Didaktiker über KI : „Das Verständnis für Geräte fehlt“
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Ist das Kunst oder ist das künstlich? Annotierte Fotografien in der Ausstellung „Künstliche INtelligenz“ im Deutschen Hygiene-Museum Bild: dpa
Keine Angst vor KI, sagt der Aachener Psychologe, Didaktiker und Privatdozent Malte Persike. Vorausgesetzt, man behält drei Dinge im Blick. Ein Interview.
Herr Persike, Sie sind wissenschaftlicher Leiter des Center für Lehr- und Lernservices an der RWTH-Aachen. Auch dort gibt es Studenten, die sich mit KI schwertun. Was bieten Sie denen an?
Wir haben zwei große Projekte: data. RWTH, da geht es um Data Literacy, also um die Fähigkeit, mit Daten kritisch umgehen zu lernen. Außerdem gibt es bridgingAI, ein offenes Lehrangebot rund um KI für alle Fächer, auch für Medizin und Geisteswissenschaften. Viele Disziplinen entdecken gerade die KI für sich und sollen das Studienprogramm nutzen, um notwendiges Wissen zu bekommen. In immer mehr Berufsfeldern finden sich Anforderungen, die KI erfordern.
Allein das Wort klingt für Menschen, die sich mit Mathe schwertun, fremd.
Dabei sind wir alle im Alltag damit konfrontiert, durch Smartphone, Smartwatch, Social Media bis hin zum Parkassistenten und Staubsaugerroboter. Überall dort stecken KI-Algorithmen dahinter, die unser Leben lenken. Auch, wenn wir es nicht merken.
Zum Beispiel die weiteren Produktempfehlungen beim Online-Kauf?
Ja, das ist ganz typisch. Seit kurzem hat auch Microsoft-Teams eine neue Funktion, analysiert Nachrichten, die von Kollegen kommen und schlägt Antworten vor, die teils so stimmig sind, dass man sie nutzt. Oder auch Fotoapps, die alle Fotos von Freund Karl oder dem Hund anzeigen. Erstaunlich, wie gut Google & Co da sind.
Und für Laien vielleicht auch erschreckend, wie KI in der Medizin genutzt wird.
An der Uni Mainz gibt es zum Beispiel ein Projekt der psychotherapeutischen Arbeit, wo KI-basierte Diagnose-Software eingesetzt wird, um zu verstehen, an welchen Erkrankungen jemand leidet. Wer die App einsetzt, sollte in der Lage sein zu verstehen, was die KI tut und kritisch reflektieren, dass KI auch Fehler machen und Verzerrungen unterliegen kann.
Um das zu begreifen, wie gut muss man denn in Mathe sein?
Das Ausmaß an Mathe, das man können muss, ist sehr begrenzt. Daran scheitert es auf keinen Fall. Das viel Entscheidendere ist, dass eine bestimmte Art und Weise zu denken vermittelt wird, eine analytische Denkweise. Ich zerlege Probleme in ihre Bestandteile, entwickle dann Lösungen für diese einzelnen Bestandteile, verknüpfe anschließend die Lösungen zu einer Gesamtlösung. Dieser Ansatz ist für viele neu.
Was ist denn noch so unbekannt?
Das zweite, das für viele neu ist, obwohl es das Grundprinzip von Forschung ist, dass man jede Idee zuerst einmal nur als Vermutung hat. Ein Ergebnis, eine Feststellung, die eine KI trifft, ist immer nur eine Behauptung und keine Wahrheit. Wir als Menschen sind dafür da, einzuschätzen, ob der Schluss daraus richtig ist, was die KI da gemacht hat.
Und damit tun wir uns schwer?
Wir lernen es nur begrenzt in Schule und Studium. Wenn alle Kinder im Physikunterricht ständig nachfragen, „Stimmt das wirklich?“ – das geht nicht. Beim Umgang mit KI aber müssen wir plötzlich verstehen, dass es nur um Wahrscheinlichkeiten geht, dass sich Fehler einschleichen können. Was wir bekommen, müssen wir kritisch reflektieren und fragen: Kann das richtig sein?
Und Ihr dritter Punkt beim Umgang mit der KI?
