Projekt-Übersicht

Sommersemester 2018,

DESIGNING FOR ALGORITHM-DRIVEN EXPERIENCES – HYPE OR HALLELUJAH?

KI ist in der Praxis angekommen. Sie erlebt einen neuen Aufschwung als Allround-Werkzeug zur Beherrschung der ungeheuren Datenmengen einer sich permanent selbst vermessenden Gesellschaft. Allerdings ist das Verständnis dafür, was künstliche Intelligenz zukünftig leisten kann, bisher nicht Teil des Bildungsprogramms. Die Berichterstattung in den Feuilletons zum Thema KI pflegt ganz überwiegend Kulturpessimismus, während die Tech-Blogs und McKinseys das ungeheure technologische und ökonomische Potential von KI-Technologien beschwören.

Vor diesem Hintergrund haben sich Designstudierende in 11 Projekten mit der Ambivalenz künstlicher Intelligenz in Produkten, Systemen und Services befasst und übergeordnete Phänomene beim Umgang mit lernenden Maschinen thematisiert.

Wie die Zukunft genau aussieht – als komplementäre Gemeinschaft aus Mensch und lernender Maschine oder dystopisch als Schreckensszenario, in dem der Arbeitsplatzverlust durch Roboter und die ständige Kontrolle durch ubiquitäre Sensornetzwerke den Lebensalltag beherrschen – ist ungewiss. Um so wichtiger ist es, prototypisch KI-Zukünfte zu denken, zu visualisieren und für den gesellschaftlichen Diskurs zu

kommunizieren.

→ Verschwindet die Zufälligkeit, das Überraschende und Nichtvorhersehbare, wenn

Algorithmen immer genauer vorhersagen und vorschlagen, was zu tun ist?

→ KI basiert auf einem kontinuierlichen Daten-

strom, der bisher vorrangig in eine Richtung, vom Individuum zum Anbieter fließt. Wie können Services aussehen, die Nachvollziehbarkeit, Transparenz und Fairness bei der Datennutzung anstreben?

→ Wie können Daten von lernenden Systemen genutzt werden, um Einstellungs- und

Verhaltensänderungen z. B. hin zu nachhaltiger Mobilität, intuitiv und individualisiert anzu-

stoßen?

→ KI-basierte Technologien ermöglichen eine neue Stufe an Komfort und Bequemlichkeit. Wie kann diese neue User Experience

so gestaltet werden, dass NutzerInnen trotz höchster Convenience ein Grundmaß an Selbstständigkeit und Fähigkeiten behalten?

→ „Mach mal. Google“. Die zurzeit allgegenwär-

tig beworbenen smarten Assistenzsysteme auf Basis von Spracherkennungstechnologien werden unser Konversationsverhalten verändern. Akzeptieren wir diese Veränderungen

in der Kommunikation oder nutzen wir KI um zukünftig empathischer, freundlicher und offener mit unserer Umwelt zu kommunizieren?

Diese und weitere Projektskizzen deuten an,

wie KI und Machine Learning zukünftige Gestaltungsprozesse („Designing with AI“ wie auch Nutzungserlebnisse „AI-driven UX“) radikal verändern werden. Dabei können nur im Co-

Design von Ingenieuren, InformatikerInnen und

GestalterInnen – so unsere These – technik-

zentrierte Ansätze und Phantasien künstlicher Intelligenz in erfolgreiche Innovationen überführt werden, die über die notwendige Akzeptanz verfügen und die nicht das Schicksal so vieler smarter Technologieversprechungen der Vergangenheit und vorheriger KI-Wellen ereilt.

Betreut von:

Prof. Nils Krüger

Prof. Dr. Frank Heidmann

Anna Runge

Constanze Vogt

Christoph Volbers

in Kooperation mit BMW Group Design

Georg Friedrich

Ulrike Schafmeister

AI is finally being applied in practice. It is experiencing a new resurgence as an all-round tool to manage the tremendous amounts of data produced by a society that is constantly measuring itself. However until now, the knowledge required to understand the potential of artificial intelligence, and how it might function in the future, has not been a topic on the curriculum. The reporting on AI in mainstream media tends to largely foster despair about the possible loss of culture, while the tech blogs and management consultants like McKinsey implore us to recognize the huge technological and economic potential of AI technologies. In view of this, design students in 11 project teams have engaged with the apparent ambivalence regarding artificial intelligence in products, systems and services, and addressed the overarching phenomena associated with machine learning.

How exactly the future will look, whether as

a complementary community of humans and learning machines, or a dystopic disaster, in which jobs are lost to robots, and ubiquitous sensor networks constantly check up on us, is something we can’t be sure of. Therefore it is even more important to consider AI-futures, to visualize and prototype potential ideas, and communicate them for discussion in the public forum.

→ When algorithms become ever more able to accurately predict and suggest what we should be doing, do we lose the elements of chance, surprise and unpredictability?

→ AI is based on a continuous stream of data, which until now has primarily flowed in

one direction: from user to service provider. How would services look that aim to increase

comprehension, transparency and fairness

with regards to data use?

→ How could data from learning systems be

used in order to provoke changes in attitude and behaviour in an intuitive and personalized manner, e.g. so as to move towards more sustainable mobility?

→ AI-based technologies enable a new level of comfort and convenience. How can this new user experience be designed so that users still retain a certain level of skills and self-reliance?

→ “Hey, Google …” The current pervasive

advertising for smart assistants based on speech-recognition technologies will change our behaviour in conversation. Do we accept these changes to communication, or in the future should we use AI to communicate with our environment in a manner that is more empathetic, open and friendly?

These and further project outlines imply how AI and Machine Learning will radically change future design processes (“Designing with AI”), as well as user experiences (“AI-driven UX”). And yet—in our view—only through co-design with engineers, computer scientists and designers can technology-centred approaches and visions of artificial intelligence be effectively translated into successful innovations: ones which will invite the necessary level of acceptance and thereby not suffer the fate of so many so-called “smart

technologies of the future” and previous waves of

AI hype which failed to deliver.

Supervised: