Mathematik ist die Schicht,
auf der alles andere läuft.
Verschlüsselung, Lastberechnungen, Budgets, Medikamente, Beweise vor Gericht. Und sie entscheidet darüber, wie viel vom öffentlichen Leben man selbst prüfen kann.
Mit Logik, Statistik und Modellierung können wir uns eine eigene Meinung bilden.
Logik
Man kann einer Argumentation folgen und sehen, wo sie nicht mehr trägt, statt dem zu glauben, der sie am überzeugendsten vorträgt.
Statistik
Man kann eine Zahl in den Nachrichten lesen und verstehen, was sie sagt und was nicht.
Modellierung
Man kann eine Energieprognose, ein Budget oder eine medizinische Behandlung beurteilen, ohne darauf zu warten, dass jemand anderes einem sagt, was man denken soll.
Ohne diese Fähigkeiten bleibt Bürgerinnen und Bürgern nur, dem zu vertrauen, der am überzeugendsten klingt. In der Mathematik lernen wir sie, und für die meisten von uns geschieht das in nur einer Handvoll Kurse in den ersten Studienjahren. Diese Kurse entscheiden darüber, wie viele Menschen weiterhin hinterfragen können, was man ihnen erzählt.
Was wir erreichen wollen
Menschen verstehen Mathematik tief genug, um sie zu nutzen
Nicht nur, um eine Prüfung zu bestehen und danach alles wieder zu vergessen, sondern um darauf zurückzugreifen, wann immer eine Zahl, eine Behauptung oder eine Entscheidung im eigenen Leben danach verlangt.
Der Mensch bleibt im Mittelpunkt
Das Denken übernehmen Menschen. Wir bauen Werkzeuge, die sie dabei unterstützen, und keine, die ihnen das abnehmen.
Wir setzen KI verantwortungsvoll ein, um das zu erreichen
KI ist das stärkste Werkzeug, das wir haben, um Mathematik in großem Maßstab verständlich zu machen. Sie hilft nur, wenn die Menschen, die sie nutzen, dadurch mehr können, und daran messen wir sie.
Wir sind optimistisch. Wir glauben, dass es gelingen kann, und wir stellen diesen Glauben in den kommenden Jahren lieber auf die Probe, als das Gegenteil anzunehmen.
Wir betreiben die Plattform. Die Institutionen behalten die Kontrolle.
Jemand muss das System betreiben: dafür sorgen, dass es läuft, sicher ist und aktuell bleibt, während sich die KI-Modelle weiterentwickeln. Das tun wir im Auftrag der Institutionen, die sich darauf verlassen. Infrastruktur für andere zu betreiben bringt Verantwortung mit sich, und die nehmen wir ernst.
Institutionen können prüfen, worauf sie sich verlassen
Partnerinstitutionen haben Zugang zum Quellcode und können ihn einsehen, prüfen und Änderungen vorschlagen. Ein System im Auftrag anderer zu betreiben funktioniert nur, wenn diese sehen können, wie es arbeitet.
Die eigenen Leute können mitwirken
Partnerinstitutionen können Mitwirkende benennen. Deren Arbeit wird unter ihrem eigenen Namen Teil der gemeinsamen Codebasis und kommt jeder Institution zugute, die die Plattform nutzt.
Wir betreiben es in der EU
Fakultäten müssen keine eigenen Betriebsteams aufbauen. Verarbeitung und Speicherung bleiben in der EU.
Gebaut, um uns zu überdauern
Wenn lytris den Betrieb einstellt oder von einem Unternehmen mit Sitz außerhalb der EU übernommen wird, wird die Plattform zu Open-Source-Software unter der Lizenz AGPLv3.
Institutionen verfügen bereits über den Quellcode; die Umstellung hebt lediglich alle verbleibenden Beschränkungen auf. Keine Institution sollte auf Infrastruktur bauen, die verschwinden und ihre Kurse im Stich lassen kann. Diese Zusicherung lässt sich auch ohne uns durchsetzen.
Wie wir die Modelle auswählen
Jedes Modell ist ein Kompromiss aus Qualität, Geschwindigkeit und Kosten, und keines ist in allen drei Punkten am besten. lytris besteht aus vielen kleinen Schritten statt aus einem einzigen Modell, sodass jeder Schritt diese Abwägung anders treffen kann.
Qualität
Wie gut es erklärt, korrigiert und begründet, gemessen an den Testfällen, die wir pflegen, statt an Eindrücken.
Geschwindigkeit
Jemand wartet auf die Antwort. Ein Modell, das doppelt so lange braucht, muss das Warten wert sein.
Kosten
Wo Qualität und Geschwindigkeit es zulassen, kommt das günstigere Modell zum Einsatz. Das hält den Betrieb des Ganzen bezahlbar.
Wir pflegen Testfälle für jeden Schritt und können so messen, was ein Wechsel des dahinterliegenden Modells bewirkt.
Die Menschen und Partner hinter lytris
lytris wird von einem kleinen Team entwickelt. Unser Beirat sagt uns, wenn wir falsch liegen. Lehrende und Forschende stellen unsere Arbeit auf die Probe. Wir stellen sie hier vor, sobald sie zu uns stoßen.
Team
DemnächstDie Menschen, die lytris Tag für Tag bauen und betreiben.
Beirat
DemnächstMenschen aus Forschung, Industrie und Praxis, die unser Denken hinterfragen und uns sagen, wenn wir falsch liegen.
Forschungskooperationen
DemnächstInstitutionen und Forschungsgruppen, die lytris in Lehre und Forschung auf die Probe stellen.
Menschen sollen prüfen können, was ihnen gesagt wird. Das gilt auch für das, was wir sagen.
Zwei Wege, das weiterzuverfolgen. lytris mit uns in einem Kurs einsetzen oder die Argumentation auseinandernehmen. Beides bringt uns weiter.