Künstliche Intelligenz
WAS IST KI UND WIE BEEINFLUSST SIE UNSERE GESELLSCHAFT?
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Künstliche Intelligenz und gesellschaftliche Machtstrukturen
Künstliche Intelligenz (kurz KI), Machine Learning, Algorithmen, Big Data. Wohl kaum jemand hört zum ersten Mal von diesen Begriffen – im Laufe der letzten Jahre haben sie einen festen Platz in unserem Wortschatz eingenommen. Aber worum geht es bei diesen Begriffen überhaupt genau? Was steckt dahinter und welche Fragestellungen werfen sie auf? Was haben KI & Co. schon heute für einen Einfluss, wohin kann die Entwicklung gehen? Und warum sollten wir uns damit überhaupt befassen oder gar darüber diskutieren?
Im Themenfeld Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Algorithmen und Big Data sind technologische und gesellschaftliche Aspekte untrennbar verknüpft und bilden häufig ein Spannungsfeld. Der Ausgangspunkt für diese Technologien ist die Sammlung digitaler Daten in jeglicher Form. Sie werden heute fast von jedem Menschen täglich und weltweit erzeugt. Egal, ob beispielsweise beim Einkauf mit der Kreditkarte, bei dem Bewegen in sozialen Netzwerken, der Nutzung von GPS innerhalb verschiedenster digitaler Anwendungen oder dem Kontakt mit einer öffentlichen Behörde. Hierdurch entstehen gewaltige Datenmengen, die durch neue Technologien für unterschiedlichste Zwecke analysiert, aufbereitet, zueinander in Beziehung gesetzt und weiterverwendet werden.
Ob Wirtschaft, Industrie, Politik oder Wissenschaft: Teilgebiete wie Künstliche Intelligenz sind nicht mehr wegzudenken. Wie damit heute schon gearbeitet wird und welche Vorteile dadurch für die Gesellschaft entstehen, soll im Folgenden näher beleuchtet werden. Gleichzeitig müssen auch die damit einhergehenden Risiken behandelt werden: So tragen Algorithmen heute nicht nur zur dazu bei, dass wir schneller die Inhalte finden, die uns am meisten interessieren. Die Systeme sind von Menschen gemacht und übernehmen in vielen Fällen deren Vorurteile. So können diese Systeme dazu beitragen, dass diskriminierende Machtstrukturen durch die Nutzung technischer Mittel reproduziert und weiter verfestigt werden. Vor allem junge Menschen sollten die Prinzipien dahinter verstehen und sich an der Debatte beteiligen, wie solche Technologien zu bewerten und wie sie zu gestalten sind. Denn fest steht: Algorithmen beeinflussen schon heute unser Leben maßgeblich.
Konzepte und Definitionen
Um im Themengebiet KI und Big Data mitreden zu können, ist es zunächst wichtig, zu verstehen, worüber überhaupt geredet wird. Denn oft werden verschiedene Begriffe ungenau, missverständlich oder sogar falsch gebraucht. Die folgende interaktive Mindmap stellt die wichtigsten Aspekte im Themenfeld anschaulich dar und bietet einen Überblick über die verschiedenen Definitionen.
Künstliche Intelligenz im Alltag
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Eine allgemein akzeptierte Definition zu Künstlicher Intelligenz gibt es nicht. Der Begriff wird von einigen Wissenschaftler_innen sogar abgelehnt, da er oft ungenau verwendet wird. KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das versucht, kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Planen oder Problemlösen in Computersystemen zu realisieren. Der Begriff KI steht somit für Systeme, die ein Verhalten menschlicher „Intelligenz“ zeigen, z. B. Muster erkennen, Ereignisse vorhersagen, deren Eintreffen durch Unsicherheit getrübt ist, Entscheidungen unter komplexen Bedingungen treffen. KI kann durch vielfältige Anwendungsszenarien Einfluss auf die gesamte Zivilgesellschaft ausüben.
- Algorithmus
- Ein Algorithmus ist eine genaue Handlungsanweisung oder Berechnungsvorschrift für Computer, um eine Aufgabe zu lösen. Algorithmen sind Rechenoperationen, die die gesammelten Daten (Big Data) erst nutzbar machen, indem sie in der Datenbasis Muster oder Systematiken erkennen. Technologien wie Machine Learning nutzen dann wiederum die von den Algorithmen erarbeiteten Informationen.
- Maschinelles Lernen (ML)
- Maschinelles Lernen ist eine grundlegende Methode im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie zielt darauf, dass Maschinen ohne explizite Programmierung eines konkreten Lösungswegs automatisiert sinnvolle Ergebnisse liefern. Dabei unterscheidet sich ML von der herkömmlichen Programmierung dadurch, dass es keine vordefinierten Regeln für das Programm gibt, sondern der Algorithmus anhand von Beispielen selbstständig „lernt“ und sich stetig anpasst und verbessert. ML-Algorithmen generieren ihr „Wissen“ also auf der Basis von Daten und Erfahrungen.
- Big Data
- Big Data ist die Ausgangsbasis für sämtliche Technologien im Themenfeld KI. Der Ausdruck Big Data beschreibt Datenmengen, die sich vor allem durch ihren großen Umfang sowie die Geschwindigkeit auszeichnen, mit der sie anfallen. Oft handelt es sich dabei um größtenteils komplizierte und unstrukturierte Daten, die etwa von Sozialen Netzwerken oder mobilen Geräten stammen. Sie werden von jedem Menschen tagtäglich bei der Benutzung verschiedenster digitaler Dienste erzeugt und gesammelt.
- Gesichtserkennung
- Technologien zur Gesichtserkennung (Englisch: Facial Recognition) sollen es ermöglichen, Personen anhand ihres Gesichtes zu erkennen oder gar eindeutig zu identifizieren. Die Technologie arbeitet mit intelligenten Algorithmen und findet bereits in vielfältigen Bereichen Anwendung: Durch das Erkennen von typischen Merkmalen in Gesichtern, können z.B. Kamerasysteme automatisch auf Gesichter fokussieren, Personen auf digitalen Fotos in Sozialen Netzwerken erkannt werden oder Zugänge zu Bezahlsysteme und Smartphones freigegeben werden. Ein möglicher Einsatz bei der Strafverfolgung ist sehr umstritten, da durch die automatische Gesichtserkennung Persönlichkeitsrechte verletzt werden könnten.
- Empfehlungsalgorythmen
- Empfehlungsalgorythmen werden vielseitig eingesetzt. Beispielsweise Streamingdienste, die ihren Nutzer_innen Audio- und Videodaten ohne Download zum Anhören bzw. Ansehen zur Verfügung stellen, setzen häufig Empfehlungsalgorythmen ein. Dabei wird das Nutzungsverhalten durch den Algorithmus analysiert und auf dieser Basis weitere Inhalte des Streamingdienstes den Nutzer_innen vorgeschlagen. Empfehlungsalgorythemen werden auch in Onlineshops oder auf Sozialen Medien eingesetzt, um Inhalte und Produkte Nutzer_innen direkt anzubieten und so den Verkauf oder die Reichweite zu erhöhen.
- Assistenzsysteme
- Digitale Assistenzsysteme wurden entwickelt, Nutzer_innen bei Handlungen des Alltags zu unterstützen. Dies kann von einfache Hilfsdienste wie beispielsweise Vorleseassistenten bis hin zu sehr komplexen Unterstützungsangeboten wie beispielsweis Kommunikationssystemen reichen. Wenn ein Assistenzsystem selbstständig auf eine Situation reagieren kann und Entscheidungen kontextabhängig trifft, wird es als intelligent bezeichnet. Beispiel für ein solches Assistenzsystem ist der Google Duplex Terminassistent, der nach Aufforderung durch den_die Nutzer_in selbstständig Telefonate führen kann, um Termine oder Reservierungen zu vereinbaren.
- Human Daten
- Unter Human-Daten versteht man vielseitigen Daten von oder über ein Individuum, die durch das Nutzen von digitalen Geräten (Smartphones, Laptops, Smartwatch) in unterschiedlichen Lebensbereichen erzeugt und gesammelt werden. Dies können beispielsweise Gesundheitsdaten durch das digital begleitete Fitnesstraining sein oder auch Daten über Nutz- und Kaufverhalten auf Onlineportalen, woraus wiederum Interessen, politische Einstellungen oder Geschmack abgeleitet wird. Diese Daten bieten beispielsweise die Grundlage für Algorithmen oder das Microtargeting.
KI hat bereits jetzt viele greifbare Auswirkungen auf unseren Alltag. Den vielfältigen Anwendungsbereich rund um das Thema Big Data und die zugehörigen Technologien beleuchtet daher das Workshopkonzept im Themenbaustein KI im Alltag genauer. Dabei wird ersichtlich, in welchen Bereichen unser tägliches Leben von diesen Neuerungen geprägt und verändert wurde. Gleichzeitig ermöglicht das einen Blick auf zukünftige Entwicklungen und eine kritische Einordnung in Bezug auf die gesellschaftlichen Auswirkungen von Machine-Learning-Systemen.
Dass mit KI und Co. auch potenzielle Risiken einhergehen können, insbesondere in Bezug auf die Reproduktion von Diskriminierungsstrukturen, zeigt der Workshop Strukturelle Diskriminierung durch KI. Dadurch sollen Jugendliche und junge Erwachsene für diese Gefahren sensibilisiert werden.
