Die Staatsanwaltschaft ermittelt gegen einen (inzwischen ehemaligen) GoStudent-Nachhilfelehrer wegen Verdachts des Missbrauchs eines Autoritätsverhältnisses und der Forderung pornografischer Inhalte von Minderjährigen, wie zunächst die Krone berichtete. Der Lehrer soll einen 15-Jährigen unter anderem dazu genötigt haben, Nacktbilder von sich zu schicken. Das sei in mehreren Chats zwischen November und Jahresende 2021 passiert.
Chatprotokolle liegen vor und deuten auf mögliche weitere Fälle hin
Entsprechende Chatprotokolle liegen laut Norbert Wess, Anwalt der Familie des Jugendlichen, vor, wie die APA berichtet. Der Cousin des Betroffenen hatte bei GoStudent Alarm geschlagen, nachdem ihm der Fall erzählt worden war. Man sei nun damit an die Öffentlichkeit gegangen, damit sich etwaige weitere Betroffene melden könnten, sagt Anwalt Wess. Er könne weitere Fälle auch deswegen nicht ausschließen, weil der Nachhilfelehrer seinen Mandanten unter Druck gesetzt habe, indem er behauptete, dass seine anderen Schüler ihm bereitwillig pornografisches Material zukommen gelassen hätten. Staatsanwältin Nina Bussek sagt, ihr persönlich seien keine weiteren Fälle bekannt. Nähere Angaben könne man aber derzeit aus ermittlungstaktischen Gründen nicht machen.
Vorwurf von Anwalt auch gegenüber GoStudent
Anwalt Wess richtet sich nicht nur an den mutmaßlichen Täter sondern auch an GoStudent. Man erhebe „massiven Vorwurf“ gegen Plattformen, über die potenzielle Täter „relativ schnell mit Minderjährigen in Kontakt treten können“, da die „Aufnahmekriterien scheinbar nicht sehr hoch“ seien, wird er von der APA zitiert.
Statement des Unicorns: „Tutor sofort von der Plattform entfernt und Kontakt zu anderen Eltern aufgenommen“
Das Wiener Unicorn gab dem ORF Wien eine Stellungnahme zum Fall: „Als wir im Januar 2022 zum ersten Mal durch den Cousin des Schülers auf den Fall aufmerksam gemacht wurden, haben wir die Eltern des Schülers kontaktiert, um sie zu informieren. Wir haben unsere volle Unterstützung angeboten, die Behörden zu informieren und eine Sachverhaltsdarstellung an die Staatsanwaltschaft zu senden“. Die Eltern hätten aber abgelehnt. Man habe den Tutor dann sofort von der Plattform entfernt und Kontakt zu anderen Eltern aufgenommen, deren Kinder von diesem Tutor unterrichtet wurden, um sie über den Fall zu informieren. „Wir haben von keinen weiteren Vorfällen erfahren. Wir sind weiterhin bereit, uns an den Ermittlungen zu beteiligen“, heißt es von GoStudent.
Dreifacher Wiener Schulabbrecher forscht in Harvard an virtuellen KI-Fischen
Drei Mal brach Raphael Suchomel die Schule ab, bevor sich sein Weg plötzlich in eine ganz andere Richtung entwickelte. Heute sitzt der 27-jährige Wiener in Harvard und lässt virtuelle Fische lernen – auf der Suche nach Antworten darauf, was Künstliche Intelligenz von der Natur erfassen kann.
Dreifacher Wiener Schulabbrecher forscht in Harvard an virtuellen KI-Fischen
Drei Mal brach Raphael Suchomel die Schule ab, bevor sich sein Weg plötzlich in eine ganz andere Richtung entwickelte. Heute sitzt der 27-jährige Wiener in Harvard und lässt virtuelle Fische lernen – auf der Suche nach Antworten darauf, was Künstliche Intelligenz von der Natur erfassen kann.
Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.
„Plötzlich Mitternacht“
Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.
„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“
Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.
Studium in Hagenberg
Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.
Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.
Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.
Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.
„Schauen wie sich Agent verhält“
„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“
Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.
Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.
Künstliche und natürliche Intelligenz
Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.
„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“
Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“
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