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Künstliche Intelligenz statt natürliche Dummheit?

Europäische Forscher wünschen sich statt wolkiger Sprüche klare Leitsätze, wohin sich die KI hierzulande entwickeln soll

»Künstliche Intelligenz ist besser als natürliche Dummheit«, sagte Wolfgang Wahlster, Chef des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken, vor einigen Jahren im Interview der »Computerwoche«. Kritiker der Technikgläubigkeit halten dagegen, dass man auch bei den Protagonisten der Künstlichen Intelligenz (KI) mit eben dieser natürlichen Dummheit rechnen müsse. Denn in die Programmierung der Systeme gehen menschliche Vorgaben ein, auch menschliche Vorurteile. Lernt das System dann eigenständig nach diesen Vorgaben, kann das gründlich schiefgehen. Etwa wie Microsofts Chatbot Tay, der nach nicht mal 24 Stunden auf Twitter zum veritablen Rassisten wurde.

Doch es sind nicht allein die Schwierigkeiten, moralische Normen in selbstlernende Programme einzubauen, die hierzulande für Skepsis gegenüber KI-Systemen sorgen. Da alle bislang bekannten Lösungen von großen Konzernen betrieben werden, die sich schon mit Blick auf die Konkurrenz nicht in die Programme gucken lassen, geraten die Systeme derzeit schon wegen der mangelnden Transparenz der Entscheidungskriterien unter Generalverdacht. Der Umgang der KI-Vorreiter Google und Facebook mit persönlichen Daten schafft auch wenig Vertrauen.

Die »Künstliche Intelligenz« hat in der öffentlichen Wahrnehmung eine ziemliche Achterbahnfahrt hinter sich. Ein Grund dafür ist sicher auch, dass es bis heute keine allgemein anerkannte Definition von Intelligenz gibt, wie das »Spektrum-Lexikon der Neurowissenschaften« anmerkt. Der Begriff »künstliche Intelligenz« wurde von dem US-Informatiker John McCarthy erstmals in einem Projektantrag für eine wissenschaftliche Konferenz im Jahr 1956 am Dartmouth College in den USA benutzt. Lange Zeit meinte KI vor allem Systeme, die irgendeine spezielle Sache besser als Menschen können: Schachprogramme etwa oder Expertensysteme, die mit ihren Datenbanken die Entscheidungsfindung unterstützen. Diese »alte« KI würde heute kaum noch als »Intelligenz« bezeichnet werden. Mit wachsender Rechenleistung der Computer kamen selbstlernende Systeme dazu. Und diese Systeme sorgen für die aktuelle Aufwärtskurve der KI. Doch deren wichtigster Rohstoff sind Daten, viele Daten.

Wenn die Bundesregierung nun gleichzeitig auf Datenschutz und KI-Förderung setzt, muss sie andere Wege gehen als die USA und China. Alexander Stingl vom Collège d’études mondiales in Paris bemängelt in diesem Kontext: »Statt einer langen Liste bereits bekannter, teils veralteter und erhoffter Maßnahmen wäre mit dem Motto ›Weniger ist mehr‹ und einer klaren Erfassung der Probleme und des Vorschlags robuster Leitsätze an Vertrauen bei Bürger*innen, Unternehmen, und der Forschung mehr gewonnen gewesen.«

Bei der KI-Forschung sind die Deutschen durchaus vorn dabei, bescheinigt Jürgen Schmidhuber vom Schweizer Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz. Immerhin kamen die ersten autonomen Fahrzeuge von hier, die Hälfte der einschlägigen Patente liegt laut Schmidhuber bei deutschen Firmen. Bei der Anwendung allerdings haben China und die USA die Nase vorn. Insofern ist es ganz offensichtlich mit mehr Geld für die Forschung nicht getan. Denn die findet anderswo heute bereits direkt in den Unternehmen statt, die an der schnellen Umsetzung der Ergebnisse ihrer hochbezahlten Forscher interessiert sind. Ob die vorliegenden Eckpunkte mit ihren insgesamt recht wolkigen Aussagen daran etwas ändern kann?

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