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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ im Spiegel der Menschen. Teil 1

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Zeit: 8.Febr 24 – 3.März 24

Autor: Gerd Doeben-Henisch

Email: gerd@doeben-henisch.de

KONTEXT

Das Thema Mensch und Maschine durchzieht den gesamten Blog von Anfang an. Es liegt daher nahe, diese Thematik auch in Vorträgen zu thematisieren. Allerdings, jede der beiden Komponenten ‚Mensch‘ wie auch ‚Maschine‘ ist in sich sehr komplex; eine Wechselwirkung zwischen beiden umso mehr. Dazu ‚einfach mal so‘ einen Vortrag zu halten erscheint daher fast unmöglich, wie eine ‚Quadratur des Kreises‘. Dennoch lasse ich mich gelegentlich darauf ein.

Überblick

Im Teil 1 wird eine Ausgangslage beschrieben, die in Vorbereitung eines Vortrags angenommen worden ist. Im Rahmen des Vortrags konnte das Thema aber nur ansatzweise behandelt werden. In den nachfolgenden Texten soll die Themenstellung daher nochmals aufgegriffen und ausführlicher behandelt werden.

Ankündigung des Vortrags

Im offiziellen Ankündigungs-Flyer konnte man folgenden Text lesen:

20240221_Flyer_KI_Doeben-HenischHerunterladen

Perspektive Vortragender

Das Eigentümliche von freien Vorträgen ist, dass man die Zusammensetzung des Publikums vorab nicht kennt. Man muss mit einer großen Vielfalt rechnen, was auch am 21.Febr 2024 der Fall war. Ein voller Saal, immerhin fast alle hatten schon mal Kontakt mit chatGPT gehabt, manche sogar sehr viel Kontakt. Wie ein roter Faden liefen aber bei allen Fragen der Art mit, was man denn jetzt von dieser Software halten solle? Ist sie wirklich intelligent? Kann sie eine Gefahr für uns Menschen darstellen? Wie soll man damit umgehen, dass auch immer mehr Kinder und Jugendliche diese SW benutzen ohne wirklich zu verstehen, wie diese SW arbeitet? … und weitere Fragen.

Als Vortragender kann man auf die Vielzahl der einzelnen Fragen kaum angemessen eingehen. Mein Ziel war es, ein Grundverständnis von der Arbeitsweise von chatGPT4 als Beispiel für einen chatbot und für generative KI zu vermitteln, und dieses Grundverständnis dann in Bezug zu setzen, wie wir Menschen mit dem Problem Zukunft umgehen: auf welche Weise kann chatGPT4 uns helfen, Zukunft gemeinsam ein wenig zu verstehen, so dass wir dadurch gemeinsam etwas rationaler und zielgerichteter handeln können.

Ob und wieweit mir dies dann faktisch im Vortrag und bei den Gesprächen gelungen ist, bleibt eine offene Frage. Bei einigen, die aufgrund ihrer individuellen Experimente mit chatGPT sich schon ein bestimmtes Bild von chatGPT gemacht hatten, sicher nicht. Sie waren so begeistert davon, was chatGPT alles kann, dass sie weiterführende Überlegungen eher abwehrten.

Absicht des Vortragenden

Wie schon angedeutet, gab es die Themenkomplexe (i) chatbots/ generative KI/ KI, (ii) Zukunft verstehen und gestalten sowie (iii) Ob und wie kann generative KI uns Menschen dabei helfen.

Chatbots/ Generative KI/ KI

Aufgrund der heute stark ausgefächerten Terminologie mit stark verschwommenen Bedeutungsrändern habe ich eine Skizze des Begriffsfelds in den Raum gestellt, um dann Eliza und chatGPT4 als Beispiel für chatbots/ generative KI/ maschinelles Lernen näher zu betrachten.

Das Programm Eliza [1,2] ist insoweit von historischem Interesse, als es der erste chatbot [3] war, der einige Berühmtheit erlangte. Trotz seiner einfachen Struktur (ohne jede explizite Wissensbasis) übte der chatbot eine starke Wirkung auf die Menschen aus, die mit dem Programm per Tastatur und Bildschirm interagierten. Alle hatten das Gefühl, dass der chatbot sie ‚versteht‘. Dies verweist auf Grundmuster der menschlichen Psychologie, Vertrauen zu schenken, wenn erlebte Interaktionsformen den persönlichen Erwartungen entsprechen.

Verglichen mit Eliza besitzt der chatbot chatGPT4 [4a,b,c] eine unfassbar große Datenbasis von vielen Millionen Dokumenten, sehr breit gestreut. Diese wurden miteinander ‚verrechnet‘ mit Blick auf mögliche Kontexte von Worten samt Häufigkeiten. Zusätzlich werden diese ‚Sekundärdaten‘ in speziellen Trainingsrunden an häufig vorkommende Dialogformen angepasst.

Während Eliza 1966 nur im Format eines Psychotherapeuten im Stil der Schule von Rogers [5] antworten konnte, weil das Programm speziell dafür programmiert war, kann chatGPT4 ab 2023 viele verschiedene Therapie-Formen nachahmen. Überhaupt ist die Bandbreite möglicher Interaktionsformen von chatGPT4 erheblich breiter. So kann man folgenden Formate finden und ausprobieren:

  1. Fragen beantworten …
  2. Texte zusammenfassen …
  3. Texte kommentieren …
  4. Texte entwerfen …
  5. Übersetzen …
  6. Text zu Bild …
  7. Text zu Video
  8. … und weitere …

Bewertung

Eine Software wie chatGBT4 zu benutzen ist das eine. Wie aber kann man solch eine Software bewerten?

Aus dem Alltag wissen wir, dass wir zur Feststellung der Länge eines bestimmten räumlichen Abschnitts ein standardisiertes Längenmaß wie ‚das Meter‘ benutzen oder für das Gewicht eines Objekts das standardisierte Gewichtsmaß ‚das Kilogramm‘.[6]

Wo gibt es eine standardisierte Maßeinheit für chatbots?

Je nachdem, für welche Eigenschaft man sich interessiert, kann man sich viele Maßeinheiten denken.

Im hier zur Debatte stehenden Fall soll es um das Verhalten von Menschen gehen, die gemeinsam mittels Sprache sich auf die Beschreibung eines möglichen Zustands in der Zukunft einigen wollen, so, dass die einzelnen Schritte in Richtung Ziel überprüfbar sind. Zusätzlich kann man sich viele Erweiterungen denken wie z.B. ‚Wie viel Zeit‘ wird die Erreichung des Ziels benötigen?‘, ‚Welche Ressourcen werden benötigt werden zu welchen Kosten?‘, ‚Wie viele Menschen mit welchen Fähigkeiten und in welchem zeitlichem Umfang müssen mitwirken? … und einiges mehr.

Man merkt sofort, dass es hier um einen ziemlich komplexen Prozess geht.

Um diesen Prozess wirklich als ‚Bezugspunkt‘ wählen zu können, der in seinen einzelnen Eigenschaften dann auch ‚entscheidbar‘ ist hinsichtlich der Frage, ob chatGPT4 in diesem Kontext hilfreich sein kann, muss man diesen Prozess offensichtlich so beschreiben, dass ihn jeder nachvollziehen kann. Dass man dies tun kann ist keineswegs selbstverständlich.

Anforderungen für eine gemeinsame Zukunftsbewältigung

BILD : Andeutung der Fragen, die beantwortet werden müssen, um möglicherweise eine Antwort zu bekommen.

ZUKUNFT KEIN NORMALES OBJEKT

Generell gilt, dass das mit dem Wort ‚Zukunft‘ Gemeinte kein normales Objekt ist wie ein Stuhl, ein Auto, oder ein Hund, der gerade über die Straße läuft. Zukunft kommt für uns immer nur in unserem Denken vor als Bild eines möglichen Zustands, das sich nach einer gewissen Zeit möglicherweise ‚bewahrheiten kann‘.

Wollen wir also möglichst viele Menschen in die Zukunft mitnehmen, dann stellt sich die Aufgabe, dass das gemeinsamen Denken möglichst viel von dem, was wir uns für die Zukunft wünschen, ‚voraus sehen‘ können muss, um einen Weg in ein mögliches gedachtes Weiterleben zu sichern.

BEISPIEL MIT BRETTSPIEL

Dies klingt kompliziert, aber anhand eines bekannten Brettspiels kann man dies veranschaulichen. Auf Deutsch heißt dies Spiel ‚Mensch ärgere Dich nicht‘ (auf dem Bild sieht man eine Version für die Niederlande).[7]

BILD : Spielbrett des Spiels ‚Mensch ärgere Dich nicht‘

BILD : Strukturelemente einer Spielsituation und die darin angenommenen Beziehungen. Die reale SPIELSITUATION wird im Text der SPIELANLEITUNG vorausgesetzt und beschrieben. Neben den ELEMENTEN der Spielsituation enthalten die SPIELREGELN Beschreibungen möglicher Aktionen, um die Spielsituation zu verändern sowie die Beschreibung einer möglichen Konfiguration von Elementen, die (i) als STARTSITUATION gelten soll wie auch als ZIELZUSTAND (ZIEL). Ferner gibt es eine ANLEITUNG, WER WAS WANN WIE tun darf.

Was man in der Gegenwart sieht, das ist ein Spielbrett mit diversen Symbolen und Spielsteinen. Zusätzlich gibt es noch den Kontext zum Spielbrett bestehend aus vier Spielern und einem Würfel. Alle diese Elemente zusammen bilden eine Ausgangslage oder Startzustand oder den aktuellen IST-Zustand.

Ferner muss man annehmen, dass sich in den Köpfen der Mitspieler ein Wissen befindet, aufgrund dessen die Mitspieler die einzelnen Elemente als Elemente eines Spiels erkennen können, das ‚Mensch ärgere dich nicht‘ heißt.

Um dieses Spiel praktisch spielen zu können, müssen die Spieler auch wissen, wer wann welche Veränderungen wie auf dem Spielbrett vornehmen darf. Diese Veränderungen werden beschrieben durch Spielregeln, zu denen es noch eine geschriebene Spielanleitung gibt, aus der hervorgehen muss, welche Regel wann wie von wem angewendet werden darf.

Wenn die Spieler nach den vorgegebenen Regeln Veränderungen auf dem Spielbrett vornehmen, dann kann das Spiel beliebig lange laufen, es sei denn, es gibt eine klar Beschreibung eines Zielzustands, der als Ziel und gleichzeitig als Ende vereinbart ist. Wenn dieser Zielzustand auf dem Brett eintreten sollte, dann wäre das Spiel beendet und jener Spieler, der den Zielzustand als erster erreicht, wäre dann ein Gewinner im Sinne des Spiels.

Nicht zu vergessen: Genauso wichtig die die Beschreibung eines Zielzustandes ist die Beschreibung eines Startzustands, mit dem das Spiel beginnen soll.

Für die Frage der Zukunft im Kontext Spiel wird sichtbar, dass die Zukunft in Gestalt eines Zielzustands zwar in Form einer textlichen Beschreibung existiert, aber nicht als reale Konfiguration auf dem Spielbrett. Es wird von den beteiligten Spielern aber angenommen, dass die beschrieben Zielkonfiguration durch wiederholte Ausführung von Spielregeln beginnend mit einer Startkonfiguration irgendwann im Verlaufe des Spiels eintreten kann. Im Fall des Eintretens der Zielkonfiguration als reale Konfiguration auf dem Spielbrett wäre dies für alle wahrnehmbar und entscheidbar.

Interessant in diesem Zusammenhang ist der Sachverhalt, dass die Auswahl eines Zielzustands nur möglich ist, weil die Vorgabe einer Startsituation in Kombination mit Spielregeln einen Raum von möglichen Zuständen markiert. Der Zielzustand ist dann immer die Auswahl einer spezifischen Teilmenge aus dieser Menge der möglichen Folgezuständen.

Spiel und Alltag

Wenn man sich den Alltag anschaut, auch dort, wo nicht explizit ein Spiel gespielt wird, dann kann man feststellen, dass sehr viele — letztlich alle ? — Situationen sich als Spiel interpretieren lassen. Ob wir die Vorbereitung eines Essens nehmen, den Tisch decken, Zeitung lesen, Einkaufen, Musik machen, Auto fahren …. alle diese Tätigkeiten folgen dem Schema, dass es eine Ausgangssituation (Startsituation) gibt, ein bestimmtes Ziel, das wir erreichen wollen, und eine Menge von bestimmten Verhaltensweisen, die wir gewohnt sind auszuführen, wenn wir das spezielle Ziel erreichen wollen. Verhalten wir uns richtig, dann erreichen wir — normalerweise — das gewünschte Ziel. Diese Alltagsregeln für Alltagsziele lernt man gewöhnlich nicht in er Schule, sondern durch die Nachahmung anderer oder durch eigenes Ausprobieren. Durch die Vielfalt von Menschen und Alltagssituationen mit unterschiedlichsten Zielen gibt es eine ungeheure Bandbreite an solchen Alltags-Spielen. Letztlich erscheinen diese als die Grundform menschlichen Verhaltens. Es ist die Art und Weise, wie wir als Menschen lernen und miteinander handeln. [8]

Im Unterschied zu expliziten Spielen verlaufen die Alltagsspiele nicht starr innerhalb der von der Spielanleitung beschriebenen Grenzen, sondern die Alltagsspiele finden innerhalb einer offenen Welt statt, sie sind ein kleiner Teil eines größeren dynamischen Gesamtgeschehens, welches dazu führen kann, dass während der Umsetzung eines Alltagsspiels andere Ereignisse die Umsetzung auf unterschiedliche Weise behindern können (Ein Telefonanruf unterbricht, Zutaten beim Kochen fehlen, beim Einkaufen findet man nicht den richtigen Gegenstand, …). Außerdem können Ziele im Alltag auch scheitern und können neben schlechten Gefühlen real auch negative Wirkungen erzeugen. Auch können Alltagsspiele irgendwann unangemessen werden, wenn sich die umgebende dynamische Welt soweit geändert hat, dass ein die Regeln des Alltagsspiels nicht mehr zum erhofften Ziel führen.

Vor diesem Hintergrund kann man vielleicht verstehen, dass explizite Spiele eine besondere Bedeutung haben: sie sind keine Kuriositäten im Leben der Menschen, sondern sie repräsentieren die normalen Strukturen und Prozesse des Alltags in zugespitzten, kondensierten Formaten, die aber von jedem Menschen mehr oder weniger sofort verstanden werden bzw. verstanden werden können.[9] Die Nichterreichung eines Zieles im expliziten Spiel kann zwar auch schlechte Gefühle auslösen, hat aber normalerweise keine weiteren reale negative Auswirkungen. Explizite Spiele ermöglichen es, ein Stück weit reale Welt zu spielen ohne sich dabei aber einem realen Risiko auszusetzen. Diese Eigenschaft kann für Mitbürger eine große Chance auch für den realen Alltag bieten.

Wissen und Bedeutung oder: Der Elefant im Raum

Ist man erst einmal aufmerksam geworden auf die Allgegenwart von Spielstrukturen in unserem Alltag, dann erscheint es fast ’normal‘, dass wir Menschen uns im Format des Spiels scheinbar schwerelos bewegen können. Wo immer man hinkommt, wen man auch immer trifft, das Verhalten im Format eines Spiels ist jedem vertraut. Daher fällt es meistens gar nicht auf, dass hinter dieser Verhaltensoberfläche einige Fähigkeiten des Menschen aktiv sind, die als solche alles andere als selbstverständlich sind.

Überall dort, wo mehr als ein Mensch sich im Format eines Spiels verhält, müssen alle beteiligten Menschen (Mitspieler, Mitbürger,…) in ihrem Kopf über ein Wissen verfügen, in dem alle Aspekte, die zu einem spielerischen Verhalten gehören, vorhanden (repräsentiert) sind. Wenn ein Spieler beim Fußballspiel nicht weiß, wann er im Abseits steht, macht er einen Fehler. Wer nicht weiß, dass man beim Einkaufen am Ende seine Waren bezahlen muss, macht einen Fehler. Wer nicht weiß, wie man bei der Essenszubereitung richtig schneidet/ würzt/ brät/ … verändert dies das erhoffte Ergebnis. Wer nicht weiß, wie er Bargeld aus dem Automat bekommt, hat ein Problem … Jeder lernt im Alltag, dass er wissen muss, um richtig handeln zu können. Was aber hat es genau mit diesem Wissen auf sich?

Und, um die Geschichte vollständig zu erzählen: Im Alltag operieren wir ständig mit Alltagssprache: wir produzieren Laute, die andere hören können und umgekehrt. Das Besondere an diesen Lauten ist, dass alle Teilnehmer des Alltags die eine gleiche Alltagssprache gelernt haben, diese Laute spontan in ihrem Kopf mit Teilen des Wissens verknüpfen, über das sie verfügen. Die gesprochenen und gehörten Laute sind daher nur ein Mittel zum Zweck. Als solche haben die Laute keine Bedeutung (was man sofort merken kann, wenn jemand die benutzte Alltagssprache nicht kennt). Aber für die, die die gleiche Alltagssprache im Alltag gelernt haben, stimulieren diese Laute in ihrem Kopf bestimmte Wissenselemente, falls wir über sie verfügen. Solche Wissenselemente, die sich durch die Laute einer gelernten Alltagssprache in einem Mitbürger stimulieren lassen, nennt man gewöhnlich sprachliche Bedeutung, wobei hier nicht nur die gehörten Laute alleine eine Rolle spielen, sondern normalerweise sind viele Kontexteigenschaften zusätzlich wichtig: Wie jemand etwas sagt, unter welchen Begleitumständen, in welcher Rolle usw. Meist muss man in der Situation des Sprechens anwesend sein, um all diese Kontextfaktoren erfassen zu können.

Hat man verstanden, dass jede geteilte Alltagssituation im Spielformat zentral zum notwendigen Alltagswissen auch eine Alltagssprache voraussetzt, dann wird auch klar, dass jedes explizite Spiel im Format einer Spielanleitung genau jenes Spielwissen bereit zu stellen versucht, welches man kennen muss, um das explizite Spiel spielen zu können. Im Alltag entsteht das notwendige Wissen durch Lernprozesse: durch Nachahmung und Ausprobieren baut jeder in seinem Kopf jenes Wissen auf, das er für ein bestimmtes Alltagshandeln benötigt. Für sich alleine braucht man nicht unbedingt einen Text, der das eigene Alltagshandeln beschreibt. Will man aber andere Mitbürger in sein Alltagsverhalten einbeziehen — gerade auch wenn es viele sein sollen, die nicht unbedingt am gleichen Ort sind –, dann muss man sein Alltagsverhalten mittels Alltagssprache ausdrücken.

Wissenschaftliches Denken und Kommunizieren

Für alle die, die nicht direkt mit wissenschaftlicher Arbeit zu tun haben, bildet Wissenschaft eine Zusammenballung von vielen unverständlichen Begriffen, Sprachen und Methoden. Dies führt in der Gegenwart leider vielfach zu einer Art Entfremdung der normalen Bürger von der Wissenschaft. Was nicht nur schade ist, sondern für eine Demokratie sogar gefährlich werden kann.[10,11]

Diese Entfremdung müsste aber nicht stattfinden. Die Alltagsspiele wie auch die expliziten Spiele, welche unsere natürlichen Wissens- und Verhaltensformen im Alltag darstellen, haben bei näherer Betrachtung die gleiche Struktur wie wissenschaftliche Theorien. Begreift man, dass Alltagsspiele strukturgleich mit wissenschaftlichen Theorien sind, dann kann man sogar entdecken, dass Alltagtheorien sogar noch umfassender sind als normale wissenschaftliche Theorien. Während eine empirisch Theorie (ET) erklären kann, was mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit in einer möglichen nachfolgenden Situation passieren kann, falls gewisse Voraussetzungen in einer Situation gegeben sind, gehen Alltagstheorien über diese Beschreibungskraft in der Regel hinaus: In einer Alltagstheorie wird nicht nur gesagt, was passieren wird, wenn man in einer bestimmten Situation eine bestimmte Änderung vornimmt, sondern im Alltag wählt man normalerweise auch ein bestimmtes Ziel aus, das man mit Anwendung des Veränderungswissens erreichen möchte.

Im Unterschied zu einer normalen empirischen Theorie, die sich auf erklärende Zusammenhänge beschränkt, besteht im Alltagsprozess die beständige Herausforderung, den Lebensprozess des einzelnen wie jenen von unterschiedlichen Gruppen von Menschen bestmöglichst am Laufen zu halten. Dies aber geht nicht ohne explizite Ziele, deren Einlösung als Beitrag zur Erhaltung des alltäglichen Lebensprozesses angenommen wird.

Die normale Wissenschaft hat diesen Aspekt der Einbeziehung von Zielen in eine Theoriebildung noch nicht in ihre normale Arbeit integriert. Die Verknüpfung von Erklärungswissen in Form einer empirischen Theorie (ET) mit irgendwelchen Zielen überlässt die Wissenschaft bislang der Gesellschaft und ihren unterschiedlichen Gruppierungen und Institutionen. Dies kann gut sein, weil dadurch eine maximale Bandbreite an möglichen Ideen zur Sprache kommen kann; es kann aber auch schlecht sein, wenn mangels Verständnis von Wissenschaft und überhaupt aufgrund von mangelndem Wissen keine guten Ziel-Vorschläge zustande kommen.

Alltagstheorie (AT) und Empirische Theorie (ET)

Mancher wird sich an dieser Stelle vielleicht fragen, wie man sich jetzt genau die Struktur-Gleichheit von Alltagstheorien (AT) und Nachhaltigen Empirischen Theorien (NET) vorstellen kann. Hier ein kurze Beschreibung.

BILD : Skizze der Struktur einer empirischen Theorie ohne Ziele. Eine empirische Theorie (ET) mit Zielen wäre eine ’nachhaltige empirische Theorie (NET)‘. Siehe Text weiter unten.

Diese Skizze zeigt menschliche Akteure hier nicht als die Anwender einer Theorie — wie im Beispiel eines Brettspiels — sondern als Autoren einer Theorie, also jene Menschen, die Theorien in Interaktion mit dem realen Alltag entwickeln.

Hier wird davon ausgegangen, dass Theorie-Autoren im Normalfall irgendwelche Bürger sind, die ein Interesse eint, bestimmte Vorgänge in ihrem Alltag besser zu verstehen.

Zum Start müssen sie sich darauf einigen, welchen Ausschnitt aus ihrem Alltag sie als Startsituation (S) benutzen wollen. Diese Startsituation muss in einem Text beschrieben werden, der sich von allen Beteiligten als im Alltag zutreffend (wahr) erweist.

Aufgrund des verfügbaren Wissens über die bisherige Vergangenheit müssen die Theorie-Autoren sich darauf einigen, welche Arten von Veränderungen (V) sie für ihre Theorie benutzen wollen.

Schließlich müssen sie sich auch darüber einigen, auf welche Weise die ausgewählten Veränderungsbeschreibungen (V) auf eine gegebene Situation (S) so angewendet werden können, dass sich dadurch die Beschreibung jener Situation S1 ergibt, die durch die angewendeten Veränderungen entsteht. Abkürzend geschrieben: V(S)=S1.

Da sich in den meisten Fällen die angenommenen Veränderungsregeln V auch auf die neue nachfolgende Situation S1 wieder anwenden lässt — also V(S1)=S2 usw. –, reichen diese drei Elemente <S, V, Anwendung> aus, um aus einer Gegenwart S heraus mit Hilfe von Veränderungswissen bestimmte Zustände als möglich in einer Zukunft zu prognostizieren.

Dies beschreibt die Struktur und den Inhalt einer gewöhnlichen empirischen Theorie (ET).

Nachhaltige Empirische Theorie (NET) = ET + Ziele

Der Übergang von einer normalen empirischen Theorie (ET) zu einer nachhaltigen empirischen Theorie (NET) ist vergleichsweise einfach: man muss nur das empirische Wissen mit solchen Zielen (Z) verknüpfen, die aus der Gesellschaft heraus als interessante Kandidaten für eine mögliche gute Zukunft erwachsen.

BILD : Ergänzend zur normalen empirischen Theorie (ET) kann die Gesellschaft, die den Kontext zu einer empirischen Theorie bildet, Ziele (Z) generieren, von denen sie glaubt, dass sie für möglichst viele eine möglichst gute Zukunft unterstützen. Formulierte Ziele können zugleich als Benchmark benutzt werden, um aktuelle Zustände S daraufhin zu evaluieren, welche große Übereinstimmung (in %) sie mit dem gewählten Ziel Z aufweisen.

Während empirisches Wissen als solches wertneutral ist, d.h. keine bestimmte Richtung in eine mögliche Zukunft favorisiert, können aber die Wertvorstellungen, die die Auswahl von realen Fragestellungen leiten, indirekt dazu führen, dass wichtiges Wissen aufgrund von der Wissenschaft vorgelagerten Entscheidungen nicht generiert wird. 12]

Fortsetzung: Teil 2

Kann Maschinelles Lernen im Format einer generativen KI einen Beitrag zur Bildung von nachhaltigen empirischen Theorien (NET) leisten?

QUELLEN

[1] Eliza Computer Programm in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA, ELIZA is an early natural language processing computer program developed from 1964 to 1967[1] at MIT by Joseph Weizenbaum.[2][3] Created to explore communication between humans and machines, ELIZA simulated conversation by using a pattern matching and substitution methodology that gave users an illusion of understanding on the part of the program, but had no representation that could be considered really understanding what was being said by either party.[4][5][6]

[2] Joseph Weizenbaum, ELIZA A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man And Machine, Communications of the ACM Volume 9 / Number 1, January 1966, pp: 36-45

[3] chatbot in wkp-de: https://de.wikipedia.org/wiki/Chatbot, „Ein Chatterbot, Chatbot oder kurz Bot ist ein textbasiertes Dialogsystem, das Chatten mit einem technischen System erlaubt. Er hat je einen Bereich zur Textein- und -ausgabe, über die sich in natürlicher Sprache mit dem System kommunizieren lässt. Chatbots können, müssen aber nicht in Verbindung mit einem Avatar benutzt werden. Technisch sind Chatbots näher mit einer Volltextsuchmaschine verwandt als mit künstlicher oder gar natürlicher Intelligenz. Mit der steigenden Computerleistung können Chatbot-Systeme allerdings immer schneller auf immer umfangreichere Datenbestände zugreifen und daher auch intelligente Dialoge für den Nutzer bieten, wie zum Beispiel das bei OpenAI entwickelte ChatGPT oder das von Google LLC vorgestellte Language Model for Dialogue Applications (LaMDA). Solche Systeme werden auch als virtuelle persönliche Assistenten bezeichnet. Es gibt auch Chatbots, die gar nicht erst versuchen, wie ein menschlicher Chatter zu wirken (daher keine Chatterbots), sondern ähnlich wie IRC-Dienste nur auf spezielle Befehle reagieren. Sie können als Schnittstelle zu Diensten außerhalb des Chats dienen, oder auch Funktionen nur innerhalb ihres Chatraums anbieten, z. B. neu hinzugekommene Chatter mit dem Witz des Tages begrüßen. Heute wird meistens durch digitale Assistenten wie Google Assistant und Amazon Alexa, über Messenger-Apps wie Facebook Messenger oder WhatsApp oder aber über Organisationstools und Webseiten auf Chatbots zugegriffen[1][2].“

[4] Generative KI als ‚Generativer Vortrainierter Transformer‘ (Generative pre-trained transformers GPT) in wkp-de, https://de.wikipedia.org/wiki/Generativer_vortrainierter_Transformer, „Generative vortrainierte Transformer (englisch Generative pre-trained transformers, GPT) sind eine Art großes Sprachmodell[1][2][3] und ein bedeutendes Framework für generative künstliche Intelligenz.[4][5] Der erste GPT wurde 2018 vom amerikanischen Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI) OpenAI vorgestellt.[6] GPT-Modelle sind künstliche neuronale Netzwerke, die auf der Transformer–Architektur basieren, auf großen Datensätzen unbeschrifteten Textes vorab trainiert werden und in der Lage sind, neuartige, menschenähnliche Inhalte zu generieren.[2] Bis 2023 haben die meisten LLMs diese Eigenschaften[7] und werden manchmal allgemein als GPTs bezeichnet.[8] OpenAI hat sehr einflussreiche GPT-Grundmodelle veröffentlicht, die fortlaufend nummeriert wurden und die „GPT-n“-Serie bilden. Jedes dieser Modelle war signifikant leistungsfähiger als das vorherige, aufgrund zunehmender Größe (Anzahl der trainierbaren Parameter) und des Trainings. Das jüngste dieser Modelle, GPT-4, wurde im März 2023 veröffentlicht. Solche Modelle bilden die Grundlage für ihre spezifischeren GPT-Systeme, einschließlich Modellen, die für die Anweisungsbefolgung optimiert wurden und wiederum den ChatGPT–Chatbot-Service antreiben.[1] Der Begriff „GPT“ wird auch in den Namen und Beschreibungen von Modellen verwendet, die von anderen entwickelt wurden. Zum Beispiel umfasst eine Reihe von Modellen, die von EleutherAI erstellt wurden, weitere GPT-Grundmodelle. Kürzlich wurden auch sieben Modelle von Cerebras erstellt. Auch Unternehmen in verschiedenen Branchen haben auf ihren jeweiligen Gebieten aufgabenorientierte GPTs entwickelt, wie z. B. „EinsteinGPT“ von Salesforce (für CRM)[9] und „BloombergGPT“ von Bloomberg (für Finanzen).[10]„

[4a] Die Firma openAI: https://openai.com/

[4b] Kurze Beschreibung: https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT

[4c] Tutorial zu chatGPT: https://blogkurs.de/chatgpt-prompts/

[5] Person-Centered Therapy in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Person-centered_therapy

[6] Messung in wkp-de: https://de.wikipedia.org/wiki/Messung

[7] Mensch ärgere Dich nicht in wkp-de: https://de.wikipedia.org/wiki/Mensch_%C3%A4rgere_Dich_nicht

[8] Elain Rich, 1983, Artificial Intelligence. McGraw-Hill Book Company. Anmerkung: In der Informatik der 1970iger und 1980iger Jahre hatte man gemerkt, dass die Beschränkung auf die Logik als Beschreibung von Realität zu einfach und zu umständlich ist. Konfrontiert mit dem Alltag wurden Begriffe aktiviert wie ‚Schema‘, ‚Frame (Rahmen)‘, ‚Script‘, ‚Stereotype‘, ‚Rule Model (Rollenmodell)‘. Doch wurden diese Konzepte letztlich noch sehr starr verstanden und benutzt. Siehe Kap.7ff bei Rich.

[9] Natürlich gibt es auch Spiele, die einen Umfang haben, der von den Spielern eine sehr intensive Beschäftigung verlangt, um sie wirklich voll zu verstehen. Ermöglichen solche komplexe Spiele aber zugleich wertvolle ‚Emotionen/ Gefühle‘ in den Spielern, dann wirkt die Komplexität nicht abschreckend, sondern kann zu einer lang anhaltenden Quelle von Spiellust werden, die in Spielsucht übergehen kann (und vielfach auch tatsächlich in Spielsucht übergeht).

[10] Warren Weaver, Science and the Citizens, Bulletion of the Atomic Scientists, 1957, Vol 13, pp. 361-365.

[11] Philipp Westermeier, 23.Nov. 2022, Besprechung Science and the Citizen von Warren Weaver, URL: https://www.oksimo.org/2022/11/23/besprechung-science-and-the-citizen-von-warren-weaver/

[12] Indirekt kann empirisches Wissen einen gewissen Einfluss auf eine mögliche Zukunft ausüben, indem bei der Auswahl einer zu erstellenden empirische Theorie (ET) gerade solche Aspekte nicht ausgewählt werden, die vielleicht für eine bestimmte Zielerreichung wichtig wären, jetzt aber eben nicht verfügbar sind. Dies kann sich vielfach manifestieren, z.B. durch eine Forschungspolitik, die von vornherein viele Themenfelder ausblendet, weil sie im Lichte aktueller Trends als nicht vorteilhaft eingestuft werden.

DER AUTOR

Einen Überblick über alle Beiträge von Autor cagent nach Titeln findet sich HIER.

Kollektive Mensch-Maschine Intelligenz im Kontext nachhaltiger Entwicklung. Brauchen wir ein neues Menschenbild? Vorlesung für AG ENIGMA im Rahmen von U3L der Goethe Universität

aktuell wahr, Algorithmische Autoren, algorithmische Literatur, Außenwahrnehmung, Autokratisch, Bedeutung, Bedeutungsbeziehung, Brachman, chatGPT, chatGPT4, Demokratische, Digitalisierung, Elemente der Sprachstruktur, Elemente des Wissens, ENIGMA, Folgerungsbegriff, Forschungsparadigma, gerichteter Lernprozess, Gesellschaft, Gesunder Menschenverstand, Grotz, Hannes Bajohr, Internet, IST-Zustand, Jenifer Becker, Jürgen Habermas, KI-Systeme, Levesque, Literatur, Menschenbild, menschliche Literatur, menschlicher Akteur, nachhaltige Entwicklung, Oberfläche der Dinge, Öffentlichkeit durch Kommunikation, Olga Tokarczuk, openAI, ÖRR, politische Entscheidungsstrukturen, Rationalität, Schroeder, sprachliche Bedeutung, strukturelle Wahrheit, Text-Generator, Theorie-Autoren, Tiefenstruktur der Dinge, Tiefenstruktur der Phänomene, Veränderungswissen

Entstehungszeit: 2.Nov 2023 – 6.Jan 2023

Autor: Gerd Doeben-Henisch

Email: gerd@doeben-henisch.de

KONTEXT

Der folgende Text ist die nachträgliche Verschriftlichung einer Vorlesung, die der Autor für die Internet-Arbeitsgruppe ENIGMA [3] der U3L [1,2] der Goethe-Universität Frankfurt am 10.November 2023 gehalten hat. Er stellt eine Weiterentwicklung eines Konferenzbeitrags dar, der bei de Gruyter veröffentlicht wurde: Kollektive Mensch-Maschine-Intelligenz und Text-Generierung. Eine transdisziplinäre Analyse (2023). Man kann auch alle anderen Beiträge (open access) herunterladen.

Der Ankündigungstext lautet:

Kollektive Mensch-Maschine Intelligenz im Kontext
nachhaltiger Entwicklung – Brauchen wir ein neues
Menschenbild?


Prof. Dr. Gerd Doeben-Henisch, Frankfurt University
of Applied Sciences


Die Zeichen der Zeit stehen auf ‚Digitalisierung‘. Schon ist es selbstver-
ständlich, alles, was ‚digital‘ ist, auch mit den Worten ‚smart‘ bzw.‚
intelligent‘ zu verknüpfen. ‚Künstliche Intelligenz‘, ja, natürlich, wer fragt
da noch nach … und wir Menschen, war da nicht was? Gab es nicht
solche Worte wie ‚Geist‘, ‚Rationalität‘, ‚Intelligenz‘ im Umfeld des
Menschen, ‚Wille‘ und ‚Gefühle‘? Ja, es gab eine Zeit, da sahen die
Menschen sich selbst als ‚Krone der Schöpfung‘ … Und jetzt? Eine
Sprachlosigkeit greift um sich; der ‚Schöpfer‘ des Digitalen scheint vor
seinem Werk zu erstarren …

[1] Home u3l: https://www.uni-frankfurt.de/122411224/U3L_Home?

[2] Vorlesungsverzeichnis u3l-WS2023: https://www.uni-frankfurt.de/141923421/programm-ws-2023-24.pdf

[3] Flyer der Vorlesungsreihe WS23/24: https://www.uni-frankfurt.de/144405162.pdf

Zusammenfassung

Die Vorlesung greift zunächst den Kontext der Digitalisierung auf und macht die grundlegenden Strukturen deutlich. Das Eindringen von digitalen Technologien und deren Nutzung im Alltag ist schon jetzt sehr tiefgreifend. Gesellschaftlich spielt die sprachliche Kommunikation für alle Menschen und alle Abläufe eine zentrale Rolle. Literarischen und wissenschaftlichen Kommunikationsformaten kommt hierbei eine besondere Rolle zu. Am Beispiel der neuen Algorithmen für Text-Generierung (wie z.B. chatGPT) wird mit Bezug auf wissenschaftliche Kommunikationformate gezeigt, wie deutlich begrenzt die algorithmische Text-Generierung noch ist. Für alle drängenden Zukunftsaufgaben kann sie den Menschen aufgrund prinzipieller Grenzen nicht ersetzen. Die weitere Ausgestaltung algorithmischer Technologien muss an diesen gesellschaftlichen Herausforderungen gemessen und entsprechend verbessert werden.

INHALTSVERZEICHNIS

  1. EINLEITUNG
  2. DIGITALISIERUNG
    2.1 DAS INTERNET
    2.2 DIE GESELLSCHAFT
  3. DIGITALISIERUNG – SPRACHTECHNOLOGIEN
  4. GESELLSCHAFT – SPRACHE – LITERATUR
  5. SPRACHE UND BEDEUTUNG
  6. ZÄHMUNG DER BEDEUTUNG – WISSENSCHAFT
  7. EMPIRISCHE THEORIE
  8. WAHRHEIT, PROGNOSE & TEXT-GENERATOREN
  9. Epilog

1. EINLEITUNG

Der Titel dieser Vorlesung repräsentiert letztlich das Forschungsparadigma, innerhalb dessen sich der Autor seit ca. 5-6 Jahren bewegt hat. Das Motiv war — und ist –, die üblicherweise isolierten Themen ‚Kollektives menschliches Verhalten‘, ‚Künstliche Intelligenz‘ sowie ‚Nachhaltige Entwicklung‘ zu einer kohärenten Formel zu vereinigen. Dass dies nicht ohne Folgen für das ‚Menschenbild‘ bleiben würde, so wie wir Menschen uns selbst sehen, klang unausgesprochen immer schon zwischen den Zeilen mit.

Die Integration der beiden Themen ‚kollektives menschliches Verhalten‘ sowie ’nachhaltige Entwicklung‘ konnte der Autor schon im Jahr 2022 vollziehen. Dazu musste der Begriff ‚Nachhaltige Entwicklung‘ re-analysiert werden. Was sowohl im Umfeld des Forschungsprojektes Nachhaltige Intelligenz – intelligente Nachhaltigkeit [1] stattfand wie auch in einer sich über 7 Semester erstreckende multidisziplinären Lehrveranstaltung an der Frankfurt University of Applied Sciences mit dem Titel Citizen Science für Nachhaltige Entwicklung.[2]

Die Integration des Themas Künstliche Intelligenz mit den beiden anderen Themen erwies sich als schwieriger. Dies nicht, weil das Thema künstliche Intelligenz so schwer war, sondern weil sich eine brauchbare Charakterisierung von künstlicher Intelligenz Technologie mit Blick auf die Bedürfnisse einer Gesellschaft als schwer erwies: bezogen auf welche Anforderungen einer Gesellschaft sollte man den Beitrag einer künstlichen Intelligenz gewichten?

Hier kamen zwei Ereignisse zu Hilfe: Im November 2022 stellte die US-Firma openAI eine neue Generation von Text-Generatoren vor [3], was zu einer bis dahin nie gekannten Publikations-Explosion führte: Gefühlt jeder fühlte sich angesprochen, nutzte das Werkzeug, und es gab vielstimmige Meinungsäußerung. In folge davon konnte der Autor sich bei einer Konferenz an der TU-Darmstadt beteiligen mit dem Titel Diskurse disruptiver digitaler Technologien am Beispiel von KI-Textgeneratoren (KI:Text) [4]. Hier wurde aus Sicht von 18 Perspektiven versucht, die mögliche Einsetzbarkeit von Text-Generatoren am Beispiel konkreter Text-Arten zu untersuchen. Diese Konferenz stimulierte den Plan, das Setting Text – chatGPT zu übernehmen und es durch Spezialisierung der Text-Variablen auf Literatur und insbesondere wissenschaftliche Theorien zu konkretisieren. Erste Überlegungen in diese Richtungen finden sich hier. [5]

Im Nachklang zu diesen Überlegungen bot es sich an, diese Gedanken im Vortrag für die Arbeitsgruppe ENIGMA weiter zu präzisieren. Dies ist geschehen und resultierte in diesem Vortrag.

[1] https://zevedi.de/themen/nachhaltige-intelligenz-intelligente-nachhaltigkeit/

[2] Materialien zur 6. und 7.Auflage: https://www.oksimo.org/lehre-2/

[3] Kurze Beschreibung: https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT

[4] https://zevedi.de/themen/ki-text/

[5] Gerd Doeben-Henisch, 24.Aug 2023, Homo Sapiens: empirische und nachhaltig-empirische Theorien, Emotionen, und Maschinen. Eine Skizze, https://www.cognitiveagent.org/2023/08/24/homo-sapiens-empirische-und-nachhaltig-empirische-theorien-emotionen-und-maschinen-eine-skizze/

2. DIGITALISIERUNG

BILD 1: Überblick zu ‚Digitalisierung einer Gesellschaft‘

Da die ‚Digitalisierung‘ heute gefühlt schon fast alle Bereiche unserer menschlichen Gesellschaft erreicht hat, ist es nicht leicht in dieser Vielfalt einen Standpunkt zu lokalisieren, von dem aus sich sowohl über das Ganze wie auch über einzelne konkrete Themen zu sprechen. [1]

Es bot sich daher an, mit einem vereinfachten Überblick über das Ganze zu starten, so dass eine für alle gleiche Ausgangslage hergestellt werden konnte.

Im Bild 1 kann man den links gelblich-grünen Bereich sehen, der für die Gesellschaft selbst steht, und einen grauen Bereich rechts, der für jene Infrastrukturen steht, die eine Digitalisierung technisch ermöglichen. Beide Bereich sind stark schematisiert.

Die digitale Infrastruktur ist aufgeteilt in ‚Endgeräte‘ und in das eigentliche ‚Internet‘. Letzteres wird unterschieden in den ‚Adressraum‘ und jene Geräte, die über den Adressraum erreicht werden können.

2.1 DAS INTERNET

Kurz wurde auf einige wichtige Eigenschaften des Internets hingewiesen:

  1. Alle beteiligten Geräte setzen sich aus ‚Hardware‘ und ‚Software‘ zusammen. Die Hardware wiederum besteht aus einer Konfiguration von ‚Chips‘, die selbst sehr komplex sind und auch aus Hardware und Software bestehen. Bis zu ca. 80 Firmen können bei der Produktion eines einzelnen Chips beteiligt sein (unter Berücksichtigung der diversen Lieferketten). Die Möglichkeit, dass eine beteiligte Firma ’nicht-intendierte‘ Funktionen in einen Chip einbaut, ohne dass die anderen dies merken, sind prinzipiell gegeben. Die für Chips benötigten speziellen Materialien sind partiell ’selten‘ und nur über einige wenige Staaten beziehbar.
  2. Die ‚Software‘ auf einem Rechner (klein bis groß) zerfällt grob in zwei Typen: (i) jene Software, die die grundlegende Kommunikation mit einer Hardware ermöglicht — das ‚Betriebssystem‘ –, und jene Software, die bestimmte Anwendungen ermöglicht, die mit dem Betriebssystem kommunizieren muss — die Anwendungssoftware, heute auch einfach App genannt –. Betriebssysteme haben heute eine Größe, die vielen Millionen Zeilen Code umfassen. Eine solche Software angemessen auf Dauer zu managen, stellt extreme Anforderungen. Nicht weniger im Fall von Anwendungssoftware.
  3. Sobald Software aktiviert wird, d.h. ein Rechner ändert seine inneren Zustände unter dem Einfluss der Software, wird Energie verbraucht. Der Umfang dieses Energieverbrauchs ist heute noch vielfach extrem hoch.[2]
  4. Ein ‚realer Rechner‘ braucht irgendwo auf diesem Planeten einen ‚realen Ort‘ und gehört eine ‚realen Besitzer‘. Dieser Eigentümer hat prinzipiell den vollen Zugriff auf den Rechner, auf seine Software, auf seine Inhalte. Durch die ‚Gesetze‘ eines Landes, durch ‚Vereinbarungen‘ zwischen Geschäftspartnern kann man den Umgang mit dem Rechner versuchen zu regeln, aber Garantien dafür, dass dann tatsächlich die Prozesse und die Daten ‚geschützt‘ sind, gibt es nicht. Eine von vielen Untersuchungen zur Nutzung von Benutzerdaten konnte am Beispiel von Facebook aufzeigen, dass die Einführung der europäischen Datenschutzverordnung 2021 nahezu keine Wirkung im Bereich der Nutzerdaten von Facebook zeigte. [3,4,5]

[1] Phänomen: Den Wald vor lauter Bäume nicht sehen.

[2] Maximilian Sachse, Das Internet steht unter Strom. KI kann helfen, Emissionen einzusparen — verbraucht aber selbst Unmengen an Energie.FAZ, 31.Okt 2023, S.B3

[3] José González Cabañas, Ángel Cuevas, Aritz Arrate, and Rubén Cuevas. 2020. Does Facebook use sensitive data for advertising purposes? Commun. ACM 64, 1 (January 2021), 62–69. https://doi.org/10.1145/3426361

[4] Eine ausführlichere Analyse der Informationsbeschaffung von Nutzern ohne deren Wissen: Ingo Dachwitz, 08.06.2023, Wie deutsche Firmen am Geschäft mit unseren Daten verdienen. Wenn es um Firmen geht, die pausenlos Daten für Werbezwecke sammeln, denken viele an die USA. Unsere Recherche zeigt, wie tief deutsche Unternehmen inzwischen in das Netzwerk der Datenhändler verwoben sind und dass sie auch heikle Datenkategorien anboten. Beteiligt sind Konzerne wie die Deutsche Telekom und ProSieben Sat1, URL: https://netzpolitik.org/2023/adsquare_theadex_emetriq_werbetracking-wie-deutsche-firmen-am-geschaeft-mit-unseren-daten-verdienen/

[5] Ein aktuelles Beispiel mit Microsoft: Dirk Knop, Ronald Eikenberg, Stefan Wischner, 09.11.2023, Microsoft krallt sich Zugangsdaten: Achtung vor dem neuen Outlook. Das neue kostenlose Outlook ersetzt Mail in Windows, später auch das klassische Outlook. Es schickt geheime Zugangsdaten an Microsoft. c’t Magazin, Heise

2.2 DIE GESELLSCHAFT

Die Charakterisierung der Gesellschaft stellt natürlich auch eine starke Vereinfachung dar. Als wichtige Strukturmerkmale seien hier aber festgehalten:

  1. Es gibt eine Grundverfassung jeder Gesellschaft jenseits von Anarchie die zwischen den beiden Polen ‚Demokratisch‘ und ‚Autokratisch‘ liegt.
  2. Es gibt minimal ‚politische Entscheidungsstrukturen‘, die verantwortlich sind für geltende ‚Gesetze‘ und ‚Normen‘.
  3. Die Schlagader jeder lebendigen Gesellschaft ist aber die ‚Öffentlichkeit durch Kommunikation‘: wenn, dann verbindet Kommunikation die vielen Bürger zu handlungsfähigen Einheiten. Autokratien tendieren dazu, Kommunikation zu ‚instrumentalisieren‘, um die Bürger zu manipulieren. In Demokratien sollte dies nicht der Fall sein. Tatsächlich kann aber die Freiheit einer Demokratie von partikulären Interessen missbraucht werden.[1]
  4. Jeder einzelne Bürger ist als ‚menschlicher Akteur‘ eingewoben in unterschiedliche Kommunikationsbeziehungen, die vielfach durch Einsatz von ‚Medien‘ ermöglicht werden.

[1] Sehr viele interessante Ideen zur Rolle de Öffentlichkeit finden sich in dem Buch Strukturwandel der Öffentlichkeit von Jürgen Habermas, veröffentlicht 1962. Siehe dazu ausführlich den Wikipedia-Eintrag: https://de.wikipedia.org/wiki/Strukturwandel_der_%C3%96ffentlichkeit

[2] Florian Grotz, Wolfgang Schroeder, Anker der Demokratie? Der öffentlich-rechtliche Rundfunk hat einen wesentlichen Beitrag zum Erfolg der deutschen Demokratie geleistet. Derzeit steht er im Kreuzfeuer der Kritik. Wie kann er auch künftig seine Ankerfunktion im demokratischen Mediensystem erfüllen? FAZ 13.Nov 2023, S.6, Siehe auch online (beschränkt): https://www.faz.net/aktuell/politik/die-gegenwart/ard-und-zdf-noch-im-dienst-der-demokratie-19309054.html Anmerkung: Die Autoren beschreiben kenntnisreich die historische Entwicklung des öffentlich-rechtlichen Rundfunks (ÖRR) in drei Phasen. Verschiedene Schwierigkeiten und Herausforderungen heute werden hervor gehoben. Der generelle Tenor in allem ist, dass von ’notwendigen Veränderungen‘ gesprochen wird. Diese werden über die Themen ‚Finanzierung, Programm und Kontrolle‘ ein wenig ausgeführt. Dies sind alles sehr pragmatische Aspekte. Wenn es dann im Schlusssatz heißt „Es geht darum, dass der ÖRR auch in Zukunft eine wichtige Rolle im Dienst der Demokratie spielen kann.“ dann kann man sich als Leser schon fragen, warum ist der ÖRR denn für die Demokratie so wichtig? Finanzen, Programme und Kontrolle sind mögliche pragmatische Teilaspekte, aber eine eigentliche Argumentation ist nicht zu erkennen. Mit Blick auf die Gegenwart, in welcher die ‚Öffentlichkeit‘ in eine Vielzahl von ‚Medienräumen‘ zerfällt, die von unterschiedlichen ‚Narrativen‘ beherrscht werden, die sich gegenseitig auszuschließen scheinen und die ein von einer echten Mehrheit getragenes politisches Handeln unmöglich erscheinen lassen, sind Finanzen, Kontrollen, formale Programmvielfalt nicht unbedingt wichtige konstruktive Kriterien. Der zusätzlich verheerende Einfluss neuer bedeutungsfreier Texte-generierende Technologien wird mit den genannten pragmatischen Kriterien nicht einmal ansatzweise erfasst.

3. DIGITALISIERUNG – SPRACHTECHNOLOGIEN

BILD 2 : Das Enstehen von Sprachtechnologien zur Unterstützung im Umgang mit Sprache

Dem ‚Weltereignis‘ Text-Generatoren im November 2022 gingen viele andere Sprachtechnologien voraus. So unterscheidet man grob:

  1. TTS, T2S , Text-to-Speech, Speechsynthesis: Erste Systeme, die geschriebenen Text in gesprochene Sprache umsetzen konnten. Ab 1968 [1]
  2. S2T, STT , Speech-to-Text: Spracherkennungssysteme, die gesprochene Sprache in geschriebenen Text verwandelt konnten. Ab 1952 [2]
  3. TRANSL , Maschineller Übersetzer: Programme, die von einer Ausgangssprache in eine Zielsprache übersetzen können. Ab 1975. [3]
  4. DIAL , Dialogsysteme: Programme, die mit Menschen Dialoge führen können, um bestimmte Aufgaben zu unterstützen. Ab 1960iger Jahre. [4]
  5. C2T , Command-to-Text: Programme, die anhand von Aufforderungen Texte mit bestimmten Eigenschaften generieren können. Prominent ab November 2022. [5]

Mittlerweile gibt es noch eine Vielzahl anderer Werkzeuge, die im Rahmen der Computerlinguistik zur Arbeit mit Texten angeboten werden.[6]

Diese Beispiele zeigen, dass die Digitalisierung unserer Welt sich auch immer mehr unserer sprachlichen Kommunikation bemächtigt. Vielfach werden diese Werkzeuge als Hilfe, als Unterstützung wahrgenommen, um die menschliche Sprachproduktion besser verstehen und im Vollzug besser unterstützen zu können.

Im Fall der neuen befehlsorientierten Text-Generatoren, die aufgrund interner Datenbanken komplexe Texte generieren können, die für einen Leser ‚wie normale Texte von Menschen‘ daher kommen, wird der Raum der sprachlichen Kommunikation erstmalig von ’nicht-menschlichen‘ Akteuren durchdrungen, die eine stillschweigende Voraussetzung außer Kraft setzen, die bislang immer galt: es gibt plötzlich Autoren, die keine Menschen mehr sind. Dies führt zunehmend zu ernsthaften Irritationen im sprachlichen Diskursraum. Menschliche Autoren geraten in eine ernsthafte Krise: sind wir noch wichtig? Werden wir noch gebraucht? Ist ‚Menschsein‘ mit einem Schlag ‚entwertet‘?

[1] Erste Einführung hier: https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_synthesis

[2] Erste Einführung hier: https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_recognition

[3] Erste Einführung hier: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_translation

[4] Erste Einführung hier: https://en.wikipedia.org/wiki/Dialogue_system

[5] Erste Einführung hier: https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT

[6] Für eine erste Einführung siehe hier: https://de.wikipedia.org/wiki/Computerlinguistik

4. GESELLSCHAFT – SPRACHE – LITERATUR

BILD 3 : Sprachtechnologien und Literatur

Das Auftreten der neuen Werkzeuge zur Text-Generierung stiftet eine anhaltende Unruhe im Lager der Schriftsteller, der Autoren und der Literaturwissenschaftler.

Ein beeindruckendes Beispiel ist die Analyse von Hannes Bajohr (2022).[1] Er spielt die Varianten durch, was passiert, wenn … Was passiert, wenn sich die Produktion von literarischen Texten mit Text-Generatoren durchsetzt? Wenn es zum Standard wird, dass immer mehr Texte, ganze Romane mit Text-Generatoren erzeugt werden? Und dies sind keine bloßen Träume, sondern solche Texte werden schon produziert; Bajohr selbst hat einen Roman unter Zuhilfenahme eines Text-Generators verfasst.[2]

Eine andere junge Autorin und Kulturwissenschaftlerin, die sich intensiv mit dem neuen Wechselverhältnis von Literatur, digitaler Welt und Text-Generatoren auseinander setzt ist Jenifer Becker.[3] Ihr Debüt-Roman ist aber noch ein Roman ohne Einsatz von künstlichen Texterzeugern. In ihrem Roman spricht sie noch ’selbst‘ als ‚menschliche Autorin‘ und wir damit potentiell zu einer Gesprächspartnerin für ihre Leser: der Andere als potentielles Ich, wobei das ‚eigentliche Ich‘ sich Spiegel des Textes in spannungsvoller Differenz erleben kann.

Angesichts einer digitalisierten Welt, die mehr und mehr zu einer ‚Ereigniswelt‘ wird, in der das ‚Verweilen‘, das ‚Verstehen‘ sich immer mehr abschwächt, verstummt, verliert auch das Individuum seine eigene Kraft und beginnt sich ‚hohl‘ anzufühlen, wo es doch gar nicht hohl ist, nicht hohl sein muss.

Hier setzt die Rede zur Nobelpreisverleihung 2018 für Literatur der polnischen Laureatin Olga Tokarczuk ein. Sie beschreibt als das Wunderbare von Literatur gerade diese einzigartige Fähigkeit von uns Menschen, dass wir mittels Sprache von unserem Innern berichten können, von unserer individuellen Art des Erlebens von Welt, von Zusammenhängen, die wir in dem Vielerlei des Alltags entdecken können, von Prozessen, Gefühlen, von Sinn und Unsinn. [4]

In dieser Eigenschaft ist Literatur durch nichts ersetzbar, bildet Literatur den ‚inneren Herzschlag‘ des Menschlichen auf diesem Planeten.

Aber, und dies sollte uns aufhorchen lassen, dieser wunderbarer Schatz von literarischen Texten wird bedroht durch den Virus der vollständigen Nivellierung, ja geradezu eine vollständigen Auslöschung. Text-Generatoren haben zwar keinerlei Wahrheit, keinerlei realen Bindungen an eine reale Welt, an reale Menschen, keinerlei wirkliche Bedeutung, aber in der Produktion von Texten (und gesprochener Rede) ohne Wahrheit sind sie vollständig frei. Durch ihre hohe Geschwindigkeit der Produktion können sie alle ‚menschliche Literatur‘ in der Masse des Bedeutungslosen aufsaugen, unsichtbar machen, nihilieren.

[1] Hannes Bajohr, 2022, Artifizielle und postartifizielle Texte. Über Literatur und Künstliche Intelligenz. Walter-Höllerer-Vorlesung 2022, 8.Dez. 2022, Technische Universität Berlin , URL: https://hannesbajohr.de/wp-content/uploads/2022/12/Hoellerer-Vorlesung-2022.pdf, Den Hinweis auf diesen Artikel erhielt ich von Jennifer Becker.

[2] Siehe dazu Bajohr selbst: https://hannesbajohr.de/

[3] Jenifer Becker, Zeiten der Langeweile, Hanser, Berlin, 2023. Dazu Besprechung in der Frankfurter Rundschau, 30.8.23, Lisa Berins, Die große Offline-Lüge, https://www.fr.de/kultur/literatur/zeiten-der-langeweile-von-jenifer-beckerdie-grosse-offline-luege-92490183.html

[4] Olga Tokarczuk, 2018, The Tender Narrator, in: Nobel Lecture by Olga Tokarczuk, 2018, Svenska Akademien, URL: https://www.nobelprize.org/uploads/2019/12/tokarczuk-lecture-english-2.pdf

5. SPRACHE UND BEDEUTUNG

BILD 4 : Sprache und Bedeutung

Am Beispiel der ‚menschlichen Literatur‘ klang eben schon an, welch fundamentale Rolle die ‚Bedeutung von Sprache‘ spielt und dass wir Menschen über solch eine Fähigkeit verfügen. Im Schaubild 4 wird veranschaulicht, was es bedeutet, dass Menschen im Alltag scheinbar mühelos Aussagen erzeugen können, die als ‚aktuell zutreffend’/ ‚wahr‘ untereinander akzeptiert werden oder als ‚aktuell nicht zutreffend’/ ‚falsch‘ oder als ‚aktuell unbestimmt‘. Wenn ein konkreter empirischer Sachverhalt gegeben ist (der Hund von Ani, das rote Auto vom Nachbarn Müller, die Butter auf dem Frühstückstisch, …), dann ist eine Einigung zwischen Menschen mit der gleichen Sprache immer möglich.

Was man sich dabei selten bewusst macht ist, welch starke Voraussetzung ‚in einem Menschen‘ gegeben sein müssen, damit er über diese Fähigkeit so leicht verfügen kann.

Die ‚Box‘ im rechten Teil des Diagramms repräsentiert auf einem starken Abstraktionsniveau die wichtigsten Komponenten, über die ein Mensch in seinen inneren Verarbeitungsstrukturen verfügen können muss, damit er mit anderen so sprechen kann. Die Grundannahmen sind folgende:

  1. Eine Außenwahrnehmung der umgebenden (empirischen) Welt.
  2. Alles was wahrgenommen werden kann kann auch in ‚Elemente des Wissens‘ verwandelt werden.
  3. Eine Sonderrolle nimmt die Repräsentation von Elementen der Sprachstruktur ein.
  4. Zwischen den Elementen des Wissens und den Ausdruckselementen kann ein Mensch eine dynamische Abbildungsbeziehung (Bedeutungsbeziehung) aufbauen (Lernen), so dass Wissenselemente auf Ausdruckselemente verweisen und Ausdruckselemente auf Wissenselemente.
  5. Aus Sicht der Ausdruckselemente bildet jenes Wissen, das über eine Abbildung verbunden wird, die ‚Bedeutung‘ der Ausdruckselemente.
  6. Innerhalb des Wissens gibt es zahlreiche unterschiedliche Formen von Wissen: aktuelles Wissen, erinnerbares Wissen, Veränderungswissen, Ziele, und prognostisches Wissen.
  7. Und vieles mehr

Neben Aussagen, die ‚aktuell wahr‘ sein können, verfügt der Mensch aber auch über die Möglichkeit, vielfache Wiederholungen als ‚wahr‘ anzusehen, wenn sie sich immer wider als ‚aktuell wahr‘ erweisen. Dies verweist auf mögliche weitere Formen von möglichen abgeleiteten Wahrheiten, die man vielleicht unter dem Oberbegriff ’strukturelle Wahrheit‘ versammeln könnte.

6. ZÄHMUNG DER BEDEUTUNG – WISSENSCHAFT

BILD 5 : Wissenschaft als Ergänzung von Literatur

Die Ur-Funktion von Literatur, das Gespräch zwischen dem Inneren der Menschen über ihre Welt- und Selbsterfahrung sprechen zu können, indem nicht nur die ‚Oberfläche der Dinge‘, sondern auch die ‚Tiefenstruktur der Phänomene‘ ins Wort kommen können, ist unersetzbar, aber sie leidet im Alltag an der strukturellen Schwäche des möglichen ‚Nicht-Verstehens‘ oder ‚Falsch-Verstehens‘. Während sich über die Dinge des alltäglichen Lebens leicht Einigkeit erzielen lässt, was jeweils gemeint ist, ist das ‚Innere‘ des Menschen eine echte ‚Terra Incognita‘, ein ‚unbekanntes Land‘. In dem Maße, wie wir Menschen im Innern ‚ähnlich‘ erleben und empfinden, kann das Verstehen von ‚Bedeutungen‘ noch ansatzweise gelingen, da wir Menschen aufgrund unserer Körperstrukturen in vielen Dingen ähnliche Erleben, Fühlen, Erinnern und Denken. Aber je spezifischer etwas in unserem Inneren ist, je ‚abstrakter‘ eine Bedeutung wird, umso schwieriger wird die Erfassung einer Rede durch andere. Dies führt dann unabwendbar zum Falsch- oder gar Nicht-Verstehen.

In dem Maße wie wir Menschen aber auf eine ‚tragfähige Erklärung von Welt‘ angewiesen sind, um ‚gemeinsam‘ das ‚Richtige‘ zu tun, in dem Maße wird unsere normale sprachliche Kommunikation, wird Literatur überfordert. Sie will vielleicht, aber sie kann aus sich heraus eine solche Eindeutigkeit nicht ohne weiteres herstellen. Ihre Stärke kann und wird in diesen Bereich zu einer Schwäche.

Vor dem Hintergrund des ‚Überlebens auf dem Planeten‘, des ‚Überlebens im Alltag‘ bildet die Notwendigkeit von ‚wahren Texten‘, die zudem ‚belastbare Prognosen‘ erlauben, eine Kernforderung, die möglicherweise nur eine Teilmenge jener Bedeutungsräume erlaubt, über die Literatur verfügen kann. Aber diese ‚wahren und belastbaren Teilräume‘ bilden jenen ‚harten Boden‘, auf denen sich Menschen quer über alle Kontinente und im Bereich aller Sprachen gründen können.

Diese Art von Texten, deren Existenz von gemeinsamen nachprüfbaren ‚wahren Sachverhalten und Prognosen‘ abhängt, entstand in der Geschichte der Menschheit unter dem Namen ‚empirische Wissenschaft‘ sehr spät.[1] Nach anfänglichen Mühen entwickelte sie sich dann rasant weiter und ist heute zum Standard für nachweisbar wahre und prognosefähige Texte geworden.

Die heutige weltweite Verbreitung von ‚Wissenschaft‘ ist ihr selbst aber mittlerweile zum Problem geworden. Der klare Kern dieser Textform erscheint in der öffentlichen Verwendung der Charakterisierung von ‚Wissenschaft‘ seltsam vage. Der Begriff einer ‚empirischen Theorie‘ ist geradezu verschwunden. Die großen Enzyklopädien dieser Welt kennen diesen Begriff nicht mehr.

Dazu kommt die ‚Altlast‘ der modernen Wissenschaft, dass sie sich schnell zu einer Veranstaltung von ‚Spezialisten‘ entwickelt hat, die ihre ‚eigene Fachsprache‘ sprechen, die zudem vielfach teilweise oder ganz mit ‚mathematischer Sprache‘ arbeiten. Diese führt zunehmend zu einer Ausgrenzung aller anderen Bürger; das ‚Verstehen von Wissenschaft‘ wird für die meisten Menschen zu einer ‚Glaubenssache‘, wo doch Wissenschaft gerade angetreten war, um die ‚Autorität des bloßen Glaubens‘ zu überwinden.

Desweiteren haben wir in den letzten Jahrzehnten mehr und mehr gelernt, was es heißt, den Aspekt ‚Nachhaltiger Entwicklung‘ zu berücksichtigen. Eine Grundbotschaft besteht darin, dass alle Menschen einbezogen werden müssen, um die Entwicklung nicht von einzelnen, kleinen — meist mächtigen — Gruppen dominieren zu lassen. Und von de Entwicklung des Lebens auf diesem Planeten [3] wissen wir, dass das Leben — von dem wir als Menschen ein kleiner Teil sind — in den zurück liegenden ca. 3.5 Milliarden Jahren nur überleben konnten, weil es nicht nur das ‚Alte, Bekannte‘ einfach wiederholt hat, sondern auch immer ‚aus sich echtes Neues‘ heraus gesetzt hat, Neues, von dem man zum Zeitpunkt des Hervorbringens nicht wusste, ob es für die Zukunft brauchbar sein wird.[3,4]

Dies regt dazu an, den Begriff der ‚empirischen Theorie‘ zu aktualisieren und ihn sogar zum Begriff einer ’nachhaltigen empirischen Theorie‘ zu erweitern.

[1] Wenn man als Orientierungspunkt für den Beginn der neuzeitlichen wahrheitsfähigen und prognosefähigen Texte Galileo Galilei (1564 – 1641) und Johannes Kepler ()1571 – 1630) nimmt , dann beginnt der Auftritt dieser Textform im 17./18. Jahrhundert. Siehe hier: https://de.wikipedia.org/wiki/Galileo_Galilei und hier: https://de.wikipedia.org/wiki/Johannes_Kepler

[2] UN. Secretary-General; World Commission on Environment and Development, 1987, Report of the World Commission on Environment and Development : note / by the Secretary General., https://digitallibrary.un.org/record/139811 (accessed: July 20, 2022) (In einem besser lesbaren Format: https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/5987our-common-future.pdf) Anmerkung: Gro Harlem Brundtland (ehemalige Ministerpräsidentin von Norwegen) war die Koordinatorin von diesem Report. 1983 erhielt sie den Auftrag vom Generalsekretär der UN einen solchen Report zu erstellen, 1986 wurde er übergeben und 1987 veröffentlicht. Dieser Text enthält die grundlegenden Ideen für alle weiteren UN-Texte.

Zitat aus dem Vorwort: „The fact that we all became wiser, learnt to look across cultural and historical barriers, was essential. There were moments of deep concern and potential crisis, moments of gratitude and achievement, moments of success in building a common analysis and perspective. The result is clearly more global, more realistic, more forward looking than any one of us alone could have created. We joined the Commission with different views and perspectives, different values and beliefs, and very different experiences and insights. After these three years of working together, travelling, listening, and discussing, we present a unanimous report.“ und „Unless we are able to translate our words into a language that can reach the minds and hearts of people young and old, we shall not be able to undertake the extensive social changes needed to correct the course of development.“

[3] Gerd Doeben-Henisch, 2016, Sind Visionen nutzlos?, URL: https://www.cognitiveagent.org/2016/10/22/sind-visionen-nutzlos/

[4] Zum Begriff der Evolution siehe hier: https://de.wikipedia.org/wiki/Evolution und hier: https://en.wikipedia.org/wiki/Evolution

7. EMPIRISCHE UND NACHHALTIG EMPIRISCHE THEORIE

BILD 6 : Aktualisierter Begriff von ‚Empirischer Theorie (ET)‘ und ‚Nachhaltiger Empirischer Theorie (NET)‘

Zum ‚aktualisierten Begriff‘ einer empirischen und einer nachhaltig empirischen Theorie gehören die folgenden Elemente:

  1. Die Gruppe der ‚Theorie-Autoren‘ besteht prinzipiell aus allen Menschen, die in ihrer Alltagssprache kommunizieren. Dies ermöglicht von Anfang an maximale Diversität.
  2. Der engere Begriff der ‚Empirischen Theorie‘ umfasst die Elemente ‚IST-Zustand‘, ‚Veränderungs-Wissen‘ sowie einen ‚Folgerungsbegriff‘ in Form eines Wissens, wie man Veränderungswissen auf einen gegebenen Zustand anwendet.
  3. Das ‚Ergebnis einer Folgerung‘ ist ein ’neuer Folge-Zustand‘.
  4. Lässt sich eine Folgerung mehrfach vollziehen dann ensteht eine ‚Folge von Folgezuständen‘, die man heute auch als ‚Simulation‘ bezeichnen kann.

Der IST-Zustand umfasst eine Menge von Ausdrücken einer gewählten Alltagssprache, die so beschaffen sind, dass alle beteiligten Theorie-Autoren sich darüber einigen können, dass diese Ausdrücke unter den angenommenen Bedingungen ‚zutreffen‘, d.h. ‚wahr‘ sind.

Das Veränderungs-Wissen umfasst eine Menge von Ausdrücken, die Veränderungsprozesse beschreiben, die sich ebenfalls unter angegebenen Bedingungen von jedem überprüfen lassen.

Der Folgerungsbegriff ist ein Text, der eine Handlungsbeschreibung umfasst, die beschreibt, wie man eine Veränderungsbeschreibung auf eine gegebene IST-Beschreibung so anwendet, dass daraus ein neuer Text entsteht, der die Veränderung im Text enthält.

Eine empirische Theorie ermöglicht die Erzeugung von Texten, die mögliche Zustände in einer möglichen Zukunft beschreiben. Dies kann mehr als eine Option umfassen.

Im Alltag der Menschen reicht ein bloßes Wissen um ‚Optionen‘ aber nicht aus. Im Alltag müssen wir uns beständig Entscheiden, was wir tun wollen. Für diese Entscheidungen gibt es keine zusätzliche Theorie: für einen menschlichen Entscheidungsprozess ist es bis heute mehr oder weniger ungeklärt, wie er zustande kommt. Es gibt allerdings viele ‚Teil-Theorien‘ und noch mehr ‚Vermutungen‘.

Damit diese ’nicht-rationale Komponente‘ unseres alltäglichen Lebens nicht ‚unsichtbar‘ bleibt, wird hier der Begriff einer nachhaltigen empirischen Theorie vorgeschlagen, in dem zusätzlich zur empirischen Theorie eine Liste von Zielen angenommen wird, die von allen Beteiligten aufgestellt wird. Ob diese Ziele ‚gute‘ Ziele sind, kann man erst wissen, wenn sie sich ‚im weiteren Verlauf‘ ‚bewähren‘ oder eben nicht. Explizite Ziele ermöglichen daher einen ‚gerichteten Lernprozess‘. Explitit formulierte Ziele ermöglichen darüber hinaus eine kontinuierliche Kontrolle, wie sich der aktuelle Handlungsprozess mit Blick auf ein Ziel verhält.

Für die Umsetzung einer nachhaltigen Entwicklung sind nachhaltige empirische Theorien eine unverzichtbare Voraussetzung.

8. WAHRHEIT, PROGNOSE & TEXT-GENERATOREN

BILD 7 : Die potentielle Rolle von Text-Generatoren der Machart 2023 innerhalb eines wissenschaftlichen Diskurses

Für die Bewertung, welche Rolle Textgeneratoren aus dem Jahr 2023 innerhalb eines wissenschaftlichen Diskurses spielen können, kann man ein Gedankenexperiment (und dann natürlich auch real) durchführen, welche der Anforderungen eines wissenschaftlichen Diskurses, die zuvor erläutert worden sind, von einem Text-Generator erfüllt werden können. Das Bild Nr.7 ist eigentlich selbst-erklärend.

Das zentrale Argument besteht darin, dass Text-Generatoren des Jahrgangs 2023 über keinerlei Wissen verfügen, wie es der Mensch besitzt, nahezu keine Wahrnehmung (außer Texteingaben oder Spracheingaben) haben, und dementsprechend auch über keine Bedeutungsfunktion verfügen. Die Unfähigkeit zu ‚wahren Aussagen‘ oder auch der Fähigkeit, entscheiden zu können, ob etwas ‚wahr‘ ist oder nicht, fehlt ebenfalls vollständig.[1]

[1] Ron Brachman, Hector Levesque, Dieser KI können wir nicht trauen, Es gibt ein grundlegendes Problem in der Entwicklung der gegenwärtig angesagten KI-Systeme. Hier kommt ein Vorschlag, wie es besser geht. FAZ, Mo 13.Nov 2023, S.19 . Online (beschränkt) auch hier: https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/chatgpt-co-dieser-ki-koennen-wir-nicht-trauen-19308979.html, Anmerkung 1: Die beiden Autoren nehmen den Boom um chatGPT zum Anlass, vor der gesamten Künstlichen Intelligenz (KI) zu warnen. Sie fokussieren ihre Kritik auf einen Punkt: „Der aktuellen KI-Technologie kann man nicht trauen. … Obwohl sie auf der Grundlage riesiger Datenmengen trainiert werden … machen moderne KI-Systeme bizarre, dumme Fehler. Unvorhersehbare, unmenschliche Fehler.“ Und weiter: „Wir wissen nicht, wann diese Systeme das Richtige tun und wann sie versagen.“ Sie führen im weiteren Verlauf noch aus, dass die aktuelle Architektur dieser Systeme es nicht zulässt, heraus zu finden, was genau die Gründe sind, warum sie entweder richtig oder falsch urteilen. Mit Blick auf den Alltag diagnostizieren sie bei uns Menschen einen ‚gesunden Menschenverstand‘, ein Prototyp von ‚Rationalität‘, und diesen sehen sie bei den KI-Systemen nicht. Sie beschreiben viele Eigenschaften, wie Menschen im Alltag lernen (z.B. mit ‚Überzeugungen‘, ‚Zielen‘ arbeiten, mit ‚Konzepten‘ und ‚Regeln‘, mit ‚echten Fakten‘, …), und stellen fest, dass KI-Systeme für uns erst wirklich nützlich werden, wenn sie über diese Fähigkeiten nachvollziehbar verfügen. Anmerkung 2: Die Autoren sprechen es nicht explizit aus, aber implizit ist klar, dass sie die neuen Text-Generatoren wie chatGPT & Co zu jener KI-Technologie rechnen, die sie in ihrem Beitrag charakterisieren und kritisieren. Wichtig ist, dass Sie in ihrer Kritik Kriterien benutzen, die alltäglich vage sind (‚gesunder Menschenverstand‘), allerdings angereichert mit vielen Alltagsbeispielen. Letztlich machen ihre kritischen Überlegungen aber deutlich, dass es angesichts der neuen KI-Technologien an geeigneten und erprobten Meta-Modellen (‚transdisziplinär‘, ‚wissenschaftsphilosophisch‘, …) mangelt. Man ’spürt‘ ein Ungenügen mit dieser neuen KI-Technologie, kann auch viele Alltagsbeispiele aufzählen, aber es fehlt an einem klaren theoretischen Konzept. Ein solches scheint aber momentan niemand zu haben ….

9. Epilog

Diese Kurzfassung meines Vortags vom 10.November 2023 ist gedacht als ‚Basis‘ für die Erstellung eines umfassenderen Textes, in dem alle diese Gedanken weiter ausgeführt werden, dazu auch mit viel mehr Literatur und vielen realen Beispielen.

DER AUTOR

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