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Warum Menschen und KI gemeinsam und voneinander lernen müssen

Viele Menschen haben immer noch verbreitet Angst vor KI. Doch muss das nicht sein. Sie können von KI lernen, und KI von den Menschen. Daraus ergibt sich ein starkes und erfolgreiches Team.
Von
Mensch und KI

Sagen Sie jemandem, dass er im Moment Künstliche Intelligenz (KI) anwendet und Sie ernten wahrscheinlich große Augen und Erstaunen. Oder Sie werden verdächtigt den Untergang der Menschheit vorauszusehen.

Menschen haben immer noch verbreitet Angst vor KI. Wir können nicht sagen, ob sie Angst davor haben, von mörderischen Robotern ausgelöscht zu werden. Doch können wir mit ziemlicher Sicherheit sagen, dass sie Angst haben, durch Maschinen ersetzt zu werden.

Auf der anderen Seite erzählen die großen Technologieunternehmen, dass Maschinen tatsächlich all das tun können, was wir tun können. (Damit liegen sie übrigens falsch.)

Beide Einstellungen basieren auf einem häufigen Missverständnis. Während KI-Technologie gut ist und immer besser wird, gibt es vieles, das immer noch nicht gut ist oder aber in naher Zukunft sein wird. Tatsache ist, dass KI viel vom Menschen lernen muss, aber auch wir können viele Dinge von ihr lernen, die wir sonst nie gelernt hätten.

 

So weit, so gut

In Wahrheit überzeugt KI vor allem in relativ einfachen Bereichen. Regelbasierte Systeme eignen sich hervorragend für Dinge wie Schach spielen, die Umwandlung von Phrasen in Aktionen oder solche, die Maschinen ausführen können wie Autofahren. Sie können einfache Kundendienstanfragen beantworten. Doch selbst die fortschrittlichsten tief lernenden neuronalen Netze sind nicht in der Lage, übergeordnete Kundendienstziele wie z.B. den Aufbau von Kundenloyalität zu erreichen.

Wenn sogar wir Menschen Sprache bisher noch nicht komplett verstehen (die meisten Linguisten geben zu, dass sie immer noch nur an der Oberfläche kratzen), können wir auch nicht von KI erwarten, dass sie sie stattdessen versteht. KI kann natürliche Sprache leicht erkennen. Die beste KI kann sogar die Absicht hinter den Worten erkennen. Aber keine Maschine kann so etwas wie Sarkasmus erkennen – das erfordert menschliches Einfühlungsvermögen und ein natives Verständnis für die kleinen feinen Unterschiede in Gesprächen.

 

Hänschen lernt, was Hans schon kann

Im geschäftlichen Kontext müssen Mensch und KI zusammenarbeiten, um effektiver zu werden. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage ergab, dass Unternehmen, die die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI mit finanziellen und operativen Maßnahmen fördern und ermöglichen, deutlich bessere Geschäftsergebnisse erzielen.

Die Rolle, die der Mensch bei der Ausbildung und Überwachung von KI-Systemen übernimmt, ist dabei von enormer Bedeutung. KI-Modelle sind dem Menschen immer dann weit überlegen, wenn es darum geht, riesige Datenmengen zu nutzen, um Muster und Anomalien schnell zu identifizieren und die besten Maßnahmen für ein definiertes Ergebnis zu empfehlen. Was sie nicht beherrschen, sind Dinge wie Empathie, Mitgefühl und emotionale Intelligenz – Bereiche, in denen Menschen die Maschinen jedes Mal schlagen.

In der Welt der dialogorientierten KI müssen Menschen die Maschinen darin trainieren, wie man mit dem Menschen interagiert – nicht nur, wie man ungewöhnliche Redewendungen und regionale Akzente erkennt. KI-Algorithmen müssen auch lernen, wie sie die Aufgaben erfüllen, die wir von ihnen erwarten, und wie sie erkennen, wann eine Aufgabe über ihre Fähigkeiten hinausgeht, und sie an einen Menschen übergeben werden sollen (hierbei lernt die KI aus den umgesetzten Maßnahmen).

Bei der Überwachung von KI übernimmt der Mensch neue Rollen, analysiert die Schlussfolgerungen der KI-Modelle und genehmigt die von den Maschinen empfohlenen Aktionen. Bei all dem ist es wichtig zu erkennen, dass wir Menschen als Pioniere der KI-Technologie dafür verantwortlich sind, dass unsere KI-Modelle auf ethische und nachhaltige Weise lernen und sich verhalten.

 

Der Lehrer lernt vom Schüler   

Natürlich können uns KI-Modelle eine Menge beibringen und uns Dinge zeigen, die wir ohne sie vielleicht nie gesehen hätten.

Mit vielen Daten und einem eindeutigen Ergebnis wird eine Maschine erstaunliche Ergebnisse liefern, z. B. lernte AlphaGo Zero von DeepMind das alte AlphaGo-Spiel nicht, indem es gegen Menschen spielte. Es wurden der Maschine stattdessen einfach die Regeln von AlphaGo beigebracht und gegen sich selbst spielen gelassen.

Als es dann dazu kam, gegen die besten menschlichen Spieler der Welt zu spielen und zu gewinnen, hatte es Strategien erfunden, die in der gesamten Geschichte des Spiels noch nie gesehen wurden.

Es ist genau diese Fähigkeit von Maschinen, bisher unbekannte Wege und Lösungen zu finden, die biopharmazeutische Unternehmen dazu veranlasst, in KI-Programme zu investieren, um die Entwicklung von Medikamenten zu beschleunigen und Behandlungsmöglichkeiten von bisher nicht behandelbaren Krankheiten zu entdecken.

 

Mensch und KI: Gemeinsam lernen   

Eine Sache vereint alle technologischen Fortschritte der Geschichte – vom Rad bis zur Alexa. Sie alle bieten Werkzeuge zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten, aber keiner von ihnen ersetzt menschlichen Einfallsreichtum, Kreativität und Empathie.

KI-Tools lernen von uns und werden dadurch zu besseren Tools. Und wir können von diesen Werkzeugen lernen und neue Wege finden: besser, schneller, einfacher. Viele von uns werden anders arbeiten und neue Fähigkeiten erlernen müssen, um das Beste aus der KI zu machen. Dabei werden unsere alten, menschlichen Fähigkeiten von unschätzbarem Wert sein, um Maschinen zu helfen, uns zu unterstützen, anstatt uns zu ersetzen.

 

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Über Sylvia Lohr

Sylvia Lohr ist Regional Marketing Managerin in der Enterprise Division bei Nuance. Neben den Ländern Deutschland, Österreich und Schweiz verantwortet sie auch die osteuropäischen Länder und die Türkei. Ursprünglich aus der analogen Welt kommend, hat sie die digitale Kommunikation maßgeblich vorangetrieben und versteht die Anforderungen der Transformation. Sie ist überzeugt, dass nur integrierte, kundenzentrierte Kampagnen erfolgreich sind und entwickelt innovative, zielgruppen-spezifische und vertriebsorientierte Marketingstrategien und setzt diese um. Sie lebt in der Nähe von Frankfurt und fährt in ihrer Freizeit gerne Motorrad.