Die Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz im Überblick

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die konvergenten Bereiche der Informatik und der Data Science, die sich auf den Bau von Maschinen mit menschlicher Intelligenz konzentrieren, um Aufgaben auszuführen, für die zuvor ein Mensch erforderlich gewesen wäre. Zum Beispiel Lernen, Argumentieren, Problemlösung, Wahrnehmung, Sprachverständnis und mehr. Anstatt sich auf explizite Anweisungen eines Programmierers zu verlassen, können KI-Systeme aus Daten lernen, wodurch sie komplexe Probleme (sowie einfache, aber sich wiederholende Aufgaben) bewältigen und sich im Laufe der Zeit verbessern.

Die heutige KI-Technologie hat eine Reihe von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen. Unternehmen nutzen KI, um unter anderem menschliche Fehler zu minimieren, hohe Betriebskosten zu senken, Echtzeit-Dateneinblicke zu liefern und die Customer Experience zu verbessern. Als solches stellt sie eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise dar, wie wir an Computer herangehen, indem wir Systeme schaffen, die Workflows verbessern und Elemente des täglichen Lebens aufwerten können.

Aber trotz der unzähligen Vorteile von KI hat sie im Vergleich zu herkömmlichen Programmiermethoden bemerkenswerte Nachteile. Die Entwicklung und der Einsatz von KI können mit Datenschutzbedenken, Arbeitsplatzverdrängungen und Cybersicherheitsrisiken verbunden sein, ganz zu schweigen von dem massiven technischen Aufwand, um sicherzustellen, dass sich KI-Systeme wie beabsichtigt verhalten.

In diesem Artikel erörtern wir, wie die KI-Technologie funktioniert und welche Vor- und Nachteile künstliche Intelligenz im Vergleich zu herkömmlichen Computing-Methoden hat.

KI basiert auf drei grundlegenden Komponenten: Daten, Algorithmen und Rechenleistung. 

• Daten: KI-Systeme lernen und treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten. Für ein effektives Training benötigen sie große Datenmengen, insbesondere im Fall von Modellen für maschinelles Lernen (ML). Daten werden häufig in drei Kategorien unterteilt: Trainingsdaten (helfen dem Modell beim Lernen), Validierungsdaten (stimmen das Modell ab) und Testdaten (bewerten die Leistung des Modells). Für eine optimale Leistung sollten KI-Modelle Daten aus verschiedenen Datensätzen (z. B. Text, Bilder, Audio und mehr) erhalten, damit das System seine Lernergebnisse auf neue, nicht sichtbare Daten übertragen kann.
• Algorithmen: Algorithmen sind die Regeln, die KI-Systeme verwenden, um Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Die Kategorie der KI-Algorithmen umfasst ML-Algorithmen, die ohne explizite Programmierung lernen und Vorhersagen und Entscheidungen treffen. KI kann auch mit Deep-Learning-Algorithmen arbeiten, einer Untergruppe von ML, die mehrschichtige künstliche neuronale Netze (ANNs) verwendet (daher der „Deep“-Deskriptor), um hochgradige Abstraktionen innerhalb von Big-Data-Infrastrukturen zu modellieren. Darüber hinaus ermöglichen Algorithmen für verstärkendes Lernen einem Agenten, Verhalten zu erlernen, indem er Funktionen ausführt und je nach Korrektheit Bestrafungen und Belohnungen erhält. Das Modell wird dabei schrittweise angepasst, bis es vollständig trainiert ist.
• Rechenleistung: KI-Algorithmen erfordern oft enorme Rechenressourcen, um derart große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Algorithmen auszuführen, insbesondere im Fall von Deep Learning. Viele Unternehmen verlassen sich auf spezielle Hardware, wie Grafikprozessoren (GPUs), um diese Prozesse zu optimieren.

AI systems also tend to fall in two broad categories:

• Künstliche Narrow Intelligence, auch „Narrow AI” oder „Weak AI” genannt, führt spezifische Aufgaben wie Bild- oder Spracherkennung aus. Virtuelle Assistenten wie Apples Siri, Amazons Alexa, IBMs watsonx und sogar OpenAIs ChatGPT sind Beispiele für Narrow AI-Systeme.
• Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) oder „Strong AI” kann dieselben intellektuellen Aufgabe ausführen wie ein Mensch. Sie kann verstehen, lernen, sich anpassen und mit Wissen aus verschiedenen Bereichen arbeiten. AGI ist jedoch immer noch nur ein theoretisches Konzept.

Im Gegensatz zur KI-Programmierung muss der Programmierer bei der traditionellen Programmierung explizite Anweisungen schreiben, die der Computer in jedem möglichen Szenario befolgen soll. Der Computer führt die Anweisungen dann aus, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen. Es ist ein deterministischer Ansatz, ähnlich wie bei einem Rezept, bei dem der Computer Schritt für Schritt Anweisungen ausführt, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Der traditionelle Ansatz eignet sich gut für klar definierte Probleme mit einer begrenzten Anzahl möglicher Ergebnisse, aber es ist oft unmöglich, Regeln für jedes einzelne Szenario zu schreiben, wenn die Aufgaben komplex sind oder eine dem Menschen ähnliche Wahrnehmung erfordern (wie bei der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache usw.). Hier bietet die KI-Programmierung einen klaren Vorteil gegenüber regelbasierten Programmiermethoden.

Das reale Potenzial von KI ist immens. Zu den Anwendungen von KI gehören die Diagnose von Krankheiten, die Personalisierung von Social-Media-Feeds, die Durchführung anspruchsvoller Datenanalysen für die Wettermodellierung und die Stromversorgung der Chatbots, die Support-Anfragen unserer Kunden bearbeiten. KI-gestützte Roboter können sogar Autos zusammensetzen und die Ausbreitung von Waldbränden minimieren.

Wie bei jeder Technologie gibt es auch bei der künstlichen Intelligenz im Vergleich zu herkömmlichen Programmiertechnologien Vor- und Nachteile. Abgesehen von den grundlegenden Unterschieden in der Funktionsweise unterscheiden sich KI und die traditionelle Programmierung auch erheblich in Bezug auf die Kontrolle des Programmierers, die Datenverarbeitung, die Skalierbarkeit und die Verfügbarkeit.

• Kontrolle und Transparenz: Die traditionelle Programmierung bietet Entwicklern die volle Kontrolle über die Logik und das Verhalten von Software und ermöglicht so eine präzise Anpassung und vorhersehbare, konstante Ergebnisse. Wenn sich ein Programm nicht wie erwartet verhält, können Entwickler den Fehler über die Codebasis zurückverfolgen und beheben. KI-Systeme, insbesondere komplexe Modelle wie Deep Neural Networks, können schwer zu kontrollieren und zu interpretieren sein. Sie funktionieren oft wie „Blackboxes“, bei denen der Input und der Output bekannt sind, aber der Prozess, den das Modell verwendet, um von einem zum anderen zu gelangen, unklar ist. Dieser Mangel an Transparenz kann in Branchen, in denen die Nachvollziehbarkeit von Prozessen und Entscheidungen im Vordergrund steht (wie im Gesundheits- und Finanzwesen), problematisch sein.
• Lernen und Umgang mit Daten: Die traditionelle Programmierung ist starr. Sie stützt sich auf strukturierte Daten, um Programme auszuführen, und tut sich in der Regel schwer, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Um einem Programm neue Informationen beizubringen, muss der Programmierer manuell neue Daten hinzufügen oder Prozesse anpassen. Herkömmlich codierte Programme haben auch Probleme mit der unabhängigen Iteration. Mit anderen Worten: Sie sind möglicherweise nicht in der Lage, unvorhergesehene Szenarien zu bewältigen, ohne dass diese Fälle explizit einprogrammiert sind. Da KI-Systeme aus riesigen Datenmengen lernen, eignen sie sich besser für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Bilder, Videos und Texte in natürlicher Sprache. KI-Systeme können auch kontinuierlich aus neuen Daten und Erfahrungen lernen (wie beim maschinellen Lernen), wodurch sie ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Dies macht sie besonders nützlich in dynamischen Umgebungen, in denen sich die bestmögliche Lösung im Laufe der Zeit entwickeln kann.
• Stabilität und Skalierbarkeit: Die traditionelle Programmierung ist stabil. Sobald ein Programm geschrieben und getestet wurde, führt es die Vorgänge jedes Mal auf genau dieselbe Weise aus. Die Stabilität regelbasierter Programme geht jedoch auf Kosten der Skalierbarkeit. Da traditionelle Programme nur durch explizite Programmierinterventionen lernen können, müssen Programmierer Code im großen Maßstab schreiben, um die Abläufe zu skalieren. Dieser Prozess kann sich für viele Unternehmen als unüberschaubar, wenn nicht gar unmöglich erweisen. KI-Programme bieten eine bessere Skalierbarkeit als herkömmliche Programme, sind jedoch weniger stabil. Die Automatisierungs- und kontinuierlichen Lernfunktionen von KI-basierten Programmen ermöglichen es Entwicklern, Prozesse schnell und relativ einfach zu skalieren, was einen der Hauptvorteile von KI darstellt. Aufgrund des improvisierten Charakters von KI-Systemen liefern Programme jedoch nicht immer konstante und angemessene Antworten.
• Effizienz und Verfügbarkeit: Regelbasierte Computerprogramme können rund um die Uhr verfügbar sein, aber manchmal nur, wenn sie durchgehend von menschlichen Mitarbeitern bedient werden.

AI technologies can run 24/7 without human intervention so that business operations can run continuously. Another of the benefits of artificial intelligence is that AI systems can automate boring or repetitive jobs (like data entry), freeing up employees’ bandwidth for higher-value work tasks and lowering the company’s payroll costs. It’s worth mentioning, however, that automation can have significant job loss implications for the workforce. For instance, some companies have transitioned to using digital assistants to triage employee reports, instead of delegating such tasks to a human resources department. Organizations will need to find ways to incorporate their existing workforce into new workflows enabled by productivity gains from the incorporation of AI into operations.

Omdia geht davon aus, dass der weltweite KI-Markt bis 2028 einen Wert von 200 Milliarden USD haben wird.¹ Das bedeutet, dass Unternehmen mit einer zunehmenden Abhängigkeit von KI-Technologien rechnen sollten, da die Komplexität der IT-Systeme von Unternehmen in gleicher Weise zunimmt. Aber mit dem IBM watsonx Portfolio an KI-Produkten haben Unternehmen ein leistungsstarkes Tool zur Hand, um KI zu skalieren.

Mit IBM watsonx können Teams Datenquellen verwalten, verantwortungsvolle KI-Workflows beschleunigen und KI einfach im gesamten Unternehmen bereitstellen und einbetten – alles an einem Ort. watsonx bietet eine Reihe fortschrittlicher Funktionen. Dazu gehört ein umfassendes Workload-Management und eine Echtzeit-Datenüberwachung, die Ihnen dabei helfen sollen, KI-gestützte IT-Infrastrukturen mit vertrauenswürdigen Daten im gesamten Unternehmen zu skalieren und zu beschleunigen.

Die Nutzung von KI birgt zwar gewisse Komplikationen, stellt jedoch für Unternehmen eine Möglichkeit dar, mit einer immer komplexeren und dynamischeren Welt Schritt zu halten, indem sie ausgefeilte Technologien einsetzen, die mit dieser Komplexität umgehen können.