KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Beyond Big Data

Ehrenberg-Silies, Simone

Abstract:

er Anspruch auf die wirtschaftliche und wissenschaftliche Führungsposition im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) scheint bislang mit den USA und China sowie ihren Tech-Konzernen verbunden. Diese sind weltweit einzigartig darin, große Mengen an Nutzerdaten zu sammeln, die KI-Algorithmen vom Grundsatz her zum Lernen benötigen. Die Verfügbarkeit großer Volumina potenzieller Lerndaten in Verbindung mit vergleichsweise niedrigen Datenschutzstandards bildet vermeintlich die Basis für erfolgreiche Produktentwicklungen und einen uneinholbaren Vorteil im Wettrennen um die bestmöglichen KI-Anwendungen gegenüber Deutschland und zahlreichen anderen europäischen Ländern.

Neuere Entwicklungen im Bereich der Datensynthetisierung sowie der KI-Forschung mit Small Data, wie das bestärkende Lernen (Reinforcement Learning), die Methode des One-Shot-Lernens oder auch Zero-ShotLernens sowie das Transferlernen, erwecken jedoch die Hoffnung, dass KI-Innovationen auch unter Einhaltung der europäischen Datenschutznormen möglich sind. Dies bietet dem deutschen Mittelstand, der meist nur über geringe Datenmengen verfügt, die Aussicht, im Bereich der künstlichen Intelligenz den Anschluss zu finden.
... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000133938
Veröffentlicht am 15.07.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS)
Publikationstyp Forschungsbericht/Preprint
Publikationsmonat/-jahr 11.2019
Sprache Deutsch
Identifikator ISSN: 2629-2874
KITopen-ID: 1000133938
Verlag Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB)
Serie Themenkurzprofil ; 34
Relationen in KITopen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page