Thema Künstliche Intelligenz

Dieses Modul gliedert sich in drei Bereiche, die unterschiedliche Zielsetzungen haben:

1. Lesetraining anhand eines Sachtexts
   Um den Lesetext „Was ist Künstliche Intelligenz?“ reihen sich Aufgaben, die dem Textverständnis dienen, aufgebaut in die Phasen vor dem Lesen, während des Lesens und nach dem Lesen. Diesen Part können Ihre Schülerinnen und Schüler selbstständig bearbeiten und so ihr Textverständnis individuell absichern.
2. „Was sagt die KI über sich selbst? Einsatzszenarien für KI
   In diesem Teil können Sie im Klassengespräch das “Gespräch„ mit ChatGPT durchgehen und ihre Klasse anschließend in Partnerarbeit sammeln lassen, wofür sich KI eignet und wo der Einsatz von KI ungünstig ist. Diese Sammlung kann dann im Plenum besprochen werden (Am Ende des gesamten Moduls können Sie noch einmal auf diese Sammlung zurückkommen und ggf. Änderungen vornehmen.) Abschließend vertiefen die Lernenden ihre Kenntnisse über die Funktionsweise der KI, indem sie Informationen aus einem Schaubild mündlich wiedergeben.
3. Schaue hinter die Kulissen von KI
   Im letzten Teil können Ihre Schülerinnen und Schüler selbst mit einem KI-Sprachmodell spielen. Es bietet sich an, das erste Video dazu im Plenum anzusehen und ggf. Verständnisfragen gemeinsam zu klären. Danach können Zweier-oder Dreier-Gruppen gebildet werden und die Aufgaben, beginnend mit dem zweiten Teil des Videos, gemeinsam erledigt werden. Da das didaktische Sprachmodell Soekia, das in den Aufgaben verlinkt ist, sehr vereinfacht die Prinzipien von Sprachmodellen erfahrbar macht, wird am Ende die Frage aufgeworfen, auf wie viele Daten die “großen Geschwister„ wie ChatGPT oder Bard zurückgreifen können. Die Erkenntnis, dass auch diese Modelle davon abhängen, mit welchen Daten sie “gefüttert„ werden, könnte die Sammlung der Einsatzmöglichkeiten von KI, die zu Beginn des Moduls gemacht wurde, vielleicht noch verändern – oder zumindest einen kritischen Blick auf KI erwirken. 

Hier eine Übersicht über die Einsatzmöglichkeiten für KI: 

1. Medizin und Gesundheitswesen

• Diagnose und Behandlung: KI-Systeme wie IBM Watson können Ärzte bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten unterstützen, indem sie große Datenmengen analysieren und mögliche Diagnosen vorschlagen.
• Radiologie: KI-Algorithmen können Röntgenbilder, MRTs und CT-Scans analysieren, um Anomalien wie Tumore oder Frakturen zu identifizieren.
• Personalisiertes Gesundheitswesen: KI kann personalisierte Behandlungspläne basierend auf den genetischen Informationen und der Krankengeschichte eines Patienten erstellen.

2. Finanzwesen

• Betrugserkennung: KI-Systeme können verdächtige Transaktionen in Echtzeit erkennen und Banken dabei helfen, Betrug zu verhindern.
• Algorithmischer Handel: KI-Algorithmen können Marktdaten analysieren und automatisierte Handelsentscheidungen in Millisekunden treffen.
• Kreditwürdigkeitsprüfung: KI kann die Kreditwürdigkeit von Kunden durch Analyse von Finanzdaten und Verhaltensmustern bewerten.

3. Transport und Logistik

• Autonomes Fahren: Selbstfahrende Autos von Unternehmen wie Tesla und Waymo nutzen KI.
• Optimierung der Lieferkette: KI kann Lieferketten effizienter gestalten, indem sie Nachfrageprognosen erstellt und Lagerbestände optimiert.
• Routenplanung: KI-Algorithmen können Routen für Lieferungen und Transporte berechnen, um Zeit und Kosten zu sparen.

4. Kundenservice

• Chatbots: Unternehmen setzen KI-gestützte Chatbots ein, um Kundenanfragen rund um die Uhr zu beantworten.
• Personalisierte Empfehlungen: Online-Shops und Streaming-Dienste nutzen KI, um personalisierte Produkt- und Inhaltsvorschläge zu machen.
• Spracherkennung: Systeme wie Amazon Alexa und Google Assistant verwenden KI zur Spracherkennung und -verarbeitung, um mit Nutzern zu interagieren.

5. Bildung

• Intelligente Tutoren: KI-basierte Lernplattformen bieten personalisierte Lerninhalte und Feedback, um Schülern und Studenten zu helfen.
• Automatisierte Bewertung: KI kann Prüfungen und Aufgaben automatisch bewerten und Feedback geben.
• Lernanalyse: KI-Tools können das Lernverhalten von Schülern analysieren und Lehrer dabei unterstützen, den Unterricht anzupassen.

6. Landwirtschaft

• Präzisionslandwirtschaft: KI-gestützte Systeme können Boden- und Wetterdaten analysieren, um optimale Anbaubedingungen zu ermitteln.
• Schädlingsbekämpfung: KI kann Bilder von Pflanzen analysieren und Schädlinge oder Krankheiten frühzeitig erkennen.
• Ertragsprognosen: KI kann Ernteerträge basierend auf Wetter- und Bodendaten vorhersagen.

7. Unterhaltung

• Inhaltsgenerierung: KI kann Musik, Kunstwerke und Texte erstellen, die teilweise kaum von menschlichen Werken zu unterscheiden sind.
• Videospiele: KI steuert Gegner in Videospielen und kann das Spielerlebnis durch adaptive Herausforderungen verbessern.
• Filmanalyse: KI kann Filme und Serien analysieren, um Vorhersagen über deren Erfolg zu treffen und Produktionsprozesse zu optimieren.

8. Sicherheit

• Gesichtserkennung: KI-Systeme zur Gesichtserkennung werden zur Zugangskontrolle und Überwachung eingesetzt.
• Cybersecurity: KI kann Bedrohungen im Cyberraum erkennen und darauf reagieren, bevor sie Schaden anrichten.
• Überwachung: KI-gestützte Überwachungssysteme können ungewöhnliche Aktivitäten erkennen und Sicherheitskräfte alarmieren.
  
  
  

Bereiche, in denen der Einsatz von KI eher ungünstig ist:

1. Kreative und künstlerische Arbeiten

• Originalität und Innovation: Während KI in der Lage ist, Kunst, Musik und Texte zu generieren, fehlt ihr oft die Fähigkeit zu echter Originalität und Innovation, die tiefgreifende menschliche Kreativität erfordert.
• Emotionaler Ausdruck: Künstlerische Werke, die tiefes emotionales Verständnis und Ausdruck erfordern, sind für KI schwer zu meistern, da ihr das intuitive Verständnis menschlicher Gefühle fehlt.

2. Ethik und moralische Entscheidungen

• Moralische Urteile: KI-Systeme haben Schwierigkeiten, komplexe ethische und moralische Entscheidungen zu treffen, die menschliches Einfühlungsvermögen und moralisches Urteilsvermögen erfordern.
• Kontextabhängige Ethik: Ethik und Moral sind oft stark kontextabhängig und kulturell geprägt, was es für KI schwierig macht, immer die „richtige“ Entscheidung zu treffen.

3. Zwischenmenschliche Interaktion und Empathie

• Empathie und Verständnis: KI kann menschliche Emotionen nicht wirklich nachempfinden oder verstehen, was in Berufen wie Psychotherapie, Sozialarbeit oder in der Betreuung von Menschen mit besonderen Bedürfnissen entscheidend ist.
• Komplexe soziale Interaktionen: In komplexen sozialen Situationen fehlt KI oft das Verständnis für subtile soziale Hinweise und Nuancen.

4. Entscheidungen in stark regulierten und sicherheitskritischen Bereichen

• Rechtliche Entscheidungen: In Bereichen wie Justiz und Strafverfolgung sind die Entscheidungen oft komplex und nuanciert. KI könnte voreingenommen sein oder Fehler machen, die schwerwiegende Folgen haben.
• Medizinische Diagnosen in unsicheren Fällen: Obwohl KI in der Medizin hilfreich sein kann, sollten endgültige Diagnosen und Behandlungsentscheidungen immer von menschlichen Ärzten überprüft werden, besonders in komplexen oder unklaren Fällen.

5. Aufgaben, die stark von menschlichem Urteilsvermögen und Intuition abhängen

• Strategische Geschäftsentscheidungen: Solche Entscheidungen erfordern oft ein tiefes Verständnis von Markttrends, menschlichem Verhalten und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen, die über Datenanalyse hinausgehen.
• Krisenmanagement: In Krisensituationen ist menschliches Urteilsvermögen entscheidend, um schnell und flexibel auf unvorhersehbare Herausforderungen zu reagieren.

6. Arbeiten in unsicheren und unstrukturierten Umgebungen

• Unvorhersehbare Umgebungen: In Umgebungen, die sich ständig ändern und schwer vorhersehbar sind, kann KI Schwierigkeiten haben, sich anzupassen und angemessene Entscheidungen zu treffen.
• Komplexe Handwerksarbeiten: Aufgaben, die hochgradig manuelles Geschick und Anpassungsfähigkeit erfordern, wie zum Beispiel bestimmte Handwerksarbeiten, sind für KI unmöglich.

7. Kulturelle und sprachliche Nuancen

• Sprachübersetzungen: Obwohl KI-gestützte Übersetzungen besser werden, fehlt ihnen oft das Verständnis für kulturelle und sprachliche Nuancen, die für eine präzise und kontextgerechte Übersetzung erforderlich sind.
• Kulturelle Kontexte: Kulturelle Kontexte und Traditionen können komplex und vielschichtig sein, was für KI schwer zu interpretieren ist.

Die Lernumgebung SoekiaGPT fokussiert die Funktionsweise von Sprachmodellen wie etwa ChatGPT und ermöglicht einen Blick hinter die Kulissen solcher mächtiger, textbasierter Sprachmodelle. Damit lassen sich exemplarisch einige Prinzipien der Funktionsweise von Chatbots kennenlernen.
Soekia wurde von Dr. Michael Hielscher (Pädagogische Hochschule Schwyz) entwickelt und bietet auch eine didaktische Suchmaschine.