Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz – Teil 2
Falls Sie sich fragen „Was hat meine Institution mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu tun, wie kann ich damit Kosten senken, mehr Geld verdienen oder etwas besser machen?“ sind Sie hier…
Wer lange genug in der Enterprise-IT unterwegs ist, kennt das Phänomen: Alle Jahre wieder wird eine marketinglastige Sau durch das Server- und Storagedorf getrieben. Aktuell ist es KI oder neudeutsch AI. Klar: Wir alle kennen wahrscheinlich ChatGPT und Konsorten, die dabei helfen, solide Texte zu schreiben (nein, dieser wurde nicht per KI erstellt), lustige oder inspirierende Bilder, Sounds oder Programmcode zu erstellen. Aber die entscheidende Frage ist: Was hat meine IT, mein Unternehmen, meine Universität damit zu tun?
In einer mehrteiligen Miniserie geben wir einen leicht verständlichen Überblick und versuchen, diese Fragen grundsätzlich zu beantworten. Wir wollen Ihnen damit helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen, ob es lohnend sein könnte, in eigene Lösungen, Anwendungen und Infrastrukturen zu investieren oder ob Sie sinnvollweise lieber auf der Userseite bleiben sollten. Wenn Sie bereits voll im Spiel sind und Ihr Haus an eigenen KI-Lösungen tüftelt oder sie sogar schon einsetzt, dann möchten wir Ihnen aufzeigen, welche Hersteller Ihnen abseits von NVIDIA andere, günstigere, leichter lieferbare und oftmals sogar bessere Infrastruktur-Produkte zur Verfügung stellen können.
Auf jeden Fall eine gute Einstiegsfrage. Wenn Sie diese einmal in Ihrem Bekanntenkreis stellen, dann werden Sie feststellen, dass es erstaunlich viel Unwissen oder falsche Vorstellungen darüber gibt. Wie nähern wir uns der Antwort an? Vielleicht, indem wir die Frage einfach mal umdrehen. Was ist Künstliche Intelligenz nicht?
Sie ist zuallererst nicht intelligent – zumindest nicht in einem menschlichen Sinne. KI kann logische Zusammenhänge und Muster erkennen. Sie ist in einem gewissen Maße auch lernfähig, kann eigene Fehler als solche identifizieren und daraus wiederum neue Strategien ableiten. Aber all das ist nicht Intelligenz. Diese setzt ein Bewusstsein voraus, die Fähigkeit sich selbst als denkendes Wesen in einer bestimmten Umgebung wahrzunehmen und danach zu handeln. Und da es keinen Menschen gibt, der weiß, wie wir zu diesem Bewusstsein kommen, ist es auch nicht möglich, es einer Maschine beizubringen. Alle Nachrichten, die behaupten, dass diese oder jene KI kurz davor sei, ein Bewusstsein zu entwickeln, oder dies bereits getan habe, sind Unfug.
Ja, eine KI kann gute Texte in nahezu jeder dokumentierten Sprache erstellen und diese als Text oder Sprache ausgeben. Aber jede Texterstellung basiert auf der Abwägung von Wahrscheinlichkeiten darüber, welches Wort sinnvollerweise einem vorhergehenden folgt. Das sorgt auch dafür, dass sich KI-generierte Texte sehr oft ähneln und als solche zu erkennen sind.
Es ist wichtig zu verstehen, dass KI eben nichts versteht. Sie begreift die Fragestellung nicht, sondern gewichtet Wahrscheinlichkeiten und analysiert Muster. Die Ergebnisse sind verblüffend, aber eben keine „echte“ kreative Leistung und häufig fehlerbehaftet. Warum? Weil z. B. ChatGPT aus den zugänglichen Inhalten im Internet lernt. Dieses freie Internet besteht jedoch zu einem erheblichen Teil aus falschen, fehlerhaften oder meinungsgesteuerten Informationen. ChatGPT kann nicht richtige von falschen Informationen unterscheiden. Es wertet nur aus, welche Wörter in welcher Reihenfolge geschrieben wurden. Entsprechend gefährlich ist es, ChatGPT und andere sogenannte LLM (Large Language Models) als Ersatz für Suchmaschinen oder eigene Recherchen zu verwenden – zumindest so lange, wie man nicht genau weiß, mit welchen Daten sie gefüttert wurden.
Das soll keine negative Einschätzung sein, sondern nur etwas Realismus in die Erwartungsdebatte (ein Wort, dass ein LLM niemals benutzen würde) bringen. Diese Modelle haben herausragende Fähigkeiten, weil sie bestimmte Muster unendlich viel schneller erkennen, als wir Menschen es könnten und uns damit helfen, z. B. in der Medizin schnellere und sicherere Diagnoseverfahren zu entwickeln. Sie helfen Forschern, die berühmten Nadeln im Heuhaufen zu finden, oder Anwälten, Gesetzestexte und Gerichtsurteile aus 100 Jahren in Sekunden zu durchforsten und so die richtige Strategie zu entwickeln.
Sie kann als Chatbot durchaus anspruchsvolle Aufgaben im Kundenservice übernehmen und autonom fahrende Autos steuern (solange das berühmte moralische Dilemma ausgeschlossen wird). Auch kann sie Musik komponieren, denn Musik ist nichts anderes als Mathematik und damit für einen Computer beherrschbar. Mit KI lassen sich Landmaschinen effizient steuern, optimale Wege und Strukturen planen oder – Stichwort Proteinfaltung – vollkommen neue Forschungsfelder bearbeiten.
All das kann sie – nur eines kann sie nicht: denken und damit „richtig“ von „falsch“ unterscheiden oder gar moralische Fragen bewerten.
Im zweiten Teil der Blogartikel-Serie beschreiben wir Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen und zeigen Mehrwerte auf.
Wie immer gilt: Wenn Fragen offen bleiben, stehen wir gern per Mail, Telefon oder für ein persönliches Gespräch zur Verfügung.
