Das fundamentale KI-Problem

Aktuell gibt es eine KI-Blase. Diese hat primär wirtschaftliche Gründe, hat aber auch stark damit zu tun, dass es rund um KI-Versprechen gibt, welche diese Technologie nicht wird einlösen können. Aktuell denken viele Menschen, dass die KI immer leistungsfähiger wird. Damit ist die Befürchtung verbunden, dass viele Tätigkeiten, die Menschen heute ausüben oder ausüben müssen, von Maschinen übernommen werden könnten.

Diese Versprechen basieren ähnlich wie bei Crypto-Technologien und beim Web 2.0 auf unrealistischen Annahmen. Um das zu verstehen, lohnt es sich zu überlegen, was eine KI heute so gut kann, dass das für Menschen eine Entlastung darstellt. (KI meint hier meistens LLM). Meine Liste sieht wie folgt aus:

1. Textarbeit: Korrekte, stilistisch einheitliche Texte schreiben. Texte transkribieren, umformatieren, übersetzen. Strukturen vorgeben, Textsortenmerkmale überprüfen etc.
2. Websuche: Die Enshittification (Doctorow) von Google durch Werbung und KI führt dazu, dass KI-Tools bessere Suchergebnisse bieten. Das betrifft insbesondere aufwendigere Anfragen, die mehrere Ergebnisse kombinieren.
3. Coding: KI-Tools finden Fehler in Programmen, können Routine-Code automatisiert schreiben und erlauben Vibe Coding. Zudem können Code unterschiedlich formatieren.
4. Verarbeitung grosser Textmengen: KI-Tools können helfen, Orientierung in grossen Textmengen zu finden, suchen Stellen raus und können Zusammenhänge auch visuell klar machen – auch wenn die Zuverlässigkeit noch mangelhaft und die Kontextfenster zu klein sind.
5. Assoziieren/Ideen finden: KI kann gut Ansätze für weiteres Arbeiten liefern. Nicht dass sie selbst kreativ wäre, aber der Textgenerator erzeugt Einstiegspunkte, z.B. für Buchtitel usw.
6. Illustrationen / Videos generieren: Visuelle Darstellungen, auch in Video-Form, können in einfacher Form von KI-Tools vorgenommen werden. Auch hier gilt: Kreativ werden diese Ausdrucksweisen nie sein, weil sie vom bereits verarbeiteten Input abhängig sind. Muster lassen sich aber problemlos reproduzieren.

All das werden KI-Tools in Zukunft wohl noch etwas besser können als heute. Sie werden dafür aber viel Energie aufwenden, so dass die Kosten in absehbarer Zeit beträchtlich sein werden. Heute werden sie durch Investments vor- oder querfinanziert. Nach dem Platzen der Blase wird das nicht mehr gehen.

Damit wird die Arbeit von Menschen nicht überflüssig oder ersetzt. Menschen werden zudem KI-Tools einsetzen und ihre Ergebnisse überprüfen müssen. Grundsätzlich arbeitet KI in einer Zone zwischen Laien und Profis. KI kann fast alles besser als Laien – und fast alles schlechter als Profis. Ich habe das so dargestellt:

Das ist der Grund, weshalb KI für Schüler:innen so attraktiv ist: Die Ergebnisse sind besser als diejenigen, die Schüler:innen in der verfügbaren Zeit erreichen können. Für Fachpersonen ist aber KI ein minderwertiger Ersatz. Menschen wollen keine KI-Texte lesen, keine KI-Filme sehen, keinen KI-Code laufen lassen. Sie tun das nur, wenn es nicht anders geht. Ein gutes Beispiel ist dafür Spotify: Die Plattform wird von KI-Songs überschwemmt. Diese hören sich Menschen aber nur an, wenn sie ihnen über den Algorithmus unbewusst abgespielt wird.

Die verwendete Darstellung kann auch erklären, weshalb es zwei gegensätzliche Ansichten zu KI gibt. Aus der Sicht von Laien wird KI überschätzt, Erfahrungen und Beispiele werden so angesehen, als sei es unvorstellbar, was KI kann. Profis hingegen unterschätzen KI, weil sie im Bereich ihrer Expertise zahlreiche Fehler und qualitative Defizite in den KI-Produkten erkennen (rote Pfeile).

Das fundamentale Problem besteht nun darin, dass sich daran erstens nichts ändern wird. Zweitens werden Laien zwar mit KI-Tools bessere Ergebnisse erzielen als ohne, aber sie werden das Level von Expert:innen nicht erreichen – und oft gar nicht verstehen, worin die Expertise überhaupt liegt. Was wiederum dazu führen wird, dass Expertise entwertet wird (ökonomisch und kulturell).