Künstliche Intelligenz in der Berufsausbildung
Was ist Künstliche Intelligenz?
Man kann sich der Frage, was Künstliche Intelligenz (KI) ist, von unterschiedlichen Seiten nähern. Zum einen gibt es viele Arbeitsbereiche, in denen KI bereits heute im Einsatz ist. Dazu zählen unter anderem maschinelles Lernen, Robotik und Sprachtechnologie. Anfang des Jahres sorgte zum Beispiel die Online-Anwendung ChatGTP für Aufsehen. Dabei handelt es sich um einen Chatbot, dem man alle möglichen Aufgaben stellen kann. Texte verfasst das Programm so gut, dass sich Lehrkräfte zu Recht Sorgen machen, dass Hausaufgaben künftig mithilfe von KI angefertigt werden könnten, ohne dass sie den Unterschied merken. KI kann hier die unterstützende Funktion einer klugen Lernfreundin einnehmen, die bei Fragen weiterhilft und von der man aber auch abschreiben kann (wenn man ihrem Wissen vertraut).
Zum anderen diskutiert die Fachwelt den Begriff der Intelligenz selbst. Beim Menschen bedeutet es Erkenntnisvermögen, Urteilsfähigkeit und das Erfassen von Möglichkeiten, aber auch die Fähigkeit, Zusammenhänge zu begreifen und Einsichten zu gewinnen. Das kann man auch auf KI teilweise übertragen. Bei der Herstellung von intelligenten Maschinen und Computerprogrammen werden Methoden genutzt, die aber nicht unbedingt von Menschen beobachtbar sind, sodass die Maschine quasi selbstständig lernt. In diesem Sinne kann man KI auch als eine Simulation von intelligentem Verhalten in Computern verstehen. Eine solche Nachbildung funktioniert zum Beispiel über maschinelles Lernen, das Lernprozesse auf Basis von Datensätzen bezeichnet, die Vorhersagen ermöglichen.
Beim maschinellen Lernen kann man zwischen dem überwachten, dem unüberwachten und dem verstärkenden maschinellen Lernen unterscheiden: 1) Beim überwachten maschinellen Lernen sind die Trainingsdaten und der Output bekannt und das Programm stellt eine Beziehung zwischen den Ein- und Ausgabedaten her. Beispiele hierfür sind Spracherkennung und Spam-Erkennung. 2) Beim unüberwachten maschinellen Lernen erhält das Programm Trainingsdaten und der Output wird nicht vorgegeben. Durch Bildung von Clustern in den Rohdaten identifiziert das Programm Ähnlichkeiten und erstellt Analysen. Beispiele hierfür sind die Bildung von Kundenprofilen durch Einkaufsdaten sowie die Textanalyse. 3) Beim verstärkenden maschinellen Lernen sammelt das Programm Daten durch Interaktionen mit der Umwelt und bewertet den Output hinsichtlich eines vorgegebenen Ziels. Beispiele hierfür sind lernende Roboter und autonome Geräte wie selbst fahrende Autos. Außerdem unterscheidet man zwischen verschiedenen Typen der KI anhand des Umfangs möglicher Tätigkeiten und deren Qualität im Vergleich zur Arbeit eines Menschen. Man differenziert KI von einer schwächeren bis zu einer Superintelligenz, wobei schon die schwache KI einer menschlichen Intelligenz gleichwertig oder überlegen ist.
Welche Gefahren gibt es?
Neben der Euphorie aufgrund der neuen technischen Möglichkeiten in der Arbeitswelt und in der Ausbildung gibt es der KI gegenüber auch einige Vorbehalte. Von manchen wird sie sogar als gefährlich wahrgenommen. Bedenken gibt es zum Beispiel in Bezug auf den Datenschutz und den Risiken bei der Datenverarbeitung. Was den Einsatz von KI in der Lehre betrifft, benötigt das KI-Programm, um valide Unterstützung für Lernende zu geben, Informationen zum Wissensstand und zu den Lücken von Lernenden. Hier muss man gut überlegen, wie viele Daten wir bereit sind, der KI zu geben. Ein anderes strittiges Thema ist das Urheberrecht bei den Daten, mit denen die KI lernt. Nicht ohne Grund klagen derzeit mehrere Kunstschaffende dagegen, dass ihre Bilder einer KI als Daten zur Verfügung gestellt wurden, was zur Folge hat, dass die KI diese Bilder als Grundlagen für eigene neue Kunstwerke nutzt (wobei das Original oft klar zu erkennen ist).
Als weitere Gefahr bei KI wird die Verstärkung der gesellschaftlichen Diskriminierung durch Algorithmen gesehen. Es gab bereits Fälle von rassistischen und sexistischen Ausgrenzungen durch KI aufgrund des rassistischen bzw. sexistischen Datenmaterials, mit dem sie „gefüllt“ wurde. Vor dem Einsatz von KI in Berufsschulen müssen also Wege gefunden werden, solche Reproduktionen oder gar Verstärkungen der gesellschaftlichen Ausgrenzungen zu verhindern. Das betrifft allerdings nicht nur die Ausbildung. Wenn eine Banken-KI zum Beispiel beim Selbstlernen zum Schluss kommt, dass nur weiße Männer einen Kredit bekommen sollten, muss ihr jemand beibringen, dass das nicht richtig ist.
Ähnlich wie vor über 100 Jahren in der Industrialisierung, als die Menschen Angst vor den neuen Maschinen hatten, gibt es auch heute Ängste, dass KI den Menschen die Arbeit wegnehmen könnte. Es wird zwar sicherlich nie zur Ersetzung aller Arbeitenden durch KI-Roboter oder -Programme kommen. Doch es ist auch unwahrscheinlich, dass die beeindruckenden Fähigkeiten der KI gar keine Arbeitsplätze gefährden werden. Wie sich KI und ihre Regulierung durch den Staat entwickeln werden, ist heute noch schwer abzuschätzen. Die Politik ist aber gefragt, diese Ängste ernst zu nehmen und den Menschen die Möglichkeit zu geben, sich mit dem Thema KI auseinanderzusetzen und Kompetenzen im Umgang mit KI aufzubauen. Dann wird KI vielleicht auch eher als Unterstützung und Arbeitserleichterung verstanden und genutzt.
Zweifellos hat die KI das Potenzial, vielen Menschen zu helfen. In der Medizin assistiert die KI zum Beispiel schon heute, Krankheiten anhand von Bildern zu erkennen. Hier ist sie eine Unterstützung, die Entscheidung trifft aber weiterhin der Mensch. Im kaufmännischen Bereich prognostiziert KI Verkaufsmengen und automatisiert Bestellungen. Auch hier schauen sich Menschen die Prognosen an und entscheiden, wie sie mit dieser Hilfe arbeiten.
KI in der beruflichen Bildung
Im Bereich der Bildung hat KI vielseitige Perspektiven. Schon heute wird KI in Lernsystemen wie zum Beispiel Bettermarks oder Area9 Lyceum angewendet, um bei Lernenden Fehler zu erkennen, ihnen passende Übungsaufgaben vorzuschlagen und Auswertungen vorzunehmen. Künftige KI-Applikationen könnten Berufsschullehrkräften helfen, optimale Materialien für ihre Azubis zu finden, die dem Leistungsstandpunkt der Lernenden entsprechen, Vorhersagen über die Lernentwicklungen zu treffen und Empfehlungen für den Lernprozess zu geben. So könnte KI als Entlastung des Lehrpersonals genutzt werden, indem sie im Beobachten des Lernprozesses unterstützt.
Doch auch in anderen Aufgabengebieten ist der Einsatz von KI in der beruflichen Bildung denkbar. KI-Systeme können zum Beispiel durch Suchen in einem vorgegebenen möglichen Lösungsraum Lösungen für ein Problem finden. Azubis sollten die Kompetenz erwerben, solche Lösungen kritisch zu bewerten. Oder KI erstellen in Betrieben Produktionspläne unter Berücksichtigung von Personal-, Material- und Maschinenverfügbarkeit. Auch hier sollten Azubis die Kompetenz aufbauen, solche Pläne einschätzen und gegebenenfalls anpassen zu können. Weitere mögliche Einsatzfelder für KI in der Bildung sind die Aufbereitung von Wissen in maschinenlesbarer Form und die Kategorisierung von Lehrmaterialien für Lernsysteme.
Da KI wahrscheinlich in vielen Berufen eine Rolle spielen wird, sollten den Auszubildenden unbedingt grundlegende Kompetenzen im Umgang mit KI vermittelt werden, damit sie zu selbstbestimmten Gestaltenden von KI-Systemen werden. Derzeit arbeiten die Verantwortlichen in der Bildungspolitik daran, die Grundlagen dafür zu schaffen, dass die Lehrkräfte unter Berücksichtigung der vielen noch ungelösten Herausforderungen – vom Schutz sensibler Daten bis zur Vermeidung von Diskriminierungen – die nötigen Kompetenzen, Konzepte und Materialien für den Unterricht zu und mit KI erhalten.
Diese Projekte gibt es schon heute in der beruflichen Bildung (Auswahl):
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