23.07.2021

Limits: Nach Rassismus-Vorfällen – Instagram testet „Anti-Harassment“-Funktion

Aufgrund der Beschimpfungsorgien der letzten Wochen in sozialen Medien, versucht Instagram mit "Limits" dem "Hass im Netz" entgegenzuwirken.
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(c) mercedesamgf1.com - Auch Serienweltmeister Lewis Hamilton wurde Opfer rassistischer Belästigung im Netz.

Englische Fußballspieler nach dem verlorenen EM-Finale. Lewis Hamilton nachdem er und Max Verstappen bei einem Formel 1 Rennen kollidiert sind. Hierzulande in großer Regelmäßigkeit Politikerinnen. Allgemein, Personen des öffentlichen Lebens. Belästigung rassistischer oder sexistischer Art auf Instagram, Twitter, Facebook und Co. geschieht in einer Häufigkeit, die nach Aktionen verlangt. Dass, das Netz kein rechtsfreier Raum ist, kommt bei den Agitatoren meist erst dann an, wenn eine Klage ins Haus flattert. Die meisten verstecken sich weiterhin in der „Pseudo“-Anonymität ihrer Internetverbindung. Erstellen Fake-Accounts und wähnen sich sicher in ihrem Hass. Meist auch ohne Folgen. Aus diesem Grund hat sich nun die soziale Plattform Instagram etwas einfallen lassen: Limits.

Neues Feature: Limits

Instagram-Chef Adam Mosseri wird auf Techcrunch damit zitiert, dass sein Netzwerk ein neues Feature namens „Limits“ testet, die Nutzern die Möglichkeit geben soll, Konten vorübergehend zu sperren, wenn sie von einer Flut von Belästigungen betroffen sind. Die Ankündigung der neuen Funktion erfolgte während eines Videos, in dem Mosseri den jüngsten Rassismus verurteilte, der auf der Instagram-Plattform nach dem Euro 2020-Finale stattfand, und darauf hinwies, dass das Unternehmen an Verbesserungen sowohl der internen als auch der kundenorientierten Tools arbeitet, um dieses Problem anzugehen.

Das Emoji-Problem

Instagram hatte zuvor die rassistischen Beschimpfungen kommentiert und verurteilt, bei denen die englischen Fußballspieler Bukayo Saka, Marcus Rashford und Jadon Sancho nach der Niederlage gegen Italien mit rassistischen Kommentaren belästigt wurden. Mosseri gab auch zu, dass Fehler passiert seien, die sich mit dem Bezeichnung „das Emoji-Problem“ charakterisieren lassen.

Instagram versucht mittels Technologie von der Community gemeldete Post zu priorisieren, scheiterte aber daran, dass das System diese „Harassments“ als „gutartig“ einstufte. Weil User auf Emojis (in den genannten Fällen: Affen-Emojis) zurückgriffen.

Mosseri erklärte weiter, dass Instagram täglich Millionen Meldungen von problematischen Posts erhalte und selbst bei einer Fehlerrate von einem Prozent weiterhin zehntausende von verstörenden Beiträgen fälschlicherweise auf der Plattform bleiben.

„Block“, „Hidden Words“ und „Restrict“

Der Instagram-Chef verwies auf Tools wie „Block“, „Hidden Words“ und „Restrict“, die User blockieren, bestimmte Keywords ausblenden und eine Genehmigung des Account-Inhabers für die Veröffentlichung fremder Posts voraussetzen.

Die Funktion „Limits“ hingegen zielt darauf ab, Kommentare und Nachrichten von bestimmten Gruppen von Followern vorübergehend einzuschränken. User sind damit in der Lage die zu beschränkenden Gruppen ein- oder auszuschalten, einschließlich neuer Follower und Konten, die immer wieder nur erstellt wurden, um zu belästigen – kurz: Fake Accounts.

Limits als Schutzwerkzeug

„Vielleicht bist du in der Schule und machst gerade eine Trennung durch. Oder vielleicht bist du ein Profifußballer und wirst stark belästigt“, erklärte Mosseri bei Techcrunch, als er beschrieb, wie „Limits“ in verschiedenen Situationen nützlich sein könnte. „Was auch immer es ist, wir wissen, dass Menschen manchmal in Momenten schmerzhaft beleidigt werden, und wir wollen ihnen Werkzeuge zur Verfügung stellen, um sich in diesen Situationen zu schützen.“

Ein genaues Datum für die Einführung von „Limits“ gibt es noch nicht, das Feature wird vorerst auf Mobilgeräten in ausgewählten Ländern getestet.

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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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