Risiken von Künstlicher Intelligenz

– Welche Risiken müssen wir im Kontext mit AI vermeiden?

– Welche Risiken müssen wir im Kontext mit AI eingehen?

Auf der Suche nach den Antworten habe ich GPT-4o geprompt:

„Warum unterscheide ich, Lorenzo Tural, zwischen positiven Risiken und negativen Risiken?“

Die Unterscheidung zwischen positiven und negativen Risiken ist im Risikomanagement wichtig, weil sie unterschiedliche Strategien, Herangehensweisen und Maßnahmen erfordern.

Hier sind die Hauptgründe für diese Unterscheidung:

 1. Strategische Planung und Zielsetzung

Positive Risiken:

– Diese Risiken, auch als Chancen bezeichnet, bieten Möglichkeiten zur Verbesserung, Innovation und zum Wachstum.

Sie können strategisch geplant und verfolgt werden, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und positive Veränderungen herbeizuführen.

– Beispiel: Ein Unternehmen könnte in die Entwicklung neuer KI-Technologien investieren, um Marktführer in einem neuen Sektor zu werden.

Negative Risiken:

– Diese Risiken stellen potenzielle Bedrohungen und Gefahren dar, die vermieden oder gemindert werden müssen, um Verluste und Schäden zu verhindern.

– Beispiel:

Ein Unternehmen könnte Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Modelle keine diskriminierenden Ergebnisse liefern, um rechtliche und ethische Probleme zu vermeiden.

 2. Risikomanagementstrategien

Positive Risiken:

– Erkennen und Nutzen: Positive Risiken erfordern eine proaktive Herangehensweise, bei der Chancen identifiziert, bewertet und strategisch genutzt werden.

– Beispiel:

Innovationsmanagement, Investition in Forschung und Entwicklung, Förderung kreativer Projekte.

Negative Risiken:

– Vermeiden und Mindern: Negative Risiken erfordern präventive und reaktive Maßnahmen, um mögliche negative Auswirkungen zu vermeiden oder zu reduzieren.

– Beispiel:

Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, Entwicklung von Notfallplänen, kontinuierliches Monitoring und Anpassung von Prozessen.

 3. Ressourcenzuteilung

Positive Risiken:

– Ressourcen werden bereitgestellt, um Chancen zu maximieren und die Realisierung potenzieller Vorteile zu fördern.

– Beispiel: Finanzierung von Innovationsprojekten, Schulung von Mitarbeitern zur Nutzung neuer Technologien.

Negative Risiken:

– Ressourcen werden bereitgestellt, um Risiken zu mindern, Schäden zu beheben und sicherzustellen, dass negative Auswirkungen minimal sind.

– Beispiel: Investition in Sicherheitsmaßnahmen, Risikoversicherungen, Compliance-Programme.

 4. Entscheidungsfindung und Prioritätensetzung

Positive Risiken:

– Entscheidungen werden getroffen, um Chancen zu priorisieren und strategische Ziele zu erreichen.

– Beispiel:

Ein Unternehmen könnte beschließen, eine riskante, aber vielversprechende neue Technologie zu entwickeln, um sich von der Konkurrenz abzuheben.

Negative Risiken:

– Entscheidungen werden getroffen, um potenzielle Bedrohungen zu minimieren und die Stabilität und Sicherheit zu gewährleisten.

– Beispiel: Ein Unternehmen könnte beschließen, bestimmte Geschäftsprozesse zu ändern, um sicherzustellen, dass sie den neuen Datenschutzbestimmungen entsprechen.

 5. Kommunikation und Kultur

Positive Risiken:

– Förderung einer Kultur der Innovation und des Wachstums, bei der Risiken als Chancen gesehen werden, die es zu nutzen gilt.

– Beispiel:

Mitarbeiter werden ermutigt, kreative Ideen zu entwickeln und neue Ansätze auszuprobieren.

Negative Risiken:

– Entwicklung einer Kultur des Bewusstseins und der Vorsicht, bei der Risiken aktiv gemanagt werden, um das Unternehmen zu schützen.

– Beispiel:

Schulungen und Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter zur Erkennung und Meldung potenzieller Risiken.

Fazit

Die Unterscheidung zwischen positiven und negativen Risiken ist essenziell, um geeignete Strategien und Maßnahmen für das Risikomanagement zu entwickeln.

Während positive Risiken als Chancen für Wachstum und Innovation betrachtet und genutzt werden sollten, erfordern negative Risiken präventive und reaktive Maßnahmen, um potenzielle Schäden und Verluste zu minimieren.

Der Unterschied zwischen Incerto und Unsicherheit

Gemini erklärt den Unterschied zwischen Unsicherheit und Incerto?

Sowohl „Unsicherheit“ als auch „Incerto“ vermitteln einen Mangel an Gewissheit, es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen ihnen, insbesondere im von Lorenzo Tural verwendeten Kontext:

  • Allgemeiner Begriff: Dies ist ein weit gefasster Begriff, der jede Situation umfasst, in der das Ergebnis unbekannt oder unvorhersehbar ist.
  • Focus: Es beschreibt schlicht und ergreifend den Mangel an Wissen über die Zukunft.
  • Emotionale Konnotation: Kann je nach Kontext neutral oder negativ sein.
  • Spezifisch für die VUCA-Welt: Bezieht sich auf die inhärente Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit komplexer Systeme.
  • Fokus: Geht über das bloße Nichtwissen hinaus und unterstreicht die unvorhersehbare und sich ständig verändernde Natur der Umwelt.
  • Emotionale Konnotation: Bringt oft ein Gefühl von Herausforderung und Chance mit sich und fördert einen „antifragilen“ Ansatz, der von Unvorhersehbarkeit lebt.
  • International und elegant: Sprachübergreifend leichter verständlich und anspruchsvoller.

Hier ist eine Analogie:

  • Unsicherheit ist, als würde man einen nebligen Raum betreten. Sie wissen, dass da Dinge sind, aber Sie können sie nicht klar sehen.
  • Incerto ist, als würde man in einen dichten Wald gehen. Sie wissen, dass es Wege und Gefahren gibt, aber Sie müssen diese bewältigen, indem Sie sich an die sich ständig verändernde Umgebung anpassen.

Im Wesentlichen verwendet Lorenzo Tural „incerto“, um eine spezifischere und handlungsorientiertere Perspektive auf Unsicherheit zu schaffen.

Ihm geht es nicht nur um den Mangel an Wissen, sondern darum, die Herausforderung anzunehmen und Wege zu finden, von der Unvorhersehbarkeit der Welt zu profitieren.

Wer kann EM 2024 mit Künstlicher Intelligenz gewinnen?

»Komplexität ist ein Maß für Unbestimmbarkeit oder für Mangel an Information. Komplexität ist die Information, die dem Bewusstseinssystem eines Individiuums oder dem sozialen System fehlt, um die Komplexität seiner Umwelt bzw. die eigene Komplexität vollständig erfassen und beschreiben zu können.“ – Niklas Luhmann

Technische Systeme sind aus der Sicht der Soziologie nie komplex, auch wenn sie sehr kompliziert sein können.

Sie können allerdings nicht überraschen.

Wenn sie fachfremde oder ungeübte Menschen einmal überraschen, hat dies einen Grund, den ein Experte (w/d/m) beheben kann.

Ein weiteres Mal überraschen sie dann nicht mehr.

Komplexe Probleme

Bewusstseinsystem von Individuen und sozialen Systemen verweisen auf die Eigenschaft Komplexität im soziologischen Kontext.

Immer wieder auf’s Neue überraschen können nur diese beiden Systemtypen.   

Der Begriff Komplexität gehört zum Standardwortschatz von Managern, Ingenieuren und Unternehmensberatern.

Alle reden relativ beliebig und schießen aus der Hüfte:

„Dieses technische System XYZ ist sehr komplex.“

So wird im realen Alltag die Kompliziertheit sehr oft mit der Komplexität verwechselt.

Um der vermeintlichen Komplexität zu begegnen, werden intuitiv Gegenmaßnahmen ergriffen: operative Hektik!

Manchmal mit Erfolg, oft jedoch mit enttäuschenden Ergebnissen, da komplexe Systeme immer wieder aufs Neue überraschen.

Wer positive oder negative Risiken eingeht, übernimmt für seine Entscheidung Verantwortung!

Können Sie beim Fußball aus der genauen Position und Geschwindigkeit der 22 Spieler, aus ihrer Schrittlänge, aus der Windgeschwindigkeit, der Beschaffenheit des Fußballfeldes und dem Drehimpuls des Balles, also, durch Aufnahme der momentanen Bedingungen voraussehen, dass sechs Minuten später in die linke Torecke ein Tor fällt?

Nein? 

Sie sind der Meinung, dass Sie die Überraschungen der Gegner nicht planen können.

Zudem sind Sie der Meinung, dass diese Überraschungen das Fußballspiel so interessant machen!.

Dann gefallen Ihnen komplexe Probleme:

Das wichtigste Merkmal des Lebendigen ist, dass es überraschen kann.

Um sich von der Überraschung der Gegner nicht auslisten zu lassen, brauchen Sie Ideen, die besser sind als die der gegnerischen Mannschaft. 

Komplizierte Probleme

Können Sie beim Fußball aus der genauen Position und Geschwindigkeit der 22 Spieler, aus ihrer Schrittlänge, aus der Windgeschwindigkeit, der Beschaffenheit des Fußballfeldes und dem Drehimpuls des Balles, also, durch Aufnahme der momentanen Bedingungen voraussehen, dass sechs Minuten später in die linke Torecke ein Tor fällt?

Ja?

Dann haben Sie ein kompliziertes Problem.

Wenn Sie wissen, wie Sie genau vorgehen und Überraschungen der Gegner ausschalten, verschwindet die Kompliziertheit.

Das Problem empfinden Sie nicht mehr kompliziert. Es ist kein einfaches, aber ein triviales Problem.

Zur Lösung von komplizierten Problemen braucht man Musiala, Wirtz, Sané nicht.

Roboter oder Künstliche Intelligenz Tools reichen aus.

Komplexität bedeutet Selektionszwang!

Bewusstseinssysteme von einzelnen Spielern sowie der ganzen Mannschaft wählen ihre Operationen permanent durch Entscheidungen mit dem Risiko des Irrtums aus.

Selektionszwang bedeutet Kontingenz!

Kontingenz beschreibt, dass sich die Gegner adhoc ihre Taktik ändern können, d.h. sie können sich anders verhalten als erwartet.

Dies ist die Folge autodynamisch geschlossener Systeme, die füreinander intransparent bleiben.

Wenn Sie bei der EM2023 einen Fussballtrainer beobachten, denken Sie an folgende Zeilen, um seine Gedankengänge zu verstehen:

Den Satz, dass die Spielweise der Gegner jeden Moment auch ganz anders sein könnte‘ behalte ich bis zum Schlusspfiff im Hinterkopf, um während des ganzen Spiels ununterbrochen neugierig zu bleiben und die Flexibilität im Beobachten konzentriert aufrecht zu halten.

Gekonnter Umgang mit Kontingenz setzt Risikobereitschaft voraus.

Wer Risiken eingeht, übernimmt dafür Verantwortung!

Bei der EM 2024 wünsche ich allen Fussballfans überraschungsreiche Spiele.

.

Haben Roboter auch eine Hinterbühne?

Nach der Veranstaltung 

Raus aus der Kreidezeit – wie sieht die Bildung der Zukunft aus? 

am 10. Oktober 2017 fahren wir mit ICE 920 München – Nürnberg nach Hause.

„Alles, was automatisierbar ist, wird automatisiert!“

erwähnte ich in meinem Impulsreferat.

 „Mit welchen Tätigkeiten werden wir Menschen ab 2030 unseren Lebensunterhalt verdienen?“

Die Frage wurde mir während der Podiumsdiskussion und in persönlichen Gesprächen gestellt.

Mit den Tätigkeiten, welche nicht den Robotern übertragen werden können, z.B. die Tätigkeiten, für die wir Menschen unsere Hinterbühne sowie unseren inneren Trieb in Gebrauch nehmen.

So etwa war meine Antwort.

Während der Fahrt geht das Ping Pong Thinking Spiel mit meinem Vater weiter:

– (Ich) „Kann der innere Trieb, die Motivation, eines Menschen automatisiert werden?“

– (mein Vater) „Kann Wahrheit die Erfindung eines Roboters sein?

Haben Roboter auch eine Hinterbühne?

Können Roboter auch ihre eigene subjektive Realität konstruieren?“

– (Ich) behaupte mal, dass die Roboter nur Front Stage (Vorderbühne) haben und Con Job nicht ihre Sache ist. 

Alles, was robotisierbar ist, wird also für das Schauspiel auf der Vorderbühne robotisiert.

ICE 920 kommt in Nürnberg an, wir steigen aus, machen uns auf den Weg nach Hause.