Verbot von künstlicher Intelligenz „KI ist nicht KI – warum eine Unterscheidung sinnvoll ist“

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Ein generelles Verbot von Künstlicher Intelligenz (KI) würde zu weniger Innovation und Wettbewerbsnachteilen führen. Ein genauer Blick auf KI ist notwendig.

ChatGPT ist eines der beherrschenden Themen der letzten Monate. Vor allem in den ersten Monaten des Jahres 2023 kam kaum eine Nachrichtenagentur umhin, über den Chatbot zu berichten. Das Licht der Welt erblickte der Chatbot bereits im November 2022. Waren die meisten Artikel anfangs noch eher humorvoll („ChatGPT scheitert an bayerischem Abitur“, Spiegel 10.02.2023), änderte sich der Tenor der meisten Artikel sehr deutlich („Kann eine KI die Welt erobern?“, Tagesspiegel 05.04.2023).

Spätestens seit Elon Musks Warnung vor der Entwicklung von KI Ende März und der teilweisen Abschaltung der ChatGPT-App in Italien scheint das Thema „KI-Gefahr“ verstärkt in den Mainstream-Diskussionen angekommen zu sein. Dies bestätigte sich unter anderem, als der Blogger Sascha Lobo am 3. Mai in der Talkshow Markus Lanz die möglichen Gefahren von Deep Fakes (und damit von KI) verdeutlichte, indem er Olaf Scholz mithilfe einer Computerstimme falsche Worte in den Mund legen ließ.

Zwischen generativer und diskriminativer KI unterscheiden

Wie so oft stellt sich in den Medien und der Politik die Grundsatzfrage, ob künstliche Intelligenz gefährlich für den Menschen ist oder im Gegenteil dazu vielmehr hilfreich. Häufig wird im Rahmen dieser Diskussionen vergessen, dass KI nicht gleich KI ist. Durch diese Generalisierung der Technologie kann es allerdings zu Nachteilen kommen, die in der Folge auch den Wirtschaftsstandort Deutschland im empfindlichen Maße schwächen können.

Bereits seit Jahren dominieren China und die USA die Entwicklungen der künstlichen Intelligenz. Liegt es in den USA unter anderem an den großen Technik-Unternehmen, wie zum Beispiel Google oder Amazon, kann in China unter anderem der lockerere Umgang mit der Thematik Datenschutz als Anhaltspunkt für diese Vorreiterstellung angesehen werden. Diese Tendenzen setzen sich bei der Akzeptanz und dem tatsächlichen Einsatz von künstlicher Intelligenz fort.

So nutzen in Deutschland aktuell nur neun Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz (was einen Anstieg von drei Prozent seit dem Jahr 2020 bedeutet), 29 Prozent gaben hingegen an, dass sie eine KI-Nutzung im eigenen Unternehmen ausschließen, einen Einsatz dementsprechend aktuell noch gar nicht planen (Jeweils zitiert nach de.statista.com 2023). Dadurch verliert der Wirtschaftsstandort Deutschland international den Anschluss an die hochautomatisierte Konkurrenz.

Auswirkungen eines Verbots von künstlicher Intelligenz

Konkret könnten die Auswirkungen eines KI-Verbots folgendermaßen aussehen:

• Weniger Innovationen: Ein Verbot oder strenge Beschränkungen für KI könnten die Innovation und Fortschritte auf dem Gebiet erheblich hemmen. KI-Technologien haben das Potenzial, große gesellschaftliche Vorteile zu bringen, die sich auf unterschiedliche Bereiche (wie Medizin, Mobilität oder Sicherheit) beziehen. Durch ein Verbot könnten wertvolle Möglichkeiten verpasst werden, komplexe Probleme zu lösen.

• Wettbewerbsnachteile: Einseitige Verbote könnten zu Wettbewerbsnachteilen für Länder oder Unternehmen führen, die KI nutzen möchten, um ihre Industrien voranzutreiben. Wenn ein Land KI-Technologien verbietet, während andere Nationen diese weiterentwickeln, besteht die Gefahr, dass es auf globaler Ebene abgehängt wird. Dies hätte Auswirkungen auf die Wirtschaft, den Arbeitsmarkt und die internationale Zusammenarbeit. Damit folgt auch fehlender Einfluss auf ethische Auswirkungen, zum Beispiel bei der Achtung von Datenschutzrichtlinien.

In diesem Kontext ist, wie so oft bei der öffentlichen Berichterstattung, die Generalisierung der Thematik KI zu sehen. Grundsätzlich gibt es keine einheitliche Definition des Begriffes künstliche Intelligenz. Das liegt daran, dass die einzelnen KI-Ausprägungen sich deutlich voneinander unterscheiden. Das trifft nicht nur auf das maschinelle Lernen (ML) zu, bei dem zwischen dem überwachten und dem unüberwachten unterschieden wird, sondern auch auf die Arten der künstlichen Intelligenzsysteme.

Generative und diskriminative Modelle

Bei dem bereits oft erwähnten Chatbot ChatGPT handelt es sich um ein generatives KI-Intelligenzsystem. Damit beschreibt man jede Art von künstlicher Intelligenz, mit der neue Texte, Bilder, Videos, Audios, Codes oder synthetische Daten erstellt werden können.

Im Gegensatz dazu gibt es die diskriminativen KI-Modelle, die keinen Content erzeugen, sondern vielmehr darauf spezialisiert sind, bestehende Datensätze zu beschreiben und in der Folge auszuwerten und zu interpretieren.

Damit können unter anderem Krankheitsbilder von Patienten eingeordnet und eine Diagnose mit empfehlenswerter Behandlung ausgestellt werden. Die KI benötigt zur Auswertung dieser Daten deutlich weniger Zeit als der Mensch und ist in dieser Beziehung als unterstützender, nicht als erzeugender Faktor tätig. Ein KI-Moratorium würde die generative und die diskriminative KI in gleichem Maße treffen, obwohl die beiden Arten grundsätzlich unterschiedliche Auswirkungen auf ihre Umwelt haben.

Hintergrund: Diskriminative KI-Modelle, auch als bedingte Modelle bezeichnet, sind eine Klasse von logistischen Modellen, die für Klassifizierung oder Regression verwendet werden. Sie unterscheiden Entscheidungsgrenzen durch beobachtete Daten, wie bestanden/nicht bestanden, gewonnen/verloren, lebendig/tot oder gesund/krank.

* Der Autor Viacheslav Gromov ist Gründer und Geschäftsführer vom Embedded-KI-Anbieter Aitad. In seinem Kommentar äußert sich zu den Mängeln der aktuellen Diskussionen, wenn es um künstliche Intelligenz (KI) geht.

Dieser Beitrag erschien zuerst auf unserem Partnerportal ELEKTRONIKPRAXIS.

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