Verstehen von Künstlicher Intelligenz: Echte vs. Falsche KI
Wohin dürfen wir das PDF senden?
Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und ist längst nicht mehr nur ein Thema für Forschungseinrichtungen und große Tech-Unternehmen. Sie findet ihren Weg in betriebliche Anwendungen, in alltägliche Software und in unternehmerische Entscheidungsprozesse.
Diese zunehmende Verbreitung führt jedoch auch zu neuen Fragen. Eine davon lautet, ob es so etwas wie echte und falsche KI gibt. Hinter dieser Frage steht der Wunsch vieler Unternehmen, die Technologien, die sie einsetzen, besser zu verstehen und deren Potenzial realistisch einzuschätzen.
Gibt es echte und falsche künstliche Intelligenz?
Der Begriff falsche KI beschreibt Anwendungen, die auf den ersten Blick intelligent erscheinen, in Wirklichkeit jedoch keine Merkmale von lernenden Systemen enthalten. Diese Systeme nutzen oft feste Regeln oder starre Modelle und sind nicht in der Lage, eigenständig zu lernen oder sich an veränderte Daten anzupassen. Das kann zu Missverständnissen führen, weil Nutzerinnen und Nutzer eine Lernfähigkeit erwarten, die technisch gar nicht gegeben ist.
Die Abgrenzung zwischen echter und falscher KI ist jedoch schwierig, weil es bis heute keine allgemein gültige Definition von künstlicher Intelligenz gibt. Schon die Frage, was Intelligenz überhaupt bedeutet, wird unterschiedlich beantwortet. Elaine Rich beschreibt KI als das Bestreben, Computer so zu gestalten, dass sie Aufgaben ausführen können, bei denen Menschen aktuell noch überlegen sind. Diese Definition ist hilfreich, weil sie KI mit konkreten Fähigkeiten verbindet, etwa Bilderkennung, Sprachverständnis, Mustererkennung oder Vorhersagen auf Basis von Erfahrungswerten.
Es gibt daher viele Debatten über das Thema „falsche KI“ und die Definition von echter KI. Einige argumentieren, dass echte KI in der Lage sein muss, selbst zu lernen und sich kontinuierlich an neue Daten und Umgebungen anzupassen. Andere betonen, dass die Definition von KI weniger auf Funktionalität und mehr auf der Fähigkeit, intelligente Entscheidungen zu treffen, basieren sollte.
Trotz des Fehlens einer präzisen Definition von Künstlicher Intelligenz gibt es einige Beispiele, die zumindest von der Mehrheit der KI-Experten nicht als KI (also als „falsche KI“) angesehen werden:
1. Die Illusion der Intelligenz:
Ein prominentes Beispiel für „falsche KI“ findet sich in manchen virtuellen Assistenten und Chatbots. Sie können anspruchsvoll wirken und sogar natürliche Sprache verstehen, doch ihre „Intelligenz“ basiert oft auf vordefinierten Skripten. Sie sind begrenzt in ihrem Verständnis und können nicht eigenständig dazulernen oder komplexe Probleme lösen.
2. Regelbasierte Systeme:
Traditionelle regelbasierte Systeme werden ebenfalls häufig als „falsche KI“ betrachtet. Diese Systeme arbeiten nach vordefinierten Regeln und Anweisungen, ohne die Fähigkeit zur Anpassung oder zum selbstständigen Lernen. Sie sind auf klare Anweisungen angewiesen und können nicht auf unvorhergesehene Situationen reagieren.
3. KI-Washing:
Ein weiterer Aspekt, der zur Verwirrung beiträgt, ist das sogenannte „KI-Washing“. Dabei handelt es sich um die bewusste oder unbewusste Überbetonung von KI-Elementen in Produkten oder Dienstleistungen, um diese moderner oder fortschrittlicher erscheinen zu lassen. Unternehmen könnten beispielsweise einfache Automatisierungsprozesse als KI-Integration verkaufen, obwohl die zugrunde liegende Technologie begrenzt ist. Doch der EU AI Act wirkt dem entgegen, denn er stärkt die Transparenzpflichten für Anbieter digitaler Systeme. Unternehmen müssen klarer kommunizieren, wann ein System tatsächlich KI nutzt und welchen Grad an Autonomie oder Lernfähigkeit es besitzt. Für Anwender ist das eine hilfreiche Orientierung, um besser einschätzen zu können, welche Technologie sie erwerben und welche Erwartungen daran realistisch sind.
Ist nur generative KI „echte KI“?
Seitdem die Fähigkeiten einer generativen KI durch Chat-GPT einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden, gibt es auch Diskussionen darüber, ob nur diese Art von KI als „echt“ angesehen werden sollte.
Generative KI bezieht sich auf Modelle, die in der Lage sind, neue Daten oder Inhalte zu erstellen, sei es in Form von Text, Bildern oder anderen Medien. Diese Modelle, insbesondere auf Basis von neuronalen Netzen, können kreative Fähigkeiten aufweisen, indem sie aus den Mustern in den Daten lernen und neue, bisher nicht gesehene Inhalte generieren.
Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass generative KI nur eine Facette des breiten Spektrums von KI-Technologien ist. Andere Systeme konzentrieren sich nicht auf kreative Erzeugung, sondern auf Analyse, Mustererkennung, Entscheidungsunterstützung oder Prognosen. Auch diese Systeme nutzen neuronale Netze oder Statistikmodelle, um aus Daten zu lernen und sich fortlaufend zu verbessern. Mit dem Aufkommen sogenannter agentischer KI, die nicht nur Inhalte erzeugt, sondern Aufgaben plant, Aktionen durchführt und aus Ergebnissen lernt, verschwimmen die Grenzen zwischen den verschiedenen Kategorien weiter. Was als echte KI gilt, hängt deshalb weniger von der Art des Outputs ab, sondern davon, ob ein System Fähigkeiten zeigt, die mit Intelligenz in Verbindung gebracht werden. Dazu gehören Lernen, Generalisieren, das Lösen komplexer Probleme und die Anpassung an neue Situationen.
Generative KI ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie KI-Systeme auf Basis großer Datenmengen kreative Leistungen erbringen können. Dennoch wäre es zu eng gefasst, diese Fähigkeit zum alleinigen Maßstab echter KI zu machen. Anwendungen im Bereich Prognostik, Risikobewertung oder Mustererkennung sind für viele Unternehmen ebenso wertvoll und wissenschaftlich genauso anspruchsvoll.
Letztendlich liegt die Frage, was als „echte KI“ betrachtet wird, in der Definition und den Erwartungen, die an KI-Systeme gestellt werden.
Was sollten Unternehmen beachten?
Viel wichtiger als die Frage, ob es sich um „echte KI“ handelt, ist die Frage nach den eigenen Anwendungszielen und -erwartungen. Viele Unternehmen wollen den neuen KI-Trend nicht verpassen und dann fallen Sätze wie: „Wir müssen etwas mit KI machen!“
Künstliche Intelligenz-Systeme sind Werkzeuge für konkrete Anwendungsprobleme, wie wir von Elaine Rich wissen.
Das heißt, es ist wichtig zu verstehen, welche Ziele das System im eigenen Unternehmen erreichen soll. In manchen Fällen können einfache Automatisierungsmechanismen oder regelbasierte Systeme völlig ausreichend sein. In anderen Fällen, wenn es um komplexe Problemlösungen, sehr große Datensätze oder autonomes Lernen geht, kann künstliche Intelligenz erforderlich sein.
Mit dem EU AI Act gewinnt außerdem die Frage nach Transparenz an Bedeutung. Unternehmen sollten verstehen, wie ein System Entscheidungen trifft und ob es über Lernmechanismen verfügt, die für den jeweiligen Geschäftsprozess sinnvoll sind. Besonders im B2B und im Großhandel zeigt sich, dass KI vor allem dann nützlich ist, wenn Modelle aus realen Transaktionsdaten lernen, Zusammenhänge erkennen und daraus Prognosen für Pricing, Churn oder Cross-Selling entwickeln. Systeme, die nur vordefinierte Regeln anwenden, kommen hier schnell an ihre Grenzen.
Unternehmen sollten auch prüfen, ob die eingesetzte KI an zukünftige Anforderungen angepasst werden kann. Lernende Systeme entwickeln sich weiter, sobald neue Daten verfügbar sind. Das macht sie zu einem wichtigen Baustein für Organisationen, die langfristig datengetrieben arbeiten wollen.
BERECHNEN SIE JETZT DEN ROI VON QYMATIX PREDICTIVE SALES SOFTWARE
Verstehen von Künstlicher Intelligenz: Echte vs. Falsche KI – Fazit:
Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, die Fähigkeiten von KI-Systemen, die sie einsetzen oder in Betracht ziehen, realistisch einzuschätzen. Dazu gehört das Verständnis, ob diese Systeme tatsächlich in der Lage sind, aus Daten zu lernen und sich anzupassen, was sie zu „echter KI“ machen würde.
Investitionen in KI sollten auf einem klaren Verständnis der eigenen Geschäftsstrategie und der spezifischen Anforderungen basieren. Dabei ist es wichtig, hinter den Hype zu blicken und die technologischen Möglichkeiten und Grenzen nüchtern zu bewerten.
In manchen Fällen kann ein gut durchdachtes, auf spezifische Anforderungen zugeschnittenes System auch ohne „echte KI“ sehr effektiv sein. In anderen Fällen haben KI-Systeme klare Vorteile gegenüber ihren statischen Pendants. Daher ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen und Ziele sorgfältig zu bewerten und die Technologie entsprechend auszuwählen.