{"id":32306,"date":"2023-07-17T14:35:31","date_gmt":"2023-07-17T12:35:31","guid":{"rendered":"https:\/\/kath-akademie-bayern.de\/?media-library=die-zukunft-der-medizin"},"modified":"2025-04-28T14:13:23","modified_gmt":"2025-04-28T12:13:23","slug":"kuenstliche-intelligenz-technologische-grundlagen-und-ethik-die-zukunft-der-medizin","status":"publish","type":"media-library","link":"https:\/\/kath-akademie-bayern.de\/en\/mediathek-eintrag\/kuenstliche-intelligenz-technologische-grundlagen-und-ethik-die-zukunft-der-medizin\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz. Technologische Grundlagen und Ethik"},"content":{"rendered":"

Was ist k\u00fcnstliche Intelligenz?<\/strong><\/h3>\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) beherrscht l\u00e4ngst unser Leben, ohne dass es vielen bewusst ist. Smartphones, die mit uns sprechen, Armbanduhren, die unsere Gesundheitsdaten aufzeichnen, Arbeitsabl\u00e4ufe, die sich automatisch organisieren, Autos, Flugzeuge und Drohnen, die sich selbst steuern, Verkehrs- und Energiesysteme mit autonomer Logistik oder Roboter, die ferne Planeten erkunden, sind technische Beispiele einer vernetzten Welt intelligenter Systeme. Sie zeigen uns, wie unser Alltag von KI-Funktionen bestimmt ist.<\/p>\n

Alan M. Turing (1912-1954) definierte 1950 in dem nach ihm benannten Test ein System dann als intelligent, wenn es in seinen Antworten und Reaktionen nicht von einem Menschen zu unterscheiden ist. Der Nachteil dieser Definition ist, dass der Mensch zum Ma\u00dfstab gemacht wird.<\/p>\n

Auch biologische Organismen sind n\u00e4mlich Beispiele von intelligenten Systemen, die wie der Mensch in der Evolution entstanden und mehr oder weniger selbstst\u00e4ndig Probleme effizient l\u00f6sen k\u00f6nnen. Gelegentlich ist die Natur Vorbild f\u00fcr technische Entwicklungen. H\u00e4ufig finden Informatik und Ingenieurwissenschaften jedoch L\u00f6sungen, die anders und sogar besser und effizienter sind als in der Natur. Es gibt also nicht \u201edie\u201c Intelligenz, sondern Grade effizienter und automatisierter Probleml\u00f6sungen, die von technischen oder nat\u00fcrlichen Systemen realisiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Daher nenne ich (in einer vorl\u00e4ufigen Arbeitsdefinition) ein System dann intelligent, wenn es selbstst\u00e4ndig und effizient Probleme l\u00f6sen kann. Der Grad der Intelligenz h\u00e4ngt vom Grad der Selbstst\u00e4ndigkeit des Systems, dem Grad der Komplexit\u00e4t des Problems und dem Grad der Effizienz des Probleml\u00f6sungsverfahrens ab. Diese Kriterien k\u00f6nnen wir messen und nach Bedarf erweitern. Bewusstsein und Gef\u00fchle wie bei Tieren (und Menschen) geh\u00f6ren danach nicht notwendig zur (maschinellen) Intelligenz.<\/p>\n

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Neuronale Netze und Machine Learning<\/strong><\/h3>\n

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Unter K\u00fcnstlicher Intelligenz verstehen wir heute vor allem maschinelles Lernen mit vereinfachten Modellen des Gehirns. In graphischen Modellen neuronaler Netze werden Neuronen (Nervenzellen) durch Knoten dargestellt und durch Pfeile verbunden, die f\u00fcr Synapsen als Signalverbindungen der Neuronen stehen. Die Pfeile im Modell, wie es auf dem Cover meines Buches zu sehen ist, sind durch Zahlen gewichtet, mit denen die Intensit\u00e4t der neurochemischen Verbindung durch Synapsen angezeigt wird. Aufgrund der Hebbschen Regel feuern Neuronen ein Aktionspotential ab bzw. sind erregt, wenn die Summe der gewichteten Inputs von Nachbarzellen einen Schwellenwert \u00fcberschreitet. Zudem sind die Neuronen in Schichten angeordnet, was dem Aufbau des Neocortex im menschlichen Gehirn entspricht.<\/p>\n

Lernen bedeutet auf der neuronalen Ebene, dass erregte Neuronen sich in Mustern verschalten. Aus der Neuropsychologie wissen wir, dass unterschiedliche Verschaltungsmuster mit verschiedenen kognitiven Zust\u00e4nden wie Wahrnehmungen, Vorstellungen, Gef\u00fchlen, Denken und Bewusstsein verbunden sind. Im Modell neuronaler Netze werden diese Verschaltungsvorg\u00e4nge durch Lernalgorithmen modelliert, mit denen die synaptischen Zahlengewichte ver\u00e4ndert werden, da sie f\u00fcr die Intensit\u00e4t der jeweiligen neurochemischen St\u00e4rke der synaptischen Verbindungen in einem Verschaltungsmuster stehen.<\/p>\n

\u00c4hnlich wie in der Psychologie werden verschiedenen Arten von Lernalgorithmen unterschieden. Beim \u00fcberwachten Lernen wird dem neuronalen Netz zun\u00e4chst ein Prototyp beigebracht. Das k\u00f6nnte z.B. das Verteilungsmuster der farbigen Pixel eines Gesichts sein. Die lokalen St\u00e4rken von F\u00e4rbungen und Schattierungen werden durch entsprechende synaptische Zahlengewichte dargestellt. Man spricht auch vom Trainieren eines neuronalen Netzes, um die Zahlengewichte passend einzustellen. Durch Abgleich mit einem eintrainierten Prototyp kann ein Gesicht unter einer Vielzahl von Gesichtern (z.B. bei einer Polizeifahndung) wiedererkannt werden.<\/p>\n

Beim nicht-\u00fcberwachten Lernen ist das neuronale Netz in der Lage, selbstst\u00e4ndig \u00c4hnlichkeiten von Daten zu erkennen, um sie entsprechend zu klassifizieren. So kommt es, dass solche neuronalen Netze mit ihren Algorithmen das Gesicht z.B. einer Katze erkennen k\u00f6nnen, ohne vorher beigebracht bekommen zu haben, was eine Katze \u00fcberhaupt sei.<\/p>\n

Beim verst\u00e4rkenden Lernen (reinforcement learning) wird dem System eine Aufgabe gestellt, die es dann mehr oder weniger selbstst\u00e4ndig l\u00f6sen soll. Es k\u00f6nnte sich z.B. um einen Roboter handeln, der selbstst\u00e4ndig einen Weg zu einem vorgegebenen Ziel finden soll. Beim L\u00f6sen dieser Aufgabe bekommt der Roboter st\u00e4ndig R\u00fcckmeldungen (rewards) in bestimmten Zeitintervallen, wie gut oder wie schlecht er dabei ist, den Weg bzw. die Aufgabenl\u00f6sung zu finden. Die L\u00f6sungsstrategie besteht darin, diese Folge von R\u00fcckmeldungen zu optimieren.<\/p>\n

Deep Learning bezieht sich einfach auf die Tiefe des neuronalen Netzes, die der Anzahl der neuronalen Schichten entspricht. Bei einem Wahrnehmungsvorgang werden auf der ersten neuronalen Schicht nur farbige Pixel unterschieden, die auf der n\u00e4chsten Schicht zu Ecken und Kanten verbunden werden, um auf der dritten Schicht in Teilen von Gesichtern eingef\u00fcgt zu werden und schlie\u00dflich auf der vierten Schicht ganze Gesichter wiederzugeben. Was im mathematischen Modell schon seit den 1980er Jahren bekannt war, wird erst seit wenigen Jahren technisch realisierbar, da nun die notwendige Rechenpower vorliegt (z.B. Google Brain mit einer Million Neuronen und einer Milliarde Synapsen). Dabei ist die Technik keineswegs an die kleine Zahl von neuronalen Schichten im Gehirn gebunden, sondern l\u00e4sst sich je nach zur Verf\u00fcgung stehender Rechenpower beliebig steigern, um die Effizienz des Systems zu verbessern.<\/p>\n

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Machine Learning in Wissenschaft und Medizin<\/strong><\/h3>\n

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Mustererkennung ist eine St\u00e4rke des maschinellen Lernens, das mittlerweile auch in verschiedenen Wissenschaften zur Anwendung kommt. Im August letzten Jahres meldete CERN, dass nunmehr das Higgs-Teilchen endg\u00fcltig entdeckt sei \u2013 aber nicht durch einen menschlichen Physiker, sondern durch maschinelles Lernen. Tats\u00e4chlich w\u00e4re auch ein menschliches Gehirn nicht in der Lage, die Milliarden von Daten zu klassifizieren, die bei den Kollisionen von Protonen im Elementarteilchenbeschleuniger st\u00e4ndig erzeugt werden. \u00a0Aber vorher musste der theoretische Physiker Higgs aus einer physikalischen Theorie (Standardmodell der Elementarteilchenphysik) die Existenz dieses Teilchens vorhersagen, insbesondere den dadurch ausgel\u00f6sten Zerfall in andere Teilchen. Damit lag eine \u201eFingerabdruck\u201c vor, um die Nadel im Heuhaufen zu entdecken. Man spricht von einem Signalereignis, das von den Milliarden anderen Hintergrundereignissen zu trennen war. Das leistete ein Algorithmus des \u00fcberwachten Lernens gewisserma\u00dfen wie bei einer Polizeifahndung.<\/p>\n

In der Medizin kann z.B. in einem Gewebeschnitt der \u201eFingerabdruck\u201c von Krebszellen unter normalen Lymphknoten durch maschinelles Lernen erkannt werden. Auch in der Arzneimittelentwicklung kommt maschinelles Lernen mittlerweile zum Einsatz, um die Entwicklungszeit und damit verbundene Kosten drastisch zu senken. IBM Watson for Drug Discovery liest Millionen von Seiten (Big Data mining), um ihre Bedeutung f\u00fcr Forschungsziele (target identification and validation) zu erkennen. In wenigen Monaten wurden so f\u00fcnf RNA-bindende Proteine RBPs entdeckt, die zuvor nie mit amyotropher Lateralsklerose (ALS) in Verbindung gebracht wurden (Acta Neuropathologica 2018).<\/p>\n

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Vom statistischen zum kausalen Lernen<\/strong><\/h3>\n

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Ein hochaktuelles Anwendungsbeispiel sind selbstlernende Fahrzeuge: Um das Prinzip zu erl\u00e4utern, k\u00f6nnen wir uns vereinfacht ein elektrisches Spielzeugauto vorstellen, das rund herum mit Sensoren ausgestattet ist. Die Sensoren (z.B. Nachbarschaft, Licht, Kollision) seien mit den Neuronen eines neuronalen Netzwerks verbunden. Werden benachbarte Sensoren bei einer Kollision mit einem \u00e4u\u00dferen Gegenstand erregt, dann auch die mit den Sensoren verbundenen Neuronen. So entsteht im neuronalen Netz ein Verschaltungsmuster, das den \u00e4u\u00dferen Gegenstand repr\u00e4sentiert. Im Prinzip ist dieser Vorgang \u00e4hnlich wie bei der Wahrnehmung eines \u00e4u\u00dferen Gegenstands durch einen Organismus \u2013 nur dort sehr viel komplexer. Wenn wir uns nun noch vorstellen, dass dieses Automobil mit einem \u201eGed\u00e4chtnis\u201c (Datenbank) ausgestattet wird, mit dem es sich solche gef\u00e4hrlichen Kollisionen merken kann, um sie in Zukunft zu vermeiden, dann ahnt man, wie die Automobilindustrie in Zukunft unterwegs sein wird, selbst-lernende Fahrzeuge zu bauen.<\/p>\n

Hier zeigt sich aber eine grundlegende Schw\u00e4che des derzeitigen maschinellen Lernens: Wie viele reale Unf\u00e4lle sind erforderlich, um selbstlernende – \u201eautonome\u201c \u2013 Fahrzeuge zu trainieren? Wer ist verantwortlich, wenn autonome Fahrzeuge in Unf\u00e4lle verwickelt sind? Welche ethischen und rechtlichen Herausforderungen stellen sich? Bei komplexen Systemen wie neuronalen Netzen mit Tausenden oder sogar Millionen von Elementen erlauben zwar die Gesetze der statistischen Physik, globale Aussagen \u00fcber Trend- und Konvergenzverhalten des gesamten Systems zu machen. Die Zahl der Parameter ist jedoch unter Umst\u00e4nden so gro\u00df (vgl. das vorher erw\u00e4hnte Google Brain), dass keine lokalen Ursachen ausgemacht werden k\u00f6nnen. Die neuronalen Netze sind also eine Black Box, die mit Big Data trainiert wird, um gew\u00fcnschtes Verhalten zu erzeugen. Keiner wei\u00df im Einzelnen, was dort in der Black Box abgeht. Wenn aber Ursachen und Wirkungen nicht klar zu unterscheiden sind, lassen sich rechtliche und ethische Fragen der Verantwortung nicht kl\u00e4ren. Ehe wir also \u00fcber Ethik und Recht sprechen, m\u00fcssen wir unsere Hausaufgaben in der Grundlagenforschung des maschinellen Lernens machen.<\/p>\n

Tats\u00e4chlich ist das maschinelle Lernen h\u00e4ufig nur Statistik mit Lernalgorithmen und neuronalen Netzen \u2013 mathematisch keineswegs spektakul\u00e4r wie in den Medien suggeriert. Jeder Anf\u00e4nger der Statistik wei\u00df, dass statistische Korrelationen keine kausalen Erkl\u00e4rungen ersetzen k\u00f6nnen: Wenn eine g\u00fcnstige statistische Korrelation zwischen einer chemischen Substanz und dem Abnehmen eines Krebstumors gefunden wurde, ist das noch keine Garantie f\u00fcr ein nachhaltiges Medikament. Dazu muss man das Grundlagenwissen \u00fcber die kausalen Wachstumsgesetze eines Tumors und biochemische Grundgesetze kennen. Mit diesem Beispiel verbinde ich eine grunds\u00e4tzliche Feststellung f\u00fcr den heutigen KI-Hype: Einige glauben damit ja bereits auf Wasser gehen und alle Probleme dieser Welt in absehbarer Zeit mit \u201eKI\u201c l\u00f6sen zu k\u00f6nnen. Erfolgreich sind diese KI-Methoden aber nur dann, wenn sie mit Fachwissen und Theorie aus den jeweiligen Anwendungsgebieten (wie in den genannten Beispielen der Physik, Medizin und Ingenieurwissenschaften) verbunden werden.<\/p>\n

Statistisches Lernen und Schlie\u00dfen ist jedenfalls nur schwache KI, die jeder einfache Organismus in der Natur auch ohne statistische Formeln bew\u00e4ltigt: Selbst ein Wurm wird nach geh\u00e4uften Erfahrungen von gef\u00e4hrlichen Situationen davor zur\u00fcckschrecken. Was \u00fcber statistische Mustererkennung in Daten hinausgeht, ist die F\u00e4higkeit zu kausalem Lernen und Schlie\u00dfen. Am Anfang neuzeitlicher Physik war Newton nicht an statistischen Datenkorrelationen der herabfallenden \u00c4pfel vom Apfelbaum interessiert, obwohl das immer wieder als Motivation erz\u00e4hlt wurde. Ihn interessierte das kausale Gesetz hinter den beobachtbaren Datenwolken, in diesem Fall das Gravitationsgesetz, das in einer mathematischen Gleichung berechnet werden kann. Daraus entwickelte er ein Planetenmodell, das durch Experiment und Beobachtung best\u00e4tigt wurde und exakte Voraussagen erlaubte. Gibt es Algorithmen, mit denen sich kausale Modelle unter geeigneten Bedingungen finden lassen? Dieses kausale Lernen w\u00e4re ein erster Schritt in Richtung einer starken KI. Tats\u00e4chlich ist kausales Lernen mittlerweile Thema theoretischer Grundlagenforschung, an der ich auch beteiligt bin. Aber es bedarf noch vieler Forschung, bis einmal eine Software z.B. in einem biochemischen Datensatz automatisch ein kausales Erkl\u00e4rungsmodell entdecken und damit eine begr\u00fcndete medizinische Diagnose geben kann. Wie sicher ist jedoch ein Softwareprogramm, wenn es zunehmend mehr oder weniger intelligente Entscheidungen selbstst\u00e4ndig treffen soll?<\/p>\n

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Sicherheit und Vertrauen durch logische Beweise?<\/strong><\/h3>\n

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In der j\u00fcngsten Vergangenheit illustrieren dramatische Unf\u00e4lle die Gefahren von Softwarefehlern und Systemversagen bei sicherheitskritischen Systemen. Programmfehler und Systemversagen k\u00f6nnen zu Katastrophen f\u00fchren: In der Medizin verursachten 1985-87 massive \u00dcberdosierungen durch die Software eines Bestrahlungsger\u00e4ts teilweise den Tod von Patienten. 1996 sorgte die Explosion der Rakete Ariane 5 aufgrund eines Softwarefehlers f\u00fcr Aufsehen. J\u00fcngstes Beispiel sind Softwarefehler und Systemversagen von Boeing 737 max. Nun geh\u00f6ren Verifikationspr\u00fcfungen traditionell zum festen Bestanteil einer Programmentwicklung im Software Engineering. Nach Feststellung der Anforderungen, dem Design und der Implementation eines Computerprogramms erfolgt in der Regel seine Verifikation und schlie\u00dflich f\u00fcr die Dauer seiner Anwendung eine st\u00e4ndige Wartung.<\/p>\n

Ein Computerprogramm hei\u00dft korrekt bzw. zertifiziert, falls verifiziert werden kann, dass es einer gegebenen Spezifikation folgt. Praktisch angewendet werden Verifikationsverfahren mit unterschiedlichen Graden der Genauigkeit und damit der Verl\u00e4sslichkeit. Aus Zeit-, Aufwands- und Kostengr\u00fcnden begn\u00fcgen sich viele Anwender allerdings nur mit Stichprobentests. Im Idealfall m\u00fcsste ein Computerprogramm aber so sicher sein wie ein mathematischer Beweis. Dazu wurden Beweisprogramme (\u201eBeweisassistenten\u201c) entwickelt, mit denen ein Computerprogramm automatisch oder interaktiv mit einem Nutzer auf Korrektheit \u00fcberpr\u00fcft wird.<\/p>\n

Die Idee stammt urspr\u00fcnglich aus der mathematischen Beweistheorie des fr\u00fchen 20. Jahrhunderts, als bedeutende Logiker und Mathematiker wie David Hilbert, Kurt G\u00f6del und Gerhard Gentzen mathematische Theorien formalisierten, um dann z.B. die Korrektheit, Vollst\u00e4ndigkeit oder Widerspruchsfreiheit dieser Formalismen (und damit der betreffenden mathematischen Theorien) zu beweisen. Die Formalismen sind nun Computerprogramme. Ihre Korrektheitsbeweise m\u00fcssen selber konstruktiv sein, um jeden Zweifel ihrer Sicherheit auszuschlie\u00dfen. Sowohl an der LMU als auch an der TU M\u00fcnchen werden Beweisassistenten untersucht. Pers\u00f6nlich arbeite ich gerne mit dem franz\u00f6sischen Beweisassistenten Coq, der u.a. auf den franz\u00f6sischen Logiker und Mathematiker Thierry Coquand zur\u00fcckgeht und im Namen an das franz\u00f6sische Wappentier des stolzen Hahns erinnert. Seit meinem Studium \u2013 und das Kompliment passt auf dieser Veranstaltung deutsch-franz\u00f6sischer Kooperation \u2013 bewundere ich die franz\u00f6sische Mathematik.<\/p>\n

Hier zeigt sich sehr klar, wie aktuelle Fragen der Sicherheit moderner Software und KI in Grundlagenfragen der Logik und Philosophie verwurzelt sind. Derzeit besch\u00e4ftige ich mich mit der Frage, wie das moderne maschinelle Lernen durch solche Beweisassistenten kontrolliert werden kann. Am Ende geht es um die Herausforderung, ob und wie man KI-Programme zertifizieren kann, bevor man sie auf die Menschheit losl\u00e4sst. Statistisches Lernen, wie es heute praktiziert wird, funktioniert zwar h\u00e4ufig in der Praxis, aber die kausalen Abl\u00e4ufe bleiben oft unverstanden und eine Black Box. Statistisches Testen und Probieren reicht f\u00fcr sicherheitskritische Systeme nicht aus. Daher pl\u00e4diere ich in der Zukunft f\u00fcr eine Kombination von kausalem Lernen mit zertifizierten KI-Programmen durch Beweisassistenten, auch wenn das f\u00fcr Praktiker aufwendig und ambitioniert erscheinen mag.<\/p>\n

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Technikgestaltung und Verantwortung<\/strong><\/h3>\n

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KI-Programme treten mittlerweile aber nicht nur in einzelnen Robotern und Computern auf. So steuern bereits lernf\u00e4hige Algorithmen die Prozesse einer vernetzten Welt mit exponenziell wachsender Rechenkapazit\u00e4t. Ohne sie w\u00e4re die Datenflut im Internet nicht zu bew\u00e4ltigen, die durch Milliarden von Sensoren und vernetzten Ger\u00e4ten erzeugt wird. Aufgrund der Sensoren kommunizieren nun also auch Dinge miteinander und nicht nur Menschen. Daher sprechen wir vom Internet der Dinge (Internet of Things: IoT).<\/p>\n

Im industriellen Internet (\u201eIndustrie 4.0\u201c) wird das Internet der Dinge auf die Industrie- und Arbeitswelt angewendet. In Industrie 4.0 werden K\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning in den Arbeitsprozess integriert. Werkst\u00fccke kommunizieren untereinander, mit Transporteinrichtungen und beteiligten Menschen, um den Arbeitsprozess flexibel zu organisieren. Produkte k\u00f6nnen so individuell zur gew\u00fcnschten Zeit nach Kundenw\u00fcnschen erstellt werden. Technik, Produktion und Markt verschmelzen zu einem soziotechnischen System, das sich selber flexibel organisiert und sich ver\u00e4ndernden Bedingungen automatisch anpassen soll. Dazu m\u00fcssen Maschinen- und Sensordaten mit Textdokumenten verbunden, erfasst, transportiert, analysiert und kommuniziert werden. In der Medizin und im Gesundheitssystem sind die gro\u00dfen Klinikzentren wie z.B. Gro\u00dfhadern (LMU) oder rechts der Isar<\/em> (TUM) in M\u00fcnchen Beispiele solcher komplexen Infrastrukturen, deren Koordination von Patienten, \u00c4rzten, medizinischem Personal, technischen Ger\u00e4ten, Robotik und anderen Dienstleistern ohne IT- und KI-Unterst\u00fctzung nicht mehr steuerbar w\u00e4re.<\/p>\n

Die sicherheitskritischen Herausforderungen, die wir eben er\u00f6rtert haben, werden sich in solchen Infrastrukturen noch einmal potenzieren. Dar\u00fcber hinaus stellt sich aber die Frage nach der Rolle des Menschen in einer mehr oder weniger automatisierten Welt. Ich pl\u00e4diere daher f\u00fcr Technikgestaltung, die \u00fcber Technologiefolgenabsch\u00e4tzung hinausgeht. Die traditionelle Sicht, die Entwickler einfach werkeln zu lassen und am Ende die Folgen ihrer Ergebnisse zu bewerten, reicht aus Erfahrung nicht aus. Am Ende kann das Kind in den Brunnen gefallen sein und es ist zu sp\u00e4t. Nun l\u00e4sst sich zwar Innovation nicht planen. Wir k\u00f6nnen aber Anreize f\u00fcr gew\u00fcnschte Ergebnisse setzen. Ethik w\u00e4re dann nicht Innovationsbremse, sondern Anreiz zu gew\u00fcnschter Innovation. Eine solche ethische, rechtliche, soziale und \u00f6kologische Roadmap der Technikgestaltung f\u00fcr KI-Systeme w\u00fcrde der Grundidee der sozialen Marktwirtschaft entsprechen, nach der ein Gestaltungsspielraum f\u00fcr Wettbewerb und Innovation gesetzt wird. Ma\u00dfstab bleibt die W\u00fcrde des einzelnen Menschen, wie sie im Grundgesetz der Verfassung als oberstes Axiom der parlamentarischen Demokratie festgelegt ist.<\/p>\n

Diese ethische Positionierung im weltweiten Wettbewerb der KI-Technologie ist keineswegs selbstverst\u00e4ndlich. F\u00fcr die globalen IT- und KI-Konzerne des Silicon Valley geht es am Ende um ein erfolgreiches Gesch\u00e4ftsmodell, auch wenn sie IT-Infrastrukturen in weniger entwickelten L\u00e4ndern unter von Ihnen vorgegeben Gesch\u00e4ftsbedingungen f\u00f6rdern. Der andere globale Wettbewerber hei\u00dft China, der seinen Staatsmonopolismus im Projekt der Seidenstra\u00dfe strikt befolgt. Das chinesische Projekt des Social Core<\/em> ist eng mit dem ehrgeizigen Ziel verbunden, die schnellsten Superrechner und leistungsf\u00e4higsten KI-Programme der Welt zu produzieren. Nur so l\u00e4sst sich der Social Core<\/em> mit der totalen Datenerfassung aller B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger und ihrer zentralen Bewertung realisieren. Der oberste Wertma\u00dfstab ist hier eine kollektive Harmonie und Sicherheit des Staates, die der konfuzianischen Tradition dieses Landes keineswegs fremd.<\/p>\n

Wieder mit Blick auf den franz\u00f6sischen Partner dieser Veranstaltung: Auch hier hat uns die \u201eGrande Nation\u201c mit der Proklamation der Menschenrechte in der franz\u00f6sischen Revolution ein verpflichtendes Erbe in Europa hinterlassen. Diese Ideen wurzeln tief in der philosophischen und religi\u00f6sen Tradition Europas. Wir brauchen zwar zertifizierte KI-Algorithmen als verl\u00e4ssliche Dienstleistung zur Bew\u00e4ltigung zivilisatorischer Komplexit\u00e4t. Entscheidend ist aber auch eine St\u00e4rkung der menschlichen Urteilskraft und Wertorientierung, damit uns Algorithmen und Big Data nicht aus dem Ruder laufen. Im weltweiten Wettbewerb der KI-Systeme sollten wir unsere Lebenswelt nach unseren Wertma\u00dfst\u00e4ben selber gestalten k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Was ist k\u00fcnstliche Intelligenz?   K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) beherrscht l\u00e4ngst unser Leben, ohne dass es vielen bewusst ist. 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