Internet of Everything verwirklichen: KI-gesteuerte Kontrolle für Sicherheit und Privatsphäre

Ein universelles Internet of Everything, das alles sieht und alles weiß, erfordert Kontrolle: Wie geben wir Technologie einen tieferen Einblick in unsere Aktivitäten, ohne in Datenschutz- und Sicherheitsfallen zu tappen? KI ist nahezu der einzige Weg, diese Kontrolle zu erreichen.

Stellen Sie sich vor, Technologie könnte Ihnen helfen, gewünschte Produkte zum niedrigstmöglichen Preis zu finden. Stellen Sie sich vor, Technologie könnte verhindern, dass Sie als Fußgänger von einem Auto erfasst werden. Stellen Sie sich vor, autonome Fahrzeuge wären absolut effektiv und sicher, man könnte sich nie verirren oder eine Person oder ein Wahrzeichen nicht erkennen. All dies ließe sich durch eine Reihe von Initiativen erreichen, die das nutzen, was wir bereits kennen und verwenden. Interessiert? Unmöglich? Ja zur ersten Frage, sicher, und NEIN zur zweiten … vielleicht. Willkommen im Internet of Everything.

Das Konzept eines „Internet of Things“ wurde offiziell in einer MIT-Erklärung von Kevin Ashton formuliert: „Menschen haben begrenzte Zeit, Aufmerksamkeit und Genauigkeit. All das bedeutet, dass sie nicht sehr gut darin sind, Daten über Dinge in der realen Welt zu erfassen. Hätten wir Computer, die alles über Dinge wüssten, basierend auf Daten, die sie ohne unsere Hilfe sammeln, könnten wir alles verfolgen und zählen und Verschwendung, Verlust und Kosten erheblich reduzieren. Wir wüssten, wann Dinge ersetzt, repariert oder zurückgerufen werden müssen und ob sie frisch oder über ihr Haltbarkeitsdatum hinaus sind.“

Wichtig daran ist meiner Meinung nach, dass es nicht um das begrenzte IoT von heute geht, sondern um ein universelles Internet of Everything, das alles sieht und alles weiß.

Heute haben wir „viel Wissen“, aber nicht „Alleswissen“. Es ist sicherlich möglich, dass eine Anwendung weiß, was wir kaufen wollen und wo wir uns gerade befinden. Sie könnte die Preise der gewünschten Artikel in Geschäften in unserer Nähe ermitteln, aber das würde viel Komplexität und Kosten für einen möglicherweise eher geringen Nutzen bedeuten. Wenn wir die anderen anfangs genannten Dinge tun könnten, wäre die Hilfe beim Finden des richtigen Geschäfts eine kostengünstige Ergänzung, aber das können wir nicht wirklich. Wir haben „Wissen“, aber nicht „Sehen“.

Dieses Sehen-und-Wissen ist wichtig, weil es das Gute und Schlechte eines menschengesteuerten Internets und Anwendungen verdeutlicht. Wir sehen und erlangen ein Echtzeit-Verständnis der realen Welt. IoT-Sensoren … nun … spüren nur. Temperatur, Luftdruck, Standort und relative Geschwindigkeit zu kennen, ist vielleicht hilfreich, aber es ist nicht wie aus dem Autofenster zu schauen, wenn man navigieren will. 1999, als Ashton seine Aussagen machte, hatten wir keine praktische Möglichkeit, den menschlichen Sehsinn zur Erfassung realer Daten nachzuahmen. Mit KI haben wir das nun in der „räumlichen Datenverarbeitung“ und könnten alles verwirklichen, was ich im ersten Absatz erwähnt habe, und sogar mehr.

OK, wenn wir „jetzt haben“, was wir brauchen, warum haben wir dann nicht all diese Anwendungen heute? Ich sprach von einer Art Sehen-und-Wissen-Lücke, aber ist das nicht inkonsistent mit der Vorstellung, dass wir haben, was wir brauchen? Wenn es keinen riesigen technischen Fortschritt gibt, den wir suchen sollten, um diese wunderbare Zukunft freizuschalten, was dann? Antwort: Technologie ist nicht wirklich das Problem, es ist sozial.

„Big Brother is watching you“ ist ein Schlagwort für das Risiko großangelegter Überwachung. Wir könnten Kriminelle auf der Straße mit weit verbreiteter Videoüberwachung identifizieren, und dieselbe Technologie könnte uns warnen, in den Verkehr zu treten. Aber dasselbe Zeug könnte Stalking ermöglichen, Menschen ausspionieren und vielleicht Geheimnisse enthüllen, die wir lieber verborgen halten würden. Da der Durchschnittsmensch glaubt, dass alles gehackt werden kann, und viele denken, die Regierung spioniere uns bereits aus, ist es nicht schwer zu verstehen, warum Unternehmen zögern, See-Alles-Wisse-Alles-Technologie zu fördern, selbst in engem Umfang.

Enger Umfang wie was? Einer meiner regelmäßigen Kontakte ist ein bekannter Arbeitsrechtsanwalt. Ich fragte sie nach Videoüberwachung zur Verhinderung von Arbeitsunfällen, und sie sagte: „Jede Gewerkschaft würde befürchten, dass sie missbraucht wird, und jeder Arbeitgeber würde das leugnen, während er sie sofort missbrauchen würde.“ Ein anderer Kontakt sagte mir, dass umfangreiche Videoüberwachung zur Ermöglichung sicherer autonomer Fahrzeuge mit ziemlicher Sicherheit Klagen von Datenschutzaktivisten nach sich ziehen würde, unterstützt von Scharen, die sich oft dort aufhalten, wo sie nicht hingehören.

Privatsphäre ist uns allen wichtig. Genauso wie Sicherheit, Gesundheit, Leben. Wir erreichen vielleicht einen Stadium in der Technologieentwicklung, der uns zwingt zu entscheiden, wie wir diese Dinge gegeneinander abwägen. Ist die Angst vor entfesselter KI ein Beispiel für diese Sorge? Ich denke schon. Und ich denke, lange bevor KI aufstehen und uns mit Aussterben bedrohen könnte, könnte sie aufstehen und uns retten – oder entlarven. Wir hatten Druck, Leitplanken für KI zu schaffen, aber diese Drucke haben weitgehend das breiteste, wirkungsvollste und unmittelbarste Problem umgangen – die Fähigkeit von KI und Video in Kombination, die reale Welt, einschließlich jedes Einzelnen von uns, von Technologie beobachten zu lassen.

Die offensichtliche Antwort auf dieses Problem ist Governance, eine Reihe von Regeln, die die Nutzung einschränken, und Technologie, um sie durchzusetzen. Das Problem, wie so oft beim „Offensichtlichen“, ist, dass das Festlegen der Regeln schwierig wäre und die technische Durchsetzung der Nutzung schwierig umzusetzen und wahrscheinlich noch schwerer zu vermitteln wäre. Denken Sie an Asimovs drei Robotergesetze und wie viele seiner Geschichten darauf abzielten, wie Menschen versuchten, sie zu umgehen. Vor zwei Jahrzehnten führte ein Forschungslabor ein Video-Kollaborationsexperiment mit kleinen Kameras in Büros durch, damit Menschen remote kommunizieren konnten. Die Hälfte der Belegschaft klebte ihre Kamera ab, sobald sie hereinkam. Ich kenne Leute, die ihre Webcams routinemäßig abkleben, wenn sie nicht in einem geplanten Video-Chat oder Meeting sind, und Sie wahrscheinlich auch. Was, wenn das Licht nicht an ist? Jemand hat sich wahrscheinlich reingehackt.

Soziale Bedenken kollidieren unvermeidlich mit Versuchen, Technologie eng mit unserem Leben zu verknüpfen. Haben wir einen Punkt erreicht, an dem der überzeugende Umgang mit diesen Bedenken entscheidend ist, damit Technologie unsere Arbeit und unser Leben weiter verbessern kann?

Wir haben bereits weit verbreitete, wenn auch nicht universelle Videoüberwachung. Bei einem Spaziergang diese Woche fand ich Türklingelkameras oder andere Kameras an etwa einem Viertel der Häuser, an denen ich vorbeikam, und ich wette, in Gewerbegebieten gibt es noch mehr. Ich frage mich, wie viele Leute sich sorgen, dass ihre Türklingeln sie im Garten beobachten. Weniger, wage ich zu behaupten, als sich vor KI fürchten, die aufsteht und sie tötet, und doch sind die Türklingeln real und räuberische KI nicht. Offensichtlich können wir diese Art von Denken ablehnen, aufhören, unsere Webcams abzukleben. Könnten wir uns mit universeller Video-Überwachung wohlfühlen? Vielleicht, aber es wäre besser, wenn wir eine Lösung für das Governance-Dilemma fänden.

Was gerade mit KI möglich sein könnte, aus zwei Gründen.

Je mächtiger und umfassender die KI ist, desto schwieriger wäre es, einzuschränken, wie sie genutzt werden könnte. Ich bezweifle, dass jemand dem widersprechen würde. Angesichts dessen wäre es wahr, dass begrenzte, themenfokussierte, experte KI-Agenten leichter einzuschränken wären. Man kann eine API sichern und regeln, aber wie sichert und regelt man eine konversationelle Beziehung? Wir sind zurück bei Asimovs drei Gesetzen, das zweite ist Gehorsam. Gib etwas, einschließlich KI, Autonomie, und du gibst ihm das Potenzial, einzudringen. Im Kontext unserer KI-Videoüberwachung besteht ein größeres Risiko darin, KI zu bitten, nach etwas zu suchen, als einen KI-Agenten zu erstellen, der nur nach bestimmten Dingen suchen kann.

Wir könnten auch experte KI-Agenten nutzen, um KI-Anwendungen zu regeln. Es gibt bereits eine „adversarische KI“-Strategie im maschinellen Lernen allgemein, die darauf abzielt, Manipulationen von Daten zu erkennen, die das Modell täuschen sollen. Derselbe Ansatz könnte auf die Governance der KI-Nutzung angewendet werden, insbesondere wenn die KI darauf ausgelegt ist, nur spezifische Ergebnisse zu liefern, anstatt auf allgemeine Fragen zu reagieren. Gesichtserkennung könnte beispielsweise auf Gesichter beschränkt werden, die tatsächlich in einem staatlichen Strafregister stehen. Könnte das gehackt werden? Sicher, aber nicht von Ihrem durchschnittlichen Stalker oder misstrauischen Ehepartner.

Die Verwirklichung des „Internet of Everything“ ist entscheidend, wenn wir fortsetzen wollen, wie Technologie unsere Arbeit befähigt und unser Leben verbessert. Zu kontrollieren, wie wir eine neue Ebene der Nähe zur Technologie schaffen, Datenschutz- und Sicherheitsfallen zu vermeiden, während wir der Technologie einen genaueren Blick auf unsere Aktivitäten ermöglichen, ist entscheidend für die Verwirklichung des Internet of Everything, und KI ist nahezu der einzige Weg, diese Kontrolle zu erreichen. Diese KI-Mission ist es, für die wir Richtlinien formulieren müssen. Das Risiko, dass KI kommt, um uns alle in den Untergang zu treiben, ist weitaus geringer als das Risiko, dass sie nicht zu unserer Rettung kommt.