Wann Künstliche Intelligenz Fehlschläge: Eine detaillierte Analyse
In den letzten Jahren wurde künstliche Intelligenz als eine Art technologisches Allheilmittel für eine Vielzahl von Problemen gefeiert, vom Gesundheitswesen bis zur Cybersicherheit. Mit der Weiterentwicklung von KI-Systemen steigt jedoch auch die Wahrscheinlichkeit, dass sie Fehler machen. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, wie und warum KI scheitern kann, und untersucht Fallstudien und Vergleiche mit der menschlichen Fähigkeit zum Denken und zur Intuition.
Dialogfehler: Die Fehler in Gesprächen mit KI
Ein klares Beispiel für die Ungenauigkeit der KI war, als Natasha Singer, eine Journalistin der New York Times, ChatGPT, eines der fortschrittlichsten Konversationsmodelle, bat, ihr beim Verfassen eines Aufsatzes für die Zulassung zu den Universitäten Harvard, Yale und Princeton zu helfen. Das Model machte einen schweren Fehler, als es ein unpassendes Lied als Soundtrack zum Leben des Journalisten vorschlug. Dies wirft die Frage nach der Fähigkeit der KI auf, kulturelle Kontexte und soziale Normen zu verstehen, Schlüsselfaktoren für die Generierung angemessener Antworten.
Das falsche Versprechen des technischen Fortschritts
Anders als Sie vielleicht erwarten, haben einige aktuelle Studien gezeigt, dass die Effizienz von Modellen wie ChatGPT tatsächlich abnimmt. Untersuchungen renommierter Universitäten wie Stanford und Berkeley ergaben, dass die Genauigkeit der Antworten, die diese Modelle liefern, im Laufe der Zeit dramatisch abgenommen hat. Interessanterweise scheinen neuere Versionen des Modells eine schlechtere Leistung zu erbringen als ältere. Dieses Phänomen deutet darauf hin, dass Softwareaktualisierungen, die die Effizienz des Modells verbessern sollten, möglicherweise tatsächlich seine Funktionalität beeinträchtigt haben.
Künstliche Intelligenz und Unsicherheit: Ein Vergleich mit dem menschlichen Geist
Die Fehlbarkeit von KI beschränkt sich nicht nur auf Codierungsfehler oder falsche Kontextverständnisse. Auf einem kürzlich abgehaltenen Symposium diskutierten Experten wie Veronica Barassi und Greg Gigerenzer über die Fähigkeit von KI, mit unsicheren Situationen umzugehen. Gigerenzer untersuchte insbesondere Heuristiken, eine Methode des adaptiven Denkens, die von Menschen verwendet wird, um Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen. Ihm zufolge könnte künstliche Intelligenz zwar in deterministischen Szenarien wie Schach effektiv sein, sie sei jedoch nicht in der Lage, unsichere Situationen zu bewältigen, die eine anpassungsfähigere und flexiblere Art des Denkens erfordern.
Intuition: Die Geheimwaffe der Menschheit
Neben der Heuristik ist die Intuition ein weiterer Aspekt, der den menschlichen Geist von der KI unterscheidet. Gigerenzer argumentiert, dass Intuition ein Produkt der menschlichen Evolution ist und es dem Einzelnen ermöglicht, schnelle Entscheidungen auf der Grundlage von Gefühlen und nicht auf der Grundlage detaillierter Analysen zu treffen. Diese Fähigkeit scheint in der künstlichen Intelligenz, deren Funktionsweise auf Algorithmen und Daten angewiesen ist, nahezu nicht vorhanden zu sein.
Heterogene Fehler: Diskriminierung und kulturelle Fehlbarkeit
Veronica Barassi hat in ihrem Projekt „The Human Error of Artificial Intelligence“ die Verletzlichkeit von KI weiter hervorgehoben. Es verdeutlicht, wie häufig KI-Systeme in Rechts- und Überwachungsanwendungen eingesetzt werden und damit die Risiken von Profiling und Diskriminierung aufdecken. Ein bemerkenswerter Fall war die irrtümliche Festnahme eines Mannes in Detroit aufgrund eines Fehlers in einem Gesichtserkennungssystem.
Die Notwendigkeit einer öffentlichen Debatte und zukünftige Überlegungen
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Fehler in der künstlichen Intelligenz ein komplexes Problem sind, das über einfache technische Unvollkommenheiten hinausgeht. Es bedarf einer öffentlichen Debatte unter Beteiligung von Experten, Institutionen und der Zivilgesellschaft. In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz in jedem Aspekt unseres Lebens zunehmend vorherrscht, ist es wichtig, innezuhalten und über die Grenzen und ethischen Implikationen der von uns implementierten Systeme nachzudenken.
