KI: Hype für manche, Arbeitsrevolution für andere

Künstliche Intelligenz versteht nicht, ersetzt aber bereits Arbeitsplätze

Ein Gesprächspartner antwortete in Kursivschrift mit makellosen Aufzählungszeichen und perfekten Absätzen. Mehrere Diskutanten reagierten auf ihn, als wäre er ein Mensch. Es war ChatGPT. Diese Episode fasst den Kern der Debatte zusammen: Ist künstliche Intelligenz eine laufende technologische Revolution oder ein Hype? Ein Teil der Diskussion behauptet sogar, sie diene nur der Freizeitgestaltung der Jüngsten.

Zwei Jahre nachdem ein Konversationsmodell den Sprung zum Massenmarkt geschafft hat, dreht sich die Diskussion nicht mehr darum, ob die Maschine gut schreiben kann, sondern ob es noch sinnvolle menschliche Arbeit gibt. Und es gibt Argumente in beide Richtungen.

Warum sagen einige, KI sei nur ein Wortmischer?

Das schärfste Argument bestreitet nicht die Ergebnisse, sondern das Wort „Intelligenz“. KI hat nichts von einem I, fasst eine Position zusammen. Das Angebot von heute sei ein statistisch verstärkter Wortmischer, ohne tiefes oder oberflächliches Verständnis, nur linguistische Kookkurrenz in riesigen Korpora.

Auf dieser Grundlage häufen sich die Beispiele. Ein System erfasst nicht die Ironie, wenn jemand zu spät von der Arbeit kommt – und zwar nicht im Sinne einer temporären Verspätung; auch den Witz darüber, ob man im Raum oder in der Zeit bremst, versteht es nicht. Ein Bild zu etikettieren bedeutet nicht, die dahinterliegende Geschichte zu verstehen. Ein Teilnehmer erinnert daran, dass Hubert L. Dreyfus bereits in den Neunzigern solche Argumente vorbrachte, die seiner Meinung nach immer noch gültig sind.

Daraus folgt die Diagnose einiger Experten: Es fehlt nicht an „tiefem“ Verständnis, es gibt gar keines. Das Modell ordnet Wahrscheinlichkeiten. Oft richtig zu liegen, ist nicht dasselbe wie Wissen.

Wo KI bereits Technologie und Arbeitsplätze ersetzt

Dem konzeptionellen Skeptizismus steht eine Liste von Anwendungen gegenüber, die keine Demonstrationen mehr sind: Videobearbeitung (Upscaling und Frame-Generierung), Cybersicherheit und Big-Data-Analyse. Einige Teilnehmer behaupten, dass Unternehmen bestimmter Größe diese Tools zur Steigerung ihrer Produktivität eingeführt haben und dass wer sie nicht beherrscht, weniger Chancen hat.

Das meistgenannte Beispiel ist nicht literarisch, sondern wissenschaftlich: Eine KI hat entdeckt, wie Proteine sich falten, ein Problem, das jahrzehntelang festgefahren war. Im militärischen Bereich wird behauptet, Russland nutze bereits Drohnen mit Unterstützung solcher Systeme, um Ziele in Echtzeit zu überwachen. Und im Büroalltag wird ein tausendseitiges englisches technisches Handbuch kein Hindernis mehr: Man fragt in natürlicher Sprache nach und erhält Antworten.

Hier liegt der unbequeme Detail. Das Tool kann ein riesiger Papagei sein und trotzdem ein Papagei, der Stunden spart. Die vollständige Aufschlüsselung dieser Einsparungen, Posten für Posten, macht die Diskussion zu etwas mit realen Konsequenzen.

Werden 60 % der Arbeitsplätze verschwinden?

Manche setzen eine Zahl auf die Bedrohung: das Ende von 60 % der Arbeitnehmer, sofort. Diese Prognose stützt sich nicht auf Daten, sondern nur auf Analogien.

Das klassische Gegenargument ist historisch. Der IT-Boom sollte die Beschäftigung auslöschen, tat es aber nicht; wer dies schreibt, begann mit einem Amstrad 128. Die accompanying Fangfrage ist einfach: Wenn Technologie Arbeitsplätze zerstört, warum gibt es dann in Mauretanien mehr Arbeitslosigkeit als in Japan?

Andere Stimmen relativieren die Dramatik: Es seien Werkzeuge, die die Produktivität steigern, aber menschliche Experten benötigen, um die Ergebnisse zu validieren. Mit einer Nuance, die niemanden beruhigt: Wenn ihre Nutzung verbreitet ist, wird der Preis für diesen Bericht gegen Null tendieren.

Was eine KI nicht riechen oder sich merken kann

Hier verlässt das Argument die Technik und tritt in die Biografie ein. Jemand, der 55 Jahre alt ist, erzählt, dass ein Geruch, ein Geräusch oder ein Bild ihn zurück an seinen Kindergartenplatz bringt. Der Geruch der DACS-Wachsmalstifte, die Iter-Sopena-Wörterbücher mit Fähnchen und Anatomietafeln, Kinder, die verbotene Wörter suchten, um zu lachen.

Keine Maschine weiß, wonach das riecht. Ihr fehlen eigene Erinnerungen, geteilte Erinnerungen und die damit verbundene Emotion. Wahrnehmung – so lautet ein weiterer Beitrag – bedeutet nicht, Daten anzusammeln, sondern unsichtbare Beziehungen für das innere Auge zu sehen. Das, falls es existiert, geht den Daten voraus.

Man kann diskutieren, ob all das nötig ist, um es Intelligenz zu nennen. Was nicht diskutiert wird, ist, dass manche glauben, sie werden sterben, ohne ein System gesehen zu haben, das die Neugier, Emotionalität und Lernfähigkeit eines zehnjährigen Kindes besitzt.

Die Blase, die Energie und das gedruckte Geld

Die letzte Front ist finanziell. Der Energieverbrauch dieser Systeme ist hoch und die Rechnung unangenehm. Der Moment wird mit anderen jüngeren Versprechen verglichen – dem Metaverse, das kürzer hielt als eine Mode – und Technologien, die alles heilen sollten, wie der Entschlüsselung des genetischen Codes oder dem Elektroauto.

Die bitterste Lesart besagt, dass dies alles Marktnischen sind, um frisch gedrucktes Geld zu bewegen und den Laden am Laufen zu halten. Die pragmatische Lesart antwortet, dass eine Blase und eine nützliche Technologie sich nicht ausschließen: Aktienpreise können aufgeblasen werden und gleichzeitig die Art der Arbeit verändert werden.

In der Mitte bleibt ein Detail, das verwirrt. Bereits 1994 konnte man eine in Prolog erstellte Datenbank in natürlicher Sprache abfragen. Dreißig Jahre später lautet die Frage immer noch dieselbe: Wenn es Wörter mit Statistik ordnet, ist es dann Intelligenz oder Klempnerei?