\"Daten, Systeme und Gesellschaft: Nutzung von KI f\u00fcr das Gemeinwohl\"<\/a>. Auf diesen Seiten beschreibt er die Herausforderungen, die mit dem Aufbrechen der starren Mauern zwischen den akademischen Bereichen verbunden sind, und entwirft einen Plan, wie man die Dinge anders angehen kann - und l\u00e4dt sowohl Neulinge als auch Veteranen der Datenwissenschaft und KI ein, dasselbe zu tun.<\/p>\nIm Mittelpunkt des IDSS-Ansatzes steht das, was Dahleh als \"Dreiecksmodell\" bezeichnet. Stellen Sie sich drei Ecken vor: eine steht f\u00fcr die physische Welt, eine andere f\u00fcr das menschliche Verhalten und die dritte f\u00fcr Politik und Verwaltung. Sie alle sind durch Datenstr\u00f6me miteinander verbunden, die als Klebstoff dienen. Die Idee hinter diesem Modell ist einfach, aber tiefgreifend: Jedes Problem der realen Welt wird davon gepr\u00e4gt, wie Menschen mit Systemen und den sie steuernden Regeln interagieren, und Daten helfen uns, das Gesamtbild zu sehen - einschlie\u00dflich unerwarteter sozialer Folgen.<\/p>\n
Nichts hat die Notwendigkeit einer solchen Denkweise so deutlich gemacht wie die COVID-19-Pandemie. Die Krise zeigte in Echtzeit, wie wenig konkrete Daten vorhanden waren, wie unvorhersehbar sich Menschen verhalten k\u00f6nnen und wie politische Entscheidungen manchmal am Ziel vorbeigingen (oder falsch verstanden wurden). F\u00fcr Dahleh best\u00e4tigten diese Herausforderungen die IDSS-Philosophie: Die L\u00f6sung wirklich komplexer Probleme erfordert Beitr\u00e4ge aus mehreren, eng miteinander verkn\u00fcpften Disziplinen, nicht nur von einer Ansammlung von allein arbeitenden Experten.<\/p>\n
Aufbau einer akademischen Heimat f\u00fcr die Zusammenarbeit<\/h5>\n
Das Dreieck von Dahleh ist nicht auf gesundheitliche Notf\u00e4lle beschr\u00e4nkt. Die Explosion der sozialen Medien und des elektronischen Handels - im Guten wie im Schlechten - beruht auf mehreren Ebenen der menschlichen Interaktion, der Regulierung und der Datenflut. Probleme wie Fake News oder das Design von Plattformen k\u00f6nnen nicht mit einem einzigen Blickwinkel angegangen werden; sie erfordern vielschichtige, gemeinschaftliche Antworten.<\/p>\n
Diese Komplexit\u00e4t erstreckt sich auch auf ethische Debatten \u00fcber neue Technologien wie selbstfahrende Autos. Dahleh weist darauf hin, dass die von Ingenieuren und Designern getroffenen Entscheidungen nicht nur technischer Natur sind - sie wirken sich auf unvorhersehbare Weise auf die Gesellschaft aus. In seinem Buch wird sorgf\u00e4ltig zwischen echter interdisziplin\u00e4rer Arbeit und Bem\u00fchungen unterschieden, die nur \"multidisziplin\u00e4r\" oder \"interdisziplin\u00e4r\" sind, und es wird darauf hingewiesen, dass echte Wirkung durch den Aufbau dauerhafter, integrierter Gemeinschaften entsteht, nicht durch einmalige Unternehmungen.<\/p>\n
Am MIT stellte Dahleh fest, dass es nicht einfach war, diese Art der Zusammenarbeit dauerhaft zu gestalten. Es musste ein neues Institut mit einer eigenen Gemeinschaft, eigenen Publikationen und einem eigenen Lehrplan geschaffen werden - etwas, das nur dank einer entschlossenen Vision und nachhaltiger Unterst\u00fctzung m\u00f6glich war. Im Rahmen von Programmen wie dem IDSS-Doktorandenprogramm tauchen die Studenten in komplexe Probleme aus verschiedenen Blickwinkeln ein und lernen, dass gesellschaftliche Herausforderungen selten eindimensional sind.<\/p>\n
Einige Jahre, nachdem er die Leitung des IDSS \u00fcbernommen hatte, stellte Dahleh fest, dass es keine offiziellen Aufzeichnungen \u00fcber die Entstehung des Instituts gab - keinen Leitfaden f\u00fcr andere, die den gleichen Weg einschlagen wollen. Seine neue Publikation soll diese L\u00fccke schlie\u00dfen und bietet nicht nur eine Geschichte, sondern auch Inspiration f\u00fcr alle, die bereit sind, akademische Barrieren zu \u00fcberwinden. Dahlehs Botschaft ist klar: Die dr\u00e4ngendsten Probleme der Welt werden nicht darauf warten, dass die Wissenschaft aufholt, und die Zusammenarbeit ist unsere beste Hoffnung auf sinnvolle L\u00f6sungen.<\/p>\n
Lesen Sie den Originalartikel<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Blurring Boundaries in Academia: The Push for Interdisciplinary Collaboration The line separating academic fields is growing fuzzier every year\u2014and that\u2019s not a bad thing. As our world grapples with daunting problems like climate change, misinformation, and navigating new frontiers in artificial intelligence, the need for experts who can look beyond their traditional silos has never been greater. Tackling issues of this scale doesn\u2019t just call for teamwork across departments; it demands true collaboration between academia, industry, and government. At MIT, Professor Munther Dahleh saw these needs years ago. Back then, interdisciplinary efforts were often limited to quick, temporary projects that […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":5879,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[47],"tags":[],"class_list":["post-5878","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5878","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5878"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5878\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6622,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5878\/revisions\/6622"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5879"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5878"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5878"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5878"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}