#GenKI

Menschliche Kreativität im Entwurf
Als Mentor von jüngeren Berufskollegen sprechen wir oft über den Sinn und Nutzen generativer künstlicher Intelligenz GenKI. Aus eigener Erfahrung kenne ich die Grenzen der (kostenlos verfügbaren) Technologie, beispielsweise bei der Entwicklung von Grundrisstypologien oder Fassadengestaltungen in der Architektur. Kommerziell erhältliche Programme konzentrieren sich grösstenteils auf die Bildgeneration und ermöglichen dort schon erstaunliche Resultate. Grosse Sprachmodelle, auch LLMs genannt, sind sehr grosse Deep-Learning-Modelle, die anhand riesiger Datenmengen vortrainiert sind. Als KI-Sprachmodelle können sie auf Grund von Bildmaterial einige Entwurfsideen beschreiben, sind jedoch noch nicht in der Lage, daraus Bildvarianten zu produzieren. Gefüttert mit «vektorisierten» Dateien, beispielsweise Linienzeichnungen von Grundrissen im PDF-Format, entstehen mit entsprechenden Prompts rudimentäre Varianten, ohne räumliche Hierarchisierung. Es fehlt an der Urteilsfähigkeit von Maschinen. Kurz, für kreative Arbeit wird der Mensch noch über lange Zeit gebraucht.

Zusammenarbeit von Mensch und GenKI am Arbeitsplatz
Und trotzdem helfen die Modelle im Alltag. Im Beitrag von Daniel Sack, Lisa Krayer, Emma Wiles, Mohamed Abbadi, Urvi Awasthi, Ryan Kennedy, Cristián Arnolds, und François Candelon, BCG Henderson Institute vom 12. September 2024 beschreiben die Autoren das Resultat ihres Feldexperiments: Mitarbeitende, welche mit generativer KI GenKI ausgestattet sind, können Code schneller schreiben, personalisierte Marketinginhalte mit einer einzigen Eingabeaufforderung erstellen und Hunderte von Dokumenten in Sekundenschnelle zusammenfassen. Als kompetente und interessierte «Alte» helfen wir, dank unserer Erfahrung, diese Arbeiten zu überprüfen, um zu merken ob die Werkzeuge einen Fehler gemacht haben. GenKI eignet sich bei der Recherche oder zum Brainstorming, wo wir unsere Wertvorstellungen mit dem Wissen dieser Werkzeuge kombinieren, um neue Modellierungs- und Problemlösungstechniken zu entdecken.

Hyper-Hallucinations: «Detailing the Devil» © 2023 Satori Canton, Free AI Image Generator.

Die Endlichkeit des Internets
Ruth Fulterer, NZZ vom 11.September 2024, beschreibt in ihrem Beitrag mit dem Titel «KI-Texte fluten das Internet – und bedrohen so die nächste Generation der KI-Modelle», ein noch wenig beachtetes Phänomen in der Anwendung von künstlicher Intelligenz KI. Diese braucht echte Texte und Bilder, um sich weiterzuentwickeln. Die Programme können nur aus Beispielen lernen. Doch menschliche Daten und Bilder sind endlich. Und was im Internet nicht oft und konsistent vorkommt, führt bei diesen Programmen oft zu Halluzinationen, Fehlendes wird erfunden und dazugedichtet. Manche Forscher glauben, dass sich diese sogenannten Halluzinationen mit mehr Übungsdaten verringern lassen. Die für Sprach-KI genutzte Datenmenge ist exponentiell gewachsen. Dabei hat die heutige KI bei ihrem Training schon einen Grossteil des Internets gesehen. Wikipedia, Chat-Foren und digitalisierte Bücher sind bereits verarbeitet. Dazu mischt sich unter die Daten im Internet immer mehr KI-gemachtes Material. Aber was, wenn KI aus Daten lernt, die Halluzinationen beinhalten, fragt Fulterer.

Künstliche Intelligenz macht das Internet kaputt
Firmen suchen verzweifelt nach Lösungen. Nicolas Papernot, Assistenz Professor für Electrical and Computer Engineering an der Universität von Toronto, Kanada, hat gemeinsam mit anderen Forschern untersucht, was passiert, wenn KI von KI lernt. KI mit KI-generierten Daten zu trainieren, sei ein bisschen wie Fotokopien von Fotokopien machen, sagt er. Man entferne sich immer weiter vom Original. Irgendwann wird dieses nicht mehr erkennbar sein. Papernot und seine Kollegen haben diesen Moment den «Kollaps des KI-Modells» getauft: den Punkt, ab dem die KI so viele Details verloren hat, dass ihre Erzeugnisse nicht mehr die Verteilungen der Realität widerspiegeln.

Der komplexe Umgang mit Texten und Bildern
Sprache und Bilder funktionieren ganz anders als Spiele wie «Go» oder Schach, welche Regeln befolgen. Texte und Bilder der Welt sind viel komplexer. Es gibt keine Liste mit Regeln, die sie definieren. Und während man Spielzüge danach bewerten kann, wie viel Erfolg sie bringen, gibt es in vielen Feldern keine Möglichkeit, die Qualität des KI-Erzeugnisses klar zu bewerten. Das Innovative an Systemen wie Chat-GPT ist, dass sie Sprache allein aus Beispielen lernen, ohne Regeln. Doch ohne Regeln lassen sich keine hilfreichen synthetischen Daten erzeugen, folgert Papernot. Als Architekt kenne ich das Problem aus dem Umgang mit Konzepten, welche eine Abstraktion von Erfahrung voraussetzen.

**prompt:**
«Detailing the Devil» by Satori Canton
(Extreme close-up of a young man’s eyes, intricate embroidery on Renaissance clothing)
In the art style of (Kamalky Laureano | Esteban Maroto | Photorealism | Gouache painting | Macro photography | Surrealism | Art Deco flourish)
(Exotic patterns in irises, painstakingly detailed stitching, rococo ornamentation)
(Dramatic lighting, zoomed-in POV, layered textures)

Schwierigkeit – Urteilsvermögen aus synthetischen Daten
Pablo Villalobos vom Forschungsinstitut Epoch AI, das sich mit wichtigen Kennzahlen für KI-Fortschritt beschäftigt, sieht Potenzial bei synthetischen Daten für spezifische Anwendungen in Mathematik oder Informatik. Denn dort ist klar überprüfbar, was die Qualität der generierten Daten ist. Es gibt messbaren Fortschritt, das kann man optimieren. Viel schwieriger sei es, echtes Urteilsvermögen aus synthetischen Daten zu lernen. Nicolas Papernot kennt die Grenzen synthetischer Daten aus der Praxis, durch seine Forschung im Bereich KI und Privatsphäre: Jahrzehntelang hätten Forscher daran gearbeitet, beispielsweise um KI im Gesundheitsbereich erzeugen zu können, ohne der Privatsphäre der Patienten zu schaden. Da dies bis jetzt zu keinen Resultaten führte sehen sich KI-Unternehmen nun nach anderen Datenquellen um. Der Facebook-Konzern Meta kam in Konflikt mit den Behörden der EU, weil er die Bilder und Posts seiner Nutzer in seine KI einfliessen lassen wollte. Die KI-Firma Open AI hat laut einer Recherche der «New York Times» Unmengen an Youtube-Videos transkribiert, höchstwahrscheinlich illegal, um genug Trainingsmaterial für GPT-4 zu bekommen. Und Google hat seine Nutzungsbedingungen geändert, offenbar, um beispielsweise auch Restaurantkritiken und öffentliche Google-Docs in seine KI einfliessen lassen zu dürfen.

Zukunft der Lernfähigkeit von KI
Weiter schreibt Ruth Fulterer, wie die Unternehmen alles anzapfen, was sie finden können. Denn die Zeit drängt. Nach Schätzungen des Forschungsinstituts Epoch AI wird bereits im Jahr 2028 öffentliches menschengemachtes Material nicht mehr ausreichen, um bessere KI zu trainieren. Und diese Projektion schliesst noch gar nicht ein, wie generative KI selbst das Angebot im Internet verändert. Deshalb sind neue Ansätze gefragt. KI-Forschung wird sich wieder stärker mit Methoden beschäftigen müssen, um effektiver zu lernen, also mehr Information aus den existierenden Daten zu ziehen.

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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator

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#385 – Echokammern, die Blasen der «Alten»

September 9, 2024September 9, 2024 kompetenz60plus

«Alte» als Konkurrenz der Jungen
Die Reaktionen auf meinen Blog «#384 – Lebenserfahrung der «Alten» nutzen» vom 2. September überraschte in gewisser Weise. Scheinbar wird der Wunsch von uns «Alten», weiterhin im Bereich Konzeption oder Mitarbeit bei der Umsetzung von Projekten, zusammen mit jüngeren Teams von Fachleuten tätig zu sein, nicht von allen begrüsst. Unsere Erfahrung und der Wille weiterhin zu arbeiten, mit zu Gestalten, Einfluss zu nehmen und Fragen zu stellen, scheint trotz Fachkräftemangel auf wenig Verständnis zu stossen. Im Zusammenhang mit der Diskussion um Sozialleistungen und den Aufbau des eigenen Alterskapitals, werden wir «Alten» als Konkurrenz wahrgenommen. Oft ist es so, dass auch jüngere Leute beispielsweise Lehr- und Beratungsaufträge anstreben, welche hart umkämpft sind. Und so stellt sich die Frage, ob wir «Alten» den jüngeren Talenten eine Chance geben oder einen Schritt zurück treten wollen? Die Weitergabe von Lebens- und Betriebserfahrungen sei in der Zeit von künstlichen Intelligenz KI schwieriger geworden, schreibt eine Leserin. Doch gerade wegen der KI braucht es erst recht die Erfahrung von uns «Alten», um Halluzinationen als solche zu erkennen. Im Team mit den «jungen Wilden» stellen wir diese auch gerne zur Verfügung.

Herausforderung «Altersblase»
Die Schweiz rühmt sich gerne ihrer Vielfalt – vier Landessprachen, 26 Kantone, unterschiedliche Dialekte. Das Schweizer Volk soll «ihre Vielfalt in der Einheit leben», hält die Präambel der Bundesverfassung fest. Doch im Alltag von Schweizerinnen und Schweizern sieht die Vielfalt anders aus. Eine repräsentative Studie des Gottlieb Duttweiler Instituts (GDI) zeigt: Schweizerinnen und Schweizer gestalten ihr soziales Umfeld nach dem Motto «Gleich und Gleich gesellt sich gern». Die Bekanntenkreise und Milieus sind nämlich kaum durchmischt – beispielsweise was Bildung, Einkommensschicht oder politische Ansichten betrifft. Eine geringe Durchmischung zeigt sich auch beim Alter: Die Hälfte der unter 25-Jährigen hat wenig oder keine Bekannten über 65, umgekehrt ist es ähnlich. Der Grund für den mangelnden Kontakt zwischen den Bevölkerungsgruppen lokalisiert die Studie in fehlenden Gemeinsamkeiten oder bei fehlenden Begegnungsmöglichkeiten. Menschen, die häufiger mit unterschiedlichen Personengruppen in Kontakt stehen, haben eine positivere Einstellung gegenüber diesen Gruppen. Zudem glauben 69 Prozent, dass vielfältige Perspektiven und Lebenserfahrungen zu besseren Entscheidungen führen.

Bild: Musée Visionnaire Zürich, September 2024

Erfahrung schlägt Wissen
Als Mentor für jüngere Berufsleute, steht nicht mein aktuelles Wissen, sondern die Erfahrung im Zentrum. Wir «Alten» müssen uns bemühen, nicht als abgehobene Besserwisser wahrgenommen zu werden, sondern uns mit einer gewissen Bescheidenheit auf die Themen der Jungen einzulassen. Laut der GDI-Studie ist das Interesse an mehr Vielfalt vorhanden: Die Mehrheit der Befragten sieht ein durchmischtes Umfeld als persönliche Bereicherung. Dass die meisten Menschen in einer Blase lebten, sei keine Absicht, erklärt GDI-Studienleiter Jakub Samochowiec. Vieles passiere automatisch. «Man wird mit ähnlichen Menschen in eine Schulstufe eingeteilt oder man wohnt in einer Nachbarschaft, wo gewisse Ähnlichkeiten in Bezug auf Herkunft oder finanzielle Situation vorherrschen», sagt Samochowiec. Um aus diesen komfortablen «Bubbles» auszutreten, müsse man aktiv etwas tun. Als häufigste Begegnungsorte mit «anderen» Menschen haben die Befragten Arbeit, Ausbildung und Freundeskreis genannt. Wir Mentor:innen profitieren vom Kontakt mit jüngere Berufskolleg:innen.

KMUs haben Aufholbedarf bei der künstlichen Intelligenz KI
Die eingangs erwähnte Furcht, durch die KI ersetzt zu werden ist unbegründet, denn Erfahrung kann man nicht lernen. Diese ist das Resultat eines langen Lebens und vieler durchgestandenen Herausforderungen. Egal, ob Text, Datenbank oder Modell – weiterhin unerlässlich sind fachkundige Menschen, die den Output kritisch prüfen und korrigieren. Eine erfolgreiche Digitalisierung fordert mehr als zuvor unsere zwischenmenschlichen und kommunikativen Fähigkeiten heraus. KMU-Experte Philippe Obrist hat in seiner Beratungspraxis einen merklichen Unterschied zwischen grossen Unternehmen und KMU festgestellt. Die Grossen hätten häufig bereits Schritte unternommen, um generative künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Dagegen seien viele KMU noch auf der Suche nach effektiven Möglichkeiten. Oft fehle es an Wissen, wie diese Technologie genutzt werden kann, aber auch, welche Risiken damit verbunden sind. Doch generative KI wie ChatGPT eröffnet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, wie auch die aktuelle Integration des KI-Tools Co-Pilot ins Microsoft 365 Office Paket. Dieses vereinfacht beispielsweise Routinearbeiten im Büroalltag und damit auch die Arbeitsabläufe, wie das Verfassen von Texten, Präsentationen oder Marketingaktivitäten. Wir «Alten» besitzen diesbezüglich eine neutrale Aussensicht und stehen als Sparringspartner gerne zur Verfügung.

Burn-out Serien: Ernie Smith, April 2022

Die neue Pandemie: «Burn-out»
Zu denken geben muss uns vielmehr, dass gemäss einer Studienreihe der Krankenkasse CSS über zwei Drittel der Schweizer Bevölkerung sich müde und erschöpft fühlen. Laut dem Bericht auf SwissInfo-online vom 3. September 2024 handelt es sich dabei um den höchsten Wert seit März 2020. Über alle Altersgruppen hinweg betrachtet gaben 68 Prozent der Befragten an, häufig erschöpft und müde zu sein. Für CSS sei dies sozusagen die «neue Pandemie». Auffallend sei, dass die Altersgruppe der 18- bis 35-Jährigen den Leistungsdruck am stärksten negativ wahrnehme und immer mehr Menschen eine Burn-out-Erfahrung hätten. Das Schweizer Volk fühle sich insgesamt noch immer weniger gesund als vor der Covid-Pandemie, so die Ergebnisse der Studie. Das zeigt auch die zunehmende Wahrnehmung von Leistungsdruck bei der Arbeit, der auf das Privatleben übergreife. Meiner Meinung nach, hat sich seit der Pandemie die Arbeitsmoral generell verändert. KMU müssen heute bei der Suche nach Fachkräften, soziale Komponenten, Teilzeitarbeit, Viertagewoche bei gleichem Lohn, oder zusätzliche Ferien, höher gewichten als die notwendigen Fähigkeiten zur Ausübung der Berufe. Da kann man ihnen den Einsatz von KI, wo immer sinnvoll, wohl nicht verübeln.

Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator

Blog, Industrie 4.0

#381 – Die Deutungshoheit von uns «Alten»

August 12, 2024August 12, 2024 kompetenz60plus

Elektrifizierung von Papier
Noch bevor alle Faxgeräte in den Amtsstuben oder Arztpraxen abgeschaltet sind, beschwerte sich das Mitglied einer Deutschen Landesregierung und Leiter eines Innovationslabors auf der Medienplattform LinkedIn darüber, wie sich das Dateiformat PDF schlecht eigne um Dokumente zu verwalten. Diese Aussage provozierte meinen heutigen Blogbeitrag als Beispiel für falsch verstandene Digitalisierung. Leider werde PDF immer noch häufig als Standardformat verwendet und somit seien viele Daten in der öffentlichen Verwaltung und Justiz hoffnungslos verloren, monierte der im digitalen Dschungel gefangene Autor. Es gäbe sogar Gesetze und Verordnungen, die explizit die Nutzung von PDF als rechtlich verbindliches Format vorschrieben, meinte er weiter. Dabei sei deren Verwendung für ihn keine echte Digitalisierung, sondern die Elektrifizierung von Papier und damit die Fortführung der Papierwelt auf dem Bildschirm.
Rückblende: Das Portable Document Format PDF wurde am 15. Juni 1993 von der Firma Adobe Inc. freigegeben und ist aus der heutigen Welt kaum mehr wegzudenken. Für uns «Alte» ist und bleibt es eine Revolution. Mit der Applikation lassen sich auf einfachste Weise Dokumente konvertieren und E-Bücher oder Formulare produzieren. Diese können von den Nutzern mittels kostenlosen Lesern angezeigt, ausgedruckt, kommentiert oder ausgetauscht werden.

Keilly Whittaker, Lancaster University (BA Fine Art , 2021): Gefangen (im digitalen Dschungel)

Intelligente Dokumentenverarbeitung
PDF ist nicht gleich PDF und PDF ist erst recht keine Datenbank. Ein PDF kann durchaus strukturiert sein, wenn es ein Export aus einem Office, HTML, LaTex, InDesign oder Excel File ist. Wenn es hingegen aus einem eingescannten Dokument stammt braucht es Zwischenschritte, daraus mit einer Lösung wie jener von Acodis, respektive mittels künstlicher Intelligenz KI, strukturierte Daten zu gewinnen. Anstatt an dem Format PDF zu verzweifeln, lassen wir die Maschinen arbeiten, denn genau dafür sind Computer prädestiniert. Unendlich viele Dokumente sind so aufgebaut, 1000e Kilometer Akten müssen eingelesen werden und das geht nur indem Programme lernen, diese zu verstehen. Dass PDFs von Maschinen nicht weiter verarbeitet werden können stimmt deshalb nicht. Beispielsweise stellt die Google-Suche innert Millisekunden Zusammenfassungen aus PDF-Dokumenten zur Verfügung und KI-Applikationen wie ChatGPT oder Claude liefern detaillierte Textauswertungen von Informationen aus PDF-Unterlagen, inklusive Bildern.

Normierung als Wunschdenken
Das Zeitalter der Digitalisierung durch Erzeugung elektronischen Papiers muss enden. Lasst uns in das Datenzeitalter starten, schrieb der Autor des LinkedIn Beitrags und plädierte für die Einführung maschinenlesbarer Formate in der Verwaltung. Dabei vergass er ganz offensichtlich, ein PDF ist nicht einfach ein elektronisches Papierdokument ohne weiteren Anspruch. Das Format kann nicht leicht verändert werden, behält somit sein ursprünglich gedachtes Erscheinungsbild, inklusive Firmenlogo und Bildern. Kommunikation besteht bekanntlich nicht nur aus Text und Zahlen. Schriftgrössen, Bilder und Layout sprechen uns an, oder eben nicht. Sein Aufruf zu Ideen für «das» Datenformat mit dem die Vereinheitlichung gelingen kann, scheint aus der Zeit gefallen zu sein. Solange wir «Alten» noch Dokumente als Power-Point-Dateien, per Fax oder Schneckenpost versenden und in Anbetracht von Abertausenden, weltweit verfügbaren Applikationen, Formaten und Dutzenden von Betriebssystemen, bleibt jegliche «Normierung» ein Wunschdenken. Das ganze Internet-Universum ist eigentlich ein gewaltiger «Murks» schrieb Eduard Kaeser, Physiker und promovierter Philosoph, (Blog vom 28. November 2019: https://kompetenz60plus.ch/schnittstelle-jung-alt/) und die Technologie, unseren Köpfen entsprungen, wächst uns über den Kopf – buchstäblich. Für mich das beste Beispiel, wie diverseste Formate strukturiert und mittels Suche wiederauffindbar präsentiert werden können, sind die sozialen Medien, Plattformen auf die wir weltweit mit unterschiedlichster Hardware Zugang haben.

Person gefangen in einem nie endenden Kreislauf aus sich wiederholendem Verhalten und Gedanken, die durch generative KI geschaffen wurden.

«Human-centric Computing», der Umgang mit generativen KI-Werkzeugen
Seit bald einem halben Jahrhundert nutzen wir täglich Computer, wobei die Maschinen unsere Arbeitsweise diktieren. Die Herausforderung ist nicht die Abbildung von Papierdokumenten, sondern wie wir die Kommunikation von bestehenden Konventionen weg zu allgemein verständlichen Formaten weiterentwickeln können. Anstatt nach immer neuen Regeln, Normen oder strukturierten Textdateien zu rufen, müssen wir die Applikationen dahingehend entwicklen, dass nicht wir sie, sondern sie uns verstehen. Die Forschung zur künstlichen Intelligenz geht genau in diese Richtung, auch wenn anfänglich noch nicht alles perfekt zu sein scheint. Für Benedict Evans (48), unabhängiger Analyst, geht die eigentliche Kernfrage zur Zukunft der generativen KI in zwei Richtungen. Entweder handelt es sich dabei um ein neues Allzwecktool, bei dem ein Produkt eines Unternehmens die Arbeit von Hunderten von Softwareprogrammen in Hunderten von Unternehmen erledigt, oder es handelt sich um eine generische Technologie, die Funktionen in Produkten von Hunderten oder Tausenden von Unternehmen ermöglicht. Dem Computer muss man sozusagen beibringen, mit diesen Formaten umzugehen wobei beispielsweise auf dem Fachgebiet «Document Recognition» in den letzten 10 Jahren enorme Fortschritte erzielt wurden. Die Forschung hat dabei das semantische maschinelle «Verständnis» von Musikalien, technischen Artikeln (inklusive mathematischer Formeln), Zeitungsseiten oder zuletzt technischen Zeichnungen auf ein Niveau gehoben, das andere Datenformate oder deren Erschliessung für den Computer unnötig machte. «Human-centric Computing», menschzentriertes Computing, sozusagen. Anstatt über die möglichen Jobverluste durch diese Technologie in Panik zu geraten, müssen wir befähigt werden zum effektiven, reflektierten und kompetenten Umgang mit generativen KI-Werkzeugen. Mit unserer Erfahrung und Weisheit leisten wir «Alten» einen wichtigen Beitrag in dieser Entwicklung.

Zur Not auch mit Papier und Bleistift
Der Zauber liegt darin, nicht ein Format zu verteufeln oder als Allheilmittel zu feiern, sondern bei der Publikation – wo immer sinnvoll – mehrere Formate zum Bezug anzubieten. Denn jede Digitalisierung MUSS unstrukturierte Daten verwenden können. Alles in Datenbanken mit Standardformaten etc umzuwandeln ist zwar der feuchte Traum jeder Software Schmiede und Beraters, aber am Thema vorbei. Wir sind ja gerade deshalb so langsam, weil wir immer warten bis sich ein Standard durchgesetzt hat, der dann 1000 mal diskutiert wird und von jeder Behörde in Eigenregie von der eigenen IT für teures Geld umgesetzt wird. Vielmehr sollten wir uns fragen, ob nicht langsam die Zeit gekommen ist, dass die Computer sich unserer Vorgehensweise anpassen, nicht umgekehrt. Papier und wie wir als Menschen denken sollte die Basis bilden, aber natürlich automatisch dank KI so umgewandelt werden, dass wir darauf aufbauende Dienste vollautomatisch und ohne manuelle Korrektur benützen können. Aber zur Not eben auch mit Papier und Bleistift, wenn die Infrastruktur versagt, sei es durch Hacks, Updates oder Stromausfälle.

Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator

Schlagwort: #GenKI

#386 – GenKI – mit urteilsfähigen «Alten»

#385 – Echokammern, die Blasen der «Alten»

#381 – Die Deutungshoheit von uns «Alten»