Künstliche Intelligenz, Mensch und Gesellschaft (eBook)

Soziale Dynamiken und gesellschaftliche Folgen einer technologischen Innovation

Michael Heinlein, Norbert Huchler (Herausgeber)

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2024 | 1. Auflage
XV, 531 Seiten
Springer VS (Verlag)
978-3-658-43521-9 (ISBN)

Infos

Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine Schlüsseltechnologie des gesellschaftlichen Wandels im 21. Jahrhundert dar. Mittlerweile werden zahlreiche technologische Anwendungen genutzt, die auf maschinellem Lernen und den damit verbundenen Möglichkeiten der Datensamm¬lung, -nutzung und -verwertung aufbauen. Indem KI große Datenmengen beherrschbar und verborgene Muster und Zusammenhänge sichtbar macht, wird vieles schneller, einfacher und effizienter - sei es im Alltag, in der Arbeit oder in Organisationen. Offen bleibt jedoch nach wie vor die Frage, welche tiefgreifenden und teilweise latenten Folgen für den Menschen als soziales Wesen und das gesellschaftliche Zusammenleben mit dem Einsatz und der Entwick¬lung von KI verbunden sind. Wie wandelt sich das Verhältnis von Mensch und Technik durch KI und wie ist dieser Wandel zu bewerten? Welche Chancen, aber auch Risiken eröffnen sich durch den Einsatz und die Entwicklung von KI für Mensch und Gesellschaft? Welchen Grenzen unterliegt der Wandel und welche Gestaltungsmöglichkeiten bieten sich? Und nicht zuletzt: Was und wer bestimmt die Entwicklungspfade, die KI nimmt - mit welchen Folgen und für wen?

Dr. Michael Heinlein und Dr. Norbert Huchler sind Wissenschaftler am Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V. - ISF München.

Inhalt

Förderhinweis 5
Inhaltsverzeichnis 6
Herausgeber- und Autorenverzeichnis 9
Über die Herausgeber 9
Autorenverzeichnis 9
Künstliche Intelligenz, Mensch und Gesellschaft: Fragestellungen und Perspektiven des Sammelbands 14
1 Künstliche Intelligenz als gesellschaftliche Herausforderung 15
2 Gesellschaftliche Dimensionen und Perspektiven von Künstlicher Intelligenz 19
3 Die Beiträge des Sammelbands 22
Literatur 25
Einblicke in die Nutzung Künstlicher Intelligenz 26
KI als Kollegin (KIK) – Repräsentative Beschäftigtenbefragung zu Künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz 27
1 KI und Arbeit – zur Einleitung 28
2 KI am Arbeitsplatz: Verbreitung und generelle Einstellung 36
3 Wissen und Informiertheit 37
4 Sorgen und Befürchtungen 38
5 KI: proaktive Kollegin oder stille Assistentin? 40
6 Vier Einstellungstypen 41
7 Akteure und Zuständigkeiten 45
8 Partizipation und Mitbestimmung 47
9 Fazit: Komplexe Einstellungen, wenig Angst, aber auch wenig Vertrauen in die Akteure 48
Literatur 50
Veränderungsdynamiken durch Technisierung von Arbeit am Beispiel von da Vinci als robotische Chirurgie-Assistenz – Erkenntnisse aus der Empirie 53
1 Einleitung 54
2 Minimalinvasive Chirurgie und das da Vinci-Operationssystem 56
3 Das da Vinci-System im Operationssaal 58
3.1 Die soziale Dimension im Operationssaal 58
3.2 Die räumliche Dimension im Operationssaal 65
3.3 Die zeitliche Dimension im Operationssaal 69
3.4 Die sachliche Dimension im Operationssaal 72
4 Ausblick 78
Literatur 81
Künstliche Intelligenz als Bild und Mythos 85
Das bewegliche Heer der Künstlichen Intelligenz. Ein Technomythos als Summe menschlicher Relationen 86
1 Einleitung 88
2 Bemerkende Interessen – KI als Inbegriff 91
3 Übliche Uneigentlichkeit – KI als Metapher 93
4 Menschliches, Übermenschliches – KI im erweiterten Spektrum 98
5 Der neue Prometheus: KI als Geschöpf und Menschen als Schöpfer 100
6 Probleme der unhintergehbar bildhaften Vorstellungsorientierung 110
7 Fazit 114
Literatur 116
Bilder machen Menschen. Zur Bildermacht der Künstlichen Intelligenz 120
1 Der Bilder machende Mensch 122
2 Weltbilder und Weltmodelle 127
3 Bilder der KI (genitivus objectivus) 129
4 Bilder der KI (genitivus subjectivus) 133
5 Bilder und Metaphern 136
6 Vorläufiges Fazit 138
Literatur 139
Maschinen lernen nicht! – „Machine learning“-Algorithmen entzaubert 142
1 Die Nicht-Vergleichbarkeit von „machine learning“ und Lernen 144
2 Algorithmen und „maschinelles Lernen“ 144
3 „Machine learning“ lernt nicht 148
3.1 Statistical Learning Theory 148
3.2 Mathematisch-funktionale Ansätze 150
3.3 Deep Learning und neuronale Netze 152
3.4 Spielstrategien als prototypisches Anwendungsgebiet für Kombinationen von ml-Algorithmen 154
3.5 Kognitionswissenschaftliche Zugänge 156
4 Zusammenfassung und Bewertung 157
Literatur 160
Normierung und Regulierung von Künstlicher Intelligenz 162
Die digitale Verantwortungslücke: Vorschläge zur Haftung für algorithmisches Fehlverhalten 163
1 Die digitale Verantwortungslücke: Drei Fälle 164
1.1 Robo-Advice 164
1.2 Panama-Papers 164
1.3 Flash Crash 165
2 Maschinenverhalten, sozio-digitale Institutionen, Haftungsrecht 166
2.1 Maschinenverhalten und sozio-digitale Institutionen 166
2.2 Sozio-digitale Institutionen und Haftungsrecht 169
2.3 Haftungssubjekte 175
2.4 Rechtsstatus der Algorithmen 178
3 Drei Haftungsregimes 179
3.1 Synopsis 179
3.2 Haftungsrechtliche Normen 179
3.3 Prinzipal-Agent-Haftung 179
3.4 Netzwerkhaftung 180
3.5 Haftung des Fonds 180
4 Diskussion der Ausgangsfälle 181
4.1 Robo-Advice: Digitale Aktanten 181
4.2 Panama-Papers: Digitale Hybride 182
4.3 Flash Crash: Digitale Schwärme 183
5 Ausblick 184
Literatur 185
Normierung, Regulierung, Governance: Wie, von wem und mit welchen Mitteln kann der Einsatz Künstlicher Intelligenz gesellschaftlich gestaltet werden? 188
1 Überblick einer vielschichtigen Debatte 189
2 Akteur*innen einer komplexen Debatte 191
3 Existierende KI-Normierungsansätze 193
4 Normierung durch KI 197
5 Direkte und indirekte Normierung 198
6 Fazit: Die (Un-)Möglichkeit der KI-Normierung 200
Literatur 203
Gesellschaftliche Risiken und soziale Dynamiken Künstlicher Intelligenz 208
Soziale Dynamik der Künstlichen Intelligenz 209
1 KI als „Promising Technology“ 210
2 Dynamik und Phasen der KI-Entwicklung 211
2.1 Wissenschaftliche und kommerzielle Versprechungen: die ersten Phasen 212
2.2 Boom seit den 2010er-Jahren 216
3 Perspektiven der KI 220
4 Ein spezifischer Innovationsmodus KI 225
5 Zur Rhetorik des Technologieversprechens 227
Literatur 229
Risiken und Gefahren der ‚Künstlichen‘ ‚Intelligenz‘ 233
1 Einleitung 234
2 Künstliche ‚Intelligenz‘? 237
2.1 Menschliche Informationsverarbeitung: verkörpert, kontextuell, sozial 239
2.2 Künstliche Informationsverarbeitung: Mustererkennung und Situationsspezifität 241
3 ‚Künstliche‘ Intelligenz 243
4 Gesellschaftliche Risiken von KI 247
4.1 Typisierung von Szenarien zur Untersuchung von Risiken und Gefahren von KI 250
4.2 Risiken und Gefahren der KI – Versuch einer kritischen Einschätzung 253
5 Conclusio 263
Literatur 264
Toys are us: KI, Diversität und soziale Ungleichheit. Oder: KI für Alle? 270
1 Einführung und Problemaufriss 271
2 KI, gesellschaftliche Differenzverhältnisse und soziale Ungleichheit 274
3 Die aktuelle Debatte: Die Science and Technology, Gender/Disability Studies und Ungleichheitsdynamiken 277
4 Risiko, Einbettung, Gestaltung – KI, soziale Veränderung und benachteiligte Personengruppen 283
5 Zur Dialektik von KI-Technologien: eine Vertiefung 287
6 Schlussfolgerungen 289
Literatur 291
Zukunftseuphorie als Trost. Verheißungserzählungen über Künstliche Intelligenz im Kontext gesellschaftlicher Erschöpfungsdiagnosen 295
1 KI als epochentypische Verheißung zwischen Technikversprechen und Zukunftseuphorie 296
1.1 Bedeutungszuschreibungen jenseits des Technischen 296
1.2 Polyvokalität und Perspektivenvielfalt 297
1.3 KI-Verheißungen als Fortsetzungsgeschichte 298
2 Verheißungsgenealogie und Verheißungsdimensionen 300
2.1 Renaissance der Heilssehnsucht 300
2.2 Verheißungen auf der operativ-funktionalen Ebene 301
2.3 Verheißungen auf der kognitiv-epistemologischen Ebene 304
2.4 Verheißungen auf der zivilisatorisch-transformativen Ebene 307
3 Zukunftseuphorie als Signatur der Gegenwartsgesellschaft 311
3.1 Zukunftsmangel und Jahrmärkte der Hoffnung 311
3.2 Sehnsucht nach welthaltigem Trost 313
3.3 KI als kollektives Tröstungsprojekt 314
4 Ausblick: Verheißungsfreie Zukunftsbejahung? 315
4.1 Verheißungen als Mittel der Diskurserneuerung 315
4.2 Konturen einer verheißungsfreien Zukunftsethik 317
Literatur 318
Künstliche Intelligenz im Kontext von Macht, Herrschaft und Demokratie 324
Machine learning, political participation and the transformations of democratic self-determination 325
1 Introduction 326
2 Democracy and artificial intelligence 328
3 Transformations in democratic self-determination and three dimensions of machine learning 331
4 Conclusions 343
References 344
Hegemoniale Machtstruktur? Eine Kartierung der Akteure im aktuellen KI-Diskurs 349
1 Methodik und inhaltliche Skizze 350
2 Relevante Akteure der KI: eine Kartierung in der Fläche 352
2.1 Die KI-Prophet*innen diesseits des Höhenkamms 352
2.2 Bestimmende Akteure im technischen und ökonomischen Feld 354
2.3 Geisteswissenschaftlicher Diskurs zu den Verheißungen der KI 356
3 Topografische Kartierung der Akteure 358
3.1 Struktureller Vergleich und Zusammenspiel der Akteursebenen 358
3.2 Wer spielt im KI-Diskurs keine Rolle, wer wird ausgeschlossen? 359
Literatur 363
Künstliche Intelligenz und gesellschaftlicher Wandel – eine Herausforderung für demokratische Macht- und Herrschaftsverhältnisse 366
1 Einleitung 367
2 Begriffliche Grundlagen: Macht, Herrschaft und Künstliche Intelligenz 369
3 Machtfragen und Herrschaftsaspekte in Bezug auf Künstliche Intelligenz 374
4 Der Einsatz Künstlicher Intelligenz und seine Auswirkungen auf demokratische Macht- und Herrschaftsverhältnisse 378
5 Resümee: Die doppelte Transformation von Macht und Herrschaft durch KI 384
Literatur 386
Theoretische und methodische Zugänge zu Künstlicher Intelligenz 391
Künstliche Intelligenz als kontingenzerzeugende Technik: Eine praxistheoretische Perspektive 392
1 Künstliche Intelligenz und Kontingenz 393
2 Eine symmetrische Beschreibung von Künstlicher Intelligenz 400
3 Ein relationales Verständnis von Künstlicher Intelligenz 407
4 Kontingenzen der Praxis Künstlicher Intelligenz 412
5 Abschließende Bemerkungen: Wie mit der kontingenzerzeugenden Technik KI umgehen? 422
Literatur 426
Selektivitäten (subsymbolischer) Künstlicher Intelligenz 432
1 Einleitung 433
2 Subsymbolische/konnektionistische KI als technisches Verfahren 434
3 Technik-Bias und sozialer Bias – Die Selektivitäten von KI 437
3.1 Selektivität bei der instrumentellen Gestaltung von KI (Instrumentalität) 441
3.2 Selektivität der Annahmen, Modelle und Operationalisierungen (Annahmen und Modelle) 441
3.3 Selektivität der technisch-formalen Repräsentation (Objektivierung) 442
3.4 Selektivität durch Verfügbarkeit, Auswahl und Qualität der Daten (Datengrundlage) 444
3.5 Selektivität sozial verzerrter Daten (Datenstruktur/-inhalt) 445
3.6 Selektivität durch Trainingsprozesse (Training) 446
3.7 Selektivität durch Wahrscheinlichkeitsorientierung (Stochastik) 446
3.8 Selektivität technischer Adaptivität (Starrheit) 447
3.9 Selektivität bei der Implementierung (Nutzungskontext) 448
3.10 Selektivität bei der sozialen Einbettung (Nutzungspraxis) 449
3.11 Selektivitäten in gesellschaftlichen Anpassungsprozessen (Formierung) 449
3.12 Zusammenfassung: Technische und soziale Selektivitäten 451
4 Folgerungen für das Mensch-KI-Verhältnis 451
4.1 Ein nüchterner Blick auf das Mensch-KI-Verhältnis – jenseits von Anthropomorphisierungen 456
4.2 Ein alternatives Leitbild für das künftige Mensch-KI-Verhältnis: Komplementarität und Koevolution 460
Literatur 463
Von Interaktion zur Transformaktion: Die Folgen von Künstlicher Intelligenz für Theorien sozialen Handelns 466
1 Problemstellung: Besteht ein Mensch auch in Zukunft noch den Turing Test? 467
2 KI als bedeutungskonstituierende Handlungsträgerschaft 479
3 Umrisse einer Soziologie der ‚Transformaktion‘ – theoretische Anknüpfungspunkte 485
4 Soziale Transformaktion – eine Konzeptualisierung 489
5 Ausblick: Asymmetrie als potentielles Risiko von Transformaktivitäten 495
Literatur 497
Künstliche Intelligenz: Eine Methode für alles? Sozialwissenschaftliche Methodologie der KI-Forschung, ihre Herausforderungen und Möglichkeiten 501
1 Intro: Ist Künstliche Intelligenz ein Forschungsgegenstand? 502
2 Methodologie und Methoden: KI-Forschung erforschen 505
3 Die Werkzeuge, aus denen Werkzeugkästen (gemacht) sind 513
3.1 Tabellen und Layouts 514
3.2 Digitale Lösungen wie Gephi 516
3.3 Visualisierungen 518
4 Bemerkungen, Einsichten und Beispiele 521
5 Outro: KI-Forschung zwischen Mustern und Einzigartigkeiten 525
Literatur 527
Erratum zu: Selektivitäten (subsymbolischer) Künstlicher Intelligenz 531
Erratum zu: Kapitel 17 in: M. Heinlein und N. Huchler (Hrsg.), Künstliche Intelligenz, Mensch und Gesellschaft, https://doi.org/10.1007/978-3-658-43521-9_17 531

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 5.4.2024
• Zusatzinfo: XV, 530 S. 30 Abb., 26 Abb. in Farbe.
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Spezielle Soziologien
• Themenwelt: Wirtschaft
• Schlagworte: Akteure im KI-Diskurs • Digital Sociology • Governance • KI und gesellschaftlicher Wandel • Künstliche Intelligenz • Methoden der KI-Forschung • Sicherheitsforschung • Social Inequality • Soziale Dynamik von Künstlicher Intelligenz • STS • Technikphilosophie • Techniksoziologie • Technisierung von Arbeit • Theorie sozialen Handelns
• ISBN-10: 3-658-43521-6 / 3658435216
• ISBN-13: 978-3-658-43521-9 / 9783658435219