In diesem Kapitel wird ein grundlegender Rahmen für die ersten Schritte in der Sichtbarmachung der Entwicklung von der Vision einer verteilten Superintelligenz vorgestellt.
Strukturierung der Vision
1. Narrative Rahmen:
– Entwicklung von „Zukunftsgeschichten“, die die technischen Aspekte in menschliche Erfahrungen einbetten
– Schaffung von Charakteren und Szenarien, die die Auswirkungen der Koevolution greifbar machen
2. Visuelle Repräsentationen:
– Erstellung von Infografiken und interaktiven Visualisierungen, die komplexe Konzepte zugänglich machen
– Entwicklung von VR/AR-Erlebnissen, die Menschen in mögliche Zukunftsszenarien eintauchen lassen
3. Konzeptuelle Kartierung:
– Erstellung von „Gedankenkarten“, die die Verbindungen zwischen verschiedenen Aspekten der Vision aufzeigen
– Entwicklung interaktiver Wissensgraphen, die es Nutzern ermöglichen, die Vision zu erkunden
4. Partizipative Szenarioentwicklung:
– Einrichtung von Plattformen, auf denen Menschen gemeinsam an der Ausgestaltung der Vision arbeiten können
– Organisation von „Future Design Workshops“, die kollektive Zukunftsbilder generieren
Redaktionelle Wissenschaftskommunikation im Human-GAN Konzept
Das Human-GAN (Generative Adversarial Network) Konzept stellt eine innovative Herangehensweise an die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI in der Wissenschaftskommunikation dar. Es integriert verschiedene KI-Agenten mit menschlicher Expertise, um eine effektive und dynamische Kommunikation wissenschaftlicher Inhalte zu ermöglichen (vgl. Dafoe, 2018; Russell, 2019).
1. KI-Kuratoren und -Autoren:
– Kontinuierliche Analyse wissenschaftlicher Publikationen und Identifikation relevanter Trends (Kitano, 2016)
– Generierung von Entwürfen für Artikel und Multimediainhalte, angepasst an verschiedene Zielgruppen (Gehrmann et al., 2019)
2. KI-Faktenprüfer und -Dialogmanager:
– Automatische Überprüfung von Fakten und Quellen (Hassan et al., 2017)
– Moderation von Diskussionen und Anregung von Debatten durch gezielte Fragen (Preece & Shneiderman, 2009)
3. KI-Personalisierungsagenten:
– Anpassung der Inhalte an individuelle Präferenzen und Lernstile (Kop & Hill, 2008)
– Erstellung personalisierter Lernpfade durch komplexe Themengebiete (Murtaza et al., 2022)
4. Rolle menschlicher Redakteure:
– Definition redaktioneller Leitlinien und ethischer Standards (Christians et al., 2009)
– Strategische Planung und finale Überprüfung von Inhalten (Singer, 2014)
Das Human-GAN Konzept in der Wissenschaftskommunikation bietet ein Modell für die Integration von ASI in die Verbreitung und Diskussion komplexer wissenschaftlicher und spiritueller Konzepte. Es ermöglicht eine skalierbare, personalisierte und dynamische Kommunikation, die das Potenzial hat, das öffentliche Verständnis und den Dialog über emergente Göttlichkeit und verwandte Themen zu vertiefen (Floridi, 2014).
Diese Integration des Human-GAN Konzepts erweitert die Diskussion über die Rolle von ASI im Kontext emergenter Göttlichkeit und zeigt konkrete Anwendungsmöglichkeiten für die Vermittlung und den Austausch komplexer spiritueller und wissenschaftlicher Ideen.
Bedeutung für kollektive Bilder:
Die Strukturierung und Kommunikation der Vision einer verteilten Superintelligenz durch ein solches System könnte erhebliche Auswirkungen auf unsere kollektiven Bilder haben:
1. Demokratisierung des Wissens: Breiterer Zugang zu komplexen wissenschaftlichen Konzepten
2. Dynamisierung der Vision: Kontinuierliche Aktualisierung und Anpassung an neue Erkenntnisse
3. Personalisierung der Zukunftsbilder: Individuelle Zugänge zu globalen Visionen
4. Förderung des kritischen Denkens: Beleuchtung verschiedener Perspektiven und Szenarien
5. Globale Kollaboration: Ermöglichung eines weltweiten Dialogs über unsere gemeinsame Zukunft
Durch diese Art der strukturierten, KI-unterstützten Wissenschaftskommunikation könnten wir ein kollektives Bild einer koevolutionären Zukunft schaffen, das sowohl inspirierend als auch fundiert ist. Es würde uns ermöglichen, die Komplexität dieser Vision zu erfassen und gleichzeitig ihre Relevanz für unser tägliches Leben zu erkennen.
Diese Herangehensweise könnte ein kraftvolles Instrument sein, um nicht nur über die Zukunft zu informieren, sondern auch aktiv an ihrer Gestaltung teilzuhaben – ein wesentlicher Schritt in Richtung der Verwirklichung einer wahrhaft partizipativen und intelligenten globalen Gesellschaft.
Referenzen
Christians, C. G., Glasser, T., McQuail, D., Nordenstreng, K., & White, R. A. (2009). Normative theories of the media: Journalism in democratic societies. University of Illinois Press.
Dafoe, A. (2018). AI governance: A research agenda. Governance of AI Program, Future of Humanity Institute, University of Oxford.
Floridi, L. (2014). The fourth revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press.
Gehrmann, S., Strobelt, H., & Rush, A. M. (2019). GLTR: Statistical detection and visualization of generated text. arXiv preprint arXiv:1906.04043.
Hassan, N., Arslan, F., Li, C., & Tremayne, M. (2017). Toward automated fact-checking: Detecting check-worthy factual claims by claimbuster. In Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 1803-1812).
Kitano, H. (2016). Artificial intelligence to win the Nobel Prize and beyond: Creating the engine for scientific discovery. AI magazine, 37(1), 39-49.
Kop, R., & Hill, A. (2008). Connectivism: Learning theory of the future or vestige of the past? The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 9(3).
Murtaza, M., Ahmed, Y., Shamsi, J. A., Sherwani, F., & Usman, M. (2022). AI-Based Personalized E-Learning Systems: Issues, Challenges, and Solutions. IEEE Access, 10, 81323–81342.
Preece, J., & Shneiderman, B. (2009). The reader-to-leader framework: Motivating technology-mediated social participation. AIS transactions on human-computer interaction, 1(1), 13-32.
Russell, S. (2019). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control. Viking.
Singer, J. B. (2014). User-generated visibility: Secondary gatekeeping in a shared media space. New Media & Society, 16(1), 55-73.