Die Debatte um eine „künstliche Intelligenz“, ein etwas holpriger Begriff, der im Vorfeld einer Informatikerkonferenz 1956 in Neuengland geprägt wurde, wird strenggenommen seit dem II. Weltkrieg geführt. Als bahnbrechend galt seinerzeit die Entschlüsselung der Funksprüche der deutschen Wehrmacht durch ein Team um den britischen Mathematiker Alan Turing. In den rund 80 Jahren seitdem hat die Diskussion um die Möglichkeit einer intelligenten Maschine verschiedene Winter erlebt, allzu hochfliegende Prophezeiungen haben sich nicht erfüllt, Forschungsgelder wurden wieder gestrichen. Der aktuelle Boom der im ersten Beitrag von Manni5 geschilderten KI hat vier parallel auftretende Gründe: a) die vergleichsweise klein, preiswert und leistungsstark gewordene Hardware; b) die komplex und leistungsstark gewordenen Algorithmen; c) ein kaum auszuschöpfender Ozean digitaler, maschinenlesbarer Daten; d) Finanziers in fiebriger Erwartung des nächsten großen wirtschaftlichen Dings.

Das gegenwärtig am meisten beeindruckende Programm ChatGPT, vor gut zwei Jahren der staunenden Öffentlichkeit präsentiert, ist vielleicht noch keine allgemeine künstliche Intelligenz im Sinne des obigen Einleitungsbeitrags, den sogenannten Turing-Test besteht das Programm aber locker: Bei der Kommunikation mit ChatGPT ist nicht mehr sicher zu unterscheiden, ob der Mensch, der die Fragen stellt oder die Anweisungen gibt, nun mit einem Menschen oder einer Maschine interagiert, wenn er nur auf das Ergebnis schaut. Dass dieses Programm auf dem Gebiet des Textes Erstaunliches leistet, wird wohl niemand ernsthaft anzweifeln; die Rechengeschwindigkeit der Prozessoren lässt aus der Masse der Buchstaben und Silben Wörter, Sätze und Kapitel entstehen, die hinsichtlich der Tonalität, des Niveaus und der Abwechslung frappieren. Zu einer allgemeinen KI fehlt ChatGPT neben dem Bereich der Emotionen vor allem der eigene Wille: Die Software liefert das, wonach der Mensch sie fragt, aus eigenem Antrieb kommt da nichts. Und ob eine Siliziumplatte mit Prozessoren ein Bewusstsein ihrer selbst, vielleicht gar ein Gewissen entwickeln kann, ist noch eine Frage der Märchen.

Ob es eines Tages so weit sein wird, lässt sich heute kaum seriös abschätzen. Angesichts der gewaltigen Summen, die in die Forschung zur KI investiert werden, sollte es aber nicht Wunder nehmen, wenn es künftig irgendwann so weit wäre. Dabei haben die Technologiekonzerne mittlerweile die Federführung bezüglich der Forschung und Entwicklung; sie haben die größeren Rechenanlagen, immense Datenschätze, neugierige Leute und sehr viel mehr Geld als die Universitäten oder das Militär. Der AI Index der Universität Stanford listet auf, wie viel privates Kapital global in die KI fließt (aiindex.stanford.edu/report/). Und damit ist ein weiteres Problem benannt: Der US-Wagniskapitalgeber Sequoia hat im Sommer dieses Jahres vor einem Platzen der KI-Blase gewarnt, weil den investierten Summen noch kein tragfähiges Geschäftsmodell zur Refinanzierung gegenüber stünde (sequoiacap.com/article/ais-600b-question/).

Abschließend noch der Hinweis, dass die obigen Warnungen vor einer allgemeinen KI ein Thema des europäisch-amerikanischen Raumes sind. China hat es sich zum Ziel gesetzt, bis zum Jahr 2030 die global führende KI-Macht zu werden, noch vor den USA (wiwo.de/erfolg/gruender/kuenst…d-gerne-aus/29479302.html). Unter den Unterzeichnern der oben zitierten Resolutionen finden sich keine Wissenschaftler, die in China oder auch Indien forschen, entwickeln, in die Praxis bringen. Die chinesische Politik hat auch keine Bedenken, ein mit KI kuratiertes Konto des sozialen Verhaltens für seine Bürger einzusetzen; eine Reise ins Ausland, ein Studienplatz oder ein Kredit für eine Wohnung hängen dann entscheidend vom erwünschten und durch Kameras protokollierten sozialen Verhalten ab. Vermutlich haben die großen chinesischen Konzerne Tencent, Baidu oder Alibaba keine Hemmungen, an einer potentiellen allgemeinen KI zu arbeiten. Wahrscheinlich würden sie eine solche KI ideologisch begrüßen im Sinne eines Zugewinns an öffentlicher Sicherheit nach innen und außen.

Die Ausgabe 3/2024 der MIT Technology Review widmet sich der Frage, ob KI-Sprachmodelle das Sprungbrett zur Superintelligenz seien. Vertreter dieser Large Language Models (LLM) sind etwa ChatGPT 4 von Open AI (openai.com/index/gpt-4/), Gemini von Google (gemini.google.com/?hl=de) oder LlaMa von Meta (llama.com/). Die Frage, ob diese Programme bereits als allgemeine oder super KI gelten können, ist allein deswegen schwierig zu beantworten, weil sich die mit der Materie Befassten nicht auf allgemein akzeptierte Kriterien für aKI oder auch nur Intelligenz einigen können. Als ein wesentliches Merkmal menschlicher Intelligenz wird die Fähigkeit des sozialen Lernens akzeptiert, also die Weitergabe erworbenen Wissens an andere auf dem Weg der Sprache.

Die Redaktion der MIT Technology Review hat verschiedenen Personen, die sich mit Fragen des Wissenserwerbs und KI befassen, einige Fragen vorgelegt. Zunächst gibt die Redaktion eine recht breite Definition einer aKI: Diese müsse universell einsetzbar sein, sie müsse selbst lernen und sehr leistungsfähig ein (mir fehlt an dieser Definition die eigene Motivation, Dinge zu tun). Sodann fragt die Redaktion, wie ein Test beschaffen sein müsse, damit eine KI als aKI durchgehen könne und wann mit ihm zu rechnen sei; sie will weiter wissen, wofür die Befragten eine solche aKI einsetzen wollten; nicht zuletzt, welche Rechte sie ihr zubilligen wollten. Befragt wurden etwa Kristian Kerstin (Professor in Darmstadt, Arbeit am DFKI), Katharina Zweig (Professorin an der TU Kaiserslautern), Sebastian Thrun (Professor in Stanford, Ex-Vizepräsident bei Google), Jürgen Schnidthuber (Direktor Technologie der Uni Saudi-Arabien), Kristinn R. Thórisson (Informatik-Professor in Reykjavik). Die Antworten auf die eingangs genannten Fragen fallen wenig überraschend sehr unterschiedlich aus: Auf die Frage nach dem Bestehen des aKI-Testes sagt Katharina Zweig, diese Frage sei nicht seriös zu beantworten; Kristian Kersting rechnet zu seinen Lebzeiten nicht mit einem solchen Test; Sebastian Thrun nennt das Jahr 2026 als Datum eines solchen Testes.

Mir stellt sich die Frage, wozu man KI überhaupt braucht. Schließlich ist Intelligenz die einzige Ressource auf dieser Welt, welche es im Überfluß gibt - jeder glaubt er besitzt genug davon.