„Frieden ist nicht alles aber ohne Frieden ist alles nichts“, heißt das Original von Willy Brandt.

Effizienzsteigerung zu Lasten von Qualität ist übrigens genau das Gegenteil von dem, was passiert. Regelbasierte Ansätze, also solche mit handgeschriebenen Übersetzungsregeln, waren nämlich zuerst da. SYSTRAN ist eines der Systeme, die ursprünglich nur darauf basierten, es kommt zum zum Beispiel Einsatz bei Babelfish. Letztendlich hat man wohl auch bei SYSTRAN die Zeichen der Zeit erfahren und hat daher Statistical Machine Translation mit an Bord genommen in einem Hybrid-System. Ohne maschinelles Lernen, also statistik-basierte Ansätze, ist die derzeitige Qualität (so fragwürdig sie auch ist) nämlich überhaupt nicht zu bekommen.

Möchte man es anders machen, dann stellt sich eine Frage, die sich Computerlinguisten, Philosophen und Logiker auch schon länger stellen: Was ist eigentlich Bedeutung? Kann Bedeutung formal definiert und damit im Computer implementiert werden? Die Fragezeichen stehen hier, weil es Wissenschaftler gibt, die davon ausgehen und es versuchen. Und andere, die da eher die Köpfe schütteln.

1980 hat sich John Searle als Philosoph damit beschäftigt und kam damals dazu, dem Computer fehlende Intentionalität zu unterstellen. Für starke künstliche Intelligenz sah er den Turing Test als nicht ausreichend an, der ja im Prinzip sagt: „Wenn man es als Mensch nicht merkt, dass es ein Computer ist, ist es intelligent.“ Siehe auch: https://de.wikipedia.org/wiki/Chinesisches_Zimmer

Ich gehe nun davon aus, dass dies so ist.
Dann bedeutet dies wieder einmal, Effizienzsteigerung zu Lasten der Qualität. Mag in einigen Anwendungsfällen sinnvoll sein, aber was hat das mit KI zu tun? Werden die Menschen mit solchen „kostenlosen“ Anwendungen nicht schon wieder Spielball der Konzerne? Ist das tatsächlich ein Beitrag zur Steigerung der Lebensqualität? Welche Nutzerdaten fliessen wohin?

„Maschinelle Übersetzung – wie viele andere Formen künstlicher Intelligenz – bildet das ab, was bereits da war. Ein Modell entsteht immer aus der Vergangenheit. Treten Konstellationen auf, die das Modell noch nicht kennt, so steht es vor einem Problem. Im Gegensatz zum Menschen kann es sich (noch?) nicht spontan anpassen, und derzeit schon gar nicht ‚begreifen‘, dass nun eine bestimmte Übersetzungsvariante aus Gründen des gesellschaftlichen Diskurses nicht mehr angebracht ist und daher alle alten Fälle dieser Variante über Bord gehen müssen.“

Sicherlich können Modelle basierend auf der Basis von Vergangenheitserfahrungen hilfreich sein. Was wir jedoch im Zeitalter der Digitalisierung dringend benötigen, sind innovative Ideen, die genau dieses Denken aus der Vergangenheit bzw dem Status Quo überwinden. Ein aktuelles Beispiel sehen wir gerade in der Automobilindustrie, die so in der Profitfalle gefangen ist, dass sie nicht in der Lage sein wird neue Mobilitätsideen zu realisieren. Leider sind unsere Politiker so „eng verbunden“ mit der Industrie, dass wir auch aus dieser Ecke nichts erwarten können.

„Die spannende Frage, die diese Thematik in der maschinellen Übersetzung, potenziell aber in der ganzen künstlichen Intelligenz aufwirft, ist also eine ethische gar philosophische: Sollen intelligente Maschinen die besseren Menschen sein?“
Nein, das sollen sie nicht sein!

Und wenn ja, wer definiert dann überhaupt, was ein schlechter, guter, oder besserer Mensch ist? Es bleibt also spannend. Auf alle Fälle ist dieses Thema ein weiteres deutliches Indiz dafür, dass künstliche Intelligenz eine Ethik braucht.“

Ja, ohne Ethik ist alles nichts….oder……hieß es „ohne Wachstum ist alles nichts?“ (Merkel/Schäuble)