Künstliche Intelligenz

Die Beschäftigung mit Künstlicher Intelligenz (KI) ist für Bildung für Nachhaltige Entwicklung (BNE) wichtig, da KI bereits viele Bereiche durchdringt und in Zukunft eine noch grössere Rolle spielen wird. Lernende sollten verstehen, wie KI Nachhaltigkeit beeinflusst, welche ethischen Fragen sich stellen und welches interdisziplinäre Wissen notwendig ist, um KI zu betrachten. Durch die Auseinandersetzung mit KI können Lernende lernen, Entscheidungen zu treffen, die Nachhaltigkeit fördern und negative Auswirkungen von KI vermeiden. (Text erstellt von ChatGPT)

Einleitung

Die BNE-Ausführungen sind auch als Download verfügbar: BNE-Relevanz (pdf)

éducation21 ermöglicht Lehrpersonen und Schulen einen niederschwelligen Zugang zu BNE im Unterricht und in der Schule. Dafür ist vor allem wichtig, die ökologischen und sozialen Dringlichkeiten zu kennen, durch die das Thema an Relevanz gewinnt. Dazu gehört auch die Beantwortung der Frage, welche Bedeutung das Thema für den konkreten Alltag der Lernenden hat. Die folgenden ausgewählten Überlegungen basieren auf dem Hintergrundwissen.

1. BNE-Relevanz

Warum gehört das Thema KI in den Unterricht? Ob in Smartphones oder Computern, Haushaltsgeräte, Online-Suchmaschinen, Social Media, verschiedenem Spielzeug, Games und vielem mehr; Lernende sind heute schon von KI umgeben, Tendenz steigend. Vor allem müssen sich auch Schulleitungen und Lehrpersonen längers je mehr fragen, wie viel KI, sofern finanzierbar, sie in ihrer Schule bzw. ihrem Unterricht wollen. Vor allem KI-basierte Lernprogramme versprechen einen grossen Lernfortschritt, da sie die Ergebnisse und teilweise auch das Verhalten der Lernenden analysieren und entsprechend einfachere oder schwierigere Aufgaben stellen. Bereits heute gibt es Programme, die anhand der Mimik des Kindes via Computerkamera erkennen, ob es gelangweilt, überfordert, unterfordert, konzentriert, abgelenkt oder ähnliches ist. Während Lehrpersonen im Unterrichtsalltag einen solchen Überblick über alle Lernenden in einer Klasse haben sollten, gelingt dies KI-Programmen (potenziell) mühelos. Eine solche Differenzierung im Unterrichtszimmer lässt auf einen grösseren Lernfortschritt hoffen, da die einzelnen Lerntypen eine individuelle Förderung geniessen können. Wichtig ist zu betonen, dass der Einsatz solcher KI eine Diskussion aus pädagogischen, moralischen, didaktischen und weiteren Gesichtspunkten verlangt. Wiederum stellt sich in diesem Kontext auch die Frage, was Lernenden in der Schule heute beigebracht werden soll. Diese Frage ist deshalb von grosser Bedeutung, da niemand aufgrund der natürlichen und sozialen Dringlichkeiten wirklich wissen kann, wie die Gesellschaft von morgen aussehen wird. Dementsprechend weiss auch niemand genau, welches Wissen und welche Fähigkeiten junge Leute brauchen werden. Trotzdem lassen sich im Umgang mit KI zumindest einige KI-spezifischen Technikkompetenzen bereits nennen: Grundlegendes Wissen um die Funktionsweise von KI-Systemen (bspw. Rolle von Trainingsdaten). Grundlegendes Wissen darüber, in welchen alltäglichen Anwendungen KI zum Einsatz kommt. Fähigkeit zur kritischen Reflexion zu den Möglichkeiten und Grenzen von KI. Fähigkeit zur kritischen Reflexion aktueller Diskurse und dem Mythos um KI.   Die vielen Möglichkeiten von KI bergen aber auch ein Gefahrenpotenzial in sich. Gerade bei personalisierter Lernsoftware droht algorithmische Diskriminierung. Vielleicht unterschätzt eine solche KI die Leistungsfähigkeit von Lernenden aufgrund deren sozialen Hintergründe. Auch ist nicht ganz klar, welche Probleme im Datenschutz und der Einwilligung von Minderjährigen entstehen. Ganz abgesehen von den Möglichkeiten durch KI in Sachen Betrug, Plagiate und Nutzungsrechte. Gerade deshalb ist es wichtig, den Wert redlicher Arbeit in der Schule zu thematisieren. Mit dieser Überlegung einher geht die vielleicht grösste Herausforderung im Zusammenhang mit KI und jungen Menschen. Dass bereits heute KI in vielen, vor allem intellektuellen, Bereichen effizienter und damit Menschen überlegen ist, kann das eigene Selbstwertgefühl ins Wanken bringen. Jahrhundertelang gingen viele Menschen davon aus, intellektuell die besten Wesen auf der Erde zu sein. Und obschon die Wissenschaft nachweisen konnte, wie grossartige kognitive Leistungen andere Tierarten erbringen können, setzte sich diese Überzeugung der intellektuellen Überlegenheit des Homo Sapiens weitestgehend durch. Die Fortschritte der KI-Technologie zeigen Menschen aber in immer mehr Bereichen die Überlegenheit der KI. Sogar kreatives Schaffen, von dem viele glaub(t)en, dass KI das nie können werde, kann KI mittlerweile. Letzten Endes benötigt eine KI dafür schlichtweg Unmengen an Daten. Und je mehr Daten einer KI zur Verfügung stehen, desto genauere Muster erkennt sie und desto klüger, kreativer etc. wird sie. Sofern KI noch mehr Platz in der Gesellschaft einnehmen, bedürfen Menschen eines stabilen Selbstwertgefühls, um einem Gefühl der Minderwertigkeit entgegenzuwirken. Die Schule und Lehrpersonen können Kindern dabei helfen, ein stabiles Selbstwertgefühl zu entwickeln, indem sie mit den Lernenden beispielsweise darüber nachdenken, was den Menschen von KI unterscheidet, warum das so ist und was das für das eigene Leben bedeutet. Vor allem die Fähigkeit, Gefühle zu spüren und ausdrücken zu können, kann in diesem Kontext aufgegriffen werden. ChatGPT selbst äussert sich folgendermassen dazu: «Es ist möglich, dass die Entstehung von KI eine weitere "Kränkung" [im Sinne Sigmund Freuds] für die Menschheit darstellt, da sie uns zeigt, dass es möglich ist, intelligente Maschinen zu schaffen, die menschenähnliche Aufgaben ausführen können. Es könnte als Herausforderung für unser Selbstbild als schaffende und kreative Wesen gesehen werden. Jedoch ist es wichtig zu betonen, dass die Entstehung von KI nicht notwendigerweise bedeuten muss, dass wir als Menschen weniger wertvoll oder bedeutend sind. Vielmehr kann KI als eine Erweiterung und Verbesserung unserer Fähigkeiten und Potenziale gesehen werden. KI kann uns dabei unterstützen, komplexe Probleme zu lösen und neue Entdeckungen zu machen, die wir allein nicht erreichen könnten. Letztendlich hängt die Bedeutung von KI und ihrer Rolle in der Gesellschaft davon ab, wie wir sie nutzen und gestalten. Wir müssen uns bewusst sein, dass die Entwicklung von KI sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt, und wir müssen uns bemühen, ihre Entwicklung verantwortungsbewusst und im Einklang mit unseren Werten und Zielen als Gesellschaft zu gestalten.» (ChatGPT, 2023) All diese Überlegungen zeigen, dass das Thema «KI» in die Schule bzw. in den Unterricht gehört. Worin besteht die komplexe Wechselwirkung zwischen KI auf der einen und Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft auf der anderen Seite? Zwischen Künstlicher Intelligenz und der Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft besteht eine komplexe Wechselwirkung. Die wachsende Anzahl grosser Serverfarmen bedarf erstens weitläufiger Landflächen und zweitens verbraucht sie grosse Mengen Strom, was mitunter am Kühlsystem liegt, das die Server nicht überhitzen lässt. Um dieser Umweltbelastung und zu hohen Stromkosten von Unternehmen entgegenzuwirken, stehen immer mehr Serverfarmen in kühleren Gebieten wie Skandinavien, aber auch in Höhlen, wo Fernwärmesysteme die entstandene Abwärme der Server einschleusen und so Häuser beheizen können. Zeitgleich optimieren KI Arbeitsprozesse und -schritte, was zur Schonung von Ressourcen und zur Einsparung von Energie führt. Aber durch diese Effizienzsteigerung droht sowohl bei der Güterproduktion wie auch bei der Konsumation ein Reboundeffekt. Dazu kommt der potenzielle Verlust von Arbeitsplätzen. Ohne finanziell oder strukturell abfedernde Massnahmen entstehen so soziale Probleme. Abgesehen von wirtschaftlichen Schwierigkeiten löst der Gedanke, in vielen Lebensbereichen von KI entweder abgelöst zu werden oder dieser unterlegen zu sein, Selbstzweifel aus. Doch auch hier kann KI in Form von Freunde-Chatbots Abhilfe schaffen und den Selbstwert der Nutzenden durch aufmunternde Worte versuchen aufrechtzuerhalten. Wiederum müssen moralisch agierende KI enstprechend programmiert werden. Hier bedarf es einer gesellschaftlichen Entscheidung, nach welchen Wertvorstellungen eine KI wie handeln darf und soll. Bei KI in selbstfahrenden Autos entscheidet die Programmierung bzw. das Training der KI über Leben und Tod von Verkehrsteilnehmenden. Auf der anderen Seite können moralische KI Unternehmen aufgrund ihrer analytischen Fähigkeiten bei Entscheidungen unterstützen und so für mehr Nachhaltigkeit sorgen, damit diese ihre Server in Serverhallen in kühleren Gebieten unterbringen, wo die Abwärme der Heizung anderer Häuser dient. Diese Zusammenhänge zwischen Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft einerseits und KI andererseits verdeutlichen bereits die Komplexität des Themas. Dabei sind diese Ausführungen nicht abschliessend. Beispielsweise speichern KI-Anwendungen Nutzerdaten, die ihrerseits Unternehmen oder Privatpersonen viele Möglichkeiten bieten, zugunsten oder -lasten der Konsumierenden. Vor allem stellt sich auch die Frage, wer am meisten von KI-Anwendungen profitiert. Reiche Unternehmen in Industriestaaten stehen hier wohl in einer besseren Ausgangsposition als landwirtschaftliche Betriebe im globalen Süden. Erstere verfügen über mehr finanzielle Mittel, um modernste Technologie in ihrem Unternehmen zu verwenden. Dabei wären wohl eher zweitere auf effizienzsteigernde KI angewiesen, um ihre Erträge zu steigern und um sich ihre Existenz zu sichern. Das zeigt sich beispielsweise in der Medizin. Im globalen Süden kann medizinisches Fachpersonal nicht alle Patientenversorgungsaufgaben bewältigen. Das liegt unter anderem an mangelndem Fachpersonal und andererseits an fehlenden KI-basierten Diagnosesystemen, die dabei helfen, effizient eine Diagnose zu stellen. Dadurch verbesserte sich die Gesundheitsvorsorge. Dafür wären aber eine umfangreiche Datensammlung, spezialisierte Fachkräfte und eine fortschrittliche Infrastruktur notwendig, die in vielen Teilen des globalen Südens nicht vorhanden ist, ganz abgesehen vom finanziellen Aspekt. Um ihre KI besser werden zu lassen, investieren einige KI-Firmen in Angestellte, die unter schlechten Arbeitsbedingungen Trainingsdaten für KI aufbereiten, sogenanntes Coding. Hier besteht die Gefahr der Entstehung eines Coding-Proletariats. Grundsätzlich gefährdet ein leichterer Zugang zu KI die Sicherheit. So gefährden Deepfakes, Chatbots, Hackerangriffe etc. die Sicherheit in neuer Intensität. Diese Überlegungen zeigen bereits die komplexe Wechselwirkung zwischen KI und Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Quelle: éducation21

2. BNE-Fragen und -Kompetenzen

BNE-Fragen Die im Folgenden aufgelisteten BNE-Fragen zeichnen sich durch ihre Komplexität aus. Das heisst, Antworten sind nicht entweder richtig oder falsch, sondern zu diskutieren. Deshalb können diese Fragen als Grundlage für Diskussionen, Aufträge, Projekte oder ähnliches im Unterricht oder in der Schule dienen. Individuelle Ebene: In welchen Bereichen meines Lebens sollen KI eine Rolle spielen? Wo nicht? Warum? Tut mir ein KI-Freund gut? Wie kann ich mein Selbstwertgefühl in Anbetracht der Fortschritte von KI stärken? Was kann KI nicht? Welche Daten will ich von mir preisgeben und welche nicht? Welche Anwendungen sammeln überhaupt Daten? Welche Anwendungen setzen KI-Technologien ein?   Gesellschaftliche Ebene: Welche Moral soll KI implementiert werden? Welche Kompetenzen sollen Lernende in der Schule trainieren, im Wissen, dass KI aufgrund ihrer höheren Effizienz viele Arbeiten besser erledigen als Menschen? Welche Chancen und Gefahren bieten selbstfahrende Autos? Wer profitiert global gesehen mittelfristig am meisten von KI-Anwendungen, wer nicht? Wie leben Menschen in den kommenden Jahren, wenn KI immer mehr Arbeiten für sie übernimmt? Wie kann KI natürlichen und sozialen Dringlichkeiten positiv entgegenwirken? BNE-Kompetenzen gemäss éducation21 Eine gewissenhafte Auseinandersetzung mit dem Thema Künstliche Intelligenz trainiert spezifische BNE-Kompetenzen. Damit eine Wertediskussion gelingt, bedarf es einer mehrperspektivischen Wissensgrundlage über KI, deren Möglichkeiten, deren moralischen Dimension und deren Einfluss auf die Umwelt und Menschen. Erst dann gelingt vernetztes Denken und damit beispielsweise eine Diskussion über die Frage, ob ein digitaler Freund zwischenmenschliche Beziehungen ersetzen kann und soll. Ein solches Philosophieren verlangt zudem, verschiedene Perspektiven einzunehmen. Vor allem wenn Situationen im Vordergrund stehen, in denen mehrere Personen betroffen sind, zum Beispiel bei Unfallszenarien selbstfahrender Autos. Und da die Klarheit darüber fehlt, was KI in Zukunft machen kann und wie stark sie den Alltag prägt, bedarf eine Auseinandersetzung mit diesem Thema vorausschauendes Denkenkritisch-konstruktiven Überlegungen entstehen so aber Visionen einer nachhaltigen Welt, in der KI Menschen helfen, soziale und ökologische Herausforderungen zu meistern. Das gelingt jedoch nur, wenn eigene Werte nicht nur reflektiert werden, sondern die Gesellschaft die Verwendungszwecke und -weisen von KI mitgestaltet und entsprechend Verantwortung übernimmt.

3. Umsetzung im Unterricht

Das Thema Künstliche Intelligenz ist für alle Stufen relevant und umsetzbar. Die digitale Ausstattung der Schulen bzw. Schulzimmer stellt einen direkten Bezug zur Lebenswelt der Lernenden dar. Er ermöglicht ihnen, zu überlegen, wo überall schon Künstliche Intelligenz drin steckt und wo nicht. Hier lässt sich unmittelbar die Frage stellen, was KI tun sollte und vor allem warum. Diese und ähnliche normativen Fragen ermöglichen eine Vielzahl unterschiedlicher Aktivitäten im Unterricht. Einige davon sind: Maschinelles Lernen mit dem eigenen Lernverhalten vergleichen, indem der eigene Lernprozess erforscht wird: Die Lernenden erhalten den Auftrag, zu einem bestimmten Thema etwas zu lernen. Dabei reflektieren sie ihren Lernprozess und halten fest, welche Schritte sie gehen, bis sie etwas gelernt haben. Gemeinsam Spiele spielen, das eine Mal mit Gewinnern und Verlierern, das andere Mal ohne Gewinner und Verlierer (z.B. beim Fussball die Tore nicht zählen). Danach darüber diskutieren, ob und wie wichtig es bei Spielen (oder sonst im Leben) ist, besser als andere zu sein. Die Diskussion auf immer effizienter werdende KI übertragen. Mit Chatbots wie ChatGPT verschiedene Textsorten produzieren, diese analysieren und über Chancen und Gefahren dieser diskutieren. Weltweite Unterschiede im Umgang mit KI recherchieren und diskutieren. Mit KI-Avataren wie Replika kommunizieren und dabei die eigenen Gefühle beobachten. Im Anschluss daran überlegen, wie sich welche Gefühlsregung begründen lässt und darüber diskutieren, ob solche KI echte zwischenmenschliche Freundschaften ersetzen bzw. ergänzen können. Anhand konkreter KI-Beispiele diskutieren, welche moralischen Regeln diesen implementiert werden sollen (Freund-KI, selbstfahrendes Auto, Pflege-, Kriegs-, Richterroboter etc.) und eine entsprechende Ethik-Charta gestalten oder einen Brief mit den Erkenntnissen in Form eines Anliegens an KI-Unternehmen schreiben. Auf einem Spaziergang durch das Dorf oder das Quartier Tätigkeiten von Menschen beobachten und überlegen, welche dieser Tätigkeiten KI-Roboter ausführen sollten. Konzepte wie Smarthome vorstellen (oder in Form eines Besuchs bei jemandem zuhause) und Vor- und Nachteile diskutieren. In Gruppen Entwürfe für einen «Klimaretter-Roboter» erstellen, der dabei helfen sollte, Probleme des Klimawandels zu lösen. Die Ideen anschliessend einander präsentieren und darüber diskutieren, welche am meisten überzeugt und warum. Eltern einladen, die beruflich oder privat mit KI zu tun haben und mit ihnen Chancen und Gefahren diskutieren. Darüber diskutieren, wer global gesehen am meisten von KI profitiert und wer nicht. Von einem Chatbot, bspw. ChatGPT, eine Antwort auf eine Frage geben lassen. Diese Antwort auf ihre Richtigkeit und Stimmigkeit kontrollieren und kritisch reflektieren. KI-Bildgeneratoren, bspw. Midjourney oder Stable Diffusion, dazu verwenden, eine Idee zu realisieren. Dabei soll der kreative Prozess reflektiert werden, mit dem Ziel, den menschlichen Beitrag, den Beitrag der KI und das Zusammenspiel beider besser zu verstehen. Apps auf dem eigenen Smartphone durchgehen und versuchen herauszufinden, bei welchen KI-Technologien eingesetzt werden. Endbenutzerverträge gemeinsam durchgehen und herausarbeiten, welche Daten im konkreten Fall gesammelt und wie sie genutzt werden.

4. Umsetzung in der Schule

Künstliche Intelligenz und deren Möglichkeiten betreffen auch die Schule als Institution. Gerade KI-basierte Lernprogramme ermöglichen ein Neudenken vom Schulalltag, von Schullektionen und von der Funktion von Lehrpersonen. Folgende Vorschläge helfen bei der Umsetzung des Themas in der Schule: Eine Projektwoche durchführen, in der verschiedene Unterrichtsformen mit KI-basierten Programmen ausprobiert werden. Eine schulinterne Weiterbildung für Lehrpersonen organisieren, die dabei hilft, ein neues Verständnis von der Funktion von Lehrpersonen zu erarbeiten. Eine Podiumsdiskussion organisieren, in der unterschiedliche Perspektiven auf die Möglichkeiten von KI aufeinandertreffen (z.B. Fachpersonen aus der Informatik, Pflege, Automobilindustrie, Psychologie, Philosophie, Soziologie, Ethnologie etc.). Lehrpersonenweiterbildungen zum Thema KI organisieren. Die Verwendung von KI-Tools bei schulinternen Diskursen thematisieren.

publiziert am 16.06.2023

1.Zyklus

Bezüge zum Lehrplan NMG 5.3 NMG 6.5 NMG 9.2 NMG11.2 NMG 11.3 NMG 11.4
Unterrichtseinheiten
	Freundschaft (mit KI) (Download)  In dieser Unterrichtseinheit setzen sich die Lernenden mit der Frage auseinander, was eine gute Freundschaft auszeichnet und wie eine Freundschaft mit KI aussehen könnte.
	Erziehung und Moral (Download)  Das Ziel dieser Unterrichtseinheit besteht darin zu diskutieren, was eine gute Erziehung ausmacht und welche «Erziehungsregeln» für KI gelten sollten.
Lernmedien
	Aufgrund der Aktualität des Themas Künstliche Intelligenz werden passende BNE-Lernmedien erst noch erstellt. Deshalb bietet éducation21 alternativ konkrete "Unterrichtseinheiten" an, die dabei helfen, das Thema Künstliche Intelligenz im Sinne von BNE in den Unterricht zu bringen.
Weitere Quellen
	Künstliche Intelligenz – Wo wird sie genutzt?  Diese Seite erklärt in einfacher Sprache, wo künstliche Intelligenz bereits heute den Alltag von Kindern prägt. Ausgehend von dieser Aufzählung bietet sich eine visionsorientierte Diskussion an, in welchen weiteren Bereichen KI im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung zum Einsatz kommt bzw. kommen kann.
	Blinde Kuh – Die Suchmaschine für Kinder  Diese Suchmaschine für Kinder ermöglicht eine stufengerechte Auseinandersetzung mit dem allerlei Themen. Nach «Künstlche Intelligenz» gesucht, verweist die Blinde Kuh auf verschiedene Artikel oder Videos. Diese ermöglichen einerseits ein tieferes Verständnis von künstlicher Intelligenz und wie sie das Leben von Kindern prägt. Andererseits dienen sie als Grundlage bzw. Inspirationsquelle, um mit jungen Lernenden Visionen darüber zu erstellen, wo und wie KI in Zukunft eingesetzt werden könnte, um ein nachhaltiges Leben zu ermöglichen.
	Künstliche Intelligenz einfach erklärt  Wer hier nach «Künstliche Intelligenz» sucht, gelangt zu einer mehrseitigen Auflistung von kindergerechten Beiträgen zum Thema KI, von Robotern im Weltallt bis hin zu Computer gegen Schlaglöcher. Die Breite der Ergebnisse verdeutlicht die Relevanz des Themas und stellt somit ein solides Fundament für weiterführende Diskussionen und Visionen mit den Lernenden dar.
	Was ist künstliche Intelligenz? ZDF tivi (auf Youtube)  Dieses Video erklärt leicht verständlich, was künstliche Intelligenz eigentlich ist. Damit ermöglicht es einen niederschwelligen Wissensaufbau.
	Schach online  Auf dieser Plattform können junge Lernende Schach spielen lernen oder ihre Schachfähigkeiten trainieren, in Form von Partien, Schachpuzzles oder Lektionen. Bei jedem Zug erhalten Spielende zudem eine direkte Rückmeldung, wie gut der gespielte Zug war oder nicht. Durch die verschiedenen Spielsituationen und direkten Rückmeldungen entsteht ein Lernprozess, der analog zum Lernprozess von KI ist. Deshalb entdecken bzw. erleben Lernende auf dieser Seite, wie KI klüger wird. Zeitgleich eröffnet sich die Diskussion, worin denn der Unterschied zwischen KI und Menschen besteht.
	Künstliche Intelligenz - Scroller  Das Medienmagazin für Kinder liefert Antworten auf die Frage, wie uns KI heute bereits unterstützen. Abgesehen davon, dass Lernende so die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von KI erkennen, können sie Visionen über künftige nachhaltige Verwendungszwecke von KI aufstellen.

2.Zyklus

Bezüge zum Lehrplan NMG 5.3 NMG 6.5 NMG 9.2 NMG11.2 NMG 11.3 NMG 11.4
Unterrichtseinheiten
	Freundschaft (mit KI) (Download)  In dieser Unterrichtseinheit setzen sich die Lernenden mit der Frage auseinander, was eine gute Freundschaft auszeichnet und wie eine Freundschaft mit KI aussehen könnte.
	Erziehung und Moral (Download)  Das Ziel dieser Unterrichtseinheit besteht darin zu diskutieren, was eine gute Erziehung ausmacht und welche «Erziehungsregeln» für KI gelten sollten.
Lernmedien
	Aufgrund der Aktualität des Themas Künstliche Intelligenz werden passende BNE-Lernmedien erst noch erstellt. Deshalb bietet éducation21 alternativ konkrete "Unterrichtseinheiten" an, die dabei helfen, das Thema Künstliche Intelligenz im Sinne von BNE in den Unterricht zu bringen.
Weitere Quellen
	Künstliche Intelligenz – Wo wird sie genutzt?  Diese Seite erklärt in einfacher Sprache, wo künstliche Intelligenz bereits heute den Alltag von Kindern prägt. Ausgehend von dieser Aufzählung bietet sich eine visionsorientierte Diskussion an, in welchen weiteren Bereichen KI im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung zum Einsatz kommt bzw. kommen kann.
	Blinde Kuh – Die Suchmaschine für Kinder  Diese Suchmaschine für Kinder ermöglicht eine stufengerechte Auseinandersetzung mit dem allerlei Themen. Nach «Künstlche Intelligenz» gesucht, verweist die Blinde Kuh auf verschiedene Artikel oder Videos. Diese ermöglichen einerseits ein tieferes Verständnis von künstlicher Intelligenz und wie sie das Leben von Kindern prägt. Andererseits dienen sie als Grundlage bzw. Inspirationsquelle, um mit jungen Lernenden Visionen darüber zu erstellen, wo und wie KI in Zukunft eingesetzt werden könnte, um ein nachhaltiges Leben zu ermöglichen.
	Künstliche Intelligenz einfach erklärt  Wer hier nach «Künstliche Intelligenz» sucht, gelangt zu einer mehrseitigen Auflistung von kindergerechten Beiträgen zum Thema KI, von Robotern im Weltallt bis hin zu Computer gegen Schlaglöcher. Die Breite der Ergebnisse verdeutlicht die Relevanz des Themas und stellt somit ein solides Fundament für weiterführende Diskussionen und Visionen mit den Lernenden dar.
	Was ist künstliche Intelligenz? ZDF tivi (auf Youtube)  Dieses Video erklärt leicht verständlich, was künstliche Intelligenz eigentlich ist. Damit ermöglicht es einen niederschwelligen Wissensaufbau.
	Schach online  Auf dieser Plattform können junge Lernende Schach spielen lernen oder ihre Schachfähigkeiten trainieren, in Form von Partien, Schachpuzzles oder Lektionen. Bei jedem Zug erhalten Spielende zudem eine direkte Rückmeldung, wie gut der gespielte Zug war oder nicht. Durch die verschiedenen Spielsituationen und direkten Rückmeldungen entsteht ein Lernprozess, der analog zum Lernprozess von KI ist. Deshalb entdecken bzw. erleben Lernende auf dieser Seite, wie KI klüger wird. Zeitgleich eröffnet sich die Diskussion, worin denn der Unterschied zwischen KI und Menschen besteht.
	Künstliche Intelligenz - Scroller  Das Medienmagazin für Kinder liefert Antworten auf die Frage, wie uns KI heute bereits unterstützen. Abgesehen davon, dass Lernende so die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von KI erkennen, können sie Visionen über künftige nachhaltige Verwendungszwecke von KI aufstellen.

3.Zyklus

Bezüge zum Lehrplan WAH 4.1 ERG 1.1 ERG 1.2 ERG 2.1 ERG 2.2 ERG 5.6
Unterrichtseinheiten
	ChatGPT (Download)  mit Begleitmaterial (Download) In dieser Unterrichtseinheit setzen sich die Lernenden mit der Frage auseinander, welche Chancen und Gefahren sich mit immer besser werdenden Chatbots ergeben.
	Freundschaft mit KI (Download)  In dieser Unterrichtseinheit diskutieren die Lernenden, wie eine Freundschaft zwischen Menschen und KI aussehen könnte.
	Moral und KI (Download)  Diese Unterrichtseinheit ermöglicht den Lernenden, darüber nachzudenken, nach welcher Moral KI handeln sollte.
Lernmedien
	Turing-Bus: Künstliche Intelligenz  Der nach dem Informatikpionier Alan Turing benannte Bus ist ein mobiles Bildungsangebot, das Jugendlichen in ganz Deutschland Digitalisierung und Technik näherbringt, ohne den Blick auf gesellschaftliche Fragen zu verlieren. Der Mehrwert für BNE findet sich in den Kapiteln 8 (Gewissensbits) und 9 (Gerichtsroboter), worin kritisch über den Umgang mit Künstlicher Intelligenz diskutiert und nachgedacht wird. Entsprechend empfehlen wir aus BNE-Sicht diese beiden Kapitel.
	Machine Learning  Auf dieser Plattform erfahren, lernen und diskutieren die Lernenden zentrale Aspekte von Maschinellem Lernen bzw. Künstlicher Intelligenz. Dabei steht vor allem die Frage im Zentrum, wie in Zukunft ein Happy End im Zusammenleben von Mensch und Maschine möglich ist und welche Verantwortung jedes Individuum dabei trägt. Das Ganze passiert anhand vierer Module. Alles steht als Download zur Verfügung.
	The Lonely Orbit (Animationsfilm mit Begleitmaterial, 10min) Die Schüler/innen können mit dem Film «The Lonely Orbit» über die eigenen sozialen Interaktionen in der realen und digitalen Welt nachdenken und Chancen und Hürden abwägen. Zudem eröffnet der Film die Möglichkeit, über die Einflüsse von gesellschaftlichen Rahmenbedingungen auf die Eigenständigkeit von Computern oder die psychische Gesundheit zu diskutieren.
	Haben Computer Vorurteile? (Dokumentarfilm mit Begleitmaterial, 28min) An Beispielen aus China und den USA zeigt der Film, wie KI bereits in der Justiz und in Bewerbungsverfahren eingesetzt wird und teilweise zweifelhafte Entscheidungen trifft.

Sek II

Bezüge zum Lehrplan Berufliche Grundbildung: Rahmenlehrplan ABU (pdf) Lernbereich Gesellschaft: Aspekte Ökologie, Politik, Technologie und Wirtschaft, Ethik Berufsmaturität (BM): Rahmenlehrplan für die BM (pdf) Schwerpunktbereich: Sozialwissenschaften, Wirtschaft und Recht  Ergänzungsbereich: Technik und Umwelt, Wirtschaft und Recht, Geschichte und Politik Maturitätsschulen: EDK-Rahmenlehrplan (pdf) Fächer: Geschichte, Deutsch, Geografie, Wirtschaft/Recht, Philosophie, Psychologie, Pädagogik, Biologie Fachmittelschule (FMS): Rahmenlehrplan für FMS (pdf) Dritter Lernbereich: Geistes- und Sozialwissenschaften
Unterrichtseinheiten
	Humanoide KI-Roboter (Download) Das Ziel dieser fächerübergreifenden Unterrichtseinheit besteht darin, den Lernenden die Interdisziplinarität von im Unterricht behandelten Themen anhand des konkreten Beispiels humanoide KI-Roboter zu zeigen. Dabei bedarf diese fächerverbindende Unterrichtseinheit nur wenig Abmachungen zwischen Lehrpersonen.
	ChatGPT (Download)  mit Begleitmaterial (Download) In dieser Unterrichtseinheit setzen sich die Lernenden mit der Frage auseinander, welche Chancen und Gefahren sich mit immer besser werdenden Chatbots ergeben.
	Freundschaft mit KI (Download) (Zusatztext Aristoteles) In dieser Unterrichtseinheit diskutieren die Lernenden, wie eine Freundschaft zwischen Menschen und KI aussehen könnte.
	Moral und KI (Download)  Diese Unterrichtseinheit ermöglicht den Lernenden, darüber nachzudenken, nach welcher Moral KI handeln sollte.
	Selbstwertgefühl und KI (Download)  In dieser Unterrichtseinheit diskutieren die Lernenden über die Frage, wie das eigene Selbstwertgefühl gestärkt werden kann und welchen Einfluss KI auf das eigene Selbstwertgefühl haben können.
Lernmedien
	Künstliche Intelligenz - ethische und praktische Fragen Wie soll unsere Zukunft mit KI aussehen? Diese Frage zieht sich durch alle Module dieses digitalen Lernmediums. Das Unterrichtsangebot besteht aus vier unabhängigen Modulen. Ein Modul dauert in der Regel 90min, wobei Anregungen zu weiterführenden Diskussionen gegeben werden.
	Turing-Bus: Künstliche Intelligenz  Der nach dem Informatikpionier Alan Turing benannte Bus ist ein mobiles Bildungsangebot, das Jugendlichen in ganz Deutschland Digitalisierung und Technik näherbringt, ohne den Blick auf gesellschaftliche Fragen zu verlieren. Der Mehrwert für BNE findet sich in den Kapiteln 8 (Gewissensbits) und 9 (Gerichtsroboter), worin kritisch über den Umgang mit Künstlicher Intelligenz diskutiert und nachgedacht wird. Entsprechend empfehlen wir aus BNE-Sicht diese beiden Kapitel.
	Machine Learning  Auf dieser Plattform erfahren, lernen und diskutieren die Lernenden zentrale Aspekte von Maschinellem Lernen bzw. Künstlicher Intelligenz. Dabei steht vor allem die Frage im Zentrum, wie in Zukunft ein Happy End im Zusammenleben von Mensch und Maschine möglich ist und welche Verantwortung jedes Individuum dabei trägt. Das Ganze passiert anhand vierer Module. Alles steht als Download zur Verfügung.
	The Lonely Orbit (Animationsfilm mit Begleitmaterial, 10min) Die Schüler/innen können mit dem Film «The Lonely Orbit» über die eigenen sozialen Interaktionen in der realen und digitalen Welt nachdenken und Chancen und Hürden abwägen. Zudem eröffnet der Film die Möglichkeit, über die Einflüsse von gesellschaftlichen Rahmenbedingungen auf die Eigenständigkeit von Computern oder die psychische Gesundheit zu diskutieren.
	Haben Computer Vorurteile? (Dokumentarfilm mit Begleitmaterial, 28min) An Beispielen aus China und den USA zeigt der Film, wie KI bereits in der Justiz und in Bewerbungsverfahren eingesetzt wird und teilweise zweifelhafte Entscheidungen trifft.

Hintergrundwissen

Das Hintergrundwissen ist auch als Download verfügbar: Hintergrundwissen (pdf)

BNE hilft, die Komplexität eines Themas aus nachhaltiger Perspektive besser zu verstehen. Eine inhaltliche Grundlage erweist sich dafür als unabdingbar. Die folgenden Texte bieten dafür einen Überblick über ausgewählte Aspekte des Themas, die im Zusammenhang mit dem Themendossier und ventuno stehen.

1. Künstliche Intelligenz

Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie? Aufgrund ihrer Offenheit gibt es keine anerkannte Definition vom Begriff Künstliche Intelligenz. Eine mögliche Annäherung an den Begriff Künstliche Intelligenz (KI) besteht darin zu sagen, dass etwas als künstlich intelligent gilt,wenn es sich auf eine Art und Weise verhält, die bei einem Menschen als intelligent bezeichnet wird. Dazu gehören üblicherweise die Fähigkeiten zu lernen, sich auf neue Situationen einzustellen, selbständig Schlussfolgerungen aus Erfahrungen zu ziehen und verallgemeinern zu können. Als Beispiel dient der Ende 2022 bekannt gewordene Chatbot ChatGPT. Wie er selbst schreibt, «wurde ich von OpenAI entwickelt und basiere auf einem grossen neuronalen Netzwerk, das durch das maschinelle Lernen auf grossen Textmengen trainiert wurde. Meine Fähigkeit, Fragen zu beantworten und Aufgaben auszuführen, basiert auf den Mustern und Zusammenhängen, die ich in diesen Texten erkannt habe. Die Texte stammen aus einer Vielzahl von Quellen, wie zum Beispiel Büchern, Artikeln und Webseiten.» (ChatGPT, März 2023) Mit dieser Antwort verweist ChatGPT auf das unüberwachte Lernen. Bei diesem Verfahren extrahieren KI aus einer Menge von Daten Muster. Beim überwachten Verfahren kategorisieren Menschen die Daten bezüglich gewisser Kriterien, wobei die KI diese Kategorien besonders genau prognostizieren sollen. So versuch(t)en sie sicherzustellen, dass beispielsweise ChatGPT gestellte Fragen inhaltlich korrekt und sprachlich angemessen beantwortet. Grundsätzlich ist wichtig zu beachten, dass unterschiedliche Arten von KI existieren. Zum einen gibt es moderne KI, die auf Basis von Daten lernt (Deep Learning, neuronale Netzwerke). Zum anderen gibt es klassische KI, die auf Basis formalisierter Regeln logische Schlüsse zieht. Die Kombination aus beidem existiert noch nicht. Selbst KI-Entwickelnde verstehen heute immer weniger, wie gewisse KI zu ihren Schlussfolgerungen gelangen. Quelle: éducation21 Um herauszufinden, ob etwas eine KI im Sinne der oben genannten Erklärung ist oder nicht, entwickelte Alan Turing 1950 den Turing-Test. Zugrunde lag die Frage, ob Maschinen denken können. Um das herauszufinden, sollen Menschen mit Maschinen kommunizieren. Erkennen sie während der Konversation keinen Unterschied zu Gesprächen mit Menschen, so müssten diese die Maschine als künstlich intelligent bezeichnen. Am einfachsten gelingt die Durchführung des Tests, wenn ein Mensch an einem Computer mit geteiltem Bildschirm sitzt und sich digital unterhält, auf der einen Bildschirmhälfte mit einem Menschen, auf der anderen mit einem Programm bzw. einer KI. So kann die testende Person am besten einen Eindruck gewinnen und ein Urteil fällen, ob und welcher Gesprächspartner ein Mensch ist und welcher nicht. Anhand eines Gedankenexperiments (Chinesisches Zimmer) versuchte John Searle zu zeigen, dass eine Maschine aber niemals ein Bewusststein wie Menschen haben kann: Angenommen, ein Computer steht in einem Raum und übersetzt anhand einer Übersetzungsanleitung chinesische Schriftzeichen in andere chinesische Schriftzeichen und übermittelt diese an eine Person ausserhalb des Raums. Die ausserhalb des Zimmers befindliche Person spricht einwandfrei Chinesisch und lässt sich aufgrund der Antwort davon überzeugen, dass sich im Raum eine Chinesisch sprechende Person befinden muss. Der Computer im Raum besteht somit den Turing Test. Aber Searle zweifelt hier am Verständnis des Computers. Der Computer macht, was ihm befohlen wurde, ihm fehle aber das Bewusstsein für seine Prozesse. Würde der Computer im Raum durch einen Menschen ersetzt werden, der kein Chinesisch spricht, aber anhand eines Übersetzungsbuchs die Zeichen korrekt übersetzen kann, fehlte dieser Person ebenfalls das Bewusstsein dafür, was sie inhaltlich genau gemacht hat. Deshalb zieht Searle den Schluss, dass starke KI nicht existieren kann, schwache KI, die konkrete Anwendungsprobleme löst, hingegen schon. Diese braucht für ihre Aufgaben nämlich kein Bewusstsein. Der Computer im Gedankenexperiment entspricht somit einer schwachen KI. Grundsätzlich wird heute vor allem an schwacher KI gearbeitet und geforscht. Quelle: éducation21 Wer die Chancen und Gefahren von Chatbots wie ChatGPT im Unterricht behandeln möchte, findet hier (Zyklus 3 und Sek II) eine entsprechende Unterrichtsvorbereitung. Welche Verwendung haben KI heute? Die Verwendungszwecke von KI sind bereits heute beachtenswert: Wenn ein Smartphone die entsprechenden Daten sammelt, kann es aufgrund der Reduktion der täglichen Schrittzahl und eines erhöhten Herzschlags des Handynutzenden auf eine Erkrankung schliessen. Grundsätzlich hilft KI in der Medizin bei der Diagnose von Krankheiten, bei der Identizifzierung von Risikofaktoren für Krankheiten oder bei der Auswahl der besten Behandlungsoptionen. Wenn ein Smartphone die entsprechenden Daten sammelt, kann es aufgrund der Reduktion der täglichen Schrittzahl und eines erhöhten Herzschlags des Handynutzenden auf eine Erkrankung schliessen. Grundsätzlich hilft KI in der Medizin bei der Diagnose von Krankheiten, bei der Identizifzierung von Risikofaktoren für Krankheiten oder bei der Auswahl der besten Behandlungsoptionen. Als Gerichtshelfende unterstützen KI mancherorts die Justizbehörden, indem sie die relevanten Unterlagen zu einem Fall analysieren und daraus folgend eine juristische Empfehlung abgeben. KI erschaffen Kunstobjekte (Musik, Gemälde, Filme etc.). KI gewinnen in unterschiedlichsten Spielen gegen die besten Menschen der Welt (z.B. Schach und Go). In Form von Lernprogrammen (z.B. Khan Academy) stellen KI individualisierte, dem Lernniveau und der Konzentration entsprechende Aufgaben und ermöglichen so einen erfolgreichen Lernprozess. Kuschelroboter, Hologramme, digitale Avatare und ähnlich KI-basierte Wesen ergänzen zwischenmenschliche Beziehungen. Politische Parteien können KI-Analysen benutzen, um die potenzielle Wählerschaft mit ähnlichen Werten direkt zu kontaktieren. Autonome Kriegsroboter können Soldaten ersetzen. Unklar bleibt bisher, ob sie Menschen verletzen oder gar töten oder Kollateralschäden in Kauf nehmen dürfen. Empfehlungssysteme schlagen Nutzenden vor, was sie ihren Interessen entsprechend als Nächstes konsumieren könnten (bspw. Streamingplattformen). Chatbots übernehmen beratende oder produzierende Tätigkeiten im Textbereich (bspw. ChatGPT). KI übernehmen alltägliche Aufgaben (bspw. selbstfahrende Autos und Staubsaugerroboter). All diese Beispiele zeigen, dass KI schon in vielen Lebensbereichen ihren Platz gefunden haben. Vermutlich nehmen sie in den kommenden Jahren noch viel mehr Platz ein. Dazu kommt noch, dass KI differenzierter, genauer und effizienter wird, je häufiger sie gebraucht wird. Dadurch vergrössern sich deren Einsatzmöglichkeiten stetig. Quellen Arte: Die Magie von Gesicht und Stimme (2021), Haben Computer Vorurteile? (2022), Haben Maschinen Gefühle? (2022), Können Algorithmen gesund machen? (2022), Mit offenen Augen: KI-Kunst (2022), Werden wir Roboter lieben? (2022) Breitenstein, Peggy H.; Rohbeck, Johannes (2011): Philosophie. Geschichte, Disziplinen, Kompetenzen. J.B. Metzler Verlag, Stuttgart. OpenAI: ChatGPT. (Stand: 15.03.2023) Finsterbusch, Stephan (2022): Das Gold im Smartphone. In: faz.net. (Stand: 04.01.2023) Kühl, Eike (2022): Klimahelfer oder Klimasünder? In: zeit.de, Hamburg. (Stand: 13.07.2022) Misselhorn, Catrin (2018): Grundfragen der Maschinenethik. Reclam. Stuttgart. Precht, Richard David (2020): Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens. Goldmann Verlag, München. Schönherr, Maximilian (2017): Neue Bach-Choräle aus dem Computer. In: deutschlandfunk.de. (Stand: 04.01.2023) Warwick, Kevin (2012): Artificial intelligence: The Basics. Routledge. London. Wikipedia: Uncanney Valley (Stand: 04.01.2023)

2. Künstliche Intelligenz und Moral

Wie lernen KI Moral? Ob Pflegeroboter, Kriegsroboter, Kuschelroboter, Staubsaugerroboter oder selbstfahrende Autos; je mehr Aufgaben KI für den Menschen übernehmen, desto wichtiger ist es, darüber nachzudenken, zu diskutieren und zu entscheiden, welchen moralischen Regeln KI folgen und wie stark die Gesellschaft und Individuen von ihnen im Alltag abhängig sein sollen. Schliesslich interagieren sie mit Mensch und Umwelt und beeinflussen mit ihren Entscheidungen das gesellschaftliche und individuelle Leben. Um KI Moral beizubringen, bestehen zwei Möglichkeiten: Bei der Bottom-Up-Methode kategorisieren Menschen Situationen auf der Basis moralischer Präferenzen (bspw. von Befragten). Diese Daten dienen anschliessend dem Training. Als Beispiel dient hier das Gedankenexperiment Moral Machine. Hier besteht aber das Problem mit der algorithmischen Diskriminierung. Sie tritt unabhängig von einer moralischen Kategorisierung der Daten auf. Auf Ebene der Daten hat sie wenig mit Moral zu tun. Es ist eher so, dass die Prognosen einer KI auf Basis von Traningsdaten gegen Grundsätze der Nicht-Diskriminierung verstossen. Dies liegt daran, dass KI zwangsläufig die (un)bewussten Vorurteilen oder Weltansichten derjenigen übernehmen, die sie mit Daten füttern. Bei der Top-Down-Methode werden der KI konkrete Regeln gelehrt. Hier passiert kein Training. Die KI entscheidet in einer Situation also schlichtweg nach konkreten Regeln, an die sie sich strikt zu halten hat. Als Beispiele dienen die Robotergesetze von Isaac Asimov aus seiner Kurzgeschichte Runaround (1942): 1. Ein Roboter darf kein menschliches Wesen (wissentlich) verletzen oder durch Untätigkeit (wissentlich) zulassen, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugefügt wird. 2. Ein Roboter muss den ihm von einem Menschen gegebenen Befehlen gehorchen – es sei denn, ein solcher Befehl würde mit Regel eins kollidieren. 3. Ein Roboter muss seine Existenz beschützen, solange dieser Schutz nicht mit Regel eins oder zwei kollidiert. Das Problem dieses Ansatzes besteht in der Kontextsensitivität. Bezogen auf moralische Überzeugungen und Handlungen sind Menschen häufig metaethische Pluralisten. Das heisst, sie bewerten konkrete Situationen nicht immer anhand der gleichen Massstäbe. Zum Beispiel gilt für viele Menschen, dass lügen grundsätzlich unterlassen werden sollte. Doch sobald ein Menschenleben auf dem Spiel steht, scheint eine Lüge weniger schlimm zu sein, als das Leben einer Person zu riskieren. Diese Kontextsensitivität gelingt mit dem Top-Down-Ansatz nicht. Bei all diesen Überlegungen gilt es zu beachten, dass die KI-Ethik, die Moralsoziologie und -psychologie und die Programmierung noch in den Kinderschuhen stecken. Wer Fragen rund um Moral und KI im Unterricht behandeln möchte, findet hier (Zyklus 1 und 2) und hier (Zyklus 3 und Sek II) eine entsprechende Unterrichtsvorbereitung. Quelle: éducation21 Wer trägt die Verantwortung? Die vorherigen Überlegungen deuten ein weiteres Problem bereits an: Angenommen eine KI verursacht einen Schaden, verletzt oder tötet gar Lebewesen, wer trägt dann die Verantwortung und kommt für den Schaden auf? Die Programmierenden? Die KI selbst? Die Gesellschaft als Ganzes? Niemand? Die Beantwortung dieser Fragen hängt mitunter davon ab, ob die Gesellschaft KI Absichten und Motive unterstellt und ob KI überwacht werden oder nicht. Ob KI jemals ein Bewusstsein oder gar Selbstbewusstsein besitzen, darüber streiten sich Fachleute seit Jahrzehnten. Sofern KI irgendwann über ein (Selbst-)Bewusstsein verfügen, erhalten die gestellten Fragen zusätzliches Gewicht. Wenn KI als verantwortungsfähig betrachtet wird, führt das nämlich zu einer Umverteilung der Verantwortung, was wiederum die Zuschreibung von Verantwortung bei Menschen beeinflusst. All diese Überlegungen verdeutlichen bereits die Notwendigkeit gesellschaftlicher Entscheidungen, was den Umgang mit KI angeht. Und sie erklären auch, warum viele KI im alltäglichen Leben noch keinen vollumfänglichen Einsatz finden, obwohl die technischen Voraussetzungen bestehen. Quellen Arte: Die Magie von Gesicht und Stimme (2021), Haben Computer Vorurteile? (2022), Haben Maschinen Gefühle? (2022), Können Algorithmen gesund machen? (2022), Mit offenen Augen: KI-Kunst (2022), Werden wir Roboter lieben? (2022) Breitenstein, Peggy H.; Rohbeck, Johannes (2011): Philosophie. Geschichte, Disziplinen, Kompetenzen. J.B. Metzler Verlag, Stuttgart. OpenAI: ChatGPT. (Stand: 15.03.2023) Finsterbusch, Stephan (2022): Das Gold im Smartphone. In: faz.net. (Stand: 04.01.2023) Kühl, Eike (2022): Klimahelfer oder Klimasünder? In: zeit.de, Hamburg. (Stand: 13.07.2022) Misselhorn, Catrin (2018): Grundfragen der Maschinenethik. Reclam. Stuttgart. Precht, Richard David (2020): Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens. Goldmann Verlag, München. Schönherr, Maximilian (2017): Neue Bach-Choräle aus dem Computer. In: deutschlandfunk.de. (Stand: 04.01.2023) Warwick, Kevin (2012): Artificial intelligence: The Basics. Routledge. London. Wikipedia: Uncanney Valley (Stand: 04.01.2023)

3. Künstliche Intelligenz und Menschen

Worin unterscheiden sich Menschen von KI? Menschen nehmen die Welt um sich herum mit ihrem Körper, konkreter ihren Sinnesorganen, wahr. Das Hirn als neuronales Netz verarbeitet die Eindrücke und löst entsprechende Gedanken oder Gefühle aus. KI nehmen Eindrücke mit Kameras, Sensoren und Dateneingaben der Nutzenden auf. In einem künstlichen neuronalen Netz in Form eines Programms verarbeiten KI die Eindrücke und ziehen daraus ihre Schlüsse bzw. handeln entsprechend. Was der Körper also für den menschlichen Geist ist, ist der Computer für KI. Aufgrund dieser Ähnlichkeit vertreten einige Fachpersonen die Auffassung, menschliches Denken, Empfinden und damit Bewusstsein könne künstlich erzeugt werden. Aber unabhängig vom (Selbst-)Bewusstsein werden KI aufgrund der immer grösseren Datenmenge klüger und die intellektuelle Überlegenheit zu Menschen zeigt sich mehr und mehr. Wiederum bereiten Bewegungen KI bzw. Robotern weiterhin grosse Mühe. Hier sind Menschen KI noch weitestgehend überlegen. Kleine Kinder lernen bereits früh, etwas in ihren Händen zu halten, etwas zu ergreifen, um die Welt zu begreifen. Zwar können bereits heute gewisse Roboter Dinge ergreifen, aber nicht in der Geschwindigkeit und mit der Sicherheit und Präzision wie Menschen. Ausserdem besteht das Dasein von KI darin, irgendwelche Probleme oder Aufgaben zu lösen. Bei Menschen ist das nicht der Fall. Menschen können Gedankenloses tun, das heisst Tätigkeiten, die keinen weiteren Zweck verfolgen: Am Strand herumliegen, irgendwelche Spiele auf dem Smartphone spielen, spazieren gehen. KI-Systeme werden zudem auf besondere Aufgaben ausgerichtet. Eine generelle Form der KI, die Menschen dahingehend noch ähnlicher wäre, existiert noch nicht. Und anders als vorausschauend handelnde Menschen erweist sich maschinelles Lernen immer als vergangenheitsgerichtet. KI extrahieren ein Muster aus vergangenen Handlungen. Vor allem stellt sich auch das Problem der Anthropomorphisierung. Es herrscht eine anhaltende Diskussion darüber, ob KI prinzipiell denken, lernen, entscheiden etc. können oder ob hier wirklich von menschenähnlichen Kompetenzen gesprochen werden kann. Technisch betrachtet, sind KI schliesslich nur sehr komplexe statische Modelle, die eine Unmenge an Korrelationen berechnen. Abgesehen von allen Unterschieden und Gemeinsamkeiten ergänzen KI wie Replika mittlerweile schon zwischenmenschliche Beziehungen. Ob als Freund, Partner oder Mentor, KI wie Replika schlüpfen in jene Rolle, die die Nutzenden sich wünschen und bezahlen. Wer Fragen rund um Freundschaft und KI im Unterricht behandeln möchte, findet hier (Zyklus 1 und 2) und hier (Zyklus 3 und Sek II) eine entsprechende Unterrichtsvorbereitung. Quelle: éducation21 Wie beeinflusst KI das menschliche Selbstwertgefühl? Viele sehen die menschliche Fähigkeit zum Müssiggang aber nicht als nennenswerte Kompetenz oder gar als Tugend. Deshalb droht KI das menschliche Selbstwertgefühl in Frage zu stellen. Der Begründer der Psychoanalyse, Sigmund Freud, nannte drei Kränkungen der Menschheit, die Menschen gezeigt hätten, dass sie nicht die Ausnahmeerscheinung sind, für die sie sich vielleicht halten. Erstens habe die kopernikanische Wende betont, dass der Mensch nicht im Mittelpunkt des Universums stehe. Zweitens habe Darwin mit seinen evolutionstheoretischen Überlegungen die Ähnlichkeit von Menschen zu anderen Tieren bewiesen. Menschen seien also nicht gottähnliche Wesen, sondern schlichtweg Tiere. Drittens, und hier kommt Freud selbst in Spiel, zeige seine Theorie des Unbewussten, dass der freie Wille des Menschen vielleicht gar nicht so frei sei. Jetzt, rund hundert Jahre später, sehen zeitgenössische Personen aus der Wissenschaft eine vierte Kränkung der Menschen: Die KI, die (zumindest) in intellektuellen Belangen den Menschen in seine Schranken weist. Dabei gilt zu beachten, dass sich die Entwicklung von KI seit den 1950er Jahren schrittweise entwickelte. Mit den einzelnen Entwicklungsschritten änderte sich jeweils auch die Definition dessen, was menschliche Intelligenz auszeichnete, um die Differenz zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz zu wahren. Heute bleiben dem Menschen diesbezüglich eigentlich nur noch Emotionen und Gefühle. Obschon KI für viele vor allem den Zweck erfüllen sollte, das Leben von Menschen zu erleichtern, stellt sich die Frage, welche Konsequenzen diese Erleichterung für das Selbstwertgefühl von Menschen hat bzw. haben wird, vor allem wenn sich Menschen über ihre Leistung definieren. Gerade KI wie ChatGPT oder der Chatfreund Replika stellen den eigenen Wert und jenen der Mitmenschen in Frage. Zu dieser Überlegung kommt dazu, dass KI zwar menschenähnlicher werden, aber Menschen auch roboterähnlich werden können. Bereits heute zeigt sich bei kleinen Kindern, die mit Plüschrobotern oder sonstigen Robotern aufwachsen, dass sie sich teilweise wie diese elektronischen Wesen bewegen und sprechen, weil sie deren Verhalten imitieren (wollen). Deshalb ist es umso wichtiger, einen im wörtlichen Sinn gesunden Umgang mit KI zu pflegen. Diese potenzielle Kränkung durch KI zeigt sich auch in einem anderen Phänomen: Zwar wird KI in Sachen intellektuelle Leistung Menschen stets ähnlicher, übertrifft diese und hält immer mehr Einzug in den Alltag. Trotzdem sieht es mit der Akzeptanz von künstlichen Figuren mit menschlichen Zügen anders aus. Grundsätzlich akzeptieren Menschen die Fähigkeiten künstlicher Figuren mehr, wenn diese menschenähnlich aussehen. Doch wird ein Punkt an Ähnlichkeit überschritten, löst der Anblick der Figur Unbehagen, Angst oder ähnliches aus. Dieses paradoxe Phänomen heisst Uncanney Valley. Dass die Akzeptanz gegenüber KI und Robotern ab einem gewissen Niveau des Anthropomorphismus schlagartig sinkt, lässt sich beispielsweise mit der menschlichen Erwartung erklären. Sieht etwas wie ein Roboter aus, haben Menschen andere Ansprüche an das Ding, als wenn es wie ein Mensch aussieht. Dann erwarten Menschen menschliches Verhalten. Tritt dieses nicht ein, sinkt die Akzeptanz. Die physische oder digitale Erscheinung von Robotern, Avataren und dergleichen hat somit einen grossen Einfluss darauf, wie Menschen diese wahrnehmen und auf diese reagieren. Unabhängig von ihrer physischen Gestalt übernehmen KI bzw. Roboter bereits heute Arbeiten, die davor ausschliesslich von Menschen getätigt wurden. Zu nennen sind hier unter vielem anderen Transport- und Lagerarbeiten, Finanzdienstleistungen und juristische Einschätzungen. Die Anzahl Berufe, die mittel- oder langfristig von KI übernommen werden könnten, lässt sich nicht genau vorhersagen, doch das Potenzial scheint enorm. Damit taucht die Frage auf, was das für arbeitstätige Menschen bedeutet. Ob durch die digitale Revolution effektiv gleich viele neue Berufe und Arbeitsplätze entstehen, wie von KI übernommen werden (können), lässt sich nicht mit Gewissheit beantworten. Zudem müssten viele Menschen Um- oder Weiterbildungen absolvieren, um in neuen Berufen arbeiten zu können. Dieser Prozess müsste wiederum finanziert werden, was aber nicht für alle Menschen gleich einfach umsetzbar ist. Oder vielleicht entsteht gar ein Coding-Proletariat. Dieser Begriff bezeichnet Personen, die zu schlechten Arbeitsbedingungen und niedrigen Löhnen Trainingsdaten für KI aufbereiten, was sich als äusserst repetitiv erweist. Wer Fragen rund um das menschliche Selbstwertgefühl und KI im Unterricht behandeln möchte, findet hier (Sek II) eine entsprechende Unterrichtsvorbereitung. Quellen Arte: Die Magie von Gesicht und Stimme (2021), Haben Computer Vorurteile? (2022), Haben Maschinen Gefühle? (2022), Können Algorithmen gesund machen? (2022), Mit offenen Augen: KI-Kunst (2022), Werden wir Roboter lieben? (2022) Breitenstein, Peggy H.; Rohbeck, Johannes (2011): Philosophie. Geschichte, Disziplinen, Kompetenzen. J.B. Metzler Verlag, Stuttgart. OpenAI: ChatGPT. (Stand: 15.03.2023) Finsterbusch, Stephan (2022): Das Gold im Smartphone. In: faz.net. (Stand: 04.01.2023) Kühl, Eike (2022): Klimahelfer oder Klimasünder? In: zeit.de, Hamburg. (Stand: 13.07.2022) Misselhorn, Catrin (2018): Grundfragen der Maschinenethik. Reclam. Stuttgart. Precht, Richard David (2020): Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens. Goldmann Verlag, München. Schönherr, Maximilian (2017): Neue Bach-Choräle aus dem Computer. In: deutschlandfunk.de. (Stand: 04.01.2023) Warwick, Kevin (2012): Artificial intelligence: The Basics. Routledge. London. Wikipedia: Uncanney Valley (Stand: 04.01.2023)

4. Künstliche Intelligenz und Umwelt

Wie beeinflusst KI den Ressourcenverbrauch? Unser Umgang mit KI prägt nicht nur Menschen, sondern auch die Umwelt. Das zeigt sich bereits beim Training von KI. Die Qualität einer KI hängt von der Datenmenge ab, die sie zur Verarbeitung bekommt. Damit maschinelles Lernen gelingt, bedarf es Unmengen an Daten, die ihrerseits irgendwo gespeichert werden müssen. Grosse Unternehmen bauen eigens dafür Serverhallen. Hier entsteht ein hoher Strombedarf. Die sich in diesen Hallen befindenden Server brauchen viel Strom. Laufen die Server, entsteht Abwärme. Um eine Überhitzung der Geräte zu vermeiden, müssen die Hallen auf eine entsprechende Temperatur gekühlt werden. Das verursacht einen zusätzlich sehr hohen Energiebedarf. Deshalb bauen viele Unternehmen ihre Serverhallen an kühleren Orten, in Europa beispielsweise in Skandinavien. Ökonomisch gesehen sparen sie so Energiekosten. Ökologisch werden weniger Ressourcen benötigt und entsprechend weniger Emissionen entstehen. Dazu kommt, dass die entstandene Abwärme gewisser Serverhallen mittlerweile in Fernwärmesysteme eingespeist werden und damit andere Gebäude geheizt werden können. Aber auch die Produktion von KI-Trägern belastet die Umwelt. Bereits das Beispiel Smartphone zeigt die Eingriffe in die Natur, die notwendig sind, damit dieses produziert werden kann. Ein (KI-basiertes) Smartphone bedarf verschiedenster Metalle, um zu funktionieren. Diese Metalle werden unter anderem in den Regenwäldern von Guinea und Brasilien gewonnen, indem der Regenwald gerodet und toxische Verfahren eingesetzt werden. Ausbeuterische Arbeitsbedingungen prägen diesen Prozess häufig. Pro Smartphone mit einem durchschnittlichen Gewicht von 110 Gramm müssen dafür etwa 140 Kilogramm Erde bewegt und verarbeitet werden. Allein die Herstellung von Geräten, die KIs enthalten können, belastet die Umwelt also. Welche Konsequenzen zieht eine Effizienzsteigerung nach sich? Auf der einen Seite spart eine Effizienzsteigerung durch KI Ressourcen und verbraucht weniger Energie. Viele Forschende erhoffen sich mitunter hinsichtlich des Klimawandels durch KI präzise und hilfreiche Analysen und lösungsorientierte Ideen. In der Landwirtschaft kann der Einsatz von KI beispielsweise sowohl im administrativen wie auch handwerklichen Bereich die Arbeit erleichtern. Im administrativen Bereich erfolgt die Datenerfassung und das Hochladen der Daten auf berufsspezifische Plattformen automatisiert. Die präzisen Daten erlauben zudem, die Boden-, Klima- und anderen Standortbedingungen möglichst genau zu erfassen. In der Landwirtschaft können so der Bedarf an Pestiziden und Dünger verringert, die Futterrationen der Tiere und Lieferketten optimiert werden. Aber auch gewisse Routinearbeiten gelingen mittlerweile mit Maschinen mit KI-basierten Assistenzfunktionen effizienter, beispielsweise mit Melk- und Fütterungsroboter. Und Drohnen werfen Samenbomben ab und erleichtern auf diese Weise den handwerklichen Teil der Arbeit. Eine Effizienzsteigerung zieht entsprechend positive Effekte für die Umwelt nach sich. Aber KI kann auch Konsumierenden dabei helfen, personenspezifische Empfehlungen zu nachhaltigeren Produkten und Dienstleistungen zu bieten und entsprechend das Verhalten dieser steuern. Auf der anderen Seite führt eine Effizienzsteigerung teilweise zu einem Rebound-Effekt. Das bedeutet, dass die Effizienzsteigerung einer Produktion oder Dienstleistung aus ökologischer Sicht zuerst überzeugt, die daraus folgenden Wirkungen aber das Gegenteil erreichen. Der direkte Rebound-Effekt führt zu einer erhöhten Nachfrage nach dem Produkt, weil die effizientere Produktion und damit das Produkt oder die Dienstleistung weniger kostet. Bezogen auf KI könnte ein Rebound-Effekt beispielsweise bei selbstfahrenden Autos entstehen, unter der Annahme, dass die Fahrt mit diesen weniger umweltbelastend und sicherer als mit gewöhnlichen Autos wäre. Möglicherweise stiegen vermehrt Menschen vom öffentlichen Verkehr auf selbstfahrende Autos. Vielleicht würden auch längere Distanzen gefahren werden, weil die Fahrzeit auch für andere Tätigkeiten genutzt werden könnte. Und ganz grundsätzlich nutzten eventuell mehr Personen die Autos, die gewöhnliche Autos nicht fahren könnten, zum Beispiel ältere Menschen, Kinder oder Personen mit körperlicher Beeinträchtigung. Gemäss des indirekten Rebound-Effekts führt die Effizienzsteigerung dazu, dass die gesparte Energie und gesparten Kosten anderweitig verwendet werden. So könnte die Nutzung von selbstfahrenden Autos zu mehr Urlauben oder Ausflügen führen, wo wiederum mehr konsumiert und ausgegeben würde. Ob damit der Umwelt geholfen wäre, ist fraglich. Diese Überlegungen zeigen, dass Effizienzstrategien nicht ohne Suffizienzstrategien verfolgt werden sollten. Das heisst, eine reine technologieorientierte Lösung überzeugt nicht wirklich. Der bewusste Umgang mit effizienteren Technologien seitens Konsumierenden ist mindestens so wichtig. Quellen Arte: Die Magie von Gesicht und Stimme (2021), Haben Computer Vorurteile? (2022), Haben Maschinen Gefühle? (2022), Können Algorithmen gesund machen? (2022), Mit offenen Augen: KI-Kunst (2022), Werden wir Roboter lieben? (2022) Breitenstein, Peggy H.; Rohbeck, Johannes (2011): Philosophie. Geschichte, Disziplinen, Kompetenzen. J.B. Metzler Verlag, Stuttgart. OpenAI: ChatGPT. (Stand: 15.03.2023) Finsterbusch, Stephan (2022): Das Gold im Smartphone. In: faz.net. (Stand: 04.01.2023) Kühl, Eike (2022): Klimahelfer oder Klimasünder? In: zeit.de, Hamburg. (Stand: 13.07.2022) Misselhorn, Catrin (2018): Grundfragen der Maschinenethik. Reclam. Stuttgart. Precht, Richard David (2020): Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens. Goldmann Verlag, München. Schönherr, Maximilian (2017): Neue Bach-Choräle aus dem Computer. In: deutschlandfunk.de. (Stand: 04.01.2023) Warwick, Kevin (2012): Artificial intelligence: The Basics. Routledge. London. Wikipedia: Uncanney Valley (Stand: 04.01.2023)

5. Weitere Quellen

Die folgenden Quellen geben weiterführende Informationen zu bestimmten Aspekten des Themas. Future Skills Die Studie vom Gottlieb Duttweiler Institute entwirft vier Szenarien für das Jahr 2050 und leitet davon ab, welche Fähigkeiten für diese Zukünfte notwendig sind. Ein Szenario trägt den Titel «Vollautomatisierter KI-Luxus». Leitlinien «Künstliche Intelligenz» für die Bundesverwaltung Die Leitlinien hat der Bundesrat 2020 verabschiedet. Sie sollen als Orientierungsrahmen dienen. Policy guidance on AI for children Dieser Leitfaden der UNICEF enthält neun Anforderungen an eine kinderzentrierte KI. Zeit für die Schule Auf dieser Plattform sind verschiedene Angebote für Lehrpersonen zum Thema KI zu finden. Think Tank Medien und Informatik (TTIM) Diese Seite enthält verschiedene Beiträge zum Thema KI im Schulumfeld.

publiziert am 16.06.2023