IKM Mitarbeitende berichten von der 11. Swiss Conference on Data Science in Zürich

IKM Mitarbeitende berichten von der 11. Swiss Conference on Data Science in Zürich

Am 30. und 31. Mai 2024 hat die Swiss Conference on Data Science (SDS) in Zürich stattgefunden. Mitarbeitende des IKM waren dabei und berichten über ihre Highlights.

Auch dieses Jahr waren wieder viele spannende Personen präsent, was zu anregenden Diskussionen führte. Die Präsentationen wie auch die Poster boten ebenfalls interessante Einblicke. Einer der gemeinsamen Nenner dieser Punkte war dabei die Thematik der kausalen Methoden, zu welchen ich jetzt nicht nur frisches Wissen nach Hause nehme, sondern auch eine Buchempfehlung (für die Interessierten: «The Book of Why» von Judea Pearl und Dana Mackenzie).

Die Swiss Conference on Data Science 2024 war ein fantastisches Zusammentreffen von Daten- und KI-Experten aus Industrie und Wissenschaft. Meine Workshops zu Cleantech-Innovationen mit natürlicher Sprachverarbeitung und grossen Sprachmodellen sowie zur Interpretierbarkeit von grossen Sprachmodellen stiessen beim Publikum auf grosses Interesse. Auf dieser Konferenz habe ich mehrere neue Kontakte geknüpft und mich über die neuesten Entwicklungen im Bereich der generativen KI informiert.

Wie letztes Jahr hat die SDS Spass gemacht und war informativ. Ich konnte mich mit alten Bekannten austauschen und neue spannende Personen kennen lernen. Der Workshop von D-One zur OpenAI API gefiel mir besonders gut. Dankbar bin ich all jenen, die mir gute Ideen zu meiner Forschung zu Markenpolarisierung gaben. 

Wie jedes Jahr war auch die diesjährige SDS eine hervorragende Gelegenheit, unsere Schweizer Data Science Community zu treffen und sich mit anderen Experten auszutauschen. Zu meinen Highlights zählt die Entwicklung einer universitäts-übergreifenden Kooperationsidee, die sich beim Mittagessen ergeben hat. Ausserdem waren LLMs dieses Jahr das ganz grosse Thema. Es war faszinierend, deren Anwendungen in allen Schattierungen zu sehen. Sehr interessant waren insbesondere die Möglichkeiten, die Grösse der LLMs zu reduzieren, um sie auf «Otto-Normal-Verbraucher»-Geräten zu nutzen.

Im Workshop „Fostering Integrity in AI – Embracing Ethical Principles and Explainability“ von der HSLU gemeinsam mit der BFH Berner Fachhochschule und der SUPSI Scuola Universitaria della Svizzera Italiana präsentierte Bruno Frischherz das umfassende Konzept der Ethik als Wettbewerbsvorteil. Luis Terán demonstrierte, wie stark KI bereits Entscheidungen für uns trifft, insbesondere durch Empfehlungssysteme. Dabei wurde mir wieder einmal klar, dass ich meinem Partner die schlechte Filmwahl vom letzten Sonntag nicht vorwerfen kann, da diese von einer KI beeinflusst wurde. Branka Hadji Misheva hob die Bedeutung von Robustheit und Erklärbarkeit von KI im Finanzsektor hervor. Omran Ayoub forderte uns auf, unser Vertrauen in KI zu überdenken und diskutierte die Gefahr der Überabhängigkeit von Modellen, indem er betonte, dass erklärbare Modelle nicht immer richtig sind und Fehler machen können. Guang Lu schlug vor, große Sprachmodelle zu nutzen, um zu verstehen, wie KI funktioniert, indem man sie einfach fragt.
Während unseres Workshops wurde deutlich, dass die Integrität der besprochenen Lösungen zwar hoch sein mag, aber die Schwierigkeit, diese Integrität zu bewerten, noch größer ist. Es gibt zahlreiche Stakeholder, die berücksichtigt werden müssen. Unser besonderer Dank geht an die Podiumsgäste Nicole Königstein, Christina Meyer und Philipp Kuntschik, die einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen gaben.

Welche Forschungsprojekte unsere Mitarbeitenden an der SDS 2024 präsentiert haben, lesen Sie hier.

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