KI verhindert Lernen und zerstört Kompetenz

Die Kun­st ist ein Bere­ich, in dem man beson­ders gut über die Unter­schiede zwis­chen men­schengemacht­en und maschinell gener­ierten Arte­fak­ten nach­denken kann. Dies tut Ted Chi­ang mal wieder auf seine unnachahm­lich pointierte Weise in seinem rel­a­tiv neuen Artikel Why A.I. Isn’t Going to Make Art. Er schließt dabei unmit­tel­bar an die Argu­mente an, die ich hier auch schon for­muliert habe: KI-Kun­st ken­nt keine Orig­i­nale und KI-Kun­st ohne Inten­tion.

Chi­ang fasst diese Punk­te tre­f­fend zusam­men:

Gen­er­a­tive A.I. appeals to peo­ple who think they can express them­selves in a medi­um with­out actu­al­ly work­ing in that medi­um. But the cre­ators of tra­di­tion­al nov­els, paint­ings, and films are drawn to those art forms because they see the unique expres­sive poten­tial that each medi­um affords. It is their eager­ness to take full advan­tage of those poten­tial­i­ties that makes their work sat­is­fy­ing, whether as enter­tain­ment or as art.

Mit Blick auf das Ler­nen lassen sich exakt diesel­ben Dynamiken beschreiben – zum Beispiel bei stu­den­tis­chen Haus- oder Abschlus­sar­beit­en. Hier geht es nor­maler­weise nicht um den resul­tieren­den Text, son­dern um den Prozess, die Arbeit – eben das Ler­nen. Das kann einem KI aber nicht abnehmen. Sie erzeugt nur, was der erwarteten Form entspricht.

Chi­ang bringt dies – mal wieder – auf einen präg­nan­ten Punkt:

Using Chat­G­PT to com­plete assign­ments is like bring­ing a fork­lift into the weight room

Dieser Fokus auf die Form, die äußere Erschei­n­ung des Pro­duk­tes führt schließlich dazu, dass wir ver­ler­nen, die damit ver­bun­dene Inten­tion, die „Aura“ wahrzunehmen oder eben auch tat­säch­lich zu ler­nen.

Nehmen wir diesen Blog als Beispiel: Kön­nte eine KI diese Art der Zusam­men­fas­sun­gen nicht schneller oder vielle­icht sog­ar „clean­er“ for­muliert pro­duzieren? Sicher­lich. Aber dann würde ich nichts dabei ler­nen. Ich würde mir nicht die Gedanken machen müssen, welche alten Texte ich hier vielle­icht ein­binden kön­nte. Ich müsste mir nicht genau über­legen, was ich eigentlich aus­drück­en will, um es dann in die richti­gen Wörter fassen zu kön­nen. Diese Arbeit, die ich mit­tler­weile seit knapp anderthalb Stun­den an einem lohnar­beits­freien Tag genieße, wäre zwar in fünf Minuten erledigt, aber sie wäre inhärent sinn­los und ich würde mich in ihr nicht weit­er­en­twick­eln.

Sich aktiv dem Weg in die kollek­tive Mit­telmäßigkeit ent­ge­gen­zustellen, ist mit­tler­weile fast schon zu einem wider­ständi­gen Akt gewor­den. Auch hier find­et Ted Chi­ang wieder wirk­lich gute Worte:

The task that gen­er­a­tive A.I. has been most suc­cess­ful at is low­er­ing our expec­ta­tions, both of the things we read and of our­selves when we write any­thing for oth­ers to read. It is a fun­da­men­tal­ly dehu­man­iz­ing tech­nol­o­gy because it treats us as less than what we are: cre­ators and appre­hen­ders of mean­ing. It reduces the amount of inten­tion in the world.

Quellen

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