{"id":20578,"date":"2019-05-29T06:13:05","date_gmt":"2019-05-29T04:13:05","guid":{"rendered":"http:\/\/www.deanreed.de\/AmericanRebel\/2017\/?p=20578"},"modified":"2019-05-29T06:47:02","modified_gmt":"2019-05-29T04:47:02","slug":"kuenstliche-intelligenz-als-cloud-service","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deanreed.de\/AmericanRebel\/2017\/2019\/05\/29\/kuenstliche-intelligenz-als-cloud-service\/","title":{"rendered":"– K\u00fcnstliche Intelligenz als Cloud Service"},"content":{"rendered":"
\n

Arkadi Schelling<\/h4>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz als Cloud Service<\/h2>\n

Folgen f\u00fcr Gesellschaft, Geheimdienst und Milit\u00e4r<\/h4>\n
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Arkadi Schelling<\/span><\/p><\/div>\n

Im Mai 2018 gab es einen kleinen Skandal um \u00dcberwachungstechnologie. Die amerikanische B\u00fcrgerrechtsvereinigung ACLU kritisierte den Cloud Anbieter Amazon Web Services (AWS) f\u00fcr den Betrieb des Internetdienstes Rekognition<\/em>.[1]<\/a> Mit dem seit Ende 2016 bestehende Softwaredienst des umtriebigen Onlinehandelsriesen k\u00f6nnen unter anderem Objekte, Gesichter, Basisemotionen und Laufwege in Fotos und Videos erkannt und analysiert werden.<\/strong><\/p>\n

Diesen Dienst bewirbt AWS erfolgreich bei Strafverfolgungsbeh\u00f6rden. Interne Dokumente zeigen, dass unter anderem Washingtoner Kreispolizist*innen mit einer App die Bilder von Verd\u00e4chtigen gegen eine Datenbank von ehemaligen Gef\u00e4ngnisinsassen abgleichen k\u00f6nnen. Die Videokameras des Gebiets sind ebenfalls mit Amazons System verbunden. Als n\u00e4chsten Schritt r\u00e4t der Cloud Anbieter zu vernetzten Bodycams, also an Polizist*innen befestigte \u00dcberwachungskameras. Die B\u00fcrger*innen vor Ort wurden vor der Einf\u00fchrung 2017 freilich weder gefragt noch informiert. Sogar beh\u00f6rdeninterne Stimmen sagten korrekt vorher, dass die ACLU diesen Schritt als eine schl\u00fcpfrige Aff\u00e4re von der Regierung mit Big Data sehen w\u00fcrde.[2]<\/a> Die Kritik der B\u00fcrgerrechtler*innen verlief entlang mehrerer Linien. Die grundlegende Kritik an automatisierter und anlassloser Massen\u00fcberwachung ist klar. Menschen verhalten sich unfreier, wenn sie beobachtet werden. Seit Trump m\u00fcssten selbst die gutgl\u00e4ubigsten US-Amerikaner*innen ihre Zweifel haben, dass solche Systeme niemals f\u00fcr pers\u00f6nliche Zwecke oder staatliche Repression missbraucht werden. Au\u00dferdem betreffen polizeiliche Ma\u00dfnahmen und \u00dcberwachung \u00fcberproportional viele Menschen, die Minderheiten angeh\u00f6ren. Um diesen Punkt zu unterstreichen, ver\u00f6ffentlichte die ACLU einen zweiten Blogpost, in dem sie die Bilder von Kongressabgeordneten gegen eine selbst erstellte H\u00e4ftlingsfotodatenbank abgleichte. Im Ergebnis zeigte sich, dass People of Color ein doppelt so hohes Risiko haben f\u00e4lschlicherweise verd\u00e4chtigt zu werden. Die Entwickler*innen von Rekognition<\/em> verweisen ihrerseits verschnupft auf die inkorrekte Kalibrierung ihrer Bilderkennungssoftware und vergleichen das Experiment mit einer verbrannten Pizza aufgrund zu hei\u00dfer Ofentemperatur.[3]<\/a>
\n<\/strong>.<\/span>
\nK\u00fcnstliche Intelligenz in der Cloud<\/strong><\/p>\n

Ein Kern von Rekognition<\/em> ist sogenannte K\u00fcnstliche Intelligenz. Das aktuell wichtigste Werkzeug ist Maschinelles Lernen, welches eine Sammlung statistischer Verfahren und Softwaretechniken ist. Dabei wird ein Modell mit bekannten Daten trainiert, um f\u00fcr unbekannte Daten Vorhersagen zu treffen. Alle Daten \u00fcber Menschen enthalten jedoch gesellschaftlich bedingte Verzerrungen, beispielsweise die \u00fcberproportional h\u00e4ufigen People of Color auf H\u00e4ftlingsfotos. Essentiell ist zudem die Optimierung des Modells anhand einer einzigen Kennziffer, die die Entwickler*innen festlegen m\u00fcssen. Es macht einen Unterschied, ob die Gesichtserkennung im Training eine gesellschaftsagnostische Gesamtgenauigkeit optimiert, oder Genauigkeiten f\u00fcr Minderheiten mit verrechnet werden. So versteckt sich hinter vermeintlich neutraler Mathematik eine Weltsicht und politische Vision. Die Verwendung von Maschinellem Lernen auf der Grundlage personenbezogener Daten f\u00fcr sozial relevante Entscheidungen ist somit kritisch zu hinterfragen.<\/p>\n

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Amazon wirbt mit: „Sie stellen nur ein Bild oder Video f\u00fcr die Rekognition-API bereit, und der Service identifiziert die darin enthaltenen Objekte, Personen, Texte, Szenen und Aktivit\u00e4ten und erkennt alle unangemessenen Inhalte.“ f\u00fcr Rekognition. Foto YouTube<\/span><\/p><\/div>\n

Viele KI-basierten automatisierten Entscheidungsfindungen f\u00fchren au\u00dferdem zu Problemen aufgrund fehlender Interpretierbarkeit, Geheimhaltung und dem Entzug gesellschaftlicher Kontrolle. Frank Pasquale beschreibt in seinem Buch Black-Box Society<\/em> solche Blackbox-Algorithmen, die nicht \u00f6ffentlich sind, obwohl sie die Gesellschaft stark beeinflussen. Ein Beispiel ist die Bef\u00f6rderung der Banken- und Wirtschaftskrise von 2008 durch automatisierten Aktienhandel und Risikoabsch\u00e4tzungen von komplexen Finanzprodukten. Aktuell breit diskutiert werden auch die Google-Suche und Facebook-Timeline, die die Weltsicht und politischen \u00dcberzeugungen vieler Menschen pr\u00e4gen. Weitere Beispiele gehen von der Ablehnung eines neuen Handyvertrags aufgrund einer schlechten Schufa-Auskunft bis zur Einflussnahme auf einen Richterspruch durch vorhergesagte R\u00fcckf\u00e4lligkeitswahrscheinlichkeit eine*r Straft\u00e4ter*in. Manche dieser undurchsichtigen Algorithmen sollen lediglich als nicht-bindende Entscheidungshilfe f\u00fcr einen Menschen verwendet werden. Eine Gefahr besteht dabei in einer Fehlinterpretation der Vorhersage, dessen Begr\u00fcndung aufgrund der Blackbox verschleiert ist. Ebenso ist der psychologische Effekt des Automation Bias bekannt, der besagt, dass Menschen dazu neigen, einer automatisierten Entscheidung \u00fcberm\u00e4\u00dfig viel zu vertrauen. Aufgrund dieser Verschleierung und der Vorurteile sowohl in der Datengrundlage als auch der menschlichen Entscheidungstr\u00e4ger*innen haben Blackbox-Algorithmen ein gro\u00dfes Potential f\u00fcr unvorhergesehene Eskalation gesellschaftlicher Ungerechtigkeiten.<\/p>\n

Der rasante Aufstieg des Maschinellen Lernens in den letzten zwanzig Jahren kann durch die gr\u00f6\u00dferen Rechenleistung und die steigende Vernetzung mit h\u00f6heren Datenmengen erkl\u00e4rt werden. Ein weiterer Faktor ist der wirtschaftliche Anreiz werbefinanzierter Produkte. Gekoppelt mit Verhaltenspsychologie ist Maschinelles Lernen ein Baustein, um in gro\u00dfem Ma\u00dfstab die Verweildauer und Klickfreudigkeit von Nutzer*innen zu vergr\u00f6\u00dfern und damit die Werbeeinnahmen zu optimieren. Die psychologische Manipulierbarkeit der User verleitete bereits manche zum Ausruf eines vermeintlichen \u201cEndes der Theorie\u201d[4]<\/a>, vor allem zeigt sich hier aber das Menschenbild der Konzerne, welches durch den Euphemismus \u201cUser Experience\u201d verschleiert wird. Die gr\u00f6\u00dfere Nachfrage nach komplexer Mathematik und Software, die f\u00fcr diesen finanziellen Erfolg n\u00f6tig ist, wird auch durch immer einfacher nutzbare Implementierungen erm\u00f6glicht. In diesem Licht ist sowohl das Beispiel \u201cAWS Rekognition\u201d als auch der generellere Dienst \u201cMachine Learning as a Service\u201d zu interpretieren, wie er inzwischen von allen gro\u00dfen Cloud Anbietern angeboten wird. Die Technik wird damit deutlich mehr Unternehmen zug\u00e4nglich gemacht, die vorher aufgrund fehlender Gr\u00f6\u00dfe oder Expertise nicht mit Machine Learning arbeiteten. So sind selbst die privaten Unternehmen, die an erw\u00e4hnten Blackbox-Algorithmen Geld verdienen, selbst nur Nutzerinnen von Blackboxen. Verst\u00e4rkt wird dieser Trend zum Unverst\u00e4ndnis durch die Verwendung von Techniken wie Transfer Learning, wo bestehende Modelle angepasst werden, um eine neue Aufgabe zu l\u00f6sen. So k\u00f6nnen beispielsweise h\u00f6here Erkennungsraten von Hauterkrankungen erreicht werden, wenn als Grundlage ein allgemeineres Modell zur Objekterkennung auf Fotos verwendet wird, wie sie beispielsweise von Google zur freien Verf\u00fcgung gestellt wird. Ob es sich um dasselbe Modell handelt, welches f\u00fcr seinen rassistischem Bias bekannt ist, bleibt dabei unerw\u00e4hnt.[5]<\/a><\/p>\n

Die Kritik an den einfach verf\u00fcgbaren neuen Werkzeugen f\u00fcr Massen\u00fcberwachung und f\u00fcr psychologische Beeinflussung geht nicht an den Unternehmen vorbei. W\u00e4hrend von Amazon und Microsoft vor allem Lippenbekenntnisse kommen,[6]<\/a> verweist Google im Guide zur Transfer-Learning-Plattfrom TensorflowHub<\/em> selbst auf die Problematik unbekannter Trainingsdaten und ihre firmeneigene Forschung und Empfehlungen zu \u00bbfairem Maschinellem Lernen\u00ab. W\u00e4hrend solche selbst gegebenen Richtlinien ein erster Schritt sind, stellt sich doch die Frage, wer hier definiert, was \u00bbfair\u00ab ist.[7]<\/a> Facebook unterst\u00fctzt mit 6,5 Millionen Euro ein Institut der TU M\u00fcnchen zur Untersuchung ethischer Fragen bei der Anwendung von KI. Zwar werden keine inhaltlichen Vorgaben gestellt, dennoch wird der Institutsleiter ein Interesse an einer Fortf\u00fchrung des auf f\u00fcnf Jahre begrenzten Programms haben.<\/p>\n

In der einleitenden Geschichte zeigen sich beispielhaft alle diese grundlegenden Probleme bei der Anwendung sogenannter K\u00fcnstlicher Intelligenz zur L\u00f6sung gesellschaftlicher Aufgaben. Im Grundsatz hat sich die technokratische Utopie, gesellschaftliche Aufgaben allein mit neuer Technik zu l\u00f6sen, im letzten Jahrhundert nicht erf\u00fcllt. Im Gegenteil kann die Konzentration von Technik und Wissen die kapitalistische Ausbeutung oder staatliche Kontrolle verst\u00e4rken. In dem geschilderten Fall werden sozial ausgegrenzten Menschen durch eine st\u00e4rkere \u00dcberwachung keinesfalls weniger, sondern nur noch weiter ausgegrenzt. Sei es durch verst\u00e4rkte polizeiliche Kontrolle oder ein Ausweichen auf weniger sichtbare R\u00e4ume. Dass die bloggenden Entwickler*innen von AWS mit profanen Pizza-Vergleichen die sozialen Probleme ihrer Arbeit von sich schieben, erstaunt nicht angesichts der j\u00fcngst immer lauter werdenden Vorw\u00fcrfe von Sexismus und Rassismus im m\u00e4nnlich und wei\u00df dominierten Silicon Valley.[8]<\/a><\/p>\n

hier geht es weiter \u00bb<\/div>

\nPolizei, Geheimdienste und Milit\u00e4r<\/strong><\/p>\n

Ein weiterer Aspekt, der sich in der ACLU Geschichte zeigt, ist die mangelnde Scheu vor einer Zusammenarbeit mit Strafverfolgungsbeh\u00f6rden. Diese automatisierte \u00dcberwachung ist ein Teil von Predictive Policing<\/em>.[9]<\/a> Dieser Begriff beschreibt Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Straftaten, beispielsweise Einbr\u00fcchen, aufgrund vieler polizeilicher und anderer Daten. W\u00e4hrend Polizist*innen fr\u00fcher Stecknadeln in Stadtpl\u00e4ne steckten, so sollen nun kommerzielle KI-L\u00f6sungen helfen die Muster in den Taten krimineller Banden zu finden. Diese Daten sind stark gesellschaftlich gepr\u00e4gt. Teilweise empfehlen diese Blackbox-Algorithmen zuk\u00fcnftige Polizeipr\u00e4senz, sodass der Automation Bias bestehende soziale Missst\u00e4nde verst\u00e4rken kann. Die vom Gesch\u00e4ftsgeheimnis gesch\u00fctzten Algorithmen bleiben sowohl f\u00fcr die Polizist*innen als auch die Gesellschaft undurchsichtig, werden jedoch hochskaliert auf gro\u00dfe Teile der Bev\u00f6lkerung angewendet. Diese neoliberale \u00dcbernahme von staatlichen Aufgaben durch Unternehmen ist keine Besonderheit, bietet in diesem Fall aber eine besonders hohe Gefahr f\u00fcr eine Einschr\u00e4nkung freiheitlicher Grundrechte sozial benachteiligter Menschen.
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Demn\u00e4chst noch mehr Verhaftungen in den USA aufgrund des Erkennungsprommes Rekognition. Bild: YouTube<\/span><\/p><\/div>\n

Amazons Selbstbeschreibung auf ihrem Facebook-Profil lautet: \u00bbEarth\u2019s most customer-centric company\u00ab. Diesen vermeintlich untert\u00e4nigen Anspruch m\u00f6chte Amazon auch f\u00fcr eine ganz besondere Klasse von Kunden erf\u00fcllen: Die US-Geheimdienste. Al Tarasiuk, ein Leiter der Dachorganisation der US-Geheimdienste (IC), nannte Cloud Computing \u00bbeine der Kernkomponenten der Strategie des Geheimdienstverbands, um kritische Informationen in einer Zeit von scheinbar unendlichen Daten zu entdecken, auf sie zuzugreifen und sie zu teilen.\u00ab Bereits 2013 wurde von der CIA der erstaunliche Schritt gegangen, ihre Server-Infrastruktur nicht mehr selbst zu bauen, sondern an das Unternehmen Amazon abzugeben, das sich mit dem Versprechen auf geringere Preise und schnellere Innovation unter anderem gegen IBM durchsetzte. Ein Jahr sp\u00e4ter erhielten die restlichen sechzehn Geheimdienste Zugriff auf die AWS-eigene Hardware hinter Firewalls der Geheimdienste. Die Dienste k\u00f6nnen damit ihre diversen Datenquellen wie \u00fcberwachte Kommunikation, Kameras und Satelliten in einem einzigen Framework zusammenbringen, speichern, verkn\u00fcpfen, verarbeiten und seit ein paar Jahren auch mit KI-Methoden Vorhersagen treffen.[10]<\/a><\/p>\n

Doch nicht nur Geheimdienste brauchen Server, Festplatten und Datenanalysen. Beim Milit\u00e4r erscheint das Outsourcen von Aufgaben an Unternehmen nach dem Erstarken von S\u00f6ldnerarmeen weniger \u00fcberraschend. Das Ideal einer g\u00fcnstigeren Alternative wird dabei weniger erf\u00fcllt als die geringere gesellschaftliche Kontrolle und Verantwortung.<\/p>\n

Laut eigener Aussage suchen die Armeen in der Zusammenarbeit mit den Cloud Providern nach gr\u00f6\u00dferer \u00bbSituational Awareness\u00ab und versuchen durch die Zusammenf\u00fchrung vieler Informationen den \u00bbNebel des Krieges\u00ab zu lichten. Neu ist an einer solchen Entscheidungsfindung nicht nur der Ma\u00dfstab, sondern auch die Automatisierung. Eine Werbebrosch\u00fcre zeigt Tablets mit computerspielhaften topografischen Karten. \u00c4hnlich dem Predictive Policing sollen hier die immer verbreiteteren Sensoren von milit\u00e4rischem Ger\u00e4t verwendet werden, um eine milit\u00e4rische Gesamtsituation \u00fcbersichtlich zu visualisieren. Die logistische Optimierung von Nachschub und automatische Empfehlungen von Truppenbewegungen und Angriffen sind ein geplanter Schritt auf dem angedeuteten Weg zu automatisierten Gener\u00e4l*innen. Offenbar birgt dieser Ansatz ebenso gro\u00dfe moralische Probleme in sich wie die aktuell verhandelten autonomen t\u00f6dlichen Waffen, deren T\u00f6tungsentscheidungen typischerweise per Knopfdruck, \u00bbin-the-loop\u00ab, best\u00e4tigt oder zumindest, \u00bbon-the-loop\u00ab, von einem Menschen \u00fcberwacht w\u00fcrden. Die einzelnen T\u00f6tungsentscheidungen bleiben potentiell bei den menschlichen Soldat*innen, also ein Mensch-Maschine-Verh\u00e4ltnis, was in Analogie als \u00bbunder-the-loop\u00ab beschrieben werden kann und damit das Prinzip autonomer Waffen auf den Kopf stellt. Gepaart mit Drohnen und anderen autonomen Waffen auf dem Kriegsfeld entsteht selbst durch eine nur teilweise Automatisierung der Kriegstaktik ein kaum zu durchsteigendes Geflecht, in dem es schnell unm\u00f6glich wird nachzuvollziehen, wer noch Verantwortung f\u00fcr welche Entscheidungen tr\u00e4gt. Der bereits erreichte Erfolg von Computern in Logistik macht ein kollaboratives Szenario von taktischer KI und menschlichen Gener\u00e4l*innen deutlich greifbarer als die Horrorvorstellungen von Terminatoren und Killerrobotern oder mordenden Drohnenschw\u00e4rmen, die noch lange an einer Unterscheidung von Verb\u00fcndeten, Verfeindeten und Zivilist*innen scheitern werden.[11]<\/a><\/p>\n

Entsprechend fing im M\u00e4rz 2018 das dem US-Verteidigungsministerium unterstellte Transportation Command<\/em> an, seine Daten in die Amazon GovCloud<\/em> zu migrieren. Ein Service, der zusammen mit der Amazon Secret Region<\/em> aus der Kooperation mit den Geheimdiensten entstand. Kurz nach dieser Logistikabteilung des Milit\u00e4rs folgte das National Ground Intelligence Center<\/em> nach, welches Informationen \u00fcber feindliche Bodenkr\u00e4fte sammelt.[12]<\/a><\/p>\n

Die gr\u00f6\u00dfte Ver\u00e4nderung in der IT-Struktur des US-Verteidigungsministeriums steht jedoch im April 2019 durch das mit bis zu zehn Milliarden Dollar dotierte Joint Enterprise Defense Infrastructure<\/em> Programm (JEDI) bevor. Der Digitalbeauftragte des Ministeriums, David Lynch, beschreibt den Weg zur obigen Vision wie folgt: \u00bbWir m\u00f6chten das Verteidigungsministerium um die kommerzielle Cloud herumbiegen\u00ab. Zwar warfen zu Bewerbungsschluss einige Cloud Anbieter ihren Hut in den Ring, doch selbst IBM werden nur geringe Chancen gegen die erfahrene Cloud-Dienstleisterschaft von Amazon einger\u00e4umt. Etwas Konkurrenz bietet die Firma Microsoft, die das Milit\u00e4r mit Betriebssystemen und vernetzten Office-Anwendungen unterst\u00fctzt und daf\u00fcr ebenfalls Freigaben f\u00fcr die Verwahrung hochklassifierter Geheimdokumente in ihrer Cloud erhalten hat. Die Motivation der US-Armee, sich so abh\u00e4ngig von einem einzigen Unternehmen zu machen, bleibt dabei unklar.[13]<\/a><\/p>\n

Bei Google hingegen machte im April 2018 der \u00f6ffentliche Protest von 3.100 Mitarbeiter*innen gegen das Milit\u00e4rprojekt Maven <\/em>von sich Reden, in welchem die Objekterkennung der Firma f\u00fcr Drohnen der Armee benutzt wird. In der Folge entschied sich die Konzernf\u00fchrung gegen eine Verl\u00e4ngerung der Zusammenarbeit und zog im Oktober ebenfalls seine, vermutlich chancenlose, Bewerbung um das JEDI Programm zur\u00fcck. Ebenfalls Zweifel daran, dass Google sein von \u00bbDon\u2019t be evil\u00ab in \u00bbDo the right thing\u00ab umge\u00e4ndertes Firmenmotto ernst meint, weckt ein weiterer Protest aus dem letzten Sommer. Sehr \u00e4hnlich zu Maven wandten sich hier Mitarbeitende gegen den Wiedereintritt der Suchmaschine in den chinesischen Markt. Die von unternehmensinternen Kritikern ver\u00f6ffentlichten Details zur vorgegebenen Zensur geht dabei deutlich \u00fcber Schwarze Listen mit W\u00f6rtern wie Menschenrechte und Falun Gong hinaus und enthalten beispielsweise auch eine direkte Anbindung an offizielle chinesische Luftqualit\u00e4tswerte. Die ethischen Prinzipien des Unternehmens bleiben somit fraglich.[14]<\/a><\/p>\n

Das Autor*innenkollektiv \u00e7apulcu mutma\u00dft, dass Google sich nach dem Ausstieg aus dem Project Maven mit einem Outsourcing-Man\u00f6ver wieder ins Milit\u00e4rgesch\u00e4ft bringt.[15]<\/a><\/p>\n

Tats\u00e4chlich begann im April 2018 eine Kooperation zwischen Google und Atos. Dieser franz\u00f6sische IT-Konzern bietet vor allem Produkte rund um Cybersecurity, Informationssysteme und Rechenzentren an. Die Abteilung dieses franz\u00f6sischen Konzerns spezialisiert sich auf Grenzkontrollen, \u00dcberwachung und Informationssysteme f\u00fcr Armeen. Zudem ist Atos einer der gr\u00f6\u00dften IT-Dienstleister der Bundeswehr und betreut deren zentrale Rechenzentren. Von der Kooperation mit Google erhofft sich Atos offenbar genau die KI-F\u00e4higkeiten, die sich das Pentagon von JEDI ertr\u00e4umt. Ebenfalls von Atos stammt die oben erw\u00e4hnte Brosch\u00fcre zur Automatisierung der Kriegstaktik. Implementiert werden viele der Ideen bereits im Bull Battle Management System<\/em>, welches von der franz\u00f6sischen Armee genutzt wird. Da erg\u00e4nzt es sich ausgezeichnet, dass Googles Tochter DeepMind<\/em>, deren neuronale Netze bereits Schach und Go gemeistert haben, inzwischen auch im Echtzeitkriegsspiel Starcraft<\/em> brilliert.[16]<\/a><\/p>\n

Kriegssimulatoren werden schon seit vielen Jahren f\u00fcr die Soldat*innenausbildung immer weiter verfeinert. Die von menschlichen Soldat*innen in ihren Simulatorstunden generierten Daten sind bereits eine wertvolle Ressource, um Kriegsf\u00e4higkeiten wie Schie\u00dfen und Fahren f\u00fcr KI lernbar zu machen. Nun kann dieselbe Technik, welche Starcraft erlernte, in diesen Simulatoren Kriegstaktik erlernen. Die EFF warnt Milit\u00e4rs vor der leichtfertigen Annahme, dass der Sprung in die echte Welt zu unvorhergesehenem und unerw\u00fcnschtem Verhalten f\u00fchren wird.[17]<\/a> Technisch gesehen stehen die Entwickler*innen der Software zudem vor der Frage, welche einzelne Kennziffer optimiert werden soll. F\u00fcr die mathematische Formel muss unter anderem entschieden werden, in welcher Gewichtung tote Zivilist*innen zu eigenen und feindlichen Soldat*innen stehen? Welches Gewicht haben dabei milit\u00e4risches Ger\u00e4t und Treibstoff? Die eigentlich dahinter stehende Frage hei\u00dft \u201cWas ist ein milit\u00e4rischer Sieg?\u201d und wurde bisher allein von Menschen beantwortet und verantwortet. <\/div><\/div><\/span><\/p>\n

Anmerkungen
\n<\/strong>[1]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Sog. Cloud Services bieten Dienste eines Rechenzentrums \u00fcber das Internet an, von Festplattenspeicher \u00fcber virtuelle Server bis hin zu h\u00f6heren Softwarefunktionen. Das Marktvolumen wurde 2017 von Synergy auf etwa 150 Mrd. Dollar gesch\u00e4tzt.<\/span>
\n[2]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Matt Cagle und Nicole Ozer: Amazon Teams Up With Government to Deploy Dangerous New Facial Recognition Technology, aclu.org, 22.05.2018<\/span>
\n[3]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Jacob Snow: Amazon\u2019s Face Recognition Falsely Matched 28 Members of Congress With Mugshots, aclu.org, 26.07.2018, Thoughts On Machine Learning Accuracy, aws.amazon.com<\/span>
\n[4]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Chris Anderson: The End of Theory. The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete, wired.com , 23.06.2008<\/span>
\n[5]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Tom Simonite: When It Comes to Gorillas, Google Photos Remains Blind, wired.com, 01.11.2018<\/span>
\n[6]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Brad Smith: Facial recognition: It\u2019s time for action, blogs.microsoft.com, 06.12.2018<\/span>
\n[7]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Fairness, ml-fairness.com<\/span>
\n[8]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Tamsin McMahon: What\u2019s behind the tech industry\u2019s toxic masculinity problem? Inside the Valley of the Bros, theglobeandmail.com, 21.11.2017<\/span>
\n[9]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Einen \u00dcberblick \u00fcber Predictive Policing in Deutschland gibt heise online:Ulrike Heitm\u00fcller: Predictive Policing: Die deutsche Polizei zwischen Cyber-CSI und Minority Report, heise.de, 17.04.2017<\/span>
\n[10]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Frank Konkel: The Details About the CIA\u2019s Deal With Amazon, theatlantic.com, 17.07.2014<\/span>
\n[11]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Connected Defense: Vision for 2020, atos.net<\/span>
\n[12]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Frank Konkel: Another Defense Agency to Tap CIA\u2019s Commercial Cloud, nextgov.com, 31.05.2018<\/span>
\n[13]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Ron Miller: Why the Pentagon\u2019s $10 billion JEDI deal has cloud companies going nuts, techcrunch.com, September 2018<\/span>
\n[14]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Ryan Gallagher, Google Dragonfly, theintercept.com<\/span>
\n[15]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00c7apulcu: Delete! \u2013 Der technologisch-milit\u00e4rische Angriff, S. 13, capulcu.blackblogs.org<\/span>
\n[16]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Christoph Marischka: Cloud-Anbieter f\u00fcr Bundeswehr, CIA und Pentagon, IMI-Standpunkt 2018\/036 \u2013 in: AUSDRUCK (Dezember 2018), imi-online.de, 05.11.2018, Bull Battle Management System. Share combat information everywhere on the battlefield, atos.net, Juli 2016, Atos and Google Cloud form a global partnership to deliver secure hybrid Cloud, machine learning and collaboration solutions to the enterprise, atos.net, 24.04.2018, AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II, deepmind.com<\/span>
\n[17]\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Peter Eckersley: The Cautious Path to Strategic Advantage: How Militaries Should Plan for AI, Electronic Frontier Foundation, eff.org,\u00a0 August 2018 <\/span><\/p>\n

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\n<\/strong>Erstver\u00f6ffentlichung in Informationsstelle Militarisierung (IMI) e.V.<\/a> am 28. Mai 2019. Ver\u00f6ffentlichung mit freundlicher Genehmigung des Herausgebers und des Autors. Bilder und Bildunterschriften wurden teilweise oder ganz von der Redaktion American Rebel hinzugef\u00fcgt.<\/span>
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F\u00fcr den Inhalt dieses Artikels ist der Autor bzw. die Autorin verantwortlich.
\nDabei muss es sich nicht grunds\u00e4tzlich um die Meinung der Redaktion handeln.<\/span><\/p>\n\n\n\n
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