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Künstliche Intelligenz birgt das Potenzial gewaltiger Fortschritte in den Bereichen Technologie und menschliches Wohlergehen. Aber die Bezeichnung „Künstliche Intelligenz“ (KI) kann sich auf unterschiedliche Tools und Prozesse beziehen – und einige davon können Ihre Sicherheit gefährden. Lesen Sie weiter, um sich über die verschiedenen Formen von KI und darüber zu informieren, wie diese sich auf Sie auswirken können. Und holen Sie sich eine leistungsstarke Anwendung für Online-Sicherheit, um sich besser vor neuen und aufkommenden Online-Bedrohungen zu schützen.
Künstliche Intelligenz (KI) steht nicht für einen bestimmten Typ von Tool oder Technologie, stattdessen gibt es zahlreiche verschiedene Arten von KI, die sich in Fähigkeit und Funktion unterscheiden. Manche davon, etwa die inzwischen allgegenwärtigen Chatbots, sind heute weit verbreitet, andere hingegen, etwa die sich ihrer selbst bewussten Roboter aus den Science-Fiction-Erzählungen, existieren nach wie vor nur in der Theorie.
Sie sollten über die folgenden Hauptkategorien von KI im Bilde sein:
KI-Technologie wird im Allgemeinen anhand ihrer Fähigkeiten und Funktionen beschrieben. Hier werfen wir zunächst einen genaueren Blick auf die Fähigkeiten der KI. Das bedeutet im Wesentlichen, die unterschiedlichen Typen von KI-Modellen nach dem Grad ihrer Intelligenz zu definieren, mit anderen Worten: danach, wie gut sie Probleme lösen können.
Die drei Fähigkeitsstufen künstlicher Intelligenz sind Artificial Narrow Intelligence (ANI), Artificial General Intelligence (AGI), und Artificial Super Intelligence (ASI). Hier beschreiben wir sie genauer:
Spezialisierte Künstliche Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence, ANI) ist die einzige Form von KI, die heute existiert. Einige verbreitete Beispiele für die ANI-Technologie sind Voice-Assistenten wie Siri und Gesichtserkennungsverfahren. Generative KI – der KI-Typ, der hinter ChatGPT und anderen Large Language Models (LLMs) steht, fällt ebenfalls in diese Kategorie.
Diese KI-Modelle sind für eine ganz bestimmte Aufgabe vorgesehen, etwa Bilder zu identifizieren, zu chatten oder E-Mails zu filtern. ANI ist trotz ihres Namens nicht „intelligent“ im Sinne von Denkfähigkeit oder Bewusstsein ihrer selbst. Stattdessen verbindet die ANI-Technologie Daten mit einem Algorithmus, um innerhalb vordefinierter Parameter Vorhersagen zu treffen.
Beispielsweise könnte ein ANI-Tool mithilfe Tausender Katzenfotos trainiert werden und dadurch lernen, anhand der Merkmale in jedem Bild eine Katze zu erkennen. Wird ihm ein neues Bild gezeigt, kann es aus seinem „Gedächtnis“ heraus bestimmen, ob im Bild eine Katze zu sehen ist oder nicht. Die KI „sieht“ nicht wirklich eine Katze, und – noch wichtiger: Sie kann auch nicht verstehen, was eine Katze ist.
Aber trotz – und sogar aufgrund – dieser Einschränkungen bringt ANI auch Gefahren mit sich. Sind die Trainingsdaten unzuverlässig, kann das Ergebnis unausgewogen oder schlicht falsch sein. In Anwendungen wie selbstfahrenden Autos, bei der Gesichtserkennung und medizinischer Diagnostik kann dies kritisch sein. Auch Cyberkriminelle können ANI für raffinierte KI-basierte Betrugsmaschen nutzen.
Aus diesem Grund ist es wichtiger denn je, Ihre Geräte mit einer umfassenden Sicherheitssoftware wie Avast Free Antivirus zu schützen: Diese baut mithilfe von KI-Tools eine zusätzliche Verteidigungslinie gegen die Bedrohungen auf, wie sie in überzeugend wirkenden, aber betrügerischen Nachrichten lauern.
Allgemeine Künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) gilt als der nächste Schritt für KI-Technologie nach ANI. Theoretisch soll AGI einmal imstande sein, ein breites Spektrum an Aufgaben zu erledigen und mit menschenähnlichen Denkvorgängen zu lernen, sich anzupassen und immer besser zu werden. AGI existiert derzeit noch nicht, aber Firmen wie OpenAI haben es sich zum Ziel gesetzt, dies innerhalb der nächsten fünf Jahre zu erreichen. Experten wie Yann LeCun, leitender KI-Spezialist bei Meta, bleiben allerdings skeptisch bezüglich der Fähigkeit von LLMs zur Entwicklung von AGI.
Während ANI-Modelle lediglich eine bestimmte Gruppe von Aufgaben erledigen können, verspricht AGI anpassungsfähiger und zu autonomem Handeln fähig zu sein sowie aus seinen eigenen Aktionen zu lernen. Es ist wahrscheinlich, dass AGI die menschliche Intelligenz in einigen Bereichen, etwa Mathematik und Naturwissenschaften, rasch übertreffen wird, was zu einem KI-Schneeballeffekt führen könnten, durch den sich die AGI in einer Art „Evolution“ schnell zu einer künstlichen Superintelligenz (Artificial Super Intelligence, ASI) entwickeln könnte.
„Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein äußerst effizientes Werkzeug: Sie entwickelt sich zum Machtfaktor, der unsere Wahrnehmung der Welt neu prägen wird. Aber eine immer bessere, intelligentere und realitätsnähere KI, die zudem leichter zugänglich ist, wird die Unterscheidung von Wahrheit und Täuschung zunehmend erschweren, und es wird schwieriger werden, zu erkennen, was eigentlich real ist.“
Dies hat zu erheblichen sicherheitsbezogenen und ethischen Bedenken wegen der potenziellen Bedrohungen für sowohl physische als auch digitale Infrastruktur durch KI geführt. Bösartige Akteure könnten AGI mit der Absicht programmieren, Schaden anzurichten; die Folge könnten potenziell grenzenlose Zerstörungspotenziale im Cyberkrieg und anderen Bereichen sein – insbesondere wenn nicht regulatorisch eingegriffen wird.
AGI ist normalerweise die Art von KI, die in Filmen zu sehen ist. Beispiele hierfür sind die Droiden in Star Wars und Sonny aus Ich, der Roboter. Realistische Anwendungen für AGI in der Zukunft könnten Unterstützung in der Forschung, Roboter mit bestimmten Fertigkeiten und KI im Gesundheitswesen sein.
Künstliche Superintelligenz ist die höchstentwickelte theoretisch angenommene Form von KI. KI dieses Typs wäre eine sich ihrer selbst bewusste Entität außerhalb menschlicher Kontrolle. Sie würde die menschliche Intelligenz einschließlich Denken, Kreativität und sogar emotionaler Intelligenz weit übertreffen.
ASI-Systeme könnten nicht nur Aufgaben besser erledigen als selbst die intelligentesten Menschen und neue Technologien entwickeln, die sich unserem Verständnis entziehen, sondern sie könnten auch – wie der Architekt in Matrix, eine existenzielle Bedrohung für die Menschheit darstellen.
In einer Umfrage aus dem Jahr 2024 gaben Tausende von KI-Forschen an, dass sie sich bezüglich der langfristigen Auswirkungen des Fortschritts bei KI unsicher fühlten. Etwa 68 % der Forscher sagten positive Ergebnisse mit ASI-Modellen voraus, ungefähr die Hälfte gaben allerdings auch an, dass es eine Chance von 5 % für extrem negative Folgen gebe – bis hin zur Auslöschung der Menschheit.
ASI-Technologie ist derzeit nur ein theoretisches Konzept. Dennoch arbeiten einige finanziell gut ausgestattete Startups auf die Entwicklung einer „sicheren“ Superintelligenz hin, mit Sicherheit als höchster Priorität und auf der Grundlage menschlicher Werte von Anfang an.
KI kann anstatt des Grads ihrer Intelligenz insgesamt auch danach klassifiziert werden, wie sie funktioniert und im jeweiligen Kontext interagiert. Zu diesen funktionalen Kategorien gehören reaktive Maschinen, KI mit begrenztem Speicher, Theory of Mind-KI und KI, die sich ihrer bewusst ist.
Hier beschreiben wir diese Arten KI etwas detaillierter:
Reaktive Maschinen fallen in die ANI-Kategorie. Sie führen einzelne Aufgaben auf der Basis einfacher Echtzeit-Eingaben aus wie etwa ein KI-Bot, der gegen Sie Schach spielt und mit seinen Zügen auf Ihre reagiert. Reaktive Maschinen haben keinen Speicher und können daher weder lernen noch sich an neue Eingaben anpassen. Sie folgen strengen vorprogrammierten Regeln und geben sofortige Antworten aus.
Da diese Tools streng programmiert sind und nur einen begrenzten Funktionsumfang besitzen, sind sie für Hacker schwerer zu manipulieren. Sie können jedoch umprogrammiert werden, sodass sie falsche Ergebnisse produzieren. In Bereichen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen, in denen reaktive Maschinen für einfache Empfehlungen eingesetzt werden, kann das Gefahren verursachen.
KI mit begrenztem Speicher wird der ANI zugerechnet, kann jedoch vorangegangene Aktionen speichern und diese Informationen zur Lösung von Problemen nutzen. Sie kann daher in stärker dynamischen Umgebungen eingesetzt werden. Das „Gedächtnis“ dieser KI bewahrt die Informationen nur für kurze Zeit auf; sie kann daher nur auf kürzlich erfolgte Interaktionen und Daten reagieren. Nachdem Sie die Sitzung beendet haben, wird sie zurückgesetzt und „vergisst“ Kontext und Interaktionen.
KI mit begrenztem Speicher kommt beispielsweise in selbstfahrenden Autos zum Einsatz, um die Positionen und Geschwindigkeiten anderer Fahrzeuge zu beobachten. Chatbots wie Chat sind ebenfalls ein Beispiel für KI mit begrenztem Speicher: Sie erinnern sich an vorherige Nachrichten, um relevante Antworten in derselben Konversation zu produzieren.
KI-Tools dieser Art sind zwar hilfreich und stehen für ein neues Zeitalter technischen Fortschritts, sie sind jedoch nicht gegen Gefahren gefeit. So könnte sich beispielsweise jemand Zugriff auf API-Schlüssel von OpenAI (des Schöpfers von ChatGPT) verschaffen und eigene KI-Tools für bösartige Zwecke entwickeln oder in einen Social-Media-Bot einen API-Schlüssel integrieren, der Spam generiert oder Malware verbreitet.
„KI-gestützte Large Language Models (etwa ChatGPT, Gemini, usw.) entwickeln sich mit unglaublicher Geschwindigkeit weiter und bieten extrem personalisierte Interaktionen, die unsere Wahrnehmung und Entscheidungen beeinflussen.“
Die derzeitigen Tools mit KI mit begrenztem Speicher haben außerdem erhebliche Auswirkungen für die Umwelt. Eine Prognose der International Energy Agency (IEA) von 2024 ergab, dass der Stromverbrauch der Rechenzentren, die KI-Tools betreiben, bis 2026 auf 1.000 Terawatt ansteigen könnte. Das ist ungefähr so viel wie der Stromverbrauch ganz Japans. Schon jetzt verbraucht eine einzige ChatGPT-Anfrage 2,9 Wattstunden Leistung – fast das Zehnfache der Energie einer Google-Suche.
Theory of Mind-KI ist eine rein hypothetische Form von AGI. Theoretisch sollte sie Kontext wesentlich besser erfassen als KI mit begrenztem Speicher. Diese hoch entwickelte Form von KI hätte ein eingehendes Verständnis menschlicher Emotionen, sozialer Signale und menschlicher Psychologie im Allgemeinen.
Die Interaktion mit Theory of Mind-KI wäre von der Interaktion mit anderen Menschen nicht zu unterscheiden. Dennoch hätten solche Tools nicht notwendigerweise ein Langzeitgedächtnis oder ein Bewusstsein ihrer selbst. Sie hätten lediglich eine größere Fähigkeit, auf subtile Kontextsignale zu reagieren.
KI dieser Art könnte durch die Konzentration auf einzelne Interaktionen mit Kunden einen wesentlich besseren Kundenservice bieten als menschliche Mitarbeiter. Auch für emotionale Unterstützung, Freundschaft, Unterricht, psychische Gesundheit und mehr könnte sie hilfreich sein. Denken Sie beispielsweise an die KI Samantha im Film Her.
Theory of Mind-KI wäre für Angriffe und Manipulationen derselben Art anfällig wie KI mit begrenztem Speicher, allerdings wäre das Risiko größer. Da Theory of Mind-KI komplexe menschliche Gefühle verstehen kann, hätten derartige bösartige KI-Tools erhebliche Fähigkeiten zur Manipulation und könnten problemlos in die Privatsphäre von Benutzern eindringen.
KI mit Bewusstsein ihrer selbst wird angenommen als ASI, die von ihrer eigenen Existenz weiß und ein voll entwickeltes Bewusstsein besitzt. Sie hätte ein Langzeitgedächtnis, kognitive Fähigkeiten, die denen des Menschen ähneln oder sie sogar übertreffen, und eigenständige Ziele und Verhaltensweisen. Fiktive Beispiele hierfür sind Ultron aus Avengers: Age of Ultron und Data aus Star Trek.
Eine weitere Möglichkeit zur Klassifizierung von KI-Technologie sind ihre Einsatzbereiche. Dazu gehören die Anwendungen künstlicher Intelligenz auf verschiedenen Sachgebieten und ihre Funktionsweise in der realen Welt.
Maschinelles Lernen ist die Grundfunktion der meisten heutigen KI-Tools. Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu lernen und ihr „Verständnis“ und ihre Leistung zu verbessern.
Das Kernstück von KI und maschinellem Lernen sind Algorithmen. Dies sind Sammlungen von Anweisungen, die festlegen, wie die Maschine Daten verarbeitet und Vorhersagen trifft. Durch die Algorithmen können KI-Tools eindeutige Ergebnisse erstellen und neue Probleme lösen, ohne dass eine weitere Programmierung erforderlich wäre.
Deep Learning ist eine weiterentwickelte Form des maschinellen Lernens; sie nutzt mehrschichtige Algorithmen – sogenannte neuronale Netze – die gleichzeitig Eingaben annehmen, Daten verarbeiten und Ausgaben erstellen. Deep Learning imitiert zwar einige Prozesse im menschlichen Gehirn, dies resultiert jedoch nicht in Bewusstsein oder Denken.
Durch Deep Learning kann die KI große Mengen an Daten sehr schnell verarbeiten und deshalb komplexere Aufgaben durchführen. So können beispielsweise Chatbots wie ChatGPT dank Deep Learning Dutzende Seiten voller Informationen blitzschnell lesen und „verstehen“ und praktisch sofort Antworten ausgeben. Deep Learning macht es auch möglich, dass LLMs noch feinere, subtilere Muster und Nuancen in Sprache erkennen.
Natural Language Processing (NLP) ist eine KI-Spezialanwendung zum Verstehen und Imitieren der menschlicher Sprache. Sie liegt Tools wie KI-Chatbots, virtuellen Assistenten und Übersetzungsprogrammen zugrunde.
NLP nutzt Deep Learning, um anhand der Eingaben, etwa eines Prompts, der Trainingsdaten und der vorangegangenen Wörter, Wortfolgen vorherzusagen. Jedes generierte Wort wird im Wesentlichen anhand seines unmittelbaren Kontexts „erraten“. Diese Technologie befähigt KI-Tools, auf eine natürliche, menschenähnliche Weise zu interagieren.
Die Robotik kombiniert KI mit physischen Maschinen und ermöglicht die Interaktion der KI mit der materiellen Welt. KI-gesteuerte Roboter können Daten aus ihrer Umgebung erfassen, Objekte erkennen und spezifische Aufgaben durchführen. So setzt beispielsweise Amazon in seinen Fulfillment-Centern autonome Roboter zur Verwaltung des Inventars und zum Transport schwerer Objekte unter Verwendung von Echtzeitdaten ein.
Es wird damit gerechnet, dass KI-Roboter in naher Zukunft wichtige Aufgaben in Branchen wie Maschinenbau, Fertigung und Gesundheitswesen spielen werden.
Expertensysteme sind spezialisierte KI-Tools, die der menschlichen Tätigkeit gleichwertige Entscheidungen in spezifischen Situationen treffen sollen. So könnte beispielsweise ein Expertensystem bei der Diagnose schwer zu entdeckender Krebserkrankungen helfen. Expertensysteme lösen zwar komplexe Probleme, haben aber eng begrenzte Anwendungsbereiche. Sie verfügen normalerweise weder über Speicher noch über logische Denkfunktionen oder die Fähigkeit, auf Nuancen oder Emotionen einzugehen.
Als eine der ältesten Formen von KI sind Expertensysteme bereits länger in Gebrauch als die meisten anderen Arten von KI. Diese Tools analysieren Fakten und erstellen mithilfe einfacher Logik Prognosen. Sie kommen häufig im Finanzwesen zum Einsatz, beispielsweise zur Prüfung der Kreditwürdigkeit, wobei sie eindeutige Daten verarbeiten, beispielsweise eingegebene Zahlenwerte, um anschließend Entscheidungen treffen, die auf ihrem Training beruhen.
KI hat das Potenzial, das Leben von Millionen zu verbessern, indem sie ihnen Routineaufgaben abnimmt und sogar komplexe Verantwortung übernimmt, wodurch den Menschen mehr Zeit für sinnvollere Tätigkeiten bleibt. Sie verspricht außerdem schnellere Fortschritte in Bereichen wie Medizin, Klimawissenschaft, Raumfahrt und mehr.
Aber es ist ebenso wichtig, sich über die zukünftigen Einschränkungen und Gefahren von KI im Klaren zu sein. Wir wissen bereits aus Erfahrung, dass ernsthafte Probleme entstehen können, wenn wichtige Entscheidungen ohne eine menschliche Aufsicht der KI überlassen werden. So verwendete beispielsweise die US-amerikanische Einwanderungsbehörde 2019 KI zur Übersetzung von Asylanträgen, was zu ungerechtfertigten Ablehnungen führte, die gefährdete Personen in Gefahr brachten.
KI entwickelt sich außerdem zu einem Lieblingstool für Hacker: Bedrohungen wie Deepfakes und KI-Voice-Scams nehmen zu. Diese ausgefeilten Tricks hatten Fälle von Identitätsdiebstahl und Phishing zur Folge, wie in neueren Bedrohungsanalysen gemeldet.
„Deepfake-Videos, besonders solche, die Investitionsbetrug zum Ziel hatten, zeigten ein hohes Maß an Raffinesse und machten es [dem Benutzer] schwer, ein echtes von einem gefälschten Video zu unterscheiden.“
KI ist aufgrund ihrer Fähigkeit, menschliche Interaktionen zu imitieren, ein hocheffizientes Tool für Hacker, die Social Engineering nutzen. Hoch entwickelte KI-Bots können gefälschte Profile erstellen, überzeugende Konversationen führen, Desinformation verbreiten und Sicherheitslücken in Systemen ausnutzen. Diese Bots sind lernfähig und verbessern sich mit jeder Interaktion. Experten prognostizieren, dass sie bald raffinierte Hacks unabhängig durchführen werden.
Das Zeitalter der KI ist spannend, aber auch voller Unwägbarkeiten. Und während KI-Angriffe immer raffinierter werden, ist es wichtiger denn je, die passenden Tools zur Hand zu haben, um diese neuen Bedrohungen zu bekämpfen
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