ChatGPT als Teammitglied – hybride Zusammenarbeit von Mensch und AI

Unsere Expert:innen beschäftigen sich auch mit den fortlaufenden Entwicklungen, etwa mit den beständigen Updates von ChatGPT. Die neuste Version ist derzeit ChatGPT-4. Sie ist zuverlässiger, hat eine verbesserte Fehlererkennung und –korrektur und kann auch Bilder verarbeiten und auf diese reagieren (aktuell allerdings nur in Textform). Bing erlaubt bereits die Arbeit mit Bildern in der Ergebnisausgabe, so dass sich Ethan Mollick bereits per Anfrage visuelle Ideen für eine neue Uhrenkollektion auf dem japanischen Markt liefern lässt.

Laut Alex portraitieren populäre Filme wie etwa Terminator, The Matrix oder I, Robot künstliche Intelligenz als mächtige, autonome Kräfte, die sich schlussendlich gegen die Menschheit stellen. Aus diesen Filmen entsteht der Eindruck einer Konkurrenz zwischen Mensch und Maschine. Tatsächlich aber betrachten die Pioniere der Forschung zu künstlicher Intelligenz die Beziehung schon immer als symbiotisch, so dass Maschinen oder Roboter die menschlichen Fähigkeiten ergänzen und mit diesen zusammenarbeiten. Auch in einem vergangenen Beitrag auf dem Hub ging es bereits um die „Robot Revolution“ und die hybride Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern. Alex wird in seinem Vorschlag allerdings eine Stufe konkreter.

Wichtige Fragen, die wir uns, laut Alex, zukünftig stellen sollten, lauten:

#Wie werden die Aufgaben zwischen Mensch und KI aufgeteilt? Wer delegiert diese Aufgaben, und wer koordiniert sie?

#Werden menschliche Akteure das gleiche Erfolgserlebnis haben, wenn ein Großteil der kreativen Arbeit von der KI erledigt wird? Wird sich die Interaktion zwischen Mensch und Mensch in hybriden Teams verändern?

#Welche Auswirkungen hat eine übermäßige Abhängigkeit von KI auf die Kreativität, die Problemlösungskompetenz und die Entscheidungsfähigkeit der menschlichen Akteure, und wie können wir potenziell negative Auswirkungen abmildern?

#Welche Verantwortung tragen Entwickler des KI-basierten Teammitglieds?

Im Artikel wird ja bereits erwähnt, dass Millionen Menschen praktisch ad hoc begonnen haben ChatGPT zu nutzen. Über einfaches Experimentieren hinaus haben sich dabei in vielen Beispielen die Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT und der damit verbundene Nutzen gezeigt. Als Wirtschaftsinformatiker stellt uns die Entwicklungs- und Aneignungsgeschwindigkeit neuer Technologien, in dem Fall von generativer AI, vor ein Dilemma. Auf der einen Seite ist es sehr wichtig, dass wissenschaftliche Studien vernünftig begutachtet und überarbeitet werden, um die Qualität der Studien sicherzustellen. Auf der anderen Seite möchten wir möglichst schnell auf interessante Entwicklungen hinweisen und versuchen, sie zu erklären. Der Artikel ist im IJIM erschienen, einem der international führenden Wirtschaftsinformatik-Journals. Normalerweise dauert der Begutachtungsprozess dort 1-2 Jahre und erst nach mehrmaliger Überarbeitung und einer positiven Bewertung darf ein Artikel erscheinen. Im Fall von ChatGPT war das dem Herausgeber aber nicht schnell genug, so dass er Experten aus dem weltweiten Netzwerk des Journals eingeladen hat, Vorschläge für einen Kurz-Beitrag als Teil des Artikels zu machen. Nach einer kurzen Abstimmung zum Thema hatten wir dann 4 Wochen Zeit für die Beiträge. Danach haben mehrere Kollegen die Beiträge zusammengeführt und eine Synthese hinzugefügt. Nur so war es möglich, vier Monate nach der Bekanntgabe von ChatGPT so ein Mammut-Werk zu veröffentlichen. Das Ziel ist es, mit diesem breiten Artikel, der sehr viele Aspekte der Nutzung von ChatGPT abdeckt, die Grundlage für den weiteren, tiefgehenderen Diskurs zu legen.

In dem Zusammenhang ist ein vor kurzem veröffentlichter Aufruf von Hunderten von Führungskräften namhafter IT-Unternehmen und von führenden Wissenschaftlern erwähnenswert. Im Schreiben wird eine halbjährige Pause „großer AI-Experimente“ (die vergleichbar zu GPT4 sind, dem Modell hinter ChatGPT) gefordert. Die Pause soll es der Gesellschaft erlauben sich Gedanken über die vielen Fragen zu machen, die Chat-GPT und vergleichbare ‚generative AI‘ in den letzten Wochen aufgeworfen hat. Wer hat das Copyright eines mit AI generierten Bildes oder Liedes (wer hat den Nutzen)? Wer ist verantwortlich für Schaden, der durch den Einsatz von AI entstanden ist? Insgesamt geht es auch viel um die Frage wie wir AI so transparent entwickeln und einsetzen können, dass wir die Folgen besser einschätzen können. Dabei wird auch oft von ExplainableAI (XAI) gesprochen. Zurück zur eigentlichen Frage: Je besser wir als Individuen und als Gesellschaft informiert sind, desto faktenbasierter (und damit auch ausgeglichener und pragmatischer) wird die Diskussion über AI stattfinden.

Ich habe im November 2022 meine Executive MBA-Vorlesung zu „Digitaler Transformation“ gestartet und die Studenten in AI eingeführt… da war ChatGPT noch kein Thema. Das hat sich aber schnell geändert. Und es macht großen Spaß mit den Studenten die Implikationen von ChatGPT zu diskutieren und wortwörtlich Aha-Effekte zu erleben, wenn die Studenten nachvollziehen, was der große AI-Entwicklungssprung für manche Bereiche bedeutet… für mich ist daher aktuell der naheliegendste Einsatz in der Lehre, mit den Studenten zu experimentieren und zu diskutieren. In meinem Beitrag skizziere ich darüber hinaus auch das Beispiel einer Studentin, die ChatGPT als Coach genutzt hat. Das finde ich ebenso spannend: Welche Rolle kann AI in Studententeams spielen? Neben dem Beitrag von Alex gibt es eine Reihe weiterer, spannender Perspektiven aus diesem kollektiven Projekt. Die Beiträge sind unterteilt in fünf Themenfelder: Breite Perspektiven, organisationale und gesellschaftliche Effekte, Bildung, Ethik und Chancen, Möglichkeiten und zukünftiger Forschungsbedarf. Es lohnt, noch einmal tiefer zu stöbern.

Autor: Prof. Dr. David Wagner