4. Mythen und Wirklichkeit zu KI

Es wird viel diskutiert über KI – und viel kolportiert. Doch welche Aussagen stimmen wirklich bei KI? Werden wir alle vom Terminator abgeholt? Ist KI schon besser als ein Mensch? Wie werden wir in Zukunft arbeiten und klaut uns KI den Arbeitsplatz? In diesem Kapitel geht es um die wichtigsten Mythen rund um Künstliche Intelligenz und wie sie in die Wirklichkeit passen.

Mythos 1: KI ist schon Alltag? Bei mir bestimmt nicht

Weit gefehlt. Die KI ist schon da, um zu bleiben. Häufig unbemerkt, bauen viele Unternehmen Künstliche Intelligenz in ihre Tools und Angebote ein. Ohne Anspruch auf Vollständigkeit hier mal ein paar Beispiele:

Internetsuche

Google setzt KI bereits seit mehreren Jahren ein, denn je besser die Antworten der Suche sind, umso öfter kommen NutzerInnen zurück und nutzen Google. Und je mehr NutzerInnen, je mehr Werbeeinnahmen. Der Suchalgorithmus von Google, „RankBrain“, ist KI-basiert. RankBrain versucht, bei bisher unbekannten Suchanfragen vermutlich gewünschte Suchergebnisse anzuzeigen, indem der Algorithmus die Suchanfrage mit bereits bekannten, bedeutungsähnlichen Suchanfragen verknüpft. Die Ergebnisse der Suche zeichnet Google auf und nutzt sie fürs Training von RankBrain. Das merkt der Nutzende nicht in der Oberfläche von Google, aber die Ergebnisse werden besser (Schreiner, 2020).

Sagen Sie „Cheese“!

Nutzen Sie ein Smartphone? Mit Kamera? Dann nutzen Sie mit großer Wahrscheinlichkeit Künstliche Intelligenz. Die Kamera erkennt z.B. Lichtverhältnisse und optimiert automatisch die Belichtung. Einige Kameras sind schon in der Lage, z.B. bei Texten auf einer Wandtafel im schiefen Winkel die Visualisierung automatisch zu optimieren und die Verzerrung zu korrigieren. Dazu muss die Kamera-KI zunächst erkennen, dass das Motiv ein Text ist, und mit optimalen Textdarstellungen vergleichen, um korrekt anpassen zu können (Prophoto, 2021). Dieselben Kameras glätten Wangen, Stirn und Kinn bei Selfies, erlauben verschiedene Lichtsetzungen bei Portraitfotos und sagen vorher, wo sich ein sich bewegendes Motiv in der Millisekunde befindet, in der auf den Auslöser gedrückt wird. Bei Wind oder sich unvorhergesehen bewegenden Motiven wie etwa laufenden Kindern ein Schärfevorteil.

Putzperle unter Strom

Was braucht man, um gründlich putzen zu können? Genau: Gute Augen. Und die werden bei Staubsaugerrobotern immer besser. Sie kartographieren Wohnungen selbständig und umfahren Hindernisse, die bei der ersten Kartographierung gar nicht im Weg waren, mühelos. Fast 170.000 Patente für maschinelles Sehen wurden bis Anfang 2019 registriert, das ist fast die Hälfte aller KI-Patente (Schreiner, 2020).

Mal das mal auf!

Google bietet mit „Quickdraw“ eine spielerische Möglichkeit für NutzerInnen, die Bilderkennung von Google zu trainieren (Google, 2021). Denn Bilderkennung von Fotos klappt mittlerweile schon recht gut, aber handschriftliche Zeichnungen werden bisher noch schlecht erkannt. Bei Quickdraw gibt der Computer einen Begriff vor, z.B. „Hose“. NutzerInnen haben dann 19 Sekunden Zeit, per Maus ein Bild einer Hose zu malen. Die KI versucht, die Zeichnung zu erkennen. Die dabei generierten Daten werden in einer Datenbank gespeichert. Über Zeit lernt die KI, wie Menschen zeichnen.

Was gucke ich denn mal heute Abend

„Menschen, die das gekauft haben, haben auch das gekauft“. Was bei Amazon zu Beginn des Jahrhunderts noch als einfacher Vergleich begann, läuft heute mittels KI. Nicht nur bei Amazon und Google, auch bei Streamingprogrammen im Internet, wie z.B. Netflix. Netflix sammelt Nutzungsdaten ihrer KundInnen, die in den KI-Algorithmus fließen. Also was geschaut wird, in welcher Reihenfolge, wann, wie lange, usw. Mit dieser Kenntnis der Vorlieben eines individuell