Dies ist der zweite, und wichtigere Teil zum Thema »Offene vs. geschlossene Systeme« und deren Auswirkungen auf Wissenschaft, Politik, Wirtschaft und Gesellschaft.
Ich formuliere zunächst die These, dass wir in einer Zeit leben, wo versucht wird, wirtschaftliche und politische Macht auch durch Daten und geschlossene Systeme zu erreichen. Daraus könnte der Schluss folgen, dass wir zahlreiche dieser Probleme durch offene Systeme (Software, Daten, Hardware, Transparenz) lösen können.
Stimmt das?
Im Gespräch mit Christoph Derndorfer und Lukas lang diskutieren wir Themen wie:
Offenheit in der Wissenschaft: steckt die Wissenschaft in einer Krise mangelnder Reproduzierbarkeit?
Open Source
Open Data
Open Hardware
Sind Algorithmen »neutral« und »apolitisch«?
Hilft Transparenz dem politischen Prozess?
Gibt es konkrete ökonomische Vorteile offene Systeme einzusetzen?
Verstehen wir überhaupt noch, wie die Systeme, die wesentliche Bereiche unserer Gesellschaft steuern, funktionieren? Was ist hier die geopolitische Dimension?

Und zum Abschluss stelle ich die Frage (aus dem Vortrag von Hannah Fry »ausgeborgt«):

Angenommen, ein Bekannter von Euch steht vor Gericht: wäre es euch lieber, das Urteil wird von einem menschlichen Richter oder einem Algorithmus (»KI«) gesprochen?

Wie würden Sie entscheiden?
Referenzen
Lukas Lang
persönliche Website: https://lukaslang.github.io
Twitter: https://twitter.com/lukaslang

Christoph Derndorfer
persönliche Website: https://derndorfer.eu/
Twitter: https://www.twitter.com/random_musings

 Fachliche Referenzen
Teil 1 dieses Themas: siehe Episode 19
Website der LVA "Free and Open Technologies"
Studie zur Reproduzierbarkeit in der Informatik: Collberg, C. et al (2014), “Measuring Reproducibility in Computer Systems Research”
Adressdaten-Beispiel aus Dänemark: GovLab (2016), "Denmark's Open Address Data Set"
Facebook und das »Oversight Bord«
Hannah Fry, Should Computers Run the World?
Byung Chul-Han, Im Schwarm
Lawrence Lessig, Against Transparency
Online Kurs »Elements of AI«