Informatiker der Universität Bamberg entwickeln lernfähigen Assistenten.
In Verwaltungen von Unternehmen türmen sich Dateien über Dateien. Es ist für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mitunter schwierig, in der Flut von Tabellen, Präsentationen und Texten den Überblick zu behalten. Außerdem benötigt jede einzelne Datei Energie und Speicherplatz auf einer Festplatte – und verursacht so Kosten für das Unternehmen und belastet die Umwelt. Was aber soll gelöscht werden? Wo fängt man am besten an? Informatikerinnen und Informatiker der Universität Bamberg arbeiten derzeit an einer automatisierten Lösung: Sie entwickeln in dem interdisziplinären Projekt „Dare2Del“ zusammen mit der Arbeitspsychologie an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg mittels maschinellem Lernen ein System, das hilft, irrelevante Daten zu löschen. Das Projekt „Dare2Del“ läuft über sechs Jahre und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) mit insgesamt 889.702 Euro gefördert. Es ist Teil des DFG Schwerpunktprogramms „Intentional Forgetting in Organisationen“.
Berücksichtigung von Nutzer-Vorgaben
In der ersten Projektphase von 2016 bis 2019 programmierten Dr. Ute Schmid, Professorin für Angewandte Informatik, insbes. Kognitive Systeme, und ihr Mitarbeiter Michael Siebers ein lernfähiges Modell, das zwar sehr komplexe Algorithmen verarbeiten kann, für den Nutzer aber trotzdem leicht zu bedienen ist. Das System löscht Dateien nicht wahllos und schon gar nicht automatisch: Die künstliche Intelligenz beachtet Unternehmensvorschriften und rechtliche Vorgaben und passt sich den Wünschen der Nutzerinnen und Nutzer an. Sie können beispielsweise Regeln festlegen: Immer die letzte und vorletzte Version einer Datei sollen behalten werden.
In der zweiten Phase geht es in den kommenden drei Jahren darum, die Vorschläge des Systems nachvollziehbar und transparent für Anwenderinnen und Anwender zu machen. So soll das Programm beispielsweise bestimmte Benennungen der Dateien hervorheben und durch einen Text erklären, warum die Datei zur Löschung vorgeschlagen wird. „Unser Ziel ist es, eine partnerschaftliche Zusammenarbeit von Mensch und Künstlicher Intelligenz zu ermöglichen“, sagt Ute Schmid. Eine besondere Herausforderung für die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ist dabei, herauszufinden, wann ein Nutzer welche Inhalte bearbeiten möchte. Wer gerade mitten in der Arbeit an einem Projekt stecke, möchte nicht gefragt werden, ob er eine Datei aus einem völlig anderen Kontext noch braucht. Schmid erklärt: „Randzeiten scheinen geeignet zu sein: Beispielsweise werden am Ende jedes Arbeitstages fünf Dateien abgefragt, die aus dem Tageskontext stammen.“