//IMHO, Free Basics

Freundschaftsanfrage abgelehnt

Free Basics. So nennt Facebook sein Produktangebot für eine bessere Welt im Rahmen der Initiative „Internet.org“, die die Aura einer vom viel zitierten kalifornischen Fortschrittsgeist durchtränkten Wohltätigkeitsveranstaltung verströmt. Dabei lässt der Name der Initiative eigentlich keinen Zweifel daran, worum es Facebook wirklich geht: das Internet, es soll den Namen Facebook tragen. So soll es den zukünftigen Nutzern, die das Internet bisher noch gar nicht anders kennen, jedenfalls glauben gemacht werden. Zum Beispiel in Indien. Damit der Coup gelingt, war eine PR-Kampagne in zweistelliger Millionenhöhe anberaumt worden, um auch noch den letzten Zweiflern gedanklich auf die Sprünge zu helfen.

Denkste!

Denn Facebook ist - mal wieder - zu weit gegangen. Indem sich das Unternehmen zwischen die Nutzer und die Inhalte eines offenen Netzes stellt, will Facebook mit Free Basics die Netzneutralität schlichtweg abschaffen. Das, was Facebook nach außen hin „spendiert“ (Nulldatentarif, Infrastrukturtechnologie), ist ein vergleichsweiser geringer Preis für das, womit der Nutzer langfristig zahlen soll. Wer die Netzneutralität angreift, möchte das Internet in einen Raum von Partikularinteressen verwandeln, in dem ausschließlich das Recht des Stärkeren gilt, in einen Raum also, in dem die Ärmeren am Ende vielleicht noch ärmer da stehen als am Anfang. Die indische Telekommunikationsaufsichtsbehörde TRAI hat das ganz nüchtern festgestellt.

Ob kostenloses Internet in Indien, Hate Speech-Ahnungslosigkeit in Europa oder die systematische Datenschutzignoranz, zu Facebooks (Expansions-)Strategie scheint es zu gehören, einfach alle Schmerzgrenzen zu überschreiten bis es irgendwann keinen mehr juckt. Und genau dieser Arroganz ist das Unternehmen in Indien jetzt zum Opfer gefallen. Denn Menschen mögen es nicht, wenn man sie bevormundet. Sie möchten selbst bestimmen, wie die (Internet-)Zukunft aussehen soll. Und dazu brauchen sie Facebook momentan einfach nicht.

Das kleine indische Mädchen auf der Internetseite von internet.org hat sich gegen die Weltherrschaft von Facebook entschieden. Dem Autor dieses Kommentars gefällt das.

// Big Data, Sport

Der Playstation-Effekt

Die Digitalisierung macht auch vor der Welt des Profi-Sports nicht halt: Echtzeit-Tracking-Systeme liefern neue Einsichten für die Trainingsoptimierung, aber auch Daten für statistische Zusatzdienste.

Was auf dem Bildschirm aussieht wie eine Fußball-Manager-Simulation aus Kindertagen oder eine harmlose Partie des Playstation-Klassikers FIFA könnte schon bald zum entscheidenden Faktor über Erfolg oder Misserfolg im Profi-Sport werden: die Rede ist von der Erfassung und Analyse von Spielerdaten in Echtzeit mithilfe von Big-Data-Technologien. Denn im Zuge der allgegenwärtigen Digitalisierung haben die Kameras, Funksysteme und Sensoren auch das Stadion erobert und verschaffen Einblicke von ungeahnter Präzision. Die insgesamt zurückgelegte Laufstrecke, die Anzahl der Ballkontakte, die Anzahl der gewonnenen und verlorenen Zweikämpfe - all das ist nur der Anfang. Typische Muster von Spielzügen lassen sich ebenso herausarbeiten und optimieren wie Leistungsstatistiken. Die in einer Datenbank archivierten Daten aus der Trainings- und Spielpraxis bilden zudem die Grundlage für langfristige Analysen und die mathematische Modellierung und Visualisierung von Entwicklungen und Trends. Auch biometrische Daten können miteinbezogen werden. Alle so gewonnenen Informationen lassen sich gezielt nach den gewünschten Kriterien aufarbeiten, und das nicht nur, um das eigene Training zu optimieren, sondern z. B. auch zur Gegneranalyse. Der Spieler wird zum gläsernen Athleten, der sich präzise vermessen und analysieren lässt.

Fakten statt Bauchgefühl

Wo es früher bei der Videoanalyse in erster Linie auf die Erfahrung des Trainers ankam, stehen heute knallharte statistische Daten zur Verfügung, die nur noch wenig Raum für Spekulation und Interpretation lassen: „Mir wollen weg von Intuition und Bauchgefühl, hin zu einer faktenbasierten Unterstützung“, so Bernd Leukert, bei SAP zuständig für Produkte und Innovationen im Rahmen einer Informationsveranstaltung des DFB zu Big Data im Sport auf der Cebit 2014. Unbestritten scheint, dass die neu zur Verfügung stehenden Daten die Sicht auf das Spiel verändern. Dieser neue Einblick in die Automatismen eines Sports lässt mancherorts auch die Befürchtung aufkommen, der Sport würde berechenbar und könnte seine „Seele“ verlieren. Oder ist, um es mit Mehmet Scholl zu sagen, die Zeit des „Laptop-Trainers“ jetzt endgültig - zu unser aller Nachteil - gekommen?

Ersetzt der Data Scientist in Zukunft den Trainer?

Die TSG Hoffenheim, die durch ihre Partnerschaft mit SAP eine Vorreiterrolle auf dem Gebiet des Echtzeit-Trackings im deutschen Fußballsport einnimmt, beschäftigt dafür eigens ein Team aus Datenanalysten, deren Aufgabe es ist, aus den erfassten Daten die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen. Einer von ihnen ist Bernhard Peters, Direktor für Sport und Nachwuchsförderung bei der TSG: „Es geht in meinem Arbeitsbereich um die langfristige Optimierung des Trainingsprozesses vom Kinderzentrum der TSG Hoffenheim bis zu den Profis. Je besser die Datenbasis, desto besser planbar ist ein Trainingsprozess, desto planbarer ist der Entwicklungsprozess eines Spielers“, kommentiert er die Rolle der datengestützten Trainingsanalyse. Aufgabe sei es, die über Sensoren am Spielerkörper und im Ball gewonnen Daten intelligent zu filtern und so aufzubereiten, das sie schnell für den Trainer pragmatisch umsetzbar seien. Auf diese Weise soll der Trainingsprozess insgesamt effizienter werden.

Mehrwertdienste für den Zuschauer

Die per Kamera- oder Funktechnik erfassten Daten können aber auch noch für andere Zwecke verwendet werden. So lassen sich die mit dem Ortungssystem RedFir des Fraunhofer Instituts für Integrierte Schaltungen (IIS) gewonnenen Daten auch für Fernsehübertragungen nutzen, z. B. indem das Fernsehbild direkt mit Statistiken überblendet wird, beispielsweise mit Informationen zur Geschwindigkeit des Balls, zur Laufgeschwindigkeit eines Spielers oder zu seinem Abstand zu anderen (Mit-)spielern. Die derzeit im Fernsehen anzutreffenden Sport-Analysen machen nur rudimentär vom Potenzial aktueller Tracking-Technologien Gebrauch. Um die Zuschauer an die neue Perspektive zu gewöhnen, wäre es denkbar, dass die neue Informationsebene in Zukunft wahlweise vom Zuschauer selbst zugeschaltet werden kann, etwa von Abonnenten von Bezahlfernseh-Programmen wie Sky Sport.

Technologie und Markt

Ausgereiftes Know-how aus dem Bereich des Echtzeit-Tracking im Sport kommt aber in diesen Tagen in erster Linie noch aus Großbritannien. Prozone ist eines der führenden Unternehmen im Bereich der Entwicklung von Hardware- und vor allem Software-Systemen für die Leistungsanalyse und wurde bereits 1995 gegründet. Inzwischen hat der ehemalige britische Konkurrent STATsports das Unternehmen in das eigene Portfolio integriert. STATsports stattet u. a. führende Clubs der englischen Premiere League wie Manchester United und den FC Liverpool mit Tracking-Lösungen aus. Weitere Konkurrenten aus Übersee sind die beiden australischen Unternehmen GPsports und Catapult. Stefan Wagner, Leiter der Abteilung SAP Sports and Entertainment, schätzt das Marktvolumen für Sport-Tracking-Systeme in Deutschland noch relativ gering ein. SAP profitiere von seinem Engagement im Sportbereich in erster Linie durch Marketing-Effekte, so z. B. nach dem Gewinn der Fußballweltmeisterschaft 2014 in Brasilien. Angesichts des überwältigenden Erfolgs der Deutschen Nationalelf, der auch dem Einsatz der SAP-Technologie Match Insights zugerechnet wird, rechnet Wagner für die Zukunft dennoch mit einem jährlichen Umsatzplus von ca. 30 % in der Sportindustrie.

Basketball, Baseball, Rugby, Eishockey

Doch es muss nicht immer Fußball sein. So sind z. B. in der amerikanischen NBA alle Stadien mit der kamerabasierten Tracking-Lösung SportVU  ausgestattet. Das erstmals in der Saison 2010-11 eingesetzte System hat sich zum de-facto Standard der amerikanischen Profiliga entwickelt. Und auch in der amerikanischen Baseball-Liga MLB geht es bereits seit längerem technologielastig zu: in allen 30 Stadien ist das Tracking-System PITCHf/x (Sportvision) installiert, das die Flugbahn des Baseballs beim Pitch mithilfe von drei im Stadionrund platzierten Kameras zentimetergenau erfasst. Die virtuelle Überblendung für den Fernsehzuschauer lässt sich zudem als zusätzliche Werbefläche vermarkten. Die konsequente Weiterentwicklung von PITCHf/x, das bereits seit 2006 erfolgreich eingesetzt wird, ist das in diesem Jahr erprobte FIELDf/x. Damit lassen sich die Positionen aller Outfielder und aller geschlagenen Bälle in Echtzeit erfassen. Die Daten können als Grundlage zur Bewertung der Defensivleistung eines Teams herangezogen werden. Durch das Hinzuziehen weiterer Statistikdaten aus einer Datenbank, die z. B. das aktuelle Fitness-Level des Spielers berücksichtigen, lässt sich z. B. im laufenden Spiel in Echtzeit ermitteln, für welchen Spieler in Ballnähe die Wahrscheinlichkeit am größten ist, dass dieser den Ball fängt. Ganz besondere Anforderungen werden auch an die Tracking-Lösungen von Vollkontakt-Sportarten wie Rugby und Eishockey gestellt. Gerade im Eishockey hinkt die Entwicklung aufgrund der Schnelligkeit und der starken physischen Komponente des Spiels hinterher. Die im Basketball eingesetzten Kameras sind für das Eishockey nicht geeignet, und auch die Sensoren müssen ganz besonderen Belastungen standhalten. Aktuell wird in der NHL ein Tracking-System auf der Basis von Infrarot-Kameras und RFID-Sensoren (Sportvision) erprobt. Die Sensoren werden unter dem Trikot getragen und sind in den Puck integriert und lassen sich im Prinzip an jeder beliebigen Position des Körpers oder auch am Schläger anbringen, um so die unterschiedlichsten Arten von Informationen ans Tageslicht zu befördern.

Mit Big Data zum Erfolg?

Neue Daten fördern neue Erkenntnisse zu Tage. Echtzeit-Tracking-Systeme sind dabei vor allem eins: unglaublich präzise. Vieles, was früher vom Trainer mehr oder weniger intuitiv bewertet wurde, lässt sich heute genau messen. Dadurch eröffnen sich neue Ansatzpunkte der gezielten Optimierung. Andererseits wird die reine Datengläubigkeit keinen Abstiegskandidaten innerhalb von einer Saison zum Meisterschaftsanwärter katapultieren, denn Sport bleibt - bei aller Berechenbarkeit - ein Gesamtkunstwerk, das immer Fingerspitzengefühl und Intuition erfordern wird. Nichtsdestotrotz ist die Datenanalyse ein mächtiges Werkzeug, das im Kampf um die Spitze, wo die Räume der Leistungsoptimierung immer enger werden, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein kann, gerade auch im Hinblick auf die Auswertung von langfristigen Entwicklungen. Festzuhalten bleibt: Am besten hat es am Ende mal wieder der Zuschauer, für ihn sieht das Ganze nämlich einfach nur verdammt cool aus.

// Drohnen, Forschung

Ordnung am Drohnenhimmel

Vielen galt die Ankündigung von Amazon-Chef Jeff Bezos vor gut zwei Jahren, Pakete künftig per Drohnenkurier ausliefern lassen zu wollen, als glatter Humbug. Inzwischen arbeitet die NASA an einem System zur intelligenten Überwachung und Steuerung des Luftverkehrs von Lieferdrohnen.

Es könnte schon bald vorbei sein mit der Ruhe über unseren Köpfen. Ob Verkehrsüberwachung, Rettungs- und Sicherheitseinsätze, Forschungsflüge oder die automatisierte landwirtschaftliche Vermessung und Bewirtschaftung (Stichwort: Precision Farming), täglich werden in Industrie und Forschung neue Anwendungsszenarien für den Einsatz von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs, unmanned arial vehicles) ersonnen, die unser Leben revolutionieren sollen. Und mit ganz besonderer Wucht kündigt sich in diesen Tagen die Welle der Lieferdrohnen an. Dies könnte langfristig zum Problem werden, denn das Chaos am Himmel scheint vorprogrammiert.

Der Mann, der sich um dieses Problem - rechtzeitig - kümmern möchte, heißt Dr. Parimal Kopardekar und ist Manager des Safe Autonomous Systems Operations-Projekts am NASA Ames and Research and Development Center. Er beschreibt seine Aufgabe in einfachen Worten: „Nur weil der Himmel weit und groß ist, heißt das noch lange nicht, dass man einfach überall hinfliegen kann. Es müssen ein paar ‚Verkehrsregeln’ beachtet werden, und es benötigt eine Art von Struktur. Und diese Struktur fehlt momentan noch.“

Bei aller Nonchalance ist die zu bewältigende Aufgabe enorm. Ein Grund dafür ist schon allein die schiere Anzahl der Flugobjekte, denn in der klassischen Luftfahrt besteht die Gefahr einer Kollision von mehr als zwei Flugobjekten eigentlich fast nie. Das aktuelle Grundproblem besteht darin, dass weder die Drohnen noch die Piloten untereinander kommunizieren können und deshalb der Einsatz von Drohnen außerhalb der Sichtweite des Piloten nicht gestattet ist. Dies soll sich in Zukunft ändern.

In einem ersten von mehreren Testläufen erproben Dr. Parimal Kopardekar und sein Team derzeit auf dem Privatflughafen Crows Landing, Kalifornien, unweit der eigenen Forschungseinrichtung, ein Verkehrsmanagementsystem für Drohneneinsätze in der Landwirtschaft, zur Brandbekämpfung und für die Infrastrukturüberwachung.

Bei diesem Versuch gibt der Drohnenpilot, um seine Drohne auf den Weg schicken zu dürfen, die gewünschte Route mit Datum und Uhrzeit in die Software des cloudbasierten Verkehrsmanagementsystems (UTM, Unmanned Aerial Systems Traffic Management) ein, wo alle Drohnenflüge zentral erfasst und aufeinander abgestimmt werden. Auf der Grundlage der berechneten Route wird der Drohne ein Luftraum zugeteilt, in dem sie sich bewegen darf. Um sicherzustellen, dass die Drohne diesen Luftkorridor nicht verlässt, setzen die Forscher auf das Prinzip des Geofencing. „Geofences“ sind virtuelle Barrieren, deren Überschreiten ein Signal im zentralen Überwachungssystem auslöst. Die Positionsbestimmung der Drohne erfolgt selbstständig und in der Regel sattelitengestützt per GPS nach dem Standard des Flugsicherungssystems ADS-B, bei dem die Flugobjekte über Transponder permanent Lokalisierungs- und Geschwindigkeitsinformationen abstrahlen (Broadcasting), die dann vom Verkehrsmanagementsystem erfasst werden. Im Rahmen der ersten Testphase wird alternativ auch das Tracking über das Mobilfunknetz und über ein Radarsystem erprobt. Zusätzlich werden Wetterdaten ermittelt, um diese für die Flugbahn der Drohne zu berücksichtigen.

Das Problem eines solchen Systems ist, dass eine Sperrung von Luftkorridoren in städtischen Gebieten bei deutlich erhöhtem Verkehrsaufkommen undenkbar wäre. Zumal wären ergänzende Antikollisionssysteme erforderlich, um Hindernissen und anderen Flugobjekten auszuweichen. Aus diesem Grund soll der Versuchsaufbau in vier Phasen schrittweise erweitert und in den nächst komplexeren Anwendungskontext gehoben werden. Phase 2 ist für Oktober 2016 geplant und umfasst den Drohneneinsatz außerhalb der Sichtweite des Drohnenpiloten in abgelegenen Regionen. In Phase 3 im Januar 2018 sollen Sicherheitskonzepte für einen gemeinsamen Luftraum von bemannten und unbemannten  Luftfahrzeugen über dünn besiedelten Gebieten getestet werden. Phase 4 im Jahr 2019 umfasst den großflächigen Einsatz autonomer Flugobjekte für die Paketlieferung in dicht besiedelten Räumen.

Über den Erfolg eines solchen Systems entscheidet dabei in erster Linie der Algorithmus. So arbeitet ein Forschungsteam der Stanford University derzeit an einem Verfahren, das das Problem der rasant wachsenden Komplexität der Kollisionsvermeidung bei einer zunehmenden Anzahl von Luftverkehrsteilnehmern in den Begriff bekommen soll. Welches System schließlich eine Zulassung erhalten könnte, entscheidet in den USA die nationale Flugaufsichtsbehörde FAA (Federal Aviation Administration). Aber vielleicht hat sich Jeff Bezos bis dahin ja schon was Neues ausgedacht.

//Rechtsraum Internet, Extremismus 

Warum der Kampf gegen radikale Strömungen im Netz so schwierig ist

Viel wurde in den vergangenen Tagen darüber diskutiert, warum Facebook einerseits so vehement gegen die Darstellung von Nacktheit vorgeht, sich aber andererseits dermaßen schwer tut, rechtsradikale Hassparolen von den eigenen Seiten zu entfernen. Zumindest auf den ersten Blick zeichnet sich das Unternehmen mit einer solchen Verhaltensweise eher durch politische Korrektheit als durch entschlossenes politisches Handeln aus. Doch so unverständlich dies auf den ersten Blick erscheinen mag, so ist der Sachverhalt beim genaueren Hinsehen doch deutlich diffiziler.

Facebook weist in seinen Gemeinschaftsstandards an mehreren Stellen darauf hin, dass es sich bei Facebook um eine globale Community handelt.  Unter dem Punkt „Nacktheit“ heißt es beispielsweise: „Facebook schränkt die Darstellung von Nacktheit ein, da einige Zielgruppen innerhalb unserer globalen Gemeinschaft auf diese Arten von Inhalten unter Umständen sensibel reagieren können, insbesondere aufgrund ihres kulturellen Hintergrunds oder Alters. Um alle Menschen fair zu behandeln und auf Meldungen schnell zu reagieren, ist es absolut notwendig, Richtlinien in Kraft zu setzen, die unsere globale Gemeinschaft beim Prüfen von Inhalten einheitlich und problemlos anwenden kann. Deshalb sind unsere Richtlinien manchmal breiter gefasst als uns lieb wäre und beschränken unter Umständen Inhalte, die aus legitimen Gründen geteilt wurden.“

Die Tatsache, dass der Verhaltenskodex „Gemeinschaftsstandards“  lediglich als kleinster gemeinsamer Nenner der  Regeln, Normen und Rechtsauffassungen verschiedener Kulturen ausgelegt ist, schafft jedoch Probleme auf nationaler Ebene und eröffnet z. B. neue Räume der ungeregelten Kommunikation, mit der Folge, dass rechter Hass und terroristische Propaganda auf der Plattform florieren, ohne dass dies entsprechende Konsequenzen seitens des Unternehmens oder der nationalen Rechtssprechung nach sich zieht.

Doch Facebook - als privatwirtschaftliches und damit in erster Linie gewinnorientiertes Unternehmen angelegt - möchte nur ungern in die Rolle des Zensors schlüpfen, der mit einem Mal hoheitliche Aufgaben übernimmt. Nichtsdestotrotz  ist das „Produkt“ Facebook zu einem integralen Bestandteil des öffentlichen Raums geworden und bedarf entsprechender Regelung, was auch Bundesjustizminister Heiko Maas dazu bewegt hat, in dieser Frage aktiv auf das Unternehmen zuzugehen.

Für den Moment setzt Facebook für das Auffinden von Hasskommentaren in erster Linie auf die Mithilfe seiner Mitglieder und bittet diese „unangemessene oder missbräuchliche Inhalte“ zu melden. Facebook hat zudem eine Task Force angekündigt und ist in diesen Tagen der Freiwilligen Selbstkontrolle Multimedia-Diensteanbieter beigetreten, wobei der FSM in erster Linie eine Beraterfunktion zukommen soll. Es ist jedoch nicht bekannt, dass Facebook tatsächlich - wie von Justizminister Heiko Mass gefordert - neue deutsche Mitarbeiter eingestellt hat, um das Netzwerk aktiv nach Hasskommentaren zu durchkämmen. Facebook fürchtet wohl, auch in anderen Ländern Begehrlichkeiten zu wecken und präsentiert sich lieber als „neutrale“ Plattform (und verschweigt an dieser Stelle ganz gerne, dass das Unternehmen, z. B. durch die Inanspruchnahme der Datenhoheit als Kernelement des eigenen Geschäftsmodells an anderer Stelle durchaus vehement in den Informationsfluss seiner Benutzer eingreift). Die wirtschaftliche Interessenssphäre von Facebook kollidiert also an diesem Punkt mit allgemeinen freiheitlichen Grundrechten, für deren Sicherung früher ausschließlich der Staat zuständig war und die - zumindest nach dem Wunsch von Heiko Maas - jetzt von Facebook abgesichert werden sollen.

Andersherum gefragt käme von behördlicher Seite die Einrichtung spezifischer Beschwerdestellen in Betracht, wobei die finanziellen Mittel dafür relativ eingeschränkt sein dürften. Eine rein technologische bzw. eine technologiegestützte Lösung scheint noch nicht realisierbar - zumal schon Nicht-Muttersprachler oft Probleme haben, den Kontext bestimmter Botschaften richtig einzuordnen. Im Kampf gegen den Hass im Netz ist im Moment also in erster Linie die Zivilgesellschaft gefragt, die z. B. - wie von Facebook auch des Öfteren gefordert - durch „Gegenrede“ positiv auf die Agitatoren einwirken soll, auch wenn dies auf Dauer eigentlich keine tragfähige Lösung sein kann.

Von diesem Problem sind jedoch nicht nur Facebook, sondern auch alle anderen Kommunikationsplattformen im Netz betroffen. Dazu zählen Twitter, YouTube, Instagram oder auch diverse Messaging-Dienste wie WhatsApp und Telegram Messenger. Twitter ist im vergangenen Jahr bereits massive gegen die Propagandakanäle des IS vorgegangen und löschte zahlreiche Accounts, woraufhin das Terrornetzwerk schlichtweg den Kanal wechselte und auf das dezentrale soziale Netzwerk „Diaspora“ umstieg. Dass eigentlich zum Schutz der Privatsphäre seiner Benutzer konzipierte Diaspora dient nun fatalerweise der Verschleierung terroristischer Propaganda. Auch der stark auf Ende-zu-Ende-Verschlüsselung setzende Telegram Messenger hat in den vergangenen Tagen die Löschung zahlreicher IS-Konten bekannt gegeben. Und spätestens mit der Veröffentlichung des Videos der Enthauptung der amerikanischen Journalisten James Foley und Steven Sotlof am 19. August 2014 auf YouTube musste sich auch die Videoplattform von Google einige schwierige Fragen stellen. 

Wie bei Facebook dienen bei YouTube sog. Community-Richtlinien als Entscheidungsgrundlage für das Entfernen problematischer Inhalte. Ein „enforcement team“ wurde zur Überwachung und Einhaltung der Standards und für das Entfernen anstößiger Inhalte eingesetzt. Eine vollständige „Vorzensur“ kann das Team jedoch unmöglich leisten, d. h. YouTube ist ebenfalls auf die Mithilfe seiner Nutzer angewiesen, um die entsprechenden Inhalte aufzuspüren und (nachträglich) zu entfernen. Damit ereilt YouTube das gleiche Schicksal wie alle anderen offenen Kommunikations-Plattformen, nämlich das ihr Angebot grundsätzlich immer für radikale Zwecke missbraucht werden kann - zumindest vorübergehend. Eine lückenlose Absicherung oder gar Abschottung ist so gut wie unmöglich, die Verbreitung radikaler Inhalte kann also immer nur eingedämmt werden.

In den vergangenen Monaten ist der Druck auf die sozialen Plattformen von Behördenseite  durch entsprechende Anfragen weiter gestiegen, z. B. bei Twitter oder Google. Die Unternehmen müssen dabei prüfen, inwieweit die Anfragen, z. B. zur Herausgabe von Nutzerdaten oder zur Löschung spezifischer Inhalte, rechtlich begründet sind, also der jeweiligen lokalen Gesetzgebung entsprechen. Dabei kann es jedoch zu Konflikten zwischen den Rechtssprechungen verschiedener Länder kommen. YouTube kann z. B. das Löschen von Inhalten verweigern, die nach deutschem Gesetz nicht gezeigt werden dürfen, in anderen Ländern hingegen schon. So herrscht in Deutschland z. B. eine verschärfte Rechtslage im Hinblick auf das Zeigen von Nazisymbolen. Der Nutzer, der diese Inhalte in Deutschland hochlädt, kann nach deutschem Recht strafrechtlich dafür belangt werden, was YouTube aber nicht dazu veranlassen muss, diese Inhalte von seiner Plattform zu entfernen. Die Zahlen zu diesen Behördenanfragen werden von Google und Facebook in entsprechenden Transparenzberichten veröffentlicht.

Bei allen Fragen der Zuständigkeit muss auch die Frage der Wirksamkeit dieser Maßnahmen gestellt werden. Es scheint unzweifelhaft, dass das Kappen von Informationskanälen die Verbreitung extremen Gedankenguts eindämmt oder die Vorbereitung terroristischer Aktivitäten erschwert. Zumindest für den Moment. Doch dies allein ist nicht ausreichend. Die Terroristen verlagern ihre Aktivitäten oftmals schlichtweg in abgelegenere Gefilde, z. B. in das Darknet. In dieser Hinsicht unterscheidet sich die virtuelle Welt wenig von bereits hinlänglich gemachten Erfahrungen im realpolitischen Alltag: wer die Junkies aus der Bahnhofshalle vertreibt hat noch lange nicht das Problem der Drogenkriminalität gelöst. Antiterror-Experten sind oftmals sogar auf die Daten und Informationen angewiesen, die aus sozialen Netzwerken oder über Twitter gewonnen werden können, um mehr über die Zielgruppe zu erfahren. Alternativen bzw. Ergänzungen zum Schließen der Kommunikationskanäle sind z. B. die direkte Ansprache Gefährdeter. Welche Personen für eine Radikalisierung anfällig sind, ließe sich z. B. mittels intelligenter Software über die sozialen Netzwerke ermitteln. Eine absolute Verdrängung aus der öffentlichen digitalen Sphäre kann zudem zu einer weiteren Radikalisierung der Gruppierungen beitragen. Unter diesen Gesichtspunkten sind auch die kürzlich erfolgten Rache-Aktionen des Hacker-Kollektivs Anonymous mit kritischer Distanz zu betrachten.

//KI, Deep Learning

Auf dem Weg zu einer erweiterten Intelligenz

Manchmal merken wir es, manchmal aber auch nicht. Entweder sind wir uns der Sache überhaupt nicht bewusst, oder der tägliche Umgang ist uns schon so selbstverständlich geworden, dass wir einfach nicht (mehr) darüber nachdenken. Ob Facebook-Timeline respektive -Suche, automatische Spracherkennung auf dem Handy, Navigationssystem im Auto oder Foto-App mit Bilderkennungsfunktion, überall analysieren intelligente Systeme für uns Unmengen von Daten nach nur schwer nachvollziehbaren Kriterien und treffen darauf basierend Entscheidungen. Mit wem stehen wir gerade besonders eng in Kontakt? Welches ist die beste Reiseroute? In welchen Ordner kommt dieses Foto? Die Intelligenz agiert dabei meist in Form eines unsichtbaren Wesens, das im Hintergrund nach seinen ganz eigenen Regeln spielt.

Hinzu kommt die Vernetzung der verschiedenen Dienste. Googles Foto App verlagert die Fotoverwaltung kurzerhand in die eigene Cloud, um den Benutzer noch „intelligentere“ Funktionen anbieten zu können. Unter dem Deckmantel der Bequemlichkeit dieser Funktionen wird dabei oftmals ganz nebenbei den Datenhunger des Unternehmens befriedigt, z. B. um jene hauseigenen Intelligenzsysteme zu optimieren. Eine große Wahl hat der Benutzer oft nicht, der Umstieg auf die neue App wird dem Benutzer durch entsprechende Hinweise mitunter regelrecht aufgedrängt. Es fällt zunehmend schwerer den Überblick darüber zu behalten, was mit unseren Daten passiert, wem die Daten gehören und wo Systeme Entscheidungen auf Grundlage dieser Daten für uns treffen, die vielleicht gar nicht unseren eigenen Vorstellungen und Wünschen entsprechen.

Technologisches Prinzip der Stunde zur Entwicklung intelligenter Systeme ist das sog. „Deep Learning“, das auf künstlichen  neuronalen Netzen beruht. Mithilfe dieser Netze wird versucht, die Repräsentation von Wissen im menschlichen Neocortex nachzubilden. Neuronale Netze müssen für einen bestimmten Zweck und für die Erkennung spezifischer Muster „trainiert“ werden, d. h. die Netze erhalten einen spezifischen Input, der grundlegendes Wissen vorgibt, auf dessen Grundlage das Netz Verallgemeinerungen trifft, die z. B. durch neuen Input der Benutzer sukzessive erweitert und verfeinert werden. Das neuronale Netz „lernt“ also selbstständig dazu und entwickelt im besten Fall so etwas wie einen Sinn für das menschliche Wirklichkeitsmodell (common sense), was z. B. im Hinblick auf die Erfassung der semantischen Ebene von Sprache interessant ist. Grundlage für die Sprachanalyse und -erkennung bildet dabei ein möglichst umfassendes (datenbankbasiertes) Sprachmodell.

Neuronale Netze verfügen selbst über kein eigenes Wissen sondern dienen lediglich der Strukturierung und Auswertung unstrukturierter Daten. Die Netze sind in mehrere Ebenen angeordnet, die zunehmend komplexere Merkmale zur Mustererkennung umfassen, um so möglichst hohe Abstraktionen intelligenten Verhaltens zu erlernen. Neuronale Netze werden häufig zur Kategorisierung großer Datenbestände verwendet. Gegenüber ihren Vorgängen, den regelbasierten Systemen, und haben sie den entscheidenden Vorteil, dass sie selbstständig lernfähig sind und so im Endergebnis Wissensbestände dynamischer und letztlich genauer abbilden können.

Obwohl es künstliche neuronale Netze schon seit den 50er Jahren gibt, erlebt diese Technologie derzeit eine Renaissance, weil die notwendigen digitalen Datenmengen und Rechnerkapazitäten zur Verfügung stehen, um die Netze richtig trainieren zu können. Zwei wichtige (kommerzialisierbare) Anwendungsbereiche von Deep Learning im Bereich der Computertechnologie sind derzeit die Sprach- und Bilderkennung. In beiden Bereichen konnten signifikante Leistungssprünge erzielt werden, die dem Nutzererlebnis unmittelbar zu Gute kommen. Bestes Beispiel ist die aktuelle Version der Google-Spracherkennung. Mit der Einführung von Deep Learning sank die Fehlerquote um satte 25 % im Vergleich zur Vorgängertechnologie. Auch Apple ist mit dem Erwerb von VocalIQ zur Optimierung der Spracherkennungstechnologie Siri auf den Deep Learning-Zug aufgesprungen. Siri spielt dabei nicht nur für das iPhone sondern auch für Apple TV und die Apple Watch eine strategisch wichtige Rolle.

Und auch im Bereich der Bildanalyse wurden in diesen Tagen zahlreiche Fortschritte vermeldet. Bereits im November 2014 stellte Google in Zusammenarbeit mit der Stanford University einen neuen Algorithmus vor, der in der Lage ist, die Inhalte von Bildern zu erkennen und eine passende Textbeschreibung dazu abzuliefern. Die Bildanalyse umfasst in der Regel auch eine Gesichtserkennung. Unternehmen wie Google und Facebook versprechen sich davon, Bilder „im Sinne ihrer Benutzer“ noch besser organisieren zu können oder verweisen darauf, dass z. B. Menschen mit Sehbehinderung der Zugang zu Fotos auf Facebook erleichtert wird. Die neuen gewonnen Informationen lassen sich aber natürlich auch neu verknüpfen und auswerten, wodurch der Benutzer im Prinzip ein weiteres Stück seiner informationellen Selbstbestimmung an die Unternehmen abgibt.

Google probiert sich auch auf weiteren Gebieten mit intelligenten Funktionen aus. Für die schnellere Beantwortung von E-Mails hat das Unternehmen mit „Smart Reply“ inzwischen ein eigenes Verfahren auf der Basis von „Deep Learning“ entwickelt, mit dem auf den Wunsch des Benutzers automatisch Antwort-Mails für eingegangene E-Mails generiert werden. Für den Benutzer bedeutet eine gelungene Umsetzung dieses Prinzips eine wesentliche Zeitersparnis beim Beantworten von E-Mails, vor allem auf dem Mobiltelefon.

KI-Systeme spielen also eine immer größere Rolle für die Konkurrenzfähigkeit eines Produkts und rücken zunehmend in den Mittelpunkt. Dabei geht es neben der Einführung von z. B. möglichsten ausgefeilten Such-, Sortier- und Kategorisierungsfunktionen vor allem auch um intuitive Bedienbarkeit. Im Rahmen der Sprachanalyse geht es insbesondere um die Erfassung der semantischen Ebene von Sprache jenseits isolierter Wortbedeutungen, ob für die Sprachsteuerung oder die Google-Suche. Auch die Abbildung von Beziehungen mittels Algorithmen auf Facebook stellt eine enorme Herausforderung dar. Durch Algorithmen verursachte zwischenmenschliche Missverständnisse sorgen für Unzufriedenheit beim Benutzer und gefährden die Integrität des Produkts.

Nahziel einer gelungenen intelligenten KI-Anwendung könnte sowohl für Google als auch für Facebook ein intelligenter persönlicher Assistent sein, mit dem der Benutzer in natürlicher Sprache interaktiv kommunizieren kann und der Informationen aus verschiedensten Quellen vereint. Ein aktueller Zwischenschritt dieser Entwicklung ist offenbar der Informationsdienst Google Now, der Informationen ohne Suche durch automatisches Zusammentragen von Suchanfragen, Browseraktivitäten, Geräteinformationen und Standortinformationen passgenau und personalisiert bereitstellt.

Intelligente Systeme werden in Zukunft die Aufgabe haben, Unmengen unstrukturierter Daten zu analysieren und zu interpretieren. Künstliche Intelligenz eröffnet in diesem Zusammenhang neue Möglichkeiten der Auswertung. Dabei geht es nicht zwingend um die Ermittlung von definitiven Antworten, sondern um die Gewichtung von Daten, um Wahrscheinlichkeitshypothesen aufzustellen, die dem Menschen im jeweiligen Einzelfall als Entscheidungsgrundlage dienen (können). Dieses Prinzip lässt sich auf die unterschiedlichsten Branchen und Anwendungsbereiche übertragen. Im Rahmen dieser Entwicklung muss der Mensch jedoch lernen, sich die informationelle Selbstbestimmung zu bewahren, damit die Technologie auch im gesamtgesellschaftlichen Sinn eingesetzt wird.

// Soziale Roboter

Charmeoffensive aus der Maschinenwelt - über die Versuche, soziale Roboter in den menschlichen Alltag zu integrieren

Die ersten Versuche, Apparate zu konstruieren, die dem Menschen ähneln, waren die Roboter. Genau genommen die humanoiden Roboter, die - anders als irgendwelche Industrieautomaten - der Physiognomie des Menschen nachempfunden waren: der Roboter als künstlicher Mensch. Berühmte humanoide Roboter sind z. B. ASIMO von Honda, Qrio von Sony, der vom Bio-Mimetic Control Research Center entwickelte Ri-man oder Nao von Aldebaran Robotics.

Roboter, die sind wie wir. Wollen wir das wirklich? Was macht einen Roboter menschlich?

Eine erste spontane Antwort würde vielleicht so lauten: Eine Maschine, der wir menschliche Eigenschaften zuschreiben, ist eine Maschine, die uns möglichst ähnlich ist, eine Maschine also, die aussieht wie wir, die sich bewegt wie wir und die sich verhält wie wir. Ein Roboter mit Charakter sozusagen.

Doch bereits mit dem Aussehen ist das so eine Sache. Das wissenschaftlich erforschte Phänomen des „Uncanny Valley“, nach dem die Akzeptanz eines Roboters mit zunehmender Menschenähnlichkeit immer weiter steigt, ab einem gewissen Grad dann aber rapide abfällt und erst bei fast erreichter mimetischer Perfektion wieder moderat zunimmt, zeigt, dass die Menschenähnlichkeit eines Maschinenwesens schnell ins Unheimliche abdriftet. Das unangenehme Gefühl beim Anblick eines dem Erscheinungsbild des Menschen detailgetreu nachempfundenen Roboterwesens mag auch daher rühren, dass wir ungern an das Mechanische und Maschinenhafte unserer Existenz erinnert werden und dies in der Regel verdrängen. Wir begreifen uns lieber als emotionale und (mit-)fühlende Wesen.

Das Unternehmen Hanson Robotics schreckt dies nicht ab, möglichst menschenähnliche Roboter zu entwickeln, die laut Website - bezeichnenderweise - entweder für die Pflege von Alten und Behinderten eingesetzt oder an Jahrmärkte verkauft werden sollen. Neben der Alten- und Krankenpflege gelten die verhaltentherapeutische Unterstützung von psychisch Kranken und Behinderten, z. B. von autistischen Kindern, als klassische Anwendungsfelder für soziale Roboter. Die Roboter sollen Aufgaben übernehmen, die dem Menschen auf Dauer nicht zuzumuten sind.

Für einen konkreten Nutzen spielt dabei jedoch das realistische Erscheinungsbild eine eher untergeordnete Rolle. Die Roboter müssen vielmehr ein gewisses Maß an sozialer Intelligenz mitbringen, denn wir wollen unsere Mitmenschen nicht einfach einer seelenlosen Maschine anvertrauen. Auch müssen die Anwendungsfelder für soziale Roboter genau abgesteckt werden: Ein autistischer Junge hat andere Bedürfnisse als eine bettlägrige alte Frau.

Auch in der freien Wirtschaft übernehmen soziale Roboter immer öfter die Aufgaben von Menschen. Ein Pionierprojekt in Sachen sozialer Robotik ist dabei sicherlich das High-Tech-Hotel Henna in einem Vergnügungspark nahe Nagasaki im seit jeher roboteraffinen Japan. Oder auch das erste von Robotern betriebene Restaurant in Harbin. Im High-Tech-Hotel Henna wird der Gast von einer relativ charmant anmutenden Rezeptionistin mit einem netten Lächeln und einem dezenten Augenaufschlag begrüßt, während gleich nebenan die komische Miniaturausgabe eines Tyranosaurus Rex auf den Besucher wartet. Noch steht das Hotel ja in einem Vergnügungspark.

Und auch in Produktionsprozessen bemüht man sich zunehmend darum, Roboter menschlicher zu gestalten. Der Roboter wird durch seine wachsenden Interaktionsmöglichkeiten immer mehr zum „Kollegen“. Den Arbeitsrobotern Baxter und Sawyer des Unternehmens „Rethink Robotics“ reichen offensichtlich zwei Kulleraugen auf einem Tablet-Bildschirm, um als solche anerkannt zu werden, auch wenn eine diesen Sachverhalt eindeutig abklärende Umfrage unter den Mitarbeitern wohl noch aussteht. Denn für viele, vor allem unterqualifizierte Mitarbeiter, bedeutet die zunehmende Automatisierung auch die Sorge um den eigenen Arbeitsplatz. Da wirkt es fast schon wie der blanke Hohn, wenn die redseligen Kollegen von früher auf einmal durch ein treudoof dreinblinzelndes Stahlungetüm ersetzt werden.

Und auch in die eigenen vier Wände sollen die sozialen Roboter Einzug halten. Die Evolution vom Saug- und Putzroboter zum persönlichen Assistenten hat längst stattgefunden. Bestes Beispiel dafür ist Jibo. Der Tischroboter des MIT, der für die Kommunikation der  Basisemotionen mit einer rudimentären Mimik auskommt, möchte vor allem durch seine Selbstständigkeit sowie seine zahlreichen Interaktionsmöglichkeiten überzeugen. Mithilfe zweier hochauflösender Kameras erkennt und verfolgt der Roboter Gesichter, schießt autonom Fotos und lässt sich als Videokonferenzlösung nutzen. Der per Sprachsteuerung bedienbare Roboter dient als Mitteilungs- und Erinnerungszentrale, lernt selbstständig dazu und macht sich die Funktionsprinzipien des „Affective Computing“ zur Erkennung emotionaler Zustände zunutze, um sich dem sozialen Verhalten seiner Interaktionspartner anzupassen.

Die soziale Robotik bleibt eine Gradwanderung zwischen zwei Welten, der Welt der Menschen und der Welt der Maschinen. Dabei geht es auch um die Verhandlung sinnvoller Schnittmengen aus beiden Universen. Neben (erwünschter) Effekthascherei, z. B. für den Unterhaltungsbereich, probieren sich die Hersteller in immer neuen Anwendungsszenarien für ihre Produkte, die in der Regel dann Erfolg haben, wenn sie für einen möglichst spezifischen Zweck ausgelegt sind. Viele Projekte haben aufgrund des aktuellen Entwicklungsstands häufig noch experimentellen Charakter. Einerseits fühlt sich der Benutzer mit einer Maschine in der Regel dann am wohlsten, wenn die Maschine als solche vom Menschen noch klar abgegrenzt werden kann; ein möglichst realistisches Erscheinungsbild ist uns häufig eher unheimlich. Außerdem muss das Verhalten der Maschine vom Benutzer gut einschätzbar sein, damit er Vertrauen fassen kann. Andererseits soll der Umgang auf möglichst „natürliche“ Art und Weise erfolgen, d. h. die maschinellen Züge eines Roboters sollen in den Hintergrund rücken, damit wir ihn als sozialen Partner ernst nehmen können. Die Erwartungshaltung an die Aufgaben und das Auftreten sozialer Roboter ist also durchaus als ambivalent einzustufen und stark kontextabhängig.

//VR, Popkultur

Warum es bis zur Matrix noch eine Weile dauert und was wir aber trotzdem schon mal von ihr lernen können

„Virtual Reality“ ist nur eine Idee, eine Idee geboren aus der rasanten technologischen Entwicklung im Bereich der Computertechnik, die den Menschen zu immer neuen Gedankenexperimenten beflügelt hat. „Virtual Reality“ ist nur ein Wort, ein aus zwei Wörtern zusammengesetzter Begriff, der im Jahr 1989 vom Computerpionier Jaron Lanier geprägt wurde, um verschiedene, bisher getrennte Zweige der Forschungs- und Entwicklungsarbeit in den Computerwissenschaften unter einem neuen (vermarktungsfähigen) Label zusammenzuführen. Seitdem ist viel Zeit vergangen, ohne dass die VR-Technologie wirklich im Alltag der Menschen angekommen ist – auch wenn sich dies bekanntlich in Kürze ändern soll.

Doch während Forschung und Wirtschaft noch um jeden kleinsten Schritt ringen, der aus einer Idee eine konkrete, praxistaugliche und vor allem finanzierbare Realität werden lässt, lässt sich der Möglichkeitsraum selbiger Idee in seiner emotionalen, politischen und philosophischen Dimension für den Menschen an andere Stelle viel schneller und auf eine spielerischere Weise erkunden, nämlich in der Welt des Films und der Literatur.

Der Science Fiction Roman „The Judas Mandela“ (1982) des australischen Schriftstellers Damien Broderick wird dabei oft als Quelle zitiert, in der der Begriff der virtuellen Realität das erste Mal Erwähnung findet. Dabei existierte das motivische Konstrukt einer virtuellen Realität in der Literatur schon früher. „Simulacron-3“ ist der Titel eines Romans des US-amerikanischen Autors Daniel F. Galouye aus dem Jahr 1964, in dem die Bewohner einer virtuellen Großstadt, die zu Marktforschungszwecken errichtet wurde, nicht merken, dass sie lediglich Teil einer Computersimulation sind. Berühmte Filmadaptionen des Romans sind „Welt am Draht“ (1973) von Rainer Werner Fassbinder und das von Roland Emmerich produzierte „The 13th floor - Bist du was du denkst?“. Auch die Filme „eXistenZ“ (1999) von David Cronenberg und natürlich „Matrix“ (1999) knüpfen an die Idee einer wahrgenommenen Realität an, die sich als Illusion entpuppt.

Alle diese Filme erkunden das Prinzip der Utopie einer nahezu perfekten virtuellen Realität, die fast die gesamte Existenz ihrer Protagonisten vereinnahmt und letztlich als Machtinstrument und zur Entmündigung und Unterdrückung missbraucht wird. Denn Technologie in Menschenhand bedeutet immer auch die Vergabe politischer Macht.

Doch wie realistisch ist die im Film antizipierte Möglichkeit einer perfekten Simulation? Sollte es tatsächlich irgendwann möglich sein, z. B. über Gehirnimplantate die Realitätswahrnehmung eines Menschen ohne dessen Wissen zu manipulieren? Das alles klingt wie eine weit entfernte (albtraumhafte) Utopie und ist doch denkbar. Unabhängig vom aktuellen Stand der Forschung und der technischen Machbarkeit bleibt die allgemeine Frage der Realitätswahrnehmung. Wer oder was bestimmt meine Realität bzw. meine Wahrnehmung vor ihr? Wie subjektiv ist meine Wirklichkeit? Dieses (vielleicht unlösbare) „Problem“ der Philosophie und Wissenschaftstheorie, über das schon seit vielen hundert Jahren gestritten wird, wird mit keiner anderen Technologie so unmittelbar erfahrbar wie mit der VR-Technologie.

Jeder, der sich das erste Mal eine VR-Brille über den Kopf zieht, erleidet einen kleinen Realitätsschock. Das liegt nicht nur an dem Bruch mit unseren normalen Wahrnehmungsgewohnheiten, sondern auch daran, dass die VR-Technologie so direkt mit unserer Wahrnehmung bzw. mit ihrer Manipulierbarkeit spielt. Die Existenz einer Gehirn-Computer-Schnittstelle wird regelrecht fühlbar.

Die filmische Fiktion – wie im übrigen auch die Musik und die Literatur – stellt wie die VR-Technologie eine Methode der Immersion dar (, wobei anzumerken ist, dass Film, Musik und Literatur aufgrund ihres höheren Abstraktionsgrades in ihrer Immersionswirkung den derzeitigen doch eher holprigen Versuchen im VR-Bereich im Grunde überlegen sind). Sie dient als imaginiertes Szenario, in dessen Rahmen die Möglichkeiten und Gefahren einer neuen Technologie thematisiert werden, für die der Zuschauer sensibilisiert werden soll. Das Thema der Fiktion ist also durchaus ein realer Gegenstand. Dies gilt auch für weitere Abkömmlinge der VR-Filmgeschichte. In Tron (1982) werden die Protagonisten Teil eines Computerprogramms und kämpfen gegen personalisierte Funktionseinheiten des Rechners. Dabei wird der Mensch Teil der Maschine und die Maschine entpuppt sich als Medium mit menschlichen Eigenschaften, die ein intelligentes Eigenleben führt. Auch wenn von einer in heutigen Tagen antizipierten „Superintelligenz“ damals wohl noch nicht die Rede sein konnte. Aber vielleicht ist das alles auch ein bisschen weniger apokalyptisch zu betrachten ...

Im „Rasenmäher-Mann“ (1992) von Stephen King wird das Gedankengut des Transhumanismus aufgegriffen, der eine Optimierung der menschlichen Leistungsfähigkeit durch Technologie propagiert, z. B. durch Computerchips, Bioimplantate und/oder virtuellem Gehirndoping. Berühmter Vorläufer von Kings Roman ist der Roman „Neuromancer“ der gleichnamigen Trilogie von William Gibson aus dem Jahr 1984, der als Manifesto des Cyberpunk gilt. Und auch im Film BladeRunner (1982), eine Adaption des Romans „Do Androids Dream of Electric Sheep“ („Träumen Androiden von elektrischen Schafen“) von Philip K. Dick aus dem Jahr 1968, verwischen die Unterschiede zwischen Mensch und Maschine fast bis zur Unkenntlichkeit.

Jetzt liegt es an Ihnen, lieber Leser, zu entscheiden, was f01ür Sie, ganz per0100111sönlich, real ist.