Welche Leitplanken braucht KI? Prof. Dr. Viktor Mayer-Schönberger, Jurist University of Oxford

Wie regulieren wir Künstliche Intelligenz, ohne Innovation abzuwürgen? Warum ist Europa bei KI und autonomen Fahrzeugen ins Hintertreffen geraten? Und weshalb bleibt der Mensch trotz aller Fortschritte der KI beim „zielgerichteten Träumen“ überlegen?In dieser Folge von „Tiefes Wissen“ spricht Thomas Ramge mit dem Oxford-Professor Viktor Mayer-Schönberger über KI-Regulierung, Innovationskultur, China, Datenmacht – und darüber, warum Maschinen zwar Muster erkennen, aber keine echten Zukunftsbilder entwerfen können.Mayer-Schönberger erklärt, weshalb KI-Systeme im Kern konservativ sind, warum Europa oft zu früh und zu eng reguliert und wieso China experimentierfreudiger ist, als viele im Westen glauben. Außerdem geht es um das Konzept des „zielgerichteten Träumens“ aus seinem Buch „Framers“ – also die menschliche Fähigkeit, neue Möglichkeitsräume zu erschaffen.Ein Gespräch über Risiko, Innovation, Entscheidungsfindung, Datenzugang und die Frage, wie wir im KI-Zeitalter unsere geistige Eigenständigkeit bewahren. Und auch über Viktors Lebensweg aus der österreichischen Provinz, wo er im Kinderzimmer eine erfolgreiche Softwarefirma gründete, als Spitzenwissenschaftler nach Harvard und Oxford.Themen der Folge:– Warum KI adaptive statt starre Regulierung braucht– Die Gefahr falscher Leitplanken– Was Europa von den USA und China lernen kann– Warum autonome Fahrzeuge in den USA schneller vorankommen– Die kulturelle Dimension von Innovation und Risiko– Weshalb KI vor allem rückwärts blickt– Zielgerichtetes Träumen als menschliche Superkraft– Warum gute Entscheidungen mit besseren Optionen beginnen– Datenmacht, Big Tech und das globale KI-Rennen– Weshalb Bildungssysteme kreatives Denken stärker fördern müssenMehr zu Viktor Mayer-Schönberger:Oxford Internet InstituteMehr zu Thomas Ramge:Thomas Ramge#KI #ArtificialIntelligence #ViktorMayerSchönberger #ThomasRamge #TiefesWissen #BigData #Framers #Innovation #Technologie #China #OpenAI #AIRegulation #AutonomesFahren #Entscheidungen #DataEconomy