Anhang: Entwicklung der AI

Udo Milkau
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Chapter 6 in Künstliche Intelligenz zwischen Ethik und Statistik, 2025, pp 187-195 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Für eine Betrachtung von ethischen Fragestellungen im Zusammenhang mit „Artificial Intelligence“ ist es wichtig, nicht nur technische Fortschritte darzustellen, sondern insbesondere die Entwicklung von Narrativen und insbesondere literarische Fiktionen aus der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts bis zum Motiv des übermenschlichen Supercomputers aus den 1960er-Jahre einzubeziehen. Damit sind Motive wie die „drei Robotergesetze“ oder die Dystopie eines Colossus verbunden, welche sich bis zum letztlichen Scheitern der regelbasierten „symbolisch-logischen“ Systeme im sogenannten AI-Winter der 1970/1980er-Jahre entwickelten. Dagegen steht ein zweiter Entwicklungsstrang von datengetriebenen Systemen, welche zu Beginn unter dem Schlagwort der „Kybernetik“ zusammengefasst wurden, und seit Beginn der 1990er-Jahre eine rasante Entwicklung nahmen. Aufgrund von massiven Fortschritten bei der Bereitstellung von Hardware-Ressourcen und der gleichlaufenden Verfügbarkeit von Datensammlungen im Internet wurden verschiedene Formen eines „Machine Learning“ und nachfolgend eines „Deep Learning“ entwickelt, wobei aber dieses „Lernen“ als ein statistischer Lernvorgang mit einer Anpassung von freien Parametern an große Mengen von Inputdaten verstanden werden muss. Dies bildet die Grundlage fast aller heute euphorisch diskutierten AI-Werkzeuge von der Bilderkennung (zum Beispiel im medizinischen Bereich) bis zu ChatBots zur Textgenerierung. Damit sind diese Werkzeuge aber immer nur eine Form von „angewandter Statistik“. Problematisch zeigen sich daher die ganz aktuellen Entwicklungen zu zusammengesetzten Systemen, welche die entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen durch ein erzwungenes „Reinforcement Learning“ an externe Wertvorstellungen anzupassen oder durch ein iteratives Abfragen eine implizierte Struktur – sozusagen Kochrezepte für das Ergebnis – aufzuprägen versuchen. Dies reduziert jede Transparenz, zieht offene Fragen der Stabilität der Verfahren nach sich und liefert dennoch keinen zusätzlichen Nutzen über die schon eingebauten oder mitgegebenen „Hilfestellungen“ hinaus.

Date: 2025
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DOI: 10.1007/978-3-658-48335-7_6

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