Der richtige Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Bildung und Beruf: Chancen, Herausforderungen und Perspektiven

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören das Lernen aus Daten, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI ist ein zentrales Element der digitalen Transformation und prägt zunehmend unseren Alltag und die Arbeitswelt. Generative künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Inhalte erstellt werden. Diese Technologie ist in der Lage, Texte, Bilder, Videos oder sogar Ton zu generieren. Während Systeme wie ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google derzeit vor allem für ihre Textgenerationsfähigkeiten bekannt sind, stehen Anwendungen wie Midjourney für die Bildgenerierung oder Tools für Videoproduktion und Audiokomposition ebenso im Fokus.

Generative KI-Systeme basieren häufig auf sogenannten Large Language Models (LLMs). Diese Modelle sind in der Lage, basierend auf ihren Trainingsdaten neue Inhalte zu erzeugen. Ein Beispiel ist GPT-4, das nach umfangreichem Training über ein tiefgehendes Verständnis für die statistischen Zusammenhänge in natürlicher Sprache verfügt. LLMs können Texte ergänzen und erzeugen, indem sie probabilistische Muster nutzen. Beispielsweise „weiß“ ein Modell, dass der Satz „Der Himmel ist …“ mit höherer Wahrscheinlichkeit mit „blau“ als mit „gelb“ endet. Diese scheinbar einfache Fähigkeit, ergänzt durch riesige Datenmengen, ermöglicht es den Modellen, selbst komplexe Aufgaben erstaunlich kompetent zu lösen. Neben dem initialen Training durch Daten durchlaufen LLMs einen weiteren wichtigen Schritt: das sogenannte Alignment. Dabei werden sie auf spezifische Aufgaben ausgerichtet – etwa das Befolgen von Anweisungen oder das Einhalten bestimmter ethischer Werte. In der Praxis bedeutet dies, dass Modelle wie ChatGPT darauf trainiert sind, nützliche, kontextbezogene und normenkonforme Dialoge zu führen. Die Qualität und Unvoreingenommenheit der generierten Inhalte hängt entscheidend von der Qualität der Trainingsdaten ab. Biase in den Daten – wie etwa Gender-Bias – können dazu führen, dass diese Vorurteile auch in den Ergebnissen der KI sichtbar werden. Daher ist die Auswahl und Kuratierung der Trainingsdaten essenziell, um faire und ausgewogene Ergebnisse zu gewährleisten. (Google Cloud, 2024)

Prompts: Der Schlüssel zur Qualität des Outputs

Der Input für generative Modelle erfolgt meist in Form eines Prompts, einer Anweisung, die beschreibt, was das Modell erzeugen soll. Die Qualität dieses Prompts hat großen Einfluss auf den Output. Ein präziser und kontextbezogener Prompt führt zu besseren Ergebnissen als eine allgemein gehaltene Anfrage. Ein Beispiel:

• Prompt: „Schreibe eine Antwort auf eine E-Mail.
• Ergebnis: Eine generische E-Mail-Antwort ohne spezifischen Kontext.

Wird jedoch der vollständige Inhalt der E-Mail im Prompt bereitgestellt, generiert das Modell eine passgenaue Antwort. Dieses Prinzip lässt sich auch auf komplexere Aufgaben wie das Strukturieren unstrukturierter Daten oder das Umformatieren von Texten anwenden. Generative KI-Modelle wie GPT-4 sind durch ihre Trainingsdaten begrenzt. Beispielsweise kennt GPT-4 keine Informationen, die nach September 2021 veröffentlicht wurden. Plugins und Agenten erweitern diese Beschränkungen, indem sie KI-Systeme mit externen Anwendungen verbinden. Ein Browser-Plugin ermöglicht es beispielsweise, aktuelle Informationen aus dem Internet abzurufen. Plugins wie WolframAlpha unterstützen mathematische Berechnungen, während andere Anwendungen Reisemanagement oder E-Commerce unterstützen. Diese Erweiterungen machen generative KI noch vielseitiger und nützlicher in realen Szenarien.

Generative künstliche Intelligenz bietet ungeahnte Möglichkeiten und verändert die Art, wie Inhalte erstellt und verarbeitet werden. Ob in der kreativen Gestaltung, der Datenanalyse oder im Kundenservice – die Einsatzbereiche sind nahezu unbegrenzt. Mit fortschreitender Entwicklung und einer verantwortungsvollen Optimierung wird generative KI ein unverzichtbares Werkzeug für die Zukunft. Aktuelle generative KI-Systeme erweitern ihre Fähigkeiten durch Plugins. Ein Beispiel ist das Browser-Plugin von OpenAIs ChatGPT, das es dem Modell erlaubt, Informationen in Echtzeit aus dem Internet zu suchen. Dies überwindet die Limitierung, dass das Modell nur auf Trainingsdaten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt zugreifen kann. Generative KI hat das Potenzial, unsere Art zu arbeiten, zu lernen und zu kommunizieren, grundlegend zu verändern. Ob durch personalisierte Inhalte, innovative Werkzeuge oder Automatisierung – diese Technologie bietet immense Chancen. Gleichzeitig bleibt es essenziell, die Entwicklung kritisch zu begleiten, um ethische und gesellschaftliche Herausforderungen zu bewältigen. (Google Cloud, 2024)

Dabei hat Künstliche Intelligenz (KI) längst ihren festen Platz in Bildung und Arbeitswelt gefunden. Laut einer Studie der Deutschen Kinder- und Jugendstiftung (DKJS) hat der Einsatz von KI in Bildungskontexten das Potenzial, Barrieren abzubauen und innovative Lernformate zu schaffen. (Hubspot Studie, 2024) Dabei geht es nicht nur um technische Integration, sondern auch um den Erwerb neuer Kompetenzen, um KI-Produkte kritisch und produktiv zu nutzen.

KI in der Bildung: Mehr als ein Werkzeug

Generative KI kann den Bildungssektor revolutionieren. Von personalisierten Lerninhalten bis zur Entlastung von Lehrkräften durch automatisierte Prozesse – die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Das Papier „KI in der Bildung“ betont, wie wichtig es ist, Lernende auf den souveränen Umgang mit KI vorzubereiten. Neben technischen Fertigkeiten steht die kritische Bewertung der KI-Outputs im Vordergrund, um Fehlinformationen zu erkennen und ethisch verantwortungsvoll zu handeln​. (Hubspot, 2024)

Chancen durch den Einsatz von KI:

• Barrierefreiheit erhöhen: Lernplattformen, die durch KI gestützt sind, können Inhalte an individuelle Bedürfnisse anpassen. Lernende mit Einschränkungen profitieren von verbesserten Zugängen zu Inhalten.
• Effizienzsteigerung: KI-gestützte Tools können administrative Aufgaben übernehmen und Lehrkräften mehr Zeit für kreative und interaktive Tätigkeiten verschaffen.
• Personalisierte Bildung: Anpassbare Lerninhalte fördern eine individuellere Betreuung und schaffen neue didaktische Ansätze.

Fallstrick Datenkompetenz: Eine neue Schlüsselkompetenz
Laut der HubSpot-Studie 2024 zu KI im Marketing gelingt der Erfolg durch datengetriebene Entscheidungen und die Bereitschaft, KI in Arbeitsabläufe zu integrieren. Diese Beobachtung ist auch für den Bildungsbereich relevant. Der Erwerb von Datenkompetenz – also die Fähigkeit, KI-generierte Daten kritisch zu hinterfragen und sinnvoll zu nutzen – wird zur Schlüsselqualifikation​ (Hubspot, 2024).

Herausforderungen:

• Ethik und Verantwortung: Wer haftet, wenn KI-gestützte Entscheidungen fehlerhaft sind? Diese Frage bleibt auch in der Bildung relevant.
• Kompetenzaufbau: Lehrende müssen fortgebildet werden, um KI sinnvoll einzusetzen und Schüler:innen für die Herausforderungen der digitalen Welt fit zu machen.
• Datenschutz: Der Schutz sensibler Informationen bleibt eine zentrale Herausforderung, insbesondere bei der Nutzung von KI in personalisierten Lernumgebungen.

Ein Beispiel für KI in der Praxis: Laut der Studie von HubSpot und LinkedIn gaben 93 % der befragten Unternehmen an, KI bereits in ihre Arbeitsabläufe integriert zu haben oder aktiv deren Einsatz zu erforschen. Besonders hervorzuheben ist die gesteigerte Effizienz durch den Einsatz KI-gestützter Automatisierung, die bis zu 2,5 Stunden Arbeitszeit pro Tag sparen kann. (Hubspot Studie, 2024)

• Experimentieren und Evaluieren: Schulen und Universitäten sollten ermutigt werden, KI in Pilotprojekten zu testen und die Ergebnisse kontinuierlich zu evaluieren.
• Förderung von KI-Kompetenzen: Neben technologischen Fähigkeiten ist es wichtig, ethische Überlegungen und kritisches Denken zu schulen.
• Regelmäßige Weiterbildung: KI-Technologien entwickeln sich rasant. Lehrkräfte und Fachkräfte sollten regelmäßig geschult werden, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Bildung mit KI gestalten: Künstliche Intelligenz eröffnet für die Bildung eine Vielzahl an Möglichkeiten – von der individuellen Förderung bis zur Entlastung von Lehrkräften. Die zentrale Aufgabe besteht darin, den souveränen Umgang mit KI-Tools zu vermitteln und gleichzeitig einen kritischen Blick auf ethische und gesellschaftliche Herausforderungen zu bewahren. Bildungseinrichtungen, Unternehmen und politische Akteure müssen gemeinsam daran arbeiten, KI verantwortungsvoll und nachhaltig zu integrieren.

Interessante Ressourcen zur persönlichen Weiterentwicklung:

• https://zfl-lernen.de/lernmodule/unkategorisiert/ki-in-der-bildung-einfuehrung/
• https://portal.uni-koeln.de/es/digital-education/ki-in-der-bildung/schulungen-und-weiterbildungen
• https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/
• https://zfl-lernen.de/lernmodule/unkategorisiert/ki-in-der-bildung-anwendungsbeispiele/
• https://hochschulforumdigitalisierung.de/chatgpt-im-hochschulkontext-eine-kommentierte-linksammlung/

Quellen:

• Deutsche Kinder- und Jugendstiftung (2024): „KI in der Bildung”. Online verfügbar: https://www.dkjs.de/pressemitteilung/ki-in-der-bildung-wie-laesst-sich-kuenstliche-intelligenz-sinnvoll-in-deutschen-schulen-einsetzen/ (Abgerufen am: 28.11.2024, 11:00 Uhr)
• Google Cloud (2024): “Was ist Generative AI?”. Online verfügbar: https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai/ (Abgerufen am: 28.11.2024, 11:45 Uhr)
• Hubspot (2024): “HubSpot AI Marketing Report 2024”. Online verfügbar: https://www.hubspot.com/state-of-marketing/ (Abgerufen am: 28.11.2024, 11:01 Uhr)
• Henning Pfeiffer (2024): Eigene Analyse und Zusammenfassung relevanter Studien.

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