Auch bei aller Begeisterung für die Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz und die wahrscheinlich immer menschlicher erscheinenden Reaktionen und Entscheidungen bleibt diese “künstlich” und nicht echt, also eine Simulation. Denn die Maschine fühlt und versteht nicht. Die Antworten der Maschinen sind das Ergebnis seelenloser statistischer Wahrscheinlichkeiten und Mustererkennung, nicht eines tiefgreifenden Verständnisses oder einer eigenständigen Reflexion.
Die Fragen, warum statistische Wahrscheinlichkeiten und Korrelationen die Grundlage von KI bilden, was unter Layern und Large Language Models (LLMs) zu verstehen ist, warum das Verhältnis Mensch - Maschine kompliziert ist, warum wir auch heute im Umgang mit komplexen Situationen vor allem auf einfache bewährte Strategien zurückgreifen, die uns wenig Aufwand kosten und auf Urinstinkten beruhen, sind wichtige Aspekte bei der Beurteilung von KI.
Sehr interessante Betrachtungen und Antworten bietet Martin Talmeier vom Hasso-Plattner-Institut in einem horizonterweiternden Artikel für das Red Stack Magazin 04/2024 ab Seite 10, das Abonnentinnen und Abonnenten sowie DOAG-Mitglieder in unserer Zeitschriftenbibliothek kostenfrei herunterladen können.
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