Künstliche Intelligenz verspricht viel, doch können aktuelle Modelle wirklich bahnbrechende Entdeckungen hervorbringen? Ein prominenter KI-Experte räumt mit einigen Erwartungen auf.
Laut Thomas Wolf, Mitgründer des KI-Unternehmens Hugging Face, sind heutige KI-Modelle kaum in der Lage, grundlegende wissenschaftliche Innovationen zu ermöglichen. Diese Einschätzung widerspricht anderen führenden Stimmen aus der KI-Branche wie OpenAI-CEO Sam Altman oder Dario Amodei von Anthropic.
Wissenschaftliche Durchbrüche durch KI? Wolf bleibt skeptisch
Thomas Wolf spricht von wissenschaftlichen Durchbrüchen auf Nobelpreis-Niveau, wie sie etwa von Nikolaus Kopernikus stammten, der das heliozentrische Weltbild entwickelte. Wolf analysiert, warum aktuelle KI-Modelle – auch von führenden Labors wie OpenAI – solche Errungenschaften vermutlich nicht erbringen werden.
Ein zentrales Problem sieht Wolf im grundlegenden Aufbau heutiger KIs, die hinter bekannten Chatbots wie ChatGPT stehen. Diese Systeme sind darauf ausgerichtet, das naheliegendste nächste Wort oder Zeichen vorherzusagen. Sie stimmen oft mit der Benutzenden überein und bestärken die Eingabe, statt diese in Frage zu stellen. Fragt ihr einen Chatbot etwas, lobt die KI meist euren Ansatz oder findet eure Fragestellung interessant.
Kreativität und Kontra: Eigenschaften menschlicher Forscher:innen
Wolf hebt hervor, dass Forschende, die neue wissenschaftliche Erkenntnisse gewinnen, meist gegen den Strom denken und etablierte Meinungen hinterfragen. „Der/die Wissenschaftler:in will nicht das wahrscheinlichste nächste Wort vorhersagen, sondern etwas völlig neues und eher unwahrscheinliches entdecken, das sich als richtig erweist“, sagt Wolf. Genau daran scheitern aktuelle KI-Modelle, da sie auf Konsens und Wahrscheinlichkeiten trainiert sind.
Der KI-Experte beschäftigt sich schon seit Monaten mit diesem Problem. Anlass war ein Essay von Anthropic-CEO Dario Amodei. Dieser äußerte die These, KI könne in Forschung und Medizin Fortschritte erreichen, die in fünf bis zehn Jahren so groß seien wie menschliche Forschung in fünfzig bis hundert Jahren. Wolf bezweifelt jedoch, dass die aktuelle Technologie diesen Quantensprung ermöglicht.
KIs als Assistenz, nicht als Entdeckerinnen
Wolf sieht die Aufgabe heutiger KI-Tools eher darin, Forschende zu assistieren und als Co-Pilot für neue Ideen zu dienen – nicht jedoch darin, selbst revolutionäre wissenschaftliche Erkenntnisse hervorzubringen. Diese Entwicklung ist teilweise schon im Gange: Google DeepMind hat mit AlphaFold ein System entwickelt, das die Analyse von Proteinstrukturen unterstützt und damit die Medikamentenentwicklung in der Forschung erleichtert.
Es gibt aber auch junge Unternehmen wie Lila Sciences und FutureHouse, die das Ziel verfolgen, KI weiterzuentwickeln, damit diese irgendwann innovative Durchbrüche erreichen kann. Bis dahin sieht Wolf jedoch vor allem den Wert darin, dass KI die Arbeit von Menschen unterstützt, nicht jedoch ersetzt.
Die realistische Einordnung macht deutlich, dass aktuelle KI-Anwendungen vor allem im unterstützenden Bereich Chancen bieten, während echte wissenschaftliche Revolutionen weiterhin vom kreativen Geist der Forscher:innen abhängen.
Via: https://www.cnbc.com
