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FAQs - Fragen und Antworten zu KI

• Was ist KI?

  Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen oder Programmen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken und Handeln erfordern. KI zielt darauf ab, Maschinen die Fähigkeit zu geben, zu lernen, zu verstehen, zu planen, zu analysieren und zu problemlösen. Sie basiert auf Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. KI umfasst verschiedene Teilbereiche wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Sprachverarbeitung.

• Wie funktioniert KI?

  Künstliche Intelligenz (KI) nutzt Algorithmen und Modelle, um aus Daten zu lernen und Aufgaben eigenständig zu erledigen. Trainingsprozesse trainieren KI-Modelle auf großen Datensätzen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Das Ziel ist es, Computer so zu programmieren, dass sie intelligente Funktionen ausführen können, wie zum Beispiel das Erkennen von Mustern, das Treffen von Entscheidungen oder das Lösen von Problemen.

• Welche Ziele hat die künstliche Intelligenz?

  Die Ziele der künstlichen Intelligenz variieren je nach Kontext, Anwendungsbereich und den Absichten der Entwickler. Im Allgemeinen können jedoch folgende Ziele identifiziert werden:

  • Automatisierung von Aufgaben: Automatisierung automatisiert menschliche Arbeit, um repetitive oder zeitaufwändige Aufgaben effizienter auszuführen. Dies kann die Produktivität steigern und menschliche Ressourcen für komplexere oder kreativere Aufgaben freisetzen.
  • Verbesserung der Entscheidungsfindung: Forscher entwickeln menschenähnliche oder sogar überlegene Fähigkeiten bei der Entscheidungsfindung. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI bessere Entscheidungen treffen, Vorhersagen treffen und Optimierungsmöglichkeiten identifizieren.
  • Verbesserung der Effizienz: Die Nutzung von maschinellem Lernen und anderen KI-Techniken ermöglicht es, Systeme und Prozesse zu optimieren, um Ressourcen besser zu nutzen und die Effizienz zu steigern. Dies kann sich auf Bereiche wie Produktion, Logistik, Transport, Energieverwaltung usw. erstrecken.
  • Bereitstellung personalisierter Erfahrungen: Personalisierte Erfahrungen für Benutzer in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Kundenservice, Bildung und Unterhaltung schaffen. Durch die Analyse des Verhaltens und der Vorlieben der Benutzer kann KI maßgeschneiderte Inhalte, Empfehlungen und Dienstleistungen bereitstellen.
  • Förderung der Innovation: Innovationen vorantreiben und neue Möglichkeiten für Technologie und Wissenschaft zu schaffen. Durch die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen und Systeme können neue Lösungen für komplexe Probleme gefunden und neue Anwendungsgebiete erschlossen werden.
  • Unterstützung bei der Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen: Gesellschaftliche Herausforderungen angehen, wie z.B. im Gesundheitswesen, bei der Umweltüberwachung, der Verkehrsplanung, der Katastrophenprävention und -reaktion sowie bei der Bekämpfung von Kriminalität und Terrorismus.
  • Entwicklung menschenähnlicher Intelligenz: Langfristig streben einige Forscher und Unternehmen das Ziel an, eine starke künstliche Intelligenz zu schaffen, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzt. Dies könnte es der KI ermöglichen, komplexe Probleme eigenständig zu lösen, Kreativität zu zeigen, emotionale Intelligenz zu entwickeln und möglicherweise sogar Bewusstsein zu erlangen.
• Wo wird KI heute schon eingesetzt?

  KI wird heute bereits in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter im Gesundheitswesen für Diagnoseunterstützung und Medikamentenentwicklung, im Finanzwesen für Betrugsprävention und Risikomanagement, im Einzelhandel für personalisierte Empfehlungen und Bestandsmanagement sowie in der Logistik für Routenoptimierung und Lieferkettenmanagement. Weitere Anwendungen finden sich im Kundenservice, in der Fertigung, im Energie- und Umweltbereich, in den Medien und der Unterhaltungsbranche sowie im Rechtswesen.

• Welche Vorteile und Chancen bietet künstliche Intelligenz für Unternehmen und Organisationen?

  Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen und Organisationen eine Vielzahl von Vorteilen, darunter Effizienzsteigerung, Kostenersparnis, verbesserte Entscheidungsfindung, personalisierte Kundenerfahrung, erweiterte Datenanalyse, verbesserte Sicherheit und Innovationsförderung. KI automatisiert Prozesse, analysiert große Datenmengen und ermöglicht fundierte Entscheidungen, was zu erhöhter Produktivität, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteilen führt. Es ist jedoch wichtig, ethische Aspekte und Datenschutz zu berücksichtigen.

• Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz?

  Bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz gibt es einige Herausforderungen zu beachten. Dazu gehören der Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, ethische Bedenken bezüglich Datenschutz und Verantwortlichkeit, der Bedarf an Fachwissen und Ressourcen für die Entwicklung und Wartung von KI-Systemen sowie die Notwendigkeit, die Auswirkungen auf Arbeitsplätze und soziale Dynamiken zu berücksichtigen. Zudem ist eine klare Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Fachexperten und KI-Entwicklern erforderlich, um erfolgreich KI einzuführen.

• Wo liegen die Grenzen von künstlicher Intelligenz?

  Die Grenzen der künstlichen Intelligenz umfassen technische, ethische und gesellschaftliche Aspekte . Sie zeigen, dass KI einem zwar viel Potenzial bietet, dennoch mit Herausforderungen und Risiken verbunden, welche man sorgfältig berücksichtigen sollte. Hier sind einige der wichtigsten Grenzen von künstlicher Intelligenz:

  • Begrenzte Anwendungsbereiche: Aktuelle künstliche Intelligenz ist oft auf spezifische Aufgaben beschränkt und hat Schwierigkeiten, außerhalb ihres Anwendungsbereichs zu operieren. Schwache KI-Systeme sind nicht flexibel und können sich nicht schnell an neue Situationen anpassen.
  • Mangelndes Verständnis und Kreativität: KI kann Muster erkennen und große Datenmengen verarbeiten, aber fehlt oft Verständnis für Kontext und Kreativität, um komplexe Probleme menschenähnlich zu lösen.
  • Transparenz und Erklärbarkeit: Tiefe neuronale Netze sind oft „Black Boxes“, was bedeutet, dass es schwer ist, ihre Entscheidungen zu verstehen, besonders in sensiblen Bereichen wie Medizin oder Recht.
  • Datenschutz und Sicherheit: KI benötigt große Datenmengen, was Datenschutzrisiken birgt. Missbrauch kann zu Sicherheitsproblemen wie Identitätsdiebstahl, Diskriminierung und Überwachung führen.
  • Ethik und Bias: KI kann Vorurteile aus Trainingsdaten übernehmen und Ungerechtigkeiten verstärken.
  • Menschliche Aufsicht und Verantwortung: KI benötigt menschliche Aufsicht und Verantwortung, um potenzielle Fehler und Auswirkungen zu berücksichtigen. Überschätzung von KI kann zu kritiklosem Vertrauen und unbedachten Entscheidungen führen.
  • Moralische und gesellschaftliche Implikationen: KI-Entwicklung wirft moralische Fragen auf, z.B. zu Arbeitsplätzen, Machtverteilung, Privatsphäre und moralischem Status von KI-Systemen.
• Wie können Unternehmen künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse integrieren?

  Um Künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, können Unternehmen folgende Schritte unternehmen: Analyse der Bedürfnisse, Sicherstellung der Datenverfügbarkeit, Einbindung von Fachexperten, Start von Pilotprojekten, Skalierung und Integration, sowie kontinuierliche Verbesserung. Dabei ist es wichtig, ethische Aspekte zu berücksichtigen, Datenschutz zu gewährleisten und klare Kommunikation sowie Schulungen für Mitarbeiter bereitzustellen.

• Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

  Es gibt verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz (KI), die sich hauptsächlich durch ihren Anwendungsbereich und ihre Fähigkeiten unterscheiden. Das sind die wichtigsten Arten von künstlicher Intelligenz:

  • Starke Künstliche Intelligenz: Starke KI bezeichnet hypothetische KI mit menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten. Sie sollte diverse Aufgaben ohne spezifische Programmierung lösen, wie komplexe Probleme, Kreativität, Emotionen und menschenähnliches Bewusstsein.
  • Schwache Künstliche Intelligenz: Schwache KI ist auf bestimmte Aufgaben beschränkt und kann nur diejenigen ausführen, für die sie programmiert oder trainiert wurde. Beispiele sind Sprach- und Bilderkennung sowie Empfehlungssysteme in verschiedenen Branchen.
  • Reaktive Künstliche Intelligenz: Reaktive KI-Systeme folgen festen Regeln und können nur in vordefinierten Situationen reagieren. Sie lernen nicht aus Erfahrungen oder Vergangenheitsdaten. Ein Beispiel ist Deep Blue, ein Schachcomputer ohne Lernfähigkeit.
  • Begrenzt Erinnernde Künstliche Intelligenz: Diese KI speichert und nutzt vergangene Erfahrungen für zukünftige Entscheidungen, ist jedoch in ihrem Lernumfang begrenzt und nicht flexibel für neue Situationen. Ein Beispiel ist selbstfahrende Technologie, die aus vergangenen Fahrsituationen lernt.
  • Theoriebasierte Künstliche Intelligenz: Diese KI nutzt Regeln und Modelle, um Probleme zu lösen. Expertensysteme sind ein Beispiel und werden in Diagnose und Entscheidungsunterstützung eingesetzt.
• Wie unterscheidet sich schwache von starker künstlichen Intelligenz?

  Sie unterscheiden sich hauptsächlich in ihrem Anwendungsbereich und ihren Fähigkeiten:

  Starke KI (AGI – Artificial General Intelligence):

  Starke künstliche Intelligenz ist eine hypothetische Form der künstlichen Intelligenz, die über menschenähnliche kognitive Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen verfügt. Anders als schwache KI, die auf spezifische Aufgaben beschränkt ist, soll starke KI in der Lage sein, eine breite Palette von Aufgaben zu lösen, ohne spezifisch darauf programmiert zu sein. Sie könnte komplexe Probleme lösen, kreativ sein, Emotionen verstehen und menschenähnliches Bewusstsein zeigen. Trotz intensiver Forschung und Fortschritten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz existiert derzeit keine starke KI, und es bleibt unklar, wann oder ob sie jemals erreicht werden kann. Der Weg zur Entwicklung einer solchen KI birgt zahlreiche technische, ethische und philosophische Herausforderungen, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen.

  Schwache KI (ASI – Artificial Narrow Intelligence)

  Schwache künstliche Intelligenz ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf spezifische Aufgaben oder Anwendungen beschränkt ist. Im Gegensatz zur starken KI, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzt, führt schwache KI nur eine bestimmte Aufgabe oder eine begrenzte Anzahl von Aufgaben aus, für die sie programmiert oder trainiert wurde. Beispiele für schwache KI sind Spracherkennungssysteme, Bilderkennungsalgorithmen, Empfehlungssysteme und viele andere Anwendungen, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Schwache KI ist bereits weit verbreitet und wird in vielen Aspekten des täglichen Lebens eingesetzt, von persönlichen Assistenten auf Smartphones bis hin zu Industrierobotern. Obwohl schwache KI nicht die Vielseitigkeit und das Verständnis von starken KI-Systemen besitzt, bietet sie dennoch erhebliche Vorteile in Bezug auf Automatisierung, Effizienzsteigerung und Verbesserung der Benutzererfahrung.

• Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?

  Künstliche Intelligenz ist ein übergeordneter Begriff, der sich auf die Fähigkeit von Maschinen bezieht, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken und Handeln erfordern. KI umfasst verschiedene Ansätze und Techniken, darunter auch das maschinelle Lernen.

  Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und bezieht sich auf Algorithmen und Modelle, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und automatisch Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Im maschinellen Lernen entwickeln Forscher Algorithmen, die es Computern ermöglichen, eigenständig zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

  Mit anderen Worten: Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, das in der KI eingesetzt wird, um maschinelle Systeme zu trainieren, während Künstliche Intelligenz ein umfassenderes Konzept ist, das verschiedene Ansätze zur Nachahmung von menschlicher Intelligenz umfasst.

• Welche Fortschritte wurden in der künstlichen Intelligenz erzielt?

  In den letzten Jahren gab es bedeutende Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI), die zu zahlreichen Anwendungen geführt haben. Maschinelles Lernen, darunter Deep Learning, neuronale Netzwerke und GANs, haben zu leistungsfähigeren Algorithmen in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Robotik geführt. KI wird zunehmend in der Gesundheitsversorgung für medizinische Bildgebung, Diagnose und Prognose, sowie in der Automobilindustrie für selbstfahrende Autos und in der Finanzwelt für Risikobewertung und Betrugsbekämpfung eingesetzt. Auch in der Sprachverarbeitung ermöglichen KI-Technologien menschenähnliche Konversationen mit virtuellen Assistenten wie Siri und Alexa. Trotz des breiten Anwendungsspektrums von KI müssen wir weiterhin Herausforderungen und ethische Bedenken berücksichtigen.

FAQs - Fragen und Antworten zu KI-Tools

• Wie sieht es bei ChatGPT, Midjourney und Copilot mit Datenschutz aus?

  Bei ChatGPT, Midjourney und Copilot wird Datenschutz ernst genommen. Diese Plattformen haben Richtlinien und Technologien implementiert, um Nutzerdaten zu schützen. Du solltest ihre Datenschutzbestimmungen lesen, um zu verstehen, wie sie deine Daten handhaben. Generell verwenden sie Daten, um die Dienste zu verbessern, aber sie ergreifen Maßnahmen zum Schutz deiner Privatsphäre.

• Können die erzeugten Bilder bei Midjourney für eigene Zwecke frei verwendet werden (z.B. Website) oder entstehen hier zusätzliche Kosten?

  In Deutschland, wie auch anderswo, hängt die Nutzung von Bildern, die mit Midjourney erzeugt wurden, von den Nutzungsbedingungen der Plattform und eventuell geltenden Urheberrechtsbestimmungen ab. Generell erlaubt Midjourney die Nutzung der erzeugten Bilder für eigene Zwecke, einschließlich Websites, unter bestimmten Bedingungen. Es ist wichtig, die spezifischen Lizenzvereinbarungen und Abo-Modelle zu prüfen, da in einigen Fällen zusätzliche Kosten für kommerzielle Nutzung oder erweiterte Lizenzrechte anfallen können. Stelle sicher, dass du die Nutzungsbedingungen genau liest, um Überraschungen zu vermeiden.

• Kann Copilot auf alle Daten in der Office 365 Umgebung zugreifen, auf die ich auch selbst Zugriff habe?

  Copilot, entwickelt für die Unterstützung in der Office 365 Umgebung, ist darauf ausgelegt, mit den Daten zu arbeiten, für die du ihm Zugriff gewährst. Generell hat Copilot nicht automatisch Zugriff auf alle Daten, auf die du Zugriff hast. Du musst spezifische Berechtigungen einrichten, damit Copilot auf bestimmte Daten oder Dienste zugreifen kann. Datenschutz und -sicherheit sind dabei zentrale Aspekte, und es ist wichtig, die Berechtigungseinstellungen sorgfältig zu prüfen und zu konfigurieren, um den Zugriff entsprechend deinen Anforderungen zu steuern.

• Wer hat die Bildrechte bei Midjourney Bildern?

  Midjourney-Bilder sind nicht urheberrechtlich geschützt, da das Urheberrechtsgesetz (UrhG) nur persönliche geistige Schöpfungen schützt. Gemäß dem Urheberrecht muss ein Werk von einem Menschen geschaffen werden, um Schutzrechte zu genießen. Da Midjourney Bilder generiert, die nicht von einer individuellen menschlichen Schöpfung stammen, greift das Urheberrecht nicht. Somit sind Bilder, die mithilfe von Midjourney erzeugt werden, nicht automatisch urheberrechtlich geschützt.

FAQs - Fragen und Antworten zum EU AI Act

• Unterliegt ein Unternehmen bereits der Schulungspflicht, wenn eine KI-Anwendung nur zu Testzwecken installiert wurde?

  Ja. Sobald eine KI-Anwendung im Unternehmen eingesetzt wird, gilt das Unternehmen als Betreiber und fällt unter den EU AI-Act – auch wenn die KI nur zu Testzwecken genutzt wurde. Ein Betreiber ist dazu verpflichtet, sicherzustellen, dass Mitarbeitende, die mit der KI-Anwendung interagieren, ausreichend geschult sind, um verantwortungsvoll mit ihr umgehen zu können.

• Gibt es eine Checkliste zur Prüfung von KI-Systemen?

  Ja, es gibt einen Umsetzungsleitfaden zur KI-Verordnung von Bitkom mit praktischen Tipps und Checklisten.

• Wie wird das Risiko von KI-Anwendungen im Gesundheitsbereich eingeschätzt?

  Die EU-KI-Verordnung klassifiziert KI-Systeme basierend auf dem Risiko, das sie für Gesundheit, Sicherheit und Grundrechte bergen. Viele KI-Anwendungen im Gesundheitsbereich, wie z.B. Diagnosetools, werden entsprechend als Hochrisiko-Anwendungen eingestuft. Es gibt auch präventive und verhaltensorientierte KI-Anwendungen – hier hängt die Klassifizierung vom spezifischen Use Case und dessen Auswirkung auf den Nutzer ab.

• Sind EU AI Act und Digital Service Act (DAS) dasselbe?

  Nein, der EU AI Act und der Digital Services Act (DSA) sind zwei verschiedene Regelungen:

  • Im EU AI Act geht es um die Regulierung von KI-Systemen und deren Risiken.
  • Im DSA wiederum geht es um das Schaffen eines sichereren digitalen Raums Insbesondere im Hinblick auf Online-Plattformen und digitale Dienste geht es um den Schutz der Grundrechte der Nutzer.
• Wie muss eine interne KI-Richtlinie aussehen und welche Inhalte müssen enthalten sein?

  Im AI Act ist keine Pflicht zur Einführung einer internen KI-Richtlinie enthalten – deshalb gibt es auch keine Liste an Inhalten, die enthalten sein müssen. Nach allgemeiner Auffassung sollte eine interne KI-Richtlinie aber mindestens folgende Punkte abdecken:

  • Zweck und Anwendungsbereich: Definition von KI sowie des Umfangs der Nutzung und Einsatzbereich von KI im Unternehmen.
  • Nutzung von KI: Erlaubte KI-Systeme, Information über Pflicht oder Freiwilligkeit der Verwendung, Überwachung des Outputs. Geregelte Mitteilungspflichten wenn sich etwas am KI-System ändert.
  • Klare Verantwortlichkeiten: Festlegung, wer für die Entwicklung, Implementierung, Überwachung und Weiterentwicklung der verwendeten KI-Systemen zuständig ist.
  • Schulungsbedarf decken: Schulung von Mitarbeitenden im Umgang mit KI.
  • Limitationen bei externen KI-Systemen: Keine Nutzung von vertraulichen Informationen und personenbezogener Daten.
  • Ethik und Transparenz: Definition von Grundsätzen für den ethischen Einsatz von KI und Transparenz über den KI-Einsatz gegenüber Betroffenen.
  • Risikomanagement: Klare Prozesse zur Identifikation und Reduzierung von Risiken im Zusammenhang mit KI.
• Müssen Mitarbeiter geschult werden, wenn KI inoffiziell genutzt wird (z.B. ChatGPT)?

  Jein. Wenn die Nutzung von Diensten wie ChatGPT durch die Mitarbeiter der Geschäftsleitung bekannt ist und durch diese geduldet wird, ist das Unternehmen verpflichtet sicherzustellen, dass Mitarbeiter im Umgang mit KI-Systemen geschult sind. Dies dient dazu, Risiken zu minimieren und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu gewährleisten. Sofern ein ausdrückliches Verbot zur Nutzung von KI-Systemen ausgesprochen wird, besteht keine Verpflichtung die KI-Kompetenz sicherzustellen.

• Was fällt laut EU AI Act unter „soziale Bewertungen“?

  Im Art. 5 der KI-Verordnung wird geregelt, dass KI-Systeme nicht zur sozialen Bewertung von Personen eingesetzt werden dürfen, wenn die bewerteten Personen dadurch einen Nachteil haben. Dies gilt, wenn die Daten, welche die KI nutzt, ursprünglich in einem anderen Kontext erzeugt oder erhoben wurden.

• Ist es erlaubt Bewertungen, wie z.B. Arbeitszeugnisse mit KI zu generieren?

  Die Verwendung von KI zur Erstellung von Arbeitszeugnissen durch einen Arbeitgebenden ist nicht verboten. Da die Bewertung aber fair und transparent sein muss und keine diskriminierenden oder unfairen Bewertungen vorgenommen werden dürfen, ist es wichtig, dass das erstellte Arbeitszeugnis durch eine menschliche Aufsicht gegengelesen und freigegeben wird.