Zunächst einmal muss man unterstreichen, dass an der sogenannten künstlichen Intelligenz nicht viel Intelligentes dran ist. Man muss es wirklich in aller Deutlichkeit betonen: die K.I. schreibt nicht, sie überlegt nicht, sie ist nicht kreativ, sie interpretiert nicht und sie versteht nicht – die künstliche Intelligenz rechnet. Ich bevorzuge daher auch den Begriff Maschinenintelligenz. Maschinenintelligenz ist nicht dasselbe wie menschliche Intelligenz, denn die Maschine sucht nach Korrelationen und Mustern – und macht das auch sehr gut. Der Mensch kann das auch, etwas weniger gut, aber bei uns kommt das Konzept der Kausalität hinzu.
Korrelation und Kausalität
Worin liegt der Unterschied? Korrelationen sind statistische Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen. Ein Beispiel: es gibt eine Korrelation zwischen dem Reiten und guter Gesundheit. Genauer gesagt: Menschen, die reiten, erfreuen sich meistens einer besseren Gesundheit als Menschen, die nicht reiten. Das ist ein korrelatives Verhältnis, aber kein kausales Verhältnis. Denn obwohl man dabei öfters an der frischen Luft ist, ist Reiten nicht gut (und auch nicht schlecht) für die Gesundheit. Der Grund weshalb es ReiterInnen gesundheitlich besser geht liegt nämlich darin, dass der Reitsport und der Pferdebesitz sehr viel Geld kosten und Menschen mit sehr viel Geld sich eine bessere gesundheitliche Versorgung, aber auch eine bessere Ernährung, sprich einen gesünderen Lebensstil leisten können, als Menschen mit wenig Geld. Maschinen erkennen solche Korrelationen und sind darin sehr stark, da sie viel mehr Daten verarbeiten können als wir. Menschliches Denken ist aber nicht statistisch, sondern logisch, d.h. kausal. Wir erklären uns die Welt durch ursächliche Beziehungen. Während wir Menschen nach Ursachen, Gründen und Regeln suchen, suchen die Maschinen nach Mustern. Und bei diesen Mustern reicht eine approximative Genauigkeit.
Wem hilft K.I.?
Also Herausforderungen gibt es eine ganze Menge, und die können wir auch nicht alle klären und benennen, aber vielleicht können wir sie etwas einordnen. Man hat sich ja bekanntlich die Frage gestellt, ob ein selbstfahrendes Auto verantwortlich sein kann für die Unfälle, die es verursacht. Oder welche Entscheidung eine Maschine treffen sollte im Falle eines moralischen Dilemmas. Oder ob und wie man einer Maschine ethisches Entscheiden beibringen kann. Das sind alles amüsante Überlegungen für die 1ère, aber das sind m.E. nicht die wichtigen Fragen. Die wichtigen Fragen in Bezug auf K.I. sind politischer Natur. So ist ja z.B. dauernd die Rede davon, dass Programme wie ChatGPT uns das Leben einfacher machen werden. Aber wer ist eigentlich mit diesem "uns" also diesem "Wir" gemeint? Sind es die tausenden unterbezahlten Clickworkers, die sich tagtäglich durch Bilder und Texte klicken müssen, um der K.I. beizubringen, was der Unterschied zwischen einer Katze und einem Zaun ist – die Clickworker im globalem Süden, die durch diese stupide Arbeit selbst zu Maschine werden. Wer ist "Wir"? Sind "wir" die Fabrikbesitzer, die sich nach Arbeitskraft sehnen, die nie krank wird, nie müde ist und nur ein bisschen Strom und Unterhalt kostet? Oder sind "wir" die Arbeiter, die unter der Arbeitsverdichtung leiden, d.h. mehr Arbeit in der gleichen Zeit und bei gleichem Lohn erledigen müssen, da die K.I. ihnen die Arbeit nimmt? Das "Wir" ist nicht klar. Klar ist, dass diese technologische Entwicklung einigen nützt, und sehr vielen anderen schadet. Die Trennlinie verläuft nicht zwischen Mensch und Maschine, sondern zwischen Ausbeutern und Ausgebeuteten. Die Reflexion über die Zukunft der K.I. muss von diesem Befund ausgehen.
Maschinenlogik = Kapitallogik
Aktuell wird ja viel darüber diskutiert, dass eine weitentwickelte K.I. zahlreiche Arbeitsstellen überflüssig machen könnte. Also nehmen wir das Beispiel der Personen, deren Aufgabe es ist Mails zu beantworten, oder standardisierte Artikel zu schreiben, oder Werbeprofile zu erstellen. All das kann ein Programm wie ChatGPT bald übernehmen. Aber es ist ja kein Zufall. Der Grund liegt darin, dass diese Jobs schon immer automatisierbar waren und von vornherein so konzipiert wurden: automatisierbar, formalisierbar, austauschbar. Programme wie ChatGPT vollenden eigentlich nur das, was vor 200 Jahren im Zuge der industriellen Revolution angelegt wurde, nämlich die Logik der Kostenminimierung und der Maximierung der Gewinnmargen. Momentan ist es noch zu kostspielig, Maschinen statt Menschen arbeiten zu lassen, aber der Moment wird kommen, wo sich das lohnt. Was geschieht dann mit denen, die auf der Strecke bleiben. Das sind die wirklich brennenden Fragen in Punkto K.I. Die ethischen Herausforderungen vor die uns das Phänomen K.I. stellt, sind tatsächlich massiv, denn es geht um die Zukunft der Menschheit. Sicher ist: die Maschinen werden wohl tatsächlich die Überhand gewinnen. Aber nicht, weil sie selbst irgendwie super-intelligent oder sogar bewusst werden. Sie werden die Überhand gewinnen, weil sich einige wenige Menschen daran stark bereichern können und die große Masse der anderen auf der Strecke bleibt. Und nur als Reminder: Die Firma OpenAI, die ChatGPT entwickelt hat, besitzt keine Fabrik, kaum Infrastruktur hat noch keinen Gewinn erwirtschaftet, und besteht aus ungefähr 100 Leuten – und wird aktuell auf 90 Milliarden Dollar geschätzt. Der Trend ist also gesetzt.