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Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz  |  |
| Eine Annäherung an Theorie und Praxis im Kontext Politischer Bildung | |
Günther Dichatschek
 | | Inhaltsverzeichnis dieser Seite | |
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| Einleitung | |
Von Künstlicher Intelligenz/ KI ist viel zu lesen, die Erwartungen sind hoch. Mit der Vorstellung von "Chatbot Chat GPT" vom Unternehmen Open AI/ San Francisco im November 2022 wurde KI von der Öffentlichkeit registriert und die Möglichkeiten aufgezeigt und zur Diskussion gestellt.
IT-Hinweis? >  https://www.trend.at/unternehmensprofile/openai (17.11.2023)
Hoffnungen und Befürchtungen werden ähnlich der Entwicklungen technischen Fortschritts in der Menschheitsgeschichte geäußert.
- Früher übernahmen Maschinen körperlich anstrengende Arbeiten etwa in der Industrie, der Bau- und Landwirtschaft.
- Heute übernimmt etwa KI Übersetzungen, Recherchen und komplexe Analysen. Ohne autonomes Bewusstsein ist KI ein mächtiges Instrument, das einem demokratischen Diskurs wesentlich schaden kann (vgl. etwa Deep Fakes, Fälschung von Stimmen, Fortsetzung von Vorurteilen). KI ist die Maschine, die von uns lernt und nicht andersherum.
Für eine Politische Bildung sind daher theoretische und praktische Überlegungen im Bildungsbereich notwendig (vgl. Bundeszentrale für politische Bildung, Aus Politik und Zeitgeschichte 42/2023 "Künstliche Intelligenz").
Grundlage der folgenden Überlegungen sind
- die Aktualität,
- eine Auseinandersetzung mit der Fachliteratur im Kontext Politischer Bildung und
- exemplarische Teilnahme an Online-Fortbildung? im quartären Bildungsbereich.
Im Hinblick auf die technologische und soziokulturelle Entwicklung versteht sich die Studie als eine Annäherung an die komplexe Thematik im Kontext Politischer Bildung.
IT-Hinweise?
KI in der Schule - Zukunft von Unterricht und Materialien
https://www.betterteachingresources.com/post/künstliche-intelligenz-unterricht (21.11.2023)
Verständnis von digitaler Grundbildung in Erwachsenenbildungseinrichtungen
https://link.springer.com/article/10.1007/s40955-023-00235-z (21.11.2023)
KI an den Hochschulen
 https://hochschulforumdigitalisierung.de/sites/default/files/dateien/HFD_AP_59_Kuenstliche_Intelligenz_Hochschulen_HIS-HE.pdf (21.11.2023)
KI-Regeln? in der EU
https://orf.at/stories/3342229/ (9.12.2023)
| 1 Überlegungen zur Intelligenz | |
Oft wird die Frage gestellt, ob KI den Menschen ersetzen kann.
Schon zu Beginn der achtziger Jahre versuchte man, Computer intelligent zu machen. Bei Übersetzungen merkte man, dass die IT-Programme? doch Schwierigkeiten hatten regelbasiert zu übersetzen. Die Wartung ergab große Probleme, Fehler zu beheben (vgl. ZWEIG 2019; 2023, 04).
Die aktuellen KI-Systeme? funktionieren anders. Sie nutzen die Daten der Vergangenheit, mit statistischen Methoden nach Mustern zu suchen, die man zukünftig verwenden kann. Bezeichnet werden diese Methoden "maschinelles Lernen". Die Regeln werden nicht von Menschen vorgegeben, vielmehr von Maschinen nach statistischen Methoden aus Daten verwendet.
Die Maschinen werden von Menschen programmiert, was wie oft in den vorhandenen Daten vorhanden ist. Festgelegt wird auch in welcher Form die gefundenen Muster oder Regeln gespeichert werden.
Als einfaches Beispiel sieht man das an dem Erstellen eines Entscheidungsbaumes aus Daten. Jede Frage ergibt eine Vielzahl an Daten und misst dabei die Möglichkeiten homogener Teilgruppen, wenn man nach einer bestimmten Eigenschaft fragt. In diesem Prozess geht es nicht nur darum, Daten zu sammeln, man kann auch Eingabedaten verwenden.
| 1.2 Neuronale Netze | |
Dies gilt für "neuronale Netze". Es handelt sich um eine mathematische Formel. Mittels vielen Eingangsdaten berechnet man eine einzige Zahl. Jedes Neuron wird als Zahl gewichtet, die als neue Zahl berechnet wird. Die veränderten Gewichte aller Neuronen lassen ein System entstehen. Damit können Schichten aufgebaut werden mit vielen Daten und Qualität. Eine Objektivität gibt es so nicht. KI - Systeme können daher in den Berechnungen nicht verlässlich und nachvollziehbar sein, erst dann könnten sie Menschen ersetzen (vgl. ZWEIG 2023, 06).
Die neuen KI - Systeme durchlaufen zwei Phasen.
- Eine Übungsphase/ "Trainingsphase" mit durch Menschen ausgesuchten Daten aus der Vergangenheit mit einer statistischen Methode Regeln automatisch auszuwählen bildet in einer bestimmten Form/ "statistisches Modell" eine Entscheidungshilfe/ "neuronales Netzwerk". Die "Intelligenz" liegt in der Reihenfolge der Fragestellungen und Gewichtung der Formeln.
- Die zweite Phase nutzt diese Regeln, um etwa eine Entscheidung zu berechnen, einen Text zu schreiben, ein Bild zu pixeln oder Audiodaten herzustellen.
Entscheidungsprozesse und Kommunikation über Entscheidungen fehlen bei KI - Systemen. Daraus ergibt sich als folgende Problemstellung die Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit.
Für eine Entscheidungsfindung benötigt es eine Verlässlichkeit in der Nutzung, was vernunftbegabte Menschen auch tun würden. Notwendig ist für die Entscheidungsfindung, die Maschine in den verschiedenen Situationen zu beobachten. Wesentlich ist dies bei Situationen, wo man die Qualität der Entscheidung nicht bewerten kann.
"Singuläre Entscheidungen" als Phänomene ohne historische Vorbilder sind etwa in der Politischen Bildung besonders interessant, etwa solche in der Corona-Pandemie?, da Übungsdaten fehlen. KI-Systeme? können daher menschliche Entscheidungen nicht ersetzen (vgl. ZWEIG 2023, 07). Politik beinhaltet immer Werturteile ("judgments"), etwa im Bildungsbereich die Leistungsbeurteilung in ihrer Diskrepanz im der Nachvollziehbarkeit.
Zuverlässlichkeit ist im Verhalten der Maschine anders zu überprüfen. Eine Wahrscheinlichkeit etwa in Risikoberechnungen ist leichter in ausgewählten Fällen zu erstellen. Sehr einfach ist eine Berechnung bei "Fakten", also Aussagen mit intersubjektiver Feststellung.
Es gibt auch KI-Systeme?, die etwas generieren ("generative KI" > https://de.linkedin.com/learning/was-ist-generative-ki-22860708/unterschied-zwischen-generativer-ki-und-anderen-ki-formen [20.11.2023]). Dazu gehören Chat GPT, die etwa Sprachprogramme/ Texte, Mid Journey/ Bilder, Audiodateien und Übersetzungen aus Beschreibungen anfertigen. Offen bleibt die Frage nach dem Ersetzen kreativer Tätigkeit.
Kreativität als Möglichkeit, Neues zu entwickeln, benötigt eine Maschine mit neuesten Trends und Daten. Ein solches Lernen beruht auf Assoziationsverfahren mit allen Schwächen in einer Assoziation. Jedenfalls wäre eine solche Herstellung schwierig. Menschen und menschliche Kreativität lässt sich in den nächsten Jahren nicht durch KI-Systeme? ersetzen (vgl. ZWEIG 2023, 08).
| 1.3 Intelligenz in KI | |
Mit Chat GPT kommen Fragen auf, wie intelligent KI ist und welche Gefahren auftreten. Unterschiedliche Antworten werden gegeben. Der Begriff "Intelligenz" ist schwer zu fassen, weil Intelligenz keine objektive Eigenschaft eines Systems ist.
- Der IQ gilt nur für die rationale bzw. kognitive Intelligenz von Menschen. Intelligenz in allgemeiner Ausprägung ist die Möglichkeit eines Systems, auf Eingangssignale der Umgebung mit Ausgangssignalen zu reagieren, dass der Nutzen des Systems einer Interaktion mit der Umgebung sich erhöht (vgl. OTTE 2023a, 09).
- Die allgemeine Intelligenz mit unbelebten Systemen/ KI-Systemen? sind Maschinen. Zur Bedeutung Künstlicher Intelligenz/ KI werden nach OTTE (2023a, 09) beide Begriffe betrachtet.
Der Rahmen von KI meint physikalisch erzeugte Systeme, die im Folgenden eine Einstufung der Intelligenz ergeben (vgl. OTTE 2023a, 09-16).
Stufe 1 - deduktive Intelligenz (mathematische, logische Intelligenz)
Stufe 2 - induktive Intelligenz (lernende Intelligenz)
Stufe 3 - kognitive Intelligenz (kombinierte deduktive und induktive Intelligenz)
Stufe 4 - bewusste Intelligenz (wahrnehmende Intelligenz)
Stufe 5 - selbstbewusste Intelligenz (selbstwahrnehmende Intelligenz)
Stufe 6 - fühlende Intelligenz (biologische Intelligenz)
Stufe 7 - wollende Intelligenz (explizite Willensintelligenz)
Stufe 8 - selbstbewusste, wollende Intelligenz (humanistische Risikenintelligenz)
| 1.4 Zusammenfassung | |
Die Risiken der KI sind vorhanden und nehmen zu (vgl. OTTE 2023a, 16). Technische Gefahren sind eigentlich nicht zu erwarten, da eine Singuralität kaum eintritt.
Natürlich gibt es Gefahren für Menschen, man denke an Überwachungen durch "Social Scoring" oder "Profiling", die Fehlbarkeit der KI-Systeme? ab Stufe 2, die Bedeutung der Menschenrechte und Menschenwürde.
Die Gefahr einer zunehmenden Maschinenintelligenz ab Stufe 3 erfordern ein Erkennen der Gefahren und Szenarien mit klaren gesellschaftlichen Zielen, die möglichst supranational zu definieren sind:
Der Entwurf des "AI Act" der EU betrifft nur die KI-Software?/ Systeme der Stufe 1-3 > https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/european-approach-artificial-intelligence (21.11.2023).
KI ist intelligent, künstlich und physikalisch hergestellt. Simuliert wird die Intelligenz der Deduktion, Induktion und Kognition. Der rationale IQ liegt etwa bei 80. Die Intelligenz der KI ist im Vergleich zur Intelligenz von Lebewesen gering, weil es neben der kognitiven Intelligenz noch andere Intelligenzformen.
Im natürlichen analogen Umfeld besteht die heutige KI in den Anforderungen in der Regel nicht (vgl. OTTE 2023a, 16).
| 2 KI und Ethik | |
Beispielhafte Fragen wie eine Verwendung von Chat GPT in wissenschaftlichen Arbeiten und von Robotern ergeben ethische Fragen. Die Komplexität von KI führt zu bestimmten Kontexten in ethischen Fragen wie etwa soziotechnische, politische und ökonomische Systeme (vgl. STAHL 2023, 17-22).
| 2.1 Konzepte der KI | |
KI zu definieren ist nicht einfach. 1956 wurde der Begriff eingeführt von den Mathematikern und Informatikern John Mac CARTHY, Marvin MINSKY, Nathaniel ROCHESTER und Claude SHANNON, die von der Annahme ausgingen, dass Maschinen jeden Aspekt des Lernens oder jede andere Eigenschaft von Intelligenz simulieren können (vgl. MC CARTHY; MINSKY, ROCHESTER, SHANNON 1955/ 2006, 13; STAHL 2023, 17).
Als Eigenschaften von Intelligenz werden Sprache, Abstraktionen und Konzepte, Problemlösungen und eine Selbstverbesserung angesehen.
Nach STAHL (2023, 17-18) werden als Versuch drei Verwendungen von KI vorgeschlagen
| 2.2 Ethische Fragestellungen | |
Ethische Fragestellungen dienen unterschiedliche Phänomene in Form von Intentionen, allgemeinen Aussagen und Reflexionen zu beschreiben (vgl. STAHL 2023, 18). Im deutschsprachigen Raum findet man die Unterscheidung von Moral (allgemein anerkannte Werte) und Ethik (theoretische Reflexion).
In der Ethik der KI ist die Differenzierung international nicht weit verbreitet. Zu den vielen Theorien gehören etwa Tugendethik, pflichtbasierte Ansätze von Handlungen, feministische Ethiken und religiös begründete Ethiken. Ein guter Teil der Diskussionen dreht sich in der KI einer Entwicklung von allgemeinen Grundsätzen. Dazu gehören in den verschiedenen Ansätzen etwa Transparenz, Wohltätigkeit, Gerechtigkeit, Fairness, Nichtschädigung, Verantwortung, Privatsphäre, Wohltätigkeit, Freiheit und Autonomie, Vertrauen, Nachhaltigkeit, Würde und Solidarität.
Die Expertengruppe der EU-Kommission? 2018 schlägt ein Rahmenwerk für vertrauenswürdige KI vor, das aus rechtskonformer, ethischer und robuster KI besteht und allgemein anerkannt ist (vgl. STAHL 2023, 18-19).
IT-Hinweise?
EU-Rahmen? für KI > https://www.bundeskanzleramt.gv.at/themen/europa-aktuell/2023/06/ki-gesetz-parlament-beschliesst-rahmen-fuer-kuenstliche-intelligenz.html [22.11.2023] > https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX:52023DC0206 [29.11.2023] > https://orf.at/stories/3342229/ [9.12.2023]).
| 2.3 Chancen und Risiken | |
Eine Diskussion über ethische Gesichtspunkte benötigt die beiden Aspekte Vorteile/ Chancen und Probleme/ Risiken.
- Vorteile/ Chancen - wirtschaftliche Auswirkungen, höhere Effizienz und Produktivität, Wohlstand - Aufarbeitung großer Datenmengen
- Risiken/ Probleme - Uneinigkeit einer pluralen Gesellschaft über die Verwirklichung von KI - Undurchsichtigkeit-Unvorhersehbarkeit?/ Datenschutz
Eine wesentliche ethische Fragestellung ergibt sich
- aus den konvergierenden/ interdisziplinären soziotechnischen Systemen mit den Merkmalen soziale Auswirkungen und Autonomie einschließlich dem menschlichen Verhalten/ Manipulation, Abhängigkeiten. Sie werfen zahlreiche gesellschaftliche und politische Fragen auf, die eine Nutzung soziotechnischer Systeme betreffen (vgl. Nutzung der Technologien; STAHL 2023, 20). Damit ist Politische Bildung in einer pädagogischen Verantwortung (vgl. Wirtschaftserziehung).
- Ebenso betroffen sind die sensiblen Problembereiche Information und Kommunikation (vgl. Mediennutzung/ Medienkompetenz, Entzug vs. Schaffung von Räumen für demokratische Partizipation, medizinische Betreuung).
| 2.4 Ökopotenzial | |
KI besitzt enormes ökonomisches Potential. Wohlstandsvermehrung führt nicht automatisch zur gerechter Verteilung.
Angesprochen sind als Zielgruppen die Verbraucher/ Einzelpersonen, private und öffentliche Institutionen/ Unternehmen, staatliche Verwaltung und zivilgesellschaftliche Organisationen aller Art - Regulierungsmaßnahmen, Gesetzgebung (vgl. STAHL 2023, 22).
Beispiel für einen nationalen und internationalen Ansatz ist der "AI Act" der EU. Die Notwendigkeit einer Integration der ökomischen, politischen und sozialen Systeme als Frage der Ethik der KI soll sozial wünschenswerte Zustände erreichen.
Dies führt zu spezifischen Analysen einer Ethik (vgl. beispielhaft Analytische Ethik nach FRANKENA 1981 > http://www.netzwerkgegengewalt.org/wiki.cgi?Ethik#8AnalytischeEthik [23.11.2023]). Es gibt keine einheitliche (einfache) Antworten auf die angesprochenen Bereiche, vielmehr sind sie kontextspezifisch zu beantworten.
Die Konstellation in KI ergibt sich aus den Teilbereichen Technologie, Anwendung und sozialem Kontext.
| 3 KI und Demokratie | |
Die KI-Entwicklung? hat den Ruf disruptiv in höchstem Maß zu sein. Sie verbessert bestehende Prozesse und verändert den Blick auf Entwicklungen und Ziele sozioökonomischen Handelns. Hat das Internet, soziokulturelle Netzwerke und das Smartphone Veränderungen bewirkt, so erreicht die öffentliche Diskussion von Chat GPT Ende 2022 einen Höchststand.
Im Folgenden bezieht sich die technologische Entwicklung auf den demokratischen Diskurs (vgl. THIEL 2023, 23-28).
| 3.1 Neue Entwicklungen | |
KI ist keine einzelne Technologie, vielmehr versteht sie sich als eine kategoriale Bezeichnung für ein technologisches Verfahren, das komplexe Verfahren situationsgerecht löst (vgl. THIEL 2023, 23).
Zu analysieren ist, wie gesellschaftliche Kommunikation und Prozesse sich ändern, wenn verschiedene Akteure zusammenwirken (vgl. HOFMANN 2022 > https://digid.jff.de/demokratie-und-ki/ [22.11.2023]; PASCHER - PACK-HOMOLKA? 2024, 4 ).
Ab Mitte des 20. Jahrhunderts unterscheiden sich zwei Vorgangsweisen, KI umzusetzen (vgl. THIEL 2023, 23-24).
- Ansätze mit Klassifizierung/ "symbolische KI" zur Verarbeitung von Daten
- Ansätze "konnektionistischer Verfahren" mit maschinellem Lernen und neuronalen Netzen zur Analyse von Problemen/ Muster und Wahrscheinlichkeiten
Um 2010 setzt der Aufschwung von KI neuerlich ein mit Zugriff zu großen Datenmengen, großer Rechenkapazität und Verbesserung der Bilderkennung und/ oder
Sprachmodellen/ Übersetzungen. Offen blieben die Fragen der durch die Technologie geförderten Handlungsmöglichkeiten wie sozioökonomische Anreize, politische Regulierungen und gesellschaftliche/ soziokulturelle Nutzungen (vgl. BERG-RAKOWSKI-THIEL? 2022, 171-191).
| 3.2 Politische Partizipation | |
Zuvor ging die Diskussion um die Umsetzung demokratischer Öffentlichkeit durch KI-Verfahren?/ Moderation von Inhalten von sozialen Netzwerken. Erzeugt wurde in der Folge ein Bewusstsein von Veränderungsdynamik. Information und Kommunikation unterliegen manipulativer Möglichkeiten.
Zuerst entsteht die Befürchtung der Zunahme von Desinformation / Missinformation mit der Herausforderung für einen demokratischen Diskurs.
- Im deutschsprachigen Raum ist die demokratische Öffentlichkeit durch ein pluralistisches Mediensystem, alternative Kommunikationsmöglichkeiten und ein breites Bildungssystem gekennzeichnet (vgl. den Aufgabenbereich Politischer Bildung).
- Gefahrenpotential legt in der überbordenden Informationsumwelt, Erosion struktureller Bedingungen demokratischer Öffentlichkeit und Veränderung der Mediennutzung (vgl. THIEL 2023, 25).
Ohne klare Regelungen zur Sicherstellung einer Kontrolle und Rechenschaft untergraben KI-Verfahren? demokratische Verfahrensgarantien (vgl. THIEL 2023, 27).
Gesellschaftliche Nutzung der KI-Verfahren? ist von Interesse für eine politische Teilhabe (Mitbestimmung, Mitverantwortung).
Elemente bilden die Förderung der Kommunikation - Zusammenführung von Debatten, Verfahrensunterstützung von Politik - Bürgerschaft, Ausbau des Politikmarketings (vgl. Gefahrenpotenzial in einer technokratischen Depolitisierung).
Die skizzierten Entwicklungsstufen/ Möglichkeiten demokratischer Praxis in der angenommenen zunehmenden Bedeutung von KI-Verfahren? ergeben unterschiedliche Darstellungen.
Eine Analyse ergibt ein Bild aktiver politischer Gestaltung mit Begrenzungen. Anzusprechen sind konkrete demokratische Dimensionen, mit der Möglichkeit einer Gestaltung, wobei von einem liberalen Imperativ auszugehen ist (vgl. EU-Beispiel? Estland). Herausgefordert sind die soziokulturellen, sozioökonomischen und technologischen Elementen im Kontext Politischer Bildung mit den vielen Bezugsbereichen.
| 4 KI und Arbeitswelt | |
Die Lebensweise und die Arbeitswelt haben sich mit der Industriellen Revolution vor ungefähr 250 Jahren massiv verändert, menschliche Arbeit wurde durch maschinellen Einsatz reorganisiert. In diesem Zusammenhang spricht man von einem "Maschinenzeitalter" (vgl. INSTITUT FÜR GESCHICHTE UND ZUKUNFT DER ARBEIT/ IGZA 2023 > https://igza.org/publikationen/ [24.11.2023]).
Es gibt eine Diskrepanz zwischen den wachsenden technischen Möglichkeiten der Digitalisierung und einem Verständnis für die nützliche Verwendung. Vor- und Nachteile stehen in einem engen Kontext zur Politik und Wirtschaft. Wir stehen in den Auswirkungen mitten in den Auswirkungen auf Arbeit, Zeit, Einkommen und Qualität der Arbeit. "Es ist von zentraler Bedeutung, wie Politik und Wirtschaft die Entwicklung steuern und die Vorteile von KI verteilen und die Arbeitsqualität steigt" (KELLERMANN - MARKERT 2023, 35).
| 4.1 Entwicklung der Automatisierung | |
Für den KI-Einsatz? in der Arbeitswelt ist die Entwicklung in den vergangenen 200 Jahren mit den ökonomischen Rahmenbedingungen von Interesse.
- Seit 1800 hat sich in Deutschland, den USA und im UK die Gütermenge in einer Stunde ungefähr verdreifacht (vgl. IGZA 2023, Bd. 3, 55).
- Die jährliche Arbeitszeit sank von über 3000 Stunden im 19. Jahrhundert auf heute noch 1588 Stunden (vgl. Arbeitszeitrechnung 2023 > https://iab.de/daten/iab-arbeitszeitrechnung [24.11.2023]).
- Nach dem Zweiten Weltkrieg gab es eine Expansionsphase, ab 1970 flachten die Zuwachsraten wieder ab. Die Technik des frühen/ ersten Maschinenalters war in der materiellen Produktion anwendbar, die Automatisierung in anderen Sektoren fehlte noch. Der volle Einsatz der KI-Technik? kommt erst. "General purpose technologies (GPT's)" benötigen eine Anlaufphase und erfordern ergänzende Investitionen, komplementäre Technik und Reorganisation von Prozessen und Betrieben (vgl. KELLERMANN-MARKERT? 2023, 35).
- Im Vergleich zur Dampfmaschine als Energiequelle entwickelt sich die Digitalisierung rasant. Weltweit besitzen rund 4,7 Mrd. Menschen ein Smartphone, wobei das iPhone durch Apple gerade vor rund 16 Jahre vorgestellt wurde (vgl. > https://de.statista.com/themen/581 [25.11.2023]).
- Die Geschwindigkeit und Leistungszuwächse der datenverarbeitenden Maschinen haben eine außergewöhnliche Dynamik erreicht und technologische Entwicklung (vgl. IGZA 2023, Bd.7, Datenhandbuch, 131-132).
- Die Produktivitätssteigerung führte nicht zu Arbeitslosigkeit, im Gegenteil die Arbeit hat sich in andere Sektoren verlagert, Berufsbilder veränderten sich bis zum Wegfall und Entstehung neuer Berufe (vgl. KELLERMANN - MARKERT 2023, 36).
| 4.2 Ergänzungsfunktionen der KI | |
Wesentlich geworden in der Diskussion sind die komplementären Assistenzfunktionen datengesteuerter Systeme, etwa Mensch-Roboter-Kollaboration?, 3D-Druck und additive Fertigung. Assistenzsysteme verändern Tätigkeiten, Bedeutung und Qualifikation eines Berufes.
Hier setzt neben berufspädagogischen Aspekten der Berufswahl im Kontext von Bildungsberatung die Bedeutung von KI und Arbeit an. Auslöser sind die Entwicklungen bei generativen Sprachmodellen wie Chat GPT auf den Arbeitsmarkt. Lehrberufe, Medienberufe und PR-Berufe? sowie Berufe im Management und in der Unterhaltungsindustrie werden die höchsten Anteile für eine Teilautomatisierung durch generative KI haben. Die ILO schätzt ein Viertel der Bürotätigkeiten durch Sprachmodelle erbracht werden mit genderspezifischen Auswirkungen (vgl. KELLERMANN-MARKERT? 2023, 38-39).
Der hohe Substitutionsgehalt auf bestimmte Tätigkeitsbereiche prägt die Medienberichte (vgl. beispielhaft die Innovationsfähigkeit von Chat GPT vs. Brainpower, Salzburger Nachrichten/ SN 18.11. 2023, 15).
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Pressehinweis SN 18.11.2023, 15 "Chat GPT vs. Brainpower. Wer ist innovativer? Künstliche oder menschliche Intelligenz?"
Künstlicher Intelligenz sind mittlerweile kaum noch Grenzen gesetzt. Sie erstellt in kürzester Zeit anspruchsvolle Texte, analysiert Finanzdaten oder beantwortet automatisiert Kundenanfragen - und das in verblüffender Qualität. Zahlreiche "White-Collar?"-Berufe stehen deshalb gerade auf dem Prüfstand und viele Menschen haben Angst davor, ihr Jobs zu verlieren.
Aber kann KI auch Innovation? Wie sieht es mit unternehmerischen Leistungen wie etwas dem stellen einer Innovationsstrategie aus? Nikolaus Franke, wissenschaftlicher Leiter des MBA Entrepreneurship & Innovation Academy hat die Probe aufs Exempel gemacht und genau das gemeinsam mit 21 MBA-Studierenden? vor Kurzem ausprobiert. Diese bekamen fünf Minuten Zeit, um einen individuellen Vorschlag dazu zu erstellen, wie zu reagieren ist, wenn man als kleines Unternehmen eine herausragende Innovationsidee hat, sie aber nicht schützen kann. Die Zeit war so knapp bemessen, dass sie im Grunde genommen sofort losschreiben mussten - für jedes Wort hatten sie nur eine gute Sekunde Zeit. Nachdenken und Überlegen waren im Grunde genommen kaum möglich. Der Grund für diese extreme Zeitbeschränkung war, dass den Studierenden ähnliche Bedingungen wie Chat GPT vorgegeben werden sollten.
Chat GPT erledigte die Aufgaben erwartungsgemäß sehr schnell, schaffte es aber erst im fünften Anlauf, in die Nähe der maximal erlaubten 200 Wörter zu kommen. Die anonymisierten Lösungen, die nicht erkennen ließen, ob sie von Studierenden oder Chat GPT kamen, werteten zwei Wissenschaftler mit mehrjähriger Erfahrung im Bereich Entrepreneurship und Innovation aus. Das Ergebnis war eindeutig: Obwohl die MBA-Studierenden? sehr unterschiedliche Strategien vorschlugen - mal fokussierten sie sich auf ein konsequentes Branding als Innovator, mal schlugen sie ein schrittweises Vorgehen zunächst in Marktnischen vor, um von dort aus den Hauptmarkt zu attackieren - mal empfahlen sie eine Kooperation mit einem Handelsunternehmen - waren ihre Lösungen der KI klar überlegen. Die MBA-Strategien? wurden durchschnittlich mit einer Note von 2,4 bewertet. Die Strategie von Chat GPT war eine etwas diffuse Mischung aus allen möglichen Strategieelementen und wurde daher mit 4,5 äußerst mäßig bewertet.
Das schwache Abschneiden dürfe allerdings nicht falsch interpretiert werden, ist Nikolaus Franke überzeugt: "Generative KI wie Chat GPT ist eine fundamentale Innovation von disruptivem Potenzial und entsprechend von höchster Bedeutung auch und gerade für Entrepreneure. Zahllose Teilaufgaben im unternehmerischen Prozess lassen sich mithilfe von künstlicher Intelligenz besser, schneller und fehlerfreier erledigen." in den MBA-Programmen? der WU Executive Academy werde ihr Einsatz entsprechend nicht bekämpft, sondern intelligent gefördert.
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Die Automatisierung der neuesten Entwicklungen ergibt Veränderungen von Berufsbildern, weil Aufgaben wegfallen, neue dazukommen und/ oder anders gewichtet wird bzw. neue Berufe entstehen. In den USA entfielen 2018 rund 80 Prozent der Beschäftigung auf Berufe, die es in den vierziger Jahren noch gar nicht gab (vgl. DAVID 2022; KELLERMANN-MARKERT? 2023, 39).
Sozialpolitische Brisanz ergibt sich bei geringer Qualifikation, was zu einer Polarisierung von Einkommen und Aufstiegsmöglichkeiten beitragen kann.
In diesem Zusammenhang bekommen zunehmend Bedeutung berufspädagogische Bildungsmaßnahmen wie
- Bildungs- und Studienberatung mit Coaching,
- Fort- bzw. Weiterbildung und Unterstützungsmaßnahmen mit dem
- Ziel der Politischen Bildung einer demokratieorientierten lebensbegleitenden Bildung.
| 5 Herausforderungen für den Bildungsbereich | |
Lernende/ Studierende und Lehrende werden in ihrer Bildungs- und Berufslaufbahn mit innovativen Methoden und neuen Formen des Bildungssystems konfrontiert.
| 5.1 Veränderungen in den Jahrzehnten | |
Man denke an die Einführung und Einsatz von Computern in den achtziger Jahren und die zurückliegenden Jahrzehnte mit ihren Veränderungen.
Die viel beschworene digitale Revolution in den Bildungsbereichen der Schulen und der Erwachsenenbildung sowie im Hochschulbereich mit der Ausstattung und Support benötigte einen langen Zeitraum. KI wird sich mit der Länge dieser Entwicklungsphase kaum abfinden können/ müssen.
Digitale Werkzeuge erfordern einen erheblichen Mehraufwand wie eigene Räumlichkeiten, Installierung von Programmen und ein Fachwissen mit Medienkompetenz (vgl. NUXOLL 2023, 41-45).
| 5.2 Vorteile digitaler Lernprozesse | |
KI ist jedenfalls lohnenswert für
- Lösungen bei komplexen Problemlösungen,
- Heterogenität bei Lernenden/ Lerngeschwindigkeit, Fähigkeiten und Bedürfnissen,
- knappe zeitliche Ressourcen, Korrekturen und Beratungsgespräche,
- nachhaltiges Lernen/ Übungen, Wiederholungen und soziales Lernen,
- Leistungskontrollen/ Projektarbeiten, Facharbeiten und Seminararbeiten sowie
- alternative Prüfungs- und Bewertungsmethoden (vgl. TRAUTWEIN - SLIWKA - DEHMEL 2018).
Der Einsatz von KI in Bildungsbereichen verlangt eine Unterscheidung zwischen generativer Künstlicher Intelligenz/ Chat GPT und intelligenten Tutorensystemen/ ITS.
- Generative KI sind Modelle wie wie Chat GPT mit Texten zu generieren, Beantwortung von einfachen Fragen und Erstellen komplexer Essays.
- Intelligente Tutorensysteme (ITS) bieten personalisiertes Lernen an, simulieren Erfahrungen eines Einzelunterrichts mit einem Tutor in einem Fachgebiet. Lernfortschritte und Defizite werden erkannt und gezielte Übungen und Erklärungen angeboten. Lernpfade können erstellt werden. Einschränkend ist anzumerken, dass es nur wenige deutschsprachige Tutorensysteme gibt (vgl. NUXOLL 2023, 42).
Sicher zu stellen sind in den Bildungseinrichtungen Datenverschlüsselungen und klare Zugriffsrichtlinien.
| 5.3 Pädagogische Herausforderungen | |
Die folgenden fünf Aspekte einer fachdidaktisch begründeten pädagogischen Aufgabenstellung sind Grundlage im Umgang mit digitalem Lernen und Lehren.
Eine Bildungseinrichtung ohne Lehrende wird auch in Zukunft eine schlechte Bildungsinstitution sein, eine Bildungseinrichtung ohne KI auch (vgl. KELLERMANN-MARKERT? 2023, 46).
- Neutralität - neutrale und sachlich begründete Programme
- Zuverlässigkeit vs. Des- bzw. Fehlinformation - sachlich begründete Information
- Ungleichheiten - Zugang zu Technologie, Internetverbindung und Schulung im Umgang
- Abhängigkeit - Gefahr der Einschränkung von KI und Förderung eigene Aktivitäten für Experimente und Innovationen
- Begleitung und Förderung - gemeinsames Lernen und soziale Interaktion
Grundsätzlich gehört zur Aufgabenstellung eine Medienkompetenz.
| 6 Dokumentation Fortbildung | |
| Literaturverzeichnis | |
Angeführt sind jene Titel, die für den Beitrag verwendet und/ oder direkt zitiert werden.
Berg S. - Rokowski N. - Thiel Th. (2022): Die digitale Konstruktion. Eine Positionsbestimmung, in: Zeitschrift für Politikwissenschaft 2/ 2022, 171-191
Bundeszentrale für politische Bildung (2023): Zeitschrift Aus Politik und Zeitgeschichte - Künstliche Intelligenz, 73. Jahrgang 42/ 2023, 14. Oktober 2023, Bonn
David H. et.al. (2022): New Frontier: The Origins and Content of New Work, 1940-2018, National Bureau of Economic Research, NBER Working Paper 30389/ 2022
Frankena W.K. (1981): Analytische Ethik. Eine Einführung, München
Kellermann Chr. - Markert C. (2023): KI in der Arbeitswelt, in: Zeitschrift Aus Politik und Zeitgeschichte 42/ 2023, 35-40
Mc Carthy J.- Minsky M.- Rochester N.- Shannon Cl. (1955/ 2006): A Proposal for the Darmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 1955, in: AI Magazine 4/ 2006, 12-14
Nuxoll Fl. (2023): KI in der Schule, in: Zeitschrift Aus Politik und Zeitgeschichte 452/ 2023, 41-45
0tte R. (2021): Maschinenbewusstsein, Frankfurt/ M.
Otte R. (2023a): Intelligenz und Bewusstsein, in: Zeitschrift Aus Politik und Zeitgeschichte 42/ 2023, 09-16
Otte R. (2023b): KI für Dummies, Weinheim
Pascher D. - Pack-Homolka? St.(2024): Gefahr für die Demokratie?, in: Salzburger Nachrichten, 20.1.2024, 4
Salzburger Nachrichten, 18. November 2023, KARRIERE, 15 : "Chat GPT vs. Brainpower. Wer ist innovativer? Künstliche oder menschliche Intelligenz? Dieser Frage stellten sich kürzlich 21 Studierende an der WU Executive Academy"
Schröder L.- Höfers P. (2022): Praxishandbuch Künstliche Intelligenz: Balance zwischen künstlicher Intelligenz und menschlichen Werten, Frankfurt/ M.
Stahl B.C. (2023): Grauzonen zwischen Null und Eins, in: Zeitschrift Aus Politik und Zeitgeschichte 42/ 2023, 17-22
Thiel Th. (2023): KI und Demokratie: Entwicklungspfade, in: Zeitschrift Aus Politik und Zeitgeschichte 42/ 2023, 23-28
Trautwein U.- Sliwka A.- Dehmel A. (2018): Grundlagen für einen wirksamen Unterricht, Stuttgart
Zweig K.A. (2019): Die KI war's! Von absurd bis tödlich: Die Tücken der künstlichen Intelligenz, München
Zweig K.A. (2023): Droht KI den Menschen zu ersetzen?, in: Zeitschrift Aus Politik und Zeitgeschichte 42/ 2023, 04-08
| Zum Autor | |
APS-Lehramt? (VS, HS, PL), zertifizierter Schüler- und Schulentwicklungsberater (1975, 1999) - Mitglied der Lehramtsprüfungskommission für die APS beim Landesschulrat für Tirol (1993-2002)
Absolvent Institut für Erziehungswissenschaft/ Universität Innsbruck/ Doktorat (1985), des 10. Universitätslehrganges Politische Bildung/ Universität Salzburg-Klagenfurt?/ MSc (2008), der Weiterbildungsakademie Österreich/ Wien/ Diplome (2010), des 6. Universitätslehrganges Interkulturelle Kompetenz/ Universität Salzburg/ Diplom (2012), des 4. Internen Lehrganges Hochschuldidaktik/ Universität Salzburg/ Zertifizierung (2016), des Fernstudiums Grundkurs Erwachsenenbildung der Evangelischen Arbeitsstelle Fernstudium/ Comenius-Institut? Münster/ Zertifizierung (2018), des Fernstudiums Nachhaltige Entwicklung der Evangelischen Arbeitsstelle Fernstudium/ Comenius Institut Münster/ Zertifizierung (2020)
Lehrbeauftragter am Institut für Erziehungs- bzw. Bildungswissenschaft/ Universität Wien - Berufspädagogik-Vorberufliche? Bildung/ VO-SE? (1990-2011), am Fachbereich Geschichte/ Universität Salzburg - Lehramt Geschichte-Sozialkunde-Politische? Bildung/ SE (2016-2017)
Mitglied der Bildungskommission der Evangelischen Kirche in Österreich (2000-2011), stv. Leiter des Evangelischen Bildungswerks in Tirol (2004-2009, 2017-2019), Kursleiter an den VHSn Salzburg Zell/ See, Saalfelden und Stadt Salzburg/ "Freude an Bildung" (2012-2019)
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 MAIL dichatschek (AT) kitz.net
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