Mythen zur künstliche Intelligenz

Wahrscheinlich wusste die Mehrheit von Ihnen vor vier Jahren nicht viel über KI. Und selbst wenn Sie davon gehört hatten, haben Sie sich sicherlich keine großen Gedanken darüber gemacht. Eine Studie ergab, dass 90 % der Befragten angaben, vor 2023 nur sehr wenig über künstliche Intelligenz zu wissen. KI war zu dieser Zeit nicht besonders nennenswert; es war lediglich eine von Hunderten neuer Technologien.
Inhaltsverzeichnis
- Mythos 1: KI ist eine neue Erfindung
- Mythos 2: KI denkt wie Menschen
- Mythos 3: KI wird irgendwann die Welt übernehmen
- Mythos 4: KI wird alle Arbeitsplätze ersetzen
- Mythos 5: KI ist immer objektiv
- Mythos 6: KI liegt immer richtig
- Mythos 7: KI versteht den Kontext einwandfrei
- Mythos 8: KI ist nur für Technologieunternehmen
- Mythos 9: KI wird mit der Zeit immer intelligenter
- Mythos 10: Jeder findet KI gut
Wenn man jedoch drei bis fünf Jahre vorspult, wird einem klar, wie sehr KI unseren Alltag nu verändert. Seitdem KI jedoch weltweit in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt ist, sind zahlreiche Mythen rund um das Thema entstanden.
Mythos 1: KI ist eine neue Erfindung
Wie ich bereits erwähnt habe, hatten die meisten von Ihnen wahrscheinlich vor 2022 oder 2023 noch nie von KI gehört, was ungefähr dem Zeitpunkt entspricht, als ChatGPT weltweit eingesetzt wurde und der KI-Boom begann. Die meisten Menschen wissen jedoch nicht, dass der Begriff "künstliche Intelligenz" erstmals Mitte des 20. Jahrhunderts – in den 1950er- und 60er-Jahren – verwendet wurde. Eine Gruppe einflussreicher Informatiker und Forscher aus dieser Zeit arbeitete zusammen, um das Konzept der KI ins Leben zu rufen, mehr als 50 Jahre bevor es weltweit bekannt wurde. Zu diesen Pionieren gehörten Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell und Herbert A. Simon.
Mythos 2: KI denkt wie Menschen
Viele Menschen glauben, dass KI-Modelle genauso oder sehr ähnlich wie Menschen denken. In Wirklichkeit verarbeiten KI-Systeme jedoch Daten und treffen Entscheidungen, indem sie Algorithmen, Daten aus der Vergangenheit und programmierte Logik befolgen. Im Gegensatz zu Menschen, die kreativ und emotional denken, fehlt es KI an Bewusstsein und Selbstbewusstsein. So kann KI beispielsweise Gedichte schreiben oder Musik komponieren, aber nur, indem sie Muster in Informationen herausarbeitet und nicht aus persönlichen Emotionen oder Lebenserfahrungen. Diese Einschränkung liegt darin begründet, wie KI konzipiert ist. Neuronale Netze, das Rückgrat vieler moderner KI-Systeme, sind Teilen des menschlichen Gehirns nachempfunden, replizieren jedoch weder Bewusstsein noch unabhängiges Denken.
Die scheinbare Intelligenz der KI wird oft mit echtem Verständnis verwechselt. Sie versteht die Bedeutung ihrer Ergebnisse nicht. Wenn KI Sprachübersetzungen erstellt, führt sie eine Aufgabe aus, die auf Mustererkennung, Statistik und Datenidentifizierung aus ihrem Datensatz verschiedener Sprachen basiert. Sie versteht die Feinheiten der Sprache in ihrer kulturellen oder kontextbezogenen Verwendung nicht. Deshalb macht Google Translate – ein KI-Modell – manchmal Fehler und übersetzt die Bedeutung gängiger Phrasen, Redewendungen oder Metaphern falsch.
Dieser Unterschied zeigt, warum KI das menschliche Denken niemals wirklich nachahmen kann. Sie ist ein Werkzeug, das die menschlichen Fähigkeiten verbessern, aber nicht ersetzen soll. Also keine Angst vor einer Maschinenrebellion. Das führt uns zum zweiten Mythos ...
Mythos 3: KI wird irgendwann die Welt übernehmen
Mit der Herrschaft der KI wird mehr Fantasie als Tatsache verbunden. KI arbeitet innerhalb der von Menschen festgelegten Parameter. GPT-4 und andere fortgeschrittene Modelle können zwar wie Menschen agieren, verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit zur Autonomie oder zu Absichten. In den meisten Fällen ist diese Angst, dass die KI die Erde erobert und sich in unsere obersten bösen Oberherren verwandelt, eher der Fiktion von Hollywood-Filmen und erdachten Geschichten geschuldet als der tatsächlichen technologischen Realität.
Es gibt zwei Arten von KI-Modellen: Eingeschränkte KI und Allgemeine KI. Ab 2025 sind fast alle KI-Modelle, die Sie verwenden und die andere Menschen verwenden, Modelle der eingeschränkten KI. Diese Modelle sind nur in der Lage, einige wenige spezifische Aufgaben oder Ziele zu erfüllen. Beispielsweise sind sowohl ChatGPT als auch Google Gemini Modelle der eingeschränkten KI, da sie so programmiert sind, dass sie auf die Eingabeaufforderungen der Benutzer mit höchster Genauigkeit reagieren. Allgemeine KIs sind extrem schwierig zu entwickeln und es gibt nur eine Handvoll davon. Diese Art von KI ist in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen. Nur allgemeine KI-Modelle haben auch nur eine geringe Chance, die Welt zu übernehmen.
Die Angst vor einer bösartigen KI lässt die kollaborativen Kontrollen, die bei ihrer Formulierung durchgeführt werden, fast immer außer Acht und bezieht Menschen mit ein, die einen ethischen Leitfaden mit umfangreichen technischen und regelmäßigen sorgfältigen Tests erstellen, damit die Technologie genau den menschlichen Wünschen entspricht.

Mythos 4: KI wird alle Arbeitsplätze ersetzen
KI wird zwar bestimmte Aufgaben automatisieren, aber nicht ganze Berufszweige ersetzen. Stattdessen wird sie die Art der Arbeit verändern. Berufe, die Problemlösungsfähigkeit, emotionale Intelligenz und Kreativität erfordern, wie z. B. Lehrtätigkeiten, Tätigkeiten im Gesundheitswesen und Führungspositionen, werden nicht unbedingt automatisiert werden.
Die Geschichte wiederholt sich: Während der Industriellen Revolution dachten die Menschen, dass Maschinen die menschliche Arbeit vollständig überflüssig machen würden. Tatsächlich kam es zu einem Boom in der Industrie, zur Schaffung von Arbeitsplätzen und zur Beschäftigung. KI würde daher die Kraft menschlicher Fähigkeiten nur ergänzen und nicht ersetzen. Nehmen wir das Beispiel des Journalismus. Mit der Einführung von KI-gestützten Tools, die bei der Faktenprüfung oder Datenanalyse helfen, können Journalisten ihre Zeit in wertvollere Aktivitäten investieren: Storytelling und Recherche.
KI wird neue Möglichkeiten schaffen, die von Menschen verlangen, sich anzupassen und neue Fähigkeiten zu erwerben, um neben Maschinen erfolgreich zu sein. Die Vorbereitung auf diesen Wandel erfordert Investitionen in Bildung, Umschulung und eine Kultur des lebenslangen Lernens. Die Automatisierung von Arbeitsplätzen durch KI wird den Spielraum der Menschheit für neuere, schwierigere Projekte erweitern, die die KI niemals bewältigen könnte.
Von dem sehr rudimentären "Logic Theorist", dem ersten Computerprogramm mit automatisierter Argumentation aus dem Jahr 1956, oder dem "General Problem Solver", einem weiteren frühen Computerprogramm, stießen frühe KI-Systeme die Entwicklung vieler Jahrzehnte langwieriger Innovationen an. Mit dem Aufkommen von Big Data und der exponentiellen Zunahme der Rechenleistung haben die letzten zwei Jahrzehnte das Entwicklungstempo der KI wirklich beschleunigt. Deep Learning und neuronale Netze haben auch das maschinelle Lernen verändert, indem sie zur Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bilderkennung beigetragen haben.

Mythos 5: KI ist immer objektiv
Viele gehen davon aus, dass KI, da sie über eine Vielzahl von Informationen und Wissen verfügt, immer faire Entscheidungen trifft. Dies ist jedoch nicht immer der Fall. KI kann genau die Vorurteile in den Daten aufgreifen, auf denen sie trainiert wurde. Wenn die Trainingsdaten gesellschaftliche Vorurteile enthalten, spiegeln sich diese in den Ergebnissen der KI wider. So sind beispielsweise einige Gesichtserkennungsalgorithmen in die Kritik geraten, weil sie bei der Identifizierung von Personen, die einer Minderheit angehören, höhere Fehlerquoten aufweisen.
Das Hauptproblem, das diese Art von Voreingenommenheit verursacht, sind die historischen Daten, mit denen die KI trainiert wird und die bereits auf die eine oder andere Weise voreingenommen sind. Wenn ein KI-System mit Einstellungsdaten eines Unternehmens trainiert wird, das immer bestimmte demografische Gruppen bevorzugt hat, kann es durchaus sein, dass sich diese Voreingenommenheit auch auf seine Empfehlungen auswirkt. Solche Voreingenommenheiten können nur durch sorgfältige Kuratierung der Trainingsdaten, laufende Audits und klare Berichterstattung behoben werden.
Mythos 6: KI liegt immer richtig
KI ist alles andere als unfehlbar. Sie ist fehleranfällig, insbesondere wenn die Dateneingabe unvollständig oder mehrdeutig ist. KI-gestützte medizinische Diagnosen interpretieren Symptome manchmal falsch, was beispielsweise die Notwendigkeit menschlicher Kontrolle aufzeigt.
Die meisten KI-Fehler sind auf Einschränkungen bei den Trainingsdaten oder hypothetischen Situationen zurückzuführen. Ein selbstfahrendes Auto könnte Probleme haben, wenn es auf Straßen mit ungewöhnlicher Struktur oder schlechtem Zustand fährt und mit den Unwägbarkeiten des menschlichen Verhaltens konfrontiert wird. Das Wissen um solche Schwächen ist für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI von entscheidender Bedeutung. Vertrauen in KI sollte immer mit dem Bewusstsein für ihre Schwächen und Probleme einhergehen.
Mythos 7: KI versteht den Kontext einwandfrei
Diese Annahme, dass KI den Kontext einwandfrei versteht, trifft nur sehr selten zu. KI fehlt es an Nuancen und Kontext, insbesondere wenn es um Sprache geht. Ein Chatbot könnte Sarkasmus falsch interpretieren oder rhetorische Fragen nicht verstehen. Modelle wie GPT-4o und Google Gemini sind zwar ziemlich fortschrittlich, aber sie verstehen die Bedeutung nicht so wie Menschen; sie haben keine Erfahrung mit echter menschlicher Sprache und ihren Eigenschaften wie Sarkasmus, Ironie, Betonung usw.
Die Kontextanalyse ist eine Einschränkung für KI-Systeme, da sie auf einem statistischen Muster beruht und nicht auf echtem Verständnis oder Einfühlungsvermögen. KI kann zwar Korrelationen herstellen und anhand von Daten aus der Vergangenheit und Vorhersagen abschätzen, was am wahrscheinlichsten eintreten wird, aber ihr fehlt die kulturelle, emotionale und erfahrungsbasierte Grundlage, auf der die menschliche Interpretation des Kontexts beruht. Dies geschieht, wenn KI-Tools sich nicht an ungewöhnliche Situationen anpassen können oder unangemessene Empfehlungen geben.
Wenn man die Grenzen der KI kennt, kann man realistische Erwartungen an ihren Einsatz in der Kommunikation und Entscheidungsfindung stellen. Entwickler müssen KI-Systeme weiter verfeinern, um Grenzfälle besser zu bewältigen und ihr Kontextbewusstsein zu verbessern.
Mythos 8: KI ist nur für Technologieunternehmen
KI-Anwendungen sind in fast allen Bereichen zu finden, von der Landwirtschaft und dem Gesundheitswesen über den Einzelhandel bis hin zum Bildungswesen. Landwirte nutzen KI beispielsweise zur Überwachung der Pflanzengesundheit, während Pädagogen sie zur Gestaltung von Lernerfahrungen einsetzen.
Die Vielseitigkeit der KI beruht auf der Tatsache, dass sie Daten sehr effizient auf Muster hin analysiert. Aufgrund dieser Eigenschaft kann sie in verschiedenen Bereichen und Szenarien eingesetzt werden. Schüler nutzen KI sogar in ihrem täglichen Leben, um sie bei Hausaufgaben zu unterstützen oder Fragen zu bestimmten Themen zu beantworten.
KI ist nicht nur den Technologiekonzernen vorbehalten. Denn sie kann Probleme lösen und andere Prozesse effizienter gestalten, sodass sie in Hunderten von verschiedenen Bereichen von Nutzen ist. Auch kleinere Unternehmen und Start-ups können KI nutzen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Mythos 9: KI wird mit der Zeit immer intelligenter
KI-Systeme verbessern sich nicht von selbst, zumindest selten. Sie müssen ständig mit neuen Daten und verbesserten Algorithmen trainiert werden, um eine bessere Leistung zu erzielen. Ohne menschliche Eingriffe ist KI statisch. Ihre Daten bleiben fehlerhaft, veraltet und ungenau. Abgesehen davon werden ihre Algorithmen und ihr Code mit der Zeit und dem Aufkommen fortschrittlicherer Technologien nutzlos und primitiv.
Ein Empfehlungsalgorithmus für Streaming-Dienste würde an Relevanz verlieren, wenn er nie aktualisiert würde, um die Vorlieben der Benutzer oder neue Trends bei Inhalten zu modellieren. Hier stellen Menschen sicher, dass Feedback in die Trainingsdaten von KI-Modellen einfließt und diese auch an sich ändernde Bedingungen angepasst werden.
Menschliche Expertise ist nach wie vor von großer Bedeutung für den Aufbau und die Aufrechterhaltung des Betriebs von KI-Systemen, im Gegensatz zu sich selbst verbessernden und autonomen Maschinen. Dies ist auch eines der wichtigsten Beispiele dafür, wie Menschen und KI zusammenarbeiten. KI hilft Menschen, mehr zu lernen und unser Leben zu erleichtern, während Menschen dabei helfen, diese KI aufzubauen und zu warten, damit dies auch weiterhin so bleibt.

Mythos 10: Jeder findet KI gut
Die Ansichten über KI reichen von Begeisterung über ihr Potenzial bis hin zu Skepsis und Angst. Dieses Thema betrifft alles von ethischen Dilemmas bei der Entscheidungsfindung bis hin zu Arbeitsplatzverlust und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes.
Diese beiden gegensätzlichen Reaktionen sind ein Zeichen für größere gesellschaftliche Debatten über die Rolle der Technologie bei der Gestaltung unserer Zukunft. Transparenz, Bildung und ethische Praktiken sind erforderlich, um Vertrauen zu schaffen und Missverständnisse zu vermeiden. In einem offenen Dialog können alle Beteiligten die Probleme und Chancen, die mit KI einhergehen, bewältigen.