Die Idee einer künstlichen Intelligenz entstand schon im letzten Jahrhundert. Doch erst vor etwa 20 Jahren machte zunächst die Entwicklung von Spracherkennungssystemen die KI alltagstauglicher. 2023 hat sie dann endgültig den Siegeszug angetreten und ist inzwischen kaum noch aus unserer modernen Welt wegzudenken. Aber ist sie wirklich der perfekte Helfer?
Lesezeit: ca. 29 Minuten
INHALT
- KI – Definitionen
- Entwicklungsgeschichte
- Einsatzarten
- Folgen der KI-Technologie
- KI im (privaten) Alltag
- Risiken bei der KI-Nutzung
- KI kritisch betrachtet – Zusammenfassung
KI – Definitionen
Die Begriffe KI – Künstliche Intelligenz – oder die englische Bezeichnung AI – Artificial Intelligence – begegnen uns heute überall. Um sie näher zu definieren, stellt sich zunächst die Frage: Was ist Intelligenz überhaupt?
„Intelligenz ist ein vielschichtiges Konzept, das die Fähigkeit eines Individuums beschreibt, komplexe Informationen zu verstehen, zu verarbeiten und daraus angemessene Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Fähigkeit umfasst kognitive Prozesse wie Wahrnehmung, Lernen, Erinnern, Problemlösung, kritisches Denken und Entscheidungsfindung. Intelligenz wird durch eine Kombination von genetischen und Umweltfaktoren beeinflusst und kann durch Bildung, Erfahrung und Training verbessert werden.“ Quelle: › NeuroNation
Was ist nun künstliche Intelligenz?
„Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie imitiert menschliche kognitive Fähigkeiten, indem sie Informationen aus Eingabedaten erkennt und sortiert. Diese Intelligenz kann auf programmierten Abläufen basieren oder durch maschinelles Lernen erzeugt werden.“ Quelle: › Fraunhofer IKS
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
„Bei maschinellen Lernverfahren erlernt ein Algorithmus durch Wiederholung selbstständig eine Aufgabe zu erfüllen. Die Maschine orientiert sich dabei an einem vorgegebenen Gütekriterium und dem Informationsgehalt der Daten. Anders als bei herkömmlichen Algorithmen wird kein Lösungsweg modelliert. Der Computer lernt selbstständig die Struktur der Daten zu erkennen. Beispielsweise können Roboter selbst erlernen, wie sie bestimmte Objekte greifen müssen, um sie von A nach zu B transportieren. Sie bekommen nur gesagt, von wo und nach wo sie die Objekte transportieren sollen. Wie genau der Roboter greift, erlernt er durch das wiederholte Ausprobieren und durch Feedback aus erfolgreichen Versuchen.“ Quelle: wie oben
Auf den ersten Blick haben die Definitionen einiges gemeinsam. So ähnelt das Lernen einer Maschine in etwa dem eines Kleinkindes. Kinder lernen jedoch auch visuell, also durch beobachten, und nicht nur durch gesprochene Anleitungen, während Maschinen aktuell noch auf die Eingabe / das Lesen von Daten, also Wörtern, angewiesen sind.
Etwas genauer betrachtet gibt es noch einen wesentlichen Unterschied zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz. So gehört zur natürlichen Intelligenz auch das kritische Denken, das die künstliche nicht beherrscht. Ihr Können beruht bisher allein auf der Imitation der kognitiven Fähigkeiten von Menschen.
Entwicklungsgeschichte
Entgegen der subjektiven Wahrnehmung ist KI nicht erst in den letzten Jahren aus dem Nichts entstanden. Die Vorstellung von einer künstlichen Intelligenz, die den Menschen hilft, reicht sogar mehrere Jahrhunderte zurück. In den folgenden beiden Listen sind einige wichtige Schritte kurz dargestellt (Quelle: › IBM).
1726 bis 1960
- 1726: Jonathan Swift beschreibt in „Gullivers Reisen“ die Idee eines großen mechanischen Gerätes, das neue Ideen und philosophische Abhandlungen erzeugt, indem es Wörter neu anordnet und kombiniert.
- 1914: Leonardo Torres y Quevedo führt die erste Schachspielmaschine vor, die automatisch einfache Schachzüge spielen kann.
- 1939: V. Atanasoff und C. Berry entwickeln den ersten Computer der das binäre (0 1) System nutzt, das bis heute Standard für Computer ist.
- 1943: W. S. McCulloch und W. Pitts stellen das Konzept eines künstlichen neuronalen Netzes vor – die Schlüsseltechnologie für die moderne KI.
- 1950: A. Turing fragt nicht, ob Maschinen denken können, sondern ob Maschinen intelligentes Verhalten zeigen, also menschliches Verhalten und menschliche Konversation überzeugend nachahmen können (Turing-Test).
- 1956: Erste, offizielle Erwähnung von KI als Forschungsfeld.
- 1957-1959: F. Rosenblatt bereitet mit der Entwicklung von Lernalgorithmen den Weg für das maschinelle Lernen. Andere Wissenschaftler bringen Maschinen bei, Muster zu erkennen und aus Erfahrung zu lernen.
1970 bis heute
- 1970: T. Winograd entwickelt das erste Programm, das natürliche Sprache versteht.
- 1980: Aus Japan kommt ein Musikroboter, der sowohl Noten lesen, Musik auf einer elektronischen Orgel spielen und mit Menschen kommunizieren kann.
- 1986 und 1987: Verbesserung der Fähigkeiten neuronaler Netzwerke, komplexe Muster zu erkennen, was zur Grundlage für Deep Learning wird. J. Sculley spricht öffentlich von der Vision, das Agenten helfen können, mittels vernetzter Systeme auf riesige Datenmengen zuzugreifen.
- 1988: Der erste Chatbot, der menschliche Gespräche nachahmen kann, erblickt das Licht der Welt.
- 1995: R. Wallace entwickelt A.L.I.C.E., die das Internet nutzt, um große Mengen natürlicher Sprachdaten zu sammeln und zu verarbeiten.
- 1998 bis 2000: Entwicklung von Robotern, die mit Menschen interagieren können.
- 2007: Schaffung einer Bilder-Datenbank, die es Deep Learning-Modellen ermöglicht, Bilder zu erkennen und zu klassifizieren.
- 2011: Apple integriert Siri in seine Geräte, mit dessen Hilfe Nutzer per Sprachbefehl mit den Geräten interagieren können.
- 2020-2023: OpenAI stellt mit GPT-3 eines der bisher größten KI-Modelle vor und zeigt generative KI-Modelle, die visuelle Inhalte aufgrund von Spracheingaben erstellen.
- Seit 2024: Gemini sowie in der Folge viele weitere KI-Assistenten anderer Anbieter mit unterschiedlichen Fähigkeiten kommen auf den Markt.
Seit dem ist KI nicht nur in immer mehr Produkte und Anwendungen integriert, sondern sie wird stetig verbessert und neue KI-Assistenten kommen dazu. Manchmal handelt es sich nur um Varianten bereits existierender Modelle, die für wenige spezielle Aufgaben optimiert sind. Insbesondere in Europa konzentrieren sich die Entwickler aber auch auf neue Systeme mit den gleichen Fähigkeiten, aber mehr Datensicherheit und -schutz. Stichwort: Datensouveränität, um unabhängiger von US-Produkten und -Anbietern zu werden (siehe auch unter » Abhängigkeit).
Einsatzarten
Auch wenn zunächst alles, was mit künstlicher Intelligenz zu tun hat, als ein System erscheint, gibt es doch klare Unterschiede. Diese beziehen sich vor allem auf die Arbeitsweise sowie auf die Art des Einsatzes. Allen gemeinsam ist, dass die Systeme in der Lage sind, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen, Probleme zu lösen und ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten (Quelle: › Europäisches Parlament).
KI als Software
Zur Software zählen in diesem Fall neben Suchmaschinen und Bildananlysesoftware
- Gesichtserkennungssysteme, beispielsweise bei Einlasskontrollen oder die FaceID bei Smartphones,
- Spracherkennungssysteme wie Siri sowie
- virtuelle oder KI-Assistenten, wozu auch Chatbots gehören.
„Ein KI-Assistent ist ein System, welches darauf ausgelegt ist, den Menschen bei seiner täglichen Arbeit zu unterstützen. Dabei agiert der Assistent jedoch stets reaktiv und benötigt den Input eines Menschens, um aktiv zu werden. Wird er aktiv, ist er so programmiert, dass stets eine bestimmte Aufgabe effizient gelöst wird.“ Quelle: › amber
Eingebettete KI
Wie das Wort eingebettet schon vermuten lässt, handelt es sich hierbei nicht um mehr oder weniger unabhängige Anwendungen, sondern um Programme, die in andere Systeme oder Anwendungen integriert sind. Diese Art künstliche Intelligenz steuert zum Beispiel nicht nur Roboter, Drohnen, autonome Autos oder einzelne Geräte im Haushalt, sondern auch ganze Produktionsprozesse (Internet der Dinge – IoT).
„Ein KI-Agent ist im Gegensatz zum KI-Assistent kein reaktives System, sondern ein autonomes und somit selbständiges System, welches eigene Entscheidungen trifft und dementsprechend handeln kann.“ Quelle: › amber
Je weiter die Entwicklung der Modelle und das Training voranschreiten, desto schwieriger wird es, die beiden Art klar von einander abzugrenzen. So werden einerseits die Fähigkeiten beider zunehmend häufiger miteinander kombiniert. Andererseits greifen Software, die laut Definition stets reaktiv arbeitet, und eingebettete KI, die autonom handelt, immer mehr ineinander.
Folgen der KI-Technologie
Die Voraussetzung für den produktiven Einsatz künstlicher Intelligenz ist, dass ihr enorme Datenmengen zur Verfügung stehen. Diese müssen auf Servern gespeichert und verarbeitet werden. Darüber hinaus müssen diese Server fähig sein, weltweit auf Anfragen in Sekundenbruchteilen zu reagieren. Insbesondere für die Steuerung von Produktionsprozessen ist außerdem eine hohe Ausfallsicherheit essenziell. Die existierenden Rechenzentren reichen dafür nicht mehr aus.
Flächenverbrauch und Rohstoffe
Neben den, für die Errichtung der riesigen Rechenzentren, benötigten großen Flächen, geht mit deren technischer Ausstattung ein erhöhter Bedarf an Rohstoffen einher. Unter anderem für die Produktion der Chips sind Lithium, Kobalt und Seltene Erden sowie Gold und Platin notwendig. Deren Abbau verursacht in den jeweiligen Abbaugebieten nicht nur Umweltschäden, sondern auch soziale Probleme – siehe hierzu meinen Beitrag Nachhaltigkeit von Smartphones – Rohstoffe.
Stromversorgung
Um eine Vorstellung von den Dimensionen des Stromverbrauchs für den Betrieb der Rechenzentren zu bekommen, seien hier einige Beispiele genannt:
Ein Trainingslauf des Modells GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern verbraucht ungefähr 1.287 Megawattstunden Strom, was rund 502 Tonnen CO2 oder einem jährlichen CO2-Ausstoß von 112 Pkw entspricht. Einerseits zeigt Mistral, dass es auch stromsparender geht. Eine 400-Token-Antwort dieses KI-Assistenten erzeugt nur 1,14 g CO2 (Quelle: › mct.net – Markus Tigges). Allerdings summiert sich auch das bei mehreren Millionen Abfragen schnell auf einige Tonnen. Andererseits dürften neuere und leistungsstärkere Modelle beim Stromverbrauch noch höher liegen. So gehen Studien davon aus,
„…dass der Stromverbrauch von Rechenzentren für KI und Digitalisierung in Europa bis 2030 auf über 150 Terawattstunden steigen wird.“ Quelle: › Change-Magazin.
Zur Erzeugung dieser Strommengen soll vermehrt wieder auf fossile Energien zurückgegriffen werden. Der mit dieser Art der Stromerzeugung einhergehende höhere Ausstoß von klimaschädlichem CO2 wirkt natürlich dem Bestreben des Klimaschutzes und dem Ziel einer CO2-Neutralität entgegen. Darüber hinaus gibt es bereits Überlegungen, einige der mit gutem Grund stillgelegten Kernkraftwerke, wieder in Betrieb zu nehmen. Selbst der Neubau von kleineren AKWs ist in der Diskussion.
Wasserbedarf und Ökobilanz
Problematisch ist ebenfalls der immense Wasserbedarf, der zur Kühlung der Server notwendig ist. › Techzeitgeist gibt für 2025 einen Wasserbedarf für den Betrieb der KI-Rechenzentren und die Stromerzeugung von 312 bis 765 Milliarden Liter an. Beispielsweise wird bei einem Chat mit einem KI-Assistenten mit 10 bis 50 Fragen ungefähr ein halber Liter Wasser verbraucht (Quelle: Change Magazin, siehe oben).
Wirklich belastbare Werte sind sowohl für den Strom- als auch für den Wasserverbrauch aktuell nur schwer zu finden, da sich die Betreiber der KI sehr bedeckt halten. Zwar haben OpenAI, Microsoft, Google und Mistral eine Umweltstrategie, eine Ökobilanz ist jedoch nur bei Microsoft, Google und Mistral verfügbar. OpenAI veröffentlicht sie nur für Teilbereiche. Eine transparente Metrik liefert nur Mistral, Google teilweise und Microsoft sowie OpenAI äußern sich gar nicht (Quelle: › mctnet).
Wirtschaft
Die Vorteile des Einsatzes von KI im Geschäftsleben und in Unternehmen sind unter anderem
- die Steigerung der Produktivität durch Optimierung von Prozessen und Zeitersparnis bei wiederkehrenden Aufgaben,
- Effizienzsteigerung auch durch schnellere Entscheidungsfindung und bessere strategische Planung sowie
- besseres Marketing, verbesserte Kundenbindung und personalisierte Kommunikation.
Allerdings sind für die Umsetzung zunächst neue Investitionen und eine intensive Schulung des Personals notwendig. Außerdem kann eine mangelhafte Datenqualität oder unzureichende Integration in bestehende Systeme kontraproduktiv sein. Nicht zuletzt gibt es je nach Anwendungsbereich Sicherheits- und rechtliche Bedenken, einen erhöhten Überwachungsaufwand und unter Umständen auch ethische Risiken.
Arbeitsmarkt
Bei vielen, insbesondere technischen Neuerungen in den vergangenen Jahrzehnten und Jahrhunderten neigten Menschen dazu, zunächst in Panik zu verfallen. Hinsichtlich des Einsatzes von künstlicher Intelligenz ist das nicht anders. Die erste Reaktion war, dass KI die Arbeit von Menschen ersetzt und somit viele arbeitslos würden. Das war auch schon bei der Einführung von Fließbändern 1913 oder von Industrierobotern in den 1960er Jahren prophezeit worden. Wie schon damals hat sich das auch diesmal bisher nicht bestätigt.
Einerseits wird es auch in Zukunft viele Berufe geben, in denen Maschinen und nichts anderes ist KI, Menschen nicht vollständig ersetzen können. Dazu zählen unter anderem Berufe im sozialen und Pflege-Bereich, in denen Empathie und Sozialkompetenz eine wichtige Rolle spielen. Dazu ist die KI und ein darüber gesteuerter Roboter nicht in der Lage.
Andererseits kommt auch die KI selbst nicht ohne Menschen aus. Irgendjemand muss für die notwendige Infrastruktur sorgen sowie diese warten. Außerdem müssen die Systeme und Modelle überwacht, Codes kontrolliert sowie gegebenenfalls korrigiert werden. Unabhängig davon, ob es sich um den Einsatz reaktiver oder autonomer KI handelt, sind Menschen notwendig, die mit ihr interagieren, ihre Ergebnisse überprüfen und weiter verarbeiten. Eine Studie des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung spricht deshalb auch von einer Verschiebung von 1,6 Millionen Jobs. Das bedeutet, dass zwar einige Jobs wegfallen, andere aber auch neu entstehen oder wichtiger werden. Herbert Weber vom IAB sagt dazu:
„KI wird am Arbeitsmarkt nicht zu einem Einbruch führen, sondern zu einem Umbruch. […] Was KI in fünf Jahren können wird, das wissen wir jetzt noch nicht. Aber wie wir uns selber weiterentwickeln können mit unseren Kompetenzen, das haben wir in der Hand.“ Quelle: › zdfheute
Daraus folgt, dass sicherlich einige Arbeitsplätze, insbesondere für Menschen mit wenigen Qualifikationen, wegfallen. Aufgrund der komplexeren beruflichen Aufgaben, ist eine gute Schul- und Ausbildung von großer Bedeutung. Menschen, die bereit sind, die Herausforderung einer zusätzlichen, besseren Qualifizierung oder beruflichen Umorientierung anzunehmen, dürften auch in Zukunft nicht arbeitslos sein.
Kostenfaktor
KI-Systeme kosten viel Geld. Einige der Anbieter haben zunächst als Non-Profit-Organisationen, die sich ausschließlich über Spenden finanzierten, begonnen. Inzwischen haben die Kosten für die Weiterentwicklung und den Betrieb der Systeme eine Höhe erreicht, die über dieses Geschäftsmodell allein nicht mehr finanzierbar ist. Zur Lösung des Problems wurden Pro- oder Premium-Abonnements eingeführt und der Funktionsumfang der kostenlosen Varianten mehr und mehr eingeschränkt. Zum Teil ist deren Verwendung zeitlich begrenzt (Testzeitraum) oder es können nur ältere Modelle verwendet werden. Des Weiteren planen einige Anbieter von Chatbots die Einblendung von Werbeanzeigen.
Neben den unter « Wirtschaft bereits erwähnten einmalige Investitionskosten bei Unternehmen, fallen sowohl für eine geschäftliche als auch für eine private Nutzung laufende Kosten an. Diese sind je nach Anbieter, Art, Modell und Funktionsumfang nicht gerade gering.
KI im (privaten) Alltag
Am offensichtlichsten ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz natürlich bei den KI-Assistenten wie beispielsweise ChatGPT, auf die ich in den entsprechenden Beiträgen näher eingegangen bin. Aber auch Chatbots, die Kundenfragen auf Websites oder am Telefon beantworten, werden dir immer häufiger begegnen. Diese Systeme funktionieren nur, nachdem ein Mensch ihnen per Sprache oder in Textform jeweils eine Aufgabe gestellt hat. Ähnlich verhält es sich bei Geräten wie Alexa oder der Sprachsteuerung auf einem Smartphone oder Computer.
Allerdings ist das bei neueren Geräten schon nur noch ein Teilbereich der eingebauten künstlichen Intelligenz. So führt die KI in Computern einerseits Befehle eines Menschen, wie die Anweisung eine bestimmte App zu öffnen oder eine Frage zu beantworten, aus. Dabei handelt es sich um einen rein reaktiven Prozess. Andererseits steuert sie aber auch autonom bestimmte Abläufe innerhalb des Systems, ohne dafür jedes Mal eine explizite Anweisung zu erhalten.
Ähnlich verhält es sich bei Autos, wobei es hier ebenfalls Abstufungen gibt. Zum Einen gibt es den ausschließlich reaktiven Einsatz bei älteren Modellen (Sprachbefehle, mit denen Apps gesteuert werden). Zum Anderen verfügen neuere Modelle über beide Arten und reagieren auf Sprachbefehle, führen aber auch selbständig Handlungen, wie das Einhalten einer bestimmten Geschwindigkeit oder das automatische Bremsen vor Hindernissen, aus. Nicht zuletzt gibt es vollständig autonom fahrende Autos, die nur noch von KI-Agenten gesteuert werden. Diese sind jedoch noch recht störanfällig und manchmal „unberechenbar“, was sie bisher nicht „massentauglich“ macht.
Apps und Programme
Nicht nur im System von Geräten oder als Einzelanwendung werkelt inzwischen die künstliche Intelligenz. Sie ist auch in immer mehr Apps eingebettet, von denen hier nur einige wenige Beispiele genannt werden sollen. Einerseits hilft sie zum Beispiel im Messenger bei der Suche nach bestimmten Inhalten, Links oder Dateien und kann bei manchen auf Chat-Inhalte antworten bzw. Antworten vorschlagen. Andererseits schreibt sie in Mail-Programmen nach Eingabe eines Prompts auch E-Mails und kann
- Korrektur lesen,
- Texte kürzen oder
- ausführlicher formulieren sowie
- sie in formellere oder freundlichere Sprache umwandeln.
Ähnlich verhält es sich mit Notiz-Apps oder Projektplanern. Dort unterstützt dich die künstliche Intelligenz bei der Suche und Organisation der Inhalte und mehr.
„Du kannst den KI-Assistenten nutzen, um beim Schreiben zu helfen, dein Denken zu verbessern, Eigenschaften automatisch auszufüllen oder Ideen zu entwickeln.“ Quelle: Capacities
Darüber hinaus hast du die Möglichkeit, die integrierte KI wie einen Chatbot zu nutzen, indem du ihm Aufgaben oder Fragen stellst. Diese beantwortet er dann basierend auf deinen Notizen, fasst bestimmte Notizen zusammen oder übersetzt die Texte.
Vor- und Nachteile
Auf den ersten Blick scheint die künstliche Intelligenz eine Bereicherung bei der Nutzung der Anwendungen zu sein. Sie erleichtert die Orientierung innerhalb von Apps und spart unter Umständen Zeit beim Lesen und Schreiben. Allerdings weißt du nie, wie zuverlässig sie arbeitet – ganz ohne Kontrolle geht es folglich nicht. Außerdem erlaubst du der KI einen sehr tiefen Einblick in alles, was du in die jeweilige App eingegeben bzw. dort gespeichert hast.
Je nach App oder Programm ist für die Nutzung außerdem eine Verbindung mit Servern des betreffenden App-Anbieters oder eines externen Dritten notwendig. Nicht immer geben die Anbieter darüber sowie über die Datensicherheit und den Umfang der Verarbeitung der Daten ausreichend Auskunft. Am Ende musst du dich oft blind darauf verlassen, dass nichts in die falschen Hände gerät.
Suchmaschinen / Browser
Von Beginn an arbeiten alle Suchmaschinen mit einem Algorithmus. Nachdem du einen Suchbegriff, -satz oder eine Frage im Browser eingegeben hast, bestimmt der Algorithmus, welche Suchergebnisse in welcher Reihenfolge vorgeschlagen werden. Dafür spielen viele Kriterien ein Rolle. Einige sind abhängig von den jeweiligen Websites (Alter, Zahl der Aufrufe, Relevanz, Optimierung, bezahlte Werbeanzeige), andere aber auch von deinem Verhalten bei vorangegangenen Suchen und Seitenaufrufen. Der Algorithmus ist sozusagen nicht statisch, sondern anpassungsfähig.
Ausgehend von jeweils derselben Anfrage gibt es somit oft sehr deutliche Unterschiede bei der Art und Reihenfolge der Ergebnisse. Einerseits hat jede Suchmaschine ihren eigenen Algorithmus. Andererseits können aber zwei Personen, die den gleichen Browser und die gleiche Suchmaschine jedoch jeweils auf ihren eigenen Geräten nutzen, voneinander abweichende Suchergebnisse angezeigt werden.
Suchmaschinen und KI
Nach wie vor arbeiten Suchmaschinen mit ihrem eigenen Algorithmus. Zunehmend häufiger ergänzen die Betreiber diese Arbeitsweise jedoch mit den Möglichkeiten, die eine KI bietet. Ziel ist es, den Nutzern die Suche zu vereinfachen und schneller passende Ergebnisse zu liefern. Bei manchen erfolgt die Verknüpfung automatisch, ohne dass es dir bewusst wird. Einige zeigen direkt nur die Suchergebnisse an, die die KI als passend empfindet und generieren daraus eine Zusammenfassung.
Um festzustellen, ob es Unterschiede mit und ohne KI gibt und wie groß diese sind, habe ich als kleines Experiment den Suchbegriff „eb Webdesign“ ohne weitere Zusätze jeweils im Safari-Browser sowie in Vivaldi mit Quant (siehe Abb. 1) und Google als Suchmaschinen eingegeben. Nicht passende Ergebnisse sind von mir durchgestrichen, korrekte mit einem Haken und fragwürdige mit einem Fragezeichen gekennzeichnet.
Wie auf der Abbildung 2 zu sehen, gibt es bei Safari nur drei Vorschläge. Von diesen taucht der zweite offensichtlich nur aufgrund einer E-Mail-Adresse auf, bei der ein Teil der Domain mit dem Suchbegriff korrespondiert, die aber mit meiner E-Mail-Domain (ebblogs.de) und meiner Website nichts zu tun hat. Außerdem sind die, in der Zusammenfassung angegebenen, Übersetzungen in diesem Kontext frei erfunden. Vor allem enthalten die Ergebnisse keine Verlinkungen zu den Websites, so dass Detail-Informationen nicht direkt aufrufbar sind. Diese Suche alleine hätte mir im Ernstfall nicht wirklich weitergeholfen.
Andere Anbieter, wie zum Beispiel Google, haben einen neuen Button in die Auswahlleiste integriert – KI Modus. Theoretisch hast du so die Wahl, wie du suchen möchtest. Praktisch bedeutet das jedoch nicht, dass nicht auch bei der klassischen Suche KI eingesetzt wird, du es eben nur nicht weißt.
Alle angezeigten Ergebnisse bei dieser Suche beziehen sich tatsächlich auf meine Website und sind entsprechend verlinkt. Lediglich bei zwei Meta-Beschreibungen haben sich Fehler eingeschlichen und sie ergeben so keinen Sinn (KI?). Preise und Leistungen: „Entfällt bei bereits existierenden Website. Aktualisierungen…“ müsste korrekt „Die Preise für eine professionelle Website für kleinere Unternehmen, Vereine, etc. oder Privatkunden müssen nicht hoch sein. Vereinbare einen Beratungstermin.“ lauten. Kontakt: „Thank you for you understanding. Blog. Suchen. Über …“ wäre korrekt „Wenn Sie an der Entwicklung einer Website interessiert sind oder Beratung zu Webdesign oder einem meiner Blog-Themen wünschen, nehmen Sie Kontakt mit mir auf“. Das konnte Quant deutlich besser (siehe Abbildung 1).
Wenn du den KI-Modus bei Google verwendest, sind die Ergebnisse etwas konfus. Zwei der unter „Hauptanbieter“ aufgeführten Dienstleister haben mit meinem Suchbegriff gar nichts zu tun. Der erste Eintrag verweist auf eine obskure Website, bei der nicht nur die Verwendung des Namen meines Unternehmens äußerst fragwürdig ist. Entgegen der Angabe handelt es sich auch nicht um einen Designer in Gladbeck und über die klassische Suche ist er mit den aufgeführten Angaben nicht auffindbar – auch nicht bei Google selbst. Unter der letzen Angabe gibt es sogar einen Link zu meiner Website, obwohl das genannte Angebot in keinerlei Beziehung zu meinem Unternehmen steht.
Allerdings verweisen die oberen fünf Einträge am rechten Rand tatsächlich eindeutig auf mein Angebot, nur die letzten zwei nicht. Alle sind jedoch korrekt verlinkt. Die Logik hinter der, in gewisser Weise als Wertung zu verstehenden, Darstellung erschließt sich zumindest mir aber nicht.
KI versus klassische Suche
Ein Vorteil der KI-Suche ist, dass du dir das Scrollen durch endlose Link-Listen ersparst – das ist aber auch schon alles. Bei meiner, natürlich überhaupt nicht repräsentativen Suche, konnte die KI mich nicht überzeugen. Keines der generierten oder mittels künstlicher Intelligenz zusammengestellten Suchergebnisse war fehlerfrei. Außerdem werden dir nur vergleichsweise wenige Informationen angeboten und die Hinweise oder Links zu den Websites lassen überwiegend zu wünschen übrig. Wenn du nur eine ganz grobe Übersicht benötigst, mag das noch angehen. Für eine echte Recherche oder gar einen Vergleich von Angeboten oder Beiträgen zu einem bestimmten Thema ist die neue Art der Suche sicherlich (noch) nicht geeignet.
Veränderungen am Original
Hinzu kommt, dass die KI die Meinungsbildung nicht nur manipulieren kann, indem sie nur die Ergebnisse anzeigt, die sie für relevant hält. Google ist dabei, sogar noch einen Schritt weiter zu gehen. Bisher bestimmten ausschließlich die Verfasser/innen die Überschrift ihrer Beiträge und diese bezogen sich normalerweise direkt auf deren Inhalte. Aktuell experimentiert Google, derzeit zwar nur in einzelnen Regionen, mit neuen Beitragstiteln. Das Technikportal The Verge aus den USA konnte dieses Vorgehen zumindest bei zwei seiner Beiträge eindeutig nachweisen.
„Wenn eine Überschrift in den Google-Suchergebnissen auftaucht, kann es ab jetzt sein, dass sie gar nicht mehr zu der Webseite dahinter gehört. Denn Google ändert zurzeit testweise die Überschriften von Suchergebnissen mit KI, wie das Unternehmen jetzt bestätigte.“ Quelle: › Heise
Und weiter heißt es:
„Google räumte gegenüber The Verge ein, dass die beiden Überschriften durch KI geändert wurden, ebenso wie Überschriften anderer Webseiten. Das sei Teil eines „kleinen“ Experiments gewesen. Demnach sei mit KI nach Inhalten auf den besagten Webseiten gesucht worden, die einer relevanten Suchanfrage entsprechen könnten. Damit sollten die Überschriften besser an die Suchanfragen angepasst werden, um „die Interaktion mit Webinhalten zu erleichtern.“ Sollten wir tatsächlich etwas auf der Grundlage dieses Experiments auf den Markt bringen, würde dabei kein generatives Modell verwendet werden, und wir würden keine Überschriften mit generativer KI erstellen.“ Quelle: wie oben
Wie auch immer Google die neuen Überschriften erstellen will / wird, schon bei den jetzigen Test-Objekten zeigte sich, dass die neuen Überschriften nicht selten die ursprüngliche Aussage der Titel verfälschten bzw. die Inhalte falsch wiedergaben.
„Für Journalisten und Internet-Autoren sind diese Entwicklungen ein großes Problem. Denn was von Googles KI ersetzt wird, wurde vorher mit viel Arbeit sorgfältig formuliert – mit dem Ziel, Interesse am Artikel zu wecken, aber auch keine falschen Erwartungen. Wenn Google das nun mit fehlerhaften Discover-Texten oder Überschriften in der Google-Suche unterwandert, kann der Ruf der Medienhäuser darunter leiden.“ Quelle: wie oben
Abgesehen von der oben genannten „Eigenmächtigkeit“, resultiert aus dem Einsatz der künstlichen Intelligenz eine Manipulation der Nutzer durch eingeschränktere Suchergebnisse, fehlerhafte und irreführende Beschreibungen sowie fehlende oder falsche Verlinkungen. Die Besucherzahlen der Websites insgesamt werden zurückgehen und auf kleinere Anbieter dürfte in Zukunft gar nicht mehr hingewiesen werden. In ihrer jetzigen Form schadete die KI den Autor/inn/en und Website-Betreiber/inne/n auf Dauer mehr, als sie den Suchenden hilft. Ohne Websites und deren Inhalte fehlen irgendwann jedoch auch der KI die Informationsquellen.
Risiken bei der KI-Nutzung
Einerseits wäre hier das generelle Risiko einer Störung der notwendige Infrastruktur zu nennen. Ein Strom- und Server-Ausfall aufgrund höherer Gewalt, krimineller Aktivitäten oder auch nur durch menschliches Versagen sowie Programmierfehler brächten das gesamte System schnell zum Erliegen. Je mehr Bereiche von einer funktionierenden künstlichen Intelligenz abhängig sind, desto größer wäre natürlich auch der Schaden für die gesamte Wirtschaft. Andererseits gibt es aber auch Aspekte, die jeder Einzelne bedenken sollte, der KI in irgendeiner Form einsetzt.
Datensicherheit und -schutz
Wie bereits mehrfach erwähnt, kann KI nur funktionieren, wenn ihr genügend Daten zur Verfügung stehen. Diese sammelt sie nicht nur aus sowieso schon öffentlich einsehbaren Quellen. In vielen Bereichen benötigt sie auch individuelle, sensible, persönliche oder personenbezogene Daten, um sich selbst für bestimmte Aufgaben zu optimieren. Da diese Eingaben anschließend in der Regel auf diversen Servern gespeichert bleiben, sind Sicherheit und Schutz der Daten vom eminenter Bedeutung. Diesbezüglich sind die Betreiber / Anbieter jedoch wenig transparent und auskunftsfreudig. 2025 untersuchte ein Team von Wissenschaftlern verschiedener Universitäten 30 KI-Agenten und kam zu folgendem Ergebnis:
„[…] Es mangele an öffentlich zugänglichen Informationen, insbesondere für Forscher oder politische Entscheidungsträger. Die genannten Modelle sind schlussendlich alle proprietär, über Aufbau und Trainingsdaten ist extrem wenig bekannt. Den Wissenschaftlern zufolge legen nur vier der dreizehn untersuchten KI-Agenten mit hohem Autonomiegrad Sicherheitsbewertungen offen. Fünfundzwanzig aller dreißig agentischen KI-Systeme veröffentlichten gar keine Ergebnisse interner Untersuchungen zur Produktsicherheit.“ Quelle: › Heise
Proprietär bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Software nicht frei von Besitzrechten und vor allem nicht offen ist. Die Quellcodes sind folglich nicht eingesehbar. Deshalb können weder Aufsichtsbehörden noch Institutionen, Unternehmer oder einzelne Nutzer selbst kontrollieren, wie hoch das Schutzniveau der Daten ist. Sie sind somit auf Informationen der Entwickler angewiesen, um beurteilen zu können, was tatsächlich mit den Daten passiert und gegebenenfalls zusätzliche Maßnahmen zur Absicherung zu ergreifen.
Abhängigkeit
Die Problematik des Datentransfers in Nicht-EU-Länder, die wir von Kommunikations- und Büroanwendungen sowie E-Mail- und Cloud-Diensten etc. kennen, wiederholt sich bei der KI. Auch hier stecken hinter den meisten Systemen US-Unternehmen. Diese unterliegen trotz aller Abkommen letzten Endes der US-Gesetzgebung und die Praktiken der Anbieter sind von Verwendern außerhalb der USA kaum zu durchblicken und zu kontrollieren. Hinzu kommt, dass sie aufgrund ihrer Größe und weltmarktbeherrschenden Stellung eigentlich machen können, was sie wollen.
Zwar gibt es in der EU und in Deutschland zunehmend Bestrebungen, gerade im Software-Bereich unabhängig(er) von den bekannten Tech-Riesen zu werden. Wie schon zuvor, als die Computernutzung in der breiten Bevölkerung ankam, startete die Entwicklung der neuen Technologie und eigener Programme in Europa erneut sehr zögerlich und kommt für viele Anwender wieder zu spät. Die Gewöhnung an die Produkte aus den USA hat bereits begonnen. Obwohl es auch im Bereich der künstlichen Intelligenz inzwischen Alternativen gibt, fällt der Umstieg vor allem weniger technikaffinen und unkritischeren Nutzern schwer.
Abgesehen von dem Vorurteil, US-Software sei grundsätzlich besser, taucht auch hier wieder das alte Argument auf, dass ja alles „optimal“ funktioniere und ineinander greife. Eine Änderung der Systeme wäre jetzt mit einem hohen Zeit- und Personalaufwand sowie zusätzlichen Kosten verbunden. Der Hinweis auf einen besseren Schutz der Daten und mehr Kontrolle sowie die Vorteile, sich breiter aufzustellen und nicht nur von einem Unternehmen / Land abhängig zu machen, geraten dabei wiedermal ins Hintertreffen.
Manipulation
Künstliche Intelligenz in Suchmaschinen sowie KI-Assistenten und Chatbots soll die Suche nach Informationen erleichtern. So kannst du innerhalb weniger Sekunden eine Antwort auf deine Frage erhalten. Sind diese Antworten oder Informationen aber tatsächlich immer korrekt, objektiv und erlauben sie eine kritische Betrachtungsweise und Meinungsbildung? Nein.
Strenggenommen waren Suchmaschinen auch ohne künstliche Intelligenz nie neutral, denn Algorithmen bestimmten zusammen mit bezahlten Anzeigen die Reihenfolge der Suchergebnisse und auch bei Nachrichtenportalen wurden die Meldungen vorsortiert. Allerdings standen dir mehr Informationen zur Verfügung und im Browser war die Motivation, unterschiedliche Quellen zu nutzen deutlich größer. Du konntest durch Scrollen und das Aufrufen mehrerer Verweise oder interner Verlinkungen die Informationen relativ einfach validieren. Außerdem war immer klar ersichtlich, wer die Urheber/innen sind.
Mit dem Einsatz von KI findet nun nicht mehr nur eine Vorauswahl statt, sondern der Umfang an Informationen ist auch deutlich geringer. Zwar greift die KI ebenfalls auf (dieselben) Quellen im Internet zurück, überarbeitet und interpretiert diese jedoch und liefert eine kurze Zusammenfassung. Meistens ist nicht zu erkennen, aus welchen Quellen sich die Informationen zusammensetzen, da viele Anwendungen nur wenige oder gar keine Links zu den ursprünglichen Webseiten hinzufügen.
Somit sind sowohl eine Validierung der Angaben als auch eine kritische Meinungsbildung schwieriger und zeitaufwendiger. Außerdem neigen die Systeme zu Halluzinationen oder Fehldeutungen und unterscheiden nicht unbedingt zwischen echten Nachrichten, Fake News oder gar Deepfakes. Der Manipulation durch eine Maschine beziehungsweise deren Anbieter / Programmierer sind demzufolge Tür und Tor geöffnet.
Als letztes soll nicht unerwähnt bleiben, dass der zunehmende Einsatz von KI als Informationsquelle die Arbeit von Journalisten, Redakteuren und Autoren immer weniger lukrativ macht. Künstliche Intelligenz beachtet keine Urheberrechte und vergütet die Verfasser/innen nicht für ihre Leistung. Irgendwann wäre deren Arbeit und die Veröffentlichung insbesondere von kleineren Unternehmen kaum noch finanzierbar. Da KI keine eigenen Recherchen außerhalb des Internets durchführen kann und zu keiner kritischen Betrachtung von Sachverhalten fähig ist, könnte sie ohne diese menschlichen Leistungen aber auch nicht lernen und sich nicht optimieren. Die von ihr ausgegebenen Information wären nach und nach immer einseitiger und veralteter.
Cyber-Kriminalität
Vielen Manipulationen sind eher auf Defizite bei der KI selbst zurückzuführen, zum Beispiel Halluzinationen. Das Erstellen von Fake News oder Deepfakes ist zwar fragwürdig, aber gilt noch nicht in jedem Fall als echte kriminelle Handlung. Zunehmend häufiger wird künstliche Intelligenz jedoch ganz gezielt für kriminelle Aktivitäten missbraucht. Sie senkt die Einstiegshürden und erhöht den Umfang und die Geschwindigkeit bösartiger Handlungen. Codegenerierung, das Erstellen von Malware, Social-Engineering-Angriffe sowie die Datenanalyse im Zusammenhang mit Angriffen verbessern die Qualität der Angriffe (Quelle: › BSI).
Ein weiteres Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz Kriminelle bei Ihren Handlungen unterstützt, ist das Erstellen von Phishing-E-Mails, die bei jedem in der Mailbox landen können. Diese fielen in der Vergangenheit oft durch Rechtschreib- und Grammatikfehler, mangelhafte Übersetzungen oder unpersönlichen Schreibstil auf. Da inzwischen über 86 Prozent dieser E-Mails mit KI generiert wurden, sind diese Erkennungsmerkmale weitgehend verschwunden. Das hat wiederum Auswirkungen auf deren Erfolg. Lag die Klickrate bei herkömmlichen Phishing-E-Mails bei etwa 12 Prozent, hat sie sich bei KI-E-Mails vervierfacht und liegt bei 54 Prozent (Quelle: › Upday / Funke Medien Gruppe).
Insgesamt gesehen gehört künstliche Intelligenz 2026 zu den größten globalen Geschäftsrisiken für Unternehmen. Innerhalb eines Jahres ist sie in der Rangliste der Risiken von Platz 10 auf Platz 2 emporgeschossen und liegt nun mit 31 Prozent hinter „Cyber-Vorfälle“, dem Spitzenreiter mit 42 Prozent (Quelle: › Tagesschau / Allianz Commercial News & Insights).
KI kritisch betrachtet – Zusammenfassung
Dem Thema KI kann sich heute kaum noch jemand entziehen. Sie ist innerhalb weniger Jahre zu einem festen Bestandteil unseres digitalen Lebens geworden – manchmal ohne das es uns bewusst wird. Doch wie bei allen Innovationen gehen auch hier die Meinungen stark auseinander.
Manche sehen sie als Segen: Alles geht viel schneller und einfacher; Zeitersparnis bei der Beschaffung von Informationen, dem Lesen langer Texte, der Erstellung und Analyse von Projekten, Erledigung von Routine-Aufgaben, und vieles mehr.
Andere Meinungen sind etwas differenzierter: So wird sie manchen Bereichen als nützlich empfunden, in anderen jedoch eher kritisch oder als überflüssig betrachtet …
Wieder andere bezeichnen sie sogar als Fluch: Sie fühlen sich verunsichert, sowohl was die Verwendung als auch was die Ergebnisse betrifft oder haben sogar Zukunftsängste hinsichtlich ihres Arbeitsplatzes und der Auswirkungen auf die Presse- und Informationsfreiheit sowie das gesamte soziale Leben, das irgendwann nur noch von Maschinen bestimmt werden würde.
Wie so oft liegt die Wahrheit irgendwo dazwischen. Einerseits vereinfacht und beschleunigt KI viele Aufgaben und Prozesse, andererseits ist sie aber auch mit neuen Herausforderungen verbunden. Voraussetzung für eine produktive Nutzung ist zunächst, den richtigen Umgang mit künstlicher Intelligenz zu lernen und sich auch stets die « Risiken zu vergegenwärtigen. Zwar konnte man auch früher schon nicht alles glauben, was zu Sehen, Hören oder zu Lesen war. In Zeiten der künstlichen Intelligenz ist es aber noch wichtiger geworden, Informationen, Bilder, Videos u. ä. kritisch zu betrachten und zu hinterfragen. Aufgrund der stetigen Optimierung der KI wird jedoch die Einordnung – wahr oder Fake – immer schwieriger. Nicht zuletzt wird das Thema Datenschutz noch wichtiger und die Absicherung gegen Angriffe von Cyber-Kriminellen immer schwieriger.
Zurück zu den Eingangsfragen: Ist KI der perfekte Helfer? – Nein. Macht künstliche Intelligenz das eigenständige Lernen und Denken der Menschen irgendwann überflüssig? – Ebenfalls nein. KI-Systeme bleiben Maschinen, die zwar Teilbereiche der menschlichen Intelligenz nachahmen können, aber eben nicht alle. Sie können assistieren und manche Arbeitsabläufe auch selbständig durchführen. Abgesehen von der technischen Betreuung der Systeme, müssen jedoch alle Handlungen der KI auch weiterhin von Menschen kontrolliert und gegebenenfalls korrigiert oder nachjustiert werden. Auch das Lernen kann sie den Menschen nicht abnehmen, da Menschen nach wie vor fähig sein müssen, Vor- und Nachteile abzuwägen, situationsbezogen zu reagieren sowie miteinander zu kommunizieren, wozu auch das Zeigen von Empathie und Emotionen gehört.
Was kann KI nicht?
Künstliche Intelligenz kann nicht kritisch denken und kann keine echten, situationsbezogenen Emotionen zeigen, da sie selbst keine Empfindungen hat. Streng genommen kann KI gar nicht denken, sondern nur aus vorhandenen Daten, die Menschen „erdacht“ haben, (neue) Kombinationen erstellen. Stehen ihr nur fehlerhafte Informationen zur Verfügung, werden diese Fehler immer wieder in ihre Aktionen eingebaut und weiter verbreitet werden.
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