März 2021 – populationboom.at

Die Wirtschaftlichkeit und der Nutzen von Künstlicher Intelligenz

Das Zeitalter der elektronischen Computer

Was Computer am besten können, ist Rechnen. Vor den Computern, die wir heute kennen, wurde der Begriff „Computer“ für Menschen verwendet, die buchstäblich rechnen, was wir heute einen „menschlichen Computer“ nennen.

Mit dem Fortschritt der Technologie wurde das Rechnen billiger und schneller, und wir begannen, alles in Begriffen der Arithmetik zu denken. Die Fotografie ist ein gutes Beispiel – historisch gesehen war das Ändern oder Anwenden von visuellen Effekten auf Fotos eine chemische Reaktion. Heute verwenden wir jedoch Algorithmen, die Künstlern und Fotografen über Software-Suiten zur Verfügung stehen, um Effekte mathematisch auf Fotos anzuwenden.

Dies ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie wir denken, wenn die Kosten für eine Ware/Dienstleistung sinken; wir fangen an, darüber nachzudenken, wie wir unsere aktuellen Probleme in Bezug auf diese neue Technologie lösen können. Das Gleiche gilt für KI.

Das Zeitalter des Internets

Als sich das Internet durchsetzte, brachte es große Bewegungen in verschiedenen Branchen mit sich, und es ging um die Reduzierung der Kosten in verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel wurden die Kosten für den Vertrieb von Waren und Dienstleistungen billiger, was die Geburt der eCommerce-Industrie auslöste. Unternehmen änderten schließlich ihre Strategien und überlebten oder starben.

Sobald die Kosten für eine Ware oder Dienstleistung sinken, fangen wir an, sie häufiger zu nutzen, und das können wir auch für das Web beobachten. Dadurch ändert sich auch unsere Denkweise und wir verlagern ganze Branchen ins Internet. Neben dem eCommerce ist ein weiteres Beispiel die Nutzung von Suchmaschinen; wir verwenden nicht mehr Enzyklopädien, um nach Informationen zu suchen, sondern nutzen stattdessen Google oder andere Suchmaschinen.

Das Zeitalter der KI

Die Kosten für KI werden immer billiger, sowohl in Bezug auf die Rechenleistung als auch in Bezug auf die Tools. Jedes neue Tool/jede neue Bibliothek hilft Entwicklern für maschinelles Lernen, weniger Zeit für Vorhersageprobleme aufzuwenden. Als Beispiele hierfür können Googles TensorFlow, AutoML oder auch scikit angeführt werden. Wir können auch die zunehmende Nutzung von GPU-Computing als Beispiel für die Kostenreduzierung in der KI aufzeigen.

Die Umsatzprognose für das nächste Quartal eines Unternehmens ist ein offensichtliches Vorhersageproblem, aber die Entwicklung eines autonomen Fahrzeugs war vor einem Jahrzehnt kein Vorhersageproblem. Die Kostenreduktion in der KI verändert unsere Denkweise, was bedeutet, dass wir begonnen haben, verschiedene Probleme als Vorhersageproblem zu betrachten. Wir haben bereits autonome Fahrzeuge in kontrollierten Umgebungen wie Fabriken eingesetzt, in denen das Fahrzeug mit Hilfe von if-else-Programmierbedingungen programmiert werden konnte. Die Änderung der Denkweise und die Betrachtung als Vorhersageproblem half den Ingenieuren, autonome Autos zu entwickeln, die in der freien Wildbahn eingesetzt werden können.

So funktionierte es im Grunde: Ein Ingenieur brachte einer KI bei, was ein Mensch unter verschiedenen Bedingungen tun würde, und dies ermöglichte die Generierung von Onboard-Software, die es Fahrern ermöglicht, Autos für Tausende von Kilometern zu nutzen, anstatt nach ein paar hundert Kilometern zu ermüden. Die KI lernte, was ein Mensch tun würde, und begann vorauszusagen, was er tun sollte. Dies ist ein sehr gutes Beispiel dafür, wie man über ein Problem in Form von Vorhersagen nachdenkt.

Strategie

Hier ist eine wichtige Frage: Wird KI die Strategie und das Geschäftsmodell von Unternehmen beeinflussen? Wenn Sie KI als ein Vorhersagetool betrachten, das Ihnen hilft, eine Entscheidung zu treffen, ist vielleicht nicht klar, wie sie sich auf die reine Strategie auswirken wird, da sie nur ein weiteres Tool ist, das Ihnen hilft, Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie aber anfangen, KI als ein Vorhersagetool zu betrachten, das mit hoher Genauigkeit prognostizieren kann, kann das die Strategien selbst verändern. Es gibt ein hervorragendes Beispiel in dem Buch Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence.

Wenn wir bei Amazon einkaufen und Waren kaufen, werden die Pakete an unser Büro/Haus geliefert. Man kann diese Methode also als die „Shopping-then-Shipping“-Methode bezeichnen. Wir wissen auch, dass Amazon eine Empfehlungs-Engine hat und Artikel empfiehlt, während Sie auf den Seiten navigieren. Wir kaufen nicht alle empfohlenen Artikel, aber es werden zumindest die Artikel empfohlen, an denen wir interessiert sein könnten. Nehmen wir an, dass Amazon anfängt, mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, was Sie kaufen werden. Wenn Sie anfangen würden, 80 % der empfohlenen Artikel zu kaufen, könnte Amazon beschließen, die Artikel zu versenden, bevor Sie sie überhaupt kaufen – nennen wir das „Versand-den-Einkauf“. Dies ist eine offensichtliche Änderung der Geschäftsstrategie, denn sobald die Artikel bei Ihnen zu Hause ankommen, werden Sie 20 % der Artikel zurückschicken, und die derzeitige Amazon-Preismodellierung basiert nicht auf dieser Annahme. Vielleicht wird Amazon beschließen, einmal pro Woche einen LKW in Ihre Stadt zu schicken, um die zurückgeschickten Artikel abzuholen, und dies wird die Art und Weise, wie Amazon Ihre Kreditkarte belastet, wie es die Artikel verpackt und wie es mit den zurückgeschickten Artikeln umgeht, völlig verändern. All diese Strategieänderung ist der Vorteil von künstlicher Intelligenz, die eine höhere Vorhersagegenauigkeit hat.

Ich glaube, wir können an weiteren Gedankenexperimenten wie dem vorherigen Amazon-Beispiel arbeiten, indem wir einfach darüber nachdenken, was passieren würde, wenn KI mit höherer Genauigkeit vorhersagen könnte.

VORTEILE & RISIKEN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ

WAS IST KI?

Von SIRI bis hin zu selbstfahrenden Autos: Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter. Während in Science-Fiction-Filmen KI oft als Roboter mit menschenähnlichen Eigenschaften dargestellt wird, kann KI alles von Googles Suchalgorithmen über IBMs Watson bis hin zu autonomen Waffen umfassen.

Künstliche Intelligenz wird heute richtigerweise als enge KI (oder schwache KI) bezeichnet, da sie auf eine enge Aufgabe ausgelegt ist (z. B. nur Gesichtserkennung oder nur Internetsuche oder nur Autofahren). Das langfristige Ziel vieler Forscher ist es jedoch, allgemeine KI (AGI oder starke KI) zu schaffen. Während eine enge KI den Menschen bei seiner spezifischen Aufgabe, wie z. B. Schach spielen oder Gleichungen lösen, übertreffen kann, würde eine AGI den Menschen bei fast jeder kognitiven Aufgabe übertreffen.

WARUM KI-SICHERHEITSFORSCHUNG?

Auf kurze Sicht motiviert das Ziel, die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft nützlich zu halten, die Forschung in vielen Bereichen, von Wirtschaft und Recht bis hin zu technischen Themen wie Verifikation, Validität, Sicherheit und Kontrolle. Während es kaum mehr als ein kleines Ärgernis sein mag, wenn Ihr Laptop abstürzt oder gehackt wird, wird es umso wichtiger, dass ein KI-System das tut, was Sie wollen, wenn es Ihr Auto, Ihr Flugzeug, Ihren Herzschrittmacher, Ihr automatisches Handelssystem oder Ihr Stromnetz steuert. Eine weitere kurzfristige Herausforderung besteht darin, ein verheerendes Wettrüsten mit tödlichen autonomen Waffen zu verhindern.

Langfristig ist eine wichtige Frage, was passiert, wenn das Streben nach starker KI erfolgreich ist und ein KI-System in allen kognitiven Aufgaben besser wird als der Mensch. Wie I.J. Good bereits 1965 feststellte, ist die Entwicklung intelligenterer KI-Systeme selbst eine kognitive Aufgabe. Ein solches System könnte sich rekursiv selbst verbessern und eine Intelligenzexplosion auslösen, die den menschlichen Intellekt weit hinter sich lässt. Durch die Erfindung revolutionärer neuer Technologien könnte eine solche Superintelligenz uns helfen, Krieg, Krankheit und Armut auszurotten, und so könnte die Erschaffung einer starken KI das größte Ereignis in der Geschichte der Menschheit sein. Einige Experten haben jedoch die Sorge geäußert, dass es auch das letzte sein könnte, wenn wir nicht lernen, die Ziele der KI mit den unseren in Einklang zu bringen, bevor sie superintelligent wird.

Es gibt einige, die bezweifeln, dass es jemals eine starke KI geben wird, und andere, die darauf bestehen, dass die Erschaffung einer superintelligenten KI garantiert von Nutzen sein wird. Beim FLI erkennen wir beide Möglichkeiten an, erkennen aber auch das Potenzial, dass ein System mit künstlicher Intelligenz absichtlich oder unabsichtlich großen Schaden anrichten kann. Wir glauben, dass die heutige Forschung uns helfen wird, uns besser auf solche potenziell negativen Folgen in der Zukunft vorzubereiten und sie zu verhindern, um so die Vorteile der KI zu genießen und gleichzeitig Fallstricke zu vermeiden.

WARUM DAS AKTUELLE INTERESSE AN KI-SICHERHEIT

Stephen Hawking, Elon Musk, Steve Wozniak, Bill Gates und viele andere große Namen aus Wissenschaft und Technik haben sich in letzter Zeit in den Medien und in offenen Briefen besorgt über die Risiken der KI geäußert, ebenso wie viele führende KI-Forscher. Warum ist das Thema plötzlich in den Schlagzeilen?

Die Vorstellung, dass das Streben nach starker KI letztendlich erfolgreich sein würde, galt lange Zeit als Science-Fiction, die Jahrhunderte oder mehr entfernt ist. Doch dank der jüngsten Durchbrüche sind viele KI-Meilensteine, die Experten noch vor fünf Jahren für Jahrzehnte entfernt hielten, inzwischen erreicht, so dass viele Experten die Möglichkeit einer Superintelligenz zu unseren Lebzeiten ernst nehmen. Während einige Experten immer noch davon ausgehen, dass KI auf menschlichem Niveau noch Jahrhunderte entfernt ist, schätzten die meisten KI-Forscher auf der Konferenz 2015 in Puerto Rico, dass dies vor 2060 der Fall sein wird. Da es Jahrzehnte dauern kann, bis die erforderliche Sicherheitsforschung abgeschlossen ist, ist es klug, jetzt damit zu beginnen.

Da KI das Potenzial hat, intelligenter als jeder Mensch zu werden, haben wir keine todsichere Möglichkeit, vorherzusagen, wie sie sich verhalten wird. Wir können uns nicht auf vergangene technologische Entwicklungen stützen, da wir noch nie etwas geschaffen haben, das die Fähigkeit hat, uns – ob bewusst oder unbewusst – zu überlisten. Das beste Beispiel dafür, was uns bevorstehen könnte, ist vielleicht unsere eigene Evolution. Wir Menschen beherrschen heute den Planeten, nicht weil wir die Stärksten, Schnellsten oder Größten sind, sondern weil wir die Klügsten sind. Wenn wir nicht mehr die Klügsten sind, sind wir dann sicher, dass wir die Kontrolle behalten?

Das FLI vertritt die Position, dass unsere Zivilisation so lange florieren wird, wie wir den Wettlauf zwischen der wachsenden Macht der Technologie und der Weisheit, mit der wir sie verwalten, gewinnen. Im Fall der KI-Technologie ist die Position des FLI, dass der beste Weg, dieses Rennen zu gewinnen, nicht darin besteht, Ersteres zu verhindern, sondern Letzteres zu beschleunigen, indem wir die KI-Sicherheitsforschung unterstützen.