KI-Ethik kämpft leidenschaftlich für Ihr gesetzliches Recht, eine Ausnahme zu sein

Sie sagen, dass es zu jeder Regel eine Ausnahme gibt.

Das Problem ist jedoch, dass oft die ständige Regel vorherrscht und es wenig oder gar keine Möglichkeit gibt, eine Ausnahme anzuerkennen oder zu berücksichtigen. Der durchschnittliche Fall wird verwendet, trotz der schrillen Möglichkeit, dass eine Ausnahme im Vordergrund steht. Eine Ausnahme erhält keine Sendezeit. Es bekommt keine Chance, gebührend berücksichtigt zu werden.

Ich bin sicher, Sie müssen wissen, wovon ich spreche.

Haben Sie jemals versucht, eine Art individuellen Kundenservice zu erhalten, bei dem Sie gedankenlos ohne Unterschied für Ihren speziellen Fall und Ihre spezifischen Bedürfnisse behandelt wurden?

Dies ist Ihnen zweifellos passiert, wahrscheinlich unzählige Male.

Ich werde Sie durch einen beunruhigenden Trend führen, der sich abzeichnet, wie künstliche Intelligenz (KI) unerbittlich entwickelt wird, um alles in das Einheitsparadigma zu zwingen.

Ausnahmen werden entweder nicht erkannt oder aus der Form gebogen, als wären sie überhaupt keine Ausnahmen. Die schürende Grundlage dafür ist teilweise auf das Aufkommen von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) zurückzuführen. Wie Sie in Kürze sehen werden, ist ML/DL eine Form des computergestützten Musterabgleichs, der „einfacher“ zu entwickeln und einzusetzen ist, wenn Sie bereit sind, Ausnahmen zu ignorieren oder zu umgehen. Dies ist höchst problematisch und wirft deutlich bemerkenswerte Bedenken hinsichtlich der KI-Ethik auf. Für meine insgesamt fortlaufende und umfassende Berichterstattung über KI-Ethik und Ethische KI siehe den Link hier und den Link hier, nur um ein paar zu nennen.

Die Dinge müssen nicht so sein, und bitte beachten Sie, dass dies von denjenigen geschürt wird, die KI herstellen und einsetzen, indem sie sich dafür entscheiden, die Behandlung von Ausnahmen in ihren KI-Zubereitungen zu ignorieren oder herunterzuspielen.

Wenn Ausnahmen herrschen

Lassen Sie uns zunächst die Natur des Durchschnittsfalls gegenüber der Realisierung von Ausnahmen auspacken.

Mein Lieblingsbeispiel für diese Art von Dogpiling oder kurzsichtigen, durchschnittlichen Ausnahmen-Ansatz wird von fast jeder Folge der gefeierten und immer noch ziemlich beliebten Fernsehserie, die als bekannt ist, lebhaft beleuchtet House, MD (normalerweise einfach ausgedrückt als Häuser, die von 2004 bis 2012 lief und heute auf Social Media und anderen Medienkanälen eingesehen werden kann). Die Show beinhaltete eine fiktive Figur namens Dr. Gregory House, die schroff, unerträglich und ziemlich unkonventionell war, aber dennoch als medizinisches Genie dargestellt wurde, das die dunkelsten Krankheiten und Beschwerden aufspüren konnte. Andere Ärzte und sogar Patienten mochten ihn vielleicht nicht unbedingt, aber er hat seine Arbeit erledigt.

So lief eine typische Episode ab (generischer Spoiler-Alarm!).

Ein Patient taucht im Krankenhaus auf, in dem Dr. House angestellt ist. Der Patient zeigt anfänglich ziemlich häufige Symptome und verschiedene andere Ärzte versuchen abwechselnd, den Patienten zu diagnostizieren und zu heilen. Das Seltsame ist, dass die Versuche, dem Patienten zu helfen, entweder die widrigen Umstände nicht verbessern oder schlimmer noch nach hinten losgehen. Dem Patienten geht es immer schlechter.

Da der Patient nun als eine Art medizinische Kuriosität angesehen wird und niemand sonst herausfinden kann, woran der Patient leidet, wird Dr. House in den Fall geholt. Dies geschieht manchmal absichtlich, um seine medizinischen Fähigkeiten zu nutzen, während er in anderen Fällen von dem Fall erfährt und seine angeborenen Instinkte ihn zu den ungewöhnlichen Umständen hinziehen.

Nach und nach finden wir heraus, dass der Patient an einer äußerst seltenen Krankheit leidet. Nur Dr. House und sein Team von medizinischen Praktikanten können dies herausfinden.

Nachdem ich Ihnen nun die Haupthandlung der Episoden mitgeteilt habe, lassen Sie uns in die gewonnenen Erkenntnisse eintauchen, die die Natur des Durchschnittsfalls im Vergleich zu Ausnahmen veranschaulichen.

Die fiktiven Geschichten sollen zeigen, wie das Denken um die Ecke manchmal das Ziel verfehlen kann. Alle anderen Ärzte, die zunächst versuchen, dem Patienten zu helfen, sind in ihrem Denken getrübt. Sie wollen die Symptome und präsentierten Facetten in eine schulmedizinische Diagnose zwingen. Der Patient ist nur einer von vielen, die sie vermutlich schon einmal gesehen haben. Untersuchen Sie den Patienten und verschreiben Sie dann die gleichen Behandlungen und medizinischen Lösungen, die er während seiner gesamten medizinischen Laufbahn wiederholt angewendet hat.

Waschen, spülen, wiederholen.

In gewisser Weise können Sie diesen Ansatz rechtfertigen. Die Chancen stehen gut, dass die meisten Patienten die häufigsten Beschwerden haben werden. Tag für Tag stoßen diese Ärzte auf die gleichen medizinischen Probleme. Man könnte suggerieren, dass die Patienten, die das Krankenhaus betreten, regelrecht am Fließband der Medizin arbeiten. Alle durchlaufen die standardisierten Protokolle des Krankenhauses, als wären sie Teile einer Produktions- oder Montageanlage.

Es gilt der Durchschnittsfall. Dies ist nicht nur grundsätzlich geeignet, sondern ermöglicht es dem Krankenhaus und dem medizinischen Personal auch, seine medizinischen Leistungen entsprechend zu optimieren. Die Kosten können gesenkt werden, wenn Sie die medizinischen Prozesse zur Behandlung des Durchschnittsfalls entwickeln. Es gibt einen ziemlich berühmten Ratschlag, der Medizinstudenten oft eingetrichtert wird, nämlich dass, wenn Sie Hufgeräusche von der Straße hören, die Chancen gut stehen, dass Sie eher an ein Pferd als an ein Zebra denken sollten.

Effizient, produktiv, effektiv.

Bis sich eine Ausnahme dazwischenschleicht.

Vielleicht ist ein Zebra aus dem Zoo entkommen und durch Ihre Straße gewandert.

Bedeutet dies, dass Ausnahmen die Regel sein sollten und wir die Durchschnittsfallregel aufheben sollten, anstatt uns ausschließlich auf Ausnahmen zu konzentrieren?

Sie würden sich schwer tun zu behaupten, dass alle unsere alltäglichen Begegnungen und Dienste eher auf Ausnahmen als auf den Durchschnittsfall ausgerichtet sein sollten.

Beachten Sie, dass ich keinen solchen Vorschlag mache. Was ich behaupte, ist, dass wir sicherstellen sollten, dass Ausnahmen zulässig sind, und dass wir erkennen müssen, wenn Ausnahmen auftreten. Ich erwähne dies, weil einige Experten dazu neigen, lautstark zu verkünden, dass, wenn Sie ein Befürworter der Anerkennung von Ausnahmen sind, Sie sich folglich gegen die Entwicklung für den Durchschnittsfall wehren müssen.

Das ist eine falsche Dichotomie.

Fallen Sie nicht darauf herein.

Wir können unseren Kuchen haben und ihn auch essen.

Plädoyer für das Recht, eine Ausnahme zu sein

Als nächstes werde ich vielleicht einen kleinen Schock liefern, der all dies mit dem aufkeimenden Einsatz von KI in Verbindung bringt.

KI-Systeme werden zunehmend so gestaltet, dass sie sich auf den Durchschnittsfall konzentrieren, oft zum Ausschluss oder zum Nachteil der Erkennung von Ausnahmen.

Sie werden vielleicht überrascht sein zu erfahren, dass dies geschieht. Die meisten von uns würden annehmen, dass, da KI eine Form der Computerautomatisierung ist, das Schöne an der Automatisierung darin besteht, dass Sie normalerweise Ausnahmen einbauen können. Dies kann normalerweise zu geringeren Kosten erfolgen, als wenn Sie menschliche Arbeitskraft einsetzen würden, um eine ähnliche Dienstleistung zu erbringen. Bei menschlicher Arbeit kann es kostspielig oder unerschwinglich sein, alle Arten von Arbeitskräften zur Verfügung zu haben, die mit Ausnahmen umgehen können. Die Dinge sind viel einfacher zu verwalten und umzusetzen, wenn Sie davon ausgehen können, dass Ihre Kunden oder Kunden alle vom Kaliber des Durchschnitts sind. Aber die Verwendung computergestützter Systeme soll Ausnahmen ohne weiteres zulassen. In dieser Denkweise sollten wir lautstark jubeln, wenn mehr computerisierte Fähigkeiten in den Vordergrund rücken.

Betrachten Sie dies als ein kniffliges Rätsel und nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um über diese ärgerliche Frage nachzudenken: Wie kann KI, die ansonsten als die beste Automatisierung angesehen wird, scheinbar unaufhaltsam den routinemäßigen und ausnahmslosen Weg gehen, von dem wir uns ironischerweise oder unerwartet vorgestellt haben, dass er genau in die entgegengesetzte Richtung gehen würde?

Antworten: Maschinelles Lernen und Deep Learning führen uns jedoch zu einer ausnahmelosen Existenz nicht weil wir diesen Weg zwangsweise gehen müssen (wir können es besser).

Packen wir das aus.

Angenommen, wir entscheiden uns, maschinelles Lernen zu verwenden, um KI zu entwickeln, die verwendet wird, um medizinische Diagnosen zu ermitteln. Wir sammeln eine Reihe historischer Daten über Patienten und ihre medizinischen Umstände. Das von uns eingerichtete ML/DL versucht, einen rechnerischen Musterabgleich durchzuführen, der die Symptome von Patienten untersucht und eine erwartete Erkrankung darstellt, die mit diesen Symptomen verbunden ist.

Anhand der eingespeisten Daten ermittelt der ML/DL rechnerisch, dass Symptome wie Schnupfen, Halsschmerzen, Kopf- und Gliederschmerzen stark mit einer Erkältung assoziiert sind. Ein Krankenhaus entscheidet sich für die Verwendung dieser KI, um Patienten vorab zu untersuchen. Sicher genug, Patienten, die diese Symptome melden, wenn sie zum ersten Mal ins Krankenhaus kommen, werden als wahrscheinlich mit einer Erkältung „diagnostiziert“.

Gangwechsel, lasst uns all dem eine Art Dr. House-Wendung hinzufügen.

Ein Patient kommt ins Krankenhaus und wird von der KI diagnostiziert. Die KI zeigt an, dass der Patient eine gewöhnliche Erkältung zu haben scheint, basierend auf den Symptomen von laufender Nase, Halsschmerzen und Kopfschmerzen. Dem Patienten werden scheinbar geeignete Rezepte und medizinische Ratschläge für den Umgang mit einer Erkältung gegeben. Dies ist alles ein wesentlicher Bestandteil des Durchschnittsfallansatzes, der bei der Entwicklung von KI verwendet wird.

Es stellt sich heraus, dass der Patient diese Symptome mehrere Monate lang hat. Ein Experte für seltene Krankheiten und Nahrungsmittel erkennt, dass dieselben Symptome auf ein Leck der Zerebrospinalflüssigkeit (CSF) hinweisen könnten. Der Experte behandelt den Patienten mit verschiedenen chirurgischen Eingriffen im Zusammenhang mit solchen Undichtigkeiten. Der Patient erholt sich (übrigens basiert diese bemerkenswerte Geschichte über einen Patienten mit einem Liquorleck, bei dem ursprünglich eine gewöhnliche Erkältung diagnostiziert wurde, lose auf einem echten medizinischen Fall).

Wir werden nun unsere Schritte in dieser medizinischen Saga zurückverfolgen.

Warum konnte die KI, die das Aufnahme-Vorscreening durchführte, nicht beurteilen, ob der Patient diese seltene Krankheit haben könnte?

Eine Antwort ist, dass, wenn die Trainingsdaten, die zum Erstellen der ML/DL verwendet werden, keine solchen Instanzen enthalten würden, es darin nichts gäbe, worauf der rechnerische Musterabgleich passen könnte. Da keine Daten vorliegen, die Ausnahmen von der Regel abdecken, wird die allgemeine Regel oder der Durchschnittsfall selbst als scheinbar makellos angesehen und ohne Zögern angewendet.

Eine andere Möglichkeit ist, dass es in den historischen Daten einen Fall dieses seltenen CSF-Lecks gegeben hat, aber es war nur ein bestimmter Fall und in diesem Sinne ein Ausreißer. Die restlichen Daten lagen alle rechnerisch nahe am ermittelten Durchschnittsfall. Dann stellt sich die Frage, was mit dem sogenannten Ausreißer zu tun ist.

Bitte beachten Sie, dass der Umgang mit diesen Ausreißern sehr unterschiedlich ist, je nachdem, wie KI-Entwickler entscheiden könnten, mit dem Erscheinen von etwas außerhalb des festgelegten Durchschnittsfalls umzugehen. Es gibt keinen vorgeschriebenen Ansatz, zu dem KI-Entwickler gezwungen sind. Es ist ein bisschen wie im Wilden Westen, was ein bestimmter KI-Entwickler in einem bestimmten Ausnahmefall seiner ML/DL-Entwicklungsbemühungen tun könnte.

Hier ist meine Liste der Möglichkeiten, wie diese Ausnahmen häufig auftreten unpassend abgewickelt:

• Ausnahme als Fehler angenommen
• Ausnahme als unwürdig angenommen
• Ausnahme als in die „Norm“ anpassbar angenommen
• Ausnahme überhaupt nicht bemerkt
• Ausnahme bemerkt, aber kurzerhand ignoriert
• Ausnahme bemerkt und später vergessen
• Ausnahme bemerkt und ausgeblendet
• Usw.

Ein KI-Entwickler könnte entscheiden, dass die Seltenheit nichts anderes als ein Fehler in den Daten ist. Es mag seltsam erscheinen, dass irgendjemand so denkt, besonders wenn man versucht, es zu vermenschlichen, indem man sich zum Beispiel vorstellt, dass der Patient mit dem Liquorleck dieser eine Fall ist. Es besteht jedoch die starke Versuchung, dass, wenn alle Ihre kontextlosen Daten im Wesentlichen eines aussagen, vielleicht aus Tausenden und Abertausenden von Datensätzen bestehen und sie alle zu einem durchschnittlichen Fall zusammenlaufen, das Auftreten eines seltsamen Datenstücks passieren kann leicht (faul!) als offenkundiger Fehler ausgelegt werden. Der „Fehler“ wird dann möglicherweise vom KI-Entwickler verworfen und nicht im Rahmen dessen betrachtet, worauf die ML/DL trainiert wird.

Eine andere Möglichkeit, mit einer Ausnahme fertig zu werden, wäre zu entscheiden, dass es sich um eine unwürdige Angelegenheit handelt. Warum sich mit einer Rarität herumschlagen, wenn Sie es vielleicht eilig haben, eine ML/DL zum Laufen zu bringen? Werfen Sie den Ausreißer weg und machen Sie weiter. Kein Gedanke geht unbedingt in Richtung der Auswirkungen auf die Straße.

Ein weiterer Ansatz besteht darin, die Ausnahme in den Rest des Milieus des Durchschnittsfalls einzubetten. Der KI-Entwickler modifiziert die Daten, damit sie in den Rest der Norm passen. Es besteht auch die Möglichkeit, dass der KI-Entwickler möglicherweise nicht bemerkt, dass die Ausnahme vorhanden ist.

Der ML/DL meldet möglicherweise, dass die Ausnahme erkannt wurde, woraufhin der KI-Entwickler den ML/DL anweisen soll, wie der Ausreißer mathematisch behandelt werden soll. Der KI-Entwickler könnte dies auf eine To-Do-Liste setzen und später vergessen, damit fertig zu werden, oder sich einfach dafür entscheiden, es zu ignorieren, und so weiter.

Alles in allem ist die Erkennung und Lösung des Umgangs mit Ausnahmen in Bezug auf KI per se ohne einen ausdrücklich festgelegten oder zwingend ausgewogenen und begründeten Ansatz. Ausnahmen werden oft wie unwürdige Ausgestoßene behandelt und der Durchschnittsfall ist der Sieger. Der Umgang mit Ausnahmen ist schwierig, kann zeitaufwändig sein, erfordert den Anschein geschickter KI-Entwicklungsfähigkeiten und ist ansonsten mühsam im Vergleich dazu, Dinge in eine schicke Schleife eines Einheitspakets zu packen.

Bis zu einem gewissen Grad ist das der Grund, warum KI-Ethik und Ethische KI ein so wichtiges Thema sind. Die Grundsätze der KI-Ethik veranlassen uns, wachsam zu bleiben. KI-Technologen können sich manchmal mit Technologie beschäftigen, insbesondere mit der Optimierung von Hightech. Sie berücksichtigen nicht unbedingt die größeren gesellschaftlichen Auswirkungen.

Neben der Anwendung von KI-Ethikregeln im Allgemeinen stellt sich die entsprechende Frage, ob wir Gesetze haben sollten, um verschiedene Verwendungen von KI zu regeln. Auf Bundes-, Landes- und lokaler Ebene werden neue Gesetze verbreitet, die den Umfang und die Art der Entwicklung von KI betreffen. Der Versuch, solche Gesetze zu entwerfen und zu erlassen, erfolgt schrittweise.

In diese spezielle Diskussion über die Rolle von Ausnahmen kommt ein provokativer Standpunkt, dass es vielleicht ein gesetzliches Recht geben sollte, eine Ausnahme zu sein. Es könnte sein, dass der einzige praktikable Weg, um eine echte Anerkennung für jemanden zu erhalten, der möglicherweise eine Ausnahme darstellt, darin besteht, den langen Arm des Gesetzes zu nutzen.

Setzen Sie eine neue Art von Menschenrechten ein.

Das Recht, als Ausnahme betrachtet zu werden.

Betrachten Sie diesen Vorschlag: „Das Recht, eine Ausnahme zu sein, bedeutet nicht, dass jeder Einzelne is eine Ausnahme, aber wenn eine Entscheidung dem Entscheidungssubjekt Schaden zufügen könnte, sollte der Entscheidungsträger die Möglichkeit in Betracht ziehen, dass das Subjekt Mai Ausnahme sein. Das Recht, eine Ausnahme zu sein, umfasst drei Bestandteile: schaden, Individualisierung und Unsicherheit. Der Entscheidungsträger muss sich nur dann dafür entscheiden, Schaden zuzufügen, wenn er berücksichtigt hat, ob die Entscheidung angemessen individualisiert ist, und, was entscheidend ist, die Unsicherheit, die mit der datengesteuerten Komponente der Entscheidung einhergeht. Je größer das Schadensrisiko, desto ernsthafter die Überlegung“ (von Sarah Cen, in einer Forschungsarbeit mit dem Titel Das Recht, eine Ausnahme bei der datengestützten Entscheidungsfindung zu sein, MIT, 12. April 2022).

Sie könnten versucht sein anzunehmen, dass wir bereits ein solches Recht haben.

Nicht unbedingt. Laut der Forschungsarbeit könnte das wahrscheinlich am nächsten verwandte international anerkannte Menschenrecht das der individuellen Würde sein. Theoretisch bringt Sie die Vorstellung, dass es eine Anerkennung der Würde geben sollte, so dass ein Individuum und seine spezifische Einzigartigkeit umfasst sein sollen, Sie in den Bereich eines potenziellen Ausnahmerechts des Menschen. Ein Bedenken besteht darin, dass die bestehenden Gesetze, die den Bereich der Würde regeln, als etwas nebulös und übermäßig formbar bezeichnet werden und daher nicht gut auf das spezifische Rechtskonstrukt eines Ausnahmerechts abgestimmt sind.

Diejenigen, die ein neues Recht befürworten, das aus einem Ausnahmerecht des Menschen besteht, würden argumentieren, dass:

• Ein solches Recht würde KI-Entwickler ziemlich rechtlich dazu zwingen, sich ausdrücklich mit Ausnahmen auseinanderzusetzen
• Unternehmen, die KI herstellen, wären rechtlich auf der Hut, wenn sie sich nicht mit Ausnahmen befassen
• KI wäre wahrscheinlich insgesamt besser ausbalanciert und robuster
• Diejenigen, die KI verwenden oder KI unterliegen, wären besser dran
• Wenn KI Ausnahmen nicht berücksichtigt, wäre der Rechtsweg ohne Weiteres möglich
• Hersteller von KI sind sicherlich auch besser dran (ihre KI würde ein breiteres Spektrum von Benutzern abdecken)
• Usw.

Diejenigen, die gegen ein neues Recht sind, das als Ausnahmerecht bezeichnet wird, neigen dazu zu sagen:

• Bestehende Menschenrechte und gesetzliche Rechte decken dies ausreichend ab und müssen die Dinge nicht verkomplizieren
• Auf den Schultern der KI-Hersteller würde eine unangemessene Last lasten
• Bemühungen zur Herstellung von KI würden kostspieliger und würden den KI-Fortschritt tendenziell verlangsamen
• Es würden falsche Erwartungen aufkommen, dass alle verlangen würden, eine Ausnahme zu sein
• Das Recht selbst würde zweifellos Gegenstand unterschiedlicher Auslegungen sein
• Diejenigen, die am meisten gewinnen, werden die Anwaltsberufe sein, wenn Rechtsfälle in die Höhe schnellen
• Usw.

Kurz gesagt, die Opposition gegen ein solches neues Recht argumentiert normalerweise, dass dies ein Nullsummenspiel ist und dass ein gesetzliches Recht, eine Ausnahme zu sein, mehr kosten wird, als es Nutzen bringt. Diejenigen, die ein solches neues Recht für sinnvoll halten, betonen gerne, dass dies kein Nullsummenspiel ist und dass am Ende alle davon profitieren, auch diejenigen, die KI herstellen, und diejenigen, die KI verwenden.

Sie können sicher sein, dass diese Debatte über rechtliche, ethische und gesellschaftliche Implikationen im Zusammenhang mit KI und Ausnahmen laut und hartnäckig sein wird.

Selbstfahrende Autos und die Bedeutung von Ausnahmen

Überlegen Sie, wie dies im Zusammenhang mit autonomen Systemen wie autonomen Fahrzeugen und selbstfahrenden Autos gilt. Es gab bereits verschiedene Kritik an der durchschnittlichen Denkweise der KI-Entwicklung für selbstfahrende Autos und autonome Fahrzeuge.

Zum Beispiel waren anfangs nur sehr wenige selbstfahrende Autodesigns für Personen geeignet, die irgendeine Form von körperlicher Behinderung oder Beeinträchtigung haben. Es wurde nicht viel darüber nachgedacht, eine breitere Palette von Fahrerbedürfnissen abzudecken. Im Großen und Ganzen hat dieses Bewusstsein zugenommen, obwohl immer noch Bedenken geäußert werden, ob dies weit genug fortgeschritten ist und so umfassend angenommen wird, wie es sein sollte.

Ein weiteres Beispiel für den Durchschnittsfall im Vergleich zu einer Ausnahme hat mit etwas zu tun, das Sie unvorbereitet treffen könnte.

Sind Sie bereit?

Das Design und der Einsatz vieler KI-Fahrsysteme und selbstfahrender Autos von heute neigen dazu, stillschweigend oder unausgesprochen davon auszugehen, dass Erwachsene in dem selbstfahrenden Auto fahren werden. Wir wissen, dass, wenn ein menschlicher Fahrer am Steuer sitzt, natürlich ein Erwachsener im Fahrzeug sitzt, da der Erwerb eines Führerscheins normalerweise davon abhängt, erwachsen zu sein (na ja, oder fast einer). Bei selbstfahrenden Autos, bei denen die KI das gesamte Fahren übernimmt, muss kein Erwachsener anwesend sein.

Der Punkt ist, dass wir Kinder alleine in Autos fahren lassen können, ohne dass ein Erwachsener anwesend ist, zumindest ist dies im Fall von vollautonomen KI-gesteuerten selbstfahrenden Autos möglich. Sie können Ihre Kinder morgens mit einem selbstfahrenden Auto zur Schule schicken. Anstatt Ihre Kinder mitzunehmen oder einen menschlichen Fahrer eines Mitfahrdienstes zu nutzen, können Sie Ihre Kinder einfach in ein selbstfahrendes Auto packen und zur Schule bringen lassen.

Es ist nicht alles rosig, wenn es darum geht, Kinder alleine in selbstfahrenden Autos zu haben.

Da kein Erwachsener mehr im Fahrzeug sein muss, bedeutet dies, dass sich Kinder auch nicht mehr durch die Anwesenheit eines Erwachsenen beeinflusst oder, sagen wir, kontrolliert fühlen. Werden Kinder verrückt werden und das Innere von selbstfahrenden Autos zerreißen? Werden Kinder versuchen, aus den Fenstern des selbstfahrenden Autos zu klettern oder zu greifen? Welche anderen Arten von Mätzchen könnten sie tun, was zu potenziellen Verletzungen und schweren Schäden führen könnte?

Ich habe die hitzige Debatte über die Idee behandelt, dass Kinder alleine in selbstfahrenden Autos fahren, siehe den Link hier. Einige sagen, dass dies niemals erlaubt sein sollte. Einige sagen, dass es unvermeidlich ist und wir herausfinden müssen, wie wir es am besten zum Laufen bringen können.

Fazit

Kehren wir zum übergreifenden Thema des Durchschnittsfalls gegenüber der Ausnahme zurück.

Wir scheinen uns alle einig zu sein, dass es immer eine Ausnahme von der Regel geben wird. Sobald eine Regel gebildet oder identifiziert wurde, sollten wir nach Ausnahmen suchen. Wenn wir auf Ausnahmen stoßen, sollten wir darüber nachdenken, auf welche Regel diese Ausnahme wahrscheinlich zutrifft.

Viele der heute entwickelten KI sind darauf ausgerichtet, die Regel zu formulieren, während die mit Ausnahmen verbundenen Herausforderungen eher aufgegeben und abgetan werden.

Für diejenigen, die gerne schmierig sind und sagen, dass es keine Ausnahmen von der Regel gibt, dass es immer Ausnahmen von der Regel gibt, würde ich zugeben, dass dieser Witz ein mentales Rätsel zu sein scheint. Wie können wir nämlich eine Regel haben, dass es immer Ausnahmen gibt, aber dann scheint genau diese Regel nicht für die Regel zu gelten, dass es immer Ausnahmen von der Regel gibt?

Bringt den Kopf zum Drehen.

Glücklicherweise besteht keine Notwendigkeit, diese ernüchternden Angelegenheiten übermäßig zu verkomplizieren. Wir können hoffentlich mit der praktischen und lebenswichtigen Faustregel leben, nach der wir Ausschau halten und die Ausnahmen von jeder Regel berücksichtigen sollten.

Das regelt die Dinge, also lasst uns jetzt daran arbeiten.