KI Alter Wein in neuen Fässern

Eine kritische Betrachtung

KI Alter Wein in neuen Fässern? In der heutigen Zeit scheint künstliche Intelligenz (KI) allgegenwärtig zu sein. Doch ist KI wirklich so revolutionär, wie oft behauptet wird, oder handelt es sich vielmehr um alten Wein in neuen Fässern? Dieser Artikel beleuchtet kritisch den aktuellen KI-Hype und untersucht, inwieweit moderne KI-Technologien tatsächlich Neues bieten.

Der KI-Hype und seine historischen Wurzeln

Der gegenwärtige Boom rund um künstliche Intelligenz erweckt den Eindruck, als handle es sich um völlig neuartige Technologien. Tatsächlich reichen die Grundlagen vieler heute als „KI“ vermarkteter Konzepte jedoch Jahrzehnte zurück [Quelle: 3]. Bereits in den 1990er Jahren und teilweise noch früher wurden wesentliche Grundlagen für heutige KI-Systeme gelegt.

Dies wirft die Frage auf: Ist KI – alter Wein in neuen Fässern? Oder bieten moderne KI-Technologien tatsächlich bahnbrechende Neuerungen?

Was ist wirklich neu an moderner KI?

Bei näherer Betrachtung zeigt sich, dass nur ein einziger Aspekt aktueller KI-Tools wirklich neu ist: die sogenannten Transformers [Quelle: 3]. Diese bilden die Grundlage für Large Language Models wie GPT und sind für das „T“ in ChatGPT verantwortlich.

Fast alle anderen Technologien, die heute unter dem Begriff KI zusammengefasst werden, basieren auf deutlich älteren Konzepten:

Neuronale Netze wurden bereits in den 1940er Jahren entwickelt
Grundlegende Machine Learning Algorithmen stammen aus den 1960er Jahren
Expertensysteme erlebten in den 1980er Jahren ihren Höhepunkt

Der Hauptunterschied zu früher besteht darin, dass diese Technologien heute dank gestiegener Rechenleistung und größerer Datenmengen deutlich leistungsfähiger, schneller und alltagstauglicher geworden sind.

KI Alter Wein in neuen Fässern?

Angesichts dieser historischen Kontinuität stellt sich die Frage: Ist der aktuelle KI-Hype also nur KI Alter Wein in neuen Fässern? Die Antwort ist nicht eindeutig.

Einerseits basieren viele als revolutionär vermarktete KI-Anwendungen tatsächlich auf lange bekannten Grundlagen. Der inflationäre Gebrauch des Begriffs „KI“ für teils simple Automatisierungen verstärkt den Eindruck, es handle sich oft um alten Wein in neuen Fässern [Quelle: 3].

Andererseits haben die enormen Fortschritte bei Rechenleistung, Datenverfügbarkeit und Algorithmen in den letzten Jahren zu Fähigkeiten geführt, die früher undenkbar waren. Insbesondere Large Language Models wie GPT-3 zeigen Leistungen, die weit über frühere KI-Systeme hinausgehen.

Kritische Perspektiven auf den KI-Diskurs

Um den aktuellen KI-Diskurs besser einordnen zu können, lohnt sich ein Blick auf kritische Analysen zum Thema „Zukunftskompetenzen“ und „KI-Kompetenzen“.

Professor Marco Kalz von der Pädagogischen Hochschule Heidelberg argumentiert, dass viele der als neu propagierten „Future Skills“ oder „KI-Kompetenzen“ in Wirklichkeit altbekannte Fähigkeiten in neuem Gewand sind [Quelle: 1]. Er kritisiert die Inflation immer neuer Kompetenz-Begriffe und plädiert stattdessen für einen Fokus auf grundlegende, evidenzbasierte Variablen wie Problemlösen, Metakognition und Zusammenarbeit [Quelle: 1].

Diese Perspektive lässt sich auch auf den KI-Diskurs übertragen: Statt ständig neue „KI-Revolutionen“ auszurufen, wäre es sinnvoller, sich auf die tatsächlichen Veränderungen und Herausforderungen zu konzentrieren, die KI-Technologien mit sich bringen.

Ethische Herausforderungen: Nicht neu, aber drängender

Ein Bereich, in dem KI tatsächlich neue Dimensionen eröffnet, sind ethische Fragestellungen. Zwar haben Maschinen selbst kein Gewissen und können nicht unethisch handeln [Quelle: 4]. Die Entscheidungen, die Menschen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen treffen, können jedoch sehr wohl ethische Probleme aufwerfen.

Voreingenommene Daten, diskriminierende Algorithmen oder der Missbrauch von KI-Technologien für Manipulation und Desinformation sind reale Gefahren [Quelle: 4]. Diese Herausforderungen sind nicht grundsätzlich neu, gewinnen durch die zunehmende Verbreitung und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen jedoch an Brisanz.

KI Alter Wein in neuen Fässern oder echte Innovation?

Zusammenfassend lässt sich sagen: KI ist weder komplett alter Wein in neuen Fässern noch eine vollkommen revolutionäre Technologie. Die Wahrheit liegt, wie so oft, in der Mitte.

Viele Grundlagen heutiger KI-Systeme sind tatsächlich Jahrzehnte alt. Der inflationäre Gebrauch des Begriffs „KI“ für teils simple Automatisierungen rechtfertigt durchaus die kritische Frage, ob es sich oft um alten Wein in neuen Fässern handelt.

Gleichzeitig haben die enormen technologischen Fortschritte der letzten Jahre zu KI-Fähigkeiten geführt, die früher undenkbar waren. Insbesondere Large Language Models wie GPT-3 zeigen Leistungen, die weit über frühere KI-Systeme hinausgehen.

Fazit: Nüchterne Betrachtung statt Hype

Statt blindem Hype oder pauschaler Ablehnung ist eine differenzierte Betrachtung von KI-Technologien nötig. Weder handelt es sich um reinen alten Wein in neuen Fässern, noch um eine alles revolutionierende Wunderwaffe.

Sinnvoll ist ein nüchterner Blick auf die tatsächlichen Möglichkeiten und Grenzen moderner KI-Systeme. Dabei gilt es, sowohl die historische Kontinuität als auch die neuen Dimensionen aktueller KI-Technologien zu berücksichtigen.

Nur so lassen sich die Chancen von KI nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen angemessen adressieren. KI mag teilweise alter Wein in neuen Fässern sein – doch der neue Schlauch macht durchaus einen Unterschied.

Quellen

https://www.static.tu.berlin/fileadmin/www/10005328/Ressourcen/dghd_futureskills-kalz-2023.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=uUIz1VV4Mqw
https://www.golem.de/news/alles-ist-ki-alter-wein-in-neuen-schlaeuchen-2411-190394.html
https://www.embarc.de/roewekamp-ki-ethik/