In einer digitalisierten Welt Vertrauen und Wissen schaffen

Noch vor 20 Jahren h?tte man es f¨¹r Science-Fiction gehalten, dass wir heute alle einen Minicomputer in der Hosentasche tragen. Wann immer wir unser Smartphone z¨¹cken und eine Suchanfrage ¨¹ber eine Suchmaschine starten, nutzen wir k¨¹nstliche Intelligenz. Dass die Technologie unser Leben auch weiterhin beeinflusst, l?sst sich kaum vermeiden. Was aber heisst das f¨¹r die Industrie, die Wissenschaft und ¨C noch wichtiger ¨C wie wird sich die digitale Transformation auf die Menschheit auswirken? Forscher der ETH Z¨¹rich und Alumni, die heute in der Hightech-Branche t?tig sind oder ein eigenes Unternehmen leiten, kamen diese Woche mit Experten aus New York zusammen, um disruptive Technologien wie die Blockchain-Technologie zu diskutieren und sich dar¨¹ber auszutauschen, wie maschinelles Lernen einerseits die Zusammenarbeit st?rkt, andererseits aber auch weitreichende Konsequenzen hat. Indem sie verschiedene Perspektiven zusammenbrachten, verdeutlichten die ?ETH Meets New York?-Symposien das faszinierende Potenzial dieser Technologien, warfen aber gleichzeitig auch ethische Fragen auf, die sich der Gesellschaft bei der ?bernahme der neuen M?glichkeiten ins t?gliche Leben stellen. Universit?ten spielen nicht nur eine wichtige Rolle bei der Entwicklung neuer Technologien, sondern auch, wenn es darum geht, bei der Ausbildung k¨¹nftiger Praktiker die Auswirkungen dieser Technologien sowie den Faktor Mensch mitzuber¨¹cksichtigen.

Vertrauen in die Blockchain-Technologie

Banken, Versicherungen, Energieversorger und zahlreiche weitere zentrale Stellen kontrollieren und steuern einen Grossteil der gesellschaftlichen Infrastruktur und leisten einen wesentlichen Beitrag an die Schweizer Volkswirtschaft. Wir alle sind davon abh?ngig, dass diese Akteure als Mittler dienen und ein gewisses Vertrauen in finanzielle, vertragliche und sonstige gesellschaftliche Interaktionen gew?hrleisten. Als diese Systeme ausfielen, wie dies w?hrend der globalen Finanzkrise 2007/08 der Fall war, wandten sich Forscher und Entwickler der Blockchain-Technologie zu, einer neuen Art von Buchf¨¹hrungs-?Sprache?, mit der sich konventionelle Systeme mittels Kryptografie dezentralisieren lassen, um mehr Vertrauen und Transparenz sicherzustellen. F¨¹r Ashley Taylor von LO3 Energy ist Blockchain mehr als nur eine Technologie. ?Im Wesentlichen war Blockchain eine kulturelle Antwort auf die Probleme der zentralen Entscheidungsgewalt (¡­) ein Werkzeug, um Menschen n?her an die Entscheide heranzubringen, die ihr t?gliches Leben bestimmen.? F¨¹r andere, wie Tadge Dryja vom MIT Media Lab, ist die Frage der Anwendung noch nicht gekl?rt. Hier bietet sich f¨¹r die ETH Z¨¹rich die M?glichkeit, die Wissensl¨¹cke zu schliessen, die heute noch zwischen Bitcoin-Entwicklern und der akademischen Literatur klafft.

Mit der Blockchain-Technologie k?nnen wir zentrale Stellen umgehen. ?Erstmals in der Geschichte der Menschheit ist ein Bankensystem ohne Zentralbank m?glich, ein System, mit dem Transaktionen zwischen sich gegenseitig misstrauenden Parteien m?glich sind. Wir befinden uns auf dem Weg hin zu einer neuen Technologie, mit der Menschen direkt und deutlich transparenter interagieren k?nnen?, so Arthur Gervais, der an der ETH Z¨¹rich im Bereich der IT-Sicherheit forscht.

Maschinelles Lernen nutzen

Das maschinelle Lernen verleiht der alten Weisheit ?Wissen ist Macht? neue Bedeutung. Durch die neuartige und vielf?ltige Anwendung des maschinellen Lernens in Wissenschaft und Industrie wird der Mensch von Aufgaben entlastet, die Computer schneller und deutlich effizienter ausf¨¹hren k?nnen. Maschinelles Lernen l?sst sich aber nicht nur auf Effizienzgewinne reduzieren. Es f?rdert auch die enge und zielf¨¹hrende Zusammenarbeit zwischen akademischen Disziplinen, von der Informatik ¨¹ber die Astrophysik bis hin zur Neurowissenschaft. ETH-Informatikprofessor Ce Zhang und sein Kollege Kevin Schawinski, der sich als Professor f¨¹r Astrophysik mit Galaxien und schwarzen L?chern befasst, nutzen Werkzeuge aus dem Bereich des maschinellen Lernens, um Weltraumaufnahmen aufzubereiten. ?Dank k¨¹nstlicher Intelligenz k?nnen wir uns nun auf die Forschung im Bereich der Astrophysik konzentrieren und Teleskopaufnahmen mehr Informationen entnehmen als mit konventionellen Mitteln. Und was noch aufregender ist: K¨¹nstliche Intelligenz k?nnte uns schon bald einen ganz neuen Blick auf das Universum erm?glichen, indem neuronale Netze Objekte wie beispielsweise Galaxien verstehen lernen?, so Schawinski.

Aber haben wir die Konsequenzen des maschinellen Lernens wirklich bedacht? Wie wird dessen Anwendung unser Leben beeinflussen? Dazu Joanna Bryson von der Universit?t Bath: ?W?hrend viele nach Killerrobotern mit leuchtenden Augen oder amorphen superintelligenten Marionettenspielern Ausschau halten, hat sich die Menschheit dank k¨¹nstlicher Intelligenz still und leise auf ein h?heres Niveau gebracht (...). Um die langfristigen Auswirkungen der k¨¹nstlichen Intelligenz zu verstehen, m¨¹ssen wir zuerst die Gegenwart besser untersuchen.? Genau das hat die ?New York Times? getan, als die Verbreitung des Internets das bestehende Gesch?ftsmodell grosser Print-Zeitungen in Frage stellte. Technologien des maschinellen Lernens nutzend, erkl?rte Chris Wiggins, Chief Data Scientist bei der ?New York Times?, wie er und seine Kollegen maschinelles Lernen ?im Sinne des Journalismus? nutzen.  

Als Neurowissenschaftler, der an der ETH Z¨¹rich studiert hat, baut Pascal Kaufmann k¨¹nstliche Gehirne f¨¹r Grossunternehmen. Er sieht die ETH als perfekt aufgestellt, um eine weltweite F¨¹hrungsrolle im Bereich der k¨¹nstlichen Intelligenz einzunehmen. In der Hoffnung, dass die ETH den Gehirncode knackt, unterstreicht Kaufmann: ?Die ETH Z¨¹rich ist in der Lage, die besten und intelligentesten K?pfe der Welt anzuziehen. Wenn wir diese gezielt auf die richtigen Fragen ansetzen, denke ich, dass die Schweiz sich zum weltweiten AI-Epizentrum entwickeln k?nnte.?