Der Umgang mit modernen KI-Systemen wie ChatGPT fühlt sich oft erstaunlich menschlich an. Anders als klassische Software reagieren die Chatbots auf emotionale Appelle und höfliche Ansprache. "Wenn man die Entwicklung der letzten Jahre extrapoliert, sieht man eine steile Lernkurve - vom Niveau eines Highschool-Schülers über einen Bachelor-Absolventen bis hin zu einem Doktoranden", erklärt Dario Amodei, Chef der KI-Firma Anthropic. Die Systeme werden also immer klüger - und wirken immer menschlicher.
Große Unterschiede im Detail: So anders ticken KIs wirklich
Doch der Eindruck der Menschlichkeit täuscht: Im Inneren arbeiten die Systeme fundamental anders - mit eigenen Stärken und Schwächen. Während Menschen beispielsweise oft nur wenige Beispiele brauchen, um zu verstehen, wie eine Katze aussieht, müssen KIs für dasselbe Wissen zehntausende Katzenbilder anschauen. Sie können zwar beeindruckende Leistungen vollbringen, brauchen aber enorme Datenmengen und Rechenleistung für Aufgaben, die Menschen spielend bewältigen.
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KIs sind teurer als Menschen - noch
Besonders deutlich werden die Unterschiede bei einfachen Aufgaben wie dem Zählen von Buchstaben oder dem systematischen Erkennen von Mustern. Während Menschen schnell das grundlegende Prinzip einer Aufgabe erfassen und dann übertragen können, brauchen KI-Systeme viel mehr Rechenpower für die gleiche Leistung. Ein Beispiel ist der ARC-AGI Test, ein visueller Logiktest: Menschen verstehen nach wenigen Beispielen die Regeln und können sie anwenden. OpenAIs neuestes KI-Model O3 löst den Test zwar auch - braucht dafür aber tausende Dollar an Rechenleistung. Dennoch werden die Modelle immer billiger und effizienter, wie zum Beispiel das neue R1-Modell der chinesischen KI-Firma DeepSeek.
Revolution im Labor: Wenn echte Gehirnzellen am Computer arbeiten
Ein ganz anderer Ansatz kommt aus Australien: Das Start-Up Cortical Labs züchtet menschliche Gehirnzellen in Petrischalen und verbindet sie mit Computersystemen. "Die Wahrheit ist, dass man ein Gehirn nicht digital simulieren kann. Die Komplexität ist zu hoch, es ist rechnerisch unmöglich", erklärt Brett Kagan, Chefwissenschaftler von Cortical Labs. "Da es nicht möglich ist, ein Gehirn mit etwas anderem als biologischen Neuronen nachzubilden, nutzen wir eben biologische Neuronen." Das "Dishbrain" genannte Hybrid-System - im Grunde Neuronen in einer Petrischale, die mit einem Computer verknüpft sind - könne bereits einfache Computerspiele wie Pong spielen.
Zeit der Hybriden: Hilft Bio-KI gegen Computerschwächen?
Die Vision von Cortical Labs geht weit über Computerspiele hinaus: Langfristig sollen die Bio-KI-Systeme die Vorteile beider Welten vereinen. "Wenn es funktioniert, können wir menschliche Intelligenz als Service anbieten", sagt Kagan in der aktuellen Folge des KI-Podcasts von BR24 und SWR. Die Systeme könnten dann die systematische Problemlösungsfähigkeit des menschlichen Gehirns mit der Schnelligkeit von Computern verbinden. Bis dahin ist es zwar noch ein weiter Weg - aber die ersten Schritte zur Verschmelzung von biologischer und künstlicher Intelligenz sind gemacht.
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