KI-Revolution mit Nebenwirkungen
Künstliche Intelligenz entwickelt sich mit rasanter Geschwindigkeit zu einer DER Technologien unserer Zeit. Prognosen zufolge könnte der globale KI-Markt bis zum Jahr 2033 ein Volumen von rund 3,5 Billionen US-Dollar erreichen – ein deutliches Zeichen für das wirtschaftliche Potenzial und die wachsende Bedeutung in nahezu allen Branchen.
Gleichzeitig verläuft diese Entwicklung nicht ohne Reibung: Fortschritte werden zunehmend durch Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Genauigkeit und Leistungsfähigkeit gebremst. Unternehmen und Gesellschaft stehen vor der Herausforderung, KI-Systeme nicht nur effizient, sondern auch vertrauenswürdig und nachvollziehbar zu gestalten. Hinzu kommen neue regulatorische Rahmenbedingungen, wie dem EU AI Act, die den Einsatz von KI stärker lenken sollen.
Das ist der EU AI Act
Die EU hat weltweit das erste Gesetz verabschiedet, dass KI reguliert. Ziel ist es, Innovationen in Europa voranzutreiben, Regeln zur Nutzung von KI einzuführen und gleichzeitig das Vertrauen in KI zu stärken.
Das Gesetz funktioniert risikobasiert, d.h. je höher das Risiko einer Anwendung ist, desto strenger die Vorschriften. Anwendungen, die für Manipulation oder Social Scoring benutzt werden, sind ein inakzeptables Risiko und verboten. Im Gesundheitswesen und anderer kritischer Infrastruktur unterliegen KI-Systemen ebenfalls strengen Auflagen.
Zudem wird in dem AI Act eine Transparenzpflicht eingeführt. Das bedeutet, dass KI-generierte Inhalte klar gekennzeichnet werden müssen.
Insgesamt schafft der AI Act einen einheitlichen europäischen Rahmen, der Grundrechte schützt, Missbrauch verhindert und gleichzeitig Raum für Innovation lässt. Gleichzeitig gibt es noch Lücken im Gesetz, die noch in nächster Zeit abgedeckt werden müssen.
KI wird in immer Bereichen relevant
Was sind die neuesten KI-Trends?
1. KI-Agenten: KI-Agenten (bzw. Agentic AI) werden immer beliebter, weil sie durch Automatisierung Daten sammeln, verarbeiten und daraus schlussfolgern. Auf diese Weise werden Fehler reduziert und datenbasierte Entscheidungen getroffen. Besonders wiederkehrende Aufgaben können so outgesourct werden, um Mitarbeitende zu entlasten. Hinzu kommen KI-Avatare, die zusätzlich menschlich aussehen und bereits heute schon von Unternehmen eingesetzt werden.
2. Lokale KI-Modelle: Als Gegensatz zum US-amerikanischen Markt werden in den nächsten Jahren voraussichtlich viel mehr Unternehmen eigene KI-Modelle hosten. Der Vorteil hierbei: Die KI hat einen branchenspezifischen Schwerpunkt. Da Europa strengere Regularien bezüglich KI hat und sich von großen Global Player unabhängiger machen möchte, ist das nicht überraschend. Auch Light-Versionen von US-amerikanischen Tools wären denkbar.
3. Nachhaltigkeit: Mittlerweile ist bekannt, wie viel Unmengen an Wasser und Energie KI benötigt. Not-So-Fun-Fact: Ein Bild zu generieren braucht ungefähr so viel Energie wie eine Handyladung. Um ESG-Anforderungen zu erfüllen und nachhaltiger zu werden, planen Unternehmen bereits, KI-Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten. Dieser Aspekt könnte auch ein Wettbewerbsvorteil für die DACH-Region sein, da hier die Ansprüche an Nachhaltigkeit oft höher sind als beispielsweise auf dem US-amerikanischen Markt.
4. KI-Schulungen: Auch wenn die Angst besonders zu Beginn groß war, dass KI Menschen ersetzt, geht der Trend mittlerweile eher in die Richtung “unterstützen statt ersetzen”. Daher wird es in den nächsten Jahren noch viel mehr und vor allem auch spezifische Schulungen geben. Daraus ergeben sich wiederum neue Berufsfelder zur Bedienung und Wartung von KI.
5. KI in der Medizin: Besonders hilfreich kann KI in überlasteten Bereichen wie dem Gesundheitswesen sein. KI kann dort mit Hilfe von Automatisierungen wichtige Lücken füllen und auf diese Weise Krankheitsbilder schneller und eventuell sogar umfassender diagnostizieren.
6. KI-Lernplattformen: Weiterbildungen sind in einer Wissensgesellschaft besonders wichtig, daher gewinnen auch Lernplattformen immer mehr an Beliebtheit. KI kann auch dabei unterstützen, Inhalte zu erstellen und vermitteln sowie für mehr Menschen zugänglich zu machen. Neben privaten Unternehmen setzen auch vermehrt Bildungs- und Regierungseinrichtungen auf KI-Lernplattformen.
7. Große Aktionsmodelle: Large Action Models sind eine neue Art von KI-Modellen, die menschliche Absichten verstehen und in Handlungen umsetzen kann. Diese Fähigkeiten sind jedoch meist auf eine bestimmte Umgebung abgestimmt. Sie sind aktionsorientiert, haben kontextuelles Verständnis und sind Goal-driven, das heißt, sie arbeiten auf ein bestimmtes Ziel hin.
8. Quantum Machine Learning: KI soll noch effizienter werden, und zwar mit Quantum Machine Learning. Dabei wird Quantencomputing genutzt, um KI-Algorithmen noch effizienter und leistungsfähiger zu machen. Der große Unterschied liegt vor allem darin, dass normale Computer Informationen sequentiell verarbeiten, während Quantencomputer diese parallel verarbeiten können.
9. KI im Recruiting: Unternehmen setzen zunehmend auf KI-gestützte Tools, um Bewerbungen effizienter zu sichten, passende Kandidatinnen und Kandidaten zu identifizieren und den Auswahlprozess zu beschleunigen. Algorithmen analysieren Lebensläufe, gleichen Qualifikationen mit Stellenprofilen ab und können sogar erste Interviews automatisiert führen.
Dennoch bleiben auch hier Herausforderungen bestehen: Fragen nach Bias, Fairness und Transparenz gewinnen an Bedeutung, da fehlerhafte oder unausgewogene Trainingsdaten zu diskriminierenden Entscheidungen führen können. Unternehmen stehen daher vor der Aufgabe, KI im Recruiting verantwortungsvoll und nachvollziehbar einzusetzen.
Wie kann AI verantwortungsvoll genutzt werden?
Vor welchen Herausforderungen stehen wir?
Neben den großen Fortschritten der KI und den verschiedenen Einsatzzwecken bringt dies eine Reihe von Herausforderungen mit sich.
Bedrohung durch Deepfakes
Ein großes Thema momentan sind Deepfakes, also die KI-gestützte Erstellung von Videos. Diese werden zunehmend realistischer und erschweren es somit, Fälschungen zu erkennen. Manipulierte Videos von Personen können dafür genutzt werden, gezielte Desinformationen zu verbreiten oder die betroffene Person zu schädigen.
Besonders schwierig wird es in strafrechtlich relevanten Bereichen: Bisher gibt es noch keine Gesetze, die explizit auf Deepfakes angewendet werden können. Diese juristische Lücke lässt viel momentan viel Spielraum und kann nur bedingt vor Missbrauch durch KI und z.B. digitalisierter Gewalt schützen. Besonders betroffen davon sind Frauen.
Energieverbrauch und Umweltbelastung
KI-Rechenzentren verbrauchen extrem viel Wasser für die Kühlung. Eine Anfrage bei ChatGPT kann bis zu einem halben Liter Wasser kosten. In trockenen Regionen kann das z.B. zu lokaler Wasserknappheit führen. Zusätzlich erfordern die Rechenleistung einen hohen Energieverbrauch, was den CO2-Ausstoß steigert.
Die Forderung nach nachhaltigen Lösungen wird lauter und wird auch benötigt, um KI weiterhin betreiben zu können. Lösungsansätze sind beispielsweise das Betreiben durch erneuerbare Energien oder die Nutzung des warmen Abwassers für die Beheizung von Gebäuden.
Verantwortungsvolle Datennutzung
KI-Systeme müssen trainiert werden und basieren daher auf großen Datenmengen, teilweise auch mit personenbezogenen Daten. Möchten Unternehmen oder die Öffentliche Verwaltung KI einsetzen, muss die Sicherstellung von Privatsphäre und Transparenz gegeben sein. Eine verantwortungsvolle Datennutzung stellt Unternehmen und Regulierungsbehörden oft vor große Herausforderungen, daher hat das Europäische Element eine KI-Verordnung verabschiedet, die die Datenverarbeitung mit KI reglementiert.
Schutz vor Desinformationen
Studien zeigen, dass Chatbots wie ChatGPT und Co 40% ihrer Antworten erfinden. Gleichzeitig vertrauen circa ¾ der Menschen KI-generierten Antworten. Das führt dazu, dass falsche Informationen in Umlauf geraten. In den letzten Jahren gab es zusätzlich einen Anstieg von KI-generierten Bildern, die Desinformationen abbilden.
Mittlerweile wird es allerdings immer schwieriger, diese von echten Bildern zu unterscheiden. Dies können sich verschiedene Akteure zu Nutzen machen, um gezielte Desinformationen zu streuen und das Vertrauen in Regierung, Politik und Gesellschaft zu erschüttern und Menschen zu verängstigen. Neben dem Ausbau von Angeboten zur kritischen Medienkompetenz für die Gesamtbevölkerung ist es ebenfalls wichtig, ein Kontrollsystem für KI-Systeme zu entwickeln, um das Problem vom Ursprung zu bekämpfen.
Das Projekt noFake wurde ins Leben gerufen, um effiziente Faktenchecks durch KI und Crowdsourcing durchzuführen. Dafür wird ein Assistenzsystem entwickelt, das große Datenmengen sichtet und verdächtiges Material kategorisiert und aussortiert.
Fazit: Die Zukunft der KI
KI entwickelt sich zu einem zentralen Treiber für Innovation, Wirtschaft und Gesellschaft. Die Vielzahl an Trends zeigt, wie tiefgreifend die Technologie bereits heute in verschiedenste Lebensbereiche eingreift. Gleichzeitig wird deutlich, dass der technologische Fortschritt untrennbar mit Verantwortung verbunden ist.
Herausforderungen wie Deepfakes, Desinformation, Datenschutz oder der hohe Ressourcenverbrauch machen klar, dass KI nicht nur gestaltet, sondern auch aktiv reguliert und hinterfragt werden muss. Mit Initiativen wie dem EU AI Act wurden erste wichtige Rahmenbedingungen geschaffen, dennoch bleibt die Aufgabe, bestehende Lücken zu schließen und mit der Dynamik der Entwicklung Schritt zu halten.
