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Nach meiner Einschätzung haben diese sogenannten Ethik-Abteilungen (wir haben ja schon im ersten Porträt über Deborah Raji etwas ähnliches gelesen) zwei Ziele:
Erstens eine PR-Fassade aufzubauen, und zweitens brillante junge Menschen in diesem Forschungsfeld an sich zu binden und so zu neutralisieren.
Eine interessante Analyse, Herr Véron. Ich denke, damit haben Sie den Nagel auf den Kopf getroffen.
Klassisches Beispiel des Streisand-Effekts: Mit dem Versuch, die unliebsame Information in Gebrus Publikation zu unterdrücken, hat Google genau das Gegenteil erreicht. Ernüchternd, dass ein wichtiges Thema wie Ethical AI erst via eines personifizierten Skandals seinen Weg in die breite Öffentlichkeit gefunden hat.
Von dieser Kündigung konnte man in anderen Zeitungen, in kürzerer Form, auch schon lesen. Ich glaube gerne, das Frau Gebru eine superintelligente, engagierte Frau ist. Was mich aber wirklich interessieren würde ist, warum google sie entlassen hat und zwar die konkreten Überlegungen dahinter. Diese Leute sind ja nicht blöd und mussten mit einem Shitstorm rechnen. Mehr Recherche und weniger Emotion wäre für mich informativer.
Ich bin mit dem Teil einverstanden, dass mehr Informationen zu Google's Gründen, rsp. zu den verantwortlichen Leuten, die den Rausschmiss zu verantworten haben, rechechiert wird, aber der Teil an "Emotionen" ist in diesem Artikel goldrichtig. Nackte Fakten und Zahlen, ohne im Kontext zum betroffenen Menschen darzustellen, ist nicht wünschenswert und für mich nicht "lesbar".
Jeff Dean ist alles andere als blöd.
Gebru hat als Google Interne öffentlich in der wissenschaftlichen Gemeinde die Arbeit von Dean als vorurteilsbehaftet dargestellt.
Dean / Google haben ihr Sprach Model gerade überarbeitet und vergrössert (T5-XXL), sie stehen in Konkurrenz zu anderen Modellen, wie zB das GPT-3 von OpenAI.
Sich dann sagen lassen zu müssen, das man in der eigenen Forschung vorurteilsbehaftet ist, von den eigenen Leuten, das kann und darf nicht sein, offensichtlich … und muss mit allen Mitteln verhindert werden …
Note:
Diese Modelle bilden die Grundlage in der Anwendung von KI basierten Sprach Interpretationen (zB Emotionen in Texten/ Allgemein der Bereich der NLP (Natural Language Processing) in der KI).
PS: Ich finde ihre letzte Anmerkung unpassend.
Wenn Sie an dem Skandal und nur Hintergründen dazu interessiert sind, wäre es an ihnen zu recherchieren.
Die Autorin schreibt hier eine Porträt Reihe in der die Personen im Focus stehen … ganz offensichtlich.
...und es ist ein Muster, siehe den englischen Wikipedia-Eintrag über Margaret Mitchell, die Gebru den Job bei Google angeboten hatte. Sie wurde vor einem Jahr von Google gefeuert:
In February 2021, her employment at Google, where she was co-leading the Ethical Artificial Intelligence team with Timnit Gebru, was terminated. Her dismissal came after a five-week investigation by Google, who claim that she violated the company's code of conduct and security policies. This came only a few weeks after the controversial departure of her former team co-lead Timnit Gebru in December 2020. Prior to her dismissal, Mitchell had been a vocal advocate for diversity at Google, and had voiced concerns about research censorship at the company.
Merci Herr Véron für diesen Zusatz.
Auch ich teile die Meinung von Herr H., dass genau diese Mischung lesenswert ist.
Grosskonzerne "trennen" sich gerne von unbequemen Mitarbeitenden in einer "stillen Form". Keine Schlagzeilen wegen klugen Köpfen riskieren. Mit Geld wird mancher "mundtot" gemacht. Es braucht viel Courage Google die Stirn zu bieten und die anderen
werden klammheimlich "entsorgt". Bei Grosskonzernen finden beispielsweise "Massenentlassungen" auch anders statt. Tranchieren nenne ich das.
PS: auch auf Google kann man und Frau verzichten.
Mich erstaunt immer wieder wie Leute erstaunt sein können über das unethische Verhalten von Google & Co.
Dabei liegt das doch auf der Hand: Kern des Geschäfts ist, möglichst viel über alle Menschen zu lernen, sie zu modellieren und ihr Verhalten vorherzusagen.
Ist das ethisch vertretbar?
(Ich glaube nicht, dass es noch eine Rolle spielt ob die Vorhersagen präzise sind oder von Vorurteilen behaftet.)
Eine Firma deren Kern nicht ethisch vertretbar ist kann noch so viele Ethik Abteilungen haben. Der Kern bleibt.
Ich glaube, das Staunen über Google kommt eher von den älteren Personen (wie mir selbst), welche den Aufstieg von Google noch miterlebt haben. Das war mal ein sympathisches Jungunternehmen, mit einem niedlichen Slogan (den haben sie inzwischen ja offiziell gestrichen..). Dieser erste, sympathische Eindruck ist bei vielen wohl noch präsent.
Hm ich denke das ist nicht ganz richtig - es geht nicht um die Vorhersage an sich, sondern darum, (unter anderem auch damit) Werbung zu verkaufen.
Klar. Das Geschäft ist die Werbung. Aber das würde ohne die Vorhersage niemals so gut funktionieren. Hier geht es darum, vorherzusagen auf welche Werbung die Reaktion des Menschen vor dem Bildschirm am meisten Geld einspielt.
Googles Werkzeug sind KI Modelle, sprich Methoden für Vorhersagen. Werbung ist ein Weg, jene in Geld zu verwandeln.
Genauso bei andern üblichen Verdächtigen. Wenn massenweise Daten von Menschen gesammelt werden geht es meist nur ums eine: Modelle erstellen um Vorhersagen zu machen zu können die sich irgendwie ausbeuten lassen.
Wir sollten die Diskussion besser auf die Legitimität von jener Modellierung fokussieren als uns mit der Frage ablenken zu lassen zu lassen ob jetzt jemand schlecht modelliert sein könnte.
Herzliche Gratulation zu dieser Republik-Serie! Sie erinnert in verschiedenen Punkten daran, wieder und weiterhin zu hinterfragen. Danke dafür! LG und einen schönen Tag allen, Anne
Danke für dieses schöne Kompliment, Frau B.! Ich wünsche Ihnen einen guten Tag.
Ich habe eine Frage zum 3.letzten Abschnitt. Gebru sagt, dass sie mit der Gründung ihres Institutes "... auch viel mehr Ressourcen verbrauchen werde". Das verstehe ich nun überhaupt nicht, denn weiter oben kritisiert sie ja das large language model wegen zu hohen Energieverbrauchs und den den Schäden an der Umwelt.
Im ersten Fall ist der konkrete Energieverbrauch (Elektrizität) gemeint, im zweiten Fall die für die Forschung und sorgfältige Publikation benötigten "Ressourcen" im allgemeinen Sinn, z.B. mehr Arbeitszeit.
Genau richtig. Sie will langsamer arbeiten, sorgfältiger, weg von diesem krassen Publikationsdruck, und in diesem Sinne im Verhältnis mehr Ressourcen - also Arbeitszeit - pro Projekt verbrauchen.
Eine tolle Artikel Serie. Die Geschichte von Timnit Gebru hatte ich damals auf Twitter live mitverfolgen können, da ich mich für den Bereich KI und Ethik sehr interessiere.
Soweit ich es verstanden hatte war Gebru zum Zeitpunkt der fristlosen Entlassung im Urlaub und erfuhr es dann erst von Kollegen.
Das ganze Vorgehen Seitens Google (die Forderung das Gebru ihre Autorenschaft an der Forschungsarbeit zurück zieht) wurde damit begründet das Google ausreichende Verfahren hätte um den kritisierten Bias in Sprachmodellen zu mitigieren.
Die Folgen für Gebru war nicht nur die fristlose Kündigung sondern es wurde auch massiv versucht sie zu diskreditieren.
Hätte Gebru nicht eine so solide Unterstützer Basis Aufgrund ihrer enormen Qualitfikation und bedeutenden Arbeit gehabt, wäre ihre berufliche Existenz hier sicher vernichtet worden.
Jeff Dean hatte trotz des desaströsen Vorgehens persönlich keinerlei Folgen zu tragen.
Auf AI Konferenzen dürfte er aber in der nächsten Zeit kein sehr willkommener Gast sein.
Eine kleine Anmerkung:
ACM ist die Association of Computing Machinery (acm.org), die Sponsoren von FAccT sind.
Google wurde als Sponsor nach der Entlassung Gebrus übrigens ausgeladen.
Toller Beitrag aus einer sehr wichtigen Serie! Ich möchte aber noch darauf hinweisen, dass trans ein Adjektiv ist bzw. so verwendet werden sollte: Ein trans Kind, eine trans Person, eine trans Frau. Wäre schön, wenn ihr das im Text noch anpasst!
Yep! Danke :)
Ich bin da immer etwas erstaunt. Es sind doch gerade die globalisierten und tief kapitalistischen Unternehmen welche das grösste Interesse an einer 1-5% Gewinnmaximierung durch die Inklusion von Minderheiten hätten. Als Beispiel kann man die Bestrebungen von Google nennen welche die Suche in fast allen Sprachen verfügbar machte.
Woher die 1-5 %? Nach Paretoprinzip reichen 20 % des Aufwands, um 80 % des Gewinns zu holen, 24 % für 96 %. Etc.
"Fast alle" Sprachen? Wohl 80 % mit 20 % Aufwand, nicht?
Nota bene: Genau darum und umso mehr setze ich mich engagiert für Inklusion ein!
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