16.07.2020

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
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Künstliche Intelligenz hat in Österreich keinen hohen Stellenwert.
(c) Adobe Stock / metamorworks
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

(c) SCCH

Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen somit, dass Deep Neural Networks die Genauigkeit simplerer Modelle übertreffen können – allerdings mit einem Wermutstropfen: Gäbe es mehr und bessere Daten, so könnten auch genauere Resultate erzielt werden.

Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

(c) SCCH

Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet. Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.

„Ich erforsche das katastrophale Vergessen, welches beim Online-Learning von neuronalen Netzen auftritt und wodurch gelernte Zusammenhänge in bestehenden Modellen bei der Anpassung mit neuen Daten verdrängt werden“, sagt Luftensteiner. Ein Modell komplett neu zu erstellen ist zum Beispiel in der Industrie aber oft zu aufwendig oder gar nicht möglich – etwa wegen des Überschreitens zeitlicher Limits oder auch, weil hier benötigte Daten fehlen.

In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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Antje Wolm | (c) Mark von Wardenburg

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen„ erschienen


Ob für das LinkedIn-Profil oder die Unternehmenswebsite: Das Porträtfoto ist oft der erste Eindruck, den eine Führungskraft hinterlässt. Trotzdem zeigen viele dieser Bilder vor allem eine einstudierte Pose. Antje Wolm geht es dagegen, wie sie selbst sagt, „nicht um Inszenierung, sondern um Substanz“. Sie fotografiert Führungskräfte, Unternehmer:innen und Personenmarken, neben Oberösterreich unter anderem in Wien, Berlin und München. Ihr eigener Hintergrund liegt in der Wirtschaft, in der Welt der Zahlen und Prozesse. Bei ihren Shootings setzt sie auf Zeit, auf Fragen im richtigen Moment und auf Orte, die zur Person passen. Mit brutkasten hat sie darüber gesprochen, was ein gutes Porträt ausmacht.


brutkasten: Warum zeigen Bilder von Führungskräften so selten die tatsächliche Person?

Viele haben im Kopf, dass ein Foto ein konservatives Abbild sein muss. Sie haben gar nicht das Gefühl, dass man durch ein Foto auch Persönlichkeit zeigen kann. Dabei kann ein Bild unheimlich viel transportieren statt einfach nur ein Gesicht, zwei Augen und eine Nase.

Vor der Kamera stehen sonst souveräne Menschen…

Die meisten, die zu mir kommen, führen Teams. Vor der Kamera ist plötzlich nichts mehr mit Routine; da sind die selbstsichersten Menschen unsicher und wissen nicht, wohin mit den Händen. Puls und Herzschlag steigen, und dann übernehme ich die Führung. Das, was diese Menschen sonst im Unternehmen machen, ist in dem Moment meine Aufgabe.

Wie löst du jemanden von den einstudierten Posen?

Man fordert ihn auf, komplett aus seiner Komfortzone zu kommen. In der Interviewsituation davor schaue ich zu, wie jemand sitzt, wie er die Beine verschränkt, wie er agiert. Und dann merkt man, dass er die Pose vor der Kamera sonst überhaupt nicht einnimmt.

Wie kommst du zu einem authentischen Bild?

Deswegen ist die Zeit so wichtig – irgendwann kann man sich nicht mehr verstellen. Manche schaffen es überhaupt nicht, wirklich authentisch zu schauen. Dann stelle ich Fragen und drücke in dem Moment ab, in dem eine bestimmte Emotion im Gesicht ist. Es geht um diese Zwischenmomente.

Welche Rolle spielt die Umgebung?

Eine ziemlich große – sie wird oft unterschätzt. Am besten fotografiert man dort, wo sich jemand gern bewegt; an einem Ort, der ihn in seiner Art widerspiegelt. Jemanden aus einem aufgeräumten, cleanen Büro würde ich nicht in einer Startup-Umgebung fotografieren. Das Umfeld sagt viel über einen Menschen aus.

Was rätst du für das nächste LinkedIn-Bild?

Weg von der weißen Wand – man soll ein bisschen Raum spüren, nicht nur dieses passbildähnliche Foto. Und gerne das anziehen, was man normalerweise trägt, nicht die typische Krawatte und den Anzug. Gute Bilder zeigen nicht nur ein Gesicht, sondern Haltung, Wirkung und ob du wirklich bei dir bist.

Was hältst du von KI-generierten Porträts?

Ich finde KI prinzipiell okay, das kann jeder machen, wie er glaubt. Aber in dem Bereich, wo man Persönlichkeit zeigt, finde ich sie nicht notwendig. Für mich zählt der Mensch; wer du bist, wenn du einfach mal nur du bist.

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AI Summaries

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

  • Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter.
  • Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit.
  • „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz.
  • Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet.
  • Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.
  • In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen.

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