Anthropomorphisierung der Künstlichen Intelligenz
Anthropomorphisierung der Künstlichen Intelligenz. Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Menschen sind „Augentiere“ – was wir sehen, hat für uns unmittelbare Beweiskraft. Demgegenüber muss die Sprache oft zurückstehen; das Geschriebene oder Gesprochene ist selten so unmittelbar wie der direkte Sinneseindruck.
Die Metapher als Brücke. Um komplexe Sachverhalte in der Kommunikation zu verdeutlichen, ist der Rückgriff auf Metaphern nahezu unumgänglich. Diese Sprachbilder orientieren sich meist an zwischenmenschlichen Erfahrungen, da hier das größte gemeinsame Verständnis vorausgesetzt werden kann. Auch bei Large Language Models (LLMs) werden diese Brücken der Anthropomorphisierung intensiv genutzt (kit.edu): Begriffe wie „nachdenken“, „verstehen“ oder „halluzinieren“ helfen dabei, die Systemleistung greifbar zu machen, ohne das „Wesen“ der Maschine mit dem des Menschen gleichzusetzen.
Der ELIZA-Effekt: Projektion statt Interaktion. Diese Tendenz zur Vermenschlichung ist kein neues Phänomen. Bereits in den 1960er-Jahren beschrieb Joseph Weizenbaum mit dem ELIZA-Effekt (bauvolution.de, heise.de), wie Nutzer einem simplen regelbasierten Skript menschliche Eigenschaften und tiefes Verständnis unterstellten, sobald die Interaktion eine gewisse Form wahrgenommener Empathie erreichte. Es zeigt sich: Menschen projizieren Sinn oft dorthin, wo eigentlich nur Code abläuft (youtube.com).
In der Informatiklehre oder im fachlichen Austausch wird daher oft bewusst auf eine rein technische Beschreibung zurückgegriffen, wie etwa:
„Das Modell berechnet auf Basis einer Transformer-Architektur die stochastische Wahrscheinlichkeit für die nächste Token-Abfolge, optimiert durch Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback.“
Eine solche Sprache ist zwar präzise, für die alltägliche Kommunikation jedoch oft zu sperrig. Daher wird pragmatisch formuliert: „Die KI hat die Eingabe verstanden.“ Dabei bleibt innerhalb der Fachwelt klar, dass hier ein fundamentaler Unterschied zwischen Intention und Statistik besteht. Während menschliches Verstehen auf einer bewussten Absicht (Intention) und Weltwissen basiert, operiert die KI im Raum der Korrelationen. Sie „versteht“ nicht den Sinn, sondern die mathematische Struktur der Sprache.
Das Risiko der Vermenschlichung. Bereits der Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ reflektiert eine zutiefst menschliche Eigenschaft und stellt streng genommen eine Anthropomorphisierung dar (kwa-ekd.de). Aus der Verwendung dieser bildhaften Sprache entstehen jedoch Risiken (erwachsenenbildung.at). Problematisch wird es dort, wo Nutzende eine echte – wenn auch einseitige – emotionale Beziehung zu Chatbots aufbauen. Wenn Algorithmen als empathische Gegenüber missverstanden werden, entstehen Gefahren für das Individuum und die Gesellschaft.
Nach aktuellem wissenschaftlichem Stand ist KI-Systemen ein Bewusstsein ausdrücklich abzusprechen. Auch die Idee einer „starken KI“ oder AGI mit Bewusstsein erscheint absehbar unrealistisch. Aktuelle Systeme verfügen weder über intrinsische Zielsetzungen noch über ein eigenständiges, semantisch geerdetes Weltmodell oder einen echten Selbstbezug. Ihre Leistungsfähigkeit beruht auf der Optimierung formaler Zielgrößen über erlernte statistische Regularitäten – nicht auf Intentionalität, Autonomie oder phänomenalem Erleben.
Die Facetten menschlicher Intelligenz gehen weit über Mustererkennung und die Simulation logisch wirkender Schlussfolgerungen hinaus; sie umfassen Motivation, verkörperte Erfahrung und soziale Einbettung. Solange diese grundlegenden Eigenschaften technisch nicht realisierbar sind, bleibt Bewusstsein kein graduell erreichbarer Skaleneffekt, sondern eine kategorial andere Eigenschaft (arxiv.org).
Fazit. Die Aufgabe der Fachwelt ist es, Technik von Mythos zu trennen. Die KI ist ein mächtiges Werkzeug, das sich fundamental vom Menschen unterscheidet. Um dieses Werkzeug sinnvoll und nachvollziehbar zu erklären, müssen die Möglichkeiten der metaphorischen Sprache weiterhin ausgeschöpft werden – jedoch stets mit dem notwendigen Hinweis auf den technologischen, statistischen Kern.
Wir danken Dr. Karl Teille, der diesen Beitrag verfasst hat. Er ist Referent für Künstliche Intelligenz in der Evangelischen-Agentur der ev.-luth. Landeskirche Hannovers, Sprecher der Regionalgruppe der GI in Braunschweig/Wolfsburg und im Wirtschaftsbeirat der GI. Er hält Vorlesungen an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und an der Technischen Universität in Sofia über „Ethische Herausforderungen im Digitalen Zeitalter“ sowie an der Technischen Universität Braunschweig über „Steuerung großer IT-Projekte“. Teille war 20 Jahre Manager im VW-Konzern und verantwortete u.a. Projekte zur Einführung von KI.
Der Text erschien zuerst in unserem Newsletter GI-Radar. Alle Ausgaben gibt es hier zum Nachlesen. Sie haben auch einen Vorschlag für ein Thema? Wir freuen uns über Ihre Nachricht an redaktion@gi-radar.de.
