Die Auswirkungen von KI
KI hat in den letzten Jahren den Zeitgeist der Medien erobert, insbesondere seit der Veröffentlichung von ChatGPT von OpenAI im Jahr 2022. Zahllose Geschichten beschäftigen sich mit der möglichen Zukunft der Technologie, mit den Fortschritten der KI und den Veränderungen, die sie mit sich bringen könnte. Aber was waren bisher die Auswirkungen auf die reale Welt?
Neben den Risiken muss auch das Potenzial von KI-Algorithmen für positive Veränderungen berücksichtigt werden. Die Erforschung der positiven und nachteiligen Auswirkungen von KI ist unerlässlich, um den verantwortungsvollen Umgang mit KI in den kommenden Jahren zu steuern.
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Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Modellen erkunden Ingenieure, Wissenschaftler, politische Entscheidungsträger und Führungskräfte in der Wirtschaft das Potenzial in ihren jeweiligen Bereichen. Anbieter von KI-Technologien machen große Versprechungen bezüglich der Zukunft der KI, bis hin zur „Rettung des Klimas, der Gründung einer Weltraumkolonie und der Erforschung der gesamten Physik.“1
Aber was ist mit den messbaren, quantifizierbaren und nachweisbaren Vorteilen von KI? Abgesehen von diesen Versprechungen stellt sich die Frage, wie die technologischen Fortschritte im Zusammenhang mit KI der heutigen Gesellschaft nachweislich Nutzen gebracht haben. Die nachweislich positiven Auswirkungen der KI umfassen mehrere Vorteile, wie z. B.:
Höhere Geschäftsleistung
Wetter- und Katastrophenvorhersagen
Effizientere Softwareentwicklung
Neue Chip-Technologie
PFAS-Schadensbegrenzung (per- und polyfluorierte Alkylsubstanzen)
Schutz vor IT-Ausfällen
Medikamentenentwicklung
Kernfusionsforschung
Höhere Geschäftsleistung
Von intelligenten Chatbots bis hin zu Self-Service-Schnittstellen und anderen intelligenten Systemen: Führungskräfte schreiben der Einführung von KI Umsatz- und Gewinnsteigerungen zu. KI-gestützte Business-Intelligence-Tools können menschliche Fehler reduzieren, indem sie Führungskräften eine datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen. Gleichzeitig rationalisieren KI-Apps und Workflow-Verbesserungen die Abläufe und steigern die Effizienz. Insgesamt könnte die Einführung generativer KI innerhalb von 10 Jahren zu einem globalen BIP-Wachstum von bis zu 7 % führen.2
Der Bericht KI in Aktion 2024 von IBM ergab, dass 67 % der befragten Führungskräfte von Umsatzsteigerungen von 25 % oder mehr aufgrund der Einbindung von KI in den Geschäftsbetrieb berichteten. Der Bericht stellte Ähnliches in Bezug auf Gewinnsteigerungen fest: 66 % der befragten Führungskräfte gaben an, dass KI-Systeme und -Tools zu einer Steigerung der Gewinnspanne um mindestens 25 % geführt haben.
Inwiefern profitieren diese Führungskräfte von KI? Kommunikation und Planung sind unerlässlich: 85 % der Führungskräfte gaben an, einer KI-Roadmap zu folgen, und 72 % erreichten eine Abstimmung zwischen den Chefetagen und der IT-Führung. KI-Programme können Führungskräften dabei helfen, die Entscheidungsprozesse zu verbessern und so fundiertere Entscheidungen zu treffen. Die wichtigsten Anwendungsfälle für KI in den vier Branchen, die in dem Bericht untersucht wurden – Finanzen, Telekommunikation, Einzelhandel und Fertigung – sind:
Finanzen: Virtuelle Assistenten für externe Anwendungen und KI-gestützte Suchmaschinen
Telekommunikation: IT-Betrieb und Automatisierung, virtuelle Assistenten für interne Anwendungen
Einzelhandel: Verbesserte Customer Experience
Fertigung: IT-Betrieb und Automatisierung
Ein genauerer Blick auf den Fertigungssektor offenbart weitere Einzelheiten zur KI im Betriebsmanagement und anderen Geschäftsbereichen. Der Medianwert einer IBM Umfrage ergab eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 30 %, bei Produktfehlern um 25 %, bei Bestandsüberschüssen um 20 % und ähnliche Vorteile bei anderen Metriken.
Wetter- und Katastrophenvorhersagen
Im Jahr 2023 arbeiteten IBM und die NASA zusammen an einem Foundation Model, das Wissenschaftlern hilft, Daten zu den Auswirkungen früherer Überschwemmungen und Waldbrände zu analysieren. Mit den Trainingsdaten der NASA wurde das öffentlich verfügbare Modell auch zur Bewertung der Wiederaufforstungsmaßnahmen in Kenia sowie in den Hitzeinseln – konzentrierten städtischen Gebieten mit höheren Temperaturen – in den Vereinigten Arabischen Emiraten verwendet.
Basierend auf diesem Modell veröffentlichten IBM und die NASA im September 2024 ein neues Open-Source-Modell, das Klimaanwendungen schneller und zugänglicher machen soll. Zu den Anwendungsfällen gehören Hochwasserwarnungen, Hurrikanvorhersagen und die Abschätzung von Schwerewellen. Wenn diesen Naturereignissen zuvorgekommen wird, kann dies möglicherweise den Verlust von Menschenleben oder Sachschäden abmildern.
Das Open-Source-KI-Tool lässt sich für spezielle Anwendungen anpassen, z. B. in Zusammenarbeit mit Environment and Climate Change Canada, um genaue Vorhersagen zu den Niederschlagsmengen über mehrere Stunden hinweg zu erstellen. Und es ist leicht genug, um auf einem einzigen Desktop-Computer ausgeführt zu werden.
Das im Juli 2024 angekündigte NeuralGCM-Modell von Google3 kombiniert zwei Ansätze für Deep Learning und Wettervorhersagen. Dabei werden zunächst herkömmliche Modelle angewendet, um die atmosphärischen Bedingungen zu beurteilen, und anschließend wird KI eingesetzt, um die Vorhersagen auf Kurs zu halten.
Effizientere Softwareentwicklung
Ein häufig genannter Vorteil von KI ist, dass sie sich wiederholende Aufgaben zur Workflow-Optimierung automatisiert, sodass sich die Mitarbeiter auf anspruchsvollere Prioritäten konzentrieren können. KI-gestützte Agenten gehen noch einen Schritt weiter, indem sie selbständig eine Vorgehensweise festlegen und verfolgen, um wichtige Aufgaben zu erledigen.
Im Bereich der Informatik können Software Engineering (SWE)-Agenten eigenständig GitHub-Tickets lösen, um Workflows zu rationalisieren. Zum Beispiel können Large Language Model (LLM)-Agenten im Auftrag von Entwicklern Fehler finden und Fixes vorschlagen. Entwickler können den Vorschlag prüfen und genehmigen, sodass der Agent grünes Licht für die Aktualisierung des Codes erhält.
Neue Chip-Technologie
Generative KI-Modelle sind rechenintensiv und laufen auf leistungsstarken Grafikprozessoren (GPUs) von Herstellern wie Nvidia und AMD. GPUs waren in der Vergangenheit die leistungsstärksten Chips. Sie waren in der Lage, die fortschrittlichen Berechnungen zu bewältigen, die für ML-Algorithmen erforderlich sind.
Der Mangel an GPUs hielt an, seit die COVID-19-Pandemie die globalen Lieferketten unterbrach, doch der Bedarf an besserer Chipleistung förderte die Entwicklung effizienterer Chips. Der im letzten Jahr vorgestellte Inferenzchip Artificial Intelligence Unit (AIU) NorthPole AI zeigte eine 46,9-fach höhere Geschwindigkeit bei einem 72,7-mal effizienteren Energieverbrauch als der H100. Die überparteiliche KI-Arbeitsgruppe des US-Senats hat sich verpflichtet, die Forschung und Entwicklung neuer KI-Chips zu unterstützen.4
Für nachhaltige KI-Anwendungen ist die neue Chiptechnologie von größter Bedeutung. Entwicklungen wie der AIU NorthPole weisen auf eine Zukunft hin, in der LLMs mit weniger Energieverbrauch und damit weniger Klimaauswirkungen weiterhin positive Leistungen erbringen können.
PFAS-Schadensbegrenzung
Per- und polyfluorierte Alkylsubstanzen (PFAS) sind eine Gruppe von Chemikalien, die in Antihaft-Kochgeschirr, Kosmetika, Lebensmittelverpackungen und Mobiltelefonbildschirmen verwendet werden. Sie brauchen Tausende von Jahren, um sich im Boden abzubauen und reichern sich auch im Blut und in der Leber von Menschen und Tieren an. PFAS können nicht verstoffwechselt werden und werden mit Krebs und anderen Krankheiten in Verbindung gebracht.
Im Rahmen von PFACTS, einem von der US National Science Foundation initiierten PFAS-Ersatzprogramm im Wert von 5 Millionen US-Dollar, nutzen Forscher generative KI, um potenzielle PFAS-Ersatzstoffe zu entwickeln. KI-Anwendungen erzeugen komplexe Molekülstrukturen, die eine ähnliche Funktionalität wie PFAS bei geringerer Toxizität bieten sollen. Das Modell hat mindestens 6.000 potenzielle Ersatzprodukte hervorgebracht und wird erweitert, um zusätzliche Überlegungen zu berücksichtigen.
Schutz vor IT-Ausfällen
Wenn es zu einem IT-Ausfall kommt, müssen die Reaktionsteams das Problem diagnostizieren, Abhilfe schaffen und die fehlerhafte Software so schnell wie möglich aktualisieren. KI-Lösungen zur Problemlösung können diese Prozesse beschleunigen.
KI-gestützte IT-Managementplattformen überwachen Kundenumgebungen und erkennen potenzielle Bedrohungen. Wenn ein solches Ereignis gefunden wird, fasst das KI-System es zusammen, identifiziert mögliche Ursachen und leitet Reaktionsteams durch eine Lösung. KI-Unterstützung in Echtzeit rationalisiert die Entscheidungsfindung und hilft den Teams, schneller zu reagieren, um die Auswirkungen von IT-Ausfällen abzumildern.
Medikamentenentwicklung
Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie haben Pharma- und Gesundheitsunternehmen mit Hochdruck an der Erforschung, Erprobung und Bereitstellung lebensrettender Impfstoffe gearbeitet. Die Erforschung von Medikamenten ist kompliziert und erfordert ein tiefes Verständnis der Proteine und ihrer Faltung im dreidimensionalen Raum.
Ende 2020, fast ein Jahr nach der weltweiten Verbreitung von COVID-19, kündigte ein Forschungsteam von Google DeepMind ein KI-Tool zur Vorhersage der Proteinfaltung namens AlphaFold2 an. Dieses Tool könnte die dreidimensionale Form eines Proteins anhand seines eindimensionalen molekularen Codes mit einer Genauigkeit von über 90 % vorhersagen.
Gleichzeitig entwickelte ein IBM Forschungsteam ein Foundation Model und verwendete es, um vier antivirale COVID-19-Medikamente zu entwickeln. Da Viren im Laufe der Zeit mutieren und bekannte Impfstoffe weniger wirksam werden, können Durchbrüche in der KI-gestützten Erforschung antiviraler Medikamente neue Lösungen bieten, um diesen Bedrohungen zu begegnen.
Die Vorteile neuronaler Netze im Gesundheitswesen beschränken sich nicht nur auf die Suche nach neuen Medikamenten. Das Entwicklungsprogramm der Vereinten Nationen (UNDP) setzt sich für den Einsatz von KI bei der Unterstützung von Menschen mit Behinderungen ein.6 Im Jahr 2024 gelang es Forschern des National Institute of Health, KI erfolgreich auf medizinische Diagnosen anzuwenden, allerdings konnte die KI nur schwer erklären, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangt war.7
Kernfusionsforschung
Die Preise für Erdgas, Öl und Strom stiegen infolge der pandemiebedingten Engpässe und der erhöhten weltweiten Nachfrage sprunghaft an. Da KI-gestützte Hyperscale-Rechenzentren Megawatt von Strom verbrauchen8, ist der Bedarf an neuen Technologien im Energiesektor klar.
Bei der Kernfusion muss überhitztes Plasma in einem magnetisierten Gefäß eingeschlossen sein. Ein Typ dieses Gefäßes wird als Tokamak bezeichnet. Wenn das Magnetfeld des Tokamaks nachlässt, kann das Plasma durch eine „Tearing-Mode-Instabilität“ austreten. Im Jahr 2024 entwickelte ein Forscherteam der Princeton University ein KI-Modell, das Tearing-Mode-Instabilitäten in Tokamaks vorhersagen und vermeiden kann.9
Das Data-Science-Team reduzierte solche Vorfälle mit einem KI-Tokamak-Controller, der durch verstärkendes Lernen trainiert wurde, erfolgreich.10 Bald könnte die Kernfusion als Energiequelle nicht mehr nur auf Science-Fiction-Werke beschränkt sein. KI-fähige Tokamaks, die mit Echtzeit-Anpassbarkeit ausgestattet sind, können einen vielversprechenden Weg in eine Zukunft ebnen, die von nachhaltiger Kernfusion geprägt ist.
Die Vorteile von KI existieren nicht in einem Vakuum. Während Umsatzsteigerungen aus Produktivitätssteigerungen resultieren können, könnte Gewinnwachstum mit KI-bedingten Entlassungen einhergehen. Neue Chips und Energiequellen sind vielversprechend, aber die aktuelle KI-Landschaft basiert stark auf energieintensiven GPUs, fossilen Brennstoffen und Wasser. Die generativen Modelle, die neue Medikamente hervorbringen, können Urheberrechte verletzen und trügerische Deepfakes erzeugen.
KI ist zwar in vielen Bereichen vielversprechend, wirft aber auch ethische Fragen auf – insbesondere wenn keine entsprechenden Leitlinien vorhanden sind. Zu den potenziellen KI-Risiken gehören:
Verlagerung von Arbeitsplätzen
Übermäßiger Energie- und Ressourcenverbrauch
Datenschutzbedenken
Urheberrechtsverletzung
Fehlinformationen, Betrug und Vertrauensverlust in der Öffentlichkeit
Verlagerung von Arbeitsplätzen
Ängste und Berichte über den Verlust von Arbeitsplätzen begleiten den Aufstieg der generativen KI seit langem.11 Und diese Befürchtungen sind nicht ganz unbegründet. Betrachten wir dieses Beispiel aus China, wo Künstler berichteten, ihre Arbeit verloren zu haben, um dann für weniger Geld als KI-Retuscheure wieder eingestellt zu werden.12
Eine im Dezember 2023 durchgeführte Umfrage unter 750 Führungskräften ergab, dass 44 % der Befragten KI-bedingte Entlassungen im Jahr 2024 befürworten.13 Eine Umfrage unter 2.000 Führungskräften aus dem Jahr 2024 ergab, dass 41 % von ihnen in den nächsten fünf Jahren aufgrund der Implementierung von KI mit einem Personalabbau rechnen. Viele glaubten jedoch auch, dass durch die Unterstützung von KI-Initiativen neue Arbeitsplätze entstehen würden.14
Ein Bericht aus dem Jahr 2024 schätzt, dass fast 30 % der von Menschen in den USA geleisteten Arbeitsstunden bis 2030 automatisiert sein könnten – 8 % mehr, wenn man die Auswirkungen generativer KI am Arbeitsplatz außer Acht lässt. Nicht alle Arbeitnehmer sind gleichermaßen gefährdet. Die Zukunft des Kundenservice, des Büropersonals und der Gastronomie wird wahrscheinlich mit KI-bedingten Arbeitsplatzverlusten konfrontiert sein. Aber MINT-Fachkräfte, Kreative und andere Wissensarbeiter können eher mit einer Anpassung ihrer Workflows rechnen, als dass sie ihren Job verlieren.15
Um Entlassungen zu minimieren, Ungleichheiten am Arbeitsplatz zu beseitigen und zu vermeiden, dass versucht wird, menschliche Intelligenz durch KI zu ersetzen, müssen Unternehmen klare KI-Strategien verfolgen. Für die Implementierung generativer KI müssen Führungskräfte ihre Teams befähigen und ermutigen, sich weiterzubilden. Effektive Weiterbildung hängt von Investitionen und Engagement ab, aber der Nutzen ist den Aufwand wert. Eine gezielte Weiterbildungs- und Umschulungsstrategie, die auf allen Karrierestufen angewendet wird, wird es Arbeitgebern ermöglichen, Talente und ihr eingebettetes institutionelles Wissen an sich zu binden.
Übermäßiger Energie- und Ressourcenverbrauch
Generative KI benötigt enorme Mengen an Wasser und Strom – Wasser zur Kühlung der Hyperscale-Rechenzentren, in denen sich die Server befinden, auf denen die KI gehostet wird, und Strom für deren Betrieb. Manchmal werden diese Rechenzentren in Gebieten gebaut, in denen der Zugang zu Wasser und Strom bereits knapp ist oder noch knapper wird, nachdem die örtlichen Gemeinden mit den neuen Entwicklungen konkurrieren müssen.16
Nord-Virginia ist einer der beliebtesten Standorte für Rechenzentren in den USA. Im Jahr 2023 protestierten Anwohner gegen den bevorstehenden Bau eines der zu dieser Zeit größten Rechenzentren der Welt und begründeten dies unter anderem mit dem Strombedarf. Die Landkreisverwaltung stimmte jedoch für den Bau der Einrichtung.17
Einige Entwicklungen deuten darauf hin, dass KI in Zukunft möglicherweise nicht mehr so viele Ressourcen von den lokalen Gemeinden abziehen wird. Ein netzunabhängiges Hyperscale-Rechenzentrum, das in der Nähe von Houston, Texas, gebaut werden soll, wird mit Wasserstoff betrieben.18 Microsoft setzt sich für die Wiederinbetriebnahme eines der Kernreaktoren von Three Mile Island ein und verpflichtet sich, den gesamten dort produzierten Strom über einen Zeitraum von 20 Jahren abzunehmen.19
Wenn leistungsstarke, energieeffiziente Chips wie der AIU NorthPole mit nachhaltigen Energiequellen betrieben werden können, können sich die KI-Funktionen vielleicht weiterentwickeln, ohne die Energie- und Ressourcenknappheit zu verschärfen.
Das Positive daran ist, dass wir einige der Risiken der KI durch eine effektive Anwendung der Technologie ausgleichen können. KI kann Unternehmen dabei helfen, klimaresistenter zu werden und ihre Umweltauswirkungen zu reduzieren. KI ist entscheidend für die Zukunft nachhaltiger Geschäftspraktiken. Laut dem jüngsten State of Sustainability Readiness-Bericht von IBM sind 9 von 10 befragten Führungskräften der Meinung, dass KI ihnen helfen wird, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
Datenschutzverletzungen
„Halten Sie Ihre Datenschutz- und Vertraulichkeitsverpflichtungen ein“, warnte die US Federal Trade Commission (FTC) in einer Erklärung an KI-Unternehmen vom Januar 2024.20 Die FTC äußerte sich besorgt über den Interessenkonflikt zwischen der Verpflichtung der KI-Anbieter, personenbezogene Daten (PII) und andere Benutzerdaten zu schützen, und der immer größer werdenden Notwendigkeit, die Trainingsdatensätze der Modelle zu erweitern.
In den USA gibt es keine bundesstaatlichen Vorschriften zum Schutz von KI-bezogenen Daten, weder am Arbeitsplatz noch im Privatleben. Nur auf bundesstaatlicher Ebene genießen einige US-Amerikaner einen relativ umfassenden Datenschutz, wie z. B. den California Consumer Privacy Act (CCPA).21 Kurz nach Beginn seiner zweiten Amtszeit hob Präsident Trump eine von Biden erlassene Durchführungsverordnung auf, die darauf abzielte, personenbezogene Daten zu schützen und andere ethische Bedenken im Zusammenhang mit KI zu berücksichtigen. Trump erließ seine eigene Durchführungsverordnung zur KI, in der er versprach, die Branche im Namen der Förderung von Innovation und der „Stärkung der Führungsrolle Amerikas im Bereich der KI“ zu deregulieren.22
Die politischen Entscheidungsträger in der Europäischen Union haben 2024 den EU-Gesetzesentwurf zur künstlichen Intelligenz verabschiedet, um die Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI in der Region zu regulieren.23Beispielsweise verbietet das Gesetz das Scraping von Bildern von Gesichtern aus dem Internet, um vor Bedrohungen durch Gesichtserkennung zu schützen. Das breit angelegte KI-Gesetz tritt 2026 in Kraft. In der Zwischenzeit liegt die Verantwortung bei den KI-Anbietern, verantwortungsvolle und ethische KI-Praktiken und Schutzmaßnahmen zu kultivieren und sich dafür einzusetzen, dass andere dasselbe tun.
Urheberrechtsverletzungen
Manchmal enthalten die Daten, die zum Trainieren von LLMs verwendet werden, urheberrechtlich geschütztes Material wie Nachrichtenartikel und Kunstwerke. Einige Unternehmen haben offen zugegeben, dass sie urheberrechtlich geschütztes Material bei Schulungen verwenden, und begründen diese Praxis damit, dass sie unter Fair Use fällt.
Auch in Bezug auf die Bildgenerierung gab es zahlreiche Kontroversen um geistiges Eigentum. Arbeitende Künstler haben sich lautstark gegen die kommerzielle Bildgenerierung ausgesprochen, insbesondere bei einem seitenweiten Protest auf der Portfolio-Website ArtStation im Jahr 2022.24 Die Regisseure des Films Heretic aus dem Jahr 2024 fügten im Abspann eine Erklärung ein, die den Zuschauern versicherte, dass generative KI bei der Entstehung des Films keine Rolle gespielt hat.25
Bisher scheinen sich die Regierungsbehörden in den USA auf die Seite der Urheberrechtsinhaber zu stellen. Das US Copyright Office entschied im Jahr 2023, dass KI-generierte Bilder nicht für den urheberrechtlichen Schutz in Frage kommen.26 In einer Klage aus dem Jahr 2024 entschied der US District Court for the Northern District of California, dass sowohl KI-Anbieter als auch -Nutzer für Urheberrechtsverletzungen haftbar gemacht werden können, die sich aus der Bildgenerierung ergeben.27
Fehlinformationen, Betrug und Vertrauensverlust in der Öffentlichkeit
Befürworter preisen die generative KI als ein mächtiges Werkzeug zur „Demokratisierung der Kreativität“28. Aber die gleichen Werkzeuge können genauso leicht für betrügerische Zwecke eingesetzt werden.
Seit 2023 verbreiten sich von KI erzeugte Fehlinformationen blitzschnell. Diese umfassen Bilder, Videos und Screenshots mit betrügerischem Text.29 KI-gestützte Bots überschwemmen soziale Netzwerke mit irreführenden Beiträgen und Kommentaren.30 Böswillige Akteure können mithilfe von KI Audio- und Videoaufnahmen oder Bilder manipulieren und realistische Deepfakes erstellen, die der Täuschung dienen sollen. Manche davon sind harmloser Spaß, wie etwa das virale Bild von Papst Franziskus in einer modischen weißen Pufferjacke, andere haben jedoch bedrohlichere Auswirkungen.
In den ersten Wochen der russischen Invasion in der Ukraine im Jahr 2022 tauchte ein Video im Internet auf, das den ukrainischen Präsidenten Wolodymyr Selenskyj zu zeigen schien, der die Bürger aufforderte, die Kämpfe gegen russische Soldaten einzustellen.31 Im folgenden Jahr verbreitete sich auf Facebook und Twitter eine gefälschte pro-chinesische Videokampagne mit KI-generierten Nachrichtensprechern.32
Im Vorfeld der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2024 erhielten einige Wähler automatisierte Anrufe mit einer gefälschten Aufzeichnung von Präsident Biden, in denen sie aufgefordert wurden, bei den bevorstehenden Vorwahlen der Demokraten nicht zu wählen.33 Präsident Trump teilte mehrere gefälschte Bilder, die eine Unterstützung durch den Musik-Superstar Taylor Swift darzustellen schienen.34
Cyberkriminelle können KI-Deepfakes verwenden, um Stimmen zu klonen und Opfer dazu zu bringen, ihnen Geld zu überweisen.35 Fürsprecher der Cybersicherheit fördern Techniken zur Betrugserkennung wie die Erstellung von Verifizierungsprotokollen mit Familienmitgliedern. Die Erkennung von KI-Betrug kann dazu beitragen, Schwachstellen bei gefährdeten Bevölkerungsgruppen zu erkennen.
Je überzeugender die Ergebnisse der generativen KI werden, desto dünner wird der Schleier zwischen tatsächlicher und konstruierter Realität. Während einige Forscher die potenziellen Vorteile von Deepfakes in Kampagnen zur Terrorismusbekämpfung erkunden36 , müssen Medienkonsumenten lernen, die Bilder und Videos, die sie sehen, durch eine kritische Linse zu bewerten. Technologieunternehmen und Regierungen müssen zusammenarbeiten, um Schäden zu mindern und eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung von KI zu fördern.
Fußnoten
1. „The Intelligence Age“, Sam Altman, 23. September 2024.
2. „Generative AI could raise global GDP by 7%“, Goldman Sachs, 5. April 2023.
3. „Neural general circulation models for weather and climate“, Kochkov et al, Nature, 22. Juli 2024.
4. „Driving U.S. Innovation in Artificial Intelligence“, Schumer et al, The Bipartisan Senate AI Working Group, Mai 2024.
5. „How AI Revolutionized Protein Science, but Didn’t End It“, Yasemin Saplakoglu, Quanta Magazine, 26. Juni 2024.
6. „The AI Revolution: Is it a Game Changer for Disability Inclusion?“, Hudoykul Hafizov, UNDP Usbekistan, 18. Juli 2024.
7. „NIH findings shed light on risks and benefits of integrating AI into medical decision-making“, Jin et al, National Institutes of Health, 23. Juli 2024.
8. „The Billion-Dollar AI Gamble: Data Centers As The New High-Stakes Game“, Emil Sayegh, Forbes, 30. September 2024.
9. „Engineers use AI to wrangle fusion power for the grid“, Colton Poore, Princeton Engineering, 21. Februar 2024.
10. „Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinforcement learning“, Seo et al, Nature, 21. Februar 2024.
11. „AI in Hiring and Evaluating Workers: What Americans Think“, Rainie et al, Pew Research Center, 20. April 2023.
12. „AI is already taking video game illustrators’ jobs in China“, Viola Zhou, Rest of World, 11. April 2023.
13. „Recent data shows AI job losses are rising, but the numbers don't tell the full story“, Rachel Curry, CNBC, 16. Dezember 2023.
14. „AI will shrink workforces within five years, say company execs“, Anna Cooban, CNN, 5. April 2024.
15. „Generative AI and the future of work in America“, Ellingrud et al, McKinsey Global Institute, 26. Juli 2023.
16. „Amid explosive demand, America is running out of power,“ Evan Halper, The Washington Post, 7. März 2024.
17. „Virginia county approves data center project after 27-hour public hearing“, Matthew Barakat, AP, 13. Dezember 2023.
18. „ECL says it will build a 1GW hydrogen-powered AI data center in Texas, with Lambda as its first tenant“, Sebastian Moss, Data Center Dynamics, 25. September 2024.
19. „Why Microsoft made a deal to help restart Three Mile Island“, Casey Crownhart, MIT Technology Review, 26. September 2024.
20. „AI Companies: Uphold Your Privacy and Confidentiality Commitments“, Staff in the Office of Technology, Federal Trade Commission, 9. Januar 2024.
21. „The privacy paradox with AI,“ Gai Sher and Ariela Benchlouch, Reuters, 31. Oktober 2023.
22. „Fact sheet: President Donald J. Trump takes action to enhance America's AI leadership“, The White House, 23. Januar 2025.
23. „EU Artificial Intelligence Act“, 2. Februar 2025.
24. „Artists stage mass protest against AI-generated artwork on ArtStation“, Benj Edwards, Ars Technica, 15. Dezember 2022.
25. „‘Heretic’ Directors Used End Credits to Warn Hollywood About AI: ‘Let’s Bury It Underground With Nuclear Warheads, Cause It Might Kill Us All’“, William Earl, Variety, 4. November 2024.
26. „Artificial Intelligence and Copyright“, The Copyright Office, Library of Congress, Federal Register, 30. August 2023.
27. „Andersen v. Stability AI Ltd., 2024 U.S.P.Q.2d 1470 (N.D. Cal. 2024), Court Opinion“, William H. Orrick, Bloomberg Law, 12. August 2024.
28. „Democratized Creativity: The Evolution And Impact Of AI“, Sachin Dev Duggal, Forbes, 9. August 2024.
29. „AI image misinformation has surged, Google researchers find“, Angela Yang, NBC News, 29. Mai 2024.
30. „Social media platforms aren’t doing enough to stop harmful AI bots, research finds“, Brandi Wampler, Notre Dame News, 14. Oktober 2024.
31. „Deepfakes and fake news pose a growing threat to democracy, experts warn“, Jackson Cote, Northeastern Global News, 1. April 2022.
32. „The People Onscreen Are Fake. The Disinformation Is Real.“, Adam Satariano und Paul Mozur, The New York Times, 7. Februar 2023.
33. „AI fakes raise election risks as lawmakers and tech companies scramble to catch up“, Shannon Bond, NPR, 8. Februar 2024.
34. „How did Donald Trump end up posting Taylor Swift deepfakes?“, Nick Robins-Early, The Guardian, 26. August 2024.
35. „AI voice scams are on the rise. Here's how to protect yourself.“, Megan Cerullo, CBS News, 17. Dezember 2024.
36. „The Rise of Artificial Intelligence and Deepfakes“, Buffet Institute for Global Affairs, Northwestern University, Juli 2023.