KI: Die Revolution, die Regulierung unmöglich macht

Kategorien: Künstliche Intelligenz, Datenschutz und Recht

Mächtige Systeme haben potentiell eine gute und eine schlechte Seite. Genauso verhält es sich mit aktuellen KI-Systemen. Eine Regulierung der KI wird oft diskutiert. Ich bin der Meinung, diese ist nicht mehr möglich. Der Fortschritt der Künstlichen Intelligenz kann nicht mehr aufgehalten werden. Konkrete Beispiele von meinem lokalen KI-System zeigen dies. Lokal bedeutet übrigens auch beherrschbaren Datenschutz.

Einleitung

Kein Hype mehr, sondern eine Revolution. Das ist KI ab jetzt. Und zwar die wohl größte technologische Umwälzung in der Geschichte der Menschheit. Wer das für übertrieben hält, weiß wahrscheinlich zu wenig über die aktuellen Möglichkeiten, die KI-Algorithmen bieten.

Jedenfalls haben zahlreiche Vertreter aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft sowie der Gesellschaft erkannt, dass die Möglichkeiten KI auch eine Gefahr mit sich bringen. Diese Gefahr soll eingedämmt werden, was als Regulierung bezeichnet wird.

Regulierungen können von Regierungen, Aufsichtsbehörden oder Selbstregulierungsorganisationen durchgesetzt werden. Sie können sich auf verschiedene Bereiche beziehen, wie z. B. Finanzmärkte, Umweltschutz, Gesundheitswesen, Verbraucherschutz oder Arbeitsrecht. Regulierungen sollen dazu beitragen, Missbrauch, Betrug, Monopole und andere unerwünschte Praktiken zu verhindern oder einzuschränken, um ein faires und funktionierendes System für alle Beteiligten zu gewährleisten.

Definition des Begriffs Regulierung gemäß der von mir gefragten KI.

Im Wesentlichen verstehe ich unter Regulierung einen gesetzlichen Rahmen, also verbindliche Vorgaben, die mit Sanktionen bewehrt sind.

Im Folgenden erkläre ich, warum ich das Instrument der Regulierung als nicht mehr möglich ansehe, um die aktuellen Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz einzufrieren oder gar zu reduzieren. Auch eine Verlangsamung des Wachstums dürfte schwierig werden und wenig nützlich sein.

Regulierung von KI ist nicht mehr möglich

Fangen wir mit etwas Positivem an. Die Fähigkeiten heutiger KI-Algorithmen, Modelle und Software-Pakete sind atemberaubend. Damit ist auch gesagt, dass es sowohl um mathematische Modell als auch um Software, Datensätze, fertig trainierte Neuronale Netze und verfügbare Computing-Infrastrukturen geht. Das gab es so bis vor kurzem nicht. Wie oft habe ich schon gehört, auch von Informatikern: Das gab es schon. Stimmt nicht.

Hier ein paar Anwendungen, die mit wenig Aufwand möglich sind und lokal auf eigenen Computer ablaufen können, ohne dass man seine Daten an Microsoft, Google, OpenAI oder Amazon geben muss:

• Wissensassistenten: Wollten Sie nicht schon immer mal über einen Frage-Antwort-Dialog an die Informationen in Ihrem Intranet kommen, die Sie benötigen? Kein lästiges Suchen in Verzeichnissen, keine unbefriedigende Suchmaske mit wenig zielführenden Suchbegriffen. oder wie wäre es mit einer Code-Suche in Ihrem Repository, und zwar über einen Suchbefehl in natürlicher Sprache?
• Textzusammenfassungen: Sie finden einige reale Beispiele in Beiträgen auf Dr. DSGVO.
• Extraktion von Schlagworten: Auch dies habe ich schon selbst programmiert, und zwar als lokales System. Sowohl zum schnellen Textverstehen hilfreich als auch womöglich für die Suchmaschinenoptimierung (solange sie noch nicht voll auf semantischen Suchalgorithmen basiert)
• Ermitteln von beantworteten Fragen: Welche Fragen beantwortet dieser Beitrag? Und wie lautet die Antwort in einem Satz zusammengefasst? Sie finden reale Beispiele in diesem Blog.
• Übersetzungen in andere Sprachen: DEEPL macht einen hervorragenden Job. Aber vielleicht wollen Sie was eigenes, günstigeres oder einfach flexibleres statt einer Black Box? Oder sie möchten eine eigene API bereitstellen.
• Verarbeitung gesprochener Sprache: Transkription, Zeitindexerkennung, Übersetzung, Sprechererkennung, Musik rausfiltern … Text nach Sprache und Sprache nach Text, dann übersetzt in zehn Sprachen. Wie wäre das? Selbst schon gemacht und beeindruckende Ergebnisse erzielt.
• Videogenerierung: Beispielsweise Erzeugen einer animierten, ziemlich realistischen Person, die realitätsnah ihre Lippen zu einem vorgegebenen Text bewegt, während sie diesen Text spricht.
• Erzeugung von Bildern aus Texten: Sie kennen das sicher von DALL-E oder Midjourney. Wie wäre es mit einem eigenen System? Stichworte: Datenschutz, eigene Bilder, höhere Flexibilität, Code Ownership
• Erzeugen von Texten aus Bildern: Erkennen der Bildbestandteile. Was ist auf dem folgenden Bild zu sehen?

Eingabebild (Originalbild):

Die KI hat die Aufgabe, die Bildbestandteile zu erkennen und zu beschreiben.

Hier das Ergebnis:

Die Objekte im Bild wurden zahlreich erkannt, nämlich: Person (2x), Wand, Vorhang, Tisch, Flasche (mehrmals), Papier, Schüssel. Eine Variante des Algorithmus' erkennt sogar das Weinglas, welches im Vordergrund abgeschnitten zu sehen ist. Eine weitere Variante erkennt auch das Rednerpult als solches.

• Bild+Audio zu Video: Erzeugen von 3D-Objekten (in Videoform) aus 2D-Objekten (Bilder), kombiniert mit einer Animation und einer Synchronisation. Hier ein reales Beispiel:

Eingabebild (Originalbild):

Textinput (teils durch KI generiert): Eingabe-Text (Deutsch) –> Ausgabe/Eingabe-Text (Englisch) –> Ausgabe/Eingabe-Audio (kann beliebige Sprache sein, ich habe hier mal spaßeshalber eine Audio-Datei aus einem Text generieren lassen – mit einer KI):

KI-generiertes Ergebnis (Video mit Animation und Audio):

Noch lustiger ist es allerdings mit einer Originalstimme eines amerikanischen Präsidenten. Hier die KI-Ausgabe:

Aus einem zweidimensionalen Bild (plus Audio-Input) wird also ein quasi vierdimensionales Ergebnis (3D Animation + synchrone Audio-Ausgabe). Vielleicht haben Sie bemerkt, dass auch die Physiognomie einberechnet wurde.

Die Berechnung jedes Videos dauerte ca. eine Minute (auf einem halbwegs guten PC). Die Kosten für diese Ergebnisse sind marginal (meine obige Demonstration verursachte bei mir keine Kosten). Weitere Beispiele könnte ich in nahezu endloser Form geben.

Diese Beispiele sind nicht einmal das Maximum dessen, was jetzt möglich ist und was lokal auf meinen Systemen abläuft und ablaufen kann. Die Beispiele dienen nur zur Veranschaulichung und sollen die Phantasie etwas anregen für das, was gerade realisierbar ist. Sicher kennen Sie die ausgereiften Dialoge von ChatGPT. So etwas in der Art kann ich (zumindest ohne große Mühen) in Form eines Frage-Antwort-Assistenten, Wissenssystems oder Textanalyseprogramms jederzeit erstellen.

Die Intelligenz ist universell

Bisher gab es höchstens ziemlich intelligente Systeme, die auf jeweils eine Aufgabe spezialisiert waren. Aber selbst dann waren die Leistungen nicht wirklich überzeugend.

Mir erzählte ein IT-Manager, der bei einem großen deutschen Luftfahrtunternehmen arbeitet, dass sein Unternehmen schon seit ein paar Jahren einen Chatbot einsetzt und dass er die KI-Revolution deswegen nicht sehe. Ich gebe hier mal wieder, was dieser Luftfahrt-Chatbot für das Beschwerde-Management mir heute geantwortet hat:

Meine Frage:

Wie bekomme ich eine Entschädigung für den unpünktlichen Flug gestern?

Antwort des Luftfahrt-Chatbots:

Es tut mir leid, ich konnte Ihre Eingabe nicht verstehen. Bitte nennen Sie mir entweder Ihren Buchungscode oder Ihre Ticketnummer.

Ich finde das ziemlich schwach und unzufriedenstellend. Das Ergebnis hat für mich nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun, sondern eher mit künstlicher Dummheit. In einem anderen Test wollte ich wissen, wie ich eine Entschädigung für den unpünktliche Flug von gestern bekommen kann. Der Chatbot antwortete mir „Ich habe verstanden, dass Sie eine Flug stornieren möchten“. Dass man einen bereits stattgefundenen Flug („gestern“) stornieren kann, ist entweder ein Zeichen einer besondere Kulanz oder von einem unfähigen Chatbot.

Die wahrscheinlich einigen Tausend Euro, die monatlich für diesen durch ein Microsoft-Produkt getriebenen Dienst bezahlt werden, hätte man sich sparen können.

Im Gegensatz hier ein (einfaches) Beispiel dessen, was heutige KI kann:

Als Input wird eine kurze Liste mit Anweisungen genannt, jeweils gefolgt von einem technischen Funktionsnamen (fett gedruckt). Etwa so:

listen to Manfred Mann' Eartch band album on google music: PlayMusic
give me a list of movie times for films in the area: SearchScreeningEvent
I would like to go to the popular bistro in Frankfurt/Main: BookRestaurant
what is the weather like in Kassel: GetWeather

Jetzt wird das KI-System folgendes gefragt:

I want to book a flight for New York:

Antwort des Systems:

BookFlight

Das Erstaunliche daran ist, dass der ermittelte technische Funktionsname gar nicht in der Liste unseres Eingabedatensatzes vorhanden war. Vielmehr hat die KI automatisch das Schema der Funktionsnamen erkannt (etwa „Book“ + „Restaurant“). Weiterhin hat die KI die Semantik der Anweisungen erkannt und eine Transferleistung hin vom Bistro zum Restaurant vollzogen. Final hat die KI dann zur gegebenen Anweisung den fehlenden technischen Funktionsnamen generiert. Besser könnte es ein Mensch auch nicht. Schlechter jedenfalls könnte es aber mit Sicherheit der oben genannte Chatbot des großen deutschen Luftfahrtunternehmens.

Sicher kennen Sie die beeindruckenden Dialoge schon, die Chatbots wie ChatGPT liefern können. Falls nicht, finden Sie hier ein Beispiel für einen Dialog einer KI, die von einem intelligenten Menschen nicht zu unterscheiden ist.

Nachprogrammieren komplexer Algorithmen

Das Übersetzungsprogramm DEEPL (aus Deutschland!) nachzuprogrammieren war noch nie so einfach und schnell möglich wie jetzt. Mit der heutigen KI erhalte ich ein lokales, erweiterbares und anpassbares System, das ohne Drittdienste auskommt.

Aber auch Apps wie Shazam oder SoundHound, die einen Musiktitel erkennen, wenn Sie das Handy nur ein paar Sekunden neben das Radio halten, können mit den KI-Möglichkeiten der Jetztzeit leicht nachprogrammiert werden.

Wenn Sie jetzt nicht beeindruckt sind, ist das Ihr gutes Recht. Sie sind dann jemand, der entweder verwöhnter Konsument oder komplett ahnungslos oder sehr verwöhnter Techniker sind.

Sicher sehen Sie indirekt anhand der Menge an Beispielen, die ich oben und in kürzlichen Beiträgen über KI gegeben habe, dass es nicht so viel Mühe gemacht haben kann, diese Beispiele zu erzeugen. Wie sonst könnte ich so viele Beispiele in so kurzer Zeit geben? Meine Zeit ist mir zu wertvoll, um mich tagelang damit zu beschäftigen, bloße Demonstrationen für Beiträge wie diesen zu generieren, nur um einige Leser von den enormen Fähigkeiten von KI zu überzeugen.

Charakteristik der KI-Fähigkeiten

Wie ich auch zuvor schon beschrieben habe, sind heutige Fähigkeiten künstlicher Intelligenz sehr gut verfügbar. Insbesondere basiert KI auf Hochleistungs-Computern, die sich jeder leisten kann. KI-Modell können heruntergeladen und weiter trainiert werden. Software-Toolkits stehen ebenfalls zum Download zur Verfügung. Offenbar ist KI also frei verfügbar.

Fassen wir zusammen:

• Hardware: Ist frei verfügbar. Sicher wissen Sie, wie man irgendwo einen Computer bestellt. Falls nicht: Mieten Sie sich doch einen Computer, oder auch mehrere.
• Infrastruktur: Ist frei verfügbar. Sicher wissen Sie, wie man Netzwerkkomponenten bestellt und entsprechende Software herunterlädt. Ansonsten mieten oder jemanden beauftragen, der die losen Enden verbindet.
• KI-Software: Frei verfügbar oder auch gegen Geld mietbar.
• KI-Modelle: frei verfügbar und bei Bedarf auf eigener Hardware selbst weiter verbesserbar. Alternativ selbst ein Modell errechnen. Dazu bräuchten Sie allerdings Massendaten. Ach ja, die gibt es ja auch frei Haus bzw. können diese durch Abgrasen des Internets selbst produziert werden. Wem das zu mühselig ist, der kann eine vorhandene KI nutzen, um sich Trainingsdaten zu generieren.
• Offene Kultur: Hat sich im Laufe der Jahre herausgebildet. Die Wissenschaftsszene war schon immer um einen offenen Austausch bemüht. Plattformen wie Github fördern den Austausch von Quelltexten.

Alleine die genannte offene Kultur reicht eigentlich schon als Argument, warum eine Regulierung von KI nicht mehr möglich ist.

Sollte KI demnächst reguliert werden, hätte ich bei mir jedenfalls schon alle nötigen Software-Teile heruntergeladen. Auch eine leistungsfähige Computer-Infrastruktur steht meinem Unternehmen zur Verfügung.

Was soll eigentlich reguliert werden?

Wer eine Regulierung von Künstlicher Intelligenz fordert, sollte jedenfalls konkret werden. Was soll reguliert werden? Sicher nicht Künstliche Intelligenz allgemein, denn dann müssten zahlreiche Alltagsanwendungen eingestellt werden. Ich hätte allerdings nichts dagegen, wenn Spionageeinrichtungen namens Amazon Alexa oder Google Nest verboten werden würden.

Algorithmen kann man nicht regulieren.

Den Verkauf von Computer-Hardware oder den Besitz dieser kann man nicht regulieren.

Die Nutzung vorhandener und schon verfügbarer KI-Modellen kann man nicht verbieten.

Das Anwenden von Intelligenz (Wissenschaft, Forschung, Privatunternehmer, Hobbyforscher und -programmierer) kann man zwar erschweren, aber nicht verbieten, jedenfalls nicht in Deutschland.

Fazit

Viel lieber sollten sich Datenschutzbehörden darum kümmern, dass rechtswidrige Datenlieferungen an Google und andere Unternehmen durch deutsche Verantwortliche nicht weiter stattfinden. Beispiel: Web Tracking. Bußgelder: 0 Euro in Deutschland. Auch einige deutsche Gerichte könnten ein bisschen mehr Lust entwickeln, sich so weit mit Datenschutzfällen zu beschäftigen, dass sie das Problem für die betroffene Person und dieser einen wirksamen Datenschutz zukommen lassen.

Wenn das erledigt ist, können wir anfangen, über das KI-Dings zu sprechen, von dem die meisten nicht wissen, was es ist. Eines ist sicher: KI ist noch technischer als jede Art von Internet-Dings. Das bedeutet aber nicht, dass es nicht wieder Berater gibt, die keine Ahnung davon haben, aus einem völlig anderen Fachgebiet kommen, aber dennoch als Experten für KI auftreten oder meinen, sich mit KI rechtlich beschäftigen zu können, obwohl sie nicht einmal die Grundlagen verstanden haben.

Sehr bald wird es an dieser Stelle weitere Beiträge zur Künstlichen Intelligenz geben. Insbesondere werden Sie weiter über die zahlreichen Möglichkeiten informiert und bekommen konkrete Beispiele serviert. Mein Blog wird über ein Frage-Antwort-System durchsuchbar sein, anstatt nur nach Stichworten zu suchen. Wenn es nicht zu viel Arbeit macht, liefere ich die Antworten vielleicht auch als zusammengefasste Texte. Die Zusammenfassung kann nicht nur extraktiv (Zitate einzelner Sätze), sondern auch abstraktiv erfolgen (Wiedergabe in eigenen Worten).