Little Language Models: Die nächste Generation – Kinder als KI-Entwickler

Heute ist Künstliche Intelligenz (KI) überall. Die große Frage ist: Wie können wir Kindern nicht nur beibringen, KI-Tools zu nutzen, sondern auch, wie sie selbst einfache KI-Modelle bauen? Das Projekt „Little Language Models“ (LLMs) macht genau das. Es ist für Kinder von 8 bis 16 Jahren und bringt ihnen spielerisch auf der Lernplattform CoCo die Grundlagen der KI bei.

Das Projekt wurde von den MIT-Doktoranden Manuj und Shruti Dhariwal entwickelt und wird von großen Namen wie der Gates Foundation und OpenAI unterstützt. Ziel ist es, dass Kinder KI-Technologien verstehen und aktiv gestalten können. Ein wichtiger Punkt dabei: Kinder sollen lernen, wie man strukturiert und mit Wahrscheinlichkeiten denkt – beides wichtige Grundlagen für KI.

Wichtige Denkweisen um KI zu verstehen

Computational Thinking (CT) bedeutet, Probleme so zu lösen, dass es für Menschen und Computer leicht nachvollziehbar ist. Ein Beispiel: Wenn du ein Kochrezept schreibst, das ein Roboter umsetzen soll, erklärst du jeden Schritt so, dass er klar und logisch ist. CT hilft, Probleme so zu ordnen, dass Lösungen einfach zu verstehen oder sogar von Computern auszuführen sind.
Probabilistic Thinking (PT) hilft, Entscheidungen auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten zu treffen. Ein Beispiel: Wenn du wissen möchtest, ob es morgen regnet, weißt du es nicht sicher, aber du kannst sagen, dass die Wahrscheinlichkeit bei 70 % liegt. PT hilft, auch bei Unsicherheit sinnvolle Entscheidungen zu treffen.

Warum diese Denkweisen wichtig sind

Das Projekt zeigt, dass die Zukunft von KI davon abhängt, wer diese Technologie mitgestaltet. Wenn Kinder nur lernen, KI zu nutzen, bleiben sie passive Anwender. Wenn sie aber verstehen, wie KI funktioniert, können sie in der Zukunft selbst solche Technologien mitentwickeln.

Förderung von kritischem Denken und Medienkompetenz

Ein zentraler Punkt bei „Little Language Models“ ist, dass Kinder kritisch denken und verstehen, wie KI Entscheidungen trifft. Viele KI-Kurse sind nur für ältere Schüler oder Erwachsene, aber LLMs setzt schon bei Grundschulkindern an. Mit interaktiven Spielen wie Würfeln oder eigenen Trainingsdaten lernen Kinder, wie Datenverzerrungen (Bias) entstehen können und wie sie die KI beeinflussen können.

Helen Mastico, eine Bibliothekarin an der Central Middle School in Quincy, meint, dass solche Tools nicht nur Wissen, sondern auch Empathie fördern können. Kinder lernen, wie Vorurteile in KI entstehen und wie das reale Entscheidungen beeinflusst. Shruti Dhariwal sagt dazu: „Durch die spielerische Herangehensweise sehen die Kinder, dass Daten wichtig sind und hinter jeder KI-Entscheidung steckt eine Struktur, die Menschen beeinflussen können.“

KI und kulturelle Repräsentation

Ein besonderes Merkmal von LLMs ist, dass Kinder ihre eigenen Inhalte hochladen können, die ihre Kultur und Identität widerspiegeln. Sie können zum Beispiel ihre eigenen Bilder oder Geschichten in das System einfügen. So wird KI für sie zu einem Werkzeug, um ihre eigene Kultur darzustellen. Emma Callow, eine Expertin für Lernumgebungen, betont, dass dies ein zukunftsweisender Ansatz ist, weil die Kinder ein tieferes Verständnis für Daten und KI entwickeln.

Neue Möglichkeiten für Schulen

Ab Mitte November wird CoCo in Schulen genutzt. Ziel ist, dass Schulen die Plattform als Ressource einsetzen und neue Unterrichtskonzepte erforschen. Kinder können hier lernen, die Zukunftstechnologien zu verstehen und kreativ zu nutzen.

Technische Details – So funktioniert die Plattform

Auf der CoCo-Plattform können Kinder durch interaktive Werkzeuge kleine Modelle bauen und so die Funktionsweise von KI erkunden. Die Technik dahinter basiert auf drei Hauptideen:

Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Kinder lernen, wie KI-Wahrscheinlichkeiten verwendet, um Vorhersagen zu treffen, ähnlich wie bei großen Sprachmodellen.
Multimodale Datenverarbeitung: LLMs nutzt verschiedene Datentypen (Text, Bild, Ton), damit Kinder sehen, wie KI-Systeme in kreativen Bereichen wie Musik oder Kunst arbeiten.
Training und Mustererkennung: Durch das Training einfacher Modelle lernen die Kinder, wie KI Muster erkennt und darauf aufbauend Entscheidungen trifft.

Verschiedene KI-Ansätze im Projekt

LLMs nutzt verschiedene Ansätze, um Kinder an die Grundlagen der KI heranzuführen:

Probabilistische Modellierung: Kinder lernen durch Spiele mit Wahrscheinlichkeiten, wie KI Entscheidungen unter Unsicherheit trifft.
Multimodale KI: Sie sehen, dass KI mehr als nur Texte verstehen kann – auch Bilder, Töne und andere Daten.
Sequenzmodellierung: Kinder trainieren eigene Modelle, um Muster zu erkennen und fortzusetzen, ähnlich wie Sprachmodelle wie ChatGPT.
Bias-Erkennung und -Korrektur: Sie erkennen, wie bestimmte Daten die Ergebnisse beeinflussen, und lernen, wie man Verzerrungen erkennt und korrigiert.

Die Zukunft von KI-Lernen: Von der Theorie zur Praxis

Der große Vorteil von „Little Language Models“ ist, dass Kinder praktisch lernen, wie KI funktioniert, und das macht ihnen Spaß. Sie lernen nicht nur, wie man KI-Tools nutzt, sondern auch, wie man sie selbst gestaltet. So bekommen sie ein intuitives Verständnis für komplexe Konzepte wie Mustererkennung und Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die wichtige Bestandteile der KI sind.

Zusammengefasst in einfacher Sprache

„Little Language Models“ ist ein innovatives Projekt, das Kindern zeigt, wie KI funktioniert. Es geht nicht nur darum, die Tools zu benutzen, sondern auch zu verstehen, wie sie gemacht sind. Die Kinder lernen wichtige Denkweisen und können eigene Modelle erstellen. So spielen sie eine aktive Rolle in der Zukunft der KI und gewinnen ein frühes Verständnis für die ethischen Fragen rund um KI.

Quellen: