Mit der Vorstellung von ChatGPT durch das Unternehmen OpenAI im Herbst 2022 und ähnlichen kurz darauf veröffentlichten Angeboten, die Texte, Bilder, Videos oder Softwarecode generieren können, sind auf Deep Learning basierende KI-Chatbots in der Alltagswelt angekommen und bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten – zum Beispiel wenn es darum geht, im Büro Routineaufgaben zu erledigen, Texte zu übersetzen und visuelle Inhalte zu erstellen oder sich im Studium einen Überblick über Bücher zu verschaffen und auf Prüfungsfragen vorzubereiten.
Eine Antwort von Google Gemini auf die Anfrage »Male ein Bild von ChatGPT«
Da die Antworten von Systemen wie ChatGPT oder Google Gemini dem menschlichen Kommunikationsverhalten auf den ersten Blick oft sehr nahekommen – einschließlich der Neigung, Wissenslücken zu überdecken – entwickelte sich in der medialen Berichterstattung rasch eine enthusiastische Stimmung mit einem hohen Grad an Technikfaszination. Einige Studien scheinen diesen KI-Enthusiasmus zunächst zu bestätigen: So wurde etwa aufgezeigt, dass Sprachmodelle wie GPT-4 in der Erkennung von indirekten Aufforderungen nahezu auf menschlichem Niveau operieren, Handlungen vorhersagen können und in Konversationen als menschliche Gesprächspartner eingestuft werden (Strachan et al. 2024; McLean et al. 2023). Die entscheidende Frage bleibt jedoch, was genau in diesen Studien getestet wird bzw. welche Kriterien bei der Evaluation maschineller Intelligenz angelegt werden.
Die Geschichte der modernen KI (siehe Tabelle) beginnt mit dem Logiker, Analytiker und Mathematiker Alan Turing (1912–1954), der mit seinem »Turing-Test« die heutige Vorstellung von künstlicher Intelligenz maßgeblich geprägt hat. Er selbst nannte seinen Test »Imitation Game« und bezog ihn auf die Antworten einer Maschine im Dialog mit einem oder mehreren Menschen: Wenn das kommunikative Verhalten einer Maschine nicht mehr von menschlichem Verhalten unterscheidbar erscheint, sollte von maschineller Intelligenz gesprochen werden. Eine Maschine wäre aus dieser Perspektive folglich »intelligent«, sobald sie ihr Gegenüber erfolgreich täuschen kann.
Der Begriff »künstliche Intelligenz« tauchte erstmals in dem Förderantrag für die Dartmouth Conference auf. Dort erörterten zu dieser Zeit führende Mathematiker und Informatiker für mehrere Wochen, »how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves« (McCarthy et al. 1955).
Einen ersten öffentlichen Hype erlebte das Thema ab 1966 mit dem von Joseph Weizenbaum entwickelten Computerprogramm ELIZA, das in einer textbasierten Unterhaltung unterschiedliche Gesprächspartner simulieren kann, indem es auf Schlüsselwörter reagiert, falls diese in seinem Thesaurus zu finden sind. In Presse, Funk und Fernsehen wurde vor allem die Rolle von ELIZA als Psychotherapeutin aufgegriffen. Auf die Eingabe »Ich habe ein Problem mit meiner Mutter« lautete eine Antwort zum Beispiel: »Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie«.
Gerade ist der Band »Utopien im Unterricht. Theoretische Verortungen – Fächerperspektiven – praktische Beispiele« (herausgegeben von Heinrich Ammerer, Margot Anglmayer-Geelhaar, Robert Hummer und Markus Oppolzer, Open Access) erschienen: »Im ersten Teil des Bandes führen fachübergreifende Grundlagenbeiträge aus verschiedenen Disziplinen in den Themenkomplex ein und bieten sowohl Schlaglichter auf Erscheinungsformen des Utopischen in unterschiedlichen kulturellen Kontexten als auch grundlegende Definitionen zentraler Begriffe. Die anschließenden fachdidaktischen Beiträge loten den Beitrag der jeweiligen Disziplin zur Entwicklung eines reflektierten Umgangs mit Utopien aus und stellen methodische Zugänge für den Unterricht (inklusive eines Praxisbeispiels) vor.«
Mein Beitrag im Band setzt sich mit digitalen Technikutopien auseinander und kommt zu dem Schluss, dass sich im aktuellen Diskurs (z.B. unter dem Stichwort ›künstliche Intelligenz‹) »viele Erwartungen widerspiegeln, die bereits in früheren Phasen der Computerisierung, Datafizierung und Digitalisierung diskutiert worden sind – von der Angst vor einer Invasion der Privatsphäre bzw. einem Autonomieverlust des Menschen bis hin zu vielfältigen positiven Visionen einer technikbeförderten Lösung großer gesellschaftlicher Herausforderungen (z.B. Klimakrise) […]. Und ähnlich wie in früheren Phasen technologischen Umbruchs treten auch heute die Figuren des berauschten Evangelisten, des besorgten Apokalyptikers und des praktisch Integrierten auf […].« Den Sozialwissenschaften spricht der Beitrag gerade im gegenwärtigen Stadium eine zentrale Rolle zu:
»Aus ihrer kritisch-distanzierten Perspektive können sie zum ersten ein Gegengewicht zu der verbreiteten Überzeugung bieten, dass technische Strukturen per se die Lösung grundsätzlicher gesellschaftlicher Probleme einleiten könnten und blanke Zahlen bei einer hinreichend breiten Datenbasis für sich sprechen.
