Ein Zitat von Edward Snowden
Als ich in Japan arbeitete, habe ich ein System entwickelt, um sicherzustellen, dass Geheimdienstdaten im Katastrophenfall weltweit wiederhergestellt werden können. Mir war das Ausmaß der Massenüberwachung nicht bewusst. Als ich es erstellte, stieß ich auf einige rechtliche Fragen. Meine Vorgesetzten wehrten sich und meinten: „Wie sollen wir mit diesen Daten umgehen?“ Und ich dachte: „Ich wusste nicht einmal, dass es existiert.“
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KIs sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Und während viele der Technologiegiganten, die an KI arbeiten, wie Google und Facebook, einige ihrer Algorithmen als Open-Source-Lösungen bereitgestellt haben, halten sie die meisten ihrer Daten zurück.
Ich möchte sagen, dass ich mich schon so lange mit Big Data beschäftige, dass es sich früher um Small Data handelte, als ich anfing, damit zu arbeiten.
Die Leute glauben, der beste Weg, aus den Daten zu lernen, sei, eine Hypothese aufzustellen und sie dann zu überprüfen, aber die Daten sind so komplex, dass jemand, der mit einem Datensatz arbeitet, nicht weiß, was die wichtigsten Fragen sind. Das ist ein riesiges Problem.
Wir erhalten mehr Daten über Menschen als jedes andere Datenunternehmen über Menschen, über irgendetwas – und das ist nicht einmal annähernd der Fall. Wir schauen uns an, was Sie wissen, was Sie nicht wissen und wie Sie am besten lernen. Der große Unterschied zwischen uns und anderen Big-Data-Unternehmen besteht darin, dass wir Ihre Daten aus keinem Grund an Dritte vermarkten.
Wenn auch nur ein Land, zum Beispiel Island, von diesem globalen Gesetzesabkommen abweicht und Nein sagt, werden wir hier keine Massenüberwachung durchsetzen. Das werden wir nicht tun. Dorthin werden alle Rechenzentren und alle Dienstleister der Welt umziehen. Und ich denke, das gibt uns eine echte Chance auf eine eher liberale als autoritäre Zukunft.
Bei der ersten Welle des Internets ging es eigentlich um den Datentransport. Und wir haben uns keine großen Gedanken darüber gemacht, wie viel Strom wir verbrauchen, wie viel Kühlbedarf in den Rechenzentren besteht und wie groß die Fläche des Rechenzentrums ist. Das waren fast nachträgliche Gedanken.
Bisher gab es in keiner uns bekannten Gesellschaft ein System der Massenüberwachung, das nicht missbraucht worden wäre.
Wenn es in einem Land zu schrecklichen Terroranschlägen kommt, sehen wir in der folgenden Aufzeichnung, dass die Geheimdienste bereits im Voraus über diese Menschen Bescheid wussten. Wir wissen, dass diese Länder an Prämien für den Geheimdienstaustausch beteiligt waren, dass sie von der Massenüberwachung profitierten und die Angriffe dennoch nicht gestoppt haben. Doch gleichzeitig sehen wir sofort, wie Geheimdienstmitarbeiter zu den Zeitungen rennen und behaupten, dass wir mehr Überwachung brauchen, dass wir mehr Eingriffe brauchen, dass wir mehr Machtaufwand brauchen, weil es einen Angriff hätte stoppen können.
Die größte Herausforderung bei Big Data besteht heute darin, den Daten die richtigen Fragen zu stellen. Es müssen so viele Fragen gestellt werden, dass Sie nicht die Zeit haben, sie alle zu stellen. Daher macht es keinen Sinn, darüber nachzudenken, wo Sie mit Ihrer Analyse beginnen sollen.
Wir wissen jetzt, dass Daten so mächtig sind und dass Sie mit Daten so viel über sich selbst und die Entwicklung von Produkten lernen können.
Digitale Überwachungsprogramme erfordern konkrete Rechenzentren; Geheimdienste sind in echten Gebäuden stationiert. Überwachungssysteme bestehen letztendlich aus Technologien, Menschen und dem riesigen Netzwerk materieller Ressourcen, das sie unterstützt.
Untersuchungen der EMA belegen ein starkes und wachsendes Interesse an der Nutzung von Protokolldaten für verschiedene Anwendungsfälle der Infrastrukturplanung und des Betriebsmanagements. Um jedoch den potenziellen ergänzenden Wert unstrukturierter Protokolldaten voll auszuschöpfen, müssen diese mit strukturierten Verwaltungsdaten abgeglichen und integriert werden und die manuelle Analyse muss durch automatisierte Ansätze ersetzt werden. Durch die Kombination der RapidEngines-Funktionen mit seiner bestehenden Lösung wird SevOne das erste Unternehmen sein, das Protokolldaten wirklich in ein Leistungsmanagementsystem der Enterprise-Klasse und der Carrier-Klasse integriert.
Für meine Eltern ging es vor allem darum, einen Deal zu bekommen, mein Vater kam nach Amerika und hörte von diesem Brunch-Konzept. Er wusste nicht genau, was es war. Und er dachte, es sei diese andere Mahlzeit, die zwischen Frühstück und Mittagessen existierte. Er war irgendwie so – ich erinnere mich, dass er so war, als hätte Amerika so viel zu essen, dass man zwischen Frühstück und Mittagessen anhalten und noch einmal essen müsste. Sie haben Brunch. Es war völlig legal, es war sozusagen eine legale Mahlzeit, die man zu sich nehmen konnte. Ich meine, es war offensichtlich nicht der einzige Grund, warum er nach Amerika kam, aber ich denke, es hat ihm die Sache auf jeden Fall versüßt.
Einer der Mythen über das Internet der Dinge besagt, dass Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie benötigen, ihre eigentliche Herausforderung jedoch darin besteht, sie zu verstehen. Tatsächlich sind die Kosten für die Erhebung einiger Datenarten nach wie vor zu hoch, die Qualität der Daten ist nicht immer gut genug und es bleibt schwierig, mehrere Datenquellen zu integrieren.
Eine grafische Darstellung von Daten, die aus den Datenbanken jedes Computers im menschlichen System abstrahiert wurden. Unvorstellbare Komplexität. Lichtlinien erstreckten sich im Nichtraum des Geistes, Cluster und Konstellationen von Daten. Wie die Lichter einer Stadt, die verschwinden.
Ich bin irgendwie fasziniert von der Idee, dass wir uns mit Informationen umgeben können: Wir können einfach Daten nach Daten anhäufen und uns mit Fakten ausstatten und trotzdem nicht in der Lage sein, die Fragen zu beantworten, die wir haben.
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