Blog, Industrie 4.0

#377 – Strategien jenseits Bedienkompetenz

Zuviel Erfahrung kann auch schaden
Unbekümmertheit lässt das Denken frei drehen. Armut an Erfahrung begründet den visionären Reichtum. Unwissenheit ist ein Segen. Alles gute Gründe um die Entwicklung neuer Technologien den Jungen zu überlassen. Für uns «Alte» gibt es darin einiges zu bedenken. Während unser Wissen oft mangels Weiterbildung die Vergangenheit abbildet, befähigt uns die Erfahrung, neue Erkenntnisse differenzierter einzuordnen. Als Mentoren und Sparringspartner in KMUs sind deshalb engagierte und wissbegierige «Alte» gerne gesehen im Team mit den «jungen Wilden».

Mehr als Bedienkompetenz
Viele «Alte» nutzen digitale Technologien jenseits simpler Bedienkompetenz in ihrer Arbeit zu Strategieüberlegungen für KMUs. Wir wurden als «nicht digital natives» in einer analogen Welt sozialisiert und erlernten unser Basiswissen anhand von physischen, greifbaren Beispielen. Trotz Digitalisierung wird handwerkliches Geschick noch heute von Generation zu Generation als Erfahrung weitergegeben. Analoge Prozesse und lineares Denken folgen dabei einer «sichtbaren» Logik. Seit den 1960er Jahren werden diese Modelle immer mehr abstrahiert. Computer übernehmen komplexe Tätigkeiten in einer vernetzten digitalen Welt. Beispielsweise erscheint die Aussentemperatur nicht mehr nur auf dem Thermometer vor unserem Fenster. Lokale Wetterstationen übermitteln ihre Daten zeitnah ins amerikanische Silikon Valley, um diese wiederum aufbereitet und ortsunabhängig auf unseren mobilen Geräten anzuzeigen. Eine Abstraktion sondergleichen von physischen Vorgängen, die sich nicht mehr umkehren lassen.

Die Verbindung von physischer mit der digitalen Welt
Als Generation mit analoger Erfahrung können wir kompetenten «Alten» unser Wissen dazu nutzen, im Team mit den «Jungen», die physische und die digitale Welt miteinander zu verbinden. Anima Anandkumar ist eine Indische Informatikerin, die seit 2017 als Bren Professor of Computing am California Institute of Technology lehrt und seit 2018 für Nvidia als Director of Machine Learning tätig ist. In ihrem Beitrag auf TED2024 Vancouver BC • April 2024 (9:53), erzählt sie über diesen Vorgang. Sie ist bei Eltern aufgewachsen, die Ingenieure sind und zu den Ersten gehörten, die computergestützte Fertigung in ihrer Heimatstadt Mysore in Indien anwendeten. Als junges Mädchen war sie fasziniert davon, wie diese Programme nicht nur in einem Computer vorhanden waren, sondern die physische Welt berührten und diese schönen und präzisen Metallteile produzierten. Diese Faszination inspirierte sie während der vergangenen zwei Jahrzehnte der künstlichen Intelligenz KI-Forschung. Ihre Arbeit auf dem Gebiet verändert unsere Art, Wissenschaft und Technik zu betreiben und beinhaltet derzeit viel Versuch und Irrtum (trial and error).

Seven Magic Mountains 2016, Las Vegas Nevada, USA, Ugo Rondinone (60) Schweizer Künstler aus New York City, Bild: Nevada Museum of Art

Kulturwandel
Es sind also nicht nur die grossartigen Ideen, welche die Wissenschaft voranbringen. Sprachmodelle wie ChatGPT können Vorschläge machen und sogar etwas zeichnen. Aber ohne Erfahrung wissen wir nicht, ob das auch gut ist. Sprachmodelle halluzinieren, weil sie keine physikalische Grundlage haben. Während sie dabei helfen können, neue Ideen zu generieren, können sie den schwierigen Teil der Wissenschaft nicht angehen, der darin besteht, die notwendige Physik zu simulieren. Um wissenschaftliche und physikalische Phänomene zu modellieren, reicht Text allein nicht aus. Das Team um Anima Anandkumar arbeitet deshalb an einer Alternative zum Standard-Deep-Learning welches eine feste Anzahl von Pixeln verwendet, die beim Hineinzoomen unscharf werden. Mittels einer KI-Technologie namens neuronale Operatoren, welche die Daten als kontinuierliche Funktionen oder Formen darstellt wird es möglich, unbegrenzt auf jede Auflösung oder Skala hineinzuzoomen. Neuronale Operatoren ermöglichen es, Daten in mehreren Massstäben oder Auflösungen zu trainieren. Während in der Vergangenheit physikalische Phänomene durch Ausprobieren erreicht wurden, schlägt das neuronale Operatormodell direkt ein optimiertes Design vor, das in der Folge im 3D-Druckverfahren zur Überprüfung hergestellt wird.

Das ist erst der Anfang
Im Vortrag präsentierte Anima Anandkumar neurale Operatoren und KI im Allgemeinen, die es ermöglichen, schwierige wissenschaftliche Herausforderungen anzugehen, darunter Wettervorhersage, Arzneimittelforschung, wissenschaftliche Simulationen und technisches Design. Bisher sind KI-Modelle auf die engen Bereiche beschränkt, auf die sie trainiert wurden. Deshalb ihre Frage: Was wäre, wenn wir ein KI-Modell hätten, das jedes wissenschaftliche Problem lösen könnte? Vom Entwerfen besserer Drohnen, Flugzeuge oder Raketen bis hin zu besseren Medikamenten und medizinischen Geräten? Ein solches KI-Modell würde der Menschheit enorm zugutekommen und daran arbeitet ihr Team. Ein generalistisches KI-Modell mit emergenten Fähigkeiten, das alle physikalischen Phänomene simulieren und neuartige Designs generieren kann, die bisher unerreichbar waren. Ihr Team skaliert neuronale Operatoren, um allgemeine Intelligenz mit universellem physikalischen Verständnis zu ermöglichen. Was früher einen grossen Supercomputer erforderte, kann heute auf unserem Spiele-PC laufen, den wir zu Hause haben. Wenn wir «Alten», neben einfacher Bedienkompetenz und ohne Programmierungskenntnisse bereit sind, die Tragweite solcher Technologien zu verstehen, ist unsere Erfahrung aus der analogen Welt von enormer Wichtigkeit bei der Entwicklung dieser KI-Modelle.

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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
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#369 – KI als Chance für uns «Alte»

Die Entwicklung robusterer und ethischerer KI-Systeme
Künstliche Intelligenz KI ist in aller Munde. Das Thema bewegt, die Meinungen gehen auseinander. Werden Berufe abgewertet, verschwinden einige sogar und welche neue werden geschaffen. Für uns «Alte» eröffnen sich dabei Chancen, wie wir dank unserer Erfahrung, zur Entwicklung und zum Erfolg dieser Technologie unseren Beitrag leisten können. Auf meine Frage an die KI Claude von Anthropic PBC, einer in 2021 in San Francisco gegründeten gemeinnützigen Gesellschaft, wie wir «Alten» zur Entwicklung von KI beitragen können, kam die umfassende Antwort innert Sekunden:

  1. Teilnahme an der Datenerfassung und -annotation: Viele KI-Systeme, insbesondere solche mit natürlicher Sprachverarbeitung oder Computervision, benötigen grosse Datensätze mit annotierten Daten für das Training. Mit unserem geschichtlichen Wissen können wir helfen, indem wir unsere Zeit und Mühe bei Aufgaben wie der Transkription von Audio, der Beschriftung von Bildern oder der Kategorisierung von Textdaten einbringen.
  2. Bereitstellung von Fachwissen: «Alte» aus verschiedenen Bereichen wie Medizin, Ingenieurwesen, Finanzen oder Bildung können ihr fachspezifisches Wissen einbringen, um bei der Entwicklung von KI-Anwendungen zu helfen, die auf ihre jeweiligen Branchen zugeschnitten sind. Unsere Erkenntnisse und Erfahrungen können von unschätzbarem Wert sein, um sicherzustellen, dass KI-Systeme genau, zuverlässig und auf die Anforderungen der realen Welt abgestimmt sind.
  3. Benutzertests und Feedback: Als potenzielle Endnutzer vieler KI-gestützter Produkte und Dienste können wir während der Benutzertestphasen wertvolles Feedback geben. Unsere Perspektiven können helfen, Benutzerfreundlichkeitsprobleme, ethische Bedenken oder Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden müssen, was letztendlich zu besseren KI-Lösungen führt.
  4. Teilnahme an Forschungsstudien: KI-Forscher führen häufig Studien durch, um menschliches Verhalten, kognitive Prozesse oder Vorlieben zu verstehen. Wir «Alten» können uns freiwillig an diesen Studien beteiligen und so wertvolle Daten liefern, die das Verständnis der menschlichen Intelligenz fördern und die Entwicklung menschenzentrierterer KI-Systeme unterstützen können. Meine Teilname an der Studienphase 1 für das PROJEKT NEURAMOD SNF 105213_192500, ein vom schweizerischen Nationalfonds (SNF) gefördertes Forschungsprojekt am Lehrstuhl für Digitale Architektur (CAAD) der ETH Zürich, habe ich im Blog #242 vom Oktober 18, 2021 «Erfahrene «Alte» für die Wissenschaft» beschrieben.
  5. Beitrag zu Open-Source-KI-Projekten: Es gibt zahlreiche Open-Source-KI-Projekte und -Communitys, in denen diejenigen unter uns mit technischen Fähigkeiten, unsere Zeit und unser Fachwissen einbringen können. Dies kann Aufgaben wie Codierung, Dokumentation oder Projektmanagement umfassen und dazu beitragen, die hochmoderne KI-Forschung und -Entwicklung voranzutreiben.
  6. Mentoring und Wissensaustausch: Wir können unseren Erfahrungsschatz mit jüngeren Generationen von KI-Forschern und -Entwicklern auf Augenhöhe teilen. Als Mentoren, Gastdozenten oder Berater können wir Verständnislücken schliessen und so eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung fördern.
Nicolas Party (44), schweizer Künstler und Bildhauer, New York City und Brüssel: Head, 2018

Wir müssen reden
«GPT-4o ermöglicht noch einmal viel bessere Assistenz, und das erst noch kostenlos! (Wobei mir bewusst ist: There’s no such thing as a free lunch. Aber das ist heute nicht das Thema.)» schrieb eine Nutzerin, Fachspezialistin für Bildung, letzte Woche auf LinkedIn voller Enthusiasmus.

In der Tat, mit der Präsentation vom 14. Mai 2024 im Livestream hat die Firma OpenAI das neueste Update ihres KI-Modells «GPT-4o» vorgestellt. Der Buchstabe «o» in der Bezeichnung des Modells steht für das lateinische Wort «omni» (alle). Dieses zeigt eine erstaunliche Entwicklung und kann nun als menschliche Stimme mit Nutzern interagieren und auch zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen. Der Bot kann jetzt gleichzeitig mit gesprochenen Befehlen auch Informationen von einer Smartphone-Kamera verarbeiten. GPT-4o wird damit zum Wettbewerber für Amazons Alexa oder Apples Siri, kann aber auch im geschäftlichen Umfeld – vor allem im Kundendienst – auf vielfältige Weise eingesetzt werden. Mira Murati, die Technologiechefin von OpenAI, betonte bei der Präsentation, dass GPT-4o auch für Gratis-Nutzer verfügbar sein wird. Open AIs Assistent:in klingt tatsächlich wie ein Mensch, man kann ihn/sie unterbrechen, und die Antworten kommen ohne Verzögerung. An Pfingsten wurde ausserdem bekannt, dass Apple und OpenAI, anlässlich der Entwicklerkonferenz vom 10. Juni 2024, ihre Zusammenarbeit im Betriebssystem iOS 18 vorstellen werden.

Weiter schreibt die LinkedIn-Nutzerin: Wir müssen dringend über Emotionen und unser Menschsein im Umgang mit KI reden. Einfach formuliert: Das Ding macht etwas mit den Gefühlen der Nutzer:innen – weil wir Menschen nunmal so sind und viele KI-Programme explizit dafür ausgelegt sind.

Nicolas Party (44), schweizer Künstler und Bildhauer, New York City und Brüssel, Studio: Head, 2019

So betrachtet sind die vielfältigen Erfahrungen, Erkenntnisse und die Verfügbarkeit von uns «Alten», eine wertvolle Ressource für die KI-Community, welche zur Entwicklung robusterer, ethischerer und menschenzentrierterer KI-Systeme beitragen.

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#367 – Potenziale der «Alten» erschliessen

Überalterte Gesellschaft: In eigener Sache
Der Fachkräftemangel ist ein drängendes Thema, das uns alle betrifft. In den kommenden Jahren wird dieser Mangel voraussichtlich weiter zunehmen. Ein Grund dafür ist der demografische Wandel: Mehr Personen werden pensioniert, als neue Arbeitskräfte in den Markt eintreten. Dieser schrumpfende Anteil der arbeitenden Bevölkerung stellt Unternehmen vor Herausforderungen und eröffnet gleichzeitig Chancen für uns neugierige und interessierte «Alte». Denn ältere Arbeitnehmende stellen aufgrund ihrer langjährigen Erfahrung wertvolle Ressourcen für die Unternehmen dar. Kombiniert mit dem aktuellen Wissen der «Jungen» sind altersgemischte Teams für Arbeitgebende vorteilhaft. Die «Alten» bringen oft eine stabile Arbeitsethik, ausgeprägte Fähigkeiten und ein tiefes Verständnis für ihre Branche mit sich. Die «Jungen» andererseits, sozialisiert in einer digitalen Welt, erkennen in der exponentiellen Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz die Chancen für unsere Gesellschaft.

Künstliche Intelligenz als «Allzweckgerät»
«Alte» müssen beim Aufbau künstlicher «Intelligenz» KI ihre Erfahrung und Reife verantwortungsvoll und mit «gesundem Menschenverstand», selbstsicher und gelassen einbringen können. Die grosse Herausforderung heute ist, dass sich niemand darüber einigen kann, was intelligent sein eigentlich bedeutet. Eine seltsame Voraussetzung zur Entwicklung einer neue Technologie, sagt Helen Toner (32), Politikexpertin, im TED2024 Talk vom April 2024 (11:16). Verschiedene Experten haben völlig unterschiedliche Intuitionen darüber, was den Kern der Intelligenz ausmacht. Wir wissen nicht, ob es Problemlösungen sind, Lernen durch Anpassung, oder ist irgendwie ein physischer Körper mit Emotionen beteiligt? Unterschiedliche Antworten führen zu völlig verschiedenen Erwartungen darüber, wohin die Technologie geht und wie schnell sie dort ankommt. Als vor ein oder zwei Jahren ChatGPT auf den Markt kam, dachten wir, es handle sich entweder um eine eingeschränkte KI, die für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, oder um eine AGI (artificial general intelligence), eine generelle künstliche Intelligenz die alles kann, was Menschen können? Die Antwort ist eindeutig weder das eine noch das andere. Als Allzweckgerät kann sie programmieren, Gedichte schreiben, geschäftliche Probleme analysieren und bei der Reparatur des Autos helfen, ist aber noch weit von menschlichen Fähigkeiten entfernt. Forscher beschreiben manchmal das ganze als Blackbox, darin finden wir Millionen, Milliarden oder sogar Billionen von Zahlen, die auf eine bestimmte Weise addiert und miteinander multipliziert werden. Im Grunde gibt es zu viele Zahlen und noch fehlen uns gute Möglichkeiten um herauszufinden, was diese alle tun.

«Work, Work, Work – Über den Sinn und die Zukunft der Arbeit»: DOC-Film auf SRF, 28. April 2024, 54 Min.

Der Wert von Arbeit
Patrick «Karpi» Karpiczenko (38), Schweizer Satiriker, Autor, Regisseur, Filmproduzent und Dozent für generative künstliche Intelligenz, schrieb in seinem Gastkommentar im NZZ Feuilleton vom 27. April 2024, wie uns künstliche Intelligenz zwingt, unsere Werte grundsätzlich zu überdenken. Was ist Leistung? Was ist Kreativität? Ergibt es noch Sinn, Geld und Arbeit zu verbinden, wenn nur noch hochspezialisierte Arbeit von Menschen ausgeübt werden kann? Hat nur noch Wert, was nicht automatisiert werden kann? Werden Kinderbetreuung und Strassenbau plötzlich zu lukrativen Berufsfeldern? Künstliches Mittelmass wird bereits von der KI produziert, denn nicht alles muss genial sein und da liegt das Potenzial der Technologie. Für die meisten Aufgaben reicht «gut genug». Mittelmass lässt sich folglich automatisieren. Schlechte Nachrichten für Werbetexter:innen und KV-Lehrlende – aber auch für die Gesellschaft als Ganzes? Dazu auch der DOC-Film auf SRF vom 28. April 2024 (54 Min.) «Work, Work, Work – Über den Sinn und die Zukunft der Arbeit». Der Film lädt ein, über die Rolle nachzudenken, welche die Arbeit heute in unserem Leben spielt – und wie wir sie neu denken könnten.

KI-Modelle gegen Altersdiskriminierung
Die Geschwindigkeit, mit der KI-Modelle besser und nützlicher werden, übertrifft alles Bisherige schrieb Karpi. Maschinelles Lernen macht alles effizienter – im Guten wie im Schlechten. Doch wer die Transformation verschläft, kann sie nicht mitgestalten und wird am Schluss vor vollendete Tatsachen gestellt. Was bei Technologie grundsätzlich gilt, ist bei KI noch wahrer: Technologischer Wandel passiert nie im Vakuum, sondern immer in der Wechselwirkung mit der Gesellschaft. Philosophie und Ethik, beides Disziplinen, die bereits Staub angesetzt haben, werden plötzlich essenziell, wenn man Maschinen «Menschlichkeit» beibringen soll. Diese Arbeit ist wie gemacht für uns «Alte»: Wie gestalten wir Systeme, die den Dialog zwischen Mensch und Maschine transparent und gewissenhaft ermöglichen? Diese Gedankenarbeit trägt unseren körperlichen Einschränkungen Rechnung, ermöglicht individuelle Arbeitszeitmodelle und kann auch ortsunabhängig erledigt werden.

«Work, Work, Work – Über den Sinn und die Zukunft der Arbeit»: DOC-Film auf SRF , 28. April 2024, 54 Min.

Erfahrung von «Alten» nutzen
«Wenn wir mit Kraft, Kreativität, Leidenschaft und Zielstrebigkeit altern, trotzen wir nicht dem Alter … wir definieren das Alter.» – Marc Middleton (73), Autor und Journalist.
Direkt vor unserer Nase vollzieht sich ein gewaltiger Wandel in der Art und Weise, wie wir leben und wie wir unser Leben angehen und manifestieren – egal wie alt wir sind. Insofern gäbe es genug Möglichkeiten für neugierige «Alte», den Stand der Digitalisierung weiter zu entwickeln. Fleissarbeiten, wie das Füttern von Daten, übernehmen ältere Branchenkenner, damit sich die jüngeren Fachkräfte auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können. Im Gesundheitswesen könnte man beispielsweise das Patientendossier statt als PDF-Friedhof, mit importierbaren Daten ausstatten, die eine dynamische Bearbeitung durch alle Partner erlauben würden. Solche Aspekte tragen dazu bei, die Produktivität und Effizienz am Arbeitsplatz zu steigern. In vielen Branchen werden neue Technologien und Arbeitsmethoden eingeführt, die eine gewisse Lernkurve erfordern. Engagierte «Alte» müssen möglicherweise zusätzliche Anstrengungen unternehmen, um sich fortzubilden und neues Wissen akquirieren. Altersvielfalt am Arbeitsplatz soll auch zu einer positiven Unternehmenskultur beitragen, indem verschiedene Perspektiven und Erfahrungen zusammenkommen. Die Kombination aus der Energie und Innovationsfähigkeit der «jungen Wilden» und der Weisheit und Erfahrung der «Alten» kann zu einer dynamischen und erfolgreichen Arbeitsumgebung führen. Letztendlich sollten ältere Arbeitnehmer nicht aufgrund ihres Alters, sondern aufgrund ihrer Fähigkeiten, ihres Engagements und ihres Potenzials beurteilt werden, das zum langfristigen Erfolg eines Unternehmens beiträgt.

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