Cornelia Diethelm

Als junger Menschen das Gefühl «AI FOBO – Fear of Becominig Obsolete» täglich vermittelt zu bekommen, finde ich unverantwortlich 🚨. Junge Menschen stehen nicht in Konkurrenz zu künstlicher Intelligenz (KI).

Chefarzt Jan Holder (Ambulatorium für Psychiatrie und Psychotheraphie Psych-Central in Zürich) sagt in der NZZ vom Sonntag von heute: «Die regelmässig in Medien publizierten Listen von KI-gefährdeten Berufen etwa lösen bei den Patienten Ängste aus und nähren das Gefühl, in dieser Gesellschaft gar nicht mehr gebraucht zu werden.»

Und Dr. Hans Rusinek warnt im gleichen Artikel davor, dass Unternehmen ihre eigene Nachwuchs-Pipeline der kurzfristigen Effizienz opfern. Wer keine Juniors einstellt, wird die Seniors immer von aussen rekrutieren müssen.

Leider fallen im Moment mehrere Dinge zusammen, die den Rückgang an Einsteigerjobs und Lehrstellen beeinflussen:

Fehlende KI-Kompetenz der Entscheidungsträger:innen, was zur Streichung von Jobs führt, obwohl es dafür keinen Grund gibt. Oder KI ist nicht der Grund dafür.

Eine schwache Konjunktur aufgrund der generellen Verunsicherung auf den Märkten. Stichworte USA, Krieg in Europa, starker Franken etc.

Schwindende Zukunftsperspektiven im Hier und Jetzt für junge Menschen, zum Beispiel auch wegen der Klimakrise, Kriegen und ja, auch wegen KI. Das erzeugt einen unglaublichen Druck und verunsichert bei der Berufswahl.

🇨🇭Wie wäre es, wenn wir aufhören würden, das Narrativ vom «Jobabbau wegen KI» zu verbreiten? Fun Fact: Um das Potenzial von KI sinnvoll und gesetzeskonform nutzen zu können, benötigen wir Fachkräfte.

🇨🇭Wie wäre es, wenn sich die Wirtschaftsverbände und Unternehmen aus tiefster Überzeugung dafür stark machen, dass junge Menschen wissen, dass ihre Kompetenzen und ihre Neugier gefragt sind? Mit konkreten Stellenangeboten.

Leseempfehlung: Artikel in der NZZ am Sonntag (Seite 11):

https://lnkd.in/ewMZcc87

Illustration: Malte Müller, Getty

PS: Letzte Woche durfte ich vor rund 500 Absolvent:innen aus der ICT-Branche und 2000 Gästen an der Lehrabschlussfeier eine Rede halten. Da war genau das mein Thema: Haben die jungen Menschen gerade einen Job gelernt, den es schon bald nicht mehr gibt wegen KI? Dazu mache ich in den nächsten Tagen noch einen eigenen Post.

SOOO WICHTIG! 🙋‍♀️ «Die KI berechnet lediglich, welches Wort am wahrscheinlichsten auf das vorangegangene folgt. Die Aussagen eines KI-Assistenten sind also Wahrscheinlichkeiten, keine überprüften Fakten.»

Mit dieser Erklärung von Digitalredaktor Juerg Tschirren, wie grosse Sprachmodelle (LLM) funktionieren, beginne ich jede KI-Schulung und jede Keynote zum Thema künstliche Intelligenz (KI).

Dieses Verständnis ist enorm wichtig, denn es erklärt ganz viele Limiten und unerwünschte Nebenwirkungen, die KI-Tools wie ChatGPT, Claude & Co. haben. Und die wir immer haben werden, auch wenn sie besser werden.

🚨 In einem Experiment von EBU und BBC war zum Beispiel fast jede dritte KI-generierte Antwort fehlerhaft!

🙋‍♀️ Und weil wir User:innen immer für das Ergebnis verantwortlich bleiben, wenn wir ein KI-Tool nutzen, bedeutet dies:

🔎 Wir müssen entscheiden, wo wir diese KI-Tools einsetzen können – und wo nicht. KI ist nicht die Lösung für alles.

🔎 Wir müssen in gute Prompts mit möglichst viel Kontext investieren. Wobei der Einfluss guter Prompts häufig überschätzt wird.

🔎 Wir müssen das Ergebnis überprüfen: Ist es korrekt und entspricht es dem, was wir benötigen und wollen? Hier ist kritisches Denken gefragt.

Wer mehr wissen möchte:

Beitrag SRF: Fast jede dritte KI-Antwort enthält Fehler

https://lnkd.in/d_H5QaNd

Tipps & Hintergrundinfos: Mein Newsletter erscheint 5-6 Mal pro Jahr. Die nächste Ausgabe erscheint bereits nächste Woche. Ihn jetzt zu abonnieren ist also ein guter Zeitpunkt. 😉 💌

https://lnkd.in/dvmDnYZ7

Diese motivierende Rückmeldung auf meinen Newsletter habe ich zum Beispiel gestern erhalten: «Deinen Newsletter habe ich ebenfalls abonniert – gefällt mir, weil er einen anderen Fokus hat als viele andere Newsletter.»

#ki #digitalethics

Hier die 5 kreativsten Gründe, weshalb ich für meine Leistung kein Geld bekommen sollte. Direkt aus der Praxis, auch wenn sich gewisse Gründe wie ein schlechter Scherz lesen. 🙋‍♀️

🥇 Du bist viel motivierter, wenn du kein Honorar bekommst! (intrinsische Motivation)

Ich habe abgesagt. Es wäre z.B. eine Konferenz für Persönlichkeiten gewesen, die sehr viel verdienen und denen der Arbeitgeber die teure Konferenz bezahlt.

🥈 Es ist für dich eine grosse Ehre, in diesem exklusiven Kreis sprechen zu dürfen!

Ich habe abgesagt. Es wäre z.B. ein informeller Anlass in einem Grossunternehmen gewesen für wenige, sehr gut bezahlte Entscheidungsträger:innen. Diese treffen sich mehrmals pro Jahr.

🥉 Es ist eine super Plattform, die zu vielen weiteren Aufträgen führt!

Ich habe abgesagt. Das Publikum will in diesem einen Moment eine tolle Keynote hören, die zum Anlass passt. Dafür bezahlen sie. Direkte Folgeaufträge sind schön, werden aber überschätzt. Und weshalb soll dieser Kunde nichts bezahlen, alle anderen aber schon?

⓸ Wir machen das alle «pro bono», also ohne Bezahlung!

Ich habe abgesagt. Als ich noch Mitarbeiterin in einem Unternehmen war, habe ich für meine Keynotes natürlich auch kein Geld verlangt. Sogar am Samstag. Ich hatte ja meinen monatlichen Lohn.

PS: Auch heute leiste ich eine gewisse «pro bono»-Arbeit, in ganz speziellen Fällen. Im Gegenzug gibt es auch gut bezahlte Mitarbeitende, die für ihre Keynotes Geld verlangen.

⓹ Es ist eine super Plattform, weshalb du für deinen Auftritt bezahlen musst!

Ich habe abgesagt. Nie hätte ich gedacht, dass es Anlässe und Konferenzen gibt, in denen alles gekauft ist. Wer auf der Bühne steht, bezahlt. Wer im Publikum ist, bezahlt. Für manche mag sich das lohnen. Für mich ist das nichts.

Vielleicht hast du ähnliche Erfahrungen gemacht?

An dieser Stelle möchte ich mich bei allen herzlich bedanken, die wissen, dass eine Keynote etwas kostet. 💚 Auch wenn sie zum Beispiel «nur» 30 Minuten dauert. Die Dauer der Keynote ist für das Budget der kleinste Posten, wie auch die Grafik zeigt.

Und ja: Ich halte sehr gerne eine Keynote! Dafür fair entschädigt zu werden, mindert meine Motivation nicht im Geringsten. 😉 🙋‍♀️

Meine Website: https://lnkd.in/gs4N-ki

🚨 Bei solchen Schlagzeilen bin ich immer sehr froh, meine eigene Chefin zu sein. Ich weiss nicht, ob ich heute bereit wäre, meine Expertise und mein Engagement in einem solchen Umfeld zur Verfügung zu stellen. 👩🏻‍💻

Und vergessen wir nicht: Auch hier sind von A bis Z Menschen am Werk.

Menschen bei Microsoft entscheiden, diese neue Funktion anzubieten. Und Menschen in den Unternehmen entscheiden, diese Funktion zu aktivieren. Weil sie den Mitarbeitenden misstrauen, scheint mir ein starkes Motiv dafür zu sein.

Vielleicht sollten Menschen mit einem solchen Menschenbild überlegen, ob sie als Führungskräfte und Entscheidungsträger:innen am richtigen Ort sind. Denn entweder fehlt es an Führungsqualitäten oder am Vertrauen in die eigenen Mitarbeitenden. Beides sind schlechte Voraussetzungen für eine Führungsrolle, so meine persönliche Überzeugung.

https://lnkd.in/gX9T7rcB

#arbeitsplatz #arbeitgeber #ethik

Offenbar testet die NZZ gerade unsere KI-Kompetenz! 😉 Diesen Anwendungsfall nutze ich seit mehreren Jahren in Schulungen und Vorträgen. Denn es ist extrem wichtig, dass wir die Grenzen von KI kennen.

🚨 Mustererkennung

Ein KI-System wird mit ganz vielen Daten trainiert, zum Beispiel mit Porträtfotos, ergänzt um manuelle Hinweise, zum Beispiel ob die Person auf dem Foto extrovertiert ist, welches Hobby sie pflegt etc. Darauf basierend erkennt das System gewisse Muster.

Wenn ich diesem KI-System ein neues Porträtbild gebe, dann ist es einfach ein Bildvergleich mit dem, was das KI-System gelernt hat.

🚨 Korrelation (etwas kommt häufig vor)

Ein KI-System kann zum Beispiel zum Schluss kommen, dass Menschen mit dem Hobby Baseball in den USA mehr Chancen haben, einen Job zu erhalten, als Menschen mit einem anderen Hobby. Weshalb? In diesem Fall gibt es einfach zwei Merkmale – Hobby im Baseball und einen Job haben – die häufig im Datensatz vorkommen (eines von vielen Mustern).

Das eine Merkmale ist nicht die Ursache für das andere Merkmal. Es ist KEINE KAUSALITÄT (keine Ursache Wirkung).

🚨 Wahrscheinlichkeit

KI-Systeme liefern immer mehrere Ergebnisse und mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten. Zum Beispiel, dass man mit dem Hobby Baseball zu 83% mehr Chancen auf einen Job in den USA hat, mit dem Hobby Tennis 35% etc. Und diese Wahrscheinlichkeit bezieht sich immer nur auf jene Daten, die das KI-System gelernt hat.

Weshalb ist es ein echtes Problem, wenn KI für Anwendungen eingesetzt wird, wo sie nichts zu suchen hat? Drei Beispiele:

👩🏻‍💻 Vorurteile und Stereotypen

Weil es nur ein Bildabgleich ist, werden alle Menschen falsch eingeschätzt, die im Datensatz nicht vertreten, untervertreten oder zu wenig vertreten sind. Und das sind angesichts der Vielfalt an Menschen ganz schön viele!

👩🏻‍💻 Äusserlichkeiten

Der Bildabgleich führt dazu, dass von Äusserlichkeiten auf den Charakter einzelner Personen geschlossen wird. Zum Beispiel, ob eine Person eine Brille anhat oder wie der Hintergrund des Bildes aussieht. Aussagekraft? 0

👩🏻‍💻 Pseudowissenschaften

Viele KI-Systeme basieren auf Pseudowissenschaften, die uns durch die Hintertüre wieder aufgetischt werden, zum Beispiel die Physiognomie (Face-Reading). Hier hat auch die Wissenschaft eine Verantwortung!

Zum Beispiel lassen sich sexuelle Orientierung, eine kriminelle Neigung, ob jemand lügt etc. nicht aus dem Gesicht ablesen. Leider ist das kein Witz und diese Beispiele zeigt, wie brandgefährlich es ist, wenn wir die Grenzen von KI nicht respektieren.

🙋‍♀️ KI-Systeme haben wahnsinnig viele Stärken. Sie können uns entlasten, unterstützen und unseren Handlungsspielraum erweitern. Was sie nicht können ist, unseren beruflichen Erfolg vorherzusagen oder etwas über unseren Charakter zu sagen.

In meinen Schulungen nutze ich diese wunderbare Recherche von BR, um dieses fragwürdige Beispiel zu thematisieren:

https://lnkd.in/ej9dT5u2

Bild: Artikel in der NZZ von heute

Wow! 🏆💚 Bürger:innen von Malta haben während 1 Jahr kostenlos Zugang zu ChatGPT. Vorausgesetzt, sie absolvieren vorher einen KI-Grundlagenkurs über KI, praktische Anwendungen und den verantwortungsvollen Umgang mit KI.

Was für eine tolle Idee!

💚 So erhalten alle, die das möchten, wertvolle Basisinformationen zu KI, was hilft, die Chancen und Risiken beim Einsatz von KI-Tools zu verstehen.

💚 Eine Folge davon ist, dass mehr Menschen die vielfältigen Möglichkeiten von KI-Tools ausprobieren.

💚 Gerade diese eigenen Erfahrungen sind wichtig und wertvoll, um sich eine eigene Meinung zu bilden. Privat wie beruflich. Das macht unabhängiger.

Was haltet ihr von diesem Vorhaben in Malta?

🇨🇭 Ich würde mir eine solche Bildungsoffensive in der Schweiz wünschen. Mit der Option, aus mehreren KI-Tools wie z.B. Claude, Gemini oder Le Chat auswählen zu können. Eine Auswahl zu haben, finde ich wichtig.

🇨🇭 Das Countries-Programm von OpenAI erinnert mich an die «Bildungsoffensive» von Microsoft und Co. Da müssen wir auf jeden Fall aufpassen, nicht in unerwünschte Abhängigkeit von einem Anbieter zu rutschen.

🇨🇭 Wichtig ist sicher auch, dass der KI-Grundkurs gut verständlich und praxisbezogen ist, um möglichst jene Menschen zu erreichen, die bisher keine Berührungspunkte zu KI haben. Zum Beispiel nutzen Männer KI-Tools deutlich mehr als Frauen. Auch Bildung, Alter oder Armut machen einen Unterschied.

In Malta wird der KI-Grundlagenkurs an der Universität Malta angeboten. Das erinnert mich an den gelungenen, kostenlosen Online-Kurs «Elements of AI» der Universität Helsinki – lange vor der Lancierung von ChatGPT. Auch das war eine Investition in die KI-Kompetenz der Bevölkerung.

Wer mehr wissen möchte:

Artikel auf Golem:
https://lnkd.in/ewZE_WGC

Wer das Thema verantwortungsvoller Umgang mit KI vertiefen möchte:
https://lnkd.in/dxjhxt3N

Kostenloser Online-Kurs «Elements of AI» (diverse Sprachen):
https://lnkd.in/eUAHv72p

WOW! 🚨 Ein Münchner Gericht kommt zum Schluss, dass Google für falsche Aussagen in seinen KI-generierten Suchübersichten haftet. KI-Übersichten unterscheiden sich grundlegend von klassischen Suchergebnissen.

Dieser Punkt ist vielen nicht bewusst und ich halte ihn für zentral. «AI Overviews» sind KEINE Suchergebnisse.

Das Ergebnis einer KI-generierten Suchübersicht (AI Overview) basiert zwar auf Informationen der klassischen Suchmaschine. Aber der Text wird anschliessend basierend auf dem zugrunde liegenden Sprachmodell formuliert, Stichwort «generative KI». Es werden eigenständige, neue Inhalte und Aussagen formuliert, basierend auf Wahrscheinlichkeiten. Sie können Fehler enthalten.

Vor Gericht wurde nun ein Fall verhandelt, bei dem die KI-generierte Suchübersicht falsche Behauptungen über zwei in München ansässige Verlage verbreitet hat. Dieses Ergebnis wird vom Gericht als eigener Inhalt von Google angesehen, denn «AI Overview» ist nicht einfach eine Liste von Suchergebnissen mit Links auf externe Websites.

Google hat die KI-basierte Funktion «AI Overview» erfunden, so die Argumentation des Gerichts. Wir Nutzenden können dieses Ergebnis nicht beeinflussen. Und wir können das Ergebnis auch nicht direkt überprüfen, weil der KI-generierte Inhalt über die einzelnen Quellen hinaus geht. Der Text enthält eigene Behauptungen, die in keiner verlinkten Quelle zu finden sind.

Das Gericht lehnt die Abschiebung der Verantwortung an uns Nutzende, wie von Google vorgebracht, klar ab.

Ob diese Argumentation in der Berufung Bestand haben wird? Ich gehe davon aus, dass Google dieses Urteil weiterziehen wird, denn es hat massive Auswirkungen auf das Geschäftsmodell von Google und weitere KI-Anbieter.

Wer sich für aktuelle rechtliche Fragen zu KI interessiert: Ich habe mir bereits ein Ticket für die Konferenz «Forum KI-Recht» gegönnt. Eine Konferenz, die ich sehr empfehlen kann. Vielleicht sehen wir uns vor Ort? Early Bird Tickets gibt es nur noch bis Ende Juni. Greift zu!

🙋‍♀️ Website der Konferenz «Forum KI-Recht»
https://ki-recht.ch/

⚖️ Artikel zum Urteil auf The Decoder:
https://lnkd.in/erFRenfb