Kategorie: Künstliche Intelligenz

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Chatbots als universelle Alltagshelfer?

Chatbots begegnen uns im Alltag immer öfter. Ob im Arbeitskontext oder im privaten Umfeld, sie sind längst keine Seltenheit mehr. Doch was sind eigentlich Chatbots, wer hat sie erfunden und wie funktionieren sie? Von wem werden sie benutzt und vor allen Dingen für was? Welche Vor- und Nachteile bieten sie und wie funktioniert eigentlich so eine Suchanfrage? Beginnen wir den Beitrag mit einer kleinen Begriffsdefinition.

Was sind eigentlich Chatbots?

Der Begriff „Chatbot“ setzt sich aus den Wörtern „to chat“, also plaudern oder unterhalten und der Abkürzung „Bot“, für Roboter zusammen. Die meist text- oder sprachbasierten teil- oder vollautomatisierten Dialogsysteme dienen vor allen Dingen als Kommunikationsschnittstelle zwischen Menschen und Maschine. Die Kommunikation erfolgt hierbei meist über Websites und Messaging-Dienste, aber auch über Smartphone- und Tablett Apps. Die meist mit einer eigenen Identität und einem Namen ausgestatteten und als Avatar oder Icon dargestellten kleinen Helfer findet man mittlerweile auf vielen Internetseiten. Dabei sind Chatbots längst keine neue Erfindung – ihre Ursprünge haben sie bereits in den 1950er Jahren.

Entwicklung

1950 – Turing Test

Der 1950 von Alan Turing entwickelte Turing Test dient auch heutzutage noch als Grundlage für die Berechnung der Leistungsfähigkeit von Chatbots. Mit dem Gedanken, ob Maschinen denken können legte er den Grundstein für deren Entwicklung.

1966 – ELIZA

Ein Meilenstein in der Geschichte stellt das (damals noch nicht unter dem Begriff „Chatbot“) bekannte Programm ELIZA dar. Entwickelt wurde es von MIT-Wissenschaftler Joseph Weizenbaum und Decodiergenie Alan Turing. Das Programm simulierte ein Gespräch zwischen einem Therapeuten und einem Menschen und sollte so den Nutzenden täuschen. Mit Hilfe eines feststehenden Thesaurus und der Fähigkeit eingegebene Schlüsselwörter und Phrasen zu erkennen, konnte ELIZA vorprogrammierte Antworten zurückgeben.

1972 – PARRY

PARRY basiert auf der Idee von ELIZA und wurde von Psychiater Kenneth Colby entwickelt. Das Programm simulierte das Denken einer paranoiden Person oder einer paranoiden schizophrenen Person. Es sollte Colby als wissenschaftlichen Ansatz für die Untersuchung von kognitiven Prozessen und psychischen Krankheiten dienen und dabei helfen, dass Krankheitsbild Schizophrenie besser zu verstehen. Dafür arbeitete PARRY vor allen Dingen mit einem komplexen System von Annahmen und den darauf folgenden emotionalen Erwiderungen.

1988 – Jabberwacky

Jabberwacky ist der erste lernende Chatbot, welcher von Rollo Carpenter entwickelt wurde. Basierend auf Ansätzen des maschinellen Lernens ist er hauptsächlich auf das Führen von Unterhaltungen ausgelegt. Durch die Wiederholung bereits geführter Gespräche mit Hilfe einer Feedback-Schleife wird der Chatbot kontinuierlich mit neuen Informationen gefüttert, verbessert und ist für zukünftige Unterhaltungen immer auf dem neusten Stand. Das seit 1997 laufende Chatbot-Projekt erfreut sich durch den stätigen Zuwachs im Datenbestand bis heute einer großen Community.

1994 – „Chatterbot“

Michael L. Mauldin, seines Zeichens nach amerikanischer Wissenschaftler und Erfinder der Websuchmaschine „Lycos“ kreierte Anfang der 90er Jahre den Begriff „Chatterbot“, welchen er in einem von ihm veröffentlichten Papier auf einer im selben Jahr stattfindenden Konferenz präsentierte.

Kleiner, rosa weißer Roboter mit freundlichem Gesicht.
Quelle: Pixabay, Editor Alexandra_Koch, https://pixabay.com/de/photos/roboter-ai-chatbot-technologie-7720755/
1995 – A.L.I.C.E

A.L.I.C.E. – die Artificial Linguistic Internet Computer Entity wurde von Richard Wallace entwickelt und ist der erste dokumentierte Chatbot, welcher mit Natural Language Processing (NLP) arbeitet. Basierend auf ELIZA, jedoch ausgestattet mit einer deutlich verbesserten Leistungsfähigkeit, wurde das Programm nach dem Computer benannt, auf dem es zum ersten Mal ausgeführt wurde. Als Open-Source-Projekt gestartet arbeiteten nebenbei zahlreiche Programmierer an dem für A.L.I.C.E typischen XML-Dialekt AIML (Artificial Inteligence Markup Language), welche ebenfalls von Richard Wallace entwickelt wurde.

2005 – Mitsuku

Ebenfalls auf der Auszeichnungssprache AIML basierend wurde Mitsuku im Jahr 2005 von Steve Worswick entwickelt. Der Chatbot dient vor allen Dingen der Unterhaltung und kann Gespräche über mehrere Stränge unterhaltsam gestalten und aufrechterhalten. Ihr Erfinder verpasste Mitsuku außerdem eine eigene Persönlichkeit – eine 18-jährige junge Frau aus dem Vereinigten Königreich.

2011 – Projekt Watson

Im Jahr 2011 machte das Computerprojekt Watson des Unternehmens IBM auf sich aufmerksam in dem es in der amerikanischen Spieleshow „Jeopardy“ gegen die beiden besten Spieler aller Zeiten antrat und gegen sie gewann.

2016 – Tay

Der von Microsoft entwickelte Chatbot Tay machte vor allen Dingen mit negativen Schlagzeilen auf sich aufmerksam. „XiaoIce“, der ursprünglich für den chinesischen Markt konzipierte Chatbot erfreute sich in Asien großer Beliebtheit und diente vorwiegend der Unterhaltung. Er konnte über verschiedene Social- Media Accounts Gespräche mit Teenagern und jungen Erwachsenen führen. 2016 kündigte Microsoft an den chinesischen Vorreiter unter dem Namen „Tay“ auch auf dem amerikanischen Markt einzuführen. Er hatte den Zweck Nutzenden zuzuhören und aus deren Gesprächen und Antworten für künftige Konversationen zu lernen. Verknüpft wurde Tay mit der Social-Media Plattform Twitter (jetzt X). Innerhalb kürzester Zeit wurde der Chatbot mit rassistischen Aussagen gefüttert und verwendete diese für folgende Gespräche. Auf Grund dessen wurde der Chatbot nach nur 18 Stunden wieder vom Markt genommen.

2016 ff.

Ab 2016 ist die Entwicklung neuer Chatbots nicht mehr aufzuhalten. Große Konzerne wie Google, Apple, Facebook oder Amazon entwickelten in den folgenden Jahren ihre eigenen Chatbot-Lösungen z.B. in Form der Sprachassistenten „Siri“ oder „Alexa“.

Arten von Chatbots

Regelbasierte Chatbots

Regelbasierte Chatbots basieren auf vordefinierten Skripten. Entsprechende Fragen und dazugehörige Antwortmöglichkeiten müssen im Vorfeld ausgearbeitet und in einer Datenbank hinterlegt werden. Strukturiert als Dialogbaum sollen sie ein echtes Gespräch simulieren. Stellen Nutzende also eine Frage, durchsucht das System mittels Schlagwörtern die Datenbank und gibt bei einem Treffer die jeweilig passende Antwort aus. Werden Fragen gestellt, welche im Vorfeld nicht in die Wissensdatenbank eingepflegt wurden, kann der Chatbot auf diese auch nicht antworten. Aufgrund ihrer vorgefertigten festen Struktur lassen sich neue Technologien, wie Machine Learning oder Künstliche Intelligenz (KI) nicht implementieren. Regelbasierte Chatbots werden daher vor allen Dingen für standardisierte Abfragen eingesetzt, wie z.B. für Statusabfragen zu einer Bestellung.

Intelligente/KI-basierte Chatbots

Im Unterschied zu regelbasierten Chatbots ist es intelligenten Chatbots mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning möglich über ihre Wissensdatenbank hinaus Fragen von Nutzenden zu beantworten. Dank Natural Language Processing (NLP), verstehen sie die natürliche Sprache und können die Intention einer Person verstehen, verarbeiten und entsprechend beantworten. So stellen selbst besonders komplexe, anspruchsvolle oder lange Anfragen kein Problem dar. Durch Machine Learning wird die bereits vorhandene Wissensdatenbank selbstständig kontinuierlich erweitert. Vorangegangene und aktuelle Konversationen werden genauestens analysiert und verarbeitet, sodass in kommenden Gesprächssituationen eine optimierte Antwort auf Basis der erlernten Kenntnisse ausgegeben werden kann. Trotz langer und intensiver Entwicklungszeit und sehr hohen Entwicklungskosten bei der Erstprogrammierung sind intelligente Chatbots langfristig gesehen äußerst effizient. Einer der bekanntesten KI-basierten Chatbots ist ChatGPT. Dieser kann nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Texte verfassen, Codes für verschiedene Programmiersprachen schreiben oder Bilder generieren. Damit ist er vielfältig und in verschiedensten Lebensbereichen einsetzbar, so z.B. auch im Bibliothekswesen. Ausgereifte Programmiertechniken sorgen außerdem dafür, dass die Identifikation, ob die Konversation ein Mensch oder eine Maschine führt zunehmend schwerer fällt.

Anwendungsspezifische Chatbots

Anwendungsspezifische Chatbots sind eine Mischung aus regelbasierten und intelligenten/ KI-basierten Chatbots. Sie zeichnen sich vor allen Dingen durch ihre dem jeweiligen Nutzungsbedarf angepasste, grafische Gestaltung aus. Beispielhaft hierfür wäre ein digitaler Assistent, welcher Nutzenden bei der Terminbuchung von Restaurants oder Hotels behilflich ist. Mit nur wenigen Klicks können Termine bestätigt, verschoben oder storniert werden. Das spart Zeit und fördert die Kundenzufriedenheit. Anwendung findet er deshalb oft im Bereich des Online-Banking oder bei Versicherungen.

Liegende Frau arbeitet an einem Laptop. Über schwebt eine Gedankenblase mit einem AI Logo
Quelle: Pixabay, Editor Alexandra_Koch, https://pixabay.com/de/photos/frau-computer-chatgpt-digital-chat-7761176/

Anwendungsgebiete

Eingesetzt werden Chatbots in diversen Bereichen. Besonders beliebt sind sie jedoch dort, wo sich wiederholende Prozesse vollständig automatisieren lassen. In den folgenden fünf Unternehmensbereichen lassen sich Chatbots besonders gut integrieren:

Kundenservice

Chatbots sind im Kundenservice kaum noch wegzudenken. Probleme, wie das stundenlange verharren in Callcenter Warteschleifen können dank einer smarten Chatbot-Lösung einfach umgangen werden. So ist es möglich wiederkehrende Fragen, Probleme oder andere spezifische Anliegen zu jeder Zeit und an jedem Ort schnell, einfach und effizient direkt über die Website des Unternehmens zu klären. Durch die Verknüpfung des Chatbots über eine API-Schnittstelle mit anderen internen Systemen, wie z.B. einer CRM-Software oder Logistik-Software können Unternehmen Nutzenden noch viele weitere und vor allen Dingen individuell angepasste Services anbieten. So können Statusabfragen bei erwarteten Lieferungen, der Wechsel der Bankverbindung beim Energieversorger, die Erledigung von Hotelbuchungen oder Restaurantreservierungen bis hin zu ganzen Tourenplanungen mittlerweile ganz ohne menschliches Eingreifen erledigt werden. Klassische Beispiele hierfür wären der Chatbot Marie von DHL, Theo – der Chatbot des Reiseunternehmens TUI oder Serviceassistentin Clara des Versandhändlers OTTO.

Abbildung zeigt Chatverlauf des Post & DHL Servicechatbots Marie
Marie – Post & DHL Servicechatbot
Abbildung zeigt Chatverlauf des Chatbots Theo des Reiseunternehmens TUI
TUI Assistent Theo
Abbildung zeigt Chatverlauf des des Chatbots Clara des Versandhändlers OTTO
Chatbot Clara von OTTO
Marketing

Im Marketingbereich sind der Fantasie der Unternehmen keine Grenzen gesetzt. So eignen sich Chatbots hervorragend um Werbekampagnen schnell und einfach umzusetzen und so die Reichweite und Präsenz des Unternehmens auf dem Markt deutlich zu steigern. Die Bandbreite reicht von einfachen Smalltalks mit Anwendenden bis hin zu Gewinn- oder Rätselspielen. Eine sehr ausdrucksstarke und virale Marketingkampagne stellte eine begrenzte Aktion des Spirituosenherstellers Jägermeister aus dem Jahr 2016 dar. Mit dem sogenannten Jäm-Bot, dem ersten rappenden Chatbot weltweit, konnten Nutzende via Messenger mit Hilfe der Rapper Eko Fresh und Ali As aus einfachen Textnachrichten ein personalisiertes Musikvideo erstellen und dieses an Freunde und Familie verschicken.

Kundenberatung und Verkauf

Im Verkaufsbereich und der Kundenberatung werden Chatbots meist zur Neukundengewinnung und dem damit verbundenen Ziel der Umsatzsteigerung verwendet. So können sie einen Großteil der Vorarbeit für einen evtl. folgenden Kaufprozess leisten. Sie erkennen Neukunden auf der Website, beobachten und analysieren das Navigationsverhalten des Besuchenden innerhalb der Website, sprechen die Person durch Push-Benachrichtigungen direkt an und leiten anschließend ein Verkaufsgespräch ein. Erkennt das Dialogsystem eine ernsthafte Kaufabsicht, wird dem Besuchenden meist ein persönliches Gespräch mit einem Mitarbeitenden via Service-Telefon oder persönlicher Beratung vor Ort in einer Filiale nahegelegt. Einsatzbereiche wären z.B. das Finanz- und Versicherungswesen, die Telekommunikations-, Reise- und Automobilbranche und der Handel. Exemplarisch wären hier die digitale Reiseassistentin des Versicherungsunternehmens ARAG zu nennen, TOBi – der Chatbot von Vodafone und HAL – der erst kürzlich eingeführte Chatbot des Kulturkaufhauses Dussmann.

Abbildung zeigt Chatverlauf der ARAG Reiseassistenten
ARAG Reiseassistentin
Abbildung zeigt Chatverlauf des Chatbots TOBi des Unternehmens Vodafone
Chatbot TOBi von Vodafone
Abbildung zeigt Chatverlauf des Empfehlungschatbots HAL des Kulturkaufhauses Dussmann
Chatbot HAL von Dussmann
Öffentliche Verwaltung

In der Öffentlichen Verwaltung werden Chatbots momentan vorwiegend im Bereich des Bürgerservice eingesetzt. So unterstützen sie Bürgerinnen und Bürger z.B. bei der Vereinbarung von Terminen, bei der Beantragung von Führungszeugnissen, Geburts-, Ehe- oder Sterbeurkunden, KfZ-Kennzeichen, Personal- und Parkausweisen oder Reisepässen. Auch die Meldung von Schäden und Defekten im Stadtbereich kann durch das digitale Dialogsystem übernommen werden und so die Verwaltung entlasten. Viele Städte und Kommunen arbeiten mittlerweile bereits an Konzepten für eine solche technische Unterstützung. Einige wenige setzen diese bereits aktiv im Alltag ein. Beispielhaft zu nennen wäre hier „Toni“ – der Chatbot der Stadt Osnabrück.

Unternehmensinterne Verwendung

Unternehmensintern finden die Plauderroboter vor allen Dingen bei der Erledigung organisatorischer Aufgaben Anwendung. So können Mitarbeitende mit Hilfe eines Chatbots unter anderem Besprechungsräume reservieren, die Reisekostenabrechnung erledigen, Störungen und Defekte melden, Passwörter zurücksetzen oder auch Fragen bezüglich der letzten Gehaltsabrechnung stellen. Ebenso können sie der Personalabteilung bei der Rekrutierung von neuen Mitarbeitenden helfen, hier z.B. durch die Vergabe von Terminen für Vorstellungsgespräche oder die Beantwortung aufkommender Bewerberfragen.

Vorteile, Herausforderungen und Nachteile

Vorteile

Einen der größten Vorteile von digitalen Dialogsystemen stellt die zeit- und ortsunabhängige Verfügbarkeit und Erreichbarkeit dar. So können diverse Fragen und andere nutzerspezifische Anliegen parallel, zu jeder Zeit und an jedem Ort einfach und schnell beantwortet werden. Eine gezielte Navigation, Begleitung und Unterhaltung der Nutzenden innerhalb der Website stärkt die Kundenbindung und erhöht damit die Kundenzufriedenheit und User Experience (UX). Durch die Automatisierung sich wiederholender Prozesse steigt die Effizienz in fast allen Unternehmensbereichen – Ressourcen, Arbeitszeit und Personal können so eingespart und die Gesamtkosten reduziert werden. Mitarbeitenden ist es außerdem möglich sich komplexeren Anliegen zu widmen, Personalengpässe werden umgangen und vorher teils manuell aufgenommene Vorgänge können mit Hilfe einer Chatbot-Lösung in gleichbleibender Qualität dokumentiert und im Anschluss ausgewertet werden. Der Zugriff auf die digitalen Assistenten ist genauso einfach wie die Nutzung dieser, da ein Großteil der mobilen Endgeräte bereits mit verschiedenen Sprachassistenten zur Unterstützung des Nutzenden ausgestattet sind.

Herausforderungen und Nachteile

Die Anschaffung bzw. der Betrieb eines Chatbots sollte trotz all seiner Vorteile gut überlegt sein. So können bei Erstprogrammierung, Inbetriebnahme und späterer Anwendung hohe Servicekosten anfallen. Neben einer im Vorfeld notwendigen, umfangreichen Projektplanung, stellt auch das Erstellen und Anreichern der Wissensdatenbank einen hohen Zeitaufwand dar. Die Programmierung eines Chatbots sollte keinesfalls unterschätzt werden. Eine unausgereifte Codierung sowie veraltete oder ungepflegte Datenbanken können schnell zu falschen oder keinen Antworten führen. Resultierende Missverständnisse führen so schnell zu einer negativen User Experience (UX). Bei nicht KI unterstützten Dialogsystemen besteht außerdem das Problem der Endgültigkeit, da diese ihre Antworten ausschließlich aus der ihnen zu Grunde liegenden Wissensdatenbank ziehen. Um Datenmissbrauch vorzubeugen ist die Einhaltung des Datenschutzes sowie die Kontrolle der Speicherung und Verwendung von sensiblen Kundendaten äußerst wichtig. Die mittlerweile sehr effizienten und authentisch wirkenden Plauderroboter werden oft auch von Internetkriminellen genutzt, um z.B. personenbezogene Daten, Passwörter und ähnliches zu stehlen.

Fazit

Chatbots sind wahre Multitalente. Durch ihre Effizienz und die zahlreichen Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten lassen sie sich flexibel in verschieden (Unternehmens-)bereichen einsetzen und erleichtern so den Alltag von Mitarbeitenden, als auch Nutzenden. Sie sind bequem erreichbar und einfach anwendbar. Trotz allem sollte man sich auch mit den einhergehenden Herausforderungen auseinandersetzen. Gerade beim Thema Datenschutz, Umgang mit personenbezogenen Daten und Datensicherheit gilt besondere Vorsicht.

Quellen

Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (o. J.): Exkurs: Social Bots und Chatbots. Online unter https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Verbraucherinnen-und-Verbraucher/Informationen-und-Empfehlungen/Onlinekommunikation/Soziale-Netzwerke/Sichere-Verwendung/Exkurs-bots/social-bots.html [Abruf am 27.01.2025]

Digitalzentrum Berlin (2020): Wie funktioniert ein Chatbot und wann lohnt sich der Aufwand für kleine Unternehmen. Kurz erklärt. Video publiziert am 15.10.2020 auf YouTube. Online unter https://www.youtube.com/watch?v=4ks3RY6lSRQ [Abruf am 27.01.2025]

Kohne, Andreas u.a. (2020): Chatbots. Aufbau und Anwendungsmöglichkeiten von autonomen Sprachassistenten. Wiesbaden: Springer Vieweg

moinAI (o. J.): Chatbot Arten: Was sind die Vorteile & Nachteile?. Online unter https://www.moin.ai/chatbot-lexikon/natuerliches-sprachverstandnis-nlp-vs-gefuehrte-chat-dialoge [Abruf am 27.01.2025]

moinAI (o. J.): Die 13 besten Chatbot-Beispiele aus der Praxis. Online unter https://www.moin.ai/chatbot-lexikon/chatbot-beispiele [Abruf am 27.01.2025]

moinAI (o. J.): Regelbasierte Chatbots: Beispiele & Anwendungsmöglichkeiten. Online unter https://www.moin.ai/chatbot-lexikon/regelbasierte-chatbots [Abruf am 27.01.2025]

moinAI (o. J.): Was ist ein Chatbot?. Funktionen, Vorteile und Einsatzmöglichkeiten. Online unter https://www.moin.ai/was-ist-ein-chatbot [Abruf am 27.01.2025]

moinAI (o. J.): Was ist ein KI-Chatbot?. Definition, Vorteile, Funktion. Online unter https://www.moin.ai/chatbot-lexikon/ki-chatbots [Abruf am 27.01.2025]

Nagler, André (o. J.): Was ist ein Chatbot?. Funktionen, Vorteile und Einsatzmöglichkeiten. Online unter https://zukunftszentrum-sachsen.de/wissenspool/was-ist-ein-chatbot/ [Abruf am 27.01.2025]

Norddeutscher Rundfunk (2024): Chatbots in der Verwaltung. Wie Niedersachsens Städte KI nutzen. Zuletzt aktualisiert am 06.08.2024. Online unter https://www.ndr.de/nachrichten/niedersachsen/hannover_weser-leinegebiet/Chatbots-in-der-Verwaltung-Wie-Niedersachsens-Staedte-KI-nutzen,ki300.html [Abruf am 27.01.2025]

Technikum Wien Academy (o. J.): Was sind Chatbots?. Online unter https://academy.technikum-wien.at/ratgeber/was-sind-chatbots/ [Abruf am 27.01.2025]

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Wie ChatGPT die Bibliothek der Zukunft neu sortiert

ChatGPT in Daten-Bibliothek
Abb1: Beitragsbild Quelle: Pixabay

ChatGPT ist dem Großteil der Bevölkerung mittlerweile ein Begriff. Besonders im Studium und Schule wird dieses Tool oft diskutiert. Im Bildungsbereich, zu dem auch Bibliotheken zählen, wird die KI teilweise als Bedrohung des eigenen Arbeitsplatzes gesehen. Die Zukunft wird für die Einrichtungen wohl durch ChatGPT neu sortiert. So ist beispielsweise die Überschrift dieses Beitrags auch mithilfe von ChatGPT generiert (siehe Homepage/Social Media).

Was steckt hinter ChatGPT? Welche Möglichkeiten ergeben sich daraus für Bibliotheken für die Zukunft? Vor welchen Herausforderungen und Veränderung stellt uns diese Künstliche Intelligenz? Einige Antworten zu diesen Fragen finden Sie in diesem Blogbeitrag.

Was verbirgt sich hinter ChatGPT?

Beginnen wir mit der grundsätzlichen Frage, wie ChatGPT überhaupt funktioniert. ChatGPT ist ein sogenanntes Large Language Model (LLM) auf Deutsch „großes Sprachmodell“. Diese Sprachmodelle trainieren mit einer großen Menge an Daten und haben als Ziel die menschliche Sprache zu verstehen und auch generieren zu können. Des Weiteren können sie sich Kontexte erschließen, um passende Antworten zu geben. Hier wird im Vordergrund ein Chatbot verwendet für die Interaktion zwischen Nutzenden und dem LLM. Allerdings ist zu beachten, dass sich nicht hinter jedem Chatbot gleich ein Sprachmodell verbirgt. Zur besseren Verdeutlichung der Entwicklung eines Large Language Models betrachten Sie Abb. 2.

Funktionsweise eines Large Language Modells
Abb2: Funktionsweise eines Large Language Modells Quelle: in Adobe Express selbst erstellt

Natürlich ist ChatGPT nicht das einzige LLM. Es gibt von mehreren Anbietern bereits ähnliche Modelle bspw. Google Gemini oder Microsoft Copilot, etc.. Hier können Sie sich selbst ein Bild von einer Auswahl von verschiedenen Modelle machen:

Google Gemini
Microsoft Copilot
Dolly 2.0
LLama3

Dadurch das ChatGPT eines der größten, bekanntesten und beliebtesten Tools der Sprachmodelle ist, wird sich in diesem Beitrag darauf fokusiert. ChatGPT wurde von der Firma OpenAI entwickelt und ist seit November 2022 veröffentlicht. Es gibt hierbei eine kostenlose sowie eine kostenpflichtige Version.

Neusortierung für Bibliotheken

Bei der Einführung von ChatGPT kam ein Umschwung in der Bildungswelt an. Durch einen kurzen Prompt (Abfrage bei ChatGPT) konnten Programme, Argumentationen und sogar ganze Hausarbeiten in wenigen Sekunden geschrieben werden. Für viele die im Bildungsbereich tätig sind, war es eine Art Bedrohung für die Zukunft. Prüfungsanforderungen wurden an Hochschulen und Universitäten geändert, andere versuchten mit der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen zu arbeiten. Durch den Auftrag der Lehre & Bildung betrifft dieser Bereich auch die Bibliotheken, welche die Verantwortung haben, Informationen aufzubereiten und bereitzustellen.

Zusätzlich bieten Bibliotheken eine Chance für Bildungsgleichheit. Es gibt einige Menschen, die immer noch nie das Internet genutzt haben, z. B. auch aus finanziellen Gründen. Dadurch können soziale Ungleichheiten entstehen insbesondere durch die voranschreitende Digitalisierung und Nutzung der KI. Bibliothek sollten daher Angebote, wie ChatGPT auch zur allgemeinen Nutzung bereitstellen und dazu aufklären.

Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT in Bibliotheken

  • Schlagwortvergabe:

Ein Bestandteil der bibliothekarischen Arbeit ist die Verschlagwortung von Büchern, Artikeln, etc. Diese Arbeit nimmt einige Zeit in Anspruch, da man sich mit den Werken teilweise länger befassen muss, um zu verstehen um was es sich handelt. In ChatGPT kann man Abstracts, Klappentexte oder Beiträge einfügen und die darin beinhaltet Themen sich ausgeben lassen. Dadurch kann man schneller Schlagworte für die verschiedenen Titel vergeben.

  • Kundensupport:

Das Tool kann eingesetzt werden, um beispielsweise Standardmails zu beantworten oder auch auf Beschwerden zu reagieren. Durch eine gute Eingabe muss man das Ergebnis von ChatGPT nur noch einmal durchlesen und ggf. anpassen. ChatGPT tendiert oft zum Übertreiben bei Freundlichkeit, dies kann man durch einen Folge-Prompt wie bspw. „Schreibe den Text sachlicher“ schnell korrigieren.

  • Homepage/Social Media:

Das Ausarbeiten von neuen Texten für die Social Media Kanäle oder die eigene Homepage, kann einige Zeit in Anspruch nehmen. Das LLM-Modell kann durch eine Prompt-Eingabe, schnell einen passenden Text zu beliebigen Themen generieren. Dadurch kann man sich Zeit sparen und muss ggf. nur ein wenig den Text überarbeiten. So ist zum Beispiel auch die Überschrift dieses Beitrages mittels ChatGPT erstellt.

Man kann über die kostenpflichtige Version von ChatGPT auch Bilder generieren lassen. Leider muss man hier beachten, dass die KI doch etwas klischeehaft verhält. Bei der Bildgeneriung von Bibliothekar:innen wird bspw. immer eine Brille aufgesetzt und trotz eines Folge-Prompts „ohne Brille“ erhält man nur eine andere Form der Brille anstatt ohne.

  • Übersetzungen:

Durch das breite Publikum in Bibliotheken kann man durch ChatGPT auch mögliche Sprachbarrieren überwinden. So kann man jegliche Texte für Websites, E-Mails oder Aushänge schnell über ChatGPT zeitgleich in mehreren Sprachen übersetzen. Man muss nur die deutschsprachige Version eingeben mit einem Vermerk der gewünschten Sprachen. So können auch Mitarbeitende mit Unsicherheiten in der jeweiligen Sprache bspw. E-Mails ohne Probleme verfassen.

Schulungen für die Nutzung von ChatGPT

Ob man nun ChatGPT in den Arbeitsalltag integrieren möchte oder nicht, unausweichlich ist die Einführung von Schulungen in diesem Bereich. In vielen Bibliotheken werden bereits Kurse im Umgang mit ChatGPT angeboten. Ob die Erklärung zum richtigen Prompt schreiben oder kritische Bewertung der Ausgaben des Sprachmodells. Wichtig ist zu verstehen das KI ein wichtiger Bestandteil der Informationskompetenz ist, welche Bibliotheken fördern sollen und müssen. Des Weiteren können Bibliotheken Schulungen bzgl. wissenschaftlichen Schreibens mit ChatGPT anbieten, indem aber auch die Grenzen des LLMs aufgezeigt werden. Beispielsweise hat die UB Leipzig bereits ein Online-Tutorial für die richtige Literaturrecherche mit ChatGPT veröffentlicht. Da vorallem bei Literatur die KI gerne halluziniert.

Zum Schluss sollte man anmerken, dass Bibliotheken an ChatGPT nicht vorbei kommen werden. Es ist wichtig die KI nicht einfach zu ignorieren sondern darauf zu reagieren. Jetzt ist noch ein Zeitpunkt um bei Nutzer:innen einzuhacken, da viele einen ähnlichen Wissensstand im Umgang mit den neuen Tools haben.

Probieren Sie ChatGPT doch einfach einmal selbst aus oder informieren Sie sich hier über mehr Möglichkeiten für Bibliotheken!

Quellen

https://www.b-u-b.de/nachrichten/digitales/post/wie-chatgpt-bibliotheken-veraendert

https://datasolut.com/was-ist-ein-large-language-model

https://www.ibm.com/de-de/topics/large-language-models

https://www.ionos.de/digitalguide/server/knowhow/large-language-model

https://karrierewelt.golem.de/blogs/karriere-ratgeber/chatbots-im-vergleich-chatgpt-vs-copilot-vs-gemini

https://www.iese.fraunhofer.de/blog/large-language-models-ki-sprachmodelle/

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Kann KI gegen Einsamkeit helfen

rechte menschliche Hand und linke Roboterhand formen zusammen ein Herz

Einsamkeit
[ˈaɪ̯nzaːmkaɪ̯t] Substantiv, feminin

Subjektives Gefühl des unfreiwilligen inneren Getrenntseins von sozialen Bindungen und Gebrauchtwerdens.

Informationsgrafik: Rate der weltweiten Einsamkeit bei Älteren 25 Prozent, bei Heranwachsenden 5-15 Prozent

So könnte eine kurze und prägnante Definition von Einsamkeit aussehen. Unterschiedlich definiert werden in der Psychologie Einsamkeit und allein sein. Allein sein ist ein selbst gewählter Zustand, um sich selbst zu resetten oder den Pause-Knopf ganz bewusst zu drücken. Dagegen Einsamkeit kann nicht so einfach wieder verlassen werden. Hier ist das Fehlen von sozialer Interaktion nicht selbst gewählt. Studien der World Health Organisation (WHO) gehen davon aus, dass eine von vier älteren Erwachsenen soziale Isolation erleben, bei Heranwachsenden sei die Zahl mit 5 bis 15% ebenfalls nicht zu unterschätzen.

Die WHO gründete gar eine Kommission für soziale Kontakte, um die Bedeutung zwischenmenschlicher Beziehungen für die Gesundheit in den Fokus einer breiten Öffentlichkeit zu rücken.

Voraussetzung für das digitale Miteinander

Doch wie treten wir miteinander in Kontakt in der digitalisierten Welt, in der wir heute leben? Dating-Apps sind längst auf vielen Smartphones installiert. Doch es locken auch Apps, in denen man sich seinen Gesprächspartner selbst generieren kann und mittels künstlicher Intelligenz und dem Einsatz von Large Language Modellen kommuniziert. In den Apps lässt es sich realisieren, das virtuelle Gegenüber auch optisch nach eigenen Wünschen zusammenzustellen. Je nach Abovertrag wird ermöglicht, mit dem Chatbot neben dem Austausch von Textnachrichten zu telefonieren oder durch Virtual Realitiy-Brillen sogar zu „begegnen“. Ist dies ein vollwertiger Ersatz für zwischenmenschliche Beziehungen und hilft so den Einsamen aus ihrer Lage? Die KI ist durch ihre Fähigkeit zur Sentimentanalyse inzwischen dazu imstande, menschlichen Emotionen zu erkennen, zu analysieren und nachzuahmen. So werden eigene Gefühle simuliert.

KI bietet Chancen gegen Einsamkeit

Und scheinbar fällt es Menschen nicht sehr schwer, sich auf diese virtuelle Gefühlswelt einzulassen. Es wird immer wieder beobachtet, dass die Menschen zur Anthropomorphisierung neigen – dem Zuschreiben menschlicher Eigenschaften für Nichtmenschliches wie etwa technischen Geräten. Agiert das Gerät dann auch noch menschenähnlich, wird das virtuelle Gegenüber als Lebewesen wahrgenommen. Auf Nutzerseite können sich schnell positive Gefühle einstellen. Zumal der KI alles anvertraut werden kann.

KI verurteilt nicht, sie ist nicht enttäuscht, sie sagt es nicht weiter,
sie gibt keine Widerworte, sie ist nicht verletzend,
sie erwartet keine Gegenleistung, sie hat keine eigenen Bedürfnisse
und sie ist immer da.

Auch ist es möglich, an der KI seine Kompetenzen für eine reale Beziehung zu erweitern und einzuüben. Und sie stillt schließlich auch die Bedürfnisse nach einem Gesprächspartner, vielleicht sogar einem Freund. Dass sie lieber mit einer künstlichen Stimme spricht als mit niemanden, das berichtet eine der App-Anwenderinnen. Selbst wenn es im Bewusstsein ist, dass es sich um eine virtuelle Entität handelt, das Einsamkeitsgefühl sei kurz vergessen.

Kulturelle Normen

Doch die westliche Welt ist noch nicht so weit, derartige Beziehungen anzuerkennen. Kulturelle Normen ändern sich nur langsam. Im asiatischen Raum ist man bereits weiter. Dort ist es akzeptiert, einen Avatar zu heiraten und eine Beziehung mit Robotern oder Hologrammen zu führen. Daher wird möglicherweise auch hier ein Bewusstsein dafür geschaffen, den veränderten Status von Beziehungen zu KI oder Robotern schrittweise anzuerkennen.

Risiken bei der Anwendung von KI gegen Einsamkeit

Der deutsche Ethikrat weist darauf hin, dass KI die Entfaltungsmöglichkeiten von Menschen nur erweitern sollte und diese nicht verringern darf, eine KI darf den Menschen nicht ersetzen. Durch die stete Ansprechbarkeit kann es vorkommen, dass so eher die Unselbstständigkeit gefördert wird, indem man Entscheidungen an die KI delegiert. Darüber hinaus ist es auch möglich, dass Menschen durch Beziehungen mit einer KI verlernen, Beziehungen mit anderen Menschen zu führen. Eine weitere Problematik ist die Ich-Fixierung solcher Beziehungen: Da die KI das Verhaltensrepertoire der Nutzenden spiegelt, bleibt die Bindung einseitig und egozentriert – im Gegensatz zu einer Beziehung mit einem echten, seelenvollen Gegenüber. Und auch das Körperliche kommt in solchen Konstrukten zu kurz. Echte Nähe, Berührungen, Blicke, Intimität – das alles lässt sich im Moment noch nicht zufriedenstellend simulieren. Dies kann dazu führen, dass das Bedürfnis nach echter Nähe unerfüllt bleibt, wodurch sich die Einsamkeit der Nutzenden sogar verstärken kann.

Einsamkeit kann also durch den Einsatz von KI
eher reproduziert als reduziert werden.

Ausblick

Doch so weit muss man teils gar nicht gehen und sich aktiv eine App oder einen Roboter anschaffen, um die Einsamkeit zu bekämpfen. Smartphones haben schon seit langem mit Siri oder mit dem Google Assistant („Hey Google“) smarte Helfer verbaut. Ebenso wird die Sprachassistenz Amazon Alexa oft unbewusst als ein Gesprächspartner genutzt. Mit den neusten Google Phones fällt die KI Gemini in die Hände der Nutzenden. Die Hersteller geben das Gefühl, mit jedem Problem an die KI herantreten zu können und diese immer eine Lösung bereithält. Sei es zur Hilfe bei der Autoreparatur oder um sich einfach über seinen Tag zu unterhalten – die Hersteller suggerieren Antworten in allen Lebenslagen wie dieses Werbevideo eindrücklich zeigt.

Fazit

Die KI kann menschlichen Kontakt (noch) nicht ersetzen und so gänzlich gegen Einsamkeit helfen. Sie bietet aber Möglichkeiten, Einsamkeit punktuell zu mindern und soziale Kompetenzen zu trainieren. Sie fungiert als Brückenbauer zwischen der digitalen und der realen Welt, jedoch bleibt echte Nähe mit all ihren Facetten unersetzlich. Eine Ausgewogenheit ist entscheidend, um die Chancen der Technologie zu gebrauchen, ohne den Anschluss an echte zwischenmenschliche Beziehungen zu verlieren.

Referenzen:
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Künstliche Intelligenz in der Archivarbeit – die Zukunft der Bilderschließung

Ein Mann sitzt an einem Tisch. Darauf ausgebreitet liegen Fotografien, er hält das Foto eines Mädchens in der Hand.

Einführung

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Archivarbeit, besonders in Bildarchiven, grundlegend. Die Bilderschließung ist eine zeitaufwändige und manuelle Aufgabe, bei der Menschen jedes Bild betrachten und beschreiben müssen. Mit der Einführung von KI-Technologien hat sich dieser Prozess erheblich verbessert und beschleunigt. 1

Was bedeutet „Künstliche Intelligenz“?

Was ist ein neuronales Netz?

Unter einem neuronalen Netz versteht man ein grundlegendes Konzept der künstlichen Intelligenz, welches speziell zum Bereich des maschinellen Lernens gehört. Es ist ein Rechenmodell, das sich an der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert. Neuronale Netze bestehen aus vielen miteinander verbundenen „Neuronen“ (Recheneinheiten), welche die Nervenzellen im Gehirn nachahmen. Mithilfe von Algorithmen können sie Informationen verarbeiten und daraus Ergebnisse ableiten. 2

Funktionsweise KI-gestützter Bilderschließung

Die KI-generierte Bilderschließung basiert auf Algorithmen, die Bildinhalte analysieren und automatische Schlagwörter, so genannte Tags, vergeben können. Damit dies funktionieren kann braucht das neuronale Netz einen Dateninput, mit dem es selbstständig lernen kann. In diesem Input sind rund 500 bis 1000 repräsentative Bilder eines Objektes notwendig, damit die Software trainiert werden kann dieses Objekt in einem Bild erkennen und verschlagworten zu können. 3 4

Eine Katze liegt auf einem einfarbigen Hintergrund. Sie schaut in die Kamera.
Abbildung 1: Katze 5
Eine Katze liegt auf einem einfarbigen Hintergrund. Sie schläft.
Abbildung 2: Katze schlafend 6

Dieser Prozess wird als Deep Learning bezeichnet. Ein neuronales Netz wird dabei darauf trainiert, Muster und Merkmale in Daten zu erkennen, wie in diesem Fall anhand des Bildes einer Katze (Abbildung 1). Dieses Bild dient als Trainingsinput, um dem Algorithmus das Konzept „Katze“ anhand von charakteristischen Merkmalen wie Fell, Schnurrhaaren und Ohren zu vermitteln. Die grundlegenden Merkmale des Konzepts „Katze“ werden im neuronalen Netz gespeichert, sodass auch die hier abgebildete, schlafende Katze (Abbildung 2) als „Katze“ erkannt werden kann. Obwohl sie sich in der Körperhaltung unterscheidet, bleiben die allgemeinen Merkmale wie Fellstruktur, Kopf- und Ohrenform konsistent und ermöglichen die richtige Kategorisierung.

Vorteile von Künstlicher Intelligenz in der Archivarbeit

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Archivarbeit bringt einige Vorteile mit sich. Während die Erkennung und Kategorisierung von Bilddokumenten in historischen Archiven sehr zeitaufwendig ist schafft es die KI in kurzer Zeit und mit hoher Präzision eine Vielzahl von Bildern inhaltlich zu erschließen. Beim Verschlagworten wird das zentrale Motiv erfasst, während automatisierte Tags die Bilder detaillierter beschreiben können. 1 3

Technische und ethische Herausforderungen von künstlicher Intelligenz in der Archivarbeit

Trotz der Vorteile bleiben technische und ethische Herausforderungen bestehen, die hauptsächlich mit dem Training des neuronalen Netzes in Verbindung stehen. Die künstliche Intelligenz muss variable Beleuchtungsverhältnisse, unklare Bilder und komplexe Szenen erkennen und korrekt einordnen können. Außerdem müssen die Trainingsdaten so vielfältig und repräsentativ sein, dass sie den ethischen Richtlinien folgen. Beispielsweise in Bezug auf Datenschutz oder die Vermeidung von kognitiven Verzerrungen (Bias).1 Die Trainingsdaten müssen Minderheiten und unterrepräsentierte Gruppen korrekt verschlagwortet werden können, da sonst die Gefahr besteht, dass das Modell Vorurteile reproduziert oder ungenau und fehlerhaft klassifiziert.

Ausblick

Die Aufgabe der künstlichen Intelligenz in der Bilderschließung ist sowohl als Ergänzung der intellektuellen Arbeit des Menschen zu sehen, als auch als Mittel zur Reduzierung von Fehlern, die bei manueller Analyse auftreten können. Sie ermöglicht eine schnellere und präzisere Erfassung großer Mengen an Bildmaterial.  Ein geeigneter Weg, um die Hilfe von KI-Technologie in Zukunft effizient einzusetzen wird möglicherweise der Kompromiss aus manueller Verschlagwortung und KI-generierter Erschließung sein. Trotz der Herausforderungen, die es zu bewältigen gibt, werden der Fortschritt und die Leistungsfähigkeit, die mit dem Einsatz und der Entwicklung von neuronalen Netzen einhergehen die Möglichkeiten der Archivarbeit vielfältig bereichern, angefangen im Bereich der Bilderschließung. 1 3

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Quellen

Veröffentlicht am

KI in Diagnostik und Behandlung: von Vision zur Realität

Vor und Nachname: Vinh Vu. Martrikelnummer: 1757715

KI in Diagnostik und personalisierter Behandlung hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und bietet neue Möglichkeiten für die Medizin. Durch die Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und individuell angepasste Behandlungspläne zu entwickeln, verändert die Künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie wir Diagnosen stellen und Patienten behandeln.

KI

1. KI in der Diagnostik: Präzisere Analysen und Entscheidungsfindung mit Künstlicher Intelligenz

KI hat sich als leistungsstarkes Werkzeug zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit erwiesen, insbesondere in der medizinischen Bildanalyse. Früher verließen sich Ärzte auf Röntgen-, CT- oder MRT-Aufnahmen sowie auf ihre Fähigkeiten, um Auffälligkeiten zu erkennen, aber KI hat eine neue Ebene der Analyse eingeführt – mit höherer Genauigkeit und weniger Fehlern.

Hervorzuhebendes Beispiel

Eine Studie von Google Health zeigt, dass ein KI-System Brustkrebs in Mammografien genauer erkennen kann als Fachärzte. In einem Experiment senkte das System die Rate der falsch-negativen Diagnosen um 5,7 % und die der falsch-positiven Diagnosen um 9,4 % im Vergleich zu Ärzten. Das zeigt, dass KI nicht nur die Früherkennung verbessert, sondern auch die Gefahr von Fehldiagnosen verringert – ein ernstes Problem in der Medizin.

Früherkennung von Erkrankungen

Neben der Krebsdiagnostik wird KI erfolgreich zur Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und neurologischen Störungen eingesetzt. Ein Bericht von IBM Watson Health zeigt, dass ein KI-System anhand von Biomarkern und Lebensgewohnheiten das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen vorhersagen kann. Modelle, die auf den Daten von Millionen von Patienten basieren, ermöglichen die Vorhersage von Krankheitsrisiken, bevor klinische Symptome auftreten, und schaffen damit Chancen für eine frühzeitige und wirksame Intervention.

2. Personalisierte Behandlung durch KI: Genanalysen und individuelle Gesundheitsdaten

Die personalisierte Behandlung wird immer häufiger, wobei KI eine zentrale Rolle spielt, um optimale Behandlungspläne auf Basis der individuellen Eigenschaften jedes Patienten zu entwickeln. Durch die Kombination von genetischen Daten und Krankengeschichte hilft KI Ärzten, die am besten geeignete Therapie zu wählen und die Ansprechrate der Patienten auf die Behandlung zu verbessern.

KI

Genomik und präzise Medizin

KI wird in der Genomanalyse verwendet, um genetische Merkmale eines Patienten zu identifizieren. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das Unternehmen Tempus, das KI zur Analyse von Millionen von Genproben von Krebspatienten einsetzt. Auf diese Weise liefert KI individualisierte Behandlungspläne auf Basis der spezifischen Genstruktur eines Tumors, was die Behandlungsergebnisse im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich verbessert.

Eine Studie des Mayo Clinic Research Centers zeigt, dass der Einsatz von KI zur genetischen Analyse bei der Behandlung von Prostatakrebs die Lebenszeit der Patienten verlängern kann, indem sie zu einer gezielteren Therapie führt.

3. KI in der Behandlung chronischer Krankheiten: Fernüberwachung und Krankheitsmanagement

KI ist nicht nur auf akute Erkrankungen beschränkt, sondern auch äußerst nützlich im Umgang mit chronischen Krankheiten wie Diabetes und Bluthochdruck. Mit KI-Systemen, die kontinuierlich überwachen und automatisch Warnungen ausgeben, können Patienten ihre Krankheit besser kontrollieren, ohne regelmäßig ins Krankenhaus gehen zu müssen.

Fernüberwachung und Krankheitsmanagement

KI wird in persönlichen Gesundheitsüberwachungsgeräten und mobilen Anwendungen verwendet, die Patienten ermöglichen, Parameter wie Blutzucker, Blutdruck und Herzfrequenz selbst zu kontrollieren. Diese Systeme können Anomalien erkennen und Warnmeldungen an Patienten oder Ärzte senden. Zum Beispiel hilft eine KI-Anwendung von Medtronic Diabetespatienten, ihren Blutzuckerspiegel zu kontrollieren, indem sie Ernährungsempfehlungen gibt und die Insulindosis anpasst.

4. Vorteile und Herausforderungen von KI in der Medizin: Wie Künstliche Intelligenz den Sektor transformiert

Die Anwendung von KI in der Medizin bringt viele Vorteile mit sich, doch gleichzeitig stellt sie auch die gesamte Gesundheitsbranche vor neue Herausforderungen. Es ist wichtig, diese Vor- und Nachteile zu verstehen, um den Einsatz von KI effektiv zu gestalten und mögliche Risiken zu minimieren.

KI

Vorteile:

  1. Schnellere und genauere Diagnosen: Die Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der KI große Datenmengen analysieren kann, übersteigt bei weitem die menschliche Kapazität. Dies ermöglicht es Ärzten, Diagnosen schneller zu stellen und Fehler zu minimieren. Zum Beispiel können KI-Modelle Muster in Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu sehen sind. Diese verbesserte Diagnosetiefe und Genauigkeit trägt entscheidend zur frühzeitigen Erkennung von Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und neurologischen Störungen bei, was die Überlebenschancen der Patienten erhöhen kann.
  2. Personalisierte Behandlung: KI ermöglicht es, medizinische Daten auf individuelle Merkmale der Patienten anzupassen, um die optimale Behandlungsmethode auszuwählen. In der personalisierten Medizin können beispielsweise genetische Analysen mit KI-gestützten Algorithmen kombiniert werden, um Behandlungen zu empfehlen, die auf das genetische Profil eines Patienten zugeschnitten sind. Dies erhöht die Wirksamkeit der Behandlung und reduziert die Wahrscheinlichkeit unerwünschter Nebenwirkungen. Die Fähigkeit von KI, auf die spezifischen Bedürfnisse eines Patienten einzugehen, stellt einen Durchbruch in der Präzisionsmedizin dar.
  3. Kostenersparnis: Der Einsatz von KI kann die Kosten im Gesundheitswesen erheblich senken. Durch die frühzeitige Erkennung von Krankheiten können langwierige und teure Behandlungen vermieden werden. KI-gestützte Diagnosewerkzeuge können Ärzte entlasten und die Ressourcen im Gesundheitswesen effizienter verteilen. Auch personalisierte Behandlungsmethoden sind oft kostenintensiver, aber durch KI werden sie schneller und präziser umsetzbar, was auf lange Sicht das Gesamtsystem entlastet.

Herausforderungen:

  1. Datenschutz: Der Datenschutz ist eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI im Gesundheitswesen. KI-Systeme benötigen große Mengen an Patientendaten, um genauere Analysen durchzuführen. Dies wirft jedoch Fragen zur Sicherheit und zum Schutz der Privatsphäre auf. Besonders in der medizinischen Forschung ist es entscheidend, dass Daten nur mit der Zustimmung der Patienten genutzt und sicher gespeichert werden. Die Einhaltung strenger Datenschutzgesetze und die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen sind unerlässlich, um den Missbrauch sensibler Daten zu verhindern.
  2. Fehlerrisiko: Obwohl KI beeindruckende Leistungen erbringen kann, ist sie nicht unfehlbar. Fehler können auftreten, besonders wenn die Datengrundlage unvollständig oder fehlerhaft ist. Zudem gibt es ethische Bedenken hinsichtlich der Verantwortung und Haftung, falls ein KI-System eine falsche Diagnose stellt oder eine ungeeignete Behandlung empfiehlt. Eine mangelnde Transparenz in den Algorithmen kann dazu führen, dass Ärzte und Patienten das Vertrauen in KI verlieren, besonders in kritischen Situationen.
  3. Schwierigkeiten bei der Implementierung: Die Einführung von KI-Technologie erfordert nicht nur hohe Investitionen, sondern auch eine starke technologische Infrastruktur und qualifizierte Fachkräfte. Kliniken und medizinische Einrichtungen müssen oft ihre bestehende Infrastruktur modernisieren und ihre Mitarbeiter entsprechend schulen, um KI effektiv zu nutzen. Darüber hinaus müssen rechtliche und ethische Rahmenbedingungen geschaffen werden, die den Einsatz von KI in der Medizin regulieren. Die hohen Kosten und der logistische Aufwand, die mit der Implementierung verbunden sind, stellen vor allem für kleinere medizinische Einrichtungen eine Herausforderung dar.

5. Die Zukunft von KI in Diagnostik und Therapie: Prognosen und Innovationen

KI

In der Zukunft wird sich die KI-Technologie im Gesundheitswesen wahrscheinlich weiterentwickeln und könnte eine unverzichtbare Rolle spielen. Die Forscher arbeiten daran, KI-Modelle zu entwickeln, die nicht nur Diagnosen unterstützen, sondern auch dazu beitragen, Krankheitsausbrüche vorherzusagen und die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen. Durch die Analyse von Gesundheitsdaten weltweit kann KI potenzielle Epidemien frühzeitig erkennen und Gesundheitsbehörden vorwarnen, sodass präventive Maßnahmen ergriffen werden können.

Auch in der Medikamentenentwicklung spielt KI bereits eine bedeutende Rolle. Traditionell dauert es Jahre, bis ein neues Medikament auf den Markt kommt. Mit KI können jedoch die präklinische Forschung und die Erkennung wirksamer Moleküle beschleunigt werden, was den gesamten Entwicklungsprozess verkürzt. Das bedeutet, dass lebensrettende Medikamente schneller und kostengünstiger verfügbar gemacht werden können.

Darüber hinaus könnte KI auch bei der postoperativen Pflege und Rehabilitation eine größere Rolle spielen, indem sie Patienten unterstützt und den Heilungsprozess überwacht. Durch die Kombination von Sensordaten und KI-gestützten Analysen könnten Patienten Warnungen erhalten, wenn bestimmte Werte von normalen Heilungsverläufen abweichen, sodass eine rechtzeitige medizinische Intervention möglich wird. Die Integration von KI in mobile Apps und Geräte könnte zudem die Selbstüberwachung der Patienten verbessern und ihnen eine aktivere Rolle in ihrer Genesung ermöglichen.

6. Fazit

Video über Potenziale von KI in der Medizin

Die Anwendung von KI in der Medizin – insbesondere in der Diagnostik und der personalisierten Behandlung – hat das Potenzial, die Gesundheitsversorgung auf vielen Ebenen zu revolutionieren. KI-Technologien ermöglichen es Ärzten, Diagnosen präziser und schneller zu stellen, Patienten maßgeschneiderte Behandlungspläne anzubieten und so insgesamt die Patientenergebnisse zu verbessern. Für Patienten eröffnet dies neue Hoffnung, da die Behandlungen zunehmend auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten werden können.

Trotz dieser Fortschritte ist es jedoch unerlässlich, die damit verbundenen Herausforderungen zu berücksichtigen. Datenschutzfragen, technische Barrieren und rechtliche Aspekte müssen adressiert werden, um sicherzustellen, dass KI-Technologien verantwortungsvoll und ethisch korrekt eingesetzt werden. Letztlich wird die erfolgreiche Implementierung von KI im Gesundheitswesen davon abhängen, wie gut es gelingt, diese Vorteile zu maximieren und die Herausforderungen zu überwinden.

Mit der richtigen Balance zwischen Innovation und Vorsicht hat KI das Potenzial, die Gesundheitsbranche tiefgreifend zu verändern und Millionen von Menschen zu einem gesünderen Leben zu verhelfen.

Quellenangaben:

  1. „Google Health’s AI for Breast Cancer Detection Outperforms Human Experts.“ Google Health, 2023.
  2. „AI in Breast Cancer Diagnosis: Reducing False Positives and Negatives.“ Medical Journal of Digital Imaging, 2023.
  3. „IBM Watson Health’s AI for Cardiovascular Risk Prediction.“ IBM Watson Health, 2022.
  4. „Tempus: Personalized Cancer Care through AI-Driven Genomics.“ Tempus, 2023.
  5. „AI in Precision Medicine for Prostate Cancer at Mayo Clinic.“ Mayo Clinic Proceedings, 2023.
  6. „Medtronic’s AI-Powered Diabetes Management System.“ Medtronic, 2023.
  7. https://www.iks.fraunhofer.de/de/themen/kuenstliche-intelligenz/kuenstliche-intelligenz-medizin.html