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Mit Künstlicher Intelligenz zu Innovationen – aber wie?

Wenn es um Innovationen geht, denken viele an bahnbrechende Erfindungen (Inventionen), die dann im Markt umgesetzt, und dadurch zu Innovationen werden.. Da solche Innovationen oft grundlegende Marktstrukturen verändern, werden diese Innovationen mit dem Begriff „disruptiv“ charakterisiert. Siehe dazu auch Disruptive Innovation in der Kritik.

Betrachten wir uns allerdings die Mehrzahl von Innovationen etwas genauer, so entstehen diese hauptsächlich aus der Neukombination von bestehenden Konzepten. Dazu habe ich auch eine entsprechende Quelle gefunden, die das noch einmal unterstreicht.

„New ideas do not come from the ether; they are based on existing concepts. Innovation scholars have long pointed to the importance of recombination of existing ideas. Breakthrough often happen, when people connect distant, seemingly unrelated ideas“ (Mollick 2024).

Bei Innovationsprozessen wurden schon in der Vergangenheit immer mehr digitale Tools eingesetzt. Heute allerdings haben wir mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) ganz andere Möglichkeiten, Neukombinationen zu entdecken und diese zu Innovationen werden zu lassen.

Dabei kommt es natürlich darauf an, welche Modelle (Large Language Models, Small Language Models, Closed Sourced Models, Open Weighted Models, Open Source Models) genutzt werden.

Wir favorisieren nicht die GenAI Modelle der bekannten Tech-Unternehmen, sondern offene, transparente und für alle frei zugängige Modelle, um daraus dann Innovationen für Menschen zu generieren.

Wir setzen diese Gedanken auf unseren Servern mit Hilfe geeigneter Open Source Tools und Open Source Modellen um:

LocalAI: Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI

Ollama und Langflow: Ollama: AI Agenten mit verschiedenen Open Source Modellen entwickeln

Dabei bleiben alle Daten auf unseren Servern – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Den Gedanken, dass Künstliche Intelligenz (Cognitive Computing) Innovationen (hier: Open Innovation) unterstützen kann, habe ich schon 2015 auf der Weltkonferenz in Montreal (Kanada) in einer Special Keynote vorgestellt.

Siehe dazu Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

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Emotionale Intelligenz und Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz

Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, kommt auch immer öfter der Hinweis auf, dass Emotionale Intelligenz immer wichtiger wird. In dem Blogbeitrag AI City und Emotionale Intelligenz wird beispielsweise auf den Zusammenhang mit AI Citys verwiesen:

“For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. (…) the emotions of citizen communities …“

Hier wird also vorgeschlagen, neben dem Intelligenz-Quotienten (IQ) noch einen Emotionalen Quotienten (EQ) bei der Betrachtung zu berücksichtigen.

Doch was verstehen wir unter „Emotionale Intelligenz“?

Ich beziehe mich hier auf eine Beschreibung von Salovay und Mayer, und bewusst nicht auf den populären Ansatz von Goleman:

“Emotional intelligence is a type of social intelligence that involves the ability to monitor one’s own and others’ emotions to discriminate among them, and to use the information to guide one’s thinking and actions (Salovey & Mayer 1990)”, cited in Mayer/Salovay 1993, p. 433).

Die Autoren sehen also Emotionale Intelligenz als Teil einer Sozialen Intelligenz. Spannend ist weiterhin, dass Mayer und Salovay ganz bewusst einen Bezug zur Multiplen Intelligenzen Theorie von Howard Gardner herstellen. Siehe Emotionale Intelligenz: Ursprung und der Bezug zu Multiplen Intelligenzen.

Betrachten wir nun Menschen und AI Agenten im Zusammenspiel, so muss geklärt werden, woran AI Agenten (bisher) bei Entscheidungen scheitern. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

“AI agents don’t fail because they’re weak at logic or memory. They fail because they’re missing the “L3” regions — the emotional, contextual, and motivational layers that guide human decisions every second” (Bornet 2025 via LinkedIn).

Auch Daniel Goleman, der den Begriff „Emotionale Intelligenz“ populär gemacht hat, beschreibt den Zusammenhang von Emotionaler Intelligenz und Künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz, und weist auf die erforderliche Anpassungsfähigkeit (Adaptability) hin:

„Adaptability: This may be the key Ei competence in becoming part of an AI workplace. Along with emotional balance, our adaptability lets us adjust to any massive transformation. The AI future will be different from the present in ways we can’t know in advance“ (EI in the Age of AI, Goleman via LinkedIn, 30.10.2025).

Was mir allerdings an der Formulierung nicht gefällt ist der Begriff „Ei competence“, denn Intelligenz und Kompetenz sind durchaus unterschiedlich. Siehe dazu Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.

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Anmerkungen zu Closed-minded und Open-minded

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

In der aktuellen gesellschaftlichen Gesamtsituation habe ich manchmal den Eindruck, dass sich eine gewisse Engstirnigkeit in den Diskussionen verfestigt. Möglicherweise hat so ein Closed-minded auch etwas mit der Altersstruktur in Deutschland zu tun. Es ist ein geflügelter Spruch, dass Menschen wohl im Alter engstirniger werden.

Wenn jeder Einzelne, jede gesellschaftliche Gruppe (Landwirte, Mitarbeiter bei der Bahn oder im Gesundheitswesen usw.) nur auf sich schaut, kann es nur zu „Verteilungskämpfen“ kommen, die zu Lasten derer geht, die keine Lobby haben.

Nutzen wir lieber diese ganze Energie für ein soziales Miteinander, bei dem die staatlichen Regeln und Gesetze natürlich eingehalten werden müssen. Dazu gehört auch eine gewisse Offenheit gegenüber anderen Ideen, Meinungen und Ansichten, obwohl man nicht immer mit diesen übereinstimmt. So ein Open-minded kann wie folgt charakterisiert werden:

„As a first pass at a definition, we might say that open mindedness, in its most general sense, is characterized by epistemic humility and adherence to a general ideal of intellectual honesty (…) Having an open mind involves, among other things, a specific way of being noncommittal with respect to the truth of a theoretical claim or proposition“ (T. Metzinger & J. M. Windt (Eds). Open MIND: 0(I). Frankfurt am Main: MIND Group. doi: 10.15502/9783958571037).

Es geht also um eine „epistemische (erkenntnisbezogene) Bescheidenheit und das Festhalten an einem allgemeinen Ideal intellektueller Ehrlichkeit“ was wiederum bedeutet, „sich in Bezug auf die Wahrheit einer theoretischen Behauptung oder eines Vorschlags unverbindlich zu verhalten“. Siehe dazu auch

Wie hängen Pessimismus und Fixed Mindset zusammen?

Wesentliche Eigenschaften eines Growth Mindset

Anmerkungen zu Growth Mindset, Intelligenz und Kompetenz

Mindset: Ein oft verwendeter Begriff etwas genauer betrachtet

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KI und Arbeitsmarkt: Interessante Erkenntnisse aus einer aktuellen, belastbaren wissenschaftlichen Studie

Wenn es darum geht, die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf den Arbeitsmarkt zu prognostizieren, kommt es – wie immer – darauf an, wen man fragt.

Die eher technikorientierten Unternehmen verkaufen die angestrebte AGI (Artificial General Intelligence) als das non plus ultra der Intelligenzentwicklung. Dabei prognostizieren diese Unternehmen, dass AGI den menschlichen Fähigkeiten (Intelligenzen) überlegen sein wird. Daraus folgt zwingend, dass KI wohl alle arbeitsbezogenen Tätigkeiten in der nahen Zukunft übernehmen kann. Diese Argumentation erinnert mich an so viele Versprechen der Technik-Unternehmen; beispielsweise an die Unsinkbarkeit der Titanic oder die „100%-ige“ Sicherheit von Kernkraftwerken, oder an die Verheißungen der Internetpioniere. Technologie muss wohl in dieser Form verkauft werden (Storytelling) – immerhin geht es ja um Investoren und sehr viel Geld. Ich weiß natürlich, dass diese Vergleiche „hinken“, dennoch …

Betrachten wir Künstliche Intelligenz mit seinen Möglichkeiten aus der eher gesamtgesellschaftlichen Perspektive, so sieht das etwas anders aus. Hier geht es darum, mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz gesellschaftliche Probleme zu lösen, zum Wohle aller. Die Idee der japanischen Society 5.0 kommt diesem Anspruch sehr nahe. Da ich darüber schon verschiedene Blogbeiträge veröffentlich habe, gehe ich darauf nicht weiter ein. Siehe dazu beispielhaft Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?

Wie ist es dennoch möglich herauszufinden, wie sich Künstliche Intelligenz auf dem Arbeitsmarkt bemerkbar macht, bzw. machen wird?

Als Leser unseres Blogs wissen Sie, dass ich bei solchen Fragestellungen immer dazu tendiere, belastbare wissenschaftliche Studien von unabhängigen Forschern heranzuziehen. Eine dieser Studie ist folgende. Darin sind sehr ausführlich Vorgehensweise, Datenanalysen und Erkenntnisse dargestellt, mit einer zu beachtenden Einschränkung: Es geht um den amerikanischen Arbeitsmarkt.

„First, we find substantial declines in employment for early-career workers in occupations most exposed to AI, such as software development and customer support.

Second, we show that economy-wide employment continues to grow, but employment growth for young workers has been stagnant.

Third, entry-level employment has declined in applications of AI that automate work, with muted effects for those that augment it.

Fourth, these employment declines remain after conditioning on firm-time effects, with a 13% relative employment decline for young workers in the most exposed occupations

Fifth, these labor market adjustments are more visible in employment than in compensation.

Sixth, we find that these patterns hold in occupations unaffected by remote work and across various alternative sample constructions“

Source: Brynjolfsson et al. (2025): Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence | PDF

Herausheben möchte ich hier, dass gerade junge Menschen, die in den Arbeitsmarkt kommen und noch keine domänenspezifische Expertise entwickeln konnten, von Künstlicher Intelligenz betroffen sind. Das ist in mehrerer Hinsicht bemerkenswert.

Einerseits scheint Expertise nicht so leicht durch KI ersetzbar zu sein, was wiederum für erfahrene, auch ältere Mitarbeiter spricht. Diese sollten natürlich Künstliche Intelligenz nutzen und nicht ablehnen.

Weiterhin sind es ja gerade junge Menschen, die in ihren Jobs mit Digitalisierung und auch mit Künstlicher Intelligenz arbeiten möchten. Die Innovation „Künstliche Intelligenz“ kann anhand der genannten Effekte durchaus als reflexiv angesehen werden. Siehe dazu auch  Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe.

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Künstliche Intelligenz: Halluzinationen und der Bullshit-Faktor – eine Art Künstliche Dummheit?

Wenn es um Menschliche Intelligenz geht, sprechen wir auch oft über die scheinbare Menschliche Dummheit. In meinen Blogbeiträgen Reden wir über Dummheit und Steckt hinter der Künstlichen Intelligenz keine echte Intelligenz? Wie ist das zu verstehen? bin ich auf das Thema eingegangen. Weiterhin finden sich in der Rezension Ina Rösing: Intelligenz und Dummheit weitere interessante Anmerkungen.

Im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz könnte man natürlich auch über eine Art Künstliche Dummheit nachdenken. Wie schon länger bekannt, stellen beispielsweise Halluzinationen und falsche Antworten ein nicht zu vernachlässigendes Phänomen dar. Darüber hinaus gibt es allerdings auch noch eine Art Bullshit-Faktor. Es geht dabei um die Missachtung der Wahrheit in großen Sprachmodellen. Genau diesen Aspekt haben sich verschiedene Forscher der Princeton University einmal genauer angesehen und ein interessantes Paper dazu veröffentlicht:

Liang et al. (2025): Machine Bullshit: Characterizing the Emergent Disregard for Truth in Large Language Models | PDF

Es stellt sich hier natürlich die Frage, wie sich Halluzination und der genannte Bullshit-Faktor unterscheiden. Dazu habe ich folgendes gefunden:

„Daher gebe es auch einen entscheidenden Unterschied zwischen Halluzinationen und dem, was er als „Bullshit“ bezeichnet – und der liegt in der internen Überzeugung des Systems. Wenn ein Sprachmodell halluziniert, ist es nicht mehr in der Lage, korrekte Antworten zu erzeugen. „Beim Bullshit hingegen ist das Problem nicht Verwirrung über die Wahrheit, sondern eine fehlende Verpflichtung, die Wahrheit zu berichten“ (t3n vom 21.08.2025).

Interessant finde ich, dass die Forscher wohl auch eine erste Möglichkeit gefunden haben, um diesen Bullshit-Faktor zu überprüfen. Gut wäre es natürlich, wenn die Ergebnisse dann allen zur Verfügung stehen würden. Gespannt bin ich besonders darauf, wie Open Source AI Modelle abschneiden.

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Wie hängen Pessimismus und Fixed Mindset zusammen?

Wir kennen in unserem Umfeld viele Personen, die in bestimmten Situationen – oder auch generell – eher pessimistisch, bzw. optimistisch reagieren. Zwischen den beiden Polen gibt es möglicherweise ein Kontinuum, sodass diese Dichotomie etwas kritisch zu sehen ist.

Dennoch: Es gibt durchaus Personen, die sich als überwiegend pessimistisch – also als Pessimist – sehen, und das als grundlegende Eigenschaft ihrer Persönlichkeit einordnen. Das das ein Fehler sein kann, erläutert Prof. Dr. Florian Bauer:

„Das ist ein Fehler. Dies nennt man „Fixed Mindset“. Jemand mit einem Fixed Mindset ist beispielsweise tief überzeugt, dass er einfach nicht geschäftlich verhandeln kann. Diese negative Erwartung ist ein Grund, weshalb seine Verhandlungen wirklich misslingen. Eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Und nach jedem Misserfolg wird der Glaube bestärkt, dass man an dem Problem nichts ändern kann …“ (Bauer 2025, in projektmanagementaktuelle 2/2025).

Diese grundlegende Einstellung „Man kann ja eh nichts machen …“ geht indirekt darauf zurück, dass Veränderungen kaum möglich sind, ja sogar der „eigenen Natur“ widersprechen. So, oder so ähnliche, Einschätzungen gabe es auch schon einmal bei der frühen Diskussion um den Begriff „Intelligenz“.

Besser ist es, eher optimistisch zu sein und von einem Growth Mindset auszugehen. Diese Einstellung führt oftmals zu einer Verstärkung positiver Aspekte und letztendlich zu positiven Ergebnissen. Siehe dazu auch

Wesentliche Eigenschaften eines Growth Mindset

Anmerkungen zu Growth Mindset, Intelligenz und Kompetenz

Mindset: Ein oft verwendeter Begriff etwas genauer betrachtet

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Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler

Die aktuelle Diskussion um Künstliche Intelligenz wird einerseits technisch geführt, andererseits geht es dabei auch um Menschliche Kompetenzen. Alleine diese Gegenüberstellung von „Intelligenz“ hier und „Kompetenz“ dort wirft schon Fragen auf:

(1) Ist der Begriff „Künstliche Intelligenz“ schon ein Kategorienfehler?

Zunächst soll es um den etablierten Begriff „Künstliche Intelligenz“ gehen, der durchaus kritisch hinterfragt werden kann. Genau das hat Beispielsweise der Meister der Systemtheorie, Niklas Luhmann, getan:

„Der Soziologe Niklas Luhmann beschreibt dies treffend als Kategorienfehler (Luhmann & Schorr, 1982) – ein grundlegender Unterschied zwischen maschineller Informationsverarbeitung und menschlichen Qualitäten. Maschinen können zwar Daten präzise und schnell verarbeiten, doch echte Kreativität, Sinnverständnis und emotionale Reflexion bleiben ihnen verschlossen“ (Ehlers 2025, in weiter bilden 1/2025).

Jetzt kann man natürlich anmerken, dass sich diese Argumentation auf die damaligen IT-Systeme bezog, die heutigen KI-Systeme allerdings doch anders sind. Diese Perspektive ist durchaus berechtigt, doch ist an der Argumentation Luhmanns immer noch etwas dran, wenn wir die heutigen KI-Systeme betrachten.

(2) Ist der Vergleich zwischen Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz etwa auch ein Kategorienfehler?

Interessant ist hier, dass es den Hinweis auf einen Kategorienfehler auch aus der Intelligenzforschung gibt. Siehe dazu ausführlicher OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Wenn wir also mit Intelligenz das meinen, was ein Intelligenztest misst, sieht es für den Menschen schon jetzt ziemlich schlecht aus.

Wenn wir allerdings Intelligenz entgrenzen und eher den Ansatz von Howard Gardner sehen, der von Multiplen Intelligenzen ausgeht, wird es schon etwas spannender, denn nach Howard Gardner ist Intelligenz u.a. ein biopsychologisches Potenzial:

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner  2002:46-47).

Insofern wäre dann der Vergliche zwischen Künstlicher Intelligenz und Multiplen Intelligenzen ein Kategorienfehler. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz – ein Kategorienfehler? Darin wird auch auf die sozialen und emotionalen Dimensionen bei Menschen hingewiesen.

(3) Ist der Vergleich zwischen Künstlicher Intelligenz und Menschlichen Kompetenzen ein Kategorienfehler?

Wenn wir Künstliche Intelligenz mit Menschlichen Kompetenzen vergleichen, vergleichen wir auch indirekt die beiden Konstrukte „Intelligenz“ und „Kompetenz. In dem Beitrag Kompetenzen, Regeln, Intelligenz, Werte und Normen – Wie passt das alles zusammen? finden Sie dazu ausführlichere Anmerkungen.

Das AIComp-Kompetenzmodell, bei dem nicht die Abgrenzung zwischen den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz und den Menschlichen Kompetenzen steht, sondern die „produktive Kooperationskultur“ (ebd.). Eine Kooperationskultur zwischen Intelligenz und Kompetenz?

Wenn das alles nicht schon verwirrend genug ist, schreiben mehrere Autoren in dem Gesamtzusammenhang auch noch von Menschlichen Qualitäten oder Skills (Future Skills). Letzteres unterstellt eine eher amerikanische Perspektive auf Kompetenzen.

„Frühere Kompetenzdefinitionen beziehen sich auf die im anglo-amerikanischen Raum gebräuchliche Unterscheidung individueller Leistunsgsdispositionen in Knowledge, Skills, Abilities and Other Characteristics (KSAO), wobei modernere Definitionen auch eher die Selbstorganisationsdisposition in den Vordergrund stellen“ (Freund 2011).

Sollten wir daher lieber von Künstlichen Kompetenzen und Menschlichen Kompetenzen auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk sprechen, und diese dann vergleichen?

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenzen auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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AI City und Emotionale Intelligenz

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Auch bei dem Thema Smart City wird oft der Begriff „Intelligenz“ verwendet. Dabei denkt man meistens an die noch vorherrschende Meinung, dass sich Intelligenz in einem Intelligenz-Quotienten (IQ), also in einer Zahl, darstellen lässt.

Die Entgrenzungstendenzen bei dem Thema Intelligenz in den letzten Jahrzehnten zeigen allerdings, dass der Intelligenz-Quotient gerade bei komplexen Problemlösungen nicht mehr ausreicht – somit keine Passung mehr zur Wirklichkeit hat. Begriffe wie „Soziale Intelligenz“, „Multiple Intelligenzen“ oder auch „Emotionale Intelligenz“ werden in diesem Zusammenhang genannt. Am Beispiel einer Smart City, oder später einer AI City, wird das wie folgt beschrieben:

„For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. Without either, the abundant data generated and accumulated in urban life may either remain dormant and isolated or be used solely for data management without truly serving the people. In the concept of an AI-driven city, emotional intelligence refers to utilizing technological means to better perceive the emotions of citizens in the era of the “Big Wisdom Cloud.” This involves actively expressing urban sentiment, self-driving and motivating the emotions of citizen communities, empathizing with the vulnerable in the city, and establishing a comprehensive sentiment feedback mechanism“ (Wu 2025).

Es wird in Zukunft immer wichtiger werden, ein besseres Verständnis von Intelligenz zu entwickeln, das besser zu den heutigen Entwicklungen passt. Die angesprochene Entgrenzung des Konstrukts „Intelligenz“ ist dabei ein Ansatz, die Perspektive auf Intelligenz als biopsychologisches Potential eine weitere:

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner 2002:46-47).

Diese Beschreibung von Intelligenz würde den Begriff „Künstliche Intelligenz“ dann eher als Kategorienfehler bezeichnen. Siehe dazu auch OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?

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Künstliche Generelle Intelligenz (AGI): Kann das überhaupt erreicht werden?

In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.

Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:

„Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence“ (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).

Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.

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Versuch einer Einordnung: Menschliche Intelligenz, Hybride Intelligenz, Künstliche Intelligenz

Artificial Intelligence in relation to human intelligence (Hossein Jarrahi et al. 2022, https://doi.org/10.1177/20539517221142824

Der Begriff „Intelligenz“ wird in der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) immer wichtiger. Dabei gibt es oft zwei Argumentations-Pole, die sich scheinbar unüberbrückbar gegenüberstehen:

Zunächst ist da der Standpunkt, dass Künstliche Intelligenz (Technologie) in Zukunft auch die Menschliche Intelligenz umfassen wird. Demgegenüber gibt es die Perspektive, dass die Menschliche Intelligenz Elemente enthält, die (noch) nicht von Technologie (Künstlicher Intelligenz) ersetzt werden kann.

In der Zwischenzeit setzt sich – wie so oft – immer stärker die Auffassung durch, dass es durchaus Sinn machen kann, eine Art Hybride Intelligenz zu thematisieren, also eine Art Schnittmenge zwischen Menschlicher und Künstlicher Intelligenz. In der Abbildung ist diese Sicht auf Intelligenz dargestellt.

„Put simply, humans possess “general intelligence” in being able to comprehend and analyze various situations and stimuli, to ideate, create and imagine. The intelligence projected by AI systems is predominantly task-centered (Narayanan and Kapoor, 2022)“ (Hossein Jarrahi et al. 2022).

Ergänzen möchte ich an dieser Stelle, dass hier der Begriff „general intelligence“ bei der Menschlichen Intelligenz wohl auf den Intelligenz-Quotienten verweist, der allerdings in der Gesamtdiskussion wenig hilfreich erscheint. In dem Beitrag OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? wird deutlich, dass aktuelle KI-Modelle schon locker entsprechende Intelligenz-Tests bestehen.

Meines Erachtens scheint es immer wichtiger zu sein, das Verständnis der Menschlichen Intelligenz im Sinne von Multiplen Intelligenzen nach Howard Gardner zu erweitern Dieses Verständnis hätte eine bessere Passung zu der aktuellen Entwicklung.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.