DAIN Studios nahmen an der Data Natives Conference teil, die der Treffpunkt für datenorientierte Branchenexperten, Unternehmer, Tech- und Business-Profis ist, um sich gegenseitig zu inspirieren und den Status quo zu verändern.
Die Data Natives-Konferenz ist ein hervorragender Branchen-Puls-Check zum Diskurs über Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science in Europa. In diesem Jahr fiel auf, dass der Begriff KI kein magischer Marketing-Aufhänger mehr ist, denn Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen gewinnen ein tieferes Verständnis für diese Technologie und beteiligen sich aktiv an Diskussionen. Mit einer viel größeren Anhängerschaft wurde KI stärker unter die Lupe genommen und ihre Grenzen aufgezeigt, wobei viele sie als eine Technologie betrachteten, die die menschliche Intelligenz ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Alles in allem gab es viele spannende Vorträge und Lessons Learned während dieser 2 Tage in Berlin, jedoch dominierten 3 Themen die Data Natives-Konferenz: Erklärbarkeit, Überwindung demografischer Verzerrungen und die Nutzung von Daten für das Gute.
Erklärbarkeit ist eines der heißesten Themen in der KI- und Daten-Community in diesem Jahr und wurde als eine der Spitzentechnologien im Gartner Hype Cycle 2019 vorgestellt. Es besteht ein allgemeiner Konsens unter den meisten Anwendern, dass die Black-Box-Modelle nicht verwendet werden können, wenn sie sich auf den Menschen auswirken, und dass wir die Ergebnisse und Gründe dafür interpretieren müssen. Beliebte Tools wie Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) und SHAP (SHapley Additive Explanations) eignen sich hervorragend zur Erläuterung von Computer-Vision-Modellergebnissen. Aber Computer Vision ist nur ein Bereich der KI, Uri Goren von Nym hat argumentiert, dass es im Fall von Natural Language Processing am besten ist, einen hybriden Ansatz zu verwenden, der Deep Learning mit traditionellen computerlinguistischen Praktiken kombiniert. Insgesamt sahen wir einen Trend zur Verlagerung von reinen Machine-Learning-Anwendungen hin zur Einbeziehung von tiefem Domänenwissen.
Überwindung von Vorurteilen. Ein erheblicher Teil der Vorträge und Panels widmete sich den Verzerrungen, die in den aktuellen KI-Modellen zu finden sind. Zum jetzigen Zeitpunkt erkennt die Mehrheit dieses bedauerliche Phänomen an und ist bereit, an Lösungen zu arbeiten. Zum Beispiel Gunay Kazimzade, ein TU Berlin Die Forscherin, die sich auf geschlechtsspezifische und rassistische Vorurteile in der KI konzentriert, schlug einen Aktionsplan für Datenpraktiker vor, um häufige Fallstricke zu vermeiden und die negativen Auswirkungen von Data-Science- und KI-Produkten zu minimieren, der die Untersuchung der Qualität der Daten, die Sensibilisierung für Vorurteile und die Berücksichtigung verschiedener Teile der Gesellschaft vor Beginn des Projekts umfasst.
Positive Wirkung erzielen. Der vielleicht am meisten überbuchte Teil der Konferenz war der neu hinzugefügte "Impact Track", in dem die Referenten über die Möglichkeit diskutierten, mit Hilfe von Daten eine bessere und gerechtere Zukunft zu gestalten. Die Gespräche zeigten, dass es eine große Menge an Open Data gibt, die für das Gemeinwohl genutzt werden könnten, und umgekehrt würde die Öffentlichkeit stark davon profitieren, wenn private Unternehmen auch nur einen Bruchteil ihrer Daten teilen würden, um der Zivilgesellschaft zu helfen, Städte und öffentliche Dienstleistungen besser zu organisieren. Es gibt eine klare Neigung zur Zusammenarbeit zwischen den Datenexperten, die ihre Rollen in E-Commerce- und Finanzunternehmen auf etwas Zweckorientiertes umstellen wollen, und dem gemeinnützigen Sektor, der bei den digitalen Kapazitäten hinterherhinkt.
Nach Skandalen um unfaire Algorithmen und datenhortende Tech-Giganten, die in der jüngeren Vergangenheit vielleicht viel zu viel Macht erlangt haben, hat die Gesellschaft viele falsch informierte Annahmen und Ungleichheiten im Diskurs über Daten und KI erlebt. Die Nachfrage und die aktive Teilnahme an den Vorträgen bei den Data Natives 2019 deuten jedoch darauf hin, dass die Zivilgesellschaft und Datenpraktiker immer noch hoffnungsvoll sind, Daten zum Wohle der Allgemeinheit zu nutzen. Wir gehen davon aus, dass es in naher Zukunft mehr öffentlich-private Kooperationen in diesem Bereich sowie brandneue sozial- und ökologische, datengetriebene Initiativen geben wird.