Von der Landwirtschaft bis zur DNA verändern Daten die Landwirtschaft und die Präzisionsmedizin

Es ist kein Geheimnis, dass sich Daten und Analysen in nahezu jeder Branche verändern. Ich war daher nicht überrascht, dass sich Fortune Brainstorm Tech in mehreren Sitzungen mit diesem Thema befasst. Aber ich fand die Diskussion über neue Verwendungszwecke für Agrar- und Genomdaten ziemlich interessant, sowie einen Vortrag über "Kontrolle der KI", der sich auch wirklich auf Daten bezog.

Genomische Information bei Abstammung und Farbe

Margo Georgiadis, CEO von Ancestry, und Othman Laraki, Mitbegründer und CEO von Color, diskutierten, wie sich Genomdaten auf den Gesundheitsmarkt auswirken könnten.

Georgiadis merkte an, dass Ancestry, das derzeit Informationen zu 100 Millionen Familiengeschichten und den größten Bestand an DNA von Verbrauchern enthält, seit 30 Jahren besteht und sich auf Verbraucherinteraktionen konzentriert. Sie sprach aber auch über Partnerschaften mit anderen Unternehmen, um durch Genomik bessere Gesundheitsergebnisse zu erzielen

Sie erinnerte das Publikum daran, dass "Ihre Gene nicht Ihr Schicksal sind" und sagte, es sei nur ein Signal, und dass es wichtig sei, auch die Familiengeschichte zu betrachten.

Laraki, dessen Unternehmen sich auf Präzisionsmedizin konzentriert, diskutierte über die Verwendung von Genominformationen, um "eine Gesundheitsinfrastruktur aufzubauen, die in der Zukunft besser sehen kann". In Zukunft werden wir "nicht mehr an Genomik denken, sondern an Gesundheit". Er bemerkte die enorme Kluft zwischen dem, was wir für die Gesundheitsfürsorge ausgeben, und dem Wert, den wir bekommen. Dies ist die "größte menschliche und unternehmerische Chance unserer Generation", sagte er und stellte fest, dass das Gesundheitssystem gerade erst damit beginnt, Genomik in der Grundversorgung einzusetzen.

Er sprach darüber, wie sowohl Verbraucheranwendungen als auch Auswirkungen auf das Gesundheitswesen auf Bevölkerungsebene zu erwarten waren, und er sprach über die Beziehung des Unternehmens zum Broad Institute des MIT.

Dennoch sagte Georgiadis, dass der Datenschutz die Wurzel der Geschäftsbeziehung des Unternehmens mit seinen Kunden sei und dass Einzelpersonen ihre eigenen Daten verwenden und kontrollieren. Sie sagte, die Firma gebe niemals Informationen an die Strafverfolgungsbehörden weiter, es sei denn, sie sei dazu gezwungen, und letztes Jahr geschah dies nur zehnmal. Die Anfragen bezogen sich alle auf Kreditkartenbetrug, nicht auf genetische Informationen.

Sie sagte, kollektive Erkenntnisse, die zwischen den Aufzeichnungen gewonnen werden können, seien wichtig. "Unser Kunde ist niemals das Produkt", sagte sie, "diese Ausrichtung ist äußerst wichtig."

Laut Georgiadis müssen Unternehmen, die genomische Informationen sammeln, klar definieren, wofür sie stehen, und sicherstellen, dass die Kunden verstehen, wie die Unternehmen die Daten verwenden und weitergeben. Sie sagte, dass Ancestry, 23andMe und Helix eine Reihe genetischer Datenschutzstandards festgelegt hätten und andere Spieler ermutigten, sich anzumelden. Dies schließt die Verwendung von Bevölkerungsdaten für die medizinische und gesundheitliche Forschung ein.

Jede Technologie schafft neue Probleme, so Georgiadis. "Als Führungskräfte müssen wir Verantwortung dafür übernehmen, diese Probleme zu denken und zu antizipieren und hohe Standards für die Art und Weise festzulegen, wie wir Geschäfte tätigen."

Landwirtschaftliche Daten

In einer weiteren Sitzung diskutierten Beth Ford, CEO von Land O'Lakes, und Sara Menker, Gründerin von Gro Intelligence, darüber, wie Daten die Landwirtschaft und die damit verbundenen Unternehmen verändern.

Ford sprach über die Land O'Lakes-Forschung zu Vorhersagemodellen, die Bauerndaten darüber erfassen, was in verschiedenen Bodentypen gepflanzt wird und welche Praktiken sie anwenden, um Landwirten zu zeigen, welche Änderungen sie in der Vegetationsperiode vornehmen können. Sie sagte, die Truterra Insights Engine der Firma enthalte Billionen Datenpunkte. Ziel ist es, die Belastbarkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Produktivität zu verbessern.

Laut Ford ist Land O'Lakes eine Genossenschaft im Besitz von Landwirten, die sich auf die Verbesserung der landwirtschaftlichen Produktivität sowie der Nachhaltigkeit konzentriert. Ziel war es, die Anreizstruktur für die Landwirte zu verbessern, da 96 Prozent der Betriebe immer noch in Familienbesitz sind. Sie diskutierte das "gemeinsame Schicksal", das wir alle teilen, und fügte hinzu, dass Technologie notwendig ist oder die Ernährungssicherheit gefährdet sein wird.

Sie sagte, die Daten eines einzelnen Landwirts seien isoliert, aber mit Vorhersagemodellen kombiniert, einschließlich Daten, die von Satelliten und Drohnen gesammelt wurden. "Wir werden ihre Daten erfassen", sagte Ford, "aber sie besitzen sie."

Laut Ford waren Vorhersagemodelle und Änderungen "in der Saison" noch nie so wichtig wie in diesem Jahr. Die Landwirte sehen sich mit den dramatischen wetterbedingten Problemen konfrontiert. Sie sagte, der durchschnittliche Landwirt habe letztes Jahr Geld verloren und die niedrigen Rohstoffpreise seien für viele Landwirte seit Jahren ein Problem.

Gro Intelligence arbeitet daran, Vorhersagemodelle zu entwickeln, mit denen Angebot, Nachfrage und Preis für jedes landwirtschaftliche Produkt weltweit prognostiziert werden können, so Menker. Sie sagte, dass Lebensmittel- und Getränkehersteller, Banken und Rohstoffhändler diese Informationen benötigen, insbesondere wegen der Veränderungen aufgrund extremer Wetterereignisse. Sie stellte fest, dass 10 Millionen Morgen Ackerland aufgrund von Überschwemmungen in diesem Jahr aufgegeben wurden, was einem Einkommensverlust von 6, 5 Milliarden US-Dollar entspricht.

Menker sprach darüber, wie das System Datensätze aufnimmt und auf Marktereignisse reagiert und wie dies Unternehmen ermöglicht, Finanzinstrumente zu strukturieren, um Risiken besser zu managen. Dies werde letztendlich die Kapitalkosten für die Landwirte senken. Früher handelte sie mit Öl und Gas, und es sei einfacher gewesen, Kapital für die Entwicklung von Energie zu beschaffen, als Landwirtschaft zu betreiben.

IBM und Salesforce zu Daten, Fairness und KI-Ethik

Dario Gil, Chief Operating Officer von IBM Research, und Richard Socher, Chief Scientist von Salesforce, sprachen über KI und die Wichtigkeit, sie auf ethische und faire Weise einzusetzen.

"Jede einzelne Branche wird von KI betroffen sein", sagte Socher. Letztendlich kann KI jedoch nur so gut sein wie die Daten, mit denen wir sie trainieren. Infolgedessen müsse sich das Feld mehr auf die Ethik konzentrieren. Er merkte an, dass KI wie jedes Werkzeug - Computer, Internet oder sogar ein Hammer - zum Guten oder Schlechten eingesetzt werden kann.

Gil nannte AI "einen unglücklichen Begriff", weil die Leute den Begriff hören und denken, er handle von alleine. Er sagte, wir sollten einfach "AI" durch "Software" ersetzen. Das macht klarer, wo die Verantwortung liegt. "Die Verantwortung muss bei den Menschen und Institutionen liegen, die die Software entwickeln", sagte er.

Auf die Frage nach "Deepfakes" sagte Socher, dass die Leute lange Zeit Fotos gefälscht hätten und gleichzeitig die Leute besser in der Lage gewesen seien, gefälschte Fotos zu identifizieren. Er sagte, wir müssen uns mit Video einig werden, aber es war momentan sehr schwierig, wirklich überzeugende Videos zu erstellen. Fürs Erste, sagte Socher, sei er viel besorgter darüber, dass Leute falsche Nachrichten erstellen, sie in den sozialen Medien teilen und AI sie empfehlen.

Gil sprach über die Frage der Voreingenommenheit und wies auf mehrere Ebenen des Problems hin. In der ersten Schicht befindet sich der Kern-AI-Algorithmus. Darüber hinaus geht es um Daten. Zum Beispiel stellte er fest, dass es Vorschriften und einen Aspekt der Rechenschaftspflicht bei der Beurteilung von Krediten im Bankwesen gibt. Wenn Sie jedoch nur Zulassungen der letzten 20 oder 30 Jahre verwenden, wird das Modell Männern mehr als Frauen zugute kommen. Das neuronale Netz sei nicht voreingenommen, der Datensatz jedoch. Auf einer anderen Ebene sprach er über eine Vorurteile auf höherer Ebene, da die meisten Leute, die in der KI arbeiten, weiße Männer seien. Er sagte, die Branche versuche, sich zu verbessern.

Gil sagte, wenn jemandem der Kredit verweigert wird und eine Person die Entscheidung trifft, ist es für eine Person einfach, eine Entschuldigung zu geben. Wenn Sie sich jedoch die Entscheidungen eines Algorithmus über einen bestimmten Zeitraum ansehen, ist es viel einfacher zu sehen, was wirklich passiert. "AI stellt einen Spiegel vor unsere Gesichter", sagte er und bemerkte, dass es einfacher ist, einen Algorithmus zu ändern, als 1.000 Leute zu ändern.

• Fortune Brainstorm Tech: Die sich ändernden Modelle des E-Commerce Fortune Brainstorm Tech: Die sich ändernden Modelle des E-Commerce
• Fortune Brainstorm Tech: Aufbau des "Internet-Computers" Fortune Brainstorm Tech: Aufbau des "Internet-Computers"
• Intels Eissee wird wahr: 5 wichtige Imbissbuden Intels Eissee wird wahr: 5 wichtige Imbissbuden

Als Teil davon beschrieb er die Arbeit, die IBM leistet, um nach Verzerrungen in den Daten zu suchen und gerechtere Entscheidungen zu treffen. Er bemerkte, dass Fairness viele verschiedene Metriken beinhaltet und dass Variablen auf versteckte Weise miteinander korreliert werden, was es schwierig macht.

Socher bemerkte, dass Voreingenommenheit "nicht so leicht zu beseitigen ist, wie es scheint". Er bemerkte, dass Sie Rasse oder Geschlecht aus einem Algorithmus entfernen könnten, aber durch Berücksichtigung der Postleitzahl und des Einkommens viel von demselben Ergebnis erhalten könnten. Er stellte fest, dass dies schwierig war, da Salesforce keine einzige Anwendung erstellt. Stattdessen werden kleinere Anwendungen für 150.000 Organisationen erstellt, von denen jede ihre eigenen Daten verwendet. Er merkte an, dass irgendeine Form von Voreingenommenheit akzeptabel sein könnte, beispielsweise die Nichtvermarktung von Milchpumpen an Männer. In anderen Fällen kann dies jedoch illegal oder falsch sein. Es gibt "keine Silberkugel", sagte Socher, "es muss eine Denkweise sein."