Die Begriffe Kün­stliche Intel­li­genz, Machine Learn­ing und Deep Learn­ing wer­den oft syn­onym ver­wen­det, was der Entwick­lung auf dem Gebi­et nicht gerecht wird. KI ist schon über 60 Jahre alt. Anfangs ver­stand man darunter meist maschinelles Ler­nen (Erfahrungsler­nen aus Beispie­len) und Experten­sys­teme (for­male Auf­bere­itung von Experten­wis­sen). „Neu­ronale Net­ze“ ver­suchen, die Funk­tion des men­schlichen Gehirns zu mod­el­lieren, und kön­nen ohne vorherige Abstrak­tion oder Regel­w­erke z.B. kom­plexe Muster erken­nen. Ein Prob­lem ist ihr „Black Box“-Verhalten: Die Ergeb­nisse sind nicht immer nachvol­lziehbar. „Deep Learn­ing“ ist eine neue Form neu­ronaler Net­ze, die dank stark verbessert­er Algo­rith­men (und leis­tungs­fähiger­er Com­put­er) Ergeb­nisse erzielt, die derzeit mit anderen Meth­o­d­en nicht erre­ich­bar sind.

„MAN KANN NUR MIT GROSSEN DATENMENGEN GENAUE ERGEBNISSE ERZIELEN.“

Künstliche Intelligenz nachvollziehbar machen

Ein zen­traler Punkt für die Akzep­tanz und für den ver­ant­wor­tungsvollen Ein­satz von KI beste­ht darin, dass wir Entschei­dun­gen von Maschi­nen ver­ste­hen, nachvol­lziehen und bis zu einem gewis­sen Grad auch vorher­sagen und natür­lich ver­trauen kön­nen. Die Genauigkeit von Algo­rith­men wächst durch die Menge an Dat­en – je mehr Dat­en umso präzis­er das Ergeb­nis. Kein Men­sch ist in der Lage, so viel Infor­ma­tion wie ein Com­put­er im Gehirn anzusam­meln. Deshalb wer­den die Com­put­er langfristig bei der Auswer­tung großer Infor­ma­tion­s­men­gen gewin­nen.

Die Frage ist, welche Rolle Kün­stliche Intel­li­genz im Leben der Men­schen spie­len wird. Ein­er­seits wer­den den Men­schen viele Tätigkeit­en abgenom­men, wie etwa die Steuerung von Maschi­nen, die Erstel­lung von Befun­den in der Medi­zin, das eigen­ständi­ge Führen von Bankkon­ten etc. Ander­er­seits wird durch Date­n­analy­sen eine weit­ge­hende Überwachung und genaue Ken­nt­nis des Einzel­nen möglich. Das wird vielle­icht zu ein­er Reduk­tion der men­schlichen Entschei­dungs­frei­heit führen.

Privatsphäre ist ein junges Phänomen

Pri­vat­sphäre ist eine wichtige Entwick­lung der let­zten Jahrhun­derte. Die heuti­gen Vorstel­lun­gen von Pri­vat­sphäre entwick­el­ten sich gemein­sam mit dem Human­is­mus, dem Lib­er­al­is­mus, dem Indi­vid­u­al­is­mus und dem Bürg­er­tum. Die Bedeu­tung der Pri­vat­sphäre ist mit der Wer­tigkeit der Eigen­ständigkeit und der Per­sön­lichkeit eines Men­schen verknüpft und bes­timmt zu einem wesentlichen Teil das Men­sch­sein. Die Men­schen soll­ten daher um den Wert der Pri­vat­sphäre kämpfen und sie nicht leichtsin­nig aufgeben. Ohne Pri­vat­sphäre wer­den wir viel leichter manip­uliert und fer­nges­teuert. Die Frei­heit und Eigen­ständigkeit des Men­schen im freien Willen garantiert zu sehen, ist nach den neuesten Erken­nt­nis­sen der Gehirn­forschung kein zuver­läs­siger Weg.

„SIND UNSERE ERWARTUNGEN AN KI ZU GROSS?“

Let­ztlich wird es die entschei­dende Frage sein, ob es der Men­schheit gelingt, die neuen dig­i­tal­en Meth­o­d­en und Instru­mente für ihre eigene pos­i­tive Entwick­lung zu nutzen, oder ob sich die Men­schen zu hybri­den Men­sch-Mas­chine-Wesen weit­er­en­twick­eln.

Soziale Roboter als Chance und Herausforderung

Auch wenn wir sagen, soziale Robot­er haben keine Emo­tio­nen, so kön­nen sie Emo­tio­nen simulieren und Men­schen wer­den dies als Emo­tio­nen bei Robot­ern wahrnehmen. Wenn einem jemand Fre­undlichkeit vortäuscht, akzep­tiert man das auch. Es geht hier also mehr um die Empfind­ung auf Seit­en der Men­schen als bei den Robot­ern. Die Entwick­lung sozialer Robot­er wird durch die starke Zunahme alter Men­schen in den hoch entwick­el­ten Län­dern von großer Bedeu­tung sein. Diese Robot­er kön­nen einen sehr pos­i­tiv­en Beitrag zur Unter­stützung bei der Pflege und Kom­mu­nika­tion leis­ten. Wenn soziale Robot­er aber in Bere­ichen einge­set­zt wer­den, wo sie arbeits­fähi­gen Men­schen ihre Arbeitsmöglichkeit weg­nehmen, wird es prob­lema­tis­ch­er. Die ökonomis­che Über­be­w­er­tung von Robot­ern würde den Men­schen in seinem Men­sch­sein degradieren. Das müssen wir ver­hin­dern.

Digitale Technologien verändern den Menschen

Der Men­sch ist zum über­wiegen­den Teil ein analoges Wesen. Unsere Lern­prozesse im sozialen wie auch intellek­tuellen Bere­ich sind ana­log, eben­so unsere Kom­mu­nika­tion z.B. über Sprache oder über die Hand­schrift. Nach Mei­n­ung manch­er Exper­tin­nen und Experten führt die dom­i­nante Nutzung dig­i­taler Tech­niken in allen unseren Lebens­bere­ichen zu ein­er Verän­derung und in den meis­ten Fällen zu ein­er Reduk­tion von Kreativ­ität, Empathie und unseren urmen­schlichen Eigen­schaften. Doch genau diese sind auch die Eigen­schaften, die Neues entste­hen lassen und tech­nol­o­gis­chen Fortschritt erst möglich machen. Hier die richtige Kom­bi­na­tion zu find­en, wird her­aus­fordernd und ist auch eine Frage der Strate­gie.

China hat eine Langzeitstrategie

Im Wet­tbe­werb der Wel­tre­gio­nen um den dig­i­tal­en Fortschritt ist Chi­na in einem starken Aufhol­prozess. Der große Unter­schied zwis­chen Europa und Chi­na war immer, dass Chi­na Langzeit­strate­gien hat. Das ist ein großer Vorteil bei der tech­nol­o­gis­chen Entwick­lung. Vielle­icht ist das etwas, das wir im Sinne der „Pre­dic­tive Futures“ ler­nen kön­nen: Welche Posi­tion wollen wir in Zukun­ft in der Welt bei diesen The­men ein­nehmen und wie kön­nen wir das erre­ichen? Diese Frage sollte Europa für sich definieren.

Fragestellungen für die Zukunft

In Bezug auf die wichti­gen Her­aus­forderun­gen, vor denen die Men­schheit ste­ht, kön­nte KI entschei­dend zur Lösung beitra­gen. Wird es den Men­schen etwa mit Hil­fe der Kün­stlichen Intel­li­genz möglich sein, das Kli­ma noch bess­er zu ver­ste­hen und damit die notwendi­gen Maß­nah­men zum Erhalt eines lebenswerten Ökosys­tems auf der Erde zu set­zen? Kann uns KI dabei helfen, weit­ere glob­ale Fra­gen wie die Verteilung von Wass­er und Nahrung ohne Krieg und durch Ver­hand­lun­gen zu lösen?

Das von KI erwartete Poten­zial ist groß, ob sie es aus­füllen wird, ist noch offen, und so bleibt noch großer Bedarf für weit­ere Forschung und Erken­nt­nis­gewin­nung.