🤖 @PerceptronNTWK : VERTRAUEN IN DER AI-ÄRA : WENN DATEN DER TREIBSTOFF SIND, ABER EINVERNEHMEN FEHLT !! Künstliche Intelligenz (AI) entwickelt sich mit einer nie dagewesenen Geschwindigkeit und wird zu einem unverzichtbaren Teil des Lebens. Doch hinter dieser Intelligenz verbirgt sich ein kniffliges ethisches Dilemma: Wie werden Daten abgerufen, verwendet und gespeichert? 1⃣ Die Krise des Einvernehmens 🔸 AI-Systeme benötigen riesige Datenmengen, um zu "lernen". Der Großteil dieses Treibstoffs stammt aus menschlichen Aktivitäten: Gespräche, Texte und digitales Verhalten. 🔸 Unklare Herkunft: Daten werden oft von öffentlichen Plattformen gesammelt, für die die Nutzer nie ihre Zustimmung zur Schulung von AI gegeben haben. 🔸 Fragile Grenzen: Die Verwirrung zwischen "öffentlichen Daten" und "daten mit Nutzungsrechten" schafft schlechte Präzedenzfälle. 🔸 Offene Fragen: Wem gehören tatsächlich die Daten, die im Internet generiert werden? 2⃣ Risiken für die Privatsphäre und persönliche Daten 🔸 Es geht nicht nur um geistiges Eigentum, AI steht auch vor der Herausforderung, sensible Informationen zu schützen. 🔸 Die Problematik der Konsequenzen, fehlende Anonymität, persönliche Informationen, die in das AI-Modell gelangen. Kultureller Kontext: Modelle können verzerrt oder spezifische Daten missbraucht werden. Verlust der Kontrolle: Nutzer erzeugen Daten, haben aber kein Mitspracherecht bei der Verwaltung. 3⃣ Systemisches Problem 🔸 Dies ist nicht die Schuld einer einzelnen Person oder Organisation, sondern das Ergebnis der Funktionsweise des Internets seit jeher. 🔸 Traditionelles Modell: Fokus auf Skalierung und Monetarisierung statt auf Einvernehmen. 🔸 Ethische Grenzen: Der Boom der AI drängt alte Datenmodelle über die rechtlichen und sozialen Grenzen hinaus. 🔸 Verantwortung der Beteiligten: Manager und Entwickler müssen Lösungen für das Dilemma finden: Innovation, aber mit Verantwortung. 4⃣ Der Weg nach vorne: Auf Transparenz hinarbeiten 🔸 Die nachhaltige Zukunft der AI hängt vollständig von besseren Datenpraktiken ab. 🔸 Netzwerke wie Perceptron bemühen sich, das Spiel neu zu definieren, indem sie eine Infrastruktur bereitstellen, in der: 🔸 Einvernehmen eine Voraussetzung ist. 🔸 Transparenz in der Herkunft der Daten gewährleistet ist. 🔸 Die Zusammenarbeit zwischen Datenerzeugern und AI-Entwicklern zum Kernstandard wird.