AI LEADERS

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Was ist der KI-Effekt?

Oder was ist wirklich intelligent und wer bewertet dies?

Der KI-Effekt tritt auf, wenn eine KI einen Meilenstein erreicht, der bisher als Zeichen von wahrhaftiger Künstlicher Intelligenz angesehen wurde und Beobachter das Verhalten dieser KI dann plötzlich als „nicht wirklich intelligent“ abtun. Dies wird auch durch Teslers Theorem ausgedrückt, das besagt, dass „Intelligenz ist, was immer Maschinen noch nicht gemacht haben“.


Auslöser für den KI-Effekt können mehrere Gründe sein. Zum einen ist es bis heute umstritten was „wahre“ Intelligenz ausmacht, aber bestimmten Aufgaben wird durch den Menschen zugesagt, dass sie nur mit „wahrer“ Intelligenz lösbar sind. Dies heißt im Umkehrschluss, dass auch nur eine starke KI diese Aufgaben bewerkstelligen kann. Gelingt es jedoch dann einer eingeschränkten KI eine solche Aufgabe besser als ein Mensch zu lösen, wie zum Beispiel geschehen bei Schach oder Go, so wird deren Leistung nicht mehr als „wahrhaftig“ Intelligent angesehen, da ihre Fähigkeiten auf diese Aufgabe beschränkt sind.


Ein weiterer Grund könnte sein, dass Menschen unterbewusst versuchen, ihre als einmalig empfundene Rolle im Universum zu erhalten. So wurde die menschliche Intelligenz bisher als speziell dargestellt. Doch schon Forschungen zu tierischer Intelligenz haben gezeigt, dass die menschlichen Fähigkeiten in manchen Gebieten nicht so einzigartig sind wie gedacht. Diese Erkenntnisse erodieren langsam die Besonderheit die der Mensch sich zugeschrieben hat und führen zu einem ähnlichen Effekt. Um sich seine Einzigartigkeit zu bewahren, tut der Mensch Fähigkeiten, die auch durch andere Spezies beherrscht werden, wie zum Beispiel die Nutzung von Werkzeugen, als nicht „wirklich“ intelligent ab. Das Selbe macht er auch mit den Fähigkeiten von Maschinen.


Der KI-Effekt führt dazu, dass erfolgreiche Anwendungen von KI oft schnell als normale Problemlösungsansätze angesehen werden und ihre Bindung an das KI-Feld verlieren. So ist Verbrauchern oft nicht bewusst, dass sie an vielen Stellen täglich mit KI-Programmen in Berührung kommen. Umgekehrt gehen dem KI-Feld so Erfolge verloren und es kann der Eindruck entstehen, dass das Feld stagniert und voller nicht erfolgreicher Ansätze ist.