„One Topic, One Loop“: Enkelejda Kasneci
Generative KI: Wissen schafft Vertrauen
In dieser Dialogreihe haben wir vier Länder und vier Perspektiven zum Thema Generative KI kennengelernt: von der Chance, Kreativität und kritisches Denken zu fördern, bis hin zu Strategien, um die Entwicklung der Technologie nicht in den Händen einiger weniger zu belassen. Von neurowissenschaftlichen Konzepten zur Unterscheidung der Äußerungen einer KI von denen eines Menschen bis hin zur Unverzichtbarkeit von Datensätzen, die die Lebenswirklichkeit aller Menschen auf der Erde widerspiegeln. Eine Reise, die uns die Komplexität und den Umfang des Diskurses über Generative KI vor Augen geführt hat. Abschließend will ich nun einige Gedanken meiner Kollegen festhalten, die sich mir besonders eingeprägt haben.
Large Language Models als Güter wie Elektrizität oder Wasser
Dies gilt etwa für Sune Lehmanns Analogie, wonach Large Language Models in Zukunft wie Elektrizität oder Wasser sein werden. Sie unterstreicht die Dringlichkeit, dafür zu sorgen, dass diese Werkzeuge transparent und zugänglich sind und nicht, wie es derzeit den Anschein hat, zu monopolisierten Gütern werden. Die Forderung, die Generative KI als Open Source zu gestalten, ist daher nur folgerichtig, ebenso wie die Forderung nach einem ethischen und rechtlichen Rahmen für diese Anwendungen.
Beeindruckend auch der Bericht von Jerry John Kponyo, der am Responsible AI Lab in Ghana an KI-Lösungen speziell für den afrikanischen Kontinent forscht. Er zeigt, wie wichtig es ist, KI mit Datensätzen zu trainieren, die menschliche Erfahrungen aus der ganzen Welt widerspiegeln. Nur so kann verhindert werden, dass die Technologie Stereotype und Benachteiligung reproduziert.
KI-Wissen in den Lehrplänen aller Disziplinen
Der Neurowissenschaftler Aldo Faisal beleuchtete den Wettbewerb zwischen Entwickler:innen, die KI-Systemen eine immer menschenähnlichere Kommunikation ermöglichen, und denen, die immer bessere Systeme bauen, um KI-Äußerungen zu erkennen. Genau wie Jerry John Kponyo differenzierte er aber auch die Bedeutung von Transdisziplinarität weiter aus: Diese muss sich nicht nur in der Entwicklung niederschlagen, sondern auch in der Ausbildung, so dass ein grundlegendes Verständnis von KI über die Disziplinen hinweg vermittelt wird. Denn, so betont Aldo, nur wer verstanden hat, wie eine Technologie funktioniert, wer ihre Grenzen und Möglichkeiten kennt, kann ihr am Ende auch voll vertrauen.
Ein schöner Abschluss unseres Dialogs, der gezeigt hat, dass Generative KI ein kollektives und globales Unterfangen sein muss, dass wir gemeinsam handeln müssen, um das Potenzial dieser Technologie zu nutzen. Er hat aber auch gezeigt, dass all dies Vertrauen erfordert und dass eines der stärksten Mittel um Vertrauen zu schaffen, die Vermittlung von Wissen ist.
Festhalten will ich schließlich auch die Hoffnung, mit Formaten wie diesem eine Diskussion in der breiteren Gesellschaft anzustoßen. Die Reise der Generativen KI hat gerade erst begonnen und nur gemeinsam können wir sie zum Wohle Aller gestalten!
Vier Personen aus vier verschiedenen Ländern und von vier verschiedenen Universitäten diskutieren ein aktuelles Thema aus Forschung und Lehre. Die Serie beginnt mit einer Ausgangsfrage, auf die die erste Person antwortet und der nächsten Person eine weitere Frage zum gleichen Themenkomplex stellt. Die Reihe endet wieder mit der ersten Person, die die letzte Frage beantwortet – und abschließend alle vorangegangenen Antworten reflektiert. Das Thema der ersten Staffel sind Large Language Models und deren Einfluss auf Forschung und Lehre.
Unsere Autor:innen sind: Enkelejda Kasneci, Professorin für Human-Centered Technologies for Learning an der TUM School of Social Sciences and Technology, Aldo Faisal, Professor für KI und Neurowissenschaften am Imperial College London, Jerry John Kponyo, Associate Professor für Telecomunnications Engineering an der Kwame Nkrumah' University of Science and Technology und Sune Lehmann Jørgensen, Professor am Department für Applied Mathematics and Computer Science an der Technical University of Denmark.
- Prof. Dr. Enkelejda Kasneci leitet den 2022 gegründeten Lehrstuhl für Human-Centered Technologies for Learning an der TUM School of Social Sciences and Technology, ist Direktorin des TUM Center for Educational Technologies und Mitglied des Munich Data Science Institute der TUM. Die studierte Informatikerin forschte vor ihrer Berufung an die TUM zu Mensch-Maschine-Interaktionen an der Universität Tübingen.
- Digitale Transformation an der TUM
