Die vier neuesten Entwicklungen in der Technologie

(ra). Basierend auf den sich rasant entwickelnden Informationstechnologien wie unhackbares Internet, winzige KI, digitales Geld und differenzierte Privatsphäre ist das Konzept der Industrie 4.0 derzeit in zahlreichen konkreten Szenarien und Anwendungen Realität geworden. Das erste Gesetz der digitalen Innovation: Technologie ändert sich schnell, aber Organisationen ändern sich viel langsamer. Wenn Sie zum Beispiel eine Personalabteilung haben, könnte diese im Vergleich zu führenden IT-Recruiting-Unternehmen wie PALTRON weniger effizient werden.

Unhackbares Internet

Ein auf der Quantenphysik basierendes Internet wird bald eine inhärent sichere Kommunikation ermöglichen. Ein Team unter der Leitung von Stephanie Wehner an der Technische Universität Delft baut ein Netzwerk auf, das vier Städte in den Niederlanden vollständig mit Hilfe von Quantentechnologie verbindet. Nachrichten, die über dieses Netzwerk verschickt werden, werden unhackbar sein.

In den letzten Jahren haben Wissenschaftler gelernt, Photonenpaare über Glasfaserkabel so zu übertragen, dass die darin verschlüsselten Informationen absolut geschützt sind. Ein Team in China nutzte eine Form dieser Technologie, um ein 2.000 Kilometer langes Netzwerk-Backbone zwischen Peking und Shanghai zu errichten – aber dieses Projekt beruht teilweise auf klassischen Komponenten, die die Quantenverbindung periodisch unterbrechen, bevor sie eine neue aufbauen, was das Risiko eines Hackerangriffs mit sich bringt.

Das Delf Netzwerk hingegen wird das erste sein, das Informationen zwischen Städten mit Hilfe von Quantentechnologien von Ende zu Ende überträgt. Die Technologie beruht auf einem Quantenverhalten atomarer Teilchen, das Verschränkung genannt wird. Verschränkte Photonen können nicht heimlich gelesen werden, ohne ihren Inhalt zu stören.

Aber verschränkte Teilchen sind schwierig zu erzeugen und noch schwieriger, sie über lange Strecken zu übertragen. Stephanie Wehner hat gezeigt, dass sie sie über mehr als 1,5 Kilometer senden kann, und sie sind zuversichtlich, dass sie bis etwa Ende dieses Jahres eine Quantenverbindung zwischen Delft und Den Haag einrichten können.  Um eine ununterbrochene Verbindung über größere Entfernungen zu gewährleisten, werden Quanten-Repeater benötigt, die das Netzwerk erweitern.

Solche Repeater sind derzeit in Delft und anderswo in Planung. Die ersten sollen in den nächsten fünf bis sechs Jahren fertiggestellt werden, sagt Wehner, und bis zum Ende des Jahrzehnts soll ein globales Quantennetzwerk folgen.

Winzige KI

KI hat ein Problem: Auf der Suche nach immer leistungsfähigeren Algorithmen verbrauchen Forscher immer größere Mengen an Daten und Rechenleistung und verlassen sich auf zentralisierte Cloud-Dienste. Das erzeugt nicht nur alarmierende Mengen an Kohlenstoffemissionen, sondern schränkt auch die Geschwindigkeit und den Datenschutz von KI-Anwendungen ein.

Aber ein Gegentrend der winzigen KI ändert das. Tech-Giganten und akademische Forscher arbeiten an neuen Algorithmen, um bestehende Deep-Learning-Modelle zu schrumpfen, ohne ihre Fähigkeiten zu verlieren. Eine neue Generation von spezialisierten KI-Chips verspricht, mehr Rechenleistung auf kleinerem Raum unterzubringen und KI mit weitaus weniger Energie zu trainieren und zu betreiben.

Diese Fortschritte beginnen gerade erst, für den Verbraucher verfügbar zu werden. Im vergangenen Mai kündigte Google an, dass Google Assistant nun auf den Telefonen der Nutzer laufen kann, ohne Anfragen an einen Remote-Server zu senden. Seit iOS 13 führt Apple die Spracherkennungsfunktionen von Siri und die QuickType-Tastatur lokal auf dem iPhone aus. IBM und Amazon bieten jetzt auch Entwicklerplattformen für die Herstellung und den Einsatz von winziger KI an.

All dies könnte viele Vorteile mit sich bringen. Bestehende Dienste wie Sprachassistenten, Autokorrektur und Digitalkameras werden besser und schneller werden, ohne dass sie jedes Mal die Cloud anpingen müssen, wenn sie Zugriff auf ein Deep-Learning-Modell benötigen. Winzige KI wird auch neue Anwendungen möglich machen, wie die mobile Analyse medizinischer Bilder oder selbstfahrende Autos mit schnelleren Reaktionszeiten. Schließlich ist lokalisierte KI besser für den Datenschutz, da Ihre Daten Ihr Gerät nicht mehr verlassen müssen, um einen Dienst oder eine Funktion zu verbessern.

Doch in dem Maße, in dem sich die Vorteile der KI verbreiten, werden auch ihre Herausforderungen zunehmen. Es könnte zum Beispiel schwieriger werden, Überwachungssysteme oder tiefgehende Fake-Videos zu bekämpfen, und diskriminierende Algorithmen könnten sich ebenfalls ausbreiten. Forscher, Ingenieure und politische Entscheidungsträger müssen jetzt zusammenarbeiten, um technische und politische Kontrollen für diese potenziellen Schäden zu entwickeln.

Digitales Geld

Im vergangenen Juni stellte Facebook eine „globale digitale Währung“ namens Libra vor. Die Idee löste eine Gegenreaktion aus und Libra wird vielleicht nie starten, zumindest nicht in der Art und Weise, wie es ursprünglich geplant war. Aber es hat trotzdem etwas bewirkt: Nur wenige Tage nach Facebooks Ankündigung deutete ein Beamter der People’s Bank of China an, dass sie als Reaktion darauf die Entwicklung ihrer eigenen digitalen Währung beschleunigen würde. Nun ist China drauf und dran, die erste große Volkswirtschaft zu werden, die eine digitale Version ihres Geldes herausgibt, das sie als Ersatz für physisches Bargeld beabsichtigt.

Chinas Führer sehen Libra, das durch eine Reserve, die größtenteils aus US-Dollars bestehen wird, gedeckt werden soll, offenbar als Bedrohung: Es könnte die unverhältnismäßige Macht Amerikas über das globale Finanzsystem stärken, die aus der Rolle des Dollars als De-facto-Reservewährung der Welt resultiert. Einige vermuten, dass China beabsichtigt, seinen digitalen Renminbi international zu fördern.

Jetzt ist Facebooks Waage-Pech geopolitisch geworden. Im Oktober versprach CEO Mark Zuckerberg dem Kongress, dass Libra „Amerikas finanzielle Führungsrolle sowie unsere demokratischen Werte und die Aufsicht über die Welt ausweiten wird.“ Die digitalen Geldkriege haben begonnen.

Differenzierte Privatsphäre

Im Jahr 2020 hat die US-Regierung eine große Aufgabe: Daten über die 330 Millionen Einwohner des Landes zu sammeln und dabei ihre Identitäten geheim zu halten. Die Daten werden in statistischen Tabellen veröffentlicht, die von Politikern und Wissenschaftlern analysiert werden, wenn sie Gesetze schreiben oder Forschung betreiben. Per Gesetz muss das Census Bureau sicherstellen, dass die Daten nicht zu einzelnen Personen zurückgeführt werden können.

Es gibt jedoch Tricks, um Personen zu „de-anonymisieren“, insbesondere wenn die Zensusdaten mit anderen öffentlichen Statistiken kombiniert werden. So fügt das Census Bureau Ungenauigkeiten, oder „Rauschen“, in die Daten ein. Es könnte einige Menschen jünger und andere älter machen, oder einige Weiße als Schwarze bezeichnen und umgekehrt, während die Gesamtzahl jeder Alters- oder ethnischen Gruppe gleich bleibt. Je mehr Rauschen Sie einfügen, desto schwieriger wird die De-Anonymisierung.

Differentielle Privatsphäre ist eine mathematische Technik, die diesen Prozess rigoros macht, indem sie misst, wie stark die Privatsphäre zunimmt, wenn Rauschen hinzugefügt wird. Die Methode wird bereits von Apple und Facebook verwendet, um aggregierte Daten zu sammeln, ohne bestimmte Benutzer zu identifizieren.

Aber zu viel Rauschen kann die Daten unbrauchbar machen. Eine Analyse zeigte, dass eine unterschiedlich private Version der Volkszählung 2010 Haushalte enthielt, in denen angeblich 90 Personen lebten. Wenn alles gut geht, wird die Methode wahrscheinlich auch von anderen Bundesbehörden verwendet werden. Länder wie Kanada und das Vereinigte Königreich beobachten es ebenfalls.