Blog, KI-ÖKONOMIE 1.0

#482 – «Alte» verkennen oft die Macht von KI

Verkannte Auswirkungen durch KI
«Ab 55 Jahren ist man auf dem Arbeitsmarkt unerwünscht: Das ist die Erfahrung einer arbeitslosen Managerin und ihrer Personalberaterin». Im Beitrag von Katharina Fontana (61), in der NZZ vom 6. August 2026 geht die Inlandredaktorin der Frage nach, weshalb jemand der nach dem 50. Lebensjahr seine Stelle verliert, es auf dem Arbeitsmarkt schwer hat etwas Neues zu finden. Die Schweiz hat ein strukturelles Problem, über das niemand reden wolle: Die älteren Arbeitskräfte würden durch jüngere ausgetauscht. Gerade in international ausgerichteten Firmen stehe man in direkter Konkurrenz zu Bewerbern aus der ganzen EU. Auf Plattformen wie LinkedIn ist die Stellensuche von über 50-Jährigen ein riesiges Thema. Auf dem Arbeitsmarkt herrsche ein Jugendwahn, wer älter sei, habe keine Chance mehr. Doch es gibt auch Widerspruch: Die Älteren seien an ihrer Situation zum Teil auch selber schuld, wird in Kommentaren gekontert. Sie hätten häufig Vorstellungen von zu hohen Löhnen, was sie zusammen mit den hohen Beiträgen für die Pensionskasse für eine Firma unattraktiv mache. Trotz der Erfahrung, die es «Alten» erlaubt, die Arbeit schnell zu erledigen, was sich für die Arbeitgebenden auszahlt, suchen Unternehmen immer häufiger perfekte Kandidaten mit exakt passendem Profil, statt erfahrenen Menschen eine Chance zu bieten oder sie einzuarbeiten. Die «Alten» auf dem Schweizer Arbeitsmarkt würden nicht generell diskriminiert. Es sei einfach so, dass es enorm viele jüngere Leute gebe, die eine Topausbildung vorweisen könnten. Deshalb entstehe mehr Konkurrenz, was bei einer wirtschaftlichen Abkühlung zu mehr Arbeitslosen führe – auch bei der Gruppe der «Alten». Im Beitrag werden meiner Meinung nach die Auswirkungen durch KI-Anwendungen verkannt. Mit deren Einsatz werden viele Stellen künftig wegfallen, hauptsächlich sogenannte «Bullshit-Jobs». Der US-amerikanische Kulturanthropologe David Graeber (1961-2020) prägte den Begriff für Tätigkeiten, die selbst die Ausführenden für überflüssig halten. Im Kommentar von Sebastian Briellmann (34), in der NZZ vom 4. August 2026 nennt der Ökonom Mathias Binswanger (63) diese Arbeitenden in Anlehnung an den deutschen Soziologen und Ökonomen Max Weber (1864-1920) «Fachmenschen ohne Geist».

Schule im Museum: Musée Visionnaire Zürich 2025. Lernort, Atelier, Ausstellungsraum, Treffpunkt, Bild: Michèle Tratschin

Lernen mittels KI
Abkürzungen ersetzen unsere Arbeit nicht wirklich, sagt Priya Lakhani (45), Gründerin und CEO: Leads CENTURY Tech, einem Unternehmen für Bildungstechnologie im Bereich künstliche Intelligenz, in ihrer Präsentation auf TEDNext November 2025 (10:58). Aus ihrer Erfahrung im Bildungsbereich weiss sie, wie gefährlich es sein kann, wenn wir uns auf die ungefilterten Antworten grosser Sprachmodelle (LLMs) verlassen. Schüler:innen und Studierende lassen die KI die gesamte Arbeit für sie erledigen und nutzen die Intelligenz um das Lernen aktiv zu vermeiden. Nach der ursprüngliche Euphorie über die Möglichkeiten von ChatGPT sind wir letztendlich zur ernüchternden Erkenntnis gelangt, dass Abkürzungen unsere Arbeit nicht wirklich ersetzen. Künstliche Intelligenz KI ist sehr hilfreich, aber wir müssen noch lernen, selbst etwas zu leisten und nachzudenken. Die langen Antworten eines LLM-Chatbots lesen sich flüssig und vermitteln eine Art Illusion von Kompetenz, als wüssten sie alles. Lernen erfordert jedoch einen «produktiven Kampf», eine geistige Anstrengung, die Verständnis schafft. Lakhani erwähnt dazu vier Lerntechniken, die alle mit produktiver Anstrengung verbunden sind und die Lernergebnisse verbessern. Drei davon beziehen sich auf das Gedächtnis, respektive das Verständnis. Wenn wir über etwas nachdenken, greifen wir auf unsere Erinnerungen zurück, die unser Denken formen. Ohne diese Erinnerung wird Denken unmöglich. Die erste wichtige Technik ist also das Abrufen. Die zweite Technik ist, das Lernen über einen längeren Zeitraum zu verteilen, anstatt alles auf einmal pauken. Drittens geht es im Grunde um Generierung und schliesslich viertens um die Reflexion, wenn wir über unsere Arbeit nachdenken. Nachhaltiges Lernen entsteht nicht durch Abkürzungen, es erfordert gezielte Anstrengungen. Genau deshalb ist KI so wertvoll für die Bildung, denn sie kann Muster in unserem Lernverhalten erkennen, wie beispielsweise Zusammenhänge oder Lücken in unserem Wissensstand. KI soll unser Fachwissen nicht ersetzen, sie soll es erweitern. KI ist unsere Geschichte, die unsere Zukunft vorhersagt. Entwickeln wir sie gut, und nutzen wir sie, um die menschliche Kognition zu ergänzen oder zu ersetzen.

Schule im Museum: Musée Visionnaire Zürich 2025. Lernort, Atelier, Ausstellungsraum, Treffpunkt, Bild: Michèle Tratschin

Es gibt kein Zurück in die Vor-KI-Zeit
Christoph Drösser (67), deutscher Journalist, Autor, studierter Mathematiker und Philosoph berichtet vom Weltkongress der Mathematiker (ICM) in Philadelphia in der NZZ vom 15.August 2026, über die aktuelle Entwicklung künstlicher Intelligenz KI. Unter dem Titel: «KI-Systeme produzieren Beweise am Fliessband und stürzen die Mathematik in eine Jahrhundertkrise», zitiert er Terence Tao (51): «Wir stehen kurz davor, dass eine KI einen wichtigen mathematischen Satz beweist – und kein Mensch kann den Beweis verstehen». Der Mathematiker an meiner Alma Mater, der University of California in Los Angeles UCLA, ist ein Superstar der Mathematik. Über tausend Zuhörer standen Ende Juli Schlange, um seinen Vortrag mit dem Titel «Mathematik in Zeiten der KI» beim Kongress in Philadelphia zu hören. «Wenn die KI Mathematiker obsolet macht, dann macht sie das Denken obsolet», bemerkte ein junger Mathematikstudent aus Kanada am Rande der Konferenz. Die Technologie hat rasante Fortschritte gemacht in den vergangenen vier Jahren. Die erste Version von ChatGPT konnte nicht einmal richtig zählen. Dann begannen die Chatbots zunächst alle mathematischen Schulaufgaben zu bewältigen, dann die aus den ersten Semestern des Mathematikstudiums. Sie lösten alle Aufgaben der Mathematikolympiade. In diesem Jahr haben sie nun mathematische Rätsel gelöst, an denen sich die besten Forschenden der Welt lange Zeit die Zähne ausgebissen hatten. Der russische Mathematiker Jacob Tsimerman (38), dem gerade die mit dem Nobelpreis vergleichbare Fields-Medaille verliehen wurde, wendet sich auf dem Zenit seiner wissenschaftlichen Karriere von der akademischen Forschung an der University of Toronto ab und geht zu Open AI, um die Sicherheit von KI-Systemen zu verbessern. Über die Rolle der KI in der Mathematik macht er sich keine Illusionen. «In wenigen Jahren werden KI-Systeme bei der Lösung mathematischer Aufgaben deutlich übermenschliche Fähigkeiten besitzen». Mathematik ist viel mehr, erklärt Terence Tao. Sie ist ein Mittel, die Welt um uns herum zu verstehen. Sie besteht aus einer Gemeinschaft Gleichgesinnter, die Steinchen für Steinchen ein intellektuelles Gebäude errichten, das nicht leicht zu erschüttern ist.

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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
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#348 – Ein Leben voller Lernen, auch für «Alte»

Die Sorgen
Lese gerade das Buch von James Bridle «Die unfassbare Vielfalt des Seins, Jenseits menschlicher Intelligenz» (C.H. Beck Verlag, 2023, 2. Auflg.), schreibt eine Kollegin sichtlich besorgt. James Bridle (43) ist ein britischer Installationskünstler und Technologie-Autor. Er gilt als Vordenker und Kritiker der digitaltechnologischen Zukunft. Vom WIRED Magazin für Technologie, Wissenschaft, Kultur und Wirtschaft wurde er 2015 zu den hundert einflussreichsten Persönlichkeiten des Jahres gezählt. «Die Annahmen und die Daten von linearen Systemen werden in komplexe, unflexible Werkzeuge eingeschrieben. So werden unsere zukünftigen Fähigkeiten auf Jahrzehnte hinaus grundlegend beeinflusst. Die leider bescheidene Alltags-Architektur in der Schweiz und anderswo, hat trotz aller Computerprogramme, gezeigt wohin das führt. Die KI-Systeme benutzen teilweise auch ihre Datenmengen, um Handlungsfähigkeiten anderer zu behindern, zu unterdrücken oder zu ökonomisieren. Die grossen Tech-Konzerne sind nicht mehr aufzuhalten», schreibt die Kollegin.

Kreativitätsverlust durch generative künstliche Intelligenz GenKI
In einem kürzlich in Zusammenarbeit mit der Harvard Business School, der MIT Slogan School of Management, der Wharton School an der University of Pennsylvania und der University of Warwick durchgeführten Experiment stellte die BCG Boston Consulting Group fest, dass fast alle Probanden einen Leistungsschub verzeichneten, wenn sie GenKI für die kreative Ideenfindung nutzten. Gleichzeitig zeigte das Experiment, wie die gleichmässigen Resultate der Technologie die Gedankenvielfalt einer Gruppe um 41% reduzierten. Darüber hinaus äusserten etwa 70% der Umfrageteilnehmer die Sorge, dass sich ein umfassender Einsatz von GenKI im Laufe der Zeit negativ auf ihre kreativen Fähigkeiten auswirken könnte. Unternehmen müssen sich der Tendenz von GenKI, homogene Ergebnisse zu liefern, sowie der möglichen Auswirkungen der Technologie auf die berufliche Identität ihrer Mitarbeitenden bewusst sein.

An anderen Risiken mangelt es nicht
Voreingenommenheit ist ein allgegenwärtiges Problem. KI-Systeme sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie trainiert werden; KI-Ausgaben könnten daher möglicherweise die Verzerrungen widerspiegeln, die den zugrunde liegenden Daten innewohnen. (Siehe dazu auch «#347 – Beitrag der «Alten» zur KI-Entwicklung»: Am Ende sind es vorläufig noch wir Menschen, welche über die «Daten» bestimmen. Im Ergebnis zeigen sich dabei auch unsere Vorurteile gegenüber Andersdenkenden, dem anderen Geschlecht, anderen Religionen oder Ethnien. Deshalb sind der Wertekanon und die Erfahrung von uns «Alten», die wir im Team mit den «jungen Wilden» teilen, so wichtig. Um mitdiskutieren zu können, müssen wir jedoch die «Mechanismen» dieser Technologie verstehen). Maschinen sind nicht unfehlbar. GenKI hat eine weithin bekannte Tendenz gezeigt, Fehlinformationen zu produzieren. Dennoch zögern Menschen möglicherweise, die Ergebnisse von GenKI und anderen KI-Systemen in Frage zu stellen, insbesondere wenn die Technologie immer ausgefeilter wird. Unabhängig davon, wie beeindruckend diese Systeme werden, müssen wir Menschen auf dem Laufenden bleiben und sicherstellen, dass alle KI-Tools verantwortungsvoll eingesetzt werden und dass ihre Ergebnisse korrekt sind.

Deconstructing Deep Learning, Copyright © Mike Gianfagna: Semiconductor Engineering, 2018

Die Chancen
Im Beitrag der BCG Boston Consulting Group vom November 2023, beschreibt Karalee Close, Geschäftsführerin und Senior Partnerin, in ihrer Funktion als Stellvertretende Vorsitzende – Technologie und Digital, wie die Welt der KI uns neue Möglichkeiten eröffnen wird, mit Technologie zu arbeiten, um bessere Entscheidungen zu treffen und zu dem zurückzukehren, was den Menschen von Natur aus menschlich macht: Dinge wie emotionale Intelligenz, Kreativität und Innovation.

KI wird die Art und Weise verändern, wie wir lernen
Grosse Sprachmodelle, «Large language models (LLMs)», sind wichtige Werkzeuge bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, die zur KI gehören und es Maschinen ermöglichen, Texte (scheinbar) wie Menschen zu verstehen und zu generieren. Diese Werkzeuge, auch generative KI, können die Art und Weise, wie wir lernen, dramatisch verbessern, sei es in der Schule oder am Arbeitsplatz. Es liegt an uns, sicherzustellen, dass alle Menschen Zugriff haben – und dass alle KI-Modelle verantwortungsbewusst erstellt werden. Bei KI geht es von Natur aus ums Lernen. Das ist es schliesslich, was ChatGPT oder Bard tun: Sie scannen Datensätze, erkennen Muster und verbessern damit kontinuierlich ihre Fähigkeiten. Im Bildungsbereich liegen deshalb einige der grössten KI-Potenziale – und auch einige unserer tiefgreifendsten Fragen zur Technologie. Was wird aus der traditionellen Bildung, wenn generative KI nahezu jede Frage in Sekundenschnelle beantworten kann? Werden bestimmte Fähigkeiten, die einst als wesentlich für die Entwicklung menschlichen Wissens galten, irrelevant werden? Und was haben wir als Menschen zu bieten, wenn das Spektrum an anspruchsvollen Aufgaben, die KI-Systeme ausführen können, schnell wächst? Wie können wir unsere Ängste und Unsicherheiten vor LLM-unterstütztem Lernen zerstreuen, die Beschäftigungsmöglichkeiten in einer KI-gestützten Welt erweitern und eine verantwortungsvolle KI-Implementierung sicherstellen?

Mehr Lernen – Ein Leben voller Lernen
Im Zeitalter der generativen KI endet das Lernen nicht mit dem Schulabschluss. Laut dem World Economic Forum WEF-Bericht «Zukunft der Arbeitsplätze 2023» wird erwartet, dass sich bis 2027 23% der aktuellen Arbeitsplätze verändern werden, wobei 69 Millionen neue Arbeitsplätze geschaffen und 83 Millionen gestrichen werden. Es wird erwartet, dass sich 44% der Kernkompetenzen von Arbeitnehmenden in den nächsten fünf Jahren ändern werden. Laut WEF gehören «Neugier und lebenslanges Lernen» sowie «Belastbarkeit, Flexibilität und Agilität» zu den zehn wichtigsten Fähigkeiten, welche am Arbeitsmarkt gefragt sein werden. Weiterbildungen und Umschulungen in grossem Umfang sind zu erwarten, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und Talente anzulocken. Zu lernen, wann man GenKI nutzt, ist ebenso wichtig wie zu lernen, wie man diese nutzt.

Ein Deutsch-Schweizerisches Forschungszentrum für digitale Transformation
Während wir weiterhin mit KI arbeiten und von ihr lernen, werden mit Sicherheit neue Risiken auftauchen – ebenso wie neue Fragen darüber, was die Technologie für die Zukunft der menschlichen Intelligenz bedeutet. Wir müssen diese Fragen weiterhin stellen und bei der Suche nach Antworten unser Einfühlungsvermögen und unser Urteilsvermögen einsetzen. Wenn wir dies tun, können die wachsenden Fähigkeiten der KI neue Möglichkeiten schaffen, unser eigenes Wissen und unsere Kreativität zu erweitern. Zusammen mit der Dieter-Schwarz-Stiftung unterzeichnete der Präsident der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETHZ), Joël Mesot, am 8. Dezember 2023 eine Absichtserklärung zur Errichtung eines Lehr- und Forschungszentrums auf dem Campus in Heilbronn. Insgesamt werden in den nächsten 30 Jahren 20 neue Professuren geschaffen, die Hälfte davon auf dem deutschen Campus. Dort plant die ETHZ die Eröffnung eines neuen Lehr- und Forschungszentrums, ihrer zweiten Auslandsniederlassung nach Singapur. «Eine Partnerschaft mit der Dieter-Schwarz-Stiftung ermöglicht es der ETH Zürich, ihre Forschung und Lehre, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz, in einem Ausmass weiterzuentwickeln, wie es mit regulären ETH-Förderungen und -Strukturen nicht möglich wäre», sagte Mesot gegenüber der Presse in einer Stellungnahme. Der Campus Heilbronn hat bereits 7’500 Studierende. Er beherbergt Aussenstellen der Technischen Universität München und des Fraunhofer-Instituts für Technologie. Darüber hinaus pflegt er Partnerschaften mit renommierten internationalen Universitäten wie Oxford (UK) und Stanford (USA). Die Dieter-Schwarz-Stiftung ist nach dem 84-jährigen Gründer der deutschen Einzelhandelskette Lidl benannt.

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#317 – Lernen dank künstlicher Intelligenz

Wie künstliche Intelligenz lernt
KI wie ChatGPT verstehen heute natürliche Sprache und können auf Knopfdruck Bilder herstellen, weil die Computer leistungsfähiger geworden sind. Alle fünf Jahre wird das Rechnen zehnmal billiger, alle dreissig Jahre also eine Million Mal. Bedeutsam für neuronale KI war unter anderem, dass man die Vorteile der früher vor allem in Videospielen eingesetzten Grafikkarten entdeckte. Sie sind gut im parallelen Verarbeiten von Signalen, so wie das Gehirn. Dies hat der KI einen grossen Sprung ermöglicht, sagt der Pionier der KI-Forschung, Jürgen Schmidhuber (60), im Interview mit Alain Zucker, 29. April 2023, NZZmagazin. Schmidhuber vergleicht den Lernprozess von KI mit der Entwicklung des Hirns eines Babys. Lernfähigkeit ist in der Tat das zentrale Merkmal der modernen künstlichen Intelligenz! Im Gegensatz zu bisherige KI-Methoden, wie Sprachübersetzungen, die Anhand vieler Trainingsbeispiele, etwa aus dem Europäischen Parlament, beispielsweise deutsche Texte ins Französische übersetzen, lernen künstliche neuronale Netze, Sprache oder Video zu erkennen, Handlungen vorherzusagen und Belohnungen zu maximieren.

Kreativität dank «künstlicher Neugier»
Ein Baby ist kreativ. Erst hat es keine Ahnung von nichts, weiss nicht einmal, dass es Augen oder Finger hat. Mit zunächst zufälligen Ausgaben seines Gehirns bewegt es seine Finger und lernt über seine Kameras, also die Augen, was dies bedeutet, um immer besser voraussagen zu können, was als Nächstes passieren wird. Es konzentriert sich dabei auf Dinge, die es noch nicht gut kennt. Es ist wie ein kleiner Wissenschafter, der Experimente durchführt. Was passiert, wenn ich meinen Finger so krümme? Und was das Baby einmal versteht, wird langweilig, es wendet sich Neuem zu und dehnt so den Horizont seines Wissens aus.

Richard Gilder Center for Science, Education, and Innovation: 2023 Works of Wonder, Erweiterung des Naturhistorischen Museums von Studio Gang Architekten, New York. Bild: Timothy Schenck/© AMNH

Der Wettstreit um Albert Einstein
Gemäss Jürgen Schmidhuber können (neuronale) KI-Netzwerke durchaus kreativ sein und so erklärt er gleich sein erstes kreatives neuronales System aus dem Jahr 1998 wie folgt:
«Zwei neuronale Netzwerke sind zu Beginn völlig ahnungslos. Das erste produziert anfänglich zufällige Handlungsanweisungen («Bewege den Arm wie folgt . . .»), während das zweite vorherzusagen versucht, was genau dabei herauskommen wird («Was sieht man, wenn man den Arm beobachtet . . .»). Das zweite ist also nur damit beschäftigt, Prognosen aufgrund der Anweisungen zu machen und sich durch den Abgleich mit den beobachteten Resultaten zu verbessern. Aber das erste Netzwerk fängt an, mit dem zweiten zu kämpfen. Es versucht, Anweisungen zu produzieren, deren Folgen das zweite Netzwerk überraschen. Das erste will den Prognosefehler maximieren, das zweite ihn minimieren: Das führt zu ständigem Lernen der beiden Netzwerke, die im Wettbewerb miteinander stehen, und zwingt das erste dazu, kreativ zu sein und sich immer wieder neue, überraschende Experimente auszudenken. Der Programmierer hat keine Ahnung, was bei so einem Wettstreit herauskommen wird. So wie die biologische Evolution keine Ahnung hatte, dass der Kampf unzähliger menschlicher Wettstreiter einst einen Albert Einstein hervorbringen würde.»

Richard Gilder Center for Science, Education, and Innovation, 2023. Bild: John Hill/World-Architects

Sprachroboter wie ChatGPT
ChatGPT wiederum beruht auf einem Netz namens «Transformer» und ist damit eher wie ein anderes Netz, über das Schmidhuber vor dreissig Jahren publizierte. Damit lässt sich unter anderem gut voraussagen, was in einer Geschichte das nächste Wort sein soll. Was ist die natürliche Weiterführung eines Gesprächs? Hat man Millionen von Gesprächen gelesen, lässt sich dies ganz gut prophezeien, weil man wiederkehrende Muster erkennt. ChatGPT weiss daher mehr als viele Menschen und fasst auf Befehl Dokumente zusammen oder schreibt sie fort.

Der Mensch verschwindet nicht
Mit künstlicher Intelligenz betriebene Netzwerke werden für den Optimisten Schmidhuber in absehbarer Zeit bessere allgemeine Problemlöser sein als alle Menschen, die irgendwann wohl nicht mehr die Wichtigsten sein werden, aber nicht verschwinden. Schauen Sie sich um, sagt er, die Ameisen sind ja auch noch da! Die gibt es schon viel länger als die Menschen, und obwohl wir klüger sind, haben wir kein Interesse daran, alle Ameisen auszurotten. Schon als Bub in den 1970er Jahren wurde ihm klar, dass es zu seinen Lebzeiten eine neue Sorte von Intelligenz geben könnte, die seine eigene armselige übersteigt. Die Grenzen künstlicher Intelligenz bestehen aber heute weiterhin, sobald man den virtuellen Raum verlässt und dahin geht, wo reale Zimmerleute arbeiten, Fussballer Bälle jonglieren und Produkte gefertigt werden. Kein Roboter kann (vorläufig) auch nur annähernd mithalten mit dem unglaublichen Geschick eines Handwerkers – oder den Fussballkünsten eines 7-Jährigen. Daraus ergibt sich, dass manche Schreibtischtäter heute eher ersetzbar sind als Handwerker.

«Künstliche Intelligenz ist gefährlicher als der Klimawandel»
Der Klimawandel verändert die Menschheit nicht. Er bedroht uns von aussen, aber er ändert nichts an dem, was es bedeutet, Mensch zu sein. Die neuen Technologien wie KI und Bioengineering – also Eingriffe ins Hirn – werden aber höchstwahrscheinlich die Menschheit komplett verändern. Yuval Noah Harari (47), Historiker an der Hebräischen Universität Jerusalem, im Interview mit Rico Bandle, 29. April 2023, TA-SonntagsZeitung, zeichnet ein dystopisches Bild von künstlichen Intelligenzen, die bald superschlau sind und die Menschen versklaven, wenn man sie nicht eng kontrolliert und reguliert.

Neue Technologien als zerstörer von Zivilisation
Neue Technologien könnten die Grundlagen unserer Zivilisation zerstören. Der Mensch sei einfacher zu manipulieren, als er denke. Harari, der weltbekannte Bestsellerautor und Mitunterzeichner des offenen Briefs zum sofortigen Entwicklungs-Stopp für leistungsfähige KI-Modelle glaubt an die Möglichkeit, dass die Technologie auch neue Bücher schreiben könne, mit eigenen, originellen Gedanken, was zu einem gesellschaftlichen Kontrollverlust führen könnte. Deshalb ist die Entwicklung dieser KI nicht mit anderen Erfindungen zu vergleichen. Als Beispiele nennt er den Buchdruck oder andere Informationstechnologien wie das Radio, welche nur die Ideen von Menschen kopieren und verbreiten konnten, jedoch keine neuen hervorbringen. Leute sagen dann, auch KI sammle doch nur Ideen und kombiniere sie dann einfach auf eine neue Art. Aber das ist genau das, was auch Menschen tun. Für seine Bücher lese er viele andere Bücher, nehme Ideen von hier und von dort, daraus entsteht dann etwas Neues.

Richard Gilder Center for Science, Education, and Innovation, 2023. Bild: John Hill/World-Architects

Werden wir bald überflüssig?
Yuval Harari argumentiert mit den menschlichen Mechanismen zur Kreativität. Der Mensch startet nie bei null. Es gibt keine Explosion im Hirn, die etwas völlig Neues herausbringt. In der Kunst oder der Musik baut alles auf früheren Werken auf. Künstler:innen verstehen es, bereits vorhandene Muster zu verändern, zu durchbrechen oder zu kombinieren. Das ist dann deren neue Schöpfung. Die Möglichkeiten des Menschen sind allerdings begrenzt. Komponist:innen können unmöglich alle Musikstücke hören, die je geschaffen wurden, um sich inspirieren zu lassen, sondern nur eine kleine Auswahl. KI hingegen kann das, deshalb wird sie uns Menschen irgendwann auch in der Kunst überholen, oder uns den Job wegnehmen. Experten in den USA warnen aber davor, künstliche Intelligenz in den Schulen zu verbieten. Sie fordern im Gegenteil einen proaktiven Umgang mit Sprach-KI – und weisen auf neu entstehende Berufsfelder hin: Teilweise seien für Prompt Engineers Gehälter von mehr als 300’000 Dollar möglich, schreibt Marie-Astrid Langer in der NZZ vom 2. Mai 2023. Die Welt verändert sich in immer höherem Tempo. Harari ratet deshalb, unseren Kindern vor allem beizubringen, wie man ein Leben lang lernt und sich ständig auf neue Situationen einstellt. Das ist viel wichtiger, als ihnen spezifisches Fachwissen wie Programmieren beizubringen. Die Leute müssen viel flexibler werden, ein Leben lang dazulernen, sich immer wieder neu erfinden.

KI Tutoren und Assistenten in der Bildung
Sal Khan (47), Gründer und Leiter der Khan Academy spricht im TED Talk 2023 über den Einsatz des Khanmigo chatbots auf der gemeinnützigen, kostenlosen Online-Bildungsplattform seiner Organisation. Diese hat seit ihrer Gründung in 2008 über 6’500 Videolektionen mit einem breiten Spektrum an akademischen Fächern produziert, ursprünglich mit den Schwerpunkten Mathematik und Naturwissenschaften. Im Gegensatz zu den Schlagzeilen der letzten Monate, insbesondere im Bildungsbereich, welche den Schüler:innen unterstellen, ChatGPT und andere Formen der KI nur zu verwenden, um zu schummeln und ihre Aufgaben zu erledigen, oder dass KI die Bildung, wie wir sie kennen, vollständig untergraben wird und die Schüler dabei nichts lernen werden, ist Khan ist überzeugt, dass wir an der Schwelle zum Einsatz von KI für die wahrscheinlich grösste positive Transformation stehen, welche die Bildung je gesehen hat. Mit den richtigen Leitplanken, wird die Technologie jedem Schüler und jeder Schülerin auf dem Planeten einen künstlich intelligenten, aber erstaunlich persönlichen Tutor geben und jedem Lehrer, jeder Lehrerin auf dem Planeten einen erstaunlichen, künstlich intelligenten Lehrassistenten zur Seite stellen können.

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