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Sollen Daten, die in Zukunft auch Diagnose und Therapie von Krankheiten revolutionieren werden, als Ware gelten, die sich eventuell nicht jeder leisten kann? Oder soll man sie als Gemeingut behandeln, das allen Bedürftigen zur Verfügung steht?

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Der jüngste Bitcoin-Hype hat viele Zocker elektrisiert. Statt im Schlaf reich zu werden, könnte man damit aber genauso gut über Nacht verarmen.

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Wer glaubt, völlig frei und unbeeinflusst selbst zusammenstellen zu können, woraus er sich informiert, könnte einer Illusion aufsitzen. Warum wollen nicht dasselbe ist wie können.

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Tauscht die Datenwirtschaft nur den Rohstoff aus, und ansonsten bleibt alles beim Alten? Oder stellt sie die alte Wirtschaft auf den Kopf und lässt nichts so, wie es war? Sieben Thesen zu einem Stoff ohne Vorbild.

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Venture Capital lenkt Innovationen. Hauptsächlich wird es in Software investiert, weil das große Gewinne bei kleinem Einsatz verspricht. Aber sind die Erfindungen, die dadurch gefördert werden, tatsächlich auch die, die man am dringendsten bräuchte?

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Indem Sie zehn Minuten in des Ausfüllen eines Fragebogens investieren, ermöglichen Sie der LM-Redaktion, das Heft besser auf Ihre Interessen auszurichten.

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Das Internet ist auch ein Kriegsschauplatz. Dort kämpfen von Geheimdiensten gekaufte Hacker gegeneinander und staatlich bestellte Propagandisten um die Hirne ihres Publikums.

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Bei wenigstens der Hälfte aller von Privatpersonen und Unternehmen vorgehaltenen Daten handelt es sich um Datenmüll, so lauten aktuelle Schätzungen. Dieser Bitschrott trägt nicht unwesentlich zur Klimakatastrophe bei.

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Die Corona-Krise hat ein fundamentales Dilemma geschaffen, die scheinbar unabwendbare Wahl zwischen Privatheit und Gesundheit: Sollten wir Handydaten freigeben, um andere vor Ansteckung zu schützen?

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Computer können viel, doch ebenso vieles prinzipiell gar nicht. Auch wenn sie den Menschen aus manchen Arbeitsplätzen verdrängen, werden sie ihn nie ersetzen, selbst nicht mit hochgelobten Techniken wie Blockchain oder KI.

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Künstliche Intelligenz könnte die menschliche bald überholen, meinen Apologeten der Technologie. In der Realität kann maschinelles Lernen dem menschlichen auf absehbare Zeit nicht annähernd das Wasser reichen – vor allem, weil noch kaum verstanden ist, wie Lernen und Denken überhaupt funktionieren.

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