Es gibt keine KI: Philip Wadler plädiert für Datenwürde

In einem kürzlich veröffentlichten Blogbeitrag argumentiert der Informatiker Philip Wadler (bekannt für seine Arbeit an Haskell und Typentheorie), dass das, was wir "KI" nennen, nicht wirklich intelligent ist. Er schließt sich der Ansicht von Jaron Lanier an, dass Modelle wie GPT-4 im Wesentlichen fortgeschrittene Mashups von menschlich erstellten Inhalten sind, keine autonomen Geister. Statt sie als neue Lebensformen zu betrachten, schlägt Wadler vor, sie als Werkzeuge für verbesserte Zusammenarbeit zu sehen – und die Wirtschaftlichkeit so umzustrukturieren, dass die Menschen entschädigt werden, deren Arbeit sie antreibt.

Kernargumente aus dem Beitrag

• KI als Mashup: Wadler beschreibt GPT-4 als "so etwas wie eine Version von Wikipedia, die viel mehr Daten enthält, mittels Statistik zusammengemischt". Bildgeneratoren ähneln einer "Online-Bildersuche" mit einem System zum Kombinieren von Bildern.
• Kein neuer Geist: Die Innovation liegt im "geführten und eingeschränkten" Mashup-Prozess, der brauchbare Ergebnisse produziert – aber es ist nicht die Erfindung eines neuen Geistes. Es "beleuchtet zuvor verborgene Übereinstimmungen zwischen menschlichen Kreationen".
• Datendignität: Wadler schlägt ein Konzept vor, an dessen Entwicklung er beteiligt ist: "Datendignität" (auch "Daten als Arbeit" oder "Pluralitätsforschung" genannt). In diesem Modell würden digitale Inhalte mit den Menschen verknüpft, die sie erstellt haben, und sie könnten bezahlt werden, wenn ihre Arbeit in KI-Modellen verwendet wird.

Das Problem mit "kostenlosen" Online-Diensten

Wadler weist darauf hin, dass die derzeitige Regelung – bei der Nutzer Daten kostenlos im Austausch für kostenlose Dienste bereitstellen – "eine dunkle Seite" hat. Netzwerkeffekte ermöglichen es einigen Plattformen, zu dominieren, und da das Erlebnis kostenlos sein muss, bleibt als Geschäftsmodell nur "Einflussvermarktung". Nutzer werden von "hinterhältigen und süchtig machenden Algorithmen" angesteuert, die sie "eitel, reizbar und paranoid" machen.

Ein konkretes Beispiel: Baumschnitt-Roboter

Wadler gibt ein praktisches Szenario: Wenn KI-gesteuerte Baumschnitt-Roboter menschliche Arbeiter ersetzen, könnten diese Arbeiter abgewertet werden. Mit Datendignität könnten jedoch neue kreative Bereiche wie "holografische Formschnittkunst" entstehen, und die Modelle könnten Einkommen über kollektive Organisationen verteilen. Jede neue KI-Anwendung könnte "eine neue Art kreativer Arbeit einläuten".

Warum KI-Unternehmen sich darum kümmern sollten

Wadler nennt einen nicht-altruistischen Grund für Unternehmen, Datendignität zu übernehmen: Modelle sind nur so gut wie ihre Eingaben. Um KI in neue Bereiche auszudehnen (wie die Erzeugung interaktiver VR-Welten), brauchen wir mehr Beispiele dieser Welten – und die Bezahlung von Urhebern ist ein Weg, diese zu erhalten. Es ist "viel einfacher, ein LLM dazu zu bringen, einen Aufsatz zu schreiben, als eine Virtual-Reality-Welt zu generieren", weil es nur wenige VR-Welten gibt.

Dies ist kein praktischer Leitfaden für Entwickler, sondern ein zum Nachdenken anregendes Argument dafür, wie wir die KI-Wirtschaft umgestalten könnten. Wenn Sie mit KI bauen und sich über Vergütungsmodelle oder die Ethik von Trainingsdaten Gedanken machen, ist Wadlers Beitrag lesenswert.