Thilo Stadelmann erklärt, was künstliche Intelligenz wirklich ist

KI ist ein Werkzeug, kein Wesen. ChatGPT klingt wie ein Mensch, ist aber keiner. Thilo Stadelmann erklärt in seinem Vortrag: Wie können wir KI verstehen, in einfachen Bildern, wie KI funktioniert, woher die Angst vor «übermächtigen Maschinen» kommt und warum er trotzdem zuversichtlich bleibt.

Kurz gesagt:

• KI versteht nicht, sie rechnet mit Wahrscheinlichkeiten. Sie liefert, was statistisch am besten passt.
• Die Geschichten von Maschinen, die uns beherrschen, beruhen auf Weltanschauungen und nicht auf der heutigen Technik.
• Die Risiken sind real, aber handhabbar. Die Zukunft ist offen und lässt sich gestalten.

Thilo Stadelmann ist Professor für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der ZHAW in Winterthur. In einer vierteiligen Vortragsreihe vor rund 500 Teilnehmenden aus Wirtschaft und Gemeinden hat er das Thema eingeordnet.

Er beginnt mit zwei Beispielen. Das erste stammt von Google DeepMind: Aus einem einzigen Satz, etwa «Helikopterflug über eine Klippe mit Wasserfall», entsteht eine fotorealistische 3D-Welt, in der man sich frei bewegen kann. Das zweite ist ein Rätsel, das Stadelmann einem Chatbot stellte: Ein Arzt, der ausdrücklich der Vater eines Jungen ist, sagt, er könne den Jungen nicht operieren, dieser sei sein Sohn. Wer ist der Arzt für den Jungen? Der Chatbot antwortete: die Mutter. Jedes Kind hätte es gewusst. Wie kann ein System gleichzeitig so beeindrucken und so danebenliegen?

KI simuliert Verhalten, sie denkt nicht

Stadelmann erklärt: KI habe wenig mit Intelligenz zu tun. Sie ahme intelligentes Verhalten nach, so wie ein Computer das Wetter simulieren kann, ohne dass es regnet. KI sei dabei keine einzelne Technik, sondern eine Werkzeugkiste mit sehr vielen verschiedenen Methoden.

Die erfolgreichste Methode der letzten Jahre heisst maschinelles Lernen. Das Prinzip: Man zeigt dem Computer sehr viele Beispiele, etwa Fotos von Katzen und Hunden. Er stellt seine internen «Regler» so lange ein, bis er die beiden zuverlässig unterscheiden kann, und nennt am Ende eine Wahrscheinlichkeit. Fachleute sprechen von einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Auf demselben Prinzip beruhen grosse Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLM) wie ChatGPT. Sie haben aus riesigen Textmengen gelernt, welches Wort wahrscheinlich als nächstes folgt, und bauen ihre Antwort Wort für Wort zusammen. Auf die Frage, was durch Asunción fliesst, ergänzt das System Schritt für Schritt: «der Río Paraguay».

Das erklärt auch den Fehler beim Rätsel. Die Standardversion steht tausendfach im Internet, fast immer mit der Antwort «die Mutter». Das System hat diese Häufigkeit gelernt und folgt ihr, obwohl die Frage abgewandelt war. Es kenne weder Wahrheit noch Fakten, sagt Stadelmann, nur Statistik.

Daraus ergeben sich drei Folgerungen:

• Nicht neutral: Die Systeme haben alles übernommen, was im Internet steht, auch Vorurteile.
• Immer fehlbar: Fehler, sogenannte Halluzinationen, gehören zum Prinzip. Dabei klingt die KI auch dann überzeugt, wenn sie danebenliegt.
• Andere Fehler als bei Menschen: Mal scheitert sie an Einfachem, mal gelingt ihr Schwieriges. Deshalb kontrolliert man oft an der falschen Stelle.

Sein Bild dazu: KI verhält sich zum Menschen wie ein DJ zum Musiker. Bei Tanzmusik hört man kaum einen Unterschied, doch der DJ mixt Aufnahmen, der Musiker spielt ein Instrument. Bei einer romantischen Ballade fällt der Unterschied auf. Ebenso ist ein Chatbot ein «Personensimulator», aber keine Person, so wie ein Flugsimulator kein Flugzeug ist. Dass wir das leicht vergessen, liegt laut Stadelmann auch daran, dass Anbieter ein wirtschaftliches Interesse haben, wenn wir KI für etwas Menschenähnliches halten.

Woher kommen die Bilder von übermächtigen Maschinen?

Wenn sich die Technik so nüchtern erklären lässt, warum zeigen Medien so oft Szenarien wie aus dem Film «Matrix»? Stadelmann antwortet: Diese Geschichten beruhen nicht auf der heutigen Technik, sondern auf Weltanschauungen, die im Silicon Valley verbreitet sind. Er nennt drei Ideen:

1. Mensch und Computer seien im Kern dasselbe, nämlich Informationsverarbeiter (Rationalismus).
2. Dann könne ein Computer irgendwann alles, was der Mensch kann, und sich danach selbst verbessern (Singularitarismus).
3. Der Mensch solle deshalb weniger menschlich und mehr maschinell werden (Transhumanismus).

Das seien Glaubenssätze, keine wissenschaftlichen Erkenntnisse. Forschende fassen sie unter dem Kürzel TESCREAL zusammen. Stadelmann hält diesen gedanklichen Dreisprung für letztlich menschenverachtend, weil er dem Menschen Wert und Würde abspricht.

Dem stellt er eine andere Sicht gegenüber: das biblische Menschenbild, das als Grundlage für die Erklärung der universellen Menschenrechte diente. Der Mensch ist «wunderbar gemacht» (Psalm 139), nach dem Bild Gottes geschaffen und von Gott geliebt. Aus dieser Sicht ist Technologie ein Werkzeug, das dem Menschen gegeben ist, um Gutes zu bewirken. Dieselbe Technik führe mit dieser Grundlage zu einem ganz anderen Ausblick auf die Zukunft.

Wie realistisch sind die Szenarien?

Das einzige technische Argument für baldige «Superintelligenz» (Artificial General Intelligence, AGI) sind laut Stadelmann die sogenannten empirischen Skalierungsgesetze des maschinellen Lernens. Gemeint ist die Beobachtung, dass KI-Modelle besser wurden, je mehr Rechenleistung und Daten man einsetzte. Er zeigt das an einem Bildmodell: Mit 32-mal mehr Rechenleistung wird aus einem unscharfen Gebilde ein gestochen scharfes Bild. Doch das sei eine Beobachtung und kein Naturgesetz, und seiner Einschätzung nach flache der Effekt seit 2 Jahren ab. Dass Maschinen sich im notwendigen Umfang selbst verbessern, sei bisher eine Annahme, die noch niemand beobachtet habe.

Eine nüchterne Gegenposition vertritt auch der Informatiker Arvind Narayanan von der Princeton University. Er beschreibt KI als «normale Technologie», vergleichbar mit Strom oder dem Internet: mächtig, aber sie braucht Jahrzehnte, bis sie sich durchsetzt. Stadelmann rät zudem, Hype und Angstmacherei kritisch zu hören, denn die Anbieter verdienen an grossen Versprechen.

Auch beim Thema Arbeitsplätze mahnt er zur Gelassenheit. KI automatisiere einzelne Aufgaben, nicht ganze Berufe. Vor Jahren hiess es, Radiologen würden überflüssig, weil KI-Röntgenbilder gut auswerten kann. Heute brauche es laut Stadelmann mehr Radiologen als je zuvor, denn ihre Arbeit besteht aus weit mehr als dem Blick aufs Bild: Sie besprechen Befunde, sprechen mit Patienten und stimmen sich mit Kollegen ab. Dieses «Dazwischen» mache Menschen wertvoll.

Die Einordnung der Risiken stammt aus dem vierten Vortrag: Gehen Glaube und KI zusammen? Künstliche Intelligenz und Gemeinde (Einführung 4/4)

Ein Riesending, aber keine grosse Sache

Risiken gebe es durchaus, sagt Stadelmann: Abhängigkeit von der Technik und von Anbietern, Diskriminierung durch einseitige Daten, Unsicherheit auf dem Arbeitsmarkt, Verlust von Fähigkeiten und Handlungshoheit. Er sieht darin aber keine unüberwindbaren Hürden, wenn man die Dinge gezielt anginge. Sie liessen sich mit technischen Lösungen (etwa der «algorithmischen Fairness»), neuen Gewohnheiten und klaren Regeln im Griff behalten.

Sein Schlussbild ist die Raupe, die sich verpuppt und als Schmetterling herauskommt. Für die Raupe ist das ein Riesending, aber es ist nichts Ungewöhnliches, und bisher hat es jede Raupe geschafft. So sei es auch mit KI: Chancen und Risiken, Nutzen und Fehler gehörten zusammen und sollten gleichzeitig im Blick bleiben.

Und die Zukunft sei offen. Das Dümmste wäre, sich entmutigt zurückzuziehen und die Gestaltung denen zu überlassen, die vor allem Geld verdienen wollen. Stadelmann lädt dazu ein, mitzuarbeiten, auch mit einer christlichen Stimme: Wenn sie fehle, fehle etwas.

Mehr dazu: Wie können wir KI verstehen? Über Technologie, Weltanschauung, und den Menschen (Einführung 1/4)

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