Präsentation am Masterstudiengang für angewandte Medienforschung über Spannungsfelder rund um Internet der Dinge, künstliche Intelligenz und algorithmische Entscheidungsfindung.
Wirtschaftsingenieurwesen an der Universität Duisburg-Essen
Internet of Things: Bestandsaufnahme & Spannungsfelder (Uni Dresden, 18. Okt 2017)
1. The Waving Cat | www.thewavingcat.com | @thewavingcat
Peter Bihr | @peterbihr
The Waving Cat
A Strategy, Research & Foresight Company
Dresden, 18. Okt 2017
Internet of Things:
Bestandsaufnahme & Spannungsfelder
3. Self-initiated projects
Self-initiated conferences, publications & research projects include:
Cognitive Cities Conference (2012)
Future of connected cities.
Ignite Berlin (since 2010)
Lightning talks of 5 minutes about
passion projects.
Enlighten us, but make it quick!
ThingsCon (since 2014)
A global community of IoT fostering
the creation of a human-centric and
responsible IoT.
Understanding the Connected
Home (2nd ed. 2016)
Thoughts on living in tomorrow’s
connected home. Ebook.
View Source: Shenzhen (2017)
An exploration of Shenzhen’s
hardware ecosystem.
The State of Responsible IoT (2017)
This ThingsCon report is a
collection of essays by experts
from the ThingsCon community.
Conferences & Communities Publications & Research
6. Internet of Things (IoT)
Charakteristika:
- Verlängerung des Internet in den physischen Raum
- Vernetzte, datengetriebene Produkte, Services, Systeme
- Physische Kompotente + Sensoren + Datenverarbeitung
Bild:Scott Webb
9. AI/KI, Machine Learning, Big Data
Artificial Intelligence (AI) = Künstliche Intelligenz (KI):
Teilgebiet der Informatik (Stochastik), die sich mit automatisierter
Entscheidungsfindung befasst.
Machine Learning (ML):
Methode innerhalb des Gebiets der KI. Lernende Algorithmen, die Muster erkennen
und sie auf andere Bereiche anwendbar machen, z.B. Spracherkennung.
Big Data:
Analyse extrem großer Datenmengen, i.d.R. in Echtzeit.
Quelle: Zivile Arunas
28. IoT lebt an der Schnittstelle
verschiedenster Bereiche von
Expertise und Regulierung.
Technologie
IT
Wirtschaſt
Datenschutz
Bildung
Sicherheit
Künstliche Intelligenz Mobilität
38. • Wer kontrolliert Daten, Datennutzung, Datenfluss?
• Wem gehören die Computer?
• Wer kann sie an- und abschalten?
• Wer hat Zugriff, und wer gewährt ihn?
42. ?
• Was tut das Gerät? Was kann es?
• Welche Daten werden gesammelt?
• Wo, wie, und wofür werden sie verarbeitet,
genutzt, geteilt?
• Werden die Datensätze mit anderen
kombiniert?
• Wer hat Zugriff auf die Daten, wer hat
Nutzungsrechte, wer kann löschen?
• Was ändert sich beim nächsten Soſtware-
Update?
Black boxes
48. Zukunſt lässt sich gestalten
Dazu benötigen wir
1. ein Verständnis der Vergangenheit (Geschichte, Daten, Statistiken)
2. die Fähigkeit, zukünftige Entwicklungen abzusehen (Analyse,
Foresight, Forschung)
3. Methoden, diese Entwicklungen positiv zu beeinflussen (Politik)
55. Umgebung als Medium
• Was ändert sich, wenn Haus, Fahrzeug, Stadt zum
Medium werden?
56. Gender, Diversität, Inklusion
•Warum haben digitale Assistenten immer eine
weibliche Persona?
•Werden traditionelle Gender-Rollen durch IoT und
Algorithmen verstärkt oder geschwächt?
•Wie diskriminieren Algorithmen & was können wir
dagegen tun?
57. Partizipation, Governance, Machtdynamik
•Wer gestaltet digitale Systeme und IoT?
•Wer kann mitbestimmen, wer nicht?
•Wer kann auf Daten zugreifen? Wer kann sie lesen,
verarbeiten, verändern, löschen? Wer entscheidet
das?
58. Kommunikationsverhalten
•Wie verändert sich unser Kommunikationsverhalten?
•Ändert sich unsere kommunikative Beziehung zueinander?
Die zu unserem Umfeld? Unser Selbstverständnis?
•Wer sind die neuen Gatekeeper?
•Sorgen allgegenwärtige Mikrofone und Tracking-Cookies
für eine neue Art von Schweigespirale?
59. Vielen Dank.
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