KI - Wie lange braucht es die Jobs von heute noch?

Von selbstfahrenden LKWs auf unseren Straßen über Systeme, die Tumore mit einer höheren Wahrscheinlichkeit als ausgebildete Spezialisten erkennen bis hin zu “Precision Agriculture” – eine Kombination aus Markt- und Wettervorhersagen, Krankheits- und Spritzmittel, Überwachung und Roboter, die die Ernte einholen.

Ganz vorne voran steht dabei natürlich die digitale Welt. Vor allem, weil künstliche Intelligenz ein Produkt daraus ist. Für uns “digital natives” scheint das Damoklesschwert also noch etwas tiefer zu hängen.

Gerade in letzter Zeit haben zwei beeindruckende, aber auch nicht unumstrittene Technologien erste Fühler in unsere Sphären ausgestreckt. Auf diese möchte ich spezieller eingehen:

Github Copilot

Wer GitHub nicht kennt, dem sei gesagt: GitHub ist der zentrale Dreh- und Angelpunkt für fast jede Software, die über eine Source-Code Verwaltung verwaltet wird. Laut Schätzungen hat GitHub einen Marktanteil von über 85%. Also auch nicht verwunderlich, dass Microsoft 2018 7.5 Milliarden USD für Github bezahlt hat.

GitHub sitzt also auf einer nahezu unendlichen Menge an Daten, vor allem natürlich Source Code in fast allen Programmiersprachen, die es auf der Welt gibt. Perfekte Trainingsdaten für Künstliche Intelligenz, die vor allem eins benötigt: Daten, Daten, Daten.

GitHub Copilot ist ein Service, dass in die IDE (Integrated Development Environment – so etwas wie die Textverarbeitung für uns Entwickler) integriert werden kann. Dort “hilft” die KI dann bei Routinetasks und komplexeren Algorithmen:

Ein einfacher Kommentar, was eine Funktion machen soll (z.B. “Alle ungeraden Zahlen in einer Liste aus Zahlen zusammenzählen und von der Summe aller geraden Zahlen subtrahieren”) und schon wirft Copilot eine funktionierende (oder, wenn die Angabe zu komplex oder falsch formuliert war) fehlerhafte Funktion in die IDE. Das funktioniert natürlich besonders gut bei Dingen, die unzählige Male so im von GitHub gehosteten Source Code gemacht wurden und zeigt seine Schwächen bei komplexen Algorithmen.

Copilot in der Kritik

Natürlich ergeben sich aus der Funktionsweise von Copilot einige sehr brisante, rechtliche Fragen. Die KI hinter Copilot wurde von Github an, für uns Menschen, unendlich scheinenden Mengen von SourceCode trainiert. Wer besitzt das Copyright des daraus entstehenden Codes? Was passiert, wenn Copilot (für die Nutzer:in unwissentlich) Code vorschlägt, der sehr, sehr nahe oder identisch mit dem Code ist, den andere Entwickler:innen geschrieben haben?

Was passiert mit der Softwarelizenz des Ausgangscodes, der von Copilot ausgelesen wird und wie können Nutzer:innen sicherstellen, diese nicht zu verletzen? Oder unterliegt von KI generierter Inhalt keinem Copyright, egal was das Ausgangsmaterial war?

Ein Fall für die Anwälte

Neben der Verteidigung von LaMDA, der künstlichen Intelligenz von Google die laut einem ihrer Entwickler empfindungsfähig ist, und der deswegen jetzt einen Anwalt eingeschaltet hat eröffnen sich für Anwälte damit ganz neue Berufsfelder > Zumindest bis sie auch von KI ersetzt werden. Hier findet ihr einen spannenden Artikel dazu.

DALL·E 2

Die zweite Technologie, die ich vorstellen möchte, schlägt in den letzten Monaten noch etwas höhere Wellen.

Sie entstand aus einer simplen Idee: Künstliche Intelligenz ist schon seit Jahren in der Lage, mehr oder minder gute Bildunterschriften für Bilder zu generieren. DALL·E versuchte den umgekehrten Weg: Er generiert aus einem Text bilder. Was schon vor 1 ½ Jahren wie Science Fiction anmutete, wird seit Anfang dieses Jahres mit DALL·E 2 noch um ein Vielfaches übertroffen.

Benutzer:innen können dabei einen Text (“Prompt”) eingeben und bekommen innerhalb weniger Sekunden mehrere KI generierte Bilder.

Was einfach klingt, hat sich innerhalb kürzester Zeit zu einer eigenen Wissenschaft entwickelt. Nicht zuletzt deshalb gibt es unzählige Webseiten mit Tipps und Tricks, wie DALL·E mit optimalen Keywords gefüttert werden kann. Was dabei rauszuholen ist, lässt sich am Besten durch das “DALL·E 2 prompt book” von dallery.gallery zeigen.

Kritik

Auch hier gibt es wieder ähnliche Kritik wie bei Copilot. OpenAI (die Besitzer, wenn man das in diesem Zusammenhang sagen kann) von DALL·E erlauben nämlich die uneingeschränkte Nutzung der Bilder für die Nutzer:innen, die das Bild “erzeugt” haben. 

Trainiert wurde DALL·E 2 an unzähligen “frei verfügbaren” und von OpenAI lizenzierten Bildern. Also stellen sich auch hier ähnliche Fragen, wie bei Github Copilot.

Selbstversuch

Bevor uns die KI-Roboter-Anwälte also die Nutzung verbieten, wollten wir DALL·E 2 noch auf die Probe stellen und für Dinge benutzen, für die es definitiv nicht gedacht und auf die es auch nicht trainiert war: Das Design von User Interfaces.

Ein Wort der Vorsicht: Neben Gesichtern hat DALL·E 2 enorme Probleme mit der Darstellung von Text. Was in den folgenden Bildern wie Hindi aussieht, ist für DALL·E von uns Menschen benutzte Buchstaben.

“A modern website design for a company specializing in selling upscale furniture”

“A dashboard for viewing important business metrics including a map for tracking its customers”

“A revolutionary ui component for selecting and sorting users based on their favorite color”

Zieht euch warm an, Designer! Stephan Fletzberger

Fazit

Und jetzt?

Die Welt entwickelt sich in rasender Geschwindigkeit weiter, die digitale Welt ist noch etwas schneller. Auch wenn künstliche Intelligenz in den letzten Jahren weit gekommen ist, scheinen ihre Möglichkeiten noch immer stark begrenzt.

Werden wir in Zukunft in fast jedem Lebensbereich mit künstlicher Intelligenz zu tun haben? Ja (und haben wir ja fast schon). Wird diese künstliche Intelligenz mittelfristig auch Jobs, die traditionell von Menschen erledigt wurden, übernehmen? Wahrscheinlich schon.

Werden uns trotzdem neue Betätigungsfelder einfallen, mit denen wir in Zukunft unser berufliches Leben verbringen können? Mit Sicherheit!

PS: Für alle Leser:innen, die das Blogtitelbild nicht verstehen: Ich verstehe es auch nicht. Ich habe DALL·E 2 um ein Selbstportrait gebeten.