Moderne KI lässt sich am besten als Leistungsverstärker für menschliche kognitive Fähigkeiten betrachten. Sie arbeiten viel schneller und nutzen viel größere Datensätze, als Menschen dazu in der Lage wären. Dies hat zu einer Verschiebung der Arbeitsbeziehung zwischen Menschen und Maschine geführt. In jüngster Zeit ist es dem Know Center gelungen, in Hunderten von verschiedenen Anwendungsfällen in Branchen wie Produktion, Logistik, Energie, Medizin und Pharmazie Routineaufgaben auf KI zu übertragen. Eine unglaubliche Entwicklung, wenn es um Automatisierung geht. Dennoch: Wenn Aufgaben aus der Routine herausfallen, Modellgrenzen überschreiten und Spezialfälle die Fähigkeiten von KI-basierten Systemen übersteigen, bleibt der Mensch als fester Bestandteil des Prozesses erhalten und sorgt für Verständnis, Kreativität und Allgemeinwissen.

Der Mangel an Kreativität stellt derzeit noch kein großes Problem dar. Bei der praktischen Anwendung von KI müssen wir uns mit verschiedenen Herausforderungen auseinandersetzen, die sich aus ihrer datenorientierten Natur ergeben. In vielen industriellen Anwendungen sind unter anderem die relevanten Daten noch nicht in digitaler Form verfügbar. Digitale Zwillinge wären zum Beispiel für die Simulation von Produktionsprozessen nützlich, um Qualitätsschwankungen vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies setzt aber eine vollständige Digitalisierung der Produktionsumgebung voraus, die noch nicht gegeben ist. Große Mengen von Patientendaten, die von einer KI verarbeitet werden, haben ein großes Potenzial in der medizinischen Forschung, zum Beispiel bei der Entwicklung von Biomarkern. Datenschutzbedenken schließen derartige Anwendungen personenbezogener Daten oft aus. Bei Empfehlungssystemen stellen wir zunehmend fest, dass die kommerziell motivierten Daten, mit denen viele Modelle trainiert werden, zu Nachteilen für verschiedene Untergruppen von Nutzern und Minderheiten führen. Das volle Vertrauen in die moderne, datengesteuerte KI scheint noch viele Probleme mit sich zu bringen.

Die Bemühungen in der aktuellen KI-Forschung haben viel mit der Schaffung einer vertrauenswürdigen künstlichen Intelligenz zu tun. Vertrauenswürdige KI gewährleistet Datensicherheit, basiert auf ausgewogenen Daten, respektiert die Privatsphäre des Menschen, handelt transparent und ist resistent gegen Manipulation. Vertrauenswürdige KI ist notwendig, um die Anwendung von KI in sensiblen Bereichen zu ermöglichen und ihre Akzeptanz zu erhöhen. Auch wenn dies eine der größten Herausforderungen der nächsten Jahre sein wird, wurden bereits erste praktische Antworten gefunden. Vielversprechende Ansätze zu diesen Fragen sind in der Entwicklung. So ist es seit Kurzem technisch möglich, KI auf der Basis verschlüsselter Daten lernen und entscheiden zu lassen. Sogenannte datenschutzfreundliche Technologien ermöglichen eine neue Art von Innovation quer durch alle Branchen – für die sich das Know Center als eines der fortschrittlichsten wissenschaftlichen Zentren Europas für KI und datengetriebenes Business einsetzt.