Bedeutung, Anwendung und Risiken von Künstlicher Intelligenz
Das Wichtigste in Kürze
- Künstliche Intelligenz (KI) ahmt menschliche geistige Fähigkeiten wie das Lernen und Wahrnehmen nach.
- Künstliche Intelligenz ist in unserem modernen Alltag allgegenwärtig. Sie erleichtert ihn wesentlich und bietet viele Möglichkeiten.
- Bei dem Einsatz von KI werden viele persönliche Daten erhoben und verarbeitet. Das birgt einige Risiken.
Künstliche Intelligenz ist längst keine Science-Fiction mehr. Ganz im Gegenteil: Sie ist aus dem Alltag vieler Verbraucherinnen und Verbraucher nicht mehr wegzudenken. Aber was bedeutet und wie funktioniert Künstliche Intelligenz eigentlich? Wo findet sie überall Anwendung und was sind die Risiken?
Sie haben in einer fremden Großstadt im Berufsverkehr die Ausfahrt verpasst? Kein Problem, binnen Sekunden berechnet ihr Navigationsgerät die neue Route und eine freundliche Stimmte sagt Ihnen, wie es weitergeht. Wie ist das möglich? Dahinter steckt eine komplexe Künstliche Intelligenz (KI). In Echtzeit erhebt sie Daten und wertet diese aus. Das ist nur ein Beispiel, das zeigt, wie sehr KI unseren Alltag heute vereinfacht.
Was bedeutet Künstliche Intelligenz?
Bei der künstlichen Intelligenz entwickeln Experten Informationssysteme so, dass sie geistige Fähigkeiten des Menschen wie Lernen, Wahrnehmung und Kreativität möglichst gut nachahmen und dadurch ersetzen können. Ziel ist es, dass sie bestimmte Aufgaben automatisiert übernehmen.
Die KI benötigt allerhand Daten. Diese analysiert sie nach bestimmten Kriterien und gibt sie sortiert wieder aus. Das kann entweder nach sehr starren Vorgaben ablaufen wie zum Beispiel bei "Algorithmen" oder durch komplexe Prozesse wie beim „maschinellen Lernen“ und „Deep Learning“.
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
Es gibt verschiedene Techniken, die im Rahmen der Künstlichen Intelligenzen verwendet werden: Algorithmen, Maschinelles Lernen und Deep Learning. Diese unterscheiden sich anhand ihrer Komplexität voneinander.
- Algorithmen sind die einfachste Form von Künstlicher Intelligenz. Hierbei handelt es sich etwa um eine automatische Umsetzung einer Schritt-für-Schritt-Anleitung. Vergleichen lässt sich der Algorithmus mit einem Kuchenrezept: Schritt für Schritt wird angegeben, welche Zutaten benötigt werden, wie der Teig verrührt wird und wie lange er backen muss.
- Beim „Maschinellen Lernen“ trainiert ein Algorithmus selbstständig, eine konkrete Aufgabe immer besser zu lösen. Mit jedem erneuten Durchgang werden die gewonnenen Daten ausgewertet und der Lösungsweg so immer weiter verbessert.
Am Beispiel des Kuchenrezeptes bedeutet dies: Die KI wiederholt die Aufgabe einen leckeren Kuchen aus bestimmten Zutaten zu backen viele Male. Nach jedem Durchgang bekommt sie ein Feedback – etwa „zu trocken“. Daraufhin passt die KI das Rezept minimal an und führt den Vorgang ein weiteres Mal durch. Dies geschieht solange, bis das Feedback positiv und die Aufgabe gelöst ist.
- „Deep Learning“ (deutsch: tiefes Lernen) ist eine Form des maschinellen Lernens. In dem Lernprozess wird durch die Wiederholung eine immer genauere Analyse ermöglicht. Dabei greift die KI ebenfalls auf die bisher gewonnenen Daten und Erkenntnisse zurück. „Deep Learning“ wird beispielsweise in der Bilderkennung eingesetzt. Hierbei erkennt die KI das Motiv auf verschiedenen, immer genaueren Ebenen. Anhand von Beispielen bekommt die KI beigebracht, dass sie einfache Formen bestimmten Objekten zuordnen kann. Durch Wiederholungen und Feedback, erkennt sie schließlich immer komplexere Objekte.
Soll die KI zum Beispiel das Bild einer Taube erkennen, läuft der Lernprozess vereinfacht so ab: Auf der ersten Ebene erkennt die KI anhand der Form des Objektes, dass es sich um einen Vogel handelt. Im weiten Verlauf des Trainings werden Form und Farben immer weiter analysiert und vertieft. Dadurch kann die KI schließlich recht zuverlässig auf einem ihr unbekannten Bild eine Taube erkennen und von anderen Vogelarten unterscheiden.
Wo wird Künstliche Intelligenz angewendet?
Bereits jetzt findet sich KI in vielen Lebensbereichen im Alltag wieder:
Sprachassistenzen & Smart Home
Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Co. nutzen KIs auf vielfältige Weise. In einem ersten Schritt erkennt die KI den Sprachbefehl der Nutzerin oder des Nutzers. Sie analysiert die Stimmen-Eingabe und interpretiert den geäußerten Befehl. In weiteren Schritten finden dann weitere KIs Anwendung und setzen den Befehl um.
So lassen sich Geräte im Smart Home per Sprachbefehl steuern. „Schalte die Heizung an“ oder „fahre die Rollos runter“ sind einfache Möglichkeiten. Durch den Einsatz weiterer KIs, kann der Funktionsumfang deutlich erhöht und teilweise automatisiert werden. Eine automatische Anpassung der Raumtemperatur nach den bisherigen Gewohnheiten ist hier ein Beispiel.
Vorschläge für Musik- und Videostreaming, Social Media Feeds und Werbung
Im Hintergrund vieler digitaler Angebote arbeiten KIs und locken mit passenden Angeboten. Sei es der nächste Song, basierend auf Ihrem bisherigen Musikgeschmack oder das neueste Rezept auf YouTube, weil Sie sich gestern ein Kuchenrezept-Video angeschaut haben. Die Anbieter werten Ihr bisheriges Verhalten aus und zeigen Ihnen dementsprechend neue Vorschläge. Dadurch sollen Sie möglichst lange bei den Diensten aktiv bleiben und personalisierte Werbung wahrnehmen.
Navigation
Ob Google Maps, Apple Maps, TomTom, Garmin, der Deutsche Bahn Navigator oder andere Navigationsgeräte – sie alle nutzen künstlicher Intelligenz, um die beste Route zum gewünschten Ziel zu ermitteln.
Dabei berücksichtigen die Dienste bereits aktuelle Hindernisse wie lokale Baustellen oder Staus. Auch Daten aus der Vergangenheit werden einbezogen: Kommt es an jedem Morgen im Berufsverkehr an der gleichen Stelle zu einem Stau, kann die KI Route bereits im Vorfeld ändern. Neben vorhandenen Daten fließen auch aktuelle Daten der Nutzerinnen und Nutzer der Navigationssysteme in Echtzeit mit in die Berechnung ein.
Fahrassistenzsysteme im PKW
Moderne Autos besitzen eine Vielzahl an Assistenzen. Diese erleichtern uns die Fahrt und sollen sie auch sicherer machen. Ein Beispiel ist der Spurhalteassistent: Dieser analysiert mittels Bilderkennung die Straßenmarkierungen und erkennt, in welcher Spur sich ihr Fahrzeug aktuell befindet. Weicht es hiervon ab, gibt der Assistent ein Warnsignal ab oder greift selbst in den Lenkprozess ein, indem er leicht gegensteuert.
Auch Müdigkeitswarner funktionieren nach diesem Prinzip. Mittels Bilderkennung wird hier ihr Gesicht und ihr Verhalten beim Fahren analysiert. Sinkt ihre Aufmerksamkeit – mitunter zu erkennen an auffälligem Lenkverhaltens oder langsamerem Blinzeln der Augen – warnt das System Sie durch akustische, visuelle und mechanische Signale.
Was sind die Risiken künstlicher Intelligenz?
- Datenschutz
Bei dem Einsatz von KI werden umfangreich Daten von Ihnen erhoben und verarbeitet. Dazu zählen unter anderem Anmeldedaten, Adressen, Zahlungsmittel, Hör- und Sehgewohnheiten und Bewegungsmuster. Wo Daten gespeichert werden, besteht immer das Risiko, dass diese in falsche Hände geraten.
- Abhängigkeit / Fehleranfälligkeit
Fehler können an vielen Stellen auftreten: bei der Programmierung, der Datenerhebung, der Datenauswertung und auch bei Umsetzung des Befehls. Denken Sie etwa an das autonome Fahren: Soll die KI die Kontrolle über ihr Auto übernehmen, muss im Vorfeld sichergestellt sein, dass die verschiedenen beteiligten Systeme ordnungsgemäß funktionieren. Ein Fehler kann zu teils unabsehbaren Folgen führen. Je mehr wir von KI abhängig sind, desto größer ist das Risiko, dass etwas schief geht.
- Manipulation und Kriminalität
Bedient sich KI öffentlich zugänglicher Datenquellen, können diese auch manipuliert werden. Es besteht das Risiko, dass massenhafte Falschmeldungen (Fake News) veröffentlich werden, wodurch die Datengrundlage von KIs verfälscht wird.
Ohne Sicherheitsmechanismus könnte eine KI dann die Falschmeldungen als richtig einordnen und entsprechend zum Beispiel auch an unbedachte Nutzerinnen und Nutzer eines Chatbots weitergeben. Ohne kritische Prüfung könnten Sie dann ebenfalls der Falschmeldung unterliegen und diese für ihre eigene Arbeit verwenden.
Auch Kriminelle nutzen KI umfassend. Mit ihrer Hilfe lassen sich zum Beispiel Phishing-Mails oder Schockanrufe mit realistisch imitierten Stimmen von Angehörigen erstellen, die sich kaum noch als Fälschung entlarven lassen.
- Diskriminierung von Personengruppen
Es besteht die Gefahr, dass die KI Vorurteile der verwendeten Daten unbeabsichtigt verbreitet. Wie das funktioniert zeigt ein Beispiel aus den USA: Eine KI sollte Bewerbungen auswerten. Als Trainingsdaten nutzte sie bisherige Bewerbungen. Darunter waren sowohl Bewerbungen, die ein positives Feedback bekommen haben also auch solche, die abgelehnt wurden. Die KI erkannte ein Muster und wandte dieses an. Das Ergebnis: Es wurden bei gleicher Qualifikation mehr Männer als Frauen eingestellt. Diese Schieflage ist auf die Trainingsdaten zurückzuführen, die bereits durch die Ungleichbehandlung der Frauen geprägt waren.
- Nachhaltigkeit
Für die enormen Datenmengen, die KI nutzt und erzeugt, sind riesige Rechenzentren erforderlich. Die Rechenzentren benötigen sehr viel Energie. Der Energiebedarf wird mit der Entwicklung immer stärkerer KIs und der damit einhergehenden wachsenden Datenmenge in Zukunft immer größer. Vor dem Hintergrund des Klimawandels und der damit einhergehenden Notwendigkeit Energie zu sparen, ist das ein Problem.
- Wirtschaft
KI hat das Potential, bestimmte menschliche Tätigkeiten in Zukunft zu ersetzen. Das kann bedeuten, dass einige Arbeitsplätze wegfallen und sich Berufsfelder verändern. Gleichwohl kann die KI zu einer höheren Effizienz und damit zu einer besseren Wirtschaftlichkeit beitragen. Mit der KI können auch neue Arbeitsfelder entstehen.
