Beitrag Wissenschaftswoche: Künstliche Intelligenz in der Zukunft: Einsatzbereiche, Chancen und Grenzen

Verfasst von: Lewis Carstens, Milan Daniel, Lorenz Kernle, Simon Staudt, Paul Leich, Maximilian Schmuttermaier und Henry Rasiah. Schüler der 11. Jahrgangsstufe 24/25

ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek. KI-Chatmodelle, die wohl jeder kennt. Dies ist wahrscheinlich auch die bekannteste Art der künstlichen Intelligenz. Doch die Welt der künstlichen Intelligenz umfasst noch viel mehr. Mehr Modelle, mehr Nutzungsmöglichkeiten, mehr Chancen und Probleme. Neben einem Ausblick auf die Zukunft wird in diesem Artikel die Aktualität und das Potenzial für die Anwendung von KI dargestellt.

Aber was ist eigentlich eine KI und wie funktioniert sie?

KI ist ein Teilbereich der Informatik, der große Datenmengen, auch als „Big Data“ bezeichnet, umsetzt und versucht, kognitive Fähigkeiten von Menschen zu imitieren. Grundsätzlich ist die KI als selbstlernendes System zu verstehen, doch die Validität der erlernten Fähigkeiten ist abhängig von den Datensätzen, mit denen die KI trainiert wurde. Man unterscheidet hierbei zwischen starker und schwacher KI. Im Gegensatz zur schwachen KI, wie ChatGPT oder anderen Chatbots, die auf spezifische Aufgaben oder Problemlösungen beschränkt sind, zum Beispiel Sprachassistenten wie Alex, strebt die starke KI danach, ein umfassendes Verständnis von komplexen Konzepten zu erlangen und flexibel auf neue Situationen zu reagieren. Die KI wird mit Daten aus dem Internet oder Bibliotheken wie der Uni Bibliothek Graz [9] „gefüttert“ und „trainiert“, um den Wissensstand möglichst aktuell und die Fehlerquote möglichst gering zu halten. So entwickelt sie sich weiter und kann zukünftige Probleme schneller und besser lösen. [11]

In welchen Bereichen wird KI bereits benutzt?
Bildung
In der Bildung ist vor allem bei vielen Schülern und Studenten die Künstliche Intelligenz bereits fester Bestandteil ihrer Arbeitsweise. Ob bei Hausaufgaben oder beim Lernen werden verschiedene KIs verwendet, um Texte zu erstellen, zusammenzufassen und zu überarbeiten oder einfach nur für die eine zündende Idee. Für solche Tätigkeiten können Chatmodelle wie ChatGPT sinnvoll eingesetzt werden. Diese Art der KI gibt hierbei auf einen „prompt“, also die Eingabe in einen Chatbot, eine ausformulierte Antwort aus. Diese benutzerfreundliche Form eignet sich vor allem zum Verfassen von Texten und Auswerten von Quellen. Die Besonderheit hier ist, dass die KI durch Analyse von riesigen Mengen von Texten das Schreiben von verständlichen Texten erlernt hat. Das macht Chatmodelle durch die menschennahe Ausdrucksweise optimal zur Aufarbeitung von Unterrichtsstoff. Allerdings muss man Ausgaben der KI mit Vorsicht genießen: Die Qualität der Antworten hängt von der Qualität der Quellen ab, da eine KI im Gegensatz zu Menschen nicht zwischen (nicht) vertrauenswürdigen Quellen unterscheiden kann. Außerdem versteht die KI die Nuancen der menschlichen Sprache nicht hundertprozentig und braucht somit klare Anweisungen, um passende und ausführliche Antworten zu generieren. Viele KIs beziehen inzwischen eine Großteil des Internets ein, was leicht zu Fehlinformationen führen kann. Man sollte also selber entscheiden, wann die Nutzung von KI Sinn macht und wann sie die Arbeitsqualität verschlechtert. Diese Kompetenz sollte von Schulen und Universitäten in Seminaren gelehrt werden, da sie für alle Beteiligten Vorteile bringt. Viele Schulen geben nämlich bei einer augenscheinlichen KI-Nutzung immer noch die schlecht möglichste Note, zum Beispiel bei Hausarbeiten. Ein bisschen mehr Verständnis für den Nutzen von KI und das Lehren von einem sinnvollen Umgang wäre also angebracht. [1][2][6]

Arbeitswelt

KI-Systeme eignen sich generell gut für die Verarbeitung großer Datenmengen im Rahmen sich wiederholender Tätigkeiten. Für den Einsatz der KI in der Unternehmenswelt muss festgelegt werden, welche Bereiche für den Menschen mehr geeignet sind und wo sich Schnittstellen mit der KI befinden. KI basierte Anwendungen können genutzt werden, um Prozesse zu automatisieren, vor allen Dingen bei monotonen Aufgaben. [4]
Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt kann auf vier verschiedene Weisen wirken: Sie kann Arbeitskräfte ersetzen, entlasten, indem sie Tätigkeiten unterstützt, einschränken, indem sie den Handlungsspielraum reduziert, oder neue Formen von Arbeit entstehen lassen.
Viele Unternehmen haben KI schon erfolgreich implementiert oder planen, sie in Zukunft zu nutzen. In den verschiedenen Sektoren der Wirtschaft gibt es dort jedoch Unterschiede. Die meisten Teilnehmer einer diesbezüglichen Studie sind eher kleinere Unternehmen aus dem tertiären Sektor. 35% dieser Unternehmen informieren sich ausführlich über KI, jedoch haben nur 16% der Unternehmen eine konkrete Anwendung einer KI in der Firma. Im sekundären Sektor zeigt sich ein Viertel der Unternehmen noch uninteressiert an der Implementierung von KI. Im tertiären Sektor informieren sich 40% über die Implementierung von KI und nur 10% haben bereits eine Anwendung für diese. Ein Drittel der Unternehmen bleibt uninteressiert. Laut der Studie schätzen Unternehmen, dass die Bedeutung von KI in den nächsten 5 Jahren zunimmt, besonders in den Bereichen der Dienstleitung, des Service und Kundendiensts, des Marketing, der Logistik sowie der Administration. Im tertiären Sektor unterscheiden sich die Anwendungsbereiche. Logistik, Fertigung, Leistungserbringungen, Beschaffungen und Einkauf sowie aus Administration können in diesem Sektor durch KI unterstützt werden. Die Verwendung von KI kann in Unternehmen in Zukunft sicher zu Prozessoptimierungen führen. So hilft sie bei automatisierbaren Aufgaben wie Lagerverwaltung und Kundensupport. Man sollte jedoch nicht zu früh auf KI umsteigen, da die meisten Modelle noch nicht vollständig ausgereift sind und noch schwerwiegender Fehler passieren können. So versuchte Amazon, ein KI-basiertes Rekrutierungssystem aufzubauen, da dieses aber mit alten Daten, bei denen männliche Mitarbeiter überrepräsentiert waren, gefüttert wurde, schloss es daraus, dass Männer zu bevorzugen seien und sortierte weibliche Bewerber aus. [5]
Der Artikel „Künstliche Intelligenz und die Zukunft von Arbeit“ von Richthofen, G., Gümüsay, beinhaltet ein Interview mit verschiedenen Unternehmen, dass der Einsatz von KI vier verschiedene Auswirkungen auf die Arbeit haben kann. Erstens kann KI die menschliche Arbeitskraft ersetzen (Ersatz) oder Mitarbeitende bei bestimmten Aufgaben unterstützen, wodurch sie entlastet werden (Entlastung). Zweitens kann KI den Handlungsspielraum der Menschen einschränken (Einschränkung). Darüber hinaus kann der Einsatz von KI auch zu völlig neuen Arbeitsformen führen, die jedoch vollständig von Maschinen übernommen werden (Entstehung). [4]

Medizin

KI kann die Medizin in Zukunft revolutionieren, im Bereich der Diagnostik, Therapiefindung und Forschung wurden schon beachtliche Fortschritte gemacht. KI-Algorithmen können medizinische Bilder (z.B. CT-Scans, Röntgenbilder) analysieren und Krankheitszeichen finden, die für das menschliche Auge schwer und unmöglich zu sehen sind. Des Weiteren ist KI unvoreingenommen und kann deshalb unabhängig Entscheidungen treffen, die für jeden Patienten optimal zur Heilung führen können. Bei einigen menschlichen Makeln von Ärzten schafft die Assistenz der KI Abhilfe, z. B. bei Wissensdefiziten, Selbstüberschätzung und der Tendenz zur Selbstbestätigung. Grundsätzlich ist die KI als selbstlernendes System zu verstehen, doch die Validität der erlernten Fähigkeiten ist abhängig von den Datensätzen, mit denen die KI trainiert wurde. Bei kritischen medizinischen Fragen, könnte dies entscheidend sein. Es stellen sich also Fragen, wie z. B. wie robust und heterogen diese Datensätze sein sollen und an welchen Prozessen der Arzt nach wie vor eingreifen können sollte. Ein Kompromiss wäre, dass die KI niemals die Hauptdiagnose stellt, sondern immer nur dem entsprechenden Arzt als Assistenz dient, um diesem bestmöglich bei seiner Arbeit zu helfen, möglichst viele Menschen zu retten. [14]

Kriminologie und Polizeiarbeit

Für die Arbeit der Polizei könnte die Analyse von Big Data mit Hilfe von KI eine Art Durchbruch bedeuten. Beim sogenannten Predictive Policing, also der vorausschauenden Polizeiarbeit, werden mit Hilfe von KI Tools Muster in Datenmengen aus der Vergangenheit erkannt, um dadurch Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten künftiger Straftaten zu berechnen. Diese Datenmengen können z. B. Videokameraaufnahmen oder öffentlich zugängliche Informationen und personenbezogene Daten aus sozialen Netzwerken sein, wie Lichtbilder, Meinungsäußerungen oder Freundschaftsprofile. Unterschieden wird hierbei in ortsbezogenes und personenbezogenes Predictive Policing. Die genutzten Programme führen Big Data-Analysen durch, um Kausalitäten zwischen äußerlichen Umständen, wie Zeiten, Veranstaltungen oder auch gesellschaftlichen Trends, und Straftaten zu finden. In drei der deutschen Bundesländer wird seit 2015 das ortsbezogene Predictive Policing verwendet, hauptsächlich für die Aufklärung von Wohnungseinbruchsdelikten. In England wird diese Methode auch personenbezogen durchgeführt, mit dem sogenannten HART (Harm Assessment Tool), einem Tool zur Prognose des Risikos, dass ein Täter innerhalb der nächsten zwei Jahre eine Straftat begeht. Das Programm unterstützt die Polizei bei der Entscheidung, welche Täter in ein Resozialisierungsprogramm eingebunden werden können. HART wurde trainiert, um bestimmte Muster in der Rückfälligkeit zu erkennen und stuft das Risiko der untersuchten Person dann als gering, mittel oder hoch ein.
Wie auch bei anderen Anwendungsbereichen, wirft die Verwendung von KI und Big Data-Analysen auch bei der Polizeiarbeit ethische Fragestellungen auf. Durch algorithmische Voreingenommenheit, welche oft beim Training mit Datensätzen aus der Kriminalistik entsteht, besteht ein Risiko der Diskriminierung einzelner Personengruppen bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten. In USA führte dies z. B. zu Racial Profiling. Ein weiteres Problem wäre die schwierige Nachvollziehbarkeit der von der KI getroffenen Entscheidungen. Hiermit steigt auch das Risiko, dass die produzierten Ergebnisse nicht die Denkweise der Polizei widerspiegeln. In Bezug auf informationelle Selbstbestimmung ist die Verwendung von personenbezogenen Predictive Policing Tools datenschutztechnisch höchst problematisch. Ein Kompromiss wäre laut DR. Julia Frick deshalb, weiterhin nur ortsbezogene Analysen durchzuführen. [13]

KI in der Zukunftsforschung

In der heutigen digitalen Zeit spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle in verschiedenen Bereichen, darunter auch in der Zukunftsforschung. Die Nutzung von KI-Algorithmen und -Technologien bietet sowohl Chancen als auch Risiken für die Art und Weise, wie wir zukünftige Entwicklungen prognostizieren und gestalten.
Durch die Analyse großer Datenmengen lassen sich mithilfe von KI frühzeitig Trends erkennen, versteckte Zusammenhänge aufdecken und alternative Zukunftsszenarien simulieren. So unterstützt sie dabei, mögliche Entwicklungspfade besser zu verstehen und gezielter zu gestalten.
Jedoch birgt die Anwendung von KI in der Zukunftsforschung auch Risiken. Ein zentraler Aspekt sind die möglichen Vorurteile, die in den Trainingsdaten der KI-Modelle verankert sein können. Wenn diese Daten nicht sorgfältig ausgewählt und überprüft werden, besteht die Gefahr, dass die KI-Systeme verzerrte oder ungenaue Ergebnisse liefern. Darüber hinaus stellen Datenschutz- und Ethikfragen eine Herausforderung dar, insbesondere wenn es um den Umgang mit sensiblen Informationen geht.
Insgesamt bietet die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Zukunftsforschung sowohl vielversprechende Chancen als auch potenzielle Risiken. Es liegt an uns, diese Technologien verantwortungsbewusst einzusetzen und sicherzustellen, dass sie dazu beitragen, eine bessere und nachhaltigere Zukunft zu gestalten. [8]

Fazit
Unserer Meinung nach ist Künstliche Intelligenz eine Technologie mit vielen Chancen für die Zukunft. Viele Fähigkeiten, die Menschen nicht oder nur bedingt besitzen, können künstlich produziert und eingesetzt werden. Dies bringt in vielen Bereichen fast endlose Möglichkeiten für eine Implementierung der Technologie. Manche Aspekte unseres Lebens könnten davon profitieren und es kann zu einer Prozessoptimierung kommen. KI-System wie IBM Watson for Oncology oder Aidoc analysieren MRT/CT-Bilder schneller und genauer als viele Radiologen. Ähnlich verhält es sich auch in sog. Smart Factories, zum Beispiel Bosch oder Siemens. Hier berechnet die KI die optimalen Produktionsabläufe und erkennt Engpässe. Trotz ihrer Vorteile sollte man im Umgang mit KI Vorsicht walten lassen, da viele Menschen leichtsinnig werden, wenn sie sich auf die Unterstützung einer KI verlassen. Zudem sind die meisten KIs noch nicht vollständig ausgereift und weisen nach wie vor Schwächen auf. Die Datenschutzbedenken bei einigen Anbietern sind natürlich auch nicht zu vernachlässigen. Bei Deepseek zum Beispiel zeigte es sich, dass einige Daten des Nutzers nach China weitergeleitet werden. KI ist also eine Technologie mit vielen Zukunftsmöglichkeiten, jedoch birgt sie auch einige Gefahren. Diese sind nicht zu unterschätzen. Man sollte also die Kompetenz besitzen, die KI richtig einzusetzen, wenn man mit ihr arbeiten will. Diese Kompetenz im Umgang mit KI sollte bereits Schülern nahegelegt werden , um die Effektivität der Nutzung von KI in Zukunft noch weiter steigern zu können.

Literatursammlung
[1] https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feduc.2023.1166682/full
[2] https://www.researchgate.net/publication/367613715_How_Chat_GPT_Can_Transform_Autodidactic_Experiences_and_Open_Education
[3] https://opus4.kobv.de/opus4-fau/frontdoor/index/index/docId/23942
[4] https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63223-9_19
[5] https://library.gito.de/wp-content/uploads/2021/06/Tagungsband_WGAB-2019_e-book.pdf#page=264
[6] https://www.researchgate.net/profile/Kimon-Kieslich/publication/336588629_Hochschule_der_Zukunft_-_Einstellungen_von_Studierenden_gegenuber_Kunstlicher_Intelligenz_an_der_Hochschule/links/5da72ad392851caa1baa44c2/Hochschule-der-Zukunft-Einstellungen-von-Studierenden-gegenueber-Kuenstlicher-Intelligenz-an-der-Hochschule.pdf
[7] https://link.springer.com/article/10.1007/s00287-020-01280-5
[8] http://gerard.demelo.org/papers/foresight-zukunft.pdf
[9] https://unipub.uni-graz.at/obvugruniver/periodical/titleinfo/5274674/full.pdf
[10] https://scholar.archive.org/work/d2tsaayxnvaxfngks3bgabzgma/access/wayback/https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s41358-020-00234-3.pdf
[11] https://www.swp-berlin.org/publications/products/aktuell/2018A24_dkw_job.pdf
[12] https://diglib.uibk.ac.at/download/pdf/8044921.pdf#page=7
[13] https://ksv-polizeipraxis.mwsupport.de/wp-content/uploads/2020/05/Fricke-Big-Data.pdf
[14] https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/deliver/index/docId/94480/file/94480.pdf
[15] https://www.bertelsmann-stiftung.de/de/unsere-projekte/betriebliche-arbeitswelt-digitalisierung/projektnachrichten/zukunftsstudie-leben-arbeit-und-bildung-2035
[16] https://www.humboldt-foundation.de/entdecken/newsroom/aktuelles/smarte-neue-welten-wie-ki-robotik-und-digitalisierung-unser-leben-veraendern