Überall lesen wir etwas zum Thema “Künstliche Intelligenz”, doch oftmals sind es Beiträge, Berichte, Studien, die uns mehr beeinflussen, denn neutral informieren wollen. Es freut mich daher, dass sich kompetente Partner in dem geförderten Projekt KI-Campuszusammengeschlossen haben, um kostenlose Online-Kurse, Videos und Podcasts anzubieten. Ein gutes Verständnis darüber, was sich unter “Künstliche Intelligenz” verbirgt, ist die Voraussetzung dafür, mögliche Anwendungen sinnvoll einzusetzen.
Solche Zusammenhänge thematisieren wir in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die Digitalisierung von Arbeit begleitet uns schon seit vielen Jahrzehnten. Die dabei immer intensivere Vernetzung von technischen Systemen und Menschen führt zu einer erhöhten Komplexität, die nur mit mehr Selbstorganisation am Arbeotsplatz bewältigt werden kann. Dieser Aspekt ist ein (!) wichtiger Baustein der Neuen Arbeit – New Work. Siehe dazu ausführlicher Beispiele für neue Arbeitskonzepte aus dem New Work Barometer – und kritische Anmerkungen dazu.
In der Zwischenzeit gibt es allerdings Entwicklungen, die eine weitere Qualität in der Arbeit mit neuen Technologien darstellt. Diese New Digital Work zeichnet sich durch folgende Punkte aus, die in Hartmann, E. A.; Shajek, A. (2023:1-2): New Digital Work and Digital Sovereignty at the Workplace – An Introduction, in: Shajek, A.; Hartmann, E.A. (Eds) (2023): New Digital Work, S. 1-15 wie folgt beschrieben sind:
Immersion, the experience of direct interaction with a digitally mediated or (in parts) digitally created world, and the corresponding tendency towards ‘invisible’, ‘vanishing’ human-computer interfaces (Dede 2009; Fishkin et al. 1999; Mayer et al. 2023, this volume).
The use of Artificial Intelligence (AI) at the workplace, with its potentials to substitute as well as enhance human intelligence, and its effects on a growing lack of transparency of the inner structure and workings of the technology itself (High-Level Expert Group on AI [AI HLEG], 2020; Mueller et al. 2019; Pentenrieder et al. 2023, this volume; Staneva and Elliott 2023, this volume; Zhou et al. 2021).
Digital labor platforms transforming access to labor markets, contract and working conditions, and workers’ rights and opportunities to associate and organize themselves (Harmon and Silberman 2018; ILO – International Labour Organization, 2018, 2021; Yan et al. 2023, this volume).
Die von mir eingefügten Links sollen die jeweiligen Dimensionen weiter erläutern. Spannend ist hier auch die in der genannten Veröffentlichung angesprochene Digitale Souveränität am Arbeitsplatz (Digital Sovereignty at the Workplace).
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Aktuell reden und schreiben viele zur Künstlichen Intelligenz, die sich praktisch umgesetzt in vielen Anwendungen, wie z.B. ChatGPT von OpenAI, zeigt. Haben wir “Intelligente IT-Systeme” und dumme Menschen? Wenn es um menschliche Intelligenz geht, kommt oft der vor mehr als 100 Jahren entwickelte Intelligenztest ins Spiel, mit dem dann zukünftige Möglichkeiten und Dispositionen vorhergesagt werden. Die folgende Passage beschreibt die Zusammenhänge etwas ausführlicher.
“Eine erste Entwicklungslinie soll hier aus heuristischen Gründen auf das Ende des 19. und Anfang des 20. Jahrhundert datiert werden. Ausgangspunkt ist die kausalmechanische Logik einer behavioristischen Entwicklungspsychologie, die den Körper wesentlich als Reiz-Reaktions-Maschine betrachtet. In dieser Logik entwickelte der französische Psychologe Alfred Binet 1905 gemeinsam mit dem Arzt Théodore Simon einen ersten sogenannten ´Intelligenztest´ (Liungman, 1976). Das mit der Psychometrie etablierte sehr lineare, planmäßig geregelte Mess- und Testregime verweist auf einige zentrale Merkmale von Vermessungs- respektive Prüfungspraktiken. Grundlegend zielt die Prüfung darauf ab, von der Summe einzelner aktueller Leistungsergebnisse eines Individuums auf die zukünftigen Möglichkeiten und Dispositionen bzw. auf die zukünftig erwartbare Leistungsfähigkeit schließen zu können. Aber der Psychometrie gilt nicht nur eine aktuelle Leistung als repräsentativ für ein Leistungsvermögen, sondern sie stellt durch ihre Orientierung am Modell der Normalverteilung zugleich die Kontrolle sozialer Relationen sicher: Die Intelligenzleistungen, die dem Einzelnen als Leistungen zugeschrieben werden, werden im Verhältnis zum Durchschnitt der Leistungen anderer angegeben und damit vergleichbar gemacht. Auf Basis derartiger Aussagen über ´Begabung´ und ´Intelligenz´ lassen sich institutionelle Selektionsprozesse und soziale Hierarchisierungen legitimieren (Bourdieu, 1993; Gould, 1988)” (Vater, S. (2023:255248).): Validierung und Neoliberalismus – selbstverantwortete Beschäftigungsfähigkeit als Lernergebnis, in: Schmid, M. (Hrsg.) (2023): Handbuch Validierung non-formal und informell erworbener Kompetenzen, S. 235-248).
Intelligenztests werden für berufliche/gesellschaftliche Selektionsprozesse genutzt, dabei haben diese ihren Ursprung in einer behavioristischen Logik und sollen Auskunft über zukünftige Dispositionen geben. Dieser Determinismus stößt auf Kritik. Siehe dazu auch Ursache – Wirkung: Die Intellektualistische Legende. Es wird immer wieder vorgeschlagen, das Konstrukt “Intelligenz” auszudifferenzieren. Folgender Text soll das beispielhaft aufzeigen:
“Inhaltlich hat sich das Intelligenzkonzept in den letzten 100 Jahren ausdifferenziert (vgl. Funke u. Vatterodt-Plünnecke 2004): An der Stelle einer einzigen Intelligenzdimension (´general intelligence´, g-Faktor) ist heute die Konzeption multipler Intelligenzen im Sinne unterschiedlicher Teilkompetenzen (z.B. logisches Schlussfolgern, verbale Intelligenz, kreatives Problemlösen, emotionale Kompetenz, Körperbeherrschung) getreten, für die jeweils andere Erfassungsinstrumente benötigt werden” (Funke 2006).
Gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz ist es wichtig, auch über die Menschliche Intelligenz zu sprechen. Daraus ergibt sich die Frage, wie passen Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz zusammen? Interpretieren wir die von Funke angesprochene Ausdifferenzierung des Intelligenzkonzepts, so führt das meines Erachtens direkt zur Reflexiven Modernisierung und der dort thematisierten Entgrenzung. Möglicherweise hat Gardner´s Theorie der Multiplen Intelligenzen eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Siehe dazu auch Hybrid Intelligence: Menschliche und Künstliche Intelligenz.
Wenn wir über Wissen sprechen, geht es auch um die Frage, wie Wissen geschützt werden kann, bzw. frei verfügbar sein sollte. In der Industriegesellschaft war es (ist es immer noch) üblich, beispielsweise Wissen über Innovationen in Form von Schutzrechten zu sichern – siehe dazu ausführlich Deutsches Patent- und Markenamt. Interessant dabei ist, dass dort das Urheberrecht nicht thematisiert wird, obwohl das Urheberrecht in einer wissensbasierten Gesellschaft immer wichtiger wird. In einer dynamischen Umgebung verändern sich die Rahmenbedingungen so schnell, das manche Unternehmen ihre Innovationen gar nicht mehr schützen lassen. Zu dem Verhältnis zwischen Recht und Wissen habe ich folgendes gefunden:
“Das Verhältnis von Recht und Wissen ist kein gut entwickeltes Gebiet der Rechtstheorie und Rechtswissenschaft. Dies könnte ein Vermächtnis des methodischen Ansatzes der deutschen Rechtstheorie sein, der wenig Raum für einen Wechsel zur Analyse des Rechts als wissenserzeugendes Verfahren lässt. Die Anwendung des Rechts basiert auf gemeinsamen Konventionen und Bedeutungen, die einen Anschein von Stabilität vermitteln. Dieser Anschein erodiert in dynamischen Umgebungen. Anstatt auf das Alltagswissen zurückzugreifen, schafft und rahmt das Gesetz in solchen Situationen wissensgenerierende Verfahren und Infrastrukturen, um das notwendige Wissen zu sichern, beispielsweise für die Regulierung” (Trute, H.-H., (2020): On Knowledge and Law: The Role of Law in the Generation and Harmonisation of Knowledge, in: Horatschek, A. M. (Hrsg.) (2020): Competing Knowledges – Wissen im Widerstreit. Abhandlungen der Akademie der Wissenschaften in Hamburg, Band 9).
In der Industriegesellschaft wird immer noch von dem Primat der Planbarkeit, der Vorhersehbarkeit und der Berechenbarkeit ausgegangen. Durch die weltweite Vernetzung von Menschen, Technologien und Strukturen befinden wir uns allerdings in einem turbulenten Umfeld – in einem komplexen sozialen/wirtschaftlichen System, das andere Rahmenbedingungen braucht, um Wissen für die Gesellschaft, bzw. für Organisationen/Unternehmen nutzbar zu machen. Siehe dazu ausführlicher Der Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung, oder auch die Diskussionen über die Nutzung von z.B. ChatGPT (Künstlicher Intelligenz).
Es wird Zeit, dass die aufgebauten Strukturen der Bürokratie und des damit verbundenen Rechtsstaats wieder mehr Freiraum für die Entfaltung von Wissen zulassen. Die aktuelle Situation, dass unser Rechtssystem noch in alten Strukturen befindet, die Realität sich allerdings dynamisch weiterentwickelt, führt zu Spannungen und Graubereichen. Wissen zu “stehlen” ist teilweise ein Massensport geworden. Möglicherweise sind diese Zeilen etwas überspitzt formuliert, doch ist es m.E. wichtig, auf die Zusammenhänge aufmerksam zu machen.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auch auf diese Zusammenhänge ein, und verweisen auf die genutzten Quellen. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die schon vor Jahrzehnten thematisierte “Künstliche Intelligenz” basiert auf der Annahme “that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it” (McCarthy et al., 1955:2). Die aktuellen Entwicklungen von ChatGPT 3.5 oder ChatGPT 4 (um nur Beispiele zu nennen) scheinen McCarthy zu bestätigen . Es hat den Anschein, als ob die Künstliche Intelligenz alle Lebensbereiche verändert, erweitert oder sogar ganz übernimmt (z.B. bestimmte Arbeitsbereiche). Doch ist das wirklich so? Dazu habe ich folgenden Text gefunden:
“KI als neue Weltlenkerin? Nein! Zumindest für absehbare Zeit ist ein solches Horrorszenario nicht zu befürchten. Zwar werden die Änderungen im Alltagsleben durch KI stärker als bisher erkennbar – aber trotzdem: Bei KI-Systemen handelt es sich bei weitem nicht um eine dem Menschen vergleichbare Intelligenz, sondern eher um sehr spezifische Nischenfähigkeiten, die bei eng definierten Aufgaben überlegen sind, aber außerhalb ihres Daseinszwecks oft bei den einfachsten Tätigkeiten scheitern. Sie können viel, haben aber klare Limitationen. Während Alpha Zero, eine Schach-KI, zwar den Schachweltmeister besiegen kann, fehlt Computern eigener Antrieb, Willensfreiheit, Bewusstsein, Fähigkeit zur Selbstreflexion und Verständnis unserer Welt. Sinn, Verstehen und Verantwortung sind Konzepte, die für KI schon kategorial unpassend sind. KI kann damit auch weder böswillige noch heimtückische Intentionen verfolgen und auch keine Verantwortung für ihr Tun übernehmen – verantwortlich ist und bleibt der Mensch” (Ehlers, U.-D. (2023:271-272): Wie wollen wir leben?, in Schmohl et al. (Hrsg.) (2023): Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung, S. 271-278.
Den Hinweis auf einen Kategorienfehler hat auch Howard Gardner in seiner Betrachtung von menschlicher Intelligenz thematisiert, und damit die menschliche Intelligenz von den Möglichkeiten einer Künstlichen Intelligenz unterschiedenen. Siehe dazu auch
Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer
Alle sprechen und schreiben über Künstliche Intelligenz (KI) – oder englischsprachig Artificial Intelligence (AI) -wobei vieles auch bewusst tendenziell dargestellt wird. Die Befürworter schreiben alles schön, und die Gegner alles schlecht, doch dazwischen gibt es noch ein Kontinuum von Möglichkeiten. So eine differenzierte Betrachtung findet man oftmals nur in wissenschaftlichen Veröffentlichungen. Beispielsweise haben verschiedene Autoren den Artificial Intelligence Index Report 2023 veröffentlicht, der viele verschiedene Perspektiven auf das Thema beleuchtet.
Quelle: Nestor Maslej, Loredana Fattorini, Erik Brynjolfsson, John Etchemendy, Katrina Ligett, Terah Lyons, James Manyika, Helen Ngo, Juan Carlos Niebles, Vanessa Parli, Yoav Shoham, Russell Wald, Jack Clark, and Raymond Perrault, “The AI Index 2023 Annual Report,” AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, Stanford, CA, April 2023 | PDF.
Der Report enthält 10 Takeaways:
1
Industry races ahead of academia.
2
Performance saturation on traditional benchmarks.
3
AI is both helping and harming the environment.
4
The world’s best new scientist … AI?
5
The number of incidents concerning the misuse of AI is rapidly rising.
6
The demand for AI-related professional skills is increasing across virtually every American industrial sector.
7
For the first time in the last decade, year-over-year private investment in AI decreased.
8
While the proportion of companies adopting AI has plateaued, the companies that have adopted AI continue to pull ahead.
9
Policymaker interest in AI is on the rise.
10
Chinese citizens are among those who feel the most positively about AI products and services. Americans … not so much.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Der Begriff Mindset wird in den aktuellen Diskussionen zu Agilität, Transformation etc. fast inflationär verwendet. In dem Beitrag Mindset: Ein oft verwendeter Begriff etwas genauer betrachtet wird allerdings auch deutlich, dass die möglichen Nebenfolgen des Mindset-Konzepts kaum thematisiert werden. Zusätzlich habe ich in dem Beitrag Growth Mindset, Agilität und Multiple Intelligenzen einige Zusammenhänge zu dem von Caroll S. Dweck propagierten Growth Mindset aufgezeigt. Ich habe mir dazu zunächst einmal das ursprüngliche Paper angesehen, auf das die Idee eines Growth Mindset zurückgeht.
Dweck, C. S.; Leggett, E. L. (1988): A Social-Cognitive Approach to Motivation and Personality. Psychological Review 1988, Vol. 95, No. 2,256-273 | PDF.
Darin verbinden die beiden Autorinnen den Begriff Mindset mit der Vorstellung über Intelligenz. Mit der Veröffentlichung Dweck, C. S. (2008): Mindset: The New Psychology of Success kam dann die Verbreitung ihrer Gedanken so richtig in Schwung. Faszinierend für mich ist, die deutliche Korrelation zum Intelligenz-Begriff.
“Some believe their success is based on innate ability; these are said to have a ´fixed´ theory of intelligence (fixed mindset). Others, who believe their success is based on hard work, learning, training and doggedness are said to have a ´growth´ or an ´incremental´ theory of intelligence (growth mindset)” (Quelle).
Zusammenfassend kann man es wie folgt auf den Punkt bringen:
Fixed Mindset
Growth Mindset
Intelligence is static
Intelligence can be developed
Es stellt sich nun die Frage, was hier unter Intelligenz verstanden wird. Ist es das Intelligenzverständnis, das von einer generellen Intelligenz ausgeht und diese mit einem IQ ausdrückt? Der Bezug zu einem eher generellen Intelligenzverständnis , das sich in einem IQ manifestiert und im Großen und Ganzen nicht veränderbar ist, würde mit den Überlegungen von Caroll S. Dweck wohl eher nicht gut zusammenpassen.
Es gibt allerdings durchaus auch ein Intelligenzverständnis, das von einer veränderbaren, entwickelbaren Intelligenz ausgeht. Protagonisten sind beispielsweise Sternberg und Howard Gardner. Siehe dazu etwas ausführlicher Intelligenztheorie: Anmerkungen zu Sternbergs Triarchischen Theorie und Gardners Multiple Intelligenzen Theorie. Es zeigt sich meines Erachtens durchaus, dass das Konzept eines Growth Mindsets eine gute Passung zu Gardner´s Theorie der Multiplen Intelligenzen hat.
Weiterhin sollte noch beachtet werden, dass sich das Konzept eines Growth Mindsets auf Motivation und Persönlichkeitseigenschaften bezieht, und Persönlichkeitseigenschaften keine Kompetenzen darstellen. Ein Growth Mindset und ein dynamisches Intelligenzkonstrukt wie es die Theorie der Multiplen Intelligenzen darstellt müssen noch in die Welt der Kompetenzen “überführt” werden. Siehe dazu auch Kompetenz und Intelligenz – eine Gegenüberstellung. Multiplen Intelligenzen werden in einem Kontext (berufliche Domäne) situativ aktiviert, um (komplexe) Probleme zu lösen (Complex Problem Solving). Die so entstehenden Multiplen Kompetenzen können auf der individuellen Ebene, der Gruppenebene, der organisationalen Ebene und der Netzwerkebene entwickelt werden.
Wenn wir über Wissen sprechen und schreiben geht es uns oft um Wahrheit. Gerade in Zeiten von Fake News und Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT kommen einem immer mehr Zweifel darüber, was wahr, und was nicht-wahr ist. Es stellt sich daher die Frage, wie Wissen und Wahrheit zueinander stehen. Gibt es eine klare und eindeutige Beziehung, oder ist diese Beziehung vielschichtig und dadurch nicht so klar, wie man meint? Dazu habe ich folgendes gefunden:
“Die Beziehung zwischen Wahrheit und Wissen ist weit weniger klar als man meinen könnte. Wahrheit ist natürlich das, auf das Wissen sich bezieht – der Inhalt des Wissens kann nur Wahrheit sein, sonst ist es kein Wissen (vgl. dazu auch Hardy/ Meier-Oeser 2004). Allerdings gehen die epistemologischen Ansichten darüber, ob und inwiefern Wissen überhaupt erreichbar ist, naturgemäß auseinander. Skeptisch werden die Positionen genannt, die diese Möglichkeit tendenziell bezweifeln, realistisch diejenigen, die grundsätzlich von einer Erkenntnismöglichkeit der Realität ausgehen – Abstufungen und Differenzierungen erzeugen aus diesem Befund ein kaum überblickbares Meer an Positionen” (Wischner, J. 2023:19: Wissenskrise as Wahrheitskrise, in Engelschalt et al. (Hrsg.) 2023: Wissenskrisen – Krisenwissen. Zum Umgang mit Krisenzuständen in und durch Wissenschaft und Technik, S. 19-34. Proceedings der 4. INSIST-Netzwerktagung, 11.-12. März 2021).
Die in der Quelle zitierten Konferenzbeiträge befassen sich alle mit dem übergeordneten Thema Wissenskrisen – Krisenwissen, das schon 2019 festgelegt wurde, und in 2021 durch Corona eine sehr aktuelle Bedeutung erlangt hatte. Es ist weiterhin sehr erfreulich, dass alle Beiträge frei verfügbar und sehr lesenswert sind. Siehe dazu auch Warum ist wissenschaftliches Wissen weniger sicher als das Alltagswissen?
Alle reden von KI (Künstlicher Intelligenz). Besonders populär sind aktuell die vielfältigen Möglichkeiten von ChatGPT 3.5, bzw. ChatGPT 4. Dabei stellt sich natürlich die Frage, wie man diese Möglichkeiten selbst für ein KI-Projekt nutzen kann. Zu Beginn sollten Sie ihre Motivationsfaktoren analysieren, und die damit verbundenen Fragen beantworten.
Motivation
Frage
Ich habe eine Maschine.
Kann ich damit und mit deren Daten etwas machen?
Ich habe einen Prozess.
Kann ich diesen mithilfe von KI verbessern?
Ich habe Daten.
Kann ich darin interessante Muster und Informationen finden?
Ich habe eine Idee für ein zusätzliches Produkt / eine Produktergänzung.
Kann ich diese mithilfe von KI umsetzen? Welche KI?
Ich habe von KI bzw. einem Anwendungsfall von KI gehört.
Kann ich das irgendwie in meinem Unternehmen anwenden, um etwas zu verbessern? Kann ich denselben Ansatz verwenden?
Ich möchte / muss digitaler werden
Was kann ich tun? Wie kann ich das machen?
Armbruster, J. (2023:29): Erfolgreich in ein KI-Projekt starten, in: projektmanagementaktuell 1/2023, S. 26-32.
Die Autorin weist darauf hin, dass die Herausforderung darin liegt, diese unzähligen Möglichkeiten zum Einsatz von KI auf umsetzbare und wertstiftende Anwendungsfälle in den Unternehmen herunterzubrechen sind (ebd. S. 28). Dazu ist es erforderlich, entsprechende Kompetenzen zu entwickeln.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die aktuelle Ausgabe 1/2023 der Zeitschrift projektmanagementaktuell befasst sich mit der Digitalisierung im Projektmanagement. Schaut man sich diese Ausgabe etwas genauer an ist zu erkennen, dass es den Beitrag Wie entwickelt sich das Projektmanagement und warum?, oder auch einen Schwerpunkt zur Nutzung von KI (Künstlicher Intelligenz) im Projektmanagement gibt. Ich hätte mir daher einen etwas aussagefähigeren Titel gewünscht.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
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