{"id":2198,"date":"2020-03-10T07:36:03","date_gmt":"2020-03-10T14:36:03","guid":{"rendered":"https:\/\/melindaozel.com\/?p=2198"},"modified":"2025-02-21T16:02:34","modified_gmt":"2025-02-21T21:02:34","slug":"big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/melindaozel.com\/de\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","title":{"rendered":"Die homogenen Einstellungsgewohnheiten von Big Tech schaden unseren Daten"},"content":{"rendered":"

In unserer verbraucherorientierten digitalen Welt haben wir eine Dringlichkeit hergestellt, innovativ zu sein und neue Produkte zu entwickeln. Mit dem Trend zum maschinellen Lernen und dem sich selbst verst\u00e4rkenden Druck, schnell zu sein und Dinge zu ver\u00e4ndern - ich meine zu \"bauen\" -, braucht Big Tech st\u00e4ndig Entwickler. Infolgedessen sind Software-Ingenieure zu einer sehr begehrten Ware geworden, die den Personalbestand dominiert und zu Bieterkriegen zwischen Unternehmen f\u00fchrt. Mit den wachsenden Ambitionen im Bereich des maschinellen Lernens w\u00e4chst jedoch auch der Bedarf an Daten, wodurch ingenieurzentrierte Probleme zu disziplin\u00fcbergreifenden Angelegenheiten werden. Projekte, die hochgradig mehrdeutige Daten liefern - wie z. B. Gesichtsausdr\u00fccke f\u00fcr die Gesichtsverfolgung - erfordern ein Verst\u00e4ndnis der Daten, das \u00fcber den Rahmen der Ingenieurwissenschaften hinausgeht; sie erfordern eine disziplin\u00fcbergreifende Verbindung zwischen Ingenieurwissenschaften und dem komplement\u00e4ren Bereich, der angewendet wird. Daher ist es f\u00fcr Technologieunternehmen entscheidend, die Verantwortung f\u00fcr die Datenintegrit\u00e4t zu \u00fcbernehmen, indem sie Fachexperten in den Produktentwicklungsprozess einbeziehen.<\/p>\n

W\u00e4hrend es nicht zur Kultur von Big Tech geh\u00f6rt, nicht-technische Rollen zu priorisieren, erkennen andere Branchen die Bedeutung von thematischem Fachwissen beim maschinellen Lernen an. Die Biotech-Branche zum Beispiel ist auf die Zusammenarbeit zwischen medizinischen Experten und<\/em> Ingenieure. In diesem Fall ist die Notwendigkeit der Zusammenarbeit offensichtlich, aber in eher undurchsichtigen Bereichen der Spezialisierung ist die Notwendigkeit nicht immer offensichtlich. Wie bereits erw\u00e4hnt, ist ein wichtiger Bereich, der unter Unklarheit und mangelndem Verst\u00e4ndnis leidet, die Gesichtsverfolgung. G\u00e4ngige Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Gesichtsverfolgung - darunter Gesichtsfilter, Merkmalserkennung f\u00fcr die Produktwerbung (z. B. Lippenerkennung zum Testen von Lippenstiftprodukten oder Augenerkennung f\u00fcr Brillen) und Avatare - sind relativ harmlos. Wenn man jedoch weniger \"niedliche\" Anwendungsf\u00e4lle wie Emotionserkennung, Verhaltens\u00fcberwachung und T\u00e4uschungserkennung mit Anwendungen in der Strafjustiz, im Versicherungssektor oder in der Welt der Cybersicherheit in Betracht zieht, wird die Leistung eines maschinellen Lernmodells umstritten; und wenn man es falsch macht, wird es gef\u00e4hrlich. Es gibt bereits viele bekannte Probleme mit der Gesichtserkennungstechnologie und ihrem unregulierten Einsatz in verschiedenen L\u00e4ndern und Branchen. Da die Verfolgung des Gesichtsausdrucks eine Person nicht einfach nur identifiziert, sondern beobachtet und R\u00fcckschl\u00fcsse auf das Verhalten dieser Person zieht, kann sie weitaus invasiver sein.<\/p>\n

Trotz der grundlegenden Bedeutung von Mimikdaten f\u00fcr die Gesichtsverfolgung vers\u00e4umt es Big Tech oft, der Qualit\u00e4t von Mimikdaten Priorit\u00e4t einzur\u00e4umen. Produktmanager, technische Leiter, Benutzerforscher und Softwareingenieure verlassen sich h\u00e4ufig auf ihr eigenes oberfl\u00e4chliches Verst\u00e4ndnis und Ad-hoc-Suchen, anstatt von der Tiefe des Verst\u00e4ndnisses zu profitieren, das ein Experte bieten k\u00f6nnte. Software-Ingenieure sind zwar Meister im Erstellen von Algorithmen, haben aber oft nur ein oberfl\u00e4chliches Wissen dar\u00fcber, was in den Daten steckt. In Anbetracht der hohen Arbeitsbelastung und der Konzentration auf das eigene Fachwissen ist es f\u00fcr Ingenieure nicht m\u00f6glich, eine zus\u00e4tzliche Expertise in der Untersuchung von subtilen Ausdrucksdaten oder der Beherrschung komplexer Konzepte in der Emotionsforschung zu entwickeln.<\/p>\n

Die Bestimmung, welche Art von Daten ben\u00f6tigt wird, wie sie zu sammeln sind und wie sie zu kennzeichnen sind, ist eine delikater Prozess<\/a>. Wenn Sie sich f\u00fcr die falschen Daten entscheiden, ist es egal, wie gut Sie sie sammeln oder beschriften. Wenn Sie auf n\u00fctzliche Daten abzielen, diese aber unsachgem\u00e4\u00df sammeln, werden sie ebenfalls fehlschlagen. Wenn Sie die Daten nicht pr\u00e4zise und\/oder genau beschriften, wird es noch einmal scheitern. Aufgrund der morphologischen Unterschiede in den Gesichtsmerkmalen, der inh\u00e4renten Verzerrungen bei der Interpretation von Gesichtsausdr\u00fccken und der Kontroverse zwischen Emotionsforschern und Gesichtsanatomen muss jede Gruppe, die Algorithmen zur Gesichtsverfolgung mit Absichten entwickelt, die \u00fcber das Ausprobieren vor dem Kauf von Lippenstift hinausgehen, Rechenschaft ablegen und die ethische Verantwortung f\u00fcr die Datenintegrit\u00e4t \u00fcbernehmen.<\/p>\n

Anstatt sicherzustellen, dass die Bausteine ihrer Algorithmen von denjenigen, die sie verwenden, gut verstanden werden, besteht der ungl\u00fcckliche Zustand von Big Tech darin, massenhaft Daten zu sammeln oder zu erwerben und sie an Drittanbieter von Etiketten weiterzugeben. Die Labeler sind typischerweise ausgelagert, auf Vertragsbasis, und fast immer unterbewertet. Um die Qualit\u00e4t der Labels zu \u00fcberwachen, werden standardm\u00e4\u00dfig verschiedene Key Performance Indicators (KPIs) erstellt und durchgesetzt. Da Big Tech jedoch keine Ressourcen in Mitarbeiter investiert, die die Qualit\u00e4t der erweiterten Daten legitim \u00fcberwachen k\u00f6nnen, sind die KPIs im Allgemeinen willk\u00fcrlich und wenig aussagekr\u00e4ftig. Wenn die Ingenieure nicht \u00fcber das n\u00f6tige Verst\u00e4ndnis verf\u00fcgen, um grundlegende Wahrheiten zu erkennen, was messen sie dann eigentlich? Es gibt das un\u00fcberwachte Lernen. Und dann gibt es un\u00fcberwachtes Engineering.<\/p>\n

Als ich f\u00fcr eine der Big Five-Firmen im Silicon Valley arbeitete, war ich immer wieder schockiert \u00fcber die nonchalante Haltung gegen\u00fcber komplexen Gesichtsverfolgungsdaten. Obwohl meine Kollegen f\u00fchrende K\u00f6pfe in der Algorithmenentwicklung waren, besa\u00dfen sie ein oberfl\u00e4chliches Verst\u00e4ndnis der Gesichtsanatomie, der zentralen Emotionskonzepte und des Ausdrucksverhaltens. Wie jedes andere hochspezialisierte Fachgebiet erfordert das Verst\u00e4ndnis der Nuancen des menschlichen Ausdrucks jahrelanges, intensives Studium und Erfahrung. Trotz der Tatsache, dass ich der ans\u00e4ssige Experte f\u00fcr Mimik war, der sein Leben und seine Karriere dem Verst\u00e4ndnis der Nuancen des menschlichen Gesichts gewidmet hatte, wurde ich regelm\u00e4\u00dfig von wichtigen Meetings und Planungssitzungen ausgeschlossen. Oft ertappte ich Mitarbeiter dabei, wie sie planlos veraltete und ungenaue Mimik-Referenzseiten durchforsteten (die ich derzeit neue L\u00f6sungen f\u00fcr hier<\/a>) in Versuchen, einen Daten-Pipeline-Plan zusammenzuhacken. Mein Fachwissen wurde h\u00e4ufig in eine Aufsichtsrolle verbannt, und meine F\u00e4higkeiten wurden f\u00fcr irrelevante Aufgaben wie die Klassifizierung von Barttypen und Haarfarben missbraucht. Wenn ich Trends in Dateninkonsistenzen aufzeigte oder Hardwareprobleme voraussah, wurde ich hingesetzt und mir wurde eine Lektion dar\u00fcber erteilt, \"wie maschinelles Lernen funktioniert\".<\/p>\n

Ich sehe viele Stellenausschreibungen, in denen X Jahre Erfahrung in der Gesichtsverfolgung gefordert wird, aber die Forderung nach entsprechender Erfahrung ist nicht genug. Genauso wie die fr\u00fchere Arbeit eines Ingenieurs in der Medizintechnik ihn nicht dazu qualifiziert, ein Mediziner zu sein, qualifiziert die blo\u00dfe Arbeit an der Tracking-Technologie einen Ingenieur nicht dazu, eine Autorit\u00e4t f\u00fcr Gesichtsausdr\u00fccke oder Emotionen zu sein. Wenn man sich mehr darauf konzentrieren w\u00fcrde, die richtigen Experten einzustellen, w\u00fcrde vielleicht der Kampf um Ingenieure mit seltener und spezifischer Erfahrung gemildert werden; eine solche Erleichterung k\u00f6nnte Raum f\u00fcr eine innovativere Zusammenarbeit zwischen den Ingenieuren und den komplement\u00e4ren Disziplinen schaffen, mit denen sie gepaart werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Der Tunnelblick von Big Tech auf das Engineering ist eine fahrl\u00e4ssige Gewohnheit, die sich \u00e4ndern muss. W\u00e4hrend Software-Ingenieure in der Tat essentiell f\u00fcr den Prozess des maschinellen Lernens sind, haben uns die Ambitionen des maschinellen Lernens an einen Punkt gebracht, an dem wir die Notwendigkeit eines disziplin\u00fcbergreifenden Vorgehens erkennen m\u00fcssen. Daten f\u00fcr Systeme, die von Nuancen abh\u00e4ngig sind, sollten nicht auf die leichte Schulter genommen werden - insbesondere, wenn sie Potenzial f\u00fcr invasive Anwendungsf\u00e4lle bergen. W\u00fcrden Unternehmen das Fachwissen \u00fcber Daten mit der gleichen Ehrfurcht und Unterst\u00fctzung bewerten, wie sie es mit dem Fachwissen der Ingenieure tun, w\u00fcrden die Algorithmen\u00a0und\u00a0<\/em>die Daten, aus denen sie aufgebaut sind, umfassender und weniger fehleranf\u00e4llig w\u00e4ren. Ein Mangel an ganzheitlichen Datensystemen wird dazu f\u00fchren, dass wir ungeregelte Produkte haben, die anf\u00e4llig f\u00fcr Verzerrungen sind. Ein Ungleichgewicht der Investitionen in Richtung Algorithmen und weg von der Datenqualit\u00e4t wird zu verschwendetem technischen Aufwand, mangelhaften Produkten und der Verbreitung unethischer Technologie f\u00fchren.<\/p>\n

Legen Sie nicht alle Ihre Mitarbeiter in einen Korb. Stellen Sie verantwortungsvoll ein.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mit den wachsenden Ambitionen im Bereich des maschinellen Lernens w\u00e4chst auch der Datenbedarf, wodurch ingenieurzentrierte Probleme in f\u00e4cher\u00fcbergreifende Angelegenheiten verwandelt werden.<\/p>","protected":false},"author":60486633,"featured_media":2199,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[676756913,676756994,676756915,676756914,676757008,676756993],"tags":[],"class_list":["post-2198","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-action-units","category-ar-vr","category-facial-expressions","category-muscles","category-free","category-tech","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\nBig Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data - Face the FACS | Facial Expressions in Animation, AI, & 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