Wie lässt sich eine Zukunft unter Einbezug der KI gestalten und welchen ethischen Herausforderungen muss sich die Menschheit stellen? Die folgenden Kapitel werden die gestellten Fragen systematisch ausführen und einen Handlungsausblick geben.
Der schnell wachsende Fortschritt der Digitalisierung und die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz (KI) stellt die Gesellschaft vor eine der größten Herausforderungen, die es je zu bewältigen galt. Zukunftsforschern zufolge ist die Gesellschaft nicht mehr weit davon entfernt, dass KI den Primaten als höchste Intelligenz übertrifft: ,,Computer werden Menschen innerhalb der nächsten 100 Jahre mit künstlicher Intelligenz überholen‘‘.
Der Unternehmer Elon Musk ist der Meinung, dass KI das größte Risiko für unsere Zivilisation darstelle. Diese Behauptung wird zum einen dadurch begründet, dass die technische Revolution exponentiell an Zuwachs gewinnt und zum anderen dadurch, dass die Komplexität und Tiefe von KI – Systemen sich rasant weiterentwickelt. Weitere Herausforderungen stellen die ethischen Aspekte in Bezug auf KI dar. Kulturübergreifend gibt es verschiedene Ansichten über das Ideal von KI. Diese unterschiedlichen Ansätze führen zu verschiedenen Handlungsansätzen in verschiedenen Ländern.
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1. Einleitung
2. künstliche Intelligenz
2.1 Definition künstliche Intelligenz
2.2 Anwendungsmöglichkeiten der künstlichen Intelligenz
3 Digitalisierung
3.1 Die 4. industrielle Revolution
3.2 Folgen der Digitalisierung
4. Ethische Herausforderungen
5. Fazit
Literaturverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1. Einleitung
Der schnell wachsende Fortschritt der Digitalisierung und die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz (KI) stellt die Gesellschaft vor eine der größten Herausforderungen, die es je zu bewältigen galt. Zukunftsforschern zufolge ist die Gesellschaft nicht mehr weit davon entfernt, dass KI den Primaten als höchste Intelligenz übertrifft: „Computer werden Menschen innerhalb der nächsten 100 Jahre mit künstlicher Intelligenz überholen“.1 Der Unternehmer Elon Musk ist der Meinung, dass KI das größte Risiko für unsere Zivilisation darstelle. Diese Behauptung wird zum einen dadurch begründet, dass die technische Revolution exponentiell an Zuwachs gewinnt und zum anderen dadurch, dass die Komplexität und Tiefe von KI - Systemen sich rasant weiterentwickelt.2
Weitere Herausforderungen stellen die ethischen Aspekte in Bezug auf KI dar. Kulturübergreifend gibt es verschiedene Ansichten über das Ideal von KI. Diese unterschiedlichen Ansätze führen zu verschiedenen Handlungsansätzen in verschiedenen Ländern.
Wie lässt sich also eine Zukunft unter Einbezug der KI gestalten und welchen ethischen Herausforderungen muss sich die Menschheit stellen? Die folgenden Kapitel werden die gestellten Fragen systematisch ausführen und einen Handlungsausblick geben.
2. künstliche Intelligenz
2.1 Definition künstliche Intelligenz
Der Begriff KI wurde 1956 von John McCarthy auf einer Konferenz geprägt, an der Forscher teilnahmen, deren Ziel es war, Maschinen mit "intelligentem Verhalten" zu entwickeln. Seither wird der Begriff KI für alle Forschungs- und Entwicklungsprojekte verwendet, dessen Ziel es ist, die kognitiven Fähigkeiten der Menschheit auf die Computerwissenschaften zu übertragen, um sie für komplexe Vorgänge nutzbar zu machen. Heute gilt dieses Treffen als Ausgangspunkt der Kl-Forschung. Es ist jedoch schwierig, eine konforme Definition der KI zu geben. Dem Gründervater John McCarthy zufolge ist eine Maschine dann intelligent, wenn sie in der Lage ist etwas zu tun, für das beim Menschen Intelligenz vorausgesetzt wird.3
Es wird zwischen schwacher und starker KI differenziert. Eine KI die für einen bestimmten Anwendungsfall genutzt wird und ihr Wissen Datensätzen entnimmt, wird als schwache KI bezeichnet. Bei den bisherigen Konzepten der KI -wie machine learning (ML) oder deep learning (DL)- handelt es sich um Algorithmen, die in der Lage sind den Menschen bei bestimmten, komplexen Sachverhalten zu unterstützen. Sie können ihre Methoden zwar optimieren, aber keine eigenen Lösungsansätze entwickeln. Sie verfügen weder über soziale Fähigkeiten, noch können sie auf Hintergrundwissen zurückgreifen. Somit fallen die bisher existierenden KI wie z.B. die Gesichts- oder Spracherkennung unter die Kategorie der schwachen KI. Bei starker KI hingegen ähneln die intellektuellen Fähigkeiten der Maschine denen eines Menschen. Die starke KI müsste über alle menschenähnlichen Charaktereigenschaften wie z.B. Emotionalität, Bewusstsein und Gefühle verfügen, wovon wir heutzutage noch weit entfernt sind.4
Denn „zu glauben, dass künstliche Intelligenz eben intelligent ist, also über sich selbst nachdenken und Schlüsse ziehen, sich selber modifizieren und selbst Lernverfahren erfinden könnte - das ist heute nicht möglich und noch ein sehr offenes Forschungsgebiet.“5
2.2 Anwendungsmöglichkeiten der künstlichen Intelligenz
Die schwache KI kann sich heutzutage verschiedener Konzepte bedienen. Unter dem Konzept des Machine learning (ML) wird ein Forschungsgebiet innerhalb der KI verstanden, welches sich mit der Frage befasst wie Maschinen selbstständig lernen können. Algorithmen sollen in Beispieldatensätzen Muster identifizieren, um in Zukunft dauerhaft über die gelernten Sachverhalte Aussagen treffen zu können. Aufbauend auf dem Konzept des ML wurden weitere Konzepte entwickelt. Eine Variante des ML ist das Deep learning (DL), bei dem Netzwerke (ähnlich den Neuronen unseres Gehirns) Daten filtern können. Beim Menschen entsteht durch die Verknüpfung von Neuronen ein komplexes Netz. Dasselbe Ziel hat das DL indem sich beim Lernen das Netz der Verknüpfungen erweitert. Somit eignet sich das DL besonders für Anwendungen wie die Sprach- und Gesichtserkennung. Eine weitere Methode des ML ist das Reinforcement Learning. Die Maschine lernt selbst, indem es positive Rückmeldungen für eine richtige Ausführung erhält. Ziel ist eine hohe positive Reputation, weshalb die Maschine ihre Strategie entsprechend der Rückmeldung anpasst. Außerdem wird zwischen Supervised learning (SL) und Unsupervides learning (UL) unterschieden. Unter SL wird eine Lemweise verstanden, bei der der Algorithmus in der Lage ist, Daten zu gruppieren. Als Trainingsdaten erhält er richtig bezeichnete Gruppen, woraufhin er sich auf die reine Zuordnung dieser Eingangsdaten konzentriert. Im Gegensatz dazu bekommt der Algorithmus beim UL keine Informationen zu den Gruppen. Innerhalb des Datensatzes muss er selber einen Weg finden, mit dem die Gruppen sich kategorisieren lassen.6
3. Digitalisierung
3.1 Die 4. industrielle Revolution
Entsteht eine neue Technologie, die eine neue Innovation mit sich bringt, welche maßgebliche, gesellschaftliche Auswirkungen hat, so wird dies als industrielle Revolution bezeichnet. Die erste industrielle Revolution begann Ende des 17. Jahrhunderts mit der Erfindung mechanischer Produktionsanlagen, die von Dampf- und Wasserkraft angetrieben wurden. Auswirkungen waren die Entstehung von Fabriken und damit einhergehend einer Arbeiterklasse. Anfang des 20. Jahrhunderts vollzog sich die zweite industrielle Revolution, welche auf der Elektrifizierung beruht. Durch diese Innovation wurde unter anderem die Fließbandfertigung möglich. Die dritte industrielle Revolution brachte die Computerisierung mit sich. Durch die Erfindung des Internets wird diese Revolution auch als digitales Zeitalter bezeichnet. Heutzutage befinden wir uns kurz vor dem Eintritt der Revolution 4.0. Anders als bei den vorhergehenden Revolutionen wird es zu einer explosionsartigen Entwicklung in allen gesellschaftlichen Bereichen kommen, da heute mehrere Grundlagentechnologien wie KI, 5G, Quantencomputer uvm. gleichzeitig bereitstehen.7 Der Zielzustand der Industrie 4.0 sind die sogenannten Smart Factorys. Der Begriff Smart Factory beschreibt den Zustand zukünftiger Fabriken, welche Teil der digitalen Welt werden sollen. Menschen und Maschinen sind vernetzt, die Produktion wird weitestgehend durch Maschinen gelenkt und der Produktionsprozess durch KI überwacht. KI wird in diesem Zeitalter also zum „Motor der Digitalisierung“. Alles wird digitalisiert sein. Durch KI werden diese digitalisierten Daten analysiert und zum Wettbewerbsvorteil von Unternehmen. Durch die Automatisierung, welche zeitgleich neben der Digitalisierung abläuft, werden Prozesse digitalisiert und die Effizienz eines Unternehmens gesteigert. Durch das Internet werden Daten vernetzt und durch KI haben Maschinen die Möglichkeit, eigenständig zu agieren. Dies gilt sowohl für den privaten als auch für den kommerziellen Bereich.8
In der Industrie 4.0 wird es grundlegend deshalb anders verlaufen, da die technologischen Entwicklungen exponentiell verlaufen. Die Menschheit tendiert dazu, den technischen Fortschritt linear zu betrachten. Durch die zunehmende Digitalisierung wird der technische Wandel jedoch schneller ablaufen. Der exponentielle Fortschritt wird zum einen dadurch begründet, dass sich Fortschritte in einzelnen technischen Disziplinen sich auf andere Gebiete übertragen lassen. Zum anderen wird der technische Fortschritt dadurch beflügelt, dass KI dazu in der Lage ist, sich selbst weiterzuentwickeln und zu lernen.9
3.2 Folgen der Digitalisierung
Dem renommierten Zukunftsforscher Ray Kurzweil zufolge hat der exponentielle Fortschritt vor allem im Bereich der KI zur Folge, dass die KI die menschliche Intelligenz früher oder später übertreffen wird. Sobald die KI die Kenntnisse und Fähigkeiten eines Menschen aufweist, erreicht die Menschen die technologische Singularität, was voraussichtlich ab 2045 der Fall sein wird. Mithilfe modernster Technologien wird es zudem möglich sein, dem Menschen bessere körperliche und geistige Fähigkeiten zu verschaffen indem sogenannte Nanobots in das menschliche Gehirn implementiert werden, welche Impulse senden, wodurch das menschliche Denken und Handeln beeinflusst werden kann. Auch wenn nur Teile der Theorie von Kurzweil eintreten, wird die Digitalisierung stärkeren Einfluss auf die Menschheit haben als heutzutage angenommen. Die Angst, dass die KI sich so weiterentwickelt, dass die Menschheit keine Kontrolle mehr darüber hat, ist bei zahlreichen Wissenschaftlern wie Stephen Hawking, Elon Musk oder Bill Gates, groß. „Wir sind wie kleine Kinder, die mit einer Bombe spielen“.10 Um den Risiken entgegenzuwirken gründet Musk ein KI Forschungszentrum dessen Ziel es ist, Gefahren frühzeitig zu erkennen und entgegenzuwirken.11
Des Weiteren hat die Digitalisierung zur Folge, dass es durch den plötzlichen technologischen Fortschritt zur digitalen Disruption kommt. Unter digitaler Disruption wird der Wandel verschiedener Wirtschaftsbranchen durch den Digitalen Wandel verstanden. Neue Technologien bringen digitalisierte Geschäftsmodelle mit sich, welche die bestehenden Industrien „wie ein Erdbeben erschüttern“ und verdrängen. Ein Beispiel dieses disruptiven Effekts lässt sich in der Filmindustrie finden. Videokassetten wurden zunächst von DVDs abgelöst und DVDs wurden anschließend durch Streamingdienste wie Netflix vom Markt verdrängt. Die digitale Disruption, insbesondere die voranschreitenden Technologien im Bereich der KI erklären, weshalb viele Branchen durch die Digitalisierung bedroht sind. Vielmehr wird durch die KI einer der größten Umbrüche diverser Industrien entstehen.12
4. Ethische Herausforderungen
KI entscheidet schon heute über viele Bereiche unseres Lebens. Algorithmen helfen Unternehmen z.B. bei der Bewerberauswahl während Bewerbungsprozessen. Amazon setzte für die Vorauswahl der künftigen Mitarbeiter eine KI ein, die zuvor von den Personalmitarbeitern mit Daten trainiert wurde. Da einige von ihnen negative Vorurteile Frauen gegenüber hatten, übernahm die KI diese Annahme, woraufhin der Algorithmus Bewerbungen von Frauen tendenziell öfter ablehnte. Werden Entscheidungen auf Basis fehlerhafter Daten getroffen, können sie den Alltag der Menschen massiv beeinträchtigen. Weitere Beeinträchtigungen entstehen, wenn die Regierung KI als Überwachungssystem nutzt, wie es in China bereits mit der Einführung des Social-Credit-Systems Realität geworden ist. Durch dieses System wird das Verhalten der Menschen anhand eines Punktesystems bewertet. Bei zu niedriger Punktzahl muss mit Einschränkungen im öffentlichen Leben gerechnet werden.13
Wie also könnte ein Umgang mit KI unter Beachtung ethischer Aspekte in Zukunft aussehen? Um den oben beschriebenen Szenarien entgegenzuwirken entwickelte die EU- Kommission Richtlinien die darauf abzielen, die Rechte und Bedürfnisse des Menschen zu berücksichtigen. Ziel sei es „eine vertrauenswürdige KI made in Europe zum Wohle der europäischen Bürgerinnen und Bürger zu ermöglichen und zu fördern.“ Die Festlegung eines ethischen Rahmens ist von großer Bedeutung, denn Computer kennen keine Werte, Normen oder Moral.14
Setzen Unternehmen KI ein müssen sie sich an bestimmte Regeln der EU Kommission, die den Schutz der Privatperson sichern, halten. Zu diesen Regeln gehört die Respektierung der menschlichen Willensfreiheit, der Grundsatz der Vermeidung gesellschaftlichen Schadens, Fairheit und Erklärbarkeit. Außerdem sollen die Menschen das Recht auf eine nicht völlig automatisierte Entscheidungsfindung haben (z.B. bei der Kreditvergabe). Auch sollen KI Systeme Menschen nicht diskriminieren. Wie wichtig es ist, einen Algorithmus ausgiebig zu prüfen zeigt das oben aufgeführte Beispiel von Amazon. Durch die Einhaltung dieser Grundsätze soll eine ethisch korrekte Umsetzung von KI erzielt werden.15
[...]
1 StephenHawking.
2 Vgl. Thelen, F. et al, lOxDNA - Das Mindset der Zukunft, 2020, S.21.
3 Vgl. Specht, P., Die 50 wichtigsten Themen der Digitalisierung: Künstliche Intelligenz, Blockchain, Bitcoin, Virtual Reality und vieles mehr verständlich erklärt, 2018, S.221ff.
4 Vgl. Wittpahl, V., Künstliche Intelligenz - Technologien, Anwendung, Gesellschaft, 2019, S.222f.
5 Lehmann, 2018.
6 Vgl. Thelen, F. et al, lOxDNA - Das Mindset der Zukunft, 2020, S.69.
7 Vgl. Thelen, F. et al, lOxDNA - Das Mindset der Zukunft, 2020, S.43ff.
8 Vgl. Henning, K., Wie ist künstliche Intelligenz entstanden und wo stehen wir heute?, 2019, S.65ff.
9 Vgl. Specht, P., Die 50 wichtigsten Themen der Digitalisierung: Künstliche Intelligenz, Blockchain, Bitcoin, Virtual Reality und vieles mehr verständlich erklärt, 2018, S.298.
10 Bostrom, Nick
11 Vgl. Specht, P., Die 50 wichtigsten Themen der Digitalisierung: Künstliche Intelligenz, Blockchain, Bitcoin, Virtual Reality und vieles mehr verständlich erklärt, 2018, S.325ff.
12 Vgl. Specht, P., Die 50 wichtigsten Themen der Digitalisierung: Künstliche Intelligenz, Blockchain, Bitcoin, Virtual Reality und vieles mehr verständlich erklärt, 2018, S69f.
13 Vgl. Thelen, F. et al, lOxDNA - Das Mindset der Zukunft, 2020, S.86.
14 Vgl. Pose, U., Digitalisierung und künstliche Intelligenz - wie behalten wir das ethisch im Griff?, 2019, S.lf.
15 Vgl. Hirsch-Kreinsen, H., Autonome Systeme und Arbeit: Perspektiven, Herausforderungen und Grenzen der künstlichen Intelligenz in der Arbeitswelt, 2019, S.276ff.
- Citation du texte
- Anonyme,, 2020, Anwendungsmöglichkeiten und ethische Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/925863
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