@Fynn

Ich frage mich, ob die Aussage, dass bisher keine Maschine den Turing-Test bestanden hat, noch so einfach treffbar ist. Immerhin werden in vielen Bereichen Chatbots benutzt und wer weiß, wie viele davon zumindest temporär unbemerkt bleiben. Solange man sozusagen nicht weiß, dass man sich gerade in einem Turing-Test Szenario befindet und speziell auf Anomalien achtet bzw. In seine Verhalten versucht, Fehler zu erzeugen, kann ich mir gut vorstellen, dass der Turing-Test “in der Wildnis”schon häufiger bestanden wurde, was ich persönlich beeindruckend und beunruhigend genug finde.

Dem stimme ich absolut zu, ich kann mir definitiv vorstellen, dass es einen weiteren KI Winter geben kann, aber nicht unbedingt technologisch, sondern gesellschaftlich bedingt.

Der Text weist ja schon sehr präzise darauf hin, dass jedwede bemerkenswerte Prognose eine sehr hohe Chance hat, bemerkenswert falsch zu liegen. Wir sollten uns deswegen wohl immer mit beiden Möglichkeiten auseinandersetzen, um nicht überrascht zu werden. Deswegen bin ich insb. mit Thesen, in denen ein “nie” steckt, lieber sehr vorsichtig.

Meiner Ansicht nach bedeutet die Transparenz von Unsicherheit genau das Gegenteil, also dass man der Wahrheit damit deutlich näher kommt als mit bloßen Aussagen. Das gilt für den menschlichen Diskurs genauso wie für den mit KI. Eine bloße Punktschätzung über etwas enthält nicht sehr viel Aussagekraft, auch wenn wir anderes gewohnt sind in alltäglichen Diskussionen. Dabei wäre es auch bei denen super hilfreich, darüber zu reden, wie sicher wir uns bei den Behauptungen sind, die wir treffen. Allerdings sind wir bei Menschen gewohnt, dass sie sich irren, während Maschinen immer eine gewisse Unfehlbarkeit umgibt. Da ist es nochmal wichtiger, dass hier Unsicherheit offensichtlich gemacht wird und so ein angemessener einsatz von KI ermöglicht . Und ich denke, das gilt für alle Themenbereiche und birgt auch in sich selbst eine Nachhaltigkeit, da eine bessere Weise der Infovermittlung auch nachhaltig bessere Entscheidungen fördert.

Vielen Dank für diese schöne Zusammenfassung des Papers!