Ich weiß, wer du bist - Auf dem Weg zur allsehenden Gesellschaft [Doku 2017] | HD

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https://www.youtube.com/watch?v=UKTL3-Pvy0Q

Resumo

TLDRDas Video behandelt die Vorstellung einer futuristischen Datenbrille, die in der Lage ist, persönliche Informationen über Menschen in der Umgebung zu sammeln und anzuzeigen. Diese Technologie könnte Details wie sexuelle Orientierung, finanzielle Situation und Gesundheitszustand offenbaren. Experten diskutieren die Möglichkeiten und Herausforderungen solcher Technologien, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und gesellschaftliche Akzeptanz. Die Entwicklung von Gesichtserkennungstechnologien und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen, einschließlich Militär und Alltag, wird ebenfalls behandelt. Die ethischen Implikationen und die potenziellen Gefahren eines Überwachungsstaates werden kritisch hinterfragt.

Conclusões

  • 👓 Die Datenbrille könnte persönliche Informationen offenbaren.
  • 🔍 Gesichtserkennung wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt.
  • ⚖️ Datenschutz und ethische Bedenken sind zentral.
  • 🌍 Gesellschaftliche Akzeptanz ist gemischt.
  • 📈 Technologien entwickeln sich rasant weiter.
  • 💡 Augmented Reality ist bereits im Einsatz.
  • 🚨 Risiken der Gesichtserkennung sind erheblich.
  • 🤖 Überwachungsstaat ist eine reale Gefahr.
  • 📊 Unternehmen nutzen Datenanalyse für Marketing.
  • 🛡️ Privatsphäre muss geschützt werden.

Linha do tempo

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Der Sprecher beschreibt eine fiktive Datenbrille, die Informationen über Menschen in der Umgebung liefert, wie sexuelle Orientierung, Musikgeschmack und finanzielle Situation. Diese Brille ist jedoch nur aus Pappe und dient als Metapher für die Möglichkeiten und Gefahren von Datenbrillen in der Zukunft.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    Die Vorstellung einer echten Datenbrille wird weiter ausgeführt, die Informationen über Bücher, Filme und den Gesundheitszustand von Menschen bereitstellt. Der Sprecher thematisiert die Vorstellung, dass jeder um einen herum ebenfalls solche Brillen trägt und somit persönliche Informationen offenbart werden.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    Der Fokus wechselt zu Sebastian Thrun, einem Pionier in der Entwicklung von Google Glass. Er spricht über die Möglichkeiten der Gesichtserkennung und die damit verbundenen Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf Privatsphäre und gesellschaftliche Akzeptanz.

  • 00:15:00 - 00:20:00

    Die Geschichte von Google Glass wird erzählt, beginnend mit der Präsentation des Produkts auf einer Entwicklerkonferenz. Die Brille wird als die vierte Evolutionsstufe des Personal Computers beschrieben, die die Interaktion mit Technologie revolutionieren könnte.

  • 00:20:00 - 00:25:00

    Die gesellschaftliche Akzeptanz von Datenbrillen wird thematisiert, einschließlich der negativen Reaktionen und der Ablehnung, die Träger solcher Brillen erfahren. Der Begriff 'Glasshole' wird eingeführt, um die Stigmatisierung von Brillenträgern zu beschreiben.

  • 00:25:00 - 00:30:00

    Die Entwicklung von Gesichtserkennungstechnologien wird erläutert, einschließlich der Herausforderungen und der Fortschritte, die seit den 1960er Jahren gemacht wurden. Die Technologie wird als potenziell gefährlich beschrieben, wenn sie in die falschen Hände gerät.

  • 00:30:00 - 00:35:00

    Die Anwendung von Gesichtserkennung in verschiedenen Bereichen, einschließlich Sicherheit und Überwachung, wird diskutiert. Es wird darauf hingewiesen, dass diese Technologien bereits in Flughäfen und anderen öffentlichen Orten eingesetzt werden.

  • 00:35:00 - 00:42:38

    Der Sprecher schließt mit der Warnung, dass die Kombination von Datenbrillen, Gesichtserkennung und Online-Verhaltensanalysen zu einer neuen Form der Überwachung führen könnte, die unsere Privatsphäre und unser Verständnis von Freiheit gefährdet.

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Vídeo de perguntas e respostas

  • Was kann die Datenbrille erkennen?

    Die Datenbrille kann persönliche Informationen wie sexuelle Orientierung, finanzielle Situation und Gesundheitszustand erkennen.

  • Wer hat die Datenbrille entwickelt?

    Die Idee einer Datenbrille wurde von verschiedenen Unternehmen, einschließlich Google, entwickelt.

  • Wie wird Gesichtserkennung in der Technologie verwendet?

    Gesichtserkennung wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Militär, Sicherheit und sogar im Alltag.

  • Welche Bedenken gibt es bezüglich der Datenbrille?

    Es gibt Bedenken hinsichtlich Datenschutz, gesellschaftlicher Akzeptanz und der Möglichkeit eines Überwachungsstaates.

  • Wie reagiert die Gesellschaft auf solche Technologien?

    Die Reaktionen sind gemischt, von Neugier bis hin zu offener Ablehnung.

  • Was sind die ethischen Implikationen der Datenbrille?

    Die ethischen Implikationen betreffen den Datenschutz, die Privatsphäre und die potenzielle Diskriminierung.

  • Wie könnte die Datenbrille unseren Alltag verändern?

    Die Datenbrille könnte den Alltag durch personalisierte Informationen und Interaktionen revolutionieren.

  • Gibt es bereits ähnliche Technologien auf dem Markt?

    Ja, es gibt bereits Technologien wie Augmented Reality-Brillen, die ähnliche Funktionen bieten.

  • Wie wird Gesichtserkennung in der Sicherheit eingesetzt?

    Gesichtserkennung wird zur Identifizierung von Personen an Sicherheitskontrollen und in Überwachungssystemen eingesetzt.

  • Was sind die Risiken der Gesichtserkennung?

    Risiken umfassen falsche Identifikationen, Missbrauch der Technologie und Verletzung der Privatsphäre.

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    ihr altes weiß mit wem sie befreundet
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    sind ob sie schwul sind heterosexuell
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    ich weiß welche musik sie hören welche
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    partei sie mögen und all das verrät mir
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    diese brille
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    genau genommen verrät mir diese brille
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    natürlich gar nicht sie ist nämlich nur
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    aus pappe aber ich zeige ihnen mal was
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    ich meine
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    [Musik]
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    stellen sie sich bitte mal vor sie
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    tragen jetzt eine daten brille frisch
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    importiert aus der zukunft und dieses
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    gerät verrät ihn mit jedem blick auf
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    ihre zeitgenossen details aus ihrem
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    leben
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    [Musik]
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    ein blick ein fingerzeig und wie
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    erfahren etwa welche bücher jemand
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    gerade gelesen hat
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    oder bewegen direkt welche filme jemand
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    zuletzt gesehen hat und welche davon zur
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    kategorie erwachsene unterhalten
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    [Musik]
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    auch die finanzielle situation ihrer
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    mitmenschen zu sie und ihre daten brille
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    kein geheimnis und ebenso klar bmw wie
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    es um den gesundheitszustand einer
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    person bestellt ist
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    hat rast störungen auch das verrät ihm
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    umgehend ihre daten sicht gerät
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    und jetzt stellen sie sich bitte weiter
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    vor
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    nicht nur sie alleine gewesen solch eine
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    alberne brille sondern jeder und jede um
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    sie herum
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    diesem einen kurzen blick vielleicht
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    [Musik]
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    das wird natürlich eine fan fiction
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    tonleiter von googles geheimer
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    experimental abteilung ix wo er unter
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    wahrscheinlich er unser szenario hält
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    ich glaube das wird auf jeden fall
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    gegenstände wir haben gesichtserkennung
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    daten gezogen von g + inoffiziellen test
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    magische erfahrung mit google nicht
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    alles ändern muss ja auch leute zu
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    weiß was man vorher gar nicht müssten
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    alle ansprechen können sagen dass ich
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    auf deine facebook freunde gerade gesagt
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    was denkst du deine diese technologien
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    erkennen auch wieder lange ich gesehen
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    habe mich wirklich freuen wenn ich mit
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    wurde helga sicher sagen auf leute
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    zugehen keine leitern ja wir haben uns
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    vor 300
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    unterhalten war super spannend darüber
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    geredet haben die findet spaß machen
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    sind schwer ist die älter ich werde für
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    schwerere für mich märz 2012 präsentiert
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    google mitgründer sergey brin den
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    kleinen nasen bibel computer namens glas
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    auf einer entwicklerkonferenz in san
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    francisco mit einem live übertragenen
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    fallschirmsprung
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    so fordert google auf youtube wird
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    projekt glas an mit solchen videos über
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    den hypothetischen alltag eines
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    fiktionalen new yorker daten hipster
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    google ist sicher die vierte
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    evolutionsstufe des personal computers
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    entwickelt zu haben erste groß wie ein
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    zimmer dann auf dem schreibtisch danach
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    in der hand und schließlich im gesicht
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    wir viel für uns war saß ich fragen
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    können wenn kommt wieder einbringen wo
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    die reichen dass mit tabu sind zu
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    unseren augen den ohren der nase dem
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    quasi die in der technologie
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    verschwinden zu lassen das wirklich
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    gemerkt dass technologie überhaupt da
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    ist eine glas ein experiment gemacht
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    dass für ein nicht fertiges produkt auf
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    den markt gebracht haben haben auch zu
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    bekannten gegner music store version
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    genannt und habe es mir relativ kleinen
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    zahl von personen angeboten zum testen
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    um erfahrungen zu sammeln
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    [Musik]
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    glas ist nicht nur ein technologie
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    experiment sondern auch ein
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    gesellschaftliches technologie akzeptanz
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    experiment wie reagiert die welt auf
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    menschen die computer vor den augen
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    tragen mit neugier mit begeisterung
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    durchaus aber auch mit offener ablehnung
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    entwickler die mit ihrem gesichts
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    computern durch das sonst so
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    technikverliebte san francisco spazieren
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    werden vielerorts als freaks geschmäht
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    der begriff vom glas hole macht die
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    runde
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    bars kneipen und fitnessstudios kleben
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    daten bringen verbotsschilder an ihre
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    eingänge im netz vor mir durch die
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    computer bringen gegner und vereinzelt
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    kommt es sogar zu körperlichen
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    übergriffen gegen glasträger ich denke
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    jede neue technologie welches auto sein
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    laptop im café heraus es dauert eine
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    zeit bis die gesellschaft einfügt
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    keiner kennt und keiner weiß was die
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    implikationen sind aber überzeugt
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    gesehen wenn sie wirklich unglaublich
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    setzte sich durch recht wenig sorge mit
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    glas wird mit zukunft sowieso von glas
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    unsere als sehende brille haben wir
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    allerdings doch noch nicht gefunden
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    denn obwohl gesichtserkennung auf gras
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    im labor prima funktioniert möchte der
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    konzern keine menschen erkennen den
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    brillen auf die gesellschaft loslassen
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    und hat daher entwicklern die
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    programmierung von gesichtserkennung
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    saps untersagt wer bietet solche
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    technologien nur dann an wenn parallel
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    auch ein entsprechender schutz der
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    privatsphäre in den produkten
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    gewährleistet werden kann
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    google hat dem projekt glas einen
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    neustart verordnet auch weil man erkannt
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    hat daten brillen sind nicht einfach
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    irgendein weiteres digital gerät sondern
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    ihre anwesenheit verursacht entweder
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    große visionen oder große ängste die
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    daten brille ist keine erfindung des
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    dritten jahrtausends schon 1968 baute
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    amerikanische computer pionier
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    sutherlands das erste heft mounted
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    display wie solche brillen auch genannt
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    werden und sutherland prototyp heißt
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    nicht ohne grund damokles schwert denn
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    seine daten brille ist so schwer dass
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    sie an der decke befestigt werden muss
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    neben nackenschmerzen bekommt der träger
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    einen damals einmaliges erlebnis
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    grafische würfel die im raum zu schweben
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    scheinen
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    die geburtsstunde der computer brille
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    und der beginn der arbeit an brillen die
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    unsere wahrnehmung verändern
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    virtual reality war der erste trends und
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    verspricht ein abtauchen in fremde
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    welten
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    kein wunder also dass sie psychologische
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    und lsd von zimory mit den brillen
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    experimentiert bevor anfang der
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    neunziger die computerspielindustrie die
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    technologie für sich entdeckt relativ
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    neu hingegen sind sogenannte augmented
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    reality brillen wie sie etwa das militär
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    nutzt
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    wir setzen dem nutzer keine künstliche
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    welt vor die nase sondern sie
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    projizieren grafiken und informationen
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    in dessen blickfeld diese brillen
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    reichern die realität also mit
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    zusatzinformationen an und blenden sich
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    auch unter dem radar der meisten medien
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    von technikinteressierten arbeitet die
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    ou haut design group kurz vdg nur ein
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    paar kilometer von google entfernt in
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    san francisco hat audi die nicht nur
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    eine büroetage angemietet sondern auch
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    eine kleine produktion aufgebaut etwa
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    1000 daten bringen vom aktuellen modell
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    erleben fertigt audi die hier jährlich
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    in handarbeit verkaufspreis pro brille
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    2700 dollar
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    ein vierkernprozessor 4 1 6 gigabyte
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    speicher ein teil durch richtiges stereo
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    display in hd-auflösung wenn die
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    spartanische drahtige google brille an
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    eine rennrad erinnert dann ist das audi
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    gerät eine harley davidson
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    das passt zu unserem eindruck von dem
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    unternehmen
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    audi ist kein typisches technologie
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    start ups sondern eher so etwas wie ein
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    labor für james bond technologie und
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    tatsächlich gehören dienste der
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    amerikanischen regierung zu den
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    wichtigsten kunden
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    alles fing in den 80ern ein genauer 1984
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    als unser gründer rise of the house mit
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    ein paar ingenieuren das pdf 780 gerät
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    entwickelt hat es wurde dann unter
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    anderem im golfkrieg eingesetzt aber
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    auch heute wird es noch in vielen teilen
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    der welt genutzt
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    mittlerweile arbeitet audi die mit der
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    narbe am smart grids für die raumfahrt
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    autohersteller gehören zu den kunden
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    krankenhäuser und logistikunternehmen
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    und immer wieder militär und grenzschutz
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    [Musik]
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    einer unserer ersten anwendung für die
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    regierung haben in der tat aus dem
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    bereich biometrie erkennung haben unsere
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    brillen eine kamera die nach vorn
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    gerichtet ist auch ein mikrofon haben
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    als erstes haben wir das gerät dann an
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    grenzübergängen und an checkpoints der
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    militärpolizei ausprobiert es ging
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    tatsächlich darum die brille zu tragen
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    um gesichter zu erkennen
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    vor allem natürlich die gesichter von
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    wir zeigen wie james unser szenario
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    einer daten brille die menschen erkennt
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    und alle möglichen informationen zu
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    ihnen einblendet was hält er davon wie
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    die der gesichtserkennungssoftware auf
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    daten brillen zum laufen zu bekommen ist
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    erstaunlich einfach wie man braucht nur
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    ein programm das mit der eingebauten
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    kamera ein gesicht dann werden viele
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    geschichten auf einen server überspielt
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    wiederum arbeiten software algorithmen
  • 00:12:41
    diese information mit anderen gesichts
  • 00:12:44
    datenabgleichen findet die software dort
  • 00:12:47
    information für dem aufgenommenen
  • 00:12:48
    gesicht werden diese information
  • 00:12:50
    wiederum zur erde übertragen und dort
  • 00:12:52
    aus display projiziert
  • 00:12:54
    so einfach ist das
  • 00:13:01
    kaufen kann man solch eine menschen
  • 00:13:03
    erkennen die brille allerdings auch bei
  • 00:13:04
    audi nicht
  • 00:13:05
    diese anwendungen sind bislang dem
  • 00:13:07
    militär und dem grenzschutz vorbehalten
  • 00:13:10
    aber es gibt kein monopol von daten
  • 00:13:15
    brillen am smart glases wird an vielen
  • 00:13:17
    ecken und enden der welt geschraubt
  • 00:13:19
    entwickelt und geplant zum beispiel bei
  • 00:13:25
    dhl stadt mit hans keller und listet das
  • 00:13:28
    versandunternehmen seine lagerarbeiter
  • 00:13:30
    versuchsweise mit daten drehen durch
  • 00:13:32
    gegängelt das ergebnis weniger fehler
  • 00:13:35
    und eine effizienzsteigerung um 25
  • 00:13:38
    prozent behauptet zumindest dhl und auch
  • 00:13:42
    künstler und filmemacher faszinieren die
  • 00:13:44
    neuen möglichkeiten ihre vermutung von
  • 00:13:47
    gurten schneiden trifft zum dating
  • 00:13:49
    bleibt kein lebensbereich unberührt und
  • 00:13:53
    tatsächlich für diese vision spricht
  • 00:13:55
    kaum ein großes unternehmen das nicht an
  • 00:13:58
    eigenen daten drehen arbeitet oder
  • 00:14:01
    mindestens an anwendungen dafür mit
  • 00:14:04
    seiner brille namens rudolf will
  • 00:14:06
    microsoft zum beispiel den anatomie
  • 00:14:08
    unterricht revolutionieren essen will
  • 00:14:11
    mit seiner brille zahnärzten einen
  • 00:14:13
    besseren überblick verschaffen
  • 00:14:15
    und auch der japanische konzern sony hat
  • 00:14:17
    eine augmented reality brille entwickelt
  • 00:14:19
    die unser aller alltag mit informationen
  • 00:14:22
    und konversationen bereichern sollen
  • 00:14:24
    das gerät wird sogar schon verkauft
  • 00:14:26
    zumindest an entwickler und während sich
  • 00:14:29
    also computer brillen aller art von
  • 00:14:32
    allen erdenklichen seiten in unseren
  • 00:14:34
    alltag vorarbeiten ist google bereits
  • 00:14:37
    einen schritt weiter und vorstands
  • 00:14:39
    marken kontaktlinsen an der brillenlosen
  • 00:14:42
    daten brille sozusagen auf dem umweg
  • 00:14:51
    über den professionellen einsatz werden
  • 00:14:53
    sich computer brillen vermutlich durch
  • 00:14:55
    einen nebeneingang in unserem alltag
  • 00:14:57
    fleisch so was mit pcs schließlich auch
  • 00:15:00
    an die hat man sich im büro gewöhnt
  • 00:15:02
    bevor man sie zu hause auf den
  • 00:15:04
    schreibtisch verlassen und mit so einer
  • 00:15:06
    daten brille kann man schließlich tolle
  • 00:15:08
    sachen machen man hat immer einen navi
  • 00:15:10
    vor dem gewicht weswegen man sich in
  • 00:15:13
    fremden städten nicht mehr verläuft beim
  • 00:15:15
    einkaufen reicht der blick auf einem
  • 00:15:17
    barcode für einen preisvergleich und mit
  • 00:15:20
    freunden und bekannten in sozialen
  • 00:15:22
    netzwerken wird man sich auf völlig neue
  • 00:15:23
    weise austauschen
  • 00:15:25
    ich sehe was was du sie aber werden
  • 00:15:29
    diese brillen gewichte erkennen können
  • 00:15:31
    werden die menschen erkennen können und
  • 00:15:33
    was wird das für unsere gesellschaft
  • 00:15:35
    bedeutet wie wird das unser leben
  • 00:15:36
    verändern an menschen erkennen den
  • 00:15:39
    maschinen wird jedenfalls schon etwas
  • 00:15:40
    länger geworden
  • 00:15:45
    die menschliche fähigkeit ohren nasen
  • 00:15:49
    und augenpaare zuverlässig zu
  • 00:15:51
    unterscheiden
  • 00:15:52
    funktioniert erstaunlich schlecht bundes
  • 00:15:55
    fehleranfällig deshalb gibt es bereits
  • 00:15:57
    seit den sechzigerjahren experimente von
  • 00:16:00
    computer wissenschaftlern den maschinen
  • 00:16:02
    gesichtserkennung beizubringen
  • 00:16:03
    einer der ersten visionäre in diesem
  • 00:16:06
    forschungsgebiet ist motivwechsel und er
  • 00:16:09
    stecke haltung gesichtsausdruck
  • 00:16:11
    lichtverhältnisse das alles beeinflusst
  • 00:16:14
    das ergebnis und die zufälligkeit der
  • 00:16:16
    computergesteuerten gesichtserkennung
  • 00:16:19
    dieses problem können in den 80ern auch
  • 00:16:22
    matthew turk und alex pentland mit der
  • 00:16:25
    verwendung der sogenannten eigenen
  • 00:16:26
    gesichter nicht lösen aber immerhin ihre
  • 00:16:29
    methode die die komplexität von bädern
  • 00:16:32
    erst reduziert und dann erst abgleicht
  • 00:16:34
    funktioniert in echtzeit und sogar mit
  • 00:16:37
    großen datenmengen aber eben nur unter
  • 00:16:40
    laborbedingungen erst 1997 gelenkt das
  • 00:16:47
    club tor von der malsburg an der uni
  • 00:16:49
    bochum einem computer beizubringen
  • 00:16:51
    menschen zu erkennen die nicht
  • 00:16:53
    freundlich ruhig und geradeaus in die
  • 00:16:56
    kamera lächeln als zn face kommt seine
  • 00:16:59
    software auf den markt
  • 00:17:01
    die deutsche bank und mehrere flughäfen
  • 00:17:03
    gehören zu den ersten kunden mit den
  • 00:17:06
    rasanten fortschritten der kamera und
  • 00:17:08
    computer technik in den letzten jahren
  • 00:17:10
    werden auch die gesichtserkennung
  • 00:17:12
    fähigkeiten der maschinen immer besser
  • 00:17:16
    [Musik]
  • 00:17:19
    [Applaus]
  • 00:17:19
    [Musik]
  • 00:17:26
    maschinen die menschen erkennen sind
  • 00:17:29
    längst keine science-fiction mehr die am
  • 00:17:31
    frankfurter flughafen kontrollieren sie
  • 00:17:33
    schon die pässe der einreisenden
  • 00:17:35
    allerdings bislang nur bei eu-bürgern
  • 00:17:37
    und auf freiwilliger basis
  • 00:17:40
    wir reisen geht mit seinem reichen fast
  • 00:17:42
    an den scanner also an die anlage nicht
  • 00:17:46
    bilddaten seite auf den scanner auf sie
  • 00:17:49
    wird dort anhand des chip ausgelesen
  • 00:17:52
    es geht einen schleusen tür auf der
  • 00:17:54
    reisende betritt die schleuse es wird
  • 00:17:56
    ein biometrisches bild von ihm
  • 00:17:58
    angefertigt das ab diesen wird mit dem
  • 00:18:01
    geometriedaten diesem paz befinden
  • 00:18:03
    und wenn es keine verhandlungs mäßigen
  • 00:18:06
    ergebnisse gibt da so er nicht wegen
  • 00:18:08
    eines haftbefehls beispielsweise gesucht
  • 00:18:10
    wird dann geht die schranke auf also die
  • 00:18:12
    schleusen tür öffnet sich und der
  • 00:18:15
    reisende kann die anlage verlassen es
  • 00:18:17
    damit auch eingereist der grimms roboter
  • 00:18:20
    gleicht also die reisepass daten mit
  • 00:18:22
    einer fahndungsliste ab genauso wie
  • 00:18:25
    menschliche grenzkontrolle es tun
  • 00:18:27
    ansonsten vergleich die maschine nur das
  • 00:18:29
    foto im pass des reisenden mit dessen
  • 00:18:32
    gesicht
  • 00:18:33
    die anlage speichert nichts ist nicht in
  • 00:18:37
    der lage irgendwelche personaldaten oder
  • 00:18:40
    ähnliche daten zu speichern
  • 00:18:41
    ansonsten ist das ein geschlossenes netz
  • 00:18:44
    das auf unserem internen bundespolizei
  • 00:18:49
    netz läuft also das nicht verkabelt mit
  • 00:18:51
    mit dem öffentlichen internet
  • 00:18:55
    [Musik]
  • 00:18:58
    oho
  • 00:19:02
    euro
  • 00:19:03
    eine fachmesse für biometrie und
  • 00:19:06
    sicherheitstechnik hier hat auch die
  • 00:19:08
    dresdner firma komitee keinen stand die
  • 00:19:11
    gesichtserkennung algorithmen liefert
  • 00:19:13
    unter anderem für die einreise roboter
  • 00:19:15
    im frankfurter flughafen natürlich der
  • 00:19:19
    sicherheitsbereich war mal die
  • 00:19:21
    klassische anwendung für sie sich zur
  • 00:19:24
    kerntechnologie und andere biometrische
  • 00:19:26
    technologien wie fingerabdruck iris
  • 00:19:29
    erkennung und so weiter eine große rolle
  • 00:19:31
    natürlich spielt ist die genauigkeit der
  • 00:19:35
    erkennung fehlerraten können sein
  • 00:19:38
    auf der einen seite jemand der zb zu
  • 00:19:43
    einem passt gehört wird nicht erkannt ob
  • 00:19:45
    eines fotos schlecht ist oder weil die
  • 00:19:47
    aufnahme schlechtes allem sogenannte
  • 00:19:49
    falsche abweisung oder kann theoretisch
  • 00:19:51
    natürlich auch passiert hat eine falsche
  • 00:19:53
    person akzeptiert wird weil der
  • 00:19:56
    algorithmus nicht sehr gut genug
  • 00:19:58
    funktioniert dass diese beiden fehler
  • 00:19:59
    möglichkeiten bestehen immer und das
  • 00:20:01
    ziel der algorithmen entwicklung ist
  • 00:20:03
    natürlich immer diese beiden fehlerraten
  • 00:20:05
    so klein wie möglich zu machen
  • 00:20:07
    was aber wenn diese technologie aus dem
  • 00:20:09
    geschützten bereich der staatlichen
  • 00:20:11
    grenzkontrollen entfleucht in die freie
  • 00:20:14
    wildbahn in den öffentlichen raum etwa
  • 00:20:17
    der ja bereits zu einem guten teil von
  • 00:20:19
    kameras überwacht wird
  • 00:20:21
    erkennt der algorithmus einzelne
  • 00:20:23
    menschen in einer masse oder sogar alle
  • 00:20:26
    wir haben heute versionen dieser
  • 00:20:29
    technologie die mit live video kameras
  • 00:20:32
    arbeitet natürlich das ist ein ganz
  • 00:20:33
    wichtiges anwendungsgebiet die
  • 00:20:36
    technologie ist so weit dass wir mit
  • 00:20:39
    solchen video-kameras gesichter auch auf
  • 00:20:41
    die entfernen können können allerdings
  • 00:20:43
    müssen immer bestimmte bedingungen
  • 00:20:45
    erfüllt sein kann
  • 00:20:47
    ein gesicht das in einem videobild drei
  • 00:20:50
    fixe groß ist natürlich nicht erkennen
  • 00:20:52
    man braucht im moment überhaupt nicht zu
  • 00:20:54
    befürchten dass so ein szenario
  • 00:20:56
    eine kamera auf die straße dann alle
  • 00:20:57
    leute kennen das ist bei weitem nicht
  • 00:20:59
    mehr so ganz beruhigt und diese aussage
  • 00:21:02
    nicht erst recht nicht wenn wir
  • 00:21:04
    überlegen wie schnell sich die auflösung
  • 00:21:06
    von kamerasensoren weiterentwickelt
  • 00:21:12
    gesichtserkennung schändlich wie ein
  • 00:21:14
    mann wie ein viraler gedanke in alle
  • 00:21:16
    möglichen bereiche unseres lebens
  • 00:21:18
    auszubreiten spielcasinos etwa werben
  • 00:21:22
    derzeit mit einem filmchen für die idee
  • 00:21:24
    spielsüchtige bereits am eingang
  • 00:21:26
    automatisiert zu erkennen und sie gar
  • 00:21:29
    nicht erst in die glücksspiel gerät zu
  • 00:21:31
    lassen
  • 00:21:35
    zum zwecke der zutrittskontrolle zu
  • 00:21:37
    unternehmen werden wohl bald auch
  • 00:21:40
    automaten den mitarbeitern und den
  • 00:21:42
    besuchern ins gesicht schauen menschen
  • 00:21:44
    sind dann nur noch fürs grobe zuständig
  • 00:21:46
    [Musik]
  • 00:21:49
    nicht nur unternehmen wollen wissen wer
  • 00:21:51
    sie besuchen kommt auch mehr als 30
  • 00:21:54
    kirchen in aller welt setzen bereits auf
  • 00:21:56
    gesichtserkennungssoftware das behauptet
  • 00:22:00
    jedenfalls moshe greenspan der
  • 00:22:02
    entwickler der software churchills sein
  • 00:22:04
    programm verspricht dem fahrer endlich
  • 00:22:06
    gewissheit darüber wer sich wirklich
  • 00:22:08
    jeden sonntag seine predigt anhört und
  • 00:22:10
    dadurch wohl auch wer sich um zahlen des
  • 00:22:13
    gemeinde beitrags drückt der chinesische
  • 00:22:16
    internet riese alibaba bastelt gerade an
  • 00:22:19
    einer technik die das bezahlen mit dem
  • 00:22:21
    gesicht ermöglicht mithilfe der
  • 00:22:23
    handykamera pin oder passwort kann man
  • 00:22:26
    dann vergessen und sogar tiere nimmt die
  • 00:22:29
    gesichtserkennung ins visier
  • 00:22:31
    bitter für freunde etwa gibt es mit
  • 00:22:33
    bistro ein automaten der erst das
  • 00:22:35
    gericht der katze kontrolliert bevor er
  • 00:22:37
    futtert ausspuckt kommt das selbe tier
  • 00:22:40
    zu häufig zum fressen merkt sich dass
  • 00:22:42
    der automat und verweigert der katze den
  • 00:22:44
    nachschub
  • 00:22:46
    wer das hier lustig findet der sollte
  • 00:22:48
    besser nicht in comedy club seat leon
  • 00:22:51
    barcelona besuchen denn hier zählt
  • 00:22:54
    angesichts erkennungssystem die lacher
  • 00:22:56
    jedes besuchers und präsentiert am ende
  • 00:22:59
    des abends dann die individuelle
  • 00:23:00
    rechnung
  • 00:23:01
    kein wunder also dass ich bereits erster
  • 00:23:04
    widerstand gegen die allgegenwärtigen
  • 00:23:06
    gesichts generic twizy wie devil ein
  • 00:23:09
    projekt des new yorker saddam hussein
  • 00:23:12
    mit gramm und make-up entwirft er
  • 00:23:14
    stylings die die algorithmen jeder
  • 00:23:16
    gesichtserkennung überfordern
  • 00:23:18
    dafür richten sich aber die blicke der
  • 00:23:20
    passanten umso mehr auf hws modelle und
  • 00:23:24
    auch brillen gegen als sehende bringen
  • 00:23:26
    gibt es schon
  • 00:23:27
    diese japanische erfindung legt mit
  • 00:23:29
    hilfe von leds jedes gerichts
  • 00:23:31
    erkennungssystem namen vom ästhetischen
  • 00:23:33
    standpunkt allerdings sehen privat heitz
  • 00:23:36
    brillen kein deut weniger seltsam aus
  • 00:23:38
    als daten drin
  • 00:23:42
    [Musik]
  • 00:23:44
    ein unternehmen aus paris möchte das
  • 00:23:47
    prinzip der automatischen
  • 00:23:49
    gesichtserkennung in die heimische
  • 00:23:51
    wohnung bringen
  • 00:23:52
    der kleine metallzylinder namens welcome
  • 00:23:54
    weiß welche gesichter zu einem
  • 00:23:57
    bestimmten haushalt gehören und welche
  • 00:23:59
    nicht
  • 00:23:59
    und er schlägt per smartphone-app alarm
  • 00:24:02
    wenn dieser wohnung plötzlich ein
  • 00:24:04
    unbekanntes gesicht auftaucht denn auch
  • 00:24:06
    privatleute mögen
  • 00:24:08
    überwachungstechnologie die leute kaufen
  • 00:24:12
    jedes jahr 16 millionen
  • 00:24:13
    überwachungskameras um sie bei sich zu
  • 00:24:15
    hause zu installieren der markt war also
  • 00:24:18
    schon vorhanden
  • 00:24:18
    wir haben weder den markt noch den
  • 00:24:20
    bedarf der verbraucher erschaffen wir
  • 00:24:22
    wollten diesen bedarf lediglich mit
  • 00:24:24
    einem produkt entgegentreten dass mehr
  • 00:24:25
    kano vernehmlich gesichter erkennen
  • 00:24:27
    jeder lage nissans gesichtserkennung in
  • 00:24:32
    den eigenen vier wänden das klingt für
  • 00:24:34
    die meisten menschen als würde big
  • 00:24:36
    brother zuhause einziehen
  • 00:24:38
    chris potter hält kameras die menschen
  • 00:24:40
    erkennen hingegen sogar für
  • 00:24:42
    privatsphären schonender als
  • 00:24:44
    herkömmliche überwachungskameras mit
  • 00:24:48
    dieser funktion kann man tatsächlich
  • 00:24:49
    entscheiden dass gewisse personen zu
  • 00:24:52
    finden sind
  • 00:24:52
    während vor allem die angehörigen nicht
  • 00:24:54
    aufgezeichnet werden sollen
  • 00:24:56
    eine überwachungskamera ohne
  • 00:24:58
    gesichtserkennung es nicht in der lage
  • 00:24:59
    diesen unterschied zu machen und sie
  • 00:25:01
    führen wir eine person gleichermaßen die
  • 00:25:04
    bei ihm installierte kamera wird sie
  • 00:25:06
    erkennen ihr gesicht sogar ihre
  • 00:25:08
    gesichtsausdrücke sie sieht sie traurig
  • 00:25:10
    sind ob sie fröhlich sind ob ihnen kalt
  • 00:25:13
    ist und sie trifft auf dieser grundlage
  • 00:25:14
    entscheidungen die sich auf ihr zuhause
  • 00:25:16
    auspacken kann sie beispielsweise dafür
  • 00:25:19
    sorgen dass die heizung eingeschaltet
  • 00:25:20
    wird wenn sie aus der dusche steigen
  • 00:25:22
    oder wenn sie sich ein pullover
  • 00:25:23
    überziehen man muss keinen hut tragen
  • 00:25:28
    auch nicht seine paranoia pflegen um die
  • 00:25:31
    vorstellung zumindest seltsam finden
  • 00:25:33
    dass ein wald von jede parcours
  • 00:25:35
    persönlich kennen und was weit so eine
  • 00:25:37
    parkuhr über mich wenn sie mich erkennt
  • 00:25:39
    name alter und anschrift oder auch wo
  • 00:25:42
    ich gleich hin fahren werde
  • 00:25:45
    so etwas lässt sich nämlich erahnen und
  • 00:25:49
    zwar ganz ohne daten spielfilme
  • 00:25:51
    geheimdienste ganz ohne daten stehlen
  • 00:25:54
    cyberkriminelle sondern einfachen wie
  • 00:25:56
    man uns dabei zusieht was wir machen
  • 00:26:03
    [Musik]
  • 00:26:13
    jeder mensch ist ein individuum und
  • 00:26:16
    völlig einzigartig einerseits
  • 00:26:19
    andererseits gleichen sich erstaunlich
  • 00:26:22
    viele menschen in ihrem konsumverhalten
  • 00:26:23
    in ihrem kulturellen vorlieben und in
  • 00:26:26
    ihrem politischen ansichten je mehr
  • 00:26:29
    daten zur verfügung stehen und je
  • 00:26:31
    leistungsfähiger rechner werden umso
  • 00:26:33
    klarer sind muster zu erkennen werden
  • 00:26:36
    blaupausen der menschlichen
  • 00:26:37
    verhaltensweisen sichtbar unbewusste
  • 00:26:40
    regelwerke der neigungen des geschmacks
  • 00:26:42
    der überzeugungen und diese regelwerke
  • 00:26:49
    beflügeln die fantasie
  • 00:26:51
    wir wollen wissen wer jeder einzelne
  • 00:26:53
    mensch auf der welt ist sagt deshalb der
  • 00:26:56
    geschäftsführer des supermarktriesen
  • 00:26:59
    walmart um dieses ziel zu erreichen
  • 00:27:03
    speichert der konzern jede stunde und
  • 00:27:06
    eine million einkaufsvorgänge in seiner
  • 00:27:08
    datenbank
  • 00:27:08
    deshalb war mag zum beispiel unmittelbar
  • 00:27:12
    vor einem hurricane kaufen die leute
  • 00:27:14
    siebenmal mehr platz als sonst niemand
  • 00:27:17
    kennt seine kunden also besser als woods
  • 00:27:21
    die pioniere dieser data mining oder
  • 00:27:24
    auch daten musste erkennung genannten
  • 00:27:26
    methode kommen aber nicht aus dem handel
  • 00:27:29
    sondern auf der polizeiarbeit bka
  • 00:27:32
    präsident horst herold genannten mister
  • 00:27:35
    computer erkennt in den 70ern die
  • 00:27:37
    möglichkeiten der datenanalyse für seine
  • 00:27:39
    behörde und führt sie unter dem namen
  • 00:27:42
    rasterfahndung beim bundeskriminalamt
  • 00:27:44
    ein mit erfolg
  • 00:27:47
    1977 78 werden daten von
  • 00:27:50
    fluggesellschaften durch raster auf
  • 00:27:52
    alleinstehende asiaten die sich nur kurz
  • 00:27:55
    in deutschland aufhalten
  • 00:27:57
    350 drogenkuriere werden so entdeckt der
  • 00:28:00
    heroin schmuggel aus china und malaysia
  • 00:28:02
    sich zeitweise zusammen 1979 verhaftet
  • 00:28:08
    die polizei rs mitglied rolf heißler er
  • 00:28:11
    war einer von 16.000 frankfurtern die
  • 00:28:14
    ihren strom bar bezahlt hatten nur
  • 00:28:17
    heisler aber war außerdem wieder beim
  • 00:28:19
    einwohnermeldeamt noch als
  • 00:28:21
    fahrzeughalter oder kindergeldbezieher
  • 00:28:23
    registriert doch die rasterfahndung
  • 00:28:28
    treibt auch seltsame blüten
  • 00:28:30
    als das bayerische lka 1993 mafiosi
  • 00:28:33
    aufspüren will überprüft alle
  • 00:28:35
    italienischen staatsbürger über 18 die
  • 00:28:38
    aus süditalien stammen natürlich erfasst
  • 00:28:42
    nicht zuletzt aufgrund solcher
  • 00:28:44
    ereignisse bleibt die technologie
  • 00:28:46
    umstritten
  • 00:28:47
    heute war es dann nicht nur
  • 00:28:48
    ermittlungsbehörden sondern vor allem
  • 00:28:51
    unternehmen ihre datenbank für das
  • 00:28:53
    internet nehmen wir an unsere alben die
  • 00:28:59
    brille hat die gesichter einer zufällig
  • 00:29:01
    vorbeikommenden personen erfasst über
  • 00:29:03
    öffentliche profile und bilderdienste
  • 00:29:05
    hat sie sofort ihren namen
  • 00:29:07
    herausgefunden
  • 00:29:08
    sie hat sich auf facebook angesehen
  • 00:29:10
    welche like-buttons die personen
  • 00:29:11
    geklickt hat weiß welchen twittern sie
  • 00:29:14
    folgt und welche youtube-videos sie mag
  • 00:29:17
    ob sie regelmäßig einen blog voll
  • 00:29:19
    schreibt und noch etliches harmloses und
  • 00:29:21
    belangloses mehr
  • 00:29:25
    bereits jetzt obwohl dieser
  • 00:29:28
    forschungszweig noch ganz jung ist
  • 00:29:29
    können wissenschaftler aus solchen
  • 00:29:31
    prioritäten mit hoher wahrscheinlichkeit
  • 00:29:34
    direkt zu einer neigung einer person
  • 00:29:36
    bestimmen ihrem intelligenz graz ihr
  • 00:29:38
    alter die politische einstellung sie
  • 00:29:41
    emotional stabil oder neurotisch ist an
  • 00:29:50
    der universität cambridge treffen wir
  • 00:29:53
    berlin popov er forscht an 2q metric
  • 00:29:56
    center einem multidisziplinären institut
  • 00:29:59
    das sich auf die analyse von online
  • 00:30:00
    verhalten spezialisiert hat nicola
  • 00:30:03
    freier in paletten intelligente menschen
  • 00:30:05
    melden mozart und wissenschaftsthemen
  • 00:30:07
    also eher intellektuelle dinge aber sie
  • 00:30:11
    mögen auch gewitter und örtlicher
  • 00:30:12
    zugänge rock in concert anfang des tons
  • 00:30:16
    außerdem haben wir eine korrelation
  • 00:30:17
    entdeckt zwischen niedrigere intelligenz
  • 00:30:20
    und der vorliebe für harley davidson
  • 00:30:22
    liberale menschen mögen leonard cohen
  • 00:30:25
    konservative den sportsender espn
  • 00:30:28
    die emotional instabilen mögen die
  • 00:30:31
    addams family wohingegen die stabileren
  • 00:30:34
    gerne klettern gehen
  • 00:30:35
    die zufriedenen mögen indiana jones die
  • 00:30:38
    unzufriedenen hören die heavy-metal-band
  • 00:30:40
    lamb of god
  • 00:30:42
    all das hört sich für außenstehende
  • 00:30:44
    willkürlich und beliebig an
  • 00:30:46
    für die forscherin das jedoch wirklich
  • 00:30:48
    bekannte korrelationen
  • 00:30:50
    basierend auf den daten von sechs
  • 00:30:51
    millionen freiwilligen von der
  • 00:30:54
    treffergenauigkeit ihrer auswertungen
  • 00:30:56
    waren die wissenschaftler oft selber
  • 00:30:58
    überrascht angefahren unser
  • 00:31:01
    computermodell kein mensch und sogar
  • 00:31:03
    besser einschätzen als deren engste
  • 00:31:04
    freunde familienangehörige partner oder
  • 00:31:07
    arbeitskollegen und je mehr daten wir
  • 00:31:10
    sammeln hat desto genauer wird unter
  • 00:31:12
    modell so dass es tatsächlich die
  • 00:31:14
    einschätzungen von menschen übertreffen
  • 00:31:16
    kann
  • 00:31:19
    in den händen kann diese technologie
  • 00:31:22
    natürlich zu sehr gefährlichen
  • 00:31:23
    situationen führen ein autoritäres
  • 00:31:26
    regime oder auch einfach menschen mit
  • 00:31:28
    schlechten absichten könnten mit
  • 00:31:30
    überschaubaren statistik kenntnissen aus
  • 00:31:32
    unseren daten etwas bauen das sich gegen
  • 00:31:34
    die eigene bevölkerung einsetzen palette
  • 00:31:40
    kopien
  • 00:31:41
    wenn also etwa länder in dem
  • 00:31:42
    homosexualität verfolgt wird sexuelle
  • 00:31:45
    vorlieben herausfinden könnten wäre das
  • 00:31:47
    natürlich höchst gefährlich und deshalb
  • 00:31:49
    müssen unternehmen regierungen aber auch
  • 00:31:52
    wir forscher die öffentlichkeit
  • 00:31:54
    unbedingt auf solche gefahren hinweisen
  • 00:31:56
    wollte kein staat erneut so der kern
  • 00:31:58
    weil sie komplett
  • 00:32:03
    einen schwulen detektor im homophoben
  • 00:32:05
    russland oder einen oppositionellen
  • 00:32:07
    sensor im autoritären saudi arabien
  • 00:32:10
    die forscher glauben solche anwendungen
  • 00:32:13
    seien leicht zu realisieren ihre
  • 00:32:15
    gegenstrategie offenheit der algorithmen
  • 00:32:19
    transparenz der berechnungsverfahren und
  • 00:32:21
    der methoden
  • 00:32:24
    [Musik]
  • 00:32:31
    mittlerweile ist auch die geschäftswelt
  • 00:32:33
    auf diese neue art der menschlichen
  • 00:32:35
    verhaltens forschung aufmerksam geworden
  • 00:32:37
    im finanzzentrum der londoner city hat
  • 00:32:40
    sich das aus estland stammende startup
  • 00:32:42
    big data scoring einquartiert es
  • 00:32:45
    analysiert das online verhalten von
  • 00:32:47
    netznutzern und berechnet daraus ihre
  • 00:32:50
    kreditwürdigkeit für ein profil sammeln
  • 00:32:57
    wir bis zu 15.000 einzeldaten die
  • 00:32:59
    meisten kommen aus unterschiedlichen
  • 00:33:01
    internetquellen wir finden einfach was
  • 00:33:04
    einem netz über dich zu finden gibt
  • 00:33:05
    hast du einen blog bist du bei ebay hast
  • 00:33:08
    du ein ebay profil ist dann schauen wir
  • 00:33:10
    was verkaufst du und wie aktiv bist du
  • 00:33:14
    bei facebook und wie sichtbar was können
  • 00:33:17
    wir dort von dir sehen wie viele
  • 00:33:18
    informationen können wir von dir finden
  • 00:33:20
    all diese dinge da mag sich mancher
  • 00:33:30
    denken mit ein paar angeber blogposts
  • 00:33:33
    über schnelle autos und mit ein paar
  • 00:33:35
    zusammen gelogen hochschulabschlüssen im
  • 00:33:37
    facebook-profil ließe sich ein günstiger
  • 00:33:40
    kredit ergattern aber solchen
  • 00:33:42
    schlauberger macht erklärt keine
  • 00:33:44
    hoffnung stoppen klar können leute
  • 00:33:47
    informationen fashion aber bei derart
  • 00:33:50
    menge die wir analysieren ist es
  • 00:33:51
    unmöglich alles zu fälschen
  • 00:33:53
    außerdem weiß niemand was genau man
  • 00:33:55
    fälschen sollte und selbst wenn man das
  • 00:33:57
    wüsste
  • 00:33:58
    wüsste man immer noch nicht wie diese
  • 00:34:00
    daten gefälscht werden können und besser
  • 00:34:02
    10 oder 50 blogs zu haben was die
  • 00:34:05
    richtige antwort ist um einen
  • 00:34:07
    günstigeren kredit zu bekommen
  • 00:34:13
    credit scoring ist das erste
  • 00:34:16
    anwendungsgebiet solcher sogenannter
  • 00:34:18
    vorhergehender algorithmen es ist jetzt
  • 00:34:21
    schon klar dass bald etliche
  • 00:34:22
    lebensbereiche folgen werden
  • 00:34:26
    wir konzentrieren uns aufs
  • 00:34:28
    kreditgeschäftes aber unser ansatz
  • 00:34:30
    funktioniert natürlich auch in so
  • 00:34:32
    ziemlich jeder anderen branche
  • 00:34:33
    während geschäftes ist die risiken ihrer
  • 00:34:36
    kunden einzuschätzen und im internet
  • 00:34:38
    gibt es heute viel mehr solcher
  • 00:34:40
    wertvoller informationen über diese
  • 00:34:42
    grünen
  • 00:34:42
    als offline es ist also nur eine frage
  • 00:34:44
    der zeit ist dass auch die entscheider
  • 00:34:46
    in anderen lebensbereichen verstehen und
  • 00:34:49
    anfangen zu benutzen darin steckt
  • 00:34:54
    wirklich eine ordentliche portion ironie
  • 00:34:57
    jahrelang erzählten uns besorgte
  • 00:34:59
    datenschützer wir sollten vorsichtig
  • 00:35:02
    sein mit dem was wir im netz
  • 00:35:03
    veröffentlichen am besten gar nichts
  • 00:35:06
    unter dem eigenen namen posten hieß es
  • 00:35:08
    erst recht keine fotos bleiben sie
  • 00:35:10
    unsichtbar im netz live
  • 00:35:12
    und jetzt jetzt heißt es plötzlich je
  • 00:35:16
    weniger man online über dich findet
  • 00:35:17
    desto weniger chancen hast du vorne mit
  • 00:35:20
    dabei zu sein
  • 00:35:21
    schon bald werden vermieter
  • 00:35:23
    vorhergehende algorithmen über unsere
  • 00:35:26
    online spuren laufen lassen um zu
  • 00:35:28
    entscheiden ob wir die begehrte wohnung
  • 00:35:30
    bekommen oder nicht kein hilfsprogramm
  • 00:35:32
    account ken block und das facebook
  • 00:35:35
    profil auf privat geschaltet das tut uns
  • 00:35:37
    jetzt aber leid
  • 00:35:38
    personaler werden neben unseren
  • 00:35:40
    arbeitszeugnissen persönlichkeitsprofile
  • 00:35:43
    studieren die vom die big data scoring
  • 00:35:45
    über uns verfasst haben profile etwa in
  • 00:35:49
    denen aus unseren youtube sechs unsere
  • 00:35:51
    fähigkeit zur stressbewältigung
  • 00:35:52
    abgeleitet wird
  • 00:35:54
    zu viele kätzchen geliked danke wir
  • 00:35:57
    melden uns online kontaktbörsen werden
  • 00:36:01
    daten muster von paarungswilligen
  • 00:36:03
    miteinander abgleichen und irgendwann
  • 00:36:05
    wird es eine simple smartphone app geben
  • 00:36:08
    die uns zusammen gesammelte
  • 00:36:10
    informationen und daraus abgeleitete
  • 00:36:12
    persönlichkeitsmerkmale anzeigt von uns
  • 00:36:15
    völlig fremden menschen und das wäre
  • 00:36:18
    wieder ja schon beinahe unsere also ende
  • 00:36:20
    brille
  • 00:36:22
    wir wissen also daten brillen kommen
  • 00:36:27
    gesichtserkennung funktioniert prima und
  • 00:36:31
    auf online verhaltensmustern lassen sich
  • 00:36:34
    wunderschöne persönlichkeitsprofile
  • 00:36:36
    stricken
  • 00:36:36
    man müsste diese drei technologie nur
  • 00:36:40
    noch zusammenfügen
  • 00:36:47
    und schon hätten wir unsere alben die
  • 00:36:53
    internet-giganten grenzen aber sie
  • 00:36:55
    wollen nicht facebook etwa bietet mit
  • 00:36:59
    die pace war ein gesichtserkennung
  • 00:37:00
    algorithmus der spitzenklasse erlaubt
  • 00:37:03
    seinen nutzern allerdings nur in
  • 00:37:04
    teilbereichen zugriff darauf
  • 00:37:06
    und wenn deutschland und frankreich noch
  • 00:37:08
    nicht einmal darf aus datenschutzgründen
  • 00:37:11
    die großen unternehmen wissen eben ganz
  • 00:37:14
    genau welche gesellschaftliche
  • 00:37:15
    sprengkraft in der kombination dieser
  • 00:37:17
    technologien liegt und sie selbst wollen
  • 00:37:20
    nicht die ersten sein die diese
  • 00:37:21
    revolution auslösen
  • 00:37:23
    sie warten lieber ab aber wenn die
  • 00:37:27
    großen etwas nicht anbieten sind sofort
  • 00:37:29
    kleine da um diese lücke zu schließen
  • 00:37:31
    sowie stadt eine app die behauptet die
  • 00:37:34
    gesichter prominente erkennen zu können
  • 00:37:37
    oder rettet leiser das ultimative
  • 00:37:40
    shopping tour verspricht mach ein foto
  • 00:37:42
    einer beliebigen person und wir zeigen
  • 00:37:44
    dir ihre facebook seite ihres
  • 00:37:46
    kontaktdaten und ihren youtube kanal
  • 00:37:49
    am weitesten geht aber fashion network
  • 00:37:52
    aus las vegas
  • 00:37:53
    das saab arbeitet an einem ganz neuen
  • 00:37:57
    sozialen netzwerk basierend auf
  • 00:37:59
    gesichtserkennung bei navteq ist
  • 00:38:01
    gesichtserkennung ein schamhaft
  • 00:38:03
    versteckt später
  • 00:38:04
    es ist der kern ihres produktes eine art
  • 00:38:08
    meta facebook bei dem alle im netz zu
  • 00:38:10
    einem gesicht vorhandenen infos zusammen
  • 00:38:12
    laufen sollen der kulturwissenschaftler
  • 00:38:17
    und buchautor michael wehmann kampfes
  • 00:38:20
    mit unserem szenario einer allmählichen
  • 00:38:21
    brille durchaus anfreunden
  • 00:38:24
    ja wenn ich bekannte treffe deren
  • 00:38:27
    gewicht ich mir nicht gemerkt habe was
  • 00:38:29
    passiert dann würde mir diese software
  • 00:38:31
    helfen die leute einzuordnen mit dem
  • 00:38:35
    namen zu geben kontext zu geben
  • 00:38:37
    ich war zum beispiel schon mal komplett
  • 00:38:40
    lost in bangkok und ja das problem ist
  • 00:38:43
    ein flug kriegen musste und sich bei am
  • 00:38:45
    falschen flughafen welches sich umgucken
  • 00:38:47
    würde und die software würde mir an
  • 00:38:50
    zeigen wer kann englisch spielen kann
  • 00:38:51
    ich ansprechen
  • 00:38:52
    dann wäre hätte ich sehr viel zeit
  • 00:38:55
    sparen können und sessel nerven ludwig
  • 00:38:59
    engel ist von beruf und urologe und er
  • 00:39:02
    glaubt unsere all jene brille sei eine
  • 00:39:04
    herausforderung für die menschliche
  • 00:39:06
    empathie wenn wir denn über jeden
  • 00:39:09
    wüssten was er gerade ist und was er
  • 00:39:12
    macht dann würden wir eigentlich mit
  • 00:39:16
    unserer sensorik in so einem komplexen
  • 00:39:18
    umfeld wieder stadt gar nicht zurecht
  • 00:39:21
    kommen dementsprechend ist das eine
  • 00:39:23
    natürliche form der es aussortieren dass
  • 00:39:27
    wir eben nur bestimmte reize selbst
  • 00:39:31
    präsentieren und auch nur auf bestimmte
  • 00:39:33
    reize reagieren
  • 00:39:34
    die wirtschaftswissenschaftlerin
  • 00:39:36
    shoshana subocz ist bekannt für ihre
  • 00:39:38
    kritik an den neuen daten basierten
  • 00:39:40
    geschäftsmodellen und sie steht unseren
  • 00:39:43
    daten bringen szenario mit offener
  • 00:39:45
    abneigung gegenüber anderen art kleine
  • 00:39:50
    verpassen der wm ans kap
  • 00:39:54
    es ist ein symbol für eine neue art
  • 00:39:56
    kapitalismus den überwachungs
  • 00:39:58
    kapitalismus und was dieser kapitalismus
  • 00:40:01
    macht zeigt sich durch solche geräte hat
  • 00:40:04
    übrigens nichts mit technologie zu tun
  • 00:40:06
    sondern mit einer neuen art der
  • 00:40:08
    kapitalerhöhung mit einer neuen methode
  • 00:40:10
    die es so in der geschichte des
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    kapitalismus noch nicht gegeben hat
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    angefangen gerade erst an zu begreifen
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    um was es bei ihren technologien
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    tatsächlich geht es um unser
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    selbstverständnis als menschen geht um
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    unser zusammenleben sozialwesen darum
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    wie wir uns zueinander verhalten
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    es geht um unsere komplette vorstellung
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    von freiheit von freien willen von
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    entdecken
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    tja zuliebe die debatte um privatsphäre
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    und überwachung wird emotional geführt
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    in den usa ebenso wie in europa zu
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    emotional findet michael seemann
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    wenn wir überwachung geben dann reden
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    wir oft von völlig unterschiedlichen
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    szenarien
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    da geht es dann von ich werde anhand der
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    signatur meines handys mit einer drohne
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    abgeschossen bis hin
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    hier wird personalisierte werbung
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    eingeblendet und ganz oft wird dann eben
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    das in einen topf geschmissen als ob das
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    das gleiche bedrohungsszenario wird ich
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    finde dann manchmal diesen diskurs er
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    unangemessen
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    ich glaube wir sollten anfangen nicht
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    mehr von einer allgemeinen überwachung
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    zu reden denn überwachung ist
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    mittlerweile einfach der grund zustand
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    unserer gesellschaft sondern wir sollten
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    jetzt anfangen zu differenzieren also
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    ich glaube schon dass es durchaus
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    rückzugsräume geben muss und ich glaube
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    die haben wir und die werden uns auch
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    momentan streitig gemacht
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    die öffentlichkeit ist kein schutzraum
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    sonst wenig öffentlichkeit
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    ich denke gerade wenn es um diese
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    technologien der digitalen erweiterung
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    des lebensraums geht müssen wir uns von
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    der idee dass das etwas ist was uns
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    vielleicht in zukunft erwartet
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    verabschieden und wir müssen anerkennen
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    dass das schon seit jahren unsere
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    gegenwart ist
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    und wenn wir auch dann wieder aufhören
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    das in eine zukunft zu projizieren
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    vielleicht noch zu verhindern wäre
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    können wir auch überhaupt erst wieder in
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    der gegenwart handeln weil wir dadurch
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    überhaupt erst in der lage sind zu
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    akzeptieren
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    so ist es schon also wie gehen wir damit
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    um vielleicht ist er tatsächlich nicht
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    mehr zweckmäßig zwischen gegenwart und
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    zukunft zu unterscheiden
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    angesichts der geschwindigkeit in der
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    sich zukünftig permanent hingegen warten
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    verwandeln
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    oder andersherum wir können gar nicht
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    über das wort
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