Bild von Colin Behrens auf pixabay.

Die Digitalisierung der Gesellschaft schreitet schnell voran und wurde durch Corona noch einmal deutlich beschleunigt. Das Thema „Künstliche Intelligenz“ ist vielfach sowohl Treiber und Nutznießer dieses Wandels. Dabei wird insb. der Teilbereich Deep Learning, also maschinelle Lernverfahren, die mit tiefen neuronalen Netzen arbeiten, immer wieder für seine neuen Möglichkeiten und guten Ergebnisse gefeiert, aber auch wegen seiner disruptiven Potenziale und des Beitrags zur Festigung der Macht internationaler Großkonzerne gefürchtet. In der OSBA wurde dieses Thema in der jüngeren Vergangenheit immer mal angesprochen, aber bisher nicht systematisch bearbeitet. Dabei sagen viele namhafte Softwareunternehmer und Akademiker voraus, das schon in naher Zukunft die meisten Softwareanwendungen kleinere oder größere Deep Learning Anteile aufweisen werden. Die Forschungsergebnisse der letzten 5-10 Jahre, sowie kommerzielle Produkte wie Google Lens oder Amazon Alexa untermauern diese Aussagen als glaubwürdig.

Deshalb regt unser Mitglieder Prof. Dr. René Peinl an, das Thema im Rahmen einer neuen Working Group in der OSBA zu adressieren und folgende Ziele zu verfolgen:

Fördern der Offenlegung aller relevanten Aspekte eines Deep Learning Modells, so dass die mit dem Modell erzielten Resultate allgemein verwendet oder zumindest nachvollzogen werden können. Dazu zählen

  • das Netzwerkmodell selbst als Open Source Software (was bisher schon häufig passiert)
  • die Hyperparameter, die für das Training verwendet wurden (z.B. Lernrate, Loss Funktion, …)
  • die Daten, mit denen Modelle trainiert werden, zumindest aber ausführliche Metadaten, die eine Einschätzung zu möglichem Bias erlauben (Transparenz)
  • das (vor-)trainierte Modell, das direkt für Inferencing verwendet werden kann; insb. solche, die für viele spezielle Lösungen weiterverwendet werden können, z.B. Spracherkennung, Objekterkennung, Sprachverständnis, 3D Reconstruction, Sprachsynthese, …
  • Fördern von Open Data als Grundlage für das Training eigener Modelle
  • Stärken der Zusammenarbeit von KMU und Forschungsinstituten, um für landes-spezifische Lösungen zu dem Niveau englischsprachiger Lösungen auszuschließen
  • Vorschläge für eine Differenzierung der Datenschutzregeln erarbeiten, die für Daten gelten sollen, die zum Training verwendet werden (z.B. nach Auswirkungen auf die Rechteinhaber, bzw. Ersteller der Daten/abgebildete Personen, Balance zwischen DSGVO (alles verbieten) und §44b UrhG (alles erlauben)) http://www.gesetze-im-internet.de/urhg/__44b.html

Wenn Sei Mitglied bei der OSB Alliance sind und Interesse an der Mitwirkung in dieser Working Group haben, wenden Sie sich bitte an die Geschäftstelle unter info@osb-alliance.com.