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Jeder braucht mal Privatsphäre....wirklich?
 
 
  Guten Tag,

Wenn ein sich wiederholender Skandal es geschafft hat, dass auf sein Bekanntwerden nur noch routinierte Empörung erfolgt, ist es an der Zeit, sich womöglich Gedanken über die Empörung und nicht mehr über den Skandal an sich zu machen. Sonst droht irgendwann auch noch das letzte bisschen Aufregung zu verpuffen. Und nichts ändert sich. In diesem Stadium befindet sich die Diskussion um Facebook und Privatsphäre. Parallel zu einer Europareise von Facebook-Chef Mark Zuckerberg, bei dem sich viele europäische Politiker*innen und Manager*innen auf sehr unwürdige Weise an ihn heranwanzten, ploppte ein weiterer Datenskandal auf. Irgendwelche Passworte und Nutzerdaten hat Facebook so gespeichert, dass sie wohl doch nicht so privat waren, wie die Nutzer*innen dachten. Wie gesagt, welche Daten und welche Löcher es da genau gab, ist eigentlich egal. Demnächst werden es ohnehin andere sein, die das gleiche Problem erneut entfachen werden.

Wichtiger ist: wie oft wollen wir uns noch empören, wenn ein Social Media-Unternehmen mal wieder private Dinge von uns doch nicht so privat handhabt? Es ändert ja auf Seiten der Unternehmen anscheinend doch nichts. Wir aber könnten etwas ändern: Unsere Vorstellung von privat. Denn woher rührt die ständige Angst um unsere Privatsphäre? Aus der Sorge, so könnten Dinge über uns an Menschen gelangen, die uns dafür vielleicht verurteilen. Was aber, wenn wir aus einer Kultur der Privatsphären-Geheimnisse eine Kultur der Toleranz machen? Wenn wir lernen, uns und unsere Gegenüber so hinzunehmen wie sie sind und jede*n in seinem unmittelbaren Wirkungskreis so leben lassen, wie sie oder er es möchte. Zugegeben, das klingt wahlweise utopisch oder esoterisch. Aber wenn wir die privaten Seiten unseres Seins entmoralisieren, dann schwindet das Geheimnis aus dessen Schutz-Zwang doch erst die Angst entsteht, die wir immer haben, wenn es mal wieder heißt: Facebook sind Daten verloren gegangen. Und dass es das irgendwann nicht mehr heißt – das wiederum ist noch utopischer als der Traum von gegenseitiger Toleranz im Privatleben.

Wenn ihr Fragen oder Anregungen habt: Wir freuen uns auf Feedback!


Eure Miriam
 
 
 
 
 
SERENDIPITY
 
 
 
 
 
Wie schafft Forschung weiter Fortschritt?

In der Menschheitsgeschichte sind Erfindungen oft entstanden aus der zufälligen Begegnung mit dem Unbekannten, nach dem man nicht gesucht hat. Serendipity. Was dazu notwendig ist, steckt im Begriff Zufall: Man muss vorbereitet sein, damit einem eine Erkenntnis, eine Neuerung, eine Innovation zufallen kann. Natürlich gehört die Forschung zu diesem Prozess der Vorbereitung. Es gehört dazu, dass Unternehmen und Regierungen in Forschung und Entwicklung investieren. Eine exzellente Bildungs- und Hochschullandschaft gehört dazu. Aber reicht das auch in Zukunft?

Eine Gruppe von Management- und Innovationsforschern vom MIT, aus Harvard und von der Boston University sagt: nein. Sie stellen fest: Der Aufwand für Forschung steigt immer weiter an, aber der Output bleibt gleich oder geht gar zurück. Unsere weltweite Forschungsproduktivität ist rückläufig. Das liegt nicht daran, dass die Menschen döofer oder fauler geworden wären. Vielmehr sind die großen Dinge entdeckt. Das Licht leuchtet seit 1879, wir laden unsere Smartphones mit demselben Strom wie vor 100 Jahren, und auch an den landläufigen Batterien hat sich zum großen Teil nicht viel geändert. Um die gegenwärtige Erfindungsquote aufrechtzuerhalten, müssen wir über das kommende Jahrzehnt unsere Investitionen in Forschung und Entwicklung verdoppel. Anders gesagt: Es wird immer schwerer und immer teurer, neue Ideen zu finden. In den Material Sciences oder in der Pharmazie testen die Forscherinnen und Forscher über Jahre, manchmal Jahrzehnte zahllose Varianten von Molekülstrukturen, manchmal ohne, dass je etwa dabei herauskommt. Das ist teuer, mühsam und frustrierend.


Aber es gibt eine Lösung für das Problem. KI und deep learning könnte das Erfinden revolutionieren. Denn wo der Mensch zum Testen einer Hypothese 15 Jahre braucht, da erledigt KI das in zwei Jahren. Sie rechnet eben anders und vor allem schneller, als wir Menschen denken. Wenn wir mit künstlicher Intelligenz das Erfinden neu erfinden, kann es viel schneller gehen. Neuronale Netzwerk, die ansonsten Millionen von Gesichtern durchforsten, um Hunde von Katzen zu unterscheiden, können ebenso Millionen von Molekülstrukturen durchsuchen, um das eine Molekül zu finden, das für eine große Erfindung den Unterschied macht. Vielleicht ist das Material für ein fliegendes Auto also längst da, wir müssen es nur noch mit Hilfe von KI finden.

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Es braucht in der Pharmakologie immer mehr Forscher*innen, um überhaupt etwas Neues zu entdecken. Quelle: Technology Review
 
 
 
 
 
BURN TO LEARN
 
 
 
 
  Auch Roboter können sich verfahren

Forscher des Tencent Keen Security Lab haben diese Woche gestanden: Ja, wir haben uns in die Lenkung eines Tesla gehackt. Ihnen gelang dabei sogar, diese fern zu steuern. Der Horror eines jeden Autofahrers. Und nun in einem wissenschaftlichen Bericht detailliert beschrieben und als Realität entlarvt.

Die Forscher benutzten eine Angriffskette, die sie Tesla mittlerweile offen legten, und von der Tesla nun behauptet, dass sie mit den letzten Patches beseitigt wurde. Um den Angriff zu starten, mussten die Forscher mehrere redundante Schutzschichten umgehen. Als sie das einmal hatten, konnten sie eine App schreiben, mit der sie einen Videospiel-Controller mit einer mobilen Vorrichtung verbinden und dann ein Zielfahrzeug steuern konnten.  Dieser Angriff ist zwar nur unter bestimmten Bedingungen möglich – aber er ist eben möglich.

Tesla-Fahrzeuge nutzen eine Vielzahl von neuronalen Netzwerken für den Autopiloten und andere Funktionen: zum Beispiel indem man das Auto trainiert, den Scheibenwischer einzuschalten, wenn es Regentropfen erkennt. Die Forscher konnten diese anhand von gegensätzlichen Beispielen (kleine, meist menschenunbemerkbare Veränderungen, die maschinelle Lernsysteme zu schweren, unverhältnismäßigen Fehlern führen) angreifen. Am folgenschwersten ist wohl die Manipulation des Spurhaltungssystems. Schon durch kleine Aufkleber auf dem Boden, die jeder Mensch erkannt hätte, war das System (das an Fahrspuren dachte) aus der Fassung zu bringen.
  
Während Tesla also ein neues Desaster erlebte, schickte Volkswagen eine Flotte autonomer Autos durch Hamburgs Innenstadt. Was lehrt uns das? Horror-Angst vor dem selbstfahrenden Auto ist wie bei fast allen technologischen Innovationen übertrieben. Wer aber Tesla wegen seiner hippen Kultur und frischen Herangehensweise im Vorteil gegenüber der alten Industrie sah, wird sich womöglich auch noch der Übertreibung bezichtigen lassen müssen.
 
 
 
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DIGITAL GOOD LIFE
 
 
 
 
 
KI und die Nachwuchsplanung
 
👶🏼👶🏽👶👶🏾👶👶🏻👶🏿👶🏼👶👶🏽
Familienplanung ist die Kunst, zwischen dem Zufall zwischenmenschlicher Begegnungen und den Kriterienkatalogen künftiger Wunschexistenzen einen menschlichen Ausgleich zu finden. In vielerlei Hinsicht hilft dabei der medizinische Fortschritt, zum Beispiel durch die In-vitro- Fertilisation (IVF), bei der die Befruchtung im Reagenzglas, aber immerhin aus eigener Kraft der beteiligten Spermien stattfindet, oder durch die Intrazytoplasmatische Injektion (ICSI), bei der antriebsarme Spermien lieber mal gleich in die Eizelle injiziert werden. Bald soll nun auch künstliche Intelligenz bei der Nachwuchsplanung helfen. Ein Forscherteam der Cornell University hat ein gängiges neuronales Netzwerk von Google darauf trainiert, gute von weniger gute Embryonen zu unterscheiden. Der Algorithmus schaut sich Fotos der Embryonen an und klassifiert sie als gut, okay und ungeeignet. Nach dieser Einordnung soll die Reihenfolge bestimmt werden, mit der die Embryonen in die Gebärmutter eingesetzt werden, um die Erfolgsquote einer Schwangerschaft zu erhöhen.

Nun ist es nicht so, als hätte man sich an diesem Prozess nicht auch schon mit menschlicher Intelligenz versucht. Hinter jeder reproduktionsmedizinischen Maßnahme steckt eine Arme von Embryologen, die Eizellen sammeln, befruchten und die Embryonen für den Einsatz vorbereiten. Auch sie bewerten die Qualität der einzelnen Embyonen. Aber das alles ist mehr Bauchgefühl denn exakte Wissenschaft. Bei einem Testlauf konnten sich fünf Embryologen in nur 89 von 394 auf die Qualitätseinstufung der Embryonen einigen. Der Algorithmus hingegen erreichte eine Trefferquote von 95,7 Prozent. Es gibt also klare Kriterien, wann die Vorstufe zum Nachwuchs die Qualität erreicht, die man sich wünschen darf. Das klingt alles sehr klinisch und ganz wenig romantisch? Vielleicht dürfen wir uns ja wenigstens bei der Wahl der Menschen, mit denen wir Kinder haben möchten, noch ein wenig aufs Bauchgefühl verlassen. Solange jedenfalls bis das erste Schwangerschafts-Tinder auf den Markt kommt: swipe right - get pregnant.
 
 
 
 
 
ADA
AUTOR*INNEN
 
 
 
 
 
 
Miriam Meckel
 
 
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