Johannes Dahlke gewinnt Preis an der Academy of Management Jahreskonferenz
Mit Künstlicher Intelligenz (KI) anstatt gegen KI. Das hat die Schachwelt gravierend verändert. Für seine Forschung darüber, wie sich KI-Technologie auf die Wissensarbeit von professionellen Schachgrossmeistern ausgewirkt hat, erhielt Johannes Dahlke an der AOM-Jahreskonferenz den DeSanctis Award.
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Mit über 10 000 Teilnehmenden ist die external page jährliche Konferenz der Academy of Management (AOM) die weltweit grösste und wichtigste Konferenz im Bereich der Managementforschung. An der diesjährigen Ausgabe, die vom 4. – 8. August in Boston, Massachusetts, in den USA, stattfand, wurde Johannes Dahlke für sein Paper «external page Across the Board: AI in Chess Increases Occupational Complexity and Salience of Holistic Identities» mit dem DeSanctis Award ausgezeichnet.
Für ihr Training, die Vorbereitung auf Turniere und die Analyse verlassen sich Schachgrossmeister in hohem Masse auf (KI-gestützte) Schachprogramme (sogenannte «Engines»). Während es früher ein Schachgrossmeister gegen Schachengine war, ist es heute ein Miteinander. Den Wendepunkt brachten Schachengines, die auf neuronalen Netzen basieren (z. B. AlphaZero oder Leela), aufgrund ihrer Kreativität und ihres menschenähnlichen Spielstils. Als einer der ersten Berufe in der Wissensarbeit veranschaulichen professionelle Schachspieler, was die jüngste Forschung als einen Wechsel weg vom Paradigma der Substitution hin zu einer interaktiveren Art der Integration von KI-Technologie in wissensintensive Arbeitsumgebungen prognostiziert hat.
In seiner Forschung untersucht Johannes Dahlke, wie sich die KI-Technologie auf die Wissensarbeit von professionellen Schachgrossmeistern ausgewirkt hat, wie sie moderne Schachengines in ihre beruflichen Routinen integriert haben, um sich die Vorteile fortschrittlicher KI-Technologie anzueignen, und wie dies ihre berufliche Identität umgestaltet haben könnte, so dass sie Anwendungen der KI-Technologie nutzbringend integrieren können.
Das Paper ist hier zu finden: external page https://doi.org/10.5465/AMPROC.2023.29bp
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