Verantwortlich leben

Technologien der künstlichen Intelligenz verändern die Welt. Sie verändern unser Leben. Wir hören das oft.

Wenn wir über Technologien sprechen, dann ist es, glaube ich, wichtig, diese Technologien in einer Klammer zu sehen. Außerhalb der Klammer steht erstens: Wir sind Geschöpfe in einer von Gott erschaffenen Welt. Und jeder von uns hat einen Auftrag von seinem Schöpfer mitbekommen, zu gestalten, die Erde untertan zu machen und so weiter.

Außerhalb der Klammer steht für mich auch Matthäus 25. Im Vortrag wird das nicht nur erwähnt, weil das Feld frei war und jeder Vortrag eine Bibelstelle braucht. Für mich als Wissenschaftler ist es wichtig, nicht nur in der Klammer zu forschen und den Blick nicht darüber hinaus zu haben. Ich brauche für mich, für meine Arbeit, für den Sinn, für das, was ich tue, das große Bild.

Zu diesem großen Bild gehört in der KI-Forschung für mich persönlich Matthäus 25. Als Nicht-Theologe interpretiere ich es so: Jesus war noch einmal mit seinen Jüngern zusammen, kurz bevor er gekreuzigt wurde. Da kommt noch einmal das Wichtige auf den Tisch. In Kapitel 24, 25, 26 geht es noch einmal um die letzten Punkte, die Jesus wichtig waren. Und er sagt zu seinen Jüngern: Die Zeit, die kommt, ist wie ein Herr, der geht. Er hinterlässt Ressourcen seinen Mitarbeitern und sagt: Macht etwas daraus, setzt sie für mich ein. Und ich werde wiederkommen.

Eines Tages kommt der Herr wieder, und seine Mitarbeiter präsentieren, was sie mit dem, was Gott gegeben hat, gemacht haben. Sie kennen alle die Geschichte. Zwei haben damit gewirtschaftet. Vielleicht weil ich BWLer bin, gefällt mir die Geschichte so gut, weil da steht, sie haben gut gewirtschaftet, sie haben etwas daraus gemacht. Und der Dritte hatte Angst und hat das, was Gott uns zur Verfügung gestellt hat, vergraben. Angst.

Ich habe weiter gelesen in Matthäus 25. Es hört nicht auf beim Wirtschaften, sondern da gibt Jesus noch einmal einen Hinweis: Was sind nachher die Kriterien? Was habt ihr getan? Ich war durstig, ihr habt mir Wasser gegeben. Ich war hungrig, ihr habt mir zu essen gegeben. Ich war im Gefängnis, ihr habt mich besucht.

Ich möchte mich als Wissenschaftler daran messen lassen, was ich mit meinem Leben dazu beigetragen habe, dass Gott geehrt wird und dass es meinem Nächsten besser geht. Die Vorstellung, wenn Jesus wiederkommt und einem auf die Schulter klopft und sagt: Hey, treuer Knecht, du hast etwas daraus gemacht, geh hinein in den Freudensaal. Und wahrscheinlich ist es auch euer Wunsch im Leben, aus dem, was Gott uns gibt, etwas zu machen.

Und jetzt haben wir Technologien. Wir können von vornherein sagen: Diese Technologien, da haben wir Angst vor, wir vergraben sie. Wer weiß, was man damit alles machen kann. Man kann sie aber auch in den großen Bogen stellen und sagen: Gott hat uns einen Schöpfungsauftrag gegeben, und er hat uns Ressourcen gegeben. Und da gehören Technologien dazu.

Und wir haben den Marketing-Aspekt. Wir haben verlernt, den Begriff ganz auszusprechen. Wir reden von Technologien der künstlichen Intelligenz, kurz KI. Das muss uns keine Angst machen, das sind Technologien. Und ich möchte mit Ihnen in den nächsten zwanzig Minuten einmal näher in die Klammer reinschauen: Was sind Technologien der künstlichen Intelligenz, KI?

Dann würde ich von Ihnen gerne wissen: Was ist das Gegensatzpaar zu künstlicher Intelligenz? Menschliche Intelligenz kann es nicht sein, aber da helfen Sie mir nachher. Was ist das Gegensatzpaar? Wenn Sie die Technologien der KI verstanden haben, dann wissen Sie ja, was das Gegensatzpaar ist.

Also: 20 Minuten haben wir KI verstanden. Dann reden wir darüber, was der Gegensatz ist. Und dann kommen wir zurück auf die Frage: Was heißt es nun für uns ganz konkret? Wie sind wir treue Diener unseres Herrn und nutzen Technologien in Verantwortung vor Gott und den Menschen, so wie es unser Grundgesetz und so wie es uns die Bibel vorgibt?

Was ist künstliche Intelligenz? Nun, ich glaube, was künstliche Intelligenz, Technologien der künstlichen Intelligenz, dann gut beschreibt: Wenn man die Geschichte kennt, beginnt die Technologiegeschichte an meiner Stelle in den Siebzigerjahren. Da sind wir, glaube ich, jetzt alle bei. Da gab es die ersten Computer, die ersten Softwareprogramme. Und Software, wenn ich jetzt den Begriff verwende, dann meine ich immer die Kombination aus Computer, also Hardware, und Software, also Computerprogramme. Landläufig: Computerprogramme.

Computerprogramme sind angetreten, um strukturierte Aufgaben vom Aufgabenträger Mensch auf die Aufgabenträgermaschine zu verlagern. Ich mache Ihnen jetzt Beispiele, das ist einfach, das verstehen wir alle.

Was ist eine strukturierte Aufgabe? Wir in der Wissenschaft unterscheiden zwischen strukturierten Aufgaben und unstrukturierten Aufgaben. Eine strukturierte Aufgabe ist eine Aufgabe, bei der ich für die darin befindliche Entscheidung eine Regel kenne. Beispiel:

Jetzt habe ich leider keines aus dem frommen Umfeld, aber es geht ja auch in der Bibel um Wirtschaften. Stellen wir uns einmal kurz vor, wir sind hier ein Betrieb, der Fahrräder produziert. Und eine strukturierte Aufgabe wäre, wenn ich jetzt einfach mal beliebig Leute nehme: Martin, wenn ich zu Martin sagen würde: Martin, müssen wir Fahrradketten als Teile für unsere Produktion nachbestellen? Was würde Martin machen? Martin geht ins Lager, zählt die Fahrradketten, kommt zurück und sagt: 20 Stück sind noch da. Wir haben eine Regel: Wenn die Vorratsmenge kleiner 20 ist, dann bestellen.

Was tun wir? Martin trifft die Entscheidung, wir bestellen oder bestellen nicht, anhand der Regel. Also: Wenn kleiner 20, dann bestellen. Wir haben noch 20 Stück, wir bestellen nicht.

Wenn ich zu Miriam sagen würde: Miriam, müssen wir Fahrradketten bestellen? Beide können zählen und laufen. Sie geht ins Lager, zählt die Fahrradketten, kommt zurück: 20 Stück. Müssen wir bestellen? Nein, es sind über 20 Stück.

Das ist eine strukturierte Aufgabe. Wir kennen die Regel. Und jetzt sind wir ab den 70er-Jahren hergegangen und haben gesagt: Das sind doch Aufgaben, da brauchen wir den Aufgabenträger Mensch nicht. Da können wir automatisieren.

Ich male Ihnen mal kurz ans Flipchart. Im oberen Bereich müssen Sie nichts lesen, Sie können nur die Struktur sehen. Das macht es nachher einfacher. Was habe ich Ihnen gemalt? Das ist das alte EVA-Prinzip. Alle, die mal in der Grundschule waren, haben es gelernt: Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe. Das ist das, was unsere Computer machen. Wir geben etwas ein, der Computer rechnet, und er gibt uns etwas aus.

Und wir haben jetzt die Regel „wenn kleiner zwanzig, dann bestelle“ in unser Computerprogramm durch. Sie sehen zwei beteiligte Mitarbeiter: links der Softwareprogrammierer, also unser Softwareingenieur. Der hat uns eine Software geschrieben, wo die Regel hinterlegt ist: Wenn kleiner zwanzig, dann bestelle. Die Aufgabe wurde vom Aufgabenträger Mensch auf den Aufgabenträger Maschine verlagert.

Wer trägt die Verantwortung? Zunächst einmal der, der die Regel formuliert. Dann vielleicht noch ein bisschen der, der programmiert hat. Also: Wenn die Regel korrekt ist, aber der, der programmiert hat, einen Fehler macht, dann trägt er die Verantwortung. Aber wir haben eine Person, einen Geschäftsführer, einen Produktionsleiter, wen auch immer, der Verantwortung für das Ergebnis dieser Aufgabe trägt, weil er die Regel festgelegt hat.

Wenn wir über Technologien der künstlichen Intelligenz nachdenken, dann sind es immer zwei Merkmale: Aufgaben und Entscheidungen.

Jetzt machen wir aus der strukturierten Aufgabe eine unstrukturierte Aufgabe, okay? Ich glaube, soweit haben es alle verstanden. Nicht schwierig, wir nutzen ja auch alle irgendwelche Geräte mit Hard- und Software.

So, jetzt machen wir eine unstrukturierte Aufgabe. Ich nehme die Regel raus: kleiner zwanzig, dann bestellen. Die gibt es nicht mehr, okay? Habt ihr auch nie gehört? Martin, müssen wir Fahrradketten bestellen? Er geht ins Lager, er zählt zwanzig Fahrradketten, er kommt zurück und überlegt: Frühjahr wird ein schöner Sommer, wir verkaufen wahrscheinlich viele Fahrräder, der Fahrradmarkt ist gut. Ich bestelle vorsichtshalber noch ein paar, damit wir, wenn es im Sommer zu Lieferengpässen kommt, trotzdem genügend Fahrradketten haben, um unsere Produktion durchzuziehen. Der Sommer wird gut, ich bestelle noch einmal zehn.

Miriam, müssen wir Fahrradketten bestellen? Miriam geht ins Lager, zählt zwanzig Stück, kommt zurück und sagt: Ui, ich habe heute Morgen in der Zeitung gelesen, dass die Wirtschaftslage schwierig ist. Wir tun gut daran, weniger Kapitalbindung im Lager zu haben. Ich warte mal, bis es fünfzehn sind, und dann entscheide ich wieder.

Wer hat Recht? Unstrukturierte Entscheidungen sind Entscheidungen, bei denen wir zum Zeitpunkt, wo die Entscheidung getroffen werden muss, die Lösung nicht kennen, also nicht wissen, was der bessere Lösungsweg ist. Wir haben die Regel nicht.

In den vergangenen Jahren sind wir mit Computertechnik an dieser Grenze hängen geblieben. Wir konnten mit Hard- und Software Aufgaben, bei denen wir die Regel formulieren konnten, vom Aufgabenträger Mensch auf den Aufgabenträger Maschine verlagern. Aber Aufgaben, die unstrukturierter Natur sind, gingen nicht. Unsicherheit. Treffen von Entscheidungen unter Unsicherheit. Nach Wahrscheinlichkeit. Könnte passen, könnte nicht passen, was auch immer.

Und was sich hinter der Technologieentwicklung, Technologien der künstlichen Intelligenz, verbirgt, ist in einem Satz gesagt: Wir haben den Anspruch, zukünftig auch Aufgaben vom Aufgabenträger Mensch auf den Aufgabenträger Maschine zu verlagern, wo wir die Regel nicht kennen. Wo wir die Regel nicht kennen.

Ich mache Ihnen mal ein ganz praktisches Beispiel. Es tut mir leid, dass jetzt die in der hinteren Reihe bitte Schwierigkeiten haben, wir haben leider keinen Beamer zur Verfügung. Ich zeige Ihnen mal ein Bild. Sie dürfen es kurz anschauen und dann sagen Sie mir oder überlegen Sie sich, was Sie darauf gesehen haben, okay?

Sie haben es alle gesehen? Ja. So, was haben Sie darauf gesehen? Hunde, Muffins, Muffins, wie viele? Sehen Sie, das ist eine unstrukturierte Aufgabe. Und die Entscheidung, wie viele Hunde auf dem Bild sind und wie viele Muffins auf dem Bild, ist eine Entscheidung, die zu treffen ist, mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit, wenn Sie dieses Bild nur kurz sehen.

Sie können zu keinem Programmierer sagen: Schreib mir ein Computerprogramm mit einer festen Regel, die Hunde und Muffins unterscheiden kann. Bilderkennung. Wir haben bei der Bilderkennung als ein Beispiel das Problem, wir müssen unstrukturiert die Entscheidung treffen, was auf diesem Bild ist. Wir als Menschen haben Erfahrung, ich kann es aber nicht in die Regel geben.

Also: Der erste Ansatz von künstlicher Intelligenz ist, wir nehmen den klassischen Programmierer aus dem Spiel. Den brauchen wir nicht mehr. Wir können keine Software mehr schreiben, die eine Regel kennt. Und was machen wir jetzt? Wir erstellen Computerprogramme, die selbstständig lernen, auf Basis von Bildern, an dem Beispiel, das wir Ihnen geben. Also: Wir trainieren Algorithmen.

Wir haben jetzt Trainer: Hund, Muffin, Muffin, zwei Hunde, drei Muffins. Wir lernen Computerprogramme ein, indem wir mit Daten trainieren. Die Regel dahinter kennen wir nicht, die Regel erarbeitet sich das Programm selbst. Und dann testen wir immer wieder und sagen: So, und jetzt habe ich hier ein Bild, wie viele Hunde sind drauf? Und wenn es stimmt, dann sind wir zufrieden. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch genug. Wir wissen, das ist nie hundert Prozent, aber auf Basis der Vergangenheit haben wir eine annähernd gut genuge Wahrscheinlichkeit, dass uns das Ergebnis weiterhilft.

Das sind Verfahren, Technologien der KI im Bereich der Bilderkennung. Trainingsdaten trainieren beispielsweise ein neuronales Netzwerk, also einen Algorithmus. Die Regel kennen wir nicht, wir können nur überprüfen: Ist das Ergebnis im Rahmen der Wahrscheinlichkeit, die wir für die Aufgabe benötigen?

Und sehen Sie, da haben wir viele Anwendungsgebiete. Jetzt Hund und Muffin fällt mir gar keines ein, aber im Bereich der Medizin: Röntgenbilder erkennen, Gewebeanomalien erkennen. Im Bereich der Landwirtschaft: sehr frühzeitig, wenn nur ein kleiner grüner Punkt aus der Erde herauskommt, zu sehen, wird es ein Schädling oder eine Nutzpflanze?

Und so können wir viele Beispiele bringen, wo Technologien der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden. Vom Trainer trainiert, mit dem Anspruch an eine gewisse Wahrscheinlichkeit, und dann im Einsatz die Entscheidung vom Computer getroffen wird, vor dem Hintergrund der trainierten Erfahrung und der ausreichenden Wahrscheinlichkeit.

Wer trägt jetzt die Verantwortung? Der Programmierer ist nicht mehr da, den haben wir gar nicht mehr. Dann möge man sagen: Der Trainer. Okay, das mag sein. Man kann Training starten, clever konzipieren und nicht clever konzipieren. Das ist eine große Fragestellung in der Forschung. Alle jungen Menschen, die in diesem Bereich forschen wollen, die Zusammenstellung von Trainingsdatensätzen sind Fragestellungen, mit denen wir uns beschäftigen. Da kann man sehr schnell diskriminierend werden.

Und diese Algorithmen werden ja nicht nur zum Pflanzeerkennen eingesetzt. Ich habe Ihnen hier noch ein anderes Bild. Für die, die hinten sitzen, sage ich, was drauf ist. Sie sehen vier Gesichter. Das ist jetzt kein Geheimnis gewesen, dafür brauchen wir keine KI. Was sieht die KI in diesen Gesichtern? Bilderkennung.

Nun, die Software der Bilderkennung mit den Methoden, die ich Ihnen jetzt genannt habe, wurde beispielsweise in Amerika eingesetzt, trainiert: Bild wurde strafrückfällig, Bild wurde nicht strafrückfällig, Bild wurde nicht strafrückfällig, Bild wurde strafrückfällig, Bild wurde strafrückfällig. Und jetzt entscheidet nicht mehr der Richter, wird die Haft verlängert oder nicht, sondern unter diesen Bildern könnte ich Ihnen vom Computer generierte Wahrscheinlichkeiten schreiben lassen, zu sagen: Diese erste Person wird mit 20 Prozent wieder strafrückfällig, die zweite mit 77 Prozent, die dritte mit 80 Prozent und die erste mit 20 Prozent.

Und jetzt sind wir an einem Punkt, wo, wenn wir nur die Klammer der Technologie betrachten, wir es mit derselben Technologie zu tun haben: Erkennung von Hunden und Muffins und Gesichtserkennung zum Zwecke der Festlegung, der Berechnung der Wahrscheinlichkeit, strafrückfällig zu werden, und damit die Konsequenz Haftverlängerung, ja oder nein.

Was wir in der Forschung beobachten, ist der Punkt, dass solche Technologien sehr willkommen sind. Denn wer trägt denn gern die Verantwortung für eine Entscheidung, einen Menschen, der sie treffen muss, vor dem Hintergrund von Wahrscheinlichkeit und Unsicherheit, die ein anderes Menschenleben maßgeblich verändert oder beeinflusst? Haft ja oder nein? Ist doch gut, wir können nachher sagen: Herr, der Computer, den du uns gegeben hast, hat das so berechnet.

Sehen Sie, da ist es wichtig, dass wir die Vorderklammer kennen. Und die Technologie können wir in vielen unterschiedlichen Anwendungsszenarien einsetzen. Aber wir brauchen Menschen, die in der Vorderklammer das Gottesbild haben: Was heißt, wir nutzen Technologie in Verantwortung vor Gott und den Menschen, zum Nutzen meines Nächsten und zur Ehre Gottes. Und dann müssen wir die Grenze festlegen als Gesellschaft.

Und wenn wir Christen unsere Talente vergraben und sagen, da haben wir nichts mit zu tun, dann legen jetzt andere fest. Die Technologie zu verstehen, Sie haben jetzt in 15 Minuten den Grundsatz von einfacher künstlicher Intelligenz, wie sie heute zum Einsatz kommt, verstanden. Die Entscheidung darüber, ob Spam-Mail oder Nicht-Spam-Mail, ob Nutzpflanze oder Nicht-Nutzpflanze, ob Röntgenbild mit Anomalie oder ohne Anomalie, ob strafrückfällig oder nicht strafrückfällig: Die Technologie ist dieselbe. Und wir verlagern diese unstrukturierte Aufgabe vom Aufgabenträger Mensch in unserer Gesellschaft, in unserer Welt, auf den Aufgabenträger Maschine.

Und das mache ich gar nicht wertend. Die Klammer entscheidet darüber, wo tun wir das und wo ist es zum Nutzen des Nächsten und wo ist es nicht zur Ehre Gottes. Aber da müssen wir Stellung beziehen.

Ich bin 1992 ausgereist mit Coworkers nach Haiti. Das hat mein Leben geprägt. Ich wollte nie Forscher werden, das war nie auf meinem Plan irgendwie. Aber manches ändert sich ja im Leben, vor allem wenn Gott dann noch ein bisschen mitspielt. Wir sind damals ausgereist mit Hammersäge und Schweißgerät und haben Menschen dabei unterstützt, einen Lebensunterhalt zu verdienen, zu lernen, wie man mit Hammersäge und Schweißgerät umgeht. Das waren unsere Werkzeuge.

Ihr als heutige Generation, ihr habt wahnsinnig mächtige Tools in der Hand: Methoden der künstlichen Intelligenz, die Menschen an den entlegensten Orten dieser Welt und hier bei uns ermöglichen können, besser zu leben, gesünder zu leben, frisches Wasser zu haben. Weil wir wissen: Die Energienetze der Zukunft, die Wasserressourcen der Zukunft, der Wert von Methoden, Technologien der künstlichen Intelligenz wird da die Entscheidung treffen, wie wir Energie aktuell verbrauchen, wo sie zur Verfügung steht, wo nicht. Wichtige Fragestellungen.

Diese Talente zu vergraben, ich glaube nicht, meine ganz persönliche Meinung, dass wir damit Gott ehren. Wir haben den Auftrag, und wir haben Technologie an der Hand.

So, und jetzt wartet zumindest die zweite Reihe, habe ich vorher gehört, auf Chat-GPT-KI. KI ist nicht nur Chat-GPT. Chat-GPT ist als generative KI, generative KI ist nicht nur entscheidungstreffend, sondern ist auf Basis von Entscheidungen generierend, also erzeugend. Sie kennen das vielleicht, ihr kennt das von Textgenerierend, wie es Chat-GPT als ein Beispiel macht. Generative KI-Algorithmen können aber auch Bilder, Filme. Ich habe einen Avatar. Also wenn ich nicht in Präsenz da sein muss und die Leute verlangen, dass ich Hochdeutsch Vorträge mache, dann macht mein Avatar, weil der kein Hochdeutsch, ich nicht. Die generiert sowas für einen, es ist super nützlich.

Wie funktioniert jetzt Chat-GPT auf meinem Bild? Wir haben keinen Trainer mehr, der dem Algorithmus sagt: Ein Gedicht nach Goethe hat folgende Merkmale. Das trainiert sich der Computer selber. Neuronale Netze, wie sie bei Chat-GPT und Derivaten zum Einsatz kommen, haben das sogenannte Corpora, deshalb habe ich ein K reingemacht, das heißt einen Textkörper. Und aus diesem Textkörper werden Embeddings, ganz kleine, und alle, die mal in der Schule Vektorrechnung gehabt haben, sind KI-Spezialisten, weil KI nichts anderes ist als Vektorrechnung, also mit Wahrscheinlichkeitsvektoren zu rechnen.

Aus diesen Textbausteinen werden ganz kleine Vektoren gebildet, beispielsweise Wortfolgen als Wahrscheinlichkeit, beispielsweise in der Übersetzung: Welcher Begriff entspricht in einer anderen Sprache welchem Begriff? Also wir haben es mit Wahrscheinlichkeitsrechnung zu tun, wo Texte im Beispiel von Chat-GPT in große Texte in kleine Textblöcke zerlegt werden, bis runter auf Buchstabenebene. Diese werden als Matrix formuliert, in den Vektor gepackt, und wenn Sie ein Prompt, also Eingabe, heißt jetzt neudeutsch nicht mehr Eingabe, sondern Prompt, Sie stellen ein Prompt an die KI, das heißt eine Aufgabe, eine Frage: Schreibe mir ein Gedicht nach Schiller.

Dann geht die Wahrscheinlichkeitsrechnung im Hintergrund los. Auf Basis dieses Large-Language-Modells, dieser Corpora, wird berechnet, welche Worte, also ich mache mal ein Beispiel: Liebe KI, schreib mir ein Gedicht über einen romantischen Sonnenuntergang hier in Stuttgart im Stil Schillers. So, jetzt beginnt die Rechnerei, nichts anderes, Statistik. Die Wahrscheinlichkeit, welcher Buchstabe folgt auf welchen, welches Wort folgt auf welchen und wie bin ich am nächsten am Stil Schillers? Und dann kommt die Ausgabe. Beeindruckend, beeindruckend, was man alles berechnen kann, wie viel Logik in unserer Sprache steckt. Aber alles ist Sache der Wahrscheinlichkeit.

Sehen Sie, wenn diese Corpora kein Gedicht von Schiller enthält, dann wird der Begriff wahrscheinlich als schillernd interpretiert, und dann bekommen Sie ein schillerndes Gedicht. Haken an der Sache: Der Algorithmus merkt es nicht. Denn er nimmt die passendste Wahrscheinlichkeit, also die höchste Wahrscheinlichkeit. Wir sprechen dann davon, der Algorithmus halluziniert. Er gibt unser Ergebnis heraus, wo er fest davon überzeugt ist, die Wahrscheinlichkeit ist am höchsten, aber das ist völliger Nonsens.

Wer trägt jetzt die Verantwortung? Wer trägt die Verantwortung für die Texte? Wer trägt die Verantwortung für die Bilder? Wer trägt die Verantwortung für die Filme, die so generiert werden? Und jetzt sind wir in einer gesellschaftlichen Diskussion, wo ich nur ermuntern kann, dass Menschen, die in der Vorderklammer dieses Schemas stehen, wir sind Geschöpfe Gottes, und was hier passiert, ist clevere Wahrscheinlichkeitsrechnung auf Basis von historischen Werten, aber nichts Zukunftssehendes, keine Allmacht, die den Tag von morgen und übermorgen und das ganze Geschehen im Blick hat.

KI am Beispiel kennt keine Vergebung. Vergebung ist ein übernatürliches Eingreifen, das sich am Sichtbaren, am Messbaren, am Berechenbaren entzieht. Mir würde doch nicht auf die Idee kommen, dass ein KI-Algorithmus vorschlägt, dass diesem Menschen vergeben wurde und er deshalb aus der Haft entlassen werden kann. Ein Computer hat, zumindest unsere Computer, die wir für künstliche Intelligenzversuche nutzen, da hat noch keiner wirklich darauf reagiert, wenn wir ihm angedroht haben, dass er die nächsten fünf Jahre im Gefängnis läuft. Das wäre dann sowas von egal.

Verstehen Sie, das sind mathematische Verfahren, die wahnsinnig clever sind, die uns ein unglaublich starkes Werkzeug an die Hand geben, wo wir Aufgaben vom Aufgabenträger Mensch auf den Aufgabenträger Maschine verlagern können, wo wir selbst nicht den Lösungsweg kennen und wo Computer vielleicht die bessere Entscheidung treffen, wenn es sich um vergangenheitsorientierte Fragestellungen handelt, wenn wir geprüft haben, dass die Entscheidung ein Computer treffen kann, weil dies in Verantwortung vor Gott und den Menschen okay und nützlich ist.

Und ich wiederhole mich: Ich glaube, dass die nächste Generation gut daran tut, diese prinzipiierte Technologie der künstlichen Intelligenz gut zu verstehen, um sie einsetzen zu können, weil wir damit dafür Sorge tragen können. Ich verstehe das Bild von Jesus: Du hast mir Essen gegeben, du hast mir Wasser gegeben, nicht nur so, dass es an Menschen gerichtet ist und Bettlern etwas zu geben, sondern wenn ich mit meinem Leben dazu beitragen kann, dass wir bessere Ernährung produzieren können, dass wir saubere Ressourcen haben, dass wir die Schöpfung erhalten können, dann ist auch das aus meiner Wahrnehmung heraus etwas, was Jesus ehrt.

Aber das große Aber: Sie haben gemerkt, ich habe nebenher die Männle durchgestrichen. Künstliche Intelligenz wird aus meiner Perspektive dann, ist zumindest dann ganz stark zu hinterfragen, wo sich der Mensch aus dem Spiel nimmt, weil er die Unterscheidung künstliche Intelligenz ist die bessere menschliche Intelligenz, weil auf mehr Erfahrung basierend, einsetzt.

Und jetzt ist die Frage: Was ist das Gegensatzpaar zwischen künstlicher Intelligenz, und was ist das Gegenteil davon? Menschliche Intelligenz ist es nicht. Wir sind 40 Forscher am Institut, da kriegt man keine einheitliche Meinung. Wir sind ein weltliches Institut, da gibt es Atheisten, die würden Ihnen etwas anderes sagen, als ich Ihnen jetzt sage. Warum? Weil die vor der Klammer etwas anderes stehen haben.

Mit der Klammer, die ich Ihnen vorher genannt habe, ist für mich das Gegensatzpaar zur künstlichen Intelligenz die göttliche Weisheit.

Springen wir mal ganz kurz noch einmal ins Alte Testament. Die Geschichte kennt jeder, deshalb kann ich sie sehr schlicht halten.

Da stehen zwei Geschäftsführer von Unternehmen, landwirtschaftliche Betriebe, auf einer Anhöhe und schauen sich um. Sie sagen: Uns fehlen Produktionsressourcen. Also müssen wir da irgendetwas machen, wir müssen uns flächenmäßig ergänzen. Und es gibt den Seniorchef, der das Recht hätte zu sagen: Pass auf, Junior, du hier, ich dort.

Beide stehen da, beide schauen sich um, und der Junior trifft die Entscheidung. Grünes Land, fruchtbare Ebene, da gehe ich hin. KI hätte genauso entschieden. Bilderkennungsalgorithmen hätten gesagt: Grün ist besser als Braun für Landwirtschaft, Wasser ist besser als Trockenheit. Die Erfahrung, die Historie, die ganzen Datensätze, die zur Verfügung gestanden wären, hätten darauf hingedeutet. Again: Das fruchtbare Land. Ein Computer hätte diese Entscheidung getroffen.

Und die mag in vielen Fällen richtig sein, versteht mich nicht falsch. Noch einmal: Für uns ist KI ein super starkes Werkzeug. Aber es gibt Grenzen. Und Abraham wusste nicht nur das, was vor Augen ist. Nicht nur das, was messbar und zählbar ist, nicht nur das, was algorithmisierbar ist, ist das wirklich Lebensprägende, sondern der allmächtige Gott kann auch im unfruchtbaren Land Segen schenken.

Und das ist das, was wir aus meiner Wahrnehmung und damit schließlich auch, was wir heutzutage der Welt zu sagen haben: Wir sehen die Entwicklungen im Bereich der Technologie, der künstlichen Intelligenz. Und nein, wir vergraben es nicht aus Angst und wenden uns ab, weil wir sagen, das ist alles böse. Wir nutzen es. Wir nutzen es zur Ehre Gottes, weil wir damit einen Beitrag zu den Kriterien leisten können, die Jesus uns gegeben hat.

Aber wir hinterfragen die Entscheidungen der künstlichen Intelligenz. Sie sind immer wahrscheinlichkeitsbasiert, und wenn die Korpora nicht stimmt, dann kommt sowieso nur Schotter raus. Also fragen Sie mal eine Korpora, die keine biblischen Texte enthält, was der Inhalt der Bibel ist. Die wird Ihnen halluzinieren, wird Ihnen etwas sagen, aber das hat mit dem, was in der Bibel steht, gar nichts zu tun.

Und wir sehen politisch die Strömungen, dass diese Korpora manipuliert werden. Insbesondere wenn Wahlkämpfe anstehen, dass ausländische Geheimdienste und wer da immer in der Welt dran ist. Wir sehen, dass in Korpora Texte eingeschleust werden, wo Jesus in einen völlig anderen Zusammenhang gestellt wird, sodass auf Basis der Wahrscheinlichkeit Dinge zum Vorschein kommen, die mit dem biblischen Input nichts zu tun haben. Aber der Algorithmus hat richtig gerechnet.

Übertragen wir Entscheidungen, die unseren Glauben betreffen, einem Algorithmus, dann tun wir uns keinen Gefallen. Das ist Wahrscheinlichkeit, vergangenheitsbasiert auf Messbarem. Wenn wir an den Schöpfergott glauben, wie wir seine Zeugnisse gehört haben, dann haben wir in der Welt eine andere Botschaft.

Wir nutzen KI in den Feldern, wo wir zum Wohle unserer Nächsten Messbares, Sichtbares einsetzen können und von Computern hervorragende Ergebnisse bekommen. Wir haben aber auch für uns vor der Klammer die klare Intention, wo die Grenzen des KI-Einsatzes, der Technologie, für uns zu Ende sind.

Und in der Diskussion stehen wir in der Gesellschaft. Ich freue mich, dass so viele junge Menschen und so viele Leute hier im Raum sich auf diese Diskussion einlassen. Wir haben keine Antwort. Ich glaube aber, dass es nie eine Antwort darauf geben wird, denn das ist eine Frage unseres Glaubens, unseres Menschenbildes und unseres Gottesbildes.

Und schön, wenn wir als Christen in diesem Feld aktiv sind. Vielen Dank.