Aus den skandinavischen Ländern wissen wir, dass hier eine permanente Überprüfung der Voraussetzungen des Lernens in den Instiutitonen stattfindet und ein häufiger Wechsel der Ansätze durchaus üblich ist. Insofern finde ich es nicht überraschend, dass Schweden nun angekündigt hat, wieder zu Buch und Stift zurückzukehren und das digitale Lernen zu beschränken. Vor einem Monat wurde dann verkündet, dass Kinder unter zwei Jahren GAR KEINEN Bildschirmen ausgesetzt werden sollen. Zwei- bis fünfjährige Kinder sollen maximal 1 Stunde Bildschirmzeit haben, sechs- bis zwölfjährige 2 Stunden, und 13-18jährige maximal 3 Stunden. Eltern wird zudem geraten, Kindern zu erklären, was sie tun und warum sie das tun, wenn sie Handys oder andere Geräte benutzen. Zudem sollte darauf geachtet werden, dass vor dem Schlafen gehen keine Bildschirme verwendet werden (was ja auch eine gängige Empfehlung für Erwachsene ist).
Grundlage für die schwedische Kehrtwende sind die Ergebnisse einer Studie, die gezeigt hat, dass die Kinder faktisch in allen Bereichen schlechtere Lernergebnisse erzielen. Diese Diskussion erinnert auch daran, dass alle Technologien irgendwann an Grenzen stoßen und spätestens dann in neue Richtungen gedacht wird oder “alte” Ansätze wieder integriert werden. Die kritische Diskussion über die Nutzung digitaler Medien durch Kinder hat gerade erst begonnen und löst eine anfängliche unreflektierte, wissenschaftlich nicht fundierte Euphorie (Technikbegeisterung) ab. Die Gründe dafür liegen darin, dass nun Studien die massiv negativen Folgen für die Kinder aufzeigen: die Reduzierung von Konzentrationsfähigkeit und Achtsamkeit; die Erhöhung von Ängsten und mentaler Stress; die Reduktion von Bewegung und Auswirkungen auf die Gesundheit (auch auf die Augen z.B.); Entwicklung von Suchtstrukturen; Gefahren von Mobbing, Belästigung, Übergriffen. Im Genderblog werden die potenziellen Gefahren digitaler Gewalt (ein neuer Begriff in der Diskussion) thematisiiert.
Im Artikel von Kruschel und Heimisch “Schlüsseltechnologie >Künstliche Intelligenz< – Überlegungen zur Zukunft schulischer Bildung” (s. Moodle) werden die bis vor kurzem zentralen, aktuellen Diskussionen zur KI wieder gegeben und Szenarien für die Bildung entworfen, beruhend auf aktuellen Erkenntnissen.
Künstliche Intelligenz wird in ihrer Entstehung in den 1980er Jahren verortet, also der Zeit, in dem Computer entwickelt wurden und schrittweise für alle zugänglich auf den Markt kamen.
Seitdem findet eine rasante technologische Entwicklung statt, Internet, Handys, Roboter, Chatbots, ChatGPT u.ä. … werden ausgereifter, erweitern sich in den Möglichkeiten der Nutzungen und prägen unseren Alltag.
Hinter all den Maschinen befinden sich jedoch Menschen, die diese entwickelt haben und am Ausbau der KI arbeiten. Expert*innen der Künstlichen Intelligenz gehen von einer kontinuierlichen Entwicklung aus, die in die Zukunft gedacht wird. Talwar unterscheidet sechs Stationen auf diesem Weg:
- Übernahme von Teilaufgaben der Menschen durch Maschinen unter strikter Beobachtung von diesen, zum Beispiel der Autopilot bei Flugzeugen; Fabrikarbeiten; u.a.
- Statistische Wahrscheinlichkeitsrechnung: Modelling unter Verwendung von großen Datensätzen, wurde zum Beispiel zur Berechnung des Verlaufs der Corona-Pandemie eingesetzt: Wahlprognosen werden immer genauer.
- Übernahme sehr spezifischer Aufgaben durch Maschinen auf der Grundlage von zahlreichen und ausreichenden Datenmengen (=tiefe Expertise in einem Bereich): zum Beispiel Diagnose von Krankheiten, Schachspiel, Sprach-Übersetzungsprogramme, Verwaltungaufgaben durch ChatGPT.
- Entwicklung einer Theory of Mind der Maschinen: Maschinen verhandeln mit Menschen, Maschinen verkaufen etwas, etc. (Expert*innen gehen davon aus, dass dies in ausgreifter Form in 4-5 Jahren möglich sein wird).
- Allgemeine künstliche Intelligenz: dem Bewusstsein der Menschen ähnliche Strukturen in Maschinen (Entwicklung in den nächsten 10 Jahren möglich)
- Superintelligenz: Maschinen werden intelligenter als Menschen, Nutzung über Interface (Verbindung mit Maschinen, über Chips o.ä.) (Entwicklung ab 2045 oder später möglich oder nie).
Vor kurzem habe ich in einem Artikel gelesen, dass Wissenschaftler*innen davon ausgehen, dass Künstliche Intelligenz oder einige KI-Programme spätestens 2030 über Bewusstsein verfügen wird. Angesichts der Tatsache, dass niemand bisher Bewusstsein richtig erklären kann, scheint mir die Frage einerseits schwer beantwortbar, andererseits sind sich Informatiker*innen einige, dass die genaue Funktion von LLM (lLarge Language Models) wie ChatGPT nicht wirklich erklären können, obwohl sie diese selbst hergestellt haben.
Mit dem Cyber-Valley existiert in Vernetzung mit der Wirtschaft eines der großen Forschungsinstitute zur Künstlichen Intelligenz. Hier werden aber auch philosophische Themen, Bildungsthemen u.v.m. beforscht, also ein breites Spektrum, wie die mit einem Preis ausgezeichnete Bachelorarbeit von Mila Gorecki zeigt, in ihrer Arbeit befasst sie sich mit der Identifikation von unfairen Quellen in algorithmischen Entscheidungsprozessen.
Da künstliche Intelligenz spätestens seit der öffentlichkeitswirksamen Diskussion um die fahrerlosen Autos sowie bei Fragen der Sicherheit oder der Verbreitung von Fakenews etc. ethische Fragwürdigkeiten aufweist, hat die EU eine Kommission gegründet und Leitlinien für den Umgang mit KI entworfen. Diese Leitlinien werden kritisiert, da sie zu sehr auf wirtschaftliche Interessen Rücksicht genommen hätten. Allerdings befinden sich die Leitlinien noch in einem andauernden Diskussionsprozess.
Die Ethik ist aber nicht das einzige philosophische Gebiet, welches für die Auseinandersetzung mit der Künstlichen Intelligenz eine Rolle spielt. Die Philosophie des Geistes, also der Versuch philosophisch das Bewusstsein und das Denken der Menschen zu erklären, waren von Anfang an Begleiter*innen der Künstlichen Intelligenz.
Sybille Krämer hat sich als Philosophin schon seit den 1980er Jahren mit Künstlicher Intelligenz befasst und sie beschreibt in einer Kulturgeschichte der Digitalisierung deren Anfang mit der Entstehung der Mathematik und der Erfindung und Entwicklung der Schriftzeichen. In diesem Verständnis ist die Künstliche Intelligenz eine Stufe der Evolution, die Krämer darin sieht, dass die Zahlen- und Zeichenstrukturen von einer dreidimensialen Dimension in eine zweidimensionale gebracht wurden (sie nennt das “Verflachung” im Sinne der Nutzung von flachen Instrumenten wie Papier und Tablet, Bildschirm). Das menschliche Bewusstsein im Sinne der Fähigkeit zur Abstraktion spiegelt sich in dieser Externalisierung und ist die Voraussetzung dafür. Nach Krämer ist Abstraktion als Voraussetzung der KI nur aufgrund ihrer Einfachheit, also des binären Codes möglich, ähnlich wie auch die Schrift auf Einfachheit (=einer sehr begrenzten Anzahl von Zeichen) beruht, die unendliche Kombinationen ermöglicht. Krämer geht so weit, dass sie annimmt, dass Komplexität eine gewisse Einfachheit voraussetzt.
Was die Philosophin hier macht, ist nichts Anderes als ein Verstehensversuch des menschlichen Bewusstseins, ursprünglich das Geschäft der Philosophie, bis Psychologie und später Neurowissenschaften sich entwickelten. Aber keine dieser Wissenschaften hat bisher befriedigende Antworten auf diese Frage gefunden, deswegen ist die Verknüpfung von Philosophie/Ethik und Künstlicher Intelligenz (noch) hochaktuell.
Nach Süsskind (2020) haben die Theoretiker*innen, Informatiker*innen und Entwickler*innen der Künstlichen Intelligenz lange Zeit den Fehler gemacht, dass sie menschliches Bewusstsein verstehen und nachbilden wollten. Diese Annahme, man müsse Roboter menschenähnlich,den Menschen imititierend entwickeln, existiert bis heute und findet sich in vielen Erklärungen Künstlicher Intelligenz unhinterfragt wider. Gleichzeitig steht der Ansatz jedoch auch massiv in der Kritik und gilt manchen, wie Süsskind, als vollkommen überholt und widerlegt. Künstliche Intelligenz folgt demnach einer eigenen Logik, die grundsätzlich davon abhängt, wie programmiert wird, welche Daten eingespeist werden und welche Ergebnisse damit produziert werden. Die Maschine macht auch nicht, was Menschen tun, sondern mit der Maschine wird zum Beispiel ein neuer Arbeitsrhythmus oder Lifestyle kreiert. Am Beispiel der selbst fahrenden Autos erkennen wir, dass es nicht darum geht, menschliche Einschätzungen oder Gefühle oder Moral zu programmieren, sondern möglichst viele Eventualitäten zu übersehen und in das System einzuspeisen, so dass es auf alles reagieren kann. Künstliche Intelligenz ist in diesem Sinne eher die Kunst des Zusammentragens von Informationen, des Überschauens von Informationen und ihre optimierte Nutzbarmachung und Reorganisation. Dementsprechend ist das, was vorher passiert, also bevor die Informationen zur Programmierung zur Verfügung stehen, das entscheidende Material, welches die Outcomes der Maschine determiniert.
E-learning oder das, was die Studierenden und ich in den Onlinesemestern praktiziert haben, war digitales Lernen, das ist noch nicht exakt künstliche Intelligenz. Was ist der Unterschied? Beispielsweise habe ich alle Texte selbst verfasst, so wie zuvor alle Präsentationen. Hätte ich die Möglichkeit zu einem Thema alles, was ich selbst verfasst habe und alles, was jemals zu diesem Thema von anderen verfasst worden ist, in ein Programm einzuspeisen, und wäre dieses so konstruiert ist, dass es mit diesen Materialien einen Text und eine Vorlesung oder Präsentationen generieren würde, dann wäre das die Nutzung künstlicher Intelligenz, auch als deep learning oder educational data-mining der Maschinen bezeichnet. An diese Möglichkeit kommt die neue Form der Large Language Models bereits dicht heran. ChatGPT und andere ähnliche Programme, die auf dem Weg sind, ermöglichen bereits die Produktion von Texten, die automatische Verarbeitung von bestehenden Texten, die Kreation von Vorträgen und Vorlesungen. Die Inhalte sind aus dem generiert, was bereits vorhanden ist. Wenn aber in der Zukunft Texte aus Maschinen generierten Wissensbeständen generiert werden, dann bleibt zunächst offen, was das bedeutet und welche Qualitäten dann entstehen. Ein Blick in die Mathematik zeigt, dass Maschinen (wie auch Taschenrechner bereits gezeigt haben) Menschen in der Produktion von Ergebnissen und in der Schnelligkeit der Herstellung von Ergebnissen weit überlegen sein können. Sie wurden dennoch auch von Menschen genauso konstruiert.
Die Tätigkeit von Lehrenden an einer Hochschule gehört potenziell sicher aus einer Perspektive künstlicher Intelligenz zu den partiell oder ganz ersetzbaren Berufen: wenn ich mir die Grenzen der eigenen Fähigkeiten und des ausschnitthaften Wissens bewusst bin und der begrenzten Kapazitäten, Texte und Ideen zu lesen und zur Kenntnis zu nehmen, dann könnte eine KI komplexere, informtiertere Texte vielleicht herstellen. Aus solchen Gedanken heraus entsteht schnell die Überlegung, dass Maschinen nicht nur intelligenter als Menschen sind, sondern dass sie Menschen übertreffen und humanoide Roboter Menschen dominieren könnten. Dies war ein klassischer Gegenstand von Science Fiction Filmen wie Ex Machina oder I, robot und vielen anderen. Die meisten Expert*innen der KI hielten diese Situation lange Zeit für ausgeschlossen. Die neuesten Diskussionen um die Gefahren künstlicher Intelligenz spiegeln einst scheinbar utopische Angstszenarien als reale nun wider.
Die Frage, ob der Beruf der Pädagog*innen durch KI ersetzbar ist, steht wohl zum ersten Mal auch zur Diskussion. Ich schließe nicht aus, dass Hochschullehrer*innen zu den Berufen zählen könnten, die ersetzbar oder weitgehend ersetzbar sind, bzw. deren Tätigkeit eine massive Umstrukturierung erfahren könnte. Die Produktion von Lehrmaterial könnte von KI übernommen werden und möglicherweise die Diskussionen dazu auch. Tatsächlich ist auf dem Gebiet der Sprache, der Spracherkennung, der automatischen Antwortverfahren die KI-Technologie sehr weit entwickelt. Also wäre das denkbar. Die Wissenschaftler*innen könnten sich dann mehr mit Forschung befassen oder sich in anderen Bereichen der Gesellschaft engagieren oder selbst KI entwickeln. Betreffs der frühkindlichen Bildung und Pädagogik stellt sich die Frage: wo kann die KI für die Sozialisation und Bildung von Kindern genutzt werden? Auch hier spielt die Entwicklung im Bereich der Sprache eine wesentliche Rolle und die Unterstützung bei Sprache und Sprachentwicklung wird als Potential der KI gesehen.
Damit Kinder vollständig an der modernen Gesellschaft partizipieren können, müssten sie bereits vom Kindergarten an bis zum Ende ihrer Schulzeit und darüber hinaus Programmieren können. Nur das würde ihnen ermöglichen, die Welt mit der sie konfrontiert sind, in der sie sich bewegen, tatsächlich zu verstehen, zu beeinflussen, zu beurteilen. Das heißt, es könnte möglicherweise in der Zukunft wichtig werden, anstatt Englisch und andere Sprachen (die durch Maschinen leicht übersetzbar sind) die neuen Sprachen zu lernen: Java, Ruby, Python …
Vor diesem Hintergrund komme ich zur Reflexion meiner Lernerfahrungen in den vergangenen digitalen oder teilweise digitalen Semestern.
Der Präsident der Freien Universität Berlin, Ziegler, hatte das Sommersemester während der Pandemie als Kreativsemester ausgerufen und meinte damit, dass es ein Semester des Experimentierens und Spielens mit neuen Lehr-Lernformen sein sollte, verbunden mit dem Nachdenken darüber: was heißt denn Lehre und Lernen? Interessanterweise habe ich gar nicht so viel auf der Metaebene nachgedacht und reflektiert, vielmehr auf der Oberfläche: mich hat täglich beschäftigt, wie ich Inhalte in neue Formen transformiere. Ich habe mich beim Tun beobachtet und gesehen, wie sich die Inhalte durch die jeweiligen Formen verändern und sich neu formen. Die Inhalte haben Überraschendes zutage gefördert, Details und Ideen, die mir zuvor nicht aufgefallen waren. Auf der Inhaltsebene und in der Auseinandersetzung mit der Technologie habe ich selbst tiefere Lerneffekte bemerkt als bei der Vorbereitung nicht virtueller Lehre. Dabei sehe ich für mich einen deutlichen Unterschied zwischen der traditionellen Form wie Präsentation und Vorträge (wie in Gender und Diversity) und den anderen Formen (Podcast, Blog, Lehrbrief). Die Verschriftlichung von Gedanken, die Ausarbeitung von Inhalten in Texten hat eine eigene Dynamik und hat mich gefordert, die Inhalte neu anzueignen. Dieser Effekt kann in der Zukunft allerdings auch nur bestehen bleiben, wenn die Inhalte immer wieder neu produziert und nicht recyclt werden. Der erhebliche Zeitfaktor, der im Online–Semester durch diese Produktion entstanden ist, hatte also einen Mehrwert, den es in die Zukunft mitzunehmen gilt. Überrascht hat mich, wie gut, trotz allen gelegentlichen Schwierigkeiten, die Technik funktioniert, wie stabil diese doch generell ist. Dabei kam die Frage auf, ob das darüber hinwegtäuscht, dass Zusammenbrüche der Technik möglich und denkbar scheinen (z.B. Stromaussfälle großen Ausmaßes) und wir darauf nicht mehr vorbereitet sind, so wie viele Gesundheitssysteme auf eine Pandemie nicht vorbereitet waren. Mehrfach habe ich auch darüber nachgedacht, wie diese Situation ohne die neuen Technologien wohl ausgesehen hätte, es war kaum möglich diese Vorstellung aufzurufen. Das bedeutet, dass mein Denken durch diese Technologien seit 1988 (mein erster Computer) stärker geprägt ist, als ich vermutet hätte.
Wenn Wissen von allen sichtbar gemacht wird, tatsächlich alle mit ihrem Wissen teilhaben können, wie es in Blogformen, Foren, Einstellen von Aufgaben möglich ist, dann werden unterschiedliche Wissenskulturen (knowledge cultures) tatsächlich sichtbar und verstehbar und zugleich multipliziert sich Wissen und Perspektiven und kann ins Unabgeschlossene gedacht und praktiziert werden. Zum Anderen hat die Technologie auch möglich gemacht, Studierende vollkommen unsichtbar zu machen, zumindest über lange Zeit oder bis zur Prüfung, aber das geschieht im Prinzip auch im nicht virtuellen Raum, meiner Meinung nach wird das aber auch im virtuellen Raum viel deutlicher, wenn alle sehen können, was alle machen oder nicht machen.
Anregungen für Blogartikel
- Reflektiere Lernerfahrungen deine Erfahrungen mit digitalem Lernen auf dem Hintergrund des Textes von Kruschel/Hamisch.
- Diskutiere die Möglichkeiten und Herausforderungen Künstlicher Intelligenz für die Kindheitspädagogik (recherchiere Texte und Informationen).