Sind Kreativität und Innovation geeignete Aufgaben für KI-Systeme?

Inside KI: Kreativität und Innovation

In unserer Reihe „Inside KI“ sprechen wir mit Dr. Leon R. Tsvasman, Hochschuldozent und KI-Experte, über verschiedene Aspekte Künstlicher Intelligenz. Diesmal im Fokus: Kann eine KI auch kreativ und innovativ sein? Und wären künstliche Kreativität und maschinen-getriebene Innovation überhaupt erstrebenswert?

Aufmacherbild: Gerd Altmann auf Pixabay

Bereits zum dritten Mal sprechen wir mit Dr. Leon R. Tsvasman über seine Einschätzungen zum Thema „Künstliche Intelligenz“. In den vorangehenden Folgen ging es um das menschliche Selbstverständnis in Abgrenzung zur Künstlichen Intelligenz und um Fragen von KI und Ethik. Dr. Tsvasman befasst sich als Hochschuldozent mit Kommunikations- und Medienwissenschaft sowie philosophischen und ethischen Themen. Er lehrt an mehreren Hochschulen und Fernuniversitäten wie der Wilhelm-Büchner-Universität Darmstadt, der IUBH International University, der Deutsche Welle Akademie, der Hochschule Macromedia, der Hochschule Heilbronn, der TH Ingolstadt, der AI Business School Zürich und weiteren.

Dr. Leon R. Tsvasman forscht über kybernetische Erkenntnistheorie, anthropologische Systemtheorie und auf dem Gebiet der Informations-psychologie. Einer seiner Schwerpunkte ist dabei der Zusammenhang zwischen Technik und Gesellschaft.

Der KI-Experte forscht auf dem Gebiet der kybernetischen Erkenntnistheorie, der anthropologischen Systemtheorie und der Informationspsychologie. Zusätzlich verfolgt er zahlreiche weitere Interessen in unterschiedlichsten Disziplinen. Außerdem hat er verschiedene wissenschaftliche und populärwissenschaftliche Sachbücher geschrieben, wie zum Beispiel „Das große Lexikon Medien und Kommunikation“ in Zusammenarbeit mit dem Begründer des Radikalen Konstruktivismus Ernst von Glasersfeld oder gemeinsam mit seinem Co-Autor, dem KI-Unternehmer Florian Schild „AI-Thinking: Dialog eines Vordenkers und eines Praktikers über die Bedeutung künstlicher Intelligenz“.

Die vorliegende Folge soll das Verhältnis zwischen Künstlicher Intelligenz und Kreativität beziehungsweise Innovation ausleuchten.

Eine kreative KI entspräche einem malenden Elefanten

Intelligente Welt: Herr Dr. Tsvasman, kann eine KI überhaupt kreativ sein? Oder sehen wir da bestenfalls eine Simulation von Kreativität?

Dr. Tsvasman: Bei dieser Frage denke ich sofort an einen befreundeten Chefkoch. Er hat echte Freude an seiner Arbeit – was davon würde er wohl am liebsten automatisieren? Überlässt er der lernenden Infrastruktur die kreative Finesse? Oder vielleicht doch lieber Routineaufgaben? Und was würde ein Gourmet aus seinem Kundenstamm wohl besonders schätzen? Die Kreation einer Maschine – oder doch eher die mithilfe einer Maschine ermöglichte, besonders raffinierte Kreation des Kochs?

Ich will damit nicht ausschließen, dass PR-Profis möglicherweise einen Hype um die ersten Experimente einer kreativen Starkoch-Maschine aus der Datenwolke generieren. Aber würde so ein Hype längerfristig anhalten? Worauf ich damit hinaus will, ist die in der Fragestellung implizierte Annahme, dass KI überhaupt kreativ sein sollte.

So eine Simulation macht möglicherweise Sinn, um die Grenzen von Kreativität zu studieren oder wenn es um Unterhaltung geht – wie etwa im gerade genannten Beispiel der Starkoch-Maschine. Die hätte aber mehr mit der Dressur von Tieren zu tun als mit der fragwürdigen Automatisierung von Kreativität. Letztlich hätten ein malender Elefant und ein Kunstwerke kreierender Roboter den gleichen unterhaltenden Stellenwert. Doch menschliche Kultur ist mehr als die Kunst, aus Aufmerksamkeit Geld zu machen. Lassen Sie uns also einmal betrachten, was Kreativität – die schöpferische Art der Problemlösung – wirklich ausmacht.

Innovation bedeutet Problemlösung, ohne Folgeprobleme zu verursachen

In der menschlichen Welt geht es nicht nur darum, Probleme zu lösen, sondern vor allem darum, diese zu vermeiden. Also um Problemlösungen, die keine neuen Probleme erzeugen. Das hat die Menschheit bisher nicht sonderlich gut geschafft. Denn alle epochalen Lösungen brachten in der Folge Probleme mit sich – zum Beispiel durch negative Einflüsse auf die Umwelt. Warum eigentlich? Weil der Mensch zum Lösen von Problemen sein Hauptwerkzeug nutzt: das Denken. Ein Denken, das zur koordinierten Problemlösung und Handeln in der Aktualität befähigt. Also ein begriffliches, berechnendes, abwägendes, begründetes und somit rationales Denken. Doch damit betreiben wir zwangsläufig eine Komplexitätsreduktion  zugunsten von „greifbaren“ und somit aktuellen Prioritäten. Mit Mitteln des rationalen Denkens vereinfachen wir die Wirklichkeit – mit dem Ziel, für ein aktuelles Problem eine kurzfristige Erleichterung zu erzielen. Wir nutzen Modelle, simulieren Vorgänge, fokussieren uns auf das vermeintlich Wesentliche. Das, was wir dabei zwangsläufig außer Acht lassen, bereitet uns Folgeprobleme. Wie auch immer Kulturen dieser Schwachstelle rationalen Denkens entgegensteuern – erst die Nachkommen dürfen die Folgen ausbaden. Denn wer rational verantwortet, bevorzugt kurzfristige Problemlösungen. Anders können wir unsere Lebenswelt kaum gestalten. Innovative Problemlösungen stoßen auf Widerstand. Und der Menschheit fehlt es oft an jener Intelligenz, die Systemdenken und Kreativität nachhaltig unter einen Hut bringen könnte. Bis jetzt zumindest.

Woher weiß eine KI, was Menschen gut tut?

Für Problemlösungen, die keine neuen Probleme erzeugen, brauchen wir nicht nur Vorstellungskraft, sondern auch ein intaktes Gefühl dafür, was uns wirklich gut tut. In Fall von KI haben wir anstelle von Vorstellungskraft datengetriebene Prognosen. Doch vorher soll eine KI wissen, was Menschen gut tut? Das ist nur ebenfalls auf der Grundlage von Daten möglich – die von den Menschen selbst kommen. Damit betrachtet die KI aber immer nur die digitalisierte Vergangenheit. Denn auch wenn Daten laufend in Echtzeit ausgewertet werden, bleiben sie zeitlich versetzt.

Was KI als Werkzeug nicht zur Verfügung steht, ist die menschliche Potenzialität – unsere Natur, die wir unserer biologischen Evolution zu verdanken haben. Wir wissen nicht wirklich, was wir sind und was uns tatsächlich ausmacht. Aber wir tasten uns mithilfe unserer Gefühle in alle Richtungen voran, indem wir unterschiedliche Hebel – Muster, Modelle, Theorien – ausprobieren. Künstler und Philosophen lehnen sich dabei manchmal zu stark aus dem Fenster. Erfinder arbeiten auf dem Boden relativ überschaubarer Folgen. Und Designer schlagen zweckbewusst und funktionsgebunden die von Menschen aktuell begehbaren Brücken.

Maschinenkreativität wirkt nur zusammen mit menschlicher Kreativität

Also sind datengetriebene Prognosen nur dann sinnvoll, wenn sie von menschlicher Kreativität geleitet werden, Diese muss nicht nur entsprechend emanzipiert und kultiviert werden, sondern auch ethisch fundiert sein.

All das lässt sich wohl am besten mit dem Begriff „Innovation“ zusammenfassen. Bei Innovation geht es um Wertschöpfung, welche darin besteht, etablierte Problemlösungsmuster in Frage zu stellen, um möglichst keine Folgeprobleme zu erzeugen. Also verflechtet die KI intelligente Technologien und menschliche Kreativität im Zusammenspiel mit Analytics und tiefer Branchenexpertise. So ermöglicht sie bereits heute messbare, aber vor allem nachhaltige und resiliente, also widerstandsfähige Ergebnisse.

Die Stärke von KI besteht also weniger in einer eigenen, autonomen Kreativität. Sondern vielmehr in einer – an Datenqualität gekoppelten – umfassenden, allgegenwärtigen, allgemein zugänglichen und sicheren Hilfskreativität, die der menschlichen Kreativität assistiert.

Ich bin davon überzeugt, dass nachhaltige Innovation, die zur Voraussetzung einer nachhaltigen Lebenswelt im Einklang mit dem natürlichen Gleichgewicht wird, sich nur so erreichen lässt. Rein technisch steht dieser gesteuerten, assistierenden Schwarmkreativität, wie ich sie nennen würde, nichts im Wege – auch wenn sie sich heute nur ansatzweise realisieren ließe. Aber das Wichtigste ist wie schon gesagt: Richtig wirken kann sie erst zusammen mit der emanzipierten und kultivierten menschlichen Kreativität.

KI-Problemlösungsschleifen gegen künftige Krisen

Intelligente Welt: Auf welchen Gebieten lassen sich KI-basierte Innovationen, wie von Ihnen beschrieben, denn besonders gut erreichen? Und wo stoßen KI-Systeme schneller an ihre Grenzen?

Dr. Tsvasman: Wie wir bereits geklärt haben, handelt es sich bei KI nicht um technoromantisch gestylte Roboterkreaturen, sondern eher um Infrastrukturen – ähnlich wie Elektrizität. Die nützliche Kreativität dieser intelligenten Infrastruktur wird sich nicht darin äußern, Einfallsreichtum als kulinarische, literarische, künstlerische oder gestalterische Höchstleistungen zu performen. Sie wirkt vielmehr überwiegend im Stillen und präventiv, um infrastrukturellen Verzerrungen vorzubeugen.

So etwas wie die aktuelle Weltviruskrise ließe sich mit einer ausgereiften „KI-Kreativität“ wahrscheinlich vermeiden. Zum Beispiel, indem Daten von ersten Präzedenzfällen so ausgewertet und mit sonstigen infrastrukturellen Dynamiken abgeglichen würden, dass man rechtzeitig gegensteuern könnte – mit wenigen, weitgehend „schmerzlosen“  Eingriffen. Zudem Beispiel durch gezielte zielgruppenspezifische Aufklärungskampagnen auf der Grundlage besonders wahrscheinlicher Szenarien zum Vorbeugen gegen destruktives Verhalten bestimmter Personengruppen. Bei einer solchen Aufgabe handelt es sich aber nicht um die kreative Produktion von Inhalten, sondern um Hinweise auf vorbeugende Maßnahmen gegen infrastrukturelle Verzerrungen.

Ich kann mir aber auch mehrere parallele, im Verborgenen ablaufende Problemlösungsschleifen vorstellen. Wie etwa die – unter einer prioritären Folgenabschätzung betriebene – Echtzeit-Entwicklung von Vakzinen für alle möglichen Ausbrüche. Sie würde gewichteten Vorbeugungsszenarien berücksichtigen – und/oder von KI-unterstützten Aufklärungsinitiativen begleitet. In so einem Kontext könnte eine KI womöglich sogar die Vorlagen für Filmszenarien mit Aufklärungsanspruch liefern. Solche Vorlagen würden dann von Filmemachern aufgegriffen, die von vielen Routinetätigkeiten entlastet wären. Somit könnten sie die Plots dann in einer auf menschliche Art genialen künstlerischen Weise umsetzen.

KI-Innovation als Drehbuch-Support oder Schöpfer virtueller Erfahrungsumgebungen

In so einem Beispiel wird die pragmatische Ebene eines Drehbuchs zur assistierenden Support-Leistung, die von einer „kreativen“ KI-Infrastruktur erbracht wird. Der Mensch befasst sich mit den „Rosinen“ und verfeinert sie mithilfe eines Geniestreichs zu einem Meisterwerk. Ich persönlich finde pädagogische Inhalte höchst nervig, wenn ich diese erkenne. All die politisch korrekten Figuren, manch eine vorbildliche Konfliktlösung in einer Familiensaga oder Ähnliches. Was dabei – wie bei jedem Product Placement – nervt, ist das Plakative daran: Die offensichtliche Haltung der Auftraggeber, die gerade in künstlerisch minderwertigen Produktionen heraussticht. Wenn solche aufklärenden Inhalte höchst sensibel in echten mediale Kunstwerke in homöopathischen Dosen einfließen, ohne die künstlerische Qualität zu beeinträchtigen, finde ich es hingegen in Ordnung.

KI-Infrastrukturen würden menschliche Kreativität unheimlich bereichern, indem sie ihr Routinen abnehmen. Sie könnten sogar auf geniale Erkenntnisse verkannter menschlicher Genies – auch aus der Vergangenheit – hinweisen. Das könnte nicht nur helfen, gangbare Visionen rechtzeitig zu erkennen, sondern würde auch wiederum viele begabte Menschen motivieren. So darf auch ein fern von Intrigen der akademischen oder der Härte der wirtschaftlichen Welt forschender Intellektueller oder Kunstschaffender hoffen, dass seine oder ihre Ergebnisse irgendwann entdeckt werden. Vielleicht setzen sie dann künftige Generationen um, die von der verblödenden Routine monotoner Arbeitsvorgänge befreit sind. Der letzte Satz war nicht ganz ernst gemeint – aber in jedem Scherz steckt ja ein wahrer Kern.

Kreative Assistenz durch KI hat viele Einsatzgebiete

Zusammengefasst: KI-Innovation wird ein Bestandteil der KI-Routine sein, wenn es um Vorbeugung gegen infrastrukturelle Verzerrungen geht. Sie hilft, Katastrophen in soziotechnischen Systemen und in der Umwelt zu vermeiden. Ich sehe diese Rolle ein wenig wie die Routine eines auf Profiling spezialisierten Detektivs: Am besten gar nicht sichtbar, aber – im Fall von KI durch ständiges Monitoring – transparent genug, um hinterfragt zu werden.

Der von mir bereits in der letzten Folge erwähnte kybernetisch-ästhetische Imperativ von Foersters („Willst du sehen, lerne zu handeln!“) könnte dann darin aufgehen, dass KI-Systeme schöpferische Techniken von Menschen nachahmen. Sie könnten dann etwa im Einvernehmen mit dem menschlichen Schönheitsempfinden semivirtuelle Welten produzieren. Beispielsweise für die Gestaltung menschlicher Lebensräume wie bei der Städteplanung. Oder in Bildungsprozessen für Simulationen unterschiedlicher Erfahrungsumgebungen – zum Beispiel virtuelle Vergangenheitswelten für den Geschichtsunterricht oder virtuelle Körperwelten für zukünftige Mediziner.

Wie gelingt es einer KI, Folgeprobleme zuverlässig zu vermeiden?

Intelligente Welt: Doch wie lässt sich gewährleisten, dass solchermaßen innovative KIs eine Aufgabenstellung wirklich ganzheitlich „durchdenken“, um Risiken oder negative Folgeprobleme zuverlässig auszuschließen?

Dr. Tsvasman:  Gerade eine optimal gewichtete und skalierte Bewältigung von Komplexität wäre die ultimative Stärke von intelligenten KI-Infrastrukturen. Sie könnten verschiedene Arten von Intelligenz beherrschen – ihre eigene, systemspezifische Schwarmintelligenz ebenso wie die systemfremde emotionale Intelligenz im Umgang mit Menschen oder kreative Intelligenz für die Produktion ästhetisch konsistenter Erfahrungswelten.

Mit der Formulierung „Aufgabenstellung“ habe ich allerdings ein Problem. Denn nach meiner Auffassung soll KI so operieren, dass sie externe Aufgabenstellungen längerfristig vorwegnimmt. Beziehungsweise sollte KI vorerst in solchen Bereichen eingesetzt werden, die zwar einer Steuerung durch die von Menschen kumulierten Daten unterliegen – aber keiner mehr oder weniger willkürlichen Aufgabenstellung menschlicher Entscheidungsträger.

Denn nichts wäre für unsere Zukunft mit KI schlimmer, als wenn diese mächtige Werkzeuge auf Befehl von wie auch immer befugten menschlichen Chefs irgendwelche engstirnigen Interessen durchzuboxen helfen. Bis jetzt können die von kurzfristigen Ergebnissen geleiteten menschlichen Entscheider nur in einem relativ engen Wirkungsbereich mehr oder weniger überschaubaren Schaden einrichten. Mit KI würden die Folgen jeglicher durchgesetzten Willkür ehrgeiziger Menschen so gravierend, dass sie auf jeden Fall vermieden werden sollen.

Aufträge für das technische Gehirn der Welt kommen nicht von „Chefs“, sondern von der gesamten Menschheit

Was Kontrolle durch Menschen in höheren Komplexitätsbereichen angeht, so plädiere ich dafür, dass diese nicht auf der Ebene „Mensch-Maschine“ abläuft, wie es in der herkömmlichen soziotechnischen Welt der Fall ist. Sondern vielmehr auf der Ebene der in Echtzeit kumulierten Daten aller betroffenen, mitwirkenden oder angeschlossenen Menschen. Kontrolle soll also nicht von Subjekt zu Subjekt stattfinden, sondern quasi von der gesamten Menschheit zum „technischen Gehirn der Welt“ – der globalen KI-Infrastruktur. Das einzelne menschliche Subjekt wird in seiner kreativen menschlichen Potenzialität zwar unheimlich aufgewertet werden müssen, um sich in dieser Qualität auch emanzipieren zu können und seine höchste schöpferische Individualität zu erreichen. Diese Rolle darf aber nicht die eines „Chefs“ sein, sondern die eines auf „technische Beratung“ angewiesenen, visionären Auftraggebers und Moderators, der systemisches Denken beherrscht und damit kreativ umgeht. Das Letztere wäre auch eine wichtige Anforderung an unser Bildungssystem.

 

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