Wie trotz KI unsere Arbeitsplätze erhalten?

Kernaussage: Damit wir Menschen unsere Arbeitsplätze und die Entscheidungsgewalt über die Künstlicher Intelligenz behalten, müssen wir uns weiterentwickeln und unser analytisch-kreatives Denkvermögen verbessern. Das erfordert auch ein logisches Denkvermögen, denn zu einer Analyse gehört eine logische Schlussfolgerung.

"Welche strukturellen Veränderungen KI auslöst, ist aus Sicht der Wissenschaftler Ole Teutloff und Fabian Braesemann von der Universität Oxford nicht allein eine technologische, sondern auch eine gesellschaftspolitische Frage. KI könne menschliche Arbeit zugunsten von Arbeitgebern ersetzen oder zugunsten von Arbeitnehmern erleichtern. ... Die Forscher Teutloff und Braesemann empfehlen ... grundsätzlich analytisches Denken und unternehmerische Initiative bei Arbeitnehmern zu trainieren. Das sei sinnvoller, als etwa Buchhalter zu Finanzberatern umzuschulen. Es wisse eh niemand, welche Fähigkeiten künftig konkret gebraucht würden." (www.deutschlandfunk.de/kuenstliche-intelligenz-ki-jobs-arbeitsmarkt-100.html, 17.05.26)

Wer könnte diese Frage besser beantworten als ChatGPT selber:

"Künstliche Intelligenz kann als ein weiterer großer Schritt in der Automatisierung des menschlichen Lebens verstanden werden. KI kann Aufgaben übernehmen, die lange als typisch menschlich galten: Sprache verstehen, Texte schreiben, Bilder erkennen, Entscheidungen vorbereiten oder durch die Analyse großer Datenmengen Muster und Regeln erkennen.

Menschen sind besonders stark in Situationen, die Kreativität, Intuition oder sozialen Feinsinn erfordern. Große Kunst, tiefgründige Philosophie oder echte zwischenmenschliche Beziehungen entstehen aus Lebenserfahrung und Emotionen – etwas, das KI nicht besitzt. Menschen können außerdem besser improvisieren und mit völlig neuen oder chaotischen Situationen umgehen, in denen es keine klaren Regeln oder ausreichenden Daten gibt.

Künstliche Intelligenz kann als Verstärker verstanden werden – sowohl im positiven als auch im negativen Sinn. Ein gutes Beispiel sind soziale Netzwerke: KI-Systeme können hilfreiche Informationen verbreiten, aber ebenso Hass, Manipulation oder Propaganda verstärken. Auch im militärischen Bereich wirkt KI wie ein Verstärker, weil Staaten mit ihrer Hilfe schneller überwachen oder automatisierte Waffensysteme entwickeln können. Die wichtigste Frage lautet deshalb nicht, ob KI gut oder schlecht ist, sondern wie Menschen sie einsetzen." (https://chatgpt.com/s/t_6a095eb1279c819197e2d54492a700d0, 17.05.26)

Der obige Text ist aus den ChatGPT-Antworten auf mehreren Fragen zusammengesetzt. Ein Text besteht aus Inhalt und dem Stil, in dem er formuliert wurde. Ich mag den Schreibstil von ChatGPT nicht, aber jeder soll in der Lage sein, seine eigenen Schlussfolgerungen aus dem Original-Inhalt zu ziehen (der Stil ist leicht verändert). Das gilt für alle folgenden Text, die mit ChatGPT als Quelle gekennzeichnet sind.

"Wie der Nobelpreisträger Herbert Simon weise feststellte, hat sich die Bedeutung von 'Wissen' von der Fähigkeit, sich an Informationen zu erinnern und sie zu wiederholen, verschoben zur Fähigkeit, sie zu finden und zu nutzen ..." (https://nap.nationalacademies.org/read/9853/chapter/3#5, 09.02.24, S. 5)

Heutzutage hat sich die Bedeutung von "Wissen" aufs Neue verschoben: Es kommt darauf an, sich selber oder anderen die richtigen Fragen zu stellen, die Antworten auf die Fragen zu finden und nutzen zu können.

Um diese Frage beantworten zu können, müssen wir wissen, was zur KI gehört und was nicht. Oft wird definiert: "KI bezeichnet Systeme, die Aufgaben ausführen, für die menschliche Intelligenz erforderlich ist." Diese Definition erfordert zu wissen, was Intelligenz ist. 

"Intelligenz ... ist die kognitive bzw. geistige Leistungsfähigkeit bei Menschen und zum Teil auch bei Tieren speziell im Problemlösen. (https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenz, 18.05.26)

Ein Problem besteht, wenn es ein Ziel gibt, dass nicht erreicht werden kann. Was für ein Kind ein Problem darstellt, ist für einen Erwachsenen kein Problem. Meiner Meinung nach, ist ein Mensch erst dann intelligent, wenn er schwierige Probleme lösen kann. Je schwieriger die Probleme sind, umso intelligenter ist er. Auch sollten die Probleme, die er lösen kann, nicht nur aus einem Fachgebiet kommen.

Um schwierige Probleme lösen zu können, muss ein Mensch ein gutes analytisch-kreatives Denkvermögen haben und logische Schlussfolgerungen ziehen können. Wer ein Problem duch Zufall löst, ist nicht intelligent. Wenn sich ein "Problem" mit bekannten Regeln lösen lässt, die nur angewendet werden müssen, dann handelt es sich nicht um ein Problem, sondern um eine Aufgabe.

Beispiel: Ein Taschenrechner rechnet schnell, gehört aber nicht zur KI, weil er nur Formeln anwendet, die einprogrammiert wurde.

ChatGPT definiert KI so:

"Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit eines technischen Systems, Informationen zu verarbeiten, aus Daten oder Erfahrungen zu lernen, Muster [Regeln] zu erkennen und auf dieser Grundlage Probleme zu lösen ..." (https://chatgpt.com/s/t_6a0aa99e56e8819187377a75fc0b7b67, 18.05.26)

Meine Definition von Künstlicher Intelligenz: Ein technisches System ist intelligent, wenn es lernen kann, aus Daten Regeln zu erkennen und diese anzuwenden, um schwierige Probleme zu lösen.

Um aus Daten oder Erfahrungen Regeln erkennen und anwenden zu können, wird die Fähigkeit benötigt, analysieren und logisch schlussfolgern zu können. Bei lückenhaften Informationen wird zusätzlich Kreativität benötigt. (Siehe auf Learn-Study-Work "Wie Situationen analysieren" und "Wie kreativ werden".)

"Der 'Future of Jobs Report 2025' vereint die Perspektive von mehr als 1 000 führenden Arbeitgebern weltweit – die zusammen über 14 Millionen Beschäftigte in 22 Branchenclustern und 55 Volkswirtschaften repräsentieren ...

Analytisches Denken bleibt die am stärksten nachgefragte Kernkompetenz unter Arbeitgebern; sieben von zehn Unternehmen halten sie für das Jahr 2025 für unverzichtbar." (www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/, 09.07.25)

Das Bild zeigt eine grobe Einteilung der Künstlichen Intelligenz.

1. Nicht-lernende KI

Die obige (moderne) Definition von KI fordert, dass KI aus Daten oder Erfahrungen lernen kann. Warum gehören dann nicht-lernende KI-Systeme zur KI? 

"In den 1950er- bis 1980er-Jahre galt bereits ein System als KI, wenn es Aufgaben ausführte, die intelligentes Verhalten nachahmen. ... 

Bei nicht-lerneder KI werden die Regeln und Denkmechanismen von Menschen vorgegeben. Die konkreten Lösungen oder Schlussfolgerungen entstehen teilweise selbstständig innerhalb dieses Regelrahmens. Deshalb wirken solche Systeme intelligent, obwohl sie nicht lernen. ... Moderne KI ist überwiegend lernende KI, aber die klassische KI umfasst auch nicht-lernende Systeme." (ChatGPT, 22.05.26)

2. Hybride KI

"Hybride KI kombiniert das Lernen aus Daten (was meist mit neuronalen Netzen geschieht) mit vom Menschen eingegebenen Begriffen, Beziehungen und Regeln.

Neuronale Netze sind sehr gut darin, Muster und Regeln in großen Datenmengen zu erkennen, etwa in Sprache, Bildern oder Sensorwerten. Sie arbeiten jedoch oft wie eine „Black Box“: Man sieht das Ergebnis, aber nicht genau, warum es entstanden ist. Nicht-lernende Systeme dagegen arbeiten mit klaren Regeln und logischen Beziehungen. Ihre Entscheidungen sind meist nachvollziehbar. 

Reine lernende Systeme benötigen oft enorme Datenmengen und sind manchmal erstaunlich anfällig für kleine Fehler. Hybride KI ist robuster." (ChatGPT, 22.05.26)

Fortsetzung folgt ...