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Internet of Things: Bestandsaufnahme & Spannungsfelder (Uni Dresden, 18. Okt 2017)

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Präsentation am Masterstudiengang für angewandte Medienforschung über Spannungsfelder rund um Internet der Dinge, künstliche Intelligenz und algorithmische Entscheidungsfindung.

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Internet of Things: Bestandsaufnahme & Spannungsfelder (Uni Dresden, 18. Okt 2017)

  1. 1. The Waving Cat | www.thewavingcat.com | @thewavingcat Peter Bihr | @peterbihr The Waving Cat A Strategy, Research & Foresight Company Dresden, 18. Okt 2017 Internet of Things: 
 Bestandsaufnahme & Spannungsfelder
  2. 2. Clients
  3. 3. Self-initiated projects Self-initiated conferences, publications & research projects include: Cognitive Cities Conference (2012) Future of connected cities. Ignite Berlin (since 2010)
 Lightning talks of 5 minutes about passion projects.
 Enlighten us, but make it quick! ThingsCon (since 2014) A global community of IoT fostering the creation of a human-centric and responsible IoT. Understanding the Connected Home (2nd ed. 2016) Thoughts on living in tomorrow’s connected home. Ebook. View Source: Shenzhen (2017)
 An exploration of Shenzhen’s hardware ecosystem. The State of Responsible IoT (2017)
 This ThingsCon report is a collection of essays by experts from the ThingsCon community. Conferences & Communities Publications & Research
  4. 4. For a human-centric & responsible Internet of Things
  5. 5. Internet of Things 101
  6. 6. Internet of Things (IoT) Charakteristika: - Verlängerung des Internet in den physischen Raum - Vernetzte, datengetriebene Produkte, Services, Systeme - Physische Kompotente + Sensoren + Datenverarbeitung Bild:Scott Webb
  7. 7. Internet of Things (IoT)
  8. 8. Quelle: The Waving Cat
  9. 9. AI/KI, Machine Learning, Big Data Artificial Intelligence (AI) = Künstliche Intelligenz (KI):
 Teilgebiet der Informatik (Stochastik), die sich mit automatisierter Entscheidungsfindung befasst. Machine Learning (ML):
 Methode innerhalb des Gebiets der KI. Lernende Algorithmen, die Muster erkennen und sie auf andere Bereiche anwendbar machen, z.B. Spracherkennung. Big Data:
 Analyse extrem großer Datenmengen, i.d.R. in Echtzeit. Quelle: Zivile Arunas
  10. 10. AI & Machine Learning Leaders
  11. 11. Beispiele
  12. 12. Smart Home
  13. 13. Autonome Fahrzeuge
  14. 14. Autonome Fahrzeuge
  15. 15. Quelle: VaiKai
  16. 16. Chancen & Spannungsfelder
  17. 17. 3 große Herausforderungen (0. Sicherheit) 1. Komplexität & Zuständigkeiten 2. Power Dynamics (Macht & Kontrolle) 3. Transparenz & Vertrauen
  18. 18. 3 große Herausforderungen Chancen
  19. 19. Autonome Fahrzeuge Quelle: Tesla
  20. 20. Mensch + Maschine Quelle: Stanford University “Augmentation 
 not automation”
 
 —Douglas Engelbart
  21. 21. Internet der Dinge + KI = Kopfhörer mit Live-Übersetzung Quelle: Guardian / Elijah Nouvelage/AFP/Getty
  22. 22. 3 große Herausforderungen Komplexität & Zuständigkeiten
  23. 23. IoT lebt an der Schnittstelle verschiedenster Bereiche von Expertise und Regulierung. Technologie IT Wirtschaſt Datenschutz Bildung Sicherheit Künstliche Intelligenz Mobilität
  24. 24. Langfristige Implikationen von komplexen, daten- getriebenen Systemen? 😱
  25. 25. “The future is here, it’s 
 just not evenly 
 distributed.” —William Gibson Bildquelle: Wikipedia
  26. 26. Power dynamics
 (Macht und Kontrolle)
  27. 27. “Our Electric Friends” by Superflux for Mozilla
  28. 28. #neverforget
  29. 29. Ribbonfarm Über oder unter der API?
  30. 30. • Wer kontrolliert Daten, Datennutzung, Datenfluss? • Wem gehören die Computer? • Wer kann sie an- und abschalten? • Wer hat Zugriff, und wer gewährt ihn?
  31. 31. Quelle: EFF Wem gehört das Gerät?
  32. 32. Quelle: Stephen die Donato, Andrew Welch Connected Home Smart
 City
  33. 33. Transparenz & Vertrauen
  34. 34. ? • Was tut das Gerät? Was kann es? • Welche Daten werden gesammelt? • Wo, wie, und wofür werden sie verarbeitet, genutzt, geteilt? • Werden die Datensätze mit anderen kombiniert? • Wer hat Zugriff auf die Daten, wer hat Nutzungsrechte, wer kann löschen? • Was ändert sich beim nächsten Soſtware- Update? Black boxes
  35. 35. Quelle: The Waving Cat
  36. 36. Quelle: Troy Hunt
  37. 37. Künstliche Intelligenz Patientendaten + Machine Learning: “Just way better.” Quellen: Vincent Burkhead, US Dept. of Agriculture Deep Patient:
  38. 38. Gatekeeper
  39. 39. Lösungsansätze
  40. 40. Zukunſt lässt sich gestalten Dazu benötigen wir 1. ein Verständnis der Vergangenheit (Geschichte, Daten, Statistiken) 2. die Fähigkeit, zukünftige Entwicklungen abzusehen (Analyse, Foresight, Forschung) 3. Methoden, diese Entwicklungen positiv zu beeinflussen (Politik)

  41. 41. GDPR
  42. 42. For a human-centric & responsible Internet of Things
  43. 43. Our theory of change: Change is made through better day-to-day decisions
  44. 44. A global movement thingscon.com/events
  45. 45. bit.ly/riot-report bit.ly/vsshenzhenbit.ly/iottrustmark thingscon.com/resources
  46. 46. Forschungsfragen
  47. 47. Umgebung als Medium • Was ändert sich, wenn Haus, Fahrzeug, Stadt zum Medium werden?
  48. 48. Gender, Diversität, Inklusion •Warum haben digitale Assistenten immer eine weibliche Persona? •Werden traditionelle Gender-Rollen durch IoT und Algorithmen verstärkt oder geschwächt? •Wie diskriminieren Algorithmen & was können wir dagegen tun?
  49. 49. Partizipation, Governance, Machtdynamik •Wer gestaltet digitale Systeme und IoT? •Wer kann mitbestimmen, wer nicht? •Wer kann auf Daten zugreifen? Wer kann sie lesen, verarbeiten, verändern, löschen? Wer entscheidet das?
  50. 50. Kommunikationsverhalten •Wie verändert sich unser Kommunikationsverhalten? •Ändert sich unsere kommunikative Beziehung zueinander? Die zu unserem Umfeld? Unser Selbstverständnis? •Wer sind die neuen Gatekeeper? •Sorgen allgegenwärtige Mikrofone und Tracking-Cookies für eine neue Art von Schweigespirale?
  51. 51. Vielen Dank. The Waving Cat GmbH Twitter @thewavingcat Web thewavingcat.com Peter Bihr Twitter @peterbihr 
 Tel +49.176.32108856 Email peter@thewavingcat.com

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