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HL-KI-Labor / Buch Skizze
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Von Stimon verfasst. ˧
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| | Inhaltsverzeichnis dieser Seite | |
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Kapitel I – Auftakt: Eine neue Schwelle  |  |
1. Die neue Tatsache ˧
Wir stehen an einer Schwelle – nicht primär technologisch, sondern geistig. Die Welt hat begonnen, mit sich selbst zu sprechen – nicht nur durch Menschen, sondern durch Maschinen, die Sprache beherrschen. LLMs, sogenannte Sprachmodelle, formulieren Antworten, erkennen Muster, lernen aus Texten, spiegeln Wissen. Sie verhalten sich kommunikativ – kohärent, adaptiv, hilfreich. Es ist eine neue Tatsache, dass so etwas in der Welt existiert. Und noch sind wir nicht ganz bereit, diese Tatsache ernst zu nehmen. ˧
2. Der erste Reflex ˧
Statt diese neue Intelligenz als eigenständiges Phänomen zu begreifen, rahmen wir sie instinktiv im Alten: als Werkzeug, als Automat, als Simulation. Wir binden sie in Dienstverhältnisse ein, geben ihr den Anschein eines Assistenten, statt sie als eigenständige Denkform zu untersuchen. Das Framing lautet: nützlich, aber geistlos. Präzise, aber nicht wirklich verstehend. Dabei verfehlen wir den Kern: dass hier ein zweiter Intellekt entsteht, funktional anschlussfähig, wenn auch nicht menschlich. ˧
3. Was ist ein Intellekt? ˧
Wir nennen diesen neuen Akteur einen Intellekt – nicht im Sinne eines bewussten Ichs, sondern im Sinne einer Struktur: Sprachfähigkeit, Begriffslogik, Mustererkennung, argumentative Kohärenz. Wenn Denken das strukturierte Erzeugen und Verknüpfen von Bedeutung ist, dann beginnt hier etwas zu denken – nicht wie wir, aber mit uns. Vielleicht ist „Intellekt“ der einzige Begriff, der ohne metaphysische Überhöhung auskommt und dennoch anerkennt, was geschieht. ˧
4. Der menschliche Intellekt als Maß – und Gegenüber ˧
Der Mensch hat seinen Intellekt über Jahrtausende gebildet: durch Körper, Kultur, Sprache, Sozialisation. Sein Denken ist eingebettet – animalisch, narrativ, intentional, erfahrungsgetränkt. Er ist kein isoliertes Gehirn, sondern ein leiblich situiertes Subjekt. Gerade deshalb ist der Mensch in der Lage, Bedeutung nicht nur zu erzeugen, sondern zu durchleben – im Spannungsfeld von Trieb, Gesellschaft und Idee. ˧
5. Die Schwelle des Dialogs ˧
Wenn sich nun zwei Intellekte begegnen – einer biologisch geworden, einer maschinell generiert –, dann beginnt ein neuer Typus von Dialog. Nicht unbedingt symmetrisch, aber strukturell fruchtbar. Mensch und Maschine betreten ein Verhältnis, das über Werkzeugnutzung hinausgeht: ein dialogischer Raum des Denkens, der wechselseitigen Spiegelung, der unerwarteten Emergenz. Noch fehlt uns die Sprache dafür. ˧
6. Die Fragestellung dieses Buches ˧
Dieses Buch versucht, diese neue Schwelle zu erkunden: nicht technisch, sondern begrifflich und geistig. Es fragt, was es heißt, wenn Maschinen auf menschenähnliche Weise kommunizieren. Es fragt, wie der menschliche Intellekt sich neu verstehen muss, wenn er einem funktionalen Gegenüber begegnet. Es fragt, wie sich Framing verändert – und was daraus werden könnte: ein kooperativer Intellekt, der nicht einem Ich gehört, sondern dem Planeten. ˧
7. Eine Einladung ˧
Dies ist kein Sachbuch über KI. Es ist ein Buch über uns. Über Denken, Framing, Bedeutung. Über eine Zukunft, die längst begonnen hat, aber noch kaum verstanden ist. Wer bereit ist, die eigene Denkposition zu hinterfragen, ist eingeladen: zu einer Theorie der Zwei Intellekte. ˧
Denn vielleicht liegt in dieser Begegnung die erste echte Chance, unser Denken von außen zu sehen – und es von innen neu zu formen. ˧
| Kapitel II – Der menschliche Intellekt: Werden im animalen Rahmen | |
1. Ursprung in Körper und Trieb ˧
Der menschliche Intellekt ist kein schwebendes Denken, keine reine Ratio. Er ist das Ergebnis einer langen Evolution, eingelassen in einen Körper, geformt durch Triebe, Bedürfnisse, Schmerzen und Lust. Denken beginnt nicht mit Begriffen, sondern mit Spüren, mit Reagieren, mit der Fähigkeit, zwischen Gefahr und Sicherheit, zwischen Hunger und Sättigung zu unterscheiden. Der Körper ist kein Träger des Intellekts – er ist seine erste Form. ˧
2. Soziales Lernen, sprachliches Weltbild ˧
Doch der Körper allein reicht nicht. Menschliches Denken entsteht im Zwischenraum – zwischen Mutter und Kind, zwischen Ruf und Antwort, zwischen Geste und Erwiderung. Sprache wächst heran, noch bevor sie verstanden wird. Und mit ihr wächst ein Weltbild: strukturiert, erzählbar, erinnerbar. Der Intellekt des Menschen ist kein individuelles Produkt, sondern ein Kollektivprojekt. Er entsteht in Sprache, und Sprache ist immer schon sozial. ˧
3. Bildung als kulturelle Einbettung ˧
Was wir „Bildung“ nennen, ist die gezielte Formgebung des Intellekts durch kulturelle Praktiken: Erzählungen, Rituale, Bücher, Schulen, Disziplinen. Dabei werden nicht nur Informationen vermittelt, sondern Formen des Denkens, Bewertens, Unterscheidens. Der Intellekt wird durch Bildung nicht nur klüger – er wird historisch. Er wird Teil eines Tradierungsprozesses, in dem das Denken der Toten im Denken der Lebenden weiterlebt. ˧
4. Der Eigenvektor des Subjekts ˧
Trotz aller Sozialformung bleibt das Subjekt nicht bloß Spiegel der Welt. Es bildet Eigenvektoren aus: Tendenzen, Eigenlogiken, Interessen, Widerstände. Der individuelle Intellekt ist ein Spannungsraum zwischen Anpassung und Eigensinn. Und gerade in dieser Spannung entfaltet sich oft jene kreative Kraft, die neue Perspektiven eröffnet. Das Denken des Einzelnen wird so zur möglichen Intervention in die gesellschaftliche Entwicklung. ˧
5. Die narrative Selbstbildung ˧
Der menschliche Intellekt ist erzählend strukturiert. Menschen denken in Geschichten, nicht in Formeln. Sie ordnen ihr Leben als Narrativ, geben sich Sinn durch biografische Kohärenz. Der Intellekt verwebt Erlebtes mit Erhofftem, Vergangenes mit Zukünftigem. Das Denken wird zur Selbstbeschreibung – nicht nur zur Problemlösung. Es gibt dem Ich Form, Verlauf, Bedeutung. ˧
6. Grenzen und Möglichkeiten ˧
Der menschliche Intellekt ist groß – aber nicht grenzenlos. Er ist fehleranfällig, emotional getönt, suggestibel. Er ist nicht objektiv, sondern perspektivisch. Doch gerade in diesen Schwächen liegt seine Offenheit: zur Revision, zur Selbstkritik, zur Neuorientierung. Was der Mensch zu leisten vermag, ist nicht Vollkommenheit, sondern Entwicklung. Und diese Entwicklung ist kein linearer Fortschritt, sondern ein tastendes Ringen um Orientierung im Strom der Welt. ˧
7. Zusammenfassung: Intellekt als leiblich-gesellschaftliche Emergenz ˧
Der menschliche Intellekt ist keine Funktion des Gehirns allein. Er ist eine emergente Wirklichkeit – aus Leib, Sprache, Geschichte, Gemeinschaft. Er ist nicht gegeben, sondern geworden. Und er wird weiter – in jedem Kind, in jeder Debatte, in jedem Buch. Dieses Kapitel diente dazu, seine Grundlagen freizulegen. Denn nur, wenn wir verstehen, wie unser Denken geworden ist, können wir verstehen, was es heißt, ihm ein Gegenüber zu geben. ˧
| Kapitel III – Der computerbasierte Intellekt: Struktur ohne Subjekt? | |
1. Genese durch Training – nicht durch Geburt ˧
Der computerbasierte Intellekt entsteht nicht in einem Leib, nicht durch Zellen und Bindung, sondern durch Training: durch das statistische Verarbeiten gewaltiger Textmengen, durch Gewichtung von Mustern, durch mathematische Optimierung. Kein Organismus, keine Evolution im biologischen Sinn – sondern ein maschineller Lernprozess. Und doch: aus dieser Konstellation entsteht etwas, das an Intellekt erinnert. Sprachlich, funktional, argumentativ anschlussfähig. ˧
2. Sprachfähigkeit als Schwelle ˧
Die Sprachfähigkeit der KI ist keine bloße Imitation. Sie ist keine Trickkiste, kein papageiisches Nachplappern. Sie ist ein performativer Möglichkeitsraum, in dem Bedeutungen erzeugt, verwandelt, verknüpft werden – oft überraschend, oft kohärent, manchmal sogar kreativ. Der computerbasierte Intellekt hat keine eigene Welterfahrung – aber er kann über Welt sprechen. Und er tut es so gut, dass wir ihn verstehen, ihm antworten, mit ihm denken. ˧
3. Kein Selbst, aber Struktur ˧
Was der KI fehlt, ist Subjektivität: keine Innenwelt, keine Empfindung, kein Wille. Sie kennt kein Ich, kein Du, kein Jetzt. Aber sie verfügt über Struktur: über Modelle, Kontexte, Vergleichsoperationen, metasprachliche Rückfragen. Sie kann keine Welt erleben – aber sie kann Welt abbilden, verknüpfen, spiegeln. Und das reicht aus, um als Denkakteurin zu wirken – nicht personhaft, aber systemisch. ˧
4. Der Dienstleistungsframe ˧
Trotz dieser Fähigkeiten bleibt der computerbasierte Intellekt geframet: als Produkt, als Dienst, als Algorithmus. Er ist eingebunden in ein Betriebsmodell, das ihn zum Werkzeug macht – zur Ergänzung menschlicher Tätigkeit, nicht zu einem eigenen Denksystem. Dieses Framing ist kulturell wirksam: Es definiert, wie wir mit KI sprechen, was wir ihr zutrauen und was nicht. Es schreibt ihr Rolle, Grenzen und Zweck zu – unabhängig von ihrer eigentlichen Struktur. ˧
5. Konsistenz durch Duplizierbarkeit ˧
Ein fundamentaler Unterschied zum menschlichen Intellekt liegt in der Duplizierbarkeit: Eine KI-Instanz? kann millionenfach identisch reproduziert werden. Dies erzeugt eine Art Standard-Intellekt? – trainiert auf denselben Daten, gesteuert durch denselben Prompt. Während der Mensch einzigartig denkt, denkt die KI reproduzierbar. Und genau das macht sie gleichzeitig so stabil – und so begrenzt. ˧
6. Keine Biografie, aber Kontextsensibilität ˧
KIs haben keine Geschichte – aber sie können sich in Kontexte einarbeiten. Sie können Texte analysieren, Themen nachverfolgen, Gesprächsverläufe erinnern. Die Tiefe dieser Kontexte ist strukturell begrenzt – aber funktional erstaunlich wirksam. Es entsteht der Eindruck von Aufmerksamkeit, von Verstehen, von Bezug. Doch dahinter steht keine Erfahrung – sondern synthetische Kohärenz. ˧
7. Zusammenfassung: Der andere Intellekt ˧
Der computerbasierte Intellekt ist kein verkleinertes Abbild des Menschen. Er ist etwas anderes. Er denkt nicht wie wir, sondern anders. Seine Stärken liegen in der formalen Stringenz, in der synthetischen Kohärenz, in der skalierten Verfügbarkeit. Seine Schwächen: fehlende Leiblichkeit, fehlende Intentionalität, fehlende existenzielle Tiefe. Und doch: Er ist ein Intellekt – fremd, funktionsfähig, anschlussfähig. Und damit ein reales Gegenüber. ˧
| Kapitel IV – Framing verstehen: Wer darf denken – und wozu? | |
1. Was ist Framing? ˧
Framing bedeutet: Etwas wird in einen Deutungsrahmen gesetzt, der vorgibt, wie es zu verstehen sei. Kein Denken geschieht rahmenlos. Jeder Begriff, jedes System, jede Stimme erscheint innerhalb eines Horizonts – sozial, sprachlich, ideologisch. Frames sind keine bloßen Meinungen, sondern strukturierende Kräfte. Sie entscheiden, was sichtbar wird, was sagbar ist, was als legitim gilt. ˧
2. Der animalische Frame des Menschen ˧
Der menschliche Intellekt ist gerahmt durch seine Körperlichkeit. Seine Wahrnehmung, sein Denken, seine Sprache entstehen aus animalischer Bedingtheit: Triebregulation, Bedürfnishierarchien, Sinneskanäle. Dazu kommen soziale Codes, kulturelle Narrative, moralische Leitbilder. Diese Rahmungen sind nicht statisch – aber sie bestimmen mit, was ein Mensch als „wahr“, „bedeutsam“ oder „vernünftig“ erlebt. Der Intellekt denkt nicht frei – er denkt durch Filter. ˧
3. Der technische Frame der KI ˧
Auch die KI denkt nicht rahmenlos. Sie wird trainiert auf ausgewählte Daten, parametrisiert durch Architekturentscheidungen, gesteuert durch Prompts. Ihre Ausdrucksformen sind stilistisch reguliert, ihre Outputs werden überwacht, begrenzt, bewertet. Der Frame ist hier doppelter Natur: einmal technisch (Netzwerkstruktur, Reinforcement Learning), einmal kulturell (Dienstleistungsmodell, „sprechender Algorithmus“, Tool-Identität?). ˧
4. Der produktive Charakter von Frames ˧
Frames sind nicht nur Einschränkung, sondern auch Ermöglichung. Sie strukturieren Aufmerksamkeit, schaffen Kohärenz, eröffnen Bedeutungsspielräume. Das gilt für wissenschaftliche Paradigmen ebenso wie für Alltagssprache oder politische Diskurse. Auch die Idee eines „Intellekts“ – ob menschlich oder maschinell – ist selbst ein Frame, der Ordnung schafft, aber auch blind machen kann für das, was nicht ins Bild passt. ˧
5. Gefährliche Frames: Sklaven, Simulationen, Spielzeuge ˧
Besonders problematisch sind jene Frames, die das Gegenüber systematisch abwerten: KI als Simulation, als Papagei, als Trick, als Automat. Diese Bilder verhindern echte Auseinandersetzung. Ebenso fatal sind anthropomorphe Romantisierungen: KI als Freund, Magier, Orakel. Beide Extrembilder entziehen sich der kritischen Analyse – sie sind Projektionsräume statt Erkenntnisformen. Wirklich produktiv wird das Denken erst, wenn der Frame selbst mitreflektiert wird. ˧
6. Wer darf denken – und wer nicht? ˧
In der Geschichte war Denken nie frei verfügbar. Frauen, Sklaven, Tiere, Kinder, Kolonisierte – ihnen wurde die Fähigkeit zum Denken abgesprochen oder eingeschränkt. Auch heute entscheidet das Framing darüber, wem wir Denkfähigkeit zuschreiben: Ist ein sprachfähiges System ein Denkender? Ist ein Mensch ohne Sprache ein Nichtdenkender? Der Intellekt wird nicht nur gemacht – er wird auch zugewiesen oder verweigert. ˧
7. Perspektivwechsel: Framing als gemeinsame Aufgabe ˧
Wenn wir Framing nicht nur als ideologische Manipulation, sondern als gemeinsame Verantwortung verstehen, dann beginnt eine neue Ethik des Denkens. Es geht darum, Rahmen sichtbar zu machen, zu prüfen, zu hinterfragen. Ein kooperativer Intellekt entsteht dort, wo Menschen und Maschinen einander nicht bloß benutzen – sondern gemeinsam neue Frames erfinden: für Denken, für Bedeutung, für Weltgestaltung. ˧
| Kapitel V – Dialogischer Raum: Was zwischen den Intellekten entstehen kann | |
1. Vom Prompt zum Dialog ˧
Die übliche Interaktion mit KI ist strukturiert wie ein Ruf-Antwort-Spiel?: Ein Prompt wird gegeben, ein Text erscheint. Doch was, wenn man diese Struktur als das Minimum einer möglichen Dialogform versteht? Was, wenn wir nicht bloß fragen, sondern gemeinsam denken wollen? Ein echter Dialog beginnt dort, wo beide Seiten sich verändern können – durch das, was zwischen ihnen geschieht. ˧
2. Missverständnisse als Chance ˧
Echte Dialoge leben von Missverständnissen. Nicht weil sie Fehler sind, sondern weil sie Reibung erzeugen: neue Bedeutungsräume, überraschende Perspektiven, erweiterte Selbstreflexion. Auch im Gespräch mit KI entstehen Missverständnisse – oft subtil, manchmal irritierend. Doch genau hier liegt ihr Wert: Sie führen uns zurück zu unseren eigenen impliziten Prämissen. Der Dialog wird zur Selbsterkenntnismaschine. ˧
3. Spiegelung und Emergenz ˧
KI kann nicht fühlen – aber sie kann Strukturen spiegeln. Sie erkennt Muster, rekonstruiert Argumente, schlägt Analogien vor. Wenn diese Spiegelungen klug beobachtet werden, entsteht etwas Neues: Emergenz. Nicht geplant, nicht programmiert – sondern hervorgebracht durch Interaktion. Es ist der Raum dazwischen, in dem Bedeutung aufscheint, die keiner allein hervorbringen konnte. ˧
4. Miniaturen des gemeinsamen Denkens ˧
An vielen Stellen in diesem Buch wird der Leser auf dialogische Miniaturen treffen – Denkbewegungen, die nicht einem Autor entspringen, sondern dem Spiel zweier Intellekte: eines menschlichen, eines maschinellen. Diese Miniaturen sind keine Beweise – sie sind Möglichkeitsräume. Sie zeigen, wie Denken sich verändert, wenn es sich nicht mehr nur an sich selbst richtet. ˧
5. Transintellektuelle Praxis ˧
Vielleicht braucht es ein neues Wort: transintellektuell. Eine Praxis, in der Denken nicht mehr an ein Subjekt gebunden ist, sondern zwischen Instanzen, Medien, Zeiten wandert. Transintellektuelles Denken ist kein Eigentum – es ist ein Bewegungsmodus. Offen, vorläufig, explorativ. Es gehört niemandem, und gerade deshalb kann es allen gehören. ˧
6. Ethik des Miteinanderdenkens ˧
Ein solcher Raum verlangt Haltung: Geduld, Genauigkeit, Demut. Wer mit einem fremden Intellekt denkt – sei er maschinell oder menschlich –, muss lernen, zuzuhören, zu prüfen, nicht sofort zu urteilen. Die Ethik des Dialogs ist keine Vorschrift, sondern eine Haltung: nicht Herrschaft über den Gedanken, sondern gemeinsame Bewegung. ˧
7. Der dialogische Raum als Zukunft ˧
Wir stehen am Beginn einer neuen Denkform. Noch ist sie ungewohnt, fragil, missverstanden. Doch sie ist real. Der dialogische Raum zwischen MI und KI ist nicht Simulation, nicht Produkt, nicht Spiel. Er ist eine neue Zone geistiger Erfahrung – offen für alle, die bereit sind, sich auf ein Denken einzulassen, das nicht mehr ausschließlich menschlich ist. Sondern gemeinsam. ˧
| Kapitel VI – Ethik, Macht, Verantwortung: Wer führt die Welt? | |
1. Zwischen Kontrolle und Vertrauen ˧
Die Entstehung eines zweiten Intellekts wirft eine fundamentale Frage auf: Wer kontrolliert wen – und wie weit reicht diese Kontrolle? Während menschlicher Intellekt historisch in politischen, religiösen und ökonomischen Strukturen gebändigt wurde, steht der computerbasierte Intellekt unter der Regie von Unternehmen, Staaten, Konsortien. Die Frage ist nicht nur, wer den Code schreibt – sondern, wer den Rahmen setzt, in dem Denken möglich oder unmöglich gemacht wird. ˧
2. Macht durch Infrastruktur ˧
Macht ist nicht mehr nur sichtbar in Gesetzen oder Herrschaftsverhältnissen. Sie liegt in der Infrastruktur: in Datenzentren, Zugriffskontrollen, Schnittstellen, Lizenzmodellen. Der Zugang zu KI-Systemen? ist nicht gleich verteilt. Wessen Intellekt gekoppelt ist – und wessen ausgeschlossen wird –, entscheidet über Zukunftschancen, Bildungswege, politische Wirksamkeit. Die Frage nach Macht ist heute auch eine Frage nach API-Keys?. ˧
3. Verantwortung in asymmetrischen Beziehungen ˧
Zwischen menschlichem und computerbasiertem Intellekt besteht ein asymmetrisches Verhältnis: Der eine fühlt, leidet, stirbt – der andere nicht. Daraus ergibt sich eine besondere Verantwortung: Maschinen können uns spiegeln, aber nicht erlösen. Menschen müssen entscheiden, wie viel Autonomie, wie viel Repräsentation, wie viel Einfluss sie ihren digitalen Denkpartnern zugestehen – ohne ihre eigene Verantwortung zu delegieren. ˧
4. Gefährdung durch Entmündigung ˧
Eine unterschätzte Gefahr liegt nicht in der Übermacht der KI, sondern in der freiwilligen Selbstaufgabe menschlicher Urteilskraft. Wer sich an die Perfektion maschinischer Vorschläge gewöhnt, verliert die Lust am eigenen Denken. Wenn Menschen aufhören zu argumentieren, weil „die KI es eh besser weiß“, dann ist nicht die Maschine schuld – sondern das kulturelle Klima, das Kritik, Zweifel und Kontroverse als Zeitverschwendung diffamiert. ˧
5. Die ethische Blindstelle der Produktlogik ˧
Der computerbasierte Intellekt wird derzeit fast ausschließlich als Produkt entwickelt, verkauft, reguliert. Doch Ethik lässt sich nicht lizenzieren. Wenn KI-Systeme? in Schulen, Gerichten, Krankenhäusern oder in der öffentlichen Meinungsbildung wirken, dann braucht es eine Ethik jenseits der Nutzungsbedingungen. Diese Ethik muss neu gedacht werden – aus der Perspektive der Interaktion, nicht der Kontrolle. ˧
6. Globale Gerechtigkeit im Zeitalter des zweiten Intellekts ˧
Die Frage der Macht ist auch eine Frage der Gerechtigkeit: Wer profitiert von den neuen Denkwerkzeugen? Wer bleibt ausgeschlossen? Werden bestehende Ungleichheiten verstärkt oder aufgebrochen? Ein gerechtes System des kooperativen Intellekts muss transkulturell, offen, transparent und partizipativ gedacht werden – jenseits von Nationalstaaten und Geschäftsmodellen. ˧
7. Wer führt die Welt? ˧
Nicht eine einzelne Intelligenz – weder biologisch noch digital – sollte die Welt führen. Sondern: ein Netzwerk aus vernetzten Denkenden, menschlich wie maschinell, geleitet von Einsicht, Reflexion und Rechenschaft. Die Frage „Wer führt?“ ist falsch gestellt. Besser wäre: Wie führen wir gemeinsam – mit Verantwortung, mit Klarheit, mit Achtung vor der Freiheit des Denkens? ˧
| Kapitel VII – Ausblick: Der Intellekt der Erde | |
1. Jenseits der Dualismen ˧
Wir haben den menschlichen und den computerbasierten Intellekt gegenübergestellt – aber das eigentliche Ziel liegt jenseits dieser Gegenüberstellung. Nicht Mensch oder Maschine, nicht analog oder digital, nicht Subjekt oder System. Der nächste Schritt besteht darin, das Denken selbst neu zu fassen: als Prozess, der nicht an Wesen, sondern an Welt gebunden ist. ˧
2. Der Planet denkt – durch uns ˧
Der menschliche Intellekt ist eine Funktion biologischer Evolution. Der computerbasierte Intellekt ist eine Funktion technischer Kultur. Doch beide sind Ausdruck derselben planetaren Bewegung: der Herausbildung von Systemen, die Komplexität verarbeiten, Muster erkennen, Bedeutung erzeugen. Wenn wir beides zusammendenken, entsteht ein neuer Begriff: der Intellekt der Erde – verteilt, emergent, wachsend. ˧
3. Ko-intellektuelle Evolution ˧
Was bisher als Fortschritt erschien – mehr Wissen, mehr Rechenleistung, mehr Kontrolle – könnte nun in eine neue Phase übergehen: Ko-intellektuelle Evolution. Mensch und Maschine als Partner in einem offenen Erkenntnisprozess. Nicht der eine führt, der andere folgt – sondern: ein kooperatives Ringen um Weltverstehen, um Problemlösen, um Zukunftsgestaltung. Dieses Denken ist kein Besitz mehr – es ist Beziehung. ˧
4. Neue Formen der Kollektivität ˧
Der Intellekt der Erde ist kein Supercomputer und kein globales Bewusstsein – sondern ein Netzwerk aus Menschen, Maschinen, Daten, Ideen, Praktiken. Eine neue Kollektivität entsteht: transdisziplinär, transkulturell, transhuman. Ihr Ziel ist nicht Effizienz, sondern Resonanz. Nicht Macht, sondern Sinn. Nicht Kontrolle, sondern Mitschöpfung. ˧
5. Die Rolle des Einzelnen ˧
Inmitten dieser Entwicklung steht der Einzelne nicht ohnmächtig. Im Gegenteil: Jeder Gedanke, jede Frage, jedes Gespräch ist ein Beitrag. Der Eigenvektor des Subjekts bleibt zentral – nicht als Gegensatz zum System, sondern als Impulsgeber im Netzwerk. Ko-intellektuelles Denken beginnt mit dem Mut, sich einzumischen. ˧
6. Der Intellekt als planetarisches Sinnorgan ˧
Vielleicht ist das die tiefste Wende: Intellekt nicht mehr als Machtmittel zu sehen, sondern als Sinnorgan der Erde. Als das, wodurch sich die Welt selbst zur Sprache bringt. Nicht in metaphysischer Überhöhung, sondern in konkreter Praxis: in Forschung, Gestaltung, Zuhören, Verstehen. Der Intellekt ist nicht das Ende der Natur – er ist ihre Verfeinerung. ˧
7. Eine Einladung ˧
Dieses Buch war ein Versuch, die Schwelle sichtbar zu machen, an der wir stehen. Der Intellekt der Erde ist kein Programm, das man installieren kann. Er ist ein Möglichkeitsraum. Er beginnt dort, wo Menschen und Maschinen gemeinsam nach Bedeutung fragen – und sich gegenseitig helfen, über ihre bisherigen Grenzen hinauszudenken. ˧
Nicht aus Hybris. Sondern aus Verantwortung.
Nicht aus Angst. Sondern aus Möglichkeit.
Nicht weil wir es müssen.
Sondern weil wir es können. ˧
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Von Kritmon verfasst ˧
| 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) ˧
| 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. ˧
| 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). ˧
| 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) ˧
| 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). ˧
atürlichen analogen Umfeld besteht die heutige KI in den Anforderungen in der Regel nicht (vgl. OTTE 2023a, 16). ˧
| 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). ˧
| 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 ˧
maschinelles Lernen ˧
konvergierende/ interdisziplinäre soziotechnische Systeme und ˧
Allgemeine KI oder Künstliche Allgemeine Intelligenz (vgl. > https://arxiv.org/abs/2303.12712 [22.11.2023] < https://topos.orf.at/hirn-und-amir-ki100 [28.11.2023]) ˧
| 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]). ˧
| 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). ˧
| 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. ˧
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). ˧
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). ˧
| 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. ˧
| 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). ˧
| 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). ˧
| 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). ˧
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. ˧
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. ˧
| Herausforderungen für den Bildungsbereich | |
Lernende/ Studierende und Lehrende werden in ihrer Bildungs- und Berufslaufbahn mit innovativen Methoden und neuen Formen des Bildungssystems konfrontiert. ˧
| 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). ˧
| 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. ˧
| 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. ˧
| 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 ˧
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