Verónica Álvarez, Mathematikerin: „Algorithmen sind Werkzeuge, die uns bei Entscheidungen helfen, nicht uns ersetzen.“

Algorithmen sind Chamäleons. Genau wie diese Reptilien tarnen sie sich. Sie passen ihre Form an, um sich an Millionen von Benutzern anzupassen und zu überleben . Bereiche wie die Erkennung von Bankbetrug oder die Empfehlungssysteme von Amazon und Netflix zeigen ihre ständige Weiterentwicklung. Verónica Álvarez weiß das nur zu gut. Die vor 27 Jahren in Saragossa geborene Mathematikerin hat diese Anpassungsfähigkeit zu ihrem Hauptforschungsgebiet gemacht. Ihre Arbeit wurde kürzlich mit dem Young Researchers Award der BBVA Foundation im Bereich Informatik ausgezeichnet. Und das ist kein Zufall. Ihre Karriere ist das Ergebnis jahrelanger Beschäftigung mit Daten und statistischen Modellen.

„Konsummuster ändern sich und der Geschmack der Nutzer verändert sich im Laufe der Zeit, was die Algorithmen zu ständiger Anpassung zwingt“, erklärt er in einem Videoanruf mit EL PAÍS aus seinem Büro in Washington, D.C. Dort ist er vorübergehend stationiert, während er am Massachusetts Institute of Technology (MIT) seine Postdoc-Forschung betreibt. Sein Ziel ist es, Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, die nicht nur sofort funktionieren, sondern sich auch im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Die nicht stehen bleiben. Und die sich wie Chamäleons an die Welt um sie herum anpassen können.

Denn schließlich sind Algorithmen – jene Anweisungen, die KI zur Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung verwendet – nur so gut wie ihre Fähigkeit, sich mit der Welt zu verändern. Und diese Idee ist für Álvarez nicht neu. Bevor sie zum MIT kam und bis 2024 forschte sie am Baskischen Zentrum für Angewandte Mathematik in Bilbao. Dort entwickelten sie zusammen mit ihren Kollegen Santiago Mazuelas und José Antonio Lozano ein Tool zur Vorhersage des Strombedarfs. Ein System, das auch aus Veränderungen der Verbrauchsgewohnheiten lernt und dabei dieselbe chamäleonartige Logik anwendet, die ihre heutige Forschung leitet: sich anzupassen, um nicht abgehängt zu werden.

„Letztendlich nutzt man bei der KI verschiedene mathematische Techniken“, behauptet er. Dieser Durchbruch basierte auf einem Algorithmus, der nicht nur dazu dient, Spannungsspitzen im Stromnetz vorherzusagen . Er könnte auch andere Anwendungen finden, etwa in der Cybersicherheit und der Medizin.

Frage : Können Sie erklären, welchen Bezug Statistik, künstliche Intelligenz und Mathematik zu Ihrer täglichen Arbeit haben?

Antwort : KI basiert ständig auf Mathematik und Statistik. Wir identifizieren zunächst ein Problem, beispielsweise die Anpassung an Veränderungen im Laufe der Zeit. Wir beobachten, wie sich diese Veränderungen im realen Leben auswirken, beispielsweise, wie das, was gestern passiert ist, größere Auswirkungen hat als das, was vor Wochen passiert ist. Darauf aufbauend verwenden wir statistische Werkzeuge, um dieses Verhalten zu modellieren und sicherzustellen, dass sich die Algorithmen an beobachtbare Muster und menschliches Verhalten anpassen.

Algorithmen sind Werkzeuge, die uns bei der Entscheidungsfindung helfen oder unsere Arbeit erleichtern, nicht aber, uns zu ersetzen.

F: Versuchen Algorithmen, menschliches Verhalten zu replizieren?

A. Das stimmt. Menschen lernen mit der Zeit. Wir nutzen unser Wissen, um Neues zu lernen. Wenn Sie möchten, dass sich Serien auf Streaming -Plattformen an Ihren aktuellen Geschmack anpassen, nutzen Algorithmen Ihre früheren Entscheidungen, um Ihnen etwas zu empfehlen oder eine bessere Version zu erhalten.

F : Wie steht es mit Verzerrungen in Algorithmen? Wie gehen Sie damit um?

A. Ich arbeite mit allgemeinen Algorithmen oder solchen, die auf Energie angewendet werden, wo es keine offensichtlichen Verzerrungen gibt. In anderen Bereichen, wie zum Beispiel bei Algorithmen, die Entscheidungen über Menschen treffen, sind Verzerrungen jedoch ein Problem. Deshalb gibt es ein Forschungsgebiet namens „Fairness im maschinellen Lernen“ , das sich mit der Reduzierung von Verzerrungen befasst, die sich aus unfairen oder schlecht trainierten Daten ergeben.

F: In welchem konkreten Bereich wenden Sie die Algorithmen derzeit an?

A. Ich arbeite in einem Labor an der Kommunikation und Lokalisierung für Mobilfunknetze. Ich entwickle KI-Algorithmen zur Ortung von Geräten, Personen, Elektroautos oder Robotern in Räumen wie Fabriken und verwende dabei mehrere Signale, beispielsweise WLAN .

Das Forschungsfeld entwickelt sich ständig weiter, aber wir versuchen, es zu verbessern. Ich habe im Februar meine Postdoc-Stelle angetreten. Wir arbeiten daran; ich hoffe, die Veröffentlichung des Artikels dauert nicht zu lange.

Ich mache mir Sorgen über die zunehmenden Ungleichheiten zwischen Ländern, die Zugang zu KI haben, und solchen, die keinen Zugang dazu haben. Informationen lassen sich leichter manipulieren.

Verónica Álvarez, Mathematikerin.

F: Und woher stammen die Daten, die Sie verwenden?

A. Es gibt viele öffentliche Archive mit anonymisierten Daten aus verschiedenen Bereichen wie Empfehlungen, Filmkritiken usw. Es gibt keine Möglichkeit herauszufinden, wer dahinter steckt. Man kann diese Daten nutzen, um Algorithmen zu testen. Generell ist die Privatsphäre stark geschützt. In Europa werden Gesetze zur Regulierung künstlicher Intelligenz verabschiedet , was ich für eine gute Sache halte, weil es notwendig ist.

F: Glauben Sie, dass die Zukunft der künstlichen Intelligenz ungewiss ist?

A: Ja. Viele Menschen haben Angst davor, aber ich halte es für einen großartigen Fortschritt, wenn man es richtig nutzt. Natürlich muss man kritisch denken. Ich mache mir Sorgen über die zunehmende Ungleichheit zwischen Ländern, die Zugang zu KI haben, und solchen, die keinen Zugang dazu haben. Informationen lassen sich leichter manipulieren.

Deshalb müssen wir die Forschung fortsetzen und sicherstellen, dass die Entwicklung ethisch vertretbar ist, ohne den Fortschritt zu behindern. Wir müssen das volle Potenzial der Entwicklung freisetzen.

F: In welchen anderen Bereichen wird es noch angewendet?

A. Ich denke, es kann unsere Lebensqualität erheblich verbessern, von der personalisierten Medizin bis hin zu alltäglichen Aufgaben. Die Einführung von ChatGPT ist die neueste Entwicklung und erleichtert uns das Schreiben einer E-Mail oder das Beantworten einer Nachricht im Alltag.

F: Was sind jetzt, da Sie in den USA sind, die Hauptunterschiede zur Art der Forschung, die in Spanien betrieben wird?

A. Die Arbeitsbedingungen sind aufgrund niedriger Löhne und sehr kurzer Verträge deutlich verbesserungswürdig. Nach jahrelanger Ausbildung ist es schwierig, in einer so instabilen Lage zu arbeiten. Viele kündigen, weil sie sich nicht wertgeschätzt fühlen.

Ich werde zunächst ein paar Jahre hier sein. Dann möchte ich nach Spanien zurückkehren. Ich vermisse das Essen, die Menschen, den Alltag.