KI-Forscher

Ich glaube, davon sind wir weit entfernt. Eine wirkliche Gefahr ist künstliche Intelligenz in absehbarer Zeit nicht, da sie noch nicht selbstständig ist. Trotz der aktuell sehr beeindruckenden Leistungen kann sie sich selbst weder bewegen noch ernähren und ist auf uns angewiesen. Sie muss immer noch am Strom angesteckt werden. KI ist kein fremdes Wesen, das uns gefährlich werden könnte. Die Aussage von Elon Musk halte ich daher für etwas überzeichnet. Ich sehe die Gefahr der künstlichen Intelligenz bei den Menschen. Sie sind die Schwachstelle in der Verwendung der künstlichen Intelligenz, wenn sie bösartig missbraucht wird. Jede Technologie kann gut und schlecht sein. Je nachdem, wie sie eingesetzt wird.

Genau, vollkommen richtig. Je leistungsfähiger eine Technologie wird, desto stärker wird sie gebraucht, aber desto stärker wird sie auch missbraucht, weil es immer Menschen gibt, die Technologie auch für etwas Schlechtes einsetzen.

Ja, mit künstlicher Intelligenz sind wir allerdings noch eine Stufe weiter, weil sie eine höhere Zerstörungskraft entwickeln kann.

Meiner Meinung sind sie Fantasie.

Dazu gibt es unterschiedliche Schätzungen. Manche meinen, dass es in den kommenden 15 Jahren passieren kann, dass die Menschen von Maschinen überholt werden. Andere meinen, dass es niemals passieren wird. Dieser Gruppe gehöre ich an. Wieder andere meinen, dass es in 100 Jahren so weit sein wird. Im Mittel liegen wir damit bei ungefähr 50 Jahren, dass menschliche Fähigkeiten durch Maschinen erreicht werden können. Wirklich prophezeien kann es niemand.

Der Mensch ist viel komplexer als all diese Systeme. Wir sind durch Milliarden von Jahren der Evolution entstanden und verstehen nicht mal so richtig, was in uns passiert. Wie sollen wir dann etwas so Hochentwickeltes bauen, das uns selbst übertrifft? Trotz all der Fortschritte der Technologie und Wissenschaft sind wir nicht in der Lage, künstlich etwas Lebendiges zu schaffen – beispielsweise ein Mücke, die fliegt.

Ja, aber dabei nutzen wir die natürlichen Ressourcen. Es braucht immer noch Schafe, um Schafe zu klonen. Und ja, wir können die Natur manipulieren. Aber etwas ganz Neues, das lebendig ist, können wir nicht erschaffen. Klar, wir können stärkere und schnellere Maschinen schaffen. Aber gesamtheitlich etwas Selbstständiges mit allen Funktionen eines lebenden Organismus wäre mir nicht bekannt.

Im Prinzip schon. Künstliche Intelligenz lernt aus Daten, die von Menschen geschaffen werden. Grundsätzlich basiert die Entwicklung von KI auf neuronalen Netzen, die unser Gehirn mit ungefähr 100 Milliarden Neuronen als Vorbild haben. In diesen Neuronen ist unser Gedächtnis gespeichert, das mittels Synapsen, die sich mit der Zeit auch ändern, zusammenhängt. Zumindest ist das die gängige Theorie. Andere Theorien gehen davon aus, dass sich die Zusammenhänge des Gedächtnisses auf Proteinebene abspielen. Beim Ansatz von künstlicher Intelligenz geht es darum, die logischen Dimensionen dieser neuronalen Netze abzubilden. Ein früherer Ansatz arbeitete auf symbolischer Ebene, wie auch klassische Computerprogramme. So wurde der frühere Schachweltmeister Kasparow von einem Schachcomputer geschlagen. ChatGPT3 beispielsweise ist ein neuronales Netz mit 175 Milliarden Neuronen. Bei diesem neuen Ansatz handelt es sich um ein komplexes adaptierbares System, vergleichbar mit Ameisen oder Bienen. Ich gebe nun nicht mehr nur einen Befehl, sondern gebe ein Ziel vor, wodurch bessere Leistungen erzielt werden, weil das System womöglich schnellere Wege zum Ziel findet als durch Vorgaben, die ich machen würde. Das System lernt sozusagen wie ein Kind oder unser Gehirn, wenn auch noch viel einfacher. Es geht darum, dass es wissenschaftlich gesehen ein ähnlicher Ansatz ist.

Das auch, aber es geht darum, ein lernfähiges System zu bauen. Bienen und Ameisen sind im Vergleich zu uns relativ einfach aufgebaut, aber dennoch sind sie in der Lage, relativ komplexe Aufgaben zu lösen, wie beispielsweise den schnellsten Weg von der Futterquelle zum Nest zu finden. Durch Feedback passiert eine gewisse Selbstreflexion. Das kann man auf unterschiedlichen Ebenen betrachten – von einfachen Insekten bis hin zu menschlichen Gesellschaften. Wir alle zusammen sind in der Lage, viel komplexere Aufgaben zu erledigen als eine Einheit für sich. Dieser Vorgang passiert nicht nur bei einer zentralen Stelle, die den Ablauf regelt, sondern durch einen modularen Aufbau. Beteiligt sind Institutionen, größere und kleinere Gruppen und so weiter.

Wir definieren zwar die Struktur und die Verbindung der Neuronen, wie bei allen komplexen Systemen weiß man aber nicht, was gelernt wird. Man geht davon aus, dass aus einer gewissen Regelmäßigkeit von Daten gelernt wird. Im Detail weiß man es allerdings nicht. Das ist ein massives Problem von neuronalen Netzen, da sie im Grunde Blackboxes sind, auch wenn es Algorithmen gibt, die es transparenter darstellen. Es ist wie bei Kindern. Man kann sich anstrengen und sein Bestes geben. Was es aber wirklich lernt, weiß man erst später. Welcher Output bei welchem Input resultiert, kann man vorher nicht sagen.

Theoretisch wäre das möglich, praktisch sind wir noch nicht so weit.

Wissenschaftler und Techniker sind beim Prophezeien genauso schlecht wie alle anderen, daher ist das schwer vorstellbar, außer dass es viel mehr Möglichkeiten als heute geben wird. Wie beim Internet wird es wichtig sein, diese neue Technologie kritisch zu verwenden im Umgang. Bei künstlicher Intelligenz wird es noch wichtiger sein.

Auch, aber vor allem die Anwender und User, also uns alle. Wenn wir Texte auf Wikipedia oder Twitter lesen, sollten wir hinterfragen, ob das stimmen kann und ob es richtig argumentiert und begründet ist. Oder handelt es sich dabei vielleicht um reine Fantasie? Diese kritische menschliche Fähigkeit wird immer wichtiger. Wenn uns ChatGPT eine Antwort auf eine gestellte Frage gibt, sollten wir auch hinterfragen, ob sie plausibel ist oder nicht. Um das abschätzen zu können, wird man sich immer besser auskennen müssen. Im Internet ist es nichts anderes. Es gibt viele Möglichkeiten. Die Frage ist, wie und wofür wir diese Möglichkeiten verwenden.

Manche Jobs werden wegfallen, manche Jobs werden entstehen – wie bei jeder Technologie. Wichtig ist, dass Menschen weiterhin gebraucht werden. Durch die KI wird die Ausbildung eine bessere sein müssen. Es wird darum gehen, dass man nicht nur seine Sinne und das klassische Handwerk zu verstehen hat, sondern auch, wie man mit neuen Tools umgeht.

Das stimmt natürlich. In Bereichen, in denen menschliche Arbeit durch KI ersetzt werden kann, wird es Übergangsphasen geben, in denen es beides benötigt. Einsatzbar wären beispielsweise Menschen, die sich kurz vor der Pension befinden. Die jüngeren hingegen beginnen in diesen Jobs nicht mehr, sondern fangen gleich in einem anderen Bereich an. Im besten Fall können sich Menschen mit kreativeren und spannenderen Aufgaben beschäftigen, während sich die KI mit langweiligeren, monotoneren, schwierigeren oder gefährlicheren Aufgaben beschäftigt. Das wäre die ideale Vorstellung. In der Praxis kann es durchaus passieren, dass Menschen durch kurzfristige Profitsucht großflächig ersetzt werden – auch dort, wo es nicht sinnvoll ist. Dadurch könnte die Qualität von Dienstleistungen und Produkten leiden. Und gefährlich könnte es auch sein, weil beispielsweise falsche Informationen verbreitet werden oder sicherheitskritische Aufgaben ohne Menschen abgewickelt werden, bevor die Maschinen noch so weit sind, es alleine zu bewerkstelligen.

Es ist wie bei allen systematischen Ansätzen: Das System ist schuld.

Alle. Mehr oder weniger. Jeder trägt seinen Teil der Verantwortung. In einem Netz von Beziehungen führt das gesamte Netz zu einer Katastrophe oder zu guten Ergebnissen. Es sind wechselseitige Beziehungen. Es wird immer die Kette verfolgt, bis man zu einem Operator kommt, der vielleicht gerade müde war oder etwas im Moment falsch bedient hat. Und dann ist der auf einmal schuld. Das ist allerdings falsch. Vielleicht war er überlastet und das Management hat die Aufgaben und die Aufgabenlast aus Einsparungsgründen nicht korrekt verteilt. Vielleicht war die Person nicht gut genug ausgebildet. Vielleicht hätte es noch ein weiteres System benötigt. So ist es auch bei künstlicher Intelligenz. Wenn man sie falsch einsetzt, weil man glaubt, dass sie alle Probleme löst, ist auf einmal die KI schuld. Vielleicht sollten dann auch diejenigen, die sie produzieren, sagen, was möglich ist und was nicht. Nehmen wir wieder das Beispiel ChatGPT her: Manchmal werden gute Antworten geliefert, manchmal wird ein Blödsinn angezeigt.

Richtig, oder weil sie vielleicht auch mehr schreiben können. Sie werden aber nach wie vor beurteilen müssen, ob das Geschriebene passt und richtig ist. Wenn Firmen glauben, dass sie Menschen durch billige KI ersetzen können, wird die Qualität darunter leiden, was gefährlich ist. Der Gesetzgeber muss darauf achten, dass es an verschiedenen Stellen eine Qualitätskontrolle durch Menschen gibt.

Es ist auch ein europäisches KI-Gesetz geplant. Alleine durch Regeln wird man aber nicht alles lösen können. Die wichtigste Regel ist, dass es gut ausgebildete Menschen gibt, die die KI kontrollieren. Das ist die beste Gewährleistung. Wenn Menschen nur schnell ausgetauscht werden, ist man ausgeliefert. Ein gutes Beispiel: Chatbots, die Firmen auf ihren Websites anbieten, sind vielleicht gut, um typische Fragen zu beantworten. Wenn es aber um wichtigere oder komplexere Themen geht, würde man als Kunde gerne mit einem Menschen reden. Manche Firmen argumentieren, dass sie so günstig sind, dass sie das nicht bieten können, und man ihr Produkt ja nicht kaufen muss, wenn man damit nicht zufrieden ist.

Wir sind im Austausch miteinander, und ich glaube, dass es auch in Europa mehr Investitionen benötigt, wenn man überlegt, wie viel China oder die USA investieren. In Europa ist es nur ein Bruchteil. In Österreich ist es noch weniger. Viele Entwicklungen kommen ursprünglich aus Europa. Prof. Hinton beispielsweise hat für Google gearbeitet und ist ursprünglich Engländer. Er hat der New York Times ein Interview gegeben und hat darauf hingewiesen, dass künstliche Intelligenz gefährlich sein könnte und man die Forschung dazu vielleicht beenden sollte.

Glaube ich nicht. Es wird immer irgendjemanden auf der Welt geben, der weiterforscht. Und dann müssen die anderen nachziehen, damit sie nicht überholt werden.

Die Leistung wird immer besser. Die grundlegenden Algorithmen sind allerdings bekannt. Jetzt geht es darum, immer größere Systeme zu bauen. Also vielleicht kein Netz mit 175 Milliarden Neuronen, sondern mit tausendmal so viel. Oder mit der Möglichkeit, mehr Daten, mehr Bilder und mehr Texte zu verarbeiten. 

Kann durchaus sein.

Buch: Narziß und Goldmund (Hermann Hesse) 
Film: Forrest Gump
Song: So far away (Dire Straits) 
Schauspieler/in: Jack Nicholson
Motto: Leben und leben lassen. 
Autor/in: Lew Nikolajewitsch Tolstoi 
Serie: Trautmann
Stadt: Wien
Land: Österreich
Gericht: Melanzaniauflauf 
Getränk: Dunkles Bier

Ich habe einen sogenannten Sensor Grip mitgenommen. Es handelt sich um eine Erfindung, die wir an der FH komplett entwickelt haben. Sowohl die Neigung des Stifts als auch der Druck am Papier werden gemessen. Wenn man etwas schreibt, werden die Signale gemessen. Mittels KI kann die Schrift analysiert werden – ist etwas richtig oder falsch geschrieben. Gerade bei Kindern ist das sehr nützlich, um Schreibschwierigkeiten zu detektieren. Wenn der Stift beispielsweise rot leuchtet, ist es ein Zeichen für die Lehrer, dass sie sich den Part genauer ansehen sollten. Gelb würde bedeuten, dass es Verbesserungen gibt, und grün, dass alles in Ordnung ist. Wir haben über eine Analyse mit Therapeuten zeigen können, dass die Bewertung durch KI relativ zuverlässig war.

Schönstes: Das waren Aufnahmeprüfungen fürs Masterstudium. Wir haben wieder einige begeisterte Kandidaten kennengelernt. 
Negativstes: Ich habe den ursprünglichen Interviewtermin mit Ihnen verpasst. Das ist mir ehrlicherweise noch nie passiert.

Physiker

Prof. Hinton, Isaac Newton, Albert Einstein

Damals kannte ich meine Frau noch nicht.

Holler-Kracherl