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Just dance!


Just dance! Das könnte das Motto von Alicia sein, die schon seit sie klein ist, das Tanzen liebt. In ihrem Erfahrungsbericht erzählt sie, wie sie zum Tanzen gekommen ist und welche Möglichkeiten es für junge Leute gibt, professionell tanzen zu lernen oder sich einer Tanzgruppe anzuschliessen.

Geschrieben von Alicia Michelle Zirker (14 Jahre, Vaduz)  

Wie bist du aufs Tanzen gekommen?

Seit ich klein bin, liebe ich es zu tanzen. Momentan trainiere ich im Fitnesshaus in Schaan. Damals hat mir eine Kollegin einen Flyer von einer Tanzlehrerin aus Schaan gezeigt, die Schüler*innen für ihren Tanzunterricht suchte. Das Angebot hat uns sofort angesprochen und wir haben mit ihr Kontakt aufgenommen. Von da an fingen meine Freundin und ich an, regelmässig ihren Tanzunterricht zu besuchen. Es war eine tolle Idee und bis heute bereue ich es kein Stück. Die Tanzlehrerin war sehr stolz auf uns, da wir uns so glücklich und motiviert zeigten. Durch unsere motivierte Art gab sie uns daraufhin einen Rabatt für das ganze Semester. Wir sind natürlich sehr dankbar und freuen uns immer wieder Ihren Tanzunterricht zu besuchen.

Welche Tanzstile tanzt du?

Wir tanzen in der Tanzschule hauptsächlich 2 Stile:
  • Old School (= eher locker und ähnlich wie Hip-Hop)
  • New School

Persönliche Erfahrung

Wie ich schon erzählt habe tanze ich, seit ich klein bin und ich liebe das Tanzen. Es ist meine Leidenschaft und eine Alternative, um abzuschalten. Solltest du unter Stress leiden, dann versuche es Mal mit tanzen. Es ist nicht nur eine Bewegung, sondern vielmehr eine Art und Weise, um seine Gefühle auszudrücken. Ob du gerade wütend, traurig oder einsam bist, sobald du anfängst zu tanzen, kann man erkennen, wie du dich fühlst. Den ganzen Schmerz, den du in dir trägst, kannst du loswerden, indem du tanzt. Ich habe angefangen zu tanzen, weil es mir Spass machte und ich sehr schnell neue Tanzarten lerne. Wen es mir nicht gut geht, suche ich mir einen ruhigen Platz, mach die Musik ganz laut und fang einfach an zu tanzen. 

Tanzschulen und -kurse

In Liechtenstein

Trailer zum Film „Der Liechtenstein“, der vom liechtensteinischen Musicalverein YOUNG STARS gedreht wurde:

 

 

Ausschnitt aus einer Ballettaufführung der Ballettschule Liechtenstein:

 

In Vorarlberg

 

In der Ostschweiz

 

Cookies


Cyber Security Teil II – Diese Cookies gehen auf den Keks

 

aha-Jugendreporter Severin

 
Pop-ups nerven gewaltig. Jedes Mal, wenn du eine Webseite besuchst, dann springt dir zuerst dieses lästige Fenster mit der Frage ins Auge, ob du Cookies akzeptieren willst. Schnell klickst du auf „Akzeptieren“, um auf der Webseite weitersurfen zu können. Doch was diese „Cookies“ überhaupt sind und zu welchen Zwecken sie verwendet werden, erfährst du in diesem Artikel.

Was sind Cookies

Cookies sind nicht nur das Lieblingsessen vom Krümelmonster, sondern auch kleine Datenpakete von Webseiten, die dein Browser abspeichert. Wenn du dich beispielsweise in einem Onlineshop einloggst, dann speichern Cookies z.B. deine Login-Daten, damit du dich nicht nach wenigen Sekunden erneut anmelden musst.

Gut gegen Böse

Man kann zwischen „guten“ und „bösen“ Cookies unterscheiden. Die guten Cookies, sogenannte „Session Cookies“ sind sehr hilfreich. Bei ihnen steht die Sicherheit im Vordergrund. Sie speichern z.B. die vorher erwähnten Login Daten, dies jedoch nur so lange, bis du dich abmeldest oder die Webseite verlässt. Diese Cookies sind unverzichtbar.

Die bösen Cookies sind sogenannte „Tracking Cookies“. Ihr eigentliches Ziel ist die Webseiten-Optimierung, z.B. liefern sie dir gezielte Produktvorschläge in einem Onlineshop. Dazu spionieren sie dein Surfverhalten aus. „Tracking Cookies“ werden dauerhaft gespeichert. Das bedeutet, wenn du das nächste Mal auf diese Webseite gehst, weiss sie nach wie vor, was du das letzte Mal dort gemacht hast.

Neue Regelung mit der Datenschutzgrundverordnung

Früher wurden Cookies oft unbemerkt gespeichert. Doch seit der europaweiten Datenschutzgrundverordnung 2018 müssen Betreiber auf die Anwendung von Cookies hinweisen. Seit 2019 müssen Nutzer den Cookies sogar zustimmen. Die Idee ist gut, die Umsetzung lässt jedoch zu wünschen übrig. Im Idealfall sollten Nutzer bei der Abfrage, ob man Cookies verwenden will, einfach zwischen zwei gleich gestalteten Optionen auswählen können.

Option 1

Man stimmt allen Cookies zu.

Option 2

Man stimmt nur den notwendigen – also den guten Cookies – zu.

Leider wird die zweite Option oft so kompliziert gestaltet, dass man entnervt aufgibt und einfach auf alle Cookies akzeptieren klickt. Und schon hat man auch die bösen Cookies an der Backe.

Die Folge: Man gibt viel zu viel über sich preis und die Zustimmung dafür, dass die Webseite deine Daten beispielsweise weitergeben kann.

Quellen:

Bilder:

Betrügernachrichten


Cyber Security Teil I – So kapern Hacker dein WhatsApp-Konto

 

aha-Jugendreporter Severin

 
„Code auf keinen Fall weiterleiten“, warnte das Liechtensteiner Vaterland vor kurzem. Die Warnung bezog sich auf Betrüger-Nachrichten, die via WhatsApp weitergeleitet werden. Was dahinter steckt, wie man Fake-Nachrichten erkennt und was ihr tun sollt, wenn euer Account gestohlen wurde, das lest ihr in diesem Artikel.

Wie funktioniert diese Betrugsmasche mit WhatsApp Codes?

Du bekommst eine WhatsApp-Nachricht von einem deiner Kontakte mit einem Inhalt wie: „Hallo, sorry, ich habe dir versehentlich einen 6-stelligen Code per SMS geschickt. Kannst du ihn mir bitte weitergeben? Es eilt“. Zeitgleich empfängt dein Handy per SMS den besagten Code. Was du nicht weisst, die Person, die dringend einen Code benötigt ist nicht einer deiner Bekannten, sondern ein Betrüger, der bereits den Account deines Kontaktes gehackt hat. Den Code per SMS bekommst du allerdings tatsächlich von WhatsApp – der Betrüger hat für deinen Account einen Verifizierungscode angefordert. Normalerweise kannst du einen solchen Verifizierungscode verlangen, wenn du deine Zugangsdaten vergisst oder du dich mit deinem WhatsApp-Account auf einem neuen Gerät anmelden willst. Schickst du diesen Code deinem Kollegen bzw. dem Betrüger dahinter, dann öffnest du ihm die Türe zu deinem WhatsApp-Konto. Nun hat der Angreifer Zugriff auf deine WhatsApp-Daten und kann Accounts deiner Kontakte auf dieselbe Weise übernehmen. Deine früheren WhatsApp Chatverläufe sind aber Ende-zu-Ende verschlüsselt. Das bedeutet, dass der Betrüger nur aktuelle Nachrichten lesen kann.


Übrigens, es kommt auch vor, dass solche Betrüger sehr hartnäckig sind und dir weitere Nachrichten schreiben, wenn du nicht auf ihre Forderung reagierst.

Was tun, wenn mein WhatsApp Account gehackt wurde?

Ergreife so schnell wie möglich Massnahmen. Warne in diesem Fall deine Kontakte, sie sollen auf keinen Fall irgendwelche Codes weiterleiten. Lösche WhatsApp und melde dich mit deiner Nummer erneut an. So erhältst du einen neuen Verifizierungscode und da ein WhatsApp Account nicht parallel auf zwei Geräten verwendet werden kann, wird der eingeloggte Betrüger automatisch abgemeldet. Um dich zukünftig besser vor Angriffen schützen zu können, solltest du die Zwei-Faktor-Authentifizierung einrichten. Diese Option findest du unter Einstellungen/Account.

Wie erkenne ich Fake-Nachrichten?

Bei Aufforderungen wie beispielsweise etwas weiterzuleiten, Kreditkarten- oder auch Bankinformationen anzugeben oder auf einen Link zu klicken, solltest du immer zweimal hinschauen.

Hier findest du einige Tipps zum Erkennen von Fake-Nachrichten in Zusammenhang mit betrügerischen Nachrichten

  • Wirst du von der Person namentlich angesprochen?
  • Verwendet die Person Emojis, obwohl sie es sonst nicht tut – oder andersrum?
  • Verwendet die Person Emojis, die sie normal nicht benützt?
  • Benutzt die Person ungewohnte Schreibweisen, zum Beispiel mehr oder weniger Ausrufezeichen als sonst, Dialekt/kein Dialekt?

Quellen:

Bilder:

 

Künstliche Inteligenz


Künstliche Intelligenz oder auch Artifical Intelligenz

Was ist überhaupt Künstliche Intelligenz?

Die KI, einfach erklärt, ist der Versuch, menschliches Lernen und Denken auf den Computer zu übertragen und ihm damit Intelligenz zu verleihen. Statt für jeden Zweck programmiert zu werden, kann eine KI eigenständig Antworten finden und selbstständig Probleme lösen. Ziel der KI-Forschung ist es seit jeher, die Funktion unseres Gehirns und unseres Geists einerseits zu verstehen und andererseits künstlich nachbauen zu können. Der Traum von künstlicher Intelligenz ist älter als der Computer selbst – sei es Frankensteins Monster oder künstlich erschaffene Menschen wie der Homunculus.

Konzepte und Definitionen

Um im Themengebiet KI und Big Data mitreden zu können, ist es zunächst wichtig, zu verstehen, worüber überhaupt geredet wird. Denn oft werden verschiedene Begriffe ungenau, missverständlich oder sogar falsch gebraucht. Die folgende interaktive Mindmap stellt die wichtigsten Aspekte im Themenfeld anschaulich dar und bietet einen Überblick über die verschiedenen Definitionen.

Definitionen KI

Vor allem in der Science Fiction begegnete uns bisher der Begriff „künstliche Intelligenz“ und meint zumeist Roboter oder Computer, die selbstständig denken und handeln können. Ob im Guten, wie der Android „Data“ aus „Star Trek“ oder im Bösen wie der Computer HAL aus dem Film „2001: Odyssee im Weltraum“. Sie sind in der Kunst ein Mittel, um Fragen über uns selbst zu stellen: Was macht einen Menschen aus? Was ist Intelligenz?
Wenn wir in der heutigen Welt von KI sprechen, hat das jedoch wenig mit dem zu tun, was wir aus Filmen und Büchern kennen. Im echten Leben begegnen uns KIs nur versteckt. Beispielsweise wenn uns auf Amazon neue Produkte empfohlen werden, wenn Personen auf Foto automatisch erkannt werden oder wir mit „Alexa“ oder „Siri“ auf unserem Handy plaudern.

Was macht eine KI aus

Im Weiteren reden wir deshalb nur noch über schwache KI, da sie letztlich die einzige heute kommerziell relevante Form ist. Schwache KIs finden wir heute im Alltag in unseren Handys und Computern.

Was unterscheidet nun eine KI von einem simplen Programm? Üblicherweise schreibt ein*e Programmierer*in Codes in einer Sprache nach Wahl, die aus einem Satz an beliebig komplexen Anweisungen besteht:

Wenn dies - dann das: Wenn der User auf „Senden“ drückt, schicke die E-Mail an den Server X.

Ein solches System nennt man auch regelbasiert. Bei einer künstlichen Intelligenz gibt der/die Programmierer*in nun nicht jeden einzelnen Schritt vor, sondern schreibt einen Algorithmus, der selbstständig in der Lage ist, diese Schritte zu erstellen. Warum ist das wichtig? Weil bestimmt Probleme so kompliziert sind, dass es unmöglich ist, dafür einen Code zu schreiben.

Ein Beispiel dafür ist etwa die Bilderkennung, die in sozialen Medien wie Facebook benutzt wird: Kein*e Programmierer*in auf der Welt kann einen Satz an Anweisungen schreiben, der immer erkennt, wie ich aussehe, ganz gleich, ob das Foto nachts, am Strand oder im Auto aufgenommen wurde. In einem regelbasierten System wäre das vollkommen unmöglich, denn dazu müsste der/die Programmierer*in alle Fälle im vornherein kennen und mühsam eintippen.

Eine KI kennt auch nicht jedes Bild von mir, aber sie kann aus einer Anzahl an vorhandenen Bildern lernen, wie ich aussehe und diese Regel dann auf neue Bilder übertragen, um mich zu erkennen. Und das nicht nur mit mir, sondern mit Milliarden Gesichtern in Bruchteilen von Sekunden. Eine KI ist also in der Lage, mit bisher unbekannten Daten umzugehen, Muster zu finden oder Handlungen daraus abzuleiten. Sie lernt eigenständig aus den ihr vorliegenden Daten. Was sie lernt, wird dabei aber vom Menschen vorherbestimmt, indem dieser die KI gestaltet. Sie sind damit weitaus mächtiger als regelbasierte Systeme, da sie auf – im gewissen Rahmen – bisher unbekannte Situationen reagieren können und aus Erfahrung lernen.

Algorithmen arbeiten mit Klassifizierungen

Ein zentrales Merkmal von KI ist die Klassifizierung, das heisst die Zuordnung von einzelnen Daten zu bestimmten Gruppen. Diese Klassifizierungen können sinnvoll eingesetzt werden, beispielsweise durch die Verknüpfung einer Vielzahl von Vitaldaten, welche die frühzeitige Erkennung von Krankheiten ermöglichen. Klassifikationen sind jedoch insbesondere dann problematisch, wenn sie auf sogenannte Human-Daten angewendet werden, also Daten, die im Zusammenhang mit einer bestimmten Person stehen. Diese Daten spiegeln unsere aktuelle Realität wider, die geprägt ist von diskriminierenden Machtstrukturen, Vorurteilen und Ungerechtigkeit. Auf Basis dieser Daten reproduzieren die Systeme fast zwangsläufig gesellschaftliche Diskriminierungsstrukturen, Rassismus, Sexismus, Klassismus (soziale Herkunft, sozial/ökonomische Position innerhalb der Gesellschaft), Ableismus (nicht behindertenfeindlich), Vorurteile und Machtstrukturen.

Wenn ein Algorithmus und eine darauf basierende Technologie also nur so objektiv sind, wie die Wissenschaftler*innen, die sie mitentwickelt haben, können sich für diskriminierte Gruppen oder Individuen durch die Verwendung der Technologien leicht gesellschaftliche Türen öffnen oder schliessen. Die folgenden Beispiele sollen die diskriminierende Verwendung von KI veranschaulichen.

Diskriminierung bei der Gesichtserkennung

Technologien zur Gesichtserkennung (englisch: Facial Recognition) finden heutzutage breite Anwendung. Gesichtserkennung ist nicht nur als personalisierendes Feature in Smartphones oder zur Erkennung von Freund*innen auf Social Media präsent, sondern wird auch zur Strafverfolgung angewandt. Gleichzeitig ist sie ein gutes Beispiel für ein Tool, mit dem grosse Gefahren verbunden sind, und zwar vor allem wieder in Bezug auf an den Rand der Gesellschaft gedrängte Bevölkerungsgruppen.

Gesichtserkennungstechnologien sind unter anderem erwiesenermassen weniger erfolgreich bei Schwarzen und weiblichen Menschen, da in den Datenbanken, mit denen die Systeme trainiert wurden, überwiegend Bilder von Männern mit heller Hautfarbe enthalten waren und deshalb bei der Gesichtserkennung anderer Gruppen schlechter funktionieren. Dies kann und wird im schlimmsten Fall dazu führen, dass Benachteiligte fälschlicherweise für Straftaten verurteilt werden, da der Algorithmus bei ihnen mit grösserer Wahrscheinlichkeit falsch liegt.

Diskriminierung auf dem Arbeitsmarkt

Bei der Auswahl von Bewerber*innen greifen manche Unternehmen auf algorithmische Entscheidungssysteme, die Bewerbungsprofile nach bestimmten Qualifikationen und Schlagwörter durchsuchen und somit eine Vorauswahl treffen. Der Auswahlprozess soll dadurch effizienter nach klar definierten Kriterien verlaufen. Subjektiv empfundene Meinungen der Personalmanager*innen haben dadurch keinen Einfluss mehr – könnte man meinen.

Die Daten jedoch, die als Grundlage für den Auswahlprozess bereitgestellt werden, sind in der Regel verzerrt. Sind beispielsweise Frauen im Unternehmen bereits in der Vergangenheit benachteiligt worden, spiegelt sich das im Datensatz wider. Ein Algorithmus verknüpft anhand der Daten das Geschlecht mit einer niedrigeren Erfolgswahrscheinlichkeit und trägt das Vorurteil somit weiter. Dieser Fall wurde unter anderem bei dem Unternehmen Amazon bekannt, welches anhand verzerrter Daten jahrelang Männer für den technologischen Bereich bei der Stellenvergabe bevorzugte.

Eine Frage der Ethik

Generell gilt: Je komplexer die Entscheidungen sind, die an KI-gesteuerte Systeme delegiert werden, umso schwieriger werden auch die damit zusammenhängenden ethischen Fragestellungen. In Bezug auf selbstfahrende Autos beispielsweise muss früher oder später eine Antwort darauf gefunden werden, ob in einer unvermeidlichen Unfallsituation mögliche Opfer anhand persönlicher Merkmale wie Alter oder Geschlecht bewertet werden dürfen.

Die Machine-Learning-Systeme treffen hierdurch, wie auch im Bereich autonomer Waffensysteme, im Zweifelsfall also Entscheidungen über Leben oder Tod. Es liegt auf der Hand, dass hier ein umfangreicher gesellschaftlicher Diskurs nötig ist. Künstliche Intelligenz, Algorithmen, Big Data und alles, was dazugehört, prägen unsere Zeit wie kaum eine andere Entwicklung. Einige Forscher*innen und Wissenschaftler*innen sprechen daher von einer vierten industriellen Revolution, „die unsere Art zu leben, zu arbeiten und miteinander umzugehen grundlegend verändern wird“.

Fazit

Ohne Kenntnisse über die Mechanismen hinter der Verwendung von algorithmischen Entscheidungssystemen wird es nicht möglich sein, diese gesellschaftlichen Prozesse zu verstehen und kritisch bewerten zu können.

Kennst du Sophia schon?

Sophia ist eine künstliche Intelligenz: Der, laut Hersteller, menschlichste Roboter der Welt soll jetzt viele Geschwister bekommen und in Serie gehen. Sophia ist mittlerweile schon eine Celebrity-Grösse. Denn sie hatte bereits ein „Date“ mit Will Smith, redete schon mit Angela Merkel und plauderte mit Jimmy Fallon in seiner Talkshow. Von Saudi Arabien wurde ihr sogar die Staatsbürgerschaft verliehen.

Entwickelt wurde Sophia von David Hanson. Diese künstliche Intelligenz ist laut Firmen-Beschreibung „die am meisten menschliche von allen“. Für „Hanson Robotics“, einer Firma mit Sitz in Hong Kong, ist Sophia auch ein Experimentierfeld dafür, was AI (also Artificial Intelligence) alles können soll. Für die Gesichtszüge von Sophia hatte sie zwei der ganz grossen Frauen der Geschichte als Vorbild: die ägyptische Königin Nefertiti und die grosse Hollywood-Ikone Audrey Hepburn (1929 bis 1993). Jetzt hat die Firma angekündigt den Prototypen Sophia in Serie zu schicken und ihn für Haushalte weltweit zu produzieren.

Quellen: