datenleben   /     dl056: jahresrückblick 2024

Description

Willkommen zum traditionellen Jahresrückblick – wir reflektieren das Jahr 2024 und die Themen, die uns begegnet sind. Nach einem kurzen Schnelldurchlauf durch die Nachrichten des Jahres, wird es wieder darum gehen, welche Themen wir im Podcast im Laufe des Jahres besprochen haben. Und wie immer haben wir auch wieder ein paar Themen rausgesucht, die 2024 aufgekommen sind. Einige sind auch Ergänzungen zu einiger unserer Folgen. Mit dabei: Laion Datensatz und Urheberrecht, Starlink und Radioastronomie, der Physiknobelpreis, Unwetter in 2024 und AI Act der Europäischen Union.

Subtitle
Was war 2024 so los?
Duration
00:57:27
Publishing date
2024-12-21 11:00
Link
https://www.datenleben.de/index.php/2024/12/21/dl056-jahresrueckblick-2024/
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Contributors
  datenleben
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Shownotes

Willkommen zum traditionellen Jahresrückblick – wir reflektieren das Jahr 2024 und die Themen, die uns begegnet sind. Nach einem kurzen Schnelldurchlauf durch die Nachrichten des Jahres, wird es wieder darum gehen, welche Themen wir im Podcast im Laufe des Jahres besprochen haben. Und wie immer haben wir auch wieder ein paar Themen rausgesucht, die 2024 aufgekommen sind. Einige sind auch Ergänzungen zu einiger unserer Folgen. Mit dabei: Laion Datensatz und Urheberrecht, Starlink und Radioastronomie, der Physiknobelpreis, Unwetter in 2024 und AI Act der Europäischen Union.

Links und Quellen

Schlagworte zur Folge

Data Science, Podcast, Jahresrückblick, 2024, Urheberrecht, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning, Unwetter, Klima, Klimakrise, Physik, Nobelpreis, Physiknobelpreis, Radioastronomie, Satelliten

Intro (00:00:00)

Thema des Podcasts (00:00:18)

Helena: Willkommen zur 56. Folge beim Datenleben Podcast, dem Podcast über Data Science. Wir sind Helena

Janine: und Janine

Helena: und möchten euch mitnehmen in die Welt der Daten. Was ist Data Science? Was bedeuten die Daten für unser Leben? Woher kommen sie und wozu werden sie benutzt? Das sind alles Fragen, mit denen wir uns auseinandersetzen. Wer schon immer mehr über Daten und deren Effekte auf unser Leben wissen wollte, ist hier genau richtig.

Thema der Folge (00:00:40)

Janine: Und damit willkommen zum traditionellen Jahresrückblick, inzwischen unser fünfter in dieser Art. Und ja, wie gewohnt, falls ihr den schon mal gehört habt, werden wir mit einem kleinen Schnelldurchlauf durch das Jahr 2024 starten mit einer Auswahl an Dingen, die so passiert sind. Zumindest soweit, wie es bis zu diesem Tag jetzt halt schon passiert ist. Für die restlichen zwei bis drei Wochen des Jahres können wir leider noch nicht preisgeben, was passieren wird. Ja, danach reflektieren wir wieder ein bisschen unser Podcastjahr. Wir werfen nochmal einen Blick auf die Themen, die wir hatten und welche Folgen wie so ankamen bei euch, bei uns. Ja, und wollen euch auch noch kurz ein neues Format vorstellen. Und dann geht es an die eigentlichen Themen, wie immer ein bisschen related zu dem, was uns selbst interessiert, als auch zu dem, was wir wahrscheinlich dieses Jahr oder sogar auch davor schon in anderen Folgen angesprochen haben. Vielleicht kleine Ergänzungen, so als Teaser, welche Themen da auf euch zukommen heute. Ist zum einen etwas Kurzes, Rechtliches zum Laion-Datensatz. Zum Physik-Nobelpreis gibt es ein paar Worte von Helena und ich habe mir Themen rausgepickt, die sich mit Unwettern und Satelliten beschäftigen. Und zum Abschluss wollen wir dann natürlich auch wieder ein bisschen überlegen, was uns wohl im neuen Jahr erwartet. Wahrscheinlich wird das wieder nicht sehr akkurat werden oder bedeuten, das Thema KI wird immer größer. Aber mal schauen, was am Ende so passiert.

Warum ist das Thema interessant? (00:02:19)

Helena: Ja, wir machen einfach wieder einen Jahresrückblick, weil wir mit dieser Tradition angefangen hatten, als wir den Podcast gestartet haben. Und wir machen jetzt einfach damit weiter. Außerdem ist das eine gute Gelegenheit, um mal ein paar ergänzende Dinge auch zu alten Folgen nochmal zu sagen bzw. auch mal Themen anzuschneiden, die keine ganze Folge wert wären oder was heißt wert wären, über die wir keine ganze Folge machen.

Einspieler: Jahresrückblick - 2024 im Schnelldurchlauf (00:02:45)

Janine: Jahresrückblick 2024 im Schnelldurchlauf

* 8. Januar: Die französische Premierministerin Elisabeth Borne tritt zurück. Ein Tag darauf, am 9. Januar, wird Gabriel Attal zum neuen Premierminister von Frankreich ernannt. Er ist mit 34 Jahren der bisher jüngste in diesem Amt.

* Januar: Nie wieder ist jetzt. In Deutschland finden seit Mitte Januar zahlreiche Demonstrationen gegen Rechtsextremismus statt. Sie werden über mehrere Wochen anhalten. Am Wochenende des 20. und 21. Januars demonstrieren über 900.000 Menschen. Es wird von der größten Protestserie in der Bundesrepublik Deutschland gesprochen. Schließlich weiten sich die Proteste auch auf Städte in Österreich aus. Auslöser war die Veröffentlichung einer Recherche von Correktiv mit dem Titel "Geheimplan gegen Deutschland". Sie berichten über ein heimlich abgehaltenes Treffen von Rechtsextremisten, das im November 2023 in Potsdam stattfand.

* 24. Januar: An der Justus-Liebig-Universität Gießen wird die Archäologin Katharina Lorenz zur Präsidentin gewählt. Sie wird damit die erste Frau an der Spitze der über 400 Jahre alten Universität.

* 16. Februar: In New York City wird der ehemalige und inzwischen wiedergewählte US-Präsident Donald Trump wegen Finanzbedrohung zu einer Geldstrafe von über 350 Millionen Dollar verurteilt.

* 26. Februar: Die ehemalige RAF-Terroristin Daniela Klette wird festgenommen.

* 7. März: Schweden wird das 32. Mitglied der NATO.

* 22. März: Im russischen Ort Krasnogorsk wird ein Konzert Ziel eines Anschlags. In der Crokos City Hall sterben über 140 Personen und mehrere hundert werden verletzt.

* 26. März: USA In Baltimore fährt ein Containerschiff gegen die Francis Scott Key Bridge, woraufhin diese einstürzt.

* 1. April: Deutschland. Das Cannabis-Gesetz, das Cannabis in Deutschland unter bestimmten Voraussetzungen legalisiert, tritt in Kraft.

* 7. April: Ruanda Zum 30. Jahrestag findet ein Gedenken an den Völkermord an den Tutsis in Ruanda im Jahr 1994 statt.

* 11. Mai: Der stärkste Sonnensturm seit 2003 trifft in der Nacht vom 10. auf den 11. Mai auf die Atmosphäre der Erde, und die davon ausgelösten Polarlichter sind weithin auch in Mitteleuropa sichtbar.

* 28. Mai: Irland, Norwegen und Spanien geben die Anerkennung Palästinas als Staat bekannt.

* 3. Juni: Eine Sonde der Nationalen Raumfahrtbehörde Chinas konnte Gesteinsproben auf der Mondrückseite sammeln und Richtung Erde auf den Weg bringen.

* 21. Juni: Namibia. Ein Gesetz, das homosexuelle Handlungen zwischen Männern verbot, wird vom obersten Gericht des Landes für verfassungswidrig erklärt.

* 28. Juni: Der vor rund 20 Jahren beliebte Instant-Messenger ICQ wird abgeschaltet.

* 3. Juli: In der EU tritt eine neue Richtlinie in Kraft. Sie schreibt für alle Mitgliedstaaten vor, dass Deckel fest mit der Flasche verbunden sein müssen, wenn es sich um eine Kunststoffflasche handelt.

* 13. Juli: USA Bei einer Wahlkampfveranstaltung in Pennsylvania wird ein Attentat auf Donald Trump verübt, der dabei am Ohr verletzt wird.

* 19. Juli: Weltweite IT-Ausfälle führen zu gestrichenen Flügen, ausgefallenen Servern und PCs. Zahlreiche Unternehmen müssen ihre Beschäftigten nach Hause schicken. Ursache ist ein fehlerhaftes Update einer Sicherheitssoftware des Unternehmens CrowdStrike.

* 1. August: Erdüberlastungstag 2024. Der 1. August ist der errechnete Tag des Jahres 2024, an dem der Verbrauch und Bedarf an Rohstoffen das übersteigt, was die Erde in diesem Jahr geben oder regenerieren kann.

* 14. August: Die Weltgesundheitsorganisation hat aufgrund der Ausbreitung einer neuen M-Pox-Virus-Variante in Afrika eine weltweite Notlage ausgerufen.

* 31. August: Griechenland In der griechischen Stadt Volos wurde der Notstand ausgerufen, weil mehrere Tonnen toter Süßwasserfische aus überschwemmten Gebieten durch einen kleinen Fluss in den Hafen von Volos gespült wurden.

* 3. September: Braunschweig. Erster Prozestag am Landgericht Braunschweig gegen den ehemaligen Vorstandsvorsitzenden der Volkswagen AG Martin Winterkorn. Gegenstand des Prozesses ist der 2015 aufgedeckte Abgas-Skandal.

* 17. und 18. September: Libanon. Zahlreiche Pager und Walkie-Talkies der Hisbollah werden zeitgleich zur Detonation gebracht. Dabei werden mehr als 3.000 Menschen verletzt.

* 30. September: Nepal. Durch heftigen Monsunregen über mehrere Tage kommen im Gebiet Kathmandu fast 200 Menschen ums Leben.

* 18. Oktober: Kuba. Ein landesweiter Stromausfall erzeugt einen Blackout, der über zwei Tage andauert. Es dauert insgesamt vier Tage, bis die Stromversorgung landesweit wieder einigermaßen hergestellt ist. Ursache war ein Ausfall des größten Kraftwerks des Landes.

* 24. Oktober: Das Umweltprogramm der Vereinten Nationen veröffentlicht seinen jährlichen "Emissions Gap Report". Darin wird festgestellt, dass eine Fortsetzung des derzeitigen Verhaltens bei der Reduzierung der Treibhausgase zum katastrophalen Temperaturanstieg um bis zu 3,1 Grad Celsius führen kann.

* 1. November: Deutschland. Das Selbstbestimmungsgesetz tritt in Kraft. Damit können Personen ihren Geschlechtseintrag und Namen beim Standesamt auf Basis einer Selbstauskunft mit Eigenversicherung ändern lassen. Dadurch entfallen sowohl eine gerichtliche Entscheidung als auch ein Sachverständigengutachten, wie es bisher vom außer Kraft gesetzten Transsexuellengesetz vorgeschrieben war.

* 5. November: USA Donald Trump gewinnt mit 312 Wahlleuten gegen Kamala Harris mit 226 Wahlleuten die Wahlen zum nächsten Präsidenten der Vereinigten Staaten.

* 6. November: Deutschland. Bundeskanzler Olaf Scholz entlässt Bundesfinanzminister Christian Lindner aus seiner Regierung und kündigt an, die Vertrauensfrage zu stellen. Damit zerbricht die Ampel-Koalition und das Gespräch wird schnell auf mögliche Neuwahlen gelenkt.

* 4. Dezember: Frankreich. Die französische Nationalversammlung spricht der Regierung von Premierminister Michel Barnier das Misstrauen aus. Das Kabinett Barnier war lediglich drei Monate lang die amtierende Regierung der Französischen Republik. Die vorangegangene Regierung unter Premierminister Gabriel Attal bestand immerhin acht Monate. Am 13. Dezember wird mit François Bayrou bereits zum dritten Mal ein Premierminister Frankreichs im Jahr 2024 ernannt.

* 8. Dezember: Syrien. Es wird gemeldet, dass der syrische Machthaber Bashar al-Assad aus dem Land geflohen ist. Der Regierungschef Mohamed al-Djalali erklärte seine Bereitschaft für eine Machtübergabe an eine durch das syrische Volk bestimmte Regierung.

* 16. Dezember: Deutschland. Bundeskanzler Olaf Scholz stellt im Bundestag die Vertrauensfrage und verliert diese. Daraufhin schlägt er den Bundespräsidenten Dr. Frank-Walter Steinmeier vor, den Bundestag aufzulösen. Entscheidet dieser sich dafür, müssen innerhalb von 60 Tagen Neuwahlen stattfinden.

datenleben in 2024 (00:09:54)

Janine: 2024 ist schon gefühlt wieder länger als es eigentlich möglich ist, wenn man sich so die Punkte anguckt, was alles in diesem Jahr schon so war. Und ähnlich ging es mir auch ein bisschen beim Überlegen, welche Themen hatten wir eigentlich dieses Jahr im Podcast überhaupt. Mal schauen, was wir da so finden. Es gibt zumindest immer wieder Folgen, die mir zum Beispiel ein bisschen mehr im Kopf bleiben als andere. Und deswegen ist es immer ganz lustig zu gucken, was eigentlich noch so drumrum passiert ist. Und um jetzt nicht einfach alle Folgen aufzuzählen, die wir gemacht haben, haben wir geschaut, was bei euch am beliebtesten war anhand der Downloadzahlen. Und da haben wir zwei Kategorien, einmal die drei meistgehörten Folgen über alle Jahre und einmal die drei meistgehörten Folgen in 2024, die auch 2024 veröffentlicht wurden.

Helena: Ja, was wäre das denn?

Meistgehörte Folgen über alle Jahre (00:10:48)

Janine: Über alle Jahre ist die Folge 43 Perspektiven auf Data Science an Platz 3 aktuell. Wir haben in der Folge drei Personen aus dem Bereich Data Science interviewt, um einfach mal ein bisschen die Vielfalt einzufangen, was Menschen als Data Scientists machen, wie sie dorthin gekommen sind und solche Dinge. Also ja, was interessiert oder begeistert euch am meisten an dem, was ihr tut, ist im Wesentlichen die Frage, die wir da gestellt haben und haben drei wunderbare Interviews zusammenbekommen. An Platz 2, wenig überraschend und ich glaube, auch in Folge, ist die Folge 21 gelandet, Python lernen. In der haben wir mit Piko darüber gesprochen, ja, über die Programmiersprache Python allgemein ein bisschen, aber vor allem, wie am besten der Einstieg ins Lernen von Python gelingen kann. Denn ja, Python ist eines der vielen Data Science Tools und deswegen war es auch mal sehr cool, darüber eine Folge zu machen. Und unter den All-Time Favorites, eigentlich wie immer und fast völlig logisch, ist die allererste Folge. Die wird eben einfach am meisten angeklickt. Nicht alle bleiben dann, aber ihr hattet hoffentlich alle Spaß, was ihr nie hören würdet, wenn ich das hier jetzt sage, aber egal. Ja, Folge 1, Data Science. Da geht es einfach darum, dass wir Data Science ein bisschen allgemeiner vorstellen und warum wir finden, dass das ein wichtiges Thema ist und was da alles so zugehören kann. Wir haben allerdings tatsächlich auch mal zum Zweijährigen eine Neuauflage, eine Einstiegsfolge gemacht. Das ist Folge 27, Data Science, zwei Jahre Datenleben. Da könnt ihr auch gerne mal reinhören, falls ihr weder die eine noch die andere bisher kennt.

Helena: Ja, ich meine, die erste Folge war die erste Folge und keine Ahnung, warum ausgerechnet die so viel gehört wird, wenn, da waren wir noch nicht so eingespielt, keine Ahnung.

Janine: Ja, aber es ist ja oft so. Es gibt zwei Arten, einen neuen Podcast kennenzulernen. Man hört die erste Folge und hört ihn danach vielleicht nie wieder oder suchtet alle Folgen durch oder man hört eine der neueren Folgen und bleibt dann dabei, hört aber nicht so viel von den älteren jemals nach.

Helena: Ja, ich weiß nicht. Ich habe schon, wenn ich den Podcast komplett durchgehört habe, mit den aktuellen angefangen. Wenn man dann weiß, wo man hinkommt und dann zurückgeht, dann ist es irgendwie auch eher zu verzeihen, wenn dann die Qualität noch nicht so hoch ist.

Janine: Ja, das stimmt.

Helena: Wie später, so ging es mir zumindest. Gut, das waren ja jetzt alles drei Folgen, die schon mehr als ein Jahr alt sind, wenn auch unser Platz 3 jetzt nur gerade so etwas über ein Jahr alt ist.

Meistgehörte Folgen 2024 (00:13:30)

Helena: Was waren denn die meistgehörten Folgen von diesem Jahr?

Janine: Ja, an Platz 3 ist gelandet ADHS, Häufigkeit und Diagnosen, Folge 51. Da reden wir ein bisschen über ADHS eben, Aufmerksamkeitsdefizit Hyperaktivitätsstörung, wie es ausgesprochen so schön heißt. Und ja, das ist ein Thema, das auch so ein bisschen Relevanz hat, weil es vor allem im Bereich Social Media recht viel Erwärmung findet. Und wir haben uns eben damit beschäftigt, inwiefern Diagnosen vielleicht wirklich häufiger gestellt werden, weil das immer so ein Thema ist, das da mitschwingt. Und dafür haben wir uns einfach verschiedene Studien angesehen. Und das ist tatsächlich eine auch für mich sehr spannende Folge gewesen.

Helena: Joa.

Janine: Auf Platz 2 ist gelandet Folge 47, Starkregen. Da haben wir uns die Frage gestellt, was ist dieser Starkregen eigentlich? Und auch so ein bisschen ausgehend davon, dass es halt tatsächlich ein Starkregenereignis im Jahr davor gab, das ich zum Beispiel persönlich mitbekommen habe. Deswegen war es mir auch irgendwie ein Anliegen, dieses Thema zu machen. Und ja, wir haben uns dann mit Starkregen-Gefahrenkarten befasst und vor allem mit der Frage, wie solche Sachen uns dabei helfen können, Risiken und Warnmeldungen einzuschätzen, die ja meist immer mit irgendwelchen Zahlen um sich werfen. Von daher war das ein ganz essentielles Thema in diesem Jahr. Und deswegen freue ich mich auch, dass es an Platz 2 gelandet ist.

Helena: Ja, Platz 1 hat mich dann doch irgendwie überrascht.

Janine: Ja, es ist auch sort of ein essentielles Thema, aber auf eine andere Art und Weise. Auf Platz 1 ist gelandet Folge 46, Kaffee.

Helena: Ja, Kaffee. Da wollte ich drüber reden, weil ich mich für Kaffee interessiert habe und ein bisschen mehr wissen wollte. Und offenbar ist das auch bei euch sehr gut angekommen.

Janine: Ja, und in der Folge geht es anfangs vor allem darum, wie sich so der Kaffeekonsum entwickelt hat, und wir enden damit, was die Klimakrise für eine Auswirkung auf den Kaffeeanbau haben könnte. Spoiler, nicht so gute, hört einfach mal rein, es ist sehr interessant.

Helena: Ja, man sieht ja im Moment schon, dass die Kaffeepreise steigen. Mal gucken.

Unsere Lieblingsfolgen in 2024 (00:16:07)

Janine: Gut, das waren sozusagen eure Lieblingsfolgen, die ihr unabsichtlich gewählt habt. Und dann bleibt für diesen Abschnitt eigentlich nur noch die Frage, was waren denn so unsere Lieblingsfolgen? Helena, welche würdest du wählen aus den 2024er-Folgen?

Helena: Ja, also bei mir ist das ganz einfach. Die Folge, die mich inhaltlich am meisten interessiert hatte, war die über die Vesuv-Challenge, bei der es darum ging, wie man 2000 Jahre alte Schriftrollen wieder lesbar machen kann. Ja, das ist ja so ein Wettbewerb, wo die Schriftrollen wurden durchgemessen, aber man kann, weil sie verkohlt sind, nicht einfach sie aufrollen und lesen. Und wir behandeln dann das Thema, wie man sie halt mit künstlicher Intelligenz wieder lesbar machen könnte. Und man hat ja auch schon durchaus im letzten Jahr die ersten Abschnitte lesbar bekommen. Dieses Jahr ist das Ziel von der Challenge, dass man auch gleich eine ganze Schriftrolle lesbar machen kann. Das ist bisher noch nicht gelungen. Ja, das fand ich auf jeden Fall ganz faszinierend und ich hoffe darauf, dass man über das, was bei dieser Challenge gelernt wird, dann in die Lage kommt, sehr viele von diesen Schriftrollen lesbar zu machen und dann Texte aus der Griechen- und Römerzeit zu bekommen, von denen man wusste, dass es sie gibt, aber die man nicht kannte. Und ich bin sehr gespannt, was da kommt. Und natürlich sind auch Texte interessant, von denen man nicht wusste, dass es sie gibt. Aber es gibt halt auch sehr viele Referenzierungen in Texten, die man kennt, auf andere, die man nicht mehr hat. Ja, ich bin gespannt.

Janine: Ja, ich auf jeden Fall auch. Prinzipiell hätte ich diese Folge auf jeden Fall auch gewählt, weil, wie du sagst, es ist einfach ein super spannendes Thema, das so sehr weit in die Vergangenheit zurückliegende Dinge betrifft, die aber gleichzeitig eben einfach mit den modernsten Methoden wieder erschlossen werden können und rein theoretisch eigentlich als bereits verloren galten. Das ist einfach ein super interessantes Forschungsfeld und deswegen war diese Folge auch für mich sehr spannend. Um nicht die gleiche zu nennen, für mich ist es tatsächlich dann die Starkregen-Folge, weil ich finde, die hatte für mich persönlich den meisten praktischen Bezug und ich hoffe auch, dass ein paar andere Menschen auch was daraus mitgenommen haben, zum Beispiel den Umgang mit so Gefahrenkarten in Abschätzung mit dem, was so in der Warnmeldung drinsteht, wie viel Milliliter Regen in welcher Zeit fällt und so weiter. Weil ich denke, das ist ein ganz essentielles Thema, das viele Menschen noch weiter beschäftigen wird und zwar nicht nur solche, die an Flüssen leben, sondern eben auch solche, die in Städten leben, die dazu neigen, bei sehr, sehr, sehr viel Regen durchaus mal vollzulaufen.

Janine: Gut, das war, was Datenleben so in 2024 thematisch grob ausgemacht hat.

Neues Format - Tutorials (00:18:55)

Janine: Aber wir haben auch wieder mit einem neuen Format herum experimentiert, das wir an dieser Stelle kurz vorstellen möchten. Helena, erzähl doch mal, was gibt es Neues?

Helena: Ja, wir haben jetzt angefangen, man könnte sagen, Data Science Tutorials zu machen. Also genauer geht es erstmal darum, wie man Grafiken und Plots mit R erstellt. Wir hatten ja schon eine Folge über R und ggplot gemacht und im Grunde genommen geht es bei dieser YouTube-Reihe darum, einfache Plots erstmal zu erklären und wer da einen Einstieg finden möchte, kann das eben über diese Episoden tun.

Janine: Und ich denke, der Reiz daran ist vor allem, dass es auch deutschsprachige Tutorials sind. Viele Tutorials findet man ja immer nur im englischsprachigen Bereich und manchmal ist es ja auch ganz angenehm, das vielleicht in der eigenen Sprache zu hören und nicht umzudenken oder umdenken zu müssen, gerade für Menschen, die sich mit etwas Neuem beschäftigen wollen. Und anders als unsere Podcast-Folgen fassen wir uns, beziehungsweise fasst Helena sich darin sehr kurz. Sie gehen so circa 10 Minuten.

Helena: Ja, geht halt um kurze Einführungen in spezielle Themen, was man so plotten kann und da soll man halt auch schnell zum Punkt kommen. Also ich finde Tutorials, wo man erstmal irgendwie eine halbe Stunde gucken muss oder überspringen muss, wie jemand irgendwie ein Programm öffnet, sehr mühselig und finde es schwer, denen zu folgen. Mir ist es daher wichtig, schnell zum Thema zu kommen und nur das zu behandeln und nicht so viel drumherum.

Janine: Absolut.

Was nehmen wir mit aus 2024? (00:20:30)

Janine: Ja, das war der Abschnitt zum Podcast selbst. Dann kommen wir nochmal dazu, welche Themen wir in 2024 so gefunden haben, die wir hier im Jahresrückblick nochmal ansprechen wollen. Es gibt da wieder ein paar Sachen, die eben auch Themen aus den diesjährigen Folgen oder sogar früheren Folgen aufgreifen und da gebe ich auch mal direkt an Helena ab mit dem ersten Thema.

Laion Datensatz (00:20:53)

Helena: Ja, wir hatten ja vor zwei Jahren eine Folge zum Thema Stable Diffusion und Bildgenerierung gemacht. Und das basierte, also das Training von diesen Modellen basierte dabei auf einem Datensatz, dem sogenannten Laion-Datensatz, der im Wesentlichen eine Liste von Links zu Bildern im Internet ist und zusätzlich zu der Link-Liste auch noch eine Liste, Auflistung der Beschreibungstexte, die zu diesen Bildern existiert. Und unsere naive Einschätzung war das, weil es wurden verschiedene, ja, juristische Schritte dagegen angekündigt. Da war unsere naive Einschätzung, dass das wahrscheinlich völlig in Ordnung ist, weil man hier keine Urheberrechtsverletzung begeht, weil man ja nur die Bilder verlinkt und das Ganze eben über das Data-Mining-Gesetz abgedeckt sein dürfte. Und das wurde jetzt auch gerichtlich bestätigt. Im Wesentlichen wurde dabei dann festgestellt, wenn Leute auf dieser Liste Bilder haben, dann müssen sie selber technisch sicherstellen, dass die dann nicht zugreifbar mehr sind. Und sie können nicht verlangen, dass sie einfach nur davon gelöscht werden oder so. Ja, da müssen wir mal gucken, wie das dann in der Praxis aussieht, wie diese technischen Maßnahmen aussehen. Ob hier überhaupt eine Robots-TXT ausreichen würde als Widerspruch, das weiß ich nicht, das stand da jetzt nicht. Eventuell muss man dann die Links auch irgendwie noch anders absichern, also die Bilder.

Starlink und die Radioastronomie (00:22:22)

Janine: Ja, dann mache ich mal weiter mit einem Thema, das so entfernt mit Themen zu tun hat, die wir schon mal angesprochen haben, aber sich zumindest im ... ha ha ... gleichen Kosmos bewegt. Und zwar geht es um Starlink und den Himmel über uns. Wir hatten ja durchaus das ein oder andere Weltraumthema bereits in Folgen, unter anderem auch dieses Jahr die Exoplaneten-Folge oder auch in Folge 50, meine ich, hatten wir einen kurzen Abschnitt zur Voyager-Sonde und der Reparierung, Reparatur über entfernteste Distanzen, die Maschinen, Menschen und so weiter kommunikativ zurückgelegt haben. Und Starlink hat jetzt nicht konkret was genau damit zu tun, aber ist eben auch ein spannendes Weltraumthema. Deswegen habe ich das einfach mal fröhlich mit reingenommen. Und zwar ist es so, dass es die Satelliten der zweiten Generation gibt und diese neueren Satelliten stören die Radioastronomie, also den nicht-visuellen Blick sozusagen ins Weltall, nämlich damit, dass sie 30 mal mehr und breiter verteilte Radiostörstrahlung emittieren und dadurch eben Radioastronomie gestört wird. Radioastronomie ist deswegen ganz sinnvoll, weil sie sich auf bestimmte Gebiete beim Untersuchen des Weltalls konzentriert, sowas wie die Sonne und andere Körper im Sonnensystem. Es werden damit Supernova-Reste und Pulsare untersucht, interstellare Gase und Gasnebel, sowie auch das galaktische Zentrum der Milchstraße, Quasare, Radiogalaxien und so ein Zeug. Also all die spannenden Sachen, über die wir gerne mehr Dinge erfahren wollen. Und ja, die Starlink-Satelliten haben aber jetzt eine höhere Strahlung als die der Generation davor und deswegen überlagern sie die Frequenzbereiche, in denen Radioastronomie praktiziert wird. Also die schwächeren kosmischen Radioobjekte, die es gibt, können nicht mehr gefunden werden mittels Radioastronomie, weil die Starlink-Satelliten einfach diese Objekte überstrahlen. Sie werden dadurch quasi unsichtbar. Und Forschende sprechen davon, dass die Menschheit ihr Fenster ins All verlieren könnte, weil wir kennen ja die Starlink-Problematik durchaus schon. Es sind unglaublich viele Satelliten, die den Nachthimmel erhellen können, je nachdem auch auf welcher Höhe der Orbit liegt. Und allein durch das Licht, was von ihnen abgestrahlt wird, stören sie schon die visuelle Erfassung vom Weltraum und eben jetzt aber auch vermehrt durch die Strahlung. Das Problem ist halt, dass sie reservierte Frequenzbereiche stören. Also die Radioastronomie hat eigentlich einen Frequenzbereich, auf dem sie gesichert arbeiten können, der ist dafür reserviert und darf eigentlich nicht überlagert werden, aber quasi versehentlich als Abfallprodukt tun das eben die Starlink-Satelliten aktuell. Und das wurde an einem niederländischen Institut für Radioastronomie untersucht und die kamen halt zu dem Ergebnis, dass es eben inzwischen deutlich höhere Strahlung gibt. Die Untersuchung haben wir auch verlinkt, da könnt ihr gerne reingucken. Und ja, was das ganze Problem verschlimmert, ist, dass die Satelliten inzwischen auf niedrigeren Orbits kreisen und dadurch die Störung eben noch verstärkt wird, weil sie ja auch näher an den Antennen sind, mit denen die Radioastronomie betrieben wird. Und die Forschenden rechnen einfach damit, dass das Problem noch schlimmer wird, weil Starlink nicht der einzige Anbieter von Satelliten für verschiedene Dienste ist. Und je mehr Satelliten dazukommen werden, desto größer ist natürlich auch der Bereich der Störung. So ein bisschen entsteht das Problem auch vor allem daraus, dass die Forschungsinteressen auch so weit spezialisiert sind, dass sie immer schwieriger zu erfassende Bereiche mitbekommen wollen. Das heißt, sie wollen einfach noch feinere Signale empfangen können, die jetzt natürlich noch mehr die Gefahr laufen, überlagert zu werden. Und ja, da sagen die Forschenden einfach, wir sind auf die Kooperation mit den Satellitenbetreibern angewiesen, damit das vielleicht wieder funktionieren kann. Und da soll SpaceX übrigens auch sehr drauf aus sein, da gemeinsam Lösungen zu finden, was auch als gut bewertet wird. Weil wenn die Starlink-Satelliten besser werden und ausgearbeiteter werden in dieser Hinsicht, dann kann das natürlich auch auf weitere Unternehmen und Unternehmungen abfärben. Ja, was ich an dem Thema halt interessant finde, ist, dass je besser und detaillierter die Forschung wird, desto schwieriger hat sie es sich auch mit den Nebeneffekten anderer technologischer Dinge auseinanderzusetzen. Also einige Bereiche wachsen einfach, wir haben mehr regenerative Energien, auch Windräder oder Parks. Windparks können die Radioastronomie stören, wenn sie zu nah dran sind. Sogar die eigene Serverleistung oder Geräte direkt am Ort der Antenne kann so etwas schon stören und es muss alles isoliert voneinander durchgeführt werden, sodass halt einfach auch klar ist, je besser die Technik wird und je spezialisierter das Interesse wird, desto schwieriger wird es auch, die unterschiedlichen Effekte gegeneinander aufzuwiegen. Finde ich, eigentlich sieht man sehr schön an diesem Thema. Wir wollen immer weiter und detaillierter gucken und brauchen dafür immer bessere Geräte gleichzeitig erzeugen, aber auch das technologische Wachstum erzeugt auch wiederum Störungen. Ja, es ist so ein bisschen ausbalancieren mit der Zeit wahrscheinlich.

Physiknobelpreis für Neuronale Netze (00:28:01)

Helena: Ja, Radioastronomie war ja schon ein sehr physikalisches Thema. Machen wir damit doch weiter und gehen zum Physik-Nobelpreis, der auf den ersten Blick erstmal überhaupt nichts mit Physik zu tun hat. Und zwar gibt es dieses Jahr den Physik-Nobelpreis für neuronale Netze. Und zwar haben der Physiker Hopfield und der Informatiker Hinton den Physik-Nobelpreis bekommen, ja, dafür, was sie an Pionierarbeit im Bereich der neuronalen Netze geleistet haben, die ja heutzutage die Grundlage der ganzen Dinge wie chatGPT stellen. Die Frage, die sich sehr viele Leute dabei stellen, ist, was hat das Ganze jetzt mit Physik zu tun? Und um das zu erklären, starten wir jetzt bei Magneten. Weil Magneten eindeutig sehr viel mit Gehirnen zu tun haben. Gut, also bei Magnetismus gibt es verschiedene Formen von Magnetismus und die Form, auf die wir uns heute konzentrieren, ist die Form des Ferromagnetismus. Das ist ja die Art von Magnetismus, bei der es darum geht, ja, warum ist ein Objekt magnetisch, einfach so, so ein Permanentmagnet, und warum zieht der ein Stück Eisen an? Das war tatsächlich lange Zeit ein offenes Thema der Physik, obwohl Magneten schon sehr lange bekannt waren. Aber man hat erst in den 1920er Jahren ein quantenphysikalisches Phänomen entdeckt namens Elektronenspin. Und den hat man eben über magnetische Effekte gefunden. Ja, vereinfacht kann so ein Spin eben in zwei Richtungen zeigen, und zwar hoch und runter, und das wird dann gerne mit 1 und -1 dargestellt. Und ja, in den 1920er Jahren hat dann eben der Physiker Ising in seiner Doktorarbeit das sogenannte Ising-Modell entwickelt. Das Ising-Modell ist eine vereinfachte Form der Formeln, mit denen man Magnetismus beschreiben kann, weil man eben das Problem hat, ja, so ein Material besteht halt aus vielen, vielen Milliarden und Milliarden Teilchen, und jeder kann davon irgendwie so einen Elektronenspin in eine Richtung haben, und das ist dann auch noch abhängig, wie die Wechselwirkungen voneinander mit dem Abstand und so weiter. Und um das Ganze irgendwie einfach berechnen zu können, geht jetzt dieses Ising-Modell davon aus, dass man eben Elektronenspin nur mit 1 und -1 beschreibt und sich im Wesentlichen nur dann Objekte stark miteinander wechselwirken, wenn sie direkt nebeneinander sind. Und wenn sie weiter weg sind, dann haben sie keinen Einfluss aufeinander. Und was man jetzt eben macht, ist, man rechnet dann die Summe all dieser Elektronenspins aus, beziehungsweise nicht genau dieser Elektronenspins, sondern eben der Energie. Und in dieser Summe tauchen eben die Elektronenspins auf und wie sie miteinander wechselwirken. Die Idee ist jetzt, dass so ein Objekt magnetisch ist, wenn sehr viele dieser Spins in die gleiche Richtung gucken. Also wenn man jetzt irgendwie ein Stück Eisen hat und das kommt in die Nähe von einem Magnetfeld, also in die Nähe von einem Magnet, dann richten sich in diesem Stück Eisen eben diese ganzen Spins in eine Richtung aus. Aber dadurch, dass die nicht sozusagen eingefroren sind in einem normalen Stück Eisen und wenn man das Stück Eisen dann wieder wegbewegt, ja, bekommen die wieder ihre zufällige Struktur und dann ist dieses Stück Eisen nicht mehr magnetisch. Wenn das Stück Eisen jetzt aber bestimmte andere Eigenschaften hat, die es begünstigen, dass es dann größere Zellen gibt, wo alle Spins in die gleiche Richtung zeigen, dann kann man eben ein Stück Eisen auch magnetisieren. Und die Besonderheit von diesem Modell ist jetzt, dass es verschiedene Zustände gibt, die jeweils stabil sind. Also in der Physik will alles immer in den energetisch niedrigsten Zustand, also den Zustand mit der niedrigsten Gesamtenergie. Aber es gibt dann oft die Hürde, dass es dann viele Energiezustände gibt, die lokal niedrig sind, aber das heißt nicht, dass sie global auch die niedrigsten sind. Und wenn man jetzt einmal in so einem lokalen Minimum ist, dann muss man auch wieder Energie aufwenden, um da wieder rauszukommen. Eine Möglichkeit eben Energie aufzuwenden ist, wenn man etwas heiß macht. Also Hitze führt dazu, dass diese Elektronenspins sich zufällig immer wieder umkehren, obwohl das eigentlich ihrem normalen Energiezustand widersprechen würde. Und es gibt dann in dem Magnetismus die sogenannte Curie-Temperatur. Das ist die Temperatur, ab der ein Magnet nicht mehr magnetisch ist, weil dann die thermische Energie hoch genug ist, eben einen Phasenübergang zu erzeugen von magnetisch zu nichtmagnetisch. Und was jetzt dieser Ising versucht hatte, ist eben mit seinem Ising-Modell in einer Dimension diese Phasenübergänge darzustellen. Das ist ihm allerdings in einer Dimension nicht gelungen. Und dann hat er irgendwie in seine Doktorarbeit geschrieben, ja, offenbar geht das nicht. Und er nimmt an, dass das auch in zwei und drei Dimensionen nicht gehen würde. Ja, dann kam allerdings noch eine weitere Person, die dieses Modell ganz spannend fand und hat nachgewiesen, dass das doch nicht so ist, wie Ising vermutet hatte, sondern dass man tatsächlich in zwei Dimensionen, drei Dimensionen mit dem Ising-Modell Phasenübergänge beschreiben kann. Was dann im Wesentlichen auch sagt, dass dieses Modell eigentlich ganz gut ist, um physikalische Eigenschaften erklären zu können. Was man jetzt bei so einem magnetischen System eben annehmen kann, ist, wenn es sich jetzt in einem lokalen Minimum befindet und man ändert dann irgendwie ein paar von den Spins, dann ändern die sich auch wieder so weit zurück, dass es wieder in diesem ursprünglichen Energieminimum zurück begibt. Ja, und derjenige, der dann gezeigt hat, dass man mit dem Ising-Modell ganz gut Phasenübergänge beschreiben kann, war dann ein gewisser Wilson, der im Jahr 1982 den Physiknobelpreis dafür bekommen hat, eben diese Phasenübergänge beschreiben zu können. Was dann auch im Jahr 1982 erschienen ist, ist ein Paper, das auf dem Ising-Modell aufbaut. Also, wie gesagt, geht es bei dem Ising-Modell darum, Magnetismus zu beschreiben. Und eine Sache, für die Magnetismus insbesondere in den 80er Jahren, aber auch schon davor sehr bekannt war, ist, man kann damit ja Daten speichern. Also es gab Magnetbänder, auf denen man verschiedene Formen von Daten gespeichert hat, teilweise analog, teilweise digital. Das heißt, man kann eben diese magnetischen Eigenschaften irgendwie nutzen, um Daten zu speichern. Also hat ein gewisser Physiker namens Hopfield gedacht, man könnte doch auch etwas auf Basis des Ising-Modells nutzen, das dann eben kein magnetisches System ist, sondern ein digitales System ist, um eben Daten zu speichern. Und das, was dabei herausgekommen ist, ist dann eben, ja, das erste neuronale Netz von Hopfield. Er ist allerdings nicht derjenige, der neuronale Netze erfunden hat, sondern es gab schon seit den 40er, 50er Jahren die ersten Ideen für digitale Neuronen. Und die einfachen Netze, damals hat man einen Perzeptron genannt, die hatten dann zu der Zeit noch den Nachteil, dass die eben nur irgendwie in eine Richtung Daten schicken konnten, während dieses Ising-Modell und das auf diesem Ising-Modell basierte neuronale Netz dann in der Lage war, zwischen allen virtuellen Neuronen Informationen auszutauschen. Im Gegensatz zum Ising-Modell wurden hier allerdings nicht 1 und -1 verwendet, sondern eben 1 und 0. Und die Kopplungsstärke zwischen den Neuronen war beim Ising-Modell auch so, dass nur benachbartes Bins aufeinander ein Wechsel wirken und nicht weiter entfernte. Aber jetzt, was Hopfield mit dem neuronalen Netz gemacht hat, ist, dass diese Kopplungsstärke eben auch mit weiter entfernten Neuronen passiert. Und ja, die Idee ist jetzt eben gewesen, dass wenn man ein Modell so aufbaut, dass man darin ja auch Daten oder Strukturen speichern kann. Also wenn man jetzt irgendwie einen Permanentmagnet hat, man so gebaut hat, dass es ja einer Struktur entspricht, die zum Beispiel dem Buchstaben L entspricht und man schmeißt dann da irgendwie einige von diesen Spins um, dann wechseln die sich wieder in den Zustand von L. Das heißt, man könnte mit diesem magnetischen System quasi den Buchstaben L matchen, auch wenn die Eingangsinformationen, die Eingangsspin-Informationen nicht exakt diesem L entsprechen, sondern nur näherungsweise. Und das war eben das, was Hopfield eben mit seinem neuronalen Netz auf Basis des Ising-Modells auch versucht hat, dass man eben einzelne, ja, die Parameter so berechnet, dass sie eben ja auch als lokales Energieminimum haben, wenn man da etwas reinschmeißt, was so ähnlich aussieht wie das Buchstabe L, dass dann das lokale Minimum entscheidet, das ist jetzt ein L und dann kann man sehen, ja, es war ein Match, wir haben jetzt ein L detected. Also das heißt, die Idee oder was das jetzt mit Physik zu tun hat, ist, dass die mathematischen Formeln ziemlich auf, also im Wesentlichen auf diesem Ising-Modell basieren, mit denen dieses neuronale Netz funktioniert hat. Das heißt, man speichert jetzt Informationen nicht magnetisch ab, sondern digital, aber auf den gleichen Prinzipien wie Magnetismus. Gut, man hat damals in Magnetspeichern dann eher so Analogdaten waren dann halt auch eher so Audiodaten, wo es ja eher um Wellenformen geht, das heißt, man hat da jetzt nicht Buchstaben drin gespeichert. Es gibt aber mittlerweile sogar die Idee, neuartige Magnetspeicher zu bauen, die tatsächlich dann dieses Ising-Modell wieder zurück nutzen wollen, um eben neuronale Netze effizienter berechnen zu können, weil man ja im Prinzip in Hardware einen Magneten baut oder ein Magnetsystem baut, wo dann diese trainierten Daten drin sind. Das war jetzt, was dieser Hopfield gemacht hat. Der Hinton, der Informatiker, der hat auch erstmal neuronale Netze genutzt, um eine sogenannte Boltzmann-Maschine zu bauen. Das ist dann eine bestimmte Form von neuronalem Netz, mit dem man das Ziel hat, die Boltzmann-Verteilung darzustellen, und die Boltzmann-Verteilung ist eben eine statistische Verteilung aus der Physik. Das hat dann für so eine Verteilung ganz gut funktioniert, aber in den 80er Jahren jetzt noch nicht für viel mehr. Hinton hat damals auch den Backpropagation-Algorithmus entwickelt, mitentwickelt, der heutzutage eigentlich absoluter Standard ist, um überhaupt moderne neuronale Netze trainieren zu können. Allerdings reichte damals die Rechenleistung nicht aus, um das ernsthaft nutzen zu können. Das kam dann erst Mitte der 2000er Jahre, wo man Grafikkarten nutzen könnte, um allgemein damit rechnen zu können. Und der Hinton hatte dann eben auch im Jahr 2012 mit Hilfe von neuronalen Netzen, die eben dann auf dem Deep Learning-Verfahren basieren, was er auch mitentwickelt hat, einen Bilderkennungswettbewerb gewonnen. Und seitdem ist Deep Learning in aller Munde. Und dann hat es nur noch zehn Jahre gedauert bis chatGPT.

Unwetter in 2024 (00:39:36)

Janine: Dann mache ich mal weiter mit meinem zweiten Thema, was jetzt einfach thematisch nicht wirklich überleitbar ist. Es geht um Unwetter in 2024. Ich hatte im letzten Jahresrückblick gesagt, dass ich gerne auch wieder so Klimathemen ein bisschen mehr in den Fokus nehmen wollen würde. Die Starkregenfolge war ein Punkt dazu auf jeden Fall. Und da hatten wir es ja auch in der Folge, dass einfach die Feststellung existiert, dass Extremwetterereignisse immer weiter zunehmen werden und aufgrund der Klimakrise und des voranschreitenden Wandels des Klimas. Und das hat sich auch in 2024 so grob ein bisschen bestätigt gesehen, finde ich. Es gab wieder mehrere Unwetterereignisse weltweit, die in den Nachrichten eine Rolle gespielt haben. Es gibt so eine schöne Liste von Hochwasserereignissen im 21. Jahrhundert auf Wikipedia, habe ich auch verlinkt. Da kann man mal durchscrollen und so sehen, was da alles so dabei ist. Was da vor allem auffällt, ist, dass es halt immer so Bereiche gibt wie im Mai, verschiedene Unwetter über viele verschiedene Länder einer Region verteilt natürlich. Das heißt, meistens sind sie gar nicht mal mehr so lokal, sondern betreffen gleich größere Regionen. Und ja, Beispiele, die ich jetzt so einzeln hervorheben könnte, wären Anfang November zum Beispiel gab es verheerende Überschwemmungen im Südsudan, wo gemeldet wurde, dass 1,4 Millionen Menschen davon betroffen sind und Gebiete verlassen mussten teilweise etc. Also das ist schon ein riesiges Gebiet, das da betroffen war. Oder auch im Juni gab es Überflutungen durch Regenfälle, vor allem in Spanien, auch mit über 200 Toten, was halt schon eine enorme Anzahl ist. Vor allem, wenn man jetzt mal so auf europäische Länder guckt, in anderen Ländern sieht das teilweise noch ganz anders aus, was solche Zahlen angeht, wo auch mehr Menschen auf einem Fleck leben. Aber ja, mal weiter in Europa geguckt, gäbe es dann noch zu nennen. Im September gab es viele Überschwemmungen und Hochwasser durch starke Regenfälle in Mitteleuropa. Das hat sich über viele Länder gezogen, vor allem, ja, so Südosten war betroffen, ja, der Süden Deutschlands teilweise, dann Österreich, Ungarn, Rumänien, Tschechien, Polen und auch ein sehr, sehr großes Gebiet, was da über eine längere Zeit von Starkregen betroffen war. Und das ist auch der Punkt, der mich dann wieder dazu gebracht hat, das Thema hier reinzuholen. Wir reden ja immer öfter mal über Sachen, die uns entweder selbst interessieren aus unterschiedlichen Gründen. Und hier ist es auch mal wieder so, dass es so war, dass ich zu der Zeit gerade in Tschechien unterwegs war im Urlaub und das war dann auch wieder ein sehr interessantes Spannungsfeld zwischen "Was machen wir jetzt mit der Situation? Wir sind ja nun mal hier und wie informiere ich mich eigentlich darüber, wenn ich vor allem zum Beispiel die Landessprache gar nicht konkret verstehe?" Das heißt, die meisten Nachrichten gar nicht so richtig mitschneide. Natürlich war der erste Moment, so sich mal umzuhören, wird in Deutschland zum Beispiel berichtet darüber. Da ist mir auf jeden Fall erst mal aufgefallen, dass gar nicht so gut differenziert über die anderen Länder berichtet wird. Zum einen hieß es zum Beispiel über die Gegend in Prag, dass Regenfälle erwartet werden, die eine Dimension haben wie die verheerende Flut von 2002, die auch als Jahrtausendflut bezeichnet wurde. Und das hat natürlich auch teilweise ein bisschen Panik hier und da ausgelöst. Aber was eben nicht mitreflektiert wurde, ist zum Beispiel bei dieser Meldung, inwiefern seitdem Hochwasserschutz stattgefunden hat, was das denn heute bedeuten würde. Und ja, in Prag wurde sich darauf vorbereitet, es lagen hier und da auch Sandsäcke herum und wir haben uns auch unsere Unterkunft ausgesucht, dass wir in einem Bereich der Stadt waren, wo es vielleicht nicht so wahrscheinlich ist, dass bei einem schlimmen Hochwasser dort Wasser hinkommt. Und dann hieß es aber, ja gut, wie entscheiden wir denn jetzt, was wir so die nächsten Tage tun? Ich habe dann eine Internetseite gefunden, die "European Severe Weather Database", wo zum Beispiel Pegelstände live von Gewässern eingetragen werden und ersichtlich ist, wie hoch gerade der Pegel ist, welcher Pegel circa erwartet wird, wann und wo das Ganze herkommt. Das ist zumindest auf Englisch gewesen, so dass ich es verstehen konnte und auch visuell gut genug aufbereitet. Und so konnten wir abschätzen, wo wir uns wann wie bewegen können. Und das war einfach ganz hilfreich, weil mit den Nachrichten vor Ort konnte ich nicht viel anfangen, die Nachrichten aus dem Ausland haben mich aber auch nicht konkret weitergebracht in diesem Fall. Und da wollte ich einfach die Erfahrungen analog zur Starkregenfolge auch mal teilen, was so die Optionen sind, sich vielleicht zu informieren, wenn man im Ausland unterwegs ist und so ein Unwetterereignis ansteht. Auf der "European Severe Weather Database" gibt es auch noch verschiedene andere Themen, geht nicht nur um Pegelstände, es sind halt vor allem Wetterwarnungen, also Starkregen, Windböen, solche Sachen können dort gemeldet werden, auch Tornadowarnungen sind da ersichtlich. Also eigentlich sehr sinnvoll, wenn man sich da ein bisschen aufmerksam bewegen möchte und vor allem sicher bewegen möchte. Genau, warum das Thema einfach so wichtig ist, ist wahrscheinlich logisch, wie halt gesagt wurde, es scheint so, dass solche Extremwetterereignisse einfach immer häufiger auftreten werden. Es gab letztes Jahr, oder ich glaube erst dieses Jahr erschienen, aber beinhaltet Daten bis einschließlich letztes Jahr, den Bericht der "European Environment Agency", der da lautet "European Climate Risk Assessment", also ja, die Bewertung von Klimarisiken im europäischen Raum. Und das ist der erste Bericht seiner Art, der sich ja mit insgesamt 36 Klimarisiken beschäftigt, die potenziell schwerwiegende Folgen in ganz Europa verursachen könnten. Und diese Risiken werden da halt einfach hinsichtlich des politischen Zeithorizonts und der politischen Bereitschaft und Risikoverantwortung bewertet. Also es wird halt auch geguckt, welche Risiken gibt es, wer kann sie überhaupt lösen und wie können sie gelöst werden, zum Beispiel auch unter dem Aspekt der sozialen Gerechtigkeit oder welche Maßnahmen vielleicht notwendig sind und sogar priorisiert werden sollten. Und deswegen, ja, also eine der Einschätzungen ist auf jeden Fall auch, in weiten Teilen Europas haben extreme Niederschläge zugenommen, was in den letzten Jahren zu wachsenden Hochwasserrisiken und verheerenden Überflutungen geführt hat. Es wird erwartet, dass dieser Trend in einem immer wärmer werdenden Klima weiter zunehmen wird und dass eben solche Überschwemmungen bereits jetzt ein erhebliches Risiko für bebaute Umgebungen, die Umwelt und die Bevölkerung in ganz Europa darstellen können, wie auch, was dieser Bericht sagt, die verheerenden Überschwemmungen der letzten Jahre gezeigt haben. Und da war 2024 tatsächlich meiner Meinung nach auch keine Ausnahme. Genau, deswegen habe ich das Thema hier nochmal mit reingenommen. Es ergänzt so ein bisschen die Starkregenfolge und ich finde es halt ein wichtiges Thema.

EU AI Act (00:47:39)

Helena: Ja, vielen Dank dafür. Ja, ich möchte mich jetzt noch einmal auf ein Thema konzentrieren, was auch im Jahr 2024 passiert ist, und zwar hat die Europäische Union den sogenannten AI-Act verabschiedet, und zwar im Mai, und die Regeln da drin treten dann so ab Februar nächsten Jahres bis 2027 schrittweise in Kraft. Und zwar geht es dabei ganz grob um Kennzeichnungspflichten für Deepfakes und von AI generierte Texte, sofern hier kein Mensch redigiert, das heißt im Prinzip, wenn ein Mensch nochmal das gegencheckt und dann irgendwie zwei Wörter ändert, dann muss es nicht mehr gekennzeichnet sein, ja, sondern nur wenn es komplett automatisiert passiert. Außerdem werden verschiedene Dinge explizit verboten, sowas wie Social Scoring und manche biometrische Videoüberwachung. Und dann gibt es noch einen risikobasierten Ansatz, nachdem in diesem AI-Act eben für bestimmte Anwendungen, die man mit AI machen kann, ein Risiko eingeschätzt wird und das entscheidet dann, wie verboten oder erlaubt das ist. Und dann gibt es einmal die unvertretbaren Risiken, das heißt, es ist verboten, also man darf keine Karriereanwendungen bauen, die gegen fundamentale Rechte verstoßen, irgendwas, was Leute manipuliert und das Ziel hat, Verhaltenssteuerung zu machen. Ja, ab wann etwas als Verhaltenssteuerung gilt, ist dann sicherlich auch nochmal so eine Sache. Wenn man jetzt einfach nur manche Dinge in den Vordergrund stellt, damit Leute sich eher darauf konzentrieren, dann wird das nicht unbedingt das sein. Aber eben auch Sozialbewertungssysteme durch Behörden sind dann verboten, das, was man mit diesem Social Credit System bezeichnet. Dann gibt es noch die Kategorie "hohes Risiko", das heißt, Dinge sind stark reguliert. Das sind Anwendungen in sensiblen Bereichen, wie zum Beispiel die biometrische Identifizierung, also Gesichtserkennung im öffentlichen Raum. Die ist stark reguliert, das heißt, sie ist nicht komplett verboten, aber sie darf dann nur für bestimmte Formen der Verbrechensbekämpfung eingesetzt werden. Außerdem die Anwendung in kritischer Infrastruktur ist dann als hohes Risiko eingeschätzt, also in der Energieversorgung zum Beispiel. Und ja, der Bildungsbereich wird auch als hohes Risiko eingesetzt, das heißt, man darf nicht einfach so KI-basierte Prüfungen machen, sondern muss dann eben bestimmte Dinge sicherstellen. Und generell eben auch Strafverfolgung und Justiz. Man darf es durchaus benutzen, aber nicht ausschließlich so. Also man hat dann strenge Anforderungen, dass man die Datensicherheit gewährleisten muss und ja, man muss Transparenz herstellen und eben, es muss eine menschliche Aufsicht geben. Ja, und das allermeiste andere gilt dann als geringes und minimales Risiko. Das sind dann KI-Systeme wie Chatbots oder KI-basierte Spiele, die jetzt keine speziellen Verpflichtungen haben, außer dass es eben eine Transparenzpflicht gibt, dass es sich hierbei um eine Mensch-Maschine-Interaktion handelt. Also es ist schon sehr sinnvoll, wenn man mit einem, ja, wahrscheinlich kommt das auch bald, einfach mit einem Support telefoniert, wenn man weiß, das ist gerade ein Mensch oder eine Maschine. Dann gibt es noch auch eine Verantwortung von Entwicklern und Betreibern. Das heißt, diese müssen Risiken identifizieren und minimieren und dann je nachdem, auf welcher Risikostufe sind, auch regelmäßige Audits und Tests durchführen und ja, generell natürlich die Systeme so gestalten, dass die EU-Vorschriften entsprechen. Dann gibt es aber auch noch so Themen wie Innovationsförderung da drin, dass es dann regulierte Testumgebungen geben soll, in denen Unternehmen ihre KI-Systeme entwickeln und testen können, ohne dass sie gleich die ganz strengen Regeln einhalten müssen. Wichtig ist es dann eben, dass es nur in dieser regulierten Testumgebung stattfindet. Außerdem soll es noch Unterstützung für kleine und mittlere Unternehmen und Start-ups geben. Was aber auch noch wichtig ist in diesem AI Act, dass es dann auch Sanktionen gibt gegen Firmen. Und zwar können die mit Geldstrafen belegt werden, bis zu 30 Millionen Euro oder 6 Prozent des globalen Jahresumsatzes eines Unternehmens. Das heißt, hier ist die EU sogar relativ flott gewesen, eine Regulierung einzuführen. Was das in der Praxis heißen wird, das werden wir dann mal sehen. Ich bin ja froh, dass zumindest manche Dinge erstmal verboten sind, aber gerade bei diesen Hochrisikosystemen weiß ich nicht, ob die Regulierung so erstmal reicht. Wir werden sehen.

Janine: Schöne neue Welt.

Helena: Ja, ich meine, besser man reguliert es, als man sagt gar nichts dazu. Dann passieren auch die schlimmen Dinge sofort. Keine Ahnung.

Fazit (00:52:45)

Helena: Ja, dann kommen wir mal zum Fazit.

Janine: Ja. Was nehmen wir wohl so mit an Erkenntnissen und Themen aus 2024?

Helena: Ja, KI ist so allgegenwärtig, dass sogar Nobelpreise davon beeinflusst werden.

Janine: Ja. Es ist gar nicht so leicht, so ein ganzes Jahr irgendwie zusammenzufassen. Also so auf den Podcast runtergebrochen oder Themen, die wir hier hatten, hatten wir ja viel, was jetzt zum Beispiel auch Helena mit dem AI-Act nochmal angesprochen hat eigentlich. Wir hatten ja auch die Folge über Gesundheitsdaten und Datenschutz. Da war das ja auch ein bisschen mit Thema, dass es halt einfach wichtig bleiben wird, sich mit solchen Dingen auseinanderzusetzen. Dass man auch, wenn man sich mal so die Politik anguckt, immer noch wieder das Thema Vorratsdatenspeicherung auf den Tisch kriegt und sie nicht einfach endlich mal eingesehen haben, dass das einfach kein zielführendes Werkzweig ist, um bestimmte Dinge zu erreichen. Und...

Helena: Ja mal es auch einfach immer wieder gerichtlich untersagt wird.

Janine: Ja. Und ich denke halt einfach, was ich wieder mitnehme, ist so ja, bestimmte Themen, die muss man halt einfach im Blick behalten und sich weiter dafür stark machen, dass sinnvoll mit ihnen umgegangen wird. Nur so kann verhindert werden, was vielleicht so die Worst-Case-Szenarien sind in Richtung Digitalisierung. Auch da nochmal der Blick darauf, dass ab Januar ja die elektronische Gesundheitsakte für alle eingeführt wird, wo bis dahin noch Widersprüche eingereicht werden können. Und solche Themen schwingen da mit. Natürlich auch das Thema Klima weiterhin. Wohin entwickelt sich das und wann passieren endlich die sinnvollen Schritte? Das... der letzte große Klimagipfel war jetzt auch nicht so unbedingt von Erfolg gekrönt. Es werden immer wieder irgendwelche Zusagen gemacht, die dann doch beim nächsten Mal wieder ein bisschen verwaschen oder vertagt werden. Und ja, das ist so ein bisschen das, wo einfach der Finger draufbleiben muss, finde ich, so an Themen, die es auch in 2024 wieder gab. Und ich denke, die uns dann entsprechend natürlich auch in 2025 wieder erwarten werden.

Helena: Ja, ich bin gespannt, wie es weitergeht bei diesen ganzen Themen, was ja gerade irgendwie ein viel diskutiertes Thema im Bereich von so was wie chatGPT ist, sind so Agentensysteme, also Agent im Sinne von ein Computer, der etwas für einen tut. Also, dass man über den Chatbot dann anfängt, ja, irgendwie Reisen zu buchen oder was auch immer. Dass man gar nicht mehr alleine das selber sich durch den Webshop klickt, sondern dass man eine KI hat, die das für einen tut. Mal gucken, ob wir das dann in 2025 in der Praxis auch im Einsatz sehen und wie gut das funktioniert. Ich würde einer KI im Moment nicht trauen, dass das funktioniert.

Janine: Ja, also ich denke, die Themen sind einfach gesetzt, die für einen größeren Bereich unserer Epoche, in der wir hier leben, einfach wichtig sind. Das sind Digitalisierung und Klima. Ja.

Helena: Ja.

Janine: Gut.

Nächste Folge im Januar (00:56:07)

Helena: Ja, im Januar kommt dann unsere nächste Folge. Um was für ein Thema die handeln wird, entscheiden wir Anfang des Jahres. Bis dahin würde ich sagen, verbleiben wir mit diesem Jahr und wir wünschen einen guten Rutsch und jetzt bist du dran.

Call to Action (00:56:24)

Janine: Jawoll. Ja, wenn ihr nicht verpassen wollt, wie es im nächsten Jahr weitergeht mit dem Podcast und der Welt und allem, dann folgt uns doch gerne auf mastodon unter @datenleben@podcasts.social oder schaut auf unserer Webseite vorbei www.datenleben.de. Ihr findet unsere Folgen in annähernd jedem Podcatcher eurer Wahl als Datenleben und könnt uns da abonnieren. Ihr könnt uns gerne Feedback hinterlassen, ob per Mail auf der Webseite oder auf mastodon. Wir freuen uns jedenfalls über Kommentare immer und auch über Themenvorschläge. Und falls euch unsere Arbeits- und Denkweise gefällt, könnt ihr uns auch als Data Scientist für Analysen und Projekte buchen. Nicht vergessen.

Helena: Dann bleibt mir nur noch, für eure Aufmerksamkeit zu danken und bis zum nächsten Mal. Ciao.

Janine: Tschüss.

Outro (00:57:15)

Deeplinks to Chapters

00:00:00.000 Intro
255
00:00:18.452 Thema des Podcasts
255
00:00:40.141 Thema der Folge
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00:02:18.803 Warum ist dieses Thema interessant?
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00:02:44.509 Einspieler: Jahresrückblick - 2024 im Schnelldurchlauf
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00:09:54.048 datenleben in 2024
255
00:10:47.784 Meistgehörte Folgen über alle Jahre
255
00:13:30.492 Meistgehörte Folgen 2024
255
00:16:06.500 Unsere Lieblingsfolgen in 2024
255
00:18:54.594 Neues Format - Tutorials
255
00:20:29.770 Welche Themen nehmen wir mit aus 2024?
255
00:20:52.663 Laion Datensatz
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00:22:22.043 Starlink und die Radioastronomie
255
00:28:01.250 Physiknobelpreis für Neuronale Netze
255
00:39:35.846 Unwetter in 2024
255
00:47:38.832 EU AI Act
255
00:52:44.588 Fazit
255
00:56:06.982 Nächste Folge im Januar
255
00:56:23.850 Call to Action
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00:57:15.181 Outro
255