Algorithmen bestimmen unser digitales Leben: Sie schlagen Produkte vor, neue Filme oder Serien, Musik – oder Postings und Meldungen auf Social Media. Das alles intransparent und keineswegs immer zu unserem Vorteil.
Die Algorithmen sozialer Netzwerke wie Facebook sind mitverantwortlich für die oft rasante Verbreitung von Falschinformationen und die gesellschaftliche Polarisierung, sagt man. Aber stimmt das auch? Einige aktuelle Studien kommen zu einem anderen Ergebnis.
Nicht überall, wo KI drauf steht, steckt auch KI drin: Der Hypebegriff wird häufig zum Marketing missbraucht.
Nun ist es also so weit: Twitter hatte angekündigt, Teile seines Quellcodes offenzulegen. Jetzt kann jeder sehen, nach welchen Kriterien der Algorithmus einzelne Postings pusht oder unterdrückt. Twitter ruft sogar zur Mitarbeit auf!
Seitdem Elon Musk bei Twitter im „Driver’s seat“ sitzt, hat sich eine Menge verändert – vieles nicht zum Guten. Doch jetzt gibt es eine Ankündigung, die durchaus interessant ist: Musk will einen entscheidenden Algorithmus öffentlich machen.
Wer bei Twitter einen Tweet postet, der mit einem Foto garniert ist, muss mitunter zusehen, wie Twitter das Foto beschneidet – damit es perfekt in die Timeline der User passt. Der Algorithmus, der den passenden Ausschnitt bestimmt, scheint nicht über jeden Zweifel erhaben. User haben Auffälligkeiten entdeckt, die auf eine mögliche Form der Diskriminierung hinweisen.
Gesichtserkennung funktioniert immer besser. Wir haben deshalb ein Problem: Je mehr Fotos von uns im Netz landen, desto leichter sind wir zu finden – allein über unser Gesicht. Forscher aus Chicago haben eine interessante Software entwickelt, die KI-Systemen ein Schnippchen schlägt: Kleine Veränderungen am Gesicht – für uns Menschen unsichtbar – verwirren die Gesichtserkennungs-Algorithmen komplett.
Längst ist YouTube die wichtigste Video-Plattform, die über Nutzer auf der ganzen Welt verfügt. Regelmäßig sehen sich diese in ihren Videoempfehlungen Inhalten ausgesetzt, die der Algorithmus eigens für sie ausgewählt hat. Die Genauigkeit dieser technischen Vorgabe ist es, die zum intensiven Konsum der Clips verleitet. Doch wie gelingt dies dem Algorithmus?
