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Geht seit zehn Jahren, drei Startups (tame, Krautreporter, piqd) und vielen Stunden Berichterstattung vor allem der Frage nach, wie sich die Öffentlichkeit durch das Netz verändert. Wer bestimmt, was relevante Informationen sind? Wie stellen wir sicher, dass relevante Informationen noch eine Öffentlichkeit erreichen? Wie können Alternativen zu Facebook, Twitter und Co. aussehen?
Frederik ist Vorstandsmitglied von Vocer, einem Think Tank für Medieninnovationen und journalistische Nachwuchsförderung. Er studierte Volkswirtschaft und Journalismus in Hannover, Aarhus, Amsterdam und London.
Ganz ohne Medienbezug ist er als Mitgründer der #KoDorf-Bewegung unterwegs. Ko-Dörfer bestehen aus vielen kleinen ökologisch gebauten Holzhäusern und einigen größeren Gemeinschaftsgebäuden wie einem Coworking Spaces, einer Küche mit langer Tafel und Veranstaltungsflächen. Mehr zu den KoDörfern und Transformationsprogrammen im ländlichen Raum: www.kodorf.de
Das Problem ist bekannt: Algorithmen spielen eine zunehmend große Bedeutung in unserem Leben aber kaum ein Mensch versteht, wie Facebook, Google, Schufa & Co ihre Ergebnisse im Detail berechnen. Bald schon gibt es vielleicht überhaupt niemanden mehr, der die Logik der Algorithmen nachvollziehen kann, denn Google, Facebook und viele andere Unternehmen setzen verstärkt auf Machine Learning.
Machine Learning bedeutet, dass eine künstliche Intelligenz selbständig lernt. Einmal losgelassen, lässt sich kaum vorhersagen welche Regeln die Software aus den Daten ableitet, mit denen sie gefüttert wird. Selbst für das Google-Management wird die Suche damit mehr und mehr zur Black Box.
Quelle: Jack Clark bloomberg.com
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Ich finde das Thema spannend, bleibt die Frage, was sich für uns als Nutzer daraus ableitet, oder?
skynet halt...