Um im Umgang mit KI-Anwendungen mitreden zu können, müssen Personaler nicht zu Informatikern mutieren. Entscheidend ist, Grundbegriffe und Funktionen zu kennen und sich ein grobes Bild zu machen, um die richtigen Fragen stellen zu können. Künstliche Intelligenz, "machine learning" und "neural networks" sind nicht nur schillernde Begriffe, die gelegentlich im Fernsehen auftauchen. Es sind technische Verfahren, deren Einfluss sich auf das Arbeitsleben langfristig deutlich auswirken wird.
Eine allgemeingültige Definition von "künstlicher Intelligenz" existiert nicht. Das wäre schon für die menschliche Intelligenz schwierig.[1] Unter "künstlicher Intelligenz" ("KI") kann vereinfacht gesagt die technische Nachahmung von Funktionsweisen des Gehirns und menschlicher Fähigkeiten im Allgemeinen verstanden werden. Dieser vergleichsweise inhaltsarme Oberbegriff enthält bereits ein wichtiges Wort – "nachahmen" – und schon die erste wichtige Erkenntnis: KI hat mit Menschen nach wie vor wenig gemeinsam. Die Arbeitsergebnisse einer KI-Anwendung sind niemals auf wundersame Art und Weise zustande gekommen, sondern mathematisch determiniert.
KI ist also ein Teilgebiet, das sich mit der Automatisierung von intelligentem Verhalten und dem sog. "maschinellen Lernen befasst".[2] Sie wird deshalb häufig auch mit "selbstlernendem System" gleichgesetzt.[3] Dies vorweggeschickt ist es geboten, sich kurz mit den Begriffen des maschinellen Lernens ("machine learning"), neuronaler Netze ("neural networks") sowie tiefer neuronaler Netze ("deep neural networks") vertraut zu machen.
Kenntnis der Funktionsweise
Transparenz spielt beim Thema KI eine Schlüsselrolle: Die Kenntnis der Funktionsweise von KI-Anwendungen ist unabdingbar, um die gesetzlichen Anforderungen an die Mitbestimmung, den Datenschutz und andere Vorschriften erfüllen zu können.
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