Das The­ma KI pola­ri­siert, die Medi­en­auf­merk­sam­keit wird grö­ßer. Das ist zwar sehr posi­tiv — aber nicht nur: Der ver­mehr­te Aus­tausch führt par­al­lel zu mehr Wis­sen, aber auch zu mehr Unwis­sen. In vie­len Berei­chen steigt die Unsi­cher­heit und die Angst vor den neu­en Tech­no­lo­gi­en, da es an Auf­klä­rung man­gelt.

 

Aus die­sem Grund vor­ne­weg: Natür­lich wird KI den Men­schen nicht erset­zen — nicht heu­te, nicht mor­gen, nie.

Aber künst­li­che Intel­li­genz wird unse­ren (Arbeits-) All­tag nach­hal­tig ver­än­dern, so wie die gesam­te digi­ta­le Trans­for­ma­ti­on es bis­her tat und wei­ter­hin tun wird. Dar­aus erge­ben sich neue Arbeits­wei­sen, neue Berufs­bil­der und neue Ansprü­che an ein ste­ti­ges und fle­xi­bles Ler­nen.

Eine sol­che Ver­än­de­rung der Arbeits­welt liegt in der Natur einer jeden — indus­tri­el­len wie digi­ta­len — Trans­for­ma­ti­on, führt aber dazu, dass wir Inno­va­tio­nen häu­fig mit Vor­ur­tei­len begeg­nen. Die­se sind damit weder neu noch begrün­det — war­um?

 

Grund 1: “Künstliche Intelligenzen sind Fachidioten”

 

Ja, künst­li­che Intel­li­genz arbei­tet effi­zi­en­ter als der Mensch — zumin­dest in dem spe­zi­fi­schen Gebiet für das sie ent­wi­ckelt wur­de. KI ist dabei kei­ne All­round-Lösung, son­dern ein Sam­mel­be­griff für ver­schie­de­ne, intel­li­gen­te Anwen­dun­gen für jeweils ein spe­zi­fi­sches Pro­blem. Je eine ein­zel­ne Fähig­keit wird effi­zi­ent simu­liert, nicht aber die Gesamt­heit unse­rer mensch­li­chen Intel­li­genz.

Hin­zu kommt, dass gewis­se Vor­gän­ge und Eigen­schaf­ten gar nicht auto­ma­ti­sier­bar sind. Bei­spiel Text­ge­ne­rie­rung: Die­se bie­tet sich in ers­ter Linie für hoch­vo­lu­mi­ge, stan­dar­di­sier­te Anwen­dungs­fäl­le an, etwa für Pro­dukt­be­schrei­bun­gen in einem Online-Shop oder auf Daten basie­ren­de Berich­te von Fuß­ball­spie­len. Und obwohl sich mit Natu­ral Lan­guage Gene­ra­ti­on Tex­te in ver­schie­de­nen Tona­li­tä­ten erstel­len las­sen, muss die KI bei bestimm­ten Text­sor­ten pas­sen. Krea­ti­vi­tät, Empa­thie und Humor sind und blei­ben mensch­li­che, nicht-auto­ma­ti­sier­ba­re Eigen­schaf­ten — fes­seln­de Repor­ta­gen, ein­fühl­sa­me Por­träts oder amü­san­te Inter­views wer­den auch wei­ter­hin eine Domä­ne mensch­li­cher Jour­na­lis­ten blei­ben.

 

Grund 2: “Künstliche Intelligenz kommt nicht aus der Steckdose”

 

Auch wenn es immer so zau­ber­haft und ein­fach klingt, KI lässt sich nicht mal eben so ent­wi­ckeln. Es muss der rich­ti­ge Algo­rith­mus für das rich­ti­ge Pro­blem geschrie­ben wer­den. Das mag ein­fach klin­gen, erfor­dert aber ein tief­ge­hen­des Ver­ständ­nis des vor­lie­gen­den, oft sehr kom­ple­xen, Pro­blems.

Und mit der Ent­wick­lung der Tech­no­lo­gie ist es nicht getan: Die Imple­men­tie­rung von einer künst­li­chen Intel­li­genz bedeu­tet in Unter­neh­men ein tief­grei­fen­des Umden­ken von bestehen­den Pro­zes­sen. Dazu gehört eine durch­dach­te Stra­te­gie und die rich­ti­ge und kon­se­quen­te Nut­zung des Sys­tems, um maxi­mal von der Ein­bin­dung pro­fi­tie­ren zu kön­nen.

 

Grund 3: “Ohne Daten keine KI

 

Man möch­te mei­nen, in der digi­ta­li­sier­ten Welt ste­hen zu jeder Pro­blem­stel­lung Unmen­gen Daten zur Ver­fü­gung. Das stimmt, und gleich­zei­tig stimmt es nicht. Um einen KI-Algo­rith­mus auf einen bestimm­ten Anwen­dungs­fall zu trai­nie­ren, bedarf es unwahr­schein­lich gro­ßer Men­gen an Trai­nings­da­ten, damit er auf jede poten­ti­el­le Situa­ti­on eine pas­sen­de Reak­ti­on erler­nen kann.

Damit es hier­bei nicht zu for­mal rich­ti­gen, aber prak­tisch unpas­sen­den oder mög­li­cher­wei­se gefähr­li­chen Rück­schlüs­sen kommt, müs­sen die Daten nicht nur quan­ti­ta­tiv, son­dern auch qua­li­ta­tiv hoch­wer­tig sein. Denn wäh­rend wir Men­schen in jeder Situa­ti­on indi­vi­du­ell abwä­gen kön­nen, wel­che Reak­ti­on die pas­sen­de ist, müs­sen die Maschi­nen durch Trai­nings­da­ten auf jede Situa­ti­on rich­tig “vor­be­rei­tet” wer­den. Eine ent­spre­chen­de Daten­grund­la­ge ist damit grund­sätz­lich Vor­aus­set­zung, nicht sel­ten aber nicht hin­rei­chend ver­füg­bar.

 

Mensch und Maschine: Der richtige Umgang mit künstlicher Intelligenz

 

Die Angst vor einer Inva­si­on durch KI-Tech­no­lo­gi­en ist des­halb  zwar ver­ständ­lich, aber fehl­plat­ziert. Es gibt diver­se Grün­de, war­um KI den Men­schen weder erset­zen kann noch wird; behan­delt wur­den hier drei ganz grund­le­gen­de Aspek­te.

Statt unse­re Ener­gie dar­auf zu ver­wen­den gegen die unauf­halt­sa­men Ent­wick­lun­gen zu pro­tes­tie­ren, soll­ten wir uns auf geeig­ne­te Anwen­dungs­fäl­le und den rich­ti­gen Umgang mit den Tech­no­lo­gi­en kon­zen­trie­ren: Unser All­tags- und Arbeits­le­ben wird sich auch wei­ter­hin wan­deln. Wäh­rend eini­ge Tätig­keits­be­rei­che nicht mehr von uns Men­schen erle­digt wer­den müs­sen, ent­ste­hen glei­cher­ma­ßen neue Berufs­bil­der und span­nen­de Her­aus­for­de­run­gen. Und eine davon besteht sicher­lich dar­in, die­se Ent­wick­lun­gen aktiv und kon­struk­tiv zu nut­zen.

 

Die Zukunft ist nicht auf­halt­bar, aber gestalt­bar. Damit befin­den wir uns in einer span­nen­den Pha­se: Viel pas­siert, viel ent­steht und viel kann aktiv mit­ge­stal­tet wer­den. Die­ses Poten­ti­al soll­ten wir nut­zen und span­nen­de Ide­en und fle­xi­ble Model­le für die Zukunft ent­wer­fen. Wir freu­en uns auf den Aus­tausch span­nen­der Ide­en und auf neue Pro­jek­te.

 

 

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Bereits seit 2008 ent­wi­ckelt Ret­res­co füh­ren­de KI-Lösun­gen im Bereich Con­tent Auto­ma­ti­on. In den letz­ten Jah­ren hat sich das Unter­neh­men zuneh­mend zu einem der welt­weit füh­ren­den Anbie­ter in der auto­ma­ti­schen Tex­ter­stel­lung (Natu­ral Lan­guage Gene­ra­ti­on) ent­wi­ckelt und dut­zen­de Pro­jek­te für Kun­den aus den Berei­chen Medi­en, E-Com­mer­ce und Finanz­dienst­leis­tun­gen umge­setzt.

 

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