Künstliche Intelligenz (KI): Die Zukunft ist Jetzt

Computer und Menschen sind gänzlich verschieden. Sie können gut auswendig lernen, wir können Katzen auf Bildern erkennen. Seit Jahren gibt es Kommunikationsprobleme, was den Umgang miteinander betrifft. Um das zu verbessern, gab es zwei Möglichkeiten. Variante 1: Der Mensch muss dem PC ähnlicher werden. Variante 2: Der Computer muss sich uns annähern. Und genau das ist passiert. Die Maschine ist nicht mehr nur auf eine bestimmte Technik spezialisiert, sondern auf das Lernen und Verstehen von Zusammenhängen. Diese künstliche Intelligenz (KI) wird für uns zu einem »Ermöglicher« von weiterem Fortschritt. Sie hilft Menschen, Infos besser zu verstehen, Wissen zu erschließen, und passt sich individuell an. Sie wird persönlicher und dadurch für jedermann verständlich und nutzbar. Allerdings gehen damit auch neue Gefahren einher, wie Entlassungen, Verdummung, Machtungleichheiten und Verselbstständigung der Technologie. Dieses Extra gibt Ihnen das nötige Wissen an die Hand für ein Leben mit KI.

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI), im Englischen artificial intelligence (AI), beschreibt Software- und Robotersysteme, die ein Verhalten zeigen, für das menschliche Intelligenz vorausgesetzt wird. Die Maschinen erledigen eigenständig komplexe Aufgaben, ohne dass jeder Schritt zuvor von Menschen programmiert wurde. Eine allgemeingültige Definition von KI gibt es noch nicht – unter anderem weil es schwierig ist zu bestimmen, was als »intelligent« gilt.

Es wird zwischen starker und schwacher KI unterschieden. Starke KI meint Programme bzw. Maschinen, die generell jedes Problem lösen können. Diese gibt es bisher nur in Science-Fiction-Filmen. Dafür bedarf es noch Jahre der Entwicklung. Schwache KI kennen wir dagegen aus dem Alltag, z.B. Bilderkennung. Sie kann spezielle Aufgaben mit einer festgelegten Methodik bearbeiten, die sie vorher erlernt hat. Das Chatprogramm ChatGPT gehört zur schwachen KI. Es kann Fragen aller Art beantworten, besitzt aber keine Kreativität, und die Lernfähigkeit beschränkt sich auf das Training. ChatGPT generiert seine Antworten mit Wahrscheinlichkeitsrechnungen aus sämtlichen Texten in seiner Datenbank, die eine Art Quersumme aller Daten passend zum jeweiligen Thema sind. Im Folgenden wird nur über schwache KI gesprochen, da sie aktuell die einzige kommerziell relevante Form ist.

Wie lernt die KI?

Zunächst ist eine KI von einem einfachen Programm, also regelbasiertem Algorithmus, abzugrenzen. Ein klassischer Algorithmus ist ein definierter Rechenweg, auch Code genannt, der zu einem erwartbaren, immer gleichen Ergebnis führt. Auch KI basiert auf Algorithmen, die jedoch in der Lage sind, einzelne Parameter ihres Codes selbstständig auf ein bestimmtes Problem hin anzupassen. KI-Systeme »lernen« sozusagen, doch müssen darauf zuvor trainiert werden.

Maschinelles Lernen

Das Trainieren erfolgt durch verschiedene Methoden, wie das maschinelle Lernen. Dabei programmiert der Mensch nicht mehr fertige Lösungen, sondern Programme, die die Problemlösung anhand von Trainingsdaten erlernen. Dafür werden spezielle Algorithmen genutzt, die in Beispieldaten selbstständig Muster und Zusammenhänge erkennen und diese auf neue Daten anwenden können. Wichtig für solche Lernprozesse sind große Datenmengen, Big Data genannt, die korrekt sind und als Wissensbasis dienen.

Ein Beispiel für maschinelles Lernen ist die Bilderkennung: Kein Programmierer schafft es, einen rein regelbasierten Algorithmus zu schreiben, der Sie auf jedem Foto, sei es im Dunkeln oder im Auto, wiedererkennt. Dafür müsste der Coder alle möglichen Bilder im Voraus kennen und beschreiben können. Um die Bilderkennung dennoch möglich zu machen, bringt der Programmierer der KI bei, an welchen Merkmalen sie Menschen erkennt. Nicht gezielt, wie er Sie erkennt. Die KI kann dann aus vorhandenen Bildern von Ihnen Ihre spezifischen Merkmale lernen, diese Regel auf neue Fotos übertragen und Sie erkennen. Und das nicht nur bei Ihnen, sondern mit Milliarden Gesichtern in wenigen Sekunden.

Das maschinelle Lernen hat sich aus einer mathematischen Logik entwickelt und gleicht dem Entscheidungsbaumverfahren. Es eignet sich für strukturierte Daten und wird im Alltag etwa bei Produktempfehlungen von Amazon oder zur Vorhersage von Kundenverhalten eingesetzt.

Tiefes Lernen

Ein leistungsfähiger Teilbereich des maschinellen Lernens ist das Deep Learning, übersetzt so viel wie tiefes Lernen. Diese Methode basiert nicht auf Klassifikationen, sondern auf künstlichen neuronalen Netzen – inspiriert vom menschlichen Gehirn. Diese Netzwerke bestehen aus vielen miteinander verbundenen Schichten an künstlichen Neuronen. In der ersten Schicht erkennt der Algorithmus zum Beispiel ein Muster, in der zweiten ein Muster von Mustern und so weiter. Je komplexer das Netz ist, desto schwierigere Sachverhalte kann der Algorithmus verarbeiten. Aber: Wie das trainierte neuronale Netz zu seinem Ergebnis kommt, ist für den Menschen meist nicht mehr nachvollziehbar.

Erklärt am Beispiel der Bilderkennung: Beim klassischen maschinellen Lernen muss der Programmierer Merkmale von Menschen, wie Gesicht und Ohren, vordefinieren, damit die KI Sie erkennt. Beim Deep Learning sucht sich das Programm die Merkmale »Mensch« über seine Schichten und Zwischenneuronen selbst. Anhand der Bilddaten findet das System die passenden Identifikatoren für die Klassifizierung.

Deep Learning kommt vor allem bei unstrukturierten riesigen Datenmengen zum Einsatz. Im Alltag findet sich diese Methode bei Sprachassistenten wie Siri oder beim autonomen Fahren wieder. Auch ChatGPT basiert auf einem neuronalen Netz der Firma OpenAI, das zu den größten der Welt zählt.

10 Programme für den Alltag

Ob stundenlanges Suchen nach Antworten, E-Mails schreiben, englische Texte verstehen – für gefühlt jede Herausforderung gibt es ein Angebot auf KI-Basis.

Die Mischung macht’s

Noch ist die Technik nicht so weit, dass ein Programm universell alles kann. Der Trick ist daher, die einzelnen Softwares selbst zu kombinieren. Zum Beispiel einen Text mit Jasper schreiben, vom Schreibassistenten DeepL Write korrigieren, passende Bilder von DALL-E erstellen und von Beautiful.ai in eine Präsentation verwandeln lassen.

Neuer Denkprozess

Die Technik ist vor allem durch unseren Umgang mit ihr begrenzt. Sie braucht präzise Anweisungen als Arbeitsbefehl, den sogenannten Prompt. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von Programmen wie ChatGPT kann KI bei alltäglichen Prozessen eingebunden werden – ähnlich wie googeln.

• Schritt 1: Es gibt ein Problem.
• Schritt 2: Man denkt daran, dass eine KI bei der Lösung helfen könnte.
• Schritt 3: Die Suche nach einer passenden KI und dem richtigen Prompt.
• Schritt 4: Anwenden und Problem lösen.

Für Arbeiten mit Texten, Bildern oder Präsentationen finden Sie hier 10 praktische KI-Tools.

Jobs: Umbruch in der Arbeitswelt

In den Fabriken sind viele Arbeitskräfte schon längst durch Maschinen ersetzt worden. Angestellte mit geistigen Tätigkeiten wähnten sich bisher noch in sicheren Jobs. Doch durch den KI-Boom wird deutlich, dass sich auch diese Berufe verändern. Wie viele neue Technologien schürt die KI Ängste. So ergab eine Studie von OpenAI 2023 bezogen auf den US-amerikanischen Arbeitsmarkt, dass bei 80 Prozent aller Jobs eine KI schon jetzt zehn Prozent der Arbeit übernehmen könnte. Bei 19 Prozent der Jobs dürften sogar über 50 Prozent mit KI erledigt werden.

Nicht aufzuhalten

KI wird zweifellos menschliche Arbeitskraft ersetzen. Sie kann wiederholende und datenbasierte Aufgaben effizienter und genauer erledigen. Besonders betroffen könnten folgende Berufsfelder sein: Kundendienstmitarbeiter, Buchhalter, Finanz- und Rechtsberater, Analysten, Programmierer, Medienschaffende und Designer.

Gleichzeitig eröffnet der Einsatz von KI neue Möglichkeiten. Laut einer Prognose des World Economic Forum 2023 könnten 89 Millionen verdrängte Arbeitsplätze 63Millionen neu geschaffenen Jobs gegenüberstehen. Die Nachfrage nach KI-Fachkräften steigt bereits.

Die OpenAI-Studie ergab auch, dass wissenschaftliches und kritisches Denken kaum durch eine Maschine ersetzt werden kann. Gleiches gilt für Tätigkeiten, die menschliche Interaktion, Kreativität und komplexe Problemlösungen erfordern.

Anderes Miteinander

Die Zukunft liegt in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. So könnte die KI vor allem als Assistent tätig sein, etwa für Ärzte oder in der Landwirtschaft, und analytische bzw. monotone Tätigkeiten übernehmen. Dadurch könnten Ärzte mehr Zeit für ihre Patienten haben. In vielen Jobs werden sich neue Aufgaben ergeben. Entscheidend ist, dass sich auf diesen Wandel der Arbeitswelt vorbereitet wird. Dafür braucht es u.a. regelmäßige Weiterbildungen, sodass Menschen in der Lage sind, mit KI-Systemen umzugehen und sie in ihre Prozesse einzubeziehen.

Schule und Bildung: Wenn KI Hausaufgaben macht

Schöne neue Schulwelt – auch hier wird KI einiges verändern. Lehrer, die Aufsätze  als Hausaufgaben aufgeben, müssen schon jetzt damit rechnen, dass der Schüler  sich von KI helfen lässt. Selbst Teenager, die keinen ChatGPT-Zugang haben, be kommen Unterstützung: Bei dem unter Jugendlichen be liebten sozialen Netzwerk Snapchat ist seit Kurzem mit My AI ein KI-Bot integriert, den man ebenfalls mit der Erledigung der Hausaufgaben beauftragen kann.

KI im Klassenzimmer

Außerdem können künstliche Intelligenzen helfen, das Lernen zu personalisieren und auf die individuellen Bedürfnisse der Schüler anzupassen. Intelligente Lern-Apps erkennen inzwischen beispielsweise an der Zeit, die benötigt wird, um Aufgaben zu lösen, an welchen Stellen Lernende Schwierigkeiten haben. Entsprechend geben die cleveren Lernhelfer dann mehr oder weniger Übungen auf gleichem oder höherem Niveau aus.

Künstliche Intelligenzen wie den Chatbot ChatGPT in der Schule zu verbieten ist ein nahezu aussichtsloses Unterfangen. Stattdessen sollte den Kindern der reflektierte Umgang mit den digitalen Werkzeugen beigebracht und ihnen bei der Einordnung der Ergebnisse geholfen werden.

Abgleich der Ergebnisse

Außerdem sollten Schüler lernen, woher Chatbots ihr Wissen haben und nach welchem Prinzip die Ergebnisse ausgegeben werden. Schließlich funktionieren KIs nur aufgrund bestimmter Datenmengen und Algorithmusregeln. Ob die Inhalte stimmen oder nicht, ist für die KI nicht relevant und noch nicht erkennbar. Schüler müssen lernen, den Wahrheitsgehalt von Antworten zu hinterfragen, selbst wenn Ergebnisse hochwertig und vollständig erscheinen. Dabei können Plattformen wie ki-campus.org vom Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e. V. oder code.org/oceans der US-amerikanischen Non-Profit-Organisation Code.org helfen. Dort finden Lehrer komplette Bildungsangebote, mit denen das Thema KI erklärt und spielerisch nahegebracht werden kann.

Auch die Lehrkräfte selbst können von KIs profitieren. Sie lassen sich als Ideengeber und Inspiration nutzen. Chatbots können bei der Unterrichtsvorbereitung helfen, nach Vorgaben individuelle Lückentexte schreiben, Elternbriefe in Leichter Sprache verfassen oder umfangreiche Studien zu komplexen Themen zusammenfassen. 

Dafür brauchen auch Pädagogen aktuelles Wissen und Weiterbildungsangebote. Die Bundeszentrale für politische Bildung bietet unter bpb.de/lernen schnelle Einstiege, ebenso wie die Fakultät Informatik der TU Dresden unter Schulinformatik oder teachtoday.de, eine Initiative der Telekom. Wer dann tiefer ein steigen will, findet in den Landesmedienzentren und den Lehrer-Fortbildungseinrichtungen der Bundesländer oder der Landkreise viele Angebote. So ausgestattet können Lehrer auf die Fragen ihrer Schüler eingehen sowie ethische und rechtliche Probleme thematisieren.

Ethische Aspekte

Der Datenschutzaspekt darf nicht vergessen werden: ChatGPT verlangt z. B. eine Anmeldung mit EMail und Telefonnummer. Eine Registrierung darf von der Schule nicht verlangt werden. Die KI lässt sich aber über chatgpt.ch datenschutzkonform und ohne Anmeldung nutzen. 

Recht: Unbegrenzte Macht

Neue Möglichkeiten und neue Produkte lassen neue Rechtsfragen aufkommen. Kann ich ein KI-Bild als mein Werk ausgeben, wer haftet, wenn mich ein Bot falsch berät? Wie die aktuelle Situation der Rechtslage ist.

Urheberrecht

ChatGPT schreibt Gedichte, Dall-E kreiert Bilder – die KI erzeugt neue, nie da gewesene Werke. Wer besitzt die Rechte daran? Das Urheberrechtsgesetz umfasst nach §2Abs.2 nur menschliche schöpferische Leistungen, nicht die von technischen Werkzeugen. Diskutiert wird, ob der KI-Entwickler als Urheber angesehen werden kann oder der Nutzer als Anweiser. KI-Modelle brauchen Daten zum Lernen. ChatGPT nutzt Infos aus anderen Quellen und Dall-E lässt sich von menschlichen Künstlern inspirieren. So kann es passieren, dass die KI urheberrechtlich geschützte Werke (zu) originalgetreu wiedergibt, ohne die Zustimmung oder Nennung des Urhebers. Die Verwendung solcher KI-Kopien kann als Urheberrechtsverletzung geahndet werden. Tobias Röttger, Anwalt für Medienrecht, rät, »nach der Generierung von KI-Texten Plagiatscanner einzusetzen«. Websitebetreiber, die nicht möchten, dass ihre Daten für KI-Trainings genutzt werden, können »das Text und Data Mining nach §44bUrhG durch einen maschinenlesbaren Hinweis im Impressum untersagen«, so Röttger.

Haftung

Maschinen sind fehleranfällig. Wer haftet also für Schäden, die durch KI verursacht werden? Da die Systeme teils eigenständig Entscheidungen treffen, ist es schwierig, Verantwortliche zu finden. Gesetzlich geregelt ist die Haftung des Herstellers für Fehler seines Produkts nach § 1 Produkthaftungsgesetz. Jedoch muss der Geschädigte den Fehler nachweisen, und KI-Entscheidungsfindung ist eine Blackbox und kaum nachvollziehbar. Daneben gibt es die Produzentenhaftung über den Schadensersatzanspruch nach §823 Abs.1 BGB. Hier wird vorausgesetzt, dass der Hersteller fahrlässig oder vorsätzlich ein fehlerhaftes Produkt in Umlauf gebracht hat. Der Hersteller muss beweisen, dass dies nicht der Fall ist. Fraglich wird sein, ob der Fehler dann in seinem oder eher dem Verantwortungsbereich der KI liegt.

Privatsphäre

KI kann auch zur Arbeitszeiterfassung, Effizienz- oder Persönlichkeitsbeurteilung eingesetzt werden, was negative Auswirkungen für die Arbeitnehmer haben kann. Wie damit arbeitsrechtlich umgegangen wird, ist noch unklar. Auch wie bei KI-Programmen sicherzustellen ist, dass die Datenschutzbestimmungen eingehalten werden.

Rechtslage

Die Europäische Union arbeitet seit 2018 am AI Act, einem europaweit bindenden Rechtsrahmen für KI. Dieser will KI-Systeme nach ihrem Risikoniveau einstufen. Bei einem hohen Risiko soll größere Transparenz vorgeschrieben werden. Zum Beispiel müsste ein Konzern veröffentlichen, mit welchen Daten seine KI trainiert wurde. Das Gesetz soll Ende des Jahres verabschiedet werden und 2025 in Kraft treten. Wissenschaftler und Unternehmer warnen vor zu viel Regulierung, da sonst Fortschritte woanders erzielt würden.

Neben dem AI Act gibt es die Convention on AI vom Europarat. Dies ist eine Übereinkunft, die die Menschenrechte, die Demokratie und die Rechtsstaatlichkeit vor den Gefahren der KI schützen soll. Auch außereuropäische Staaten, wie die USA, erwägen die Unterzeichnung.

Klar ist: Das Recht muss weitergedacht werden, um mögliche Risiken zu minimieren. Angesichts der enormen Auswirkungen von KI auf unser Leben bedarf es einer angemessenen Regulierung und ethischer Standards.

Vor- und Nachteile: Zwei Blickwinkel auf die KI

Vorteil: Der Übermensch

Sie ist eine der bedeutendsten Zukunftstechnologien. KI hilft uns, Zeit zu sparen, automatisiert lästige Aufgaben und ermöglicht eine höhere Effizienz. Die Maschinen sind in der Lage, Infos aus Daten zu ziehen, die ein Mensch von der Menge oder Komplexität her niemals erfassen könnte. Das beschleunigt Fortschritte, die sonst Jahrtausende gebraucht hätten, sei es in der Medizin, Mobilität oder Umwelttechnik.

Am Anfang Die KI ist noch lange nicht am Ende ihrer Leistungsfähigkeit. In Zukunft könnte KI über ein menschenähnliches Verständnis, emotionale Intelligenz und Kreativität verfügen. Der wichtigste Wachstumstreiber dafür sind Daten. Je mehr Daten verfügbar sind, desto präziser lassen sich Programme entwickeln. KI-basierte Assistenzsysteme könnten uns in allen Lebensbereichen unterstützen. Zum Beispiel indem Geräte miteinander kommunizieren und ein intelligentes Zuhause schaffen – vom Stromsparen bis hin zum Nachkaufen von Lebensmitteln.

Es ist an uns, diese Technologie zu nutzen. Auch aus diesem Grund haben große Konzerne ihre Technik der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt. »Wir glauben fest daran, dass wir die Welt darüber aufklären und den Menschen Zeit geben sollten, die Technologie nach und nach zu adaptieren«, erläutert Sam Altman, Mitgründer von OpenAI, auf einer Veranstaltung von Digital Life Design (DLD) und der Technischen Universität München. Nun werde über einen Umgang mit KI diskutiert, was besser sei, als Technologien im Labor geheim zu halten, aus Angst, sie könne Menschen verängstigen.

Auch Björn Ommer, KI-Professor der Ludwig-Maximilians-Universität München und Entwickler der Bild-KI Stable Diffusion, erklärte auf der Digital-Konferenz re:publica: »Erst wenn jeder das System anfassen kann, versteht man die Bedeutung von KI und lernt, damit umzugehen. Das Feedback der Nutzerinnen und Nutzer hilft uns bei der Weiterentwicklung.«

Nachteil: Kopf aus, KI an

KI hat keine Moral, keine Werte und keinen gesunden Menschenverstand, womit unvorhersehbare Risiken einhergehen können. Meredith Whittaker, Forscherin und Chefin der Signal-Stiftung, warnte auf der Konferenz re:publica: »Das Narrativ zur Vermarktung von KI dient dazu, das Überwachungsgeschäftsmodell als Kern der Tech-Industrie zu mystifizieren, zu festigen und auszuweiten.« KI verschärfe weiter soziale Ungleichheiten. »Je mehr wir uns auf diesen Hype einlassen, desto mehr Macht geben wir einer Handvoll Konzernen, uns vorzuschreiben, wie unsere Welt funktioniert und was unser Platz in ihr ist.«

KI wird von Menschen gemacht und unterliegt daher denselben geistigen Grenzen: unserer Intelligenz. Das menschliche Gehirn ist kaum verstanden, wird aber bereits nachgebaut. Ein nach wie vor bestehendes Problem ist auch die (unbeabsichtigte) Diskriminierung durch Algorithmen. Durch KI-Entscheidungen können Vorurteile verstärkt werden, wenn zuvor nur mit historischen oder falschen Daten trainiert wurde. Zum Beispiel entwickelte Amazon bereits 2014 eine KI, die den Einstellungsprozess optimieren sollte. Diese wurde mit Bewerbungsdaten aus den vorangegangenen zehn Jahren trainiert, bei denen vor allem Männer erfolgreich waren. Ein Muster, aus dem das System folgerte, dass weiße Männer die besseren Kandidaten seien. Frauen wurden hingegen schlechter bewertet. Das zeigt, dass der Mensch beim Erstellen einer KI enormen Wert auf die Auswahl repräsentativer Daten legen muss und bereits bei der Datenaufbereitung Einfluss auf das Urteil der KI nimmt.

Auch Jobs könnten verloren gehen – nicht nur weil KI die Arbeit ersetzt, sondern weil ihre Analysen die realen Gegebenheiten nicht berücksichtigen. So könnte bei einer Lkw-Fahrt ein KI-Programm nicht berücksichtigen, dass der Fahrer wegen Glatteis langsamer wird, und ihm fehlende Effizienz unterstellen.

Fazit: Wir Menschen bestimmen das Ergebnis

Beide Blickwinkel zeigen, wie wichtig es ist, den Einsatz von KI verantwortungsvoll zu gestalten und kritisch zu begleiten. »Wenn diese Technologie schiefgeht, kann es richtig schiefgehen«, so OpenAI-CEO Sam Altman. Er und Hunderte weitere KI-Schaffer unterzeichneten folgendes Statement: »Es sollte global priorisiert werden, das Risiko der Auslöschung durch KI zu verringern – auf einer Stufe mit anderen Risiken für die gesamte Gesellschaft, wie etwa Pandemien und Nuklearkrieg.« Altman befürwortet eine internationale Rahmenordnung und mahnt, »wir sollten damit so schnell wie möglich beginnen«. Die Regularien müssen sicherstellen, dass KI-Systeme unsere Werte widerspiegeln und zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt werden. Zudem liegt es im Bereich jedes Einzelnen, das kritische Denken nicht zu vernachlässigen. KI-Professor Björn Ommer konkretisiert: »Die Gefahr besteht primär darin, dass wir Verantwortung an die KI abgeben. Es hängt an uns, wie viel Macht wir ihr geben.«