Die Zusammenarbeit von Mensch und Künstlicher Intelligenz (KI bzw. englisch Artificial Itelligence (AI)) birgt enormes Potenzial für zahlreiche Anwendungen. Allerdings existieren auch zahlreiche Herausforderungen, um eine effektive und sichere Integration von AI in menschliche Teams zu gewährleisten. Die zentralen Herausforderungen sind:
1. Anfälligkeit und Wahrnehmungseinschränkungen der AI
Eine der größten Herausforderungen bei der Mensch-AI-Zusammenarbeit ist thematisch enge Fokussierung der AI-Systeme: Denn AI-Algorithmen funktionieren oft nur in eng definierten Bereichen gut und haben Schwierigkeiten, wenn sie mit Daten konfrontiert werden, die von ihren Trainingsdaten abweichen. Diese Anfälligkeit kann dazu führen, dass Menschen in unvorhergesehenen Situationen zusätzliche Aufgaben übernehmen müssen, was die Effizienz und Zuverlässigkeit des Teams beeinträchtigen kann.
2. Erklärung und Transparenz der AI
Weiterhin ist die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von AI-Entscheidungen problematisch: Damit Menschen effektiv mit AI-Systemen zusammenarbeiten können, müssen sie in der Lage sein, die Entscheidungen und Handlungen der AI nachzuvollziehen und zu verstehen. Dies ist besonders wichtig in sicherheitskritischen Bereichen (z.B. dem Militär oder der Medizin), wo Fehlentscheidungen schwerwiegende Konsequenzen haben können. Die Forschung muss daher Wege finden, um die Transparenz von AI-Systemen zu verbessern und Menschen ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Entscheidungsprozesse zu ermöglichen.
3. Aufbau von Vertrauen und Kontrolle
Vertrauen ist ein Schlüsselelement in jeder Mensch-AI-Interaktion. Denn Menschen müssen darauf vertrauen können, dass die AI zuverlässig und sicher arbeitet. Gleichzeitig ist es wichtig, dass Menschen in der Lage sind, die Kontrolle über die AI-Systeme zu behalten, insbesondere in kritischen Situationen. Dies erfordert die Entwicklung geeigneter Mechanismen zur Überwachung und Steuerung der AI, um sicherzustellen, dass Menschen in der Lage sind, schnell und effektiv einzugreifen, wenn die AI versagt oder unerwartete Entscheidungen trifft.
4. Effektive Kommunikation und Koordination
Die effektive Zusammenarbeit zwischen Mensch und AI erfordert klare und präzise Kommunikation, sowohl verbal als auch non-verbal. Während die Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung vielversprechend sind, stellt die mögliche Mehrdeutigkeit der menschlichen Sprache eine große Hürde dar. Darüber hinaus müssen Mensch und AI gemeinsame mentale Modelle und Ziele entwickeln, um effektiv zusammenarbeiten zu können. Dies erfordert umfassende Forschung zur Verbesserung der Kommunikations- und Koordinationsfähigkeiten von AI-Systemen.
5. Umgang mit Unsicherheit und „adversarialen Angriffen“
AI-Systeme – insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren – sind anfällig für Unsicherheit und können durch sogenannte „adversariale Angriffe“ manipuliert werden. Diese Angriffe nutzen Schwächen in den Algorithmen aus und können zu Fehlfunktionen führen. Menschen müssen daher in der Lage sein, solche Systeme zu überwachen und zu schützen. Die Forschung muss sich darauf konzentrieren, Methoden zu entwickeln, um die Sicherheit und Robustheit von AI-Systemen zu verbessern und die Fähigkeit der Menschen zu stärken, potenzielle Bedrohungen zu erkennen und zu bewältigen.
Quellen:
„Human-AI Teaming: State-of-the-Art and Research Needs” https://nap.nationalacademies.org/read/26355/chapter/1#v