SHE-Blogpicks

AWS: mehr Security mit Algorithmen-Hilfe

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Automated Reasoning“ (automatisches Schlussfolgern oder Argumentieren) heißt ein Ansatz, mit dem Amazon Web Services für mehr Sicherheit seiner Cloud-Angebote sorgen will. Amazon-CTO Werner Vogels (Bild) hat das Verfahren kürzlich auf einer AWS-Veranstaltung vorgestellt und in einem ausführlichen Blog-Beitrag erläutert: Algorithmen suchen demnach nach mathematischen Beweisen für die Richtigkeit komplexer Systeme. Vogel zufolge lässt sich etwa die Netzwerksicherheit von Instanzen der Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) optimieren. Hinweis des CTO: Auch mit dem neuen Verfahren sorge AWS nur für die Sicherheit der Cloud selbst, nicht aber für die Sicherheit der Anwendungen IN der Cloud.

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Den KI-Teufel (nicht) an die Wand malen

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Künstliche Intelligenz ist weder gut noch böse an sich. Die zugrundeliegenden Technologien haben aber das Potential, sich in Wirtschaft und Gesellschaft zu verbreiten und Profit zu erzeugen. Diese Position vertritt Gisela Schmalz (Bild), Professorin für Strategisches Management und Wirtschaftsethik an der Rheinischen Fachhochschule in Köln, im Multiautoren-Blog Carta. Utopien von der Weltverbesserung durch KI lehnt sie ab, ebenso wie dystopische Warnungen vor der Verdrängung der Menschen durch Roboter. Ihr Verdacht: Warner wie Tesla- und OpenAI-Gründer Elon Musk wollten mit Alarmismus Ängste schüren, um sich selbst als die „guten Weisen aus dem Zukunftsland“ aufzuspielen – und am Ende zu profitieren.

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Deep-Learning-Standard ONNX

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Frameworks für Deep Learning gibt es zuhauf, teils als Open Source: TensorFlow (Google), PyTorch (Facebook), MXNet (Amazon) und weitere. 2017 haben Microsoft, Facebook und Amazon gemeinsam den Standard Open Neural Network Exchange (ONNX) geschaffen, um Deep-Learning-Modelle zwischen unterschiedlichen Frameworks austauschen zu können, wie Nico Axtmann (Foto) im Codecentric-Blog schreibt. Der Autor gibt einen Überblick über ONNX und benennt dessen wichtigsten Vorteil: Forschungsergebnisse könnten schneller produktiv werden – unter der Voraussetzung, dass Datentypen und Operationen von ONNX genutzt werden.

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2019: KI-Deployment wird schwierig

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Welche Tech-Trends werden 2019 prägen? Dieser Frage gehen alljährlich Analysten, Marktforscher und Futuristen nach. Informationweek-Autorin Cynthia Harvey hat zehn Prognosen gesammelt und zusammengefasst, die ihr am überzeugendsten erschienen – darunter: IT-Talente bleiben knapp, Roboter und KI werden infolgedessen wichtiger und weiter entwickelt. Und die zunehmende Entwicklung von Künstlicher Intelligenz läuft auf erhebliche Probleme beim Deployment dieser Anwendungen hinaus.

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KI-Strategie mit Fehlern

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Die vor einer Woche verabschiedete nationale KI-Strategie der Bundesregierung vernachlässige wichtige Aspekte, kritisiert MatthiasBecker in Telepolis. So fehle etwa ein industriepolitisches Konzept, das außer dem Ziel der Innovationsförderung auch eine Sozial- und Arbeitsmarktpolitikumfasst und so auf die gesellschaftlichen Folgen des KI-Einsatzes eingeht. Und dieChance zur Kooperation mit Frankreich, von wo ein gemeinsames Forschungszentrumvorgeschlagen worden war, habe man verpasst. Die in der KI-Strategievorgeschlagene Vernetzung bestehender Forschungseinrichtungen zu einem „virtuellenZentrum“ ist für ihn keine Alternative.

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