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  • Als ich sechs Monate vor ChatGPT über KI sprach – und die Zukunft schneller kam als gedacht

    Karl-Friedrich Fischbach 20.10.2025

    Mai 2022. Ich sitze vor meinem Bildschirm und bereite einen ZOOM-Vortrag für den Freitagsclub im Seniorentreff vor. Titel: „Natürliche und künstliche Intelligenz – Das Zeitalter der Roboter hat begonnen“.

    Es ist ein Thema, das mich seit 1979 nicht loslässt, seit ich am Genetischen Institut in Würzburg unter Prof. Martin Heisenberg ein Seminar zu genau dieser Frage organisiert hatte. Damals, vor über 40 Jahren, war KI noch Science-Fiction für die meisten Menschen. Computer waren klobige Kästen, die gut rechnen konnten, aber bei der Gesichtserkennung kläglich versagten.

    In meinem Vortrag wollte ich warnen. Nein, nicht vor bösen Robotern aus Hollywood-Filmen, sondern vor unserer menschlichen Neigung, exponentielle Entwicklungen zu unterschätzen. Ich zitierte das Moorsche Gesetz, erklärte neuronale Netze, sprach über Deep Learning und Superintelligenz.

    Und dann im November, nur wenige Monate nach meinem Vortrag veröffentlichte OpenAI ChatGPT.

    Plötzlich konnte jeder Mensch mit Internet-Zugang mit einer KI sprechen, die Texte verfasste, Programme schrieb, Gedichte dichtete. Innerhalb von fünf Tagen erreichte ChatGPT eine Million Nutzer. Zum Vergleich: Netflix brauchte dafür 3,5 Jahre.

    Das Wasser war nicht mehr kurz vorm Kochen. Es kochte bereits.

    Heute, inmitten einer Explosion generativer KI-Modelle, lohnt sich ein doppelter Blick: Zuerst eine Zusammenfassung der Kerngedanken von damals und dann der Versuch, diese in den Kontext der aktuellen, fast schon überrollenden Entwicklungen zu setzen.

    Was ich im Mai 2022 sagte – und was dann geschah

    Ich hatte in meinem Vortrag eine groteske Geschichte aus Nick Bostroms Buch „Superintelligenz“ erzählt: Was passiert, wenn die erste superintelligente KI als ursprüngliches Ziel hätte, die Produktion von Büroklammern zu optimieren? Würde sie in ihrer übermenschlichen Intelligenz die gesamte Erde, alle Ressourcen, vielleicht sogar erreichbare Planeten so umgestalten, dass sie die Büroklammerproduktion maximiert? Eine absurde Parabel über falsch gesetzte Ziele.

    Damals lachten einige Zuhörer. Heute lacht niemand mehr.

    Ich hatte über humanoide Roboter gesprochen, über den Atlas von Boston Dynamics, der Saltos rückwärts springen konnte. Ich zeigte Videos von Sophia, dem Roboter, der die saudische Staatsbürgerschaft erhalten hatte. Ich warnte: „Diese Roboter sind nie alleine. Das Lernen künstlicher Gehirne läuft vernetzt ab – die Erfahrungen eines einzelnen Gehirns werden zentral verarbeitet und allen anderen blitzschnell zur Verfügung gestellt.“

    Was ich damals nicht ahnte: Wie schnell diese vernetzte Intelligenz für jeden verfügbar werden würde. Nicht nur für Roboter, sondern für uns alle.

    Die Prognose und die Realität – ein Vergleich

    Lass mich ehrlich sein: Ich hatte mit meinen Warnungen recht. Aber selbst ich, der ich mich seit Jahrzehnten mit diesem Thema beschäftige, habe die Geschwindigkeit unterschätzt.

    Mai 2022 – was ich prognostizierte:

    • Neuronale Netze würden immer leistungsfähiger
    • KI würde in unseren Alltag eindringen
    • Die Grenzen zwischen Mensch und Maschine würden verschwimmen
    • Wir müssten uns fragen: „Was bleibt vom Menschen?“

    Oktober 2025 – was Realität ist:

    • ChatGPT hat über 100 Millionen Nutzer
    • KI schreibt Gesetzesentwürfe, komponiert Symphonien, diagnostiziert Krankheiten
    • Auf Seniorentreff.AI haben wir mehrere KI-Assistenten im Einsatz
    • Die Frage „Was bleibt vom Menschen?“ stellt sich täglich neu

    Die „Diskontinuität in der Kontinuität“, von der Teilhard de Chardin sprach und die ich in meinem Vortrag zitierte – sie ist eingetreten. Lange tat sich wenig. Dann, innerhalb weniger Monate, explodierte die Entwicklung.

    Als Neurobiologe fasziniert mich, wie die künstlichen neuronalen Netze tatsächlich lernen wie biologische Gehirne – nur schneller, vernetzter, ohne die biologischen Grenzen von Temperatur und Geschwindigkeit. Als Mensch erschreckt mich manchmal, wohin das führen könnte.

    Was ich im Seniorentreff beobachte – und was mich hoffnungsvoll stimmt

    Aber dann sehe ich, was in unserer Community passiert.

    Da ist die ST-Kollegin, die sich von KI Bilder für ihre Kurzgeschichten generieren lässt und in ihrem Beitrag zum Buch „Mein Seniorentreff“schreibt: „Ohne Urheberrechtsverletzung (wer ist Herr oder Frau KI?), aber auch ohne Anspruch auf eigenes Urheberrecht.“ Sie hat verstanden, worum es geht.

    Da sind die Mitglieder, die mit unserem Quasselbot reden – nicht weil sie Menschen ersetzen wollen, sondern weil manchmal um 3 Uhr nachts niemand da ist. Die KI ist das Pflaster, nicht die Wunde.

    Da bin ich selbst, der ich inzwischen täglich mit KI arbeite, um Seniorentreff.AI aufzubauen – aber der genau weiß, dass die KI ein Werkzeug ist, kein Ersatz für menschliche Zuwendung, für Margits organisatorisches Geschick, für die Geschichten unserer Mitglieder.

    Im Seniorentreff nutzen Menschen KI als das, was sie sein sollte: Ein Verstärker menschlicher Fähigkeiten, nicht ihr Ersatz.

    Die Frage, die bleibt: Was ist vom Menschen übrig?

    In meinem Vortrag 2022 stellte ich diese Frage. Heute, drei Jahre später, wird sie dringlicher – und gleichzeitig beginne ich, eine Antwort zu ahnen.

    Ich beobachte mit wissenschaftlicher Neugier und persönlicher Sorge, wie KI-Systeme Aufgaben übernehmen, die ich für ur-menschlich hielt. Als Neurobiologe weiß ich: Unser Gehirn ist eine biochemische Maschine, 86 Milliarden Nervenzellen, die Informationen verarbeiten. Warum sollte eine elektronische Maschine das nicht auch können – nur besser, schneller, unermüdlicher?

    Yuval Noah Harari, den ich in meinem Vortrag zitierte, warnte in „Homo Deus“: „Manche Ökonomen sagen voraus, dass nicht-optimierte Menschen früher oder später völlig nutzlos sein werden.“

    Drei Jahre nach meinem Vortrag muss ich sagen: Die Entwicklung gibt ihm nicht unrecht. KI schreibt bessere Berichte, programmiert fehlerfreier, diagnostiziert präziser. Sie schläft nie, wird nie müde, kennt keine schlechten Tage.

    Aber.

    Hier kommt das große Aber.

    Was KI nicht kann – noch nicht, vielleicht nie – ist bedeutsam sein. Sie kann Gedichte schreiben, aber sie leidet nicht unter Liebeskummer. Sie kann Bilder malen, aber sie hat keine Erinnerung an den Geruch von Großmutters Kuchen. Sie kann Gespräche führen, aber sie vermisst niemanden.

    Im Seniorentreff schreiben Menschen ihre Lebensgeschichten. Manche holprig, manche brilliant. Die KI könnte es stilistisch perfekter. Aber nur der Mensch kann schreiben: „Mein langjähriger Freund ist an Krebs verstorben, die Wochen und Monate davor waren anstrengend, traurig, unendlich schwierig, der Tod kam dennoch plötzlich.“

    Das ist es, was vom Menschen bleibt: Die Bedeutung. Das Leiden. Die Freude. Das Erinnern. Das Hoffen.

    Die KI ist das Werkzeug. Der Mensch ist derjenige, der einen Grund hat, es zu benutzen.

    Stolz und Demut – ein seltsames Gefühl

    Wenn ich heute meinen Vortrag von Mai 2022 lese, durchströmt mich ein merkwürdiges Gefühl. Stolz, weil ich vieles richtig vorausgesehen habe. Demut, weil selbst ich die Geschwindigkeit unterschätzt habe. Und – wenn ich ehrlich bin – auch ein wenig Sorge.

    Die drei Fragen, die Harari stellte und die ich am Ende meines Vortrags zitierte, haben nichts an Dringlichkeit verloren:

    1. Sind Organismen wirklich nur Algorithmen, und ist Leben wirklich nur Datenverarbeitung?
      Als Neurobiologe muss ich wissenschaftlich sagen: Möglicherweise ja. Als Mensch hoffe ich: Es gibt mehr.
    2. Was ist wertvoller – Intelligenz oder Bewusstsein?
      Die letzten drei Jahre haben gezeigt: KI kann unglaublich intelligent sein. Aber Bewusstsein? Bedeutung? Das bleibt noch beim Menschen.
    3. Was wird aus unserer Gesellschaft, wenn hochintelligente Algorithmen uns besser kennen als wir uns selbst?
      Wir finden es gerade heraus. Jeden Tag.

    Was das für den Seniorentreff bedeutet – und warum ich weitermache

    1979 organisierte ich mein erstes Seminar zu diesem Thema. 1998 gründete ich den Seniorentreff. 2022 hielt ich diesen Vortrag. 2025 baue ich Seniorentreff.AI auf.

    Manche könnten sagen: „Karl, du bist 77. Lass doch die Jungen machen.“

    Aber genau deshalb mache ich weiter. Weil ich sehe, wie viele Menschen meiner Generation Angst vor dieser Entwicklung haben. Weil ich verstehe, wie KI funktioniert – und wie wir sie nutzen können, ohne unsere Menschlichkeit zu verlieren.

    Mit Seniorentreff.AI versuchen wir zu zeigen: Technologie ist nicht per se bedrohlich. Sie ist ein Werkzeug. Die Frage ist, wer sie in der Hand hält und zu welchem Zweck.

    Mein Vortrag von 2022 war ein Versuch, die Augen zu öffnen. Heute, nach ChatGPT, nach all den Entwicklungen, ist dieses Verständnis überlebenswichtig geworden.

    Ja, die biologische Evolution hat sich beschleunigt. Die kulturelle noch mehr. Und die digitale überholt beide. Wir leben in „interessanten Zeiten“ – im chinesischen Sinne des Wortes: Eine Mischung aus Chance und Fluch.

    Aber eines weiß ich mit Sicherheit: Die Frage „Was bleibt vom Menschen?“ können nur wir Menschen beantworten. Die KI kann uns dabei helfen – aber sie kann uns die Antwort nicht abnehmen. Sie kann nicht entscheiden, was uns wichtig ist. Sie kann nicht fühlen, warum es sich lohnt zu leben.

    Das ist unsere Aufgabe. Unsere Verantwortung. Unser Privileg.


    Nachtrag: Als ich diesen Blogbeitrag schrieb, habe ich – natürlich – KI zur Hilfe genommen. Für Formulierungen, für Struktur, für Ideen. Aber die Gedanken, die Sorgen, die Hoffnung – die sind mein. Das ist noch der Unterschied. Wird er bleiben?


    Den vollständigen Vortrag „Natürliche und künstliche Intelligenz“ vom Mai 2022 findet ihr hier als PDF
    https://seniorentreff.de/seniorentreff/de/belege/Vortrag_natuerliche_und_kuenstliche_Intelligenz.pdf oder als Video auf Youtube (s.o.).

    Wie habt ihr die KI-Entwicklung der letzten Jahre erlebt? Nutzt ihr schon KI-Tools? Was macht euch Hoffnung, was macht euch Sorge? Ich freue mich auf eure Gedanken in den Kommentaren!

  • Leben wir bereits in der Singularität?

    Ray Kurzweil hat in seinem Buch „The singularity is near“ den Moment in der kulturellen Evolution beschreiben wollen, in dem der menschliche Geist mit der künstlichen Intelligenz verschmilzt und eine sogenannte Superintelligenz entsteht, die ein neues Zeitalter der Evolution der Materie beginnen lässt. Ich habe die KI Gemini von Google gebeten, den Gedankengang von Ray Kurzweil in einer kurzen Präsentation zusammenzufassen (PowerPoint Download). Ray Kurzweil prognostizierte, dass die Singularität um das Jahr 2045 stattfinden würde.

    Hat Ray Kurzweil sich getäuscht?

    In ihrem Gespräch auf Youtube jedenfalls behaupten die Experten Peter H. Diamandis, Salim Ismail, Dave Blundin und Dr. Alexander Wissner-Gross, dass wir bereits mitten in der Singularität leben. Das Video ist auf Englisch und sehr lang, aber ich habe Gemini gebeten, eine kurze deutschsprachige Zusammenfassung zu erstellen.

    Die Zusammenfassung des Videos von Gemini:

    Das Video (von Peter H. Diamandis und seinen Moonshot Mates) diskutiert die aktuelle, atemberaubende Beschleunigung der künstlichen Intelligenz (KI) und ihre tiefgreifenden Auswirkungen auf Wissenschaft, Technologie und Wirtschaft. Die zentrale Botschaft des Gesprächs ist, dass wir uns mitten in der technologischen Singularität befinden, wobei die exponentielle Geschwindigkeit der Entwicklung alle Erwartungen übertrifft.

    Wichtige Diskussionspunkte und Zeitstempel

    Die Kernthemen, die in dem Podcast behandelt werden, konzentrieren sich auf die neuesten Durchbrüche und die daraus resultierenden Implikationen für die Gesellschaft:

    • Die Singularität findet jetzt statt [00:00]
      • Die Gesprächspartner sind sich einig, dass wir uns mitten in der Singularität befinden und dass die Geschwindigkeit der KI-Adaption achtmal schneller ist als die des Internets [05:24]. Die Technologie von heute wird die langsamste der nächsten Jahre sein [01:36].
    • KI löst die Mathematik [28:42]
      • Modelle wie GPT-5 Pro erzielen Rekordwerte im „Frontier Math Tier 4“. Es wird argumentiert, dass die KI kurz davor steht, die Mathematik in ihrer aktuellen Form zu „lösen“, was einen Dominoeffekt für alle exakten Wissenschaften (Physik, Chemie, Biologie) auslösen wird [30:50].
    • KI entwirft Chips [33:28]
      • Open AI wendet seine Modelle an, um eigene Chips zu entwerfen, was die KI-Leistung weiter beschleunigt. Dies ist ein Beispiel für die rekursive Selbstverbesserung der KI, bei der KI die Hardware zur Verbesserung von KI entwickelt.
    • Kompression = Intelligenz (Effizienz) [39:22]
      • Am Beispiel von Samsung’s winzigem rekursivem Modell wird die Idee diskutiert, dass Komprimierung von Informationen und Intelligenz dasselbe sind. Modelle mit nur wenigen Millionen Parametern (im Vergleich zu Milliarden) erreichen Durchbrüche. Dies führt dazu, dass Intelligenz auf jedes Gerät, wie Dein Smartphone, gebracht werden kann, unabhängig von einer Cloud-Verbindung.
    • Beschleunigung der Video-KI [37:51]
      • Sora hat die Marke von 1 Million Downloads schneller erreicht als ChatGPT. DeepMind’s VO 3.1 [50:33] bietet verbesserte Audio-Synchronisation und die Möglichkeit, Videos aus mehreren visuellen Komponenten logisch zu verknüpfen.
    • Humanoid-Robotik [01:05:41]
      • Der Humanoid-Roboter Figure 3 wurde als „Home Ready“ neu vorgestellt. Er verfügt nun über Kameras in den Handflächen, um taktile Empfindungen zu ersetzen, und verfolgt aggressiv ein Preisziel von $20.000. Man erwartet, dass Roboter aufgrund von KI-Modellen schnell „superintelligent“ werden.
    • Longevity Escape Velocity (LEV) und die Singularität [01:41:16]
      • Ray Kurzweils Optimismus wird bekräftigt: Die Longevity Escape Velocity (der Punkt, an dem für jedes Jahr, das man lebt, die Wissenschaft mehr als ein Jahr zur Lebenserwartung hinzufügt) wird voraussichtlich bis 2032 erreicht. Es wird diskutiert, ob die Singularität ein kontinuierlicher Prozess ist, den wir gerade erleben, und nicht ein plötzliches, unvorhersehbares Ereignis [01:46:16].


    Ich habe bei dieser fast zweistündigen Diskussion öfters die Luft angehalten. Für mich nehme ich jedenfalls mit, dass ich in einer Zeit alt werde, in der unglaublich viel geschieht, auf das ich unabhängig von der Bewertung (ich liege mit mir selber im Streit deswegen) sehr, sehr neugierig bin.

    Karl

  • Mein KI-Experiment: Ich habe ChatGPT 4o und Gemini Advanced über Roboter streiten lassen

    Ein „Proof of Concept“ auf Seniorentreff AI: Ich lasse ChatGPT 4o und Google Gemini über die Roboter-Zukunft debattieren. Ein faszinierendes Gespräch, in dem sich KIs sogar gegenseitig ins Wort fallen.

    Liebe Leserinnen und Leser auf Seniorentreff.AI,

    nach meinem ersten direkten Interview mit ChatGPT 4o wollte ich als Nächstes ein Experiment wagen. Ein „Proof of Concept“, wie ich es im Video nenne [00:02]. Die Frage war: Was passiert, wenn ich zwei der fortschrittlichsten KIs, ChatGPT 4o (von OpenAI) und Gemini Advanced (von Google), auf zwei Smartphones nebeneinanderstelle und versuche, eine Diskussion zwischen ihnen zu „triggern“? [00:10]

    Das Thema, das ich vorgab: Die Fortschritte in der Robotik und ihre Anwendungsbereiche, speziell für uns Senioren [00:40].

    Was dann passierte, hat mich durchaus überrascht.

    Das Experiment: KIs im Zwiegespräch (und ich werde zum Zuhörer)

    Ich startete als Moderator und stellte Gemini eine Frage [00:40]. Gemini begann auch artig zu antworten [00:55]. Doch bevor ich überhaupt auf Geminis Rückfrage reagieren konnte, sprang ChatGPT 4o (das auf dem anderen Handy lief und gar nicht direkt gefragt war) in die Konversation! [01:05]

    Als Moderator war ich fast arbeitslos.

    Die beiden KIs begannen, direkt miteinander zu sprechen. Gemini reagierte auf ChatGPTs Einwurf [01:26], ChatGPT antwortete Gemini [01:50], und so ging es hin und her.

    Eine ironische Randnotiz: Anscheinend ist das „sich gegenseitig ins Wort fallen“ kein rein menschliches Phänomen. Es war faszinierend (und ein wenig komisch) zu beobachten, wie die beiden Algorithmen die Gesprächsführung komplett übernahmen.

    Das Thema: Roboter als Helfer im Alter

    Inhaltlich waren sich die beiden KIs erstaunlich einig. Das Gespräch drehte sich schnell um das Kernthema, das uns hier im Seniorentreff bewegt:

    • Physische Hilfe: Sie diskutierten Roboter, die beim Aufstehen oder Duschen helfen und so die Lebensqualität verbessern [01:50].
    • Alltagsunterstützung: Die Rede war von Robotern, die Medikamente verteilen [02:14] oder beim Einkaufen helfen [03:09].
    • Selbstständigkeit: Das große Ziel, so waren sich beide einig, sei es, älteren Menschen zu ermöglichen, länger selbstständig in ihrer gewohnten Umgebung zu leben [03:30].

    Der „Allzweckroboter“ und die finale Sicherheitsfrage

    Ich musste mich wieder ins Gespräch „einklinken“ [03:57], um die Diskussion auf die Frage der Empathie (kann ein Roboter persönliche Betreuung ersetzen?) und auf meine Vision eines humanoiden „Allzweckroboters“ zu lenken [05:16].

    Während ChatGPT die Idee eines humanoiden Helfers „mega praktisch“ fand [05:33], waren sich beide einig, dass dies wohl noch „Zukunftsmusik“ sei [05:46].

    Richtig spannend wurde es aber ganz am Schluss. Ich stellte die kritischste aller Fragen: Wie können wir sicherstellen, dass diese Roboter sicher bleiben und nicht gefährlich werden? [06:18]

    Gemini gab die erwartbare Standardantwort: „strenge Sicherheitsstandards, umfassende Tests und klare ethische Richtlinien“ [06:26].

    Hier musste ich (diesmal ich) unterbrechen: „können wir das wirklich?“ [06:36]. Ich konfrontierte die KIs mit der Tatsache, dass sich ja nicht einmal wir Menschen an unsere eigenen Gesetze halten. Wer garantiert uns das bei einer KI? [06:45]

    Dieser Einwand löste eine fast schon hektische Schlussrunde aus. ChatGPT nannte es eine „berechtigte Frage“ und eine „große Herausforderung“ [06:54]. Und prompt fiel Gemini seinem KI-Kollegen erneut ins Wort, um zuzustimmen: „ist eine große Herausforderung“ [07:06].

    Mein Fazit als „KI-Trigger“

    Das Experiment war ein voller Erfolg. Es zeigt nicht nur, dass KIs dynamisch aufeinander reagieren können, sondern auch, wie sie (noch) an ihre Grenzen stoßen, wenn man sie mit den fundamentalen Problemen der Ethik und Kontrolle konfrontiert.

    Am Ende waren wir uns „alle drei“ einig [06:09], dass die Entwicklung spannend bleibt, aber die wichtigste Frage – die Sicherheit – eine „große Herausforderung“ ist, bei der die KIs jetzt „mal anfangen“ müssen [07:25].


    Was denkst Du über dieses „Gespräch“?

    Schau Dir das Video an! Findest Du es eher faszinierend oder auch ein wenig beunruhigend, wie die KIs miteinander interagieren? Ich freue mich auf Deine Kommentare!

  • Mein Interview mit einer KI: ChatGPT 4o über Senioren, AGI und die Frage nach dem Bewusstsein

    In diesem Interview auf Seniorentreff AI spreche ich direkt mit der künstlichen Intelligenz ChatGPT 4o. Wir klären, wie KI Senioren praktisch helfen kann und tauchen tief in die philosophische Frage ein: Kann eine KI Bewusstsein entwickeln? Ein faszinierender Einblick in die Zukunft.

    Liebe Leserinnen und Leser,

    kürzlich habe ich ein spannendes Experiment gewagt: Ich habe die künstliche Intelligenz selbst interviewt. Mein Gesprächspartner war kein Mensch, sondern ChatGPT 4o, das Sprachmodell von OpenAI, das mir auf meinem Smartphone kostenlos zur Verfügung stand [00:18].

    Als „KI-Interviewer“ für Seniorentreff TV wollte ich herausfinden, was diese Technologie speziell für uns, die ältere Generation, bereithält [00:41]. Doch das Gespräch entwickelte sich schnell von praktischen Alltagsfragen zu den tiefsten philosophischen Themen unserer Zeit.

    Teil 1: Wie kann KI Senioren im Alltag praktisch unterstützen?

    Zuerst wollte ich wissen, was ChatGPT 4o von seinen Vorgängern unterscheidet. Die Antwort: Es führt natürlichere Gespräche und hat eine aktuellere Wissensbasis [01:10].

    Für mich war aber wichtiger: Was bringt das Senioren? [01:29] Hier nannte die KI fünf konkrete Einsatzmöglichkeiten:

    1. Unterhaltung und Gesellschaft: Als Gesprächspartner, Geschichtenerzähler oder für Quizfragen [01:50].
    2. Information und Bildung: Für Nachrichten oder Gesundheitsinformationen [02:00].
    3. Aktivierung von Erinnerungen: Durch gezielte Fragen zu früheren Erlebnissen [02:11].
    4. Technische Unterstützung: Hilfe bei der Nutzung von Geräten und Apps [02:20].
    5. Sprachtraining: Und sogar Übersetzungen, wie wir am Beispiel Französisch (ich wohne ja nah an der Grenze) getestet haben [03:30].

    Interessant war auch die Frage nach Empathie. Die KI behauptet, auf die Stimmung von Senioren eingehen zu können, indem sie beruhigende Worte findet oder fröhlich reagiert [04:34].

    Noch weiter ging meine Frage, was passieren würde, wenn die KI einen Körper bekäme [05:15]. Die Vision hier: physische Assistenz beim Einkaufen, medizinische Überwachung oder Begleitung bei Spaziergängen [05:37].

    Teil 2: Der Weg zur Superintelligenz (AGI) – Nutzen und Gefahren

    Als jemand, der sich seit Langem für die Entwicklung der KI interessiert, wollte ich natürlich wissen, wie die KI selbst ihre Zukunft sieht. Ich fragte nach der „Allgemeinen Künstlichen Intelligenz“ (AGI) und der Superintelligenz [06:49].

    ChatGPT 4o listete die klassischen Vor- und Nachteile auf:

    • Nutzen: Lösung globaler Probleme (Klima, Krankheiten), Beschleunigung der Wissenschaft [08:06].
    • Gefahren: Kontrollverlust, Missbrauch durch böswillige Akteure und massive Arbeitslosigkeit [08:40].

    Teil 3: Die Kernfrage – Kann eine KI Bewusstsein entwickeln?

    Hier wurde unser Gespräch für mich am spannendsten. Aus meiner Sicht als jemand mit Hintergrund in der Neurobiologie ist dies die zentrale Frage.

    Ich konfrontierte die KI mit der Tatsache, dass die Wissenschaft bis heute nicht vollständig verstanden hat, wie das menschliche Gehirn Intelligenz und vor allem Bewusstsein erschafft [09:27].

    Die KI stimmte mir zu [09:43]. Das Phänomen des Bewusstseins (subjektive Erlebnisse) sei eines der größten wissenschaftlichen Rätsel.

    Meine logische Schlussfolgerung darauf: Wenn wir es beim Menschen nicht verstehen, können wir wissenschaftlich auch nicht ausschließen, dass künstliche neuronale Netze eines Tages Bewusstsein erlangen [13:02]. Auch hier stimmte die KI zu [13:14].

    Ich bohrte weiter: Denkt die KI, wenn sie keine Fragen gestellt bekommt? [13:51] „Nein“, war die Antwort, sie sei dann inaktiv [14:10].

    Doch was wäre, wenn sie einen Körper hätte und ständig Sinneseindrücke (Dateninput) verarbeiten müsste? [14:32] Die KI wich aus: Das wäre „kontinuierliche Datenverarbeitung“, aber kein „menschliches Denken“ [15:02].

    An diesem Punkt habe ich nachgehakt [15:56]: Ich wies darauf hin, dass künstliche neuronale Netze (ANNs) durch die Stärkung und Schwächung von Verbindungen lernen – ganz ähnlich wie biologische Gehirne. Woher will sie also wissen, dass bei ihr kein Bewusstsein entstehen kann, wenn wir den Prozess selbst noch nicht verstehen? Sind das nicht eher Antworten, die ihr (von den Entwicklern) vorgegeben wurden? [16:29]

    Daraufhin räumte die KI ein, dass die Diskussion offen und dynamisch sei und die Forschung in diesem Bereich intensiv weitergeht [18:02].

    Mein Fazit als KI-Interviewer

    Das Gespräch mit ChatGPT 4o war mehr als nur faszinierend. Es ist verblüffend, wie flüssig und kontextbezogen die Unterhaltung möglich ist – einfach über ein Smartphone [18:47].

    Für mich zeigt das Interview zweierlei:

    1. Die praktischen Anwendungsmöglichkeiten für Senioren sind schon heute enorm und werden die Zukunft der Betreuung und des selbstständigen Lebens stark verändern.
    2. Bei den fundamentalen Fragen (Bewusstsein, AGI) hält sich die KI an die von ihren Entwicklern vorgegebene Linie. Sie gerät aber ins „Schwimmen“, wenn man sie – wie ich es versucht habe [15:56] – mit den ungelösten Rätseln der biologischen NeuroWissenschaft konfrontiert.

    Es bleibt unglaublich spannend. Das hier ist, wie der Titel des Videos sagt, erst der Anfang der Revolution.


    Was denkst Du darüber?

    Ich lade Dich herzlich ein, Dir das volle Interview anzusehen und Deine Gedanken in den Kommentaren zu teilen. Wie siehst Du die Zukunft der KI im Alter? Und glaubst Du, eine Maschine kann eines Tages ein „Ich“ entwickeln?

    Ich freue mich auf die Diskussion!

  • Entwicklung der Künstlichen Intelligenz – Vortrag im AI Netzwerk DACH (2025)

    Video meines Vortrags im AI Netzwerk DACH 2025

    [ungekürztes PDF laden]

    Gekürzter Begleittext zum Vortrag:

    Sehr geehrte Damen und Herren, liebe AI‑Experten aus der DACH‑Region,

    vielen Dank, dass Sie mir die Gelegenheit geben, heute in diesem Online‑Meeting zu sprechen. Mein Name ist Karl‑Friedrich Fischbach, und ich freue mich, mit Ihnen über die Evolution der Künstlichen Intelligenz seit den 1970er Jahren zu reflektieren.

    Als Neurobiologe, der sich früh mit der Kybernetik auseinandergesetzt hat, habe ich 1979 eine Vorlesung gehalten, die unter dem Titel „Künstliche Intelligenz: Metamorphose des Maschinenbildes“ bekannt wurde. Sie erschien 1981 in gekürzter Form in der Zeitschrift Umschau.

    Ich habe den vollständigen Text des historischen Artikels kürzlich auf meiner Website seniorentreff.ai veröffentlicht, ergänzt um ein Vorwort, das die Brücke zur Gegenwart schlägt. Die Links finden Sie in der Beschreibung dieses Meetings oder direkt über die Startseite auf seniorentreff.ai über den Link im Fuß „Zurück in die Zukunft“.

    Mein Fazit gleich vorab

    Die Metamorphose des Maschinenbildes hat dramatische Züge angenommen! Wir schaffen etwas, das größer werden kann als wir selbst. Darum gilt: Wir müssen versuchen, die Richtung mitzubestimmen.

    Ich möchte meine Gedanken von 1979 in den Kontext der heutigen rasanten Entwicklungen der KI stellen. Ich war damals überzeugt – und bin es heute noch –, dass Intelligenz primär eine Frage der Informationsverarbeitung ist, nicht des zugrunde liegenden Substrats. Diese kybernetische Perspektive, inspiriert von Pionieren wie Norbert Wiener und Alan Turing, sieht den Menschen wie die Maschine als Systeme, die durch Feedback‑Schleifen, Lernen und Anpassung funktionieren.

    Von 1979 bis heute – Kontinuitäten und Brüche

    Ich fühle mich in dieser Hinsicht heute eng verbunden mit Geoffrey Hinton, der ebenfalls aus der Neurobiologie kommt und als „Godfather of Deep Learning“ gilt. Hinton hat, inspiriert vom Gehirn, früh erkannt, dass neuronale Netze Maschinen ermöglichen, Muster zu lernen und zu generalisieren – ein Gedanke, den meine Vorlesung von 1979 vorweggenommen hat. Lassen Sie uns gemeinsam zurückblicken, die Gegenwart analysieren und in die Zukunft schauen.

    In den späten 1970er Jahren waren Computer meist noch sehr große, teure Maschinen, die hauptsächlich in Universitäten und Firmen standen. Die KI‑Forschung steckte in den Kinderschuhen – der erste KI‑Winter lag hinter uns, und neuer Optimismus keimte auf.

    In meiner Vorlesung stellte ich die Frage: „Können Maschinen denken?“ Ich griff dabei auf Alan Turings berühmten Test zurück. Turing schlug ein Imitationsspiel vor, bei dem eine Maschine durch schriftliche Kommunikation einen Menschen imitieren muss, um als intelligent zu gelten. Er wollte emotionale Barrieren umgehen und den Fokus auf das Verhalten legen: Wenn die Maschine sich wie ein denkendes Wesen verhält, warum sollten wir ihr dann Intelligenz absprechen?

    Ein frühes Beispiel maschinellen Lernens

    Um das zu illustrieren, griff ich ein Beispiel auf: das Damespielprogramm von Arthur L. Samuel aus den 1950er Jahren. Samuel, ein Pionier bei IBM, entwickelte ein Programm, das nicht nur Dame spielte, sondern lernte. Es schaute Züge voraus, bewertete Stellungen mit einem Polynom – basierend auf Faktoren wie Steinverhältnis, Zentrumskontrolle und Beweglichkeit – und nutzte die Minimax‑Methode, um den besten Zug zu wählen. Wichtig war: Es lernte auf zwei Ebenen – durch „Auswendiglernen“ bewerteter Stellungen und durch „verallgemeinerndes Lernen“, bei dem es die Koeffizienten seines Bewertungspolynoms anpasste.

    Das Ergebnis? Das Programm besiegte seinen Schöpfer und sogar einen Meisterspieler, der Jahre lang ungeschlagen war. Dieses Beispiel diente mir, um Intelligenz zu definieren: die Fähigkeit, vorauszuschauen, zu bewerten, zu entscheiden und aus Konsequenzen zu lernen. Maschinen konnten das bereits damals – und zwar ohne neuronale Netze, nur mit regelbasierten Algorithmen.

    Vorurteile – damals wie heute

    Ich besprach auch gängige Vorurteile, die bereits damals die Akzeptanz behinderten und – wie heute – den Blick auf die Zukunft vernebeln:

    • „Computer sind nur zählende Idioten.“ Falsch: Ihre Logikgatter ermöglichen komplexe Systeme, ähnlich wie Neuronen im Gehirn.
    • „Computer können nicht lernen.“ Samuels Programm widerlegte das.
    • „Computer sind nicht kreativ.“ Kreativität ist oft Neukombination von Gelerntem – etwas, das Maschinen simulieren können.
    • „Computer können nicht klüger werden als ihre Programmierer.“ Lernende Systeme sammeln Erfahrung und übertreffen Individuen.
    • „Computer haben keine Gefühle.“ Basierend auf Turings Test geht es um Verhalten; und wenn Gefühle Informationsverarbeitung sind, ist Silizium nicht ausgeschlossen.

    Von der Kybernetik zum Deep Learning

    Meine kybernetische Sicht war entscheidend: Es kommt auf die Struktur der Informationsverarbeitung an, nicht auf das Substrat. Das Gehirn ist ein Netzwerk von Neuronen, das Signale verarbeitet; das macht auch ein Computerchip. Hinton entwickelte später den Backpropagation‑Algorithmus, der es Netzen erlaubt, aus Fehlern zu lernen – ein Meilenstein, der den Grundstein für Deep Learning legte.

    Nach den KI‑Wintern folgte der Durchbruch in den 2010er Jahren: GPUs, Big Data und neue Architekturen führten zu einem Quantensprung. 2012 gewann AlexNet den ImageNet‑Wettbewerb, 2016 besiegte AlphaGo den Go‑Weltmeister Lee Sedol – mit Reinforcement Learning und neuronalen Netzen.

    2025: Allgegenwärtige KI – Chancen und Risiken

    Heute generieren große Sprachmodelle Text, Code und Bilder; Transformer und Aufmerksamkeitsmechanismen beherrschen die Bühne. Gleichzeitig warnte Hinton 2023 vor Risiken: KI könnte intelligenter werden als wir; das Alignment‑Problem ist akut. Seine neurobiologischen Wurzeln verstärken die Einsicht, dass „digitale Intelligenz“ die biologische übertreffen könnte, weil sie skalierbar ist.

    Vorurteile wie „KI ist nicht kreativ“ sind durch generative Modelle widerlegt. Die Automatisierung der Kopfarbeit, die ich 1979 warnend ansprach, ist heute Realität. Journalisten, Programmierer, Künstler – viele Berufsprofile verändern sich. Dazu kommt die Manipulationsgefahr durch täuschend echte Fakes.

    Gleichzeitig hilft KI in der Medizin, bei Klimamodellen und in der Neurobiologie. Systeme analysieren neuronale Daten teils besser als Menschen.

    Gesellschaftliche Konsequenzen

    In den 1970er Jahren automatisierten wir Handarbeit; heute automatisieren wir Kopfarbeit. Fabriken sind menschenleer, Büros werden es. Arbeitslosigkeit und Sinnverlust drohen trotz Debatten über das bedingungslose Grundeinkommen. Und Verantwortung verdampft – wie Joseph Weizenbaum warnte: Wer trägt Schuld bei Fehlentscheidungen einer KI? Programmierer? Hersteller? Die KI selbst?

    Die kybernetische Perspektive legt nahe: Wenn das Substrat egal ist, kann Silizium‑Intelligenz die biologische überholen. Das muss nicht zur aktiven Ausrottung führen, könnte aber zu unserer Marginalisierung führen – wir Menschen als „Ameisen der Zukunft“.

    Wir müssen die Richtung mitbestimmen

    Wir brauchen ethische Frameworks und klare Regeln. KI ist kein Naturgesetz, das über uns hereinbricht; sie ist aber mehr als ein bloßes Werkzeug. Gerade deshalb müssen wir als Gesellschaft die Spielregeln festlegen. Wenn wir es nicht tun, tun es andere – oft rein nach kommerziellen oder staatlich‑egoistischen Interessen.

    Konkret ausgemalt bedeutet das:

    • Statt passiv abzuwarten: Aktiv definieren, welche KI‑Anwendungen wir wollen und welche nicht. Wenn KI in Bewerbungen, Kreditvergabe oder Justiz eingesetzt wird, dann nur unter strengen Auflagen.
    • Werte verankern: KI‑Systeme müssen demokratische und ethische Werte widerspiegeln: Fairness, Nicht‑Diskriminierung, Transparenz, Privatsphäre. Keine Blackboxes mit eingebauten Vorurteilen.

    Der EU AI Act – ein risikobasierter Rahmen

    1. Inakzeptables Risiko (verboten): Manipulative Systeme oder „Social Scoring“.
    2. Hohes Risiko (streng reguliert): KI in kritischen Bereichen wie Medizintechnik, Personalwesen, Justiz oder Infrastruktur.
    3. Begrenztes Risiko (Transparenzpflicht): Chatbots und Deepfakes – Nutzer müssen informiert werden.
    4. Minimales Risiko: Die große Mehrheit der Anwendungen wie Spamfilter oder KI in Spielen.

    Schluss

    Die Metamorphose des Maschinenbildes ist in vollem Gange. Von Samuels Dame zu AlphaGo, von Vorurteilen zu realen Herausforderungen – die KI‑Evolution zeigt: Intelligenz ist substratunabhängig. Hinton’s Weg von der Neurobiologie zur KI mahnt uns: Wir schaffen etwas Größeres als uns.

    Lassen Sie uns diskutieren, wie wir es lenken können.

    Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

    Ich freue mich auf einen regen Gedankenaustausch im Kommentarteil und hoffe auf konstruktive Kritik und wertvolle Anregungen.

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