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K.I.ne Zukunftsmusik mehr
DIE GENERATIVE KUNSTLICHE INTELLIGENZ HAT SICH INNERHALB KÜRZESTER ZEIT VERBREITET. URPLÖTZLICH LIEGEN UNZÄHLIGE TÄTIGKEITEN NICHT MEHR NUR IN MENSCHENHAND— ZU SCHNELL, ZU GÜNSTIG UND ZU GUT SIND DIE DIGITAL ERZEUGTEN RESULTATE. DOCH WELCHES POTENZIAL LASST SICH NEBST TEXT- UND BILDGESTALTUNG, RECHERCHEARBEIT ODER ADMINISTRATIVEN TÄTIGKEITEN NOCH AUSSCHÖPFEN?
Spätestens seit der KI-Anwendung AlphaFold von Google DeepMind —einer schnellen und exakten Vorhersage der Proteinfaltung — hat die künstliche Intelligenz ihr enormes Potenzial in der Lebenswissenschaft unter Beweis gestellt und aufgezeigt, wie rasant sie zur Losung aktueller Rätsel beitragen kann. Doch nicht nur in der Forschung können wir von der künstlichen Intelligenz profitieren, auch im medizinischen Alltag kann sie einen Unterschied machen.
Künstliche Intelligenz — ein Segen für die Früherkennung?
Nicht wenigen Menschen bereitet der KI-Durchbruch Sorgen. Kann sie uns womöglich schaden? Klar ist: Es werden Leitplanken errichtet werden müssen. Doch gelingt uns dies, dann kann uns die KI in vielen Bereichen weiterhelfen— wie beispielsweise bei der Brustkrebs-Früherkennung. Schon heute schlagen Algorithmen der künstlichen Intelligenz die bisherigen Standardverfahren — wie etwa das statistisch-klinische Risikomodell des Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC). Bei dem bildgebenden Verfahrender Mammografie erkennt die KI bereits kleinste Auffälligkeiten und je mehr Bilder ein selbstlernender Algorithmus vor die Linse bekommt, desto besser wird er. Laut Forschungswissenschaftler und Radiologe Vignesh Arasu vom Gesundheitsfürsorge-Unternehmen Kaiser Permanente geben uns die jüngsten Fortschritte im KI-Deep-Learning die Möglichkeit, Hunderte bis Tausende zusätzlicher Mammografiemerkmale zu extrahieren. Künftig konnte so auch der Risiko-Score einer Person innert Sekunden berechnet werden, wodurch die Möglichkeiten einer individuellen Betreuung besser gestaltet werden können. Vignesh Arasu erkennt darin ein sehr gutes Werkzeug, um personalisierte Präzisionsmedizin anzubieten.
KI kann Tausende zusätzliche Mammografie-Merkmale extrahieren.
Auch Google mischt (wieder) mit
Google —lange das Zugpferd der KI —bekam zuletzt mit OpenAI und Microsoft ordentlich Konkurrenz in der öffentlichen Wahrnehmung. Deshalb kündigte das Unternehmen unlängst eine Fülle an Innovationen an. Angelehnt an sein „Large Language Model“ (LLM) Bard, wird nun das medizinische Pendant Med-PaLM 2 getestet. Das Gesundheitswesen ist eine Billionen-Dollar-Branche, in welcher jährlich Terabytes an Daten produziert werden. Mit fortschrittlicher KI und maschinellem Lernen können sich Tools wie Med-PaLM 2diesen Wissensschatz zum Wohl der Allgemeinheit zunutze machen. Das Programm wurde mit komplexem medizinischem Wissen trainiert und wird nun mit Fähigkeiten ergänzt, damit es individuelle Informationen wie beispielsweise Röntgenbilder oder Symptome ganzheitlich betrachten, einordnen und bewerten kann. So sollen eines Tages die Patientinnen und Patienten unkompliziert verbesserte Ergebnisse erhalten. Dies sind Good News für Bruno Messmer, eine unserer Personas aus dem Artikel „Unser Lebensraum im Jahr 2033“, der gute Chancen hat, dann tatsachlich seinen maßgeschneiderten Behandlungsplan von einem Chatbot zu erhalten.
Der digitale Privatunterricht
KI im Schulunterricht wird vielerorts als großes Problem betrachtet — dabei konnte sie den klassischen Unterrichtrevolutionieren. Bereits der Psychologe und Erziehungswissenschaftler Benjamin Bloom zeigte in seinen Studien aus den 1980er-Jahren, dass bei Einzelunterricht 90 Prozent der Lernenden das Lernziel erreichten, wohingegen dies im Gruppenunterricht nur 20 Prozent gelang. Privatstunden sind teuer — nicht jedoch die KI-basierten Nachhilfeprogramme.
Die Khan Academy überzeugt schon heute als kostenlose persönliche Tutorin — und konnte selbst von Lehrpersonen als eine Art Assistentin verwendet werden. Das Programm „Khanmigo“ legt sogar wertvolle Methodik an den Tag, indem es beispielsweise nicht nur auf einen Rechenfehler hinweist, sondern wissen möchte, wie die Lernenden auf das falsche Ergebnis gekommen sind. So können Missverständnisse und Denkfehler ausgeräumt werden. Auch bei völliger Ahnungslosigkeit reagiert „Khanmigo“ raffiniert und gibt lediglich Hinweise, statt die Lösung plump vorzugeben. Auf diese Weise konnte aus der KI als häufig projizierter Gefahr für den Schulunterricht eine Nachhilfelehrerin von morgen werden.
Verantwortungsvolles KI-Investieren —
Die Globalance-Kriterien
Ein Unternehmen verpflichtet sich zur…
- …expliziten Unterstützung globaler Leitprinzipien
- ausreichenden Investition in laufende Sicherheitsüberprüfungen, sog. „AI alignment“ (Sicherstellung „menschlicher Werte“ in KI-Systemen)
- Transparenz alle internen KI-Entwicklungen betreffend (Zeitplan; Aufzeichnung der Sicherheitsprobleme; Nachweise für Verständnis der Funktionsweise)
- Überprüfung kritischer Fragen durchunabhängige Sachverständige
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