Large Language Models Künstliche Intelligenz: Wie die Technologie die Spielregeln neu schreiben wird

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Lange Zeit waren Large Language Models (LLM) Tech-Experten vorbehalten. ChatGPT hat 2023 die Tore zur Demokratisierung dieser Technologie weit aufgestoßen. Ohne Programmierkenntnisse können Anwender nun Texte, Bilder und Codezeilen produzieren. Durch GenAI hat auch die Digitalisierung erneut an Relevanz gewonnen.

Die Demokratisierung von KI zielt auf die Nutzbarkeit von KI mithilfe von Low- und No-Code-Tools auch für Anwender ohne spezielles, technisches Wissen sowie die gemeinsame Nutzung geprüfter Daten und den Aufbau von Wissen im Umgang mit KI im gesamten Unternehmen ab. Künstliche Intelligenz gilt als wichtigste Zukunftstechnologie, doch nur rund 13 Prozent der Unternehmen in Deutschland nutzen sie. Warum Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen sollten und welche Trends sie nicht verpassen sollten, um nicht den Anschluss im digitalen Wettbewerb zu verlieren, erläutern Martin Weis und Dr. Harald Gunia von der Unternehmensberatung Infosys Consulting.

QAI als nächste Stufe des maschinellen Lernens

Aus mathematischer Sicht sind viele KI-Probleme in Wirklichkeit Probleme der kombinatorischen Optimierung. Hochkomplexe Aufgaben, für die herkömmliche Computer schlicht zu langsam sind, können von einem Quantencomputer blitzschnell gelöst werden. Quantencomputer können große Datenmengen in einem einzigen Schritt verarbeiten. Außerdem können sie Muster in den Daten erkennen und besser mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten zurechtkommen. Eine Verschmelzung von Quantencomputern und künstlicher Intelligenz könnte bahnbrechende Auswirkungen haben. Die künstliche Quantenintelligenz (Quantum Artificial Intelligence, QAI) kombiniert Prinzipien der Quantenmechanik mit künstlicher Intelligenz. Mit dem Ziel, die Fähigkeiten von Systemen für künstliche Intelligenz zu verbessern.

Zur Anwendung könnte dies beispielsweise im Bereich Quantum Machine Learning (QML) führen. Algorithmen für maschinelles Lernen auf Quantenbasis nutzen hier die Leistung von Quantencomputern, um herkömmliche maschinelle Lernaufgaben zu verbessern. Ein Quantencomputer könnte zum Beispiel große Datensätze effizient analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. QML könnte dazu beitragen, Logistikprozesse, die Verwaltung der Stromnetze oder Investitionsportfolios im Finanzsektor zu optimieren. Auch das Training großer neuronaler Netze könnte damit beschleunigt werden.

Ein weiteres Feld der Zukunft ist die Quantum Optimization. Quantenoptimierungsalgorithmen haben das Ziel, Systeme und sich selbst stetig zu optimieren und können in der Zukunft möglicherweise zu bedeutenden Fortschritten, beispielsweise im Lieferkettenmanagement, führen. Noch befinden sich Quantencomputer in einem frühen Entwicklungsstadium und auch praktische Anwendungen der Quanten-KI sind begrenzt. Die laufende Forschung und die Fortschritte in der Quantentechnologie versprechen jedoch wegweisende Durchbrüche im Bereich der künstlichen Intelligenz.

AI Legislation: Was darf künstliche Intelligenz?

Mit dem rasanten Fortschritt im Bereich von KI-Technologien wird die Notwendigkeit umfassender KI-Richtlinien immer dringender. Derzeit gibt es weltweit mehr als 1.600 verschiedene KI-Richtlinien und -Strategien. Die Europäische Union, China, die Vereinigten Staaten und das Vereinigte Königreich haben sich als Hauptakteure im Diskurs um eine Rahmensetzung für die Entwicklung und Steuerung von KI erwiesen. Der „AI Act“ der EU ist dabei der weltweit erste Versuch mit Pioniercharakter, ein umfassendes Gesetz auf den Weg zu bringen, das künstliche Intelligenz regulieren soll.

Der EU AI Act enthält klare Vorgaben, welche KI-Anwendungen innerhalb der EU nicht zulässig sind, so beispielsweise Gesichtserkennung, Klassifizierung auf Basis ethnischer Kriterien oder auch Beurteilung des Sozialverhaltens. In welchem Umfang Grundlagenmodelle explizit geregelt oder biometrische Daten im Rahmen der Strafverfolgung genutzt werden, stellt eine Herausforderung dar. Die KI-Verordnung könnte voraussichtlich im Jahr 2026 in Kraft treten. Bis dahin entwickelt sich künstliche Intelligenz jedoch weiter. Daher werden mit Sicherheit überarbeitete KI-Regelungen in der EU nötig und KI-Legislation wird fortwährend ein Thema sein. 

Bei der Neuentwicklung sowie beim Anlernen von KI sollten Unternehmen schon jetzt auf diversifizierte Teams hinsichtlich Geschlecht sowie ethnischer und sozialer Herkunft setzen. Und sich proaktiv mit KI-Transparenz und -Erklärbarkeit beschäftigen. Auf diese Weise wird schon heute eine Grundlage für eine unvoreingenommene künstliche Intelligenz geschaffen, die dem technologischen Zeitgeist entspricht und bei gesetzlichen Neuerungen mithalten kann. 

Augmented Working statt Mensch versus Maschine

Künstliche Intelligenz transformiert auch die Wirtschaft und verändert die Art der Arbeit. Industrie 4.0 ist kein neuer Trend mehr und wird bereits in sämtlichen Branchen eingesetzt, um zeitaufwendige Prozesse zu automatisieren. Dies hat zumeist die Steigerung von Produktivität und Qualität, eine Kostensenkung sowie eine Erleichterung der menschlichen Arbeit zur Folge. KI hilft Unternehmen dabei, intelligenter statt härter zu arbeiten. Aber künstliche Intelligenz kann noch mehr: KI-Technologien werden im Rahmen von Augmented Working zunehmend eingesetzt, um menschliche Expertise zu ergänzen. Ein bedeutendes Anwendungsfeld ist beispielsweise die KI-gestützte Diagnostik im Gesundheitswesen.

Was früher Science Fiction war, ist heute möglich: Spezialisierte Expertensysteme aus Daten und Algorithmen unterstützen menschliche Expert:innen bei ihren Aufgaben. Die Zahl der KI-Assistenten auf dem Markt nimmt stetig zu und ist längst dem Vorurteil, nicht kreativ oder selbstständig „weiterzudenken“, entwachsen. Dies verändert, wie wir arbeiten und wird Schulungen und neue Qualifizierungen der Belegschaft in Unternehmen zum Umgang mit implementierter KI und automatisierten Prozessen unabdingbar machen.

Auch Cyberkriminelle nutzen künstliche Intelligenz

Wäre Cyberkriminalität ein Land, wäre es die drittgrößte Volkswirtschaft der Welt. Die Kosten der verursachten Schäden werden laut des häufig in der IT-Branche zitierten US-Unternehmens Cybersecurity Ventures bis 2025 auf 10,5 Billionen US-Dollar steigen. Cyberangriffe haben ein enormes Schadenspotential, denn sie können Unternehmen in den Ruin treiben Zudem haben Angriffe auf kritische Infrastrukturen wie Krankenhäuser oder Energieversorger erhebliche Auswirkungen auf die Bevölkerung.

Unternehmen sehen sich häufig Datenlecks und einem Mangel an Cybersecurity-Fachkräften gegenüber. Hinzu kommen Cyberkriminelle, die sich verstärkt künstlicher Intelligenz für digitale Angriffe, Datenraub, Betrug und Spionage bedienen. Was liegt also näher, als künstliche Intelligenz mit künstlicher Intelligenz zu bekämpfen? KI und maschinelles Lernen können als computergenerierte Systeme menschliche Experten bei der Suche nach Lösungen zur Erkennung und Beseitigung von ebenfalls computergenerierten Angriffen unterstützen.

Künstliche Intelligenz wird Arbeit und Leben verändern

Im Jahr 2024 stehen wir an der Schwelle zu einer faszinierenden Ära der künstlichen Intelligenz. Diese wird unsere Art zu leben, zu arbeiten und zu denken grundlegend veränder. Insbesondere Innovationen um künstliche Quantenintelligenz und Augmented Working sowie Neuerungen im Bereich der KI-Richtlinien und Cybersecurity sind Entwicklungen, die Unternehmen im Auge behalten sollten. Eine durchdachte KI-Strategie, eine solide Datengrundlage, ein zuverlässiges Datenmanagement sowie der Aufbau einer umfassenden KI-Kompetenz im gesamten Unternehmen und diversifizierte Teams, um künstliche Intelligenz anzulernen, sind Schritte, die Unternehmen schon jetzt ergreifen sollten, um langfristig global mithalten zu können. (sg)

Über die Autoren: Martin Weis ist Managing Partner und EMEA Head Artificial Intelligence bei Infosys Consulting. Dr. Harald Gunia ist Director of Applied Generative Artificial Intelligence bei Infosys Consulting. Die Managementberatung unterstützt Unternehmen bei der Transformation und Innovation. Die Berater von Infosys Consulting können als Branchenexperten komplexe Veränderungsprozesse umsetzen.

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