Dieser Tage werden sich gern wieder das eine oder andere Märchen erzählt: Auferstehung, Exodus und Osterhasen lassen grüßen. Ein paar Schauergeschichten sind auch dabei, man denke nur an die zehn Plagen oder an die blutige Kreuzigung. Ein sehr präsentes Narrativ fällt dabei jedoch häufig unter den Tisch: Die Mär von der künstlichen Intelligenz.

Wenn von KI gesprochen wird, übertreffen sich utopische Träumereien und dystopische Zukunftsvisionen gleichermaßen gegenseitig. Grund genug also, ein wenig mit dem Thema aufzuräumen und eine ausgewogenere Perspektive zu gewinnen.

Ist das überhaupt künstliche Intelligenz?

Darüber wird gestritten. In meinen Augen ist das, was heute als KI bezeichnet wird, lediglich ein Begriff aus dem Marketing. Das, was uns aktuell als KI verkauft wird, sind tatsächlich nur Wahrscheinlichkeitsmodelle, die anhand von riesigen Datenmengen, mit denen sie gefüttert wurden, berechnen, was als nächstes am wahrscheinlichsten folgt.

Bei Sprachmodellen wird beispielsweise ein eingegebener Text in kleinere Stücke zerlegt und überprüft, welche Muster sich im Text finden, die aus den gefütterten Daten ebenfalls bekannt ist. Anhand dieser Mustererkennung kann eine Antwort gegeben werden, die laut der gefütterten Daten wahrscheinlich ist. Das funktioniert für Bildgenerierung und Musik äquivalent mit Pixeln und Frequenzen.

Für die Beurteilung, ob etwas intelligent ist, gibt es verschiedene Kriterien – ebenso wie es verschiedene Arten von Intelligenz gibt, auch wenn über die selten gesprochen wird, beispielsweise emotionale Intelligenz. Ein Kriterium ist der nach Alan Turing benannte Turing-Test. Der besagt: Eine Maschine gilt dann als intelligent, wenn sie den Turing-Test besteht. Dabei soll ein Mensch die Niederschrift einer Konversation zwischen einer Maschine und einem zweiten Menschen begutachten. Falls er nicht in der Lage ist, exakt zu bestimmen, welcher Gesprächspartner die Maschine und welcher der Mensch ist, hat die Maschine den Test bestanden.

Es gibt bereits von Maschinen generierte Inhalte, die nicht von allen Menschen als solche erkannt werden. Doch hier ist der erste Knackpunkt: Auch bei Menschen gibt es verschiedene Stufen von Intelligenz. Für viele Menschen macht es deshalb auch keinen Unterschied, welche Prozesse im Hintergrund ablaufen, wenn das Ergebnis dasselbe ist.

Das sehe ich anders. Denn der zweite Knackpunkt ist, dass Mustererkennung zwar ein Bestandteil von IQ-Tests bei Menschen ist, Menschen jedoch darüber hinaus in der Lage sind, die Bedeutung von Dingen zu verstehen. Ein auf Wahrscheinlichkeitsmodellen ausgerichtetes Programm versteht und fühlt nicht. Es erkennt lediglich Muster und repliziert diese mit einem zuvor festgelegten Grad von Abweichungen und Zufälligkeit. Deshalb ordne ich besagte Wahrscheinlichkeitsmodelle und die damit verbundenen Anwendungen persönlich nicht als KI ein.

Leben im Schlaraffenland oder das Ende der Menschheit?

Meine Einordnung ändert jedoch nichts daran, dass besagte Wahrscheinlichkeitsmodelle einen großen Einfluss auf unsere Gesellschaft haben. Allerdings möchte ich auch hier relativieren: Denn die Entwicklung von Wahrscheinlichkeitsmodellen macht hin und wieder zwar sehr große Sprünge, weil Unmengen an Geld in die Entwicklung gepumpt werden. Und ja, was allgemein verfügbare Programme mit Wahrscheinlichkeitsmodellen heutzutage leisten können ist definitiv beeindruckend.

Jedoch handelt es sich nicht um die Revolution über Nacht, von der oft gesprochen wird. Für viele Menschen sind Wahrscheinlichkeitsmodelle erst seit wenigen Jahren ein Thema. Und wenn man sich damit nicht so stark auseinandersetzt, entsteht tatsächlich der Eindruck, dass diese Entwicklung über uns gerollt ist. Das hängt aber eher damit zusammen, dass dem Thema vorher kaum Aufmerksamkeit in der Öffentlichkeit geschenkt wurde. Doch in Wirklichkeit baut ebendiese Entwicklung auf Jahrzehnten von Forschung auf, die gern geflissentlich ignoriert werden. Im Grunde genommen ist KI, wie wir sie heute kennen, nur der logische nächste Schritt von Big Data im Zusammenspiel mit dem Internet und im Grunde unvermeidbar.

Nichtsdestotrotz wirkt diese augenscheinlich neuartige Technologie unglaublich beängstigend auf viele Menschen. Sie bangen um ihren Job aus Sorge, dass KI sämtliche Arbeit übernehmen wird. Manche hegen gar Befürchtungen, dass diese neue Technologie die Weltherrschaft an sich reißen und die Menschheit ausrotten wird. Gewisse Befürchtungen sind bei disruptiven Technologien vermutlich normal, denn wer weiß schon, was die Zukunft bringen wird?

Am anderen Ende des Spektrums hören wir Verheißungen, dass das genaue Gegenteil eintreten wird: KI sorgt dafür, dass niemand mehr arbeiten muss, weil KI all die lästigen Arbeiten übernimmt. Folglich können alle Menschen dieser Welt im Wohlstand leben, ohne auch nur einen Finger krumm rühren zu müssen.

Welche dieser beiden Varianten ist also die wahrscheinlichere?

Erfahrungen aus der Zukunftsforschung

Spoiler: Weder die eine, noch die andere. Woher meine Zuversicht kommt, ohne genau zu wissen, wie sich die Zukunft entwickeln wird? Aus der Perspektive von Zukunftsforschenden. Dazu schauen wir zwei Prinzipien einmal genauer an.

Der Gartner Hype Cycle

Das erste Prinzip ist nach einem US-amerikanischen Forschungs- und Beratungsunternehmen benannt und wird alljährlich in einem Bericht veröffentlicht, in dem neu aufkeimende und aktuelle Technologien auf ihre Zukunftsfähigkeit eingeschätzt werden. Viele Investor*innen nutzen den Bericht zur Orientierung, um einzuschätzen, in welche Technologien sie als nächstes investieren sollen. Dafür lässt sich besagtes Unternehmen sehr gut bezahlen. Der genaue Inhalt des letzten Berichtes ist aber für unsere Betrachtung gar nicht so wichtig. Uns interessiert viel mehr das generelle Prinzip, über das man sich kostenfrei belesen kann.

Die Idee dahinter ist, dass jede Technologie einen Hype-Zyklus durchläuft, der aus mehreren Schritten besteht. Los geht es mit dem technologischen Auslöser, sozusagen der Durchbruch einer Technologie. Das ist der Moment, in dem das Fachpublikum auf die neue Technologie aufmerksam wird und ihr Interesse schenkt. Frühe Investor*innen haben hier die besten Chancen auf gigantische Gewinne – oder Verluste, falls die Technologie sich doch nicht durchsetzt. Wenn die Technologie Fahrt aufnimmt, steigt die Aufmerksamkeit steil an. Es investieren immer mehr Menschen und unglaublich große Mengen Geld werden reingepumpt, um die Technologie weiterzuentwickeln. Damit steigen jedoch auch die Erwartungen an die Technologie – bis diese irgendwann nicht mehr erfüllbar werden.

Deshalb erreicht der Hype irgendwann den Gipfel der überzogenen Erwartungen. Ab da sinkt die Aufmerksamkeit und damit verbunden auch die Höhe der Investitionen, weil die überzogenen Erwartungen nicht mehr erfüllt werden konnten. Der Hype landet im Tal der Enttäuschungen. Ab da geht es nur noch langsam bergauf. Man hat dazugelernt, begriffen, wo die Grenzen der Technologie und realistische Anwendungsfälle liegen. Man begibt sich auf den beschwerlichen Pfad der Erleuchtung, bis man das Plateau der Produktivität erreicht. Dann ist die Technologie derart breit in der Bevölkerung angekommen und akzeptiert, dass sie von der Mehrheit der Menschen verwendet wird. Große Innovationssprünge sind hier jedoch nicht mehr zu erwarten.

Die Idee hinter dem Prinzip ist, dass jede Technologie diesen Zyklus durchläuft. Womöglich kommen direkt Erfahrungen wie die Dotcom-Blase in Erinnerung. Ein Realitätsabgleich legt allerdings nahe, dass die wenigsten Technologien diesem Modell folgen. Stattdessen gibt der Hype-Zyklus eine wahrgenommene Bestandsaufnahme zu einem Zeitpunkt X wieder: Wie viel Interesse besteht aktuell an bestimmten Technologien?

Ungeachtet dessen empfinde ich das Prinzip als nützlich, weil es uns vereinfacht darstellt, wie wir mit Hypes im Allgemeinen besser umgehen können. Man denke nur an das Internet: Einst in den Himmel gelobt und als Revolution verkauft, ist es mittlerweile so allgegenwärtig und alltäglich, dass es kaum noch jemanden in Extase versetzt. Traurig, aber wahr.

In Hinblick auf die Modetechnologie KI befinden wir uns aktuell gerade am Scheitelpunkt des Gipfels der überzogenen Erwartungen. Nach wie vor werden unglaublich große Summen an Geld in die Weiterentwicklung gesteckt. Gleichzeitig werden allmählich Stimmen laut, die die Sinnhaftigkeit und Rentabilität der Technologie anzweifeln: Macht sie uns wirklich produktiver? Warum schreiben die großen KI-Konzerne nach wie vor noch keine schwarzen Zahlen?

Utopie vs. Dystopie

Das zweite Prinzip betrachtet bei neuartigen Technologien, welche Auswirkungen sie auf die Menschheit haben werden und geht dabei in die Extreme. Entsprechend wird einerseits betrachtet, was das bestmögliche Szenario für eine Technologie ist – die Utopie. Auf der anderen Seite wird betrachtet, was das schlimmste anzunehmende Szenario darstellt – die Dystopie.

In der Zukunftsforschung nimmt man – ausgehend von bisherigen Entwicklungen – davon aus, dass die realistische Vorhersage in keinem der beiden Extreme, sondern irgendwo dazwischen liegen wird. Wo genau die goldene Mitte jedoch liegt, ist nicht eindeutig vorhersagbar. Retrospektiv lässt sich diese jedoch einordnen. Schauen wir uns ein paar Beispiele an:

• Atomkraft galt lange als günstige und unbegrenzte Quelle für Energie. Gleichzeitig bestand darin ihre größte Gefahr.
  Utopie: Umweltfreundliche, saubere, günstige Energie für alle.
  Dystopie: Durch den Bau von Atombomben zerstört die Menschheit sich selbst.
  Realität: Die Menschheit hat sich (noch) nicht mit Atombomben selbst zerstört. Doch davon, welch verheerenden Schaden Atombomben anrichten, zeugen Hiroshima und Nagasaki. Atomkraft stellt einen nicht unwesentlichen Anteil des globalen Energieverbrauchs, allerdings ist der weder umweltfreundlich, noch sauber, noch günstig, wovon Uranabbau, die ungeklärte Endlagerfrage sowie offizielle, um Subventionen bereinigte Bilanzen zeugen.
• Dampfmaschinen und die damit verbundene industrielle Revolution galten als Hoffnungsträger und gesellschaftliche Gefahr zugleich.
  Utopie: Dank Maschinen müssen Menschen nicht mehr arbeiten.
  Dystopie: Maschinen nehmen Menschen die Arbeit weg.
  Realität: Arbeiten haben sich verlagert. Statt in der Landwirtschaft zogen mehr Menschen in die Städte und arbeiteten in Fabriken.
• Das Internet sollte nicht nur die Art, wie wir kommunizieren revolutionieren, sondern auch zahlreiche analoge Arbeitsschritte überflüssig machen.
  Utopie: Menschen müssen ihr Haus nicht mehr verlassen, weil sich alles über das Internet automatisiert und digital regeln lässt.
  Dystopie: Menschen müssen ihr Haus nicht mehr verlassen, weil sich alles über das Internet automatisiert und digital regeln lässt.
  Realität: Menschen verlassen ihr Haus nicht mehr, weil sie den ganzen Tag auf Social Media rumhängen.

Kleiner Scherz. Aber die drei Beispiele zeigen ein gewisses Muster auf: Mit disruptiven Technologien kommen stets auch Befürworter_innen, die ihre Potentiale in den Himmel heben, und Widersprecher_innen, die vor etwaigen Gefahren warnen und sie verteufeln. Im Zentrum der Aufmerksamkeit stehen dabei oft sehr ähnliche Fragen:

• Wie werden wir künftig leben?
• Was macht das mit unserer Gesellschaft?
• Muss/Darf ich dann überhaupt noch arbeiten? (Spoiler: Ja!)

Unter diesen Aspekten lohnt es sich, einen genaueren Blick auf die aktuellen und künftigen Entwicklungen zu werfen.

Chancen und Gefahren

Nun können wir auch bei der sogenannten KI auf die Extremszenarien schauen:

Utopie: Dank KI muss kein Mensch mehr arbeiten und alle bekommen ein bedingungsloses Grundeinkommen.

Das wird meines Erachtens nicht passieren. Der Grund ist ein systemischer: Wir leben im Kapitalismus. Entscheidungsträger_innen, auch diejenigen, die “KI” verwalten, halten an diesem System fest. Ohne Revolution oder äußere Einflüsse wie Klimawandel wird sich das vorerst auch nicht ändern. Warum sollten sie also entscheiden, dass fortan alle Menschen ein Grundeinkommen erhalten, das ihnen ein gutes Leben ermöglicht?

Außerdem gibt es nach wie vor sehr viele Bereiche, in denen Menschen die billigere Arbeitskraft sind. Programme, die Wahrscheinlichkeitsmodellen basieren, sind stark spezialisiert. Für jede Anwendung müssen sie konkret trainiert werden. Die Welt lässt sich aber nicht ausschließlich den Rastern und der Binärität von Computern. Im Gegenteil: Damit diese Computer, das Internet und KI-Systeme funktionieren, ist nach wie vor eine große physische Infrastruktur nötig, die von Menschen betrieben werden muss. Abgesehen davon bereitet ein Wahrscheinlichkeitsmodell kein Essen zu, wechselt keine Windeln, kann keine sinnlichen Erfahrungen wahrnehmen, keine körperliche Nähe schaffen und hat keinen Sinn im Leben.

Dystopie: KI nimmt Menschen die Arbeit weg.

Das mag durchaus so wirken, doch am Ende treffen die Entscheidung, ob jemand einen Job behält oder nicht, Vorgesetzte. Wie wir schon am Beispiel der Dampfmaschinen gesehen haben, arbeiten Menschen weiter – nur anders. Wie wir schon am Beispiel des Internets gesehen haben, sind gewisse Dinge einfacher geworden, weil man für Briefe nicht mehr ins Postamt gehen muss. Doch arbeiten die Menschen seither weniger? Nein, eher im Gegenteil. Alles ist noch schneller und auf seine eigene Art anstrengender geworden.

Das darf uns ruhig zu denken geben. Denn auch mittels Wahrscheinlichkeitsmodellen und Automatisierung werden sich die Anforderungen an Geschwindigkeit und Reaktion weiter verschieben.

Realität: steht zur Diskussion!

Erfahrungsgemäß lassen sich einmal vollzogene Entwicklungen schlecht rückgängig machen. Trotz aller Verteufelung und bekannten bedenkenswerten Nebenwirkungen von Smartphones sind sie (noch) nicht wieder von der Bildfläche verschwunden, weil (noch) keine Weiterentwicklung sie verdrängt hat. Ebenso wird es sich mit KI verhalten. Allerdings liegt es in unserer Hand, wie wir damit umgehen. Aktuell bekommen meiner Meinung nach einige Aspekte von KI zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Werfen wir also einen Blick darauf.

Unterschätzte Aspekte

Ressourcenverbrauch und -konkurrenz

Das Betreiben von Rechenzentren verschlingt ungeheure Mengen an Energie, Wasser, Chips und Speicher. Meines Erachtens wurden diese nie mit eingerechnet, wenn es darum ging, wie viel Volumen von erneuerbaren Energien wir benötigen, um klimaneutral zu werden, weil sämtliche Berechnungen dazu stattfanden, bevor KI ein Thema wurde.

Außerdem entsteht durch den massenweisen Ausbau von Infrastruktur für KI neue Konkurrenz um die übrigen Ressourcen. Der Kampf um Energie, Wasser, Chips und Speicher wird die Preise für ebendiese unreguliert maßlos in die Höhe treiben. Mit anderen Worten: Wir werden alle dafür bezahlen, egal, ob wir KI nutzen oder nicht. Das spüren wir aktuell an den Preisen für Arbeitsspeicher, Festplatten und technische Geräte im Allgemeinen.

Diesem Thema sollte politisch mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden, weil es die Schere zwischen Arm und Reich noch weiter auseinandertreiben wird.

Geld- und Machtströme

Apropos: Wer profitiert eigentlich von all dem Geld, das gerade in KI-Entwicklung gepumpt wird? Und wie wirkt sich das auf bestehende Machtstrukturen aus, wenn einzelne Menschen kontrollieren, womit KI-Algorithmen trainiert werden, wer Zugriff auf sie erhält und wofür sie genutzt werden?

Es wird unmöglich sein, die Flut an KI-generierten Informationen, die in das Internet gespült wird, von Menschen auf Korrektheit und Authentizität zu überprüfen. Für unsere Demokratie und Kultur, wie wir sie kennen, könnte das das Ende darstellen. Hilft hier womöglich nur staatliche Regulierung oder sollten wir deshalb schlichtweg dem Internet den Rücken zukehren?

Was das Geld anbelangt, bleibt das auch trotz KI und Kryptowährungen eine endliche Ressource, die nicht beliebig digital erweitert werden kann. Wenn nun also große Mengen davon in die Entwicklung von KI fließen, wird dieses Geld zwangsläufig anderen Stellen fehlen, nämlich bei Kultur, Sozialem und Nachhaltigkeit.

Die Zukunft der Arbeit

In einer idealen Welt wird die KI schlichtweg die lästigen Aufgaben übernehmen, auf die Menschen ohnehin keine Lust haben. Aktuell zeichnet sich aber eher das gegenteilige Bild: Die Aufgaben, auf die die wenigsten Menschen Lust haben, sind auch diejenigen, die KI schlichtweg nicht stemmen kann (und wahrscheinlich auch niemals wird).

Deshalb stellt sich zwangsläufig die Frage, welche Jobs eigentlich künftig übrig bleiben und auch, wie viele und für wen. An vielen Stellen wird zwar Fachkräftemangel beklagt, gleichzeitig werden aber reihenweise Einstiegs-Jobs gestrichen, weil sie vermeintlich kostengünstig durch die KI erledigt werden. Ein Preis bleibt jedoch: Dadurch nimmt man den folgenden Generationen die Möglichkeit, selbst beruflich den Fuß in die Tür zu bekommen, was sich auf lange Sicht nachteilig auf Nachfolgefragen auswirken wird.

Dass sich das Arbeitsumfeld aufgrund von disruptiven, technologischen Innovationen ändert, kennen wir bereits von der industriellen Revolutionen und der digitalen Transformation. Doch schlichtweg zu behaupten, dass die Menschen fortan andere Jobs haben werden, ist zu einfach gegriffen, denn auch für diese müssen sie ausgebildet beziehungsweise umgeschult werden. Das sollte über alle Altersstufen hinweg passieren, andernfalls drängt man ganze Generationen an den sozialen Abgrund und damit in die offenen Arme von extremistischen, demokratiefeindlichen Kräften.

Deskilling

Wer weiß nicht um das verlorengegangene Wissen längst vergessener Generationen? Bisher sprachen wir dabei stets von handwerklichen Fähigkeiten, die längst von Maschinen abgelöst wurden, oder körperlicher Aktivität, der wir nicht mehr nachkommen, weil sich unsere Arbeit in den Kopf verlagert hat. Welche Folgen hat es nun, wenn wir ebendiese Arbeit ebenfalls komplett an Maschinen abgeben?

Verlernen wir dann kritisches Denken und Hinterfragen, weil wir uns daran gewöhnen, wie komfortabel es ist, alle Antworten ohne jeglichen Aufwand auf dem Silbertablett serviert zu bekommen? Gewöhnen wir es uns ab, überhaupt irgendwas im Leben zu lernen, weil es nicht mehr nötig ist? Wie innovieren wir künftig, wenn jeglicher Output unsererseits eine Durchschnittsmenge aus alle dem wird, was bereits existiert?

Welche neuen Fähigkeiten braucht es auf der anderen Seite im Zeitalter von KI? Auf welchem Wege bringen wir diese nicht nur Schulkindern, sondern allen Altersklassen bei, damit sie lebensfähig werden und bleiben? Wie sorgen wir dafür, dass die Kenntnisse der Menschheit abseits von Daten nicht unbemerkt für immer verloren gehen?

Freuden im Leben

Zu guter Letzt: Was bereitet uns noch Freude, wenn KI fortan all vermeintlich freien Dinge übernimmt? Was bedeutet Spaß in Zeiten der Dauerbeschallung mit nicht enden wollender, öder Durchschnittlichkeit? Was versetzt uns in Aufregung und Ekstase, wenn jegliche Meilensteine der geistigen menschlichen Entwicklung in weniger als einer Minute reproduziert werden können?

Was kann nicht durch digitale Generika ersetzt werden? Woran merken wir, dass wir nicht nur eine Simulation durchlaufen? Wie kann man sich vor dem Verrotten des eigenen Hirns schützen?

Eine allseits funktionierende Lösung dafür habe ich zwar nicht, aber ein paar Anhaltspunkte:

1. Beim Konsum weg vom Digitalen und hin zum Analogen, denn letzteres erhöht die Wahrscheinlichkeit für Menschengemachtes, wenngleich es kein Garant ist.
2. Je mehr Sinne du für Aktivitäten benutzt, desto mehr wird es dich stimulieren, erfüllen und zufriedenstellen.
3. Für Interaktion mit anderen Menschen ist der persönliche Austausch stets der digitalen Kommunikation vorzuziehen, denn dabei werden wir dem menschlichen Bedürfnis nach Gemeinschaft am ehesten gerecht.

Was lernen wir daraus?

Noch ist nicht aller Tage Abend. Wir alle wirken daran mit, unsere Zukunft zu gestalten – auch und insbesondere im Umgang mi KI. Wir werden die Entwicklung von KI nicht verhindern können. Aber wir beeinflussen in unserem Umgang mit neuen Technologien, welchen Aspekten, Auswirkungen und Herausforderungen unserer Zeit Aufmerksamkeit geschenkt wird.

Energy flows, where attention goes.

– Redensart

Deshalb empfehle ich dringend, nicht von anderen bestimmen zu lassen, worauf wir unseren Fokus setzen und Zeit verwenden, sondern dies stets möglichst selbstbestimmt zu tun.

In diesem Sinne: Welche Chancen und Gefahren im Zusammenhang mit KI siehst du? Nutzt du sie im Alltag oder vermeidest du sie, wo immer du kannst? Teile deine Erfahrungen und Tipps gern in den Kommentaren.

Alles Liebe
Philipp