Kompass Künstliche Intelligenz

Die KI-Trilogie

Die Gedankensplitter aus dem Buch, welche ich weiter unten aufgeführt haben, sollen nicht das Lesen des Buches ersetzen, sondern zur Lektüre motivieren. Für mich war diese eine spannende Gedankenreise bei einer speziellen Begebenheit. Eine Art Meditation im selbstauferlegten Bombardement an Tech News, welches ständig auf Kanälen wie Discord, YouTube - und wie sie alle heissen - hereinprasseln.

Auf einer ruhigen Busfahrt mit meiner Familie die belebten Zentren der [Weihnachtsmärkte im Elsass] habe ich den grössten Teil lesen können. Der Wechsel zwischen Reizüberflutung, Menschenmassen und wunderbarer Architektur einerseits - und der [Einsamkeit und Ruhe in der Natur] fasziniert mich. Genau so empfinde ich den Kontrast zwischen Medienkonsum und einem analog, haptischen Leseerlebnis. Also: Buch kaufen.

Autor

[Wörterseh Verlag]

Marcel Salathé beschäftigt sich seit über fünfzehn Jahren mit Künstlicher Intelligenz (KI), lange bevor ChatGPT Schlagzeilen machte. Heute ist er Professor und Co-Direktor des AI Center EPFL (ETH Lausanne), hat eine der grössten europäischen Konferenzen für angewandte KI mitbegründet, mehrere Start-ups ins Leben gerufen und innovative Weiterbildungsprogramme entwickelt. Während der Coronapandemie wurde er der breiten Öffentlichkeit bekannt. Ursprünglich Biologe, bewegt sich Marcel Salathé heute bewusst im Spannungsfeld zwischen Wissenschaft und Praxis: Er erforscht, wie KI unsere Gesundheitssysteme beeinflusst und gesellschaftliche Prozesse verändert, entwickelt digitale Anwendungen und berät Organisationen im Umgang mit KI. Dabei legt er grossen Wert darauf, die komplexen Inhalte ohne jedes Fachchinesisch fundiert und verständlich zu erklären. Marcel Salathé, geboren und aufgewachsen in Basel, lebt heute in Lausanne.

Rezensionen

Das Buch, das man unbedingt lesen sollte, um zu verstehen, wie Künstliche Intelligenz funktioniert, welches enorme Potenzial sie birgt und vor welche gewaltigen Herausforderungen sie uns stellt. Angesichts der ausserordentlichen Geschwindigkeit ihrer Entwicklung geht es uns alle an, diese grösste technologische Revolution der Menschheit zu begreifen. Marcel Salathé, Forscher und Dozent an der EPFL, macht dies auf
brillante Weise verständlich.

Patrick Aebischer
ehemaliger Präsident EPFL

Marcel Salathé ist einer der führenden KI-Forscher der Welt. Wenn Sie verstehen wollen, wohin sich Künstliche Intelligenz entwickelt, kommen Sie an diesem Buch nicht vorbei - präzise, klarsichtig, absolut unverzichtbar.

Rolf Dobelli
Autor des Weltbestsellers 'Die Kunst des klaren Denkens'

Rezension litteratur.ch vom 12.12.2025

[litteratur.ch]

Auszug:

Fassen wir zusammen: Das Buch ist in seinem erklärenden Teil wirklich ausgezeichnet gelungen. Die manchmal überbordende Freude am Thema macht dem Autor alle Ehre – man spürt, hier schreibt einer, der sich nicht nur auskennt, sondern auch bei der Weiterentwicklung von KI dabei sein will. Manchmal schiesst er für meinen Geschmack übers Ziel hinaus.

Ein im besten Sinn populärwissenschaftliches Buch, eine Empfehlung. Dass ich nicht in allem mit dem Autor einig gehe (vor allem, was seine Zukunftsvisionen betrifft), ändert nichts an der Qualität der Definitionen und Beschreibungen der KI.

Zitate

Hier einige Textpassagen, die mir aufgefallen sind, gegliedert nach den Kapiteln - als Motivation zum Nachlesen. Ohne KI erstellt, mir liegt der Buchtext analog vor. Rechtschreibprüfung habe ich mit einer selbst gehosteten Instanz von LanguageTool durchgeführt auf einem UNRAID Server mit dem Repo von [erikvl87]. Die n-gram Sprachbibliotheken können hier heruntergeladen werden: [ngram].

Vorwort
1 Warum alles immer schneller geht
2 Daten, Chips und Energie
3 Die KI findet ihre Stimme
4 Im Labyrinth der Wörter
5 Echte Fälschungen
6 Freie Sicht auf blinde Flecken
7 Meine Arbeit, deine Arbeit, keine Arbeit?
8 Der allgegenwärtige Aristoteles
9 Der Wissensbeschleuniger
10 Diagnose: KI positiv
11 Algorithmen der Macht
12 Verlieren wir die Kontrolle?
13 Unsere verrückte Zukunft

Vorwort

Bin sehr überrascht, dass Marcel Salathé hier Douglas Adams zitiert, einen meiner Lieblingsautoren. Ich habe meine Familie seit Jahren mit Zitaten aus 'Anhalter durch die Galaxis' genervt.

Für mich ein Klassiker der Weltliteratur:
[Douglas Adams: Per Anhalter durch die Galaxis]

Zum technologischen Wandel meint Douglas Adams:

1. Alles, was bereits existiert, wenn man geboren wird, ist normal, alltäglich und einfach ein natürlicher Teil der Welt.
2. Alles, was zwischen dem fünfzehnten und fünfunddreissigsten Lebensjahr erfunden wird, ist neu, aufregend und revolutionär - und man kann damit wahrscheinlich Karriere machen.
3. Alles, was nach dem fünfunddreissigsten Lebensjahr erfunden wird, verstösst gegen die natürliche Ordnung der Dinge.

1 Warum alles immer schneller geht

Die Welt verändert sich durch die Kombination aus Internet und Kl mittlerweile so schnell, dass wir uns ständig anpassen müssen - und zwar nicht mehr über Generationen hinweg, sondern innerhalb eines einzigen Lebens.

Die meisten von uns müssen daher lernen, mit diesen neuen Dynamiken umzugehen.

Ein wichtiger erster Schritt ist, überhaupt zu verstehen, was um uns herum geschieht. Und nichts prägt diese Veränderungen derzeit so stark wie die Künstliche Intelligenz. Sie ist die treibende Kraft hinter dem rasanten Wandel unserer Zeit, und deshalb werden wir uns in diesem Buch intensiv mit ihr beschäftigen. Denn wer versteht, wie Kl funktioniert, hält einen Kompass in Händen, mit dem man sich in diesen verrückten Zeiten zurechtfinden kann.

2 Daten, Chips und Energie

Der Prozess, bei dem Netzwerke direkt aus Daten lernen, wird als Training bezeichnet. Die Details dieses Vorgangs sind hochspannend und führten 2024 sogar zu einem Nobelpreis, doch sie würden den Rahmen dieses Buches sprengen. Wichtig ist aber, zu verstehen: Es sind die Daten, welche die Netzwerke befähigen, optimale Parameter zu finden. Deshalb spricht man auch davon, dass die Netzwerke 'von den Daten lernen'.

Weil Daten entscheidend dafür sind, die besten Netzwerke zu trainieren, besitzen sie einen enormen wirtschaftlichen Wert. Nur wer über ausreichend Daten verfügt, kann leistungsfähige neuronale Netzwerke entwickeln.

Ohne Daten keine KI.

Es geht um digitale Souveränität, nationale Sicherheit, Energieversorgung und wirtschaftliche Stärke. Länder, die Zugang zu grossen Datenmengen, leistungsfähigen Chips und stabiler Energieversorgung haben, werden die neuen Supermächte.

Wer Zugang hat, gewinnt - wer ausgeschlossen bleibt, verliert. Die Frage nach der Kontrolle über Daten, Hardware und Energie wird die politischen und wirtschaftlichen Auseinandersetzungen der kommenden Jahrzehnte entscheidend prägen.

3 Die KI findet ihre Stimme

ChatGPT ist ein Assistent, der immer höflich bleibt, niemals müde wird und über ein beeindruckendes Wissen verfügt, und dies in fast allen Sprachen der Welt.

Lassen Sie uns hier kurz innehalten und uns bewusst machen, dass das, was ich gerade geschrieben habe, vor wenigen Jahren noch wie Science-Fiction geklungen hätte. Mit einer Maschine so zu kommunizieren, als wäre sie ein Mensch, war lange Zeit vollkommen unvorstellbar und galt als ultimatives Zeichen dafür, dass Computer menschliche Intelligenz erreicht haben.

1950 entwickelte der berühmte Informatiker Alan Turing dafür einen Test, der heute als Turing-Test bekannt ist. Dabei führt ein menschlicher Tester zwei Gespräche-eines mit einem Menschen und eines mit einer Maschine -, ohne zu wissen, wer was ist. Gelingt es der Maschine, den Tester so zu täuschen, dass er sie für einen Menschen hält, besässe sie menschenähnliche Intelligenz. Mit ChatGPT wird uns nun bewusst, dass es sich nicht ganz so einfach verhält. Tatsächlich ist es heute oft unmöglich, die Antworten von ChatGPT von denen eines Menschen zu unterscheiden. Der Turing-Test wäre damit bestanden. Doch gleichzeitig erkennen wir, dass ChatGPT vieles noch nicht kann, was menschliche Intelligenz ausmacht.

4 Im Labyrinth der Wörter

Kl-Modelle können nur mit Zahlen arbeiten.

Wort-Tokens, werden durch Zahlen repräsentiert. Die Art und Weise, wie diesen Tokens Zahlen zugeordnet werden, ist bemerkenswert. Diese Zuordnung geschieht weder zufällig, noch hat sie etwas mit den Buchstaben eines Tokens zu tun. Die Zahlen werden vielmehr während des Trainings gelernt. Und hier liegt der entscheidende Punkt: Die Zahlen werden automatisch so gewählt, dass Wörter mit ähnlicher Bedeutung oder solche, die häufig im gleichen Kontext auftreten, ähnliche Werte erhalten. Es entsteht gewissermassen eine Art Landkarte, auf der Wörter mit ähnlicher Bedeutung nahe beieinanderliegen.

Das Wort 'schnell' würde zum Beispiel näher bei 'rasch' liegen als bei 'langsam'.

Doch diese Wort-Landkarte bietet noch mehr: Sie zeigt nicht nur, welche Wörter sich ähneln, sondern auch, wie sie zueinander in Beziehung stehen. Während des Trainings entdeckt das KI-Netzwerk beeindruckende Muster.

Doch eines bleibt wichtig: Das Modell versteht die Wörter nicht wirklich.

GPT: Generative Pre-trained Transformer.
Der Begriff 'Transformer' verweist auf eine bestimmte Netzwerkarchitektur, die es erlaubt, jedes Wort mit allen anderen Wörtern im Text in Beziehung zu setzen, unabhängig davon, an welcher Stelle im Text es steht.

Herausforderungen, die bereits jetzt Realität sind:
Gefahr von Falschinformationen, Verzerrungen oder möglichen negativen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.
Gleichzeitig eröffnet uns dieses Wissen die Möglichkeit, darüber nachzudenken, wie wir diese Technologie für positive Zwecke einsetzen können, sei es für uns persönlich oder für die Gesellschaft. Das ist entscheidend, denn diese Technologie ist keine Zukunftsvision mehr. Sie ist bereits hier, im Heute und Jetzt. Und während wir noch darüber diskutieren, ob KI-Modelle wirklich verstehen können, entwickeln sie sich bereits zu etwas, das über unser traditionelles Verständnis von Verstehen hinausgeht. Vielleicht sollten wir uns weniger fragen, ob Maschinen wie Menschen denken können, und stattdessen mehr darüber nachdenken, wie wir Menschen in einer Welt zurechtkommen, in der Maschinen auf ihre ganz eigene Art denken.

5 Echte Fälschungen

Die KI wird zunehmend zu einem Teil des kreativen Prozesses.
Diese Rolle wird jedoch oft missverstanden. Wenn generative Kl Inhalte erstellen kann, scheint es auf den ersten Blick, als würde sie dem Menschen kreative Arbeit streitig machen. Doch ware es nicht hilfreicher, generative Kl als Verstärker unserer eigenen kreativen Fähigkeiten zu begreifen? Die meisten von uns sind keine professionellen Grafiker, Musikerinnen oder Schriftsteller, aber wir alle tragen kreative Anlagen in uns, wenn auch in ganz unterschiedlichen Ausprägungen. Generative Kl kann uns helfen, dieses Potenzial noch besser zu entfalten. Sie macht kreative Ausdrucksformen zugänglicher nicht nur für jene, die von Natur aus mit aussergewöhnlichem Talent ausgestattet sind, sondern für uns alle.

Fälschungen gibt es schon seit Menschengedenken:
Die neue Dimension durch KI besteht darin, dass heute praktisch jede Person mit wenigen Klicks überzeugende Fälschungen erstellen kann. Wie gehen wir mit dieser neuen Welt um?

Strategien zur Erkennung von Fälschungen erfordern etwas, das in einer sich immer schneller verändernden Welt zunehmend kostbar wird: Zeit zum Nachdenken. Zeit, um innezuhalten und zu prüfen, ob etwas echt ist oder nicht. Natürlich wird uns die Technologie dabei unterstützen, sei es durch digitale Wasserzeichen, Blockchain-Signaturen oder neue Verifizierungsmethoden, die wir heute noch gar nicht kennen. Doch vielleicht liegt in dieser Entwicklung auch eine unerwartete Chance: In einer Welt, in der nichts mehr zweifelsfrei als echt angenommen werden kann, lernen wir wieder, genauer hinzuschauen. Statt Informationen gedankenlos zu konsumieren, müssen wir uns Zeit nehmen, sie zu prüfen und zu hinterfragen. Was zunächst wie ein Verlust wirkt - das blinde Vertrauen in Bilder, Videos und Stimmen - könnte uns zu einer neuen Form der Aufmerksamkeit führen. Einer Aufmerksamkeit, die wir in der Flut digitaler Ablenkungen längst verloren geglaubt hatten.

6 Freie Sicht auf blinde Flecken

Die beste Methode, ein KI-Modell auf Probleme zu prüfen besteht darin, es ausführlich zu testen. Und die grösste Sicherheit, dies tun zu können, liegt darin, das Modell selbst zu besitzen. Genau das ermöglicht offene Kl. Die Offenlegung von Parametern ist nicht nur deshalb bedeutend, weil sie interessante Einblicke ins Innenleben des Netzwerks bietet. Sie ist vor allem wichtig, weil sie uns erlaubt, ein Netzwerk unabhängig zu testen, ohne auf die Zustimmung Dritter angewiesen zu sein. Heute können wir die besten KI-Modelle privater Anbieter zwar oft noch kostengünstig oder sogar kostenlos ausprobieren.

Doch was ist morgen? Der Zugang könnte stark eingeschränkt oder extrem teuer werden. Offene KI mit offenen Parametern stellt sicher, dass dieser Zugang auch in Zukunft gewährleistet bleibt. Dabei geht es um weit mehr als nur um technische Testbarkeit - es geht um die Frage, wer die Kontrolle über diese mächtige Technologie haben soll.

Gerade weil Menschen unterschiedliche Ansichten und Wertvorstellungen haben, schätzen und schützen wir Meinungs- und Pressefreiheit. Aus dem gleichen Grund sollten wir auch die Freiheit bei der Entwicklung und Nutzung von KI fördern. Nur dann können wir sicherstellen, dass die Vielfalt unserer Ansichten und Werte auch in dieser verrückten Welt Bestand hat.

7 Meine Arbeit, deine Arbeit, keine Arbeit?

Muster wiederholten sich bei jeder technologischen Revolution:
Von der Elektrifizierung über das Fliessband bis hin zur Automatisierung durch Computer, stets verschwanden alte Berufe, während neue entstanden.

Was hat das alles mit KI zu tun?
Es ist wichtig, sich immer wieder bewusst zu machen, dass tiefgreifende gesellschaftliche Veränderungen durch technologische Entwicklungen kein neues Phänomen sind. Unsere heutigen Diskussionen erwecken manchmal den Eindruck, als wäre technologisch bedingter Wandel eine völlig neuartige Herausforderung. Das stimmt jedoch nicht. Was tatsächlich neu ist - ist die immense Geschwindigkeit, mit der dieser Wandel heute stattfindet. Die Welt wirkt nicht deshalb verrückt, weil sie sich verändert, sondern weil diese Veränderungen in einem solchen Tempo geschehen, dass wir uns innerhalb weniger Jahrzehnte mehrfach anpassen müssen eine Erfahrung, die für viele von uns ungewohnt und schwierig ist.

Zunehmende Automatisierung durch KI führt zu Massenarbeitslosigkeit?
Diese Befürchtung steht im völligen Widerspruch zu den Erfahrungen der letzten Jahrzehnte. Zwar haben Computer und Automatisierung viele repetitive Tätigkeiten sowie einige Aufgaben in der Produktion ersetzt. Doch dieser Wandel führte langfristig nicht zu höheren Arbeitslosenquoten. Im Gegenteil: Es entstanden völlig neue Sektoren wie die Informationstechnologie, das Software-Engineering, das digitale Marketing oder der elektronische Handel, um nur einige Beispiele zu nennen, die zuvor undenkbar waren. Daten aus den USA und Europa zeigen, dass die Gesamtbeschäftigung trotz der zunehmenden Verbreitung von Computern im Laufe der Jahrzehnte weiter gestiegen ist. Das drängendste Problem auf dem heutigen Arbeitsmarkt ist daher nicht die Arbeitslosigkeit, sondern der Fachkräftemangel.

Die Muster wiederholen sich immer wieder: Eine neue Technologie entsteht und ersetzt bestehende Tätigkeiten oder Aufgaben, meist aus Kostengründen. Gleichzeitig schafft sie jedoch neue Möglichkeiten, oft sogar völlig neue Wirtschaftszweige und damit auch neue Arbeitsplätze. Häufig verbessert sich dadurch das wirtschaftliche Umfeld insgesamt, und die Beschäftigung nimmt zu. Aus gesamtwirtschaftlicher Sicht gibt es deshalb Grund zu vorsichtigem Optimismus, dass sich die Situation auch durch die Einführung von KI in den kommenden Jahren nicht grundlegend anders entwickeln wird. Können wir daher sagen: 'Ende gut, alles gut'? Mitnichten. Auch wenn das wirtschaftliche Gesamtbild positiv erscheinen mag, geht dieser Wandel oft mit einem aufwühlenden Prozess einher. Manche Berufe werden sich erheblich verändern, andere ganz verschwinden - und betroffen sein werden vermutlich alle.

Der Schlüssel liegt nicht im detaillierten Verständnis der Technologie, sondern in der Bereitschaft, Neues auszuprobieren und zu lernen, wie diese Werkzeuge Sie bei Ihren Zielen unterstützen können.

Es gibt viele Beispiele, in denen Menschen zusammen mit KI deutlich bessere Ergebnisse erzielten. Überraschenderweise zeigte sich jedoch oft auch das Gegenteil. In vielen Fallen brachte die Zusammenarbeit von Mensch und Kl keine Verbesserung gegenüber der Arbeit eines Menschen oder der KI allein. Der häufigste Grund dafür war eine falsche Aufgabenverteilung: Wenn Mensch und Kl dieselben Aufgaben bearbeiten, statt ihre jeweiligen Stärken zu nutzen, verschlechtert sich das Endresultat. Um die Vorteile der Zusammenarbeit voll auszuschöpfen, müssen Menschen daher verstehen, wie KI funktioniert und wie sie diese optimal einsetzen können.

Eine kürzlich durchgeführte Studie aus der Medizin verdeutlicht dieses Prinzip besonders gut. Forschende verglichen die Diagnosefähigkeit von drei Gruppen - Ärzte allein, KI allein sowie Ärzte mit Kl-Unterstützung. Die überraschende Erkenntnis: Die KI allein erzielte nicht nur bessere Ergebnisse als die Ärzte, sondern auch als die Kombination aus Ärzten und KI. Der entscheidende Unterschied lag dabei in der Nutzung der KI: Die Forscher wussten genau, wie sie die richtigen Fragen an das System stellen mussten, die Ärzte hingegen standen noch am Anfang dieses Lernprozesses. Ihre Art und Weise, mit der KI zu kommunizieren, war nicht optimal. Doch wie wir im Kapitel über Sprachmodelle gesehen haben, hängt die Qualitat der KI-Antworten entscheidend von der Formulierung der Anfragen ab. Das Ergebnis zeigt deutlich: Eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit Kl entsteht durch praktisches Ausprobieren und Lernen. Je besser wir verstehen, wie Kl funktioniert, und je häufiger wir sie einsetzen, desto mehr profitieren wir von ihr. Technologische Offenheit bedeutet deshalb vor allem eines: den Mut zu haben, mit Kl zu arbeiten und dabei ständig dazuzulernen.

Oft unterliegen wir der Illusion, dass die Menge der zu erledigenden Arbeit begrenzt sei. Glaubt man an diese Illusion, erscheint die Technologie natürlich als Bedrohung, da sie laufend Tätigkeiten ersetzt und früher oder später zu massiver Arbeitslosigkeit führen müsste. Doch, wie gesagt, zeigt die Geschichte, dass diese Annahme falsch ist. Wir Menschen erfinden ständig neue Tätigkeiten, Aktivitäten und Geschäftsfelder. Ich stelle mir das wie einen wachsenden Kreis vor: Technologie automatisiert von innen heraus immer mehr, doch gleichzeitig erweitert sich der Kreis nach aussen. An seinem Rand entstehen ständig neue Tätigkeitsfelder. Genau hier, an der Grenze zwischen Bekanntem und Neuem, findet die eigentliche Wertschöpfung statt - in Bereichen, die noch nicht automatisiert werden können, weil sie neu, komplex und oft noch nicht vollständig verstanden sind. Und da dieser Rand mit dem Kreis mitwächst, nimmt auch das gesamte Arbeitsvolumen zu. So ergeben sich Beschäftigungsmöglichkeiten in Bereichen, die wir uns heute noch kaum vorstellen können.

Ja, der Rand dieses Kreises mag manchem unheimlich erscheinen. Er ist unbekannt und unberechenbar. Doch genau hier entstehen die spannendsten Möglichkeiten. Hier können wir kreativ werden und Neues erschaffen. Zwar geht alles sehr schnell - verrückt schnell. Aber wir können diese Verrücktheit als Chance begreifen. Denn am Rand des Kreises wartet nicht das Ende der Arbeit; im Gegenteil: Hier beginnt ihre Zukunft. Um an diesem wachsenden Rand mitzuwirken, müssen wir selbst wachsen und lernen. Das gelingt besonders gut, wenn wir uns aktiv mit den neuen Entwicklungen auseinandersetzen, neue Fähigkeiten erwerben und manchmal sogar ganz neue Wege des Lernens entdecken. Bildung und Weiterbildung werden dabei immer wichtiger, und auch sie werden durch KI grundlegend verändert.

8 Der allgegenwärtige Aristoteles

Die Grenze zwischen selbstgeschriebenem und KI-gestütztem Text verschwimmt - und genau hier stellt sich die Frage, wie wir künftig mit solchen Grauzonen umgehen wollen.

Eine pragmatische Antwort, die ich derzeit sehr interessant finde, lautet: Nicht die Art und Weise, wie der Text entstanden ist, sollte entscheidend sein, sondern ob ich bereit bin, meinen Namen darunterzusetzen. Wenn ich sage: Ja, ich stehe hinter diesem Text, er drückt aus, was ich sagen will, und ich verbinde meinen Namen damit, dann ist das in Ordnung. Natürlich könnte man hier einwenden, dass diese Haltung auch klassische Plagiate legitimieren würde, die wir ablehnen, weil sie überhaupt keine Fähigkeiten widerspiegeln. Eine Person, die fremde Texte als ihre eigenen ausgibt, wird früher oder später jedoch entlarvt, weil irgendwann klar wird, dass sie nicht in der Lage ist, solche Arbeiten selbständig zu erstellen.

Die Fähigkeit, mithilfe von KI in kurzer Zeit hochwertige Texte zu generieren, wird zu einer wertvollen Kompetenz. Die eigentliche Fertigkeit liegt dann nicht mehr ausschliesslich im Schreiben selbst, sondern im geschickten Einsatz der Kl, um überzeugende Ergebnisse zu erzielen. In diesem Sinne wird die Zusammenarbeit mit Kl in Zukunft wahrscheinlich nicht mehr als Schummelei betrachtet, sondern als eine neue Form der Zusammenarbeit, Produktivität und Kreativität.

Es ist entscheidend, dass wir uns mit solchen Fragen auseinandersetzen.

Schauen wir uns nun aber die positiven Möglichkeiten der KI in der Bildung an - und davon gibt es viele. Mindestens drei zentrale Ansätze sehe ich dabei:
Erstens ermöglicht KI endlich echtes personalisiertes Lernen, eine Idee, über die wir zwar seit Jahrzehnten sprechen, die jedoch erst mithilfe von KI realisierbar wird.
Zweitens wird KI Lehrpersonen von stark repetitiven Aufgaben entlasten, sodass ihnen mehr Zeit für pädagogische und zwischenmenschliche Tätigkeiten bleibt.
Drittens könnte KI den Zugang zu Bildung erheblich verbessern. Diese Idee existiert zwar schon seit dem Aufkommen des Internets, aber erst in Verbindung mit KI erhält sie das Potenzial, tatsächlich Wirklichkeit zu werden.

Bildung:
Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob, sondern wie wir diese Technologie nutzen. Tun wir es klug, könnte ein jahrhundertealter Traum Wirklichkeit werden: Bildung, die wirklich allen offensteht, sich unserem individuellen Tempo anpasst und uns hilft, unser volles Potenzial zu entfalten - und zwar ein Leben lang.

9 Der Wissensbeschleuniger

Es steht ausser Frage, dass KI die wissenschaftliche Forschung grundlegend verändert. Sie lernt aus Daten und entwickelt eigene Strategien. Sie erkennt Zusammenhänge, die selbst Experten übersehen. Und sie kann Millionen von Möglichkeiten durchprobieren, bis sie die beste Lösung gefunden hat.

Vielleicht haben Sie gehört, dass im Herbst 2024 ein Nobelpreis 'für die Vorhersage von Proteinstrukturen' verliehen wurde.
Lassen Sie uns genauer betrachten, warum diese Auszeichnung, die zugrunde liegende Arbeit und ihre Konsequenzen als historisch gelten. Was sind Proteine? Sie sind die Grundbausteine des Lebens und an nahezu allen biologischen Prozessen beteiligt. Unser Körper produziert etwa eine Million unterschiedliche Proteine. Sie transportieren Sauerstoff im Blut, bekämpfen Krankheitserreger als Antikörper, ermöglichen als Enzyme die Verdauung und sind essenziell für den Aufbau von Muskeln, Haaren und Haut, um nur einige ihrer Aufgaben zu nennen.

Man kann sich ein Protein als eine lange Kette aus Perlen vorstellen, wobei jede Perle einen chemischen Baustein darstellt.

Diese Kette faltet sich zu einer komplexen, dreidimensionalen Struktur, ähnlich wie ein Wollknäuel. Nur wenn sich das Protein korrekt faltet, kann es seine Funktion erfüllen. Das Problem: Während wir seit Jahren in der Lage sind, die Reihenfolge der Bausteine eines Proteins zu bestimmen, war es äusserst schwierig vorherzusagen, wie genau sich diese Kette falten würde. Schon eine einzige falsche Faltung kann ein Protein nicht nur funktionsunfähig machen, sondern auch zu schweren Krankheiten führen.

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiteten seit über fünfzig Jahren an der Herausforderung der Proteinvorhersage. Die Komplexität des Problems sprengt jede Vorstellungskraft: Ein mittelgrosses Protein besteht aus Hunderten von Bausteinen, und die Anzahl möglicher Faltungen übertrifft die Zahl aller Atome im Universum so deutlich, dass selbst astronomische Vergleiche versagen.

Traditionelle Computermethoden brauchten oft Monate, um die Struktur eines einzigen Proteins zumindest grob vorherzusagen.

Im Jahr 2016 widmete sich ein unerwarteter Neuling im Verborgenen diesem Problem: Google DeepMind. Das Unternehmen DeepMind, ein KI-Start-up, das erst 2010 gegründet wurde, war 2014 von Google für etwa eine halbe Milliarde Dollar übernommen worden - eine Summe, die damals bei vielen für Kopfschütteln sorgte.
Google DeepMind entwickelte ein Modell namens AlphaFold welche im Jahr 2018 alle anderen Methoden bezüglich Proteinvorhersage überflügelte.
Doch was 2018 geschah, war nur ein Vorgeschmack auf das, was zwei Jahre später kommen sollte. 2020 stellte DeepMind AlphaFold 2 vor, ein System, das keine gewöhnliche Verbesserung darstellte, sondern eine regelrechte Revolution. AlphaFold 2 war so präzise, dass es die Form von Proteinen ebenso gut vorhersagen konnte wie die aufwendigsten Labormessungen. Ein Problem, das die Wissenschaft ein halbes Jahrhundert lang beschäftigt hatte, war plötzlich gelöst.

Genau wie ein Sprachmodell aus riesigen Textmengen lernt, welche Beziehungen zwischen Wörtern sinnvoll sind, lernt AlphaFold aus einer Vielzahl bekannter Proteinstrukturen die Gesetzmäßigkeiten der Proteinfaltung. Beide Systeme verfügen dabei nicht über ein echtes Verständnis im menschlichen Sinne, weder von Sprache noch von Biochemie. Doch sie erkennen Muster und nutzen dieses Wissen, um erstaunlich präzise Vorhersagen zu treffen. Man könnte einwenden, dass dadurch nicht jenes tiefere Verständnis entsteht, das wir traditionell in der Wissenschaft suchen. Dennoch hat AlphaFold bereits die Struktur von über 200 Millionen Proteinen vorhergesagt - praktisch die gesamte Bandbreite der Proteine, die in der Natur existieren. Eine solche Leistung wäre noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen und eröffnet uns eine völlig neue Perspektive auf das Leben auf unserem Planeten.

Ist das Formulieren von Fragen eine grundlegende menschliche Fähigkeit?
Tatsächlich wird Kl nicht von sich aus damit beginnen, Fragen zu stellen. Aber wir können sie durchaus dazu auffordern - und dabei erstaunliche Ergebnisse erzielen. Ein faszinierendes Beispiel dafür kommt aus der KI-Forschung selbst:

In einer Studie liessen Wissenschaftler eine Kl neue Forschungsideen entwickeln und verglichen diese mit Ideen von über hundert erfahrenen Forschenden. Die Vorschläge wurden anschliessend von anderen Experten bewertet, die nicht wussten, ob eine Idee von einem Menschen oder einer KI stammte. Das Ergebnis war überraschend: Die von der KI vorgeschlagenen Ideen wurden als innovativer eingestuft. Zwar wurden sie auch als etwas weniger praktisch durchführbar bewertet, aber die Studie zeigt deutlich: KI kann als kreative Partnerin dienen, die uns hilft, neue Ansätze zu entdecken und Fragen zu stellen, die wir möglicherweise übersehen hätten.

Besonders spannend ist die Entwicklung bei den eigentlichen Experimenten: So haben Forscher kürzlich ein KI-System namens ChemCrow entwickelt, das auf Anweisung chemische Experimente plant und anschliessend in Roboterlaboren durch-führt. Gibt man ChemCrow zum Beispiel die Aufgabe, ein bekanntes Insektenschutzmittel herzustellen, plant es selbständig die nötigen Schritte und führt die Experimente durch. Was früher Tage oder Wochen dauerte, schafft ChemCrow oft in wenigen Stunden.

Klar ist, dass die Entwicklung in Forschung und Technologie insgesamt an Fahrt gewinnt. Genau das treibt unsere verrückte Welt an: Wir entwickeln Technologien, die uns ermöglichen, noch schneller neue Technologien zu entwickeln. Das mag in vielen Bereichen beunruhigend wirken. Doch in der Wissenschaft, insbesondere im Gesundheitsbereich, sind die meisten von uns für diesen Fortschritt dankbar.

10 Diagnose: KI positiv

Weltweit hat fast die Hälfte der Menschen keinen verlässlichen Zugang zu grundlegender medizinischer Versorgung. Die Unterschiede sind enorm:
Während in den wohlhabendsten Ländern auf tausend Menschen etwa vier Arzte kommen, müssen sich in vielen afrikanischen Ländern 10000 Menschen einen einzigen Arzt teilen.

Das Potenzial, das KI bietet, um diese Problematik zu lindern, ist enorm. In diesem Kapitel möchte ich mit Ihnen zwei Ansätze betrachten, die mir besonders erfolgversprechend er-scheinen. Sicherlich gibt es weitere Möglichkeiten, aber diese beiden sind aus meiner Sicht besonders interessant - einerseits, weil die Technologie dafür bereits existiert, wie wir gleich sehen werden, andererseits, weil sie das Potenzial haben, Hunderten von Millionen Menschen zu helfen.

Die Nutzung von Kl in der Medizin zeigt ein Muster, das wir an vielen Stellen beobachten: Die ersten Erfolge nach ChatGPT waren vielversprechend, und schnell entstand die Frage, ob diese Technologie alles verändern würde. Doch bald zeigte sich, dass zwar großes Potenzial vorhanden war, die Herausforderungen aber ebenso groß waren. Die Systeme können also einiges leisten, vieles jedoch noch nicht. Nun beginnt die Phase, in der wir diese Technologien Schritt für Schritt verbessern müssen. Denn auch hier gilt es, das Kind nicht mit dem Bade aus-zuschütten. Auf der einen Seite dürfen wir die medizinische Expertise, die über viele Jahrzehnte aufgebaut wurde, nicht einfach einer Technologie in den Kinderschuhen opfern. Andererseits wäre es unklug, eine Innovation zu ignorieren, die so viele Möglichkeiten eröffnet. Vielmehr sollten wir versuchen, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine sorgfaltig weiterzuentwickeln, immer die medizinische Versorgung zu verbessern.

Spannender Ansatz: der Einsatz von Kl für die Prävention. Prävention sollte eigentlich das Hauptziel der Medizin sein, denn es ist immer besser und kostengünstiger, ein Problem zu verhindern, als es später zu behandeln. Doch genau darin liegt auch eine große Herausforderung: Prävention ist kein gutes Geschäft. Das gilt nicht nur für die Medizin. Etwas zu verhindern, das noch gar nicht eingetreten ist, klingt zwar lang. fristig sinnvoll, wirkt aber kurzfristig oft wie eine unnotge Investition. Warum etwas tun, wenn es noch gar kein Problem gibt? Und wer sollte dafür bezahlen? Aus diesem Grund bleib Prävention häufig ein Randthema und erhält bei weitem nich die gleichen Ressourcen wie die klassische Medizin, die Probleme erst angeht, wenn sie auftreten.

11 Algorithmen der Macht

KI wird zweifellos eine zentrale Rolle in der öffentlichen Verwaltung spielen, die Frage ist nur: Welche?
Die zentrale Frage wird sein, wo genau wir die Grenze beim Einsatz von KI ziehen wollen. Dass KI viele behördliche Prozesse effizienter gestalten könnte, zeigt ein Szenario im Buch von Marcel Salathé eindrucksvoll.

Wir stehen also vor einem anspruchsvollen Balanceakt:
Einerseits bietet KI enorme Chancen, den Service der Verwaltung effizienter und besser zu machen. Andererseits müssen wir die Risiken beim Einsatz dieser Technologie sorgfältig ab-wägen. Die größte Gefahr ist dabei nicht technologischer Natur.
Vielmehr liegt sie darin, dass die Menschen das Vertrauen in die Behörden verlieren könnten, wenn sie den Eindruck erhalten, dass auf der anderen Seite kein Mensch mehr sitzt, sondern nur noch eine Maschine. Ob diese Maschine Entscheidungen nachvollziehbar trifft, ist meiner Meinung nach nicht der entscheidendste Punkt, auch wenn dies wünschenswert wäre. Viel wichtiger sind zwei Dinge:
Erstens das Vertrauen in die Unvoreingenommenheit des Systems. Dieses Vertrauen lässt sich durch öffentliche und uneingeschränkte Testbarkeit schaffen.
Zweitens die Gewissheit, jederzeit mit einer echten Person sprechen zu können. Denn auch wenn ein solches Gespräch nicht unbedingt zu anderen Entscheidungen führt, zeigt es uns doch: Der Staat ist weiterhin von Menschen für Menschen da. Solange KI dazu beiträgt, die Zusammenarbeit mit den Behörden einfacher und angenehmer zu gestalten, werden die meisten keine Einwände haben.
Die entscheidende Frage lautet jedoch: Was passiert, wenn etwas schiefgeht? Der Zugang zu einem Menschen - und zu seiner Menschlichkeit - ist eine Sicherung, die wir niemals aufgeben sollten. Die eigentliche Herausforderung liegt also nicht in der Technologie selbst. KI-Systeme sind letztlich nur Werkzeuge - ihre Auswirkungen hängen davon ab, wie wir sie einsetzen.

In wenigen Jahren könnten wir einer Künstlichen Intelligenz gegenüberstehen, die das menschliche Niveau erreicht - und dies wird vermutlich die grölste gesellschaftliche Herausforderung unserer Zeit sein. Doch selbst das ist nur der Anfang. Was geschieht, wenn diese Intelligenz sich kontinuierlich weiterentwickelt? Wenn sie erst zehnmal, dann hundertmal und schliesslich tausendmal größer ist als unsere eigene? Wenn das Verhältnis von Intelligenz zwischen Mensch und Maschine immer mehr dem zwischen Ameise und Mensch gleicht? In einer solchen Situation müssen wir uns fragen: Werden wir diese Maschinen überhaupt noch kontrollieren können, oder werden sie uns kontrollieren? Ich habe es bereits zu Beginn gesagt: Es stehen uns verrückte Zeiten bevor.

12 Verlieren wir die Kontrolle?

Es mag verlockend erscheinen, einfach jene Art von Gesetzgebung, die wir bei der Medikamentenentwicklung haben, auf KI zu übertragen. Doch das Problem ist, dass KI ein viel breiteres Spektrum abdeckt. Während es bei Medikamenten um einen klar abgegrenzten Bereich geht, eben die Einführung eines Medikaments, kann KI nahezu alles sein. Sie kann harmlose Aufgaben erfüllen, wie etwa in einer App, die Hunderassen auf Fotos erkennt, oder sie kann in sicherheitskritischen Systemen eingesetzt werden, zum Beispiel bei der Verwaltung kritischer Infrastrukturen oder in der Strafverfolgung und Justiz.

Aus diesem Grund wird in der EU ein risikobasierter Ansatz diskutiert. Dieser sieht vor, KI-Systeme in verschiedene Risiko-stufen einzuteilen und entsprechend unterschiedlich zu regu-lieren. Ob dies der richtige Ansatz ist, bleibt abzuwarten. Der Vorschlag steht bereits in der Kritik, da er möglicherweise Unklarheiten schafft, die die Innovation behindern könnten. Klar ist jedoch, dass es irgendeine Form der Regulierung geben muss - darüber herrscht weitgehend Konsens. Die offenen Fragen liegen im Detail, und genau diese werden zweifellos eine der zentralen Debatten der kommenden Jahre sein.

Wenn Sie nun denken, dass wir nur die Wahl zwischen zwei extremen Optionen haben - entweder die Entwicklung der KI zu stoppen oder den Untergang der Menschheit zu akzeptieren -, dann muss ich entschieden widersprechen. Zwar dominieren diese dramatischen Szenarien die mediale Diskussion, doch das hat weniger mit der Realität zu tun als damit, was Aufmerksamkeit erzeugt. Die Zukunft ist keine vorgezeichnete Bahn, sondern eine Fahrt ins Offene. Wie so oft werden uns Entwicklungen überraschen, die wir heute noch nicht einmal erahnen können. Dennoch gibt es einiges, das aufgrund unserer Geschichte wahrscheinlich erscheint. Eine Tatsache ist, dass wir Menschen neue Technologien nicht nur erschaffen, sondern sie auch immer umfassender in unser Leben integrieren.

13 Unsere verrückte Zukunft

Wandel braucht Zeit: Zeit, um Menschen mitzunehmen, Entwicklungen zu beobachten, Entscheidungen zu treffen und Prozesse anzupassen.
Dies wird die Entwicklung der KI jedoch nicht aufhalten. Wir treten also in eine spannende Zeit ein, in der die Kluft zwischen dem, was technologisch möglich ist, und dem, was tatsächlich umgesetzt wird, immer größer wird. Das eröffnet einerseits enorme Chancen, besonders für jene, die mit der Technologie umgehen können und Lust haben, neue Wege zu gehen. Andererseits wird diese Kluft auch Spannungen erzeugen: Wer die Technologie beherrscht, wird wirtschaftlich die Nase vorn haben. Manche Arbeitsplätze werden automatisiert werden, während man in anderen Bereichen händeringend Fachkräfte suchen wird. Und unsere Gesetze werden der rasanten Entwicklung ständig hinterherhinken - es sei denn, wir einigen uns auf demokratische Prozesse, die dem Tempo und der Komplexität des KI-Zeitalters entsprechen. Die Kluft zwischen grossen Erwartungen und der Realität wird wahrscheinlich auch die Finanzmärkte in ständige Unruhe versetzen, ganz ähnlich wie damals in den späten Neunzigern, als die Dotcom-Blase platzte. Denn oft dauert es länger als gedacht, bis eine neue Technologie ihr wirtschaftliches Potenzial wirklich entfaltet.

Die erste Phase der KI-Revolution liegt hinter uns. Seit dem Erscheinen von ChatGPT hat diese Technologie unser Verständnis davon, was Maschinen leisten können, grundlegend verändert.

Vor allem aber wünsche ich uns allen, dass wir inmitten dieser stürmischen Zeiten einen kühlen Kopf bewahren. Denn die Welt ist schon verrückt genug.