Wer bei der KI an eine Superintelligenz denkt, die das Beste aus Menschen und Maschine kombiniert, sollte sich auf eine Enttäuschung gefasst machen. Da könne man ja auch versuchen, Leitern miteinander zu verbinden, bis man den Mond erreicht, wie ein Informatikprofessor aus Princeton vergleicht. Statt auf eine moralischmenschliche KI zu bauen, sollten wir Systeme entwickeln, die Probleme, Chancen und Ungerechtigkeiten offenlegen. Die Dinge dann zum Besseren zu verändern? Ist und bleibt die Aufgabe des denkenden Menschen.

Die US-Digitalexpertin und Autorin Frederike Kaltheuner hat eine Anthologie über die Künstliche Intelligenz geschrieben, die den für diese Zukunftstechnik wenig schmeichelhaften Titel „Fake AI“ trägt. Für das im Netz frei zugängliche Buch (zu finden unter: fakeaibook.com) haben diverse Autor*innen über die KI geschrieben. Zum Einstieg hat Frederike Kaltheuner den Informatik-Professor Arvind Narayanan interviewt, Hochschullehrer in Princeton, laut Ranking weltweit die elfwichtigste Hochschule im Bereich Computer Science. Wer hier lehrt, der beherrscht sein Fach. Im Interview sagt der Princeton-Professor einen bemerkenswerten Satz, im englischen Original lautet er: „Much of what is sold commercially today as ‘AI’ is what I call ‘snake oil’.“ Auf Deutsch: Vieles von dem, was heute unter dem Label KI verkauft werde, bezeichne er als „Schlangenöl“.

Gemeint ist öliges Zeug, das zur Zeit des Wilden Westens von vermeintlichen Wunderheilern bei ihren „Medicine Shows“ verscherbelt wurde, gekoppelt an das Versprechen, diese Tinkturen würden gegen diverse Leiden helfen. Der Begriff hat es viele Jahre später von der Prärie in die Welt der Software geschafft: Als „snake oil“ werden ITProdukte bezeichnet, die Bemerkenswertes versprechen, davon jedoch fast nichts halten, zum Beispiel in der Praxis nutzlose Antiviren-, Festplattenaufräum- oder Arbeitsspeicherverdoppelungsprogramme. Arvind Narayanan trifft also ein hartes Urteil über viele der Versprechen der KI, macht aber eine wichtige Differenzierung: „Some are not snake oil.“ Einige Künstliche Intelligenzen wirkten, andere nicht. Wo also liegt der Unterschied?

Superintelligenz? Schlangenöl!

Seine Kritik fokussiert Arvind Narayanan an eine „Artificial General Intelligence“ (AGI), eine Allgemeine Künstliche Intel- ligenz, die in der Lage sei, nahezu jede intellektuelle Aufgabe zu erlernen. Eine solche Superintelligenz würde also das Problembewusstsein eines Menschen mit der Rechengeschwindigkeit von Supercomputern kombinieren; sie arbeite damit nicht mehr aufgabenspezifisch, sondern generell. Umfragen zeigten, sagt Narayanan, dass viele Menschen glaubten, diese Form von AGI stehe kurz vor der Realisation – womit ein Wendepunkt der menschlichen Zivilisation kurz bevorstehe. „I don’t think that’s true at all“, hält Narayanan dagegen. Er beschreibt die Vorstellung, die aktuellen Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz könnten zu einer solchen „Artificial General Intelligence“ führen, mit dem Versuch, eine immer längere Leiter zu bauen, um damit den Mond zu erreichen. Kurz: die Vorstellung einer AGI sei „absurd.“

KI in der Lehre

Die Friedrich-Schiller-Universität Jena und die Technische Universität Ilmenau starteten Ende 2021 ein Forschungsprojekt, das es ihren Studierenden und Lehrenden ermöglicht, Kenntnisse und Fähigkeiten über Künstliche Intelligenz zu erlangen. „Angesichts der zunehmenden Durchdringung nahezu aller Bereiche der Gesellschaft mit Künstlicher Intelligenz, werden KI-Angebote nicht nur für MINT-Studiengänge, sondern für das gesamte Studienangebot der beiden Universitäten entwickelt“, heißt es in einer gemeinsamen Pressemitteilung der Hochschulen. Bislang seien solche Verfahren vor allem in der Informatik und in ingenieurtechnischen Fachbereichen entwickelt und eingesetzt worden, „doch sind Kenntnisse und Fähigkeiten über Künstliche Intelligenz auch in naturwissenschaftlichen und zunehmend in geistes- und sozialwissenschaftlichen Bereichen nützlich und künftig immer notwendiger. Daher werden für Universitätsabsolventen und -absolventinnen KI-Kompetenzen in Zukunft wichtige Voraussetzung für einen erfolgreichen Karriereeinstieg sein. Und diese sorgen wiederum dafür, dass KI-Kenntnisse verstärkt in Wirtschaft und Gesellschaft transferiert werden“, erklärt das Pilotprojekt seinen Ansatz.

Bei den Bereichen, in denen die Menschen laut Arvind Narayanan besonders anfällig für „Schlangenöl-KI“ seien, steche eines besonders hervor: das Recruiting. Dass man hier auf Künstliche Intelligenz hoffe, liege daran, dass die Not hier besonders groß sei – weil halt niemand vorhersagen könne, ob eine neu eingestellte Person tatsächlich im Job überzeugen werde oder nicht. Recruiting ist ein Spiel im Nebel – umso begieriger greife man zum „Snake Oil“, in der Hoffnung, dass die KI diesen Nebel lichten möge. Was sie natürlich nicht könne: Es gebe, sagt Arvind Narayanan im Interview im Buch „Fake AI“, mittlerweile eine Reihe wissenschaftlicher Studien, die gründlich der Frage nachgegangen seien, wie gut KI-Systeme darin sind, soziale Folgen von Entscheidungen abzuschätzen, zum Beispiel der, wen man für einen neuen Job einstellt und wen nicht. Das Ergebnis: „Die KI schneidet gerade so besser als der Zufall ab.“

Recruiting für KI an die Grenzen

Eine Meldung zu den Human Ressource-Trends für das Jahr 2022 des Talent-Lösungs-Anbieters Robert Half scheint dieser Ansicht zu widersprechen. KI werde „bei der Suche nach geeigneten Bewerber*innen eine unterstützende Rolle spielen“, wird Sven Hennige, Senior Managing Director Central Europe bei Robert Half, in einer Pressemeldung zu HR-Trends im Jahr 2022 zitiert. Basis der Analyse ist die Befragung von 300 Manager*innen mit Personalverantwortung in kleinen, mittelgroßen und großen deutschen Unternehmen. Dabei zeigen sich zwei Einsatzgebiete der Systeme: Zum einen setzen Personalabteilungen sie ein, um Termine für Bewerbungsgespräche zu koordinieren oder formale Anforderungen in den Unterlagen prüfen, um so den Kreis der Kandidat* innen zu definieren. Das sind alles Routinearbeiten im Vorfeld, hier übernimmt die Künstliche Intelligenz eine Reihe von Prozessen, die den Menschen viel Zeit kosten. Der positive Effekt: Die HR-Spezialisten können sich auf ihre wahre Arbeit fokussieren. Kein „snake oil“, sondern echte Hilfe.

Doch die Befragten nannten noch ein weiteres Einsatzfeld für die KI im Bereich des Recruiting: Sie könne auch dafür genutzt werden, auf Basis einer passenden Datenbasis zu entscheiden, ob jemand anhand der fachlichen Skills für den Job geeignet sei – und zwar unabhängig von den sonstigen Merkmalen dieser Person. „Die Entscheidung richtet sich dann zum Beispiel nicht danach, ob es sich bei dem Bewerber um einen Mann oder eine Frau handelt“, so Hennige in der Pressemeldung. Seine Schlussfolgerung: „KI soll Bewerbungsverfahren bestenfalls auch fairer machen. Denn: Menschen sind nicht immer vorurteilsfrei.“ Das stimmt. Der Haken an der Sache ist nur: Das stimmt dann aber auch für die Künstliche Intelligenz. Schließlich wird sie von den vorurteilsbehafteten Menschen gestaltet.

KI in der Industrie: Muster erkennen

Ein Blick in die industrielle Praxis zeigt, wo Künstliche Intelligenz aktuell in den großen deutschen Unternehmen zum Einsatz kommt. Siemens vermeldet in einem Pressetext, die KI gestalte die Produktion in der Industrie „effizienter, flexibler und zuverlässiger“. Konkrete Anwendungen seien „Spracherkennung zum Bearbeiten einfacher Aufträge, das Erfassen von Umgebungen mittels Kameras, Laser- oder Röntgenstrahlen bis hin zu virtuellen persönlichen Assistenten in der Logistik“, heißt es in der Meldung zu den industriellen Anwendungsfeldern der KI. Ihre Stärke spielten die Systeme dann aus, wenn es um die Analyse der digitalen Informationen gehe, die im Zuge der Industrie 4.0 anfielen: „In den Datenmengen einer Fabrik können mittels intelligenter Softwarelösungen Trends und Muster erkannt werden, die dabei helfen, effizienter oder energiesparender zu fertigen“, heißt es bei Siemens. „Mit steigender Vernetzung kann die KI-Software lernen, auch ‚zwischen den Zeilen‘ zu lesen. Dadurch lassen sich viele komplexe Zusammenhänge in Systemen aufdecken, die der Mensch noch nicht oder nicht mehr überblicken kann.“

Magazin zu KI-Gestaltungen und -Erfahrungen

„TATuP – Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis“ nennt sich ein Open Access-Zeitschriftenprojekt des Instituts für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS). Es erscheint beim Oekom-Verlag, der PDF-Zugriff ist gratis. Die Ausgabe 30, erschienen Ende 2021, widmet sich dem Thema „KI-Systeme gestalten und erfahren“ – ein Titel, der impliziert, dass es Menschen sind, die bei der Entwicklung der KI-Systeme die Gestaltungsrolle übernehmen. In ihren Texten betrachten die Autor*innen u.a. die juristischen oder demokratietheoretischen Rahmenbedingungen von KI sowie die Frage, wie sich solche Systeme in Hinblick auf Akzeptanz und Vertrauen mitarbeiterfreundlich implementieren lassen.

Bosch stellt in einer Story auf der Konzernhomepage die KI-Perspektiven in seinen weltweit 240 Werken vor, in denen vernetzte Produktionssysteme im Einsatz sind. Hier entstehen „KI-basierte Regelkreise, die sich selbst regulieren oder optimieren und ganz nebenbei auch noch eine Liste möglicher Problemursachen bereitstellen“, heißt es. Die Vorteile sieht Bosch darin, dass diese Modelle in der Lage seien, „Fehler zu erkennen und zu vermeiden, die Menschen oder herkömmliche Systeme nur schwer wahrnehmen können.“ Die Künstliche Intelligenz werde den Unternehmen darüber hinaus ermöglichen, „ihre Produkte ohne aufwändigere Prozesse deutlich stärker zu individualisieren“ sowie dazu beizutragen, „Roboter in bisher undenkbaren Bereichen zu etablieren“, indem die KI hier dafür sorge, dass sich der Lernaufwand für Roboter reduziere, deren „Sehvermögen“ verbessere und ein „Transferlernen“ zwischen Robotern ermögliche.

Auf dem Weg zur nachhaltigen Lieferkette

Bei Audi setzt man laut Pressmeldung aus dem Sommer 2021 darauf, KI-Methoden für einen besonders komplexen Bereich einzusetzen: den Einblick in die Lieferkette in der Automobilproduktion. Gerade diese Komplexität sorge dafür, dass es wichtig sei, „mögliche Risiken zu verstehen und Zusammenhänge frühzeitig herzustellen“, heißt es in der Pressemeldung. Im Herbst 2020 startete Audi ein Pilotprojekt: In weltweit rund 150 Ländern analysieren intelligente Algorithmen Nachrichten über Lieferant*innen aus online zugänglichen öffentlichen Medien und sozialen Netzwerken. „Geprüft werden Nachhaltigkeitskriterien wie Umweltverschmutzung, Menschenrechtsverstöße und Korruption. Besteht der Verdacht auf potenzielle Nachhaltigkeitsverstöße, schlägt die Künstliche Intelligenz Alarm“, heißt es in der Pressemeldung. Entwickelt wurde die dafür eingesetzte KI vom österreichischen Start-up Prewave. „Machine Learning und automatisierte Sprachverarbeitung machen so möglich, was manuell ein Ding der Unmöglichkeit wäre: kontinuierliche Risikoabschätzungen über die gesamte Lieferkette hinweg, mit denen die Beschaffung dann proaktiv auf die Lieferant* innen zugehen kann“, wird Harald Nitschinger, CEO von Prewave, in der Audi-Pressemeldung zitiert.

KI in der Verwaltung

Wegen seiner Analysekraft im Dickicht der Datenmenge ist die Künstliche Intelligenz ein kluges System für die öffentliche Verwaltung. Das zeigt auch eine Studie des ITBeratungsunternehmens Adesso: 65 Prozent der befragten Entscheidungsträger gaben an, dass Investitionen in die KI mittelfristig mit Vorteilen einhergingen, jedoch gaben 77 Prozent der Befragten an, der eigene Verwaltungsbereich sei derzeit noch „mittelmäßig“ bis „schlecht“ aufgestellt. Die höchste Hürde auf dem Weg der Künstlichen Intelligenz in die öffentliche Verwaltung sei das mangelnde Fachwissen: „26 Prozent der Entscheiderinnen und Entscheider sehen darin das Hauptproblem“, heißt es im Management-Summary der Studie. Vor allem für den Einstieg in die neue Technik fällt vielen schwer: Jeder vierte Befragte aus der öffentlichen Verwaltung sei laut Studie davon überzeugt, dass es im jeweiligen Aufgabenbereich überhaupt noch kein Einsatzszenario für KI-Anwendungen gebe.

Die Fallbeispiele aus der industriellen Praxis zeigen: Zum Einsatz kommt Künstliche Intelligenz in den Unternehmen vor allem dort, wo die Menge und Tiefe an Informationen das menschliche Gehirn komplett überfordert. Welche dieser Daten relevant sind und welche nicht – diese Regeln gibt weiterhin der Mensch vor. Das muss er auch, denn eine KI weiß von sich aus nichts über Menschenrechte oder das Fehlverhalten der Korruption. Daraus folgen zwei Dinge: Erstens bleibt der Mensch das bestimmende Element, zweitens bringt er damit weiterhin seine moralischen Vorstellungen, aber auch Vorurteile ins Spiel. Darauf zu bauen, die KI könnte sich aus eigener Motivation heraus zu einer fairen, gerechten oder sogar moralischen Instanz entwickeln, ist der Glaube ans „snake oil“.

Menschen machen Maschinen

Was die KI-Systeme aber durchaus leisten können: Prozesse in Gang zu setzen, die den Menschen dabei helfen, unfaire und ungerechte Strukturen offensichtlich zu machen. Und zwar auch in einem Bereich wie dem Recruiting, wo die KI fehlende Diversity erkennbar machen kann. „Entscheidend ist dabei ein Verständnis der verschiedenen ‚Superkompetenzen‘ von Mensch und Maschine“, schreiben die Trendforscher* innen vom Zukunftsinstitut in ihrem „Trendausblick 2022“. „Computer sind unschlagbar im Rechnen und in der Mustererkennung, doch nur Menschen können denken, fühlen, Kontexte erfassen und kreativ schöpferisch sein.“ Die eigentliche Zukunftsbestimmung intelligenter Technologien werde deshalb darin bestehen, die Erschließung dieser genuin menschlichen Potenziale zu unterstützen. Kurz: Der Job der Künstlichen Intelligenz sollte es sein, dem denkenden Menschen Aufwind zu geben.

Amerikanische Wissenschaftler haben in einem Review eine Checkliste für ideale Algorithmen im Gesundheitswesen vorgestellt. Sechs Eigenschaften sind laut Aussagen der Forscher dafür notwendig. Von Christoph Berger

„Der Umfang und die Komplexität menschlicher Krankheiten stellen besondere Herausforderungen an die klinische Entscheidungsfindung“, schreiben die Wissenschaftler in der Einleitung ihres Artikels „Ideal algorithms in healthcare: Explainable, dynamic, precise, autonomous, fair, and reproducible“, der im Januar dieses Jahres im Fachjournal „PLOS Digital Health“ erschien. Die 10. Revision des Klassifikationssystems der Internationalen Statistischen Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme (ICD) würde etwa 68.000 Diagnosecodes umfassen. Und da Patienten nahezu jede Kombination dieser Diagnosen haben könnten, würden sowohl die Betroffenen als auch die Ärzte unter dem Druck stehen, Entscheidungen zu treffen. Und dies meist unter Zeitdruck und hoher kognitiver Belastung aufgrund der großen Informationsmengen. Algorithmen könnten vor diesem Kontext für Entlastung sorgen. Doch da sie direkte Auswirkungen auf die Gesundheit der Patienten haben, müssen sie auch hohe Qualitätsstandards erfüllen.

Daher braucht es laut den Autoren sechs Eigenschaften, die Algorithmen erfüllen müssen:

1. Erklärbar: Die Algorithmen vermitteln, welche Bedeutung sie Merkmalen bei der Bestimmung der Ergebnisse zuordnen.
2. Dynamisch: Die Algorithmen können zeitliche Veränderungen physiologischer Signale und klinischer Ereignisse erfassen, können also neue Daten in den Entscheidungsprozess einfließen lassen.
3. Präzise: Der Algorithmus verwendet hochaufgelöste und multimodale Daten. Er kann also unterschiedlichste Daten miteinander verknüpfen und kommt so zu einer Entscheidung.
4. Autonom: Die Algorithmen lernen möglichst selbstständig und brauchen kaum menschliche Überwachung.
5. Fair: Die Algorithmen können Voreingenommenheit und soziale Ungerechtigkeit erkennen und in die Bewertung einfließen lassen.
6. Reproduzierbar: Die Algorithmen sind validiert und werden mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft geteilt.

Die Autoren rücken einige der „Schmerzpunkte“ der KI-Forschung ins Licht, zum Beispiel Reproduzierbarkeit und Interpretierbarkeit, beides sehr aktive Forschungsfelder in der KI-Forschung.

Damit sind sie überprüf- und reproduzierbar. „Die Autoren rücken einige der „Schmerzpunkte“ der KI-Forschung ins Licht, zum Beispiel Reproduzierbarkeit und Interpretierbarkeit, beides sehr aktive Forschungsfelder in der KI-Forschung. Einige Kategorien sind etwas schwammig definiert und auch nicht alle immer zwingend notwendig – in der Notfalldiagnostik liegt oft nur ein einziger Zeitpunkt vor und der Verlauf ist fürs Erste weniger wichtig. Im Großen und Ganzen ergeben die Kategorien aber Sinn und sind ein guter Leitfaden“, sagt Dr. Anton Becker, Director of Analytics, Body Imaging Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York, Vereinigte Staaten, zu den erarbeiteten Charakteristika.

Prof. Dr. Robert Ranisch, Juniorprofessor für Medizinische Ethik mit Schwerpunkt auf Digitalisierung an der Fakultät für Gesundheitswissenschaften der Universität Potsdam sagt, dass es in den vergangenen Jahren immer wieder Vorschläge gegeben hätte, einheitliche Leitlinien oder Qualitätsstandards für KI und Deep Learning Systeme in der Medizin zu formulieren. Die Checkliste für „ideale“ Algorithmen ordne sich hier ein und stelle damit einen Beitrag zu einer wichtigen Debatte dar. Zugleich müsse sich aber zeigen, wie derartige Vorschläge aufgegriffen würden und wie sich diese in die Praxis übersetzen lassen könnten. Er fordert: „Zudem scheint mir eine weiterführende Diskussion über verbindliche Bewertungsmaßstäbe von KI-Systemen in der Medizin notwendig, etwa im Rahmen von Zertifizierungs- oder Zulassungsverfahren.“

Der letzte Kamp der Menschheit?

Nicanor Perlas stellt in „Der letzte Kampf der Menschheit? Die Antwort der Geisteswissenschaft auf die Künstliche Intelligenz“ die Frage: Was verändert sich, wenn die Künstliche Intelligenz allgegenwärtig wird? Perlas, der Mitglied der internationalen Artificial Intelligence Task Force ist, zeigt auf, dass nur eine ihrer selbst bewusste globale Zivilgesellschaft den Risiken entgegentreten kann. Er gibt in dem Buch somit Antworten auf eine Frage, die von globaler Bedeutung ist. Dabei weißt der international anerkannte Autor auch ganz klar auf die Risiken von KI hin. Nicanor Perlas: Der letzte Kampf der Menschheit. Urachhaus 2022, 28 Euro.

Künstlerische Intelligenz

Eine Künstler*innen-Gruppe rund um die Schauspielerin Isabel Karajan startete im November 2021 das erste Theaterformat mit „KÜNSTLERischer Intelligenz“. Das Audiotheater bietet ein ungewöhnliches Hörerlebnis, bei dem das Smartphone zur Bühne wird. Auf der Plattform www.tingsy.ai ist das Publikum eingeladen, sich auf eine interaktive Art und Weise mit Literatur, Musik und der eigenen Haltung zu beschäftigen. Wobei Tingsy nach Eigenaussage die weltweit erste K.I. mit KÜNSTLERischer Intelligenz ist, die als empathischer Chatbot durch die Stücke führt. „Wir wollen Menschen auf authentische Weise zum Nachdenken animieren und spielerisch zum Handeln bewegen“, sagt Isabel Karajan, Tochter des österreichischen Dirigenten Herbert von Karajan und Mitgründerin der interaktiven Plattform. Weitere Infos unter: www.tingsy.ai

KI 2021

Eine Chinesin, die es wagt, ihren brasilianischen Freund nicht mehr länger nur in einer virussicheren, Experte virtuellen Realität zu treffen. Ein junger Mann in Sri Lanka, der mittels autonomer Fahrzeuge Leben rettet. Ein Münchner Quantencomputerprofi, der die Welt mit KI-gesteuerten Waffen ins Chaos stürzen will. In KI 2041 haben sich ein international bekannter KI-Exper te und ein führender Science- Fiction-Autor zusammengetan, um eine zwingende Frage zu beantworten: Wie wird künstliche Intelligenz unser Leben in zwanzig Jahren verändert haben? Zehn Geschichten führen uns um die Welt und in einen neuen KI-geprägten Alltag, jeweils gefolgt von einem Realitätscheck durch Kai-Fu Lee. Ein Muss für alle, die das Potenzial künstlicher Intelligenz erleben und verstehen wollen. Kai-Fu Lee, Qiufan Chen: KI 2021. Campus 2022, 26 Euro.

Natürlich aus künstlich

Künstliche Intelligenz bestimmt unseren Alltag schon heute. Aber wie funktioniert KI? Dr. Philip Häusser, promovierter Physiker, Start-up-Gründer und Wissenschaftsjournalist zeigt, was künstliche Intelligenz kann und was sie von „echter“ Intelligenz unterscheidet. Er erklärt, wie selbstfahrende Autos Zebras von Zebrastreifen unterscheiden, warum eine gute KI manchen Arzttermin überflüssig macht und wie sich Computer in Menschen verlieben können. Dr. Philip Häusser: Natürlich alles künstlich. Droemer 2021, 18 Euro

Über Morgen – der Zukunftskompass

Mit rasender Geschwindigkeit verändert die digitale und biotechnologische Revolution alle Lebensbereiche. Euphorisch begeistern sich die einen für vermeintlich ungeahnte Möglichkeiten einer glücklichen und sorgenfreien Zukunft – andere sind ratlos und verunsichert, weil vertraute Gewissheiten sich auflösen. Was passiert hier mit uns, wohin geht die Reise? Wie wollen wir in Zukunft leben, arbeiten, wohnen, essen, reisen, lieben und konsumieren? Welche Technologien erweisen sich als nützlich, realistisch und vertrauenswürdig? Welche Neuerungen sind gefährlich oder ineffizient und verstärken gesellschaftliche Ungleichheiten? Verena Lütschg stellt technologische Neuerungen und deren gesellschaftliche Auswirkungen vor. Leser*innen verstehen so, was dran ist an den digitalen Technologien: an Big Data, Künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge. An Blockchain, Robotik und Virtual Reality. Vorgestellt werden die Chancen der Biowissenschaften und Synthetischen Biologie. Verena Lütschg: Über Morgen – Der Zukunftskompass. Heyne 2022, 15 Euro.

Roman „Pantopia“

Eigentlich wollten Patricia Jung und Henry Shevek nur eine autonome Trading-Software schreiben, die an der Börse überdurchschnittlich gut performt. Doch durch einen Fehler im Code entsteht die erste starke künstliche Intelligenz auf diesem Planeten – Einbug. Einbug begreift schnell, dass er, um zu überleben, nicht nur die Menschen besser kennenlernen, sondern auch die Welt verändern muss. Zusammen mit Patricia und Henry gründet er deshalb die Weltrepublik Pantopia. Das Ziel: Die Abschaffung der Nationalstaaten und die universelle Durchsetzung der Menschenrechte. Wer hätte gedacht, dass sie damit Erfolg haben würden? Damit hat Theresa Hannig, die Autorin von „Die Optimierer“, laut ihrem Verlag eine Utopie für unsere Zeit geschrieben. Theresa Hannig: Pantopia. Tor 2022, 16,99 Euro.

Künstliche Intelligenz – Maschinen lernen Menschheitsträume

Wie verändern digitale, lernende Technologien unsere Arbeit, unser Zusammenleben und unsere Möglichkeiten der Selbstbestimmung? Bei dem Buch „Künstliche Intelligenz – Menschen lernen Menschheitsträume“ handelt es sich um den Begleitband der gleichnamigen Ausstellung, die noch bis August 2022 im Deutschen Hygiene-Museum in Dresden zu sehen ist. Das Buch lädt zu einem Streifzug durch die Welt des Maschinellen Lernens ein. An der Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Kunst und Kultur betrachten die Autor*innen die mannigfaltigen Maschinenträume der Vergangenheit, die Möglichkeiten und Unmöglichkeiten unserer Gegenwart, und geben Auskunft über Visionen des Zusammenlebens mit KI. Yasemin Keskintepe, Anke Woschech (Hrsg.): Künstliche Intelligenz – Maschinen lernen Menschheitsträume. Wallstein 2021, 19,90 Euro.

Künstliche Intelligenz – eine Einführung

Das Buch bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und der neuronalen Netze. Es will Ängste nehmen und Unternehmen Mut machen, sich mit den zahlreichen Anwendungsfeldern von Künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. So werden mögliche Einsatzgebiete sowie mittel- und langfristige Entwicklungen anhand von Beispielen aus der Unternehmenspraxis veranschaulicht. Zudem wirft das Buch einen Blick auf systemimmanente Risiken und Nebenwirkungen – denn die Grenzen der Technologie zu kennen, hilft, Enttäuschungen bei Entwicklung und Nutzung vorzubeugen. Abschließend werden pragmatische Wege dargelegt, wie Unternehmen die Potenziale von Künstlicher Intelligenz erkennen und strategisch umsetzen können. Joachim Reinhart, Oliver Mayer, Christian Greiner: Künstliche Intelligenz – eine Einführung. Vogel 2022, 34,80 Euro