Gewohnheits-ResetHabit reset

Du legst eine eingeschliffene Gewohnheit im Umgang mit künstlicher Intelligenz bewusst ab, wenn sie nicht mehr passt.

You consciously lay aside a worn-in habit of working with artificial intelligence when it no longer fits.

Beim Backen nimmst du jedes Mal dieselbe Schüssel, obwohl der Teig hängen bleibt. Du lässt sie bewusst weg, weil sie nicht mehr passt. Bei einer KI ist es dasselbe, wenn du eine eingeschliffene Gewohnheit bewusst ablegst, sobald sie nicht mehr passt.

When you bake, you take the same bowl every time, though the dough sticks. You consciously leave it aside because it no longer fits. With an AI you do the same when you lay aside a worn-in habit once it no longer fits.

Das bewusste Ablegen einer eingeschliffenen Gewohnheit einer Person im Umgang mit künstlicher Intelligenz, wenn diese Gewohnheit nicht mehr passt.

The conscious laying aside, by a person, of a worn-in habit of working with artificial intelligence when that habit no longer fits.

Im Unterschied zum Machine Unlearning (Cao und Yang, 2015; Bourtoule und andere, 2021), dem Entfernen der Wirkung von Trainingsdaten aus einem Modell, ist der Gewohnheits-Reset nicht dieses Entfernen. Er ist das bewusste Ablegen einer eingeschliffenen Gewohnheit einer Person im Umgang mit künstlicher Intelligenz, wenn diese Gewohnheit nicht mehr passt. Im Unterschied zum organisationalen Verlernen (Hedberg, 1981), dem Ablegen von Wissen durch eine Organisation, das sie nicht mehr verwendet, ist dieses Ablegen nicht das Verwerfen von Organisationswissen. Im Unterschied zum Deskilling (Braverman, 1974), einer strukturellen Verringerung von Fertigkeit in der Arbeit, ist dieser Begriff kein Verlust einer Fertigkeit. Im Unterschied zum Fertigkeitsabbau, dem Verlust einer Fertigkeit durch fehlende Übung, ist dieser Begriff nicht dieser Verlust. Im Unterschied zum Delegationsschwund, dem allmählichen Rückgang unter zunehmender Delegation einer Fertigkeit, die eine Person zuvor ohne ein KI-System ausgeübt hat, ist dieser Begriff nicht dieser Rückgang. Die Fertigkeit kann bleiben, während die Nutzungsgewohnheit abgelegt wird. Der Begriff sagt der Person nicht, dass sie eine Gewohnheit ablegen soll.

Unlike machine unlearning (Cao and Yang, 2015; Bourtoule and others, 2021), the removal of the effect of training data from a model, a habit reset is not that removal. It is the conscious laying aside, by a person, of a worn-in habit of working with artificial intelligence when that habit no longer fits. Unlike organizational unlearning (Hedberg, 1981), an organization's discarding of knowledge it no longer uses, this laying aside is not that discarding of organizational knowledge. Unlike deskilling (Braverman, 1974), a structural reduction of skill in work, this term is not a loss of skill. Unlike skill decay, the loss of a skill through lack of practice, this term is not that loss. Unlike delegation skill erosion, the gradual decline under increasing delegation of a skill a person previously performed without an AI system, this term is not that decline. The skill may remain while the habit of use is laid aside. The term does not tell the person to lay a habit aside.

Machine unlearning, as in Cao and Yang (2015) and Bourtoule and others (2021), is the removal of the effect of training data from a model. Organizational unlearning in Hedberg (1981) is an organization's discarding of knowledge. Deskilling (Braverman, 1974) is a structural reduction of skill in work; skill decay through lack of practice is a separate neighbour. Delegation skill erosion is a neighbouring term in this vocabulary. No conformity to a named standard is claimed.

Names the case in which a person consciously lays aside a worn-in habit of working with artificial intelligence when that habit no longer fits.