Wer profitiert von künstlicher Intelligenz? Diese grundlegende Frage, die während des KI-Aufschwungs der letzten Jahre besonders wichtig war, stand am Mittwoch im Mittelpunkt einer Konferenz am MIT, als Redner und Zuschauer sich mit den vielen Dimensionen der Auswirkungen von KI auseinandersetzten.
In einem der Hauptvorträge der Konferenz forderte die Journalistin Karen Hao ’15 eine veränderte Richtung der KI-Entwicklung, einschließlich einer Abkehr von der massiven Ausweitung der Datennutzung, Rechenzentren und Modelle, die zur Entwicklung von Werkzeugen unter der Rubrik „künstliche allgemeine Intelligenz“ verwendet werden.
„Diese Größenordnung ist unnötig“, sagte Hao, der in den KI-Diskussionen zu einer prominenten Stimme geworden ist. „Man braucht nicht dieses Ausmaß an KI und Rechenleistung, um die Vorteile zu nutzen.“ Tatsächlich fügte sie hinzu: „Wenn wir wirklich wollen, dass KI allgemein von Nutzen ist, müssen wir dringend von diesem Ansatz abrücken.“
Hao ist ein ehemaliger Mitarbeiter von Das Wall Street Journal Und MIT Technology Reviewund Autor des 2025 erschienenen Buches „Empire of AI“. Sie hat ausführlich über das Wachstum der KI-Branche berichtet.
In ihren Ausführungen skizzierte Hao die erstaunliche Größe der Datensätze, die derzeit von den größten KI-Unternehmen zur Entwicklung großer Sprachmodelle verwendet werden. Sie betonte auch einige der Kompromisse bei diesem Scale-up, etwa den enormen Energieverbrauch und die Emissionen von Hyper-Scale-Rechenzentren, die auch große Mengen Wasser verbrauchen. Basierend auf ihrer eigenen Berichterstattung wies Hao auch auf den menschlichen Tribut hin, der durch die Eingabearbeit entsteht, die die Mitarbeiter der globalen Gig-Economy leisten, indem sie Daten manuell für die Hyperscale-Modelle eingeben.
Im Gegensatz dazu, so Hao, könnte es einen alternativen Weg für KI am Beispiel von AlphaFold geben, dem mit dem Nobelpreis ausgezeichneten Tool zur Identifizierung von Proteinstrukturen. Dies stellt das Konzept des „kleinen, aufgabenspezifischen KI-Modells dar, das ein gut abgegrenztes Problem angeht, das sich für die Rechenstärken der KI eignet“, sagte Hao.
Sie fügte hinzu: „Es basiert auf hoch kuratierten Datensätzen, die nur mit dem vorliegenden Problem zu tun haben: Proteinfaltung und Aminosäuresequenzen. … Es besteht keine Notwendigkeit für schnelles Supercomputing, weil die Datensätze klein sind, das Modell klein ist und es dennoch enorme Vorteile erschließt.“
In einer zweiten Grundsatzrede unterstrich die Wissenschaftlerin Paola Ricaurte die Wünschbarkeit zweckorientierter KI-Ansätze und skizzierte eine Reihe konzeptioneller Schlüssel zur Bewertung des Nutzens von KI.
„Es macht keinen Sinn, Technologien zu haben, die nicht auf die Gemeinschaften reagieren, die sie nutzen werden“, sagte Ricaurte.
Sie ist Professorin am Tecnologico de Monterrey in Mexiko und Fakultätsmitarbeiterin am Berkman Klein Center for Internet and Society der Harvard University. Ricaurte war außerdem Mitglied von Expertengremien wie der Global Partnership for AI, den AI Ethics Experts Without Borders der UNESCO und dem Women for Ethical AI-Projekt.
Gastgeber der Veranstaltung war das MIT Program in Women’s and Gender Studies. Manduhai Buyandelger, der Programmdirektor und Professor für Anthropologie, hielt einleitende Bemerkungen.
Die Veranstaltung mit dem Titel „Gender, Empire, and AI: Symposium and Design Workshop“ fand im Konferenzraum des MIT Schwartzman College of Computing statt, an den Keynote-Vorträgen nahmen über 300 Personen teil. Außerdem gab es einen Teil der Veranstaltung, der Diskussionsgruppen gewidmet war, und eine Nachmittagssitzung zum Thema Design in einem halben Dutzend verschiedener Themenbereiche.
In ihrem Vortrag kritisierte Hao den oft vagen Charakter des KI-Diskurses und wies darauf hin, dass dieser eine nachdenklichere Diskussion über die Richtung der Branche erschwere.
„Ein Teil der Herausforderung bei der Diskussion über KI ist der völlige Mangel an Spezifität im Begriff ‚künstliche Intelligenz‘“, sagte Hao. „Es ist wie das Wort ‚Transport‘. Sie könnten sich auf alles beziehen, vom Fahrrad bis zur Rakete.“ Daher sagte sie: „Wenn wir über den Zugang zu seinen Vorteilen sprechen, müssen wir tatsächlich sehr konkret sein. Über welche KI-Technologien sprechen wir und von welchen wollen wir mehr?“
Ihrer Ansicht nach sind die kleineren Werkzeuge – analog dazu eher dem Fahrrad ähnlich – im Alltag nützlicher. Als weiteres Beispiel nannte Hao das Projekt Climate Change AI, das sich auf Tools konzentriert, die dabei helfen können, die Energieeffizienz von Gebäuden zu verbessern, Emissionen zu verfolgen, Lieferketten zu optimieren, extreme Wetterereignisse vorherzusagen und vieles mehr.
„Das ist die Vision von KI, auf die wir hinarbeiten sollten“, sagte Hao.
Abschließend ermutigte Hao die Zuschauer, sich aktiv an Diskursen und Projekten zum Thema KI zu beteiligen, und sagte, die Entwicklung der Technologie sei noch nicht festgelegt und öffentliche Interventionen seien wichtig.
Unter Berufung auf die Autorin Rebecca Solnit schlug Hao dem Publikum vor, dass „Hoffnung sich in der Prämisse verortet, dass wir nicht wissen, was passieren wird, und dass in der Weite der Ungewissheit Raum zum Handeln ist.“ Sie bemerkte außerdem: „Jeder Einzelne von Ihnen kann die Technologieentwicklung aktiv mitgestalten.“
Ricaurte ermutigte die Teilnehmer ebenfalls dazu, sich proaktiv an KI-Angelegenheiten zu beteiligen, und wies darauf hin, dass Technologien am besten funktionieren, wenn die dringenden alltäglichen Bedürfnisse aller Bürger berücksichtigt werden.
„Wir haben die Verantwortung, Hoffnung möglich zu machen“, sagte Ricaurte.
