Drei Fragen an … Anita Gohdes

1. Was beunruhigt Sie am meisten an der aktuellen Entwicklung von KI?

Das aktuelle Geschäftsmodell der großen KI-Konzerne basiert (neben der Abhängigkeit von billiger Arbeitskraft und enormem Energieverbrauch) dar-
auf, so viele Informationen wie möglich anzuhäufen und zu kontrollieren. Denn der Erfolg der aktuell führenden KI-Modelle beruht auf Skalierung und der massenhaften Verwertung menschlich erzeugter Inhalte. Gleichzeitig wissen wir sehr wenig darüber, wie genau diese Modelle tatsächlich funktionieren. Das Ergebnis sind immer weiter wachsende Informationsasymmetrien, bei denen KI-Konzerne immer mehr über uns wissen und wir immer weniger über sie. Diese Art der Monopolisierung von Wissen ist in ihrem Kern autoritär.
 

2. Was lässt sich den entstehenden KI-Imperien entgegensetzen?

Wir müssen zwischen Geschäftsinteressen, wissenschaftlichem Fortschritt und Narrativen des technologischen Determinismus unterscheiden. Das wird ständig vermischt. Wir schauen zu Tech Executives mit klaren wirtschaftlichen Eigeninteressen, um uns zu erklären, was wissenschaftlicher Fortschritt ist und was nicht. Gleichzeitig prägen deren Untergangs- und Heilsversprechen unsere Vorstellungen davon, was technologisch möglich ist und wovor wir uns fürchten sollten. All das beeinflusst enorm, wie wir über die Zukunft von KI und über die Rolle von Regulierung nachdenken. Das Erste, was wir also tun können: Erzählungen der Unausweichlichkeit ­hinterfragen!
 

3. Die USA und China wollen enger bei KI zusammenarbeiten. Was soll Europa tun?

Erstens muss Europa sorgfältig abwägen, welche Aspekte des sogenannten AI Race tatsäch-lich relevant sind und welche bloße Unternehmens-PR dar-
stellen. Zweitens sollten Regu-
lierung und Investition als  Mittel genutzt werden, um die  Entwicklung fokussierter KI-Modelle zu fördern, die echte Probleme lösen. Universalmodelle, die auf endlosem Skalieren und Rechenleistung beruhen, erzeugen schädliche externe Effekte. Drittens sollte Europa sich darauf konzentrieren, Normen und Best Practices für transparente, wissenschaftlich reproduzierbare und schadensminimierende Technologie zu etablieren. Die rechtlichen und normativen Grundlagen sind vorhanden.