Unsere Zukunft mit KI

Die folgenden "Grand Challenges" wurden von der Gesellschaft für Informatik aufbereitet, um die maßgeblichen technologischen und gesellschaftlichen Hürden der digitalen Transformation zu definieren. Im Fokus stehen dabei die Entwicklung einer dezentralen Edge-KI zur Sicherung der Datensouveränität sowie die Etablierung eines Internet of Everything, das Effizienz mit hoher Resilienz verbindet. Ein weiterer zentraler Aspekt ist die digitale Selbstbestimmung, die den Schutz der Privatsphäre in einer zunehmend datengetriebenen Welt gewährleisten soll. Zudem wird das Potenzial einer vollautomatisierten Software-Entwicklung durch KI sowie die Vision eines offenen Metaverse kritisch beleuchtet. Alle Beiträge betonen die Notwendigkeit einer interdisziplinären Zusammenarbeit, um technische Innovationen mit ethischen Werten und demokratischen Normen in Einklang zu bringen. Damit entwerfen die Texte einen umfassenden Fahrplan für eine zukunftsorientierte und menschenzentrierte Gestaltung der Informatik in Deutschland und Europa.

Analogie zur Vertiefung: Man kann sich diese Herausforderungen wie den Bau einer modernen Stadt vorstellen: Man braucht nicht nur die stabilen Straßen (Infrastruktur/IoE) und die Gebäude (Software/KI), sondern auch Verkehrsregeln und Bürgerrechte (Selbstbestimmung), damit die Bewohner sicher und frei darin leben können, ohne dass eine einzige Firma die Schlüssel zu allen Toren besitzt.

Übungsaufgabe: Unsere Zukunft mit KI

Informatik Grand Challenges: Aufgabenstellungen für die Gruppenarbeit

Die folgenden Aufgaben sind für die Bearbeitung in Kleingruppen konzipiert und setzen eine intensive Auseinandersetzung mit den Quellentexten voraus.

Edge AI – Dezentrale KI

Aufgabenstellung: Entwickle für ein mittelständisches Fertigungsunternehmen eine Strategie zur Einführung von Edge AI, um die Vorteile moderner KI zu nutzen, ohne die Datensouveränität zu gefährden.

• Frage 1: Welche technischen und infrastrukturellen Barrieren (z. B. Internetanbindung, Latenz) machen laut den Quellen eine zentrale Cloud-Lösung für ländliche KMU oft unpraktikabel?
• Frage 2: Erkläre das Prinzip des „Federated Learning“ (FL) und wie es den Konflikt zwischen Datenschutz und dem Bedarf an großen Datenmengen für das Modelltraining löst.
• Frage 3: Diskutiere das Spannungsfeld zwischen der benötigten Modellgenauigkeit und der begrenzten Rechenleistung von Edge-Geräten (z. B. Einplatinencomputern).

Internet of Everything (IoE)

Aufgabenstellung: Entwirf ein Konzept für ein hochvernetztes „Smart City“-Szenario und bewerte dabei die notwendigen technologischen Kompromisse (Trade-offs) für einen nachhaltigen Betrieb.

• Frage 1: Welche Anforderungen an die Netze stehen laut Text in direktem Gegensatz zueinander, und warum erfordert dies eine Automatisierung im Monitoring?
• Frage 2: Wie trägt die Konvergenz von Kommunikation, Sensorik und Computing zur Ressourceneffizienz bei, insbesondere im Hinblick auf Echtzeitentscheidungen?
• Frage 3: Was versteht man unter einem „menschenzentrierten“ Kommunikationsnetz, und welche ökologischen Herausforderungen müssen dabei durch einen Paradigmenwechsel adressiert werden?

Selbstbestimmung in der digitalen Gesellschaft

Aufgabenstellung: Analysiere die Risiken einer „Bewertungsgesellschaft“ und erarbeite Gestaltungsrichtlinien, die die kritische Kompetenz der Nutzenden stärken.

• Frage 1: Warum führt die Auslagerung von Recherche- und Bewertungsprozessen an KI-Systeme laut den Quellen zu einer Erosion der menschlichen Fähigkeit zum kritischen Bewerten?
• Frage 2: Erläuter den Unterschied zwischen „Akzeptanz“ und „Akzeptabilität“ bei der Gestaltung gesellschaftlich wünschenswerter IT-Systeme.
• Frage 3: Welche Rolle spielt die „Hybridisierung“ von menschlicher und künstlicher Intelligenz in modernen Bewertungsumgebungen (z. B. Social Media Timelines)?

Vollautomatisierte Software-Entwicklung

Aufgabenstellung: Bewerte die Potenziale und Gefahren der Automatisierungsstufen im Software Engineering (SE) und definiere die Grenzen der KI-Übernahme.

• Frage 1: Vergleiche die Automatisierungsstufen 3 („Kontextbasiert“) und 4 („Gemischte Initiative“): Wie verändert sich hierbei die Rolle des menschlichen Entwicklers?
• Frage 2: Welche spezifischen Hürden benennen die Autoren für kleine Unternehmen beim Aufbau von Domänenexpertise in KI-gestützten Prozessen (Stichwort: Fine-Tuning)?
• Frage 3: Warum ist der „Automation Bias“ eine Gefahr für die Qualitätssicherung, und welche Mechanismen müssen zwingend in menschlicher Verantwortung bleiben?

World Wide Metaverse

Aufgabenstellung: Skizziere die Architektur eines „offenen und freien“ Metaversums und begründe die Notwendigkeit plattformübergreifender Standards.

• Frage 1: Welche drei zentralen Herausforderungen (Interoperabilität, Multimodalität, Security) müssen bewältigt werden, damit das Metaverse kein exklusives Angebot für Wenige bleibt?
• Frage 2: Erläutern Sie das Paradoxon zwischen der Forderung nach Dezentralität und der gleichzeitigen Notwendigkeit von Sicherheit und rechtskonformen Räumen.
• Frage 3: Wie wird im Zukunftsszenario „Wade 2035“ die Authentizität von Avataren sichergestellt, und welche sozialen Vorteile ergeben sich daraus?

Anleitungen und Quellen rund ums Thema KI und machine learning