Folgen Sie Subraum Transmissionen auch gerne auf Social Media:
In den letzten Jahren haben generative künstliche Intelligenzen (KI) wie ChatGPT oder DALL-E zunehmend Aufmerksamkeit erregt, da sie in der Lage sind, Texte, Bilder und sogar Videos zu erstellen. Ihre Fähigkeiten bieten sowohl enorme Chancen als auch erhebliche Risiken. In einem aktuellen Diskussionspapier der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina wird ein realistischer und differenzierter Blick auf die Entwicklung und den Einsatz generativer KI-Technologien geworfen. Dabei plädieren die Autorinnen für einen ausgewogenen und reflektierten Umgang mit den Technologien, die einerseits Transparenz schaffen und andererseits die inhärenten Verzerrungen (Bias) der KI minimieren sollen.
Das von Judith Simon, Indra Spiecker gen. Döhmann und Ulrike von Luxburg erarbeitete Diskussionspapier trägt den Titel „Generative KI – jenseits von Euphorie und einfachen Lösungen“ und fordert eine tiefere Auseinandersetzung mit den technologischen und ethischen Aspekten dieser KI-Systeme. Im Mittelpunkt stehen hierbei die Herausforderungen, die durch die Intransparenz, Verzerrungen und Täuschungspotenziale generativer KI entstehen.
Generative KI: Chancen und Risiken
Die Fähigkeit generativer KI, Inhalte wie Texte, Bilder und Videos zu produzieren, kann den Alltag vieler Menschen erheblich erleichtern. Beispielsweise können sie komplexe Aufgaben automatisieren, kreative Prozesse unterstützen und in der Forschung, Medizin oder im Bildungsbereich hilfreiche Anwendungen bieten. Allerdings besteht auch die Gefahr des Missbrauchs dieser Technologie, etwa durch die Erstellung von Deep Fakes oder die Verbreitung von Propaganda.
Ein zentrales Problem liegt darin, dass jede generative KI auf Basis der ihr zugrunde liegenden Trainingsdaten arbeitet. Diese Daten spiegeln die gesellschaftlichen und kulturellen Gegebenheiten wider, die oft mit Vorurteilen oder Ungleichheiten belastet sind. Generative KI-Systeme neigen somit dazu, diese Verzerrungen zu reproduzieren, wenn nicht aktiv gegengesteuert wird. Dies ist jedoch eine technisch anspruchsvolle Herausforderung, die sowohl mathematische als auch ethisch-politische Expertise erfordert.
Erklärbare KI und die Grenzen der Transparenz
Ein weiteres Feld, das im Diskussionspapier beleuchtet wird, ist die sogenannte erklärbare KI (Explainable AI, XAI). Hierbei handelt es sich um Verfahren, die darauf abzielen, die Entscheidungsprozesse einer KI für die Nutzerinnen und Nutzer nachvollziehbarer zu machen. Auch wenn dies vielversprechend klingt, weisen die Autorinnen darauf hin, dass diese Erklärungen selbst nicht immer zuverlässig sind. KI-Systeme können bewusst manipuliert werden, sodass die generierten Erklärungen zwar schlüssig erscheinen, aber dennoch irreführend sein können. Diese Problematik wird besonders relevant in Bereichen, in denen Transparenz und Nachvollziehbarkeit von zentraler Bedeutung sind, etwa im juristischen oder medizinischen Kontext.
Täuschungspotenziale und der Einfluss auf die Gesellschaft
Ein weiteres Risiko generativer KI liegt in den Täuschungspotenzialen, die mit dieser Technologie einhergehen. Viele Nutzerinnen und Nutzer wissen oft nicht, dass sie mit einer KI interagieren oder wie diese funktioniert. Dies führt oft zu einer Vermenschlichung der KI, bei der ihr Fähigkeiten wie Bewusstsein oder Verständnis zugeschrieben werden. Die fortschrittliche Fähigkeit, qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren, verstärkt diese Illusion. Diese Entwicklungen eröffnen neue Dimensionen des Missbrauchs, insbesondere wenn generative KI für manipulative oder kriminelle Zwecke eingesetzt wird.
Datenschutz und die Kontrolle über persönliche Daten
Eine weitere Herausforderung betrifft den Datenschutz. Der Erfolg generativer KI beruht zum Teil auf der Auswertung personenbezogener Daten, was wiederum Fragen zum Schutz der Privatsphäre aufwirft. Die Autorinnen betonen, dass es bisher keine überzeugenden Konzepte gibt, um sicherzustellen, dass Nutzerinnen und Nutzer die Kontrolle über die Weitergabe und Nutzung ihrer Daten behalten. Dies ist insbesondere in einer Zeit, in der datengetriebene Technologien zunehmend in den Alltag integriert werden, eine zentrale Herausforderung.
Die wichtigsten KI-Kategorien im Zusammenhang mit generativer KI
Um die beschriebenen Technologien und Herausforderungen besser zu verstehen, ist es wichtig, die zugrunde liegenden KI-Kategorien zu kennen:
- Generative Künstliche Intelligenz: Diese Form der KI ist darauf spezialisiert, neue Inhalte zu erstellen. Typische Beispiele sind Sprachmodelle wie GPT, die auf der Verarbeitung großer Mengen an Textdaten basieren, oder Bildgeneratoren wie DALL-E, die Bilder aus Textbeschreibungen erstellen können.
- Explainable AI (Erklärbare KI): Diese Kategorie umfasst Techniken, die darauf abzielen, die Entscheidungen oder Ausgaben einer KI für den Menschen nachvollziehbar zu machen. Die erklärbare KI soll helfen, die „Black Box“-Natur vieler KI-Systeme zu durchbrechen, indem sie Einblicke in die internen Prozesse der KI gewährt.
- Ethik in der KI: Die ethische Dimension bezieht sich auf die Notwendigkeit, bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen Verantwortung zu übernehmen. Dies umfasst den Umgang mit Verzerrungen (Bias), die Minimierung von Missbrauchsmöglichkeiten und den Schutz der Privatsphäre.
- Supervised Learning (Überwachtes Lernen): Eine grundlegende Methode, die oft bei der Entwicklung generativer KI verwendet wird, ist das überwachte Lernen. Dabei wird ein KI-System anhand großer Mengen von gelabelten Daten trainiert, um daraus Muster zu erkennen und neue Inhalte zu generieren.
Der Nutzen generativer KI
Der Einsatz generativer KI bietet erhebliche Vorteile in verschiedenen Bereichen. In der Medizin kann sie beispielsweise helfen, personalisierte Behandlungsvorschläge zu entwickeln. Im Bildungsbereich kann sie Lerninhalte für verschiedene Zielgruppen anpassen. Darüber hinaus fördert sie kreative Prozesse, indem sie Designs, Kunstwerke oder Texte auf Basis von Eingabedaten erstellt. Gleichzeitig ermöglicht sie die Automatisierung vieler alltäglicher Aufgaben, was in vielen Branchen zu Effizienzsteigerungen führen kann.
Zusammenfassung für Nicht-Experten
In diesem Artikel geht es um die Chancen und Risiken von „generativer künstlicher Intelligenz“, also Computerprogrammen, die eigenständig Texte, Bilder oder Videos erzeugen können. Diese Technologie kann Menschen im Alltag helfen, birgt aber auch Gefahren, wie etwa die Verbreitung von falschen Informationen (Deep Fakes). Es gibt bereits erste Versuche, diese Technologie transparenter zu machen und ihre Vorurteile (Bias) zu reduzieren. Das ist allerdings kompliziert und erfordert viel technisches und ethisches Wissen. Ein weiteres Problem ist, dass viele Menschen nicht wissen, wie KI funktioniert, und ihr Fähigkeiten zuschreiben, die sie nicht hat.
Quellen:
