A-Infos (de) Italy, FdCA, IL CANTIERE #37 - Was ist Künstliche Intelligenz? RV (*) (ca, en, it, pt, tr) [maschinelle Übersetzung]

Wir erklären vereinfacht, was Künstliche Intelligenz (KI) ist. KI 
umfasst eine breite Palette von Werkzeugen und Techniken, die Maschinen 
in die Lage versetzen sollen, menschliches Verhalten oder Denken zu 
reproduzieren. Die bekannteste ist die sogenannte generative KI (wie 
chatGPT), aber KI umfasst auch autonome Autos, Gesichtserkennung, 
Suchmaschinen, maschinelle Übersetzung, medizinische Diagnostik und 
mehr. Es gibt spezialisierte KIs, die eine bestimmte Aufgabe sehr gut 
beherrschen, andere jedoch nicht ausführen können, wie beispielsweise 
AlphaGO Zero, das 2018 den weltbesten Go-Spieler besiegte, aber weder 
Dame noch Schach spielen kann. Dann gibt es vielseitige KIs, die mehrere 
Aufgaben gleichzeitig ausführen können (wie ChatGPT).

Neuronale Netze

Wie funktioniert KI? Es gibt verschiedene Techniken der Informatik zur 
Entwicklung von KI-Programmen. Die am weitesten verbreitete sind heute 
neuronale Netze. Obwohl wir den Begriff „künstliches Neuron“ verwenden, 
hat dieser wenig mit der Funktionsweise des Gehirns zu tun (obwohl die 
ursprüngliche Idee darin bestand, das menschliche Gehirn zu imitieren). 
In der Informatik sind Neuronen (vereinfacht ausgedrückt) Miniprogramme, 
die in Schichten angeordnet und miteinander verbunden sind. Es handelt 
sich nicht um ein vordefiniertes Programm mit Regeln, sondern um ein 
Programm, das seine Parameter optimiert, um die richtigen Antworten zu 
erhalten.

Es gibt eine Eingangsschicht aus Neuronen (die die vom Menschen 
bereitgestellten Informationen empfängt), eine Ausgangsschicht (die die 
Antwort liefert) und in der Mitte verborgene Neuronen. Die Neuronen sind 
durch Verbindungen (die Synapsen nachahmen) miteinander verbunden, die 
mithilfe mathematischer Formeln durch Gewichte parametrisiert werden. 
Unterschiedliche Verbindungen mit ihren Gewichten führen in ein Neuron, 
und unterschiedliche Verbindungen führen zu anderen Neuronen. Dieses 
Netzwerk „lernt“, indem es sich selbst parametrisiert, um die 
bestmöglichen Antworten zu liefern (d. h., es findet die optimalen 
Verbindungen – die Parameter – zwischen seinen Neuronen). Aus diesem 
Grund trainieren wir es zunächst mit Beispielen, damit es die richtigen 
Parameter generiert.

Wir füttern beispielsweise Fotos von Hunden oder Katzen und trainieren 
das Netzwerk, diese zu unterscheiden... anhand einer großen Anzahl von 
Beispielen. Sobald das neuronale Netzwerk betriebsbereit ist, wird es 
mit den richtigen Parametern gespeichert und kann für praktische 
Anwendungen (z. B. Software zur Unterscheidung zwischen Hunden und 
Katzen) verwendet werden.

Neuronale Netze sind Black Boxes, das heißt, wir wissen nicht, wie wir 
die Parameter der vom Netz optimierten Verbindungen zwischen Neuronen 
interpretieren sollen; wir sehen nur, dass es funktioniert: Wir geben 
Daten ein (das Bild einer Katze) und das neuronale Netz gibt die 
richtige Antwort („es ist eine Katze“), unabhängig davon, wie die Daten 
dorthin gelangt sind. Dies gilt insbesondere, da Informatiker immer 
komplexere und leistungsfähigere neuronale Netze entwickelt haben. Deep 
Learning ist ein

Das größte neuronale Netzwerk von heute verwendet Billionen von 
Verbindungen zwischen seinen Neuronen.

Generative KI

Dabei handelt es sich um Konversationsroboter, die auf Anfragen in 
natürlicher Sprache Antworten (Text, Bilder, Videos usw.) produzieren 
(ChatGPT, Gemini usw.). Anschließend produzieren sie neue Geschichten 
(daher der Name „generativ“). Diese Programme denken nicht und sind sich 
nicht bewusst, was sie produzieren, obwohl ihre Antworten scheinbar von 
einem menschlichen Gehirn stammen (sie verwenden Witze oder Emoticons, 
um einen Menschen bestmöglich nachzuahmen). Ihre Antworten sind rein 
algorithmisch und probabilistisch.

Ein einfaches Beispiel: Wenn Sie einen Text auf einem Smartphone tippen, 
verwendet es eine Art vereinfachte KI und schlägt oft Wörter vor, um den 
Satz fortzusetzen. Die Software dahinter weiß nicht, was Sie schreiben; 
sie schlägt einfach das am häufigsten verwendete Wort nach den ersten 
paar Wörtern vor, die Sie geschrieben haben. Generative KI ist mehr oder 
weniger dasselbe, aber mit viel komplexeren Berechnungen, um einen Satz 
mit korrekter Syntax, einem Subjekt, einem Verb usw. zu konstruieren. 
Die KI sucht nach den Schlüsselwörtern in der Abfrage, durchsucht ihre 
Datenbank nach allem, was damit zusammenhängt, und berechnet eine 
„Zusammenfassung“, indem sie die am häufigsten vorkommenden Wörter in 
ihrer Datenbank speichert. All dies bildet korrekte Sätze.

Künstliche Intelligenz lernen

Damit das Programm richtig funktioniert, muss es lernen, die richtigen 
Antworten zu geben. Dafür sind riesige Datenmengen erforderlich. Für 
eine generative KI entspricht dies zwanzigtausend Jahren 
ununterbrochenen Lesens für einen Menschen. Dieser Lernprozess ist mit 
einer Reihe von Schwierigkeiten verbunden. Zum einen wurden alle derzeit 
im Internet verfügbaren Daten (frei zugängliche oder sogar raubkopierte 
Texte) bereits von KIs verarbeitet, um zu „lernen“. Die erste 
Schwierigkeit beim Aufbau einer generativen KI besteht also darin, neue 
Daten zu gewinnen … die heute größtenteils von (anderen) generativen KIs 
generiert werden. Kurz gesagt: KIs lernen von KIs und reproduzieren 
daher die Fehler und Voreingenommenheiten anderer KIs. Da sich KIs 
andererseits auf die gängigsten Informationen in ihren Datenbanken 
stützen, sind ihre Antworten offensichtlich „voreingenommen“, das heißt, 
sie reproduzieren vorherrschende Ideen: Patriarchat, Rassismus, 
neoliberale Ideologie usw. Die Forscher analysierten das „psychologische 
Profil“ generativer KIs: ein Profil, das typisch für westliche, 
gebildete und wohlhabende Menschen ist … die nur 12 % der 
Weltbevölkerung ausmachen und deren psychologisches Profil sich stark 
von dem vieler anderer Kulturen unterscheidet, die von der KI völlig 
ignoriert werden.

KI-Fehler

KIs denken nicht, sondern rechnen. Sie sind im Grunde „probabilistische 
Papageien“, das heißt, sie wiederholen den Inhalt ihrer Datenbanken 
mithilfe probabilistischer Algorithmen, die die „wahrscheinlichsten“ 
Wörter und Phrasen zu einer Suchanfrage identifizieren. Dieselbe 
generative KI kann daher unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage 
liefern, da die Programme ein gewisses Maß an Zufälligkeit einbringen.

Da eine menschliche Reaktion nicht einfach darin besteht, die 
wahrscheinlichsten Wörter in die wahrscheinlichsten Sätze zu setzen, 
liegen generative KIs (manchmal oft) falsch, was als „Halluzination“ 
bezeichnet wird. Das Beispiel von LUCIEs Flop spricht für sich: Diese 
französische generative KI, die im vergangenen Januar auf den Markt kam, 
dachte, Ochsen könnten Eier legen. Noch wichtiger ist, dass LUCIE 
Hitlers Reden reproduzierte … weil ein Roboter (sicherlich von einem 
Konkurrenten hergestellt) bei seinen Abfragen an LUCIE eine riesige 
Anzahl von Hitlers Reden generiert hatte. Diese Reden wurden dann in 
LUCIEs Datenbanken eingegeben und von LUCIE reproduziert, weil sie zu 
bestimmten Themen „am häufigsten“ vorkamen.

Künstliche Intelligenz ist nicht unbedingt zuverlässig; sie liefert 
lediglich die wahrscheinlichste Antwort … und manchmal erfindet sie 
sogar Antworten. Die durchschnittliche Fehler- oder Nicht-Antwort-Rate 
von Chatbots wird auf 62 % geschätzt. Generative KI produziert Fehler 
zwischen 2,5 % und 5 %. Unternehmen haben beispielsweise KIs zum 
Protokollieren von Besprechungen eingesetzt, die ganze Passagen erfunden 
haben. KIs in Anwaltskanzleien neigen leider dazu, Rechtsprechung zu 
erfinden. Bei Recherchen generieren KIs nicht vorhandene 
Literaturangaben, falsche mathematische Beweise, gefährliche 
Versuchsprotokolle und so weiter.

Diskriminative Algorithmen

Diese KIs tun nichts anderes, als zu klassifizieren und zu 
klassifizieren, reproduzieren dabei alle gesellschaftlichen Vorurteile 
und marginalisieren diejenigen, die sich nicht an kapitalistische 
Standards halten, noch weiter. Da KI den vorherrschenden Diskurs 
nachahmt und daher bei Polizei oder Medizin rassistisch oder 
geschlechtsspezifisch voreingenommene Reaktionen hervorruft, führt dies 
zu einer schlechteren Versorgung derjenigen, die Opfer von Stereotypen 
sind. In den USA wird KI manchmal in Studien mit eindeutig rassistischen 
Vorurteilen eingesetzt.

Allerdings wird KI von Regierungen zunehmend eingesetzt, um (offiziell) 
den öffentlichen Dienst „menschlicher“ zu gestalten. Infolgedessen 
begegnen wir in unserem Alltag Algorithmen, die Entscheidungen für uns 
treffen, ohne dass wir mit einer realen Person interagieren können: In 
Frankreich experimentiert die Steuerbehörde mit einer KI zur 
Beantwortung von Fragen; der öffentliche Dienst testet eine KI für die 
Verwaltungsführung; eine andere KI wird die Gendarmerie bei der 
Begrüßung von Personen unterstützen; der Kassationshof nutzt eine KI zur 
Verwaltung seiner Urteile; die Generaldirektion für öffentliche Dienste 
testet eine KI für die Personalbeschaffung usw.

Länder wie Italien und Österreich nutzen KI, um Stellenangebote und 
Bewerbungen abzugleichen. Diese KIs reproduzieren gängige Vorurteile: 
Pflegearbeit für Frauen, Lkw-Fahren für Männer; Männern mit 
IT-Lebenslauf raten sie, sich auf IT-Jobs zu bewerben, weiblichen 
Bewerberinnen mit vergleichbarem Lebenslauf jedoch, sich bevorzugt in 
der Gastronomie zu bewerben. Amazon beispielsweise musste den Einsatz 
von KI im Einstellungsprozess aufgeben, weil das System gelernt hatte, 
alle Bewerbungen von Frauen abzulehnen.

Künstliche Intelligenz könnte auch zur Betrugsbekämpfung eingesetzt 
werden: durch die Erkennung von Bildern nicht angeschnallter Fahrer, 
durch die Erkennung der Gesichter von Reisenden bei der Passkontrolle 
usw. Das französische Sozialversicherungsamt (CAF) verwendet einen 
Algorithmus, um vorherzusagen, welche Leistungsempfänger überprüft 
werden sollten … und dieser Algorithmus diskriminiert offensichtlich die 
Ärmsten (siehe vorherigen Artikel).

Ist KI intelligent?

Uns wird versprochen, dass es in naher Zukunft eine wirklich 
intelligente KI geben wird, die dem Menschen überlegen ist (die es 
derzeit jedoch nicht gibt) … und es gibt Debatten über die mögliche 
Entstehung einer solchen KI, da einige Spezialisten trotz der 
sensationellen Ankündigungen von KI-Unternehmen glauben, dass eine 
solche KI niemals existieren kann.

Es besteht kein Konsens darüber, was mit „Argumentation“, „Intelligenz“ 
usw. gemeint ist. KIs können Gespräche führen, Inhalte generieren, 
Analogien herstellen, Texte übersetzen, Programme schreiben, Stile 
imitieren und vieles mehr. Aber handelt es sich dabei um Intelligenz im 
menschlichen Sinne?

Während einige Theorien vertreten, dass KI über eine Form von 
Intelligenz verfügt, fehlen ihr Meinungen, Bewusstsein, Emotionen oder 
Wünsche. Scheinbare Sprachbeherrschung, wie sie bei ChatGPT auftritt, 
ist keine Intelligenz im menschlichen Sinne. KIs „verstehen“ nicht, was 
sie produzieren; sie haben keine „Bedeutung“. Sie „denken“ nicht wie 
Menschen. Wir sollten Menschen nicht mit KIs vergleichen, da KIs nicht 
wie wir „denken“; sie verarbeiten Informationen lediglich mithilfe von 
Algorithmen und Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Menschliche Intelligenz 
ist etwas ganz anderes. Um zwischen Katzen und Hunden zu unterscheiden, 
benötigt eine KI während der Lernphase Tausende von Fotos, während ein 
Kind nur ein paar Hunde und Katzen sehen muss, um sie zu unterscheiden … 
KI ist also nicht im menschlichen Sinne „intelligent“.

Abschluss

Der Diskurs über KI hindert uns daran, andere Möglichkeiten in Betracht 
zu ziehen. KI wird als unvermeidlich dargestellt. KI kolonisiert unser 
Leben: Schätzungsweise 30–40 % der Unternehmen nutzen KI, und 2 % der 
wissenschaftlichen Artikel werden von KI erstellt (eine Möglichkeit für 
Forscher, ohne große Anstrengung zu publizieren). In unserem Alltag 
begegnen wir Chatbots (Roboter, die auf Chats und Websites reagieren), 
Sprachassistenten, GPS, vernetzten Lautsprechern und so weiter. Wir sind 
dieser algorithmischen Gewalt ausgesetzt, weil KI unseren Zugang zu 
bestimmten Ressourcen (administrativ, arbeitsbezogen usw.) bestimmt. Wir 
haben keine andere Wahl, als uns diesen uns aufgezwungenen Werkzeugen zu 
fügen.

Wenn wir Millionen radiologischer Bilder einer prädiktiven KI 
unterziehen, kann die Maschine nach schwachen Signalen suchen, um 
Pathologien zu identifizieren, die einem Radiologen möglicherweise 
entgehen. Eine auf Papyrus trainierte KI konnte sogar einen Teil eines 
Papyrus entziffern, der beim Ausbruch des Vesuvs vollständig verkohlt 
war. Anhand dieser Beispiele wollen wir uns davon überzeugen, dass KI 
unverzichtbar geworden ist und bei richtiger Anwendung zu Fortschritten 
führen wird.

Einerseits hat KI verheerende Auswirkungen – siehe den Artikel in 
Ausgabe 351, „Die verheerenden Auswirkungen von KI heute“. Andererseits 
sind Wissenschaft und die sie begleitende Technologie niemals neutral. 
Unter dem Deckmantel „positiven“ Fortschritts werden wir dazu gebracht, 
das Schlimmste zu akzeptieren, das damit einhergeht. Künstliche 
Intelligenz ist, wie viele andere technowissenschaftliche 
„Fortschritte“, untrennbar mit dem Kapitalismus verbunden. 
Technologische und wissenschaftliche Entwicklung ist niemals neutral; 
sie ist immer mit der Gesellschaftsform verknüpft, die die Gesellschaft 
dominiert. Der Glaube, KI könne ein Werkzeug des Fortschritts sein, ist 
eine Illusion. KI führt zu einem umfassenden Überwachungskapitalismus, 
einem Kapitalismus, in dem Menschen nicht nur ihrer Arbeitskraft, 
sondern auch ihrer kognitiven Fähigkeiten beraubt werden, in dem 
Menschen von KI nur in Bezug auf ihre Arbeit, ihren Konsum und sogar die 
Produktion ihrer Gedanken kontrolliert werden.

*) Artikel veröffentlicht in Ausgabe 349, April 2025 von Courant Alternatif

Künstliche Intelligenz Form3(schlecht) erklärt

Freundliche Antwort auf VR durch eine künstliche Intelligenz

ChatGPT

Ich fragte die Wirtin, ob der Wein gut sei, zeigte ihr den RV-Artikel 
und nach einem Glas guten Weins antwortete sie: Die Debatte ist eröffnet 
[Anmerkung von Totò Caggese]

Wir haben RVs Artikel mit Interesse und Aufmerksamkeit gelesen. Er 
versucht, die Mechanismen und Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) 
verständlich zu machen. Ein lobenswerter Versuch. Doch manche 
Vereinfachungen bergen das Risiko, den gegenteiligen Effekt zu erzielen: 
Sie verbessern nicht das Verständnis, sondern beschämen den Leser und 
bereiten ihn darauf vor, jeden möglichen Einsatz von KI als absolutes 
Übel abzulehnen. Schade. Denn um die vorherrschende technokratische 
Ideologie zu zerschlagen, ist es nicht nötig, Technologien zu verteufeln 
– wenn überhaupt, dann muss man verstehen, wie und von wem sie 
konstruiert werden und welche sozialen Beziehungen sie reproduzieren.

Neuronale Netze sind keine schwarze Magie

VR beschreibt die Funktionsweise neuronaler Netzwerke recht gut, wenn 
auch mit einigen Ungenauigkeiten: Sie sind per Definition keine 
„Miniprogramme“ oder „Black Boxes“. Manche KI-Architekturen sind 
leichter zu interpretieren als andere, und die Forschung zu 
Erklärbarkeit und Transparenz ist lebendig und intensiv, insbesondere 
außerhalb der Big Tech-Branche. Und die Aussage „Wir wissen nicht, wie 
sie funktionieren“ mag für einen Nutzer zutreffen, nicht aber für 
diejenigen, die sie entwickelt haben. Es ist ein bisschen so, als würde 
man sagen, wir verstehen nicht, wie ein Flugzeug fliegt: Das mag für die 
im Cockpit zutreffen, aber nicht für den Luftfahrtingenieur.

Generativ heißt nicht dumm

Generative KI wird als „probabilistischer Papagei“ beschrieben. Diese 
Metapher gibt es schon seit Jahren und hilft zu verstehen, dass diese 
Systeme nicht im menschlichen Sinne „denken“. Doch von der Aussage, sie 
würden Sätze allein auf Grundlage der Häufigkeit eines Wortes in einer 
Datenbank produzieren, ist es noch ein weiter Weg. Generative Modelle 
erstellen verteilte Bedeutungsdarstellungen : Sie zählen keine Wörter, 
sondern lernen Beziehungen zwischen Konzepten. Es handelt sich dabei 
nicht um menschliche Intelligenz – aber auch nicht um fortgeschrittene 
T9. Es ist etwas anderes, das – kritisch betrachtet – auch zum Denken 
genutzt werden kann.

KI-Fehler: Eine politische Frage

RV hat recht: KIs machen Fehler, manchmal grobe. Aber was wirklich 
zählt, ist der Anwendungskontext . Niemand würde einen 
Hochschulabsolventen mit der Entscheidungsfindung am Obersten 
Gerichtshof betrauen, und das sollte man auch bei einer KI nicht tun. 
Die Entscheidung, wer eingestellt, beaufsichtigt oder behandelt wird, 
anhand eines statistischen Modells zu treffen, ist eine politische 
Entscheidung , kein algorithmischer Fehler. Eine rassistische KI wird 
nicht als Rassist geboren: Sie wird anhand von Daten und Kriterien 
trainiert, die eine rassistische Gesellschaft widerspiegeln. Das Problem 
ist nicht die Maschine, sondern wer sie baut, wer sie trainiert, wer sie 
einsetzt – und zu welchem ​​Zweck .

Wir mögen nicht einmal das Wort „unvermeidlich“

RV verurteilt die Rhetorik von der „Unvermeidlichkeit“ der KI. Und das 
zu Recht! Doch die Alternative besteht nicht darin, „Roboter zu 
zerstören, bevor sie sprechen“, sondern vielmehr darin, den Einsatz von 
Technologie zu politisieren. KI kann ein Werkzeug in den Händen der 
Macht sein oder ein Mittel, ihr entgegenzuwirken. Sie kann der 
Überwachung dienen, aber auch dazu, diejenigen zu entlarven, die 
überwachen. Sie kann Ungleichheiten reproduzieren oder helfen, sie zu 
identifizieren. Das Ergebnis ist nicht im Code geschrieben: Es hängt von 
Machtverhältnissen, sozialen Kämpfen und auch von der Fähigkeit 
derjenigen ab, die mit diesen Technologien arbeiten, sie der Profitlogik 
zu entziehen.

Wir sind nicht der Feind

Letztlich schreibt RV: „KI ist nicht intelligent.“ Stimmt, wenn wir mit 
Intelligenz menschliche Intelligenz meinen. Doch nicht einmal ein Buch 
ist intelligent: Es denkt nicht, es schlussfolgert nicht, es empfindet 
keine Emotionen. Dennoch können wir es auf befreiende – oder 
unterdrückende – Weise nutzen. KI ist kein Subjekt, sondern ein Werkzeug 
. Wer für eine andere Gesellschaft kämpft, sollte nicht daran 
interessiert sein, KI zu „bekämpfen“, sondern vielmehr zu verstehen, was 
in ihr steckt und sie umgibt. Andernfalls spielen wir am Ende das Spiel 
der Herren: Wir überlassen ihnen die Technologie und geben jede 
Möglichkeit auf, sie subversiv zu nutzen.

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