Deepfakes – Manipulation von Filmsequenzen

Die Geschichte der Medienmanipulation ist vermutlich so alt wie die Medien selbst. Durch die zunehmende Technisierung von Medien und Kommunikation wurden die Inhalte zum Teil zunächst glaubwürdiger (z.B. durch Beweisfotos), zugleich aber zunehmend auch Gegenstand von technischer Manipulation und Fehlinformation. Während die fotorealistische Manipulation von Standbildern ein in der Öffentlichkeit gar vermuteter oder erwarteter Standard ist – die Bildbearbeitungssoftware »Photoshop« für das Glätten von Fotos ist Teil der Alltagssprache – stellt die Erzeugung von fiktiven, aber täuschend echten Filmsequenzen eine neue Qualität hochtechnisierter Manipulation dar; es ist ein weiterer Angriff auf die »Ich glaube nur, was ich sehe«-Überzeugung. Die heutige Massenkommunikation erfolgt besonders bei Jugendlichen zu großen Teilen in sozialen Medien und in Form von rasch konsumierten Filmsequenzen. Daher stellen die mittels Systemen künstlicher Intelligenz (KI) erzeugten und als Deepfakes bezeichneten fiktiven Medieninhalte perspektivisch besondere Herausforderungen an Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit medial vermittelter Informations- und Kommunikationsinhalte und letztlich an grundlegende Diskurse und Prozesse in einer offenen und demokratischen Gesellschaft. Dies gilt auch für die jeweiligen Vertreter und Verantwortlichen der unterschiedlichen privaten oder öffentlichen Medienformate

Digitale Lebensgefährten - der Anthropomorphismus sozialer Beziehungen

Digitale Lebensgefährten beschreiben das Phänomen einer digitalen Unterstützung beim Aufbau und der Pflege zwischenmenschlicher Beziehungen, aber auch und insbesondere der Substitution derselben durch intelligente technische Systeme. Das Feld digitaler Interaktionspartner umfasst ein sehr breites Spektrum unterschiedlicher Typen von Geräten: Es reicht von digitalen und personalisierten Internetangeboten (Avatare, Chatbots etc.) über Sprachassistenten wie Alexa oder Siri bis hin zu komplexen technischen Interaktionssystemen aus dem Bereich der sozialen Robotik. Zentrales Merkmal dieser Systeme ist, mit Menschen zu interagieren und zu kommunizieren. Mit dem technischen Fortschritt wandeln sich diese Systeme von reinen Befehlsempfängern oder Auskunftssystemen zu immer autonomer agierenden digitalen Helfern, die verstärkt über humanoide Merkmale verfügen und sich dank sozialer Verhaltensweisen gleichsam zu Partnern in Lebensgemeinschaften entwickeln können – bis hin zur Simulation körperlicher Nähe. Dabei kann es vonseiten des menschlichen Interaktionspartners zu einer anthropomorphen Projektion kommen, die das technische System als Person und die Interaktion mit ihr als soziale Beziehung wahrnimmt. Unter solchen Umständen kann sich eine Mensch-Maschine-Beziehung – insbesondere, wenn sie sich auch auf körperlicher Ebene abspielt – innig und in jeder Hinsicht intim ausprägen. Die Zuschreibung menschlicher Züge und Rollen beispielsweise für Haustiere ist ein seit Langem bekanntes Phänomen (Namensgebung, direkte Ansprache und Kommunikation etc.). Ebenso ist eine unidirektionale und meist befehlende Kommunikation mit technischen Artefakten wie Autos oder Computern eine hinlänglich dokumentierte Alltagserscheinung. Im Zuge der Digitalisierung von Kommunikation und Interaktion erhält diese als Anthropomorphismus bezeichnete Vermenschlichung nun eine weitreichende soziale Dimension. Diese Entwicklung fällt in eine Zeit, in der aufgrund der fortschreitenden Individualisierung der Gesellschaft tradierte Beziehungsgefüge an Bedeutung verlieren und sich neue ausbilden, die immer stärker realweltlich-virtuelle Mischformen umfassen

Learning Analytics – Potenzial von KI-Systemen für Lehrende und Lernende

Learning Analytics (LA) beschreibt den Einsatz algorithmischer Systeme zur Verbesserung von Lernprozessen. Auf Basis von Daten treffen LA-Systeme Vorhersagen zu Lernfortschritt und -verhalten, geben Empfehlungen für die inhaltliche und methodische Gestaltung des Lehr- und Lernprozesses, ermöglichen neue, dynamische und personalisierte Lernformen. Dabei kann der Einsatz solcher Systeme sowohl in formellen (Aus-)Bildungsgängen (z. B. in Schulen, Hochschulen, betrieblichen Ausbildungsstätten, Weiterbildungseinrichtungen) als auch in Form informeller und nonformaler Lernarrangements (z. B. über Lern-Apps für den privaten Gebrauch oder zur Unterstützung arbeitsplatznahen Lernens) erfolgen. Bislang sind LA-Anwendungen vor allem in den USA verbreitet. Doch auch in Deutschland entsteht zunehmend ein entsprechender Markt. Infolge sich auch im Bildungssektor ausweitender Dateninfrastrukturen dürften in den kommenden Jahren zunehmend Anwendungsfälle für LA-Systeme entstehen. Entsprechend ist die Debatte unter Bildungsexpertinnen und -experten bereits weit vorangeschritten. In Deutschland ist nach einer anfangs kritisch geführten Diskussion eine Öffnung gegenüber den sich aus LA-Systemen ergebenden gesellschaftlichen Potenzialen zu beobachten. Die im Zuge der Coronapandemie verstärkte Etablierung digitaler Lernmittel in der Schul- und Hochschullandschaft (z. B. Lernplattformen) bietet dabei zunehmend die Grundlage für den Einsatz von LA. Bislang wird das Potenzial von LA vor allem von privaten Softwareanbietern genutzt: So können Lernangebote wie Sprachlern- und Nachhilfe- Apps mittels adaptiver Technologien potenziell eine breite Zugänglichkeit individueller Lernangebote ermöglichen, die in Form traditioneller Präsenzlernkurse mit höheren Kosten verbunden sind. Sie erlauben Lernenden und Lehrenden eine gemäß Vorwissen, Lerntyp und -geschwindigkeit sowie individuellen Stärken und Schwächen personalisierte Gestaltung von Lernprozessen. Darüber hinaus ermöglichen sie auf Ebene der Steuerung insbesondere von Transitionsphasen, z. B. bei der Berufs- oder Studienfachwahl, eine optimale Passung von individuellen Stärken und Vorlieben und den fachlichen Anforderungen der Angebote. Dabei stellen sich zum Einsatz von LA-Systemen vor allem hinsichtlich des Umfangs und des Zwecks der Datenerhebung weitreichende Fragen zur Akzeptanz sowie zur rechtlichen Zulässigkeit

Öffentliche Förderung gemeinschaftsbasierter Innovationen: Hebel für nachhaltige Forschung und Entwicklung?

Im Rahmen der Kollaborativen Ökonomie kann eine zunehmende Öffnung des Innovationssystems beobachtet werden. Welche gemeinschaftsbasierten Muster innovativen Handelns spielen dabei eine Rolle? Und welche förderpolitischen Implikationen bringen die neuen Innovationsmuster mit sich

New Space – new dynamics in space exploration. TAB-Fokus

New Space refers to dynamics of innovation in space exploration that are driven by the private sector. New business areas are emerging due to an easier access to and use of space. Around the world, there are different approaches to encourage the development of New Space companies. In this context, national space agencies play a central role. The German space and New Space ecosystem is considered an innovation driver and technology developer for European space exploration. In international comparison, however, its competitiveness is less pronounced. A lack of venture capital, unclear regulatory framework conditions and insufficient transfer of technologies and data to non-space industries hinder growth in the space industry through New Space players. New financing instruments, a national space law as well as the consideration of the specific dynamics and requirements of space companies in political strategies might strengthen the New Space sector and the space industry in Germany

Fleisch 2.0 – unkonventionelle Proteinquellen

Global gesehen nimmt der Fleischkonsum ungebremst zu. Gleichzeitig wächst die Weltbevölkerung, sodass in den nächsten Jahrzehnten mit einem deutlich höheren Bedarf an tierischen Produkten und der hierfür nötigen landwirtschaftlichen Fläche zu rechnen ist. In vielen Ländern, deren traditionelle Küche von einem nur mäßigen Fleischkonsum geprägt ist, ist es in den vergangenen Jahren unter dem Eindruck wirtschaftlicher Prosperität auf breiter Front zu einer Änderung der Ernährungsgewohnheiten gekommen. Exemplarisch kann hierfür China genannt werden, wo der Fleischkonsum und der Verzehr von Molkereiprodukten als Statussymbol gelten. Die dementsprechend weltweit wachsende Fleischproduktion hat weitreichende Folgen für die Umwelt und das Klima. Der Bedarf an Futterpflanzen als Basis der Fleischproduktion ist immens. Zur Erzeugung einer Kilokalorie aus Fleisch muss ein Mehrfaches dieses Nährwerts in Form von Futterpflanzen bereitgestellt werden. Im Vergleich dazu ist die direkte Nutzung pflanzlicher Nahrungsmittel wesentlich effizienter. Darüber hinaus sind die Rinderherden weltweit für einen großen Teil der gesamten Methanemissionen (als besonders schädliches Treibhausgas) verantwortlich. Die großflächige Produktion von Soja – eine an sich bereits sehr nahrhafte und eiweißreiche Pflanze – als Tierfutter in Südamerika geht einher mit großen Flächenverlusten an Wäldern etc. und führt zu einer rapiden Abnahme der Bodenqualität und somit auf Dauer der Erträge. Hinzu kommen der bedenkliche Einsatz von Antibiotika, der Wasserverbrauch, die Effekte des Transports und die Konkurrenz um die Flächennutzung. Schließlich werden Nutztiere zunehmend als Industrieprodukte behandelt, was aus ethischer Sicht problematisch sein kann. Angesichts der geschilderten Probleme und des ungebremsten bzw. steigenden Fleischverzehrs rücken unkonventionelle Eiweißquellen in das Blickfeld von Wissenschaft und Forschung. So bietet die Nutzung von Insekten als Nahrungsmittel ein großes Potenzial. Aber auch pflanzliche Fleischersatzprodukte wie Tofu, Tempeh oder Seitan verbreiten sich zusehends in den heimischen Supermärkten und Küchen. Schließlich gibt es Bestrebungen, Fleisch künstlich im Labor (in vitro) herzustellen, um den wachsenden Bedarf entkoppelt vom Flächenverbrauch und der Tierproduktion befriedigen zu können. Die Suche nach umweltfreundlichen Proteinquellen bzw. dem Fleisch 2.0 ist eine der großen Zukunftsaufgaben der Menschheit. Jede der drei genannten Herangehensweisen bietet Vor- und Nachteile. Die folgenden Ausführungen sollen umreißen, mit welchen Auswirkungen zu rechnen ist, wenn der Konsum (und damit die Produktion) von Fleisch zunehmend ersetzt wird. Grundsätzlich wird mit der Suche nach alternativen Proteinquellen nicht nur ein Beitrag zum Schutz von Umwelt und Klima, sondern auch eine Verbesserung von Ernährung und Gesundheit angestrebt

Additive manufacturing (3D printing). TAB-Fokus

Industrial additive manufacturing technologies enable the production of highly complex components and openup new options for customised series production. Both in Germany and worldwide, most industries are still at an early stage of tapping the manifold application potentials of additive manufacturing. Compared to other countries worldwide, Germany’s strength lies primarily on the side of developers, whereas the user side rather shows some deficiencies. This is why the major challenge for the years to come is to broaden the industrial user base in Germany. Overcoming non-technical barriers that often impede the introduction of additive manufacturing technologies represents a key factor in this respect – particularly for small and medium-sized companies. So far, with regard to the existing funding activities which are mainly focusing on technological development goals, only little consideration is given to non-technical fields of innovation. In order to optimally interlink the innovation process with society’s needs, research on economic and social issues associated with additive manufacturing should be strengthened

Offene Innovationsprozesse als Cloud Services

Innovationsprozesse sind heute nicht mehr eine exklusive Domäne industrieller Forschungs- und Entwicklungsabteilungen (FuE-Abteilungen). Heutzutage entstehen Innovationen auch in heterogenen und nicht strikt institutionell gebundenen Konstellationen, in denen professionelle und nichtprofessionelle Akteure an gemeinsamen, oftmals zeitintensiven Aufgaben und Projekten arbeiten. Dabei sind offene Innovationsprozesse im Sinne einer Crowd-Partizipation eng an internetgestützte Interaktionsstrukturen gebunden, um die Prozesse umzusetzen und zu organisieren. Insbesondere durch die Möglichkeit, die Prozesse in die Cloud zu verlagern, d.h. über Plattformen der Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) eine Vielzahl von Akteuren unabhängig vom Ort einzubeziehen und die dort angebotenen Dienstleistungen (Big Data, innovationsunterstützende Software as a Service, Infrastrukturen etc.) zu nutzen und weiterzuentwickeln, werden Innovationsprozesse zukünftig trotz einer weiterhin zunehmenden Flexibilisierung und Öffnung gleichzeitig professionalisiert. INHALT ZUSAMMENFASSUNG 7 I. EINLEITUNG 9 II. THEMENÜBERBLICK 11 III. GRUNDLAGEN VON WISSENSCHAFT UND TECHNIK 17 IV. ENTWICKLUNG VON PRODUKTEN UND DIENSTLEISTUNGEN 29 V. WIRTSCHAFTLICHE UND GESELLSCHAFTLICHE AUSWIRKUNGEN 33 VI. TA-RELEVANTE FRAGESTELLUNGEN 37 VII. METHODIK DER SOFTWAREGESTÜTZTEN ANALYSE 41 LITERATUR 43 ANHANG 4

Foresight-Studie "Digitale Arbeitswelt"

Die Foresight-Studie "Digitale Arbeitswelt" des Instituts für Innovation und Technik (iit) im Auftrag des BMAS stellt die möglichen Entwicklungen der Arbeitswelt in den Branchen Produktion, Medien und Dienstleistungen in einer mittel- und langfristigen Perspektive dar. Die Studie geht dabei auf neue Formen der Automatisierung, der innerbetrieblichen Arbeitsorganisation sowie neue digital vermittelte Formen der Arbeitsteilung ein. Zentrales Ergebnis sind drei Roadmaps zur möglichen Entwicklung der einzelnen Branchen sowie branchenübergreifende Thesen zu Veränderungen der Arbeitswelt durch die Digitalisierung

Wandel von Berufsbildern und Qualifizierungsbedarfen unter dem Einfluss der Digitalisierung

Der Wandel der Arbeitswelt unter dem Eindruck von Digitalisierung und Industrie 4.0 ist eines der zentralen Themen der heutigen Zeit. Doch trotz des hohen Interesses und der damit verbundenen Diskussionen in Wirtschaft, Wissenschaft und Politik ist das gefes­tigte Wissen über die konkreten Auswirkungen auf die Arbeit vergleichsweise überschaubar. Dies gilt auch in Bezug auf veränderte Arbeitsinhalte und damit verbundene Qualifikationen. Der auf einem expertenbasierenden Foresightansatz basierende Bericht wiederlegt systematisch die oftmals pos­tulierte Vermutung, dass die Digitalisierung zu einer deutlichen Differenzierung und Zunahme von Berufen und Berufsbildern führen wird. Im Ergebnis der vier betrachteten, schon heute weitgehend digitalisierten Berufe (Mechatronik, Industriemechanik, der Fachinformatik Systemintegration und Technisches Produktdesign) wird aufgezeigt, dass sich diese zwar in ihren Inhalten und Schwerpunkten weiterentwickeln, es aber voraussichtlich keine Auf- und Abspaltungen geben wird. Das bedeutet, dass sich die wesentlichen Änderungen aufgrund der Digitalisierung innerhalb etablierter Berufe vollziehen werden und die für alle vier untersuchten Lehrberufe übergreifenden zentralen Kompetenzen für die (digitale) Zukunft die alten nicht umfassend ersetzen, sondern lediglich ergänzen. Das Horizon-Scanning leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Schließung der Wissenslücken über die Veränderungen in der Qualität der Arbeit