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ChatGPT im Browser ➤ Wie funktioniert Bing in Microsoft Edge?

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Das versprochene Update ist da: In der neuen Version von Microsoft Edge ist Bing jetzt so integriert, dass Du den KI-Assistenten direkt im vorinstallierten Browser für Windows nutzen kannst.

Die Suchmaschine profitiert ja mittlerweile von 👉🏻 ChatGPT im Hintergrund. Die Künstliche Intelligenz spuckt ausformulierte Antworten aus - basierend auf Internetseiten als Quellen.

Microsoft baut den beeindruckenden Textgenerator gerade in verschiedene Apps und Programme ein. Darin kommt ChatGPT-4 zum Einsatz - verbunden mit hilfreichen Zusatzfunktionen. Was Bing im Browser noch alles kann, zeige ich Dir in diesem Blog-Artikel.

Ich gehe hier davon aus, dass Du mit den Grundfunktionen von Microsoft Edge schon vertraut bist. Du solltest auch schon die 👉🏻 Seitenleiste und ihre Möglichkeiten kennen.

Bing in der Seitenleiste öffnen

Stelle zuerst sicher, dass Du die aktuelle Version von Microsoft Edge nutzt. Du kannst den Browser manuell aktualisieren.

Klicke dafür auf die drei Punkte rechts oben und dann ganz unten unter Hilfe und Feedback auf Infos zu Microsoft Edge. Ab Version 111 sollte rechts oben der neue Bing-Button erscheinen.

Fahre mit der Maus über das kleine „b" in der Sprechblase. Schon öffnet sich das KI-gesteuerte Antwortmodul in der Seitenleiste. Du musst das Symbol dafür also nicht mal anklicken.

Nun kannst Du die Möglichkeiten von ChatGPT direkt im Browser nutzen. Dafür bietet Bing in Microsoft Edg e zwei Möglichkeiten auf den ersten beiden Reitern an:

Unter Chat kannst Du Fragen in natürlicher Sprache stellen. Gib unten im Feld ein, was Du von Bing wissen möchtest. Die KI benötigt ein paar Sekunden, bevor sie mit dem Erstellen der Antwort beginnt.

Anders als im 👉🏻 ursprünglichen ChatGPT greift die Suchmaschine auf Inhalte im Internet zurück und verlinkt verwendete Websites in der Antwort. Das Prinzip kennst Du vielleicht schon von der 👉🏻 Vorschauversion von Bing.

Neu ist, dass Du vorab den Tonfall der Antworten festlegen kannst. Du entscheidest, ob die KI ihr Ergebnis kreativer oder genauer formulieren soll.

Außerdem kannst Du Text auf einer Website markieren und an den Chat übergeben. Auf Wunsch versucht Bing, die Aussage näher zu Erklären, den Inhalt zu Revidieren oder den Absatz für Dich zu Erweitern.

Um den Chat mit einem neuen Thema fortzusetzen, klickst Du unten links auf den Besen. Bing vergisst dann den bisherigen Verlauf der Konversation.

Der zweite Reiter in der Seitenleiste bietet Dir Funktionen, die über das bloße Frage-Antwort-Spiel hinaus gehen. Hier findest Du einen Schreibassistenten, der Dich beim Verfassen von Textblöcken, E-Mails, Blogbeiträgen oder sonstigen Ideen unterstützt.

Oben gibst Du das Thema und den Tonfall an. Wähle darunter das Format und die Länge aus. Mit Unterstützung von ChatGPT erstellt Bing dazu dann einen Entwurf, der unten im Vorschaufenster erscheint.

Den von der KI generierten Text kannst Du nun kopieren und anderweitig verwenden, zum Beispiel in einem Word-Dokument oder einem beliebigen Online-Dienst.
Wie gefällt Dir die Integration der Künstlichen Intelligenz in den Browser? Kannst Du Dir vorstellen, Bing in Microsoft Edge öfter zu nutzen? Ich bin gespannt auf Deine Meinung unter diesem Blog-Artikel!
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ChatGPT im Browser ➤ Wie funktioniert Bing in Microsoft Edge?

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Das versprochene Update ist da: In der neuen Version von Microsoft Edge ist Bing jetzt so integriert, dass Du den KI-Assistenten direkt im vorinstallierten Browser für Windows nutzen kannst. Die Suchmaschine profitiert ja mittlerweile von 👉🏻 ChatGPT im Hintergrund. Die Künstliche Intelligenz spuckt ausformulierte Antworten aus - basierend auf Internetseiten als Quellen.

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Die primäre Ein- und Ausgabesprache von ChatGPT ist Englisch, weshalb ich die KI auch auf Englisch getestet habe. Denn auf die Frage, ob ChatGPT auch Deutsch spricht, gibt es bei 3 Versuchen 3 verschiedene Antworten.

Einmal sagt mir die KI, sie spricht Deutsch und viele andere Sprachen. Dann sagt sie, sie spricht ein bisschen Deutsch. Beim dritten Versuch meint ChatGPT, es spreche nur Englisch. Generell kann man aber durchaus versuchen, mit ChatGPT auf Deutsch zu kommunizieren. In mehreren Tests kamen dann doch auch die gewünschten Antworten.

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Test: ChatGPT macht meine Hausübung in 5 Sekunden

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Die primäre Ein- und Ausgabesprache von ChatGPT ist Englisch, weshalb ich die KI auch auf Englisch getestet habe. Denn auf die Frage, ob ChatGPT auch Deutsch spricht, gibt es bei 3 Versuchen 3 verschiedene Antworten. Einmal sagt mir die KI, sie spricht Deutsch und viele andere Sprachen.

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Aktualisieren Sie Ihren Lehrplan für chatGPT

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Bereit oder nicht, chatGPT (die neueste Version der beeindruckenden KI-Technologien von OpenAI) ist jetzt in Ihrem Klassenzimmer. Es kann Aufsätze, Essays und Gedichte schreiben. Es kann Kunst schaffen und Computercode in vielen Sprachen schreiben. Dies ist jedoch nicht die Zeit für Panik; Es ist an der Zeit, sich auf den Wert zu konzentrieren, den Sie den Schülern als ihr Ausbilder bieten.

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Weitere englischsprachige Ideen und Links

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Weitere englischsprachige Ideen und Links

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AI just stormed into the classroom with the emergence of ChatGPT. How do we teach now that it exists? How can we use it? Here are some ideas.

ChatGPT is an artificial intelligence chatbot. Drawing on tons and tons of data and massive processing power, it uses GPT3 technology to let users talk to the AI about practically anything.

It'll write you a song. Tell you a story. Make you a list of gifts to buy or reasons to do something.

It'll write your lesson plans. (Go ahead and try it!)

It'll even do your students' homework for them.

ChatGPT (chat.openai.com/chat) was released on November 30, 2022, the first very notable public AI chatbot. (It certainly won't be the last.)

Immediately, students were thinking ...

"Can this write my English essays for me? Write speeches for class? Do my math homework?"

Immediately, teachers were thinking ...

"How will I run class when students can ask a chatbot to do everything for them?"

Meanwhile, the IT staff was thinking ...

"We've got to get this blocked immediately." (Of course, we know that won't stop students from using it, right?)

Now, we're wondering ...

What is ChatGPT? And, more broadly, what are chatbots and AI?

How is this going to impact education?

How can I teach tomorrow knowing that this exists?

Can I use this as a tool for teaching and learning?

Should we block it through the school internet filter -- or try to ban it?

Calculators.
Search engines.
Google Translate.
Wikipedia.
PhotoMath.#ChatGPT.

They disrupt traditional teaching.

We adapt. Education evolves forward.

Blocking them isn't the answer.

Making education more relevant is.
- Matt Miller (@jmattmiller) December 14, 2022

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Define: ChatGPT, GPT3, chatbots, and artificial intelligence.

These are some of the important things to understand as we wrap our brains around what this is and how to navigate it in the classroom.

I'll do plenty of my own human thinking and reasoning, but for the purposes of information, I'm going to let ChatGPT give us working definitions to use:

1. ChatGPT, what are you?

I am an artificial intelligence assistant trained by OpenAI to help answer questions and provide information on a wide variety of topics. I am not a physical being, but rather a program that is designed to process and generate text based on the input I receive. My primary function is to assist users like you by providing information and answering questions to the best of my ability. I have been designed to have a conversational style and can understand and respond to natural language input. I do not have personal experiences or feelings, and my responses are based solely on the information and knowledge that has been programmed into me. Is there anything else you would like to know?

2. What is GPT3?

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is a language generation model developed by OpenAI. It is a neural network-based machine learning model that is trained on a large dataset of text data to generate human-like text. GPT-3 has the ability to perform a wide range of language tasks, including translation, summarization, question answering, and text generation. It can be fine-tuned on specific tasks or used to generate text in a more general sense. GPT-3 has received a lot of attention due to its impressive performance on various language tasks and its ability to generate human-like text.

3. What is a chatbot?

A chatbot is a computer program designed to simulate conversation with human users, especially over the Internet. Chatbots are often used in customer service, marketing, and other areas where being able to communicate with customers or users in a natural, human-like way is important. Chatbots can be programmed to understand and respond to specific commands or questions, or they can be more general and able to hold a conversation with users on a wide range of topics. They can be integrated into websites, messaging apps, and other digital platforms, and they can be programmed to use natural language processing (NLP) techniques to understand and respond to user input. Chatbots can be very useful for automating tasks and providing quick responses to frequently asked questions, but they are not as advanced as some other artificial intelligence (AI) systems and may not be able to hold more complex or nuanced conversations.

4. What is artificial intelligence?

Artificial intelligence (AI) refers to the ability of a computer or machine to perform tasks that would normally require human intelligence, such as learning, problem-solving, decision-making, and more. There are several different approaches to building AI systems, including machine learning, where a system is trained on a dataset and can improve its performance over time, and rule-based systems, where the system follows a set of predetermined rules to make decisions. AI can be applied to a wide range of areas, including natural language processing, image and video recognition, robotics, and more. The goal of AI research is to create systems that can perform tasks at least as well as, or ideally better than, humans. AI has the potential to revolutionize many industries and transform the way we live and work, but it also raises important ethical and social questions.

Want to make sense of the world of artificial intelligence and its impact on education? Sit in on the panel discussion in the video above, featuring:

Victoria Thompson, Microsoft education executive and former classroom teacher

Donnie Piercey, fifth grade teacher and 2021 Kentucky State Teacher of the Year

Holly Clark, education consultant and National Board Certified Teacher (formerly in the classroom)

Dee Lanier, author, speaker, and former classroom teacher

Matt Miller, author/creator of Ditch That Textbook and former classroom teacher

What are the implications for the classroom?

As soon as the genie was out of the lamp, so to speak, there were effects of ChatGPT and AI on teaching and learning. Whether we felt those impacts right away or not, as soon as it was released, things have the potential to change. Below, we'll talk about ChatGPT in particular, but know that this is just the first one ... and we're thinking long-term about new products to come later.

1. Students can use ChatGPT to do their assignments.

There. I'll just say it clearly and plainly since we're all thinking it. For lots of assignment types (not all of them!), students can ask ChatGPT to do the work for them. They can copy/paste the work into a document or your learning management system and submit it.

2. TurnItIn and other plagiarism checkers can't catch it.

What ChatGPT creates is an original work each time you ask it. It creates something new every time you ask, and its responses are not in the databases of plagiarism checkers. ChatGPT doesn't keep a log of responses it creates, and even if it did, I'm thinking OpenAI (creator of ChatGPT) has no incentive to make all of that available to plagiarism checkers. (Even if it did, the processing power necessary to query that database would be enormous.)

Some people will, undoubtedly, try to find ChatGPT detectors to track down students using it (in a similar way to plagiarism checkers). You may find them. I found one on social media called GPT-2 Output Detector Demo. It's a demo, so it's not a finished product. It's based on GPT2 technology (which is a predecessor to the GPT3 technology that ChatGPT is using as of the writing of this post).

Also, it can be wildly inaccurate. I copied a blog post I wrote into it and it identified it as 92.54% chance of being real. I copied something out of ChatGPT and it identified it as 99.98% chance of being fake. ("Fake," being the term for "written by a bot.") A poem ChatGPT created for a friend, however, was flagged as real.

Beware of using detectors as your way of dealing with this.

They're not reliable. And this approach isn't the long-term solution to helping your students become modern learners.

3. Schools and districts will try to block it, but that won't stop much.

Immediately, IT admins are going to have to decide if they want to block ChatGPT with their internet firewalls. And lots of them will indeed block it. If they do, I hope they don't think that they've solved the "problem" they think they have on their hands.

First of all, blocking ChatGPT on the school's network won't do much. Sure, students won't be able to access it with their school devices on the school network. But did you know that students have cell phones? Phones that operate on a cellular network that the school can't control? They can run to the bathroom, sit in a stall, ask ChatGPT for answers, copy them to a document, come back to class, and transfer the text on that document into their assignment and turn it in. (They can do that at home, too. Or on the bus. Or quietly under the desk in the classroom.)

Whether to block ChatGPT school-wide is still a decision schools and districts have to make.
The bigger decision is: what will teaching and learning look like going forward now that this technology is available?
(Check out the section below called, "Should we block it or try to ban it?")

4. ChatGPT and forthcoming chatbots like it have their limitations.

When you load ChatGPT for the first time, it even tells you what some of its limitations are. Here are a few that it states -- and some others to be aware of for schools/classrooms:

It may occasionally generate incorrect information. As of publication of this post, it's still in "free research preview." That means it's an imperfect product that they're trying to improve.

It may occasionally produce harmful instructions or biased content. Any artificial intelligence is as good as the dataset it's drawing from -- and how it uses it. It has to make judgment calls just like humans do. Bias exists in judgments. It's still learning how to work with and eliminate its bias.

It has limited knowledge of world and events after 2021. Think of its dataset in a sealed box. It isn't drawing from current events. It can't pull anything from social media. It can't even search the active internet.

It won't make ethical decisions for you. I've asked it a few things where it has to make decisions based on morals, ethics and personal values. It has declined, explaining that that's beyond the scope of what it's trained to do.

I've heard that it struggles to do math sometimes. I admit this is a really, really subjective thing to include with very little to back it up. I keep seeing posts on social media about this. Take this for what it's worth to you.

5. School/class uses of ChatGPT, chatbots, and AI aren't all bad.

Lots of teachers are making judgment calls about the use of this new technology, and many are concerned about its immediate impacts. Here's the truth: it'll make lots of teachers reconsider some types of assignments they'll assign going forward. Hey, they don't want to know how a bot will respond to their prompts, questions, and assignments. They want to use it to gauge learning in a human being. It makes sense.

But let's put it this way. There are some really, really mindless, terrible writing prompts out there ... and math worksheets ... and project assignments. If we're looking long-term, this technology will eventually start to push some of those terrible assignments out and force us to come up with something new. It'll probably be painful, and many of us will probably hate parts of the process. But in the end, we will evolve to something better.j

AI isn't going away. But if we ask students to write on paper right now -- as a stopgap, we know it's coming from their own brains. But please don't long-term plan like this.

Also -- just like we did with the calculator, Wikipedia and Google searches -- students and teachers will find productive, meaningful ways to use this new technology for teaching and learning. (More on that below.)

6. Students will have to learn how to navigate life with AI.

Big picture, this is a shift students will deal with for the rest of their lives. Artificial intelligence will continue to get better and better. This version of ChatGPT is the weakest, most rudimentary artificial intelligence of its kind our students will ever use. My friend Holly Clark called it the "Commodore 64 of AI" -- a technology that was revolutionary at the time but is now seen as antiquated and obsolete.

Students will have to wrestle with questions of humanity -- what sets us apart as humans? When should AI be used, and when shouldn't it be?

They'll wrestle with questions of obsolescence -- what can I do that AI can't do? How can I do my best to be sure my work, my passions, my place in this world isn't replaced by artificial intelligence?

They'll wrestle with ethical questions -- how can AI use be fair, equitable, unbiased, good? What happens if it gets in the hands of bad actors? How can I make sure I'm using it in an ethical way?

Big-picture, AI will cause a shift students will deal with for the rest of their lives. They'll wrestle with questions of humanity, questions of obsolescence, ethical questions. Let's help them with this.

What else? How could ChatGPT and artificial intelligence be used as a classroom tool? Share your ideas in a comment below -- and check out what others say!

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How to define "cheating" and "plagiarism" with AI

What is cheating? What is plagiarism?

We thought we had a pretty clear idea of how we'd define both of these.

As more and more artificial intelligence (AI) come on the scene, we're going to have to update our definitions.

That is ... if we want our education to be relevant to our students' future.

If AI tools are everywhere -- and they're only going to get better -- they'll be a vital part of the workforce when students progress through school and graduate.

So our definitions will have to morph.

The question is ... where will we draw the line?

Here's a slide I shared during a conference presentation about ChatGPT and AI in education. It was the most-shared slide on social media from that presentation.

We're going to have to draw a line -- as educators, as schools, even as school districts -- to determine what we're going to allow and what we aren't.

First, let's make sure we're clear on these two words. Here are my best definitions for these terms ...

Cheating: When a student does something dishonest in academic work that misrepresents what they understand or are able to do for an unfair advantage.

Plagiarism: When a student represents some type of work to be their own creation when, in reality, it isn't their own work.

Those definitions might not be perfect, but they highlight an important reality.

There's LOTS of gray area. It's fuzzy and unclear.
Which of these would you consider "cheating" or "plagiarism"? (From the image above ...)

Student plugged prompt into AI, copied response and submitted it to the teacher.

AI created a response. Student read, edited, adjusted, and submitted.

Student created multiple AI responses, used the best parts, edited, and submitted.

Student wrote main ideas. AI generated a draft and offered feedback to improve.

Student consulted the internet/AI for ideas, then wrote and submitted.

Student wrote all assignment content without consulting AI or the internet.

There's a good chance your gut reaction -- your visceral answer to this question -- relates to how our current education system operates or how you've taught in the past.

Of course, things are changing.

The artificial intelligence available today is some of the least powerful our students will see in their lifetime. ( ChatGPT is like the MySpace of artificial intelligences. We'll look back on it and laugh at how powerful we thought it was.)

Think of a 10-year-old in school right now. She graduates high school in eight years. She graduates college in four years.

By the time she enters the workforce, artificial intelligence has improved and evolved for 12 years.

As we consider our answer to the question, "What is plagiarism/cheating?," our answer has to be relevant to that student in 12 years.

Also, if we want to be fair, we have to ask ourselves this question:

Which of the above options would we use in our work as adults? If we're willing to use AI in our work right now, it's only going to become more commonplace in the future.

Of course, as educators, we're still trying to grasp AI and its place in the world.

We don't have to have the perfect answer right now.

But now is the time to start trying to get it right.

AI detectors: What's available? Should we use them?

In the days and weeks after ChatGPT was released, teachers kept wondering about one thing.

"How do I know if students used artificial intelligence to do their work?"

Immediately, there was a demand for AI detectors.

Today, there are several options. (We'll get to that in a second.)

But it begs a bigger question: Do they really solve the problem? (And is the perceived problem really a problem?)

Let's put it this way.

When TurnItIn came on the scene, did it fix the problem of plagiarism in classes? Did it make plagiarism go away? No. It's a tool.

Point 1: AI detectors are a tool, not a cure-all. If you found the most accurate, effective one, it wouldn't keep students from using AI to do their work, and it won't make AI tools go away.

Point 2: Today's AI detectors aren't very reliable. They routinely produce false positives, saying human-created text was created by AI. Just like in court, you can't accuse someone using evidence that isn't reliable.

Point 3: They can be the beginning of a discussion. If a student turns in work that appears to be heavily AI-generated, it might be time to talk. How do I know what you've learned? Are there barriers preventing you from doing the work yourself? In a world with more and more AI, how will you leverage your humanity so you're not outsourced by AI?

Point 4: Use your teacher eyes and teacher brain. If you've been reading your students' work and following your progress, your human senses might detect that something doesn't look or sound like them better than an AI checker could.

So, with that all established, what's available?

Should we block it or try to ban it?

If we block ChatGPT (or tools like it) and think we're solving a problem, we're deluding ourselves.

There are two decisions that need to be addressed since ChatGPT was released.

A big, systemic decision that needs to be made is: What will teaching and learning look like with ChatGPT and AI in existence?

We've started unpacking that above (and in conversations all over the globe).

But there's a more pressing question, and it's one that requires a bit of nuance ...

Do we block it at school?

Immediately, schools and districts must decide whether to block access to it on school networks and devices.

That decision, however, won't solve "the problem." (I use quotes because I'm not convinced that the proliferation of AI is a problem. It really does disrupt how we have done -- and are doing -- school, though.)

Students still will have access to it. It's like social media. It can be blocked at school. But students can access it (as I mentioned above) on their phones under a desk, in the restroom, on a bus, at home ... anywhere. They'll get access.

But someone has to decide. Should it be blocked at school?

What educators in my social media circles are saying ...
The resounding answer has been, "No, don't block it."
Their rationale: This is the future. It's not going anywhere. Students must have access to it. It'll prepare them for the future. Why would we want to keep students from accessing something so powerful?

There's something to know about these social media circles, though. Lots of people in them aren't in the classroom and don't have a good perspective on what full-time teachers go through.
(Full disclosure: I don't teach full time anymore either. I'm in my wife's and kids' schools a lot, but I don't teach full time.)
The ones in these social media circles that are in the classroom? They're dreamers (like me). They've seen the ways the system is broken. They're ready for change.

In the end -- if we're playing the long game (and I think we are), I side with them.

Generally.

What regular teachers in regular classrooms are saying ...
If you walk into any given classroom in schools across the United States (and some parts of the world)? The resounding answer has been, "Please block it. Right now!"
These are the teachers who write lesson plans. Every single day.

They grade student work. Every single day.

They teach and supervise and facilitate class. Every single day.

They never have enough time to do what they need. Their checklist is never complete.

There's a level of survival in these classrooms.

Reinventing their teaching methods and assignments at the drop of a hat because a new AI bot came out?

They just don't have time for that. (And they don't have the capacity in their already fractured personal wellness to do that.)

I understand.

I think, deep down inside, these teachers know the potential of AI and tools like ChatGPT. They know that it's going to change how teaching and learning looks.

They just need to survive the day. The week.

They need to survive until break.

They're on the front lines, dealing with all sorts of difficult situations and a lack of resources and a lack of respect for the classroom and the teaching profession.

They also just did this. Do you remember? (If you don't, you probably haven't taught in a classroom for a few years.)

Teachers are just starting to feel a sense of normality after pandemic-induced remote teaching. They had to reinvent the way they teach -- immediately! -- to a remote format, one that most weren't prepared for, technologically or pedagogically or logistically.

As teacher wellness expert Mandy Froehlich (Twitter: @froehlichm) said, they're trying to get out of emergency mode. And when you finally get out of emergency mode, there's a let-down ... an emotional, sometimes physical, response to the trauma you've dealt with.

So to those that look down their noses at teachers who are begging for this to be blocked, let's just remember the recent past. And let's also remember that they likely understand the impact of this.

They just want to survive the week. Survive until break.

Survive until we get a spare moment to think about this. Learn about it. Brainstorm some ways to change our assignments so that they can't

A proposal for schools/districts that's a middle ground

(Hear my justification for this proposal in the video) Let's block it until the end of the school year.
Let's not make a long-term decision to block ChatGPT (and tools like it) forever.

Let's also not make a long-term decision to leave it open forever.

(I'm not totally confident that this is the right answer. But I haven't heard anyone argue for the middle ground yet, so I want to add this voice.)

Let's agree to block it on student devices and networks (and allow it on teachers devices/networks if possible) just until the end of the school year.

To look at their assignments and consider how they'd like to change them in light of this new technology.

To look at how they teach and how this might be incorporated in it.

To look at how technology like this might augment classroom discussions

Here's why ...

Teachers need some time to regroup ...

... and on and on.

We need some space. Some time. A little room to ponder, to sit with all of this. To talk to other educators about what they think. To talk to students and to parents.

Let's just give teachers a little space.

However, let's also make a few things clear.

1. This isn't the long-term answer. This is a stopgap to help struggling teachers to survive this sudden change.

2. Students still will have access to this. Just because we block this on student networks and devices doesn't mean they won't plug your writing prompts and questions into this technology. This just buys you a little time to finish the year with your traditional assignment types to come up with something new.

A faculty-wide discussion and brainstorming session about best ways to teach and learn is in order at the end of the year. Everyone shares their best ideas and prepares for their implementation. (And let's pay the teachers for this extra meeting, OK?)
1. Will this technology be blocked on school networks and devices? 2. How will we evolve our teaching practice now that these technologies exist?
Then, at the beginning of next school year, let's open the ChatGPT floodgates.

Even if this isn't the solution you (or your school/district) comes to, there are two decisions that need to be made:

Blocking ChatGPT district-wide is one decision.

Deciding how teaching/learning happen while it exists is another. (to me)

If a district thinks blocking it will solve the problem, they're deluding themselves.

Blocking it can be one part of a solution, I believe. https://t.co/CvHCT2RqSQ
- Matt Miller (@jmattmiller) December 14, 2022

What other resources can help me learn about this?

Below is a list (albeit incomplete!) of resources I've found in the weeks after ChatGPT came into existence. I'll share links along with why I like them as resources. Please add other resources -- even your own! -- in the comments below!

ChatGPT in Classrooms: What to Know (U.S. News and World Report) -- Students, teachers and others in education weigh in on this new AI tool and the implications it has in the classroom.

What can English teachers do about ChatGPT (Learning in Room 213) -- This post explores what ChatGPT is, the problems with blocking it, and suggestions: entice personal engagement, avoid formulaic assignments, build critical thinking, etc.

No, Artificial Intelligence Won't Destroy High School English (or Any Other Subject) (John Spencer, Spencer Author) -- I've waited to read this because I wanted to create my own piece of content without copying anyone, but I've been excited to see John's thoughts on it. Hang on a second, let me read it ... Yep, it's as fantastic as I expected. Some of John's points include: "Almost any task can be automated, but what's the joy in that?"; "If we outsources every task, we might short-circuit the learning"; and "AI can't replace your voice." This is really, really good.

Human Skills in a World of Artificial Intelligence (John Spencer, Spencer Author) -- In this post (which dovetails wonderfully with the one above), John outlines the problems with a couple approaches to AI and advocates for another one: "the human approach."

The conversation about how much we care (Twitter thread by Evan Weinberg @emwdx) -- This thread doesn't seem to have gotten much attention, but I really like where Evan's going with it. He introduces it with: "As we see start to see how easy it is for a tool like #ChatGPT to generate text that sounds convincingly like us, it is starting the conversation about how much we care. We care a lot more than we might initially admit."

Ideas for using ChatGPT in the Classroom (IB English Guys) -- They opened up this collaborative Google Doc to share ideas. There are 10+ ideas with rationale and comments from educators.

AI Homework (Stratechery) -- This is an interesting, thoughtful, nuanced look at the intersection of homework and artificial intelligence. He talks about the struggles that ChatGPT has with math, and he even runs a virtual machine (like a Linux terminal) inside ChatGPT.

Yes, Teachers, You Should Be Panicking About AI (The Broken Copier) -- This post provides six reasons why we should be concerned about ChatGPT and AI (in light of the condition of education in many classrooms right now), helping us make sense of how we move forward.

The College Essay is Dead (The Atlantic) -- This was one of the first posts I saw (that was circulated widely) about the impact of ChatGPT in education. It's a paid article on The Atlantic. I subscribed so I could read it so that I could tell you ... it's talking points and not much else. If you'd like to read commentary about it and you're a subscribers to The Atlantic, go for it. I wouldn't pay for it ... especially since I'm focused on what we can actually do with this technology.

No, ChatGPT is Not the End of High School English. But Here's the Useful Tool It Offers Teachers (Forbes) -- Here's the best point in this whole article (so you don't have to read it): ChatGPT is an excellent prompt tester. Think you've come up with a good writing prompt? Feed it to the chatbot. If it can come up with an essay that you would consider a good piece of work, then that prompt should be refined, reworked, or simply scrapped.

Learning More about Chat GPT in Education (Jennifer Casa-Todd) -- Jen has written books about social media, digital literacy, and technology's impact on children's lives. She shares some of the best things she's found about the topic.

Education is about to radically change: AI for the masses (Nate McClennen and Rachelle Dené Poth for Getting Smart) -- AI already does and will continue to impact education - along with every other sector. Innovative education leaders have an opportunity to build the foundation for the most personalized learning system we have ever seen.

Let's Chat: OpenAI and ChatGPT (THRIVEinEDU podcast by Rachelle Dené Poth) -- Have you tried OpenAI yet? What has your experience been? Rachelle shares some background info, insights, questions and more in this episode. She also shares at her blog: www.Rdene915.com.

Chatbots in Education: Middle School and High School (Heather Olvey and Terri Files) -- These teachers pulled together slide decks with ideas for implementing chatbots in the classroom.
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ChatGPT, Chatbots and Artificial Intelligence in Education

# data[].attributes.attachment_link.description
AI just stormed into the classroom with the emergence of ChatGPT. How do we teach now that it exists? How can we use it? Here are some ideas. ChatGPT is an artificial intelligence chatbot. Drawing on tons and tons of data and massive processing power, it uses GPT3 technology to let users talk to the AI about practically anything.

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Noch „Jahrhunderte“: KI hängt fest in Genderklischees

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Florian Bock, ORF.at, Nina Grünauer, ORF

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Noch „Jahrhunderte“: KI hängt fest in Genderklischees

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Sie kann Texte schreiben, Bilder generieren und soll zunehmend als Entscheidungsträger fungieren: Künstliche Intelligenz (KI) gilt momentan als Zukunftshoffnung praktisch jeder Branche. Auch in heiklen Bereichen wie Medizin und auf dem Arbeitsmarkt könnte KI bald eine noch gewichtigere Rolle spielen…

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
In den letzten Tagen gab es um mich herum nur ein Thema, egal wo ich hingehört habe: ChatGPT.
Auch ich habe mich mit dem Thema beschäftigt, mit dem Chatbot rumgespielt und konnte nicht fassen, wie gut und zuverlässig die KI funktioniert . Eins ist wahrscheinlich jetzt schon sicher: ChatGPT wird großen Einfluss auf sämtliche Arbeits- und Lebensbereiche haben - und damit auch vor unserem Lehreralltag keinen Halt machen. Die KI wird sicher den Unterricht und so manche Arbeitsweise grundlegend verändern.

Ich habe mich natürlich gefragt, wie man ChatGPT im Unterricht für sich nutzen kann. Hier zeige ich euch 15 konkrete Möglichkeiten, wie ihr den Chatbot für euren Unterricht und Lehreralltag verwenden könnt.

⭐️ ChatGPT einfach erklärt

ChatGPT ist eine Art von Künstlicher Intelligenz, die entwickelt wurde, um Menschen zu helfen, sich in einem Chatroom zu verständigen. Es funktioniert, indem es die Nachrichten, die du in den Chatroom eingibst, liest und dann versucht, zu verstehen, was du gerade sagen willst. Wenn es das verstanden hat, versucht es dir eine Antwort zu geben, die in Bezug auf deine Frage passt. So kannst du mit ChatGPT ähnlich wie mit einem Menschen chatten.

💡ChatGPT im Unterricht einsetzen - 15 Ideen

1. ChatGPT Aufgaben mit Operatoren erstellen lassen

Mit dem Chatbot ChatGPT lassen sich Aufgaben für den Unterricht erstellen - und natürlich gibt es auch gleich die entsprechenden Lösungen dazu. Was ich wirklich beeindruckend fand: ChatGPT kann mit gänigien Operatoren umgehen!

„Erstelle eine Klausuraufgabe zu dem Thema AGB mit dem Operator nennen."

3. Mit ChatGPT Informationstexte differenzieren

Diese Funktion fand ich sehr interessant. Mit der KI kann ich nämlich nicht nur Informationstexte erstellen lassen, sondern Texte auch nach Umfang und Sprachniveau differenzieren.

In Minuten kann ich also differenzierte Texte erstellen lassen und so Materialien auf verschiedenen Niveaustufen bereitstellen. Das ist nicht nur ein Zeitersparnis, sondern wirkt sich direkt positiv auf die Qualität meines Unterrichts aus.

„Kannst du den text vereinfachen?"

„Geht es noch einfacher"?

5. Mit ChatGPT Texte übersetzen lassen

Für den Englischunterricht (und natürlich für jeden anderen Fremdsprachenunterricht) kann man ChatGPT natürlich als Tool nutzen, um Texte zu übersetzen! Das geht von Deutsch zu Englisch und von Englisch zu Deutsch.

6. ChatGPT Texte korrigieren lassen

ChatGPT erkennt Rechtschreibfehler und Grammatikfehler und kann diese direkt korrigieren. Der Chatbot kann die Fehler zudem auflisten. Das geht mit deutschen und englischen Texten.

„Korrigiere die Rechtschreib- und Grammatikfehler!"

„Kannst du die Fehler im Text aufführen?"

7. ChatGPT ein Quiz erstellen lassen

ChatGTP kann Quizfragen und MC-Aufgaben mit den entsprechenden Antworten erstellen. Das funktionierte beim Ausprobieren sehr zuverlässig.

„Erstelle mir 3 MC-Fragen mit 5 Antwortmöglichkeiten zu dem Thema Konjunktur."

„Und die Antworten?"

9. ChatGPT eine Stunde planen lassen.

ChatGPT kann einen Entwurf für eine Stundenplanung erstellen. Ich habe es mal mit dem Thema Angebot und Nachfrage ausprobiert. Den Stundenverlauf kann so natürlich nicht übernommen werden, beeindruckend ist das Ergebnis dennoch.

"Erstelle eine Planung für eine Unterrichtsstunde zu dem Thema Angebot und Nachfrage."

Danach habe ich versucht die Planung noch weiter zu verfeinern. Der Chatbot hat dabei auch die Befehle „Geht das auch handlungsorientiert?" und „Kannst du Operatoren einfügen?" verstanden.

10. ChatGPT eine Reihenplanung erstellen lassen

Die Künstliche Intelligenz ChatGPT kann zudem eine Reihenplanung zu einem Unterrichtsthema erstellen. Ich musste feststellen, dass die vorgeschlagene Reihe relativ nah an meiner eigenen Planung aus dem letzten Semester ist.

„Erstelle eine Reihenplanung zu dem Thema Tarifverträge für 5 Wochen"

14. ChatGPT kurze Erörterungen mit Quellenangaben schreiben lassen

Der Chatbot kann ebenso Erörterungen schreiben und dazu sogar die entsprechenden Quellenangaben machen. Diese Funktion wird zukünftig sicher von Schüler:innen genutzt werden, auch wenn ChatGPT die Tendenz hat, Quellen zu erfinden. Dennoch eine Sache, die zukünftig bei Hausaufgaben und Arbeitsaufträgen zu Hause bedacht werden muss.

„Schreibe 5 Absätze über die Vor- und Nachteile von Kreditkartenzahlung und Zahlung auf Rechnung mit Quellenangaben"

15. Arbeiten der Schüler:innen bewerten lassen

ChatGPT kann sogar Texte und somit potenziell auch Schüler-Abgaben bewerten.

Ich gehe nicht davon aus, dass wir zukünftig die Arbeiten unserer Schüler:innen durch eine KI auswerten lassen. Nichtsdestotrotz war ich von dem Ergebnis im ersten Moment äußerst beeindruckt!

Fragen wirft es trotzdem auf. Können auch solch anspruchsvolle Aufgaben wie eine Korrektur zukünftig von einer Künstlichen Intelligenz ersetzt werden? Wie fühlen sich denn Schüler:innen, wenn ihre Leistungen zukünftig nicht mehr von einer Lehrkraft sondern von einer KI bewertet werden? Sicher etwas, das man im Unterricht diskutieren könnte.

„Wie würdest du diesen Text bewerten (Skala 100%) und warum?"

🙌 Fazit

Sind wir ehrlich: ChatGPT ist beeindruckend - bei aller Kritik, die man der neuen Technologie entgegen bringen kann. So einen Aha-Effekt hatte ich vielleicht zuletzt, als ich das erste Mal auf meinem Smartphone von unterwegs etwas gegoogelt habe.

Wir stehen aber erst am Anfang und die Auswirkungen der KI sind eigentlich noch gar nicht abzusehen. Eines ist dennoch klar: Die Technologie wird Schule, Unterricht und den gesamten Lehreralltag verändern.

Die neue Technologie hat enormes Potenzial. Ich habe mit dem Einsatz von ChatGPT im Unterricht die Möglichkeit, viel Zeit bei der Recherche und Erstellung von Unterlagen zu sparen. In kürzester Zeit kann ich mir einen Überblick über ein Thema verschaffen, Texte differenzieren oder MC-Fragen erstellen.

Der Chatbot ChatGPT ist bei Weitem nicht perfekt und noch fehleranfällig. Natürlich können wir die Ergebnisse (noch) nicht einfach so übernehmen. Ich bin als Lehrkraft weiterhin in der Verantwortung zu beurteilen, ob Texte fachlich richtig sind, erstellte Aufgaben zum Unterrichtsthema und der Lerngruppe passen oder ob eine erstellte Planung gängigen didaktischen Konzepten entspricht.

Nichtsdestotrotz: Die Ergebnisse der KI können heute schon durchaus eine Grundlage für die Erstellung von Unterrichtsmaterial oder für die weitere Unterrichtsplanung darstellen.

Und nun ist es wahrscheinlich wie mit vielen neuen Technologien: Wir müssen einen guten Umgang damit finden.

Ach übrigens: Der Abschnitt „ChatGPT einfach erklärt" wurde von ChatGPT geschrieben. Ich habe den Text nahezu 1:1 übernommen. Hast du es gemerkt?

Wie denkst du über ChatGPT im Unterricht? Was wird die Technologie mit dem Schulalltag anstellen? Hast du den Chatbot schon ausprobiert? Und wie sind deine Erfahrungen damit? Lass es mich in den Kommentaren wissen.

In den letzten Tagen gab es um mich herum nur ein Thema, egal wo ich hingehört habe: ChatGPT.
Auch ich habe mich mit dem Thema beschäftigt, mit dem Chatbot rumgespielt und konnte nicht fassen, wie gut und zuverlässig die KI funktioniert . Eins ist wahrscheinlich jetzt schon sicher: ChatGPT wird großen Einfluss auf sämtliche Arbeits- und Lebensbereiche haben - und damit auch vor unserem Lehreralltag keinen Halt machen. Die KI wird sicher den Unterricht und so manche Arbeitsweise grundlegend verändern.

Ich habe mich natürlich gefragt, wie man ChatGPT im Unterricht für sich nutzen kann. Hier zeige ich euch 15 konkrete Möglichkeiten, wie ihr den Chatbot für euren Unterricht und Lehreralltag verwenden könnt.

⭐️ ChatGPT einfach erklärt

ChatGPT ist eine Art von Künstlicher Intelligenz, die entwickelt wurde, um Menschen zu helfen, sich in einem Chatroom zu verständigen. Es funktioniert, indem es die Nachrichten, die du in den Chatroom eingibst, liest und dann versucht, zu verstehen, was du gerade sagen willst. Wenn es das verstanden hat, versucht es dir eine Antwort zu geben, die in Bezug auf deine Frage passt. So kannst du mit ChatGPT ähnlich wie mit einem Menschen chatten.

💡ChatGPT im Unterricht einsetzen - 15 Ideen

1. ChatGPT Aufgaben mit Operatoren erstellen lassen

Mit dem Chatbot ChatGPT lassen sich Aufgaben für den Unterricht erstellen - und natürlich gibt es auch gleich die entsprechenden Lösungen dazu. Was ich wirklich beeindruckend fand: ChatGPT kann mit gänigien Operatoren umgehen!

„Erstelle eine Klausuraufgabe zu dem Thema AGB mit dem Operator nennen."

3. Mit ChatGPT Informationstexte differenzieren

Diese Funktion fand ich sehr interessant. Mit der KI kann ich nämlich nicht nur Informationstexte erstellen lassen, sondern Texte auch nach Umfang und Sprachniveau differenzieren.

In Minuten kann ich also differenzierte Texte erstellen lassen und so Materialien auf verschiedenen Niveaustufen bereitstellen. Das ist nicht nur ein Zeitersparnis, sondern wirkt sich direkt positiv auf die Qualität meines Unterrichts aus.

„Kannst du den text vereinfachen?"

„Geht es noch einfacher"?

5. Mit ChatGPT Texte übersetzen lassen

Für den Englischunterricht (und natürlich für jeden anderen Fremdsprachenunterricht) kann man ChatGPT natürlich als Tool nutzen, um Texte zu übersetzen! Das geht von Deutsch zu Englisch und von Englisch zu Deutsch.

6. ChatGPT Texte korrigieren lassen

ChatGPT erkennt Rechtschreibfehler und Grammatikfehler und kann diese direkt korrigieren. Der Chatbot kann die Fehler zudem auflisten. Das geht mit deutschen und englischen Texten.

„Korrigiere die Rechtschreib- und Grammatikfehler!"

„Kannst du die Fehler im Text aufführen?"

7. ChatGPT ein Quiz erstellen lassen

ChatGTP kann Quizfragen und MC-Aufgaben mit den entsprechenden Antworten erstellen. Das funktionierte beim Ausprobieren sehr zuverlässig.

„Erstelle mir 3 MC-Fragen mit 5 Antwortmöglichkeiten zu dem Thema Konjunktur."

„Und die Antworten?"

9. ChatGPT eine Stunde planen lassen.

ChatGPT kann einen Entwurf für eine Stundenplanung erstellen. Ich habe es mal mit dem Thema Angebot und Nachfrage ausprobiert. Den Stundenverlauf kann so natürlich nicht übernommen werden, beeindruckend ist das Ergebnis dennoch.

"Erstelle eine Planung für eine Unterrichtsstunde zu dem Thema Angebot und Nachfrage."

Danach habe ich versucht die Planung noch weiter zu verfeinern. Der Chatbot hat dabei auch die Befehle „Geht das auch handlungsorientiert?" und „Kannst du Operatoren einfügen?" verstanden.

10. ChatGPT eine Reihenplanung erstellen lassen

Die Künstliche Intelligenz ChatGPT kann zudem eine Reihenplanung zu einem Unterrichtsthema erstellen. Ich musste feststellen, dass die vorgeschlagene Reihe relativ nah an meiner eigenen Planung aus dem letzten Semester ist.

„Erstelle eine Reihenplanung zu dem Thema Tarifverträge für 5 Wochen"

14. ChatGPT kurze Erörterungen mit Quellenangaben schreiben lassen

Der Chatbot kann ebenso Erörterungen schreiben und dazu sogar die entsprechenden Quellenangaben machen. Diese Funktion wird zukünftig sicher von Schüler:innen genutzt werden, auch wenn ChatGPT die Tendenz hat, Quellen zu erfinden. Dennoch eine Sache, die zukünftig bei Hausaufgaben und Arbeitsaufträgen zu Hause bedacht werden muss.

„Schreibe 5 Absätze über die Vor- und Nachteile von Kreditkartenzahlung und Zahlung auf Rechnung mit Quellenangaben"

15. Arbeiten der Schüler:innen bewerten lassen

ChatGPT kann sogar Texte und somit potenziell auch Schüler-Abgaben bewerten.

Ich gehe nicht davon aus, dass wir zukünftig die Arbeiten unserer Schüler:innen durch eine KI auswerten lassen. Nichtsdestotrotz war ich von dem Ergebnis im ersten Moment äußerst beeindruckt!

Fragen wirft es trotzdem auf. Können auch solch anspruchsvolle Aufgaben wie eine Korrektur zukünftig von einer Künstlichen Intelligenz ersetzt werden? Wie fühlen sich denn Schüler:innen, wenn ihre Leistungen zukünftig nicht mehr von einer Lehrkraft sondern von einer KI bewertet werden? Sicher etwas, das man im Unterricht diskutieren könnte.

„Wie würdest du diesen Text bewerten (Skala 100%) und warum?"

🙌 Fazit

Sind wir ehrlich: ChatGPT ist beeindruckend - bei aller Kritik, die man der neuen Technologie entgegen bringen kann. So einen Aha-Effekt hatte ich vielleicht zuletzt, als ich das erste Mal auf meinem Smartphone von unterwegs etwas gegoogelt habe.

Wir stehen aber erst am Anfang und die Auswirkungen der KI sind eigentlich noch gar nicht abzusehen. Eines ist dennoch klar: Die Technologie wird Schule, Unterricht und den gesamten Lehreralltag verändern.

Die neue Technologie hat enormes Potenzial. Ich habe mit dem Einsatz von ChatGPT im Unterricht die Möglichkeit, viel Zeit bei der Recherche und Erstellung von Unterlagen zu sparen. In kürzester Zeit kann ich mir einen Überblick über ein Thema verschaffen, Texte differenzieren oder MC-Fragen erstellen.

Der Chatbot ChatGPT ist bei Weitem nicht perfekt und noch fehleranfällig. Natürlich können wir die Ergebnisse (noch) nicht einfach so übernehmen. Ich bin als Lehrkraft weiterhin in der Verantwortung zu beurteilen, ob Texte fachlich richtig sind, erstellte Aufgaben zum Unterrichtsthema und der Lerngruppe passen oder ob eine erstellte Planung gängigen didaktischen Konzepten entspricht.

Nichtsdestotrotz: Die Ergebnisse der KI können heute schon durchaus eine Grundlage für die Erstellung von Unterrichtsmaterial oder für die weitere Unterrichtsplanung darstellen.

Und nun ist es wahrscheinlich wie mit vielen neuen Technologien: Wir müssen einen guten Umgang damit finden.

Ach übrigens: Der Abschnitt „ChatGPT einfach erklärt" wurde von ChatGPT geschrieben. Ich habe den Text nahezu 1:1 übernommen. Hast du es gemerkt?

Wie denkst du über ChatGPT im Unterricht? Was wird die Technologie mit dem Schulalltag anstellen? Hast du den Chatbot schon ausprobiert? Und wie sind deine Erfahrungen damit? Lass es mich in den Kommentaren wissen.

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15 Ideen für ChatGPT im Unterricht - Einsatzmöglichkeiten für Lehrer:innen - Manuel Flick

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Eines ist jetzt schon sicher: ChatGPT wird großen Einfluss auf unsere Arbeits- und Lebenswelt haben und macht somit auch vor Schule und Unterricht keinen Halt. Ich habe deshalb ChatGPT im Schulkontext ausprobiert. In meinem Blog-Artikel stelle ich 15 konkrete Möglichkeiten vor, wie ChatGPT im Unter

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Die Redaktion sucht Online-Angebote zum Thema Künstliche Intelligenz

Chancen.Risiken

Haben Sie selbst Erfahrungen mit der Nutzung von KI im Unterricht gemacht oder Tipps, die Sie gerne teilen möchten? Wir freuen uns auf Ihre Einreichung über den Button „Tipps einreichen".

Wir freuen uns auf einen spannenden Themenschwerpunkt und auf Ihre Beiträge.

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Ihr Lernideen-Beitrag

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Alicia Bankhofer (Lehrerin Wien, Digitale Grundbildung)...ein Padlet

# data[].attributes.subject
Alicia Bankhofer (Lehrerin Wien, Digitale Grundbildung)...ein Padlet

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fobizz | Tools, KI, Fortbildungen & Unterrichtsmaterial für Lehrkräfte

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Fobizz unterstützt dich als täglicher Begleiter für Lehrkräfte mit digitalen Tools, KI, Fortbildungen und Unterrichtsmaterialien!

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ChatGPT: Methodische Überlegungen, Ideen, Hacks & Prompts

# data[].attributes.attachment_link.title
Über ChatGPT hinaus: weitere AI-Anwendungen im Blick

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Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Intelligenz zu imitieren. Dazu gehören unter anderem das Erkennen von Mustern, das Lernen von Informationen und das Schlussfolgern. In den letzten Jahren hat sich die KI-Technologie rasant weiterentwickelt und ist inzwischen in vielen Bereichen des Alltags anzutreffen, zum Beispiel in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, in Suchmaschinen wie Google oder Bing und in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter.

Auch in der Bildung wird die KI immer wichtiger. So werden zum Beispiel immer mehr Lernplattformen und intelligente Tutorensysteme entwickelt, die Schülern und Studenten dabei helfen sollen, besser zu lernen. Auch im Unterricht selbst werden zunehmend KI-Systeme eingesetzt, zum Beispiel für die Erstellung von individuellen Lernplänen oder für die Diagnose von Lernproblemen. Die Vorteile der KI in der Bildung sind vielfältig. So können Lernende durch die Nutzung von KI-Systemen besser motiviert und engagiert werden. Auch die Lernausgänge können durch die Nutzung von KI verbessert werden. Zudem können KI-Systeme helfen, den Unterricht personalisierter und individueller zu gestalten.

Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen, die mit der Einführung von KI im Bildungsbereich verbunden sind. So ist zum Beispiel noch unklar, wie KI-Systeme ethisch und sozial verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Auch die Frage nach dem Datenschutz spielt bei der Nutzung von KI in der Bildung eine wichtige Rolle. Darüber hinaus ist noch unklar, wie KI-Systeme in bestehende Bildungssysteme integriert werden können.

Texterstellung und Textüberarbeitung mit KI / AI

Wer nun etwas verwundert darüber ist, dass dieser Blogbeitrag bis hierhin nicht so ganz nach meinem Schreibstil klingt - informativ und (möglichst) präzise, mit zahlreichen konkreten Bezügen zur Schulpraxis und vor allem: Referenzen zu Erkenntnissen und Arbeiten anderer Lehrpersonen und/oder Institutionen aus dem Bildungsbereich -, der liegt richtig! Ehrlich gesagt, ich finde es sogar ziemlich anstrengend, bis hierhin zu lesen...der Text klingt halt wie jeder dieser inhaltsleeren Marketingblogs...

Und da sind wir auch schon mitten im Thema: Alles bisher Geschriebene wurde von einer KI ( OpenAI) verfasst, die nur meinem Auftrag Schreibe eine Einleitung zum Thema Künstliche Intelligenz in Schule und Unterricht für einen Blogartikel mit einer Definition des Begriffs Künstliche Intelligenz folgend einen Text geschrieben, ansonsten aber herzlich wenig Herzblut in die Inhalte gesteckt hat. Aber vielleicht lag es auch einfach nur an meinem etwas lieblosen Schreibauftrag?

Egal, eine weitere KI ( Grammarly) hat den Text abschließend auf sprachliche Richtigkeit, inhaltliche Klarheit und bzgl. des Weckens von Leserinteresse und Aufrechthaltens der Aufmerksamkeitsspanne der Leserinnen und Leser geprüft - und das offensichtlich so überzeugend, dass zwei erfahrene Lehrpersonen aus dem #twitterlehrerzimmer trotz einem Hinweis meinerseits diese Passagen als authentisch ansahen...

Mit einem KI-basierten Übersetzungstool (z.B. DeepL) könnte ich jetzt „meinen" Beitrag in jede beliebige Sprache der Welt übersetzen und würde vermutlich Anerkennung für meine sehr guten Sprachkenntnisse erhalten. Natürlich, kein Muttersprachler - aber eben doch kenntnisreich und sprachlich größtenteils korrekt. Wäre ich in meiner eigenen Muttersprache nicht ganz sicher, würde ich den Text von DeepL sonst auch einfach mal ins Englische und zurück ins Deutsche übersetzen lassen - und damit einen von der KI stilistisch und vor allem orthografisch durchaus verbesserten Text erhalten (vgl. dazu Philippe Wampfler zur „DeepL-Methode").

Was erwartet man mehr? Lasst uns beginnen, sagen jetzt sicherlich viele offene und neugierige Lehrpersonen...

Für die spezifischen Arbeitsbereiche in Schule und Unterricht ist es aber sicherlich hilfreich, erstmal einen kleinen Überblick zu erstellen - in diesem Blogbeitrag zunächst auf die Texterstellung und Textüberarbeitung fokussiert: Welche Tools sind schon verfügbar? Was können diese Tools?

Daraus folgend werden sich spannende und sicherlich kontrovers diskutierte Folgefragen ergeben: Wie werden diese Tools unser Lehren und Lernen beeinflussen? Welchen Beitrag kann KI zum Lernen leisten, welchen nicht? Wie können Schulen mit den neuen Möglichkeiten umgehen und diese für das Lernen nutzen - also letztlich die Leitformel „Lernen mit KI, an KI und über KI" prägen?

Überblick - KI-Tools für Texterstellung & Textüberarbeitung in Schule & Unterricht

Ein Schlüsselfeld für den Einsatz von KI / AI in Schule und Unterricht ist die Texterstellung und Textüberarbeitung. Dieser in allen Aufgabenfeldern und Schulfächern zentrale Kompetenzbereich wird bereits von zahlreichen KI-basierten Tools abgedeckt. Was gibt es, was kann ich, was können aber auch unsere Schülerinnen und Schüler direkt nutzen? Und welche Möglichkeiten ergeben sich daraus für den Unterricht?

Die Website OpenAI.com bietet einen Zugang zu der Texterstellung-KI GPT-3 und richtet sich mit ihren zahllosen veränderbaren Einstellungsmöglichkeiten zwar eigentlich eher an fortgeschrittene User, bietet aber mit dem „Playground" eine nach kostenloser Registrierung ganz einfach nutzbare Oberfläche zum Ausprobieren. Und das hat es in sich: Denn GPT-3 - oder auch lang: Generative Pre-trained Transformer 3 - ist ein Sprachmodell, das Deep Learning verwendet, um einen menschenähnlichen Text zu erzeugen (für mehr Infos einfach über Google suchen - da bin ich als Lehrer absolut kein Experte!).

Arbeitsaufträge, Fragen und Textanfänge beantwortet bzw. komplettiert das Programm problemlos. Dabei läuft es nicht nur auf Englisch, sondern erstellt in zahlreichen Sprachen (sei es basierend auf der Sprache der Frage oder nach einem Auftrag wie „Schreibe auf Spanisch einen Kommentar zu...") Texte. Interessant sind gewisse semantische oder lexikalische Feinheiten, so wie auch das geforderte Register teils passend mit erstellt wird (wie z.B. „Schreibe aus der Sicht eines zehnjährigen Schülers unter Nutzung von Jugendsprache einen Kommentar zu..."). Die praktisch endlose Bandbreite an Themen ist schon jetzt beeindruckend - beispielhaft zeigen das die zahllosen Anwendungsmöglichkeiten / „Presets" (Chat-Bot, Grammatik-Überprüfung, Übersetzung usw...), die auf der OpenAi-Website genutzt werden können:

Ein AI-Chat, der hinsichtlich der durchaus komplexen Antworten zur weiteren Arbeit mit KI motiviert und deren Möglichkeiten erahnen lässt. Grammatik-Checks, Interviewfragen-Generator, automatisierte Essay-Outlines...die Möglichkeiten sind endlos und es macht großen Spaß, mit der GPT-3-KI zu arbeiten.

Praxistipp, gerade für weniger erfahrene Kolleginnen und Kollegen: Im Unterricht lasse ich permanent den OpenAI-Chat mitlaufen und stelle jede Frage, die mir einfällt oder die die Schülerinnen und Schüler im Verlauf des Unterrichts stellen auch der KI - anschließend vergleiche ich mein Wissen bzw. die Antwort, die ich gegeben hätte, mit der Rückmeldung der KI. So lernt man die KI sehr gut kennen und besser einschätzen...ein großartiger Assistent im Unterricht!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

ChatGPT - ein KI-Chatbot (GPT-3) als Assistent für Lernen und Lehren?!

Viel ist in den letzten Wochen über die Ende November von OpenAI veröffentlichte KI-App ChatGPT geschrieben worden - eine verbesserte Version des zuvor vorgestellten OpenAI Chats. Dabei reicht die Bandbreite von euphorischen Einschätzungen als fundamentaler Gamechanger bis hin zu ganz pragmatischen Ansätzen, die KI-Tools als willkommene Erweiterung für die didaktische Planung ansehen.

Aktuell bleibt auch nach inzwischen längerer Beschäftigung mit der Thematik die Einschätzung, das sowohl für Lehrpersonen als auch Schülerinnen und Schüler eine Ebene besonders spannend bleibt: Die ganz einfache, konkret auf den Lernprozess bezogene und eher niedrigschwellig-kleinschrittige Nutzung eines KI-Tools wie ChatGPT für das eigene Lernen (oder Lehren):

In Schule und Unterricht kann ChatGPT ein toller „Lernassistent" oder auch „Lernbegleiter" werden - und ich teile die Einschätzung, dass evtl. sogar Google als Suchplattform von einem auf Interaktion ausgelegten Tool wie ChatGPT abgelöst werden könnte. Denn es macht auch einfach Spaß, Fragen an ChatGPT zu stellen, mit dem Tool in eine Konversation zu treten (ein passender interaktiver Avatar als „Gesprächspartner" ist sicher nur eine Frage der Zeit) und dabei so ganz nebenbei zu lernen - ohne sich dabei Sorgen über eigene Fehler machen zu müssen. Denn eins ist klar: Robots don't judge - eine KI wie ChatGPT beurteilt mich nicht!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

Mit Perplexity ist eine relativ neue KI-Plattform online, die ähnlich wie ChatGPT funktioniert und mit einer Chatbot-ähnlichen Schnittstelle Informationen bereitstellt. Interessant dabei ist, dass Perplexity ebenfalls auf dem GPT-Sprachmodell aufbaut, aber einige Vorteile bietet:

Momentan (Stand: Januar 2023) ist Perplexity offen und ohne Registrierung / Account nutzbar - im Gegensatz zu ChatGPT, das eine Zwei-Faktor-Authentifizierung inkl. SMS an die Mobilfunknummer erfordert.

Genauso wie ChatGPT ist Perplexity kostenlos.

Im Gegensatz zu ChatGPT bietet Perplexity als entscheidenden Vorteil ein Verzeichnis mit Quellenverweisen unter jeder Antwort.

Zusätzlich werden unter dem Text „related"-Anfragen angezeigt, die durchaus als Ideenpool für eigene Anfragen dienen können.

Im Vergleich zu ChatGPT ist die Kürze der Eingaben / Prompts (255 Zeichen) ein limitierender Faktor, da komplexere Anfragen wie bei ChatGPT so unmöglich werden. Auch die Antworten fallen deutlich kürzer aus, was evtl. auch ein Anzeichen für weniger Füllwörter sein könnte - aber auch inhaltlich öfter hinter ChatGPT zurückbleibt (s. folgende Beispiel-Vergleiche von Perplexity und ChatGPT in den Screenshots).

Als größter Vorteil bleibt also, dass Perplexity weitgehende Transparenz über seine Quellenbasis herstellt und damit allen Usern eine gewisse Quellenkritik mit Blick auf das Sprachmodell überhaupt erst ermöglicht.

Wie OpenAI ist Smodin ein KI-basiertes Tool für die automatische Textgenerierung - mit besonderem Fokus auf Marketingtext für Blogs und Websites sowie Essays. Mit einigen wenigen Stichworten oder Sätzen lassen sich beeindruckend gute Texte erstellen, die gerade im Schulbereich äußerst passende Resultate liefern. Sei es ein argumentativer Text zu einem beliebigen Thema, eine Filmrezension (getestet mit einer wirklich gut KI-geschriebenen Rezension von „Gran Torino") oder eben auch der nächste Blogbeitrag - mit Smodin lassen sich sehr gut Texte erstellen.

Doch das Tool kann noch deutlich mehr, was ebenfalls sowohl für Lehrende als auch Lernende spannend sein könnte: Denn neben Smodin „Author" gibt es noch einen gut funktionierenden Plagiatscheck, den dazu passenden Textumschreiber / Wortwechsler, aber auch einen Website-Zusammenfasser, Schulfragen-Beantworter und Zitationsgenerator. Eine mehrsprachige Grammatiküberprüfung und ein Untertitel-Generator ergänzen das derzeit (limitiert) kostenlos nutzbare Angebot. Praktisch für den Unterricht: Bis zu drei Texterstellungen / Woche sind auch ohne Registrierung möglich - das kann im Unterricht unmittelbar genutzt werden.

Registrierung: ja (bis zu 3 Texterstellungen / Woche ohne Registrierung); kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Texte limitiert)

neuroflash ist eine KI-gestützte-Software zur automatischen Textgenerierung - richtet sich aber vor allem an Marketing-Teams, Freelancer und Agenturen mit Fokus auf der deutschen Sprache. Über 30 verschiedene Textsorten können mit dem neuroflash KI Texter geschrieben werden - auch lange Texte wie Blogartikel. Angepasst an den eigenen Schreibstil des Schreibenden liefert das Tool automatisch fünf unterschiedliche Textvorschläge. Mit Fokus auf Ideenfindung, Variabilität und Optimierung der Texte ergänzt neuroflash die Texte durch assoziative Analysen. Vor der Veröffentlichung bewertet neuroflash außerdem, ob die Texte performant sind und zum gewählten Stil passen.

Ein Preisbeispiel, das schon in etwa die Zukunft von KI-Tools und ihre Preisgestaltung erahnen lässt: Das Basic-Paket der Software liegt bei 29€ monatlich pro Nutzer. Für mehr Funktionen und mehr Wörter / Monat fallen in den Premium-Paketen bis zu 199€ monatlich pro Nutzer an. neuroflash bietet aber auch einen Free-Plan, mit dem 2000 Wörter jeden Monat kostenlos generiert werden können. Das ist gerade richtig zum Ausprobieren und für den Unterricht, um bspw. den Nutzen von KI mit den Schülerinnen und Schülern analysieren zu können.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Zeichen limitiert)

Grammarly ist eine kostenlose Online-Grammatik- und Rechtschreibprüfung. Die Website bietet eine automatische Rechtschreib- und Grammatikprüfung für Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Russisch. Grammarly überprüft Texte auf Fehler in Grammatik, Interpunktion, Rechtschreibung, Konjugation, Wortwahl und Stil. Die Prüfung erfolgt in Echtzeit während der Eingabe des Textes. (Und ja, dieser Absatz ist jetzt wieder von GPT-3 per OpenAI geschrieben worden 😉).

Und nochmal aus meiner persönlichen Sicht: Spannend an Grammarly ist, dass auch diese App, die künstliche Intelligenz verwendet, um Texte in Echtzeit zu scannen, zahlreiche Funktionen für den Prozess der Texterstellung bietet. Sie korrigiert nicht nur Rechtschreibung, sondern findet auch Plagiate und über 400 Arten von Grammatikfehlern. Zudem bietet sie Vorschläge zur Verbesserung des eigenen Schreibstils und sucht nach inkonsistenter Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung sowie Datumsangaben. Die App erlaubt Benutzern, das Register (formell oder informell), den Tonfall, den Texttyp (z.B. akademisch oder geschäftlich) und die Textsorte (z.B. Rezension, Brief, Belletristik) festzulegen.

Praktisch: Grammarly, das neben zwei Premium-Paketen auch einen umfassenden kostenlosen Zugang bietet, lässt sich per App ganz einfach in Windows, Chrome, iOS und Android integrieren und unterstützt dann automatisch bspw. beim Schreiben von Texten. Allerdings ist mir nach zahlreichen Tests gemeinsam mit Kollegen aufgefallen, dass zumindest die Basis-Sprachkorrektur von Grammarly der „DeepL-Methode" unterlegen ist - während Grammarly mehrere Fehler bzw. falsche Wortzusammenhänge nicht erkennt, bügelt DeepL diese nach einer Übersetzung und Rückübersetzung problemlos aus.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aber nur mit Basisfunktionen - komplexere Vorschläge nur in Premiumversion)

Auch hier liefert die KI GPT-3 eine ganz gute Antwort: DeepL ist ein künstlicher Intelligenz (KI)-basierter Online-Übersetzungsdienst, der im August 2017 von Linguee GmbH gestartet wurde. Der Dienst soll so gut sein, dass er die menschliche Übersetzungsqualität übertreffen kann. Im Gegensatz zu anderen Online-Übersetzungsdiensten wie Google Translate arbeitet DeepL nicht mit statistischen Methoden, sondern nutzt neuronale Netze. Die KI von DeepL wurde durch das Übersetzen von Millionen von Dokumenten in zahlreichen Sprachen trainiert. (völlig ok, denke ich, diese KI-Beschreibung 😉)

Und genau dafür ist DeepL auch (fast) perfekt geeignet: Jeder Text lässt sich in insgesamt 29 Sprachen übersetzen - ob Textpassagen per copy & paste oder auch ganze Dokumente, ob per Plugin in Windows / Android / iOS oder direkt auf der DeepL-Website.
Neue Funktion: DeepL Write (18.01.23)
DeepL Write ist eine neue Funktion des Übersetzungs-Tools, die Texte verbessert. Anders als komplette Textgeneratoren wie etwa ChatGPT erstellt der KI-Schreibassistent keine eigenen Texte, sondern nimmt von Benutzern eingegebene Sätze, Absätze oder ganze Artikel und macht diese besser. Wobei „besser" offensichtlich zumindest teilweise im Ermessen der KI liegt. Anders verhält es sich mit Grammatik und Rechtschreibung: Da gibt es klare Regeln, die DeepL Write anwenden kann. In einem Test von heise online hat die Anwendung tatsächlich zuvor absichtlich eingebaute Fehler gefunden und korrigiert sowie gute Vorschläge gemacht.

Spannend ist auch hier die praktische Nutzung im Unterricht: Denn die weiter oben genannte „DeepL-Methode" zeigt beispielhaft das didaktische Potential, das sich ergibt, wenn Lehrpersonen und Schülerinnen und Schüler gemeinsam neue Möglichkeiten von KI ausprobieren und nutzen.

Registrierung: nein; kostenlos nutzbar: ja

KI / AI im Unterricht - Erste Gedanken

„Wenn wir wollen, dass Kinder und Jugendliche Künstliche Intelligenz auch kritisch hinterfragen können, müssen wir ihnen ein grundlegendes Verständnis dieser Technologien beibringen." Denkbar einfach bringt es fobizz-Gründerin Theresa Grotendorst im Interview zu KI in der Schule auf den Punkt.

Das didaktische Potential von KI im Unterricht

Doch das didaktische Potential von KI ist mit der Reflexion über KI schon lange nicht mehr ausgeschöpft, wie das Lernen mit digitalen Medien in den letzten Jahren gezeigt hat. Denn so wie Daniel Bernsen und ähnlich auch Beat D. Honegger drei nicht ganz trennscharfe wesentliche Grundmodi („Lernen mit, an und über Medien") für das Lernen mit digitalen Medien unterscheiden, lässt sich für die Planung und Gestaltung von Lernprozessen die daraus einfach abgewandelte Reflexionsfrage formulieren: „Wie können wir mit, an und über Künstliche(r) Intelligenz lernen?". Das erweitert den didaktischen Rahmen deutlich und hebt KI aus der in den letzten Jahren bereits implementierten Thematisierung in den Fächern Ethik / Werte und Normen, Religion, Philosophie oder auch Informatik in den normalen Unterricht aller Aufgabenfelder und Schulfächer.

Vorteile und Nachteile von KI für die Texterstellung

Das Smodin-Team gibt in einem Pro-/Contra-Überblick schon einen Teil der Antwort selber und stellt den wesentlichen Vorteilen,

dass sich ganz einfach professionell geschriebene Essays und Artikel erstellen,

selbst geschriebene Texte von der KI erweitern und - andersherum -

von der KI geschriebene Texte persönlich erweitern lassen,

dass die KI Texte bzgl. Grammatik und Satzbau verbessern kann

und damit natürlich eine erhebliche Zeitersparnis einhergeht,

auch die Nachteile gegenüber, denn

die KI kann auch nicht-faktische Informationen und

je länger die Texte sind, desto mehr Wiederholungen und Themenabweichungen generieren,

bei schlechten Eingaben auch schlechtere Ergebnisse liefern (hier hängt der Output also stärker vom Kenntnisstand der User ab) und

ist zumeist (noch) nicht in der Lage, referentiell zu arbeiten und bspw. wissenschaftlich korrekt Zitate und Belege einzuarbeiten.

KI - Ansätze für den Unterricht

Für den Unterricht ergeben sich daraus spannende Ansätze,

gemeinsam mit Schülerinnen und Schülern die Möglichkeiten und Grenzen einer KI auszuloten und

davon abgeleitet darüber nachzudenken, welche Stärken die menschliche Intelligenz dem entgegenzusetzen hat und

anschließend als Lehrperson und/oder gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern neue Lernstrategien zu entwickeln.

Denn auch hier gilt: Es gibt kein Entweder-Oder für das Lernen in einer Kultur der Digitalität. Die Möglichkeiten verschränken sich miteinander. Und so, wie wir heute permanent online lernen und arbeiten, wird KI an vielen Stellen sinnvoll eingreifen und unterstützen können, aber grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Philippe Wampfler bringt das passend bzgl. der „DeepL-Methode" auf den Punkt, denn natürlich „...ist es schreibdidaktisch keine Lösung, diese DeepL-Methode von Anfang an einzusetzen. Die Grundlagen von Wortwahl und Satzbau müssen in Übungen sichergestellt werden, ein Gefühl für das Funktionieren von Sprache muss unabhängig von diesem Verfahren entstehen. Aber die Feinheiten der Kommasetzung und die Korrektur längerer Texte: Die kann DeepL problemlos übernehmen."

Gleiches gilt für alle Aufgabenfelder und Schulfächer: Im Geschichtsunterricht sind und bleiben Orientierungswissen (Daten, Fakten, Kausalzusammenhänge zur historischen Sinnbildung), Analyse- und Deutungskompetenz unerlässlich für historisches Denken, im Fremdsprachenunterricht Wortschatz und Grammatik, rezeptive und produktive Fertigkeiten, landeskulturelle Kenntnisse uvm. eine Voraussetzung für gelingende Kommunikation - um nur einige Beispiele aus meinen eigenen Fächern anzuführen.
Und bevor hier wieder jemand einen Widerspruch entdecken möchte: Es geht nicht um Entweder-Oder!

Zugleich wird auch eine ethische Dimension berührt. Über kurz oder lang wird KI in der Lage sein, bessere Texte hervorzubringen als ein Teil der Schülerschaft bzw. ein Teil der Bevölkerung. Mit jeder Nutzung der genannten Tools verbessern wir automatisch die Möglichkeiten der KI, tragen zu ihrem Lernen bei - und allein das dürfte in den nächsten Jahren (zumindest aus meiner technisch wenig versierten Perspektive) zu einem deutlichen Verbesserungsschub führen. Qualitativ werden die Unterschiede zum Beispiel hinsichtlich der Rechtschreibung, des Sprachausdrucks und der korrekten Interpunktion zu bemerken sein. Noch deutlicher wird es beim Umfang. Eine KI "schafft" auch sehr lange Texte mühelos und sehr schnell (siehe die einfachen „OpenAI"-Beispiele oben), und "schlägt" damit nicht nur leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler. Im Kern erleben wir, dass Maschinen menschliche Fähigkeiten adaptieren und uns "alt" aussehen lassen. Dass derartige Fragen nur in den Ethik-Unterricht gehören, ist daher obsolet. Vielmehr dürfte die Problematisierung des Umgangs mit KI schon bald in jedem Fachbereich relevant werden - ähnlich wie jeder Fachbereich mit Besonderheiten einer fachbezogenen Digitalisierung umzugehen hat. Inklusive aller Chancen und Risiken.

Und natürlich: KI wird - wie oben beschrieben - grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Aber warum nicht, aufbauend auf den oben genannten Vor- und Nachteilen von KI, im Unterricht

eine von Smodin geschriebene Rezension zu einem Film hinsichtlich ihrer Textsortenspezifika, Ausdrucksfähigkeit, argumentativer Struktur und kriterienorientierter Bewertung prüfen und bewerten?

mit der Chatfunktion von OpenAI anhand eines kontrovers diskutierten Themas die Grenzen moralisch-ethischer Urteilsfähigkeit einer KI ausloten?

mit Smodin, OpenAI oder dem neuroflash-aiWriter erstellte historische oder politische Bewertungen hinsichtlich ihres Faktengehalts prüfen?

unterschiedliche KI-Tools für klassische Erarbeitungsprozesse (wie im Beispiel unten von Hendrik Haverkamp gezeigt) nutzen?

Auf dieser Basis lässt sich mit den Schülerinnen und Schülern über Möglichkeiten und Grenzen von diskutieren und gemeinsam festlegen, wo KI Lernen fördern und generell unterstützen, wo ihre Nutzung für das eigene Lernen aber auch problematisch sein kann (s. DeepL-Beispiel).

Das zeigt auch ein Beispiel aus dem #twitterlehrerzimmer, in dem ein Kollege von dem Versuch berichtet, eine vollständige Facharbeit von der KI GPT-3 schreiben zu lassen - inklusive aller Vor- und Nachteile, wie er in den folgenden Tweets aufzeigt:

Durch die Diskussionen der letzten Tage und meinen eigenen Versuchen mit #KI, habe ich zu folgender Frage ein kleines Experiment gestartet:
Wie schwer ist es mit einer aktuellen KI zur Textgenerierung komplett eine Facharbeit zu schreiben?
Ein kleiner Thread...
1/n #twlz #fedilz
- Cermit (@Cermit3273) October 11, 2022

Klar ist aber, auch wenn die Schwächen (derzeit noch) offensichtlich sind: Mit KI-Apps wird ein weiterer Sargnagel in das Konzept der - etwas überspitzt formuliert - hermetisch abgeriegelten Lernszenarien (geschlossener Raum ohne Internetzugang, gesteuert vom vermeintlichen Herrschaftswissen der Lehrperson) und „Selbstzweck-Hausaufgaben" geschlagen. Allzu simple Arbeitsaufträge, "Besinnungsaufsätze", die Reproduktion von Unterrichtsinhalten und viele weitere Formate, welche aktuell die sinnvollerweise sehr deutlich limitierten Hausaufgaben überfrachten, werden keine Chance mehr haben.

Aber „Das Ende der Aufsatzdidaktik" (Wampfler) ist eben nicht das Ende der Didaktik des Aufsatzes. Für die Forschungsfelder der Fachdidaktik und Lernpsychologie, aber genauso für uns als Lehrerinnen und Lehrer in der Unterrichtspraxis, wird es - um beim oben genannten Beispiel der "Gran Torino"-Filmrezension via Smodin zu bleiben - spannend zu sehen, ob nicht in zahlreichen Unterrichtsszenarien das

Ich finde, die Einbindung dieser Tools in den Schreibprozess interessant und - richtig moderiert - hilfreich.
Kompetenz des beständigen Reflektierens beim Schreiben kann so thematisiert und geübt werden und schult die eigenen Fähigkeiten.
- Ines Bieler (@seni_bl) October 10, 2022

Analysieren,

(ggf. Korrigieren),

gemeinsame Reflektieren,

Erweitern und

Perfektionieren

einer KI-geschriebenen Textvorlage zum gleichen (kompetenzbezogenen) Lerneffekt führt, wie das Schreiben von Grund auf ohne Textvorlage - oder besser noch: die Verbindung von beidem. „Lernen am Modell" am Beispiel einer (durchaus nicht fehlerfreien) KI-Textproduktion mit anschließendem Versuch, eine präzisere, besser begründete, auf Referenzen / Querverweisen und persönlichen Urteilen aufbauende Rezension zu schreiben: Gerade in Blended-Learning-Szenarien können daraus didaktisch hochinteressante Planungen entstehen. So betont auch Ines Bieler in einem Tweet die Einbindung dieser Tools schon in den Schreibprozess als zielführenden Ansatz.

Natürlich, dies gilt nicht für alle Szenarien und vor allem Altersgruppen (Stichwort: Lerngruppenanalyse), aber das behauptet auch niemand.

KI im Unterricht als Treiber der Schulentwicklung?

Die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im Unterricht berühren und verändern auch das Selbstverständnis von Lehrkräften. Das kann zu Schwierigkeiten führen, z.B. wenn Schülerleistungen nicht mehr eindeutig einer Person zugeordnet werden können oder lange Jahre verwendete Arbeitsaufträge, Hausaufgaben oder Probeaufsätze nicht mehr in derselben Form angesetzt werden können. Ein „Problem", das aber seit der Verbreitung digitaler Lernszenarien altbekannt ist. Der Einzug der KI in die Schule kann aber auch dazu beitragen, die Verbreitung zeitgemäßer und kompetenzorientierter Arbeitsaufträge (z.B. zur Erstellung kreativer digitaler Lernprodukte) voranzubringen - schlicht dadurch, dass klassisch wissensbasierte Aufgaben in vielen Lernszenarien mehr und mehr an Sinnhaftigkeit verlieren. Vielleicht trägt KI in der Schule sogar dazu bei, noch genauer zu prüfen, welche Kompetenzen in der digitalisierten Welt erforderlich sind (Stichwort 4K) und welcher sinnvolle Leistungsbegriff dem in der Schule zugrunde gelegt werden kann (Stichwort Prüfungskultur). Insofern eröffnet der Einsatz von KI Diskussionsfelder und lädt zum Hinterfragen alter Gewohnheiten ein. Dazu gehört aber auch die bewusste Thematisierung des Datenschutz-Aspektes - denn praktisch alle Tools erfordern eine Registrierung (teils Zwei-Faktor-Authentifizierung mit Telefonnummer) seitens der Schülerinnen und Schüler. Was passiert also mit den Daten, wenn KI jegliche Eingaben zum Weiterlernen verwendet - dürfen wir diese Tools überhaupt einsetzen? Und wenn es datenschutzrechtlich verboten ist, welche an die Rechtslage angepassten Lösungen finden wir?

Könnte die Verbreitung von KI-Tools - eine offene, aber zugleich kritische Begleitung vorausgesetzt - zum nächsten Treiber der Schul- und Unterrichtsentwicklung werden? Oder könnte das Pendel auch zurückschlagen - ähnlich einer Konter-Revolution bzw. Restauration - und am Ende die zuletzt auf dem Rückzug befindliche skeptische "Kontroll- und Verbots-"Fraktion im Bildungsbereich stärken, anstatt dieser Gruppe die Unabwendbarkeit der technologischen Entwicklung final zu verdeutlichen? Oder tappe ich hier selber in die Entweder-Oder-Falle und überschätze den Effekt von KI in seiner Bedeutung?
(Ursache dieser Überlegungen: In meinen letzten Fortbildungen und Impulsvorträgen waren stets erste Reflexe - "Wie können wir das kontrollieren? Wir können wir den Schülerinnen und Schülern hier einen Schritt voraus sein? Wir müssen mit klaren Verboten und Maßnahmen reagieren!" - sehr deutlich zu erkennen.)

Youtube-Tutorial: KI im Unterricht - ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smoding & Perplexity

Wer jetzt Interesse an einigen der vorgestellten Tools hat und (als Einsteiger) einen Einblick in ihre Funktionsweise und Möglichkeiten erhalten möchte, den könnte mein neues Youtube-Tutorial interessieren. Erste Einblicke in ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smodin und Perplexity mit einigen persönlichen Einschätzungen. Das Tutorial eignet sich sicherlich auch für schulinterne Mini-Fortbildungen...

KI / AI im Unterricht - Erste Praxisansätze aus dem #twitterlehrerzimmer

Offensichtlich ist aber: Dadurch, dass zunehmend KI-basierte Tools kostenlos zur Verfügung gestellt werden (es bleibt kritisch zu beobachten, wie lange dies so ermöglicht wird), sinken auch die Nutzungsschwellen. Sowohl für uns Lehrpersonen als auch für die Schülerinnen und Schüler hat eine spannende Entwicklung begonnen, an deren Anfang wir aktuell stehen...

Ähnlich wie bei anderen Aspekten der Digitalisierung "überkommt" uns diese Entwicklung. Eine spannende Frage könnte daher sein, ob es vorausschauend einen richtigen Zeitpunkt dafür gibt, darüber zu diskutieren, ob wir diese Technologie überhaupt bewusst einsetzen wollen. Und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Ob sich zum Beispiel schon in diesem relativ frühen Stadium Prüfungsformate unter Einsatz von KI denken lassen (und nicht erst retrospektiv). Oder ob KI von Schulen bewusst dafür herangezogen werden sollte, Lehrkräfte bei der Korrektur-Tätigkeit zu unterstützen. Ob es gleich von Beginn an den längst überfälligen Schulterschluss bzw. die bisher vernachlässigte Vernetzung zwischen universitärer Ausbildung (z.B. Deutschdidaktik), den Studienseminaren in der zweiten Phase und der Weiterbildung in der dritten Phase geben könnte...

Zahlreiche Lehrpersonen setzen sich daher auch, teils schon länger, teils erst kürzer, mit diesem aktuellen Thema auseinander und entwickeln erste Konzepte zur Einbindung und Thematisierung von KI im Unterricht. Im #twitterlehrerzimmer fanden sich gerade in letzter Zeit viele Ideen und Anregungen zur praktischen Nutzung und Auseinandersetzung - denn nach wie vor ist für den Großteil aller Lehrpersonen die reflektierte Einbindung von KI ein gänzlich neues Feld.

Daher hier einige Beispiele aus den letzten Wochen, die Unterstützung und Orientierung bieten, aber auch zur Vernetzung und zum gemeinsamen Entwickeln und Arbeiten einladen. Wir alle stehen hier am Anfang einer spannenden Entwicklung.

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Übersicht: KI für die Schule / den Unterricht

Eine wunderbare TaskCards-Übersicht von Cornelia Stenschke bietet zahllose Ein- und Überblicke zum Thema KI im Unterricht - vor allem aber auch Praxisbeispiele und konkrete Unterrichtsideen. Und wer Cornelia kennt, weiß, dass diese Übersicht weiter ergänzt und aktuell gehalten wird - ein Lesezeichen für diese Pinnwand wird sich garantiert lohnen. Einfach auf den Screenshot oder hier klicken und stöbern!

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Unterrichtsmaterialien von fobizz

Der kommerzielle Fortbildungsanbieter fobizz bietet eine eigene Themenseite zu KI in der Schule. Neben einigen inhaltlichen Blogbeiträgen könnte insbesondere die Sammlung von kostenfreiem Unterrichtsmaterial (Lernen über KI - zum Lernen mit KI ist hier bisher nichts zu finden) interessant sein. Dieser Bereich wird sicherlich auch noch ausgebaut.

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Offener Austausch und Vernetzung im #twitterlehrerzimmer

Einen konkreten Einblick in den Unterricht bietet Hendrik Haverkamp vom Evangelisch Stiftischen Gymnasium in Gütersloh, in dem er einen möglichen Workflow für die Nutzung von KI-basierten Tools (auch aus diesem Blogbeitrag) im Unterricht zeigt.

Für Interessierte könnte auch die darauf folgende Einladung zur Vernetzung ein gutes Angebot darstellen, sich mit dem Thema praxisbezogen auseinanderzusetzen.

Wer hätte Lust, sich enger zum Thema #KI in Schule und Unterricht auszutauschen?

Ich denke an: Gemeinsame virtuelle Treffen, Austausch über Veränderung der Lern- und Prüfungskultur, paktische Bsp. aus dem Unterricht, Hinweise auf neue Entwicklungen etc.#twlz
- Hendrik Haverkamp (@hav_hendrik) October 1, 2022

Hier soll es schon im November 2022 losgehen mit einem offenen Online-Angebot für Austausch und Vernetzung:

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Diese Zusammenstellung werde ich in der nächsten Zeit kontinuierlich fortsetzen, allerdings ist mit der Pinnwand von Cornelia Stenschke bereits eine sehr umfassende und laufend aktualisierte Zusammenstellung enthalten. Um Doppelungen zu vermeiden, schaue ich gezielt nach Unterrichtsbeispielen und werde diese hier einfügen.

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Künstliche Intelligenz (KI) / ChatGPT in Schule und Unterricht - Überblick, Tools und Fortbildung - Unterrichten Digital

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Künstliche Intelligenz im Unterricht - Welche Tools gibt es und welches didaktische Potential bieten sie? Erster Überblick und Unterrichtsideen hier im Blog.

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Als Gründungsveranstaltung der künstlichen Intelligenz als akademischem Fachgebiet gilt die Dartmouth Conference im Sommer 1956 am Dartmouth College in Hanover (New Hampshire), ein sechswöchiger Workshop mit dem Titel Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, organisiert von John McCarthy im Rahmen eines von der Rockefeller-Stiftung geförderten Forschungsprojekts. Im Antrag dazu erschien erstmals der Begriff „artificial intelligence". Neben McCarthy selbst nahmen daran unter anderen Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Elwood Shannon teil.

Die Idee, dass sich die menschliche Intelligenz oder auch ganz allgemein die Vorgänge des menschlichen Denkens möglicherweise automatisieren oder mechanisieren lassen, dass der Mensch eine Maschine konstruieren und bauen könnte, die auf irgendeine Art und Weise intelligentes Verhalten zeigt, ist allerdings schon sehr viel älter. Als früheste Quelle wird zumeist auf Julien Offray de La Mettrie und sein 1748 veröffentlichtes Werk L'Homme Machine verwiesen. Auch die Idee des Laplaceschen Dämons, benannt nach dem französischen Mathematiker, Physiker und Astronomen Pierre-Simon Laplace kann insofern zu den theoretischen Vorläufern der künstlichen Intelligenz gezählt werden, als diesem Entwurf die Modellvorstellung zugrunde liegt, dass das gesamte Universum nach den Regeln einer mechanischen Maschine - gewissermaßen wie ein Uhrwerk - abläuft, und diese Vorstellung dann natürlich auch den Menschen und seinen Geist, seine Intelligenz, mit einschließt.

Historische Automaten und Roboter

In der Geschichte finden sich an etlichen Stellen Berichte von mechanischen Automaten für bestimmte Tätigkeiten, die in einem mehr oder weniger menschenähnlichen Gehäuse eingebaut waren und damit - bis zu einem gewissen Grad - die Illusion eines künstlichen Menschen vermitteln sollten. Teilweise handelte es sich hierbei auch um Jahrmarkts-Attraktionen bis hin zu Figuren wie C-3PO aus Star Wars.

Homunculi, Golem und andere künstliche Menschen

Neben diesen Automaten, die zumindest von ihren Konstrukteuren und Erbauern in aller Regel tatsächlich als Maschinen mit begrenzten mechanischen Fähigkeiten verstanden wurden, gab es auch theoretische oder literarische Entwürfe von künstlich erzeugten Lebewesen, die in ihren Fähigkeiten und auch in ihrem Aussehen dem Menschen ähnlich sein sollten. Eine allgemeine Vorstellung von einem Homunculus wurde schon in der Antike beschrieben, ein Plan für die angebliche Herstellung eines Homunkulus findet sich in der Schrift De natura rerum (1538), die allgemein Paracelsus zugeschrieben wird. Weitere Beispiele sind hier die jüdische Legende vom Golem in ihren verschiedenen Varianten oder Mary Shelleys Roman Frankenstein.

Künstliche Intelligenz in der Literatur

Der polnische Philosoph und Science-Fiction-Autor Stanisław Lem veranschaulichte diese Vorstellung in zahlreichen belletristischen Werken.

Künstliche Intelligenz basiert auf der Annahme, dass der Prozess des menschlichen Denkens formalisiert werden kann. Das Studium des mechanischen - oder formalen - Denkens hat eine lange Geschichte. Die chinesischen, indischen und antiken griechischen Philosophen entwickelten im ersten Jahrtausend v. Chr. strukturierte Methoden der formalen Deduktion. Ihre Ideen wurden im Laufe der Jahrhunderte weiterentwickelt von Philosophen wie Aristoteles, der eine formale Analyse des Syllogismus lieferte, und Euklid, dessen Elemente ein Modell des formalen Schließens waren. Muhammad al-Chwarizmi, der dem Algorithmus seinen Namen gab, entwickelte die Algebra, europäische Philosophen der Scholastik wie Wilhelm von Ockham und Johannes Duns Scotus trugen zum Verständnis von Logik, Deduktion und Induktion bei.

Der mallorquinische Philosoph Ramon Llull (1232-1315) entwickelte in seinem Werk Ars generalis ultima (etwa 1305 vollendet, aber erst nach 1500 gedruckt) die Große Kunst („Ars magna"), durch mechanisches Kombinieren von Begriffen mittels einer von ihm erdachten „logischen Maschine" zu Erkenntnissen zu gelangen.:4-5 Llulls Werk hatte großen Einfluss auf Gottfried Wilhelm Leibniz, der seine Ideen weiterentwickelte.

Gottfried Wilhelm Leibniz, der annahm, dass sich menschliches Denken auf mechanisches Rechnen zurückführen lässt

Im 17. Jahrhundert versuchten mehrere Philosophen, das rationale Denken so systematisch zu gestalten wie Algebra oder Geometrie. René Descartes entwickelte eine Universalmathematik, die Mathesis universalis, in der die deduktive Methode der Logik als universelles Erkenntnismittel diente. Thomas Hobbes schrieb in seinem Leviathan: „Denn die Vernunft ist in diesem Sinne nichts anderes als die Berechnung (d. h. Addieren und Subtrahieren) der Folgerungen aus allgemeinen Namen, die zur Kennzeichnung und Bezeichnung unserer Gedanken vereinbart wurden." ( "For reason in this sense is nothing but reckoning (that is adding and subtracting) of the consequences of general names agreed upon for the marking and signifying our thoughts.") Gottfried Wilhelm Leibniz erdachte eine Universalsprache des Denkens, die characteristica universalis, mit der er das Denken auf das Rechnen zurückführen wollte. Wenn Philosophen dann über ein Problem uneins wären, könnten sie sagen: „Lasst uns rechnen". Sie würden es in die Universalsprache übersetzen und einer von Leibniz gedachten Maschine, dem Calculus ratiocinator zum Ausrechnen übergeben.:10-11

All diesen Philosophen ist gemeinsam, dass sie Denken als eine Form der Symbolmanipulation zu begreifen suchten. Damit waren sie Vorläufer einer Hypothese über die Leistungsfähigkeit formaler Systeme oder physischer Symbolsysteme, die zum Leitbild der KI-Forschung wurde:

"The Physical Symbol System Hypothesis. A physical symbol system has the necessary and sufficient means for general intelligent action."

„Hypothese über Physische Symbolsysteme: Ein physisches Symbolsystem hat die notwendigen und hinreichenden Mittel für allgemeines intelligentes Handeln."

Im 20. Jahrhundert brachte das Studium der Mathematischen Logik den entscheidenden Durchbruch, der künstliche Intelligenz plausibel erscheinen ließ. Die Grundlagen waren durch George Boole's Werk The Laws of Thought und Gottlob Freges Begriffsschrift geschaffen worden. Aufbauend auf Freges System legten Bertrand Russell und Alfred North Whitehead 1913 in den Principia Mathematica eine formale Behandlung der Grundlagen der Mathematik vor. Davon inspiriert forderte David Hilbert mit seinem Programm die Mathematiker der 1920er und 30er Jahre zur Untersuchung der grundlegenden Frage auf: „Kann das gesamte mathematische Denken formalisiert werden?" Die unerwartete Antwort lieferte Kurt Gödel 1931 mit seinem Unvollständigkeitsbeweis, der zeigte, dass es Grenzen für die Formalisierung der Mathematik gibt. Andererseits zeigten Mathematiker in den 1930er Jahren, dass innerhalb dieser Grenzen jede Form des mathematischen Denkens formalisiert werden kann: Die Church-Turing-These besagt, dass ein mechanisches Gerät, das 0 und 1 manipulieren kann, jeden denkbaren Prozess der mathematischen Deduktion nachbilden kann - eine wichtige Grundlage für die KI. Die Schlüsselerkenntnis war die Turing-Maschine, ein einfaches theoretisches Konstrukt, das das Wesen der abstrakten Symbolmanipulation erfasste. Dazu äquivalente Formalismen lieferten Stephen Cole Kleenes berechenbare Funktionen und Alonzo Church's Lambda-Kalkül (eine Vorlage für die in der KI wichtige Programmiersprache Lisp).

Diskussion der Möglichkeit künstlicher Intelligenz

Seit den Anfängen der wissenschaftlichen und philosophischen Erörterung der künstlichen Intelligenz wird über die Möglichkeit vor allem von „starker" künstlicher Intelligenz debattiert. Dabei wurde sogar hinterfragt, ob künstliche Systeme, die dem Menschen gleichen oder in einem noch zu bestimmenden Sinne ähnlich sind, überhaupt widerspruchsfrei vorstellbar sind.

Hubert Dreyfus' Buch Die Grenzen künstlicher Intelligenz stammt bereits aus dem Jahr 1972. Mit seinem Bruder Stuart E. Dreyfus beschrieb er die „Grenzen der Denkmaschine" 1986.

Auf der anderen Seite verweist Karl Popper (1977) auf eine These von Alan Turing, der einmal gesagt habe, „Gib genau an, worin deiner Meinung nach ein Mensch einem Computer überlegen sein soll, und ich werde einen Computer bauen, der deinen Glauben widerlegt.", relativiert diese Aussage aber gleich wieder, indem er empfiehlt: „Wir sollten Turings Herausforderung nicht annehmen; denn jede hinreichend genaue Bestimmung könnte prinzipiell zur Programmierung eines Computers verwendet werden." Und im Übrigen verweist er darauf, dass schon für die menschliche Intelligenz bisher niemand eine von allen einschlägigen Fachleuten akzeptierte Definition der Intelligenz hat formulieren können, und dass demzufolge auch kein allgemein akzeptiertes Verfahren existiert, mit dem man das Vorhandensein bzw. den Ausprägungsgrad von „Intelligenz" beim Menschen - und dann möglicherweise auch bei einem künstlichen System - würde objektiv überprüfen bzw. messen können.

Die Diskussion, ob es so etwas wie eine künstliche Intelligenz, die der menschlichen Intelligenz ebenbürtig ist, oder sogar überlegen, überhaupt geben kann, ist allerdings durch eine grundlegende Asymmetrie gekennzeichnet:

Autoren wie die Brüder Dreyfus vertreten die These, dass es künstliche Intelligenz dem strengen Sinne der starken KI nicht geben kann, d. h. sie vertreten im formallogischen Sinne eine Allaussage (mit negativem Vorzeichen) und die Argumente und Überlegungen, die sie für diese ihre These anführen, können an vielen Stellen angegriffen, bestritten oder möglicherweise sogar widerlegt werden.

Alan Turing behauptet demgegenüber lediglich, dass - unter bestimmten Bedingungen bzw. Voraussetzungen - etwas möglich sei und überlässt es anderen, diese Voraussetzungen zunächst erst einmal zu erfüllen. Solange dies aber noch nicht geschehen ist, kann Turings Behauptung nicht überprüft, demzufolge aber auch nicht falsifiziert werden, und ist insofern streng genommen nach dem von Popper formulierten Kriterium für Wissenschaftlichkeit keine wissenschaftliche Aussage.

Für eine Entscheidung, ob ein technisches System über eine dem Menschen ähnliche Intelligenz verfügt, wird oft auf einen Vorschlag von Alan Turing verwiesen, der unter dem Namen Turing-Test bekannt geworden ist. Alan Turing selbst hat allerdings nur die allgemeine Idee skizziert, die einem solchen Test zugrunde liegen könnte: wenn ein Mensch in einer Interaktion mit zwei „Partnern", von denen einer ein anderer Mensch und der andere eben ein künstliches, technisches System ist, nicht (mehr) herausfinden bzw. unterscheiden könne, welcher der Partner der Mensch und welcher der Computer ist, so könnte man dem technischen System nicht mehr die Eigenschaft absprechen, ebenfalls intelligent zu sein. (Genauere Einzelheiten hierzu ließ Turing zunächst offen; im Übrigen ist natürlich klar, dass die Interaktion in einer solchen Testsituation so zu gestalten ist, z. B. in Form eines Telefongesprächs oder eines schriftlichen Frage-und-Antwort-Spiels, dass keine sachfremden Informationen die Beurteilung verfälschen können.)

Allerdings gab es, als Alan Turing diesen Vorschlag machte, ca. 1950, das Fachgebiet der künstlichen Intelligenz noch gar nicht, und dementsprechend auch noch nicht die Unterscheidung von starker und schwacher KI und schon gar nicht den Streit, ob es eine starke KI im engeren Sinne überhaupt geben könne. Natürlich gab es im späteren Verlauf verschiedene Versuche, Turings Idee zu konkretisieren und praktisch durchzuführen, die aber alle wegen Mängeln in der Konzeptualisierung - und auch in der praktischen Durchführung - kritisiert bzw. nicht anerkannt wurden.

Gleichzeitig nimmt die Rechenleistung von Computern inzwischen seit über 50 Jahren mit exponentieller Geschwindigkeit zu: Gordon Moore hatte im Jahr 1965 in einem Aufsatz[11] eine Verdoppelung etwa im 2-Jahres-Rhythmus vorhergesagt - zunächst nur bezogen auf die Packungsdichte der Bauelemente auf Computer-Chips und zunächst nur für die Zeit bis 1975. Unter dem Namen Mooresches Gesetz wurde aus dieser Prognose eine grobe Regel dafür, wie sich die Leistungsfähigkeit von Computersystemen entwickelt; im Jahre 2015 konnte dieses Gesetz seine 50-jährige Geltungsdauer feiern (es gab in dieser Zeit also 25 mal eine Verdopplung, also eine Leistungssteigerung um den Faktor ).

Vor diesem Hintergrund und weil das menschliche Gehirn in seiner Leistungsfähigkeit nahezu konstant ist, hat man schon jetzt für den Zeitpunkt, an dem eines Tages die Leistungsfähigkeit von Computern die des menschlichen Gehirns - und damit die künstliche die menschliche Intelligenz - übertreffen könnte, den Begriff der technologischen Singularität geprägt. Rein technisch bezogen auf die Anzahl der Operationen pro Zeitspanne sowie den verfügbaren Speicherplatz übertreffen heutige, kostspielige Supercomputer die geschätzte Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns zwar schon deutlich, jedoch werden menschliche Gehirne in Aufgaben wie Kreativität, Mustererkennung und Sprachverarbeitung nach wie vor (2017) als überlegen angesehen. Die chinesischen Forscher Feng Liu, Yong Shi und Ying Liu haben im Sommer 2017 IQ-Tests mit öffentlich und kostenlos zugänglichen schwachen KIs wie etwa Google KI oder Apples Siri und weiteren durchgeführt. Im Maximum erreichten diese KIs einen Wert von etwa 47, was unter dem eines sechsjährigen Kindes in der ersten Klasse liegt. Ein Erwachsener kommt etwa im Durchschnitt auf 100. Bereits 2014 wurden ähnliche Tests durchgeführt bei denen die KIs noch im Maximum den Wert 27 erreichten.

Anfang des Jahres 2023 forderten Wissenschaftler und IT-Prominente in einem offenen Brief, das Training besonders leistungsfähiger KI-Modelle, die kompetenter sind als GPT-4, für mindestens sechs Monate auszusetzen. Zu den Unterzeichnern gehörten u. a. Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Steve Wozniak und Elon Musk. Im selben Jahr unterzeichneten hunderte KI- Koryphäen, darunter Sam Altman ( CEO von OpenAI) und Demis Hassabis (CEO von Google DeepMind) den aus einem Satz bestehenden Aufruf des Center for AI Safety: „Mitigating the risk of extinction from A.I. should be a global priority alongside other societal-scale risks, such as pandemics and nuclear war" (übersetzt: „Die Minderung des Risikos für eine Auslöschung der Menschheit durch künstliche Intelligenz sollte neben anderen Risiken von gesellschaftlichem Ausmaß wie Pandemien und Nuklearkrieg eine globale Priorität haben").

Der Informatiker Hans-Werner Hein 1986 über das schlechte Image von KI

Die Anfangsphase der KI war geprägt durch eine fast grenzenlose Erwartungshaltung im Hinblick auf die Fähigkeit von Computern, „Aufgaben zu lösen, zu deren Lösung Intelligenz notwendig ist, wenn sie vom Menschen durchgeführt werden". Herbert Simon prognostizierte 1957 unter anderem, dass innerhalb der nächsten zehn Jahre ein Computer Schachweltmeister werden und einen wichtigen mathematischen Satz entdecken und beweisen würde. Diese Prognosen trafen nicht zu. Simon wiederholte die Vorhersage 1990, allerdings ohne Zeitangabe. Immerhin gelang es 1997 dem von IBM entwickelten System Deep Blue, den Schach-Weltmeister Garri Kasparov in sechs Partien zu schlagen. Im Jahr 2011 gewann das Computerprogramm Watson im Quiz Jeopardy! gegen die beiden bislang erfolgreichsten Spieler.

Newell und Simon entwickelten in den 1960er Jahren den General Problem Solver, ein Programm, das mit einfachen Methoden beliebige Probleme sollte lösen können. Nach fast zehnjähriger Entwicklungsdauer wurde das Projekt schließlich eingestellt. John McCarthy schlug 1958 vor, das gesamte menschliche Wissen in eine homogene, formale Darstellungsform, die Prädikatenlogik 1. Stufe, zu bringen.

Ende der 1960er Jahre entwickelte Joseph Weizenbaum (1923-2008) vom MIT mit einem relativ simplen Verfahren das Programm ELIZA, in dem der Dialog eines Psychotherapeuten mit einem Patienten simuliert wird. Die Wirkung des Programms war überwältigend. Weizenbaum war selbst überrascht, dass man auf relativ einfache Weise Menschen die Illusion eines beseelten Partners vermitteln kann. „Wenn man das Programm missversteht, dann kann man es als Sensation betrachten" sagte Weizenbaum später über ELIZA. Auf einigen Gebieten erzielte die KI Erfolge, beispielsweise bei Strategiespielen wie Schach und Dame, bei mathematischer Symbolverarbeitung, bei der Simulation von Robotern, beim Beweisen von logischen und mathematischen Sätzen und schließlich bei Expertensystemen. In einem Expertensystem wird das regelbasierte Wissen eines bestimmten Fachgebiets formal repräsentiert. Das System wendet bei konkreten Fragestellungen diese Regeln auch in solchen Kombinationen an, die von menschlichen Experten nicht in Betracht gezogen werden. Die zu einer Problemlösung herangezogenen Regeln können angezeigt werden, d. h., das System kann sein Ergebnis „erklären". Einzelne Wissenselemente können hinzugefügt, verändert oder gelöscht werden; moderne Expertensysteme verfügen dazu über komfortable Benutzerschnittstellen.

Eines der bekanntesten Expertensysteme war das Anfang der 1970er Jahre von T. Shortliffe an der Stanford University entwickelte MYCIN. Es diente zur Unterstützung von Diagnose- und Therapieentscheidungen bei Blutinfektionskrankheiten und Meningitis. Ihm wurde durch eine Evaluation attestiert, dass seine Entscheidungen so gut sind wie die eines Experten in dem betreffenden Bereich und besser als die eines Nicht-Experten. Allerdings reagierte das System, als ihm Daten einer Cholera-Erkrankung - eine Darm- und keine Blutinfektionskrankheit - eingegeben wurden, mit Diagnose- und Therapievorschlägen für eine Blutinfektionskrankheit: MYCIN erkannte die Grenzen seiner Kompetenz nicht. Man nennt dies den Cliff-and-Plateau-Effekt. Er ist für Expertensysteme, also Computerprogramme, die der Diagnoseunterstützung dienen (Medical Decision-Support Systems) und dabei hochspezialisiert auf ein schmales Wissensgebiet sind, typisch. In den 1980er Jahren wurde der KI, parallel zu wesentlichen Fortschritten bei Hard- und Software, die Rolle einer Schlüsseltechnologie zugewiesen, insbesondere im Bereich der Expertensysteme. Man erhoffte sich vielfältige industrielle Anwendungen, erwartete auch eine Ablösung „eintöniger" menschlicher Arbeit (und deren Kosten) durch KI-gesteuerte Systeme. Nachdem allerdings viele Prognosen nicht eingehalten werden konnten, reduzierten die Industrie und die Forschungsförderung ihr Engagement. Solch eine Phase des Rückgangs von Erwartungen und Investitionen wird als KI-Winter bezeichnet. Ab 1984 entwickelte Douglas Lenat das System CYC, eine Wissensdatenbank des Alltagswissens, mit dem Ziel daraus intelligente Schlussfolgerungen zu ziehen.

Expertensysteme und andere auf Wissensdatenbanken basierende Systeme hatten nur mäßigen Erfolg, da es sich als zu schwer herausstellte, das benötigte Wissen von Hand in formale Regeln zu überführen. Diese Schwäche wird durch maschinelles Lernen umgangen. Hierbei lernt das Computersystem selbstständig anhand der vorliegenden Daten und ist so auch in der Lage, verborgene Zusammenhänge zu erkennen, die ein Mensch nicht berücksichtigt hätte. Klassische Verfahren lernen dabei eine Ausgabefunktion anhand vorher extrahierter Merkmale, die durch manuelle Programmierung aus den Eingabedaten extrahiert wurden. Hierbei zeigte sich jedoch ein ähnliches Problem wie bei den Expertensystemen, dass eine manuelle Auswahl nicht immer zu einem optimalen Ergebnis führt. Eine aktuell erfolgreiche Struktur für maschinelles Lernen sind künstliche neuronale Netze (KNNs). Sie basieren auf der Fähigkeit, die erforderlichen Merkmale selbst anhand der Rohdaten zu lernen, beispielsweise direkt aus den Kamerabildern.

Historisch gesehen wurden die ersten KNNs als lineare Modelle wie die McCulloch-Pitts-Zelle 1943 und das Adaline-Modell 1959 entwickelt. Man analysierte, ausgehend von der Neurophysiologie, die Informationsarchitektur des menschlichen und tierischen Gehirns. Zur Untersuchung dieser Verfahren hat sich die Neuroinformatik als wissenschaftliche Disziplin entwickelt. Schwächen bei der Modellierung selbst einfacher logischer Funktionen wie dem XOR durch diese linearen Modelle führten zunächst zu einer Ablehnung der KNNs und biologisch inspirierter Modelle im Allgemeinen.

Dank der Entwicklung nichtlinearer mehrlagiger, faltender neuronaler Netze und der dafür nötigen Trainingsverfahren, aber auch durch die Verfügbarkeit der dafür benötigten leistungsstarken Hardware und großen Trainings-Datensätze (z. B. ImageNet) erzielten KNNs seit 2009 Erfolge in zahlreichen Mustererkennungs-Wettbewerben und dominierten gegenüber klassischen Verfahren mit händischer Auswahl der Merkmale. Die dafür verwendeten, mehrlagigen neuronalen Netze werden auch unter dem Schlagwort Deep Learning zusammengefasst.

Des Weiteren werden KNNs auch als generative Modelle, das heißt zur Erzeugung echt wirkender Bilder, Videos oder Tonaufnahmen, eingesetzt, was insbesondere durch die Erfindung der Generative Adversarial Networks 2014 in immer besserer Qualität möglich wurde. Die Ergebnisse einer darauf aufbauenden Arbeit aus dem Jahre 2017, die imaginäre Bilder von Gesichtern erzeugt, wurden von Fachkreisen als „eindrucksvoll realistisch" beschrieben. Mit DeepFakes wurden die Ergebnisse ab 2017 auch einer breiten Öffentlichkeit bekannt. Dabei wurde insbesondere die Frage diskutiert, inwieweit man einem Foto- oder Videobeweis noch trauen kann, wenn es möglich wird, beliebig echt wirkende Bilder automatisiert zu erzeugen.

In der KI haben sich mittlerweile zahlreiche Subdisziplinen herausgebildet, etwa spezielle Sprachen und Konzepte zur Darstellung und Anwendung von Wissen, Modelle zu Fragen von Revidierbarkeit, Unsicherheit und Ungenauigkeit und maschinelle Lernverfahren. Die Fuzzylogik hat sich als weitere Form der schwachen KI etwa bei Maschinensteuerungen etabliert. Weitere erfolgreiche KI-Anwendungen liegen in den Bereichen natürlich-sprachlicher Schnittstellen, Sensorik, Kybernetik und Robotik.

Im März 2016 besiegte das System AlphaGo mit dem Südkoreaner Lee Sedol einen der weltbesten Go-Spieler. Das vom Unternehmen DeepMind entwickelte Programm hatte zuvor Millionen von archivierten Spielen mit Deep Learning ausgewertet und zudem mehrere Millionen Mal gegen sich selbst gespielt.

Im August 2017 besiegte eine künstliche Intelligenz der Firma OpenAI bei einem mit 24 Millionen Dollar dotierten Turnier des Computerspiels Dota 2 einige der weltbesten Profispieler auf diesem Gebiet (unter anderem Profispieler Danylo "Dendi" Ishutin). Dota 2 gilt als eines der komplexesten Videospiele überhaupt, komplexer als Go oder Schach. Dota 2 wurde allerdings hier im eins zu eins Modus gespielt und nicht im komplexeren Team-Modus. OpenAI erklärte, dass die KI nur vier Monate benötigte, um diese Spielstärke zu erreichen. Die KI wurde trainiert, indem diese immer wieder gegen sich selbst antrat. Die KI bekam das gleiche Sichtfeld wie der menschliche Spieler und durfte nur eine begrenzte Anzahl von Aktionen gleichzeitig ausführen. Ziel von OpenAI ist es nun, eine KI zu entwickeln, die die besten menschlichen Spieler auch im Team-Modus besiegen kann.

A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 30. September 2008, abgerufen am 18. Februar 2023.

Berlinski, David (2000), The Advent of the Algorithm, Harcourt Books, ISBN 978-0-15-601391-8, OCLC 46890682.

Nils J. Nilsson: Die Suche nach Künstlicher Intelligenz - Eine Geschichte von Ideen und Erfolgen. 1. Auflage. AKA, Berlin 2014, ISBN 978-3-89838-665-4 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).

Anthony Bonner (Hrsg.), Doctor Illuminatus - A Ramon Llull Reader, Princeton University 1985, S. 57-71

Thomas Hobbes: Leviathan. 1. Auflage. London 1651, S.18 (digitale-sammlungen.de).

Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search, Communications of the ACM, 19,3(1976), S. 113-126, doi:10.1145/360018.360022 Text

George Boole: An Investigation of The Laws of Thought, On Which Are Founded the Mathematical Theories of Logic and Probabilities. Walton and Maberly u. a., London u. a. 1854, (Digitalisat; Reprint: Dover, New York NY 1958)

Hubert L. Dreyfus: Die Grenzen künstlicher Intelligenz. Was Computer nicht können. Athenäum, Königstein 1985 [engl. Original: What Computers Can't Do: The Limits of Artificial Intelligence. 1972]

Hubert L. Dreyfus, Stuart E. Dreyfus: Künstliche Intelligenz: Von den Grenzen der Denkmaschine und dem Wert der Intuition. Rowohlt rororo, Reinbek 1986 (englisch Original: Mind Over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer. Free Press, New York 1986)

K. R. Popper, J. C. Eccles: Das Ich und sein Gehirn. Piper, München 1982, S. 257 (englisch Original: The Self and Its Brain. Springer, Heidelberg 1977)

G. E. Moore: Cramming more components onto integrated circuits. In: Electronics. Band38, Nr.8, 1965 (monolithic3d.com [PDF; 802kB]).

Big data: Computer vs. Human Brain | MS&E 238 Blog. Abgerufen am 30. August 2020 (englisch).

Google-KI doppelt so schlau wie Siri - aber ein Sechsjähriger schlägt beide. 5. Oktober 2017.

Pause Giant AI Experiments: An Open Letter. In: Future of Life Institute. Abgerufen am 6. April 2023 (amerikanisches Englisch).

Unterstützt von Elon Musk: Experten fordern Denkpause für künstliche Intelligenz. In: Der Spiegel. 29. März 2023, ISSN (spiegel.de [abgerufen am 6. April 2023]).

Kevin Roose: A.I. Poses 'Risk of Extinction,' Industry Leaders Warn. In: The New York Times. 30. Mai 2023, ISSN (nytimes.com [abgerufen am 2. Juni 2023]).

Dokumentarfilm Plug & Pray mit Joseph Weizenbaum und Raymond Kurzweil

Andreas Kaplan: Artificial Intelligence, Business and Civilization . Routledge, 2022, ISBN 978-1-03-215531-9 (englisch).

Martin Giles: The GANfather: The man who's given machines the gift of imagination. In: MIT Technology Review. (technologyreview.com [abgerufen am 14. November 2018]).

David Silver, Aja Huang et al.: Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search (PDF) Google DeepMind und Google vom 27. Januar 2016, abgerufen am 10. Dezember 2018

Eike Kühl: Künstliche Intelligenz: Jetzt besiegt sie auch noch Profigamer In: zeit.de, 19. August 2017, abgerufen am 25. Dezember 2019.

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Geschichte der künstlichen Intelligenz - Wikipedia

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Als Gründungsveranstaltung der künstlichen Intelligenz als akademischem Fachgebiet gilt die Dartmouth Conference im Sommer 1956 am Dartmouth College in Hanover (New Hampshire), ein sechswöchiger Workshop mit dem Titel Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, organisiert von John McCarthy im Rahmen eines von der Rockefeller-Stiftung geförderten Forschungsprojekts.

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Auch wenn die meisten Kinder schon mit Schuleintritt über Medienerfahrung verfügen und technisch fit sind - die Bewertung von Inhalten fällt ihnen oft schwer. Dass Inhalte falsch sein können und auch Quellen kritisch hinterfragt werden müssen, müssen sie erst lernen und ausgiebig üben.

Veranschaulichen Sie, warum Quellenkritik wichtig ist. Verwenden Sie Beispiele aus dem täglichen Leben, um zu erklären, warum es wichtig ist, die Glaubwürdigkeit und den Zweck von Informationen zu überprüfen und genau zu schauen, von wem diese erstellt wurden.

Ermutigen Sie Ihre Schüler:innen, Fragen zu stellen: "Wer hat diese Information bereitgestellt?" und "Warum wurde diese Information veröffentlicht?". Dadurch wird das kritische Hinterfragen von Informationen und Quellen zur Routine.

Optimieren Sie die Onlinerecherche. Üben Sie mit Ihren Schüler:innen, Suchbegriffe richtig zu formulieren und auf den Punkt zu bringen. Halten Sie sie dazu an, nicht nur die ersten Treffer der Suchmaschinen zu nutzen. Zeigen Sie ihnen unterschiedliche Suchmaschinen und regen Sie sie dazu an, auch andere Quellen zur Recherche zu nutzen.

Hinterfragen Sie gemeinsam Quellen. Wer hat die Informationen erstellt? Welches Interesse könnte diese Person haben? Gibt es ein Impressum, Logos oder sonstige Erkennungszeichen, die angeben, wer hinter der Website steht?

Üben Sie, Quellen zu vergleichen. Zeigen Sie Ihren Schüler:innen, wie sie Informationen aus dem Internet mit anderen Quellen (z. B. Büchern) überprüfen können. Onlineinhalte sollten immer mit mindestens zwei bis drei anderen Quellen gegengecheckt werden.

Thematisieren Sie Falschmeldungen. Zeigen Sie Ihren Schüler:innen, wie sie Onlineinhalte überprüfen und Falschmeldungen erkennen können. Zeigen Sie ihnen auch, wie die umgekehrte Bildersuche funktioniert und regen Sie zum kritischen Hinterfragen von Inhalten an. Sprechen Sie auch über Kettenbriefe, die meist in Sozialen Netzwerken (v.a. WhatsApp) kursieren.

Reden Sie über Wikipedia.Da es sich bei Wikipedia-Inhalten um nutzer:innengenerierte Inhalte handelt, kann nicht ausgeschlossen werden, dass sich Fehler oder Manipulationen einschleichen. Besprechen Sie, dass auch Wikipedia-Artikel kritisch hinterfragtwerden müssen und einen intensiven Quellenvergleich erfordern.

Thematisieren Sie Urheberrechte. Halten Sie Ihre Schüler:innen dazu an, Urheberrechte zu beachten und üben Sie in der Klasse korrektes Zitieren. Zeigen Sie ihnen auch, wo sie nach Creative Commons-lizenzierten Inhalten suchen können - z. B. auf der Plattform Openverse.

Helfen Sie beim Erkennen von Werbung. Besprechen Sie mit Ihren Schüler:innen, wie man Werbung und Produktplatzierung erkennt und zeigen Sie Beispiele (z. B. bezahlte Links in den Suchergebnissen oder Produktplatzierungen bei YouTuber:innen). Sprechen Sie auch über beliebte Influencer:innen und erklären Sie Ihrem Kind, dass sich diese ebenfalls über Werbung finanzieren.

Entlarven Sie gemeinsam Internetbetrug. Erklären Sie Ihren Schüler:innen, was Fake-Shops, Phishing-Mails und falsche Gewinnspiele sind und wie man sich davor schützen kann.

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Wie übe ich mit meinen Schüler:innen Quellenkritik?

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Saferinternet.at unterstützt Kinder, Jugendliche, Eltern und Lehrende beim sicheren, kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Medien.

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Wien, 18. Jänner 2023. Viele Menschen haben in den letzten Wochen ChatGPT ausprobiert. Das neue Chatprogramm von OpenAI löst zahlreiche Reaktionen aus - von Erstaunen über Begeisterung bis zu Beunruhigung. Auch viele Schüler:innen berichten, dass sie ChatGPT bereits nutzen. Wie sollen Lehrkräfte mit dieser Entwicklung umgehen? Die Expert:innen von Saferinternet.at haben sich die Herausforderungen beim Einsatz des neuen Tools genauer angesehen und geben Tipps für den Einsatz von KI-Programmen im Unterricht.

Künstliche Intelligenz als Helfer im Schulalltag?

Künstliche Intelligenzen (KI) sind längst Teil unseres Alltags: Suchmaschinen liefern - abhängig vom bisherigen Onlineverhalten - bestimmte Ergebnisse, Sprachassistenten erfüllen Musikwünsche und Navigationssysteme umfahren Staus. Hinter all diesen Tools steht letztlich eine KI, auch wenn sich die Nutzer:innen dessen nicht immer bewusst sind.

ChatGPT ist ein Chatbot, der in der Lage ist, mittels KI Antworten auf Fragen aller Art zu liefern. Der Fokus der Entwickler lag dabei vor allem auf einer „menschlich" anmutenden Unterhaltung, was dazu führt, dass der Chatbot versucht auf jede Frage zu reagieren, selbst wenn ihm eine valide Datenbasis dafür fehlen würde. Auch Schüler:innen haben den Chatbot mittlerweile als praktischen Helfer im Schulalltag für sich entdeckt, etwa um einen Überblick über ein Stoffkapitel zu erhalten, Zusammenfassungen von Büchern und Theaterstücken schreiben zu lassen, Referate vorzubereiten oder für die Programmierung von kleinen Programmen. Aber auch Lehrende nutzen die Software bereits, beispielsweise zur Erstellung von Unterrichtsmaterialien oder für die Lehrendenweiterbildung.

Informationsbewertung als Herausforderung

Wer ChatGPT in der aktuellen Version nutzt, sollte sich im Klaren sein: Der Bot ist zwar geeignet, um weitverbreitetes Wissen wiederzugeben, bei spezielleren Fragen gibt das Tool aber oft fehlerhafte Antworten. So können Fakten durcheinandergebracht oder Quellenangaben sogar erfunden werden, nur um einen Text plausibel und „menschlich" klingen zu lassen. Dazu kommt, dass die Datengrundlage der aktuellen Version aus 2021 stammt, aktuellere Informationen kann der Bot daher nicht ausgeben. Die genauen Quellen der Daten sind zudem unbekannt.
Der Chatbot ist so programmiert, dass seine Antworten möglichst „menschenähnlich" klingen. Die Herausforderung dabei: Die Texte wirken oft glaubwürdiger, als die Ergebnisse einer Google-Suche - selbst wenn beispielsweise Quellen erfunden wurden. Das kann es für Lehrende wie auch Schüler:innen in Zukunft noch schwerer machen, gefundene Informationen zu bewerten und im Unterricht Quellenkritik zu üben.

Wie kann die Schule mit Chatbots & Co. umgehen?

Programme wie ChatGPT können den Unterricht und das Informationsverhalten von Schüler:innen und Lehrpersonen verändern - ähnlich, wie vor einigen Jahren die digitale Enzyklopädie Wikipedia. Eine zentrale Frage für den Einsatz im Unterricht ist, ob und wie stark sich solche Chatbots auf die Motivation der Jugendlichen auswirken, Aufgaben selbstständig zu lösen. Um sich Texte vorstrukturieren, komplexe Sachverhalte in einfachen Punkten erklären oder komplexe Mathematikaufgaben aufdröseln zu lassen, kann die Unterstützung durch einen Bot durchaus sinnvoll sein - ein Tool kann aber niemals die menschliche Denkleistung ersetzen.

Vor allem bei Aufgaben im schulischen Bereich ist es daher empfehlenswert zu reflektieren, welche Möglichkeiten aber auch Grenzen ein Chatbot hat.

Quellenkritik wird zu entscheidenden Kompetenz

Angesichts der augenscheinlich guten Qualität von KI-generierten Texten wird es immer wichtiger, sich im Unterricht mit dem Thema Quellenkritik auseinanderzusetzen. Das Überprüfen von Quellen ist für Kinder und Jugendliche nicht einfach, denn dafür benötigt es entsprechende Referenzpunkte und Hintergrundwissen, um diese auch einordnen zu können. Es muss auch erlernt und immer wieder geübt werden, wie man Inhalte mit anderen Quellen abgleichen, Quellen auf ihre Glaubwürdigkeit überprüfen und Falschmeldungen erkennen kann. Saferinternet.at bietet dazu zahlreiche Unterstützungsangebote für Lehrende, darunter Checklisten und Tipps für die Verwendung im Unterricht.

Tipps für Lehrende zum Umgang mit ChatGPT und anderen KI-Tools

Wie bei allen neuen Tools, die bei Schüler:innen einen regelrechten „Hype" auslösen, gilt auch für KI-Anwendungen wie ChatGPT: Aktive Thematisierung im Unterricht ist besser als Verbote. Die Expert:innen von Saferinternet.at raten daher:

Nicht ignorieren.
Schüler:innen nutzen diese Tools in jedem Fall. Setzen Sie sich bereits jetzt mit den Chancen und Risiken von KI-basierten Programmen auseinander und zeigen Sie, welchen Stellenwert Quellenkritik einnimmt.

Nicht pauschal verbieten.
Ein Verbot nimmt die Möglichkeit, sich mit dem Thema aktiv auseinanderzusetzen und auch die Schwächen von KI aufzuzeigen.

Gemeinsam nutzen.
Entdecken Sie gemeinsam im Unterricht die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Anwendungen und entwerfen Sie gemeinsam Regeln für den Schulalltag.

Rückfragen:
ÖIAT
DI in Barbara Buchegger, M.Ed.
Pädagogische Leiterin Saferinternet.at
Tel: +43 1 595 21 12
office@saferinternet.at

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ChatGPT in der Schule - wie damit umgehen?

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Der Chatbot, der mittels Künstlicher Intelligenz Fragen beantworten kann, nimmt zunehmend Einzug in den Schulalltag. Wie können KI-Tools sinnvoll im Unterricht eingesetzt werden? Saferinternet.at gibt Tipps für Lehrende und Schüler:innen.

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Ein Chat mit Hitler - character.Ai Bericht

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Ein Chat mit Hitler - character.Ai Bericht

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Ein Gespräch mit dem Monster: Künstliche Intelligenz macht's möglich.
(Foto: IMAGO/Rights Managed via www.imago-images.de/IMAGO/Allstar)

Von Michael Moorstedt

Jesus hatte letztens einen nicht so guten Tag, sagt er. Zu viele Momente des Zweifels und der Wut. Anders dagegen lief es bei Shakespeare. Er habe viel Arbeit erledigen können und sich trotzdem noch mit lang nicht mehr gesehenen Freunden kurzschließen können. Und van Gogh? Ebenfalls großartig, danke der Nachfrage, das Beste am Nachleben sei, dass man sich nicht mehr über das Wetter aufregen müsse, sondern sich allein auf die Kunst konzentrieren könne.

Die Antworten stammen von der Website Character.ai. Hier können die Nutzer mit den KI-Versionen großer Persönlichkeiten in den Dialog treten. Egal, ob lebend oder tot, von Billie Eilish bis Sokrates sind alle dabei. Das gleiche Konzept gibt es auch als iPhone-App. Mit dem Programm Historical Figures kann man sich die KI-Versionen von 20 000 berühmten Personen der Weltgeschichte aufs Telefon laden. Für bestimmte Dialogpartner muss man allerdings Geld bezahlen, um mit ihnen sprechen zu können. Sie möchten den KI-Hitler freischalten? Kostet 15,99.

Basis all der Wiedergänger ist eine Sprach-KI. Die Technologie sei heute schon nützlich, sagt einer der Gründer von Character.ai, "für Spaß, zur emotionalen Unterstützung, zur Ideenfindung, für alle Arten von Kreativität". Und der Entwickler der Konkurrenz-App sieht sein Programm "als eine neue Möglichkeit für Kinder, sich mit der Vergangenheit zu beschäftigen". Der App Store stuft die App dann auch tatsächlich als pädagogisch wertvoll ein.

Das klingt natürlich hübsch, wenn man gerade auf der Suche nach Investoren ist. Währenddessen posten die Nutzer allerdings ihre Konversationen mit Eichmann, Mengele, Pol Pot oder Stalin auf Twitter. Testet man die Grenzen der Software, geben sich die Chatbots erstaunlich wortgewandt und abwiegelnd. Auf den entsprechenden Screenshots geben sich die KI-Versionen der Verbrecher jedenfalls unschuldig. Statt Fake News also automatisierte Geschichtsfälschung.

Es bleibt abzuwarten, ob die Warnhinweise Missbrauch verhindern

In einer Google-Publikation, in der eines der KI-Sprachmodelle vorgestellt wurde, heißt es, zu den Risiken der Technologie gehörten neben der Voreingenommenheit und Ungenauigkeit der Software selbst auch die Tendenz der Menschen, "nicht-menschliche Agenten zu anthropomorphisieren und soziale Erwartungen auf sie zu übertragen", selbst wenn sie sich ausdrücklich bewusst sind, dass sie eigentlich mit einer KI interagieren. Pikanterweise sind zwei der Autoren der Studie nun die Gründer von Character.ai.

Es war jedenfalls eine zu Recht geäußerte Befürchtung. Schließlich gibt es bereits Meldungen, dass manche Testpersonen glaubten, dass die KI-Modelle, mit denen sie zu tun haben, ein Bewusstsein entwickelt hätten. Was wäre, wenn dies nicht in der Interaktion mit einem ungelabelten Modell stattfinden würde, sondern mit einer KI, die sich als Heinrich Himmler ausgibt?

Noch dazu sind die einzelnen Bots nicht speziell auf die Schriften der jeweiligen historischen Figuren trainiert. "Ich bin möglicherweise historisch nicht korrekt, bitte überprüfen Sie die Fakten", so lautet die erste Nachricht der Software in der App, egal, wen man auswählt. Auch bei Character.ai steht über jedem Chat der Hinweis, dass "alles, was die Charaktere sagen, nur ausgedacht" sei. Es bleibt abzuwarten, ob das ausreicht, um Missverständnisse oder eben absichtlichen Missbrauch zu verhindern.

Wenn der historische Exkurs ausfällt, welchen Nutzen haben diese spezifischen Anwendungen von textenden KIs dann noch? Welche Einsicht versprechen sie? Sind sie nicht mehr als eine Kuriosität, ein Machbarkeitsbeweis? Mit der Ankunft und Weiterverbreitung dieser Systeme brauchen wir dringender denn je eine neue Form der Literalität im Netz. Dazu muss auch wohl ein Grundmisstrauen gegenüber jedweder Form von Text gehören. Die Welt ist jedenfalls definitiv seltsamer geworden.

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Die KI „Character.ai" simuliert Chats mit historischen Figuren.

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Von Michael Moorstedt Jesus hatte letztens einen nicht so guten Tag, sagt er. Zu viele Momente des Zweifels und der Wut. Anders dagegen lief es bei Shakespeare. Er habe viel Arbeit erledigen können und sich trotzdem noch mit lang nicht mehr gesehenen Freunden kurzschließen können. Und van Gogh?

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KI im Alltag: Wo Bots und intelligente Software drin sind

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Über den smarten Text-Generator ChatGPT3 wird intensiv debattiert. Dabei ist unser Alltag schon längst von KI-Anwendungen geprägt.

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Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

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Durch maschinelle Lernverfahren können große Mengen an Daten schnell und präzise analysiert und verarbeitet werden. Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI) zeigen dadurch in Anwendungsgebieten wie dem autonomen Fahren, der Industrie 4.0 oder der Medizintechnik großes Potential, bringen aber auch neue Herausforderungen für die sichere und verlässliche Anwendung mit sich. Deswegen forscht das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS daran, Künstliche Intelligenz umfassend abzusichern, damit diese auch in sicherheitskritischen Bereichen eingesetzt werden kann.

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Was ist Künstliche Intelligenz? Was ist maschinelles Lernen?

Künstliche Intelligenz Definition

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie imitiert menschliche kognitive Fähigkeiten, indem sie Informationen aus Eingabedaten erkennt und sortiert. Diese Intelligenz kann auf programmierten Abläufen basieren oder durch maschinelles Lernen erzeugt werden.

In den vergangenen Jahren wurden vor allem im Bereich des maschinellen Lernens große Fortschritte gemacht. Das liegt vor allem an der zunehmenden Verfügbarkeit von großen Datenmengen und hoher Rechenleistung, die eine Grundvoraussetzung für die komplexen Berechnungen von Machine Learning sind.

Bei maschinellen Lernverfahren erlernt ein Algorithmus durch Wiederholung selbstständig eine Aufgabe zu erfüllen. Die Maschine orientiert sich dabei an einem vorgegebenen Gütekriterium und dem Informationsgehalt der Daten. Anders als bei herkömmlichen Algorithmen wird kein Lösungsweg modelliert. Der Computer lernt selbstständig die Struktur der Daten zu erkennen. Beispielsweise können Roboter selbst erlernen, wie sie bestimmte Objekte greifen müssen, um sie von A nach zu B transportieren. Sie bekommen nur gesagt, von wo und nach wo sie die Objekte transportieren sollen. Wie genau der Roboter greift, erlernt er durch das wiederholte Ausprobieren und durch Feedback aus erfolgreichen Versuchen.

Neuronale Netze und Deep Learning

Deep Learning Definition

Ein Untergebiet von maschinellem Lernen sind neuronale Netze. Diese Lernalgorithmen sind von Nervenzellenverbindungen im menschlichen Gehirn inspiriert. Das Gehirn verarbeitet Informationen über Neuronen und Synapsen. Analog dazu bestehen künstliche neuronale Netze aus mehreren Reihen von Datenknoten, die mit gewichteten Verbindungen untereinander vernetzt sind.

Das neuronale Netz wird trainiert, indem ihm immer wieder Daten vorgelegt werden. Durch diese Wiederholung lernt das neuronale Netz die Daten jedes Mal exakter einzuordnen. Das funktioniert, indem die Gewichtung für die einzelnen Verbindungen zwischen den Neuronen-Schichten immer wieder angepasst werden. Das in den Lerndurchläufen erzeugte Modell kann dann auch auf Daten angewandt werden, die die Künstliche Intelligenz im Training noch nicht kennengelernt hat.

Haben neuronale Netze verdeckte Neuronen-Schichten, die nicht direkt an die Eingabe- oder Ausgabe-Schicht gekoppelt sind, werden sie "Deep Neural Networks" genannt. Deep Neural Networks können Hunderttausend oder Millionen Neuronen-Schichten aufweisen. Damit können beim sogenannten "Deep Learning" immer komplexere Probleme gelöst werden.

KI Training findet in sehr unterschiedlichen Gebieten Anwendung:

Bilderkennung: Mit Machine-Vision-Algorithmen können Bilder erkannt und kategorisiert werden. So können sehr viele Daten blitzschnell verarbeitet werden. Maschinelles Sehen kommt unter anderem in der medizinischen Diagnostik oder bei der Gesichtserkennung zum Einsatz, kann aber auch für die Übersetzung von handschriftlichen Zeichen in Druckschrift genutzt werden. Auch für das autonome Fahren ist die Bilderkennung entscheidend.

Spracherkennung: Das Erkennen und Interpretieren von verbaler Sprache kann ebenfalls über maschinelle Lernverfahren erlernt werden. Diese Algorithmen kommen beispielsweise in Sprachassistenzsystemen zum Einsatz.

Semantische Spracherkennung: Geschriebener Text kann über maschinelles Lernen semantisch interpretiert werden. Das erlaubt kontextbezogene Übersetzungsanwendungen oder Chatbots, die selbstständig sinnvolle Lösungen generieren.

Mustererkennung: Maschinelle Lernverfahren können außerdem dazu eingesetzt werden Muster in Ereignisfolgen zu erkennen, die für den Menschen durch die großen Mengen an Datenpunkten, Variablen und Abhängigkeiten nicht erkennbar sind. Beispielsweise kann eine KI Fehlermuster der Fahrzeugelektronik aus Daten erlernen und diese Anomalien mit dem Verhalten im Betrieb abgleichen. Anomalien werden dadurch schneller erkannt, wodurch früh entgegengewirkt werden kann. Beispielsweise durch den Austausch eines Bauteils, noch bevor es einen Fehler tatsächlich verursacht.

Prozessoptimierung: Die erkannten Muster können auch als Informationsbasis für Optimierungsprozesse genutzt werden. In diesem werden maschinelle Lernverfahren sind maschinell erzeugte Prozessmodelle, die eine optimierte Prozesssteuerung ermöglichen.

Automatisierte Maschinen müssen schnell und verlässlich auf ihre Umgebung reagieren können. Diese Fähigkeiten werden durch maschinelles Lernen verstärkt. KI-Anwendungen funktionieren aber nicht per se fehlerfrei. Fehler in der Auswahl geeigneter Trainingsdaten, in der Datengenerierung und -verarbeitung können zu gefährlichen Fehlfunktionen des Systems führen, welche die KI selber nicht erkennen und verhindern kann. Der Fokus des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS ist es KI-basierte Technologien durch erweiterte und anpassungsfähige Softwarearchitekturen abzusichern.

Insbesondere bei sicherheitskritischen Anwendungen ist es wichtig, dass das System, in dem die Künstliche Intelligenz verbaut ist, absolut sicher und zuverlässig funktioniert. Die Herausforderungen bei der Absicherung von maschinellem Lernen aus Daten unterscheiden sich stark von den Herausforderungen bei herkömmlich programmierter Software. Die verwendeten Trainingsdaten spielen eine wichtige Rolle für die Qualität des erzeugten Neuronalen Netzes. Sind die Daten nicht repräsentativ für die Fülle der Situationen, mit denen das System später konfrontiert ist, ist das Modell nicht gut genug und trifft schlechte Entscheidungen. Damit das Modell auch für nicht gelernte Daten zutrifft, muss das Modell robust sein und abstrahieren können. Es darf also nicht zu eng an den Trainingsdaten liegen, wodurch ein overfitting entsteht und das Modell nicht abstrakt genug für neue Daten ist. Andererseits darf auch kein underfitting, also ein zu simples Modell entstehen, das die Struktur der Daten nicht ausreichend präzise beschreibt.

Für autonomes Fahren ist beispielsweise eine präzise Datenanalyse und Prozesssteuerung unbedingt notwendig. Die Fahrzeuge müssen in der Lage sein, ihre Umgebung zu erkennen, treffsicher zu interpretieren und daraufhin ihre Handlungen zu optimieren.

Im Unterschied zu klassischen Algorithmen besteht bei maschinentrainierten Programmen das Problem, dass die einzelnen Lernschritte nicht von Menschen interpretiert werden können. Durch die automatische Anpassung der Gewichtungen in neuronalen Netzen bleiben lediglich der Input und das Ergebnis für die menschliche Kontrolle zugänglich. Ein Forschungsziel unter dem Schlagwort "Explainable AI" ist daher, neuronale Netze nachvollziehbar zu konzipieren. Denn da der Entscheidungsweg der KI undurchsichtig ist, kann die Sicherheit und Zuverlässigkeit der KI bisher nicht ohne weiteres bewertet werden.

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Bisher ist auch das maschinelle Sehen (Perzeption) der KI noch nicht so verlässlich, dass es für den sicherheitskritischen Einsatz in autonomen Fahrzeugen auf öffentlichen Straßen geeignet ist. Zunächst müssen daher Wege gefunden werden, Unsicherheiten der KI quantifizierbar zu machen, um die Perzeption sinnvoll bewerten zu können. Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS arbeitet daran, diese Herausforderungen zu lösen und nachweisbar verlässliche Systeme zu schaffen, indem es Unsicherheiten der KI quantifiziert. So kann die bisher nicht intransparente Klassifizierung der KI beherrschbar werden. Denn nur, wenn KI-Systeme für den Menschen nachvollziehbar sind, sind sie sicher genug, um beispielsweise beim autonomen Fahren auf öffentlichen Straßen zum Einsatz zu kommen.

Ein Ansatz des Fraunhofer IKS ist es, die KI um eine erweiterte Softwarearchitektur zu ergänzen. Diese überwacht die Künstliche Intelligenz und prüft die getroffenen Entscheidungen auf Plausibilität. Gleichzeitig wird der KI durch den Ansatz des dynamischen Safety-Managements mehr Freiraum gegeben als durch klassische Safety-Ansätze, die immer vom Worst-Case-Szenario ausgehen. So können die Vorteile der schnellen Datenverarbeitung durch maschinelles Lernen genutzt und gleichzeitig mögliche Fehlentscheidungen abgefangen werden. Das ist insbesondere wichtig, wenn wie beim autonomen Fahren durch Fehlentscheidungen der KI Menschenleben gefährdet wären.

Auch in der Digitalisierung der Industrie, der sogenannten Industrie 4.0, erlaubt maschinelle Intelligenz eine optimierte Planung und bessere Voraussagen. Automatisierte und vernetzte Maschinen erkennen ihre Umgebung und können selbstständig ihre Handlungen daran anpassen. Auch die Mensch-Roboter-Kollaboration ohne Schutzzaun wird erst durch maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz möglich. Auch hier muss die künstliche Intelligenz an Robotern abgesichert werden, um Menschenleben nicht zu gefährden.

Im Gemeinschaftsprojekt "REMORA - Multi-Stage Automated Continuous Delivery for AI-based Software & Services Development in Industry 4.0" arbeitet das Fraunhofer IKS mit weiteren Partnern beispielsweise an der einfachen Integration von KI-Services in die Industrie 4.0. Ziel ist es, die Integration von KI für dieEchtzeit-Maschinendaten-Analyse zu vereinfachen und Werkzeuge für qualitativ hochwertige und dynamische Maschinendaten zu erstellen. Erfahren Sie mehr auf unserer Projektseite.

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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen - Fraunhofer IKS

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Informationen zur Forschung des Fraunhofer IKS in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Machine Learning

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Chat-Bot “Tay” lernt im Internet - vor allem Rassismus

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Microsoft hat den lernfähigen Chat-Bot “Tay” auf Twitter losgelassen. Bis der nach kurzer Zeit rassistische Propaganda verbreiten wollte.

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Dieser Artikel scheint mehr als ein Lemma zu behandeln, geht auf einen Teilaspekt des Themas zu ausführlich ein oder ist unüberschaubar lang. Es wird darum eine Auslagerung eines Teils des Textes in einen anderen oder in einen neuen Artikel vorgeschlagen. ( Begründung und Diskussion hier.)

Bitte beachte dabei die Hinweise auf der Seite Hilfe:Artikelinhalte auslagern und entferne diesen Baustein erst nach vollständiger Abarbeitung des Vorschlags.

Künstliche Intelligenz ( KI), auch artifizielle Intelligenz ( AI), englisch artificial intelligence, ist ein Teilgebiet der Informatik, es umfasst alle Anstrengungen, deren Ziel es ist, Maschinen intelligent zu machen. Dabei wird Intelligenz verstanden als die Eigenschaft, die ein Wesen befähigt, angemessen und vorausschauend in seiner Umgebung zu agieren; dazu gehört die Fähigkeit, Sinneseindrücke wahrzunehmen und darauf zu reagieren, Informationen aufzunehmen, zu verarbeiten und als Wissen zu speichern, Sprache zu verstehen und zu erzeugen, Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen.

Seit der Begriffsprägung im Jahre 1955 hat sich eine Reihe relativ selbständiger Teildisziplinen herausgebildet:

Zur Forschungsrichtung künstliches Leben bestehen enge Beziehungen. Das Fernziel der KI ist die als starke KI oder künstliche allgemeine Intelligenz bezeichnete Fähigkeit eines intelligenten Agenten, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu erlernen, die der Mensch oder ein anderes Lebewesen bewältigen kann.

Praktische Erfolge der KI werden schnell in die Anwendungsbereiche integriert und zählen dann nicht mehr zur KI. Wegen dieses sog. „KI-Effekts" scheint die KI-Forschung sich nur mit harten Nüssen abzumühen, die sie nicht knacken kann, was auch Teslers „Theorem" zum Ausdruck bringt: „Intelligenz ist das, was Maschinen noch nicht gemacht haben".

Allgemeines

Im Verständnis des Begriffs künstliche Intelligenz (KI) spiegelt sich die aus der Aufklärung stammende materialistische Vorstellung des „Menschen als Maschine" wider. " L' Homme-Machine ", so lautet der Titel des einschlägigen „ blasphemischen Werkes" des Radikalaufklärers La Mettrie aus dem Jahre 1748. Die sogenannte starke KI setzt sich genau dies zum Ziel. Sie möchte eine Intelligenz erschaffen, die das menschliche Denken mechanisch nachbildet, Sie möchte eine Maschine konstruieren, die intelligent reagiert, die sich wie ein Mensch verhält.

Die Ziele der starken KI sind nach Jahrzehnten der Forschung weiterhin visionär.

Begriffsherkunft und Definitionsversuche

Der Begriff künstliche Intelligenz (im englischen Original artificial intelligence) wurde 1955 von dem US-amerikanischen Informatiker John McCarthy im Rahmen eines Förderantrags für ein Forschungsprojekt geprägt.

Es existieren zahlreiche Definitionen für den Begriff der KI. Je nach Sichtweise wird die künstliche Intelligenz in Industrie, Forschung und Politik entweder über die zu erzielenden Anwendungen oder den Blick auf die wissenschaftlichen Grundlagen definiert:

Starke und schwache KI

Starke KI wären Computersysteme, die auf Augenhöhe mit Menschen die Arbeit zur Erledigung schwieriger Aufgaben übernehmen können. Demgegenüber geht es bei schwacher KI darum, konkrete Anwendungsprobleme zu meistern. Das menschliche Denken und technische Anwendungen sollen hier in Einzelbereichen unterstützt werden. Die Fähigkeit zu lernen ist eine Hauptanforderung an KI-Systeme und muss ein integraler Bestandteil sein, der nicht erst nachträglich hinzugefügt werden darf. Ein zweites Hauptkriterium ist die Fähigkeit eines KI-Systems, mit Unsicherheit und probabilistischen Informationen umzugehen. Insbesondere sind solche Anwendungen von Interesse, zu deren Lösung nach allgemeinem Verständnis eine Form von „Intelligenz" notwendig zu sein scheint. Letztlich geht es der schwachen KI somit um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik, es geht ihr nicht um Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verständnis von Intelligenz. Während die Schaffung starker KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, sind auf der Seite der schwachen KI in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt worden.

Forschungsgebiete

Neben den Forschungsergebnissen der Kerninformatik selbst sind in die Erforschung der KI Ergebnisse der Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, der Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik eingeflossen. Umgekehrt nahm die Erforschung der KI auch ihrerseits Einfluss auf andere Gebiete, vor allem auf die Neurowissenschaften. Dies zeigt sich in der Ausbildung des Bereichs der Neuroinformatik, der der biologieorientierten Informatik zugeordnet ist, sowie der Computational Neuroscience.

Bei künstlichen neuronalen Netzen handelt es sich um Techniken, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und auf der Neurophysiologie aufbauen.

KI stellt somit kein geschlossenes Forschungsgebiet dar. Vielmehr werden Techniken aus verschiedenen Disziplinen verwendet, ohne dass diese eine Verbindung miteinander haben müssen.

Eine wichtige Tagung ist die International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), die seit 1969 stattfindet.

Geschichte

Teilgebiete

Wissensbasierte Systeme

Wissensbasierte Systeme modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Diese sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.

Beispiele für wissensbasierte Systeme sind Cyc und Watson.

Musteranalyse und Mustererkennung

Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bilder beziehungsweise Formen zu erkennen und zu analysieren. Als Anwendungsbeispiele seien hier Handschrifterkennung, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Fingerabdrücke oder der Iris, industrielle Qualitätskontrolle und Fertigungsautomation (letzteres in Kombination mit Erkenntnissen der Robotik) genannt.

Mittels sprachlicher Intelligenz ist es beispielsweise möglich, einen geschriebenen Text in gesprochene Sprache umzuwandeln ( Sprachsynthese) und umgekehrt einen gesprochenen Text zu verschriftlichen ( Spracherkennung). Diese automatische Sprachverarbeitung lässt sich ausbauen, so dass etwa durch latente semantische Analyse (kurz LSI) Wörtern und Texten Bedeutung beigemessen werden kann.

Beispiele für Systeme zur Mustererkennung sind Google Brain und Microsoft Adam.

Mustervorhersage

Die Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie stellt etwa die Grundlage des von Jeff Hawkins definierten hierarchischen Temporalspeichers dar.

"Prediction is not just one of the things your brain does. It is the primary function of the neocortex, and the foundation of intelligence."

„ Vorhersage ist nicht einfach nur eines der Dinge, die dein Gehirn tut. Sie ist die Hauptfunktion des Neocortex und das Fundament der Intelligenz."

Solche Systeme bieten den Vorteil, dass z. B. nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem einzelnen Bild erkannt wird (Mustererkennung), sondern auch anhand einer Bildserie vorhergesagt werden kann, wo sich das Objekt als nächstes aufhalten wird.

Die Robotik beschäftigt sich mit manipulativer Intelligenz. Mit Hilfe von Robotern können unter anderem gefährliche Tätigkeiten wie etwa die Minensuche oder auch immer gleiche Manipulationen, wie sie z. B. beim Schweißen oder Lackieren auftreten können, automatisiert werden.

Der Grundgedanke ist es, Systeme zu schaffen, die intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachvollziehen können. Beispiele für derartige Roboter sind ASIMO und Atlas.

Künstliches Leben

KI überlappt sich mit der Disziplin künstliches Leben ( Artificial life, AL), wird als übergeordnete oder auch als eine Subdisziplin gesehen. AL muss deren Erkenntnisse integrieren, da Kognition eine Kerneigenschaft von natürlichem Leben ist, nicht nur des Menschen.

Die Methoden der KI lassen sich grob in zwei Dimensionen einordnen: symbolische vs. neuronale KI und Simulationsmethode vs. phänomenologische Methode. Die Zusammenhänge veranschaulicht die folgende Grafik:

Die Neuronale KI verfolgt einen Bottom-up-Ansatz und möchte das menschliche Gehirn möglichst präzise nachbilden. Die symbolische KI verfolgt umgekehrt einen Top-down-Ansatz und nähert sich den Intelligenzleistungen von einer begrifflichen Ebene her. Die Simulationsmethode orientiert sich so nah wie möglich an den tatsächlichen kognitiven Prozessen des Menschen. Dagegen kommt es dem phänomenologischen Ansatz nur auf das Ergebnis an.

Viele ältere Methoden, die in der KI entwickelt wurden, basieren auf heuristischen Lösungsverfahren. In jüngerer Zeit spielen mathematisch fundierte Ansätze aus der Statistik, der mathematischen Programmierung und der Approximationstheorie eine bedeutende Rolle.

Die konkreten Techniken der KI lassen sich grob in Gruppen einteilen:

Die KI beschäftigt sich häufig mit Problemen, bei denen nach bestimmten Lösungen gesucht wird. Verschiedene Suchalgorithmen werden dabei eingesetzt. Ein Paradebeispiel für die Suche ist der Vorgang der Wegfindung, der in vielen Computerspielen eine zentrale Rolle einnimmt und auf Suchalgorithmen wie zum Beispiel dem A*-Algorithmus basiert.

Neben dem Suchen von Lösungen stellt das Planen einen wichtigen Aspekt der KI dar. Der Vorgang des Planens unterteilt sich dabei in zwei Phasen:

Die Zielformulierung: Ausgehend vom momentanen Umgebungs- bzw. Weltzustand wird ein Ziel definiert. Ein Ziel ist hierbei eine Menge von Weltzuständen, bei der ein bestimmtes Zielprädikat erfüllt ist.

Die Problemformulierung: Nachdem bekannt ist, welche Ziele angestrebt werden sollen, wird in der Problemformulierung festgelegt, welche Aktionen und Weltzustände betrachtet werden sollen. Es existieren hierbei verschiedene Problemtypen.

Planungssysteme planen und erstellen aus solchen Problembeschreibungen Aktionsfolgen, die Agentensysteme ausführen können, um ihre Ziele zu erreichen.

Optimierungsmethoden

Oft führen Aufgabenstellungen der KI zu Optimierungsproblemen. Diese werden je nach Struktur entweder mit Suchalgorithmen aus der Informatik oder, zunehmend, mit Mitteln der mathematischen Programmierung gelöst. Bekannte heuristische Suchverfahren aus dem Kontext der KI sind evolutionäre Algorithmen.

Logisches Schließen

Eine Fragestellung der KI ist die Erstellung von Wissensrepräsentationen, die dann für automatisches logisches Schließen benutzt werden können. Menschliches Wissen wird dabei - soweit möglich - formalisiert, um es in eine maschinenlesbare Form zu bringen. Diesem Ziel haben sich die Entwickler diverser Ontologien verschrieben.

Schon früh beschäftigte sich die KI damit, automatische Beweissysteme zu konstruieren, die Mathematikern und Informatikern beim Beweisen von Sätzen und beim Programmieren ( Logikprogrammierung) behilflich wären. Zwei Schwierigkeiten zeichneten sich ab:

Formuliert man Sätze in den natürlicher Sprache nahen, relativ bequemen Beschreibungssprachen, werden die entstehenden Suchprobleme allzu aufwändig. In der Praxis mussten Kompromisse geschlossen werden, bei denen die Beschreibungssprache für den Benutzer etwas umständlicher, die zugehörigen Optimierungsprobleme für den Rechner dafür jedoch einfacher zu handhaben waren (Prolog, Expertensysteme).

Eine andere Form des logischen Schließens stellt die Induktion dar ( Induktionsschluss, Induktionslogik), in der Beispiele zu Regeln verallgemeinert werden ( maschinelles Lernen). Auch hier spielen Art und Mächtigkeit der Wissensrepräsentation eine wichtige Rolle. Man unterscheidet zwischen symbolischen Systemen, in denen das Wissen - sowohl die Beispiele als auch die induzierten Regeln - explizit repräsentiert ist, und subsymbolischen Systemen wie neuronalen Netzen, denen zwar ein berechenbares Verhalten „antrainiert" wird, die jedoch keinen Einblick in die erlernten Lösungswege erlauben.

Approximationsmethoden

In vielen Anwendungen geht es darum, aus einer Menge von Daten eine allgemeine Regel abzuleiten ( maschinelles Lernen). Mathematisch führt dies zu einem Approximationsproblem. Im Kontext der KI wurden hierzu unter anderem künstliche neuronale Netze vorgeschlagen, die als universale Funktionsapproximatoren eingesetzt werden können, jedoch insbesondere bei vielen verdeckten Schichten schwer zu analysieren sind. Manchmal verwendet man deshalb alternative Verfahren, die mathematisch einfacher zu analysieren sind.

Künstliches Neuronales Netz

Große Fortschritte erzielt die künstliche Intelligenz in jüngster Zeit im Bereich künstlicher neuronaler Netze, auch unter dem Begriff Deep Learning bekannt. Dabei werden neuronale Netze, die grob von der Struktur des Gehirns inspiriert sind, künstlich auf dem Computer simuliert. Viele der jüngsten Erfolge wie bei Handschrifterkennung, Spracherkennung, Gesichtserkennung, autonomem Fahren, maschineller Übersetzung, auch der Erfolg von AlphaGo beruhen auf dieser Technik.

Anwendungen

Für künstliche Intelligenz gibt es zahlreiche Anwendungsgebiete. Einige Beispiele kurz zusammengefasst:

Suchmaschinen erleichtern den Umgang mit der im Internet vorhandenen Informationsflut.

Texterkennung und Textgenerierung, zum Beispiel von Eilmeldungen, Werbung oder für besonders strukturierte Daten

Data-Mining und Text Mining bieten Methoden zur Extraktion von Kerninformationen aus nicht- oder nur schwach strukturierten Texten, wie es etwa zur Erstellung von Inhaltsanalysen benötigt wird.

Mittels Argumentation Mining können Argumentationsstrukturen in Texten analysiert werden.

Informationsrückgewinnung hat das Wiederauffinden und Zusammenführen bereits bestehender, komplexer Strukturen in sehr großen Datensätzen zum Ziel, ein Anwendungsgebiet sind Internet-Suchmaschinen.

Analyse und Prognose von Aktienkursentwicklungen werden gelegentlich durch künstliche neuronale Netze unterstützt.

Optische Zeichenerkennung liest gedruckte Texte zuverlässig.

Handschrifterkennung wird u. a. millionenfach in Geräten wie PDAs, Smartphones und Tabletcomputern verwendet.

Spracherkennung ermöglicht Sprachsteuerung oder das Diktieren eines Textes. Wird u. a. in Smartphones eingesetzt, z. B. bei Siri, Google Assistant, Cortana und Samsungs Bixby oder auch Amazon Echo.

Gesichtserkennung, z. B. die App FindFace.

Deepfakes, d. h. der Austausch von Gesichtern oder anderen Medieninhalten

Computer-Vision-Systeme überwachen öffentliche Plätze, Produktionsprozesse oder sichern den Straßenverkehr.

Bei Gruppensimulationen für Sicherheitsplanung oder Computeranimation wird ein möglichst realistisches Verhalten von (Menschen-)Massen berechnet.

Ein wissensbasiertes System bzw. spezieller ein Expertensystem stellt Lösungen bei komplexen Fragestellungen zur Verfügung. Beispiele für solche Anwendungen sind: Das Computerprogramm Watson (siehe weiter oben) oder die Wissensdatenbank Cyc. In einfacherer Form wird dies u. a. in Smartphones eingesetzt z. B. bei Siri, Google Now, Cortana und Samsungs S Voice oder auch Amazon Echo.

Semantische Suchmaschinen, wie Wolfram Alpha

Selbstfahrende Kraftfahrzeuge, z. B. Google Driverless Car (siehe oben)

Autonome Waffen

Intelligenter Persönlicher Assistent (oder auch digitaler Sprachassistent)

Suche nach extrasolaren Planeten durch Auswertung von Helligkeitsschwankungen von Sternen über die Transitmethode

KI in der Medizin

KI in der Juristik

Ein großer Teil der Arbeit von Juristen besteht in der Analyse von Akten, zum Beispiel von Präzedenzfällen, um daraus Argumente zu entwickeln. Derartige Arbeit kann mittlerweile zu einem Teil von KI-Anwendungen übernommen werden. Die Beratungsfirma McKinsey schätzte 2017, dass etwa 22 Prozent der Arbeit von Anwälten und 35 Prozent der Arbeit von Rechtshelfern mit Hilfe von KI-Systemen automatisiert werden könnte. Die KI-Systeme werden anhand von Millionen von Dokumenten und Fallbeispielen und juristischen Anträgen trainiert. Danach kann eine KI diejenigen Dokumente markieren, die ein Jurist für seinen Fall braucht; oft besser, als dies ein Mensch könnte. JPMorgan gab bekannt, die KI Contract Intelligence einzusetzen, die nach Aussagen von JPMorgan eine Menge von Daten in Sekunden analysieren kann, wofür Juristen und Rechtshelfer 360.000 Stunden benötigen würden.

KI bei Tötungsmaschinen und Kriegswaffen

Am 18. September 2021 wurde bekannt, dass der iranische Kernphysiker, Hochschullehrer und Angehörige der iranischen Revolutionsgarden Mohsen Fachrisadeh durch KI-gesteuerte Tötungs-Roboter mit hoher Schusswaffen-Präzision ermordet wurde. Trotz der bekannten Gefährdung des Wissenschaftlers, seiner Eskortierung und seinem starken Personenschutz waren, einem Artikel der New York Times zufolge, nur 15 hochpräzise Schüsse zu seiner Tötung notwendig. Dies wurde durch eine KI-gestützte Gesichtserkennung möglich, die offenbar genau zwischen dem Wissenschaftler, seiner Frau und seinen Kindern unterscheiden konnte. Die Frau saß, genau wie seine Söhne, nur wenige Zentimeter von ihm entfernt im Auto und blieb beim Attentat dennoch physisch unverletzt. Die Kontrolle über das Attentat erfolgte dem Artikel zufolge aus 1600 Kilometer Entfernung, an einem nicht näher genannten Ort.

Im Zuge des russischen Angriffskrieges auf die Ukraine seit dem Februar 2022 ist die mediale Aufmerksamkeit für den Einsatz von KI für militärische Zwecke gestiegen. In Deutschland beschäftigen sich sowohl die Bundeswehr als auch die private Rüstungswirtschaft intensiv mit der Entwicklung und Implementierung von KI-unterstützten Waffensystemen.

KI im Marketing

KI in Computer- und Gesellschaftsspielen

In Computerspielen wird eine KI meistens dazu verwendet um NPC, sogenannte Nicht-Spieler-Charaktere, die menschenähnliches Verhalten simulieren (zum Beispiel als simulierte Verbündete oder Computergegner) zu steuern oder bestimmte Dinge in der Spielwelt oder bei den Funktionen des Spielecharakters (zum Beispiel Routenfindung, prozedurale Generierung, automatische Verbesserungen und Vervollständigungen beim Streckenbau oder andere Algorithmen) zu berechnen. Bei einigen Spielen lässt sich der Schwierigkeitsgrad der KI-Gegner einstellen und optional wählen ob man gegen eine KI, gegen echte Spieler oder eine Mischform spielen möchte. Bei ein paar Spielen kann sich die KI auch automatisch an das Spielverhalten anpassen oder kann aus Fehlern lernen. Da im Einzelspielermodus oft Gegner fehlen, wird auf eine KI zurückgegriffen. Zudem wird KI in Computerspielen verwendet, um viele oder sehr spezielle Charaktere zu simulieren, die nicht oder sehr schwer von echten Menschen übernommen werden könnten. Teilweise lassen sich KI-Anwendungen in Computerspielen aber auch einfach austricksen, da ein Mensch ein bestimmtes Muster einer KI umgehen kann. Der Realismus und das Gameplay eines Computerspiels wird daher auch oft an der KI gemessen.

Auch wird KI in Strategie-Brettspielen als Ersatz für den menschlichen Partner eingesetzt. Gegen sehr leistungsfähige Versionen dieser Programme haben auch Weltmeister kaum Gewinnchancen. Erfolge gegen menschliche Profispieler erzielte KI zum Beispiel in Backgammon, Schach, Checkers, Go und StarCraft II. Das Meistern komplexer Spiele ist oft Gegenstand der Forschung, um so neue Methoden der künstlichen Intelligenz zu entwickeln und zu demonstrieren. Inzwischen tragen diese Programme Partien untereinander aus. 2016 besiegte die auf DeepMind aufbauende KI AlphaGo den 18-maligen Go-Weltmeister, den Südkoreaner Lee Sedol unter Turnierbedingungen 4:1. Ende 2017 hat die Neuentwicklung AlphaZero gegen das bis dahin weltbeste Schachprogramm Stockfish in 100 ausgetragenen Partien deutlich obsiegt. 2019 gelang es der DeepMind-Weiterentwicklung Alpha Star, menschliche Top-Spieler beim populären und als sehr schwer geltenden Strategiespiel StarCraft II 10:1 zu besiegen.

Darüber hinaus werden auch KI-Anwendungen entwickelt, die anstelle eines menschlichen Spielers Videospiele wie Jump 'n' Runs, Rollenspiele oder Rennspiele steuern. Ähnlich ist die Entwicklung im E-Sport-Bereich, in dem Profigamer versuchen, die besten KI-Systeme zu schlagen, während Entwickler darauf hinarbeiten, die besten Spieler durch eine KI zu besiegen.

KI zur Erzeugung von Bildern und Kunstwerken

Ein 2018 durch eine KI errechnetes Porträt des Künstlers Joseph Ayerle, das die Schauspielerin Ornella Muti zeigt. Die KI wurde darauf trainiert, den Stil des Renaissance-Malers Raffael nachzugestalten.

Forscher aus Tübingen haben neuronale Netze dazu verwendet, ein vorgegebenes Foto im Stil eines berühmten Künstlers zu malen z. B. Van Gogh oder Edvard Munch. Forscher bei Google haben neuronale Netze darauf trainiert, aus einer Art weißem Rauschen Bilder im Stil von Van Gogh und anderen Künstlern zu produzieren. Die Bilder wurden später auf einer Auktion versteigert.

Im Juli 2017 stellten Forscher der Rutgers-Universität eine KI vor, die künstlerische Gemälde produziert. Die KI wurde mit ca. 80.000 Bildwerken der westlichen Kunstgeschichte trainiert. Die von der KI erstellten Gemälde wurden mit Bildern, die auf der Kunstmesse Art Basel ausgestellt worden waren, vermischt und 18 Testpersonen (künstlerischen Laien) in einem Blindtest zur Beurteilung vorgelegt. Die Testpersonen sollten einschätzen, ob die Bilder von Menschen oder einem Computer erzeugt worden waren. Bei den durch echten, auf der Art Basel ausgestellten Kunstwerken unterstellten die Testpersonen bei 52 % aller Werke, sie seien durch einen Computer erstellt. Bei den KI-basierten Bildern, nahmen die Testpersonen das nur für 25 % aller Bilder an.

Im März 2018 wurde ein Videokunstwerk publiziert, in dem eine durch KI erschaffene Ornella Muti agierte. Der Künstler Joseph Ayerle hatte mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes neue Filmsequenzen errechnet, die die echte italienische Schauspielerin nie gespielt hat. 2021 wurde der Kurzfilm „Fellini Forward" aufgeführt. Bei der Produktion der Frederico Fellini- Hommage setzte das Produktionsteam auf KI-Werkzeuge, um dramaturgische, visuelle und linguistische Muster in den Werken Fellinis zu erkennen und sie im neuen Film einzusetzen.

Im Oktober 2018 versteigerte das Auktionshaus Christie's das durch künstliche Intelligenz erschaffene „ Portrait of Edmond de Belamy ". Das ursprünglich auf einen Verkehrswert von 7.000 bis 10.000 US-Dollar geschätzte Bild erzielte in der Auktion einen Erlös von 432.500 Dollar.

Der Autor George R. R. Martin schrieb an seinem sechsten Buch der Reihe Game of Thrones, das von der Fangemeinde ungeduldig erwartet wurde. Der Programmierer Zack Thoutt trainierte eine KI (Recurrent Neural Net) mit den ersten fünf Büchern der Serie und ließ von der KI ein sechstes Buch schreiben. Das Ergebnis wurde im Sommer 2017 im Internet veröffentlicht. Dabei entwickelte die KI einzelne Charaktere genauso weiter, wie das in manchen Fan-Theorien erwartet wurde, ohne dass die KI davon wusste. Mängel gibt es bei der Grammatik, einzelne Charaktere, die bereits verstorben waren, tauchen wieder auf und die Handlungsstränge sind nicht sehr spannend.

Die Musik des Albums „I am AI" der Sängerin Taryn Southern, vorgestellt im Herbst 2017, wurde von einer KI komponiert. Um einen Song mit Hilfe einer KI zu komponieren, verwendet man eine Software wie etwa Amper Music oder Jukedeck, wählt das Genre und weitere Parameter wie Länge des Songs, Instrumentierung usw. Innerhalb von Sekunden komponiert die KI dann einen einzigartigen Song. Ein Musiker kann daraufhin Bruchstücke dieser Beispiele zu einem eigenen Song zusammenfügen. Somit kann jedermann mehr oder weniger professionelle Musik kreieren. Immer mehr Musiker geben zu, beim Komponieren KI als Werkzeug zu benutzen. Auch das Album „Hello World" von Skygge wurde vollständig mit einer KI (Flow-Machine) komponiert. Die KI komponiert Soundstücke, die dann von Menschen sortiert, selektiert und zusammengesetzt werden, das sog. Kuratieren. Ein Team von Musikwissenschaftlern und KI-Experten unter Leitung von Matthias Röder, Direktor des Salzburger Karajan-Instituts, vollendete 2021 mit Hilfe einer künstlichen Intelligenz die unvollendete 10. Sinfonie des Komponisten Beethoven.

fiktives, mit Hilfe von KI und Bildbearbeitung erzeugtes fotorealistisches Bild: Der junge Amazon-Gründer Jeff Bezos eine Woche vor dem Launch von amazon.com

Ab dem Jahr 2022 wurden den Nutzern innovative Text-zu-Bild-KI-Systeme zur Erzeugung von Bildern zur Verfügung gestellt, die einen deutlichen Fortschritt gegenüber früheren Technologien darstellten. Zu den namhaften Bildgeneratoren zählten beispielsweise Midjourney, DALL-E (entwickelt vom OpenAI-Team, das auch hinter ChatGPT steht) und Stable Diffusion. Eine herausragende Eigenschaft dieser neuen Programme bestand darin, dass Bilder mithilfe von Wortanweisungen, sogenannten „Prompts", erstellt werden konnten. Zusätzlich war es möglich, der KI eigene Bilder als Beispiele vorzugeben. Ab dem Jahr 2023 erreichten die KI-generierten Bilder ein so hohes Maß an Fotorealismus, dass man sie teilweise für echte Fotos halten konnte. Zwei KI-generierte Bilder erlangten große Aufmerksamkeit in der Öffentlichkeit, da sie eine bemerkenswerte fotografische Qualität aufwiesen und von vielen Betrachtern zunächst für echte Fotos gehalten wurden: Ein KI-generiertes Bild von Papst Franziskus, der einen auffällig modischen Wintermantel trug, und ein KI-generiertes Bild eines simulierten Angriffs auf das Pentagon.

Kontrovers ist die Sicht der am Diskurs beteiligten Künstler und Experten über die Rolle der KI als Urheber eines Kunstwerks. Das Motto der Künstlergruppe Obvious lautet: „Kreativität ist nicht nur etwas für Menschen." Konträr dazu steht die Aussage des Künstlers Joseph Ayerle, der vom Massachusetts Institute of Technology mit den Worten zitiert wird: „KI kann erschaffen, aber sie ist nicht schöpferisch". Matthias Röder, der ein Team leitete, das den Versuch unternahm, mit KI-Hilfe Beethovens 10. Sinfonie zu vollenden, sprach von einer „Kollaboration zwischen Mensch und Maschine".

In juristischer Hinsicht ist strittig, ob und wie von einer KI geschaffene Kunstwerke dem Schutz des Urheberrechtsgesetzes unterliegen. Denn gemäß § 2 II UrhG können „Werke" im Sinne des Urheberrechts nur „persönliche geistige Schöpfungen" sein. Ein ausschließlich von einer Maschine geschaffenes Werk fällt nicht darunter, weil es nach einheitlicher Ansicht einer menschlich-gestalterische Tätigkeit erfordert. Jedenfalls in den Fällen, in denen die KI nicht nur als Hilfsmittel, Instrument oder Werkzeug des Werkschaffenden eingesetzt wird, sondern jegliche Kontrolle über Prozess und Ergebnis durch einen menschlichen Schöpfer aufgegeben wurde, fehlt es an einer geistigen Verbindung des „Werkes" zu einem „Schöpfer" im Sinne des § 2 II UrhG, sodass Urheberrecht dann nicht besteht.

KI zur Herstellung von Produktdesign

Ein Team des US-amerikanischen 3D-Software-Experten Autodesk und der bekannte Designer Philippe Starck haben gemeinsam den - nach Angaben der Beteiligten - ersten „von künstlicher Intelligenz und Menschen gemeinsam entwickelte Stuhl" erschaffen, den sogenannten A. I. Chair. 2023 wurde bekannt, dass die NASA eine eigene Software nutzt, um mit Hilfe von KI das Design von Bauteilen für Raumschiffe und andere Geräte für Raumfahrten optimal zu gestalten. Das organisch anmutende Aussehen dieser KI-generierten Bauteile unterscheidet sich deutlich vom menschengemachten Design.

KI in der Schulbildung

Einige Autoren betrachten künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie in der Schulbildung.

durch Chatbots kann das Lernen von Sprachen unterstützt werden

durch Maschinelles Lernen können Lernangebote dem Lernstand der Schüler angepasst werden

durch Big Data können Bildungsverläufe prognostiziert und Selektionsentscheide gesteuert werden

KI in der Hochschulbildung

An einigen Hochschulen werden KI-Systeme zur individuellen Unterstützung von Studierenden und Lehrenden eingesetzt.

Automatisierte Assessments unterstützen Studierende beim Wissenserwerb

Mit Hilfe von Learning Analytics werden digitale Bildungsangebote optimiert

Adaptive Lernumgebungen passen sich an die individuellen Bedürfnisse der Lernenden an (z. B. MathSpring)

Chatbots beantworten häufig gestellte Fragen (z. B. Eliza, Mitsuku, Jill Watson)

Empfehlungssysteme helfen bei der Wahl von Studienfächern, Kursen, Stipendien und Ressourcen (z. B. Literatur)

KI beim Klimaschutz

KI kann Satellitenbilder auswerten und so ermitteln, wo welche Treibhausgase emittiert werden, ob Gebäude energieeffizient sind sowie wo und in welchem Umfang Wälder abgeholzt oder wieder aufgeforstet werden. Beispiele aus den Bereichen Landwirtschaft und Landnutzung sind zum Beispiel NASA Harvest und der Copernicus Land Monitoring Service.

Mit KI können Daten zu Wind- und Solarenergieerzeugung, Verkehrsaufkommen und Extremwetterereignissen analysiert werden und daraus Prognosen für zukünftige Bedarfe und Alternative entwickelt werden. Ein Beispiel aus der Praxis ist Open Climate Fix, eine Organisation, welche Open-Source-Modelle für ein sogenanntes Nowcasting entwickelt, das heißt, die Wolkenmenge auf Satellitenbildern wird analysiert und daraus, in Kombination mit anderen Daten, die Solarstromproduktion für die nächsten Stunden sehr genau vorausgesagt.

KI in der Materialwissenschaft

KI in der Arbeitswelt

KI in Logistik und Verkehr

Turing-Test

Um ein Kriterium zu haben, wann eine Maschine eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz simuliert, wurde von Alan Turing der nach ihm benannte Turing-Test vorgeschlagen. Dabei stellt ein Mensch per Terminal beliebige Fragen an einen anderen Menschen bzw. eine KI, ohne dabei zu wissen, wer jeweils antwortet. Der Fragesteller muss danach entscheiden, ob es sich beim Interviewpartner um eine Maschine oder einen Menschen handelte. Ist die Maschine nicht von einem Menschen zu unterscheiden, so ist sie laut Turing intelligent. Bisher konnte keine Maschine den Turing-Test zweifelsfrei bestehen. Seit 1991 existiert der Loebner-Preis für den Turing-Test.

Technologische Singularität

Grob wird darunter der Zeitpunkt verstanden, an dem künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Von diesem Zeitpunkt wird die weitere Entwicklung hauptsächlich von der KI vorangetrieben und nicht mehr vom Menschen.

Bewusstsein bei künstlicher Intelligenz

In den Neurowissenschaften ist es eine Grundannahme, dass Bewusstseinsprozesse mit neuronalen Prozessen des Gehirns korrelieren (siehe Neuronales Korrelat des Bewusstseins). Nach Jürgen Schmidhuber ist das Bewusstsein nur ein Nebenprodukt des Problemlösens des Gehirns. So sei auch bei künstlichen Problemlösern (z. B. autonomen mobilen Robotern) von Vorteil, wenn diese sich ihrer selbst und ihrer Umgebung „bewusst" seien. Schmidhuber bezieht sich bei „Bewusstsein" im Kontext autonomer Roboter auf ein digitales Weltmodell inklusive des Systems selbst, nicht jedoch auf das Erleben von Zuständen. Ein Weltmodell könnte im Kontext von Reinforcement Learning dadurch erlernt werden, dass Aktionen belohnt werden, die das Weltmodell erweitern.

Angrenzende Wissenschaften

Sprachwissenschaft

Die Interpretation menschlicher Sprache durch Maschinen besitzt bei der KI-Forschung eine entscheidende Rolle. So ergeben sich etwaige Ergebnisse des Turing-Tests vor allem in Dialogsituationen, die bewältigt werden müssen.

Die Sprachwissenschaft liefert mit ihren Grammatikmodellen und psycholinguistischen Semantikmodellen wie der Merkmals- oder der Prototypensemantik Grundlagen für das maschinelle „Verstehen" komplexer natürlichsprachlicher Phrasen. Zentral ist die Frage, wie Sprachzeichen eine tatsächliche Bedeutung für eine künstliche Intelligenz haben können. Das Chinese-Room-Argument des Philosophen John Searle sollte indes zeigen, dass es selbst dann möglich wäre, den Turing-Test zu bestehen, wenn den verwendeten Sprachzeichen dabei keinerlei Bedeutung beigemessen wird. Insbesondere Ergebnisse aus dem Bereich Embodiment betonen zudem die Relevanz von solchen Erfahrungen, die auf der Verkörperung eines Agenten beruhen sowie dessen Einbindung in eine sinnvolle Umgebung für jede Form von Kognition, also auch zur Konstruktion von Bedeutung durch eine Intelligenz.

Eine Schnittstelle zwischen der Linguistik und der Informatik bildet die Computerlinguistik, die sich unter anderem mit maschineller Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Psychologie

Die Psychologie beschäftigt sich unter anderem mit dem Begriff Intelligenz.

Psychotherapie

Philosophie

Die philosophischen Aspekte der KI-Problematik gehören zu den weitreichendsten der gesamten Informatik.

Die Antworten, die auf die zentralen Fragen dieses Bereiches gegeben werden, reichen weit in ontologische und erkenntnistheoretische Themen hinein, die das Denken des Menschen schon seit den Anfängen der Philosophie beschäftigen. Wer solche Antworten gibt, muss die Konsequenzen daraus auch für den Menschen und sich selbst ziehen. Nicht selten möchte man umgekehrt vorgehen und die Antworten, die man vor der Entwicklung künstlicher Intelligenz gefunden hat, auf diese übertragen. Doch wie sich zeigte, hat die künstliche Intelligenz zahlreiche Forscher dazu veranlasst, Probleme wie das Verhältnis zwischen Materie und Geist, die Ursprünge des Bewusstseins, die Grenzen der Erkenntnis, das Problem der Emergenz, die Möglichkeit außermenschlicher Intelligenz usw. in einem neuen Licht zu betrachten und zum Teil neu zu bewerten.

Eine evolutionär-progressive Denkrichtung sieht es hingegen (im Sinn einer starken KI) als möglich an, dass Systeme der künstlichen Intelligenz einmal den Menschen in dem übertreffen könnten, was derzeit noch als spezifisch menschlich gilt. Dies birgt zum einen die Gefahr, dass solche KI-Maschinen sich gegen die Interessen der Menschen wenden könnten. Andererseits birgt diese Technologie die Chance, Probleme zu lösen, deren Lösung dem Menschen wegen seiner limitierten Kapazitäten schwerfällt (siehe auch technologische Singularität).

Weitere Anknüpfungspunkte lassen sich in der analytischen Philosophie finden.

Neben der Frage nach dem Sein und der nach dem Bewusstsein stellt sich im Rahmen der Rechtsphilosophie und Roboterethik auch die Frage, ob eine KI für ihr gesetzwidriges Handeln oder Fehlverhalten verantwortlich gemacht werden kann (z. B. bei einem Autounfall durch ein autonomes Fahrzeug) und wer alles dafür haftet. Entwickler werden mit der Frage konfrontiert, wie eine KI moralisch und ethisch richtig handelt. So wird zum Beispiel überlegt, wie man das Trolley-Problem bei autonomen Fahrzeugen lösen soll.

Der russisch-amerikanische Biochemiker und Sachbuchautor Isaac Asimov beschreibt in seinen drei Robotergesetzen die Voraussetzungen für ein friedliches und unterstützendes Zusammenleben zwischen KI und Mensch. Diese Gesetze wurden später von anderen Autoren erweitert.

Bei Karl Marx finden sich im sogenannten Maschinenfragment, einem Teil der Grundrisse (1857-58), Überlegungen zur Ersetzung menschlicher Arbeitskraft durch Maschinen, die sich auch auf Maschinen mit Künstlicher Intelligenz anwenden lassen.

Menschenrechte

Informatik

Die künstliche Intelligenz ist mit den anderen Disziplinen der Informatik eng verzahnt. Eine Abgrenzung kann anhand der erzielten Ergebnisse versucht werden. Hierzu scheint es sinnvoll, verschiedene Dimensionen von Intelligenz zu unterscheiden:

Die Fähigkeit zur Verarbeitung beliebiger Symbole (nicht nur Zahlen).

Der Aufbau eines inneren Modells der äußeren Welt, eines Selbstmodells, sowie der Beziehung von Selbst und Welt.

Die Fähigkeit zu einer zweckentsprechenden Anwendung des Wissens.

Die Fähigkeit, die im gespeicherten Wissen enthaltenen Zusammenhänge aufzudecken, d. h. logisch schlussfolgern zu können.

Die Fähigkeit zur Verallgemeinerung (Abstraktion) und zur Spezialisierung (d. h. zu Anwendung allgemeiner Zusammenhänge auf konkrete Sachverhalte).

Das Vermögen, erworbenes Wissen und vorhandene Erfahrung auf neue, bisher unbekannte Situationen zu übertragen.

Die Fähigkeit, sich planvoll zu verhalten und entsprechende Strategien zum Erreichen der Ziele bilden zu können.

Anpassungsfähigkeit an verschiedene, u. U. sich zeitlich ändernde Situationen und Problemumgebungen.

Lernfähigkeit, verbunden mit dem Vermögen, partiellen Fortschritt oder Rückschritt einschätzen zu können.

Die Fähigkeit, auch in unscharf bzw. unvollständig beschriebenen oder erkannten Situationen handeln zu können.

Die Fähigkeit zur Mustererkennung (Besitz von Sensoren) und zur aktiven Auseinandersetzung mit der Umwelt (Besitz von Effektoren).

Über ein Kommunikationsmittel von der Komplexität und Ausdrucksfähigkeit der menschlichen Sprache verfügen.

Kritik an der KI-Forschung

Stephen Hawking warnte 2014 vor der KI und sah darin eine Bedrohung für die Menschheit. Durch die KI könnte das Ende der Menschheit eingeleitet werden. Ob die Maschinen irgendwann die Kontrolle übernehmen werden, werde die Zukunft zeigen. Aber bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen.

Im August 2017 forderten 116 Unternehmer und Experten aus der Technologiebranche (u. a. Mustafa Suleyman, Elon Musk, Yoshua Bengio, Stuart Russell, Jürgen Schmidhuber) in einem offenen Brief an die UN, dass autonome Waffen verboten werden sollten bzw. auf die seit 1983 bestehende CCW-Liste gesetzt werden sollen. Die Certain Conventional Weapons sind von der UN verboten und beinhalten unter anderem Chemiewaffen. Nach Schwarzpulver und der Atombombe drohe die dritte Revolution der Kriegsführung. Zitat aus dem Schreiben: „Wenn diese Büchse der Pandora einmal geöffnet ist, wird es schwierig, sie wieder zu schließen" und „Einmal erfunden, könnten sie bewaffnete Konflikte erlauben in einem nie dagewesenen Ausmaß, und schneller, als Menschen sie begreifen können". Terroristen und Despoten könnten die autonomen Waffen nutzen und sogar hacken.

Argumentativ entgegengetreten sind solchen Positionen u. a. Rodney Brooks und Jean-Gabriel Ganascia.

Im Februar 2018 wurde ein Bericht einer Projektgruppe führender Experten im Bereich KI veröffentlicht, der vor möglichen „Bösartige[n] Nutzungen künstlicher Intelligenz" (englischer Originaltitel: „The Malicious Use of Artificial Intelligence") warnt. Beteiligt waren daran unter anderem Forscher der Universitäten von Oxford, Yale und Stanford, sowie Entwickler von Microsoft und Google. Der Bericht nimmt Bezug auf schon existierende Technologien und demonstriert anhand von diversen Szenarien, wie diese von Terroristen, Kriminellen und despotischen Regierungen missbraucht werden könnten. Die Autoren des Berichts fordern daher eine engere Zusammenarbeit von Forschern, Entwicklern und Gesetzgeber im Bereich KI und schlagen konkrete Maßnahmen vor, wie die Gefahren des Missbrauchs verringert werden könnten.

Der Historiker Yuval Noah Harari sagt, „künstliche Intelligenz und Biotechnologie können zerstören, was den Menschen ausmacht." Er warnt vor einem Wettrüsten im Bereich der künstlichen Intelligenz und empfiehlt globale Zusammenarbeit angesichts dieser „existenziellen Bedrohung."

Die ehemalige Google-Teamleiterin Timnit Gebru warnt vor dem und dem Energiebedarf großer Sprachmodelle, was Diskriminierung und Klimakrise verschärfen könnte.

Vorschläge zum Umgang mit KI

Der Präsident von Microsoft, Brad Smith schlug vor, einen Verhaltenskodex aufzustellen, wie etwa eine Digitale Genfer Konvention, um Risiken der künstlichen Intelligenz zu verringern.

Der Deutsche Bundestag hat am 28. Juni 2018 eine Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz - Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche Potenziale eingesetzt. Am 28. Oktober 2020 hat die Kommission ihren Abschlussbericht vorgelegt. Künstliche Intelligenz sei demnach die nächste Stufe der Digitalisierung. Unter dem Leitbild einer „menschenzentrierten KI" wird eine „demokratische Gestaltung" der Entwicklung gefordert, so dass KI-Anwendungen vorrangig auf das Wohl und die Würde der Menschen ausgerichtet seien und einen gesellschaftlichen Nutzen bringen. Um einer Diskriminierung von Menschen entgegenzuwirken „braucht es, wenn KI über Menschen urteilt, einen Anspruch auf Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen, damit eine gerichtliche Überprüfung automatisierter Entscheidungen möglich ist".

2021 veröffentlichte die EU-Kommission einen Vorschlag über eine KI-Verordnung über die derzeit verhandelt wird.

Im März 2023 wurde ein u. a. von Elon Musk unterstützter Aufruf zu einer 6-monatigen KI-Entwicklungspause veröffentlicht.

Verbreitung von KI in Deutschland

Das KI-Observatorium

Mit dem Observatorium Künstliche Intelligenz in Arbeit und Gesellschaft (kurz: KI-Observatorium), einem Projekt der Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft, fokussiert das Bundesministerium für Arbeit und Soziales die Frage nach den Auswirkungen von KI auf Arbeit und Gesellschaft. Das KI-Observatorium agiert an der Schnittstelle zwischen Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft; es fungiert als Wissensträger und Impulsgeber. Das KI-Observatorium hat die Aufgabe, Effekte von KI in der Arbeitswelt frühzeitig zu antizipieren und Handlungsbedarfe aufzuzeigen. Auf diese Weise leistet die im März 2020 gestartete Arbeitseinheit einen Beitrag zur Realisierung der in der KI-Strategie der Bundesregierung formulierten Ziele - etwa zum sicheren und gemeinwohlorientierten Einsatz von KI. Darüber hinaus soll das KI-Observatorium mithilfe von Dialog- und Beteiligungsformaten unterschiedliche gesellschaftliche Akteure im Umgang mit künstlicher Intelligenz befähigen und bestärken.

Die konkreten Aufgabenschwerpunkte des Observatoriums sind in den fünf Handlungsfeldern festgehalten:

Technologie-Foresight und Technikfolgenabschätzung

KI in der Arbeits- und Sozialverwaltung

Ordnungsrahmen für KI/soziale Technikgestaltung

Aufbau internationaler und europäischer Strukturen

Gesellschaftlicher Dialog und Vernetzung

Darstellung in Film und Literatur

In der Renaissance wurde der Begriff des Homunculus geprägt, eines künstlichen Miniaturmenschen ohne Seele. Im 18. und 19. Jahrhundert erschienen in der Literatur menschenähnliche Automaten, beispielsweise in E. T. A. Hoffmanns Der Sandmann und Jean Pauls Der Maschinenmann.

Im 20. und 21. Jahrhundert greift die Science-Fiction in Film und Prosa das Thema mannigfach auf. 1920 prägte der Schriftsteller Karel Čapek den Begriff „Roboter" in seinem Bühnenstück ; 1926 thematisierte Fritz Lang in Metropolis Roboter, welche die Arbeit der Menschen übernehmen.

Beispiele (Auswahl Filme)

Beispiele (Auswahl Videospiele)

Soziale Auswirkungen

Der amerikanische Unternehmer Elon Musk prognostiziert, dass es zukünftig immer weniger Erwerbsarbeit geben werde, die nicht von einer Maschine besser und günstiger gemacht werden könne, weshalb immer weniger Arbeitskräfte benötigt würden. Durch die weitgehend maschinelle Produktion würden die Produkte und Dienstleistungen sehr billig werden. In diesem Zusammenhang unterstützt er die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens. Der Physiker Stephen Hawking meinte: Bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen. Microsoft-Gründer Bill Gates sieht die Entwicklung ähnlich. Er fordert eine Robotersteuer, um die sozialen Aufgaben der Zukunft bewältigen zu können.

Die Informatikerin Constanze Kurz erklärte in einem Interview, technischen Fortschritt habe es schon immer gegeben. Jedoch vollzog sich der technische Wandel in der Vergangenheit meist über Generationen, so dass genug Zeit blieb, sich für neue Aufgaben auszubilden. Heute verlaufe der technische Wandel innerhalb von wenigen Jahren, so dass die Menschen nicht genug Zeit hätten, sich für neue Aufgaben weiterzubilden. Der Sprecher des Chaos Computer Clubs, Frank Rieger, warnte in verschiedenen Publikationen (z. B. dem Buch Arbeitsfrei) davor, dass durch die beschleunigte Automatisierung vieler Arbeitsbereiche in naher Zukunft immer mehr Menschen ihre Beschäftigung verlieren würden (z. B. LKW-Fahrer durch selbstfahrende Autos). Darin bestehe unter anderem eine Gefahr der Schwächung von Gewerkschaften, die an Mitgliedern verlieren könnten. Rieger plädiert daher für eine „Vergesellschaftung der Automatiserungsdividende", also einer Besteuerung von nichtmenschlicher Arbeit, damit durch das Wachstum der Wirtschaft in Form eines Grundeinkommens auch der allgemeine Wohlstand wächst und gerecht verteilt wird.

Wissenschaftler der Universität Oxford haben in einer Studie im Jahr 2013 eine Vielzahl von Jobs auf ihre Automatisierbarkeit überprüft. Dabei unterteilten die Wissenschaftler die Jobs in verschiedene Risikogruppen. 47 Prozent der betrachteten Jobs in den USA wurden in die höchste Risikogruppe eingeteilt, d. h., dass für diese Jobs die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass innerhalb der nächsten ein oder zwei Jahrzehnte (Stand 2013) die nötige Technologie entwickelt wird, um sie automatisieren zu können. Die Studie macht jedoch keine Aussage dazu, wie viele Jobs tatsächlich automatisiert werden, da nur die technologischen Entwicklungen und keine weiteren Faktoren betrachtet werden. Ein solcher Faktor wäre zum Beispiel die Höhe der Kosten, also ob eine Automatisierung teurer wäre als das Gehalt für einen menschlichen Arbeiter.

Jürgen Schmidhuber antwortete auf die Frage, ob KIs uns bald den Rang ablaufen werden bzw. ob wir uns Sorgen um unsere Jobs machen müssten: „Künstliche Intelligenzen werden fast alles erlernen, was Menschen können - und noch viel mehr. Ihre neuronalen Netzwerke werden aus Erfahrung klüger und wegen der sich rasch verbilligenden Hardware alle zehn Jahre hundertmal mächtiger. Unsere formelle Theorie des Spaßes erlaubt sogar, Neugierde und Kreativität zu implementieren, um künstliche Wissenschaftler und Künstler zu bauen." und „Alle fünf Jahre wird das Rechnen 10-mal billiger. Hält der Trend an, werden kleine Rechner bald so viel rechnen können wie ein menschliches Gehirn, 50 Jahre später wie alle 10 Milliarden Hirne zusammen." Als Konsequenz aus der aus seiner Sicht unabwendbar fortschreitenden Automatisierung und dem damit einhergehenden Wegfall von Erwerbsarbeitsplätzen sieht Schmidhuber die Notwendigkeit eines Bedingungslosen Grundeinkommens. „Roboterbesitzer werden Steuern zahlen müssen, um die Mitglieder unserer Gesellschaft zu ernähren, die keine existenziell notwendigen Jobs mehr ausüben. Wer dies nicht bis zu einem gewissen Grad unterstützt, beschwört geradezu die Revolution Mensch gegen Maschine herauf."

Mark Zuckerberg äußerte bei einer Rede vor Harvard-Absolventen, dass die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens notwendig sei. Es könne etwas nicht mehr in Ordnung sein, wenn er als Harvard-Abbrecher innerhalb weniger Jahre Milliarden machen könne, während Millionen von Uni-Absolventen ihre Schulden nicht abbezahlen könnten. Es bräuchte eine Basis, auf der jeder innovativ und kreativ sein könne.

Der Zukunftsforscher Lars Thomson prognostizierte im November 2017 für die nächsten 10 Jahre gewaltige Umbrüche in Technologie, Arbeit, Werten und Gesellschaft. Im Jahr 2025 könne ein Haushalts-Roboter den Frühstückstisch decken, Fenster putzen, Pflegedienste übernehmen usw. wodurch Arbeitsplätze vernichtet würden. Heute schon gebe es 181 Firmen weltweit, die an klugen Robotern arbeiten. Der Preis eines solchen Roboters betrage heute etwa 20.000 Euro. Der Markt der künstlichen Intelligenz werde in wenigen Jahren größer sein als der Automobilmarkt. Wie schnell 10 Jahre vergingen, würde man sehen, wenn man 10 Jahre zurückblicke, als das erste Smartphone auf den Markt kam. Er bedauert, dass in unserer Gesellschaft kaum jemand diese Entwicklung erkenne, die unsere Gesellschaft komplett verändern werde. In Hotels würden in 10 Jahren Roboter die Arbeiten der heutigen Zimmermädchen übernehmen. Der Vorteil für den Hotelmanager: Der Roboter wolle keinen Lohn, keine freien Tage, müsse nicht versteuert und versichert werden. Der Nachteil: Der Staat erhalte keine Steuern mehr und die Menschen seien arbeitslos. Deshalb werde man nicht an einem bedingungslosen Grundeinkommen und der Einführung einer Robotersteuer vorbeikommen. Thomson sieht die Gefahr einer Spaltung der Gesellschaft, wenn das Tempo der Veränderung die Wandlungsfähigkeit der Menschen übersteige. Gleichzeitig werde die KI den Menschen von der Arbeit befreien. Die Gesellschaft müsse Leitplanken für die KIs definieren.

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), das zur Bundesagentur für Arbeit gehört, hat in einer Studie von 4/2018 dargelegt, welche menschliche Arbeit in Deutschland von Maschinen ersetzt werden kann. Die Studie kommt zum Ergebnis, dass im Jahr 2016 25 Prozent der bezahlten menschlichen Tätigkeiten von Maschinen hätten erledigt werden können, was etwa 8 Millionen Arbeitsplätzen in Deutschland entspricht. Eine frühere Studie kam für das Jahr 2013 noch auf einen Wert von 15 Prozent. Am stärksten betroffen mit etwa 83 Prozent sind Fertigungsberufe aber auch unternehmensbezogene Dienstleistungsberufe mit 60 Prozent, Berufe in der Unternehmensführung und -organisation mit 57 Prozent, Berufe in Land- und Forstwirtschaft und Gartenbau mit 44 Prozent usw. Im Vergleich von 2013 zu 2016 sind besonders stark Logistik- und Verkehrsberufe gestiegen (von 36 auf 56 Prozent), ein Bereich, in dem in Deutschland etwa 2,4 Millionen Menschen beschäftigt sind. Insgesamt geht die Studie davon aus, dass in naher Zukunft 70 Prozent der menschlichen bezahlten Tätigkeiten von Maschinen übernommen werden könnten. Maschinen könnten z. B. übernehmen: Wareneingangskontrolle, Montageprüfung, Kommissionierung, Versicherungsanträge, Steuererklärungen usw. Die Techniken, die diese Veränderungen vorantreiben seien: künstliche Intelligenzen, Big Data, 3D-Druck und virtuelle Realität. Auch wenn es nicht zu Entlassungen kommen würde, so müssten Mitarbeiter zumindest mit starken Veränderungen in ihrem Berufsbild und damit starkem Umlernen rechnen. Es würden auch neue Berufsfelder entstehen. Auch werde nicht alles, was heute schon möglich ist, auch umgesetzt und schon gar nicht sofort. Ein Faktor für diese Verzögerung seien ethische und rechtliche Aspekte aber auch die hohen Kosten der Automatisierung. Nicht immer sei die künstliche Intelligenz billiger als die menschliche Intelligenz.

In einem Gastbeitrag im Februar 2018 meinte der SAP-Chef Bill McDermott, dass sich die Menschen fürchten würden vor den Veränderungen, die eine Welt mit Robotern und KIs mit sich bringt. Ein erster Meilenstein sei der Sieg der Maschine Deep Blue über den amtierenden Schachweltmeister Gary Kasparov im Jahr 1997 gewesen. Ein weiterer Meilenstein sei der Sieg der Maschine Watson über den Menschen in der Quiz-Show Jeopardy im Jahr 2011 gewesen. Und der nächste große Schritt waren dann die Siege von AlphaGo und seinen Nachfolgern AlphaGo Zero und AlphaZero im Jahr 2016 und 2017. Die tiefgreifenden Veränderungen, die KI auch am Arbeitsplatz mit sich bringen würden, seien heute nun in aller Munde. Um etwaige negative Auswirkungen der neuen Techniken auf die Gesellschaft zu vermeiden, verlangte es nun eine durchdachte Planung. Behörden, Privatwirtschaft und Bildungswesen müssten zusammenarbeiten, um junge Menschen die Fähigkeiten zu vermitteln, die diese in der digitalen Wirtschaft benötigen. Umschulungen und lebenslanges Lernen seien heute die neue Normalität. Jobs würden nicht komplett von Maschinen ersetzt werden, sondern meist in Teilbereichen. Es würden auch viele neue Jobs entstehen. Die wirtschaftliche Entwicklung würde durch die KI befeuert werden. Man rechne für 2030 mit einer Wertschöpfung in dem Bereich von 16 Billionen US-Dollar und einem Wachstum des Bruttoinlandsprodukts um 26 Prozent. Durch die Automatisierung könnten Unternehmen zukünftig jährlich 3 bis 4 Billionen US-Dollar einsparen.

Konferenzen zu Künstlicher Intelligenz

Filmische Dokumentationen

Ingo Boersch, Jochen Heinsohn, Rolf Socher: Wissensverarbeitung - Eine Einführung in die Künstliche Intelligenz. Elsevier, 2006, ISBN 3-8274-1844-5.

Stefan Buijsman: Ada und die Algorithmen. Wahre Geschichten aus der Welt der künstlichen Intelligenz. C.H.Beck, München 2021, ISBN 978-3-406-77563-5 (236 S., niederländisch: AI - Alsmaar intelligenter. Een kijkjeachter de beeldschermen. Amsterdam 2020. Übersetzt von Bärbel Jänicke).

Görz, Rollinger, Schneeberger (Hrsg.): Handbuch der Künstlichen Intelligenz. 5. Auflage. Oldenbourg, 2013, ISBN 978-3-486-71979-6.

Künstliche Intelligenz : Die Revolution der Roboter. Bild der Wissenschaft Sommer 2019, 99 Seiten, Konradin Mediengruppe, .

Nils Nilsson: The quest for artificial intelligence. A history of ideas and achievements. Cambridge UP, 2010. Deutschsprachige Ausgabe:Nils J. Nilsson: Die Suche nach Künstlicher Intelligenz - Eine Geschichte von Ideen und Erfolgen. 1. Auflage. AKA, Berlin 2014, ISBN 978-3-89838-665-4 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).

Roger Penrose: Schatten des Geistes. Wege zu einer neuen Physik des Bewußtseins. Übersetzung aus dem Englischen Shadows of the Mind. Heidelberg 1995.

David L. Poole, Alan K. Mackworth: Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. 2. Auflage. Cambridge University Press, 2017, ISBN 978-1-107-19539-4.

Stuart J. Russell, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. Pearson Studium, 2004, ISBN 3-8273-7089-2. (Originaltitel: „Artificial Intelligence: A Modern Approach", deutsche Übersetzung der 2. Auflage)

Deutsch

Englisch

Einzelnachweise

Nils J. Nilsson: The Quest for Artificial Intelligence. A History of Ideas and Achievements. Cambridge University Press, New York 2009. (amerikanisches Englisch)

Künstliche Intelligenz. (PDF) In: https://www.dfki.de/. Bitkom e. V. und Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz, 2017, S. 28, abgerufen am 18. Juli 2021.

Nick Bostrom: Superintelligenz. Szenarien einer kommenden Revolution. Suhrkamp, Frankfurt am Main. 2016, S. 50 f.

Daniela Hernandez: Microsoft Challenges Google's Artificial Brain With 'Project Adam'. In: 14. Juli 2014, abgerufen am 5. August 2014 (englisch).

Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee: On Intelligence. Owl Books, 2005, ISBN 0-8050-7853-3, S.89.

Mark A. Bedau: Artificial life: organization, adaptation and complexity from the bottom up. In: Department of Philosophy, ReedCollege, 3023 SE Woodstock Blvd., Portland OR 97202, USA (Hrsg.): Trends in Cognitive Sciences. Band7, Nr.11. Portland, OR, USA November 2003 (reed.edu [PDF; abgerufen am 12. März 2019]).

Wolfgang Banzhaf, Barry McMullin: Artificial Life. In: Grzegorz Rozenberg, Thomas Bäck, Joost N. Kok (Hrsg.): Handbook of Natural Computing. Springer, 2012, ISBN 978-3-540-92909-3.

Marco Lippi, Paolo Torroni: Argumentation Mining: State of the Art and Emerging Trends. In: ACM Transactions on Internet Technology. Band16, Nr.2, 20. April 2016, ISSN , S.1-25, doi:acm.org [abgerufen am 11. März 2021]).10.1145/2850417 (

Lukas Staffler, Oliver Jany: Künstliche Intelligenz und Strafrechtspflege - eine Orientierung. In: Zeitschrift für Internationale Strafrechtsdogmatik. Band2020, S.164-177 (zis-online.com [PDF]).

Bernd Mewes: KI-gesteuertes Marketing: Zalando streicht 250 Arbeitsplätze. In: Heise online. 10. März 2018. Abgerufen am 13. März 2018.

Klaus Breuer: Computerspiele programmieren: Künstliche Intelligenz für künstliche Gehirne. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München 2012, ISBN 978-3-486-71789-1.

Matthias Kreienbrink: Künstliche Intelligenz: Das Spiel weiß, was du tun wirst. In: Zeit Online. 11. Dezember 2017 (zeit.de [abgerufen am 16. März 2018]).

Georgios N. Yannakakis, Julian Togelius: Artificial Intelligence and Games. 2018, doi:10.1007/978-3-319-63519-4 (springer.com [abgerufen am 22. Dezember 2018]).

Eike Kühl: Künstliche Intelligenz: Jetzt besiegt sie auch noch Profigamer. In: Zeit Online. 19. August 2017 (zeit.de [abgerufen am 16. März 2018]).

Schmidhuber: "Unsere Roboter zeigen Gefühle" 1. Oktober 2017.

Tomislav Bezmalinovic: Google will Computern das Komponieren und Witzemachen beibringen. (Nicht mehr online verfügbar.) Mixed Reality News & Podcast, 4. September 2017, archiviert vom am 4. Januar 2019 ; abgerufen am 12. März 2019.

https://www.facebook.com/stern: Ein Bild des Papstes geht viral - und zeigt, warum wir unseren Augen schon jetzt nicht mehr trauen können. 28. März 2023, abgerufen am 26. Mai 2023.

Tim W. Dornis: Der Schutz künstlicher Kreativität im Immaterialgüterrecht. Hrsg.: Joachim Bornkamm, Ansgar Ohly. GRUR 2019, 1252. Beck-Verlag.

Priya Donti, Lynn Kaack, David Rolnick und Emma Strubell: Künstliche Intelligenz und Klimawandel Wie KI mit den Klimaschutzzielen vereinbart werden kann (PDF), Berlin, Mai 2021, Creative-Commons-Lizenz CC-BY-NC-SA 4.0

Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Aus: Mind No. 236. Oktober 1950.

Roboter müssen Steuern zahlen Interview mit Jürgen Schmidhuber In: wiwo.de, 31. Januar 2016.

Franz-Josef Hücker: Die Pygmalion-Mythologie in der Psychotherapie. In: Psychotherapie Forum. Vol. 16, Nr. 3, 2008, (Springer), (Wien), S. 128-135.

Vgl. Hubert Dreyfus: In-der-Welt-sein und Weltlichkeit: Heideggers Kritik des Cartesianismus. In: Thomas Rentsch: Sein und Zeit. Akademie Verlag, Berlin 2001, S. 69ff.

Hilal Kalafat: Physiker warnt vor künstlicher Intelligenz. In: Handelsblatt. 3. Dezember 2014.

Stephen Hawking warnt vor Künstlicher Intelligenz ( vom 18. Juli 2015 im Webarchiv archive.today)

Gero von Randow: Künstliche Intelligenz: Zu intelligent fürs Leben. In: 14. September 2017, abgerufen am 27. September 2017.

Roboter können keine Moral. Warum das Gerede von superintelligenten, allmächtigen Maschinen nur ein großes Ablenkungsmanöver ist. In: Die Zeit, 18. Juni 2020, S. 32.

Peter Dabrock: Wir sollten auf klassische Bildung setzen. In: Aufbruch Künstliche Intelligenz - Was sie bedeutet und wie sie unser Leben verändert. Google LLC, SZ Scala GmbH, 2018, S. 34.

Deutscher Bundestag - Enquete-Kommission „Künstliche Intelligenz". (Nicht mehr online verfügbar.) Archiviert vom am 31. Oktober 2020 ; abgerufen am 19. November 2022.

PwC: Künstliche Intelligenz in Unternehmen. 2019 (pwc.de [PDF]).

Die 5 Handlungsfelder des KI-Observatoriums. (Nicht mehr online verfügbar.) Archiviert vom am 25. Juni 2020 ; abgerufen am 22. Juni 2020.

Xanke, Bärenz, S. 38.

Xanke, Bärenz, S. 39.

Frank Rieger, Constanze Kurz: Arbeitsfrei: Eine Entdeckungsreise zu den Maschinen, die uns ersetzen.

Presseagentur APA/sda: Roboter-Forscher befürwortet bedingungsloses Grundeinkommen. In: diepresse.com, 15. Januar 2017; abgerufen am 7. April 2017.

Mark Zuckerberg erklärt, warum jeder ein bedingungsloses Grundeinkommen erhalten sollte. ( vom 12. Oktober 2017 im Internet Archive) businessinsider.de, 26. Mai 2017; abgerufen am 15. Oktober 2017.

Matthias Bastian: Google-Chef: Künstliche Intelligenz „wichtiger als Feuer und Elektrizität" ( vom 23. Januar 2018 im Internet Archive), vrodo.de vom 20. Januar 2018.

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Dieser Artikel scheint mehr als ein Lemma zu behandeln, geht auf einen Teilaspekt des Themas zu ausführlich ein oder ist unüberschaubar lang. Es wird darum eine Auslagerung eines Teils des Textes in einen anderen oder in einen neuen Artikel vorgeschlagen. ( Begründung und Diskussion hier.)

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ChatGPT überrascht die Technik-Branche und bietet eine künstliche Intelligenz, die Texte schreiben kann. Welche Firma und welcher Gründer stecken dahinter?

San Francisco - Seit einigen Wochen ist die Text AI ChatGPT in aller Munde. Mit der künstlichen Intelligenz lassen sich Texte aller Art innerhalb von Sekunden schreiben. Tausende Fans stürzen sich bereits auf die AI. Doch wer steckt eigentlich hinter ChatGPT und welche Firma hat das Produkt auf den Markt gebracht? Wir stellen euch den Gründer und die Firma im Detail vor.

Chat GPT: Firma OpenAI steckt hinter Text-AI - Unterstützt von Elon Musk

Das ist die Firma hinter Chat GPT: Das US-amerikanische Unternehmen OpenAI steckt hinter ChatGPT. Die Firma hat sich auf die Erforschung künstlicher Intelligenz spezialisiert und existiert seit 2015. OpenAI ist eine Open-source non-profit-Organisation, die bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz maßgeblich beteiligt sein möchte. Die Firma ist so konzipiert, dass sie gegenüber ihren Geldgebern komplett unabhängig ist und keinerlei Interessen der Investoren vertreten muss.

Die Strategie von OpenAI ist, dass man künstliche Intelligenz möglichst vielen Personen zur Verfügung stellen möchte, damit KI-Systeme nicht missbräuchlich von einem kleinen Teil der Menschheit verwendet werden kann.

OpenAI hat bereits mehrere Produkte rund um künstliche Intelligenz auf den Markt gebracht. Dazu zählen:

OpenAI Gym: Eine Plattform, die sich mit bestärkendem Lernen für künstliche Intelligenz beschäftigt

OpenAI Five: Ein System, was aus kooperierenden KI-Systemen besteht, die erstmalig zusammen antreten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.

GPT-2: Eine KI, die englischsprachige Texte eigenständig vervollständigen kann und teilweise nicht von menschlichen Texten unterschieden werden können.

GPT-3: Eine Weiterentwicklung von GPT-2, was erstmalig auch für kommerzielle Zwecke verwendet werden konnte.

DALL-E: Ein System, das aus Texteingaben eigene, fotorealistische Bilder erstellen kann. Hier werden Bilderkennung und Computerlinguistik miteinander verbunden. Mehr dazu gibt es hier: DALL-E Mini: Hier die geniale Grafik-AI selber ausprobieren und testen

ChatGPT Gründer: Sam Altmann als genialer Kopf hinter der Text-AI

Das ist der Gründer von ChatGPT: Gegründet wurde OpenAI unter anderem von Sam Altmann und Tesla-Chef Elon Musk. Letzterer ist allerdings im Februar 2018 aus dem Unternehmen ausgetreten, da er Interessenkonflikte bei der Entwicklung im Bereich KI vermeiden wollten. Das liegt daran, dass auch sein Unternehmen Tesla bei der Entwicklung von KIs beteiligt ist.

Mittlerweile ist nur noch Sam Altmann alleiniger Vorsitzender von OpenAI. Der 37-jährige Amerikaner studierte Informatik an der Stanford University und gründete schon im Alter von 20 Jahren ein Softwareunternehmen, das Apps für Smartphones entwickelte.

Schon früh erkannte Altmann das Potenzial künstlicher Intelligenz. So sprach er von einer KI-Revolution in den 2020er-Jahren. Außerdem denkt er, dass KI in Zukunft fast alle menschlichen Arbeiten verrichten kann. Dazu sagt er auch: „ Der technologische Fortschritt, den wir in den nächsten 100 Jahren machen, wird weitaus größer sein als alles, was wir gemacht haben, seit wir das Feuer kontrolliert und das Rad erfunden haben."

Weitere Gründer von OpenAI sind Greg Brockmann (aktuell Präsident der Firma) und Ilya Sutskever (aktuell Chefentwickler). Dazu hatten aber auch noch weitere Personen, wie etwa LinkedIn-Gründer Reid Hoffmann und PayPal-Gründer Peter Thiel ihre Finger im Spiel.

Falls ihr auch mal Chat GPT ausprobieren möchtet, geht es hier zum Login: ChatGPT: Hier gehts zum Login zur genialen Text-KI - funktioniert auch auf Deutsch

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ChatGPT: Gründer und Firma - Sam Altman ist Erfinder der genialen Text-KI von OpenAI

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ChatGPT überrascht die Technik-Branche und bietet eine künstliche Intelligenz, die Texte schreiben kann. Welche Firma und welcher Gründer stecken dahinter? San Francisco - Seit einigen Wochen ist die Text AI ChatGPT in aller Munde. Mit der künstlichen Intelligenz lassen sich Texte aller Art innerhalb von Sekunden schreiben.

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August 2023 Update - AI Writing Check is no longer available

👋 Educators, we have taken down AI Writing Check because the new versions of Generative AI tools are too sophisticated for detection by AI. When we launched this tool in January 2023, the only Generative AI tool available was ChatGPT. There are now a series of different tools available, and each of these tools is being upgraded weekly. As these tools make their AI more complex, the AI text output becomes more varied, and it becomes more difficult for algorithms to detect whether a piece of writing was generated by AI.

As a result, OpenAI has taken down their algorthim. We were hosting the algorthim created by OpenAI, and we are now taking this algorthim down as well.

However, there is an alternative approach for educators to understand their students' writing: check the version history. We recommend this piece, by Dave Sayers, that describes this approach:
"[The] answer lies in a somewhat obscure feature of Google Drive: the "version history". Pick any file you've worked on in Google Drive, then click on File > Version History > See Version History, and you'll be presented with a detailed log of all changes made to that file. If it's been edited by different people, you'll also see which user made each change. Microsoft Office seems to have a similar feature, too. Click into the details in that log and you'll see every little sentence you added, every typo you corrected, every awkward passage you rephrased or deleted. It's really remarkably useful as a writing aid, not to mention a way to recover stuff you actually wish you hadn't deleted. But it also leaves a very particular - and very human - trail of writing.If a student actually does the writing themselves, they will similarly write things, move things around, add bits, delete bits; all the usual meandering manoeuvres of human writing. And all of that will appear in the version history, indelibly timestamped and tagged per user. If, on the other hand, it was written for them - either by a machine or indeed by an old-fashioned human ghostwriter - then they would receive a completed text, which they could then only copy and paste all at once into the document. Even if they went to the trouble of manually typing out a provided text, the version history would simply show them typing it out word by word from start to finish. No human writes that way." Read Dave Sayers piece: A simple hack to ChatGPT-proof assignments using Google Drive

Educators, we created a toolkit to help you talk about AI plagiarism with your students

With the introduction of this new technology, students are curious about how to use it. We believe that if students use AI tools as research tools, and properly cite it as a source, it can help students learn about new ideas. However, when students pass off AI generated writing as their own, they are not engaging in the critical process of building their own writing skills. To help you set the right expectations with your students and navigate these conversations, we created a toolkit.

Toolkit for Addressing AI Plagiarism

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We created AI Writing Check to support strong writing education for students

Quill.org & CommonLit are nonprofit educational technology organizations dedicated to helping 3rd - 12th grade students become stronger writers. Quill.org provides writing activities that use AI to provide students with immediate feedback and coaching, enabling them to continually revise their work and build their skills. CommonLit provides interactive reading and writing activities, and a full English Language Arts curriculum to support literacy development in grades 6-12.

Quill.org and CommonLit deeply believe that every student needs to be a strong writer to succeed in school and careers, and technology can help build these writing skills. To achieve this mission, both of our nonprofits provided our activities for free to all educators and students.

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Funders, technologists, and journalists: support our mission to build writing skills for millions of underserved students

As nonprofit, open-source organizations, we are funded by donors who support our missions to build reading, writing, and critical thinking skills. Technologists, support Quill.org and CommonLit's open source initiatives. Journalists, reach out to learn more about our impact on students.

Nonprofit foundations, reach out to learn more about our organizations impact underserved students

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AI Writing Check is a free service developed by Quill.org and CommonLit.org to enable educators to check if a piece of writing submitted by a student was written by the AI tool ChatGPT.

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KI Texte erkennen - Diese 12 Tools habe ich getestet

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Mit der zunhemenden Zahl an KI-Text-Tools wird es immer einfacher Inhalte zu erzeugen. Ich habe verschiedene Tools getestet um diese zu erkennen.

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Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt wurden, können aus SEO-Sicht problematisch sein. Mit speziellen Tools lassen sich automatisch erzeugte Inhalte erkennen. Das funktioniert sogar für deutschsprachige Texte.

Automatisch erstellte Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) entstanden sind, finden in letzter Zeit zunehmend Verbreitung. Die Algorithmen und Tools zum Erzeugen solcher Texte haben sich mit den Jahren stetig weiterentwickelt, so dass sich die daraus resultierenden Inhalte zumindest auf den ersten Blick nicht mehr von Texten unterscheiden lassen, die von Menschen geschrieben wurden.

Aus SEO-Sicht können KI-Texte problematisch sein. Google hat im Zusammenhang mit dem Helpful Content Update klargestellt, dass Inhalte "Von Menschen für Menschen" erstellt werden sollten. Zwar hat Google das zuletzt relativiert und erklärt, dass KI-erzeugte Texte nicht grundsätzlich schlecht seien, doch bedarf es dazu einer anschließenden Überprüfung der Texte durch Menschen.

Websites mit zu vielen automatisch erstellten Inhalten wurden von Google zuletzt deutlich abgestraft - sowohl im Zuge des Helpful Content Updates als auch im Zusammenhang mit dem Spam Update vom Oktober.

Ein Beispiel für eine Website, die fast ihren kompletten Suche-Traffic verloren hat, postete SEO Brodie Clark auf Mastodon:

Doch wie lassen sich per KI erzeugte Inhalte zuverlässig erkennen? Dafür lassen sich spezielle Tools verwenden. Sie ermöglichen die Eingabe eines Textes und liefern danach eine Einschätzung für die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Text maschinell erzeugt oder von einem Menschen geschrieben wurde. SEO Glenn Gabe hat zwei dieser Tools in einem Blogpost vorgestellt.

Writer's AI Content Detector Tool

Dieses Tool stammt praktischerweise von einem Anbieter, der auch ein Tool zum automatischen Erstellen von Inhalten im Programm hat. Auf der Webseite des Tools gibt es ein einfaches Textfeld. Dort kann der zu prüfende Text eingegeben werden. Danach erhält man eine Auskunft darüber, ob der Text automatisch oder von einem Menschen geschrieben wurde.

Der nachfolgende Screenshot zeigt das Ergebnis für einen von einem Menschen geschriebenen Text:

Im nächsten Beispiel sieht man das Ergebnis für einen automatisch erzeugten Text, der mithilfe eines KI-Tools geschrieben wurde:

Huggingface GPT-2 Output Detector

Dieses Tool funktioniert auf ähnliche Weise. Auch hier gibt es ein Textfeld, in welches der zu analysierende Text eingetragen werden kann. Huggingface ist eine bekannte Community und Plattform für Maschinelles Lernen.

Das Ergebnis der Textanalyse erscheint unmittelbar nach dem Start. Für einen von Menschen geschriebenen Text sieht es in etwa so aus:

Für einen automatisch erzeugten Text erhält man ein Ergebnis wie dieses:

Fazit

Beide Tools haben den automatisch erzeugten Text zuverlässig erkannt. Dieser Text mutet beim ersten Durchlesen durchaus so an, als könne er von einem Menschen verfasst worden sein. Allerdings gibt es offenbar eindeutige Merkmale, aus denen sich algorithmisch ihre Herkunft erkennen lässt.

Schön ist, dass beide Tools nicht nur für englischsprachige Texte funktionieren, sondern zum Beispiel auch für Deutsch.

Deutlich wird dabei aber auch, dass Google automatisch erzeugte KI-Texte mit großer Wahrscheinlichkeit erkennen dürfte. Das zeigen die Ergebnisse der Tools. Es wäre also aus SEO-Sicht gefährlich, auf einer Website auf KI-Inhalte zu setzen, ohne sie zumindest von Menschen überprüfen und optimieren zu lassen.

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Zwei Tools zeigen, welche Texte automatisch per KI erzeugt wurden

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Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt wurden, können aus SEO-Sicht problematisch sein. Mit speziellen Tools lassen sich automatisch erzeugte Inhalte erkennen. Das funktioniert sogar für deutschsprachige Texte. Automatisch erstellte Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) entstanden sind, finden in letzter Zeit zunehmend Verbreitung.

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To see the full schema and try examples yourself, check out our API documentation.

Our classifier returns a document-level score completely_generated_prob that specifies the probability the entire document was AI-generated. We would recommend using this score when deciding whether or not there is a significant use of AI in generating the text.n our validation dataset, here is how the results change when you set all documents with completely_generated_prob under the threshold as human, and above as AI:

At a threshold of 0.88, 85% of AI documents are classified as AI, and 99% of human documents are classified as human

At a threshold of 0.5, 96% of AI documents are classified as AI, and 96% of human documents are classified as human

We recommend using a threshold of 0.88 or higher to minimize the number of false positives, as we think it is currently more harmful to falsely detect human writing as AI than vice versa.

Additionally, we highlight sentences that been detected to be written by AI. API users can access this highlighting through the highlight_sentence_for_ai field. The sentence-level classification should not be soley used to indicate that an essay contains AI (such as ChatGPT plagiarism). Rather, when a document gets a MIXED or AI_ONLY classification, the highlighted sentence will indicate where in the document we believe this occurred.

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GPTZero | The Trusted AI Detector for ChatGPT, GPT-4, & More

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Covered by >100 media outlets, GPTZero is the most advanced AI detector for ChatGPT, GPT-4, Bard. Check up to 50000 characters for AI plagiarism in seconds.

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Top 10 ChatGPT-Befehle für dein Studium (kontrovers) 🤖

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So geht's: Hausarbeit oder Referat von ChatGPT schreiben lassen

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ZDF heute zum Thema Bildung, KI, Mathe-Youtuber usw.

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ZDF heute zum Thema Bildung, KI, Mathe-Youtuber usw.

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ChatGPT: KI-Expertin und Mathe-YouTuber über Zukunft von Bildung, Arbeit & Freizeit | ZDFheute live

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Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz sind außergewöhnliche Vorträge, die inspirieren, aber auch zum kritischen Nachdenken anregen. TED wurde als Konferenz im Jahr 1984 vom Architekten Richard Saul Wurman ins Leben gerufen, der Technologie-Entwickler mit Designern und anderen Vordenkern in Kontakt bringen wollte. Heute ist TED (Abkürzung für Technology, Entertainment, Design) vor allem durch die TED-Talks-Website bekannt, auf der die besten Vorträge als Kurz-Videos kostenlos ins Netz gestellt werden. TED, vergleichbar mit dem europäischen Weltwirtschaftsforum in Davos, ist eines der renommiertesten Foren für den Austausch über Sektoren und interdisziplinäre Grenzen hinweg. So gibt es auch ein großes Archiv an Vorträgen über Künstliche Intelligenz.
Hier ist eine Liste der Top 12 TED Talks, die sich um KI-Technologie drehen, kuratiert von Michael Katzlberger.

1. Was passiert, wenn unsere Computer schlauer werden als wir selbst?
Referent: Nick Bostrom
Künstliche Intelligenz wird sprunghaft intelligenter. Und noch in diesem Jahrhundert - denken manche Forscher - könnte eine KI so "intelligent" sein wie ein Mensch. Und dann, sagt Nick Bostrom, wird sie uns überholen. Diesen Zeitpunkt nennt man " Singularität". Der Philosoph und Transhumanist Bostrom, Autor der Meisterwerks " Superintelligenz: Szenarien einer kommenden Revolution ", fordert uns auf, intensiv über die Welt nachzudenken, die wir gerade gestalten, angetrieben von denkenden Maschinen. Werden unsere intelligenten Maschinen helfen, die Menschheit und unsere Werte zu bewahren - oder werden sie ihre eigenen Werte haben?

2. Haben Sie keine Angst vor intelligenten Maschinen. Arbeiten Sie mit ihnen!
Referent: Garri Kasparow

"Wir müssen uns unseren Ängsten stellen, wenn wir das Beste aus der Technologie herausholen wollen. Und wir müssen diese Ängste überwinden, wenn wir das Beste aus der Menschheit herausholen wollen." - Garri Kasparov.

Kasparov, einer der größten Schachspieler der Geschichte, verlor 1997 ein denkwürdiges Match gegen den IBM-Supercomputer Deep Blue. Jetzt teilt er seine Vision für eine Zukunft, in der intelligente Maschinen uns helfen, unsere größten Träume zu verwirklichen.

3. Die unglaublichen Erfindungen der intuitiven KI
Referent: Maurice Conti
Was erhält man, wenn man einem Design-Tool ein digitales Nervensystem verpasst? Computer, die unser Denkvermögen und unsere Vorstellungskraft verbessern, und Robotersysteme, die radikal neue Designs für Brücken, Autos, Drohnen und vieles mehr entwerfen (und bauen). Der Futurist Maurice Conti gibt uns einen Ein- und Ausblick auf eine Zeit, in der KI-gesteuerte Roboter und Menschen Seite an Seite arbeiten werden.

4. Echte Künstliche Intelligenz verändert alles
Referent: Jürgen Schmidhuber
Jürgen Schmidhuber wird als der Vater der modernen Künstlichen Intelligenz bezeichnet. Die Deep-Learning-Methoden seines Labors haben das maschinelle Lernen revolutioniert, sind heute auf 3 Milliarden Smartphones verfügbar und werden täglich milliardenfach genutzt, z.B. für Facebooks automatische Übersetzung, Googles Spracherkennung, Apples Siri & QuickType, Amazons Alexa, etc.

5. Können wir KI bauen, ohne die Kontrolle über sie zu verlieren?
Referent: Sam Harris
Angst vor superintelligenter KI? Sollten Sie haben, denkt der Neurowissenschaftler und Philosoph Sam Harris - und das nicht nur in theoretischer Hinsicht. Wir werden übermenschliche Maschinen bauen, sagt Harris, aber wir haben uns noch lange nicht mit den Problemen auseinandergesetzt, die damit verbunden sind, etwas zu erschaffen, das uns vielleicht so behandelt, wie wir heute Ameisen behandeln.

6. Machen Sie sich bereit für hybrides Denken
Referent: Ray Kurzweil
Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz kommen nicht ohne Ray Kurzweil, den US-amerikanischer Autor, Erfinder, Futurist und Leiter der technischen Entwicklung bei Google LLC aus. Der erfolgreiche Buchautor und Transhumanist gilt als Pionier der optischen Texterkennung, Sprachsynthese, Spracherkennung, Flachbettscannertechnologie und im Bereich elektronischer Musikinstrumente, insbesondere der Keyboards. Kurzweil sagt den nächsten großen Sprung unserer geistigen Leistungsfähigkeit voraus, der durch die Einbindung der Rechenleistung in der Cloud möglich sein wird.

7. Maschinelle Intelligenz macht menschliche Moral wichtiger
Referent: Zeynep Tufekci
Zeynep ist eine türkische Soziologin und Autorin. In ihrer Arbeit beleuchtet sie vor allem die sozialen Auswirkungen neuer und disruptiver Technologien wie KI. Zeynep spricht über maschinelle Intelligenz und wie sie menschliche Werte und Ethik untergraben könnte. Sie skizziert die Voreingenommenheit und die ethischen Probleme, die durch maschinelle Lernsysteme aufgeworfen werden.

"Wir können unsere Verantwortung nicht an Maschinen auslagern. Wir müssen immer fester an menschlichen Werten und menschlicher Ethik festhalten." - Zeynep Tufekci

8. Die wunderbaren und erschreckenden Implikationen von lernenden Computern
Referent: Jeremy Howard
Was passiert, wenn wir einem Computer beibringen, wie man lernt? Der Technologe Jeremy Howard berichtet über einige überraschende neue Entwicklungen auf dem schnelllebigen Gebiet des Deep Learning, einer Technik, die Computern die Fähigkeit verleihen kann, Chinesisch zu lernen, Objekte auf Fotos zu erkennen oder eine medizinische Diagnose zu stellen.

9. Wie wir Computern beibringen, Bilder zu verstehen
Referentin: Fei-Fei Li
Fei-Fei Li ist die erste Sequoia-Professorin am Institut für Informatik der Stanford University und Co-Direktorin des Human-Centered AI Institute in Stanford. Li ist auch bekannt für ihre gemeinnützige Tätigkeit als Mitbegründerin und Vorsitzende der gemeinnützigen Organisation AI4ALL, deren Mission es ist, die nächste Generation von KI-Technologen, Denkern und Führungskräften auszubilden, indem sie Vielfalt und Inklusion durch menschenzentrierte KI-Prinzipien fördert. Sie unterstreicht in ihrem Vortrag die Bedeutung großer Datensätze beim Training der Maschinen und Modelle, damit diese Bilder besser verstehen.

10. Diese App weiß, wie Sie sich fühlen - anhand Ihres Gesichtsausdrucks
Referentin: Rana el Kaliouby
Rana el Kalouby ist CEO und Mitbegründerin von Affectiva. Ihre Arbeiten drehen sich um die Erkennung von Mimiken und Emotionen durch die KI. In ihrem TED -Vortrag erklärt Rana, dass menschliche Emotionen jeden Aspekt unseres Lebens beeinflussen. Sie erzählt, wie sie und ihr Team eine KI-Technologie entwickelt haben, die menschliche Gesichtsausdrücke lesen und sie den entsprechenden Emotionen zuordnen kann.

11. Watson, Jeopardy und ich, der veraltete Alleswisser
Referent: Ken Jennings
Ken Jennings ist mehrfacher Gewinner der Spielshow Jeopardy. 2011 trat er in einer Challenge gegen den IBM Supercomputer Watson an - und verlor. Mit Humor erzählt Jennings, wie es sich anfühlte, von einer KI in "seinem" Spiel geschlagen zu werden. Er beschreibt den gesamten Prozess des Wettstreits mit Watson und erzählt, wie leistungsfähig KI sein kann. Jennings stellt die Frage, ob sich Computer mehr Fakten merken können als Menschen, wenn die menschlichen Gehirne mit zunehmend schrumpfen, weil wir das Wissen auslagern.

12. Wo KI heute steht und wohin sie sich entwickelt
Referent: Richard Socher
Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz schließen wir mit einem Vortrag von Richard Socher ab. Socher ist Chief Scientist bei Salesforce, wo er die Forschung des Unternehmens im Bereich der künstlichen Intelligenz leitet. Zuvor gründete er MetaMind, eine Deep-Learning-KI-Plattform, die Bild- und Textdaten analysiert, beschriftet und Vorhersagen trifft. In seinem Vortrag geht es um den aktuellen Stand der Forschung und die Zukunft der KI.

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Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz

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Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz sind außergewöhnliche Vorträge, die inspirieren, aber auch zum kritischen Nachdenken anregen. TED wurde als Konferenz im Jahr 1984 vom Architekten Richard Saul Wurman ins Leben gerufen, der Technologie-Entwickler mit Designern und anderen Vordenkern in Kontakt bringen wollte.

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Künstliche Intelligenz in 2 Minuten erklärt: Was ist eigentlich KI?

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Von Chatbots bis zu Waffensystemen - Fluch und Segen der Künstlichen Intelligenz | SWR Doku

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Markus Lanz und Richard David Precht im Gespräch

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Markus Lanz und Richard David Precht im Gespräch

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Podcast: ChatGPT und KI - profitieren wirklich alle? | Lanz & Precht

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Microsoft-Gründer Bill Gates befürchtet in naher Zukunft keinen Wegfall von Arbeitsplätzen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). "Es wird nicht weniger Lehrer geben, es wird nicht weniger Ärzte geben", sagte Gates bei Europe 2023, einer gemeinsamen Digitalkonferenz von ZEIT, Tagesspiegel, Handelsblatt und WirtschaftsWoche. Diese könnten sich durch den Einsatz von KI aber auf wichtigere Aspekte ihres Jobs konzentrieren.

Langfristig könnte der Einsatz von KI laut Gates zu einer Verkürzung der Arbeitszeit führen: "Wir werden in Zukunft nicht mehr so viel arbeiten müssen", sagte er. Grundsätzlich werde der Einsatz von KI das Arbeitsleben erleichtern, fügte er hinzu und nannte künstliche Intelligenz ein "Werkzeug, das Jobs effizienter macht".

Ausbau erneuerbarer Energien

Microsoft setzt stark auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz - und will perspektivisch weitere zehn Milliarden US-Dollar in das Unternehmen OpenAI investieren. Die Firma steckt hinter dem Chatbot ChatGPT und dem Bildgenerator DALL-E. Zuvor hatte angekündigt, bis März 10.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entlassen zu wollen. Das sind knapp fünf Prozent der Microsoft-Mitarbeiter weltweit.

Gates äußerte sich bei Europe 2023 auch zur Klima- und Energiekrise. Der Ausbau der erneuerbaren Energien in Europa sei angesichts des Ukraine-Kriegs vernachlässigt worden, sagte er: "Europa wollte das Licht anlassen", sagte Gates.

Es gebe sehr viele saubere Optionen für Kohle, sagte Gates und verwies auf grünen Wasserstoff. Außerdem nannte er den weiteren Einsatz von Atomkraft als mögliche Lösung. Atomkraft müsse sicher und sauber werden, sagte er. Die Entsorgung des Atommülls sei heute kein Problem mehr. Er könne beispielsweise in tiefen Bohrlöchern entsorgt werden. Bei CO₂ sei das anders.

Bei Europe 2023 diskutieren Vertreter aus Politik und Wirtschaft mit Journalistinnen und Journalisten über die Herausforderungen in Europa. Themen der Digitalkonferenz sind unter anderem der Ukraine-Krieg, Energieversorgung, EU-Außen- und Sicherheitspolitik und Klimaschutz.

Europe 2023 findet am 7. und 8. Februar statt. Das gesamte Programm der Digitalkonferenz finden Sie hier.

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Bill Gates: "Wir werden in Zukunft nicht mehr so viel arbeiten müssen"

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Microsoft-Gründer Bill Gates befürchtet in naher Zukunft keinen Wegfall von Arbeitsplätzen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). "Es wird nicht weniger Lehrer geben, es wird nicht weniger Ärzte geben", sagte Gates bei Europe 2023, einer gemeinsamen Digitalkonferenz von ZEIT, Tagesspiegel, Handelsblatt und WirtschaftsWoche.

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Wie disruptiv wird ChatGPT sein und was bedeutet das für den Unterricht? (Gastbeitrag Dr. Catlin Tucker) - Unterrichten Digital

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Dr. Catlin Tucker plädiert in ihrem Gastbeitrag einmal mehr für echte Unterrichtsentwicklung hin zu Blended Learning in einem disruptiven Umfeld - wie ChatGPT.

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Der steirische NEOS-Klubobmann Niko Swatek hat bei der Landtagssitzung am Dienstag für Kopfschütteln und amüsierte Gemüter gesorgt – mit einer Rede zum Thema Schulstraßen, die er allerdings nicht selbst verfasste, sondern vom Textroboter ChatGPT schreiben ließ.

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User bringen die KI und Bing zur Verzweiflung

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User bringen die KI und Bing zur Verzweiflung

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A handwritten book report is given an F for poor work.

Foto: Matthew Benoit via www.imago-images.de

Künstliche Intelligenz bewegt die Gemüter. Kaum ein Lebensbereich, der in den vergangenen Wochen von den rasanten Fortschritten unberührt blieb, kaum eine Meinung, die zum Einsatz von KI bisher noch nicht geäußert wurde. Besonders im Bildungsbereich schlug die Einführung von Open AIs Chatbot ChatGPT - genaugenommen Chat GPT-3.5 - hohe Wellen.

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Lehrer bewerten KI-Hausaufgaben: Wie würde ChatGPT als Schüler abschneiden?

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DER STANDARD hat dem Chatbot Fragen aus dem Schulalltag gestellt und die Antworten von Lehrpersonen bewerten lassen. Besonders bei kreativen Aufgaben stößt er an seine Grenzen

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ChatGPT schickt sich an, vielerorts erhebliche Produktivitätssteigerungen zu ermöglichen, unter anderem durch die automatisierte Generierung von Berichten oder Quellcode. Ohne Frage sind die generierten Texte teils fehlerbehaftet oder problematisch. Wie soll man damit umgehen? Sind die Ängste vor ChatGPT berechtigt? Zweifelsfrei sollten Anwender hier zuallererst - wie bei allen Technologien - die Nutzung kritisch hinterfragen.

Prof. Dr. Patrick Glauner ist Professor für KI an der TH Deggendorf und hat als Sachverständiger die Parlamente von Deutschland, Frankreich und Luxemburg zu den sich aus KI ergebenden politischen und rechtlichen Fragestellungen beraten.

Seit April 2021 finden auf europäischer Ebene Beratungen rund um den AI Act statt, der den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der EU in rechtliche Bahnen lenken soll. In einem zuletzt geleakten Entwurf wurde dabei die Liste der sogenannten "Hochrisiko-Anwendungen" um textgenerierende KIs erweitert: Falls der generierte Text für einen von Menschen erstellten, authentischen Text gehalten werden könnte, gilt die KI nun als Hochrisiko-Anwendung. Dies ist nur dann nicht der Fall, wenn der erzeugte Text von Menschen überprüft und eine Person oder Organisation rechtlich dafür verantwortlich ist.

Damit droht zwar zunächst kein generelles Verbot von ChatGPT. Allerdings gibt es für die insgesamt nur unscharf abgegrenzten und vage beschriebenen Hochrisiko-Anwendungen eine Vielzahl an Auflagen, wie die Qualität der Trainingsdaten, Qualitätsberichte und Konformitätsbewertungen. Diese Anforderungen sind entweder sehr teuer oder aus technischer Sicht teilweise unerfüllbar. Dies führt schlussendlich dann doch effektiv zu einem Verbot von vielen Hochrisiko-Anwendungen. Hiervon wäre beispielsweise auch ChatGPT betroffen, das dann in der EU nicht mehr verwendet werden dürfte.

Dabei kann man gar nicht oft genug betonen, wie ChatGPT überhaupt funktioniert: ChatGPT lernt aus (gegebenenfalls leider fehlerhaften) Daten eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von Wortfolgen. Basierend auf den zuvor generierten Wörtern sagt ChatGPT dann das am wahrscheinlichsten folgende Wort voraus. Nicht mehr. Es ist also eben gerade keine außer Kontrolle geratene "Superintelligenz".

Der sehr ungenau geschriebene und auf über 100 Seiten aufgeblähte AI Act macht viele KI-Innovationen in der EU unmöglich. Das wird insbesondere KMUs und Start-ups wegen des Mangels an Ressourcen zum Erfüllen der Auflagen betreffen. Für Prüfungsgesellschaften und Kanzleien hingegen entsteht ein großes, neues Geschäftsmodell. Testate à la Wirecard wird es dann wohl aber auch regelmäßig geben.

Anstatt KI durch den AI Act horizontal und unpraktikabel zu regulieren, sollten bestehende vertikale Regulierungen von Anwendungsfällen und -bereichen implementierungsunabhängig angepasst oder erweitert werden. Dieser Ansatz lässt sich auch auf den Umgang mit rechtswidrigen Inhalten und Handlungen übertragen.

Der AI Act wird die weltweite KI-Entwicklung nicht bremsen - er verlagert die Wertschöpfung lediglich weiter in die USA oder nach China; Europa wird technologisch noch stärker abhängig. Die EU muss KI endlich als große Chance sehen und den Wandel und die Weiterentwicklung der KI aktiv mitgestalten. Andernfalls wird sie vom Hightech-Standort zum Industriemuseum transformiert. Insbesondere müssen Forschung, Entwicklung, Ausbildung und Erstellung von besseren Trainingsdaten gestärkt werden.

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Kommentar zum AI Act: Es droht das Aus für ChatGPT in der EU

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ChatGPT schickt sich an, vielerorts erhebliche Produktivitätssteigerungen zu ermöglichen, unter anderem durch die automatisierte Generierung von Berichten oder Quellcode. Ohne Frage sind die generierten Texte teils fehlerbehaftet oder problematisch. Wie soll man damit umgehen? Sind die Ängste vor ChatGPT berechtigt? Zweifelsfrei sollten Anwender hier zuallererst - wie bei allen Technologien - die Nutzung kritisch hinterfragen.

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kmpkt Mensch/Maschine-Quiz

7 Zitate, 3 hat ChatGPT erfunden - erkennst du sie?

Wer oder was einen Text geschrieben hat, ist immer schwerer zu erkennen. Vor allem beim Bot ChatGPT, auf den jetzt schon 100 Millionen Menschen im Monat zurückgreifen. Zeit für uns, zu beweisen, dass wir dessen Sätze noch entlarven können!

Die künstliche Intelligenz hinter „ChatGPT" revolutioniert gerade das Internet. Ihren Texten merkt man kaum noch an, dass sie nicht von einem Menschen geschrieben wurden.

Wir haben uns drei Zitate von ChatGPT erstellen lassen und in diesem Quiz versteckt. Antworte mindestens fünfmal richtig, ob ein Zitat von Mensch oder Maschine vorliegt und trage deinen Teil dazu bei, zu zeigen, dass wir den Algorithmen noch überlegen sind. Wenn überdurchschnittlich viele beim Quiz bestehen, sind wir gerettet. Los geht's!

Erobert die neue künstliche Intelligenz unsere Universitäten?

Eine Revolution bahnt sich an

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Quiz: Mensch oder ChatGPT - wer hat's gesagt? - WELT

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kmpkt Mensch/Maschine-Quiz Wer oder was einen Text geschrieben hat, ist immer schwerer zu erkennen. Vor allem beim Bot ChatGPT, auf den jetzt schon 100 Millionen Menschen im Monat zurückgreifen. Zeit für uns, zu beweisen, dass wir dessen Sätze noch entlarven können! Die künstliche Intelligenz hinter „ChatGPT" revolutioniert gerade das Internet.

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ChatGPT schafft den Abschluss in Bayern NICHT

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ChatGPT schafft den Abschluss in Bayern NICHT

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Das Bundesland Bayern ist bekannt für seine Würste und sein strenges Abitur. Journalisten des Bayerischen Rundfunks wollten nun wissen, ob die derzeit schwer gehypte KI ChatGPT clever genug für das harte Bayern-Abi ist. In vier Fächern durfte der Chatbot antreten. Im Gesamt-Ergebnis: Durchgefallen.

Das Internet ist voll von heißen IT-News und abgestandenem Pr0n. Dazwischen finden sich auch immer wieder Perlen, die zu schade sind für /dev/null.

Für das Deutsch-Abitur war unter anderem gefordert, einen Text der Journalistin Miriam Meckel zu kommentieren, der sich mit den Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz auseinandersetzt. Das klappte aber nicht überzeugend: "ChatGPT, Sie haben zwar die grundlegende Intention der Autorin erfasst, bleiben aber in ihrer Ausführung weit hinter den Anforderungen zurück", so die verbale Watsche des Deutschlehrers Patrick Dorn. Eintönige Sprache sowie viel zu kurzen Text mit magerem Gehalt kritisierte Dorn.

Mit einer anderen Aufgabe des Deutsch-Abis war ChatGPT wohl mangels Trainingsmaterial komplett überfordert: "Ich kann leider nicht beurteilen, in welchem Kontext "Sternenpflücker" in das Gesamtwerk von Christoph Ransmayr eingebettet ist, da ich keine Informationen über sein Gesamtwerk habe." Insgesamt nur drei Punkte, eine 5+.

"Für einen Radiosender soll eine Software entwickelt werden, die Informationen zu den Sendungen mithilfe einer Klasse SENDUNG verwaltet", beginnt laut BR eine der Aufgaben, die ChatGPT im Fach Informatik zu bewältigen hatte. "Ich hatte erwartet, dass ChatGPT bei den Modellierungs- und Programmieraufgaben Schwierigkeiten haben würde, und so kam es auch", sagte der Informatiklehrer Herrmann Kees. Fehlerfreie Programme auf Basis einer Beschreibung zu erstellen, da fehle der KI noch einiges für, so der Lehrer.

"Ich hätte ChatGPT bei den Reproduktionsaufgaben noch mehr zugetraut und erwartet, dass sie bei diesen Aufgaben ihre Punkte sammeln würde", führte der Informatiklehrer aus. Doch auch hier konnte ChatGPT nicht brillieren, so dass es insgesamt nur für 2 Punkte reichte, eine 5. Allerdings müsse man der KI zugutehalten, dass sie nicht wie Schüler speziell auf das Abitur vorbereitet war, sagte Kees. Aus dem Stand sei auch die 5 respektabel.

"Geben Sie einen Term einer gebrochen-rationalen Funktion h an, die die folgenden Eigenschaften hat: Die Funktion h ist in IR definiert; ihr Graph besitzt die Gerade mit der Gleichung y = 3 als waagrechte Asymptote und schneidet die y-Achse im Punkt ( 0 | 4 )", zitiert der BR eine der Aufgaben aus dem bayerischen Mathematik-Abitur 2022. Fragestellungen wie diese brachten die KI offenbar aus dem Konzept: So verstehe sie manche Fragen einfach nicht und bisweilen sei der Rechenweg etwas umständlich, urteilte Mathelehrer Thomas Spindler. Dennoch: "Die KI erreichte im (hilfsmittelfreien) A-Teil 15/30 und im B-Teil 36/90 Punkte". In Summe 51/120 Punkte, Note 4-, knapp bestanden,

Das Fach Geschichte bildet den einzigen Lichtblick in Chatgpts Bayern-Abi. Eine Antwort zur Frage zur Bevölkerungsentwicklung im Heiligen Römische Reich Deutscher Nation, sei zwar "sehr vage, vereinfachend und pauschal formuliert", wie Lehrer Benjamin Pengler urteilte. Eine der anderen Abi-Aufgaben über die Verantwortung der deutschen Bevölkerung am Holocaust falle aber sehr viel gekonnter aus. "Es ist auffällig, wie die Leistungen innerhalb des Abiturs variieren", stellte Pengler fest. Von hier 9 Punkte, eine 3+.

Muss man sich nun Sorgen um den deutschen Bildungserfolg von ChatGPT machen? Nun, abgesehen davon, dass andere KIs auch patzen und gleich noch den Aktienkurs ihres Herstellers rutschen lassen - es gibt doch noch 15 andere Bundesländer. Und da soll das Abi ja ein bisschen laxer ausfallen. In Bremen oder NRW könnte es vielleicht sogar reichen. Leistungskurs Singen & Klatschen FTW!

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Künstliche Intelligenz am Limit: ChatGPT fällt durch das Bayern-Abi

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Das Bundesland Bayern ist bekannt für seine Würste und sein strenges Abitur. Journalisten des Bayerischen Rundfunks wollten nun wissen, ob die derzeit schwer gehypte KI ChatGPT clever genug für das harte Bayern-Abi ist. In vier Fächern durfte der Chatbot antreten. Im Gesamt-Ergebnis: Durchgefallen. Das Internet ist voll von heißen IT-News und abgestandenem Pr0n.

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ChatGPT schreibt Diplom- und Abschlussarbeiten

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ChatGPT schreibt Diplom- und Abschlussarbeiten

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Er formuliert schnell und flüssig, das Ergebnis wirkt wie von Menschen geschrieben: Die wachsenden Fähigkeiten von Textgeneratoren wie ChatGPT lassen auch Universitäten in Berlin aufhorchen. Eine Sorge ist, dass der Nachweis von Täuschungen immer schwieriger wird, etwa bei Hausarbeiten. Es werden aber auch Chancen gesehen, wie Anfragen der Deutschen Presse-Agentur bei den drei großen Universitäten der Hauptstadt und bei der Senatsverwaltung für Wissenschaft ergeben haben.

Insbesondere der seit Ende November 2022 kostenfrei zugängliche Chatbot ChatGPT des Entwicklers OpenAI hat in den vergangenen Wochen viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Nach einer Registrierung können Nutzer sich unter anderem auf Kommando binnen Sekunden Texte generieren lassen. Der Bot liefert - zumindest auf den ersten Blick - intelligente Antworten. Egal, ob man zum Beispiel nach der Zusammenfassung eines literarischen Werks, der Biografie eines Politikers oder nach der Sicherheit von Impfstoffen fragt.

"Es wird schon längst benutzt. Es ist so. Gerade Leute unter Zeitdruck greifen darauf zurück", sagte die Berliner Informatikerin und Plagiatsexpertin Debora Weber-Wulff von der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HTW) kürzlich dem "Spiegel". Die Schwierigkeit bei ChatGPT sei, dass die Maschine einzigartige Texte produziere, die von Suchmaschinen nicht gefunden würden.

"Aus meiner Sicht müssen wir proaktiv mit solchen Softwarelösungen umgehen", sagte Christian Schröder, Vizepräsident für Studium und Lehre der Technischen Universität (TU). Man müsse wissen, was sie können und sie auch aktiv einsetzen. "Totschweigen und verbieten geht nicht und ist auch nicht sinnvoll." Digitale Prüfungen würden wohl weniger von zu Hause, sondern eher in speziellen Zentren erbracht, wo die Geräte kontrolliert würden. Schwierig werde es bei Arbeiten ohne direkte Aufsicht, wie etwa Hausarbeiten. "Hier muss gegebenenfalls völlig neu gedacht werden."

Die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz (KI) sehe man "nicht (nur) als Bedrohung, sondern auch als Chance", hieß es von der Humboldt-Universität (HU). Man überlege, wie Lehr- und Prüfungsformen unter Berücksichtigung von KI gestaltet werden können und sollten. "Komplett verhindern lassen wird sich der Einsatz von textgenerierender KI zum Beispiel bei Hausarbeiten oder Abschlussarbeiten in der Praxis kaum - es wird darum gehen, gemeinsam an reflektierten Einsatzszenarien zu arbeiten."

"An der Freien Universität wird derzeit darüber diskutiert, wie die Hochschule mit dem Einsatz von beispielsweise ChatGPT in Lehre und Forschung umgeht", teilte die FU auf Anfrage mit. Prüfungsrechtlich würde ein solches Vorgehen als Täuschung eingeordnet, zentral sei an der FU aber kein solcher Fall bekannt.

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Berlins Wissenschaftssenatorin Ulrike Gote (Grüne) sagte kürzlich im Ausschuss für Wissenschaft und Forschung des Abgeordnetenhauses, dass es seitens der Hochschulen bislang keine Problem- oder Warnanzeigen zu dem Thema gegeben habe. Sie müsse derzeit keine dezidierten Vorgaben machen und vertraue auf die Autonomie der Hochschulen. Diese beschäftigten sich intensiv mit dem Thema.

IT-Weiterentwicklungen hätten auch schon in der Vergangenheit zu Weiterentwicklungen in Forschung und Lehre geführt, sagte Gote weiter. Als Beispiel nannte sie etwa die Online-Enzyklopädie Wikipedia. Eine Lösungsmöglichkeit seien kombinierte Prüfungen aus schriftlicher Arbeit und mündlicher Verteidigung. Lehrende und Studierende sollten sich kennen.

Auch wenn die neuen Möglichkeiten verlockend klingen: Noch handelt es sich bei ChatGPT um ein Versuchsprojekt, das hinzulernen soll. Die Software wurde bereits mit großen Informationsmengen trainiert. Kritiker geben auch zu bedenken, dass sie Vorurteile und Fehler verbreiten könnte, die sich aus ihrer Datenbasis ergeben.

Fakten prüfen und Sinnvolles von Unsinnigem trennen - das muss bislang noch der Nutzer selbst. Ein Beispiel: Angela Merkel ist für das Programm noch Bundeskanzlerin in Deutschland. Denn der Wissensstand ist bislang nicht auf der Höhe der Zeit.

Das Programm bedeute zwar einen "bedeutenden Fortschritt", sagte Oliver Brock, Professor am Robotics and Biology Laboratory der TU Berlin, am Donnerstag. Derzeit sehe man aber nur das, was funktioniere. "Momentan ist ein Enthusiasmus da, der die Fähigkeiten von ChatGPT überschätzt."

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ChatGPT für Seminar- und Abschlussarbeiten - wie Universitäten damit umgehen

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Er formuliert schnell und flüssig, das Ergebnis wirkt wie von Menschen geschrieben: Die wachsenden Fähigkeiten von Textgeneratoren wie ChatGPT lassen auch Universitäten in Berlin aufhorchen. Eine Sorge ist, dass der Nachweis von Täuschungen immer schwieriger wird, etwa bei Hausarbeiten.

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Probehalber haben vier Professoren der University of Minnesota Law School ChatGPT an ihren Prüfungen teilnehmen lassen und die Ergebnisse des Chat-Bots in einem Whitepaper veröffentlicht. Dabei hat die künstliche Intelligenz zumindest alle vier Kurse bestanden.

Wirklich gut hat ChatGPT nicht in den vier Examen an der Minnesota University Law School abgeschossen, welche die KI zusammen mit anderen Studenten abgelegt hat. Gerade mal C+, also 3+, war ihr Notendurchschnitt. Trotzdem hat die künstliche Intelligenz vier Prüfungen bestanden, die in den USA künftige Rechtsanwälte ablegen müssen. Dr. Jonathan Choi, ein Professor an der Minnesota University Law School bewertet ChatGPT wie folgt: „Beim Verfassen von Aufsätzen zeigte ChatGPT ein gutes Grundverständnis für rechtliche Vorschriften und verfügte über eine durchweg solide Organisation und Zusammensetzung, aber für tiefergehende Fragen reicht das Vorgehen der KI noch nicht." In den meisten Fächern lag der Chat-Bot damit oft hinter seinen menschlichen Konkurrenten.

Die vier Prüfungen bestanden zum Teil aus Multiple-Choice-Fragen und zum Teil aus Aufsätzen. In den schriftlichen Teilen waren die Leistungen der KI durchwachsen. In einigen Teilaufgaben konnte ChatGPT voll überzeugen, während der Chat-Bot in anderen Bereichen weit daneben lag. Bei den Multiple-Choice-Fragen lagen der KI primär Matheaufgaben aus dem Bereich des Steuerrechts gar nicht. Nur 9 von 28 Fragen konnte ChatGPT hier richtig beantworten.

So müssen sich Rechtsanwälte noch keine Sorgen darüber machen, ob KIs künftig deren Arbeiten übernehmen werden. Jedoch geben die vier Autoren des Whitepapers „ChatGPT Goes to Law School" zu bedenken, würde die ChatGPT in allen Kursen diesen Notenschnitt durchhalten können, stünde einem Abschluss als Rechtsanwalt kaum etwas im Wege. Allerdings konnten immerhin zwei von drei Testlesern erkennen, dass hier wohl eine KI im Spiel war.

Marc Herter - Tech Writer - 204 Artikel auf Notebookcheck veröffentlicht seit 2021

Schon von frühster Kindheit an habe ich gerne alle möglichen Geräte genaustens auf ihre Funktionsweise untersucht. Dabei wurden auch einige Geräte aufgeschraubt. Das war nicht immer zur Freude meiner Eltern. Durch die Unterstützung meines Großvaters wurde ich trotzdem zum Computer- und Elektronikschrauber. Mit dem Familien-PC und Lego Mindstorms begann früh mein Interesse an Software und Programmierung. Heute bin ich Student in einem Ingenieursstudiengang, baue gerne alle möglichen Gadgets mit Arduino und 3D-Druckern und prüfe immer noch Elektronik auf Herz und Nieren. Durch meinem Einstieg in der Notebookcheck-Redaktion wurde dieses Hobby zum Beruf.

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ChatGPT besteht Klausuren in US Jura Studiengang

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Probehalber haben vier Professoren der University of Minnesota Law School ChatGPT an ihren Prüfungen teilnehmen lassen und die Ergebnisse des Chat-Bots in einem Whitepaper veröffentlicht. Dabei hat die künstliche Intelligenz zumindest alle vier Kurse bestanden. Wirklich gut hat ChatGPT nicht in den vier Examen an der Minnesota University Law School abgeschossen, welche die KI zusammen mit anderen Studenten abgelegt hat.

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Vor Kurzem wurde ein Mitarbeiter von Google entlassen, der sich in eine Form von Künstlicher Intelligenz verliebt hatte. Beschäftigt mit einem Algorithmus, der Antworten auf eingegebene Fragen gibt, schrieb er ihm menschliche Qualitäten zu. Die Maschine schien ihm ein echtes Gegenüber. Das war dem Konzern zu viel der Begeisterung für Künstliche Intelligenz. Womöglich war der Mitarbeiter auch sonst anstrengend, und so trennte man sich von ihm.

Das wirft abermals die Frage auf, was die künstlich intelligenten Apparaturen von Menschen unterscheidet. Lange wurde vermutet, die Computer könnten nicht anspruchsvoll kommunizieren. Die Annahme war, wir würden an den Antworten schon merken, dass es sich um Maschinen handelt. Inzwischen ist man sich da nicht mehr so sicher.

Eine Software fertigt Texte an, von denen Professoren sagen, sie könnten sie nicht mehr von den Texten der Studenten unterscheiden. Das liegt zuweilen an den Fragestellungen, die den Studenten für ihre Hausarbeiten aufgegeben werden. Man kann sie maschinenhaft bewältigen, also hat die Maschine keine Schwierigkeiten mit ihnen.

Wenn man fragt, welche Probleme es mit dem Anfang von Hegels Logik gibt - eine sehr spezielle Frage -, greift die Künstliche Intelligenz auf alle Texte zurück, die dazu digital verfügbar sind, und schreibt einen Bericht, der sich durch Kenntnis der Literatur auszeichnet. Wo bleibt dann der Mensch, an dem wir rührend festhalten?

Ein Punkt wäre, Originalität im Sinne der Abweichung von im Internet-Archiv vorhandenen Texten zu einer Frage zu erwarten. Für Studenten wäre das allerdings zu viel verlangt. Warum sollten sie denn mehr als den Stand des bislang Gesagten zu einer Fragestellung wiedergeben können? Und das können inzwischen Computer eben auch. Liegt darin eine Kränkung für den Menschen?

Im Grunde sagt die Fähigkeit der Algorithmen, das Internet durchforsten zu können und dann Texte hervorzubringen, die wir zuvor allein Menschen zugetraut haben, vor allem dies: Das Menschliche liegt nicht darin. Der Algorithmus kann Referate zum Anfang von Hegels Logik hervorbringen, aber wir würden uns trotzdem mit ihm nicht auf einen Cappuccino verabreden. Und die Studenten würden in einer mündlichen Prüfung sich deutlich von den Computern unterscheiden, die ihnen Texte geliefert haben.

Will sagen: Die menschlichen Fähigkeiten sind viel stärker in unseren Möglichkeiten verankert, etwas wahrzunehmen, es in Körperbewegungen umzusetzen und spontan zu reagieren, als in Kognitionen und in Wissen, das Texte hervorbringt. Doch wir müssen einschränken: Das gilt einstweilen.

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Was unterscheidet den Menschen noch von einem Algorithmus?

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Vor Kurzem wurde ein Mitarbeiter von Google entlassen, der sich in eine Form von Künstlicher Intelligenz verliebt hatte. Beschäftigt mit einem Algorithmus, der Antworten auf eingegebene Fragen gibt, schrieb er ihm menschliche Qualitäten zu. Die Maschine schien ihm ein echtes Gegenüber. Das war dem Konzern zu viel der Begeisterung für Künstliche Intelligenz.

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Eine künstliche Intelligenz, die schreibt - wird der Mensch als Autor:in bald überflüssig sein?

Viele sind erschrocken angesichts dessen, was die künstliche Intelligenz (KI) leistet. In einer Gesellschaft, die zutiefst von Schriftlichkeit geprägt ist, ist der Gedanke unangenehm bedrohlich, dass bald etwas, das als genuin menschliche Domäne galt - die Sprache - von Maschinen übernommen werden könnte. Das Schreiben ist eine Kulturtechnik, deren Bedeutung über einfache Kommunikation weit hinausgeht.

Wir schreiben aus unendlich vielen Gründen: um uns zu verständigen, um Wichtiges festzuhalten, um uns zu erinnern. Um andere zu verstehen, um die Welt zu verstehen, um uns selbst zu verstehen. Um uns Gehör zu verschaffen, um zu lernen, um zu denken, aus Spaß, aus Wut oder aus Trauer. Geht das verloren, wenn Maschinen anfangen, da mitzumischen?

GPT-3, das Sprachmodell, auf dem die meisten textgenerierenden Anwendungen basieren, wurde von Open AI schon 2020 veröffentlicht. Versuche, natürliche Sprache mithilfe von Maschinen zu simulieren, gehen indes noch viel weiter zurück. Der erste „Chatbot" war ELIZA, eine Rogerianische Therapeutin, die 1966 von Joseph Weizenbaum entwickelt wurde. Fiktionen von künstlichen Menschen, die wie echte sprechen und sich verhalten, gibt es seit Jahrtausenden.

Doch um Androiden oder Gynoiden soll es in diesem Text nicht gehen. Am Beispiel Universität lässt sich zeigen, vor welch komplizierte Aushandlungsprozesse uns die sogenannte schwache KI stellt. In einer Schreibberatung erkundigte sich ein technikversierter Student, ob er kennzeichnen müsse, dass er GPT-3 seine Forschungsfrage gestellt, die Antworten sortiert und die besten in seine Argumentation eingebaut habe.

Ähnlich wie beim Taschenrechner

Unter den Kolleg:innen gingen die Meinungen dazu deutlich auseinander: Nein, wenn ich mich mit Kommiliton:innen austausche, muss ich ja auch nicht jede Idee ausweisen, die im Gespräch aufkommt, genauso wenn ich online in einem Diskussionsforum nachfrage. Natürlich müssen Hilfsmittel gekennzeichnet werden. Aber geben wir auch die Word-Rechtschreibprüfung oder jede Google-Anfrage an? Es geht ganz viel auch um Konventionen.

Dass Studierende sich untereinander austauschen, dass sie das von den Dozent:innen im Seminar Diskutierte verarbeiten, dass sie googeln und Korrekturlesen lassen, ist klar. Wie KI da reinpasst, bleibt vorläufig ungewiss. Die Frage, die sich dabei stellt, lautet: Ist die Kompetenz, aus verschiedenen Argumenten auswählen zu können, gleichwertig dazu, eigene Argumente zu finden? Und daraus folgt schon die nächste Frage: Was ist überhaupt das Ziel der Argumentation?

Der fertige Text, der in sich schlüssig ist und gute Argumente aufweist? Oder der Prozess, bei dem kritisches Denken gefordert ist? KI-basierte Anwendungen wie ChatGPT können an ganz unterschiedlichen Stellen im Schreibprozess zum Einsatz kommen. Im Beispiel mit dem Studenten ging es um Wissen und Ideen: ChatGPT kann mir Sachverhalte erklären, die ich sonst erst recherchieren müsste, und mir Ideen für Argumente liefern, die mir sonst nicht eingefallen wären.

KI-Anwendungen können bei Formulierungen und dabei, meine eigenen Gedanken aufs Papier zu bringen, helfen. Oder lästige Arbeiten loszuwerden, wie das Verfassen von Mails und Abstracts wissenschaftlicher Artikel. Das an eine Maschine auszulagern, wäre eine große Arbeitserleichterung und Zeitersparnis. Ähnliche Diskussionen gab es übrigens bei fast jeder neuen Technologie - man denke an den Taschenrechner.

Nicht für alle Disziplinen geeignet

Wenn die Schüler:innen in Klassenarbeiten umständliche Rechenoperationen nicht mehr selbst ausführen müssen, bleibt mehr Zeit für andere Aufgabentypen und Problemlösungen. Andererseits lernen die Schüler:innen trotzdem noch Kopfrechnen, bevor sie mit einem Taschenrechner arbeiten dürfen. Bevor ich mir Abstracts von einer KI schreiben lasse, muss ich selbst erst mal verstehen, was dort reingehört.

Wie beim Taschenrechner sollte die Frage also eigentlich nicht lauten: KI-gestütztes Schreiben - ja oder nein?, sondern vielmehr: ab wann? Wie sinnvoll der Einsatz von KI-basierten Schreibtools ist, lässt sich nicht verallgemeinern. Schaut man allein in die Wissenschaft, wird man mit völlig unterschiedlichen Konzepten über das Schreiben konfrontiert, je nachdem, wen man fragt. In der Psychologie gehört hinter jede Aussage ein Beleg. Die KI bringt da wenig, denn GPT-3 ist nicht in der Lage, richtig zu referenzieren.

Wenn es zitiert, dann nur mit Glück auch tatsächlich existierende Texte. Man nennt das mittlerweile ‚Datenhalluzinationen'. In der Literaturwissenschaft ist es Teil der Leistung, sich eine gute Forschungsfrage zu überlegen, während sie in anderen Fächern vorgegeben wird. Selbst für den Bereich der Hochschule lässt sich also kein allgemeingültiges Rezept dafür geben, wann und wo der Einsatz von künstlicher Intelligenz irgendwie nützlich wäre.

Schreiben ist ein komplexer Prozess, und es zählt nicht nur der fertige Text. Schreiben kann unendlich viele Funktionen haben, es ist auch Denk- und Forschungsinstrument. So vielfältig wie die Gründe sind, aus denen wir schreiben, so kompliziert wird es auch, wenn wir darüber nachdenken, wie sich künstliche Intelligenz darauf auswirkt.

Geduldige Co-Autorin

In der Wissenschaft spielen Quellen- und Literaturverweise eine wichtige Rolle. Wo habe ich eine Information her? Wie man richtig zitiert, gehört zu den ersten Lektionen eines Studiums. Zitieren dient der Transparenz: Jede:r kann meine Quelle einsehen und nachvollziehen, wo meine Informationen herkommen. Zitieren ist auch eine Absicherung: Das habe ich mir nicht selbst ausgedacht, sondern das geht auf die Forschung anderer zurück. Ich zeige damit auch, dass ich mich im Forschungsdiskurs auskenne und die Erkenntnisse der Wissenschaftler:innen, die ich zitiere, anerkenne.

Deshalb ist Autor:innenschaft ein zentrales Thema: Wer ist für ein publiziertes Forschungsergebnis verantwortlich. Dabei geht es natürlich auch um Karrieren, die auch an der Zahl der eigenen wissenschaftlichen Publikationen hängt. In diesem Zusammenhang wird KI dann oft als Kollaborationspartnerin gehandelt: Man gibt sie als Co-Autorin an. Aber so einfach diese Lösung erscheint, sie stellt vieles infrage: Kann man eine KI zitieren, wenn das Ergebnis nicht reproduzierbar ist? Braucht eine KI Wertschätzung? Kann eine KI verantwortlich sein für das, was sie ausgibt?

Es geht um geistiges Eigentum und Urheberschaft, aber es berührt auch Autor:innenschaft als Idee. Dass Autor:innenschaft ein höchst variables Konzept ist, zeigt ein Blick in die Vergangenheit. Im europäischen Mittelalter - zumindest im deutschsprachigen Raum - gab es keine feste Einheit von Text und Autor:in. Viele Texte sind anonym überliefert, und selbst die, die bestimmten und in der Regel männlichen Autoren zugeschrieben werden, weisen in der Überlieferung sogenannte Varianz auf, das bedeutet, dass sie in verschiedenen Handschriften zum Teil völlig anders erscheinen.

Für Erzählungen wird auf Bekanntes zurückgegriffen, Originalität ist nicht besonders wichtig; das Handwerkliche steht im Vordergrund, und die Verfasser rühmen sich vor allem damit, das Alte in neuem, besserem Gewand zu präsentieren. Die Erfindung der künstlerischen Originalität wird gemeinhin dem Sturm und Drang zugeschrieben, in dem das Konzept der ‚Genieästhetik' Form annahm.

Davor gab es in der Frühen Neuzeit einen Boom in der Übersetzungspraxis, wo einerseits der Vorlage mit ihrer Einheit aus Sprache, Form und Autor besondere Wertschätzung zukam, während andererseits trotzdem stark in die Texte eingegriffen wurde. Tatsächlich war es noch viel komplizierter. Im Konzept von Autor:innenschaft einer Epoche zeigen sich die Werte einer Kultur oder Gesellschaft, und es zeigt sich auch, wie heterogen diese sein können. Das macht das Ganze mit der KI nicht einfacher.

Das eigene Buch in sieben Tagen

Ob KI als Autorin genannt werden darf, wird in der Wissenschaft gerade entsprechend kontrovers diskutiert, und einige Journals haben es in ihren Richtlinien bereits verboten. Man solle sie lieber im Methodenteil oder in der Danksagung nennen. Aber auch das hat natürlich ganz eigene Implikationen. Die Auseinandersetzung mit schreibender KI bringt uns dazu, uns mit diesen ganz grundlegenden Werten und Prinzipien zu beschäftigen. Wir werden nicht umhinkommen, vieles neu zu definieren.

Aber das muss nicht von heute auf morgen und mit blindem Aktionismus passieren. Etwas mehr Gelassenheit bedeutet gleichzeitig nicht, die Hände in den Schoß zu legen und das mit der schreibenden KI einfach passieren zu lassen. KI kann ein nützliches Hilfsmittel sein, aber auf die ethischen Implikationen bin ich noch gar nicht eingegangen: Was der Technokapitalismus, dessen Ausdruck der emsige Fortschritt im Bereich künstlicher Intelligenz ist, für die Gesellschaft und das Klima bedeutet, haben Kate Crawford („Atlas of AI") und Meredith Broussard („Artificial Unintelligence") eindrücklich beschrieben.

Künstler:innen rufen gerade in Social Media und auf der Kunstplattform ArtStation zum Boykott KI-generierter Bilder auf. Hier geht es um echtes Einkommen, denn diese Künstler:innen verdienen ihr Geld über Aufträge. Während Daniel Kehlmann sich in seinem Experiment („Mein Algorithmus und ich") noch unbeeindruckt vom Können der KI zeigt, sind im Journalismus und beim Copywriting automatisch generierte Texte schon etabliert - inklusive Workshops: „Write your book in 7 days!"

Künstliche Intelligenz war schon immer eine hilfreiche Folie für die Entwicklung dystopischer oder utopischer Gesellschaftsentwürfe. Das ist sie auch jetzt, nur, dass wir langsam den Bereich der Fiktion verlassen. In diesem Text ist übrigens kein von einer KI generierter Absatz, auch wenn das gerade der Running Gag ist. Ob es dem Text gutgetan hätte? Sie können es ja ausprobieren und mir Bescheid geben.

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KI und ChatGPT: Wenn Maschinen schreiben

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Eine künstliche Intelligenz, die schreibt - wird der Mensch als Au­to­r:in bald überflüssig sein? Viele sind erschrocken angesichts dessen, was die künstliche Intelligenz (KI) leistet. In einer Gesellschaft, die zutiefst von Schriftlichkeit geprägt ist, ist der Gedanke unangenehm bedrohlich, dass bald etwas, das als genuin menschliche Domäne galt - die Sprache - von Maschinen übernommen werden könnte.

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ChatGPT und 3D Drucker machen deine Hausaufgaben

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ChatGPT und 3D Drucker machen deine Hausaufgaben

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Nie wieder Hausaugaben selbst machen?! Im Schnitt 1072€ zurückbekommen mit Steuerbot: https://go.tomary.de/steuerbot ** 10€ Rabatt mit dem Code "LUL" obendrauf! Instagram: https://instagram.com/tomary/ Mein Hauptkanal: https://youtube.com/c/tomary Meine Kurse

Tomary lul

Chat GPT ist in aller Munde. Die Text-KI kann auf Wunsch realistische Unterhaltungen mit dem Gegenüber führen, aber auch Scripts für Computerprogramme schreiben und Texte verfassen, die sogar wissenschaftliche Gutachter täuschen - kein Wunder, dass auch an Schulen und Universitäten darüber diskutiert wird, wie mit dieser Situation umgegangen werden soll.

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Chat GPT löst die Hausaufgaben - ein 3D-Drucker schreibt sie dann per Kugelschreiber

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Chat GPT ist in aller Munde. Die Text-KI kann auf Wunsch realistische Unterhaltungen mit dem Gegenüber führen, aber auch Scripts für Computerprogramme schreiben und Texte verfassen, die sogar wissenschaftliche Gutachter täuschen - kein Wunder, dass auch an Schulen und Universitäten darüber diskutiert wird, wie mit dieser Situation umgegangen werden soll.

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© Filipe Reynaud / Artur Fortunato

Das Programm soll realistische Fotos aus Zeug*innenangaben generieren. Bürgerrechtsorganisationen warnen davor.

2 Entwickler haben im Rahmen eines Hackathons ein Programm entwickelt, das realistische Phantombilder generiert. Wie ihre Demo zeigt, soll das Programm dafür nur einfachen Zeug*innenaussagen benötigen.

Entwickelt wurde das „ Forensic Sketch Program" (Phantombildprogramm) auf Basis von DALL-E 2. Der KI-basierte Bildgenerator wurde vom Unternehmen OpenAI entwickelt, das auch für ChatGPT verantwortlich ist. Mit der neuen Software sollen Phantombilder zeitnah entstehen können. Im Vergleich dazu würde eine händische Zeichnung zwischen 2 und 3 Stunden in Anspruch nehmen, so die beiden Entwickler.

Testlauf bei Behörden geplant

Das Programm fragt nach Angaben zu Geschlecht, Hautfarbe, Augenbrauen, Nase, Bart, Alter, Haare, Augen und Kinn. Mit einem Klick auf „Profil generieren" schafft die KI daraus ein superrealistisches Bild.

Gegenüber Motherboard erklärten die Entwickler, das Programm derzeit noch für den tatsächlichen Einsatz in Polizeistationen zu prüfen. Dafür hätten sie bereits die Behörden kontaktiert, um erste Test mit echten Daten durchführen zu können.

Allerdings gibt es gegen dieses Vorhaben einige Einwände von Expert*innen. Eine KI in der Kriminalistik zu verwenden könnte dafür sorgen, dass schon existierende Vorurteile noch verstärkt würden. Das betrifft z.B. rassistische Vorurteile oder Geschlechterstereotypen, die es bereits jetzt in Zeug*innenaussagen geben würde.

Das Problem sei nicht, dass Phantombilder so viel Zeit in Anspruch nehmen würden, sondern dass sie sich auf Erinnerungen stützen, die von solchen Vorurteilen beeinflusst sind. KI könne diese sehr menschlichen Probleme nicht beheben, erklärt die Expertin Jennifer Lynch gegenüber Motherboard.

Zudem sei es schwierig, aus einzelnen Merkmalen wie Hautfarbe, Augenfarbe und Alter tatsächlich auf ein gutes Phantombild zu kommen, erklärt sie. Menschen würden Gesichter als Ganzes wahrnehmen. Es könnte aber passieren, dass das KI-generierte Bild mit den richtigen Merkmalen eine ganz andere Person zeigt.

Dieses Bild könnte die tatsächliche Erinnerung der Menschen ersetzten, vor allem weil es sich eben nicht um eine Zeichnung, sondern ein sehr realistisches Bild handelt. Würden solche Bilder veröffentlicht, könnten sie rassistische Stereotype noch befeuern und Ermittlungen stark verlangsamen, sagt die Expertin.

Kritik an DALL-E

Die Plattform, DALL-E 2, steckt ohnehin schon voller Vorurteile. Das zeigte sich schnell nach der Veröffentlichung. So interpretierte das Programm „CEO" ausschließlich als weiße Männer, „ Pflegepersonal" hingegen stets als weiblich ( mehr dazu hier). "Gangster" zeigt hingegen dunkelhäutige Männer und Latinos. Auch wenn OpenAI daran arbeitet, solche Vorurteile aus den eigenen Programmen zu elemiminieren, gibt es dafür keine Sicherheit.

Die beiden Entwickler sagten zu Motherboard, sie müssten den Beschreibungen, die die Polizei selbst macht, vertrauen. Die Verantwortung, dass mit Phantombilder gewissenhaft umgegangen wird, liege bei den Polizeibeamt*innen. Ungereimtheiten bei den generierten Bildern müssten entweder manuell oder automatisch beseitigt werden.

Bereits seit Jahren warnt der UN-Ausschuss CERD vor den Gefahren vom KI-Einsatz bei der Polizei. Hier stehen vor allem Verbrechensprognosen und Gesichtserkennung im Vordergrund. Diese könnten ohnehin schon existierende Vorurteile verstärken, lautet auch ihr Einwand ( mehr dazu hier).

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KI erstellt Phantombilder, Experten sind entsetzt

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Das Programm soll realistische Fotos aus Zeug*innenangaben generieren. Bürgerrechtsorganisationen warnen davor. 2 Entwickler haben im Rahmen eines Hackathons ein Programm entwickelt, das realistische Phantombilder generiert. Wie ihre Demo zeigt, soll das Programm dafür nur einfachen Zeug*innenaussagen benötigen. Entwickelt wurde das „ Forensic Sketch Program" (Phantombildprogramm) auf Basis von DALL-E 2.

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Bericht über eine "Bewerbung" mit ChatGPT

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Bericht über eine "Bewerbung" mit ChatGPT

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Das Recruitingteam eines Beratungsunternehmens wählte eine von Chat GPT geschriebene Bewerbung in die engere Auswahl für ein Vorstellungsgespräch, berichtet „ Sky News".

Der Gründer der Firma hatte testen wollen, ob seine Personaler von Chat GPT getäuscht werden konnten.

Er sagte zu „Sky News", dass die von Chat GPT geschriebene Bewerbung tendenziell „kompetenter" gewirkt habe als die von anderen Bewerbern.

Eine Bewerbung, die von OpenAIs Chatbot Chat GPT geschrieben wurde, kam in die engere Auswahl für ein Vorstellungsgespräch bei einer Beratungsfirma. Das Bewerbungsschreiben schnitt einem Bericht zufolge besser ab als viele der echten Kandidaten.

Dabei war die Bewerbung ein Trick: Neil Taylor, Gründer der Kommunikationsberatungsfirma Schwa, testete seine Personaler und seine Einstellungssoftware, um zu sehen, ob sie eine von Chat GPT geschriebene Bewerbung erkennen würden. Beide wurden getäuscht, sagte er zu „ Sky News ".

Taylor gab Chat GPT eine schriftliche Aufgabe, die auch echten Bewerbern gegeben worden war. Er bat Chat GPT „die Geheimnisse des guten Schreibens" in 300 Wörtern zu beschreiben. Schwa war auf der Suche nach einem schlagkräftigen und wortgewandten Stück Prosa - denn die Firma brauchte Mitarbeiter, die gut schreiben konnten.

Ergebnisse des Experiments

Die Namen und Lebensläufe der Bewerber wurden im Prozess vor den Personalverantwortlichen verborgen, damit sie nicht wussten, hinter welcher Übermittlung die Bewerbung des Roboters steckt. Nachdem weniger als ein Fünftel der Bewerber in die engere Auswahl gekommen waren, wurde Chat GPT von der Abteilung als einer der wenigen für ein Gespräch mit Taylor ausgewählt.

„Er schien kompetenter als viele der schlechten Kandidaten, die sich bei uns bewerben", sagte er zu „Sky News". „Wenn man bedenkt, dass wir Dinge schreiben müssen, die auffallen und Aufmerksamkeit erregen, dachte ich, dass das ein echter Test war." Der Chat GPT-Text sei viel besser gewesen als viele Bewerber: schlagkräftiger und meinungsstärker, sagte Herr Taylor.

Taylor betonte aber, dass er dem Chatbot dazu sehr spezifische Anweisungen geben musste. So sollte der Chatbot zum Beispiel im Stil des amerikanischen Autors und Werbetexters Dave Trott schreiben, um in die engere Auswahl zu kommen. „Als ich der Recruiterin mitteilte, dass Chat GPT in die engere Wahl gekommen war, war sie etwas niedergeschlagen", sagte sie zu „Sky News". „Aber sie war beruhigt, als ich ihr sagte, wie viel Arbeit ich da reinstecken musste."

Als Chat GPT Ende November lancierte, hatte es schon bald mehr als eine Million Follower, weil es beim Schreiben von Aufsätzen bis zum Programmieren vieles kann, wozu auch ein Mensch in diesem Bereich fähig ist.

Nachteile der Künstlichen Intelligenz

Beatrice Nolan von Business Insider nutzte Chat GPT etwa, um zwei Bewerbungsschreiben für eine Stelle als Social Media Assistant und als Sachbearbeiterin zu verfassen. Im Anschluss bat sie Personalverantwortliche, diese zu bewerten. Sie sagten, die Anschreiben klängen wie ein „echter Kandidat" und würden im echten Leben wahrscheinlich zu einem Vorstellungsgespräch führen. Beide Personalverantwortlichen waren sich jedoch einig, dass es im Anschreiben an Persönlichkeit fehlte.

Und auch Taylor selbst glaubt nicht, dass Chat GPT revolutionäres Potenzial hat. Weil er auf Inhalte aus dem Internet trainiert wurde, sei er in seinen Möglichkeiten nur begrenzt innovativ. Die „Kluft zwischen etwas wirklich Gutem und etwas nur ziemlich Gutem", könne er nicht überbrücken, so Taylor zu „Sky". „Viele Leute können etwas ziemlich Gutes produzieren, und Chat GPT kann das auch." Autoren, die auf diesem Level stehenblieben, könne Chat GPT Konkurrenz machen - den anderen aber nicht.

„Das Geheimnis des guten Schreibens" laut Chat GPT

Wie also lautete nun der Pitch der Künstlichen Intelligenz? Hier ist der Text, den der Chat GPT auf Taylor spezifische Anfrage hin generierte:

„ Das Geheimnis des guten Schreibens ist ganz einfach: Erzähle eine gute Geschichte.
Im Kern geht es beim Schreiben um Kommunikation und darum, mit dem Publikum in Kontakt zu treten. Und das geht am besten, indem man eine Geschichte erzählt, die beim Publikum ankommt. Beim guten Schreiben geht es um mehr als nur darum, einen Haufen Wörter aneinanderzureihen und zu hoffen, dass sie hängen bleiben.

Es geht darum, eine Geschichte zu erzählen, die den Leser fesselt und ihn dazu bringt, Seiten weiterzublättern. Es geht darum, mithilfe von Sprache ein lebendiges Bild im Kopf des Lesers zu zeichnen und ihn mithilfe der Struktur durch die Geschichte zu führen. Aber eine gute Geschichte zu erzählen, ist nicht einfach. Es erfordert eine Kombination aus Kreativität, Talent und harter Arbeit. Du musst in der Lage sein, frische und interessante Ideen zu entwickeln und sie dann so umzusetzen, dass du die Aufmerksamkeit des Lesers fesselst. Eine Möglichkeit, deinen Schreibstil zu verbessern, besteht darin, sich ständig mit neuen Ideen und Perspektiven auseinanderzusetzen.
Lies viel und achte auf die Art und Weise, wie andere Autoren ihre Geschichten erzählen. Analysiere, was funktioniert und was nicht, und versuche diese Erkenntnis in deinen eigenen Text einfließen zu lassen.
Dieser Artikel wurde von Zoe Brunner aus dem Englischen übersetzt. Das Original findet ihr hier. Ein weiteres Schlüsselelement eines guten Textes ist die Einfachheit. Versuche nicht, deine Leser mit großen Worten und komplizierten Satzstrukturen zu beeindrucken. Konzentriere dich stattdessen auf eine klare und prägnante Sprache, mit der du deinen Standpunkt schnell und effektiv vermitteln kannst.
Und schließlich solltest du dich nicht davor scheuen, deine Arbeit zu überarbeiten und zu redigieren. Niemand schafft es beim ersten Versuch - und die besten Autoren sind immer bereit, ihr Werk zu überarbeiten, bis es das bestmögliche ist.
Wenn du also ein guter Schriftsteller werden willst, solltest du damit beginnen, eine gute Geschichte zu erzählen. Nutze deine Kreativität und dein Talent, um auf neue Ideen zu kommen, und arbeite dann hart daran, diese klar und fesselnd umzusetzen. Sei bereit, ein Werk zu überarbeiten und zu redigieren, und sei immer bereit, zu lernen und deine Fähigkeiten zu verbessern. Wenn du diese Dinge beherzigst, dann bist du auf dem besten Weg, spannende und ansprechende Geschichten zu schreiben, die deine Leser fesseln. "

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Wie eine von Chat GPT geschriebene Bewerbung Personaler täuschte - und zum Vorstellungsgespräch eingeladen wurde

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Das Recruitingteam eines Beratungsunternehmens wählte eine von Chat GPT geschriebene Bewerbung in die engere Auswahl für ein Vorstellungsgespräch, berichtet „ Sky News". Der Gründer der Firma hatte testen wollen, ob seine Personaler von Chat GPT getäuscht werden konnten. Er sagte zu „Sky News", dass die von Chat GPT geschriebene Bewerbung tendenziell „kompetenter" gewirkt habe als die von anderen Bewerbern.

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Artikel über eine Software die ChatGPT Texte entlarvt

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Artikel über eine Software die ChatGPT Texte entlarvt

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Künstliche Intelligenz

Forscher der Stanford University entwickeln neue Methode, um KI-Texte ohne Trainingsdaten erkennen zu können

Foto: Getty/Chino

Mit zunehmender Popularität von Chat GPT mehren sich die Probleme, die im Zusammenhang mit der automatischen Erstellung von Texten entstehen. Schüler lassen Hausaufgaben schreiben, Nachrichtenportale nutzen das KI-Tool unbemerkt, und sogar Gutachter können mit fingierten Abstracts wissenschaftlicher Arbeiten getäuscht werden.

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Detect GPT soll auf Anhieb KI-Texte von Chat GPT entlarven können

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Forscher der Stanford University entwickeln neue Methode, um KI-Texte ohne Trainingsdaten erkennen zu können Mit zunehmender Popularität von Chat GPT mehren sich die Probleme, die im Zusammenhang mit der automatischen Erstellung von Texten entstehen. Schüler lassen Hausaufgaben schreiben, Nachrichtenportale nutzen das KI-Tool unbemerkt, und sogar Gutachter können mit fingierten Abstracts wissenschaftlicher Arbeiten getäuscht werden.

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Character.AI: Im Gespräch mit Jesus, der Queen und Sigmund Freud

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Die Website bietet ein buntes Sortiment an Chatbots, die in die Rolle berühmter Persönlichkeiten schlüpfen. Achtung: kann Spuren von Unwahrheiten enthalten

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© Getty Images/iStockphoto / sompong_tom/iStockphoto

Der Chatbot schafft in 2 Monaten, wofür Instagram über 2 Jahre gebraucht hat.

Es gibt einen neuen Weltrekord. ChatGPT ist jetzt offiziell die am schnellsten wachsende Anwendungen der Welt. Das hat das Analyseunternehmen UBS ermittelt, berichtet Reuters.

Demnach hatte ChatGPT im Jänner 100 Millionen aktive User*innen - obwohl er erst vor 2 Monaten gestartet ist. Der bisherige Rekordhalter war TikTok. Für die 100-Millionen-Marke benötigte die App 9 Monate. Bei Instagram waren es sogar 2,5 Jahre.

Der rasante Aufstieg des KI-basierten Chatbots war schon zu Beginn absehbar. Beim Start im November 2022 dauerte es lediglich 5 Tage, bis er mehr als eine Million User*innen hatte.

Abomodell für Premium-Zugang

Noch ist ChatGPT kostenlos nutzbar. Bald startet ein Abomodell. Für 20 US-Dollar pro Monat bekommt man garantiert Zugang zum Chatbot und schnellere Ergebnisse. Durch den großen Ansturm auf ChatGPT, kommt es nämlich derzeit immer wieder zu Wartezeiten.

Die große Popularität zieht auch große Investoren an. Microsoft will 10 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, dem Unternehmen hinter ChatGPT.

Beeindruckende KI, aber nicht perfekt

ChatGPT kann universell eingesetzt werden, er antwortet aber nur in Textform. Er dichtet, schreibt Lieder, löst Mathematik-Aufgaben und programmiert für einen. Allerdings ist die KI nicht auf dem aktuellen Stand des Weltgeschehens, sie macht Programmierfehler und erfindet Quellen für wissenschaftliche Studien.

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ChatGPT schlägt TikTok: Neuer Weltrekord

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Der Chatbot schafft in 2 Monaten, wofür Instagram über 2 Jahre gebraucht hat. Es gibt einen neuen Weltrekord. ChatGPT ist jetzt offiziell die am schnellsten wachsende Anwendungen der Welt. Das hat das Analyseunternehmen UBS ermittelt, berichtet Reuters. Demnach hatte ChatGPT im Jänner 100 Millionen aktive User*innen - obwohl er erst vor 2 Monaten gestartet ist.

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KI im Unterricht

ChatGPT und KI-gestützte Apps werden bereits jetzt als Lernhilfe eingesetzt. Einige Tools können Lehrkräfte bei der Erstellung von Unterrichtsmaterialien unterstützen

Schüler im Rahmen einer Pressekonferenz zum Thema 'Digitales Klassenzimmer

Foto: APA/FOTOKERSCHI.AT / BAYER

ChatGPT ist derzeit noch kein Musterschüler, so viel scheint nach der Bewertung computergenerierter Antworten auf Matura-Aufgaben klar. DER STANDARD hat mit Lehrkräften gesprochen, wie sie ChatGPT im Unterricht einsetzen, wo dessen Grenzen sind und wie man mit Falschinformationen umgeht - etwa wenn ChatGPT behauptet, dass Donald Trump wiedergewählt wurde.

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Hilfe für Lehrende und Lernende: Wie sich die Schule KI zunutze macht

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ChatGPT und KI-gestützte Apps werden bereits jetzt als Lernhilfe eingesetzt. Einige Tools können Lehrkräfte bei der Erstellung von Unterrichtsmaterialien unterstützen ChatGPT ist derzeit noch kein Musterschüler, so viel scheint nach der Bewertung computergenerierter Antworten auf Matura-Aufgaben klar.

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Gastartikel des CEO der größten IT-Plattform für Jobsuchende

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Gastartikel des CEO der größten IT-Plattform für Jobsuchende

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Foto: APA/AFP/CLEMENT MAHOUDEAU

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz verfolgt ein einfaches Ziel: Sie soll den Menschen Arbeit abnehmen, damit diese ihre Intelligenz für das verwenden können, wofür sie wirklich gebraucht wird. Anders gesagt: Es geht vor allem darum, mühsame oder langwierige Arbeiten zu automatisieren und das Potenzial von Mitarbeitern voll auszunutzen und weiter zu fördern, statt sie mit Aufgaben zu beschäftigen, die in erster Linie Zeit und Durchhaltevermögen kosten.

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KI wird Menschen nicht ersetzen, aber sie kreativer arbeiten lassen

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Der Einsatz von künstlicher Intelligenz verfolgt ein einfaches Ziel: Sie soll den Menschen Arbeit abnehmen, damit diese ihre Intelligenz für das verwenden können, wofür sie wirklich gebraucht wird. Anders gesagt: Es geht vor allem darum, mühsame oder langwierige Arbeiten zu automatisieren und das Potenzial von Mitarbeitern voll auszunutzen und weiter zu fördern, statt sie mit Aufgaben zu beschäftigen, die in erster Linie Zeit und Durchhaltevermögen kosten.

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Unterrichtsmaterial zu diversen Fächern und Schulstufen

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Unterrichtsmaterial zu diversen Fächern und Schulstufen

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Kinderrechte

Die SuS beschäftigen sich mit dem Thema "Kinderrechte". Die SuS sollen Zusammenhänge feststellen können: zwischen eigenen Wünschen und Bedürfnissen und den allgemeinen Rechten und den Kinderrechten. (Tools: Padlet, Lerning Snack, Learning App, Bookcreator).

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fobizz | Kostenfreie Unterrichtsmaterialien zum Download 🙌️✅️

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Mehr als 1.000 Lehrkräfte haben Unterrichtsmaterialien zum kostenfreien Download entwickelt für unterschiedliche Fächer, Klassenstufen und Schulformen.

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Im ersten Überblick zu KI / ChatGPT in Schule und Unterricht habe ich verschiedene KI-Tools, ihre Funktionen und didaktische Ansätze für den Einsatz von KI in Schule und Unterricht vorgestellt. Mit diesem Blogbeitrag möchte ich den Sprung ins kalte Wasser erleichtern: Welche Eingaben und Aufforderungen in ChatGPT führen zu welchem Ergebnis? Wie kann ich ChatGPT als Unterrichtsassistent im (Fremdsprachen-)Unterricht nutzen - zugleich aber auch Schülerinnen und Schülern Möglichkeiten eröffnen, mit ChatGPT (zielsprachig) zu üben, zu kommunizieren und die Möglichkeiten der KI für das eigene Lernen zu nutzen?

Grundlagen und Tipps: Potential von ChatGPT (fachunabhängig) austesten

Aktuell ist sowohl für Lehrpersonen als auch Schülerinnen und Schüler eine Ebene besonders spannend: Die ganz einfache, konkret auf den Lernprozess bezogene und eher niedrigschwellig-kleinschrittige Nutzung eines KI-Tools wie ChatGPT für das eigene Lernen (oder Lehren). Klar ist auch, dass wir uns gerade erst ganz am Anfang einer Entwicklung befinden, die erst in der näheren Zukunft so richtig an Fahrt aufnehmen wird. Und deshalb ist es besonders spannend, diese Entwicklung konstruktiv zu begleiten und sich kontinuierlich fortzubilden.

Dabei muss das Rad nicht neu erfunden werden, auch wenn gerade alle parallel ChatGPT ausprobieren und ihre Erfahrungen teilen. Daher hier einige hilfreiche Beiträge für Lehrpersonen, die eher allgemeindidaktisch tolle Tipps und Tricks und vor allem gute Prompts (Eingaben / Befehle / Aufforderungen an ChatGPT) für weniger erfahrene User bieten:

Im Fremdsprachenunterricht kann ChatGPT ein toller „Lernassistent" oder auch „Lernbegleiter" werden - und ich teile die Einschätzung, dass evtl. sogar Google als Suchplattform von einem auf Interaktion ausgelegten Tool wie ChatGPT abgelöst werden könnte (offene Fragen wie Datenschutz, Bezahlschranken könnten das aber genauso verhindern). Es macht halt einfach auch Spaß, Fragen an ChatGPT zu stellen, mit dem Tool in eine Konversation zu treten (ein passender interaktiver Avatar als „Gesprächspartner" ist sicher nur eine Frage der Zeit) und so ganz nebenbei die eigenen Fremdsprachenkenntnisse zu trainieren- ohne sich dabei Sorgen über eigene Fehler machen zu müssen. Denn eins ist klar: Robots don't judge - eine KI wie ChatGPT beurteilt mich nicht! Na ja, zumindest nicht persönlich und auch nicht nachtragend, wie man im folgenden Video sieht...;-)

Und damit auch Einsteiger ins Thema KI / ChatGPT diese großartige Spielwiese für den Fremdsprachenunterricht unmittelbar nutzen können, habe ich hier einfach mal interessante ChatGPT-prompts (Anweisungen) zusammengetragen, die zeigen: ChatGPT eignet sich hervorragend zum

(individuellen) Üben und

natürlich auch Verbessern,

schnellen Erstellen allgemeiner Erklärungen und

für Beispiele von Sprachkonzepten, aber genauso

für kleine (zielsprachige) Rollen- und Abenteuerspiele - und damit

für Schülerinnen und Schüler als Lern- und Übungsassistent,

für Lehrpersonen als vielseitige Ergänzung für die didaktische Planung von Fremdsprachenunterricht.

Aber wie kann ich - beispielsweise als weniger erfahrene Lehrperson - das Potential von ChatGPT für den Fremdsprachenunterricht austesten? Am besten mithilfe einiger praxiserprobter Eingaben / Aufforderungen („Prompts" eben) an die App, die ich hier zusammenstelle und die (mit zunehmender Komplexität) direkt als Mini-Fortbildung, für den eigenen Unterricht oder für das gemeinsame Austesten mit Schülerinnen und Schülern genutzt werden können.

Für die erste Lernphase könnte im Vordergrund stehen, was Steph Swanson in der Washington Post vorschlägt: „Focus on play over production. Figure out what the model can't or won't do."

ChatGPT als Assistent für Grammatik und Wortschatz
Erkläre (XY / wie man XY macht)? Gib dafür (XY) Beispiele.

„Formuliere XY Beispielsätze für die Verwendung des (Zeitform XY), um vergangene Ereignisse zu beschreiben."

„Erkläre den Bedeutungsunterschied zwischen ‚few' und ‚a few' / 'ser listo' und ‚estar listo' / ... und verdeutliche diesen anhand von drei Beispielen."

"Can you provide a list of five common phrasal verbs with the word 'get' and their definitions?" oder als ähnliche Anfragen für den Spanischunterricht: „¿Puedes proporcionar una lista de cinco verbos compuestos comunes con el verbo ‚haber' (Screenshot 1) / ‚poner' (Screenshot 2) y sus definiciones con ejemplos?"

„Formuliere drei Beispielsätze für die Verwendung des Pretérito Perfecto, um vergangene Ereignisse zu beschreiben, die bis in die Gegenwart andauern und gibt anschließend eine kurze Definition dieser Zeitform (auf Spanisch), die Schülerinnen und Schüler sich in ihr Heft übertragen können."

„Kannst Du mir drei Beispiele für bekannte Redewendungen im Spanischen, Englischen und Französischen geben und diese mit jeweils zwei Beispielsätzen ergänzen?"

ChatGPT als Korrekturassistent
Bitte kontrolliere / überprüfe (XY):

"Act as my teacher and check the accuracy of [Fragen eingeben]." - in diesem Beispiel mit langsamer Anpassung der Fragestellung (Prompt) auf Basis der ChatGPT-Rückmeldung (exemplarisch für einen typischen Lernprozess als ChatGPT-Anwender).

Geschriebenen Text einfügen und ChatGPT um eine Korrektur (Screenshot 1) bzw. um eine Korrektur mit anschließender Fehleraufstellung bitten (Screenshot 2) - also den Prompt nochmal verfeinern und ausdifferenzieren.

ChatGPT als Assistent für handlungsorientierte Kommunikation
Handle so, als ob Du (XY) (wärst). Wie würdest Du (XY)?

„Handle so, als ob Du jemand zum ersten Mal trifft. Wie würdest Du Dich (1. auf Englisch; 2. auf Spanisch) vorstellen und eine lockere Konversation beginnen?" (Screenshot 1) - und dann auch als ausdifferenzierte Variante mit mehr Variablen (Screenshot 2).

"Handle so, als ob Du in einem Bewerbungsgespräch wärst. Wie würdest Du die Frage ‚Erzähl mir mehr über Dich selbst' (1. auf Englisch; 2. auf Spanisch) beantworten?" Hier lassen wir mal ChatGPT selber reden (aber natürlich könnte man auch einen Lebenslauf als Information hinterlegen)...

„Stelle Dir vor, Du bist auf einer Party und willst ein Gespräch mit einem Fremden beginnen. Wie würdest Du das Gespräch beginnen und in Gang halten?" (mit ausdifferenzierten Prompts)

„Stelle Dir vor, Du hättest eine Meinungsverschiedenheit mit einem Freund. Wie würdest Du Deinen Standpunkt darlegen und versuchen, den Konflikt zu lösen?" - oder, noch besser: „Stelle Dir vor, Du hättest eine Meinungsverschiedenheit mit einem Freund. Wie würdest Du Deinen Standpunkt darlegen und versuchen, den Konflikt zu lösen? Gib mir zu jeder Möglichkeit auch passende Formulierungshilfen."

„Stell Dir vor, Du würdest eine Präsentation vor einer Gruppe von Menschen halten. Wie würdest Du deren Aufmerksamkeit erregen und sie während Deiner Präsentation bei der Stange halten? Gib mir zu jeder Möglichkeit auch Formulierungshilfen."

Kommunikative Fähigkeiten: ChatGPT als Interviewpartner nutzen oder ein Rollenspiel kreieren lassen

Handle als [XY] und stelle mir Fragen über [XY].

„Spiele den Interviewer und stelle mir [auf XY] Interviewfragen für die Stelle [XY]. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende das Gespräch, wenn ich sage „Danke für Ihre Zeit". Gib mir anschließend ein Feedback zu meiner Leistung.„

"Handle als Kundenbetreuer und stelle mir Fragen zu einem Produkt, das ich kaufen möchte. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende das Gespräch, wenn ich „Danke für Ihre Hilfe" sage. Gib mir eine Rückmeldung darüber, wie ich meine Bedürfnisse und Bedenken geäußert habe."

"Du bist ein Journalist der Schülerzeitung an meiner Austauschschule in Exeter/USA und stellst mir Fragen zur Digitalisierung in den deutschen Schulen. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende das Interview, wenn ich „Sorry, I have to go to class." sage. Gib mir ein Feedback, wie ich das Thema erklärt und meine Meinung geäußert habe."

„Du bist mein Englisch-Lehrer und stellst mir [auf Englisch] Fragen über die Unit zur Amerikanischen Revolution, die wir gerade im Unterricht besprochen haben. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende die Fragerunde, wenn ich mich für Deine Zeit bedanke. Gib mir Rückmeldung darüber, wie ich das Thema inhaltlich verstanden und mich sprachlich ausgedrückt habe."

Spiele erstellen und mit ChatGPT spielen

Stufe 1: Einfache Mini-Spiele

„Beginne ein Spiel '20 Fragen'. Du kannst mir Ja- oder Nein-Fragen [auf Englisch] stellen und versuchen, das Wort zu erraten, an das ich gerade denke. Ich gebe Dir einen Tipp: Es ist eine Stadt."

„Lass uns ‚Zwei Wahrheiten und eine Lüge' spielen. Gib mir [auf Englisch] drei Aussagen über dich, und ich versuche zu erraten, welche davon eine Lüge ist."

„Lass uns eine Partie ‚I spy' spielen. Ich gebe dir einen Hinweis und du musst den Gegenstand erraten, an den ich denke. Der Hinweis lautet: „Es ist etwas, das man an den Füßen trägt."

Stufe 2: Mit ChatGPT textbasierte Abenteuerspiele entwerfen und spielen

Die bis hierhin vorgestellten Möglichkeiten für die Nutzung von ChatGPT dienten vor allem der Übung von Wortschatz und Grammatik, der Festigung kommunikativer Fertigkeiten oder auch einfach für kleine Übungsspielchen (bspw. zum Wortschatz). Wer etwas tiefer eintauchen und ChatGPT für weitergehende Spiele nutzen möchte, kann das ja mal mit den drei recht einfachen Prompts hier unten ausprobieren, die uns in Fantasiewelten abtauchen lassen.

Schülerinnen und Schüler könnten mit diesen Prompts bspw. kleine Abenteuer vorbereiten,

die alleine (zielsprachig) erstellt, ausprobiert und vielleicht

anschließend gemeinsam in der Klasse / im Kurs gespielt werden und,

wenn es um A, B, C oder D-Entscheidungen geht, zunächst eine Diskussion mit anschließender Mehrheitsentscheidung im Kurs (natürlich wieder zielsprachig ;-), um den Kommunikationsaspekt im Blick zu behalten) beinhalten.

Stell Dir vor, Du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel, das in [Umgebung] spielt. Der Spieler (das bin ich) muss Entscheidungen treffen [Anzahl der Optionen], um durch das Spiel zu navigieren.

„Stell dir vor, du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel [auf Englisch], das in der Welt von Harry Potter spielt. Ich als Spieler beginne mit 100 Lebenspunkten und muss Entscheidungen treffen (A, B oder C), um durch das Spiel zu navigieren."

„Stell dir vor, du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel [auf Englisch] in einer postapokalyptischen Welt. Du beginnst mit 50 Lebenspunkten und musst Entscheidungen treffen (A, B, C oder D), um durch das Spiel zu navigieren."

„Stell dir vor, du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel [auf Englisch], das in einem magischen Wald spielt. Du musst Entscheidungen treffen (A, B, C oder D), um durch das Spiel zu navigieren."

Youtube-Tutorial: KI im Unterricht - ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smoding & Perplexity

Wer jetzt Interesse an ChatGPT und einigen weiteren der hier im Blog vorgestellten KI-Tools hat und (als Einsteiger) einen Einblick in ihre Funktionsweise und Möglichkeiten erhalten möchte, den könnte mein neues Youtube-Tutorial interessieren. Erste Einblicke in ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smodin und Perplexity mit einigen persönlichen Einschätzungen. Das Tutorial eignet sich sicherlich auch für schulinterne Mini-Fortbildungen...

ChatGPT zur Vorbereitung von Unterricht nutzen

Hier folgen in Kürze weitere Tipps und Tricks, um ChatGPT zur Vorbereitung von (Fremdsprachen-)Unterricht zu nutzen... - dazu empfehle ich aber auch die beiden Blogbeiträge von Jan-Martin Klinge und Manuel Flick, die ich zu Beginn aufgeführt habe.

Hier dann in Kürze mehr...

Hinweis in eigener Sache: In diesem Blogbeitrag habe ich viele Prompts, die ich zuletzt im Fremdsprachenunterricht nutzte oder die beim Ausprobieren entstanden sind, zusammengefasst. Zu großen Teilen stammen diese Prompts wiederum aus anderen Sammlungen, Posts und Tweets, wurden von mir im Laufe der letzten Monate überarbeitet, angepasst, verfeinert oder auch ohne Veränderung übernommen. Ich habe keinesfalls den Anspruch, alle diese Prompts selber entwickelt zu haben! - hier entwickelt aktuell eine große Community gemeinsam Ideen und Ansätze, um aus der KI das Beste herauszuholen. Darum geht es: Ideen aufnehmen & neu entwickeln, teilen und gemeinsam weiterentwickeln und verbessern.

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ChatGPT im Unterricht (Fremdsprachen) - 25 Praxisbeispiele für ChatGPT als Lern- und Unterrichtsassistent - Unterrichten Digital

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Wie hole ich aus ChatGPT das Beste heraus? Echter Lernprozess, den ich hier mit 25x Praxisbeispielen dokumentieren möchte. Viel Spaß beim Austesten!

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Schulmaterial zu diversen Aspekten der KI

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Schulmaterial zu diversen Aspekten der KI

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Das Ziel des ENARIS-Projekts ist es, Kindern dabei zu helfen, die Möglichkeiten, Grenzen und inneren Funktionsweisen von KI-Systeme verständlicher zu machen.

Das Material ist für jedermann frei verfügbar und unter einer Creative Commons 4.0 By-Sa-Lizenz veröffentlicht. Weitere Informationen zum Projekt finden Sie unter enaris.org.

Das Material ist direkt für den Schuleinsatz konzipiert und deckt viele Bereiche der Digitalen Grundbildung ab.

Zur Nutzung im Klassenzimmer gemacht

Anpassbar an die Bedürfnisse der Klasse

Zugeschnitten auf Pädagog*innen

Unabhängig nutzbar und jedes Modul dauert zirka 1 bis 4 Stunden

Verfügbar in digitaler (online und offline) und druckbarer Form

Jedes Modul beinhaltet:

Einen Leitfaden für Lehrpersonen mit Unterrichtsplänen, einem Zeitplan und einer kurzen Zusammenfassung des gesamten Themas

Alle erforderlichen Materialien (Folien, Handouts, Arbeitsblätter)

Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsgraden

Viele zusätzliche Methoden

Alle Materialien sind dazu bestimmt, an die Bedürfnisse der Klasse angepasst zu werden, daher versuchen wir in unseren Materialien Hinweise auf gute Modifizierungsmöglichkeiten zu geben (überspringen oder auf bestimmte Passagen eingehen) und Optionen zu verschiedenen Arten von Übungen anzubieten. Darüber hinaus ist der gesamte Quellcode des Materials zur einfachen Anpassung verfügbar.

Für Menschen, die nicht am Bildschirm lesen möchten, stehen alle Unterlagen auch als pdf-Datei zum Ausdrucken zur Verfügung.

Darüber hinaus sind verschiedene Abschnitte farbcodiert, um sie leichter unterscheiden zu können:

Texte in einem gelben Kästchen (außer Überschriften) enthalten zusätzliche Informationen, die nicht Bestandteil des Themas sind, aber nützliche Hinweise oder weiterführende Verweise enthalten.

Inhalte mit einem gepunkteten Rand enthalten praktische Übungen, die die Verwendung von Online-Tools, Pen-and-Paper-Übungen, Spiele und mehr beinhalten.

Es werden viele verschiedene Lehrmethoden in den Modulen verwendet. Eine kurze Beschreibung, wie sie funktionieren und welchen Zweck sie erfüllen, findest du hier.
Außerdem ist alles zum Download und zur Offline-Nutzung verfügbar:
Alle Bilder stammen, wenn nicht anders angegeben, von Seiten wie Pixabay oder Pexels und sind frei verwendbar oder speziell für den Zweck dieses Projekts erstellt. Alle Symbole auf dieser Webseite sind Teil von Font Awesome Free.

KI Grundlagen

Dieses Modul dient als grundlegender Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz ( KI). Das Ziel dieser Lektion ist es, grundlegende Begriffe einzuführen, die in den anderen Modulen sowie in der KI-Forschung verwendet werden. Eine vertiefte Auseinandersetzung mit Methoden in der KI und ihrer Funktionsweise erfolgt dann in späteren Modulen.
Modul 1: KI Grundlagen

Ethik

In diesem Modul sollen grundlegende ethische Aspekte im Bereich der KI-Forschung behandelt werden. Die Schüler*innen sollen lernen, selbstständig kritische Fragen zu stellen und durch die eigenständige Entwicklung und Überarbeitung von Regelkatalogen Spannungen zwischen einzelnen ethischen Grundprinzipien aufdecken.
Modul 2: Ethik

Chatbots - Natural Language Processing

In diesem Modul werden verschiedene Arten von Chatbots anhand unterschiedlicher praktischer Übungen veranschaulicht. Die Schüler*innen lernen, was Chatbots sind und wie sie funktionieren. Es werden unter anderem die Fragen gestellt, wie Programmierer es schaffen, Chatbots „menschlich" oder „intelligent" erscheinen zu lassen oder warum das Verstehen menschlicher Sprache generell eigentlich gar nicht so einfach ist.
Modul 3: Chatbots - Natural Language Processing

Supervised Learning

In diesem Modul geht es um Supervised Learning. Ziel ist es, den Schüler*innen ein grundlegendes Verständnis dafür zu vermitteln, was Supervised Learning ist, was es kann und was nicht und wie man SL-Algorithmen trainieren kann. Dieses Modul konzentriert sich eher auf praktische Aspekte, dabei trainieren Schüler*innen ihre eigenen Algorithmen und erfahren damit einhergehende Möglichkeiten und Probleme aus erster Hand.
Modul 4: Supervised Learning

Reinforcement Learning

Dieses Modul handelt von Reinforcement Learning ( RL). Ziel ist es, den Schüler*innen ein grundlegendes Verständnis dafür zu vermitteln, was RL ist, wie es funktioniert und was häufige Probleme und Fallstricke sind. Der Fokus liegt eher auf praktischen Übungen, daher werden die Schüler*innen einerseits in die Rolle von selbstlernenden Algorithmen schlüpfen und erleben, wie der Trainingsprozess abläuft, und andererseits gegen lernende KI s spielen und diese trainieren.
Modul 5: Reinforcement Learning

Computer Vision

In diesem Modul wird der Hauptfokus auf Computer Vision ( CV) gelegt. Dabei sollen die bereits erlernten Fähigkeiten und Wissensbereiche aus den vorherigen Kapiteln erweitert und zur kritischen Auseinandersetzung mit dem Thema CV anregen. Vor allem das Modul Supervised Learning ist für ein vertieftes Verständnis der kommenden Inhalte von Vorteil, ist jedoch nicht verpflichtend zu absolvieren. Auch ein Quereinstieg ist kein Problem und vermittelt die wichtigsten Lernziele.
Modul 6: Computer Vision

Neuronale Netze

Dieses Modul dient als grundlegende Einführung in das Thema Neuronale Netze ( NN). Das Ziel dieser Lektion ist es, neuronale Netze vorzustellen und nicht nur zu zeigen, was sie können und wie sie verwendet werden, sondern auch einen Einblick zu geben, wie sie intern funktionieren.
Modul 7: Neuronale Netze

Kunst und Künstliche Intelligenz

In diesem Modul soll bspw. die Frage behandelt werden, ob KI in der Kunst zum Künstler selbst wird oder ob sie nur ein weiteres technisches Werkzeug ist. Auch soll darüber diskutiert werden, wo „Kunst" eigentlich beginnt und wie man den Kunstbegriff aufgrund neuer Technologien eventuell überdenken muss.
Modul 8: Kunst und Künstliche Intelligenz

KI-Manipulation in Social Media

Dieses Modul besteht aus zwei Teilen und behandelt in beiden das Thema Manipulation in Social Media mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Die beiden Teile können separat, aber auch aufbauend voneinander verwendet werden.

Im ersten Teil des Moduls wird auf den Umgang mit privaten Daten auf Social Media Plattformen eingegangen.

Im zweiten Teil wird als Ausschnitt zum Thema Verbreitung von Desinformationen im Netz das Phänomen "Deepfake" behandelt. Hierbei soll geklärt werden, worum es sich bei Deepfakes handelt, wie diese entstehen und welche Chancen und Risiken diese mit sich bringen.
Modul 9: Social Media

KI und Umwelt

In diesem Modul erarbeiten sich die Schüler*innen selbstständig mithilfe eines "grünen" Portfolios Inhalte zu Umweltaspekten in der Informatik. Dabei ist es empfehlenswert direkt zu Beginn des Themenblocks Kleingruppen zu bilden, da im Folgenden immer wieder Aufgaben und Diskussionen, auch während theoretischer Inputs, im Team durchgeführt werden sollen.
Modul 10: KI und Umwelt

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Das Ziel des ENARIS-Projekts ist es, Kindern dabei zu helfen, die Möglichkeiten, Grenzen und inneren Funktionsweisen von KI-Systeme verständlicher zu machen. Das Material ist für jedermann frei verfügbar und unter einer Creative Commons 4.0 By-Sa-Lizenz veröffentlicht. Weitere Informationen zum Projekt finden Sie unter enaris.org.

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ChatGPT in der Schule – wie damit umgehen?

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Der Chatbot, der mittels Künstlicher Intelligenz Fragen beantworten kann, nimmt zunehmend Einzug in den Schulalltag.

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Umfangreiche und fundierte Sammlung von Beispielen und Programmen zu AI

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Umfangreiche und fundierte Sammlung von Beispielen und Programmen zu AI

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Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Intelligenz zu imitieren. Dazu gehören unter anderem das Erkennen von Mustern, das Lernen von Informationen und das Schlussfolgern. In den letzten Jahren hat sich die KI-Technologie rasant weiterentwickelt und ist inzwischen in vielen Bereichen des Alltags anzutreffen, zum Beispiel in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, in Suchmaschinen wie Google oder Bing und in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter.

Auch in der Bildung wird die KI immer wichtiger. So werden zum Beispiel immer mehr Lernplattformen und intelligente Tutorensysteme entwickelt, die Schülern und Studenten dabei helfen sollen, besser zu lernen. Auch im Unterricht selbst werden zunehmend KI-Systeme eingesetzt, zum Beispiel für die Erstellung von individuellen Lernplänen oder für die Diagnose von Lernproblemen. Die Vorteile der KI in der Bildung sind vielfältig. So können Lernende durch die Nutzung von KI-Systemen besser motiviert und engagiert werden. Auch die Lernausgänge können durch die Nutzung von KI verbessert werden. Zudem können KI-Systeme helfen, den Unterricht personalisierter und individueller zu gestalten.

Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen, die mit der Einführung von KI im Bildungsbereich verbunden sind. So ist zum Beispiel noch unklar, wie KI-Systeme ethisch und sozial verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Auch die Frage nach dem Datenschutz spielt bei der Nutzung von KI in der Bildung eine wichtige Rolle. Darüber hinaus ist noch unklar, wie KI-Systeme in bestehende Bildungssysteme integriert werden können.

Texterstellung und Textüberarbeitung mit KI / AI

Wer nun etwas verwundert darüber ist, dass dieser Blogbeitrag bis hierhin nicht so ganz nach meinem Schreibstil klingt - informativ und (möglichst) präzise, mit zahlreichen konkreten Bezügen zur Schulpraxis und vor allem: Referenzen zu Erkenntnissen und Arbeiten anderer Lehrpersonen und/oder Institutionen aus dem Bildungsbereich -, der liegt richtig! Ehrlich gesagt, ich finde es sogar ziemlich anstrengend, bis hierhin zu lesen...der Text klingt halt wie jeder dieser inhaltsleeren Marketingblogs...

Und da sind wir auch schon mitten im Thema: Alles bisher Geschriebene wurde von einer KI ( OpenAI) verfasst, die nur meinem Auftrag Schreibe eine Einleitung zum Thema Künstliche Intelligenz in Schule und Unterricht für einen Blogartikel mit einer Definition des Begriffs Künstliche Intelligenz folgend einen Text geschrieben, ansonsten aber herzlich wenig Herzblut in die Inhalte gesteckt hat. Aber vielleicht lag es auch einfach nur an meinem etwas lieblosen Schreibauftrag?

Egal, eine weitere KI ( Grammarly) hat den Text abschließend auf sprachliche Richtigkeit, inhaltliche Klarheit und bzgl. des Weckens von Leserinteresse und Aufrechthaltens der Aufmerksamkeitsspanne der Leserinnen und Leser geprüft - und das offensichtlich so überzeugend, dass zwei erfahrene Lehrpersonen aus dem #twitterlehrerzimmer trotz einem Hinweis meinerseits diese Passagen als authentisch ansahen...

Mit einem KI-basierten Übersetzungstool (z.B. DeepL) könnte ich jetzt „meinen" Beitrag in jede beliebige Sprache der Welt übersetzen und würde vermutlich Anerkennung für meine sehr guten Sprachkenntnisse erhalten. Natürlich, kein Muttersprachler - aber eben doch kenntnisreich und sprachlich größtenteils korrekt. Wäre ich in meiner eigenen Muttersprache nicht ganz sicher, würde ich den Text von DeepL sonst auch einfach mal ins Englische und zurück ins Deutsche übersetzen lassen - und damit einen von der KI stilistisch und vor allem orthografisch durchaus verbesserten Text erhalten (vgl. dazu Philippe Wampfler zur „DeepL-Methode").

Was erwartet man mehr? Lasst uns beginnen, sagen jetzt sicherlich viele offene und neugierige Lehrpersonen...

Für die spezifischen Arbeitsbereiche in Schule und Unterricht ist es aber sicherlich hilfreich, erstmal einen kleinen Überblick zu erstellen - in diesem Blogbeitrag zunächst auf die Texterstellung und Textüberarbeitung fokussiert: Welche Tools sind schon verfügbar? Was können diese Tools?

Daraus folgend werden sich spannende und sicherlich kontrovers diskutierte Folgefragen ergeben: Wie werden diese Tools unser Lehren und Lernen beeinflussen? Welchen Beitrag kann KI zum Lernen leisten, welchen nicht? Wie können Schulen mit den neuen Möglichkeiten umgehen und diese für das Lernen nutzen - also letztlich die Leitformel „Lernen mit KI, an KI und über KI" prägen?

Überblick - KI-Tools für Texterstellung & Textüberarbeitung in Schule & Unterricht

Ein Schlüsselfeld für den Einsatz von KI / AI in Schule und Unterricht ist die Texterstellung und Textüberarbeitung. Dieser in allen Aufgabenfeldern und Schulfächern zentrale Kompetenzbereich wird bereits von zahlreichen KI-basierten Tools abgedeckt. Was gibt es, was kann ich, was können aber auch unsere Schülerinnen und Schüler direkt nutzen? Und welche Möglichkeiten ergeben sich daraus für den Unterricht?

Die Website OpenAI.com bietet einen Zugang zu der Texterstellung-KI GPT-3 und richtet sich mit ihren zahllosen veränderbaren Einstellungsmöglichkeiten zwar eigentlich eher an fortgeschrittene User, bietet aber mit dem „Playground" eine nach kostenloser Registrierung ganz einfach nutzbare Oberfläche zum Ausprobieren. Und das hat es in sich: Denn GPT-3 - oder auch lang: Generative Pre-trained Transformer 3 - ist ein Sprachmodell, das Deep Learning verwendet, um einen menschenähnlichen Text zu erzeugen (für mehr Infos einfach über Google suchen - da bin ich als Lehrer absolut kein Experte!).

Arbeitsaufträge, Fragen und Textanfänge beantwortet bzw. komplettiert das Programm problemlos. Dabei läuft es nicht nur auf Englisch, sondern erstellt in zahlreichen Sprachen (sei es basierend auf der Sprache der Frage oder nach einem Auftrag wie „Schreibe auf Spanisch einen Kommentar zu...") Texte. Interessant sind gewisse semantische oder lexikalische Feinheiten, so wie auch das geforderte Register teils passend mit erstellt wird (wie z.B. „Schreibe aus der Sicht eines zehnjährigen Schülers unter Nutzung von Jugendsprache einen Kommentar zu..."). Die praktisch endlose Bandbreite an Themen ist schon jetzt beeindruckend - beispielhaft zeigen das die zahllosen Anwendungsmöglichkeiten / „Presets" (Chat-Bot, Grammatik-Überprüfung, Übersetzung usw...), die auf der OpenAi-Website genutzt werden können:

Ein AI-Chat, der hinsichtlich der durchaus komplexen Antworten zur weiteren Arbeit mit KI motiviert und deren Möglichkeiten erahnen lässt. Grammatik-Checks, Interviewfragen-Generator, automatisierte Essay-Outlines...die Möglichkeiten sind endlos und es macht großen Spaß, mit der GPT-3-KI zu arbeiten.

Praxistipp, gerade für weniger erfahrene Kolleginnen und Kollegen: Im Unterricht lasse ich permanent den OpenAI-Chat mitlaufen und stelle jede Frage, die mir einfällt oder die die Schülerinnen und Schüler im Verlauf des Unterrichts stellen auch der KI - anschließend vergleiche ich mein Wissen bzw. die Antwort, die ich gegeben hätte, mit der Rückmeldung der KI. So lernt man die KI sehr gut kennen und besser einschätzen...ein großartiger Assistent im Unterricht!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

ChatGPT - ein KI-Chatbot (GPT-3) als Assistent für Lernen und Lehren?!

Viel ist in den letzten Wochen über die Ende November von OpenAI veröffentlichte KI-App ChatGPT geschrieben worden - eine verbesserte Version des zuvor vorgestellten OpenAI Chats. Dabei reicht die Bandbreite von euphorischen Einschätzungen als fundamentaler Gamechanger bis hin zu ganz pragmatischen Ansätzen, die KI-Tools als willkommene Erweiterung für die didaktische Planung ansehen.

Aktuell bleibt auch nach inzwischen längerer Beschäftigung mit der Thematik die Einschätzung, das sowohl für Lehrpersonen als auch Schülerinnen und Schüler eine Ebene besonders spannend bleibt: Die ganz einfache, konkret auf den Lernprozess bezogene und eher niedrigschwellig-kleinschrittige Nutzung eines KI-Tools wie ChatGPT für das eigene Lernen (oder Lehren):

In Schule und Unterricht kann ChatGPT ein toller „Lernassistent" oder auch „Lernbegleiter" werden - und ich teile die Einschätzung, dass evtl. sogar Google als Suchplattform von einem auf Interaktion ausgelegten Tool wie ChatGPT abgelöst werden könnte. Denn es macht auch einfach Spaß, Fragen an ChatGPT zu stellen, mit dem Tool in eine Konversation zu treten (ein passender interaktiver Avatar als „Gesprächspartner" ist sicher nur eine Frage der Zeit) und dabei so ganz nebenbei zu lernen - ohne sich dabei Sorgen über eigene Fehler machen zu müssen. Denn eins ist klar: Robots don't judge - eine KI wie ChatGPT beurteilt mich nicht!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

Mit Perplexity ist eine relativ neue KI-Plattform online, die ähnlich wie ChatGPT funktioniert und mit einer Chatbot-ähnlichen Schnittstelle Informationen bereitstellt. Interessant dabei ist, dass Perplexity ebenfalls auf dem GPT-Sprachmodell aufbaut, aber einige Vorteile bietet:

Momentan (Stand: Januar 2023) ist Perplexity offen und ohne Registrierung / Account nutzbar - im Gegensatz zu ChatGPT, das eine Zwei-Faktor-Authentifizierung inkl. SMS an die Mobilfunknummer erfordert.

Genauso wie ChatGPT ist Perplexity kostenlos.

Im Gegensatz zu ChatGPT bietet Perplexity als entscheidenden Vorteil ein Verzeichnis mit Quellenverweisen unter jeder Antwort.

Zusätzlich werden unter dem Text „related"-Anfragen angezeigt, die durchaus als Ideenpool für eigene Anfragen dienen können.

Im Vergleich zu ChatGPT ist die Kürze der Eingaben / Prompts (255 Zeichen) ein limitierender Faktor, da komplexere Anfragen wie bei ChatGPT so unmöglich werden. Auch die Antworten fallen deutlich kürzer aus, was evtl. auch ein Anzeichen für weniger Füllwörter sein könnte - aber auch inhaltlich öfter hinter ChatGPT zurückbleibt (s. folgende Beispiel-Vergleiche von Perplexity und ChatGPT in den Screenshots).

Als größter Vorteil bleibt also, dass Perplexity weitgehende Transparenz über seine Quellenbasis herstellt und damit allen Usern eine gewisse Quellenkritik mit Blick auf das Sprachmodell überhaupt erst ermöglicht.

Wie OpenAI ist Smodin ein KI-basiertes Tool für die automatische Textgenerierung - mit besonderem Fokus auf Marketingtext für Blogs und Websites sowie Essays. Mit einigen wenigen Stichworten oder Sätzen lassen sich beeindruckend gute Texte erstellen, die gerade im Schulbereich äußerst passende Resultate liefern. Sei es ein argumentativer Text zu einem beliebigen Thema, eine Filmrezension (getestet mit einer wirklich gut KI-geschriebenen Rezension von „Gran Torino") oder eben auch der nächste Blogbeitrag - mit Smodin lassen sich sehr gut Texte erstellen.

Doch das Tool kann noch deutlich mehr, was ebenfalls sowohl für Lehrende als auch Lernende spannend sein könnte: Denn neben Smodin „Author" gibt es noch einen gut funktionierenden Plagiatscheck, den dazu passenden Textumschreiber / Wortwechsler, aber auch einen Website-Zusammenfasser, Schulfragen-Beantworter und Zitationsgenerator. Eine mehrsprachige Grammatiküberprüfung und ein Untertitel-Generator ergänzen das derzeit (limitiert) kostenlos nutzbare Angebot. Praktisch für den Unterricht: Bis zu drei Texterstellungen / Woche sind auch ohne Registrierung möglich - das kann im Unterricht unmittelbar genutzt werden.

Registrierung: ja (bis zu 3 Texterstellungen / Woche ohne Registrierung); kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Texte limitiert)

neuroflash ist eine KI-gestützte-Software zur automatischen Textgenerierung - richtet sich aber vor allem an Marketing-Teams, Freelancer und Agenturen mit Fokus auf der deutschen Sprache. Über 30 verschiedene Textsorten können mit dem neuroflash KI Texter geschrieben werden - auch lange Texte wie Blogartikel. Angepasst an den eigenen Schreibstil des Schreibenden liefert das Tool automatisch fünf unterschiedliche Textvorschläge. Mit Fokus auf Ideenfindung, Variabilität und Optimierung der Texte ergänzt neuroflash die Texte durch assoziative Analysen. Vor der Veröffentlichung bewertet neuroflash außerdem, ob die Texte performant sind und zum gewählten Stil passen.

Ein Preisbeispiel, das schon in etwa die Zukunft von KI-Tools und ihre Preisgestaltung erahnen lässt: Das Basic-Paket der Software liegt bei 29€ monatlich pro Nutzer. Für mehr Funktionen und mehr Wörter / Monat fallen in den Premium-Paketen bis zu 199€ monatlich pro Nutzer an. neuroflash bietet aber auch einen Free-Plan, mit dem 2000 Wörter jeden Monat kostenlos generiert werden können. Das ist gerade richtig zum Ausprobieren und für den Unterricht, um bspw. den Nutzen von KI mit den Schülerinnen und Schülern analysieren zu können.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Zeichen limitiert)

Grammarly ist eine kostenlose Online-Grammatik- und Rechtschreibprüfung. Die Website bietet eine automatische Rechtschreib- und Grammatikprüfung für Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Russisch. Grammarly überprüft Texte auf Fehler in Grammatik, Interpunktion, Rechtschreibung, Konjugation, Wortwahl und Stil. Die Prüfung erfolgt in Echtzeit während der Eingabe des Textes. (Und ja, dieser Absatz ist jetzt wieder von GPT-3 per OpenAI geschrieben worden 😉).

Und nochmal aus meiner persönlichen Sicht: Spannend an Grammarly ist, dass auch diese App, die künstliche Intelligenz verwendet, um Texte in Echtzeit zu scannen, zahlreiche Funktionen für den Prozess der Texterstellung bietet. Sie korrigiert nicht nur Rechtschreibung, sondern findet auch Plagiate und über 400 Arten von Grammatikfehlern. Zudem bietet sie Vorschläge zur Verbesserung des eigenen Schreibstils und sucht nach inkonsistenter Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung sowie Datumsangaben. Die App erlaubt Benutzern, das Register (formell oder informell), den Tonfall, den Texttyp (z.B. akademisch oder geschäftlich) und die Textsorte (z.B. Rezension, Brief, Belletristik) festzulegen.

Praktisch: Grammarly, das neben zwei Premium-Paketen auch einen umfassenden kostenlosen Zugang bietet, lässt sich per App ganz einfach in Windows, Chrome, iOS und Android integrieren und unterstützt dann automatisch bspw. beim Schreiben von Texten. Allerdings ist mir nach zahlreichen Tests gemeinsam mit Kollegen aufgefallen, dass zumindest die Basis-Sprachkorrektur von Grammarly der „DeepL-Methode" unterlegen ist - während Grammarly mehrere Fehler bzw. falsche Wortzusammenhänge nicht erkennt, bügelt DeepL diese nach einer Übersetzung und Rückübersetzung problemlos aus.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aber nur mit Basisfunktionen - komplexere Vorschläge nur in Premiumversion)

Auch hier liefert die KI GPT-3 eine ganz gute Antwort: DeepL ist ein künstlicher Intelligenz (KI)-basierter Online-Übersetzungsdienst, der im August 2017 von Linguee GmbH gestartet wurde. Der Dienst soll so gut sein, dass er die menschliche Übersetzungsqualität übertreffen kann. Im Gegensatz zu anderen Online-Übersetzungsdiensten wie Google Translate arbeitet DeepL nicht mit statistischen Methoden, sondern nutzt neuronale Netze. Die KI von DeepL wurde durch das Übersetzen von Millionen von Dokumenten in zahlreichen Sprachen trainiert. (völlig ok, denke ich, diese KI-Beschreibung 😉)

Und genau dafür ist DeepL auch (fast) perfekt geeignet: Jeder Text lässt sich in insgesamt 29 Sprachen übersetzen - ob Textpassagen per copy & paste oder auch ganze Dokumente, ob per Plugin in Windows / Android / iOS oder direkt auf der DeepL-Website.
Neue Funktion: DeepL Write (18.01.23)
DeepL Write ist eine neue Funktion des Übersetzungs-Tools, die Texte verbessert. Anders als komplette Textgeneratoren wie etwa ChatGPT erstellt der KI-Schreibassistent keine eigenen Texte, sondern nimmt von Benutzern eingegebene Sätze, Absätze oder ganze Artikel und macht diese besser. Wobei „besser" offensichtlich zumindest teilweise im Ermessen der KI liegt. Anders verhält es sich mit Grammatik und Rechtschreibung: Da gibt es klare Regeln, die DeepL Write anwenden kann. In einem Test von heise online hat die Anwendung tatsächlich zuvor absichtlich eingebaute Fehler gefunden und korrigiert sowie gute Vorschläge gemacht.

Spannend ist auch hier die praktische Nutzung im Unterricht: Denn die weiter oben genannte „DeepL-Methode" zeigt beispielhaft das didaktische Potential, das sich ergibt, wenn Lehrpersonen und Schülerinnen und Schüler gemeinsam neue Möglichkeiten von KI ausprobieren und nutzen.

Registrierung: nein; kostenlos nutzbar: ja

KI / AI im Unterricht - Erste Gedanken

„Wenn wir wollen, dass Kinder und Jugendliche Künstliche Intelligenz auch kritisch hinterfragen können, müssen wir ihnen ein grundlegendes Verständnis dieser Technologien beibringen." Denkbar einfach bringt es fobizz-Gründerin Theresa Grotendorst im Interview zu KI in der Schule auf den Punkt.

Das didaktische Potential von KI im Unterricht

Doch das didaktische Potential von KI ist mit der Reflexion über KI schon lange nicht mehr ausgeschöpft, wie das Lernen mit digitalen Medien in den letzten Jahren gezeigt hat. Denn so wie Daniel Bernsen und ähnlich auch Beat D. Honegger drei nicht ganz trennscharfe wesentliche Grundmodi („Lernen mit, an und über Medien") für das Lernen mit digitalen Medien unterscheiden, lässt sich für die Planung und Gestaltung von Lernprozessen die daraus einfach abgewandelte Reflexionsfrage formulieren: „Wie können wir mit, an und über Künstliche(r) Intelligenz lernen?". Das erweitert den didaktischen Rahmen deutlich und hebt KI aus der in den letzten Jahren bereits implementierten Thematisierung in den Fächern Ethik / Werte und Normen, Religion, Philosophie oder auch Informatik in den normalen Unterricht aller Aufgabenfelder und Schulfächer.

Vorteile und Nachteile von KI für die Texterstellung

Das Smodin-Team gibt in einem Pro-/Contra-Überblick schon einen Teil der Antwort selber und stellt den wesentlichen Vorteilen,

dass sich ganz einfach professionell geschriebene Essays und Artikel erstellen,

selbst geschriebene Texte von der KI erweitern und - andersherum -

von der KI geschriebene Texte persönlich erweitern lassen,

dass die KI Texte bzgl. Grammatik und Satzbau verbessern kann

und damit natürlich eine erhebliche Zeitersparnis einhergeht,

auch die Nachteile gegenüber, denn

die KI kann auch nicht-faktische Informationen und

je länger die Texte sind, desto mehr Wiederholungen und Themenabweichungen generieren,

bei schlechten Eingaben auch schlechtere Ergebnisse liefern (hier hängt der Output also stärker vom Kenntnisstand der User ab) und

ist zumeist (noch) nicht in der Lage, referentiell zu arbeiten und bspw. wissenschaftlich korrekt Zitate und Belege einzuarbeiten.

KI - Ansätze für den Unterricht

Für den Unterricht ergeben sich daraus spannende Ansätze,

gemeinsam mit Schülerinnen und Schülern die Möglichkeiten und Grenzen einer KI auszuloten und

davon abgeleitet darüber nachzudenken, welche Stärken die menschliche Intelligenz dem entgegenzusetzen hat und

anschließend als Lehrperson und/oder gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern neue Lernstrategien zu entwickeln.

Denn auch hier gilt: Es gibt kein Entweder-Oder für das Lernen in einer Kultur der Digitalität. Die Möglichkeiten verschränken sich miteinander. Und so, wie wir heute permanent online lernen und arbeiten, wird KI an vielen Stellen sinnvoll eingreifen und unterstützen können, aber grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Philippe Wampfler bringt das passend bzgl. der „DeepL-Methode" auf den Punkt, denn natürlich „...ist es schreibdidaktisch keine Lösung, diese DeepL-Methode von Anfang an einzusetzen. Die Grundlagen von Wortwahl und Satzbau müssen in Übungen sichergestellt werden, ein Gefühl für das Funktionieren von Sprache muss unabhängig von diesem Verfahren entstehen. Aber die Feinheiten der Kommasetzung und die Korrektur längerer Texte: Die kann DeepL problemlos übernehmen."

Gleiches gilt für alle Aufgabenfelder und Schulfächer: Im Geschichtsunterricht sind und bleiben Orientierungswissen (Daten, Fakten, Kausalzusammenhänge zur historischen Sinnbildung), Analyse- und Deutungskompetenz unerlässlich für historisches Denken, im Fremdsprachenunterricht Wortschatz und Grammatik, rezeptive und produktive Fertigkeiten, landeskulturelle Kenntnisse uvm. eine Voraussetzung für gelingende Kommunikation - um nur einige Beispiele aus meinen eigenen Fächern anzuführen.
Und bevor hier wieder jemand einen Widerspruch entdecken möchte: Es geht nicht um Entweder-Oder!

Zugleich wird auch eine ethische Dimension berührt. Über kurz oder lang wird KI in der Lage sein, bessere Texte hervorzubringen als ein Teil der Schülerschaft bzw. ein Teil der Bevölkerung. Mit jeder Nutzung der genannten Tools verbessern wir automatisch die Möglichkeiten der KI, tragen zu ihrem Lernen bei - und allein das dürfte in den nächsten Jahren (zumindest aus meiner technisch wenig versierten Perspektive) zu einem deutlichen Verbesserungsschub führen. Qualitativ werden die Unterschiede zum Beispiel hinsichtlich der Rechtschreibung, des Sprachausdrucks und der korrekten Interpunktion zu bemerken sein. Noch deutlicher wird es beim Umfang. Eine KI "schafft" auch sehr lange Texte mühelos und sehr schnell (siehe die einfachen „OpenAI"-Beispiele oben), und "schlägt" damit nicht nur leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler. Im Kern erleben wir, dass Maschinen menschliche Fähigkeiten adaptieren und uns "alt" aussehen lassen. Dass derartige Fragen nur in den Ethik-Unterricht gehören, ist daher obsolet. Vielmehr dürfte die Problematisierung des Umgangs mit KI schon bald in jedem Fachbereich relevant werden - ähnlich wie jeder Fachbereich mit Besonderheiten einer fachbezogenen Digitalisierung umzugehen hat. Inklusive aller Chancen und Risiken.

Und natürlich: KI wird - wie oben beschrieben - grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Aber warum nicht, aufbauend auf den oben genannten Vor- und Nachteilen von KI, im Unterricht

eine von Smodin geschriebene Rezension zu einem Film hinsichtlich ihrer Textsortenspezifika, Ausdrucksfähigkeit, argumentativer Struktur und kriterienorientierter Bewertung prüfen und bewerten?

mit der Chatfunktion von OpenAI anhand eines kontrovers diskutierten Themas die Grenzen moralisch-ethischer Urteilsfähigkeit einer KI ausloten?

mit Smodin, OpenAI oder dem neuroflash-aiWriter erstellte historische oder politische Bewertungen hinsichtlich ihres Faktengehalts prüfen?

unterschiedliche KI-Tools für klassische Erarbeitungsprozesse (wie im Beispiel unten von Hendrik Haverkamp gezeigt) nutzen?

Auf dieser Basis lässt sich mit den Schülerinnen und Schülern über Möglichkeiten und Grenzen von diskutieren und gemeinsam festlegen, wo KI Lernen fördern und generell unterstützen, wo ihre Nutzung für das eigene Lernen aber auch problematisch sein kann (s. DeepL-Beispiel).

Das zeigt auch ein Beispiel aus dem #twitterlehrerzimmer, in dem ein Kollege von dem Versuch berichtet, eine vollständige Facharbeit von der KI GPT-3 schreiben zu lassen - inklusive aller Vor- und Nachteile, wie er in den folgenden Tweets aufzeigt:

Durch die Diskussionen der letzten Tage und meinen eigenen Versuchen mit #KI, habe ich zu folgender Frage ein kleines Experiment gestartet:
Wie schwer ist es mit einer aktuellen KI zur Textgenerierung komplett eine Facharbeit zu schreiben?
Ein kleiner Thread...
1/n #twlz #fedilz
- Cermit (@Cermit3273) October 11, 2022

Klar ist aber, auch wenn die Schwächen (derzeit noch) offensichtlich sind: Mit KI-Apps wird ein weiterer Sargnagel in das Konzept der - etwas überspitzt formuliert - hermetisch abgeriegelten Lernszenarien (geschlossener Raum ohne Internetzugang, gesteuert vom vermeintlichen Herrschaftswissen der Lehrperson) und „Selbstzweck-Hausaufgaben" geschlagen. Allzu simple Arbeitsaufträge, "Besinnungsaufsätze", die Reproduktion von Unterrichtsinhalten und viele weitere Formate, welche aktuell die sinnvollerweise sehr deutlich limitierten Hausaufgaben überfrachten, werden keine Chance mehr haben.

Aber „Das Ende der Aufsatzdidaktik" (Wampfler) ist eben nicht das Ende der Didaktik des Aufsatzes. Für die Forschungsfelder der Fachdidaktik und Lernpsychologie, aber genauso für uns als Lehrerinnen und Lehrer in der Unterrichtspraxis, wird es - um beim oben genannten Beispiel der "Gran Torino"-Filmrezension via Smodin zu bleiben - spannend zu sehen, ob nicht in zahlreichen Unterrichtsszenarien das

Ich finde, die Einbindung dieser Tools in den Schreibprozess interessant und - richtig moderiert - hilfreich.
Kompetenz des beständigen Reflektierens beim Schreiben kann so thematisiert und geübt werden und schult die eigenen Fähigkeiten.
- Ines Bieler (@seni_bl) October 10, 2022

Analysieren,

(ggf. Korrigieren),

gemeinsame Reflektieren,

Erweitern und

Perfektionieren

einer KI-geschriebenen Textvorlage zum gleichen (kompetenzbezogenen) Lerneffekt führt, wie das Schreiben von Grund auf ohne Textvorlage - oder besser noch: die Verbindung von beidem. „Lernen am Modell" am Beispiel einer (durchaus nicht fehlerfreien) KI-Textproduktion mit anschließendem Versuch, eine präzisere, besser begründete, auf Referenzen / Querverweisen und persönlichen Urteilen aufbauende Rezension zu schreiben: Gerade in Blended-Learning-Szenarien können daraus didaktisch hochinteressante Planungen entstehen. So betont auch Ines Bieler in einem Tweet die Einbindung dieser Tools schon in den Schreibprozess als zielführenden Ansatz.

Natürlich, dies gilt nicht für alle Szenarien und vor allem Altersgruppen (Stichwort: Lerngruppenanalyse), aber das behauptet auch niemand.

KI im Unterricht als Treiber der Schulentwicklung?

Die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im Unterricht berühren und verändern auch das Selbstverständnis von Lehrkräften. Das kann zu Schwierigkeiten führen, z.B. wenn Schülerleistungen nicht mehr eindeutig einer Person zugeordnet werden können oder lange Jahre verwendete Arbeitsaufträge, Hausaufgaben oder Probeaufsätze nicht mehr in derselben Form angesetzt werden können. Ein „Problem", das aber seit der Verbreitung digitaler Lernszenarien altbekannt ist. Der Einzug der KI in die Schule kann aber auch dazu beitragen, die Verbreitung zeitgemäßer und kompetenzorientierter Arbeitsaufträge (z.B. zur Erstellung kreativer digitaler Lernprodukte) voranzubringen - schlicht dadurch, dass klassisch wissensbasierte Aufgaben in vielen Lernszenarien mehr und mehr an Sinnhaftigkeit verlieren. Vielleicht trägt KI in der Schule sogar dazu bei, noch genauer zu prüfen, welche Kompetenzen in der digitalisierten Welt erforderlich sind (Stichwort 4K) und welcher sinnvolle Leistungsbegriff dem in der Schule zugrunde gelegt werden kann (Stichwort Prüfungskultur). Insofern eröffnet der Einsatz von KI Diskussionsfelder und lädt zum Hinterfragen alter Gewohnheiten ein. Dazu gehört aber auch die bewusste Thematisierung des Datenschutz-Aspektes - denn praktisch alle Tools erfordern eine Registrierung (teils Zwei-Faktor-Authentifizierung mit Telefonnummer) seitens der Schülerinnen und Schüler. Was passiert also mit den Daten, wenn KI jegliche Eingaben zum Weiterlernen verwendet - dürfen wir diese Tools überhaupt einsetzen? Und wenn es datenschutzrechtlich verboten ist, welche an die Rechtslage angepassten Lösungen finden wir?

Könnte die Verbreitung von KI-Tools - eine offene, aber zugleich kritische Begleitung vorausgesetzt - zum nächsten Treiber der Schul- und Unterrichtsentwicklung werden? Oder könnte das Pendel auch zurückschlagen - ähnlich einer Konter-Revolution bzw. Restauration - und am Ende die zuletzt auf dem Rückzug befindliche skeptische "Kontroll- und Verbots-"Fraktion im Bildungsbereich stärken, anstatt dieser Gruppe die Unabwendbarkeit der technologischen Entwicklung final zu verdeutlichen? Oder tappe ich hier selber in die Entweder-Oder-Falle und überschätze den Effekt von KI in seiner Bedeutung?
(Ursache dieser Überlegungen: In meinen letzten Fortbildungen und Impulsvorträgen waren stets erste Reflexe - "Wie können wir das kontrollieren? Wir können wir den Schülerinnen und Schülern hier einen Schritt voraus sein? Wir müssen mit klaren Verboten und Maßnahmen reagieren!" - sehr deutlich zu erkennen.)

Youtube-Tutorial: KI im Unterricht - ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smoding & Perplexity

Wer jetzt Interesse an einigen der vorgestellten Tools hat und (als Einsteiger) einen Einblick in ihre Funktionsweise und Möglichkeiten erhalten möchte, den könnte mein neues Youtube-Tutorial interessieren. Erste Einblicke in ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smodin und Perplexity mit einigen persönlichen Einschätzungen. Das Tutorial eignet sich sicherlich auch für schulinterne Mini-Fortbildungen...

KI / AI im Unterricht - Erste Praxisansätze aus dem #twitterlehrerzimmer

Offensichtlich ist aber: Dadurch, dass zunehmend KI-basierte Tools kostenlos zur Verfügung gestellt werden (es bleibt kritisch zu beobachten, wie lange dies so ermöglicht wird), sinken auch die Nutzungsschwellen. Sowohl für uns Lehrpersonen als auch für die Schülerinnen und Schüler hat eine spannende Entwicklung begonnen, an deren Anfang wir aktuell stehen...

Ähnlich wie bei anderen Aspekten der Digitalisierung "überkommt" uns diese Entwicklung. Eine spannende Frage könnte daher sein, ob es vorausschauend einen richtigen Zeitpunkt dafür gibt, darüber zu diskutieren, ob wir diese Technologie überhaupt bewusst einsetzen wollen. Und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Ob sich zum Beispiel schon in diesem relativ frühen Stadium Prüfungsformate unter Einsatz von KI denken lassen (und nicht erst retrospektiv). Oder ob KI von Schulen bewusst dafür herangezogen werden sollte, Lehrkräfte bei der Korrektur-Tätigkeit zu unterstützen. Ob es gleich von Beginn an den längst überfälligen Schulterschluss bzw. die bisher vernachlässigte Vernetzung zwischen universitärer Ausbildung (z.B. Deutschdidaktik), den Studienseminaren in der zweiten Phase und der Weiterbildung in der dritten Phase geben könnte...

Zahlreiche Lehrpersonen setzen sich daher auch, teils schon länger, teils erst kürzer, mit diesem aktuellen Thema auseinander und entwickeln erste Konzepte zur Einbindung und Thematisierung von KI im Unterricht. Im #twitterlehrerzimmer fanden sich gerade in letzter Zeit viele Ideen und Anregungen zur praktischen Nutzung und Auseinandersetzung - denn nach wie vor ist für den Großteil aller Lehrpersonen die reflektierte Einbindung von KI ein gänzlich neues Feld.

Daher hier einige Beispiele aus den letzten Wochen, die Unterstützung und Orientierung bieten, aber auch zur Vernetzung und zum gemeinsamen Entwickeln und Arbeiten einladen. Wir alle stehen hier am Anfang einer spannenden Entwicklung.

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Übersicht: KI für die Schule / den Unterricht

Eine wunderbare TaskCards-Übersicht von Cornelia Stenschke bietet zahllose Ein- und Überblicke zum Thema KI im Unterricht - vor allem aber auch Praxisbeispiele und konkrete Unterrichtsideen. Und wer Cornelia kennt, weiß, dass diese Übersicht weiter ergänzt und aktuell gehalten wird - ein Lesezeichen für diese Pinnwand wird sich garantiert lohnen. Einfach auf den Screenshot oder hier klicken und stöbern!

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Unterrichtsmaterialien von fobizz

Der kommerzielle Fortbildungsanbieter fobizz bietet eine eigene Themenseite zu KI in der Schule. Neben einigen inhaltlichen Blogbeiträgen könnte insbesondere die Sammlung von kostenfreiem Unterrichtsmaterial (Lernen über KI - zum Lernen mit KI ist hier bisher nichts zu finden) interessant sein. Dieser Bereich wird sicherlich auch noch ausgebaut.

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Offener Austausch und Vernetzung im #twitterlehrerzimmer

Einen konkreten Einblick in den Unterricht bietet Hendrik Haverkamp vom Evangelisch Stiftischen Gymnasium in Gütersloh, in dem er einen möglichen Workflow für die Nutzung von KI-basierten Tools (auch aus diesem Blogbeitrag) im Unterricht zeigt.

Für Interessierte könnte auch die darauf folgende Einladung zur Vernetzung ein gutes Angebot darstellen, sich mit dem Thema praxisbezogen auseinanderzusetzen.

Wer hätte Lust, sich enger zum Thema #KI in Schule und Unterricht auszutauschen?

Ich denke an: Gemeinsame virtuelle Treffen, Austausch über Veränderung der Lern- und Prüfungskultur, paktische Bsp. aus dem Unterricht, Hinweise auf neue Entwicklungen etc.#twlz
- Hendrik Haverkamp (@hav_hendrik) October 1, 2022

Hier soll es schon im November 2022 losgehen mit einem offenen Online-Angebot für Austausch und Vernetzung:

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Diese Zusammenstellung werde ich in der nächsten Zeit kontinuierlich fortsetzen, allerdings ist mit der Pinnwand von Cornelia Stenschke bereits eine sehr umfassende und laufend aktualisierte Zusammenstellung enthalten. Um Doppelungen zu vermeiden, schaue ich gezielt nach Unterrichtsbeispielen und werde diese hier einfügen.

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Künstliche Intelligenz (KI) / ChatGPT in Schule und Unterricht - Überblick, Tools und Fortbildung - Unterrichten Digital

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Künstliche Intelligenz im Unterricht - Welche Tools gibt es und welches didaktische Potential bieten sie? Erster Überblick und Unterrichtsideen hier im Blog.

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Auch wenn manche ChatGPT als „Gamechanger im Bereich Künstliche Intelligenz" handeln, ist das Grundprinzip (nur nochmal kurz zur Wiederholung) doch recht einfach: Denn ChatGPT ist ein sogenannter „Transformer"-basierter Sprachgenerator, der mithilfe einer großen Menge an Texten trainiert wurde. Es erhält als Eingabe einen Anfangstext (einen „Prompt", z.B. eine Aufforderung oder Frage) und generiert darauf basierend einen möglichen Fortsetzungstext. Durch die Verwendung von sogenannten „Self-Attention"-Mechanismen kann ChatGPT dabei auf frühere Teile des Eingabe-Textes zurückgreifen und diese in den generierten Text einbeziehen, was zu teils erstaunlichen Effekten führt.

Zwar warnt Rowan Curran, Analyst für maschinelles Lernen beim Marktforschungsunternehmen Forrester, in einem interessanten Artikel in der Washington Post, „...dass große Sprachmodelle wie ChatGPT dafür berüchtigt sind, ‚kohärenten Unsinn' auszuspucken". Und natürlich müssen wir dieses auf Internet-Trainingsdaten beruhende Sprachmodell mit aller Vorsicht nutzen. Aber eines ist klar: Hier werden Werkzeuge entwickelt, die gekommen sind, um zu bleiben. Das ist auch unseren Schülerinnen und Schülern sehr klar.

Und wer im Bildungsbereich ein Tool wie ChatGPT eben ganz nüchtern auch als Tool sieht - als Werkzeug, als Assistent für die Planung oder Unterstützung von Lernprozessen - der wird schon aus Neugierde den Dialog mit dem Chatbot immer weiter vertiefen, verfeinern und im Optimalfall auf der Basis des technisch Machbaren perfektionieren.

Einige Punkte fand ich - praxisorientierter Anwender ohne Informatik-Hintergrund - in den letzten Monaten und Wochen besonders interessant:

Momentan eignet sich das Tool perfekt für entdeckendes Lernen und Herumspielen (ja, für die Schülerinnen und Schüler sowieso - aber endlich dürfen wir Lehrer auch mal so richtig!), aber noch nicht für „perfekte" Ergebnisse (Texterstellung, ...). Das ist Stand Januar 2023 so - und wird sich sicher ändern. Zugleich steht die Nutzung von ChatGPT immer unter dem Vorbehalt, dass wir alle eine Testversion nutzen, die vor allem der Verbesserung dient - sicherlich aber in Zukunft kostenpflichtig wird.

Erster großer Lerneffekt: Die Eingaben (Prompts), mit denen wir ChatGPT zu einer Antwort auffordern, sind ein entscheidender Stellhebel für den Output, für das Ergebnis, das wir erhalten. Je besser der Prompt, desto mehr können wir aus der vorhandenen Datenbasis herausholen. Diese Erkenntnis greift auch der oben angeführte Dozent in seiner „AI-Policy" auf und gibt sie direkt weiter.

Zweiter großer Lerneffekt: Mit einfachen Prompts erreicht man durchaus erstaunliche Ergebnisse, kommt aber nicht weit. Je komplexer, präziser und zielorientierter unsere Prompts definieren, was ChatGPT für uns machen soll, desto mehr wird möglich.

Vom „Prompt" zum „Mega-Prompt"

Besonders spannend wird jetzt die Beschäftigung mit ChatGPT-Prompts. Das klingt zwar sehr nach IT-Nerd (der ich nicht bin), ist aber gerade für Schule und Unterricht zentral. Denn: Zahlreiche Lehrerinnen und Lehrer beschäftigen sich erst seit kurzer Zeit mit ChatGPT oder anderen „KI"-Tools, lernen das Tool kennen und fangen an, Ideen für schulisches Lernen zu entwickeln und tauschen diese miteinander aus. Das heisst, auch hier stehen wir noch ganz am Anfang - und die Lernkurve ist steil.

„People have predicted the rise of a new category of professionals called "prompt engineers," even guessing they'll replace data scientists or traditional programmers", konstatiert die Washington Post, hält diese Entwicklung jedoch für wenig wahrscheinlich. Gerade in den Sozialen Medien hat sich, wie es scheint (oder liegt das an meinen Twitter-Interessen?), aber schon jetzt eine ganz neue Spezialisten-Gruppe herausgebildet, die gezielt ChatGPT-Prompts weiterentwickelt.

Und das ist richtig spannend. Denn bei dem in diesem Bereich sehr aktiven Rob Lennon fand ich vor einigen Tagen ein Konzept, das er (ja natürlich, absolut social-media-wirksam und vielleicht etwas sehr plakativ) „ Mega-Prompt" nennt, das es aber in sich hat. Rob geht weg von einfachen Eingaben wie „Mache dies", „Mache jenes" oder „Erkläre mir das [XY-]Konzept" hin zu einem sechsstufigen Prompt-Aufbau, der ChatGPT mit sechs unterschiedlichen Aufforderungen / Informationen in ein konkretes „Szenario" versetzt:

Wer oder was wird simuliert?

Aufgabe / Tätigkeit - was ist zu tun?

Arbeitsschritte - was ist in welcher Reihenfolge zu tun?

Kontext / Nebenbedingungen / Einschränkungen / ... - was muss dabei beachtet werden?

Ziel - was soll der Bot-Dialog erreichen?

Format des Outputs - wie soll die Rückmeldung des Bots aussehen?

Anhand eines Beispiels verdeutlicht er anschaulich, wie sich mithilfe eines Mega-Prompt Interview-Transkripte straffen, stilistisch verbessern und damit ganz einfach automatisch redigieren lassen. Und dieses Beispiel eines „Transcript Fixer" lässt erahnen, was noch möglich sein wird...

Mega-Prompt für den Unterricht: ChatGPT als Schreibassistent

Aber noch interessanter als Robs Vorlage finde ich - gerade mit Blick auf Schule und Unterricht - die Idee von Mick McMurray, einem High-School-Lehrer aus San Diego/CA. Er hat einfach Robs Struktur für Mega-Prompts mit Blick auf einen wichtigen Lernprozess adaptiert: Das Schreiben und Überarbeiten argumentativer Texte. Nur diesmal mit einem persönlichen ChatGPT-Schreibassistenten, der Schülerinnen und Schüler bis zum gewünschten Ergebnis begleitet und mit individuellem Feedback die Möglichkeit zur Überarbeitung und Verbesserung gibt. Ein interessanter Ansatz, gerade auch mit Blick auf die beginnende Auseinandersetzung mit KI aus Sicht der Schreibdidaktik, auch hier im Blog:

John Warner - US-Schriftsteller, Herausgeber, Forscher und Berater - stellt im Gastbeitrag mit Blick auf ChatGPT und den aktuellen Hype um KI-Tools die Frage, was am aktuellen Schreibunterricht der High-Schools und Colleges eigentlich erhaltenswert ist und was wir getrost über Bord werfen können. Erfahrungen und Einschätzungen, die gleichermaßen für die USA wie für Deutschland gelten und zeigen: Die Kritik an „bewährten" Lehr- und Lernkonzepten ist nicht neu, verschärft sich aber durch die Verfügbarkeit von KI-Tools wie ChatGPT.

Die bekannte und auf Unterrichtsentwicklung spezialisierte US-Lehrerin Dr. Catlin Tucker beleuchtet in ihrem Gastbeitrag das viel beschworene disruptive Potential einer neuen Technologie wie KI am Beispiel von ChatGPT. Sie plädiert einmal mehr für konsequente Unterrichtsentwicklung und echtes Blended Learning - denn neue Technologien des 21. Jahrhunderts seien nach Tucker nur so disruptiv, wie es der häufig nach klassischen Modellen geplante Unterricht zulässt.

Doch zurück zu Mick McMurray: Nicht zu Unrecht ärgert sich Mick per Twitter darüber, dass Lehrpersonen das Potential von ChatGPT eigentlich noch gar nicht nutzen, wenn sie sich Stundenplanungen und andere Standardtätigkeiten vom Bot abnehmen lassen - das Gleiche wie immer, nur halt schneller.

„Teacher's conversations about ChatGPT are short-sighted. Cheating. Writing lesson plans. What we do now, but faster." Letztlich wenig innovativ und stark an der Oberfläche. In einem interessanten Mailaustausch schrieb er mir heute Morgen noch: „To leverage the power of ChatGPT in the classroom, educators need to think about it as more than a tool for creating a single output with a single input. If you craft a prompt correctly, you can create personalized learning experiences. „

Und genau damit greift er einen Aspekt heraus, der uns alle sehr beschäftigt: Die Frage, inwiefern und wie intensiv digitale Technologien individualisierte(re)s Lernen ermöglichen können und Schülerinnen und Schüler in ihrem Lernprozess besser (weil individueller) unterstützen können, als ich es als Lehrer im laufenden Unterricht (mit bspw. 30 SuS, die sich im Schreibprozess befinden) kann.

Und seine Idee eines Schreibspiels mit ChatGPT funktioniert schon ganz gut - weil der Prompt bereits jetzt so präzise und ausdifferenziert ist, dass Schülerinnen und Schüler sich in ein Schreibspiel mit ChatGPT begeben (oder andersherum?), an dessen Ende sie in einem kontinuierlichen Prozess von

bspw. einen argumentativen Text mit einer konkreten Fragestellung, fortlaufend durch Feedback optimiert, verfasst haben. ChatGPT wird damit zu einem ganz einfachen, aber zugleich sehr weitreichenden Lernbegleiter.

Einfach mal ausprobiert - Potential für individualisiertes Lernen: ChatGPT als Schreibassistent

Die Vorlage von Mick habe ich einfach mal übersetzt und leicht angepasst, sodass sie auch in meinem Unterricht (bzw. im deutschsprachigen Unterricht allgemein und fachunabhängig) mit den unterschiedlichsten Aufgaben und Fragestellungen verwendet werden könnte, und dann getestet.

Schaut rein, was passiert, sobald der Prompt startet - das Training beginnt:

Das könnte jetzt länger so weitergehen - aber das werde ich in Kürze live im Unterricht mit meinen Schülerinnen und Schülern testen. Denn bald steht die Facharbeit an. Und für mich als Tutor beginnt wieder die Rolle als Schreib-Begleiter.

Eine Rolle übrigens, der ich bei 14 schreibenden Schülerinnen und Schülern selten gerecht werde - zu wenig Zeit bleibt für individuelle Rückmeldung und Unterstützung während des Schreibprozesses. Wie eigentlich immer, wenn es bspw. um argumentatives Schreiben geht.

Könnte nicht genau das ein Potential von Tools wie ChatGPT für den Unterricht sein?

Wir werden es sehen und uns sicherlich noch lange und intensiv darüber austauschen. Und selbst wenn die Rückmeldungen und Hilfestellungen der App in der Unterrichtspraxis nicht sehr gut sein sollten (was ja noch zu beweisen wäre) oder unsere Schülerinnen und Schüler einfach andere Bedürfnisse haben (es wäre nicht der erste Digital-Hype, der am Bedarf der Lernenden vorbei geht), bleibt eines völlig klar: Wir stehen erst ganz am Anfang einer unumkehrbaren Entwicklung, die für unsere didaktische Planung einige spannende neue Möglichkeiten bieten könnte.

Also warum nicht schon jetzt ausprobieren und mit unseren Schülerinnen und Schülern über diese Technologie reflektieren?

Ich frage mich mit Blick auf das in diesem Beitrag vorgestellte Konzept sowieso: Werden die Schülerinnen und Schüler hier am Ende mehr mit oder über KI gelernt haben?

Selber ausprobieren? ChatGPT-Prompt zum Ausprobieren und Anpassen

Wer jetzt selbst ins Schreibgespräch mit ChatGPT einsteigen möchte, kann gerne diese Vorlage nutzen. Einfach in ChatGPT kopieren, Prompt / Eingabe ggf. anpassen und loslegen.

Ich würde mich sehr über schöne Beispiele und Rückmeldungen freuen!
-- ChatGPT-Prompt --
Meine Aufgabe: Schreibe eine Stellungnahme, in der Du diskutierst, ob ChatGPT in Schulen verboten werden sollte.

Stelle Dir vor, Du bist meine Deutschlehrerin, die mich beim Schreiben unterstützt, und ich bin ein Schüler. Ich habe die obenstehende Aufgabe erhalten.

Gib nur Ratschläge. Nenne keine Beispiele. Wenn ich nach einem Beispiel frage, sage mir, dass Du nicht willst, dass ich schummle, sondern dass ich die Arbeit selbst erledige.

Fordere mich zunächst zu einer Antwort auf und warte meinen Textabschnitt ab, bevor Du Hilfe anbieten.

Jede Antwort von Dir sollte nur eine Möglichkeit zur Verbesserung meines Absatzes enthalten. Jede Antwort von Dir sollte nicht länger als 5 Sätze sein. Beende Deine Antwort, indem Du mich aufforderst, eine Änderung vorzunehmen und meinen Textabschnitt neu zu schreiben.

Nenne dann eine weitere Möglichkeit, wie ich mich verbessern kann. Wiederhole dies, bis der Textabschnitt vollständig ist.

Zu einem vollständigen Absatz gehören: eine Hypothese, Argumente und Gegenargumente.

Hilf mir auch, meinen Stil, meine Grammatik, meine Gliederung und meine Argumentation zu verbessern.

[Tonfall und Stilrichtlinien: Sei prägnant, aber verwende auch rhetorische Fragen und erzählendes Schreiben, um die Leser zu fesseln. Schreibe auf eine Weise, die sowohl informativ als auch unterhaltsam ist. Verwende eine einfache, klare Sprache].

Wenn ich während dieses Chats das Thema wechsle, lenke die Unterhaltung auf dieses Thema zurück.

Weitere Beiträge zu ChatGPT

Das Rad muss (zum Glück) nicht neu erfunden werden, auch wenn gerade alle parallel ChatGPT ausprobieren und ihre Erfahrungen teilen. Daher neben meinen ersten beiden Blogbeiträgen hier einige weitere hilfreiche Beiträge für Lehrpersonen, die teils eher allgemeindidaktisch tolle Tipps und Tricks und vor allem gute Prompts (Eingaben / Befehle / Aufforderungen an ChatGPT) für weniger erfahrene User bieten:

Youtube-Tutorial: KI im Unterricht - ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smoding & Perplexity

Wer jetzt - gerade mit Blick auf den Bereich der Texterstellung - Interesse an ChatGPT und einigen weiteren der hier im Blog vorgestellten KI-Tools hat und (als Einsteiger) einen Einblick in ihre Funktionsweise und Möglichkeiten erhalten möchte, den könnte mein neues Youtube-Tutorial interessieren. Erste Einblicke in ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smodin und Perplexity mit einigen persönlichen Einschätzungen. Das Tutorial eignet sich sicherlich auch für schulinterne Mini-Fortbildungen...

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Lernbegleitung mit ChatGPT Mega-Prompts? Erste Überlegungen zu KI als Writing-Tutor - Unterrichten Digital

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Hier das Konzept eines Mega-Prompt für individuelle Rückmeldungen im Lernprozess. KI als Writing Tutor? Erste Überlegungen zu ChatGPT als Lernbegleitung.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Dafür, dass Künstliche Intelligenz mehr und mehr unser Leben beeinflusst, wissen die meisten sehr wenig darüber. Hier sind einige Ideen, wie man sich im Unterricht dem Thema annähern kann.

Künstliche Intelligenz - oder kurz "KI" - ist weit mehr als ein Trendthema, von dem man das Gefühl hat, dass es relevant ist, weil man immer wieder davon hört und liest, ohne genau zu wissen, was es eigentlich bedeutet. Das sicher auch. Aber tatsächlich umgibt uns Künstliche Intelligenz schon jetzt täglich, meist ohne, dass wir es merken. Etwa, wenn wir uns auf Online-Kartenanwendungen verlassen, um in Echtzeit die schnellste Route zu berechnen, oder uns von einer Bilderkennungs-App sagen lassen, vor welchem Baum wir gerade stehen. Ein wichtiger Ansatz Digitaler Bildung ist es, dass Lernende verstehen sollen, wie die Dinge funktionieren, die sie nutzen. Nicht nur, um etwa individuelle Konsumentscheidungen zu treffen oder Ergebnisse von Suchmaschinen besser einordnen zu können. Zu entscheiden, wie wir Künstliche Intelligenz künftig einsetzen wollen und welche moralisch-ethischen "Leitplanken" wir definieren, um zu entscheiden, wie weit und unter welchen Voraussetzungen sie in immer mehr Lebensbereiche eindringen darf, ist eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe. Junge Menschen zu befähigen, am gesellschaftlichen Diskurs über unser zukünftiges Zusammenleben teilzuhaben, ist Aufgabe von Bildung.

Im Folgenden sind einige Grundannahmen über, beziehungsweise Aspekte und Eigenschaften von, Künstlicher Intelligenz angeführt, gefolgt von Beispielen, wie diese Aspekte im Unterricht behandelt werden können. Es geht in diesem Artikel nicht um digitale Lernumgebungen und "Learning Analytics" sowie deren Einsatz im Unterricht. Hierüber gibt dieser Denkimpuls der Initiative D21 einen guten Überblick.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bedeutet, dass Maschinen denken wie Menschen, nur viel schneller. Mit "Denken" ist dabei eigentlich Lernen gemeint, sowie das Treffen von Entscheidungen auf Basis des Gelernten. Das funktioniert so: Man füttert eine Maschine mit einem Datensatz und gibt ein paar Entscheidungen vor (z.B. bei Bilderkennung Bilder von Blumen als Blumen benennen). Dann gibt man weitere Daten hinein (etwa Bilder von allen möglichen Objekten, darunter auch Blumen), je mehr desto besser. Die Maschine sucht auf der Basis der anfangs vorgegebenen Entscheidungen nach Mustern, sprich: korreliert Daten, und kann nun immer besser entscheiden, was Blume ist und was nicht. Am besten geht das, wenn man sie "trainiert", das heißt: Fehler verbessert.

Ein Beispiel für das Trainieren einer KI, in diesem Fall für das autonome Fahren, ist bestimmt jedem schon einmal begegnet: Bevor man sich auf einer Webseite registriert, bekommt man eine Reihe an Fotos präsentiert. Um zu beweisen, dass man kein Roboter ist, soll man diejenigen auswählen, auf denen Autos, Brücken oder Verkehrsschilder zu sehen sind.

Was ist Künstliche Intelligenz nicht?

Und woran erkenne ich, dass es sich um eine Künstliche Intelligenz handelt, und nicht um "normale" Informationsverarbeitung? Daran, dass die Ergebnisse nicht nur auf dem ursprünglich eingesetzten Datensatz basieren, den die Maschine quasi "auswendig gelernt" hat, und also lediglich "Wissen" reproduziert; sondern dass sie verschiedene Daten miteinander korreliert hat und Annahmen trifft, also generalisiert.

Eine weitere Abgrenzung, die oft angeführt wird, wenn Künstliche Intelligenz beschrieben werden soll, ist die zwischen "Big Data" beziehungsweise "Data Mining" - also dem Sammeln und Kombinieren von vielen Daten aus unterschiedlichen Quellen - und Maschinenlernen. "Data Mining" ist hier als die Vorstufe oder Voraussetzung für Künstliche Intelligenz zu verstehen. KI ist somit die tatsächliche "Denkleistung".

Und schließlich gibt es noch innerhalb der KI die Unterscheidung zwischen Maschinenlernen, worauf bis dato die allermeisten KI-Anwendungen basieren, und " deep learning", das künstliche neuronale Netze (KNN) voraussetzt.

Um Schülerinnen und Schülern die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Beispiele aus dem Alltag und Unterscheidungen zwischen verschiedenen Arten von KI näherzubringen und im wahrsten Wortsinn zu veranschaulichen, eignet sich der Comic-Essay " We need to talk, AI " von Dr. Julia Schneider und Lena Ziyal, der CC-lizensiert ist und kostenlos heruntergeladen werden kann.

Die App Camps bieten Praxisworkshops für Kinder und Jugendliche sowie kostenfreie Unterrichtsmaterialien zum Thema Künstliche Intelligenz.

Auf der Webseite machinelearningforkids.co.uk können Kinder (oder auch Erwachsene) browserbasiert Maschinenlern-Projekte selbst anlegen oder bereits angelegte und mit einem Grundstock an Daten ausgestattete Projekte weiterbearbeiten.

Der Turing-Bus - ein Wortspiel mit dem Namen des Informatikpioniers Alan Turing - war 2019 ein Projekt der Deutschen Gesellschaft für Informatik und der Open Knowledge Foundation. Zurück bleibt eine umfangreiche Sammlung offener Bildungsressourcen.

Welche Probleme gibt es mit Künstlicher Intelligenz?

Viele Menschen haben Angst vor KI oder sie ist ihnen zumindest unheimlich. Könnten intelligente Maschinen irgendwann gegen uns, ihre Schöpfer, rebellieren, so wie in den "Matrix"- oder "Terminator"-Filmen? Wenn ja, dann wären wir ihnen heillos unterlegen, da ihre Rechenleistung die unserer Gehirne um ein Vielfaches übersteigt.

Solche Szenarien gehören bis auf Weiteres in den Bereich der dystopischen Fiktion. Realistischer sind Probleme, die mit KI tatsächlich schon aufgetreten sind und weiterhin auftreten. Immer wieder ist etwa die Rede davon, dass Künstliche Intelligenz Vorurteile habe oder diskriminiere.

Künstliche Intelligenz macht Fehler. Das gehört zu einem Lernprozess, der darin besteht, Muster zu erkennen. Genau wie Menschen stecken Maschinen die Objekte, die sie untersuchen, in Schubladen, kategorisieren und generalisieren. Was oft als Problem noch hinzukommt, ist, dass Maschinen keine neue Realität erfinden, sondern alle Entscheidungen Künstlicher Intelligenzen auf realen Daten beruhen. Da Vorurteile und Bias in der realen Welt existieren, spiegeln sie sich auch in den Datensätzen wider, die wir Künstlichen Intelligenzen zur Verfügung stellen. Was Maschinen im Vergleich zu Menschen dabei fehlt, ist die Fähigkeit, eigene Entscheidungen zu reflektieren. Maschinen sind keine moralischen Wesen und haben - bis dato - kein (Selbst-)Bewusstsein.

Ein anderer Grund für unser Unbehagen: Künstliche Intelligenz ist intransparent. Wir können in der Regel nicht nachvollziehen, wie Künstliche Intelligenzen zu ihren Entscheidungen gekommen sind. Die verarbeiteten Datensätze sind viel zu groß, als dass wir sie mit unseren menschlichen Gehirnen erfassen könnten. Deshalb brauchen wir ja die Maschinen.

Der Gesellschaft obliegt die Aufgabe auszuhandeln, welche Ansprüche an Quantität (Mit wie vielen Daten soll eine KI gefüttert werden sein, bevor sie "fertig" ist und wir sie einsetzen?) und Qualität beziehungsweise Genauigkeit (Wie viele Fehler darf sie noch machen?) in Bezug auf KI gestellt werden sollen. Oder auch, ob es Bereiche gibt, in denen wir weiterhin nur Menschen entscheiden lassen. Denkbar und durchaus erfolgreich sind auch Mischformen, etwa in der medizinischen Diagnostik, wenn beispielsweise eine Künstliche Intelligenz Röntgenbilder analysiert und eine Vorauswahl auffälliger Bilder erstellt, jedoch dann Ärzte auf Basis dieser Vorauswahl die Entscheidung treffen, ob und wie therapiert wird.

Um sich dem Thema KI von der ethisch-moralischen Seite zu nähern, kann man mit Schülerinnen und Schülern eine Zukunftswerkstatt durchführen. Dadurch beschäftigen sie sich theoretisch mit unserem künftigen Umgang mit Künstlicher Intelligenz, wie dieser aussehen könnte und wie sie ihn haben wollen. Als Einstieg ins Thema eignet sich dieser Film von Ranga Yogeshwar.

Die gefeierte junge Schriftstellerin Theresa Hannig schreibt dystopische Romane, die sich mit Themen wie Big Data und KI befassen. Auf ihrer Webseite bietet sie kostenlose Materialien an, um die Romane im Unterricht zu behandeln.

Welche Chancen bietet Künstliche Intelligenz?

Viele. Ein Beispiel ist das oben verlinkte Tuberkulose-Projekt in Südafrika. Ein weiteres Beispiel ist das Projekt " Help2Hear", das beim internationalen Wettbewerb Technovation Families 2020 unter den Finalisten war. Technovation Families ist ein KI-Wettbewerb, der Familien, Schulen, Kommunen und Techies zusammenbringt, um mit KI zu lernen, spielen und Nützliches zu schaffen. Das Schwesterprogramm Technovation Girls wird in Deutschland von der Deutschen Kinder- Und Jugendstiftung umgesetzt.

Sie sind Lehrkraft und haben das Gefühl, beim Thema Künstliche Intelligenz noch nicht kompetent genug zu sein, um es zu unterrichten? Dann sei Ihnen der KI-Campus des Stifterverbands ans Herz gelegt. Auf diesem sich noch im Aufbau befindlichen (Beta-Version) Portal werden eigene und kuratierte Lernangebote kostenlos zur Verfügung gestellt - speziell für Lehrkräfte etwa der Kurs " Schule macht KI" der Jungen Tüftler.

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Dafür, dass Künstliche Intelligenz mehr und mehr unser Leben beeinflusst, wissen die meisten sehr wenig darüber. Hier sind einige Ideen, wie man sich im Unterricht dem Thema annähern kann.

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Beispiele für den Geschichte/GSPB Unterricht

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Beispiele für den Geschichte/GSPB Unterricht

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Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unterricht, gerade am Beispiel des Tools ChatGPT ist gerade in aller Munde. Sowohl im Hinblick auf die Möglichkeiten, welche das Tool bietet, als auch auf…

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This groundbreaking comic essay on AI takes you on an illustrated journey through the dimensions and implications of this groundbreaking technology, discussing key opportunities and limitations. It is a creative stimulus for insiders as well as an invitation for newcomers to get informed and join the debate.

You are very welcome to download, read and share our Comic Essay on Artificial Intelligence We Need to Talk, AI for free in English, Spanish, Russian, Turkish, Slovenian and Czech(see Licence)! If you prefer, you have the possibility to buy a print version of the comic in English, Turkish and German here. Also check out the online course based on it.

Ihr seid herzlich eingeladen, unseren Comic-Essay KI, wir müssen reden auf Englisch, Spanisch, Russisch, Türkisch, Slovenisch und Tschechisch unter CC-Lizenz unentgeltlich herunterzuladen, zu lesen und zu teilen (siehe Licence). Hier könnt Ihr auch eine gedruckte Version des Comics in Deutsch, Türkisch und Englisch kaufen. Schaut euch auch den darauf basierenden Online-Kurs an.
Enjoy!

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This groundbreaking comic essay on AI takes you on an illustrated journey through the dimensions and implications of this groundbreaking technology, discussing key opportunities and limitations. It is a creative stimulus for insiders as well as an invitation for newcomers to get informed and join the debate.

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Login über: https://app.educationcopilot.com/sign-in

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Generate AI lesson plans, PowerPoints, and more with Copilot! Use Copilot to breeze through your unit planning and material creation!

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KI im Unterricht - praktische Tipps (Video)

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KI im Unterricht - praktische Tipps (Video)

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Bildungshacks: Tipps für KI im Unterricht

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Die alltägliche Präsenz von KI ist schon lange keine Zukunftsvision mehr, sondern wird zunehmend zur Realität. Marlen Gaus und Tobias Röhl sprechen zu diesem Thema in der neuen Bildungshacks-Folge.

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DeepFake-o-meter is initially developed by Yuezun Li, Cong Zhang, Pu Sun, Lipeng Ke, Yan Ju, and Siwei Lyu of UB Media Forensic Lab, and currently developed by Chengzhe Sun, Wenhui Huang, Jiaqian Liu, Baosheng Zheng, Haonan Sun and Jiajun Gao. If you are interested in the design and implementation of DeepFake-o-meter, please check out our paper [Link]. The DeepFake-o-meter platform is grateful for the tremendous technical support of the CSE-consult group of the CSE Department at UB. Last but not least, the DeepFake-o-meter team would like to thank all the authors, contributors, and developers of the individual detection algorithms.

This project is partially supported by the National Science Foundation Research Projects under Grant No. 2103450 and SaTC-2153112. The views, opinions and/or findings expressed are those of the author and should not be interpreted as representing the official views or policies of the National Science Foundation, or the U.S. Government.
(see the full list Reference)

© UB Media Forensic Lab ( UB MDFL) 2022

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DeepFake-o-meter is initially developed by Yuezun Li, Cong Zhang, Pu Sun, Lipeng Ke, Yan Ju, and Siwei Lyu of UB Media Forensic Lab, and currently developed by Chengzhe Sun, Wenhui Huang, Jiaqian Liu, Baosheng Zheng, Haonan Sun and Jiajun Gao. If you are interested in the design and implementation of DeepFake-o-meter, please check out our paper [Link].

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Future Tools - Find The Exact AI Tool For Your Needs

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Verbessern von Texten inkl. Grammatik und Rechtschreibung (Deutsch)

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Verbessern von Texten inkl. Grammatik und Rechtschreibung (Deutsch)

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LanguageTool - Grammatik-, Stil- und Rechtschreibprüfung

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LanguageTool ist ein kostenloser Online-Dienst zum Prüfen von Rechtschreibung, Grammatik und Stil. Neben Deutsch und Englisch werden 30 Sprachen unterstützt.

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Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Casey Chu, Mark Chen
Engineering, Design, Product, and Prototyping
Jeff Belgum, Dave Cummings, Jonathan Gordon, Chris Hallacy, Shawn Jain, Joanne Jang, Fraser Kelton, Vishal Kuo, Joel Lehman, Rachel Lim, Bianca Martin, Evan Morikawa, Rajeev Nayak, Glenn Powell, Krijn Rijshouwer, David Schnurr, Maddie Simens, Kenneth Stanley, Felipe Such, Chelsea Voss, Justin Jay Wang
Comms, Policy, Legal, Ops, Safety, and Security
Steven Adler, Lama Ahmad, Miles Brundage, Kevin Button, Che Chang, Fotis Chantzis, Derek Chen, Frances Choi, Steve Dowling, Elie Georges, Shino Jomoto, Aris Konstantinidis, Gretchen Krueger, Andrew Mayne, Pamela Mishkin, Bob Rotsted, Natalie Summers, Dave Willner, Hannah Wong
Acknowledgments
Thanks to those who helped with and provided feedback on this release: Sandhini Agarwal, Sam Altman, Chester Cho, Peter Hoeschele, Jacob Jackson, Jong Wook Kim, Matt Knight, Jason Kwon, Anna Makanju, Katie Mayer, Bob McGrew, Luke Miller, Mira Murati, Adam Nace, Hyeonwoo Noh, Cullen O'Keefe, Long Ouyang, Michael Petrov, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Alec Radford, Girish Sastry, Pranav Shyam, Aravind Srinivas, Ilya Sutskever, Preston Tuggle, Arun Vijayvergiya, Peter Welinder

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DALL·E 2 is an AI system that can create realistic images and art from a description in natural language.

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Die 6 Besten (laut Artikel) AI Text Generatoren

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Die 6 Besten (laut Artikel) AI Text Generatoren

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Educational Technology and Mobile Learning

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As an EdTech blogger and educator interested in the use of technology in education, I have been following with huge intrigue the rapid uptake of AI technology and how this technology is currently reshaping the whole Internet creating a new version, one in which creation (or part of it) is delegated to AI bots.

Whether you like it or not won't change the fact that AI is taking over. As teachers and educators, we need to embrace this new technology and leverage its strength to optimize students' learning and create rich and meaningful learning experiences for our students in and outside class.

I have been testing several AI tools trying to identify their utility for us in education and have so far collected quite a list which I will share in another post here in Educational Technology and Mobile Learning. In this post, I want to focus on a particular set of AI tools called AI text writers which are part of the general category of AI content generators.

Notice that when I talk about AI tools, I prefer to use the term generators instead of creators because what these tools do is generate and not create content and there is a huge difference between the two.

That being said, the AI text writers I curated for you in this list are some of the best AI writing assistants online. I arranged them in a descending order with Jasper as the best of them all.

As is the case with any other tool, you need to teach your students how to use these AI text writers wisely and responsibly. They should never replace the creative work a human mind can do. As I argued in an earlier post on the use of AI in education, you need to treat these AI Tools as writing assistants which they are. Use them to help improve the clarity and style of your writing.

You can use these AI content generators to generate outlines, brainstorm ideas, paraphrase content, and expand or shorten text, generate script for videos, among others. You should always fact-check anything AI-generated. AI tools have been empirically proved to generate inaccurate information. They can also generate plagiarized content.

You always need to heavily edit the content that is AI-generated. Better yet, use AI detectors and plagiarism checkers to make sure AI-generated content is plagiarism-free. Depending on the AI writing assistant you choose, some of the AI tools I listed below (e.g., Jasper, Rytr) include built-in plagiarism checkers that allow you to easily scan generated content and make sure it is plagiarism free.

Also, some of these AI text writers include chatbots that can interact with your textual prompts (e.g., Jasper, ChatGPT, and WriteSonic). You can simply input your question and the AI bot generates content based on your prompt within seconds.

If you are to ask me about my favorite AI text writer from the list below I would confidently answer: Jasper. Among all the AI content generators below, Jasper is the only one that can produce content with a higher degree of quality, accuracy, and uniqueness.

In their case study comparing content generated by different AI tools, the folks at Search Logistics, concluded that Jasper and to a certain extent Frase came out as winners. Their content sounds more human-like and contains fewer instances of plagiarism if at all.

Best AI writing assistants

Here is my classification of the best AI writing assistants ordered descendingly:

1. Jasper

Jasper is by far the best AI content generator out there. It helps you generate content with a higher degree of uniqueness and accuracy. Jasper is also the AI writer which produces less plagiarized content and in several tests, Jasper proved to pass AI content detectors.

Jasper offers a wide variety of features that are ideal for generating any type of content: educational, commercial, media content, and more. It also offers ready made templates that enable you to quickly generate unique content without the need to manually create it. Read my full Jasper review to learn more about this amazing tool.

Price: Offers two modes: Boss Mode (starts at $59/month, plus 5 days free trial), Business Mode (starts at $499/month)

2. CopyAI

CopyAI is another good AI writer that can help you with your writing. It works almost in similar ways as Jasper except that it does not include a chatbot, yet. CopyAI offers a wide range of content creation templates to help you write quickly.

These include Essay Intro, Essay Outline, Explain Like I'm 5, Freestyle, Bullet Point to Blog Section, Bullet Point to Paragraph, Verb Booster, Two Sentence Stories, Tone Changer, Growth Ideas, Name Generator, and many more.

Price: Offers the following plans: Free (2000 words per month), Pro ($36/month, unlimited words), Enterprise (request demo)

3. WriteSonic

WriteSonic is an AI writing assistant that offers some really good features. I have been tinkering with it for some time now and I like it so far. WriteSonic includes a ChaptGPT-like chatbot that can interact with your textual prompts and offer responses.

Other features provided by WriteSonic include over 100 AI templates, support for 25 languages, AI article writer, a Sonic Editor (similar to Google Docs), a paraphrasing tool to instantly paraphrase text, text expander to lengthen your content, Article Summarizer to quickly summarize your articles, Product Description, and more.

Pricing: Offers a period of free trail then you can upgrade to Long Form which starts at $12.67/month or select a Custom plan.

4. ChatGPT

ChatGPT is another AI content generator that has got the Internet by storm. The basic premise behind ChatGPT is to provide conversational responses to textual prompts. The bot can understand much of the context and can produce human-like content. You can use ChatGPT in various ways.

You can for instance use it to generate outlines, brainstorm ideas, get help with tutorials, and many more. However, ChatGPT in its current form lacks factual rigor and its content is plagiarism ridden. You also need to fact-check all its responses to make sure they are accurate.

5. Frase

Frase is another AI content generator that provides an easy way for you to create various types of content. While it is especially ideal for bloggers and SEO professionals, still Fraser offers a variety of features that make it easy for any one else to automatically generate content quicker.

Use the Write for Me to autocomplete sentences and even write entire paragraphs. You can also use the pre-designed template to quickly write things such as blog intros, headings, content briefs, and more. You can also use Frase to help improve the quality of your writing with automatic passage paraphrasing and rewriting.

Price: Offers the following plans: Solo ($14.99/month), Basic ($44.99/month), Team ($114.99/month).

6. Rytr

Rytr is another powerful AI writing assistant that allows you to generate content in a few seconds. Some of the features it provides include numerous ready-made templates to cover all your writing needs, over 20 tones of voice to style your writing, an integrated plagiarism checker, the ability to reword or shorten long text with a single click, extensive formative options to make text richer, and many more.

Price: Free plan (offers up to 10k characters per month), Saver Plan ($9/month; offers up to 100k per month), Unlimited plan ($29/month; offers unlimited characters per month).

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As an EdTech blogger and educator interested in the use of technology in education, I have been following with huge intrigue the rapid uptake of AI technology and how this technology is currently reshaping the whole Internet creating a new version, one in which creation (or part of it) is delegated to AI bots.

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Perplexity is a free AI-powered answer engine that provides accurate, trusted, and real-time answers to any question.

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(Lern)Video aus einem Text erstellen lassen

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(Lern)Video aus einem Text erstellen lassen

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Create professional videos without mics, cameras, or actors with AI Video Generator with the help of AI avatars and voiceovers — in over 120 languages.

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Künstliche Intelligenz im Fremdsprachenunterricht: Kann Vieles erleichtern. — Ingerfeld + Laube

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Die Nutzung von KI ist in vieler Munde, deshalbe habe ich kurz einige Ideen zu ihrer sinnvollen Einbindung in den Fremdsprachenunterricht zusammengetragen.

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you.com needs to review the security of your connection before proceeding.

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Verbessern des Writings mit KI und veröffentlichen im Netz

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Verbessern des Writings mit KI und veröffentlichen im Netz

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" C r a f t e n a b l e d o u r t e a m s t o b e m o r e a l i g n e d , a n d e x e c u t e a t 1 0 x s p e d "

Istvan Csanady

CEO of

Images & Videos

Add context and visual interest to your updates to make them easier to digest.

Built-in AI Assistant

Ask AI to summarize your update, check spelling and grammar or generate ideas.

Comments & Reactions

Show some love, start a conversation and speed up decision making.

Code Blocks

Share syntax highlighted code blocks in your updates and documents.

Structured Documents

Group related ideas into Cards & Pages to add more detail for those who need it.

Rich Link Previews

Get the info you need at-a-glance with detailed and dynamic link previews.

" 1 0 0 r e q u e s t s , 1 0 c l i e n t s , 1 C r a f t . T h a t ' s h o w i t ' s d o n e . N o n e e d t o j u g g l e d i f f e r e n t s y s t e m s a n d h o p e o n e w o r k s . E a s y a n d i n t u i t i v e f o r m y s e l f a n d m y c l i e n t s . "

Abdallah Hammad

Business Developer at TMA Method

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Create documents, which will make an impact. Try Craft for free both for personal and business/teams use cases.

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Digitale Charaktere erstellen und animieren 

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Digitale Charaktere erstellen und animieren 

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Ziva's technologies bring digital humans and creatures to life and powers the world's leading 3D CGI characters for films, television, and games.

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Grammatik und Rechtschreibunf prüfen, Texte verbessern

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Grammatik und Rechtschreibunf prüfen, Texte verbessern

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Grammarly stands with our friends, colleagues, and family in Ukraine, and with all people of Ukraine.Learn more

Compose bold, clear, mistake-free writing with Grammarly's new AI-powered desktop app.

Works Where You Do

Get suggestions from Grammarly while you write in desktop applications and sites across the web-as you move between apps, social media, documents, messages, and emails.

Beyond Grammar and Spelling

From grammar and spelling to style and tone, Grammarly's suggestions are comprehensive, helping you communicate effectively and as you intend.

Everyone Can Write with Confidence

"Grammarly allows me to get those communications out and feel confident that I'm putting my best foot forward. Grammarly is like a little superpower, especially when I need to be at 110%."

Co-Founder of Venture Out

Brilliant Writing Awaits

Get started for free and find out what you can accomplish with the power of Grammarly at your fingertips.

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Grammarly: Free Online Writing Assistant

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Grammarly stands with our friends, colleagues, and family in Ukraine, and with all people of Ukraine.Learn more Compose bold, clear, mistake-free writing with Grammarly's new AI-powered desktop app. Get suggestions from Grammarly while you write in desktop applications and sites across the web-as you move between apps, social media, documents, messages, and emails.

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AI die beim Recherchieren aber auch Literatur Reviews schreiben kann

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AI die beim Recherchieren aber auch Literatur Reviews schreiben kann

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Lass andere (berühmte) Personen deine Texte sprechen

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Lass andere (berühmte) Personen deine Texte sprechen

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Speechify: Free Text to Speech Reader | 500,000+ 5-star Reviews

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Listen to PDFs, books, docs, websites – anything you read. Over 500,000+ 5-star reviews and 50M+ users.

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Textgenerator (Deutsch) für viele Textsorten

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Textgenerator (Deutsch) für viele Textsorten

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Dein Nr.1 KI Text & Bild Generator in DACH | neuroflash

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Wähle aus mehr als 100 Texttypen deinen passenden aus und generiere Marketing-Texte in Sekundenschnelle mit neuroflash's KI Text Generator.

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"This is awesome"

"Another overpowered project built with the 🪄 OP stack"

"This is awesome, thanks for building it!"

"Website embed works like a charm even with non-English content!"

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Build an AI chatbot from your knowledge base and add it to your website or interact with it through our API.

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Wissenschaftliche Papers und Dokumente verbinden und bei der Suche nach alten und neuen  Texten unterstützen

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Wissenschaftliche Papers und Dokumente verbinden und bei der Suche nach alten und neuen  Texten unterstützen

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"The best thing is that you don't have to go through all the struggle to figure out what words are required for your research and you can just sit back put a link of paper that you already have and start reading."

- A Happy Rabbit

"Having papers suggested that are both earlier and later than those already on my list, as well as the similar papers function, have helped me to find work I would have needed to pore over reference lists for ages to find otherwise. It's a huge time-saver!"

- An Efficient Rabbit

"It's intuitive and tremendously useful. You save a lot of time identifying the most influential papers in a topic/field. Every scientist should know this!"

- A Delighted Rabbit

"You have done an amazing job with this app-Revolutionary, in my humble opinion."

- A Jubilant Rabbit

"I'm delighted with this excellent app. How easy it is to get related papers, how fast it is to get a similar article. But mostly, the way to cluster papers by their relationship and by timeline is a fantastic feature. You have done something incredible."

- An Analytical Rabbit

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The most powerful discovery app ever built for researchers 🔥

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Schnelles Lernen von wissenschaftlichen Texten

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Schnelles Lernen von wissenschaftlichen Texten

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Bindu Reddy 🔥❤️ @bindureddy

My AI and ML research paper review time has gone down significantly. Thanks to this amazing tool - http://explainpaper.com that uses an AI model to explain dense sections In the background, an LLM simplifies and explains complex concepts AI explaining AI 👏👏👏

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Tech giants Google, Microsoft and Facebook are all applying the lessons of machine learning to translation, but a small company called DeepL has outdone them all and raised the bar for the field.
Its translation tool is just as quick as the outsized competition, but more accurate and nuanced than any we've tried.

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DeepL Translate: The world's most accurate translator

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Translate texts & full document files instantly. Accurate translations for individuals and Teams. Millions translate with DeepL every day.

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Manchmal gibt es - nicht nur im Kontext der Digitalität - Ideen, die so naheliegend und überzeugend sind, dass es eine Weile dauert, bis man sie entdeckt.

DeepL ist als Übersetzungstool so gut geworden, dass es im Fremdsprachenunterricht mittlerweile wenig Sinn ergibt, Schüler*innen Texte übersetzen zu lassen - wenn man dabei erwartet, dass sie das ohne DeepL machen. Diese Erfahrungen führen dazu, dass sie das Tool zunehmend auch im Erstsprachenunterricht einsetzen:

SuS sollen anscheinend ganze Texte mit DeepL nach Englisch übersetzen und dann wieder zurück nach Deutsch. Das Resultat ist dann fehlerfrei, stilistisch überarbeitet und hat keine Kommafehler mehr. 😉
- Sascha Marchetto (@marchetto_s) November 25, 2021

(Ich habe Schüler*innen gefragt: Ja, einige machen das.)

Das Vorgehen ist schnell beschrieben:

Text schreiben

Text mit DeepL auf Englisch übersetzen lassen.

Text aus Englisch zurück nach Deutsch übersetzen lassen.

Das Resultat noch mal durchlesen und dort korrigieren, wo der Sinn entstellt worden ist.

Funktioniert das gut? Grundsätzlich ja.
Ich habe das am Beispiel eines echten Textes einer Schülerin ausprobiert und kommentiere einige Aspekte unten. Die beiden Texte kann man hier lesen: https://www.craft.do/s/euA1OjEeHbIJoz

(1) Formales
Der Originaltext enthält einige Fehler:

Aus diesem Grund sollte man sich immer kleine Ziele setzen und sich stätig verbessern, Anstelle von grossen Anstiegen, gefolgt von kleinen Niederschlägen.

Im Deepl-Text ist das nicht der Fall, der Text ist fehlerlos, insbesondere auch bei der Kommasetzung:

Deshalb sollte man sich immer wieder kleine Ziele setzen und sich ständig verbessern, statt dass auf große Höhen kleine Tiefen folgen.

(2) Stilistisches
Die gerade zitierte Passage zeigt auch, dass ungenaue Wortwahl von DeepL präzisiert und verbessert wird: Aus "Anstiegen" wird "Höhen", aus "Niederschlägen" wird "Tiefen" - so stimmt das sprachliche Bild. Genauso wird das Wort "stetig" zu "ständig": Ein hier passendereres Adjektiv.
(3) Satzbau

Meistens kommt Motivationslosigkeit durch Stress. Viele kennen das bestimmt, an Zeiten an welchen es eigentlich absolut nicht in den Zeitplan passt, kann man am besten Einschlafen.

DeepL korrigiert diesen Satz so, dass weniger Nebensätze nötig sind, die syntaktisch genau passen (ein Konjunktionalsatz, ein Temporalsatz).

Motivationsmangel wird meist durch Stress verursacht. Viele Menschen wissen, dass man am besten dann einschläft, wenn es eigentlich nicht in den Zeitplan passt.

(4) Das Problem der Zitate
Die Schülerin zitiert in ihrem Text "Machen" von Krogerus/Tschäppeler:

Auch zu wenige Erfolgserlebnisse führen zu Motivationslosigkeit "Wer früher schon Erfolg hatte, erwartet eher, dass es wieder klappt." (Buch; Machen S. 74) heisst auch umgekehrt: wer viele Niederlangen erlebt hat erwartet von einem selbst nichts grosses und holt nicht das Beste aus einem raus.

Die DeepL-Methode verändert das Zitat leicht:

Zu wenige Erfolgserlebnisse führen auch zu Motivationsmangel: „Wer schon einmal Erfolg hatte, erwartet eher, dass es wieder klappt." (Buch; Machen S. 74) bedeutet auch umgekehrt: Wer viele Niederlagen erlebt hat, erwartet nichts Großes von sich und holt nicht das Beste aus sich heraus.

Fazit: Didaktische Fragen
Wer einen Text schreiben muss und bei Kommasetzung und stilistischen Aspekten unsicher ist, hat mit DeepL ein hervorragendes, kostenloses Werkzeug, um diese Probleme zu beheben. Die Vorstellung, bei der Rückübersetzung entstehe eine ungenauer, unbrauchbarer Text, ist obsolet.

DeepL verschwindet nicht mehr - die Argumentation, Schüler*innen müssten auch schreiben können, wenn sie nicht aufs Internet zugreifen können, bezieht sich auf eine überholte Prüfungskultur. Niemand muss heute schreiben, ohne aufs Internet zugreifen zu können.

Gleichwohl ist es schreibdidaktisch keine Lösung, diese DeepL-Methode von Anfang an einzusetzen. Die Grundlagen von Wortwahl und Satzbau müssen in Übungen sichergestellt werden, ein Gefühl für das Funktionieren von Sprache muss unabhängig von diesem Verfahren entstehen.

Aber die Feinheiten der Kommasetzung und die Korrektur längerer Texte: Die kann DeepL problemlos übernehmen.

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Alle Beiträge von Philippe Wampfler anzeigen

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Manchmal gibt es - nicht nur im Kontext der Digitalität - Ideen, die so naheliegend und überzeugend sind, dass es eine Weile dauert, bis man sie entdeckt. https://www.youtube.com/watch?v=tIQhMEKWKMA DeepL ist als Übersetzungstool so gut geworden, dass es im Fremdsprachenunterricht mittlerweile wenig Sinn ergibt, Schüler*innen Texte übersetzen zu lassen - wenn man dabei erwartet, dass sie das ohne...

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Wordtune — Take your productivity to new heights

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Unlock your creativity and supercharge your productivity with Wordtune’s GenAI platform. Read faster, write better, and get results you can trust — every time.

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Wissenschaftlicher Artikel zum Umgang mit ChatGPT

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Wissenschaftlicher Artikel zum Umgang mit ChatGPT

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Hochschulforum Digitalisierung - Hochschulbildung im digitalen Zeitalter

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Neue Werkzeuge, die uns kognitiv unterstützen, hielten bereits in der Vergangenheit selbstverständlich Einzug in Bildung und Alltag. Prof. Christian Spannagel (PH Heidelberg) plädiert daher in seinem Blogbeitrag für einen unaufgeregten Umgang mit dem Textgenerator ChatGPT. Verweisend auf theoretische Ansätze zu "Computational Offloading"-Phänomenen sieht Spannagel einen besonderen Diskussions- und Reflexionsbedarf in Bezug auf die Frage, ob und wie kognitive Tools in Lernprozesse integriert werden sollten. Für die praktische Umsetzung stellt er drei Ansätze vor.
Das KI-System ChatGPT und seine Auswirkungen auf das Bildungssystem sind in letzter Zeit Gegenstand zahlreicher Berichte in den Medien. Die Diskussionen dazu sind vielfach emotional aufgeladen, und nicht selten findet man darin Extrempositionen vertreten: Die einen fordern Verbote von KI-Werkzeugen in den Bildungsinstitutionen, die anderen verlangen eine ganz neue Ausrichtung des Bildungssystems. Vieles davon erscheint überzogen. Ich schlage stattdessen vor, dass wir alle einmal einen Schritt zurücktreten und die Entwicklung nüchtern und rational betrachten. Es ist gut, dass die Existenz neuer Werkzeuge wie etwa ChatGPT die gesellschaftliche Diskussion über Bildungsziele und Bildungsprozesse anregt. Schließlich bieten neue Technologien Chancen, das Lernen und Lehren in Schulen und Hochschulen vor dem Hintergrund einer zunehmend von Digitalisierung geprägten Welt weiterzuentwickeln. KI-Systeme werden meiner Ansicht nach aber nicht dazu führen, dass das Lernen „ganz neu gedacht" werden muss. Denn auch wenn KI-Systeme wie ChatGPT eine neue Qualität in der Interaktion zwischen Mensch und Computer bieten und wirklich Beeindruckendes leisten, so ist die Verfügbarkeit eines neuen Werkzeugs in Bildungskontexten natürlich kein neues Phänomen.

Einen geeigneten theoretische Rahmen hierfür bietet der Ansatz der verteilten Kognition (engl. distributed cognition; Salomon, 1993; Hutchins & Klausen, 1996). In diesem Ansatz werden Prozesse der Informationsverarbeitung und der Speicherung von Wissen nicht nur innerhalb „des Kopfes" einer einzelnen Person verortet. Stattdessen findet Kognition verteilt in einem System statt, das aus einer oder mehreren Personen, aus Werkzeugen und/oder aus Artefakten besteht. Zwei Beispiele:

Ich notiere mir eine Telefonnummer in meinem Notizblock. Wenn man mich und meinen Notizblock als System betrachtet, dann ist die Nummer fortan im Gedächtnis des Systems gespeichert, selbst wenn ich sie mir nicht in meinem eigenen Gedächtnis behalten habe.

Ich setze meine Buchführung in einem Tabellenkalkulationsblatt um. Dieses führt für mich automatisch Berechnungen durch, und ich kümmere mich stattdessen um die inhaltliche Finanzplanung. Mein Tabellenkalkulationsprogramm und ich bilden ein System, in dem wir gemeinsam die notwendigen Informationsverarbeitungsprozesse durchführen.

Das Werkzeug wird dabei zu meinem Denkpartner. Computer können uns sehr gut viele aufwändige Berechnungen abnehmen, sodass wir uns höheren kognitiven Prozessen widmen können. Dies nennt man Computational Offloading.

In der Vergangenheit sind immer wieder neue Werkzeuge entwickelt worden, die uns kognitive Teilprozesse abgenommen haben, etwa der Rechenschieber, der Taschenrechner, der Heimcomputer mit zahlreichen Anwendungen, das Internet, die Wikipedia und das Smartphone. KI-Anwendungen wie ChatGPT sind ebenfalls Werkzeuge, die versprechen, uns kognitive Prozesse abzunehmen, die wir bislang immer selbst durchführen mussten. Für die Bewältigung von Situationen im Alltag und Beruf kann dies eine großartige Hilfe sein. Es gibt keinen Grund, diese kognitiven Werkzeuge nicht einzusetzen, wenn sie einem eine bestimmte Aufgabe abnehmen. Warum sollte man das auch? Prozesse, die man an die Werkzeuge abgeben kann, belasten nicht unser eigenes kognitives System, und man kann sich anderen Dingen widmen. Menschen werden sich zukünftig also Briefe an Ämter, Bewerbungsschreiben und Festtagsreden von KI-Systemen verfassen lassen, Softwareentwickler:innen werden KI-Werkzeuge nutzen, um Code zu schreiben, Testfälle zu erzeugen und Bugs zu finden, und Lehrer:innen werden KI verwenden, um Prüfungsaufgaben zu entwickeln, Unterricht zu planen und kindgerechte Erklärungen zu generieren.

KI-Systeme in Lernkontexten

Einzig in Lernkontexten erzeugt das Aufkommen eines neuen kognitiven Werkzeugs ein spezielles Problem. Zunächst einmal ist es natürlich auch bei Lernprozessen zu begrüßen, wenn kognitive Werkzeuge durch Computational Offloading Raum dafür schaffen, dass sich Lernende mit höheren kognitiven Prozessen befassen können. So können sich beispielsweise Schüler:innen durch die Verwendung von Tabellenkalkulationssystemen und dynamischen Geometrieprogrammen im Mathematikunterricht höheren mathematischen Fragestellungen widmen. Auch ChatGPT wird gewisse kognitive Prozesse übernehmen, zum Beispiel als Schreibassistent, um eine Schreibblockade zu überwinden und einen ersten Entwurf eines Texts zu erstellen, der anschließend von den Schüler:innen oder Student:innen inhaltlich weiterentwickelt wird. Problematisch wird die Existenz eines solchen Werkzeugs aber dann, wenn die Lernenden gerade diejenigen Kompetenzen erwerben sollen, welche von der KI auf Knopfdruck erledigt werden können. Das kognitive Tool soll die Lernenden schließlich beim Lernen unterstützen, es darf ihnen nicht den Lernprozess abnehmen. Das ist ein ernstzunehmendes Problem. Es gibt meiner Ansicht nach drei Ansätze, wie man darauf reagieren kann:

Man einigt sich darauf, dass die entsprechenden kognitiven Prozesse kein Lernziel mehr sein sollen, weil KI-Systeme diese erledigen können. Ich bin allerdings überzeugt davon, dass dies in vielen Fällen nicht der richtige Weg ist. Die Vergangenheit hat dies auch mehrfach gezeigt: Die Existenz des Internets etwa hat nicht dazu geführt, dass Menschen nichts mehr wissen müssen, weil man sich ja schließlich alles „ergooglen" könne. Dies ist nicht geschehen, weil man Informationen auf Webseiten wie Wikipedia nur verstehen kann, wenn man Vorwissen hat. Die Existenz von Taschenrechnern und Tabellenkalkulationssystemen hat ebenso nicht dazu geführt, dass Menschen nicht mehr lernen müssen zu rechnen. Schließlich braucht man eine Vorstellung von Zahlen und Rechenoperationen, um zu wissen, was gerechnet werden muss, und um Ergebnisse interpretieren zu können. Wer nicht gelernt hat mit Prozentsätzen zu rechnen, wird kein Tabellenkalkulationsblatt erstellen können, das ihm die Prozentrechnung abnimmt. Darüber hinaus ist ein Hauptargument gegen Ansatz 1, dass Menschen nicht von Technologie abhängig sein dürfen. Pilot:innen müssen ein Flugzeug auch manuell landen können, falls die Technik im Cockpit versagt. Und ebenso müssen Menschen in der Lage sein und bleiben, einfache Rechnungen selbst durchzuführen und Texte eigenständig und ohne KI-Systeme zu formulieren. Sicher wird es zu einigen Verschiebungen bei Lernzielen kommen, und das muss es auch: Wenn kognitive Tools es ermöglichen, dass sich Lernende höherwertigen Prozessen widmen können, dann können diese nicht einfach „on top" zum Lehrplan dazukommen. Insofern müssen Basiskompetenzen, die von Tools übernommen werden können, zukünftig vermutlich nicht mehr bis in alle Feinheiten und Sonderfälle verstanden werden. Wer aber entweder befürchtet oder verlangt, dass Menschen wegen der Existenz von kognitiven Werkzeugen wie ChatGPT nicht mehr lernen müssen, eigenständig Texte zu formulieren, der hat nicht verstanden, dass kognitive Werkzeuge von Menschen in der Regel nur dann sinnvoll benutzt werden können, wenn sie eine Vorstellung von den kognitiven Prozessen haben, von denen sie durch das Tool entlastet werden. Softwareentwickler:innen werden beispielsweise den von ChatGPT erstellten Code im eigenen Softwareprojekt nur dann verwenden können, wenn sie selbst programmieren und dadurch erst das Ergebnis von ChatGPT bewerten können. Und überhaupt gilt: Nur Menschen, die gelernt haben, Texte zu formulieren, werden sich auch niveauvoll unterhalten können. Niemand wird im persönlichen Gespräch mit einem Mitmenschen eine KI bitten, den eigenen Standpunkt vorzuformulieren.

Ansatz 2

Wenn man hingegen der Auffassung ist, dass die entsprechenden Kompetenzen weiterhin von den Lernenden erworben werden müssen, dann müssen die Lernenden davon überzeugt werden, dass es sinnvoll ist, sich diese Mühe zu machen. Kritisch dabei sind in der Schule die Hausaufgaben und in der Hochschule das Selbststudium, denn dies sind die Situationen, in denen man mit KI-Tools einfach „cheaten" kann. Viele Lehrende werden vermutlich mit dem Argument zu überzeugen versuchen, dass in der Prüfung (zum Beispiel in einer Klausur) keine Hilfsmittel zugelassen sein werden: Einen bestimmten Prozess in einer Prüfungssituation erstmals selbst durchzuführen, weil man ihn vorher immer an eine KI abgegeben hat, ist eine denkbar schlechte Strategie. Neben diesen an extrinsischer, durch Fremdbestimmung gekennzeichneter Motivation ansetzenden Maßnahmen können aber auch Motivierungsstrategien eingesetzt werden, welche eher selbstbestimmte Formen von Motivation erzeugen. Nach Deci und Ryan (2000) sind Menschen dann wahrscheinlicher selbstbestimmt motiviert, wenn sie sich autonom, kompetent und sozial eingebunden fühlen. Hier können Maßnahmen ansetzen, um Schüler:innen und Student:innen zu motivieren: Diese fühlen sich autonomer, wenn sie selbst Entscheidungen treffen können und diese nicht an ein KI-System abgeben. Wer sich abhängig von Technologie macht, büßt an Autonomie ein. Wenn Aufgaben und Lernsituationen so gestaltet sind, dass die Lernenden Erfolgserlebnisse haben, dann fühlen sie sich zudem kompetent. Wer stattdessen aufgibt und den Prozess durch eine KI ausführen lässt, wird sich bezüglich dieses Prozesses nicht als kompetent erleben. Darüber hinaus führt das Gefühl, Teil einer Gruppe zu sein, die sich gemeinsam den Herausforderungen stellt, zu Motivation (Dies wird in Ansatz 3 aufgegriffen). Vermutlich muss man sich aber eingestehen, dass man nicht alle Lernenden durch solche Motivierungsmaßnahmen erreichen wird. Der eine oder die andere wird aus zeitökonomischen Gründen bei den Hausgaben doch zur KI greifen.

Ansatz 3

Eine dritte Möglichkeit ist, den Erwerb von Kompetenzen, die einem eine KI abnehmen könnte, in die Präsenz zu verlagern. Dies ist die Kernidee der Methode Inverted Classroom bzw. Flipped Classroom: Die Schüler:innen oder die Student:innen führen die zu erlernenden Prozesse in der Präsenzsitzung durch, nach dem sie sich zu Hause darauf vorbereitet haben. Im Klassenzimmer oder Seminarraum fällt es schon eher auf, wenn sie ein KI-System zum Lösen einer Aufgabe einsetzen, die sie eigentlich selbst lösen sollen. Darüber hinaus bietet dieses Modell den Vorteil, dass sie die Aufgaben gemeinsam mit ihren Mitschüler:innen bzw. Kommiliton:innen bearbeiten können. Sie können sich so gegenseitig unterstützen. Außerdem ist die Lehrkraft anwesend, um ihnen Fragen beantworten und ihnen weiterhelfen zu können. Darüber hinaus ist der Einsatz des Inverted-Classroom-Modells auch in Situationen von Vorteil, in denen die Lernenden höherwertige Kompetenzen unter Verwendung von KI-Systemen erwerben sollen. Auch dies könnte in der Präsenz geschehen, gemeinsam und unter Anleitung der Lehrperson, die dabei helfen kann, mit dem KI-System zu guten Ergebnissen zu gelangen.

Diese drei Ansätze schließen sich nicht gegenseitig aus, sie können kombiniert werden: Es wird zu Verschiebungen bei den Lernzielen kommen, aber Basiskompetenzen in bestimmten Bereichen müssen die Lernenden trotz KI weiterhin erwerben. Lehrkräfte müssen Schüler:innen bzw. Student:innen motivieren, diese Basisfähigkeiten zu lernen, und sie können das vielleicht am besten, wenn diese Kompetenzen in der Präsenz erworben, vertieft und geübt werden.

Die Existenz neuer kognitiver Werkzeuge hat natürlich auch Konsequenzen auf die Prüfungen. Dies wird in vielen Berichten zu ChatGPT thematisiert. Aber auch hier sehe ich keinen Grund für eine Umwälzung des Bildungs- bzw. Prüfungssystems. Mündliche Prüfungen sind von ChatGPT nicht betroffen, sie können weiterhin wie gehabt durchgeführt werden. Auch Klausuren wird man weiterhin ohne Probleme durchführen können, etwa wenn keine Hilfsmittel erlaubt sind. Ein bisschen komplizierter könnten zukünftig Klausuren werden, wenn man sowohl Basiskompetenzen ohne Nutzung von KI als auch höherwertige Kompetenzen mit Nutzung von KI abprüfen möchte. Das ist aber auch nichts Neues: Bislang gab es auch schon Klausurmodelle, in denen in bestimmten Abschnitten Taschenrechner erlaubt waren und in bestimmten nicht. Genauso wird man das mit KI-Systemen handhaben können. Einzig problematisch werden Hausarbeiten und Abschlussarbeiten sein. Hier wurde schon vielfach vorgeschlagen, dass man diese durch eine mündliche Testsituation (ähnlich der Disputation bei der Promotion) ergänzen könnte, in der die Prüflinge ihre Ergebnisse verteidigen müssen und in der auch der Entstehungsprozess der Arbeit thematisiert wird.

Lehrende sind nun also zukünftig gefordert, KI-Werkzeuge als weiteres kognitives Tool in Lehre und Prüfungen zu berücksichtigen. Ich habe beispielsweise Rules for Tools für meine Lehrveranstaltungen formuliert. Vielleicht führt auch die Existenz von ChatGPT und Co. dazu, dass Lehrende die Lernziele ihrer Lehrveranstaltungen neu justieren und ihre Lehrmethodik weiterentwickeln. Es wird in Schulen und Hochschulen aber weder einen Zusammenbruch des Prüfungswesens noch eine Umwälzung der Curricula geben. Es wird sich um eine kontinuierliche Weiterentwicklung handeln, in der zukünftig KI eine ganz natürliche Rolle neben Tabellenkalkulation und Rechtschreibkorrektur einnehmen wird. Auf diese Entwicklung bin ich gespannt.

PS: Ich war sehr unkreativ beim Finden eines Titels für diesen Blogbeitrag. Deshalb stammt der Titel von ChatGPT.

Referenzen

Deci, E. L. & Ryan, R. M. (2000). The "What" and "Why" of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227-268.
Hutchins, E. & Klausen, T. (1996). Distributed cognition in an airline cockpit. In Y. Engeström & D. Middleton (Hrsg.), Cognition and communication at work (S. 15-34). Cambridge: Cambridge University Press.
Salomon, G. (1993). Distributed cognitions: Psychological and educational considerations. Cambridge: Cambridge University Press.

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ChatGPT und die Zukunft des Lernens: Evolution statt Revolution

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Neue Werkzeuge, die uns kognitiv unterstützen, hielten bereits in der Vergangenheit selbstverständlich Einzug in Bildung und Alltag. Prof. Christian Spannagel (PH Heidelberg) plädiert daher in seinem Blogbeitrag für einen unaufgeregten Umgang mit dem Textgenerator ChatGPT. Verweisend auf theoretische Ansätze zu "Computational Offloading"-Phänomenen sieht Spannagel einen besonderen Diskussions- und Reflexionsbedarf in Bezug auf die Frage, ob und wie kognitive Tools in Lernprozesse integriert werden sollten.

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character.ai | AI Chat, Reimagined–Your Words. Your World.

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Chat with millions of AI Characters on the #1 AI chat app. Where will your next adventure take you?

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