2024/7 | Fachbeitrag | Künstliche Intelligenz / Robotic

Fünf KI-Mythen: Fakten, Fähigkeiten und Grenzen

Aktuell ist die Welt geprägt von den Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI). Von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Entscheidungsfindung in komplexen Systemen - KI ist überall. Doch trotz oder gerade wegen ihrer allgegenwärtigen Präsenz ist KI auch ein Feld, das von Mythen und Missverständnissen umgeben ist. Diese reichen von übertriebenen Befürchtungen, dass KI bald die menschliche Arbeitskraft vollständig ersetzen könnte, bis hin zur Vorstellung, dass KI-Systeme völlig objektiv und fehlerfrei arbeiten. Diese Mythen beeinflussen nicht nur die öffentliche Wahrnehmung von KI, sondern können auch Entscheidungen in Politik und Wirtschaft verzerren. Es ist daher wichtig, diese Mythen zu entlarven und ein realistisches Bild von den Fähigkeiten und Grenzen der KI zu zeichnen.

Bildquelle: (C) Tung Nguyen / Pixabay

Mythos 1: KI ersetzt menschliche Arbeitskräfte

Ein häufig verbreitetes Missverständnis ist die Annahme, dass künstliche Intelligenz (KI) darauf abzielt, menschliche Arbeitskräfte gänzlich zu ersetzen. Dieses Bild, das oft in der Öffentlichkeit gemalt wird, von Robotern und intelligenten Systemen, die uns in allen Lebensbereichen verdrängen, entspricht nicht der Realität.

Tatsächlich sind KI-Systeme außerordentlich nützlich, wenn es darum geht, repetitive und zeitraubende Aufgaben zu automatisieren. Sie sind besonders effektiv in spezifischen Bereichen, was dazu führt, dass sie den Gesamtumfang wesentlich erleichtern können. Durch die Automatisierung von Routinearbeiten, beispielsweise in der Fertigung oder bei einfachen Buchhaltungstätigkeiten, steigern KIs die Effizienz und ermöglichen es Menschen, sich auf anspruchsvollere und kreativere Herausforderungen zu konzentrieren. Ein vollständiger Ersatz menschlicher Arbeitskräfte durch KI ist in den meisten Berufsfeldern derzeit noch nicht realisierbar. Allerdings ist es unbestreitbar, dass KI die Produktivität einzelner Mitarbeitender erheblich steigern kann, was dazu führen könnte, dass in Zukunft innerhalb bestimmter Unternehmensbereiche möglicherweise weniger Personal benötigt wird als zuvor.

Ein markantes Beispiel für Fortschritte durch KI findet sich im Bereich der Softwareentwicklung. Auch wenn der von KI generierte Code noch immer einer Überprüfung durch Menschen bedarf, da KI-Modelle fehleranfällig sein können, arbeiten Programmierer in Zusammenarbeit mit KI doch wesentlich schneller. Dies könnte dazu führen, dass Unternehmen in der Lage sind, mit weniger Mitarbeitenden auszukommen. Das bedeutet jedoch nicht, dass KIs menschliche Arbeitskräfte ersetzen, sondern vielmehr, dass Menschen, die KI-Technologien nutzen, bald gefragter sind, da sie effizienter arbeiten als diejenigen, die es nicht tun.

Es gibt auch positive Aspekte: Diese Technologien schaffen neue Arbeitsplätze, erfordern vor allem aber neue Fähigkeiten, wie zum Beispiel die Überwachung der KI-Systeme und die Weiterentwicklung ihrer Algorithmen. Diese Entwicklung bietet die Chance, den Arbeitsmarkt zu transformieren und fördert gleichzeitig die Notwendigkeit lebenslangen Lernens und stetiger Weiterbildung.

Studien und Experten betonen, dass die Koexistenz von Mensch und Maschine zu einer Neuverteilung der Arbeit führen wird, nicht zu einer massiven Ersetzung. So zeigt ein Bericht des Weltwirtschaftsforums, dass durch die Automatisierung zwar viele traditionelle Jobs wegfallen, aber dafür andere entstehen, insbesondere in den Bereichen der Technologieentwicklung, Systemüberwachung und Datenanalyse. Diese Transformation erfordert allerdings Anpassungen im Bildungssystem und in der beruflichen Weiterbildung, um den aktuellen und zukünftigen Arbeitskräften die notwendigen Fähigkeiten zu vermitteln, die sie im Zeitalter der KI benötigen.

Mythos 2: KI ist völlig objektiv

Die Fehleinschätzung, dass Entscheidungen von KI-Systemen stets objektiv seien, basiert auf der Vorstellung, dass Maschinen frei von persönlichen Meinungen agieren. In Wirklichkeit hängen KI-Systeme jedoch von Daten ab, die von Menschen generiert und ausgewählt werden. Diese Daten können unbewusst Vorurteile enthalten, die sich dann in den Entscheidungen der KI niederschlagen.

Daher ist es durchaus möglich, dass KI-Systeme verzerrte Ergebnisse liefern, insbesondere wenn die zugrundeliegenden Daten selbst verzerrt sind. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie, die bei Personen unterschiedlicher Hautfarben unterschiedlich effektiv ist. Dies liegt oft daran, dass die Daten, mit denen die Systeme trainiert werden, nicht vielfältig genug sind. Solche Beispiele verdeutlichen, dass KI nicht intrinsisch objektiv ist und die Qualität ihrer Entscheidungen maßgeblich von der Qualität der Daten abhängt, mit denen sie trainiert wird.

Um dieses Problem zu adressieren, ist eine sorgfältige Auswahl und Aufbereitung der Trainingsdaten entscheidend. Weiterhin muss bei der Entwicklung von Algorithmen auf Fairness geachtet werden. Eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Systeme sind ebenfalls erforderlich, um sicherzustellen, dass die KI ihre Aufgaben gerecht und ohne diskriminierende Verzerrungen erfüllt. Diese Schritte sind essentiell, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen und gleichzeitig ethische Standards und Gerechtigkeit in ihren Anwendungen zu gewährleisten.

Mythos 3: KI kann komplexe menschliche Fähigkeiten erlernen

Spektakuläre Darstellungen in Medien und Filmen verstärken ein Bild, das in keinster Weise der Realität heutiger KI-Technologien entspricht: Künstliche Intelligenz (KI) könne komplexe menschliche Fähigkeiten wie emotionale Intelligenz oder ein tiefgehendes Verständnis sozialer Interaktionen erlernen und anwenden.

In Wirklichkeit sind KI-Systeme hervorragend darin, spezifische und klar definierte Aufgaben zu erfüllen, vor allem wenn es darum geht, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Ihre Lernfähigkeit ist jedoch stark davon abhängig, wie sie programmiert sind und welche Daten ihnen zur Verfügung stehen. KI-Systeme verfügen nicht über menschliche Erfahrungen oder das intuitive Verständnis, das für das tiefe Begreifen von menschlichen Emotionen und komplexen sozialen Kontexten notwendig ist.

Ein illustratives Beispiel hierfür ist der Einsatz von Chatbots im Kundenservice. Obwohl diese Programme einfache Anfragen effizient bearbeiten können, stoßen sie bei komplexeren emotionalen oder kontextabhängigen Problemen oft an ihre Grenzen. Dies unterstreicht, dass KI unterstützende Funktionen übernehmen, jedoch das menschliche Verständnis und Einfühlungsvermögen nicht vollständig ersetzen kann.

Mythos 4: "In unserem Unternehmen gibt es keine Verwendung für KI."

Dieser Mythos hält sich hartnäckig in vielen Unternehmen, die vielleicht nur noch nicht in der Lage sind, auf den ersten Blick direkte Einsatzmöglichkeiten von KI und KI Chatbots zu erkennen. Tatsächlich sind KI-Anwendungen jedoch äußerst vielseitig und können in nahezu jedem Unternehmenskontext Vorteile bieten.

KI Chatbots sind hervorragend geeignet, um Routineanfragen schnell und effizient zu bearbeiten, was beispielsweise den Kundenservice erheblich verbessert. Sie filtern Kundenanfragen, stellen grundlegende Informationen bereit und leiten Nutzer an die entsprechenden Abteilungen weiter. Dies entlastet die Mitarbeitenden, die sich dann komplexeren Aufgaben widmen können. Außerdem sind Chatbots immer verfügbar, was bedeutet, dass sie rund um die Uhr Kundenunterstützung bieten, ohne dass zusätzliche Kosten für Nacht- oder Wochenendschichten anfallen.

Darüber hinaus können Chatbots auch intern eingesetzt werden, um Mitarbeitenden schnellen Zugriff auf Informationen zu ermöglichen. Sie dienen als Teil des internen Supports, um häufig gestellte Fragen zu Unternehmensrichtlinien, IT und vielem mehr zu beantworten. Diese sofortige Verfügbarkeit von Informationen fördert die Effizienz und Zufriedenheit am Arbeitsplatz.

Am Beispiel von Startups wie Reeply, oder Cognition Labs mit "Devin AI", kann man sehen, dass KI-Anwendungen bereits nicht mehr nur intern häufig gestellte Fragen abbilden, sondern auch Fachwissen aus gewissen Branchenbereichen inhouse zur Verfügung stellen können und in diesem Zusammenhang sogar autonom Aufgaben erledigen.

Die Annahme, dass Chatbots keinen Platz in einem Unternehmen finden, übersieht oft die breiten Anwendungsmöglichkeiten, die diese Technologie bietet. KI-Anwendungen können in vielen Bereichen einen wertvollen Beitrag leisten und sollten als wichtiger Bestandteil der digitalen Transformationsstrategie eines jeden Unternehmens betrachtet werden.

Mythos 5: "Es lässt sich nicht verhindern, dass generative KI sich Antworten ausdenkt, die gar nicht stimmen."

Dieser Mythos reflektiert eine gängige Sorge bezüglich der Zuverlässigkeit generativer KI-Modelle, besonders im öffentlichen Sektor, wo irreführende oder falsche Aussagen schwerwiegende Folgen haben können. Solche Bedenken sind nicht unbegründet, da Fehlinformationen oder diskriminierende Ergebnisse zu einem erheblichen Vertrauensverlust führen. Trotzdem gibt es mittlerweile effektive Methoden, um die Risiken im Umgang mit generativer KI zu minimieren.

Eine solche Methode ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG), die fortschrittliche Tools umfasst, mit denen Sprachmodelle auf aktuelles Wissen und interne Daten zugreifen können. Anstatt sich allein auf vortrainiertes Wissen zu verlassen, ermöglicht diese Technologie den KI-Systemen, kontextspezifische Antworten zu generieren. Diese Ansätze erhöhen nicht nur die Genauigkeit, sondern auch die Vertrauenswürdigkeit der erzeugten Antworten, was letztlich die Qualität und Zuverlässigkeit der Modelle verbessert.

Anhand der aktuellen technischen Entwicklungen und Aussagen der Tech Giganten OpenAI und Microsoft lässt sich absehen, dass die Halluzinationen - also die erfundenen Antworten von KI-Modellen - auch ohne zusätzliche RAG-Methode schon bald der Geschichte angehören.

Fazit

Die Entmystifizierung der KI ist wichtig, um sowohl ihre Möglichkeiten als auch ihre Beschränkungen realistisch einzuschätzen. Durch ein besseres Verständnis dessen, was KI wirklich leisten kann und was nicht, können wir sie verantwortungsvoller und effektiver einsetzen. Die Zukunft der KI ist vielversprechend, und sie bietet enorme Chancen für Innovation und Fortschritt. Jedoch liegt es an uns als Menschen, die Technologie so zu gestalten und zu steuern, dass sie zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt wird.



Die Autoren:

Maximilian Nols, CEO der Reeply BV, setzt auf innovative Strategien im Marketing. Mit seinem Startup ermöglicht er es Unternehmen, durch den Einsatz von KI ihre Marketing- und Verkaufsprozesse zu revolutionieren. Vor der Gründung von Reeply BV führte Maximilian bereits erfolgreich zwei Marketing- und Webdesign-Agenturen, eine davon gemeinsam mit Marc Schäfer.

 

Marc Schäfer, Mitgründer und Chief Marketing Officer (CMO) von Reeply BV, begann seine Karriere als Freelancer im Online-Marketing und Webdesign. Vor zwei Jahren gründete er zusammen mit Maximilian Nols die Agentur Marketing Managers. Diese erfolgreiche Zusammenarbeit führte zur Gründung von Reeply BV, wo Marc Schäfer durch sein tiefes Kundenverständnis und seine innovativen Marketinglösungen eine Schlüsselrolle spielt.

Web: www.reeply.ai

 

 

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