goethezeit und Automaten:
Ein diskursanalytischer Aufriss und eine exemplarische Analyse
von E. T. A. Hoffmanns Die Automate (1814). In: Irsigler, Ingo u.a. (Hg.): Roboter, Künstliche Intelligenz und Transhumanismus in Literatur, Film und anderen Medien. Heidelberg: Universitätsverlag Winter, S. 27 – 44

Lenzen, Manuela (2020): Künstliche Intelligenz. Fakten, Chancen, Risiken. Originalausgabe. München: C.H.Beck

Manhart, Klaus (2022): Eine kleine Geschichte der Künstlichen Intelligenz. Online unter https://www.computerwoche.de/a/eine-kleine-geschichte-der-kuenstlichen-intelligenz,3330537,2 [Abruf am 15.12.22]

Mehnert, Ann-Kristin (2016): „Ex Machina“ (2015). Philosophische Betrachtungen über das (Selbst-) Bewusstsein im Spannungsfeld zwischen Mensch und Maschine. Online unter https://www.grin.com/document/322981 [Abruf am 26.12.2022]

Schreiner, Maximilian (2022): Filme über Künstliche Intelligenz: Sieben Meilensteine der KI-Filmgeschichte. Online unter https://the-decoder.de/beste-filme-kuenstliche-intelligenz/ [Abruf am 04.01.2023]

Siekmann, Jörg (1994): Künstliche Intelligenz: Von den Anfängen in die Zukunft. In: Cryanek, Günther; Coy, Wolfgang (Hg.): Die maschinelle Kunst des Denkens. Braunschweig: Vieweg, S. 11-41

Volland, Holger (2018): Die kreative Macht der Maschinen. Warum Künstliche Intelligenzen bestimmen, was wir morgen fühlen und denken. 1. Auflage. Weinheim: Beltz

Veröffentlicht am

Finden die Roboter den Weg in die Bibliothek? – Wir treffen unsere zukünftigen Chatbot-Kollegen

Autor*innen: Laura Dembowski und Erit Grünefeld

Wie oft unterhältst du dich im Alltag mit Robotern? Wenn du Siri oder den Assistenten von Google auf dem Handy benutzt, dann könnte es schon mehrmals am Tag sein. Seit ChatGPT im November letzten Jahres der breiten Öffentlichkeit zu Verfügung steht, ist das Thema Künstliche Intelligenz zudem wieder präsenter in den Medien vertreten. Aber hast du schon mal einen Roboter in einer Bibliothek getroffen? Vielleicht sogar auf eine Tasse Kaffee? Das gibt es wirklich, am Ende dieses Blogbeitrags siehst du, wo. Aber zuerst ein paar Grundlegende Informationen über Chatbots.

  1. Was ist ein Chatbot?
  2. Geschichte der Chatbots
  3. Chatbots in Bibliotheken
  4. Drei Chatbot Unterhaltungen
  5. Fazit

Was ist ein Chatbot?

Was ist eigentlich ein Chatbot? Wir könnte jetzt lang und breit erklären, was ein Chatbot ist und wofür so etwas genutzt wird. Einfacher und knapper fassen es jedoch diverse Definitionen aus dem Internet zusammen:

„Ein Chatbot ist eine Anwendung, die Künstliche Intelligenz verwendet, um sich mit Menschen in natürlicher Sprache zu unterhalten. Benutzer können Fragen stellen, auf welche das System in natürlicher Sprache antwortet. Er kann Texteingabe, Audioeingabe oder beides unterstützen.“

IBM

„Chatbots sind Dialogsysteme mit natürlichsprachlichen Fähigkeiten textueller oder auditiver Art. Sie werden, oft in Kombination mit statischen oder animierten Avataren, auf Websites oder in Instant-Messaging-Systemen verwendet, wo sie die Produkte und Dienstleistungen ihrer Betreiber erklären und bewerben respektive sich um Anliegen der Interessenten und Kunden kümmern – oder einfach dem Amüsement und der Reflexion dienen.“

Gabler Wirtschaftslexikon

„Bei einem Chatbot handelt es sich um ein technisches Dialogsystem, mit dem per Texteingabe oder Sprache kommuniziert werden kann. Chatbots werden häufig eingesetzt, um Anfragen automatisiert und ohne direkten menschlichen Eingriff zu beantworten oder zu bearbeiten.“

Big Data Insider

Im Grunde sind diese Definitionen alle gleich. Chatbots imitieren die menschliche Kommunikation, um individuelle Fragen von Personen zu beantworten. Zudem erklärt IBM, dass Chatbots auf Künstlicher Intelligenz (KI), oder im englischen Artificial Intelligence (AI), basieren, also kurz gesagt: auf Anwendungen, die programmiert werden, um menschenähnliche Intelligenz zu erlangen. Zurzeit ist das nur sehr begrenzt, und wenn überhaupt, in gesonderten Teilbereichen möglich.

Das Gleiche gilt auch für Chatbots. Gibt eine Person über Schrift oder Sprache eine Frage in das Chatfenster ein, versucht der Chatbot diese auf Basis von vorhanden Informationen zu beantworten. Mit Hilfe von maschinellem Lernen werden Künstliche Intelligenzen wie Chatbots trainiert, um langfristig aus Erfahrungen und Feedback der Fragenden zu lernen und stetig passendere Antworten zu liefern.

Für Organisationen, wie Bibliotheken, können Chatbots eine hilfreiche Serviceergänzung für die Kundschaft sein, wenn sie in der Lage sind einfache Fragen zu beantworten und Informationsbedarfe der Menschen zu stillen.  

Geschichte der Chatbots

Der erste Chatbot erblickt schon im Jahre 1966 das Licht der Welt. Er heißt ELIZA, und soll oberflächliche Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen darstellen. Doch selbst ELIZAs Empathieansätze – es kann Aussagen wiederholen und Fragen dazu stellen – reichen aus, um ein Gefühl der Verbindung in den Chat-Partner:innen hervorzurufen. Von diesen Anfängen entwickelt sich die Chat Technologie in verschiedene Richtungen: Psychologieforschung, Computerlinguistik, und die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Einige Jahrzehnte lang ist es hauptsächlich ein akademisches Projekt, Menschliche Kommunikation so gut wie möglich abzubilden. Um die Jahrhundertwende werden die ersten Chatbots entwickelt, die sich wie Assistenten oder Customer Support verhalten, so wie SmarterChild, welches die Nutzer:innen von AOL und MSN im Jahr 2001 z.B. nach Informationen über das Wetter und Sportnachrichten fragen können.

Chatbots in Bibliotheken

Mittlerweile sind Chatbots vielen vertraut, sei es der persönliche Assistent auf dem Smartphone oder der Hilfechat auf der Webseite eines Onlinehändlers oder beim Online-Banking. Eine Bibliothekswebseite ist vielleicht weniger vertraut für neue Nutzer:innen. Da bietet ein Chatbot als erste:r Ansprechpartner:in möglicherweise eine niedrigere Hemmschwelle: ein Chatbot wird auf jeden Fall nicht die Augen verdrehen bei einfachen Fragen über die Verwendung des Bibliothekskatalogs oder nach einer Auflistung der verfügbaren Dienstleistungen. Auch aus der Sicht der Bibliotheksangestellten gibt es Vorteile. Sie können sich auf komplexe Recherchefragen konzentrieren, und gleichzeitig sammelt der Chatbot Daten über die Arten von Fragen, die Nutzer:innen der Webseite haben.

Aber im Moment sind wenigstens im deutschsprachigen Raum kaum Chatbots auf Bibliotheksseiten vertreten. In den 2000er Jahren wurden in einigen Bibliotheken Bots entwickelt, so wie zum Beispiel Stella an der SUB Hamburg, aber viele wurden in den 2010er Jahren wieder abgeschafft. Die Kosten sind ein möglicher Grund dafür. Auch wird angemerkt, dass die jüngeren Generationen Textchat als zu aufwendig ansehen. Frank Seeliger und Anna Kasprzik zählen in einem Interview im ZBW Mediatalk die Herausforderungen auf, die Bibliotheks-Chatbots bewältigen müssen. Darunter sind mangelnde Trainingsdaten und Datensicherheitsbedenken, aber auch das Vertrauen der Nutzenden zu dem Chatbot. Und zwar nicht nur, was das Übertragen von Daten angeht, sondern auch das Vertrauen, dass der Chatbot eine Frage verstehen wird und den Aufwand der Unterhaltung im Vergleich dazu, die Informationen eigenhändig auf der Webseite zu suchen, sich lohnt.

Wir wollten selbst einige Bibliotheks-Chatbots ausprobieren, um uns ein Bild von den Vor-und Nachteilen zu machen. Wir haben einige gefunden, und uns ein bisschen mit ihnen unterhalten.

Drei Chatbot Unterhaltungen

ANTswers

ANTswers ist ein „interaktives FAQ“ auf der Bibliothekswebseite der University of California, Irvine. Dieser Chatbot ist seit 2014 online, und soll zum Beantworten von einfachen Fragen verwendet werden. Da wir uns nicht in Irvine auskennen, wollen wir zuerst wissen, wo wir hinmüssten, um die Bibliothek zu besuchen

ANTswers: Hi! I am ANTswers, an experimental computer program here to answer your questions.
Guest Anteater:	hello
ANTswers: Hello! How can I assist you?
Guest Anteater:	what’s your address?
ANTswers: Are you asking about my address?
Guest Anteater: yes
ANTswers: Ugh.
Guest Anteater: :(
ANTswers: Can you rephrase your question please? Tip: try simplifying your question or break it into several questions!
Guest Anteater: what is the library’s address?
ANTswers: That information is confidential.
Guest Anteater: where is the library located?
ANTswers: The UC Irvine Libraries have four different locations: the Langson Library, the Science Library, the Gateway Study Center, and the Grunigen Medical Library. Which location would you like to get to?

Wären wir nicht mit Recherche für diese Blogbeitrag beschäftigt, hätten wir zu diesem Zeitpunkt sicher schon aufgegeben. Auch bei einem weiteren Versuch ist unsere Kommunikation von Missverständnissen geplagt.

Guest Anteater: what is the address of the science library?
ANTswers: Did you want articles or books on the address of the science library? Say: "articles" or "books".

Empfehlungen kann uns ANTswers leider (noch!) nicht geben, aber dafür ein Link zur Katalogsuche.

Guest Anteater: do you know any books about genetics?
ANTswers: No, tell me about him, her or it.
Guest Anteater: can you recommend a book about genetics?
ANTswers: Not at the moment but check back with me in a few months, we have something we are working on!

Guest Anteater:	where do I find books about artificial intelligence
ANTswers: Sorry, but I could not find an exact match for "artificial intelligence". For books, search our ANTPAC catalog.

Diese Chats wurden vor einigen Monaten durchgeführt, und ein weiterer Versuch im Januar 2023 hat zwar immer noch keine Empfehlungen geliefert, aber immerhin reagiert ANTswers jetzt besser auf das Schlagwort Adresse:

Guest Anteater:	what's your address?
ANTswers says: Would you like the mailing address or the carrier address (the carrier address is used for express delivery companies such as UPS, FedEx, etc.)?

Trotzdem sind wir am Ende nicht besonders angetan von ANTswers. Experimentell zu versuchen, die beste Fragestellung zu finden hat zwar etwas Spielerisches, aber hätten wir einen ernsthaften Informationsbedarf gehabt, wäre schnell eine Frustrationsgrenze erreicht.

Kingbot

Kingbot ist der Chatbot an der Dr. Martin Luther King Jr. Library der San Jose State University in Kalifornien, USA. Nach dem Produktionsstart 2020 konzentrieren sich die Entwickler*innen, vor allem durch den Beginn der Pandemie, in den letzten Jahren vermehrt auf den Chatbot. Schließlich ist der Bedarf, auf Informationen von daheim aus zugreifen zu können, nun höher als zuvor. Das Ziel grundlegende Fragen zu der Bibliothek und deren Dienstleistungen zu beantworten, erfüllt Kingbot ganz gut. Hilfreich ist dabei, dass er bereits beim Öffnen des Chatfensters einige Vorschläge zu Suchanliegen bietet, die direkt angeklickt werden können.

Sympathisch wirken dabei auf uns die Emojis, die Kingbot in seine Nachrichten integriert. Auch das typische Design einer Chatoberfläche verleiht der Anwendung ein legeres Gefühl, das vielleicht auch anfängliche Berührungsängste mindern mag. Beim Testen des Kingbots merken wir, dass das Chatten mit ihm intuitiver und natürlicher verläuft, als bei ANTswers.

Der erste Kontakt mit Kingbot

Dennoch versteht auch er nicht auf Anhieb unsere Frage nach der Adresse der Bibliothek. Erst nachdem wir die Frage zweimal umformulieren, erhalten wir die ausführliche Beschreibung der Adresse, die sogar durch Zusatzinformationen, wie Parkmöglichkeiten, ergänzt werden.

Missverständnisse entstehen…
…und werden überwunden.

Die Frage nach den Öffnungszeiten der King Library beantwortet der Chatbot jedoch souverän. Als wir ihn dann bitten uns ein Buch zum Thema Deutsche Geschichte zu empfehlen, muss er uns leider enttäuschen. Bestimmte Ressourcen und Artikel zu empfehlen, entzieht sich seinem Aufgabenbereich. Dennoch verweist er gekonnt mit Link auf den Bibliothekskatalog und bietet uns noch weitere Links, die zu Hilfeseiten und Tutorials für die Suche im Katalog führen. Kingbot schlägt sich gut und weiß in unseren Versuchen oft, wie er unsere Fragen beantworten kann.

Uns fällt auch positiv auf, dass Kingbot um Feedback bittet, um seinen Service in Zukunft bei Bedarf verbessern zu können. Nachdem wir ihm ein positives Feedback gegeben haben, bedankt Kingbot sich und erfragt, ob er noch etwas für uns tun kann.

Kingbot ist sehr zuvorkommend und höflich

Auch dieser Versuch liegt schon ungefähr zwei Monate zurück. Als wir Kingbot im Januar 2023 erneut mit der ersten Formulierung nach der Adresse fragen, versteht er ebenfalls sofort unser Anliegen.

Wir haben auch einen deutschen Chatbot gefunden und ausprobiert. Die Ergebnisse seht ihr auf der nächsten Seite!

Wilma

Eine deutsche Variante eines FAQ-Bibliothekschatbots ist die in der TH Wildau ansässige Wilma. Leider hat sie uns nicht in voller Gänze überzeugen können.

Beim Aufrufen der Seite, begrüßt auch Wilma uns freundlich und ähnlich wie Kingbot bietet sie uns einige mögliche Themen, die uns interessieren könnten.

Wilma begrüßt uns sehr förmlich.

Da es sich hierbei aber um einen Test handelt, erfragen wir bei Wilma zunächst mit einer Nachricht im Chat die Öffnungszeiten und ignorieren den dazu passenden Themenvorschlag. Mit Wilmas Antwort sind wir sehr zufrieden, zumal sie auch anzeigt, dass die Öffnungszeiten, wegen der aktuellen Prüfungsphase bis Ende Januar, zurzeit länger sind, als während der folgenden Vorlesungsfreien Zeit.

Wilma beantwortet Fragen auch mal mit einer philosophischen Note.

Leider kann auch Wilma nicht alle unserer Fragen zufriedenstellend beantworten. Die Frage nach der Adresse der Bibliothek erweist sich als fast ebenso schwierig, wie bei ANTswers und Kingbot vor einigen Monaten. Es erweckt fast den Anschein, als wäre Wilma nur bei der Erwähnung der Silbe „Wil“ darauf programmiert uns ihren Freund Wilbert vorzustellen, die hauseigene Bibliothekssuchmaschine der TH Wildau. Das ist zwar nett, war für die Beantwortung unserer Frage aber nicht sehr hilfreich.

Kann Wilbert uns die Adresse nennen?

Ein ähnliches Phänomen können wir beobachten, als wir die Silbe „Bib“ in anderer Zusammenstellung erwähnen. Denn bei Wilma entsteht bei der Silbe „Bib“ sofort die Assoziation zu Bibliografie. Wir fragen uns nun, wie sinnvoll diese Assoziation wirklich ist, wenn man nur nach Informationen zur Bibliothek sucht.  

Leider war das auch nicht richtig.

Schlussendlich war es uns dann doch möglich, Informationen zur Adresse mit Hilfe von Wilma zu finden. Sonderlich galant war die Suchanfrage „Adresse“ jedoch nicht.

Trotzdem fällt positiv auf, dass Wilma uns, wie Kingbot um Feedback bittet.

Nun verstehen wir uns.

Nach der ernüchternden Adressenanfrage sind wir jedoch beeindruckt von Wilmas Antwort auf unsere Bitte uns ein Buch zum Thema Künstliche Intelligenz zu empfehlen. Wilma verlinkt, ähnlich wie Kingbot, zum Bibliothekssuchportal. In diesem Fall ist das ihr Freund Wilbert. Zusätzlich gelangen wir über den Link aber direkt zu einer bereits erfolgten Suche zu dem Suchbegriff Künstliche Intelligenz. Wilma und Wilbert arbeiten also Hand in Hand, wobei Wilma in ihrer Antwort zusätzlich noch auf andere Recherche-Tools, die an der TU Wildau nutzbar sind, verweist.

Wilma basiert auf dem Pepper-Modell, einem Roboter, der in in französisch-japanischer Zusammenarbeit entwickelt wurde.

Interessant ist auch, dass Wilma in der Bibliothek der TH Wildau nicht nur als Chatbot vorhanden ist. Vor Ort kann man sie direkt bei der Arbeit sehen, denn dort bewegt sich ein Roboter namens Wilma durch die Regale und betreut die anwesenden Besuchenden der Bibliothek. Ab und zu darf Wilma sogar eine Kaffeepause einlegen.

Fazit

Chatbots haben großes Potenzial, Angestellten in der Bibliothek etwas Alltagsarbeit abzunehmen. Teilweise ähneln sie aber noch Azubis, die eher Arbeit verursachen, oder Nutzende verwirren können. Aber die Technologie entwickelt sich jeden Tag weiter: wir haben schon in den zwei Monaten zwischen unteren Versuchen große Verbesserungen gesehen. Und auch die Entwicklung von Programmen wie ChatGPT treiben Funktionalität und Wissen immer weiter vorwärts. Was sind eure Erfahrungen? Habt ihr schon mal mit einem Bibliothekschatbot gesprochen? Erzählt uns davon in den Kommentaren.

Quellen