Was hat k\u00fcnstliche Intelligenz mit ger\u00e4uschreduzierenden Kopfh\u00f6rern zu tun? Ganz einfach: Wie ein Kopfh\u00f6rer alle Umgebungsger\u00e4usche neutralisiert, so kann auch ein Bot eine komplette, aufw\u00e4ndig realisierte Unternehmenskommunikation oder alle Botschaften eines Nachrichtenmediums oder einer Person f\u00fcr die \u00f6ffentliche Wahrnehmung komplett ausl\u00f6schen. Das Prinzip ist das Gleiche, und anhand der Funktionsweise der Kopfh\u00f6rer m\u00f6chte ich Ihnen zeigen, welche Gefahren in naher Zukunft in der Kommunikation heraufziehen. Es betrifft alle Unternehmen und Personen, die in irgendeiner Weise im Internet geh\u00f6rt oder gesehen werden wollen oder einen bestimmten Ruf zu verteidigen haben. Wie korrekte\u00a0Informationen\u00a0durch gezielte Falschmeldungen buchst\u00e4blich eliminiert werden und vom Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz in den Medien, davon handelt dieser Beitrag.<\/strong><\/p>\n In der klassischen physikalischen Sichtweise ist jedes Ger\u00e4usch eine Menge von Schallwellen. Ein sehr tiefer Ton hat eine sehr lange Wellenl\u00e4nge, ein sehr hoher Ton eine sehr kurze Wellenl\u00e4nge. Lange Wellen reisen l\u00e4nger durch Wasser oder Luft, weil sie ihre zugrundeliegenden Energie sehr langsam abgeben, kurze Wellen verschwinden schneller. Das Nebelhorn eines Schiffes hat genau aus diesem Grund einen sehr tiefen Ton, es soll ja schlie\u00dflich sehr weit reichen.<\/p>\n Wenn diese Wellen nun auf das Trommelfell treffen, wird dieses in Schwingung versetzt. Dies erzeugt einen Nervenimpuls, den unser Gehirn dann wieder in einen Ton \u00fcbersetzt. Soweit so gut. Stellen wir uns nun eine beliebige Welle zu einem bestimmten Zeitpunkt als Form einer Schale vor, dann haben wir von links nach rechts gesehen zum Beginn einen Hochpunkt, laufen nach unten ins Tal und kommen zum Ende wieder nach oben – HOCH-TIEF-HOCH. \u00a0Stellen wir uns nun die genau gegenteilige Wellenform vor, eben nicht HOCH-TIEF-HOCH, sondern TIEF-HOCH-TIEF, dann w\u00fcrden diese beiden kombiniert einer (Null)Linie gleichen. Die Formen w\u00fcrden sich gegenseitig neutralisieren.<\/p>\n Genau diesem Prinzip folgen ger\u00e4uschreduzierende Kopfh\u00f6rer. Ein eingebautes Mikrofon nimmt die Umgebungsger\u00e4usche auf, ermittelt, was st\u00f6rt und erstellt nun ein k\u00fcnstliches Wellenmuster, das genau dem Gegenteil des St\u00f6rmusters entspricht. Und, schwupps, h\u00f6ren wir letztere nicht mehr. Genial oder?<\/p>\n Der Gegenschall (gr\u00fcn) hebt den St\u00f6rschall (rot) auf. Die Summe beider Linien (blau): Stille. In diese Stille hinein kann man nun auch neue, eigene T\u00f6ne senden. Genauso funktioniert das Prinzip auch, wenn man Informationen gezielt ausl\u00f6schen und durch neue ersetzen will.<\/p><\/div>\n Stellen wir uns eine beliebige aktuelle Meldung vor. Eine ber\u00fchmte Person wurde an Tag X und Zeitpunkt Y an Ort Z gesehen. Um diese Information ins Gegenteil zu verkehren und zumindest als zweifelhaft erscheinen zu lassen, braucht es eigentlich nicht viel mehr als eine glaubhafte, gegenteilige Aussage. Wird diese noch mit einem Bild ausgestattet und mehrfach in unterschiedlichen Bereichen lanciert, wird die Falschmeldung am Ende vermutlich gewinnen. Beispiele hierzu gibt es bereits genug.<\/p>\n Denn der moderne Mensch \u00fcberpr\u00fcft seine Informationen intuitiv eher \u00fcber quantitative Methoden: Was viele verschiedene Quellen behaupten, scheint glaubhafter als eine einzige Nachricht.<\/p>\n Angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI; englisch: AI = Artificial Intelligence) und in Zeiten von zunehmend g\u00fcnstiger werdender Rechenleistung ist es nur eine Frage der Zeit, wann Maschinen unsere Nachrichtenstr\u00f6me dominieren.<\/p>\n Es wird in einem jetzt noch schwer vorstellbaren Ausma\u00df dazu kommen, dass Nachrichten gezielt falsch erstellt werden, um eine zuvor definierte Wirkung zu erzeugen. Kommunikation als Instrument f\u00fcr die gezielte Meinungsbildung oder -verhinderung. Maschinenkommunikation als ultrapotentes Mittel, um den Normalb\u00fcrger zu beeinflusse und zu steuern. Denn f\u00fcr den Einzelnen wird es immer schwieriger \u201crichtig\u201d und \u201cfalsch\u201d zu unterscheiden.<\/p>\n Eine vollst\u00e4ndige Antwort mit allen technischen Details w\u00fcrde den Rahmen dieses Artikel sprengen. Daher versuche ich es kurz zusammenzufassen und Ihnen ein wenig Hintergrundinformation und einige Beispiele nicht vorzuenthalten werden. Denn nur wer die Mechanismen versteht, kann dazu beitragen, sie zu entlarven.<\/p>\n Erz\u00e4hlende Wissenschaft, besser bekannt unter dem angloamerikanischen Begriff Narrative Science, ist der systematisierte Weg des Geschichtenerz\u00e4hlens mittels modernster Computertechnik.<\/p>\n Entstanden aus dem Bereich des Natural Language Processing. Komplexe Computermodelle verstehen unsere Sprache im Kontext und sind in der Lage, mit uns zu kommunizieren, ohne dass wir zwingend den Unterschied wahrnehmen k\u00f6nnen. Jeder von uns hat schon die Bekanntschaft mit dem einen oder anderen Bot gemacht, oft sogar unwissentlich, etwa im Servicechat auf einer Unternehmensseite.<\/p>\n Apples SIRI, Amazons ALEXA und Microsofts CORTANA sind nur einige Beispiele f\u00fcr solche k\u00fcnstliche Intelligenz, die direkt mit uns interagiert und uns den Alltag und die Arbeit erleichtern soll. Noch scheinen die genannten Dienste noch relativ weit davon entfernt, wirklich menschlich reagieren zu k\u00f6nnen. Doch sie werden sich viel schneller verbessern als wir uns vorstellen k\u00f6nnen. Zum heutigen Zeitpunkt ist es bereits nur noch eine Frage der Beschickung mit mehr Daten und der damit verbundenen Datenanalyse. Schon jetzt besitzen diese elektronischen Diener ein sehr detailliertes Grundverst\u00e4ndnis von Sprache und Kontext.<\/p>\n Eines der bekannteren hierbei eingesetzten Verfahren ist die sogenannte Sentiment-Analyse. Die Kurzdefinition hierzu lautet: \u201cEin \u00a0Prozess zur rechnerischen Identifizierung und Kategorisierung von durch beliebigen Text ausgedr\u00fcckte Meinungen. Die Zielsetzung besteht darin herauszufinden, ob die Meinung des Verfassers zu einem bestimmten Thema, Produkt usw. zum Zeitpunkt der Erstellung eher positiv, negativ oder neutral war.\u201d<\/p>\n Die Maschine liest zum Beispiel unsere Produktbewertung auf einer Webseite und klassifiziert, ob wir nach Nutzung desselben gute oder schlechte Laune hatten.<\/p>\n W\u00e4hrend fr\u00fche Verfahren relativ einfach funktionierten \u2013\u00a0man hat im Grunde nur Schl\u00fcsselw\u00f6rter wie GUT und SCHLECHT gez\u00e4hlt \u2013\u00a0liegen heutigen Algorithmen riesige Wortbibliotheken und maschinell erstellte Wort- und Begriffszusammenh\u00e4nge zugrunde. W\u00e4hrend bis vor einigen Jahren die meisten Vorgehensmodelle noch auf komplexen Regelwerken basierten, liegt dies mittlerweile fest in der Hand des sogenannten Machine Learning, einem Unterbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Es basiert auf komplexen Netzwerkstrukturen, die st\u00e4ndig wachsen, dazulernen und durch die Beschickung (\u00fcbrigens auch mit schlechten) Daten immer treffsicherer, intelligenter und letztlich menschen\u00e4hnlicher \u201cdenken\u201d. Die Zukunft der Kommunikation liegt im wahrsten Sinne des Wortes in der Cloud.<\/p>\n Ohne Frage ist der beschriebene Bereich noch sehr jung und im Wesentlichen noch damit besch\u00e4ftigt, seine Haupteinsatzbereiche zu finden und zu definieren. Aber man braucht sich nur einmal die Liste der in diesem Bereich t\u00e4tigen Investoren anzuschauen, um ihre Bedeutung zu erkennen. So sind neben den zu erwartenden Gr\u00f6\u00dfen wie Google und Facebook auch einige Regierungsinstitutionen zu finden. Die M\u00f6glichkeiten, die k\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning versprechen, sind ebenso verlockend wie m\u00e4chtig.<\/p>\n Aus den beschriebenen Entwicklungen ergeben sich folgende M\u00f6glichkeiten:<\/p>\n Anders ausgedr\u00fcckt: Der gezielten Kommunikation in ungeahnter Dimension steht nichts mehr im Weg. Es ist von nun an eher eine Frage der Zeit, wann das erste Unternehmen mit gezielter (Miss)Kommunikation erpresst wird und f\u00fcr deren Unterlassung in BitCoin bezahlen muss. Das j\u00fcngste Beispiel, die amerikanischen Pr\u00e4sidentschaftswahlen, haben sehr deutlich die M\u00f6glichkeiten der Massenbeeinflussung aufgezeigt, und wir sprechen hier eher noch von anf\u00e4nglichen Versuchen; Stichwort: #FakeNews.<\/p>\n Wer im Verborgenen mit gezielten Falschmeldungen agitiert und manipuliert, braucht eine riesige Rechenleistung, die aber anonym verf\u00fcgbar sein muss. Abh\u00e4ngig von der Zielsetzung der Kampagne ist eine Verortung der Dienste ja f\u00fcr den Verursacher nicht w\u00fcnschenswert. Auch hier findet sich schon jetzt ein Beispiel aus dem Alltag.<\/p>\n Sie haben sicher schon h\u00e4ufiger von Angriffen auf Konzern-Webseiten, Regierungswebsites oder auch private Computer geh\u00f6rt. Um diese Angriffe effektiv gestalten zu k\u00f6nnen, ohne selbst identifizierbar zu sein, haben sich findige IT-Experten (je nach Sichtweise gerne auch mal \u201cHacker\u201d genannt) die Tatsache zu Nutze gemacht, dass die meisten Computerbenutzer nur Grundkenntnisse mitbringen und deren Rechner damit weitestgehend schutzlos im Internet angebunden sind. \u00dcber gezielte Attacken werden diese Computer zu ferngesteuerten Zombie-Rechnern (Bots) in zum Teil riesigen Bot-Netzwerken, mit denen man dann sogar leistungsf\u00e4hige Infrastrukturen, wie eben die von Konzernen oder Regierungen in die Knie zwingen kann.<\/p>\n Stellen Sie sich beispielsweise den Verlust vor, den ein Online-Casino macht, wenn dessen Website einige Tage nicht erreichbar ist. Viele Institutionen zahlen am Ende lieber schon jetzt Schutzgeld, wie k\u00fcrzlich beispielsweise in der Hotelbranche bekannt wurde<\/a>.<\/p>\n In Zukunft nisten sich solche Bots nicht mehr nur in Ihrem Laptop ein. Auch Ihr internettauglicher K\u00fchlschrank, Toaster, \u00a0Ihre Zahnb\u00fcrste machen unter Umst\u00e4nden mit. All diese Ger\u00e4te haben kleine Computer eingebaut, und diese tun nun einmal, was man ihnen einprogrammiert. Da die Hersteller leider nicht viel Zeit auf Sicherheitsmechanismen verwenden, sind all diese Helfer ein leichtes Ziel und k\u00f6nnen damit sehr leicht f\u00fcr alles M\u00f6gliche missbraucht werden. Ihr K\u00fchlschrank schreibt negierende Twitter-Posts, Ihr Toaster postet auf Facebook, alles ohne ihr Wissen. Unheimlich? M\u00f6glicherweise, aber leider Realit\u00e4t.<\/p>\n Es ist also auch ausreichend inoffizielle Kapazit\u00e4t vorhanden (h\u00e4ufig im sogenannten Darknet gehandelt), um in Zukunft Informationsstr\u00f6me gezielt manipulieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n Dabei ist das Ph\u00e4nomen selbst ja gar nicht wirklich neu. Nachrichten und auch Falschmeldungen werden schon von jeher auf konkrete Zielsetzungen ausgerichtet und manipulierend eingesetzt. Neu sind jedoch die Dimensionen und die neue Qualit\u00e4t der M\u00f6glichkeiten.<\/p>\n Wir, als diejenigen, die Informationen f\u00fcr ihre t\u00e4glichen Lebensentscheidungen ben\u00f6tigen, werden uns zwischen den Fronten von Roboterlogik wiederfinden. Konzerne, die davon leben ihre Produkte und gesellschaftliche Wertsch\u00f6pfung zum potentiellen Verbraucher zu kommunizieren, werden sich einer neuen Herausforderung gegen\u00fcbersehen: Was, wenn der Konkurrent die neuen M\u00f6glichkeiten nutzt, um die Kommunikation gezielt zu eliminieren oder, schlimmer noch, ins Gegenteil zu verkehren? Stellen wir uns einmal vor, jede \u00f6ffentliche \u00c4u\u00dferung eines beliebigen Konzerns w\u00fcrde jeweils in einem klassischen #Shitstorm enden. Der Schaden w\u00e4re schnell nicht mehr zu verkraften.<\/p>\n Aber wieso soll es auf einmal m\u00f6glich sein, Aufmerksamkeit f\u00fcr Botschaften oder sogar virale Effekte zu erzielen. Schlie\u00dflich verstehen wir h\u00e4ufig die Entstehung letzterer immer noch nicht wirklich, und so manche Hoffnung auf gro\u00dfe Viralit\u00e4t einer Kampagne oder eines Videos hat sich nicht erf\u00fcllt.<\/p>\n Genau an diesem Punkt werden k\u00fcnstliche Intelligenz und schiere Computer-Rechenleistung den Unterschied machen. Manipulierte Nachrichten werden in unterschiedlicher Dichte und \u00fcber verschiedene Kan\u00e4le verbreitet werden. Deren positive oder negative Aufnahme durch den Leser wiederum wird als direkter R\u00fcckfluss ins Rechenmodell eingespeist, erlauben die differenzierte Analyse und damit die fortlaufende Verbesserung des zugrundeliegenden Modells.\u00a0Es ist nur eine Frage der Zeit wann sich auch virale Effekte l\u00fcckenlos erkl\u00e4ren und damit generieren lassen. Vereinfacht ausgedr\u00fcckt wird es auf eine simple Formel hinauslaufen, \u00fcber die sich der zu erwartende Effekt beim Verbraucher der Nachricht, der Information beschreiben l\u00e4sst.<\/p>\n Die schon jetzt vorhandene starke Systemkopplung zwischen Nutzern in sozialen Netzwerken und der werbetreibenden Industrie, die Speicherung von unterschiedlichsten Daten aus unserem t\u00e4glichen Leben, all dies liefert den beschriebenen Systemen die notwendigen Sensoren in unsere Realit\u00e4t und damit die notwendige R\u00fcckkopplung, um die vorhandenen Computermodelle zu verbessern.<\/p>\n Dabei sprechen wir zumeist \u00fcber selbstlernende Systeme. Der Computer ben\u00f6tigt den Menschen nicht mehr! Das Modell bewertet sich selbst. Unsupervised Learning<\/em><\/strong> (eigenst\u00e4ndiges, nicht \u00fcberwachtes Lernen) nennt man das.<\/p>\n Konsequent weitergedacht droht eine Gesellschaft inmitten einer vollst\u00e4ndig systematisierten Kommunikationserstellung, fast ohne die M\u00f6glichkeit, \u00a0Wahrheit von Fiktion zu unterscheiden. Wie l\u00e4sst sich den Gefahren entgegentreten?<\/p>\n Einfache L\u00f6sungen gegen solche Gefahren sind nicht in Sicht. Dieser Art von Kontrollverlust wird man mit Recht und Gesetz kaum beikommen k\u00f6nnen. Denn in einer Demokratie herrscht ja nun einmal das Recht auf freie Meinungs\u00e4u\u00dferung. Wir werden neue Wege der Bewertung und Gewichtung von Nachrichten, deren Herkunft und Quellensicherung finden m\u00fcssen. Jeder von uns wird in viel st\u00e4rkerem Ausma\u00df als bisher, die f\u00fcr ausgebildete Journalisten seit Jahren zum Alltag geh\u00f6ren.<\/p>\n Ein wenig Hoffnung kann in der Tatsache gesehen werden, dass Verbraucher heute schon in immer st\u00e4rkerem Ma\u00dfe der R\u00fcckmeldung aus ihren pers\u00f6nlichen Netzwerken vertrauen. Der Trend, Aussagen, Bewertungen, Fragestellungen \u00fcber die sogenannten Peer Groups best\u00e4tigen, widerlegen und beantworten zu lassen, schafft zumindest einen gewissen Ausgleich. Die neue Medien und M\u00f6glichkeiten liefern also durchaus auch L\u00f6sungen.<\/p>\n Dennoch, schaut man sich unser Alltagsgebahren auf Facebook oder Twitter an, wird schnell klar, dass wir alle im Grunde eher zu Tr\u00e4gheit neigen. Alles muss schnell gehen und m\u00f6glichst einfach verdaubar sein. Wir glauben zumeist Dinge, die wir in \u00e4hnlicher Weise formuliert in unterschiedlichen Kan\u00e4len wiederfinden. Dar\u00fcber hinaus vertrauen wir Institutionen oder Individuen, die sich \u00fcber Jahre einen guten Namen durch korrekte Informationsverbreitung gemacht haben.<\/p>\n Aber wie lange werden diese Quellen die gewohnte Qualit\u00e4t aufrecht erhalten k\u00f6nnen? Es wird schlicht an ausreichend Zeit fehlen, die Masse der Informationen zu bewerten. Es ist nur konsequent, dass sich auch die Gegenma\u00dfnahmen der genannten Mechanismen und Systeme bedienen m\u00fcssen \u2013 ein Wettlauf.<\/p>\n Es hilft nichts, in der Art von Verschw\u00f6rungstheoretikern die neuen Technologien anzuprangern. Im Gegenteil: Ich will nicht die unglaublichen Fortschritte und positiven Aussicht im Bereich KI und Machine Learning in Zweifel ziehen.<\/p>\n Es ist aber f\u00fcr unsere Zukunft in einer freien Welt n\u00f6tig, sich auch mit m\u00f6glichen negativen Konsequenzen auseinanderzusetzen, um eine neue Wahrnehmung zu erlangen. Dabei ist es wichtig, ein gewisses Grundverst\u00e4ndnis f\u00fcr das enorme Manipulationspotenzial zu entwickeln, um diesem zuk\u00fcnftig nicht vollst\u00e4ndig ausgeliefert zu sein.<\/p>\n Es ist keine Frage mehr, ob Computermodelle die moderne Kommunikation \u00fcbernehmen werden, sondern nur noch wann. Nur wenn wir diese Mechanismen verstehen und begreifen, dass wir dieselben Technologien nutzen m\u00fcssen, um sch\u00e4dlichen Einfl\u00fcssen entgegenzuwirken, haben wir die Zukunft unserer Kommunikation in der Hand. Schlie\u00dflich wollen wir nicht zum Spielball von Konzernen und Regierungen werden. Es ist an uns zu entscheiden, ob wir Statisten bleiben oder f\u00fchrende Rollen \u00fcbernehmen.<\/p>\n K\u00fcnstliche Intelligenz in den Medien: Welche Gefahren drohen und was wir tun k\u00f6nnen. Gastbeitrag von Dirk Liebich |\u00a0Was hat k\u00fcnstliche Intelligenz mit ger\u00e4uschreduzierenden Kopfh\u00f6rern zu tun? Ganz einfach: Wie ein Kopfh\u00f6rer alle Umgebungsger\u00e4usche neutralisiert, so kann auch ein Bot eine komplette, aufw\u00e4ndig realisierte Unternehmenskommunikation oder alle Botschaften eines Nachrichtenmediums oder einer Person f\u00fcr die \u00f6ffentliche Wahrnehmung komplett ausl\u00f6schen. <\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":16947,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1337],"tags":[1476,653],"class_list":["post-16892","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitaler-wandel","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-unternehmenskommunikation"],"yoast_head":"\nDas Grundprinzip, erkl\u00e4rt am ger\u00e4uschreduzierenden Kopfh\u00f6rer<\/h3>\n
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Was dieses Prinzip f\u00fcr die digitale Kommunikation bedeutet<\/h3>\n
Warum kann (und wird!) das zu einem gro\u00dfen Problem werden?<\/h3>\n
Wie ist so etwas m\u00f6glich, und welche Mittel werden genutzt?<\/h3>\n
Sentiment-Analyse: Wie Maschinen lernen, Gef\u00fchle zu erkennen<\/h3>\n
So k\u00f6nnen Bots in Zukunft jeden Inhalt neutralisieren und ins Gegenteil verkehren<\/h3>\n
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Wie sch\u00fctzen sich potenzielle Manipulatoren vor der Entdeckung?<\/h3>\n
Sicherheitsl\u00fccken ab Werk: Wenn dein Toaster auf Facebook postet<\/h3>\n
Manipulation in ungeahnten neuen Dimensionen<\/h3>\n
Warum\u00a0Viralit\u00e4t zuk\u00fcnftig planbar wird<\/h3>\n
Wahrheit oder Fiktion \u2013 kaum noch zu unterscheiden?<\/h3>\n
Jeder Einzelne ist gefragt!<\/h3>\n
Tr\u00e4gheit als nat\u00fcrlicher Feind der Wahrheit<\/h3>\n
Aktive Gegenma\u00dfnahmen statt Verschw\u00f6rungstheorien<\/h3>\n
\n![\"Dirk](\"https:\/\/www.kerstin-hoffmann.de\/pr-doktor\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/dirk_liebich_artikelbild.jpg\" "\\"kerstin-hoffmann\\"")
Dirk Liebich <\/strong> ist weltweit t\u00e4tig als Berater und Spezialist rund um das Thema Digitale Transformation. Er gr\u00fcndete unter anderem eine amerikanisch-deutsche Unternehmensberatung und mehrere Start-ups. Durch den gezielten Einsatz von Data Mining, Machine Learning und Business-Intelligence-L\u00f6sungen sowie Leadership-Entwicklung, hilft er Unternehmen im Umgang mit der Transformation. Dirk Liebich bloggt, publiziert und h\u00e4lt Vortr\u00e4ge in englischer und deutscher Sprache.\u00a0Website<\/a><\/span>
\n–\u00a0Blog<\/a><\/span>
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