Cassie Kozyrkov

Als Chief Decision Scientist bei Google hilft sie Teams bei datengesteuerten Entscheidungsprozessen und KI-Strategien.

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Why it is fundamentally wrong to see human properties in computers

With love and data Podcast Episode #030

Es ist grundlegend falsch, menschliche Eigenschaften in Maschinen zu sehen

Als Chief Decision Scientist bei Google leitet Cassie Kozyrkov Teams bei datengesteuerten Entscheidungsprozessen und KI-Strategien an. Sie hat über 15.000 Google Mitarbeiter in diesen Bereichen geschult. 

Wir haben mit ihr darüber gesprochen, wie Menschen und Maschinen Entscheidungen treffen. Key Insight: “Eine Entscheidung ist eine Entscheidung, egal ob sie von einem Menschen oder einer Maschine getroffen wird.” 

Die Arbeit eines Decision Scientist

Bei Cassies Arbeit bei Google geht es nicht darum, zu verstehen oder zu lehren, wie man Entscheidungen trifft. Sie verwendet das Wort viel weiter gefasst als die meisten Menschen - aus der Perspektive einer Neurowissenschaftlerin. 

Für sie ist eine Entscheidung jede Handlung, die Jemand oder Etwas trifft. Es muss nicht unbedingt eine körperliche Handlung sein. Es könnte ein Computer-Output sein, der etwas als "Katze" oder als "keine Katze" kennzeichnet. Oder jemand, der die Entscheidung trifft, seine Hand nach oben oder unten zu bewegen. Im Grunde ist jede Aktion oder Interaktion eine Entscheidung. Und Cassie unterscheidet nicht zwischen menschlichen und maschinellen Entscheidungen! 

Der einzige Unterschied zwischen einer menschlichen und einer maschinellen Entscheidung besteht darin, dass die Entscheidungen eines menschlichen Gehirns viel schwerer zu verstehen sind als die Daten, die von einer Maschine ausgegeben werden. 

Warum haben Menschen Angst vor Maschinen? 

Für Cassie kommt die Angst vor Maschinen und KI von der Neigung, alles zu vermenschlichen. Cassie sagt, dies sei ein grundlegender Fehler der Menschen. Wenn wir menschliche Tendenzen in einem Teddybär sehen, werden wir diese auch in einer Maschine sehen. Aber das bedeutet nicht, dass der Teddybär oder die Maschine tatsächlich diese menschlichen Eigenschaften haben. 

Und Cassie glaubt auch nicht, dass Maschinen menschliche Funktionen entwickeln werden. Um diese menschlichen Funktionen zu entwickeln, müssten wir erstmal unsere eigenen menschlichen Anreize verstehen. Das würde so viele teure Experimente erfordern, dass Cassie nicht glaubt, dass diese finanziert werden. Und selbst wenn jemand sie finanzieren würde, könnten wir immer noch nicht sicher sein, dass sie funktionieren. 

Schutz vor unbeabsichtigten Problemen 

Cassie sagt, ihre Hauptaufgabe bei Google ist es, unbeabsichtigte Probleme zu vermeiden. Als Beispiel nennt sie Security Tools: 

"Wenn jemand böse sein will, kann er einen Weg finden, böse zu sein. In meiner Arbeit geht es eher darum, Menschen dabei zu helfen, unbeabsichtigte Probleme zu vermeiden [...] Diese unbeabsichtigten Konsequenzen sind das, womit ich den Menschen sehr gerne helfe."

Man kann das mit einem Problem in einem Film vergleichen. Die Hauptfigur hat die Möglichkeit, Wünsche erfüllt zu bekommen. Die Person wünscht sich ein romantischeres Umfeld und deshalb, dass der Mond näher an der Erde ist - weil ein größerer Mond romantischer ist. Die Absicht dahinter ist keine schlechte, hat aber einige unbeabsichtigte Konsequenzen. Die Figur wollte mehr Romantik und hat etwas ganz anderes bekommen. Und genau das ist Cassies Arbeit: Uns vor unseren eigenen unbeabsichtigten Konsequenzen zu schützen. 

Wenn ihr mehr über die Arbeit von Cassie bei Google erfahren möchtet und darüber, was Decision Making mit unseren Politikern zu tun hat, dann hört euch unsere Podcast-Episode mit Cassie als Gast an. 

2021-02-18 podcast data ai KI Neurowissenschaft

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