Artificial intelligence and distributed ledger and blockchain technologies in public administration

The digitisation of public administration is associated with high expectations. This also applies to the innovation and technology fields of artificial intelligence (AI) and distributed ledger technology (DLT). The task areas for AI applications in public administration are manifold. So far, however, only little use has been made of the opportunities involved. In the context of public administrative action, DLT applications are particularly appropriate for the management of transaction and process data, such as those occurring in register administration. International practical examples show that AI and DLT projects have become a regular service of public administrations. These projects include both individual applications, such as automatic traffic control, and the introduction of complex digital infrastructures as a basis for administrative services. The introduction and use of AI and DLT in public administration is not merely a technical issue. Established processes as well as the organisational and service culture of public administration must be adapted. Moreover, specific knowledge must be built up and networked. The interdepartmental digital challenges require a clarification and simplification with regard to the responsibility for the targeted expansion of technology strategies focusing on AI and DLT

Personallose Betriebszeiten in Öffentlichen Bibliotheken

PERSONALLOSE BETRIEBSZEITEN IN ÖFFENTLICHEN BIBLIOTHEKEN Personallose Betriebszeiten in Öffentlichen Bibliotheken / Kluge, Jakob (Rights reserved) ( -

Algorithms in digital media and their influence on opinion formation

Summary Search engines, social media and video platforms collect, process and disseminate large volumes of information from different sources. They are also referred to as information intermediaries. The operators of these online platforms develop and use algorithms to decide which messages are displayed to which people and in which order. In contrast to journalistic procedures in newsrooms, these selection decisions are predominantly profit-oriented and not based on journalistic criteria, but on operator interests. The significance of algorithms in digital media for forming individual and public opinions has become the focus of political and social interests, mainly due to undesirable developments such as the spread of fake news or the use of personalised advertising for political campaigns. So far, a few studies are available regarding the influence of digital media on opinion formation in Germany. Measures to regulate algorithms are being discussed or are already in the process of legislative implementation

Wie bewerten junge Menschen personalisierte Onlinemedien? Ergebnisse einer Repräsentativbefragung

Suchmaschinen, soziale Medien, Video- und Nachrichtenportale bieten insbesondere für junge Menschen einen wichtigen Zugangsweg zu Informationen aus Politik und Gesellschaft. Informationsinter­mediäre wie Google und Facebook ergänzen das Angebot klassischer massenmedialer Nachrichtenanbieter nicht nur, sondern ersetzen es teilweise sogar. Mittels algorithmenbasierter Verfahren wird dabei für jede Nutzerin und jeden Nutzer eine personalisierte Nachrichtenauswahl zusammengestellt. Dafür greifen die Intermediäre auf zuvor gesammelte Daten wie Interessen- und Freundeslisten, gespeicherte Suchanfragen oder aufgerufene Nachrichtenartikel zurück. Der TAB-Sensor nähert sich dem Thema daher aus der Perspektive junger Menschen und behandelt Fragen zur Nutzung und Bewertung einer personalisierten Nachrichtenauswahl. Die bundesweite Repräsentativbefragung von Menschen zwischen 18 und 23 Jahren stellt einen Baustein der Untersuchung des TAB zum Thema »Algorithmen in digitalen Medien und ihr Einfluss auf die Meinungsbildung« dar

Künstliche Intelligenz und Distributed-Ledger-Technologien in der öffentlichen Verwaltung. TAB-Fokus

Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung ist mit hohen Erwartungen verbunden. Dies trifft auch auf die Innovations- und Technologiefelder der künstlichen Intelligenz (KI) und Distributed-Ledger-Technologie (DLT) zu. Die Aufgabenbereiche für KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung sind vielfältig, die Nutzung der Möglichkeiten bislang gering. DLT-Anwendungen eignen sich im Zusammenhang mit öffentlichem Verwaltungshandeln besonders für das Management von Transaktions- und Prozessdaten, wie sie etwa in der Registerverwaltung anfallen. Internationale Praxisbeispiele zeigen, dass KI- und DLT-Projekte in den Regelbetrieb öffentlicher Verwaltungen überführt wurden. Die Projekte umfassen sowohl Einzelanwendungen, wie eine automatische Verkehrssteuerung, als auch die Einführung komplexer digitaler Infrastrukturen als Basis für Verwaltungsdienstleistungen. Die Einführung und die Nutzung von KI und DLT in der öffentlichen Verwaltung sind kein rein technisches Thema. Etablierte Prozesse und die Service- und Organisationskultur der öffentlichen Verwaltung müssen angepasst, spezifisches Wissen aufgebaut und vernetzt werden. Die ressortübergreifenden digitalen Herausforderungen erfordern eine Klärung und Vereinfachung der Zuständigkeit für den gezielten Ausbau von Technologiestrategien mit Fokus auf KI und DLT

Künstliche Intelligenz und Distributed-Ledger-Technologie in der öffentlichen Verwaltung : Ein Überblick von Chancen und Risiken einschließlich der Darstellung international einschlägiger Praxisbeispiele : Endbericht zum TA-Projekt »Chancen der digitalen Verwaltung«

Die Analysen zum Status quo der Nutzung von KI und DLT im In- und Ausland zeigen, dass beide Technologiefelder in immer mehr Anwendungsfeldern auf allen Ebenen der öffentlichen Verwaltung zum Einsatz kommen. So finden sich KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung in Deutschland sowohl auf Bundes- und Landes- als auch auf kommunaler Ebene. Es zeigt sich dennoch, dass die Anzahl der pilotierten bzw. implementierten KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung im Vergleich zur privaten Wirtschaft noch gering, die Nutzung von KI nach wie vor eher Nischenthema ist. Mögliche Ursachen hierfür sind mangelndes Know-how, aber auch Widerstände aufgrund von etwaigen Arbeitsplatzveränderungen und Verantwortlichkeitsproblemen bei KI-basierten Entscheidungen sowie (datenschutz)rechtliche Hindernisse. Von den in der öffentlichen Verwaltung in Deutschland identifizierten DLT-Projekten befinden sich viele erst in der Planungsphase oder als Pilotprojekt im Teststadium. Die Behördenleiterbefragung zeigt hier, dass das Wissen und die Kompetenzen rund um DLT in der öffentlichen Verwaltung in Deutschland bislang wenig entwickelt ist. Im internationalen Vergleich zur Nutzung von KI und DLT in der öffentlichen Verwaltung zeigt sich, dass in vielen Ländern etliche Digitalisierungsprojekte bereits in den Regelbetrieb der Verwaltungen überführt wurden. Eingeführt wurden neben Einzelanwendungen, wie die automatisierte Verkehrssteuerung oder Verifikation von Dokumenten und Zeugnissen, auch umfassende digitale Infrastrukturen als Grundlage für verschiedene Verwaltungsdienstleistungen (Anmeldung eines Wohnsitzes, Beantragung von Unterstützungsleistungen wie Kindergeld). Mit dem Fortschreiten der Technologien sowie der Entwicklung, Pilotierung und Übernahme von KI- und DLT-Anwendungen in den Regelbetrieb stellen sich für die öffentliche Verwaltung in Deutschland neben den Chancen zur Erschließung der Anwendungs- und Innovationspotenziale gleichzeitig neue Herausforderungen bei der Nutzung. Herausforderungen für KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung betreffen unter anderem die Qualität des jeweils zugrundeliegende KI-Modells als auch eine Verfügbarkeit und Güte der Datenbasis. So kann ein mangelndes Verständnis über zugrundeliegende Modelle und Verfahren zu Missinterpretationen der Ergebnisse im Rahmen des Verwaltungshandelns führen oder dazu, dass die Ergebnisse von KI-Anwendungen nicht kritisch hinterfragt werden. Im Zusammenhang mit der Güte der Datenbasis besteht die Gefahr, dass innerhalb von KI-basierten Klassifizierungs-, Prognose- oder Empfehlungsentscheidungen etwaige strukturelle Verzerrungen (Bias) in der zugrundeliegenden Datenbasis fortgeschrieben werden. Zudem zählen Fachwissen als auch implizites Erfahrungswissen bei der Erschließung von Innovationspotenzialen der KI zu den Bereichen, die bislang nur schwer in der öffentlichen Verwaltung selbst aufgebaut werden konnten eine Voraussetzung für KI-Anwendungen im Regelbetrieb darstellen. Für die Einführung von DLT-Anwendungen in die öffentliche Verwaltung herausfordernd sind unter anderem die Komplexität der Technologie, steigende und verteilte Datenmengen und damit auch steigende Anforderungen an die Aufbewahrung der Daten. Auch müssen die DLT-Anwendungen in bestehende Verwaltungsprozesse und IT-Systeme integriert werden, ein Umstand, den es bei der Entwicklung und Implementierung von jeweils verfahrensbezogenen Sicherheitskonzepten der DLT-Anwendungen zu berücksichtigen gilt. Aufbau und Betrieb von DLT-Anwendungen erfordern zudem erfahrene Fachkräfte aus den Datenwissenschaften, der Kryptologie und Informatik. Zudem ergibt sich für DLT-Anwendungen die Notwendigkeit, technischen Konfigurationen jeweils in Hinblick auf ihre Energieaufwände zu prüfen und hinsichtlich des Energie- und Ressourcenverbrauchs zu bewerten. Aus den Ergebnissen abgeleitete Handlungsfelder ergeben sich primär in den Bereichen der Steuerung und Koordination von Digitalisierungsvorhaben, der Kompetenzentwicklung und des Wissensmanagements in öffentlichen Verwaltungen sowie in den Bereichen der Anpassung regulatorischer Rahmenbedingungen und Gestaltung von behördenübergreifenden Anwendungen

Algorithmen in digitalen Medien und ihr Einfluss auf die Meinungsbildung. Endbericht zum TA-Projekt

In den vergangenen Jahren nahm die Nutzung digitaler Medien für Nachrichtenzwecke kontinuierlich zu. Damit stieg auch die Bedeutung für die individuelle und öffentliche Meinungsbildung. Die Nachrichtennutzung verlagert sich weg von den linearen Medienangeboten des Rundfunks und der gedruckten Presse hin zu Formaten, die über das Internet aufgerufen oder über Suchmaschinen und soziale Medien verbreitet werden. Bei diesen digitalen Informationsangeboten erfolgt die Auswahl und Strukturierung der Inhalte durch algorithmische Verfahren. Komplexe algorithmische Verfahren und Entscheidungen fußen zunehmend auf Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) oder des maschinellen Lernens zur Analyse und Einordnung großer Datenmengen. Sie sind hinsichtlich ihrer Zielstellungen, Vorgehensmodelle und der verwendeten Daten selbst für Fachleute nicht transparent und damit in ihrer Ergebnisfindung auch nicht nachvollziehbar. Die freie individuelle und öffentliche Meinungsbildung bildet das Fundament demokratischer Gesellschaften. Digitale Medien und algorithmische Verfahren spielen dabei eine zunehmend wichtige Rolle, denn sie prägen die Auswahl der Meldungen, die Nutzer/innen angezeigt werden. In dieser TA-Studie wird die Frage untersucht, welche Veränderungen der Nachrichtenrezeption sich infolge algorithmischer Selektion und Personalisierung beobachten lassen. Die Risiken, aber auch die Potenziale algorithmischer Selektion für die öffentliche Meinungsbildung werden aufgezeigt. Vor diesem Hintergrund werden Optionen der Regulierung im Spannungsfeld von staatlicher Einflussnahme auf gesellschaftliche Kommunikationsprozesse vs. unkontrollierter algorithmischer Steuerung des Angebots von Onlinenachrichten diskutiert

Algorithmen in digitalen Medien und ihr Einfluss auf die Meinungsbildung

In Kürze Suchmaschinen, soziale Medien und Videoplattformen sammeln, verarbeiten und verbreiten eine hohe Anzahl an Informationen aus unterschiedlichen Quellen. Sie werden auch als Informationsintermediäre bezeichnet. Die Betreiber dieser Onlineplattformen entwickeln und nutzen Algorithmen, um zu entscheiden, welche Meldungen welchen Personen in welcher Reihenfolge angezeigt werden. Im Gegensatz zu publizistischen Prozessen in Nachrichtenredaktionen orientieren sich diese Selektionsentscheidungen nicht an journalistischen Kriterien, sondern an den Betreiberinteressen und sind vorwiegend gewinnorientiert ausgerichtet. Die Bedeutung von Algorithmen in digitalen Medien für die individuelle und öffentliche Meinungsbildung ist insbesondere durch Fehlentwicklungen wie die Verbreitung von Falschnachrichten oder die Nutzung personalisierter Werbung für politische Kampagnen in den Blickpunkt des politisch-gesellschaftlichen Interesses gerückt. Zum Einfluss von digitalen Medien auf die Meinungsbildung liegen für Deutschland erst wenige Studien vor. Maßnahmen zur Regulierung von Algorithmen werden diskutiert bzw. befinden sich teils bereits im gesetzgeberischen Umsetzungsprozess. Ausführliche Informationen zum Thema bietet der gleichlautende Endbericht zum TA-Projekt (s.u. Relationen in KITopen

Rescue bedside laparotomy in the intensive care unit in patients too unstable for transport to the operating room

INTRODUCTION: The prognoses of critically ill patients with a requirement for emergency laparotomy and severe respiratory and/or hemodynamic instability precluding transport to the operating room (OR) are often fatal without surgery. Attempting emergency surgery at the bedside might equally result in an adverse outcome. However, risk factors and predictors that could support clinical decision making have not been identified so far. This study describes the clinical characteristics, indicative pathophysiology and outcomes in patients undergoing resuscitative laparotomy in the intensive care unit (ICU). METHODS: This was a retrospective observational study of all critically ill adult patients undergoing resuscitative laparotomy in the ICUs of a German university hospital from January 2005 to July 2013. Clinical characteristics, risk factors, and treatments were compared between survivors and non-survivors. The primary endpoint was 28-day survival. RESULTS: A total of 41 patients with a median age of 64 (21 to 83) were included. The most frequent reasons for ICU admission were sepsis, pneumonia, and pancreatic surgery. All patients were mechanically ventilated, receiving vasopressors, and were in multiple organ failure. Twenty-nine patients (70.7%) were on renal replacement therapy and two patients (4.9%) on extracorporeal membrane oxygenation. The main reasons for surgery were suspected intra-abdominal bleeding (39.0%), suspected intestinal ischemia (24.4%) or abdominal compartment syndrome (24.4%). Twenty-eight-day, ICU and hospital mortalities were 75.6%, 80.5%, and 82.9%, respectively. In six out of ten patients (60%) who survived surgery for more than 28 days, bedside laparotomy was rated as a life-saving procedure by an interdisciplinary group of the investigators. CONCLUSIONS: These findings suggest that in selected critically ill patients with a vital indication for emergency laparotomy and severe cardiopulmonary instability precluding transport to the OR, a bedside resuscitative laparotomy in the ICU can be considered as a rescue procedure, even though very high mortality is to be expected