DOSSIER mit 279 Beiträgen

Künstliche Intelligenz

Diese Technologien können Angst machen

Ob Elon Musk sein Unternehmen Tesla tatsächlich zum Erfolg führen kann, muss er noch beweisen. Was er auf jeden Fall beherrscht: Angst zu machen vor künstlicher Intelligenz, kurz KI genannt. Die Technologie sei „die größte Gefahr für die Menschheit“ und „viel gefährlicher als Atomwaffen“, wiederholt er bei jeder Gelegenheit. Musk liefert knackige Zitate, Medien freuen Weiterlesen …

Weitere Beiträge aus diesem Dossier

Der Gehirnchirug der KI

Der Wissenschaftler Sebastian Lapuschkin hat eine neue Methode entwickelt, um KI-Entscheidungen transparent zu machen. Wir reden mit ihm darüber, wie sich die Black Box der KI aufbrechen lässt – und warum das so wichtig ist.

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Wie Künstliche Intelligenz die Welt der Kunst verändert – und wie Kreative damit umgehen können

Kunst auf Tastendruck? DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion und andere digitale Werkzeuge erstellen mit Hilfe Künstlicher Intelligenz beeindruckende Bilder. Immer mehr Menschen können diese Technik nutzen – und tun das auch. Einige sehen in den KI-Bild-Erzeugern den Anbruch einer kreativen Renaissance, die Kunst und Kultur durcheinander wirbeln wird. Doch das besorgt einige Künstler. Manche fühlen sich sogar von der Technologie beraubt.

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Können Algorithmen ethisch und «gut» handeln?

Ist eine KI schlauer als ein Algorithmus? Wie kann ein Algorithmus dem Gemeinwohl dienen? Was definiert überhaupt Gemeinwohl und wo sind die gesellschaftlichen Risiken und Potenziale von Deep Learning und Co.? Über diese Dinge kann uns unsere heutige Gästin Julia Gundlach sicher mehr erzählen. Sie arbeitet nämlich für die Bertelsmann Stiftung an einem der 60 Projekte, die dort gegenwärtig durchgeführt werden. Genauer gesagt ist Julia Gundlach Co-Leiterin des Projekts „Ethik der Algorithmen“, das es seit 4 Jahren gibt und sich mit den gesellschaftlichen Auswirkungen von Algorithmen und KI und deren Risiken und Potenziale beschäftigt.

Machine Learning: Künstliche Faultier-Intelligenz

Machine Learning („ML“) wird als Wundermittel angepriesen um die Menschheit von fast allen repetitiven Verarbeitungsaufgaben zu entlasten: Von der automatischen Klassifizierung von Strassenschilden über medizinische Auswertungen von Gewebeproben bis zur Auswahl und Einstellung neuer Mitarbeiter. Aber ML hat auch viel mit einem Mitarbeiter zu tun, der gerade mal das Minimum tut um seinen Job mehr schlecht als recht zu erfüllen.