Medienkompetenz im KI-Zeitalter
Kommentar von Verena Gründel zu einem beispielhaften Fall von fehlender Medienkompetenz im KI-Zeitalter.
Wir müssen lernen, KI richtig einzusetzen
Zwei Menschen verirren sich wegen KI in den Bergen und müssen von der Bergwacht gerettet werden. Das Netz liebt solche Schlagzeilen.
Tatsächlich hatten sich zwei Wanderer in den Pyrenäen auf eine von der KI vorgeschlagene Route verlassen. Doch sie führte sie ins falsche Tal, zeigte falsche Distanzen an und platzierte den See Lac d’Estom am falschen Ort.
Die beiden hatten der KI-generierten Wanderkarte blind vertraut, weil sie so realistisch aussah. So absurd das klingt, die beiden Frauen sind nicht die einzigen, denen das passiert ist.
Als passionierte Wandererin musste ich über die Naivität der Wanderer schmunzeln. Aber für viele Laien passt sie ins Narrativ: KI macht Fehler. KI ist gefährlich.
Dabei hilft KI anderer Stelle dabei, Menschenleben in den Bergen zu retten. Ein Beispiel: Das KI-System KIResQ unterstützt Bergrettungsteams dabei, Wärmebilder von Drohnen automatisch auszuwerten und vermisste Personen schneller zu finden. Entwickelt wurde das System gemeinsam mit Rettungskräften, trainiert mit realen Einsatzdaten und über Jahre für genau diese eine Aufgabe optimiert.
Genau hier zeigt sich der Unterschied: Die eine KI ist ein Generalist. Ein Sprachmodell, das Texte erzeugt. Es wurde nie dafür entwickelt oder zertifiziert, sichere Wanderwege zu planen – auch wenn es diesen Eindruck erwecken könnte.
Die andere KI ist ein Spezialist. Sie löst genau ein Problem mit Bravour. Und zwar jenes, für das sie entwickelt, getestet und kontinuierlich validiert wurde.
Beides läuft unter demselben Label, und genau das macht es für Laien so schwer zu unterscheiden. Durch solche Schlagzeilen über absurde KI-Pannen sollten wir eines lernen:
Wir haben in den vergangenen Jahren viel (nicht genug) Energie darauf verwendet, Medienkompetenz im Umgang mit sozialen Netzwerken zu vermitteln. Heute ist das richtige Verständnis von KI mindestens genauso wichtig.
Im KI-Zeitalter brauchen wir mehr Aufklärung darüber, wie unterschiedliche Systeme funktionieren, wie man richtig mit ihnen umgeht – und auch wo ihre Grenzen sind.