Im vorherigen Blogbeitrag zu KI als "Skill Equilizer" war eines der Argumente, dass generative KI den Zugang zu Expertenwissen für alle herstellt. 

Die Frage, die sich mir dabei stellte war, was eigentlich Expertenwissen ist und ob das Wissen, welches ich als Antwort von einem Chatbot erhalte, tatsächlich Expertenwissen ist

Dazu müssen wir zwei Dinge betrachten

1. Wie funktioniert generative AI, welche Qualität von Informationen liefert sie

2. was ist Expertenwissen und wie stehen die Antworten generativer KI dazu

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Funktionsweise generativer KI

Generative AI-Modelle wie GPT basieren auf großen Datensätzen und verwenden maschinelles Lernen, um Muster und Zusammenhänge in diesen Daten zu erkennen. Sie sind trainiert mit Informationen also Texten - hauptsächlich aus dem Internet. 

Aus diesen Datenmengen lernen die Modelle, welche Wörter / Sätze in welchen Kontexten wahrscheinlich aufeinander folgen. Die Modelle berechnen also Wahrscheinlichkeiten und treffen auf dieser Berechnung Vorhersagen und erzeugen den Inhalt. 

Expertenwissen

Das Expertenwissen, beruht in der Regel auf  jahrelanger Ausbildung und praktischer Erfahrung. Dabei wird - wie ich bereits in meinem Post zu Wissensmanagement erläutert habe, zwischen explizitem und impliziten Wissen unterschieden. Das Expertenwissen ist also bezogen auf den Menschen ein sehr individualisiertes Wissen und besteht auch aus der gemachten Erfahrung. Je nach dieser Erfahrung kann dieses Expertenwissen also nicht nur weitergegeben werden, sondern es dient auch dazu bestimmte Sachverhalte in einen Kontext zu setzen, Sachverhalte zu interpretieren und das Wissen auf neue Situationen anzuwenden. 

Generative KI verwendet dagegen statistische Modelle, um Informationen zu erzeugen. Es ist also eine Art simuliertes Wissen, in dem es Muster aus großen Datenmengen erkennt und mit Hilfe einer Wahrscheinlichkeitsrechnung repliziert. Es versteht den Sachverhalt also nicht und beruht auch nicht auf konzeptioneller Einsicht oder Verständnis. Allerdings sammelt - wenn man es so übertragen will - auch generative KI Erfahrung durch Lernen. 

Was heißt das nun bezüglich Qualität der Informationen

Aufgrund der riesigen Menge an Informationen, auf die eine generative KI zurück greift, kann diese hochwertige und nützliche Informationen liefern. Das gilt insbesondere in den Bereichen, die gut dokumentiert und gut strukturiert sind. 

a. Breite des Wissens

Generative AI hat Zugang zu einer enormen Bandbreite an Informationen und kann diese effizient abrufen und kombinieren. Dies kann besonders nützlich sein, wenn schnelle, oberflächliche Antworten benötigt werden oder wenn verschiedene Informationsquellen kombiniert werden müssen.

b. Tiefe des Wissens

In Situationen, die tiefes Fachwissen und spezifische Einsichten erfordern, kann generative AI an ihre Grenzen stoßen. Experten können Zusammenhänge (noch) besser verstehen, komplexe Probleme lösen und innovative Lösungen entwickeln. Was nicht im Umkehrschluss bedeutet, dass mit Hilfe von KI dies nicht ebenfalls erfolgen kann. 

Wenn man beides einmal gegenüber stellt

a. Vorteile der Generativen AI

- Zugänglichkeit: Menschen können ohne formale Ausbildung oder Zugang zu teuren Ressourcen komplexe Fragen stellen und hilfreiche Antworten erhalten um neues zu entwickeln..

- Effizienz: Schnellere Bereitstellung von Informationen, die in vielen Fällen hinreichend genau und nützlich sind.

- Breite Anwendung: Hilfreich in vielen Bereichen, von technischer Unterstützung bis hin zu kreativen Projekten.

b. Grenzen der Generativen AI

- Tiefe und Genauigkeit: In speziellen oder kritischen Bereichen kann das Fehlen tiefer, konzeptioneller Einsichten zu suboptimalen oder sogar fehlerhaften Ergebnissen führen. Vor allem, wenn die Eingabe, also der Prompt, nicht entsprechend formuliert ist. 

- Verständnis und Kontextualisierung: Generative AI kann Schwierigkeiten haben, komplexe Kontexte vollständig zu verstehen und anzuwenden.

- Abhängig vom gegebenen Kontext: die Antworten hängen davon ab, wie die Frage gestellt wurde. Es hängt also davon ab, wie gut der jeweilige Input ist

Fazit

Generative KI berechnet Informationen basierend auf Wahrscheinlichkeiten und ist daher für mich nicht dasselbe wie menschliches Expertenwissen. Dennoch kann die Technik als mächtiges Werkzeug dienen, um Zugang zu einer Vielzahl von Informationen zu bieten, die für viele Zwecke ausreichend sind. In komplexen oder kritischen Situationen bleibt jedoch das tiefe, konzeptuelle Verständnis und die Erfahrung von menschlichen Experten unverzichtbar. Generative AI fungiert somit also bis zu einem gewissen Grad als ein "Skill Equilizer", indem sie breites Wissen zugänglich macht und als Ergänzung zum Expertenwissen dient.

Die Ergebnisse hängen aber von der Fähigkeit ab, generative KI richtig anzuwenden. Damit verändern sich die Anforderung an "Ausbildung" dahin gehend, dass nicht beispielsweise das Wissen über spezifische Programmiersprachen notwendig ist, aber Wissen über richtige Anwendung der generativen KI. Nicht umsonst wird gerade sehr viel geredet und geschrieben über die Fähigkeit des richtigen prompten, also wie muss ich die Frage an einen Chatbot eigentlich stellen, um die richtige Antwort zu erhalten.