Der (oft überschätzte) aktuelle Stand der Technik von KI-Systemen
Und warum Künstliche Intelligenz nichts mit Killer-Robotern zu tun hat (13.02.2022)
Förderjahr 2020 / Stipendien Call #15 / ProjektID: 5110 / Projekt: Künstliche Intelligenz: Eine grund- und datenschutzrechtliche Untersuchung

 

Überzogene Erwartungen und Zukunftsangst

Schon seit ihren Anfängen begleiten den Werdegang von KI zwei Phänomene, die in unterschiedlichen Ausformungen immer wieder auftreten. Zum einen ist dies eine vollkommen überzogene Erwartungshaltung, was den Stand der Technik von KI-Systemen betrifft;[1] und zum anderen, bzw damit einhergehend, eine gewisse Skepsis und Zukunftsangst[2] hinsichtlich der befürchteten gesellschaftlichen Auswirkungen der Technologie.[3] Jedoch sind beide Geisteshaltungen verfehlt und gehen an der (aktuellen) technischen Realität vorbei.[4] Auch der emotional aufgeladene Begriff „Künstliche Intelligenz[5] trägt hierbei nicht zur Entspannung bei, sondern weckt vielmehr falsche Vorstellungen über die Möglichkeiten und den Stand von Forschung und Entwicklung zu KI.[6] Bereits mehrfach führten illusorische Erwartungshaltungen, die in weiterer Folge unerfüllt blieben, zu Phasen von reduzierter Forschungs- und Entwicklungsaktivität;[7] nur um wenig später – ausgelöst durch technische Fortschritte – wieder von einem Hype abgelöst zu werden.[8] Die nachstehende Abbildung verdeutlicht diese Entwicklung:

 

Abbildung: Verwendung des Begriffs Künstliche Intelligenz, seit seiner Einführung 1956.  Eine ähnliche Entwicklung zeigt sich auch beim englischen Pendant „Artificial Intelligence“.

Abbildung 1: Verwendung des Begriffs Künstliche Intelligenz, seit seiner Einführung 1956.[9] Eine ähnliche Entwicklung zeigt sich auch beim englischen Pendant „Artificial Intelligence“.[10]

 

Datengetriebene KI als Schrittmacher

Der aktuelle Stand der Technik wird maßgeblich von der, sinnbildlich gesprochenen, datengetriebenen (schwachen)[11] KI geprägt. Dies ist, neben Fortschritten bei den unterschiedlichen Lernverfahren, va auf die hohe Verfügbarkeit von großen Datenmengen[12] (Stichwort „Big Data“) und immer größer werdenden Rechen- und Speicherkapazitäten zurückzuführen.[13] Wenngleich in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte in der KI-Entwicklung erzielt wurden, ist doch nüchtern darauf hinzuweisen, dass die in den Medien immer wieder kolportierten Fähigkeiten von „der KI“ als System, das dem Menschen in  seinem Verhalten und seiner Entscheidungsfindung gleicht bzw diese sogar übertrifft, (noch) nicht existiert.[14]

 

[1]          Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (2006) 23.

[2]          Hvistendahl, Can we stop AI outsmarting humanity?, TheGuardian, 28.3.2019.

[3]          Niederée/Nejdl, in Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter/Beck, Künstliche Intelligenz und Robotik (2020) 43.

[4]          Stiemerling, Technische Grundlagen, in Kaulartz/Braegelmann, Rechtshandbuch Artificial Intelligence (2020) 30.

[5]          Der Begriff wurde vom Informatiker John McCarthy geprägt und geht auf eine Konferenz im Jahre 1956 zurück, den sog „Dartmouth Workshop“, vgl hiezu McCarthy/Minsky/Rochester/Shannon, A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31 1955, AI Magazine 2006, Vol 27 (No 4), 12; siehe erläuternd Russel/Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach3 (2010) 17.

[6]          Stiemerling, Technische Grundlagen, in Kaulartz/Braegelmann, Rechtshandbuch Artificial Intelligence (2020) 15 (30).

[7]          Sog „AI Winters“ nach Russel/Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach3 (2010) 24.

[8]          Niederée/Nejdl, in Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter/Beck, Künstliche Intelligenz und Robotik (2020) 43.

[9]          Google Books Ngram Viewer nach Eingabe von „Künstlicher Intelligenz“ im Zeitraum von 1950 bis 2019, eingeschränkt auf den Textkorpus Deutsch, abrufbar unter: <https://books.google.com/ngrams >(30.10.2021).

[10]        Ibid nach Eingabe von „Artificial Intelligence“ im Zeitraum von 1950 bis 2019, eingeschränkt auf den Textkorpus Englisch.

[11]        Wobei das Attribut „schwach“ das Innovationspotenzial der Technologie in keiner Weise abwertet, sondern sich lediglich auf die grundlegende Zielrichtung des Systems bezieht. Vgl ausführlich Russel/Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach3 (2010) 1020.

[12]        Vgl ausführlich Witten/Eibe/Hall/Pal, Data Mining4 (2017) 4; vgl auch Russel/Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach3 (2010) 27.

[13]        Niederée/Nejdl, Technische Grundlagen der KI, in Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter/Beck, Künstliche Intelligenz und Robotik (2020) 45.

[14]        Für eine tiefgründigere Auseinandersetzung wird auf weiterführende (technische) Literatur verwiesen; vgl etwa Russel/Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach3 (2010) 1044.

 

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