Das ABC der Künstlichen Intelligenz

Maschinen, die Aufgaben übernehmen, für die es bisher Menschen brauchte: Das war jahrzehntelang der Stoff, aus dem Utopien und Dystopien gleichermassen gemacht wurden. Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz ist daraus innert weniger Jahre Alltag geworden – auch im Studium.

Damit stellen sich sofort praktische Fragen: Welche Arbeit wollen wir Computerprogrammen überlassen und welche nicht? Woran erkennt man, ob ein Resultat stimmt, wenn es plausibel formuliert daherkommt? Grundlagenwissen über KI – «AI Literacy» – gehört inzwischen ebenso zum Kanon einer akademischen Ausbildung wie Statistik oder wissenschaftliches Schreiben.

Die Mathematisch-naturwissenschaftliche Fakultät hat deshalb in kurzer Zeit einen Kurs entwickelt und in sämtliche Studienprogramme integriert. Rund 1100 Studierende haben das Modul «AI111 Artificial Intelligence and Critical Thinking» bereits durchlaufen. Die technischen Grundlagen von KI sind dabei nur ein Teil: Die Studierenden lernen, wie ein Sprachmodell im Kern funktioniert – und weshalb es kein Bewusstsein entwickelt, auch wenn es sich im Gespräch so anfühlen mag. Sie üben, Prompts zu strukturieren und Antworten systematisch auf Vollständigkeit, Faktentreue und Verzerrungen zu prüfen. Sie diskutieren den Energieverbrauch dieser Werkzeuge ebenso wie die Gefahr, dass Fähigkeiten verkümmern, die man nicht mehr selbst übt.

Der eigentliche Ausgangspunkt liegt aber davor: Was macht den Kern der wissenschaftlichen Methode aus, und wie hat er sich über die Zeit verändert – bis hin zum jüngsten KI-Boom? Wo verläuft die Grenze zwischen einem explorativen und einem bestätigenden Experiment, und was passiert, wenn ein Werkzeug diese Grenze verwischt? Ziel ist das, was der Kurs epistemische Selbstständigkeit nennt: die Fähigkeit, selbst zu beurteilen, was man weiss und woher man es weiss.

Drei Tage Vorlesung sind dafür nur der Auftakt. In den folgenden Semestern kommen fachspezifische Kurse dazu, in denen das Gelernte in der jeweiligen Disziplin angewendet wird. Der frühe Zeitpunkt ist Absicht: Der Kurs steht am Anfang, bevor sich Gewohnheiten einspielen.

Wie kam dieser frühe Semesterauftakt bei den Studierenden an? Sie habe sich zunächst schon gefragt, wieso der Kurs gerade jetzt stattfinde, erzählt Biochemie-Studentin Mia Riina Lampinen. «Im Nachhinein gesehen war es aber ein guter Einstieg, und ich habe bei dieser Gelegenheit gleich auch den Irchel-Campus ein wenig kennengelernt.»

Benjamin Furrer, der sich für Physik und Lateinische Philologie eingeschrieben hat, begrüsst es, dass alle Erstsemestrigen mit einer gemeinsamen Grundlage ins Studium starten. «Es ist gut, dass bei diesem wichtigen Thema alle auf dem gleichen Stand sind.»

Die beiden Erstsemestrigen haben KI bereits an der Kantonsschule genutzt – für Hausaufgaben, Zusammenfassungen, Erklärungen oder zur Strukturierung von Arbeiten. Sie sind sich dabei auch der Nachteile bewusst geworden: «Gerade bei schwierigen Aufgaben lernt man am meisten, wenn man es selbst versucht. Wenn man das Denken an die KI abgibt, stellt sich kein Lerneffekt ein», sagt Lampinen. 

Ähnlich sieht es Furrer. Besonders gross sei die Versuchung, KI dort einzusetzen, wo man selbst Mühe habe. «Doch wenn man KI alles machen lässt, dann verliert man grundlegende Fähigkeiten und seine Eigenständigkeit.»

Der Kurs thematisierte unter anderem, wie Machine Learning funktioniert, welche Rolle KI bei der Analyse grosser Datenmengen spielen kann und welche methodischen und ethischen Fragen ihr Einsatz in der Wissenschaft aufwirft. «KI ist ein starkes Instrument und kann in der Forschung für unglaublich viele Aspekte genutzt werden», sagt Benjamin Furrer. «Wichtig ist aber, sich immer als Erstes über die wissenschaftliche Fragestellung und die geeignete Methode klarzuwerden – und erst dann zu entscheiden, ob und wie KI eingesetzt werden soll.»

KI könne in der Wissenschaft ein sehr nützliches Werkzeug sein – vorausgesetzt, man verstehe ihre Grenzen und könne ihre Ergebnisse beurteilen. «Man sollte kritisch bleiben, selbst denken und KI nur spezifisch einsetzen, wo es sinnvoll ist», sagt Mia Riina Lampinen. Darin liegt für die beiden Erstsemestrigen die zentrale Botschaft des Kurses.