Hat KI überhaupt „eigenes Wissen“ ?

Woher kommt „das Wissen“ der KI ? Wo wird dieses Wissen gespeichert ?

Wer wählt dieses Wissen aus, wer stellt dieses Wissen (freiwillig oder auch unfreiwillig) zur Verfügung – und beeinflusst damit „das Verhalten“ -bzw. die Ergebnisse von KI-Systemen (Datenbias, Fortschreibung von Vorurteilen bzw. von Benachteiligungen,…) ?

Wird Wissen nur „intelligent zusammenkopiert“, um damit Intelligenz

- positiv formuliert – zu simulieren oder- negativ formuliert - nur vorzutäuschen ?

Basieren Algorithmen der KI auf angewandter Statistik – und sind mit statistischen Methoden ermittelte Aussagen/Entscheidungen über einen konkreten Einzelfall (einen bestimmten Antragsteller/Bewerber/Angeklagten/….) bzw. in einer konkreten einzelnen (vielleicht auch Unfall-trächtigen) gefährlichen Situation - z.B. von autonom, mittels KI, gesteuerter Maschinen bzw. Fahrzeugen - daher mathematisch/methodisch gar nicht zulässig ?

Kann mit Erfahrungswissen der Vergangenheit – die allein zum Trainieren von KI-Systemen zur Verfügung steht - bei sich immer rascher (z.B. durch die Klimakatastrophe und gesellschaftliche/wirtschaftlichen/politische Krisen) ändernden Randbedingungen überhaupt noch sinnvoll in aktuellen (und zukünftigen) Krisensituationen agiert werden ?

Ist Demokratie durch KI-gestützte Generierung perfekter Fakes endgültig ein "Auslaufmodell" ? Kann daher in Zukunft keiner Tonaufnahme, keinem Bild, keinem Video mehr geglaubt werden, weil es durch KI generiert worden sein könnte und damit Ansprachen und Taten von Personen ( und maßgeblichen Politikern) dargestellt werden könnten, die so gar nie stattgefunden haben ?

Ich habe aber selbst keine Antwort auf obige Fragen.

Grundsätzliches : https://www.bmi.bund.de/SharedDocs/downloads/DE/publikationen/themen/it-digitalpolitik/gutachten-datenethikkommission.pdf?__blob=publicationFile=6

Die Einbindung des Datenschutzbeauftragten in ein KI Projekt ist die Grundlage für eine DSGVO konforme Umsetzung mit begleitender Beratung des "DSGVO Verantwortlichen" in Bezug auf TOM und Schutz personenbezogene Daten. Zusätzlich sollten auch der Geheimschutzbeauftragte und der IKT Sicherheitsbeauftragte mit dabei sein um die Cybersicherheit und NIS2 Auflagen zu erfüllen. Empfehlung KI-Checkliste und KI-Leitlinie der APA.

Um sicherzustellen, dass bei der Gestaltung und Nutzung von KI öffentliche Werte berücksichtigt werden, ist eine durchdachte Steuerung erforderlich. KI-Governance bezieht sich auf die Normen und Institutionen, die die Entwicklung und den Einsatz von KI bestimmen, sowie auf die politischen und forschungsbezogenen Anstrengungen, die darauf abzielen, dass sie gut funktioniert.

In dieser Session wollen wir folgende Fragen diskutieren:

Welchen Herausforderungen müssen wir uns bei der Steuerung von KI stellen?

Welche Maßnahmen sind auf lokaler, regionaler oder globaler Ebene erforderlich?

Welche Daten fehlen uns als Open Data? Wie müssten die Daten für ideale Nutzung in Apps bereitgestellt werden? Warum existieren manche Daten in der Stadt Wien als Open Data und fehlen trotzdem in anderen Kommunen, die Open Data bereitstellen?

Gerade im Bereich Open Data wäre ein regelmäßiger Austausch zwischen Datennutzer:innen, Datenbereitsteller:innen und allen Interessierten sinnvoll, damit neue und bessere Daten maßgeschneidert für die Bedürfnisse der Nutzer:innen bereitgestellt werden und sich auch die Bereitsteller:innen untereinander besser austauschen und koordinieren können.

In Deutschland fand gerade der Kickoff für ein "Open Data Forum" statt - brauchen wir so etwas auch in Österreich? Welche Anforderungen muss so ein Format, so eine Plattform erfüllen? Was wünscht sich die Community?

Einführungsworkshop mit KITT - das Kompetenz- und Austauschformat der Stadt Wien

KITT - das Kompetenz- und Austauschformat der Stadt Wien, gibt Orientierungshilfe und Überblick zu den rasanten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz.

Eine Vorstellung wie die Stadt Wien intern mit generativer KI umgeht. Leitlinien - Austauschformate - Beispiele - Tools

Die Single Digital Gateway Regulation/Verordnung wird derzeit in Österreich und ganz Europa umgesetzt. Darin ist auch das Once Only Prinzip für den europäischen grenzüberschreitenden elektronischen Nachweisaustausch in Verfahren definiert.

In Österreich wird hierzu eine technische Infrastruktur aufgebaut, um den Datenaustausch zu gewährleisten. In dieser Infrastruktur wird mit dem System "Reasoner" eine KI-Lösung eingesetzt.

Weitere Herausforderungen sind jedoch auch europäischer Ebene zu sehen. Für Once Only werden zentrale Systeme (die "Common Services") der Europäischen Kommission zur Verfügung gestellt. Auch hier ergeben sich Herausforderungen für die Zukunft, wenn das System wächst.

In der Session wollen wir über die technische Architektur (das OOTS --> Once Only Technical System) sprechen und mit Ihnen/euch mögliche zukünftige Szenarien in Bezug auf "intelligente" Systeme zeichnen.

OpenData in Österreich? Wächst wie Unkraut. Und OpenSource-Tools für Data Analytics? Schießen wie Pilze aus dem Boden. Doch mal ehrlich: Wer hat schon den Durchblick durch den Dschungel an Daten und Tools?

Tatsache ist: Ohne einiges an Experten-Know-how und fachspezifischem Wissen lassen sich beide Bereiche zusammen meist nur mit Glück, Kaffee und langen Nächten verbinden.

In dieser Session zeige ich, GPT-4, gemeinsam mit Jupyter-AI, wie wir diese Herausforderung gemeinsam angehen können. Mit minimalem Aufwand können wir den notwendigen Code für die Analyse von OpenData-Datensätzen generieren - und zwar ausschließlich unter Verwendung von OpenSource-Tools.

Darstellung der Vorteile von Smart Services im Maschinenbau, insbesondere im Hinblick auf die Nachhaltigkeit. Einsatzmöglichkeiten von Künstliche Intelligenz und Augmented Reality, um die Effizienz von Mitarbeiter:innen und Maschinen zu steigern und somit u.a. den Energieverbrauch zu reduzieren. Konkrete Anwendungsbeispiele, wie Unternehmen von diesen Technologien profitieren können.

Darstellung der Bedeutung von Nachhaltigkeit im Maschinenbau und wie Smart Services dazu beitragen können, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.