Herbst 2024 - Lesezeit: 3 Minuten
Immer stärkere Computer, neue Anwendungszwecke und vor allem: leichtere Bedienbarkeit. Die KI erlebt seit etwa zwei Jahren eine Blüte. Doch für viele ist diese Zukunftstechnologie noch ein Buch mit sieben Siegeln. Wir schaffen Orientierung – auch bezüglich Chancen und Risiken.
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, Aufgaben zu bewältigen, die menschliche Intelligenz erfordern. Innerhalb der KI gibt es zwei besonders wichtige Bereiche: maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP, von englisch „Natural Language Processing“). Maschinelles Lernen ist eine Methode, bei der Computer aus Beispielen lernen. Im Gegensatz dazu beschäftigt sich natürliche Sprachverarbeitung mit dem Zusammenspiel zwischen Computern und menschlicher Sprache. Dabei geht es um das Verstehen, Interpretieren und Erzeugen von Sprache.
OpenAI hat sich durch Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) einen Namen gemacht, das auch hinter ChatGPT steht. Die Stärke von OpenAI liegt in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und in der Fähigkeit, Texte menschenähnlich zu generieren.
Google bietet vor allem Modelle in der Sprachverarbeitung und im maschinellen Lernen an und wird in vielen unternehmenseigenen Produkten eingesetzt, wie der Google-Suche und dem Google Assistant.
Microsoft integriert KI-Modelle über seine Azure-Plattform. Das Unternehmen arbeitet eng mit OpenAI zusammen, dem Entwickler von ChatGPT. Es bietet KI-Lösungen sowohl für Firmen als auch für Entwickler an.
Anthropic entwickelt KI-Modelle mit einem Fokus auf Sicherheit und Ethik. Mit dem Sprachmodell Claude wollen die Entwickler hinter Anthropic sicherstellen, dass KI-Systeme in verschiedenen Anwendungsbereichen verantwortungsvoll eingesetzt werden.
Hugging Face ist bekannt für die Bereitstellung einer Vielzahl von vortrainierten KI-Modellen. Das Unternehmen bietet eine Open-Source-Plattform an, auf der Entwickler Modelle für NLP und andere Anwendungen teilen und nutzen können.
Im maschinellen Lernen und in der Sprachverarbeitung spielen zwei verschiedene Ansätze eine wichtige Rolle: generative und diskriminative KI. Generative KI ist darauf ausgelegt, neue Daten zu erzeugen. Diese Systeme lernen, Muster in Datensätzen zu erkennen und anschließend neue, ähnliche Daten zu erstellen. Ein Beispiel hierfür ist die Textgenerierung, bei der die KI aus bestehenden Dokumenten lernt und anschließend neue Texte verfasst, wie etwa ChatGPT.
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Oliver Rindt, Innovationsmanager VBLH
Drei Fragen an Oliver Rindt
Schon jetzt können wir dank Anbietern wie ChatGPT leicht und kostenlos KI-Modelle nutzen. Manche Anwender lassen Texte für Grußkarten oder gar ganze Reden mit den Modellen entwerfen. Andere erzeugen Fotos für ihre Social-Media-Kanäle. Wichtig ist dabei, eine möglichst exakte Anfrage an die KI zu stellen, den sogenannten Prompt. Denn dadurch können sich die Systeme in die Anforderungen des Nutzers hineinversetzen.
Das stimmt. Wenn Sie beispielsweise verreisen und den Sprachassistenten Ihres Handys nach Ausflugszielen befragen, dann ist das Ergebnis mit KI-Hilfe generiert. Auch personalisierte Empfehlungen, etwa bei Netflix, basieren auf dieser Technologie. Und dann ist da natürlich auch noch das riesige Feld des autonomen Fahrens, das immer bedeutender wird.
Ja, das trifft wohl auf die meisten Menschen zu. Und die Technologie wird sich immer mehr in unseren Alltag integrieren. Zwar kann niemand prognostizieren, in welche Richtung sich das Thema entwickelt. Aber schon jetzt sollte man sich aktiv damit auseinandersetzen, um am Ball zu bleiben. Und ganz ehrlich: Das macht in der Regel auch Spaß und liefert bisweilen verblüffend gute Ergebnisse!
Diskriminative KI konzentriert sich hingegen auf die Einordnung von Daten. Ein Beispiel hierfür sind E-Mail-Spamfilter, die Nachrichten analysieren und gegebenenfalls aussortieren. Diskriminative KI wird auch in der Gesichtserkennung oder bei der Risikobewertung eingesetzt.
In KI-Systeme werden große Hoffnungen gesetzt, weil sie wiederkehrende und zeitaufwendige Aufgaben automatisieren können. Das führt zu erheblichen Effizienzgewinnen. Zudem können die Systeme – beispielsweise auf Röntgenbildern – früher als Menschen Auffälligkeiten erkennen und Handlungsempfehlungen geben.
Doch wo Licht ist, da ist auch Schatten. KI-Systeme lernen aus den Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. Wenn diese unvollständig sind, übernimmt und verstärkt die KI diese Tendenzen. Das ist der sogenannte Bias. Ein Beispiel hierfür waren – mittlerweile von der EU stark reglementierte – KI-Systeme zur Bewerberauswahl. Bei IT-Fachkräften bevorzugten diese bisweilen männliche Bewerber, weil sie auf Daten trainiert waren, die auf der männlich dominierten IT-Branche basierten. Aber auch der Datenschutz ist wegen des Informationshungers der KI ein Punkt, der vielen Menschen Sorgen bereitet. Mit zunehmender Automatisierung besteht außerdem die Gefahr, dass wir zu stark von KI-Systemen abhängig werden. Ein Ausfall dieser Systeme könnte schwerwiegende Konsequenzen haben.
Es braucht eine gesellschaftliche und politischen Debatte, um auszuloten, inwieweit wir diese Systeme integrieren wollen. Doch das Umfeld hierfür ist schwierig. Denn während viele Länder in diesem Bereich zügig voranschreiten, wollen andere eher behutsam vorgehen – und könnten deswegen von diesem zweifellos wichtigen Trend abgehängt werden.
Auch die Volksbank Lüneburger Heide eG beobachtet alle Entwicklungen rund um die KI aufmerksam. Die neue Technologie ist daher Thema unseres 44. Wirtschaftstags, der am 7. November in der Burg Seevetal in Hittfeld stattfindet. Verschiedene Experten geben hier ihre Einschätzungen ab, berichten von konkreten Beispielen und wagen einen Blick in die Zukunft. Einen Rückblick auf den vergangenen Wirtschaftstag finden Sie hier.
