Der Computergigant IBM wird die Anzahl seiner Angestellten reduzieren, da ihre Aufgaben von KI-Software erledigt werden können. In bestimmten Sektoren könnten bis zu einem Drittel der Arbeitsplätze wegfallen, erklärte IBM-CEO Arvind Krishna.
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IBM-Chef prognostiziert: KI ersetzt 30% der Personalverwaltungsstellen
Infolge der zunehmenden Automatisierung und Einführung von KI-Systemen könnten bis zu 30% der Arbeitsplätze in der Personalverwaltung von IBM in den nächsten fünf Jahren wegfallen.
IBM hat angekündigt, dass sie einige Stellen nicht mehr besetzen werden, aber immer noch neue Mitarbeiter in der Software-Entwicklung und in Kundenservice-Bereichen suchen.
Die Marktlage wird durch KI-Programme wie ChatGPT revolutioniert
Das Unternehmen hat beschlossen, einige Stellen nicht zu besetzen, während es in anderen Abteilungen wie dem Kundenservice und der Software-Entwicklung weiterhin neue Mitarbeiter aufnehmen wird.
Die Belegschaft von IBM beläuft sich auf rund 260.000 Menschen. Derzeit sind jedoch Textautomaten wie ChatGPT, Googles Bard und Programme, die Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen generieren können, in aller Munde.
Der Mensch sollte im Umgang mit KI immer die Kontrolle behalten und nicht von ihr abhängig werden.
Über einen Zeitraum von zwei Jahren hat eine Arbeitsgruppe eine Stellungnahme mit dem Titel „Mensch und Maschine – Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz“ erstellt. Die Stellungnahme deckt vier Anwendungsbereiche ab und umfasst fast 290 Seiten.
- KI in der medizinischen Bildgebung: Verbesserte Diagnose und Prognose
- Digitale Bildung mit Künstlicher Intelligenz
- Die Chancen und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz in der öffentlichen Kommunikation
- Verwaltung 4.0: Wie KI den öffentlichen Dienst optimiert
KI erfordert Kontextualisierung, um nützlich zu sein
Die Bewertung der Auswirkungen von KI auf die menschliche Autorenschaft und die Verantwortlichkeit hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, die von Fall zu Fall unterschiedlich sein können.
Die Wirkungen der Automatisierung können je nach Kontext sehr unterschiedlich ausfallen und müssen daher sorgfältig analysiert werden.
Die Privatsphäre von Patientinnen und Patienten muss gewahrt bleiben, während medizinische Forschung intensive Datennutzung erfordert, um korrekte Vorhersagen zu Brust- und Prostatakrebs und zur Ausbreitung von Viren zu ermöglichen.
Verzerrte Trainingsdaten führen zu diskriminierenden Ergebnissen
Das Verfestigen von bestehenden Ungerechtigkeiten aufgrund von verzerrten Trainingsdaten ist ein ernsthaftes Problem in der medizinischen Diagnostik. Wenn beispielsweise Tests zur Erkennung von Hautkrebs nur auf einer bestimmten Bevölkerungsgruppe basieren, kann dies zu einer fehlerhaften Diagnose bei Menschen mit einer anderen Hautfarbe führen.
Buyx schlug vor, dass die Daten sorgfältiger ausgewählt und die Analysemethoden verbessert werden könnten. Zusätzlich sollte erwähnt werden, dass die Ergebnisse nur für die untersuchte Population gültig sind und für andere Personengruppen eingeschränkt sein können.
Julian Nida-Rümelin betont, dass KI in der schulischen Bildung nicht dazu genutzt werden sollte, um Lehrkräfte zu ersetzen. Stattdessen könnten KI-Tools in Bereichen wie dem Vokabellernen oder der Arithmetik eingesetzt werden, um den Unterricht zu unterstützen. Dabei müsse jedoch darauf geachtet werden, dass die Beziehung zwischen Schülern und Lehrkräften nicht beeinträchtigt werde.
