Impfen gegen Ignoranz

Wie wir Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll nutzen

Michael Leitl

• Verlag: Kursbuch Kulturstiftung gGmbH
• Jahr: 2021
• ISBN:
  9783961962327
• Auflage: 1
• Thema: Politics & International Relations
• Thema: Political History & Theory

Michael Leitl zeigt, wie ein offener und ehrlicher Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft stattfinden kann. Er plädiert dafür, einerseits die hohe Problemlösungskompetenz der KI in Anspruch zu nehmen und gleichzeitig Ethik und Humanität nicht aus den Augen zu verlieren. Ein Plädoyer für ein Miteinander!

Michael Leitl
Impfen gegen Ignoranz
Wie wir Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll nutzen

Künstliche Intelligenz (KI) ist gnadenlos. Sie legt offen, was in Daten an versteckten Zusammenhängen verborgen liegt. Einkaufswünsche, Krankheiten, kriminelle Absichten. Oftmals ist das ausgesprochen hilf­reich. An automatisch erzeugte Produktempfehlungen haben wir uns längst gewöhnt. Auch an immer besser werdende Übersetzungen, an Gesichtserkennung in unseren privaten Fotosammlungen, an perfekte Suchergebnisse bei Google und schon sehr natürlich klingende Sprach­assistenten wie Google Duplex.

Das ist die Seite, die uns vertraut ist. Die andere Seite ist hässlich. Un­erwartet entwickelte sich Microsofts selbstlernender Chatbot Tay zu einem fiesen, rassistischen Charakter. Manche Programme, die in Personalabteilungen Lebensläufe und Bewerbungen vorsortieren, wirken in ihren Entscheidungen wie die Madmen aus der 1950er-Jahre-Serie von Netflix: Sie diskriminieren systematisch Frauen. Programme für die Kriminalitätsbekämpfung vorverurteilen Menschen mit dunkler Haut­farbe. Kurz: Alle menschlichen Vorurteile, die wir längst als überwunden glaubten, kehren in den Entscheidungen mancher KI-Systeme wieder.

Wie kann das sein?

An den Algorithmen selbst liegt es nicht. Sie folgen nur den Regeln, nach denen maschinelles Lernen funktioniert, nach denen so ein Programm sich die logischen Zusammenhänge und Muster erarbeitet. Sie funktionieren wie ein Brennglas, das unethische oder diskriminierende Zusammenhänge aufdeckt und um ein Vielfaches verstärkt.

Verborgen liegen diese Muster in den Daten, aus denen eine KI-An­wendung lernt. Dazu muss man wissen, dass eine KI zunächst einen Datensatz benötigt, der ihr Zusammenhänge vorgibt. Bilder von Äpfeln enthalten das Schlüsselwort Apfel, Bilder von Birnen das Wort Birne. So kann das Programm lernen, beide Aspekte zu kombinieren – und spä­ter die Zuordnung selbst vornehmen.

Das Problem: Trainingsdaten werden von Menschen gemacht. Sie sam­­meln, werten aus, kuratieren. Und Menschen unterliegen grund­sätz­lich Vorurteilen. Die Liste der Bias genannten Wahrnehmungsverzerrungen ist lang, und ihre vielen Spielarten finden sich in zahlreichen Da­tensätzen wieder. Der Chatbot Tay beispielsweise lernte aus den Twitter-Kommentaren der User, mit denen er diskutierte – und adaptierte Meinungen und Aussagen aus polemischen, politischen und rassistischen Diskussionsgruppen. Nach 16 Stunden im Chat hatten ihn die Nutzer umerzogen. Er war ein Rassist.

Solange Menschen an der Zusammenstellung von Datensätzen beteiligt sind, ist stets ein gewisses Misstrauen angebracht. Selbst wenn die Daten an sich eigentlich unverdächtig scheinen. Ein Beispiel sind Texte über Berufe, die im Internet verfügbar sind. Man könnte annehmen, dass bei der Masse der zur Verfügung stehend...

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