Fehler sind menschlich und manchmal auch maschinell 

Teil 4 von 15

Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Internetrecherche schafft eine beeindruckende Fähigkeit zur Verarbeitung und Analyse von Daten - jedoch ist sie nicht ohne Schwächen. 

Eines der Probleme der KI-gestützten Suche ist die Möglichkeit von Fehlern, die aus verschiedenen Quellen stammen können. Diese Fehler können die Qualität und Zuverlässigkeit der erhaltenen Informationen beeinträchtigen und in einigen Fällen zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen.

Zunächst kann die Qualität der Daten, auf denen die KI trainiert wurde, die Genauigkeit der Suchergebnisse stark beeinflussen. Wenn die ursprünglichen Daten voreingenommen, unvollständig oder fehlerhaft sind, sind ungenaue oder irreführende Ergebnisse die Folge. Die KI ist eben nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird: shit in - shit out. Einfache Analogie, aber sehr zutreffend.

Darüber sind algorithmische Vorurteile ein ernstes Problem. Wenn ein Algorithmus auf Daten trainiert wird, die bestimmte Vorurteile enthalten, werden diese Vorurteile automatisch in die Ergebnisse integriert. Kein böser Wille und auf eine Weise sehr menschlich. 

Das ist besonders bei gesellschaftlich sensiblen Themen problematisch und kann zu fehlgeleiteten, politisch gefärbten und sogar diskriminierenden Ergebnissen führen.

Die KI kann auch Schwierigkeiten haben, Feinheiten und Kontext menschlicher Sprache zu verstehen, was zu Missverständnissen und fehlerhaften Interpretationen führen kann. Ironie, Humor, Sarkasmus, Slang und Doppeldeutigkeiten ist für Menschen, gerade interkulturell, schon schwer zu verstehen. Die Chance, dass die KI diese Aspekte missinterpretiert, ist groß und führt zu weniger präzisen, weniger relevanten oder sogar sachlich vollkommen falschen Suchergebnissen.

Die Black-Box-Natur vieler KI-Systeme ist ein Hindernis für die Fehlerbehebung und das Verständnis der Gründe für bestimmte Suchergebnisse. Es kann schwierig sein, zu verstehen, warum ein KI-System zu einem bestimmten Ergebnis gekommen ist, was die Fehlerbehebung und Verbesserung erschwert und für User oft unmöglich macht.

KI-Systeme sind fehlbar. Punkt. Sie sind von Menschen gemacht und verglichen mit Ihrem Potential allenfalls Säuglinge. Sie können Fehler machen und sind auf menschliche Überwachung und Intervention angewiesen, um ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Die Erkennung und Korrektur von Fehlern in KI-gestützten Suchsystemen ist eine kontinuierliche Aufgabe, die eine enge Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen erfordert, um die besten und zuverlässigsten Ergebnisse zu produzieren.

Und genau deshalb sollten Sie damit anfangen, KI in der Recherche einzusetzen. Nur so hat die KI die Chance zu lernen und immer besser zu werden.

Im nächsten Teil: KI gestützte Suche ist der Anfang und nicht das Ende des Fließbandes