Bei Künstlicher Intelligenz geht es um Produktivität

Die neuen Entwicklungen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) werden unsere Wirtschaft und Gesellschaft massiv verändern. Für enormes Aufsehen sorgte Ende 2022 das von der Microsoft-Tochter Open AI veröffentlichte Programm, das auf den komplizierten Namen ChatGPT getauft wurde. Dabei handelt es sich um ein auf großen Datenmengen trainiertes sogenanntes großes Sprachmodell, welches Sachfragen erstaunlich gut beantworten und Essays, Studienarbeiten, Drehbücher und Werbemailings verfassen kann. Arbeitsminister Hubertus Heil erwartet, dass es ab 2035 keine Jobs mehr geben wird, die ohne KI auskommen. LogReal.Direkt hat sich mit Professor Dr. Patrick Glauner (34) von der Technischen Hochschule Deggendorf über die KI-Potenziale unterhalten.

Herr Professor Glauner, worin besteht die „Intelligenz“ von ChatGPT? Ist dieses Tool nicht einfach nur ein hoch entwickelter Text-Vervollständiger?

Glauner: Jeder hat seine eigene Definition von Künstlicher Intelligenz. Eine allgemein verbindliche gibt es nicht. Meine Definition lautet: KI ist immer dann im Spiel, wenn Entscheidungen automatisiert werden und der Einsatz von Ressourcen sich deutlich verbessert. Maschinen können sehr viel schneller und effizienter Entscheidungen treffen als Menschen.

Werden damit nicht zahlreiche Arbeitsplätze vernichtet? IBM hat beispielsweise angekündigt, rund 7.800 Stellen im Unternehmen nicht mehr nachbesetzen zu wollen aufgrund von KI. Klingt das nicht irgendwie nach „Jobkiller“?

Glauner: Es geht in erster Linie um Produktivität. Wenn beispielsweise ein Journalist ChatGPT oder andere künftige KI-Tools nicht einsetzt, wird er erhebliche Produktivitäts- und Wettbewerbsnachteile erleiden. Das gilt auch für Programmierer und viele andere Berufe. Die Jobs bei IBM werden übrigens nicht abgebaut, sondern verlagert in Bereiche, die wertschöpfend und produktiv sind.

Welche Einsatzbereiche sehen Sie in nächster Zeit für KI?

Glauner: Die Einsatzmöglichkeiten sind sehr vielfältig. In der Fabrik und der industriellen Produktion denkt man beispielsweise an Predictive Maintenance. Doch hier fängt es erst an. Wir können mit KI so viel mehr machen, wie zum Beispiel Deep Learning für die Inspektionstechnik oder das Ersetzen von zeitaufwändigen Simulationen von Produktionsprozessen durch KI-Verfahren. Das hat sich mittlerweile herumgesprochen.

Das vollständige Interview lesen Sie in der nächsten Ausgabe des Magazins LogReal.Direkt.