{"id":2206,"date":"2019-05-22T00:22:21","date_gmt":"2019-05-21T23:22:21","guid":{"rendered":"https:\/\/recode.law\/?p=2206"},"modified":"2021-02-16T00:23:06","modified_gmt":"2021-02-15T23:23:06","slug":"big-data-iot-und-die-vernetzung-der-realen-und-digitalen-welt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/recode.law\/en\/big-data-iot-und-die-vernetzung-der-realen-und-digitalen-welt\/","title":{"rendered":"Big Data, IoT und die Vernetzung der realen und digitalen Welt"},"content":{"rendered":"

Nachdem der Begriff der k\u00fcnstlichen Intelligenz bereits eingehend erl\u00e4utert wurde, soll in diesem Artikel deutlich gemacht werden, inwieweit Machine Learning und allgemeiner k\u00fcnstliche Intelligenz in einen gr\u00f6\u00dferen Prozess der Vernetzung von digitaler und realer Welt \u00fcber das Mittel der Maschinendaten eingebunden sind. Dabei wird deutlich, welche entscheidende Bedeutung Big Data und das\u00a0Internet of Things (IoT) f\u00fcr die weitere wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung von L\u00e4ndern haben wird.<\/span><\/p>\n

Das Ph\u00e4nomen Big Data<\/span><\/h4>\n

Dank der seit ca. 1950 exponentiell steigenden Rechenkraft von Informationsverarbeitungsanlagen[1]<\/sup>\u00a0und der gleichzeitig damit einhergehenden Professionalisierung und rapiden Weiterentwicklung der Informationstechnologie ist es heute m\u00f6glich, Datens\u00e4tze mit Abermillionen von Einzeldaten in Echtzeit zu verarbeiten und auszuwerten. Dieses Ph\u00e4nomen der st\u00e4ndigen Auswertung von riesigen Datenmengen bezeichnet der Begriff \u201eBig Data\u201c. Das Ph\u00e4nomen Big Data geht einher mit einem exponentiellen Wachstum der weltweiten Datenmenge.\u00a0Im Jahre 2020 werden j\u00e4hrlich mehr als 40 Zettabyte (bzw. 40 Trillionen Gigabyte) an technisch-verarbeitbaren Daten weltweit erwartet.<\/span>[2]<\/sup>\u00a0Dies entspricht einem Anstieg von 236 % in den Jahren 2013-2020. Dabei ist anzunehmen, dass sich in diesen Daten enorme Werte verbergen.<\/span>[3]<\/sup>\u00a0<\/span>Jeden Tag werden ca. 2,5 Milliarden Gigabyte an neuen Daten erzeugt<\/span>[4]<\/sup>, allein Google verarbeitet jeden Tag\u00a0<\/span>\u00fcber 3,5 Milliarden Suchanfragen weltweit[5]<\/sup>. Die Wertsch\u00f6pfung aus der Analyse solcher Datens\u00e4tze geschieht dabei im Wege eines sog. \u201eData Value Cycle\u201c. Zun\u00e4chst werden in irgendeiner Form Daten erzeugt, die Aufschluss geben \u00fcber gewisse Eigenschaften, Verhaltensweisen oder Ereignisse. Einzelne Daten werden daraufhin \u201egepoolt\u201c, also zu riesigen Datens\u00e4tzen zusammengeschlossen, mit denen dann Data Analytics Tools \u201egef\u00fcttert\u201c werden. Aufgrund der Auswertung der Analysewerkzeuge werden letztendlich Entscheidungen getroffen,\u00a0die erneut Daten erzeugen, die wiederum in den Data Value Cycle mit eingehen.[6]<\/sup>\u00a0Die Speicherung, Sammlung und Verarbeitung von Daten wird zudem heutzutage durch sog. Hadoop-Applikationen massiv erleichtert. Diese Applikationen erlauben es, dass Daten, die auf unterschiedlichen Servern gespeichert sind, dennoch zentralisiert verarbeitet werden k\u00f6nnen, indem die unterschiedlichen Server mithilfe der Hadoop-Applikationen zu einem \u00a0Rechencluster zusammengeschlossen werden (sog. Hadoop Distributed File System, HDFS).[7]<\/sup>\u00a0Das steigende\u00a0potenziell\u00a0verf\u00fcgbare Datenvolumen steigert gleichzeitig die Effektivit\u00e4t und Reichweite von Big Data. Indem zunehmend in Echtzeit riesige Datenmengen analysiert werden k\u00f6nnen, werden die gesamte Wissens- und Wertsch\u00f6pfung in der Gesellschaft vorangetrieben, neue Produkte, Prozesse und M\u00e4rkte gef\u00f6rdert sowie neue Gesch\u00e4ftsmodelle erm\u00f6glicht. Big Data ver\u00e4ndert die meisten, wenn nicht sogar alle Sektoren in OECD-L\u00e4ndern und Partnerl\u00e4ndern und steigert damit die wirtschaftliche Wettbewerbsf\u00e4higkeit und das Produktivit\u00e4tswachstum von Volkswirtschaften.[8]<\/sup><\/p>\n

Die \u201cDatafication\u201d der realen Welt<\/span><\/h4>\n

Bis jetzt hat Big Data seine gr\u00f6\u00dfte wirtschaftliche Bedeutung und Verbreitung (noch) im Bereich der Information & Communication Technologies (ICT).[9]<\/sup>\u00a0Die \u201eDatafication\u201c, also Digitalisierung von Ph\u00e4nomenen in Bin\u00e4rcode[10]<\/sup>, macht aber nicht im Bereich der virtuellen Kommunikation Halt, sondern erfasst immer mehr die \u201ereale Offline-Welt\u201c.\u00a0Durch Sensoren\u00a0(deren Einsatz massiv durch die immer weiter sinkenden Produktionskosten gef\u00f6rdert wird), also bspw. durch Kameras, Temperaturmessger\u00e4te, Infrarotmessger\u00e4te oder das gerade im Bereich des automobilen Fahrens sehr relevante LIDAR-System[11]<\/sup>, die physikalische Begebenheiten und Ereignisse erfassen, speichern und in digitalisierter Form transferieren, wird die reale Welt in allen ihren Details digitalisiert.[12]<\/sup>\u00a0Gesch\u00e4tzt werden heutzutage ca. 30 Millionen vernetzte Sensoren eingesetzt, wobei diese Zahl jedes Jahr um ungef\u00e4hr 30 % steigt.[13]<\/sup>\u00a0Das von Sensoren erzeugte Datenvolumen wird besonders deutlich, wenn man sich verdeutlicht, dass f\u00fcr das Jahr 2020 allein gesch\u00e4tzt 250 Millionen vernetzte Fahrzeuge erwartet werden (und die Zahl an Smartphones, Smartwatches etc. noch wesentlich h\u00f6her liegt[14]<\/sup>). Daten, die von Sensoren in Maschinen, also eine bestimmte Funktion erf\u00fcllenden technischen Ger\u00e4ten, erzeugt und kommuniziert werden, sollen Maschinendaten genannt werden. Dabei ist der Begriff Maschinendaten auch deshalb so passend, weil er Daten umfasst, die nicht haupts\u00e4chlich der direkten Kommunikation unter Menschen dienen, sondern vielmehr auf eine Maschine-zu-Maschine-Kommunikation (M2M-Kommunikation) zugeschnitten sind.\u00a0Genauso wie das gew\u00f6hnliche Internet haupts\u00e4chlich dazu dient, Kommunikation zwischen Menschen zu erm\u00f6glichen, soll das sog. \u201eInternet of Things\u201c (IoT) dazu dienen, einzelne Smart Devices zu vernetzen und durch automatischen Informationsaustausch effektivere, bessere Entscheidungen herbeizuf\u00fchren.[15]<\/sup>\u00a0Ideales Beispiel ist hier der Stra\u00dfenverkehr: Durch die wachsende Anzahl an Automobilen in Deutschland, kommt es aufgrund zu starker\u00a0Fahrbahnauslastung\u00a0zu immer mehr Staus.[16]\u00a0<\/sup>Indem jedes einzelne Fahrzeug im Stra\u00dfenverkehr mit allen anderen Fahrzeugen vernetzt w\u00e4re und diese dadurch gegenseitig ihre Position kennen w\u00fcrden, k\u00f6nnte jedes Fahrzeug sich harmonisch auf den derzeitigen Verkehrsfluss einstellen und damit effektiv Stau verhindern.[17]<\/sup><\/p>\n

Big Data umfasst s\u00e4mtliche Bereiche des gesellschaftlichen Zusammenlebens: Kommunikation, Verkehr[18]<\/sup>, Medizin[19]<\/sup>, Stadtverwaltung[20]<\/sup>, Landwirtschaft[21]<\/sup>, Musik[22]<\/sup>, aber ganz besonders die Industrie. Unter dem Schlagwort \u201eIndustrie 4.0\u201c wird diskutiert, wie Big Data in Verbindung mit einem spezialisierten \u201cIndustrial Internet of Things\u201d gesamte Wertsch\u00f6pfungsketten und Wirtschaftsmodelle aufbrechen oder zumindest optimieren kann.[23]<\/sup>\u00a0Durch den Einsatz von auf Fertigungsmaschinen installierten Sensoren, die miteinander vernetzt sind, kann eine weitreichende Analyse und Optimierung der Fertigung gelingen.[24]<\/sup>\u00a0Ans\u00e4tze reichen von einer einfachen Verringerung der Fehlerquote bis hin zur \u201eSmart Factory\u201c[25]<\/sup>, in der selbstst\u00e4ndig Waren nachgeordert und Produktionsabl\u00e4ufe gesteuert werden.<\/span><\/p>\n

Auch f\u00fcr sog. Smart Contracts bildet das IoT die Grundlage zahlreicher Anwendungsf\u00e4lle. Smart Contracts bezeichnen automatisch schlie\u00dfbare und ausf\u00fchrbare Vertr\u00e4ge, die durch Daten\u00fcbertragung innerhalb eines Blockchainnetzwerks zu Stande kommen. Smart Contracts erm\u00f6glichen unter anderem auch die Verkn\u00fcpfung von realer Welt und digitalem Blockchainnetzwerk, indem Gegenst\u00e4nde der realen Welt wie bspw. ein T\u00fcrschloss durch Smart Contracts automatisch gesteuert werden k\u00f6nnen. Im Rahmen dessen l\u00e4uft die eigentliche Steuerung der T\u00fcr durch Daten ab, die im Blockchainnetzwerk auf bestimmte Art und Weise \u00fcbertragen und gespeichert werden k\u00f6nnen, das Blockchainnetzwerk stellt in diesem Fall genau das beschriebene \u201cInternet of Things\u201d dar. Da dieser Artikel nur eine Einleitung in das Thema IoT darstellen soll, verweisen wir schon jetzt auf unseren kommenden Artikel \u00fcber die genaue Funktionsweise von Smart Contracts. Dieser wird noch deutlicher machen, wie sehr Smart Contracts und IoT als Themenfelder miteinander verbunden sein k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Maschinendaten und ihre Bedeutung f\u00fcr das Internet of Things<\/span><\/h4>\n

Maschinendaten bilden dabei die Grundlage des IoT. Sie werden f\u00fcr Industrieunternehmen zu einer dritten Gr\u00f6\u00dfe neben Arbeit und Kapital. Sie sind der Rohstoff, mit dem Unternehmen Wertsch\u00f6pfung generieren k\u00f6nnen.[26]<\/sup>\u00a0Anders als die Analyseergebnisse, die von der Vorauswahl der Daten stark beeinflusst werden, sind die gesammelten Daten selbst zun\u00e4chst unpolitisch.[27]<\/sup>\u00a0Ihre Politisierung geschieht mit ihrer Auswahl f\u00fcr einen bestimmten Verwendungszweck.[28]<\/sup>\u00a0Diese sind sehr vielf\u00e4ltig. Attraktiv sind die riesigen, sich dauerhaft erneuernden Datens\u00e4tze dabei insbesondere f\u00fcr das Feld des\u00a0Machine Learning. Dieses zeichnet sich dadurch aus, dass ein Programm nicht wie \u00fcblich festgelegte Handlungsschemata abarbeitet, sondern diese im Hinblick auf ein vordefiniertes Ziel selbst entwickelt. Die Entwicklung und Optimierung dieser Handlungs- und Entscheidungsschemata gelingt dabei mithilfe riesiger Datens\u00e4tze, durch die das Programm \u201elernt\u201c (daher auch der Begriff Machine Learning), seine Entscheidungen zu optimieren.[29]<\/sup>\u00a0<\/span><\/p>\n

Maschinendaten sind also gewisserma\u00dfen der Kraftstoff, mit dem das IoT betrieben wird. Dadurch kommt ihnen f\u00fcr die zuk\u00fcnftige wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung von L\u00e4ndern und Regionen eine enorme Bedeutung zu. Es wird gesch\u00e4tzt, dass der Big Data-Markt im Jahr 2020 allein in Deutschland 3,8 Mrd. EUR betr\u00e4gt, weltweit wird f\u00fcr 2019 ein Umsatz von 187 Mrd. USD gesch\u00e4tzt.[30]<\/sup>\u00a0Der effektive Einsatz von Big Data Tools k\u00f6nnte die Produktentwicklungskosten um bis zu 50 %, die Operationskosten um bis zu 25 % senken und den Nettogewinn damit insgesamt f\u00fcr Industrieunternehmen um bis zu 30 % erh\u00f6hen.[31]<\/sup>\u00a0Volkswirtschaften, die es vers\u00e4umen, diesen neu hinzugekommenen dritten Kapitalfaktor gewinnbringend einzusetzen, k\u00f6nnten durch aufstrebende \u201eData Economies\u201c verdr\u00e4ngt werden. \u00a0<\/span><\/p>\n

Ausblick<\/span><\/h4>\n

Wenn man das Internet of Things schlagwortartig als Vernetzung von digitaler und analoger Welt beschreiben m\u00f6chte, ergeben sich zahlreiche Fragen. Inwieweit muss die Nutzung und Weitergabe von Maschinendaten reguliert werden? Inwieweit ist sie gemessen an ihrer enormen wirtschaftlichen Bedeutung Stand heute ausreichend geregelt?\u00a0Inwiefern l\u00e4sst sich eine Gesellschaft, die durch vernetzte Algorithmen \u201egesteuert wird\u201c bzw. zumindest ihr Verhalten anhand dieser Algorithmen ausrichtet, \u00fcberhaupt durch nationale Gesetze in ihrem Verhalten beeinflussen, gerade angesichts des globalen Spektrums der Datenvernetzung, -nutzung und -speicherung?\u00a0<\/span><\/p>\n

Neben der wirtschaftlichen Bedeutung stellen sich gerade auch Fragen in Bezug auf den Datenschutz und die informationelle Selbstbestimmung des Einzelnen: Wenn das IoT nur durch Big Data funktionieren kann, inwieweit kann der Einzelne realistisch gesehen die Verf\u00fcgbarkeit von Informationen \u00fcber sein Verhalten noch steuern?<\/span><\/p>\n

Gerade die besondere Eigenschaft von Daten, unendlich oft vervielf\u00e4ltigt werden zu k\u00f6nnen, ohne dass es zu einer Verschlechterung der Nutzung kommt (so genannte Nicht-Rivalit\u00e4t der Nutzung[32]<\/sup>), f\u00fchrt zu einer im Grunde ungebremsten Vervielf\u00e4ltigung und Verbreitung von insb. auch personenbezogenen Daten, durch die potenziell verhaltenssteuernde Algorithmen programmiert werden bzw. aussagekr\u00e4ftige Ergebnisse produzieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Das Internet of Things k\u00f6nnte in Zukunft zusammen mit Big Data also zu einer Ver\u00e4nderung des gesellschaftlichen Zusammenlebens f\u00fchren und besitzt wirtschaftliche Relevanz f\u00fcr s\u00e4mtliche Wirtschaftssektoren. Daher ist es unerl\u00e4sslich, dass sich auch die Rechtswissenschaft vertieft mit diesem Thema auseinandersetzt.<\/span><\/p>\n

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[1]\u00a0Vgl.\u00a0<\/span>Routley<\/span>, Visualizing the Trillion-Fold Increase in Computing Power, 2017 (<\/span>www.visualcapitalist.com\/visualizing-trillion-fold-increase-computing-power\/<\/span>) (gepr\u00fcft am\u00a0<\/span>07.05.2019<\/span>).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[2]\u00a0<\/span>IDC; DELL<\/span>\u00a0<\/span>EMC<\/span>, Data Growth, Business Opportunities, and the IT Imperatives \u2013 Executive Summary, 2014 (<\/span>www.emc.com\/leadership\/digital-universe\/2014iview\/executive-summary.htm<\/span>) (gepr\u00fcft am\u00a0<\/span>07.05.2019<\/span>).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[3]\u00a0<\/span>Picot\/Berchtold\/Neuburger<\/span>, in: Kolany-Raiser\/Heil\/Orwat u.a. (Hrsg.), Big Data und Gesellschaft, 2018, S. 309 (322).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[4]\u00a0<\/span>OECD<\/span>, Data-Driven Innovation (DDI), 2015, S. 20.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[5]\u00a0Vgl.\u00a0<\/span>https:\/\/www.internetlivestats.com\/google-search-statistics\/<\/span>\u00a0(gepr\u00fcft am 15.05.02019).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[6]\u00a0Vgl.\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 32\u201333;\u00a0<\/span>Kumpf<\/span>, Smart Cars \u2013 eine datenschutzrechtliche Analyse, S. 4.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[7]\u00a0<\/span>https:\/\/searchdatamanagement.techtarget.com\/definition\/Hadoop-Distributed-File-System-HDFS<\/span>\u00a0<\/span>(gepr\u00fcft am 02.05.2019).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[8]\u00a0Vgl.\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 20;\u00a0<\/span>Drexl<\/span>, NZKart 2017 (339).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[9]\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 22\u201325.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[10]\u00a0Vgl.\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 133;\u00a0<\/span>Hey<\/span>, The Data, Information, Knowledge, Wisdom Chain: The Metaphorical link, 2004 (<\/span>www.dataschemata.com\/uploads\/7\/4\/8\/7\/7487334\/dikwchain.pdf<\/span>), S. 12\u201313 (gepr\u00fcft am 07.05.2019);\u00a0<\/span>Mayer-Sch\u00f6nberger\/Cukier<\/span>, Big data, 2013, S. 78:\u00a0<\/span>\u201c<\/span>T<\/span>o datafy a phenomenon is to put \u00a0it in a quantified format so it can be tabulated and analyzed\u201d<\/span>.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[11]\u00a0Einen \u00dcberblick gibt\u00a0<\/span>Mothi Venkatesh auf\u00a0<\/span>https:\/\/medium.com\/playment\/a-primer-on-lidar-for-autonomous-vehicles-efa04ab72a94<\/span>\u00a0(gepr\u00fcft am 15.05.2019)<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[12]\u00a0<\/span>Kumpf<\/span>, Smart Cars, S. 19\u201322; vgl. auch\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 141.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[13]\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 139\u2013140.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[14]\u00a0Erwartet werden f\u00fcr 2020 ca. 2, 87 Milliarden Smartphones weltweit,\u00a0<\/span>https:\/\/www.emarketer.com\/Article\/Slowing-Growth-Ahead-Worldwide-Internet-Audience\/1014045<\/span>\u00a0(gepr\u00fcft am 07.05.2019); Ericssons Vorstandsvorsitzender sah voraus, dass 2020 ca. 50 Milliarden Ger\u00e4te gleichzeitig verbunden sein werden, das entspricht 6 Ger\u00e4ten f\u00fcr jeden Erdbewohner in 2020, siehe\u00a0<\/span>Ericsson<\/span>, CEO to shareholders: 50 billion connections 2020, 13.04.2010 (<\/span>www.ericsson.com\/en\/press-releases\/2010\/4\/ceo-to-shareholders-50-billion-connections-2020<\/span>) (gepr\u00fcft am 07.05.2019).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[15]\u00a0Vgl.\u00a0<\/span>Drexl<\/span>, NZKart 2017<\/span>\u00a0<\/span>(339).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[16]\u00a0<\/span>h<\/span>ttps:\/\/www.dekra.net\/de\/adac-meldet-stau-rekord\/<\/span>\u00a0(<\/span>gepr\u00fcft am\u00a0<\/span>07.05.2019<\/span>)<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[17]\u00a0Vgl.\u00a0<\/span>Friedrich<\/span>, in: Maurer\/Lenz\/Winner u.a. (Hrsg.), Autonomous Driving: Technical, Legal and Social Aspects, 2016, S. 317 (S. 331 f.);\u00a0<\/span>Kumpf<\/span>, Smart Cars, S. 19\u201322.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[18]\u00a0<\/span>Proff\/Fojcik<\/span>, Mobilit\u00e4t und Digitale Transformation, 2018, S. 289 ff.;\u00a0<\/span>Ukkusuri\/Yang<\/span>\u00a0(Hrsg.), Transportation Analytics in the Era of Big Data, 2019.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[19]\u00a0<\/span>Holzinger\/R\u00f6cker\/Ziefle<\/span>, Smart Health, 2015.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[20]\u00a0<\/span>Alba\/Chicano\/Luque<\/span>, Smart Cities, 2017.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[21]\u00a0<\/span>Sch\u00f6nfeld\/Heil\/Bittner<\/span>, in: Hoeren\/Kolany-Raiser (Hrsg.), Big Data in Context: Legal, Social and Technological Insights, 2018, S. 109 ff.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[22]\u00a0<\/span>Gr\u00fcnewald-Schukalla\/Ahlers\/L\u00fccke u. a.<\/span>\u00a0(Hrsg.), Big Data und Musik, 2018.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[23]\u00a0<\/span>Steven<\/span>, Industrie 4.0, 2019, S. 13 ff.;<\/span>\u00a0<\/span>Picot\/Berchtold\/Neuburger<\/span>, in: Kolany-Raiser\/Heil\/Orwat u.a. (Hrsg.), Big Data und Gesellschaft, 2018, S. 309 (S. 333 ff.);\u00a0<\/span>Noerr LLP\/Bundesverband der Deutschen Industrie e. V.<\/span>, Digitalisierte Wirtschaft\/ Industrie 4.0, November 2015<\/span>;\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 28 mit Verweis auf\u00a0<\/span>Jasperneite<\/span>, Was hinter Begriffen wie Industrie 4.0 steckt, 2012 (<\/span>www.computer-automation.de\/steuerungsebene\/steuern-%20regeln\/artikel\/93559\/0\/<\/span>) (gepr\u00fcft am 02.05.201<\/span>9).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[24]\u00a0<\/span>OECD<\/span>, DDI, S. 27\u201328; vgl. f\u00fcr zahlreiche Optimierungsbeispiele\u00a0<\/span>BITKOM<\/span>, Big Data und Gesch\u00e4ftsmodell- Innovationen in der Praxis: 40+ Beispiele, 2015.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[25]\u00a0<\/span>Roy<\/span>, Industrie 4.0 \u2013 Gestaltung cyber-physischer Logistiksysteme zur Unterst\u00fctzung des Logistikmanagements in der Smart Factory, S. 57 ff.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[26]\u00a0<\/span>Sadowski<\/span>, Big Data & Society 6 (2019), 1-12.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[27]\u00a0Beachte aber\u00a0<\/span>Steinm\u00fcller<\/span>,\u00a0<\/span>Informationstechnologie und Gesellschaft<\/span>,\u00a0<\/span>1993,\u00a0<\/span>\u00a0S. 212. Eine v\u00f6llig isolierte Betrachtung von Daten ist nicht m\u00f6glich.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[28]\u00a0<\/span>\u00a0<\/span>Smith<\/span>, The hidden hand of data bias, 2018 (<\/span>www.infoworld.com\/article\/3269060\/the-hidden-hand-of-data-bias.html<\/span>) (gepr\u00fcft am 02.05.2019);\u00a0<\/span>Morgan<\/span>, 7 Common Biases That Skew Big Data Results, 2015 (<\/span>www.informationweek.com\/big-data\/big-data-analytics\/7-common-biases-that-skew-big-data-results\/d\/d-id\/1321211?image_number=3<\/span>) (gepr\u00fcft am 02.05.2019); siehe zur mgl. L\u00f6sung eines sog. Data Bias\u00a0<\/span>https:\/\/www.research.ibm.com\/5-in-5\/ai-and-bias\/<\/span>\u00a0(gepr\u00fcft am 07.05.2019).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[29]\u00a0Siehe auch\u00a0<\/span>Sarkar<\/span>, What lies beneath? Optimization at the heart of Machine Learning, 2018 (<\/span>https:<\/span>\/\/towardsdatascience.com\/a-quick-overview-of-optimization-models-for-machine-learning-and-statistics-38e3a7d13138<\/span>)<\/span>\u00a0(gepr\u00fcft am\u00a0<\/span>07.05.2019<\/span>).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[30]\u00a0<\/span>Picot\/Berchtold\/Neuburger<\/span>, in: Kolany-Raiser\/Heil\/Orwat u.a. (Hrsg.), Big Data und Gesellschaft, 2018, S. 309 (322).<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[31]\u00a0<\/span>McKinsey Global Institute<\/span>, The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World, 2016, S. 29.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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[32]\u00a0Grundlegend dazu mit mathematischer Herleitung\u00a0<\/span>Samuelson<\/span>, review of economics and statistics, 36 (1954), 387\u2013389 (<\/span>https:\/\/www.jstor.org\/stable\/1925895?seq=1#metadata_info_tab_contents<\/span>\u00a0) (gepr\u00fcft am 02.05.2019).<\/span><\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nachdem der Begriff der k\u00fcnstlichen Intelligenz bereits eingehend erl\u00e4utert wurde, soll in diesem Artikel deutlich gemacht werden, inwieweit Machine Learning und allgemeiner k\u00fcnstliche Intelligenz in einen gr\u00f6\u00dferen Prozess der Vernetzung von digitaler und realer Welt \u00fcber das Mittel der Maschinendaten eingebunden sind. Dabei wird deutlich, welche entscheidende Bedeutung Big Data und das\u00a0Internet of Things (IoT) […]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2207,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","footnotes":""},"categories":[50,52],"tags":[],"class_list":["post-2206","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-magazin","category-technologie"],"acf":[],"modified_by":"Henrik Volkmann","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2206","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2206"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2206\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2209,"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2206\/revisions\/2209"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2207"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2206"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2206"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/recode.law\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2206"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}