Ernsthafte Frage: Was gibt es für gute Beispiele von KI-Anwendungen, die einen gesellschaftlichen Nutzen haben (reale Anwendungen, konkrete Beispiele, nicht Potenzial)?
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z.b. KI-gestützte lernplattformen, diagnoseunterstützung, klimamodelle, logistikoptimierung, unfallprävention in fahrzeugen, barrierefreiheit durch echtzeituntertitel.
tipp: chatGPT fragen. da kommen gleich jede menge beispiele aus bildung, gesundheit, umweltschutz, soziale gerechtigkeit, landwirtschaft, katastrophenmanagenent oder etwa verkehr :-)
Eigene Erfahrung: Man kann sich als juristischer Laie mit Hilfe der KI einen Rekurs gegen einen Entscheid eines Amtes schreiben der vor Gericht verhält und durchkommt: So dass das Gericht erstaunt ist über die Qualität des Rekurses von einem Laien.
Das wäre noch vor 2 Jahren nicht möglich gewesen.
Gleiche Erfahrung habe ich dieses Jahr auch gemacht. Innert zwei Stunden eine sechsseitige Begründung geschrieben, warum ein Verein doch gemeinnützig ist (Von Anwalt gegenlesen lassen, zwei Wörter ausgetauscht) und Recht erhalten.
Das finde ich auch! Es wäre zuvor ohne KI mit eine viel zu grossen finanziellen Risiko verbunden gewesen eine Juristen zu beauftragen..... So war der Rekurs innert 4 Tagen fertig.
Ich empfehle das Buch AI Snake Oil. Dort wird klar, dass alles was "predictive AI" ist, völliger Schwachsinn bis gefährlich ist (bspw. Rekrutierung), für GPTs & LLMs sehen sie Anwendungsmöglichkeiten (vor allem Bild/Objekterkennung ist stark)
Z.B. in der Bild- und Spracherkennung, in der automatischen Übersetzung, in der Bildbearbeitung (nicht nur in der Nachbearbeitung, sondern schon in dem Moment, in dem das Bild geschossen wird).
Auf jedem Handy laufen hunderte "klassische" ML modelle, welche die Interaktion mit dem Gerät vereinfachen. Z.B. die Swipe-Tastatur oder die automatische Textauswahl bei einem Doppelklick auf Android sind ML-gesteuert.
Bei der LLM-basierten GenAI sieht es jedoch anders aus. Dort kann ich noch keinen gesellschaftlichen Nutzen ausmachen.
Leider werden oft in Diskussionen zu diesem Thema beide Arten von KI vermischt, i.e. die Errungenschaften der "klassischen" ML werden oft benutzt, um für GenAI zu werben.
Eines der Hauptprobleme von GenAI-Modellen wird oft als Unzuverlässigkeit, bzw. die Tendenz zur Halluzination, beschrieben.
Dahinter versteckt sich aber ein grösseres Problem: diese Modelle können alle nicht, wie rational denkende Menschen, zwischen Fakten und Meinungen unterscheiden.
Über diesen lässt sich streiten 😂, aber das Konzept dahinter funktioniert als Erklärstück sehr gut wie KI funktioniert oder was die Voraussetzungen für eine Anwendung von KI sind.
Danke für alle Antworten. Ich hätte vielleicht etwas präziser sein müssen bei der Frage. Mir geht es in erster Linie um LLM / General purpose AI und mir ging es um Anwendungen, die insgesamt einen positiven gesellschaftlichen Nutzen haben, der grösser ist, als wenn man es anders getan hätte. 1/
Dann ist auch bei herkömmlichen algorithmischen Systemen in einigen Fällen (Diagnostik, policing) die Bilanz auch nicht so eindeutig. Plus gibt es nicht auch eine Art Rebound-Effekt?
Ja. Anmerken sollte man noch, dass wir erst am Anfang stehen. Die KIs, auf die wir als Menschen im normalen oder beruflichen Leben treffen, bspw. ChatGPT ist das eine. Das andere ist das hier z.B. Es ist wichtig zu unterscheiden!
Dank der Unterstützung durch ChatGTP können wir schneller Code schreiben und so mit demselben Zeitauf z.B. den SP-Sektionen mehr Funktionen für die Website zur Verfügung stellen oder mehr Funktionen ins Avanti einbauen.
Damit es keine Missverständnisse gibt: Es geht nur um Unterstützung beim Programmieren - wir intergrieren jedoch natürlich aus verschiedenen Gründen keine externe Dienste in unsere Tools.)
SwissAI: https://www.swissai.com/
Digitaler Twin der gebauten Umwelt ermöglicht Szenariotechnik für Systemtransformationen und Betriebsoptimierung. ZB Dekarbonisierung/Lieferketten/Grossereignisse/Logistk. SpinOff der ETH Zürich. Bin da Beirätin.
Es gibt an der Uni Bern eine wirklich spannende Vortragsreihe über künstliche Intelligenz und in welcher Weise sie unseren Alltag bereits beeinflusst. Die nächste Veranstaltung findet am Sa 18.01.25 statt. Vielleicht haben Sie Interesse.
Spam-Filter funktionieren seit Jahren mit statistischen Methoden wie zB Häufigkeitsanalysen, einige dieser Methoden werden heute als „AI“ verkauft. Wenn AI-generierter Spam nicht mehr von normalen Texten unterscheidbar ist, wird Erkennung schwierig.
Sie erzeugen bedeutend weniger Kosten für die Gestaltung. Sie können folglich für nicht kommerzielle, gemeinnützige Projekte kosten sparen und trotzdem einen professionellen Eindruck hinterlassen, damit das gesparte Geld der Sache an sich dienen kann.
Wir transkribieren beispielsweise Meyer:Wermuth mit whisper. Schweizerdeutsche, krumme Sätze rein, richtiges Deutsch raus.
Das finde ich ziemlich beeindruckend.
#NotebookLM https://notebooklm.google/
Mithilfe der „Audio-Zusammenfassung“ können Quellen (PDF, Website) in aufschluss- und detailreiche Diskussionen verwandelt werden.
Wir tüfteln bei @bajour.ch an einem LLM-Eingabefeld herum, um die Teilnahme an unserer Frage des Tages inklusiver zu machen. Viele Menschen haben Hemmnisse, weil sie sich nicht gut ausdrücken können schriftlich. Das sind oft auch die, die von sich aus nicht ChatGPT etc. nutzen.
Und auch: KI analysiert Einsprachen über Analysenresultate. Klärt in ein paar Sekunden über 15 Datenquellen über die letzten 15 Jahre ab. Macht eine Zusammenfassung, zeigt allfällige Unsicherheiten und Unstimmigkeiten auf und stellt diese den QM-Operators bereit, die diese dann im Detail abklären.
Konkret: Wir lassen den gesamten Netzwerkverkehr und den Zustand/Konfiguration aller Computer mit einer KI überwachen. Gemäss den Algorithmen wertet diese die Daten aus. Von z.B. 20Mrd. "Actions" klassifiziert diese 180 davon als "concern", davon 15 als "critical". Das kann kein Human IT-Operator.
Die IT Operators sind dann aber gefragt, um die 180 "concern" resp. 15 "critical" zu analysieren, deren Ursache festzustellen und diese dann zu bewerten. Und das ist auch gut so.
Ich lasse gesammelte Feedback-Antworten davon zusammenfassen. ChatGPT ist sehr gut darin, mehrere hundert Textantworten auf die 5-10 wichtigsten Punkte zu kürzen. Menschliche Nachkontrolle ist nötig, aber ingesamt spare ich viel Zeit.
Die KIs von https://perplexity.ai und Microsoft Edge sind bei der Recherche von Papers eine gute Ergänzung zu Google Scholar, da sie nebst dem Link auch gleich eine kleine Zusammenfassung liefern und komplexere Suchanfragen verarbeiten können.
Kommt vielleicht ein bisschen draufan wie man gesellschaftlichen Nutzen definiert. Aber ich finde zB Deepl schon ziemlich grossartig.
Und in der Radiologie soll die Kombination aus der Beurteilung durch Menschen und durch KI bisweilen besser sein als nur durch Menschen. Aber ich bin keine Expertin.
Bzgl. Radiologie soll ein gewisser Geoffrey Hinton 2016 gesagt haben, dass es die in 2-3 Jahren nicht mehr braucht. Ganz so weit sind wir glaub noch nicht
Die Frage der Definition gesellschaftlichen Nutzens ist ja schon diskutabel. Ich will hier nicht zu rigoros verstanden werden und auch nicht maschinenstürmerisch und ich finde Deepl auch sehr praktisch. Aber hier macht eine Maschine die Arbeit eines Menschens, einfach schneller und günstiger. 1/
Das ist super für die Nutzer:innen, aber ist es auch real ein Fortschritt für die Gesamtgesellschaft?
Man könnte jetzt hier argumentieren, dass es der allgemeinen Verständigung dient oder Inklusion vereinfacht. Aber ich finde die Geschichte immer auch ein wenig zweischneidig. 2/2.
Hm. Deepl ist ein gutes Beispiel, wenn mans so sieht. Ich denke, in den allermeisten Fällen macht es die Arbeit eines Menschen, der sonst mehr oder weniger mit der fremdsprachigen Mail/dem fremdsprachigen Text gekämpft hätte, aber keinen Profi herangezogen hätte. Arbeitgeber können das ja auch /
/ in Richtlinien packen, was mithilfe von Deepl übersetzt werden darf und was nicht. Ich kenne das so.
KI sollte die Arbeit von Menschen da erleichtern, wo sie besser sein kann als unsere Gehirne oder wo sie weniger Fehler macht. Ergänzung, Unterstützung, so dass wir mehr das tun können, was KI /
Ehrlicherweise kann man auch sagen, es wird Berufe geben, die es vielleicht künftig nicht mehr braucht, das muss nicht per se tragisch sein. Ich sehe den gesellschaftlichen Nutzen aber schon eher da, wenn es etwas ist, was Menschen nicht könnten, den Menschen aber dient. +1/
Aber ja: es braucht unbedingt Regeln und Leitlinien. Der Unsinn, der damit zur Zeit teilweise betrieben wird (siehe den CocaCola-Spot), ist unfassbar, und von gefährlichen und illegalen Aspekten rede ich noch gar nicht.
> hier macht eine Maschine die Arbeit eines
> Menschens, einfach schneller und günstiger.
Ist das nicht die Definition von jedem technologischen Fortschritt? Ob der Nutzen dann gesamtgesellschaftlich ist, hängt dann von der konkreten Anwendungen und von der Verteilung der Effizientgewinne werden.
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Das wäre noch vor 2 Jahren nicht möglich gewesen.
* https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders
* https://redresscompliance.com/top-30-real-life-ai-use-cases-across-industries/
* https://research.aimultiple.com/ai-usecases/
How AI is pushing medical robotics toward autonomy
https://www.youtube.com/watch?v=KY8-WjpvRdk
(Ist doch konkret / eig. Erfahrg., dafür kommt das wie eine relativ patzige Antwort rüber? Immerhin teilen hier Leute gratis ihr Wissen🤔?)
Also "klassisches" Machine Learning (ML), oder LLM-basiertes "Generative AI" (GenAI)?
Das "klassische" ML ist bei sehr vielen Anwendungen kaum wegzudenken und ist für viele Nutzer*innen eine Selbstverständlichkeit geworden.
1/n
2/n
3/n
Für die meisten Nutzer*innen sind das einfache Spielereien, aber für viele Nutzer*innen mit Beeinträchtigungen sind sie unverzichtbar.
4/n
Leider werden oft in Diskussionen zu diesem Thema beide Arten von KI vermischt, i.e. die Errungenschaften der "klassischen" ML werden oft benutzt, um für GenAI zu werben.
5/n
Dahinter versteckt sich aber ein grösseres Problem: diese Modelle können alle nicht, wie rational denkende Menschen, zwischen Fakten und Meinungen unterscheiden.
6/n
https://news.hslu.ch/ki-bier/?_gl=1*1xl2kgt*_gcl_au*MTk3ODMwOTg1OC4xNzMyMTk1NDY1
Ansonsten hätte ich hier noch die Masterarbeit meines Bruders zum Thema Baureglemente:
https://www.snowflake.ch/blog/post/wie-funktioniert-ki
Digitaler Twin der gebauten Umwelt ermöglicht Szenariotechnik für Systemtransformationen und Betriebsoptimierung. ZB Dekarbonisierung/Lieferketten/Grossereignisse/Logistk. SpinOff der ETH Zürich. Bin da Beirätin.
KI kann dies wohl viel früher und besser erkennen
Das finde ich ziemlich beeindruckend.
https://notebooklm.google/
Mithilfe der „Audio-Zusammenfassung“ können Quellen (PDF, Website) in aufschluss- und detailreiche Diskussionen verwandelt werden.
👉 https://notebooklm.google.com/notebook/2dc9aaf4-13cf-412c-afac-633b1bc31b99/audio
Beispiel-Link: https://www.gruene.de/sammlungen/das-haben-wir-geschafft
https://www.crisistextline.org
https://www.thorn.org/blog/generative-ai-principles/
Ich denke das kennst Du:
https://aiforgood.itu.int/summit25/
https://woebothealth.com
https://www.bemyeyes.com
https://www.tobiidynavox.com
https://de.ava.me
https://www.ossur.com/de-ch
https://www.seeingai.com/
https://www.adamcares.ai/
Und in der Radiologie soll die Kombination aus der Beurteilung durch Menschen und durch KI bisweilen besser sein als nur durch Menschen. Aber ich bin keine Expertin.
Man könnte jetzt hier argumentieren, dass es der allgemeinen Verständigung dient oder Inklusion vereinfacht. Aber ich finde die Geschichte immer auch ein wenig zweischneidig. 2/2.
KI sollte die Arbeit von Menschen da erleichtern, wo sie besser sein kann als unsere Gehirne oder wo sie weniger Fehler macht. Ergänzung, Unterstützung, so dass wir mehr das tun können, was KI /
Aber ja: es braucht unbedingt Regeln und Leitlinien. Der Unsinn, der damit zur Zeit teilweise betrieben wird (siehe den CocaCola-Spot), ist unfassbar, und von gefährlichen und illegalen Aspekten rede ich noch gar nicht.
> Menschens, einfach schneller und günstiger.
Ist das nicht die Definition von jedem technologischen Fortschritt? Ob der Nutzen dann gesamtgesellschaftlich ist, hängt dann von der konkreten Anwendungen und von der Verteilung der Effizientgewinne werden.
Technologischer Fortschritt wäre auch ein Editier-Button, um Tippfehler in Bluesky-Posts zu korrigieren... 😑