„Eine ganz neue Idee von Bildung“

Interview: Prof. Heidrun Allert zur Künstlichen Intelligenz im Lehr-/Lernkontext

Darüber, was Künstliche Intelligenz kann, darf und sollte, reflektiert die Kieler Professorin und Medienpädagogin Heidrun Allert regelmäßig mit ihren Studierenden. Inwiefern das Thema mit guter Hochschullehre zu tun hat? Erfahren Sie im Interview.

 

 

Frau Allert, denken Sie, dass künstliche Intelligenz (KI) künftig in zunehmendem Maße menschliche kognitive Intelligenz ersetzen könnte?

Prof. Heidrun Allert: Das scheint die große Frage zu sein. Wir haben die menschliche kognitive Intelligenz noch gar nicht vollständig verstanden und die Entwicklung von KI hilft uns wahrscheinlich dabei sie besser zu verstehen. Wobei die menschliche Intelligenz das Kognitive vom Emotionalen und Sozialen gar nicht trennen kann und außerdem nicht statisch ist. Sicher verändert sogar die Interaktion mit Objekten künstlicher Intelligenz unsere Denkformen. Heute schon mischt sie sich in unsere Informationssuche, denken wir etwa an Suchalgorithmen oder den Algorithmus, der hinter der Autoplay Funktion bei YouTube steckt. Man nennt diese Formen „schwache“ künstliche Intelligenz, obwohl sie unsere alltäglichen und sozialen Interaktionen stärker verändern als die sogenannte „starke“ KI, die unsere Intelligenz nachbilden soll.

Mich interessiert weniger eine KI an sich, sondern unsere Interaktionen mit ihr: Kürzlich gab es Medienberichte darüber, dass zwei KI – die eigentlich automatisierte Unterhaltungen mit Menschen führen sollen – bei Facebook untereinander eine eigene Sprache entwickelt hätten. Bis dahin hatten wir immer gedacht, dass es eine rein menschliche Fähigkeit wäre, eine eigene Sprache zu entwickeln. Plötzlich aber erschaffen zwei Chatbots gemeinsam eine Geheimsprache, die der Mensch gar nicht mehr entschlüsseln kann, oder die gar keine ist. So ist es bei all diesen Dingen:

Nur weil wir eine Technologie erzeugt haben, in die wir eine ganze Menge Vorannahmen hineingesteckt haben, können wir nicht vorhersehen, was in der Interaktion zwischen KI oder von KI mit Menschen entstehen wird.

 

Ein spannendes Beispiel dafür aus dem Lehr- und Lernkontext wird in einem Artikel behandelt, den ich gerade gereviewt habe: Lehrerinnen und Lehrer sind gefragt worden, was sie von Apps erwarten, mit deren Hilfe Schülerinnen und Schüler selbstständig Vokabeln lernen. Die Lehrenden wünschten sich, dass die Tools auch gleich Bewertungen mit ausspucken. Eine meiner Studentinnen fand das hochspannend, weil die Lernenden ja sicherlich irgendwann begreifen würden, dass die App sie auch beurteilt. Deshalb würden die Schülerinnen und Schüler sicher anfangen, anders damit umzugehen. Die Vokabeln beispielsweise schon vorher lernen – und die Technologie nur noch dann nutzen, wenn sie die neuen Wörter schon richtig gut beherrschen.

Die Technologien, die KI-Entwicklungen zugrundeliegen, wie deep learning, sind allerdings für die Informatik nicht neu. Neu ist die Verfügbarkeit und Generierung immenser Datenmengen. Die Zukunft aber ist unabsehbar, da die Praktiken, die Interaktionen performativ sind, sich also kontinuierlich entwickeln.

 

Was heißt das für Bildungsinstitutionen oder auch für das Individuum?

Für mich ist erst einmal spannend, dass wir uns im Zusammenhang mit KI zunehmend fragen, was den Menschen eigentlich ausmacht. Weil wir es eben mit einer Technologie zu tun haben, die uns diese Frage stellt. Autonome Fahrzeuge halten sich beispielsweise wunderbar an Regeln, aber sie können genau dadurch den Straßenverkehr behindern, weil sie zum Beispiel nicht nach links ausscheren, sobald eine durchgezogene Linie sie daran hindert – auch dann nicht, wenn beispielsweise ein parkendes Auto ihre Fahrspur blockiert. Als Menschen würden wir einen Weg finden, mit einer solch unbestimmten Situation umzugehen, aber das Auto hält sich an die vorgegebenen Regeln und bleibt einfach stehen. Bis dato hätten wir landläufig vielleicht gedacht, dass der Straßenverkehr nur durch Regeln funktioniert – doch hält dieses Ding sich ausschließlich an Regeln, funktioniert gar nichts mehr.

Andererseits kann eine Maschine plötzlich – zum Beispiel wenn sie Go spielt – einen Spielzug machen, den wir als Menschen nie so gemacht hätten, und der sie dennoch ans Ziel bringt. Allerdings ist Go Spielen eine sehr gut strukturierte Situation, die vollständig von Regeln bestimmt ist.

Wir stellen uns KI häufig als ein handelndes Gegenüber vor, das uns entweder ersetzt oder objektiviert. Gerade das Objektive wird beim Thema Lernszenarien oft ins Feld geworfen. Wenn Lehrer sich also Vokabeltrainer-Apps wünschen, die am Ende auch noch eine Bewertung der Lernenden ausspucken, ist damit die Hoffnung verknüpft, dass das Tool wahnsinnig objektiv wäre – objektiver als die Lehrperson selbst. Weil die im individualisierten Unterricht vielleicht nicht ebenso genau mitkriegt, wie und wieviel ein Kind lernt. Das Tool soll die Lehrpersonen also in Teilen ersetzten – und so findet auch ständig die Diskussion statt. Kritisch anzumerken ist allerdings, dass die Lehrkraft gar nicht nachvollziehen kann auf welcher Datenbasis und mit welchen Verfahren das Tool zu der Note kommt. Aber es erscheint so einfach. Viel schwieriger ist, Antworten auf anstehende Fragen zu finden, zum Beispiel: Wie soll kollaboratives, forschungsorientiertes Lernen bewertet werden? Diese Antwort kann die KI nicht liefern. Sie ist jedoch hochaktuell im Sinne innovativer Lehre.

Eine spannende Diskussion aus meiner Sicht wäre: Wie können oder sollten wir die Bildung selbst verändern damit die jüngeren Generationen gesellschaftliche Herausforderungen bewältigen können, die durch den Einsatz von KI entstehen. Oder auch: Wie kann Bildung qualitativ transformiert werden unter Einsatz von datenbasierten Tools. Da gibt es neue Ideen in Richtung Mass-Collaboration und Studend Crowd Research: große Gruppen von Studierenden gehen Forschungsfragen nach und Algorithmen unterstützen sie dabei etwas im Forschungsprozess beizutragen.

Wir sollten also nicht die Bildung gleichhalten, standardisieren und algorithmisch steuern bzw. takten, wir sollten nicht den Lehrer durch eine KI ersetzen, sondern überlegen, was die neuen Technologien für eine ganz neue Idee von Bildung bedeuten.

 

 

Können Sie noch einmal genauer auf die Idee der Objektivierung eingehen?

Ich mache einmal ein Beispiel, es ist nicht von mir, sondern schon mehrfach in der Literatur verwendet worden: Würden wir einer KI die Aufgabe geben, die Stelle einer IT-Ingenieurin oder eines IT-Ingenieurs zu besetzen, und sie zu diesem Zweck vorab mit existierenden Daten füttern, käme die KI wahrscheinlich zu dem Schluss, dass die Stelle mit einem Mann zu besetzen sei. Weil die meisten Stellen von ITlern oder Ingenieuren eben mit Männern besetzt sind.

Auf Grundlage von Daten schreiben wir letztendlich ein Stück weit immer die Vergangenheit fort – und die Vergangenheit ist natürlich nie neutral. Daten, auf deren Basis die KI agiert, sind zudem niemals umfassend. Aber wer wäre in der Lage, der KI neutralere Ziele vorzugeben – zumal KIs die eigenen Zielvorgaben unter Umständen selbst verändern und spezifizieren.

 

Bemerken wir das als „menschliches Gegenüber“ der KI überhaupt?

Nein – oder nur sehr bedingt. Allgemein wird ja zwischen starker und schwacher KI unterschieden. Einer starken KI liegt häufig die Vorstellung von einem handelnden Gegenüber zugrunde. Sogenannte schwache KI mischen sich dagegen ständig beinahe unbemerkt in unsere Tätigkeiten ein. Wenn ich mich informieren möchte, benutze ich beispielsweise eine Suchmaschine, und im Hintergrund läuft irgendein Algorithmus – im Zweifelsfall ein lernender Algorithmus – der sich in meine Tätigkeit des Informierens einmischt. Ich selbst kann aber gar nicht abschätzen, in welcher Weise, und ich kann es auch nie vollständig wissen. Schwache KI mischen sich sogar in unsere Beziehungen ein – da bekomme ich plötzlich von einer Person im Social Network Tool mehr in meinem Newsfeed angezeigt und von der anderen weniger, weiß aber gar nicht, warum. Schwache KI werden eben nicht als Gegenüber wahrgenommen, mit dem ich mich konfrontiert sehe, sondern bleiben etwas Unabschätzbares, das ich nie vollständig erkenne, was sich aber maßgeblich in meine Alltagstätigkeiten einmischt, diese sogar grundlegend verändert. Wir können kollektiv versuchen den Algorithmus zu verstehen. So versucht die Initiative OpenSchufa durch die Sammlung vieler Nutzerdaten den Algorithmus zu re-engineeren.

Und das wirft wiederum Fragen auf: Ist eine KI intelligent? Und – wenn ja – auf welche Weise? Kann eine KI auch kreativ sein? Oder sollten wir unsere nachwachsende Generation im Bereich Kreativität besonders ausbilden, weil das vielleicht genau das ist, was die KI selbst nicht kann?

Implizit gehen wir davon aus, Konzepte wie Kreativität seien statisch. Es gebe beispielsweise so etwas wie eine feststehende, messbare Intelligenz oder gar eine messbare Kreativleistung. Ich müsste nur die richtigen Variablen finden – und schon käme ich zu einem validen, vergleichbaren Messergebnis. In Wirklichkeit, glaube ich, werden sich diese Konzepte jedoch dynamisch entwickeln und verändern.

In 100 Jahren werden wir vielleicht ein völlig anderes Verständnis von Kreativität haben als heute, wahrscheinlich sogar schon in 10 Jahren.

 

Nicht nur unser Konzept des Mensch-Seins, sondern auch die Realität, also auch unser Gehirn, wird sich dadurch verändern. Das ist nicht neu: Sogar ein Stück Papier verändert unsere mentalen Operationen qualitativ und grundlegend. Wenn wir zwei Zahlen zusammenzählen, machen wir das im Kopf ganz anders als auf dem Papier. Auf dem Papier schreiben wir die Zahlen untereinander und zählen in Spalten zusammen. Genauso ist es mit jeder neuen Technologie: Die Praktiken, die Art und Weise, wie wir Dinge tun, und damit auch der Mensch und die Welt werden sich weiter verändern.

Was ist Bildung? Was ist Intelligenz? Was ist Kreativität? Oder: Was ist Menschsein? Grundlegende Kulturtechniken ändern sich, dadurch ändern wir Menschen uns.

 

Und welche neuen Möglichkeiten ergeben sich dadurch?

Ich finde es besonders spannend, dass Menschen sich Technologien nicht zwangsläufig unterordnen, sondern auch noch eine kreative, produktive, ästhetisierende und sogar subversive Umgangsform damit finden, die wir vorher gar nicht absehen können. Gerade im Zusammenhang mit Kreativität ist das hochinteressant: Denn Kreativität ist auf Unbestimmtheit und auf Freiräume angewiesen. Das konfligiert natürlich grundlegend mit der Idee der Messbarkeit. Und dieser Zusammenhang ist eng geknüpft an die Vorstellung davon, was denn Bildung eigentlich ist.

Ich bin jetzt mal ganz geradlinig und sage, dass dieser Konflikt im Qualitätsmanagement eigentlich schon inbegriffen ist. In Österreich sollte ich beispielsweise immer die Lernziele und Lerninhalte meiner Veranstaltungen beschreiben. „Die Absolventin/der Absolvent kann…er/sie kennt/setzt um“ und so weiter. Ich habe solche Vorlagen einmal meinen Masterstudierenden ins Seminar mitgebracht. Eine Studentin reagierte völlig entrüstet: Sie fand es unverschämt, dass irgendjemand sich anmaßen wollte, schon vorab festzulegen, was sie selbst am Ende einer Lehrveranstaltung kann und gelernt hat. Schließlich sind die Studierenden Teil der Veranstaltung und bringen sich und ihre Ideen mit ein. Wer soll da vorher wissen, was am Ende entstehen wird? Die Studentin hat sich durch diese Vorgehensweise persönlich angegriffen gefühlt.

Immer, wenn wir Systeme einführen, die etwas irgendwie regelbasierter oder vorhersehbarer machen möchten, schaffen wir, glaube ich, Bildung ein Stück weit ab. Gleichzeitig glaube ich, dass der Mensch immer kreativ und auch subversiv damit umgehen wird, dass wir durchaus auch Subversion als Teil von Bildung begreifen. Wenn Menschen damit anfangen, Technologien zu hintergehen, halte ich das durchaus für emanzipativ und verstehe es als Form der Bildung. Anders gesagt:

Bildung ist das, was trotzdem passiert.

 

Herzlichen Dank für das Gespräch!

 

Weiterführende Informationen

  • Prof. Dr. Heidrun Allert hielt im Rahmen der Campus Innovation 2017 und des Konferenztags Digitalisierung von Lehren und Lernen in Hamburg den Vortrag Digitalisierung: Unbestimmte Gegenwart und Zukunft. Anschließend gab Sie ein Interview zum Thema, das bei podcampus abrufbar ist.

 

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