How will AI change the world?

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TED-Ed


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Übersetzung: FAE Weiden Lektorat: Andrea Hielscher
00:07
In the coming years, artificial intelligence
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7336
2169
In den nächsten Jahren wird künstliche Intelligenz
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is probably going to change your life, and likely the entire world.
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wohl unser Leben und die ganze Welt verändern.
00:13
But people have a hard time agreeing on exactly how.
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13301
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Doch weiß man nicht genau wie.
00:16
The following are excerpts from an interview
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Hier Auszüge eines Interviews,
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where renowned computer science professor and AI expert Stuart Russell
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in dem der renommierte Informatikprofessor und KI-Experte Stuart Russell
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helps separate the sense from the nonsense.
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Sinn und Unsinn voneinander trennt.
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There’s a big difference between asking a human to do something
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25313
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Es ist ein großer Unterschied, einen Menschen um etwas zu bitten
00:29
and giving that as the objective to an AI system.
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und dasselbe Ziel einem KI-System zu setzen.
00:32
When you ask a human to get you a cup of coffee,
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2628
Bittet man einen Menschen um eine Tasse Kaffee,
00:35
you don’t mean this should be their life’s mission,
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35156
2586
ist das für ihn nicht die Aufgabe seines Lebens,
00:37
and nothing else in the universe matters.
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als ob es nichts anderes gäbe.
00:39
Even if they have to kill everybody else in Starbucks
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Selbst wenn er dafür bei Starbucks vor Geschäftsschluss
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to get you the coffee before it closes— they should do that.
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alle anderen töten müsste, sollte er es tun.
00:45
No, that’s not what you mean.
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Das wollen Sie sicher nicht.
00:46
All the other things that we mutually care about,
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Alles andere, was uns gemeinsam wichtig ist,
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they should factor into your behavior as well.
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sollte unser Verhalten beeinflussen.
00:51
And the problem with the way we build AI systems now
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3169
Das Problem der heutigen KI-Systeme:
Wir geben ihnen ein festes Ziel.
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is we give them a fixed objective.
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54383
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Algorithmen benötigen eine detaillierte Bestimmung des Ziels.
00:56
The algorithms require us to specify everything in the objective.
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3545
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And if you say, can we fix the acidification of the oceans?
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Können wir zum Beispiel die Übersäuerung der Ozeane beheben?
01:02
Yeah, you could have a catalytic reaction that does that extremely efficiently,
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Ja, mit einer extrem effizienten katalytischen Reaktion --
sie verbraucht aber ein Viertel des Sauerstoffs der Atmosphäre,
01:07
but it consumes a quarter of the oxygen in the atmosphere,
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67021
3253
01:10
which would apparently cause us to die fairly slowly and unpleasantly
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was offenbar unseren Stunden dauernden,
langsamen und qualvollen Tod zur Folge hätte.
01:13
over the course of several hours.
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So, how do we avoid this problem?
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Wie lässt sich dieses Problem vermeiden?
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You might say, okay, well, just be more careful about specifying the objective—
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4088
Nun, vielleicht sollten wir das Ziel sorgfältiger definieren --
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don’t forget the atmospheric oxygen.
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denken Sie an den Sauerstoff im All.
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And then, of course, some side effect of the reaction in the ocean
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Noch dazu vergiften Nebeneffekte der Reaktion im Ozean
01:29
poisons all the fish.
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natürlich alle Fische.
01:30
Okay, well I meant don’t kill the fish either.
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Die sollten wir natürlich auch nicht töten.
01:33
And then, well, what about the seaweed?
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93464
1919
Und was ist mit dem Seetang?
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Don’t do anything that’s going to cause all the seaweed to die.
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Auch den sollten wir nicht sterben lassen.
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And on and on and on.
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Und so weiter.
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And the reason that we don’t have to do that with humans is that
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Warum müssen wir das den Menschen nicht erklären?
01:43
humans often know that they don’t know all the things that we care about.
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Sie wissen oft, dass sie nicht alles wissen, was uns wichtig ist.
01:48
If you ask a human to get you a cup of coffee,
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2961
Bittet man einen Menschen um eine Tasse Kaffee
01:51
and you happen to be in the Hotel George Sand in Paris,
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und zwar zufällig im Hotel George Sand in Paris,
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where the coffee is 13 euros a cup,
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wo eine Tasse Kaffee 13 Euro kostet,
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it’s entirely reasonable to come back and say, well, it’s 13 euros,
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ist es völlig vernünftig, zu sagen: “Nun, sie kostet 13 Euro --
02:00
are you sure you want it, or I could go next door and get one?
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wollen Sie sie wirklich oder hole ich eine von nebenan?”
02:03
And it’s a perfectly normal thing for a person to do.
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Das ist für einen Menschen eine ganz normale Sache.
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To ask, I’m going to repaint your house—
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Oder: “Ich streiche Ihr Haus neu --
kann ich die Dachrinnen abnehmen und dann wieder anmontieren?”
02:10
is it okay if I take off the drainpipes and then put them back?
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3337
02:13
We don't think of this as a terribly sophisticated capability,
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Wir halten das für keine besondere Fähigkeit,
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but AI systems don’t have it because the way we build them now,
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doch KI-Systemen fehlt sie,
denn in ihrer heutigen Form brauchen sie ein Gesamtziel.
02:19
they have to know the full objective.
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1793
02:21
If we build systems that know that they don’t know what the objective is,
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3753
Erst Systeme, die wissen, dass sie nicht wissen, was das Ziel ist,
02:25
then they start to exhibit these behaviors,
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2586
sind zu solchem Verhalten fähig, wie etwa nachzufragen,
02:28
like asking permission before getting rid of all the oxygen in the atmosphere.
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bevor sie den Sauerstoff in der Atmosphäre beseitigen.
02:32
In all these senses, control over the AI system
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In diesem Sinne wird das KI-System
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comes from the machine’s uncertainty about what the true objective is.
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von der Unsicherheit der Maschine über das wahre Ziel gesteuert.
02:41
And it’s when you build machines that believe with certainty
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161282
3086
Baut man Maschinen,
die mit Sicherheit glauben, das Ziel zu kennen,
02:44
that they have the objective,
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164368
1418
02:45
that’s when you get this sort of psychopathic behavior.
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dann kommt es zu solch psychopathischem Verhalten.
02:48
And I think we see the same thing in humans.
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168539
2127
Das Gleiche gilt wohl beim Menschen.
02:50
What happens when general purpose AI hits the real economy?
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170750
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Was passiert, wenn universelle KI auf die Realwirtschaft trifft?
02:55
How do things change? Can we adapt?
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Was ändert sich? Können wir uns anpassen?
02:59
This is a very old point.
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1835
Das ist ein uraltes Thema.
03:01
Amazingly, Aristotle actually has a passage where he says,
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181010
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Erstaunlicherweise sagt Aristoteles irgendwo:
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look, if we had fully automated weaving machines
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3045
“Hätten wir vollautomatische Webstühle,
03:07
and plectrums that could pluck the lyre and produce music without any humans,
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3837
und Plektrons, die die Leier spielen und Musik ohne den Menschen machen,
03:11
then we wouldn’t need any workers.
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191604
2002
dann bräuchten wir keine Arbeiter.”
03:13
That idea, which I think it was Keynes
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193814
2878
Diese Idee, die Keynes 1930
03:16
who called it technological unemployment in 1930,
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196692
2836
“technologische Arbeitslosigkeit” nannte,
03:19
is very obvious to people.
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199528
1919
ist für die Menschen völlig klar.
03:21
They think, yeah, of course, if the machine does the work,
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201447
3086
Sie denken: “Wenn die Maschine die Arbeit macht,
03:24
then I'm going to be unemployed.
66
204533
1669
bin ich natürlich arbeitslos.”
03:26
You can think about the warehouses that companies are currently operating
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206369
3503
Denken Sie an die heutigen Lagerhallen einiger Firmen für den E-Commerce:
03:29
for e-commerce, they are half automated.
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209872
2711
Sie arbeiten halbautomatisch.
03:32
The way it works is that an old warehouse— where you’ve got tons of stuff piled up
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212583
4046
In einer alten Lagerhalle, wo sich tonnenweise Waren stapeln
03:36
all over the place and humans go and rummage around
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216629
2461
und Menschen überall herumlaufen,
um Dinge zu holen und wegzuschicken,
03:39
and then bring it back and send it off—
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219090
1877
03:40
there’s a robot who goes and gets the shelving unit
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220967
3586
geht jetzt ein Roboter zur Regaleinheit,
03:44
that contains the thing that you need,
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224553
1919
wo das gesuchte Ding liegt.
03:46
but the human has to pick the object out of the bin or off the shelf,
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226472
3629
Aber ein Mensch muss es aus dem Behälter oder vom Regal nehmen,
03:50
because that’s still too difficult.
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230101
1877
denn das ist noch zu schwierig.
03:52
But, at the same time,
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232019
2002
Doch würden wir einen Roboter bauen, der so exakt ist,
03:54
would you make a robot that is accurate enough to be able to pick
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234021
3921
dass er fast jedes erdenkliche Objekt auswählen könnte,
03:57
pretty much any object within a very wide variety of objects that you can buy?
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237942
4338
das man kaufen kann?
04:02
That would, at a stroke, eliminate 3 or 4 million jobs?
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242280
4004
Das würde auf einen Schlag 3 oder 4 Millionen Arbeitsplätze kosten.
04:06
There's an interesting story that E.M. Forster wrote,
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246409
3336
E. M. Forster hat eine interessante Geschichte geschrieben,
04:09
where everyone is entirely machine dependent.
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3504
in der die Menschen völlig von Maschinen abhängig sind.
04:13
The story is really about the fact that if you hand over
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253499
3754
Ihr Hauptthema:
Überlässt man Maschinen die Steuerung der Zivilisation,
04:17
the management of your civilization to machines,
83
257253
2961
04:20
you then lose the incentive to understand it yourself
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3504
dann verliert man den Anreiz, sie zu verstehen
04:23
or to teach the next generation how to understand it.
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263718
2544
oder kommenden Generationen zu vermitteln.
04:26
You can see “WALL-E” actually as a modern version,
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266262
3003
Als moderne Version dessen lässt sich “WALL·E” betrachten,
04:29
where everyone is enfeebled and infantilized by the machine,
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269265
3628
wo eine Maschine alle Menschen schwächt und bevormundet --
04:32
and that hasn’t been possible up to now.
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272893
1961
was bisher noch nicht möglich war.
04:34
We put a lot of our civilization into books,
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274854
2419
Vieles unserer Zivilisation steht in Büchern,
04:37
but the books can’t run it for us.
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277273
1626
doch die können sie nicht managen.
04:38
And so we always have to teach the next generation.
91
278899
2795
Also müssen wir die nächste Generation lehren.
04:41
If you work it out, it’s about a trillion person years of teaching and learning
92
281736
4212
Insgesamt sind das etwa eine Billion Menschenjahre des Lehrens und Lernens
04:45
and an unbroken chain that goes back tens of thousands of generations.
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285948
3962
und eine ununterbrochene Kette seit Zehntausenden Generationen.
04:50
What happens if that chain breaks?
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290119
1919
Was, wenn diese Kette bricht?
04:52
I think that’s something we have to understand as AI moves forward.
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292038
3461
Das sollten wir nicht vergessen, während sich die KI entwickelt.
04:55
The actual date of arrival of general purpose AI—
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295624
3587
Das genaue Ankunftsdatum der universellen KI
04:59
you’re not going to be able to pinpoint, it isn’t a single day.
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299211
3087
lässt sich nicht auf einen einzigen Tag festlegen.
05:02
It’s also not the case that it’s all or nothing.
98
302298
2294
Es geht hier auch nicht um alles oder nichts.
05:04
The impact is going to be increasing.
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304592
2461
Ihr Einfluss wird immer stärker.
05:07
So with every advance in AI,
100
307053
2043
Mit jedem Fortschritt
05:09
it significantly expands the range of tasks.
101
309096
2962
erweitert die KI wesentlich ihre Aufgabenbereiche.
05:12
So in that sense, I think most experts say by the end of the century,
102
312058
5338
Die meisten Experten sind sich relativ einig,
dass es Ende des Jahrhunderts sehr wahrscheinlich universelle KI gibt.
05:17
we’re very, very likely to have general purpose AI.
103
317396
3337
05:20
The median is something around 2045.
104
320733
3754
Etwa um 2045 sind wir wohl auf halber Strecke.
05:24
I'm a little more on the conservative side.
105
324487
2002
Ich bin da etwas konservativer.
05:26
I think the problem is harder than we think.
106
326489
2085
Das Problem ist wohl größer als vermutet.
05:28
I like what John McAfee, he was one of the founders of AI,
107
328574
3253
Mir gefällt John McAfees Antwort darauf -- er war einer der KI-Gründer.
05:31
when he was asked this question, he said, somewhere between five and 500 years.
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331911
3837
Er sagte: “Irgendetwas zwischen 5 und 500 Jahren.”
05:35
And we're going to need, I think, several Einsteins to make it happen.
109
335748
3337
Um das zu schaffen, werden wir wohl einige Einsteins brauchen

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