Lange Zeit galt die Künstliche Intelligenz als abstraktes Konstrukt, das in ferner Zukunft einmal das derzeitige Leben verändern wird. Dabei ist die Zukunftstechnologie in ihren Grundzügen längst in unserem Alltag angekommen. Jetzt gilt zu klären, wie weit die kommenden Generationen der automatisierten Systeme darin eingreifen sollen – und dürfen. Um Verunsicherungen entgegenzuwirken und Klarheit zu schaffen, hilft konsequente Transparenz.
Eine Definition: Was ist Künstliche Intelligenz?
Der Begriff der Künstliche Intelligenz (KI) wurde bereits Mitte des zwanzigsten Jahrhunderts geschaffen: Im Jahr 1956 diente er als Überschrift eines Projektantrags von John McCarthy. Der amerikanische Informatiker war Teilnehmer einer Konferenz in Dartmouth, auf der eine Vielzahl unterschiedlicher automatisierter Programme vorgestellt wurden. Einige von ihnen sollten dazu in der Lage sein, eigenständig über die Züge bei Brettspielen wie Schach und Dame zu entscheiden. Es war die Geburtsstätte von Programmen, die automatisiert Lehrsätze lösen und Texte auslesen und interpretieren können. Doch schon sechs Jahre zuvor, im Jahr 1950, schlug Alan Turing die Idee der KI vor – und entwickelte seinen berühmten Turing-Test. Der Test gilt noch heute als Grundlage zur Bestimmung, ob ein Computer als intelligent bezeichnet werden kann oder nicht.
Künstliche Intelligenz bezeichnet demnach ein Informatik-System, das dazu imstande ist, automatisiertes intelligentes Verhalten zu zeigen. Intelligenz soll von speziell programmierten Computern imitiert werden und diese dazu befähigen, klug zu agieren. Einem funktionierenden KI-System liegen Algorithmen zugrunde, die Schritt für Schritt das Vorgehen beschreiben. Dabei muss eine ausgearbeitete Künstliche Intelligenz vier Hauptfähigkeiten besitzen:
• Wahrnehmen
• Entscheiden
• Handeln
• Lernen
Bei der Lernfähigkeit kommt das Maschinelle Lernen zum Einsatz: eine bewährte Technologie, mit deren Hilfe Computersysteme Daten auswerten und aus ihnen lernen können. Die Verarbeitungskomponente des KI-Systems wird durch sie trainiert und eine stetige Verbesserung der Ergebnisse ermöglicht. Eine Verbesserung ist einer jener Kernpunkte, welche die Zukunftstechnologie ausmachen, denn eine KI hört im besten Fall niemals auf, sich nutzbringend weiterzuentwickeln
Eine Unterscheidung: Schwache und starke KI
Im Bereich der KI wird zwischen schwacher und starker KI unterschieden. Die schwache KI besitzt keine allgemeine Intelligenz, sondern agiert stets in einem fest definierten Feld. Sie wird deshalb zur Lösung konkreter Aufgaben eingesetzt. Trotzdem ist fähig, sich während ihres Arbeitsprozesses stetig selbst zu optimieren. In nur wenigen Millisekunden verarbeitet sie eine große Menge an Daten und übersteigt in ihrem Teilgebiet damit deutlich die Leistungsfähigkeit von Menschen. Deshalb ist die schwache KI längst Teil unseres Alltags geworden: Sie beschreibt die smarte Interaktion zwischen Mensch und Maschine, wie sie unter anderem in Navigationssystemen, Kommunikationssystemen oder bei Anwendungen wie der Sprach- und Bilderkennung zu finden ist.
Im Gegensatz zur schwachen KI ist die starke KI hingegen als System zu verstehen, das zu einem intelligenten, menschenähnlichen Verhalten fähig ist. Weder ist sie auf eine konkrete Aufgabe noch auf ein vordefiniertes Feld begrenzt, sondern kann eigenständig denken, argumentieren, vorausschauend handeln sowie kreative Ideen entwickeln. Gegenwärtig ist die starke KI allerdings nur als visionär zu betrachten: Die momentanen technischen Mittel reichen noch lange nicht für ihre Entwicklung aus. Doch auch wenn die starke KI noch nicht einsatzfähig ist, bildet sie bereits jetzt den Grundpfeiler für Diskussionen rund um ihren Einsatz und die Frage: Ist Künstliche Intelligenz moralisch und ethisch vertretbar?
Ist Künstliche Intelligenz schädlich oder hilfreich?
Jede technische Innovation trifft zunächst einmal auf Skepsis. Dem liegt die Tatsache zugrunde, dass Unbekanntes Unsicherheit verursacht, die wiederum Bedenken nährt. Zudem schafft ein technischer Fortschritt einen neuen Handlungsraum, in dem die bekannte Moral und gängige ethische Verhaltensformen nicht gelten. Beides muss erst neu ausgehandelt und offen diskutiert werden. Gerade bei künstlich intelligenten Systemen mit dem Ziel, die Merkmale des menschlichen Verhaltens zu kopieren, kommt keiner an einer differenzierten Auseinandersetzung und unkomfortablen Fragen vorbei. Eine davon lautet: Ist der Mensch wirklich imitier- oder letztendlich gar ersetzbar?
In erster Linie strebt die technologische Entwicklung eine Optimierung der Mensch-Maschinen-Interaktion an. In deren Zuge sollen die menschlichen Fertigkeiten effektiv ergänzt und erweitert werden. Am Beispiel des Berufslebens lässt sich deshalb sagen: Die Arbeitswelt der Zukunft wird sich ohne Zweifel wandeln. Doch die allgemeine Angst, dass der Arbeitsplatz von KI-Systemen übernommen wird, ist unbegründet. Vielmehr sollen die menschlichen Arbeitskräfte gestärkt werden, indem sie bei schwierigen Aufgaben und in komplexen Arbeitsbereichen auf die Hilfe digitaler Begleiter zurückgreifen können. KI-Systeme werden folglich nicht entwickelt, um den Menschen zu ersetzen, sondern um ihm wertvolle Unterstützung zu bieten. Dies kann beispielsweise durch eine ausgebaute Erweiterte Realität (Augment Reality) erfolgen, aber auch durch Haushaltshilfen oder intelligente Systeme zur Verkehrssicherung.
Wie jede technische Innovation werden sicher auch die KI-Systeme für einen Anstieg der Produktivität sorgen. Dies führt unweigerlich zu einer Veränderung am Arbeitsmarkt, doch eben nicht zu einem Austausch eines Menschen gegen eine Maschine. KI-Systeme sollen entlasten – weder auf Kosten der Selbstbestimmung noch der Privatsphäre. Und zudem in einem Rahmen, der Vertrauen schafft und nach den allgemeingültigen Standards der Ethik funktioniert. So kann die KI der Wirtschaft wie auch der Gesellschaft von wertvollem Nutzen sein.
Mit Rahmenbedingungen und Transparenz Sicherheit schaffen
Um den Nutzen zu gewährleisten, sind einerseits geregelte Rahmenbedingungen, andererseits eine konsequente Transparenz nötig. Gesellschaftliche und wirtschaftliche Rahmenbedingungen schaffen ein Umfeld, in dem die sichere Arbeit an und mit KI-Systemen möglich ist. So können KI produzierende Unternehmen Gebrauch von ihrer Rechtssicherheit machen und ihre Arbeit nach den geregelten Standards fortführen, ohne sich in ihrem Innovationspotenzial einschränken zu lassen. Gleichzeitig werden nicht nur die an der Produktion beteiligten Kreise informiert, sondern auch die Bürgerinnen und Bürger hinreichend aufgeklärt. Denn gegen Verunsicherung helfen faktenbasierte Informationen – und die werden dank Transparenz sichtbar.
In der IT-Branche stellt Transparenz sicher, dass die Arbeitsabläufe und Entscheidungslogiken nachvollziehbar dargestellt werden. So wird der Arbeitsprozess ersichtlich und das Entscheidungsverhalten kann nicht nur erklärt, sondern auch zu jeder Zeit nachverfolgt werden. Gemeinsam mit festgelegten Regelungen zum Datenschutz, Verbraucherrecht und Antidiskriminierungsgesetz kann Missbrauch damit effektiv verhindert werden. Transparenz schafft Akzeptanz und Akzeptanz ermöglicht schließlich eine gewinnbringende Nutzung der automatisierten Zukunftstechnologie
Fachgerechte Softwaredokumentation macht Transparenz möglich
Der Schlüssel zur Transparenz ist die Softwaredokumentation. Ihre Aufgabe besteht darin, digitale Prozesse auszulesen und verständlich zu erklären. Sie überprüft die Funktionalität der Algorithmen verschiedenster Systeme und legt gleichzeitig deren Funktionsweise offen. Damit sichert sie die Qualität, Sicherheit und Einhaltung des Datenschutzes der Software. Die Dokumentation eines bestimmten Softwareprodukts ist in viele Teilbereiche gegliedert, die sich vor allem nach der Zielgruppe ausrichten. Damit liefert die Softwaredokumentation das Fundament zur Transparenz und somit zu einem offenen Umgang.
Sysparency macht Softwaredokumentation verständlich
Sysparency ist ein einzigartiges Softwareprodukt, das der fachlich gerechten Softwaredokumentation dient. Es punktet mit einem wissenschaftlich entwickelten Algorithmus zur Softwareanalyse, der eine leichte Verständlichkeit garantiert. Dabei arbeitet Sysparency stets gesetzeskonform, nachvollziehbar, detailliert und aktuell. Das heißt im Detail, dass die gesetzlich verpflichtete Programmdokumentation eingehalten und im Sinne der Nachvollziehbarkeit nach der gewünschten oder benötigten Dokumentationstiefe festgehalten wird. Was Sysparency im Bereich der Softwaredokumentation so einzigartig macht: Es setzt direkt bei den Quellcodes der Algorithmen an und ist weltweit das einzige Unternehmen, das die Analyse unkompliziert und global verständlich aufbereitet. Alle Begrifflichkeiten werden im Zuge der Analyse nachvollziehbar dokumentiert und für die Auswertung eine natürliche Sprache wie auch grafische Modelle verwendet. Das abschließende Ergebnis ist zudem flexibel in der gewünschten Struktur als Online- oder Word-Dokument erhältlich. So werden transparente Entscheidungen der IT Systeme auch Personen ohne Expertise zugänglich. – Ein Grundsatz des Unternehmens, denn wo die grundlegenden Entscheidungsprozesse der Zukunftstechnologie offengelegt werden, kann Vertrauen entstehen. So können gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz Bedenken effizient abgebaut und durch Wissen ersetzt werden.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz ist eine Zukunftstechnologie, die uns bereits heute im Alltag unterstützt. Ihre Weiterentwicklung verfolgt das Ziel, einen automatisierten Begleiter zu erschaffen, der Menschen vor allem im Arbeitsbereich assistiert und ihre Fertigkeiten gewinnbringend ergänzt. Für einen verantwortlichen Einsatz der Künstlichen Intelligenz ist Transparenz unumgänglich. Gerade für zukunftsorientierte Unternehmen ist sie deshalb ein notwendiger Maßstab. Sie baut Vorurteile ab und schafft stattdessen einen sicheren Raum für Fakten und positive Auseinandersetzungen. Eine Softwaredokumentation des jeweiligen KI-Systems legt dessen Entscheidungsprozesse und Handlungsverfahren offen – so ist hinreichende Transparenz gegeben. Zur Erstellung der Dokumentation ist eine Analyse-Software erforderlich. Als Beispiel ist hier Sysparency zu nennen, dessen Auswertungen für Menschen mit und ohne Fachwissen einfach zu verstehen sind. Denn nur mit Verständnis und Akzeptanz kann die Technologie von morgen noch heute entwickelt werden.
