Was in dem Vortrag von @kathrinpassig vielleicht nicht ausreichend deutlich wird, was ich aber in KI-Vorlesungen in Edinburgh und Saarbrücken gelernt habe:

– Es gab schon mehrere #AI-Hype-Phasen. Auf diese folgten Phasen der Ernüchterung, die z.T. “AI winter” genannt wurden, weil die Forschungsgelder gestrichen wurden und niemand investieren wollte.

– Um wieder an Geld zu kommen, machten die Forschenden große Versprechungen und mystifizierten ihre Forschung mit der Überschrift „Künstliche Intelligenz“. Eine #Nebelkerze. Klartext wäre gewesen: „Gebt mir Geld, damit ich etwas bauen kann, das nicht funktioniert.“

– Irgendwann gab es wieder Geld. Die Ergebnisse waren ernüchternd, und der #Hype-Zyklus ging von vorne los.

Viele dieser Fehlinvestitionen, die Enttäuschungen und die falschen Vorstellungen in der Bevölkerung über „KI“ blieben uns erspart, wenn sich alle an die von Kathrin Passig ergänzten Empfehlungen von Emily Tucker halten würden:
https://techpolicy.press/artifice-and-intelligence

#HypeZyklus #ki #KünstlicheIntelligenz

Der Gartner Hype Cycle wurde wegen mangelnder Objektivität kritisiert und liefert keine umsetzbaren Erkenntnisse für Unternehmen. Kritiker argumentieren, dass der Zyklus keine echte Repräsentation der Technologieübernahme und nicht wissenschaftlicher Natur ist. Eine Analyse legt auch nahe, dass nur wenige Technologien tatsächlich dem Zyklus folgen. #hypezyklus