Fragen zur Künstlichen Intelligenz: Welche Herausforderungen müssen wir bewältigen?

Das Wichtigste in Kürze

• Künstliche Intelligenz bringt zahlreiche Herausforderungen und Fragen mit sich, die dringend gelöst werden müssen.
• Eine Schlüsselherausforderung besteht in der Gewährleistung von Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Systemen.
• Die Integration von ethischen Prinzipien in die KI-Entwicklung ist von entscheidender Bedeutung.
• Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten ist für die KI-Entwicklung entscheidend, kann aber auch problematisch sein.
• Vertrauenswürdigkeit und Sicherheitsaspekte müssen durch rigoroses Testen sichergestellt werden.

Fragen zur Künstlichen Intelligenz: Sind KI-Systeme transparent und erklärbar?

Die Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Systemen gehören zu den drängendsten Fragestellungen in der modernen KI-Entwicklung. Fachleute sind sich einig, dass KI-Systeme nicht nur effizient, sondern auch transparent sein müssen, um das Vertrauen der Benutzer zu gewinnen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Eine Studie von DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) hat gezeigt, dass mehr als 40% der Experten in der KI-Branche glauben, dass Erklärbarkeit essenziell für die Akzeptanz von KI ist.

Ein transparentes System lässt sich durch seine Fähigkeit auszeichnen, seine Entscheidungsprozesse nachvollziehbar darzustellen. Doch wie erreicht man dies bei komplexen Modellen, wie neuronalen Netzen, die oft als „Black Box“ bezeichnet werden? Der Schlüssel liegt in der Entwicklung von Methoden und Tools, die es ermöglichen, Einblicke in die Entscheidungsfindung der Modelle zu gewähren. Methoden wie Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) oder Shapley-Werte bieten Ansätze, um die Entscheidungen von Modellen verständlicher zu machen.

Zitate wie das von Tim Berners-Lee, dem Erfinder des World Wide Web, der sagte: „KI-Modelle müssen nicht nur genau, sondern auch erklärbar sein, um ethisch korrekt zu sein“, unterstreichen die Bedeutung der Erklärbarkeit von KI. Es ist nicht ausreichend, dass ein System einfach funktioniert; Fachleute und Nutzer müssen nachvollziehen können, wie und warum Entscheidungen getroffen werden.

In einer Umfrage des Pew Research Centers gaben 58% der Experten an, dass ihnen transparente Entscheidungsprozesse wichtiger sind als die Genauigkeit der Entscheidungen selbst. Diese Tendenz zeigt, dass die Transparenz nicht nur ein „Nice-to-have“, sondern ein wesentliches Element für die Integration von KI in gesellschaftlich relevanten Bereichen wie Gesundheitswesen, Justiz und dem Versicherungswesen ist.

Künstliche Intelligenz Fragestellung: Wie integrieren wir Ethik in KI-Systeme?

Die Integration ethischer Prinzipien in KI-Systeme ist mehr als nur eine technische Herausforderung; es ist eine dringende Fragestellung, die Fachleute dazu zwingt, sich mit den Auswirkungen und den Konsequenzen ihrer Arbeit auseinanderzusetzen. Ethik in der KI bedeutet, dass die Systeme die Werte ihrer Benutzer und der Gesellschaft respektieren und schützen müssen. Eine Umfrage von TechRepublic hat gezeigt, dass 57% der befragten KI-Fachleute regelmäßige ethische Bewertungen als notwendig erachten.

Yoshua Bengio, einer der Pioniere des Deep Learning, hat treffend angemerkt: „Ethische KI bedeutet, dass wir die Entscheidungsprozesse unserer Systeme so gestalten, dass sie die gleichen moralischen Standards widerspiegeln, die wir in der realen Welt anwenden würden.“ Dies unterstreicht die Notwendigkeit eines integrierten ethischen Rahmens bei der Konzeption und Implementierung von KI, der sicherstellt, dass Ungerechtigkeiten oder Diskriminierungen vermieden werden.

Ein zentraler Aspekt ist die Frage der Bias in den Datensätzen, auf denen KI-Systeme trainiert werden. Bias kann sich auf viele Arten manifestieren und dazu führen, dass Systeme ungerechte Entscheidungen treffen, die Minderheiten benachteiligen. So fanden Forscher der Stanford University in einer Studie heraus, dass 59% der untersuchten KI-Systeme diskriminierende Tendenzen aufwiesen. Um dem entgegenzuwirken, bedarf es einer kontinuierlichen Überwachung und Anpassung der Systeme.

Die Europäische Union hat einige Initiativen ins Leben gerufen, um klar definierte ethische Leitlinien für KI-Entwicklungen zu schaffen. Ihr Ansatz basiert auf dem Verständnis von ethischen Prinzipien wie Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz, die als Grundpfeiler dienen. Diese Leitlinien sind nicht nur theoretisch, sondern sollen Entwickler aktiv dabei unterstützen, ethische Überlegungen in die Praxis umzusetzen.

Schneller Tipp: Wie erhalte ich Zugang zu hochwertigen Daten für KI?

Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von KI-Projekten. Daten sind das Lebenselixier der künstlichen Intelligenz, denn ohne präzise und umfangreiche Datensätze bleibt jedes KI-Modell unzureichend. Doch viele Fachleute stehen vor der Frage, wie sie an diese wertvollen Ressourcen gelangen können, ohne gegen ethische oder datenschutzrechtliche Bestimmungen zu verstoßen. Das European Data Portal verzeichnet einen Anstieg von 30% bei offenen Datenallianzen über die letzten fünf Jahre, was zeigt, dass offene Daten eine zunehmend wichtige Quelle darstellen.

Es lohnt sich, systematisch nach öffentlichen Datenbanken und Open-Data-Initiativen Ausschau zu halten. Diese Initiativen bieten Zugang zu einer Vielzahl von Datenquellen, darunter Regierungsstatistiken, wissenschaftliche Studien und nicht proprietäre Unternehmensdaten. Doch Vorsicht: Nicht alle verfügbaren Daten sind von hoher Qualität. Es ist wichtig, Datensätze genau zu überprüfen und zu reinigen, um die Güte und Validität sicherzustellen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Bildung von Datenpartnerschaften und -kooperationen. Solche Partnerschaften können Unternehmen mit den benötigten Daten versorgen, während die rechtlichen Rahmenbedingungen eingehalten werden. Der Aufbau von Beziehungen zu Universitäten, Forschungseinrichtungen oder anderen Unternehmen kann ein effektiver Weg sein, um Zugang zu speziellen, ansonsten schwer zugänglichen Datensätzen zu erhalten.

Ein Beispiel für eine erfolgreiche Datenpartnerschaft finden wir bei Google und der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), die zusammenarbeiten, um Wettervorhersagemodelle zu verbessern. Durch die Kombination von technologischer Expertise und reichhaltigen Datensätzen wurde es möglich, die Genauigkeit der Vorhersagen erheblich zu erhöhen.

Mythen: Welche Missverständnisse gibt es bei der KI?

Der Bereich der künstlichen Intelligenz ist von zahlreichen Mythen und Missverständnissen umgeben, die das Verständnis und die Akzeptanz sowohl in der Bevölkerung als auch unter Fachleuten beeinflussen können. Eine weit verbreitete Annahme ist, dass KI in naher Zukunft menschliches Urteilsvermögen vollständig ersetzen wird. Dies ist jedoch weit von der Realität entfernt, da aktuelle KI-Systeme stark spezialisiert und nicht in der Lage sind, kontextübergreifend zu denken oder ein richtiges Urteilsvermögen zu entwickeln.

Ein anderes populäres Missverständnis ist die Vorstellung, dass KI-Systeme automatisch von selbst intelligent werden und weiterlernen. In der Realität benötigen alle derzeit existierenden KI-Systeme ständig neue Daten und menschliche Überwachung, um sich zu verbessern oder zu lernen. Eine Studie von Accenture aus dem Jahr 2021 fand, dass 62% der befragten Unternehmen der Ansicht sind, dass KI ohne fortlaufende Betreuung durch Experten an Effizienz und Genauigkeit einbüßt.

Ein weiteres häufiges Missverständnis betrifft die Rolle von KI in der Arbeitswelt. Viele glauben, dass KI massenhaft Arbeitsplätze vernichten wird, ohne neue zu schaffen. Während es stimmt, dass Automatisierung einige Jobs überflüssig machen wird, zeigen Studien, dass neue Arbeitsfelder und Berufsbilder entstehen, die ganz neue Fähigkeiten und Qualifikationen erfordern.

Elon Musk, CEO von Tesla und SpaceX, äußerte sich zu diesem Thema: „KI kann menschliche Fähigkeiten ergänzen, aber sie wird sie nicht ersetzen. Die Herausforderung besteht darin, wie wir diese Technologie lenken.“ Diese Aussage unterstreicht das Potenzial von KI als Hilfsmittel und nicht unbedingt als Konkurrenz zu menschlichen Arbeitskräften.

Fachleute sollten sich dieser Mythen bewusst sein und dazu beitragen, falsche Vorstellungen zu widerlegen. Es ist wichtig, das wahre Potenzial und die Grenzen der KI transparent zu kommunizieren, um fundiertes Vertrauen in diese Technologie zu schaffen.

Häufige Fehler: Welche Fallen gibt es bei der Implementierung von KI?

Die Implementierung von künstlicher Intelligenz birgt zahlreiche Fallstricke, die selbst erfahrene Fachleute manchmal übersehen. Einer der häufigsten Fehler liegt in der Auswahl oder dem Management von schlechten Daten. Ein KI-Modell kann nur so gut sein wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen unweigerlich zu ungenauen oder verzerrten Ergebnissen. In der KI-Szene wird oft der Ausdruck „Garbage in, Garbage out“ verwendet, um dies zu verdeutlichen.

Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, die Komplexität der Modelle zu unterschätzen oder zu missverstehen. Oft werden übermäßig komplexe Modelle eingesetzt, wenn einfachere Lösungen ausreichen würden. Dies kann sowohl zu unnötigem Ressourcenverbrauch als auch zu komplizierten Erklärungsproblemen führen. Eine Umfrage von MIT Sloan Management Review hat offenbart, dass über 50% der Fachleute KI-Modelle überentwickeln und dadurch Effizienz und Verständlichkeit einbüßen.

Eine fehlende oder unzureichende Integration von Zuständigen für Ethik und Recht während des Entwicklungsprozesses kann ebenfalls zu schwerwiegenden Problemen führen. Viele Unternehmen und Organisationen fokussieren sich auf das technische Potenzial und vernachlässigen die ethische und rechtliche Machbarkeit ihrer Lösungen, was zu Fehlinvestitionen und Reputationsschäden führen kann.

Einer der pragmatischsten Ansätze zur Vermeidung solcher Fehler ist die Einführung robuster Test- und Validierungsphasen sowie die frühzeitige Einbindung verschiedener Stakeholder. Diese Maßnahmen helfen, die realen Anforderungen besser zu verstehen und sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle den gewünschten Zweck erfüllen.

Ein weiteres Zitat von Danielle Brown, Chief Diversity & Inclusion Officer bei Google: „Ein umfassender und inklusiver Ansatz kann die Fehlerquote bei der KI-Entwicklung erheblich reduzieren. Vielfalt ist in der Planung und Wartung entscheidend.“ Diese Aussage unterstützt die Notwendigkeit eines ausgewogenen Teams und einer durchdachten Strategie.

Anleitung: Wie können Fachleute vertrauenswürdige KI entwickeln?

Der Aufbau von vertrauenswürdiger KI ist eine hochkomplexe Herausforderung, die sich über technische, ethische und regulatorische Disziplinen spannt. Zunächst einmal bedeutet Vertrauenswürdigkeit, dass ein KI-System zuverlässig arbeitet und transparente, nachvollziehbare Ergebnisse liefert. Dies kann durch Ansätze wie Responsible AI, die Entwicklung von Erklärungsmodellen und die Anwendung strenger Sicherheitsprotokolle erreicht werden.

Ein kritischer Punkt ist die Einbindung interdisziplinärer Teams, bestehend aus Technikern, Ethikern, Juristen und Fachleuten aus den jeweiligen Einsatzbereichen. Diese Teams können sicherstellen, dass verschiedene Perspektiven berücksichtigt werden, was die Robustheit und Akzeptanz der Systeme erhöhen kann. Laut einer Umfrage von McKinsey sehen 74% der KI-Experten interdisziplinäre Zusammenarbeit als den Schlüssel zur Schaffung vertrauenswürdiger Systeme.

Die Implementierung von regelmäßigen Audits und Evaluierungen ist ebenso zentral. Ein solches Audit sollte sowohl technologische als auch ethische Standards prüfen und sicherstellen, dass das System den Anforderungen der Nutzer gerecht wird und keine ungewollte Diskriminierung stattfindet. Diese Audits schaffen Bewusstsein und Vertrauen sowohl intern als auch extern.

Eine besondere Strategie umfasst den Ansatz der kontinuierlichen Verbesserung. Dies beinhaltet nicht nur das laufende Training von Systemen mit aktualisierten und verbesserten Datensätzen, sondern auch die regelmäßige Anpassung der Algorithmen, um mit den sich wandelnden Anforderungen und Normen Schritt zu halten. Microsoft hat in seiner AI-Entwicklung erfolgreich einen proaktiven, adaptiven Ansatz implementiert, der von Beginn an auf Vertrauen und Transparenz aufbaut.

Frage: Sind Maschinen irgendwann besser im Entscheiden als Menschen?

Die Frage, ob Maschinen irgendwann besser im Entscheiden sind als Menschen, ist sowohl provokant als auch nachdenklich. Künstliche Intelligenz hat bereits gezeigt, dass sie in spezifischen, klar definierten Aufgaben wie Schach oder Go sehr effektiv sein kann. Diese Szenarien profitieren von der Datenverarbeitungsfähigkeit und den algorithmischen Stärken der KI, die menschliche Ressourcen bei weitem übertreffen. Jedoch nach wie vor bleibt der Mensch unübertroffen, wenn es um Bereiche geht, die Empathie, Kontextverständnis oder moralisches Urteilsvermögen erfordern.

Fachleute heben hervor, dass Maschinen keine inhärente Fähigkeit zum moralischen Urteilen besitzen. Obwohl sie Muster erkennen können, basiert ihre Entscheidungsfindung auf Daten und Algorithmen, nicht auf menschlichen Werten. Dies wurde auch von Yann LeCun, einer Größe im Bereich maschinelles Lernen, so postuliert: „Maschinen archivieren Wissen, nicht Weisheit.“ Die Fähigkeit, moralische und ethische Erwägungen einzubeziehen, bleibt eine einzigartige menschliche Eigenschaft.

Gleichzeitig ist es wichtig, die spezifischen Stärken und Schwächen beider – Menschen und Maschinen – zu würdigen und symbiotisch zu nutzen, um effektivere Entscheidungsprozesse zu fördern. Maschinen können in Bereichen, die eine große Datenmenge, Geschwindigkeit und Konsistenz erfordern, überlegene Leistungen erbringen, beispielsweise in der medizinischen Diagnostik. Auf der anderen Seite sind kreative Problemlösung und interpersonelle Interaktionen nach wie vor Domänen, in denen Menschen unverzichtbar sind.

Die Zukunft könnte in der Entwicklung sogenannter „Hybrid-Systeme“ liegen. Diese Systeme kombinieren die Rechenleistung von Maschinen mit kreativem und kritischem Denken der Menschen. Das Ziel wäre es hier nicht, den Menschen zu ersetzen, sondern seine Fähigkeiten zu erweitern. Aufgrund der stetigen Fortschritte in der KI-Forschung ist es eine faszinierende Frage, wie weit Maschinen in Zukunft unsere Entscheidungsprozesse ergänzen könnten, aber bis zur vollständigen Verdrängung ist der Weg noch weit.

Frage: Wären die Menschen besser dran, wenn wir weniger KI in unserem Alltag hätten?

Diese Frage provoziert eine grundlegende Debatte über den Nutzen und die Abhängigkeit von Technologie in unserer modernen Welt. Künstliche Intelligenz hat unser Leben in vielerlei Hinsicht verbessert, sei es in Form von personalisierten Empfehlungen, effizienteren Suche- und Abrufsystemen oder bei der Automatisierung von Routineaufgaben, die Zeit und Ressourcen sparen. Aber die eigentliche Herausforderung ist, wie zielführend die Nutzung von KI wirklich ist und ob sie in allen Bereichen uneingeschränkt zu empfehlen ist.

Ein Hauptaspekt bei der Betrachtung dieses Themas ist die Wahrung der menschlichen Autonomie. Je mehr wir uns auf KI verlassen, desto größer ist das Risiko einer zunehmenden Abhängigkeit von Algorithmen und Maschinen, die unseren Alltag strukturieren. Die Frage muss dabei immer sein: Handeln wir aus Bequemlichkeit, weil der Einsatz von KI es ermöglicht, oder verlieren wir schrittweise die Fähigkeit zur selbstbestimmten Entscheidung? Menschen profitieren zweifellos von der Anpassungs- und Lernfähigkeit von KI, aber es gibt klare Grenzen, besonders dort, wo ethische oder moralische Entscheidungen getroffen werden müssen.

Eine mögliche Rückkehr zu weniger technologieintensiven Lebensstilen könnte eine Entlastung bedeuten, zumindest theoretisch. Der bewusste Verzicht auf übermäßige Automatisierung könnte uns helfen, Fertigkeiten wiederzuentdecken, die in den Hintergrund getreten sind: Kreativität, soziale Interaktion und manuelle Tätigkeiten, um nur einige zu nennen. Allerdings bedeutet weniger Technologie nicht zwangsläufig ein höheres Lebensniveau. Die Herausforderung besteht darin, eine Balance zu finden, die technologische Vorteile ausnutzt, ohne die Urteilsfähigkeit und das persönliche Wachstum der Nutzer zu behindern.

Zusammengefasst könnte die Gesellschaft davon profitieren, KI bewusster und zielgerichteter einzusetzen, um ihre Vorteile zu maximieren, während negative Auswirkungen minimiert werden. Individualisierte Ansätze für den Einsatz von KI könnten die Antwort darauf sein, wie ihre Rolle im Alltag sinnvoll und nutzbringend gestaltet werden kann, anstatt sie ganz zu eliminieren.

Frage: Werden wir mit KI endlich Sätze vollständig verstehen können?

Die rasante Entwicklung in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hat tatsächlich vielversprechende Fortschritte gezeigt, aber auch deutliche Grenzen aufgezeigt. KI kann heute Text analysieren, Muster erkennen und Zusammenhänge bis zu einem gewissen Grad verstehen. Systeme wie GPT-3 von OpenAI oder BERT von Google demonstrieren beeindruckende Fähigkeiten, Texte zu generieren und natürlich wirkende Dialoge zu simulieren. Dennoch bleibt die Frage bestehen: Werden Maschinen jemals menschliche Feinheiten, Ironie oder kulturelle Kontexte genau erfassen können?

Die Antwort darauf ist vielschichtig. Während die Technik einen weiten Weg zurückgelegt hat, bleiben semantische Nuancen, regionale Unterschiede und emotionale Kontextualisierung große Herausforderungen. KI-Systeme arbeiten auf Basis riesiger Datenmengen, die sie erlernen müssen, wodurch sie präzisere Worterkennungen und Satzbildungen vornehmen können. Die Grenze jedoch wird durch den Umstand markiert, dass es nicht an strukturierten Daten selbst allein liegt, sondern an der dynamischen kulturellen Vielfalt und dem Facettenreichtum der menschlichen Kommunikation.

Die Fähigkeit von KI, menschliche Sprache vollständig zu verstehen, ist durch das, was als „kulturelle Resonanz“ bezeichnet werden kann, begrenzt. Wörter tragen nicht nur Bedeutung, sondern auch subtile soziale Implikationen, die durch Erfahrung und menschliche Interaktion geprägt werden. Zuvorderst entscheidet der Kontext darüber, wie wir Sprache interpretieren, und Maschinen fehlt nach wie vor die Fähigkeit, diesen Kontext in seiner gesamten Komplexität zu verinnerlichen.

Unabhängig von diesen Einschränkungen wird die fortschreitende Entwicklung von NLP-Systemen kontinuierlich die Lücke schmälern. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass KI als Hilfsmittel gesehen wird, das menschliche Interaktionen unterstützt, ohne den Anspruch zu haben, alle kulturellen und semantischen Feinheiten vollständig zu verstehen. Maschinen bieten ein hervorragendes Potenzial zur Erleichterung der durch Sprachbarrieren eingeschränkten Bereiche, aber der vollkommene Ersatz menschlicher Sprachkompetenz bleibt utopisch.

Frage: Sollte KI selbst in ethische Diskussionen einbezogen werden?

Dieser Gedanke entwickelt sich zunehmend zu einer spannenden Debatte in der KI-Forschung. Die Vorstellung, dass KI-Systeme selbst an ethischen Diskussionen teilnehmen könnten, mag fremd erscheinen, wirft jedoch tiefgründige Fragen über ihre Rolle und Verantwortung auf. Hauptsächlich geht es darum, ob maschinelle Systeme, die keine eigenen moralischen Kompasse haben oder entwickeln können, bei Entscheidungen helfen sollten, die eindeutig ethische Konsequenzen nach sich ziehen können.

Kritiker argumentieren, dass KI nicht dazu in der Lage ist, die Komplexität menschlicher ethischer Urteile nachzubilden, denn dies erfordert ein Verständnis von gesellschaftlichen Normen und subjektiven Wertvorstellungen, die weit über binäre Entscheidungsregeln hinausgehen. Auf der anderen Seite gibt es Argumente, die vorschlagen, dass die Einbeziehung maschineller Assistenz bei ethischen Überlegungen Klärungshilfe bieten könnte – insbesondere in sachlichen, datenintensiven Diskussionen, die von menschlichen Vorurteilen befreit werden könnten.

Berücksichtigt man jedoch die schiere Menge und Komplexität der möglichen ethischen Dilemmas, bleibt die Rolle von KI darauf beschränkt, als unterstützendes Werkzeug zu agieren – wenn überhaupt. KI sollte verwendet werden, um Optionen bereitzustellen, Berichte zu generieren oder die Reichweite von Datenanalysen zu erweitern, ohne jedoch als moralischer Entscheidungsinstanz zu fungieren. Bei der Definition von Regeln und Richtlinien sollten Ethiker und Spezialisten federführend mitgestalten.

Mit dem zunehmenden Einfluss von KI auf soziale und wirtschaftliche Aspekte der Gesellschaft ist es jedoch notwendig, klare ethische Grenzen und Regelwerke für ihre Nutzung zu schaffen. Die Rolle der KI in ethischen Fragestellungen bleibt effektiv eine Frage der richtigen Anwendung durch Menschen. Dies sichert die Kontrolle und Ausrichtung darauf, dass KI-gestützte Entscheidungen letztendlich menschlichen Prinzipien und Normen dienen.

Frage: Kann KI kreativ sein?

Die Frage nach der kreativen Fähigkeit von Künstlicher Intelligenz ist ein häufig diskutiertes Potenzial, das allerdings unterschiedlich bewertet wird. Momentan zeigt die KI bereits beeindruckende Fähigkeiten in Bereichen wie der Generierung von Kunstwerken, Musik oder sogar bei der Erstellung von literarischen Texten. Dies wirft die Frage auf: Was bedeutet es tatsächlich, kreativ zu sein, und kann sich KI in diesem Bereich mit menschlichen Schöpfungen messen?

Kreativität definiert sich oft durch Originalität und die Fähigkeit, bestehende Ideen oder Komponenten auf neue Weise miteinander zu kombinieren. Algorithmen, besonders in neuralen Netzen trainierte wie GANs (Generative Adversarial Networks), sind darauf ausgelegt, beeindruckende Darstellungen oder Simulationen bestehender Werke auszugestalten. Jedoch agieren sie hauptsächlich innerhalb der Grenzen bereits vorhandener Datenstrukturen und Muster, was die Vorstellungskraft bis zu einem gewissen Grad dimmt.

Hier kommt der wesentliche Unterschied zwischen KI-gesteuerter „Kreativität“ und menschlicher Kreativität zum Tragen: Menschen haben die Fähigkeit, auf unstrukturierte Inspirationen zuzugreifen oder beabsichtigte Unvorhersehbarkeiten einzubringen – welche nicht linear oder datengetrieben sind. Künstler, erdacht aus Erlebniswelten und Emotionen, bringen Zusammenhänge in ihre Arbeit ein, die unvorhergesehen sind.

Trotzdem ergibt sich für KI eine vielversprechende Rolle in der Kreativität als Katalysator oder Partner: Sie kann Inspiration bieten, Ideen beschleunigen und neue Möglichkeiten bei der Gestaltung komplexer Projekte eröffnen. Diese „ko-kreative“ Funktion bietet ein anregendes Bedingungsumfeld, wo Mensch und Maschine fusionieren, um Neues zu gestalten. Die Zukunft kreativer Prozesse könnte durchaus hybride Systeme hervorbringen, die menschliche Intuition und technologische Präzision vereinen, aber ob Maschinen jemals in der Lage sein werden, autonom zu schaffen, bleibt abzuwarten.