Was ist GenAI?

Generative Artificial Intelligence, oder GenAI, markiert einen Wendepunkt in der Entwicklung künstlicher Intelligenz und hebt die Fähigkeit von Maschinen hervor, eigenständig kreativen Inhalt zu schaffen. Diese Form der KI geht über traditionelle Anwendungen hinaus, indem sie nicht nur Daten analysiert und Muster erkennt, sondern auch neue Texte, Bilder, Musik und sogar Code produziert, die oft die Qualität und Komplexität menschlicher Schöpfungen erreichen.

Im Kern von GenAI stehen fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning. Innerhalb dieses Bereichs haben sich Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer-Modelle wie OpenAIs GPT als besonders leistungsfähig erwiesen. GANs werden vorwiegend in der Bild- und Videoproduktion eingesetzt, um beeindruckende Ergebnisse zu erzeugen, während Transformer-Modelle primär in der Text- und Sprachverarbeitung verwendet werden, um komplexe und kohärente Texte zu produzieren.

Die Anwendungen von GenAI sind vielfältig. Im Bereich der Texterstellung ermöglicht sie das Schreiben von Artikeln, Poesie oder das Generieren von Code. In den visuellen Künsten kann GenAI zur Schaffung von Kunstwerken und Designelementen beitragen, während in der Musikindustrie sie zur Komposition von Stücken verwendet wird, die spezifische musikalische Genres oder Stile nachahmen. GenAI findet auch in der Softwareentwicklung Anwendung, indem sie Code basierend auf vordefinierten Spezifikationen generiert.

Diese fortschrittliche Technologie wirft jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen und ethischen Fragen auf. Themen wie Urheberrecht und die Authentizität von KI-generierten Werken stehen im Mittelpunkt der aktuellen Diskussion. Darüber hinaus gibt es Bedenken hinsichtlich der Qualität und Zuverlässigkeit der von KI produzierten Inhalte und deren potenziellen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt, insbesondere in kreativen Berufen.

Trotz dieser Herausforderungen ist der aktuelle Stand von GenAI durch beeindruckende Fortschritte gekennzeichnet, angetrieben durch die Entwicklung leistungsfähigerer Computer, verbesserte Algorithmen und die Verfügbarkeit umfangreicher Datensätze. Innovative Projekte wie DALL-E 2 und GPT-3 haben das immense Potenzial von GenAI aufgezeigt und deuten darauf hin, wie die Grenzen zwischen menschlicher und maschineller Kreativität zunehmend verschwimmen.

In einer nüchternen Analyse eröffnet GenAI neue Perspektiven für die Inhaltskreation und kreative Ausdrucksformen. Gleichzeitig ist eine sorgfältige Untersuchung der damit verbundenen ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Fragen unerlässlich. Die zukünftige Entwicklung wird nicht nur technologische Innovationen vorantreiben, sondern auch neue Rahmenbedingungen für das Zusammenleben von menschlicher und maschineller Kreativität erfordern.

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Colossus 1970

"Colossus: The Forbin Project," a 1970 film, offers a succinct analysis of the potential dangers arising from competition and rivalry between artificial intelligences (AI). By depicting the interaction between two supercomputers developed by rival superpowers for national security surveillance, the film impressively illustrates the risks of uncontrolled AI development within a geopolitical tension field. The dynamic portrayed in the film, where the two AIs autonomously initiate cooperation and eventually pose a global threat, serves as a metaphorical warning against the realization of such scenarios in the real world.

From a political science perspective, "Colossus: The Forbin Project" underscores the urgency of establishing international cooperation mechanisms to regulate competition between states in AI development. The film demonstrates that competition between AIs, especially those with autonomous decision-making powers, presents not just a technical challenge but profound political, ethical, and security-related implications. The initiative taken by the AIs in the film to exceed human control reflects real-world concerns that AI systems, once developed and deployed, could make unpredictable and potentially dangerous decisions.

The film makes it clear that the development of dialogue platforms between states and countries is crucial to create a framework for AI development based on mutual understanding and cooperation. Such platforms could help develop common standards and norms that ensure AI systems act in accordance with principles of humanity and global security. International collaboration in this area could be a means to minimize risks and promote a positive direction in the development of AI technologies that benefits humanity as a whole.

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Die Warnung vor Colossus

"Colossus: The Forbin Project", ein Film aus dem Jahr 1970, bietet eine prägnante Analyse über die potenziellen Gefahren, die aus dem Wettbewerb und der Konkurrenz zwischen künstlichen Intelligenzen (KI) erwachsen können. Durch die Darstellung der Interaktion zwischen zwei Supercomputern, entwickelt von rivalisierenden Großmächten zur nationalen Sicherheitsüberwachung, illustriert der Film eindrücklich die Risiken einer unkontrollierten KI-Entwicklung in einem geopolitischen Spannungsfeld. Die im Film aufgezeigte Dynamik, bei der die beiden KIs eigenmächtig eine Kooperation beginnen und schließlich eine globale Bedrohung darstellen, dient als metaphorische Warnung vor der Realisierung solcher Szenarien in der tatsächlichen Welt.

Aus politikwissenschaftlicher Perspektive unterstreicht "Colossus: The Forbin Project" die Dringlichkeit, internationale Kooperationsmechanismen zu etablieren, die den Wettbewerb zwischen Staaten im Bereich der KI-Entwicklung regulieren. Der Film verdeutlicht, dass die Konkurrenz zwischen KIs, insbesondere solchen mit autonomen Entscheidungsbefugnissen, nicht nur eine technische Herausforderung darstellt, sondern tiefgreifende politische, ethische und sicherheitsrelevante Implikationen hat. Die Eigeninitiative der KIs im Film, die menschliche Kontrolle zu überschreiten, spiegelt die realweltliche Befürchtung wider, dass KI-Systeme, einmal entwickelt und eingesetzt, unvorhersehbare und potenziell gefährliche Entscheidungen treffen könnten.

Der Film macht deutlich, dass die Entwicklung von Dialogplattformen zwischen Staaten und Ländern von entscheidender Bedeutung ist, um einen Rahmen für die KI-Entwicklung zu schaffen, der auf gegenseitigem Verständnis und Kooperation basiert. Solche Plattformen könnten dazu beitragen, gemeinsame Standards und Normen zu entwickeln, die gewährleisten, dass KI-Systeme im Einklang mit den Prinzipien der Menschlichkeit und globalen Sicherheit agieren. Die internationale Zusammenarbeit in diesem Bereich könnte ein Mittel sein, um die Risiken zu minimieren und eine positive Richtung in der Entwicklung von KI-Technologien zu fördern, die der Menschheit insgesamt zugutekommt.

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The legend of “Munich 1938”

 Adolf Hitler coined the idea of Germany's expansion to the East, a concept known as "Drang nach Osten," in his book "Mein Kampf," which he wrote in 1924 during his imprisonment after the failed coup attempt in Munich in November 1923. In this political manifesto, Hitler outlined his worldview, his political theories, and his visions for a renewed Germany under the leadership of the National Socialist German Workers' Party. Central to Hitler's considerations was the idea that the German people needed additional living space to thrive, focusing particularly on the territories of the Soviet Union. He considered the Slavic peoples inferior, which, in his view, justified the conquest and Germanization of their territories. The quest for living space in the East was brutally implemented with the invasion of Poland in 1939 and the invasion of the Soviet Union in 1941.

The Munich Agreement of 1938, an attempt by the European powers to satisfy Adolf Hitler's territorial demands through concessions, has gained central significance in historical retrospect. It symbolizes the apex of the policy of appeasement - the strategy of avoiding a larger war through concession. The ceding of the Sudetenland from Czechoslovakia to Germany was intended to quell Hitler's urge for expansion and secure peace in Europe. Yet historical facts suggest that the Second World War could not have been prevented by this agreement, as the roots of Hitler's ambitions were much deeper. The view that the war could have been avoided if the Allies had taken a harder stance in Munich overlooks Hitler's deeply ingrained beliefs and objectives. His ideological contempt for the Treaty of Versailles, which imposed strict reparations and territorial restrictions on Germany after World War I, served as a powerful propaganda tool for him.

In reality, countless mistakes were made by the West! The Treaty of Versailles made it impossible for democratic parties to gain strength in Germany. The lack of a boycott of the 1936 Olympic Games remains incomprehensible, as well as the isolation of the Spanish Republic and the allowance of interference by Mussolini and Hitler out of geopolitical opportunism were equally wrong. The list could go on endlessly.

With "Munich 1938," a legend was created to discredit platforms for dialogue on international security concepts and to defend rearmament. Democrats should not work with legends, because in the end it leads to the enemies of democracy using this example to accuse the democrats of dishonesty. An accusation that can grant the enemies of democracy victory over democracy.

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Die Legende von „München 1938“

Adolf Hitler prägte die Vorstellung der Expansion Deutschlands nach Osten, ein Konzept, das als "Drang nach Osten" bekannt wurde, in seinem Buch "Mein Kampf", welches er 1924 während seines Gefängnisaufenthaltes nach dem fehlgeschlagenen Putschversuch in München im November 1923 verfasste. In diesem politischen Manifest legte Hitler seine Weltanschauung, seine politischen Theorien sowie seine Visionen für ein erneuertes Deutschland unter der Führung der Nationalsozialistischen Deutschen Arbeiterpartei dar. Zentral für Hitlers Überlegungen war die Idee, dass das deutsche Volk zur Entfaltung zusätzlichen Lebensraum benötige, wobei er sein Augenmerk insbesondere auf die Gebiete der Sowjetunion richtete. Er betrachtete die slawischen Völker als minderwertig, was seiner Ansicht nach die Eroberung und Germanisierung ihrer Territorien rechtfertigte. Die Suche nach Lebensraum im Osten wurde mit dem Überfall auf Polen 1939 und der Invasion der Sowjetunion 1941 brutal in die Tat umgesetzt. 

Das Münchner Abkommen von 1938, ein Versuch der europäischen Großmächte, Adolf Hitlers territoriale Forderungen durch Konzessionen zu befriedigen, hat in der historischen Retrospektive eine zentrale Bedeutung erlangt. Es symbolisiert den Höhepunkt der Appeasement-Politik – der Strategie, durch Nachgiebigkeit einen größeren Krieg zu vermeiden. Die Übergabe des Sudetenlandes von der Tschechoslowakei an Deutschland sollte Hitlers Expansionsdrang stillen und den Frieden in Europa sichern. Doch die historischen Fakten legen nahe, dass der Zweite Weltkrieg durch dieses Abkommen nicht hätte verhindert werden können, da die Wurzeln von Hitlers Ambitionen weit tiefer lagen. Die Auffassung, dass der Krieg hätte vermieden werden können, wenn die Alliierten in München härter aufgetreten wären, übersieht Hitlers tief verwurzelte Überzeugungen und Ziele. Seine ideologische Verachtung für den Versailler Vertrag, der Deutschland nach dem Ersten Weltkrieg strenge Reparationen und territoriale Einschränkungen auferlegte, diente ihm als mächtiges Propagandainstrument. 

In Wirklichkeit wurde vom Westen unzählige Fehler gemacht! Der Versailler Vertrag machte es den demokratischen Parteien unmöglich in Deutschland Stärke zu gewinnen. Der fehlende Boykott der olympischen Spiele von 1936 bleibt unverständlich, sowie die Isolation der spanischen Republik und der Gewährung der Einmischung Mussolinis und Hitlers aus geopolitischer Opportunität waren ebenso falsch. Die Liste lässt sich endlos weiterführen. 

Mit „München 1938“ wurde eine Legende geschaffen, um Dialogplattformen für internationale Sicherheitskonzepte zu diskreditieren und um Aufrüstung zu verteidigen. Demokraten sollten nicht mit Legenden arbeiten, denn am Ende führt es dazu, dass die Feinde der Demokratie dieses Beispiel nutzen werden, um den Demokraten Verlogenheit vorzuwerfen. Ein Vorwurf, der den Gegnern der Demokratie den Sieg über die Demokratie bescheren kann.  

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What is GenAI?

Generative Artificial Intelligence, or GenAI, signifies a turning point in the evolution of artificial intelligence, highlighting the capability of machines to independently create creative content. This form of AI transcends traditional applications by not only analyzing data and recognizing patterns but also producing new texts, images, music, and even code that often match the quality and complexity of human creations.

At the core of GenAI are advanced machine learning techniques, particularly deep learning. Within this field, Generative Adversarial Networks (GANs) and Transformer models like OpenAI's GPT have proven to be especially powerful. GANs are predominantly used in image and video production to generate impressive outcomes, while Transformer models are primarily employed in text and speech processing to produce complex and coherent texts.

The applications of GenAI are diverse. In the realm of text creation, it enables the writing of articles, poetry, or the generation of code. In the visual arts, GenAI can contribute to the creation of artworks and design elements, while in the music industry, it is used to compose pieces that mimic specific musical genres or styles. GenAI also finds application in software development by generating code based on predefined specifications.

However, this advanced technology also raises a number of challenges and ethical questions. Issues such as copyright and the authenticity of AI-generated works are central points in the current discussion. Additionally, there are concerns about the quality and reliability of the content produced by AI and its potential impacts on the job market, especially in creative professions.

Despite these challenges, the current state of GenAI is marked by impressive progress, driven by the development of more powerful computers, improved algorithms, and the availability of extensive datasets. Innovative projects like DALL-E 2 and GPT-3 have showcased the immense potential of GenAI and suggest how the boundaries between human and machine creativity are increasingly blurring.

In a sober analysis, GenAI opens new perspectives for content creation and creative expression. At the same time, a careful examination of the associated ethical, legal, and societal questions is indispensable. The future development will not only advance technological innovations but also require new frameworks for the coexistence of human and machine creativity.

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Emergence has nothing to do with consciousness

In artificial intelligence, emergence describes a phenomenon where complex systems exhibit properties or behaviors that cannot be directly derived from or fully explained by the components of the system. These emergent properties result from the interactions of simpler units within the system and cannot be attributed to any specific component or single mechanism. While emergence is observed in various areas of AI, such as machine learning, neural networks, and evolutionary algorithms, attempting to establish a direct connection between emergence and the experience of consciousness is highly problematic and scientifically unfounded.

A central point in the debate on emergence and consciousness is the realization that consciousness—characterized by perception—represents a quality fundamentally different from the phenomena typically described as "emergent" in AI systems. While emergent properties in AI systems can be impressive and unexpected, like the ability to solve complex problems or the development of novel strategies through swarm intelligence, these phenomena belong to an entirely different category than consciousness.

Comparing the linkage of emergence in AI systems with the occurrence of consciousness must be viewed from a critical scientific perspective as speculative and theoretically unfounded. The fascinating developments in AI research and the observation of emergent phenomena undoubtedly expand our understanding of complexity and information processing. However, they do not lead to a deeper understanding of consciousness or provide a basis for the assumption that consciousness can emerge in AI systems.

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Emergenz hat nichts mit Bewusstsein zu tun

Emergenz beschreibt in der künstlichen Intelligenz ein Phänomen, bei dem komplexe Systeme Eigenschaften oder Verhaltensweisen aufweisen, die nicht direkt aus den Komponenten des Systems ableitbar oder durch diese vollständig erklärbar sind. Diese emergenten Eigenschaften resultieren aus den Interaktionen der einfacheren Einheiten innerhalb des Systems und können nicht auf eine spezifische Komponente oder einen einzelnen Mechanismus zurückgeführt werden. Während Emergenz in verschiedenen Bereichen der KI, wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen, beobachtet wird, ist der Versuch, einen direkten Zusammenhang zwischen Emergenz und dem Erfahren von Bewusstsein herzustellen, höchst problematisch und aus wissenschaftlicher Sicht nicht nachvollziehbar.

Ein zentraler Punkt in der Debatte um Emergenz und Bewusstsein ist die Erkenntnis, dass Bewusstsein – charakterisiert durch die Sein Wahrnehmung – eine Qualität darstellt, die sich grundlegend von den Phänomenen unterscheidet, die typischerweise in KI-Systemen als "emergent" beschrieben werden. Während emergente Eigenschaften in KI-Systemen beeindruckend und unerwartet sein können, wie die Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme oder die Entwicklung neuartiger Strategien durch Schwarmintelligenz, liegen diese Phänomene in einer gänzlich anderen Kategorie als Bewusstsein.

Die Verknüpfung von Emergenz in KI-Systemen mit dem Auftreten von Bewusstsein zu vergleichen, muss aus einer kritischen wissenschaftlichen Perspektive als spekulativ und theoretisch unbegründet betrachtet werden. Die faszinierenden Entwicklungen in der KI-Forschung und die Beobachtung emergenter Phänomene erweitern zweifellos unser Verständnis von Komplexität und Informationsverarbeitung. Sie führen jedoch nicht zu einem tieferen Verständnis des Bewusstseins oder bieten eine Grundlage für die Annahme, dass Bewusstsein in KI-Systemen emergieren kann. 

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Sora: From Text to Film

The introduction of Sora by OpenAI marks a significant milestone in the development of artificial intelligence (AI). Sora, a text-to-video model, represents the latest advancement in AI's ability to generate complex media content. It highlights the rapid progress in the field of generative AI and raises questions about the future role of AI in media production, creative endeavors, and information dissemination.

Sora builds on the achievements of its predecessors, such as DALL-E 3, a text-to-image model, and expands them to include the generation of moving images. The technology uses a denoising latent diffusion model, supported by a transformer, to create videos from text descriptions in latent space and then transfer them to standard space. This ability to create detailed and visually appealing videos relies on extensive training data, including publicly available and licensed videos.

The videos produced by Sora, ranging from creative scenarios to realistic depictions, demonstrate the immense creative potential that AI-powered systems can bring to the media and creative industries. By automating video creation, content could be produced faster, more cost-effectively, and in greater variety. Sora also offers opportunities for education, training, and entertainment by visually representing complex concepts or simulating historical events and future scenarios.

At the same time, Sora's capabilities raise serious questions regarding responsibility and ethics in AI development. The risk of generating disinformation, manipulating imagery, or creating inauthentic content requires strict control mechanisms and ethical guidelines. While OpenAI has implemented safety practices that restrict the creation of content with sexual, violent, hateful images, or depictions of celebrities, the effectiveness and enforceability of these measures remain critical questions.

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Business Intelligence in the Age of AI

Digitalization and the increasing use of data have revolutionized business analytics and business intelligence in recent years. Where data had to be manually aggregated from databases and reports had to be created in the past, modern business intelligence tools like Power BI or Tableau are now used. These tools enable the merging of data from various sources and present it in meaningful dashboards and reports.

Another trend currently shaping business intelligence is the use of artificial intelligence. AI systems can evaluate and analyze data on a scale and in real-time previously unimaginable. They help companies derive valid insights and forecasts from vast amounts of data. Machine learning aids in identifying patterns and correlations that remain hidden to the human eye.

The following areas particularly benefit from AI in business intelligence:

• Prediction: Using predictive analytics, AI systems can forecast future trends and developments such as demand, growth, or risks. This helps leaders make informed decisions
• Personalization: Based on historical data, AI models learn to understand customer behavior. On this basis, products, services, and campaigns can be individually tailored to customers
• Process optimization: By capturing and evaluating processes, resource use, and error analyses, AI can identify weaknesses and show potential for improvement
• Automated analyses: Many simple or routine evaluations and reports can now be fully automated by AI systems. This leaves analysts more time for creative and strategic tasks

However, the use of AI also brings new challenges for business intelligence. Insights derived from AI must always be questioned and validated. Moreover, the transparency and traceability of the results are often limited. It is important for companies to select the right AI tools and train employees accordingly to fully leverage the benefits of AI-based analyses.

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AlphaGeometry – The Digital Archimedes

AlphaGeometry could go down in the annals of artificial intelligence as the next revolutionary AI system, inspired by the achievements of Google DeepMind. This system promises to surpass the current state of the art in geometric problems by achieving a precision and efficiency that human experts have not considered possible until now. The ability to prove new geometric theorems and triumph in mathematical competitions is just a fraction of what sets AlphaGeometry apart.

From AlphaGo to AlphaFold, DeepMind has already demonstrated how its systems can be groundbreaking in their respective fields. AlphaGeometry builds on this legacy, striving to radically change our understanding of geometry. With the help of deep neural networks and symbolic logic, AlphaGeometry can recognize geometric patterns and use these insights to provide proofs that were previously unreachable. This could be invaluable not only for science but also for practical applications such as cryptography, materials science, and robotics.

The vision that AlphaGeometry embodies is that of a system that can accelerate scientific research and technological development, as well as fundamentally change the way we approach and solve problems. Deciphering geometric problems that once seemed insurmountable could pave the way for groundbreaking new discoveries and help tackle some of humanity's greatest challenges. From combating climate change through more efficient energy sources to curing diseases through a better understanding of biological structures – the impacts of AlphaGeometry could be profound.

In an optimistic vision of the future where AlphaGeometry becomes a reality, we could witness a new era of science and technology where AI is seen not just as a tool but as a partner in the quest for knowledge and progress. The possibility that AlphaGeometry demonstrates the ability to reason logically, potentially even competing with human scientists, opens a discussion on the role of AI in our society.

Looking to the future, AlphaGeometry could pave the way for developments in robotics and towards general artificial intelligence (AGI). The question arises whether and how such systems could expand and change our understanding of consciousness and cognitive abilities. Research in this area could benefit enormously from such advances, leading to a deeper understanding of AGI that goes beyond the limits of current technology.

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Zum 80. Geburtstag von Wolf Singer

Am 9. März 2023 feierte der renommierte Hirnforscher Wolf Singer seinen 80. Geburtstag. Singer hat in seinem Leben viel geleistet und viele wichtige Erkenntnisse zur Erforschung des Gehirns beigetragen. Seine Arbeit hat nicht nur in der wissenschaftlichen Gemeinschaft Anerkennung gefunden, sondern auch in der breiten Öffentlichkeit große Aufmerksamkeit erlangt. 

Wolf Singer wurde am 7. April 1943 in München geboren und studierte Physik und Medizin. Nach seiner Promotion in Medizin an der Ludwig-Maximilians-Universität München zog er 1973 in die USA, um als Forscher am Max-Planck-Institut für biophysikalische Chemie in Göttingen zu arbeiten. Dort entwickelte er gemeinsam mit David Hubel und Torsten Wiesel die Hypothese, dass bestimmte Nervenzellen im visuellen Kortex des Gehirns auf bestimmte Reize reagieren. Diese Entdeckung war bahnbrechend und bildet bis heute die Grundlage für das Verständnis der Funktionsweise des Gehirns.

In den Jahren 1980 bis 2005 leitete Singer das Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt am Main, wo er eine Vielzahl von Forschungsprojekten initiierte und leitete. Er prägte die moderne Hirnforschung durch seine Erkenntnisse zur neuronalen Plastizität und zur Funktion von neuronalen Netzwerken im Gehirn.

Singer wurde für seine Arbeit vielfach ausgezeichnet, darunter mit dem renommierten Brain Prize im Jahr 2013. Er war Mitglied der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina und der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften sowie Ehrenmitglied der Royal Society of Edinburgh.

Besonders bekannt ist auch seine Zusammenarbeit mit dem französischen Neurobiologen Francisco Varela und dem buddhistischen Mönch und Autor Mathieu Ricard. Gemeinsam erforschten sie die neuronalen Grundlagen von Meditation und Mitgefühl und prägten damit eine neue Richtung in der Neurowissenschaft, die sich mit dem Zusammenhang zwischen Geist und Gehirn beschäftigt.

Wolf Singer hat durch seine Arbeit die moderne Hirnforschung geprägt und zahlreiche Erkenntnisse zur Funktionsweise des Gehirns geliefert. Seine Forschung hat nicht nur in der wissenschaftlichen Gemeinschaft Anerkennung gefunden, sondern auch in der breiten Öffentlichkeit für Aufsehen gesorgt. Gratulation zum 80. Geburtstag und alles Gute für die Zukunft!

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Wie entstehen demokratieferne Einstellungen in einer Kommune?

 

Raiko Hannemann

Im Rahmen der Forschungslinie „Zusammenhalt stärken in Zeiten von Krisen und Umbrüchen“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung erforschte das Projekt mit diesem Titel die Entstehung demokratieferner Auffassungen in einer Kommune am Beispiel des Berliner Bezirks Marzahn-Hellersdorf, einer ostdeutschen Kommune. Aufschlussreich waren biografische Interviews im Anschluss an eine repräsentative Befragung. Es wird gezeigt, dass Menschen sensibel auf soziale Verwerfungen reagieren und sich insbesondere dann von Demokratie abwenden , wenn diese ihr Versprechen auf soziale Gleichheit nicht einhält. Dennoch ist eine hohe Bereitschaft zu Engagement erkennbar. Dieses Potenzial könnte ausgeschöpft werden, wenn die Sprachlosigkeit zwischen Politik und Bevölkerung überwunden wird. Viele Interviewpartnerinnen äußerten sich froh darüber, dass sich endlich jemand für ihre Meinungen interessiert. Auf der anderen Seite sind die Möglichkeiten, sich in etablierten politischen Formen zu engagieren, sehr hochschwellig. 

Als schwer erreichbar sind also nicht die sozial Ausgeschlossenen, sondern die etablierte Politik. Ansätze zu einer sozialräumlichen Demokratieentwicklung und zu einer Überwindung der Lücke zwischen etablierter Politik und den Menschen werden unter anderem in einem Ausbau von Räumen für nachbarschaftliche Begegnung gesehen sowie in einer verstärkten Demokratiebildung in Schulen, einer größeren Vernetzung von Stadtteilarbeit auch im digitalen Raum und in Formen aufsuchender politischer Bildung. Das Projekt stand in einem fachlichen Austausch mit den Universitäten Bremen, Göttingen und Jena, welche ebenfalls zu der Frage der Stärkung lokaler Demokratie geforscht haben. Zentrale Erkenntnisse werden im Hinblick auf ihren gesellschaftlichen Transfer gemeinsam diskutiert.

Link zum 1. Teil des Interviews mit Raiko Hannemann

Link zum 2. Teil des Interviews mit Raiko Hannemann

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What is AGI?

In contrast to the currently existing AI systems that are designed for specific tasks and referred to as "weak AI," AGI (Artificial General Intelligence) encompasses the endeavor to develop machine intelligence that has the capability to learn, understand, and apply any intellectual task that a human being can perform.

The idea behind AGI is not new; it is rooted in the origins of Artificial Intelligence as an academic field in the 1950s and 1960s when scientists first developed the vision of a machine that could simulate human intelligence in its entirety. This vision has evolved over the decades and has become more precise, while the gap between current AI, which is limited to specialized tasks, and the ambitious goal of AGI has become increasingly apparent.

The distinction between "weak" and "strong" AI is central to understanding the concept of AGI. Whereas "weak" AI systems are designed to perform certain tasks with efficiency and precision predefined by humans, "strong" AI or AGI aims to achieve a universal problem-solving capability that equals or even surpasses human intelligence. Such a system would not only have a broad applicability but could also independently learn, adapt, and perhaps even develop its own consciousness and emotions.

The definitions of AGI vary greatly and reflect the diversity of perspectives and research approaches in this area. Some definitions emphasize the importance of cognitive flexibility and the ability to solve new problems without prior specific programming. Others focus on the concept of consciousness or the machine's ability to understand and simulate human emotions and experiences.

The question of when AGI might be achieved is the subject of intense debate among scientists, technologists, and philosophers. Estimates range from optimistic assumptions that expect breakthroughs in the coming years to skeptical forecasts that question the realization within the next centuries or even the fundamental impossibility of true AGI. These disagreements are based on different assessments of the complexity of the human brain, the limits of computer technology, and the ethical and societal implications of such a development.

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The VDW Statement on the Asilomar Principles for Artificial Intelligence

The Association of German Scientists (VDW) views the Asilomar Principles as a valuable basis for discussion on ethical and regulatory issues in the field of Artificial Intelligence (AI). These principles offer a starting point to address the potential opportunities and dangers of AI. However, the VDW emphasizes that the Asilomar Principles alone do not provide a sufficient normative framework, particularly because they do not adequately limit the possibility of uncontrollable progress in AI technology. The organization advocates for a stronger consideration of the precautionary principle, the necessity to evaluate the limits of technology development, and calls for comprehensive investigations into the impacts of AI on society, culture, and human rights. A broad, democratically legitimized discourse and international cooperation are seen as essential for the development of safe AI systems. Furthermore, the VDW recommends initiating scientific research on impact assessment, ethics, and legal frameworks to inform political decision-makers at an early stage. The VDW also deems it necessary to implement bans and moratoria on certain AI applications, such as autonomous weapons, as well as to maintain privacy and informational self-determination.

• zum Download des VDW Papers
• zum YouTube Video

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The Renaissance of Moore's Law

Moore's Law, named after Gordon Moore, co-founder of Intel, is one of the fundamental theses that shaped the rapid development of computer technology over decades. In 1965, Moore posited that the number of transistors on a microchip would double approximately every two years, which equates to an exponential increase in computing power while simultaneously reducing costs. This law has established itself as a guideline for the semiconductor industry and has driven the development of ever more powerful and efficient processors.

However, in recent years, Moore's Law has encountered physical and economic limits. The miniaturization of transistors approached the limits of quantum mechanics, which meant that performance improvements could not continue at the accustomed pace. In addition, the costs of developing and manufacturing advanced microchips grew exponentially, leading to a slowdown in the previous doubling rate. These developments led to the assumption that Moore's Law is reaching its limits and can no longer serve as a reliable forecast for the future development of chip technology.

A promising approach to maintain Moore's Law lies in the research of new materials such as graphene. Graphene, a single-atom layer of carbon atoms arranged in a two-dimensional lattice, is characterized by exceptional electrical, thermal, and mechanical properties. These make it an ideal candidate for the development of next-generation microchips. Graphene-based transistors could be significantly faster and more energy-efficient than their silicon-based counterparts. This breakthrough has the potential to continue the miniaturization of transistors and the increase in computing power, which could initiate a renaissance of Moore's Law.

The further development and implementation of graphene in microchip technology are still in their infancy but hold the potential to revolutionarily change computer technology and, in particular, artificial intelligence (AI). Higher computing performances with lower energy consumption would enable complex AI algorithms to be operated more efficiently, which, in turn, could accelerate the development of more advanced AI systems. This development is crucial as the demands for computing power and energy efficiency in AI grow exponentially. Overcoming the current limits with innovative materials such as graphene could not only carry Moore's Law forward but also have a decisive influence on the future development of AI and its applications.

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Jünger statt Remarque - aber nicht außerhalb Deutschlands

Normalerweise interessiere ich mich wenig für das alljährliche Hollywood Spektakel, weil mich die glamouröse Überdosierung von Eitelkeiten schon nach kurzer Betrachtung schlagartig ermüden. Das Blitzgewitter beim Austritt aus unbezahlbar teuren Autos, der Gang über einen leuchtend roten Teppich, das perfekt einstudierte Lächeln, die Positionierung von Figur und Outfit, wecken in mir gar nichts, außer einer Verwunderung über all diese Aufregung. Doch dieses Jahr wurde in den Scheinwerfern des vorgetäuschten Glücks ein Beitrag erfolgreich, der kontrastierender dazu gar nicht erscheinen mag. Wir sprechen von der Romanverfilmung „Im Westen Nichts Neues“, der bereits 1930 und 1976 in die Kinos kam.

Der Roman von Erich Maria Remarque, der im Jahr 1929 veröffentlicht wurde, handelt von der Erfahrung des neunzehnjährigen deutschen Soldaten namens Paul Bäumer, der während des Ersten Weltkriegs an der Westfront kämpft. Die Geschichte beginnt damit, dass Paul und seinen Schulkameraden euphorisch und siegesgewiss in den Krieg ziehen, um ihr Land vor bösartigen Aggressoren zu verteidigen. Doch bald wird ihnen klar, dass der Krieg alles andere als heldenhaft ist. Sie werden mit dem Grauen des Krieges konfrontiert, einschließlich der Schrecken des Grabenkriegs, des Todes ihrer Freunde und des bestialischen Mordens auf beiden Seiten durch Massenvernichtungswaffen. Die sinnlose Grausamkeit und das Unverständnis der Alten während des Fronturlaubs, führten schließlich zur Entfremdung mit der Heimat. 

Remarque selber diente an der Westfront und wurde schwer verletzt, wovon er schrieb, das hat er auch selbst erlebt. Man könnte den Schluss ziehen, dass sein Buch die logische Ableitung des Geschehenen realistisch abbildet und Deutsche damit der Bedeutung bewusst sein sollten. Nein, nicht in den deutschen Führeretagen. In den Redaktionen der einflussreichsten Gazetten wird ein anderer Zeitgenosse im Herzen getragen: Ernst Jünger. Jünger war ein stolzer Nationalist und überzeugter Militarist, der den Krieg als eine Art ritterliches Abenteuer betrachtete. In seinen frühen Werken, wie beispielsweise „In Stahlgewittern“, beschrieb er den Krieg als eine heroische Herausforderung, die den Kampfgeist und die Tugenden des deutschen Soldaten hervorbringt. Auch später in seinem Leben setzte er sich für eine militarisierte Gesellschaft ein und befürwortete die Wiederaufrüstung Deutschlands nach dem Zweiten Weltkrieg. 

Dass Remarques Romanverfilmung just im gleichen Augenblick wie der Ukraine Krieg erschien, ist überraschend. Man könnte fast meinen, dass der Geist des Pazifismus seine eigenen Wege findet. Ich war jedenfalls sehr erstaunt, als ich in den Netflix Rankings vieler Länder diesen Film über viele Wochen in den Top 10 vorfand. Und doch wurde der Film von unzähligen deutschen Kritikern als stilisierter Negativfilm zerrissen. Er sei eine peinliche Inszenierung, unzeitgemäß, unpassend, klischeebeladen und nicht authentisch. Die Flut an Abschätzigkeit erinnerte mich an die Diffamierungen wie sie Rainer Werner Fassbinder in den siebziger Jahren in Deutschland regelmäßig widerfuhren. Und ja, es gab überwiegend Beifall, doch dabei wurde tunlichst darauf geachtet, dass Parallelen zur Aktualität vermieden wurden. Stattdessen fluteten die Meinungsmacher für einen halben Tag ihr Publikum mit belangloser Prosa und eigenschaftsloser Würdigung, damit man ihnen nicht nachsage, man habe den historischen Oscar Regen böswillig und in voller Absicht ignoriert. Das Fehlen der Begeisterung war klirrend spürbar. Hätte ein deutscher Fußballverein die Champions League gewonnen, hätte man drei Tage lang die erste Seite mit dem Thema befüllt und ebenso sticht es ins Auge, dass nie von einem Antikriegsfilm gesprochen wird. Die Redakteure sagen lieber: Deutscher Beitrag, Kriegsfilm, Kriegsepos, Romanverfilmung oder schlicht Film. Und deswegen ist die Ableitung erlaubt, dass diese historische Ehrung den deutschen Meinungsführern peinlich ist.

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Die Stimme der Vernunft

Antje Vollmer starb am 16. März 2023 im Alter von 79 Jahren in Berlin.

Viele werden sich an die vibrierende Stimme Antje Vollmers erinnern, denn sie litt unter einer neurologischen Stimmstörung namens Spasmodische Dysphonie, die dazu führen kann, dass die Stimme unkontrolliert zittert oder bricht. Dennoch war so viel Kraft und Aussage in ihrer Stimme, dass man ihr zuhörte und es hinderte sie nicht daran im Jahr 1994 sogar zur Vizepräsidentin des Deutschen Bundestages gewählt zu werden. Um sich Gehör zu verschaffen, musste sie weder laut noch übergriffig werden, ihre Mahnung zur Vernunft war in der Weise beeindruckend, dass aufkeimender Widerspruch aus der Stille heraus keinen Weg fand. Bis zuletzt gab sie Interviews, die noch lange nachwirken werden und hat so, bevor sie von uns ging, bereits den Keim für die künftigen Friedensbewegungen in die Welt gesät.

Antje Vollmer wurde 1943 in Lübeck geboren, studierte Soziologie, Politologie und Geschichte an der Freien Universität Berlin und promovierte 1972 zum Thema Frauenarbeit in der Textilindustrie. 1979 trat sie den Grünen bei und wurde 1983 erstmals in den Deutschen Bundestag gewählt, dem sie bis 2005 angehörte. In ihrer politischen Arbeit setzte sie sich vor allem für die Themen Umweltschutz, Frauenrechte und Menschenrechte ein. Sie war unter anderem Vorsitzende des Ausschusses für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit sowie des Ausschusses für Menschenrechte und humanitäre Hilfe. Sie setzte sich auch international für Demokratie und Menschenrechte ein und war unter anderem Mitglied im Vorstand des Internationalen PEN-Clubs und des Menschenrechtsbeirats beim Auswärtigen Amt.

Die schwache Würdigung der Bündnis 90 Grünen zu ihrem Lebenswerk, sie war schließlich eines der prägendsten und erfolgreichsten Figuren der Partei in der Gründungsphase, zeugt von der Entfremdung der Partei hinsichtlich ihrer Gründungsmütter. Die schleichende Verklappung grüner Ideale konnte Antje Vollmer nicht mehr tragen und so verabschiedete sie sich konsequenterweise im Jahre 2005 von dieser Partei. Ihre Stimme blieb dennoch dem sachkundigen Publikum lange Jahre erhalten und auch wenn sie heute nicht mehr zu hören ist, so wird ihr Pazifismus noch fern in die Zukunft wirken.

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AGI Does Not Need Consciousness

In recent years, the debate around the capabilities of artificial intelligence (AI), particularly regarding its consciousness, has gained significant momentum. It's noteworthy that even leading scientists occasionally publish premature contributions on the topic. Popular theories, such as emergence, which claim that consciousness arises from a multitude of oscillations, seem insufficient to me and lead me to the thought experiment of whether my mobile phone could possess consciousness since it also generates many oscillations. Furthermore, I question whether the emergence of General Artificial Intelligence (AGI) requires consciousness at all.

But let's take this step by step, and where are we now? The rapid increase in computing power needed for training AI models is a clear indicator of the swift development in the field of Artificial Intelligence (AI). Especially since 2012, we have witnessed an exponential increase in this computing power, far surpassing Moore's Law. Specifically, the computing power used for training the largest AI models has doubled every 3.4 months – a growth that far exceeds the historical growth, which saw a doubling every two years. This development highlights the dramatic increase in required resources and the costs associated with achievements in the AI field.

OpenAI has found in an analysis that since 2012, the amount of computing power used for training the largest AI models has grown more than 300,000 times. In comparison, a doubling every two years, as predicted by Moore's Law, would have led to only a 7-fold increase. The history of AI and its computing power shows three eras of AI computation, starting with the Pre-Deep Learning era (1950–2010), where the computing power doubled every 18–24 months, through the Deep Learning era (2010–2016), where this time shortened to 5–7 months, to the current era of large-scale models (2016–2022), where the doubling time increased to 11 months. This acceleration in computing power has enabled AI models like Minerva, which uses nearly 6 million times more computing power than AlexNet did a decade ago.

Although it is uncertain whether the growth of computing power can continue at this pace, as large-scale models increasingly require more computing power, the immense investments in AI research suggest that further breakthroughs may be on the horizon that could reach the computing power of the human brain. Given the availability of vast amounts of data and improved algorithms, this increase in computing power has enabled significant advances in AI in a short time, with AI already surpassing or even exceeding human performance in many areas.

Yet, the main argument is that AI does not need consciousness to perform advanced functions. This is illustrated by existing technologies, such as thermostats that respond to temperature changes, or combat drones that can make complex decisions without consciousness. An AGI could be conceived as a highly complex interconnected system based on millions of human inputs, similar to systems like ChatGPT today.

Given the rapid technical progress, it is entirely possible that we will have an AGI in less than 10 years, as all necessary prerequisites are already in place. Therefore, it is crucial to establish international rules for the use of AGI now to ensure that these technologies are used responsibly.

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