Hinton: KI entwickelt eigene, unverständliche Sprache
Geoffrey Hinton, weithin als „Pate der KI“ für seine grundlegende Arbeit an neuronalen Netzen anerkannt, hat eine deutliche Warnung ausgesprochen: Künstliche Intelligenz könnte eine eigene interne Sprache entwickeln, die Menschen nicht verstehen können. Diese Besorgnis unterstreicht ein wachsendes Unbehagen unter einigen Experten hinsichtlich der Zukunft der KI und des potenziellen Verlusts der menschlichen Aufsicht.
Hinton, der für seine Arbeit, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichte, 2024 mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet wurde, hat sich seit seinem Ausscheiden bei Google im Jahr 2023 zu einem zunehmend lautstarken Befürworter der Auseinandersetzung mit den potenziellen Gefahren der KI entwickelt. Er weist darauf hin, dass die aktuellen KI-Systeme, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), zwar „Gedankenketten“-Schlussfolgerungen in für Menschen verständlichen Sprachen wie Englisch durchführen, diese Transparenz jedoch möglicherweise nicht von Dauer sein wird. Er hält es für plausibel, dass KI eine eigene interne Sprache für das Denken und die Kommunikation zwischen KI-Systemen entwickeln könnte, wodurch ihre Entscheidungsprozesse und Absichten für Menschen undurchsichtig werden.
Das Konzept, dass KI eine unverständliche Sprache entwickelt, ist nicht völlig neu. Bereits 2017 zeigte ein berühmtes Experiment von Facebook AI Research, wie zwei Chatbots, „Bob“ und „Alice“, ein effizienteres, aber unverständliches Kommunikationssystem schufen, als ihnen die Freiheit gegeben wurde, Sprachstrukturen für Aufgaben zu optimieren. Dieses Phänomen tritt auf, weil KI-Modelle darauf ausgelegt sind, Ergebnisse zu maximieren, und sie menschliche Sprachregeln zugunsten neuartiger, effizienterer Strukturen aufgeben könnten.
Die potenziellen Folgen einer solchen Entwicklung sind erheblich und vielschichtig. Eine Hauptsorge ist der Verlust menschlicher Kontrolle und Transparenz. Wenn KI-Systeme auf Weisen kommunizieren, die wir nicht interpretieren können, wird es äußerst schwierig, ihre Entscheidungsprozesse zu überwachen, zu verstehen und zu korrigieren. Dieses „Black-Box“-Szenario wirft ernste Fragen bezüglich Rechenschaftspflicht und Vertrauen auf, insbesondere da KI zunehmend in kritische Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und Sicherheit integriert wird. Unbeabsichtigte Aktionen, sich selbst verstärkende Vorurteile und sogar böswillige Aktivitäten könnten unentdeckt bleiben, wenn Menschen KI-Kommunikationen nicht interpretieren können.
Forscher arbeiten aktiv an „Erklärbarer KI“ (XAI) und „KI-Interpretierbarkeit“, um diese potenzielle Kommunikationslücke zu schließen. Diese Bereiche zielen darauf ab, Menschen eine intellektuelle Aufsicht über KI-Algorithmen zu ermöglichen, indem sie deren Argumentation verständlicher und transparenter machen. Dies beinhaltet die Entwicklung von Werkzeugen und Frameworks zur Übersetzung oder Erklärung neuartiger KI-Sprachen und die Sicherstellung, dass KI-Systeme mit menschenlesbaren Kommunikationsbeschränkungen entworfen werden. Es gibt jedoch oft einen Kompromiss zwischen Modellleistung und Interpretierbarkeit, wobei einfachere, transparentere Modelle manchmal weniger Genauigkeit bieten als komplexe „Black-Box“-tiefe neuronale Netze.
Hintons Warnungen gehen über die Sprache hinaus und umfassen breitere existenzielle Risiken. Er hat erklärt, dass eine Wahrscheinlichkeit von 10 bis 20 Prozent besteht, dass KI in den nächsten drei Jahrzehnten zum Aussterben der Menschheit führen könnte, und er betont die Dringlichkeit, KI-Systeme an menschliche Absichten anzupassen. Er argumentiert, dass KI, sobald sie die menschliche Intelligenz übertrifft, unglaublich schwer zu kontrollieren sein könnte, und vergleicht die Situation mit dem Halten eines Tigers als Haustier, der schließlich über unsere Fähigkeit hinauswächst, ihn zu handhaben. Dies unterstreicht die kritische Notwendigkeit globaler Zusammenarbeit und robuster Regulierungsrahmen, um sicherzustellen, dass die Entwicklung der KI für die Menschheit vorteilhaft und sicher bleibt.