Die Zukunft bewohnen: Künstliche Intelligenz zwischen Wissen, Verantwortung und Fürsorge

Von der Forschung zur künstlichen Intelligenz an der Stanford Universität im Jahr 1982 bis zu den Perspektiven des Jahres 2076. Die Zukunft wird nicht nur von den Fähigkeiten der Maschinen abhängen, sondern von unserer Fähigkeit, Innovation in Wissen, Autonomie und Inklusion zu verwandeln.

Der Artikel entstand aus den Überlegungen, die auf der Tecnòpolis 2026 in Bologna bei der Veranstaltung „Der mögliche Horizont: vier Perspektiven zur Vorstellung der Welt“ am 15. Oktober 2026 vorgestellt wurden.

Die Zukunft ist nicht in der Technologie geschrieben

Als ich mich 1982 an der Stanford University mit künstlicher Intelligenz im Bereich des Lernens beschäftigte, interessierte mich besonders die Frage des Dialogs zwischen Menschen und intelligenten Systemen. Wie konnte eine Maschine zum Wissensaufbau beitragen? Auf welche Weise könnte die Interaktion mit einem Computersystem die Lernprozesse verändern?

Mehr als vierzig Jahre später sind diese Fragen immer noch aktuell. Die Fähigkeiten der Systeme, die Rechenleistung, die Verfügbarkeit von Daten und die Verbreitung der Technologien haben sich radikal verändert. Aber die grundlegende Frage bleibt: Welche Beziehung wollen wir zwischen menschlicher Intelligenz und künstlicher Intelligenz aufbauen?

Es ist eine Frage, die ich bei Tecnòpolis 2026 in Bologna erneut gestellt habe, während einer Diskussion, die dem Vorstellen der Welt der nächsten fünfzig Jahre gewidmet war.

Die Geschichte der Technologie lehrt uns, dass wir die technischen Möglichkeiten einer Innovation erahnen können, aber kaum alle sozialen Folgen vorhersagen können. Die Auswirkungen nehmen durch die Nutzung, die Organisationen, die Institutionen und die Entscheidungen der Menschen Gestalt an.

Wir denken an das Internet. Entstanden in einem Kontext von Forschung und wissenschaftlicher Kommunikation, hat es den Handel, die Information, die Beziehungen und die politische Teilhabe verändert. Niemand hätte die Plattformgesellschaft vollständig voraussehen können, ebenso wenig wie wir heute alle Veränderungen vorhersehen können, die die Entwicklung der künstlichen Intelligenz begleiten werden.

Das bedeutet nicht, auf die Vorstellung der Zukunft zu verzichten. Es bedeutet anzuerkennen, dass die Zukunft keine unvermeidliche Folge der Technologie ist: Sie ist auch das Ergebnis der Entscheidungen, die wir treffen.

Künstliche Intelligenzen sind viele

Die öffentliche Debatte neigt heute dazu, künstliche Intelligenz mit großen Sprachmodellen und generativen Anwendungen gleichzusetzen. Das ist verständlich: Die Möglichkeit, mit einer Maschine zu kommunizieren, Texte, Bilder und Programme zu erstellen, hat KI für Millionen von Menschen zugänglich gemacht.

Aber die Geschichte der künstlichen Intelligenz ist viel komplexer.

Neben den datenbasierten Lernansätzen gibt es Systeme, die auf der expliziten Wissensrepräsentation, logischem Schließen, Regeln und den Beziehungen zwischen Konzepten basieren.

Es handelt sich nicht unbedingt um alternative Ansätze. Eine der interessantesten Perspektiven betrifft gerade deren Integration.

Generative Systeme können Antworten erzeugen und Informationen mit außergewöhnlicher Flexibilität interpretieren. Wenn sie jedoch in Arbeitsprozesse, im Gesundheitswesen, in der Bildung oder im öffentlichen Dienst eingebunden werden, reicht die Fähigkeit, eine plausible Antwort zu generieren, nicht aus.

Es bedarf Zuverlässigkeit, Überprüfbarkeit und Verantwortlichkeit.

Die Integration von statistischem Lernen, explizitem Wissen und Kontrollsystemen kann dazu beitragen, einige Fehler zu reduzieren, die erlaubten Handlungen einzuschränken und die Entscheidungsprozesse verständlicher zu machen.

Natürlich garantiert keine Architektur allein die Zuverlässigkeit. Die Ergebnisse müssen in realen Anwendungskontexten überprüft werden.

Hier trifft technologische Forschung auf soziale Verantwortung.

Der Fortschritt der KI erfordert Lernfähigkeit, Wissen zur Interpretation und Kriterien zur Überprüfung.

Von der Intelligenz der Maschinen zur Qualität der Interaktion

Die Verbreitung der generativen künstlichen Intelligenz hat eine Veränderung eingeführt, die ich für besonders bedeutsam halte: Der Wert liegt nicht mehr nur in den Funktionen des Werkzeugs, sondern in der Qualität der Interaktion, die wir aufzubauen vermögen.

Zwei Personen, die dasselbe System verwenden, können völlig unterschiedliche Ergebnisse erzielen.

Der Unterschied hängt von den gestellten Fragen, dem vorhandenen Wissen, dem bereitgestellten Kontext und vor allem von der Fähigkeit ab, die Antworten kritisch zu bewerten.

Künstliche Intelligenz kann unsere kognitiven Möglichkeiten erweitern, ersetzt jedoch nicht automatisch das Urteilsvermögen.

Im Gegenteil, gerade weil es die Produktion von Informationen, Texten und Lösungen erleichtert, wird es umso wichtiger, zwischen dem, was plausibel ist, und dem, was fundiert ist, sowie zwischen dem, was nützlich ist, und dem, was angemessen ist, unterscheiden zu können.

Diese Veränderung betrifft direkt die Bildung.

Lange Zeit haben wir Lernen vorwiegend mit dem Erwerb von Wissen und Kompetenzen in Verbindung gebracht. Heute müssen wir eine grundlegende Dimension hinzufügen: das Lernen, kritisch mit Systemen zu interagieren, die in der Lage sind, Informationen zu verarbeiten und Lösungen vorzuschlagen.

Es bedeutet, Fragen formulieren zu können, Interpretationen zu vergleichen, Quellen zu überprüfen, Entscheidungen zu begründen und die Grenzen des eigenen Wissens anzuerkennen.

Es reicht nicht aus, nur zu lernen, wie man künstliche Intelligenz nutzt. Wir müssen lernen, mit ihr zu denken und zusammenzuarbeiten, ohne unsere Autonomie aufzugeben.

Es ist eine kulturelle Herausforderung, noch bevor sie eine technologische ist.

Die Zuverlässigkeit: vom AI Act von 2021 zum EMA-Modell

Ein Thema, auf das ich die Aufmerksamkeit lenken möchte, betrifft die Zuverlässigkeit von Systemen der künstlichen Intelligenz, insbesondere wenn sie in kritischen Kontexten eingesetzt werden.

Bereits im Jahr 2021, während der europäischen Debatte, die den Vorschlag des AI Act begleitete, hatte ich die Bedeutung der Einführung von regulierten Testumgebungen, den sogenannten regulatory sandbox, betont, in denen innovative Systeme entwickelt und überprüft werden können, bevor sie verbreitet werden.

Diese Einstellung basiert auf einem Prinzip, das ich für grundlegend halte: technologische Innovation muss von validierungsprozessen begleitet werden, die dem Risiko angemessen sind, sowie von einer kontinuierlichen Überwachung der Ergebnisse.

In dieser Perspektive finde ich den Verweis auf das in Europa angewandte Bewertungsmodell für Arzneimittel besonders bedeutsam, in dem die EMA, European Medicines Agency, eine zentrale Rolle spielt.

Ein Arzneimittel wird nicht nur aufgrund seines therapeutischen Potenzials bewertet. Es muss strengen Verfahren unterzogen werden, die Qualität, Sicherheit und Wirksamkeit prüfen. Die Bewertung endet nicht mit der Zulassung: Sie wird durch die Überwachung der Wirkungen während der Anwendung fortgesetzt.

Natürlich ist ein System der künstlichen Intelligenz kein Medikament. Aber das methodologische Prinzip bietet einen wichtigen Ansatz.

Wenn wir einem intelligenten System Aufgaben anvertrauen, die Auswirkungen auf Gesundheit, Arbeit, Bildung oder den Zugang zu Dienstleistungen haben können, dürfen wir uns nicht darauf beschränken, seine Leistung im Labor zu überprüfen.

Wir müssen sein Verhalten in realen Kontexten verstehen, seine Grenzen erkennen, seine Auswirkungen bewerten und klare Verantwortlichkeiten festlegen.

Der AI Act, dessen ursprünglicher Vorschlag auf den 21. April 2021 zurückgeht, hat eine europäische Perspektive eingeführt, die auf der Risikoklassifizierung und der Notwendigkeit basiert, zuverlässige Systeme zu gewährleisten. Die Regulierung von Sandboxes stellt eines der Instrumente dar, mit denen Innovation, Erprobung und der Schutz der Menschen in Einklang gebracht werden können.

Der Vergleich mit den Erfahrungen der EMA bestätigt diesen Ansatz: Zuerst experimentieren, währenddessen überprüfen und nach der Einführung einer Technologie weiterhin die Auswirkungen beobachten.

Es ist eine Frage, die mit der Verbreitung von KI-Systemen, die nicht nur Antworten generieren, sondern auch Initiativen ergreifen und Aktionen ausführen können, noch wichtiger wird.

Je autonomer ein System handeln kann, desto präziser müssen wir die Ziele, die Grenzen, die Überprüfungen und die Verantwortlichkeiten festlegen.

Zuverlässigkeit ist daher nicht nur eine technische Eigenschaft.

Es ist eine kollektive Verantwortung, die Forscher, Unternehmen, Institutionen und Bürger einbezieht.

Wissen kann die Erfahrung nicht ersetzen

Es gibt jedoch eine andere Dimension, die weniger diskutiert wird und die ich für grundlegend halte.

In seinem Buch Die Nicht-Dinge reflektiert der Philosoph Byung-Chul Han über eine Gesellschaft, in der Informationen dazu neigen, die konkrete Erfahrung der Welt zu überlagern.

Es ist eine besonders aktuelle Überlegung im Zeitalter der generativen künstlichen Intelligenz.

Wir können ein System bitten, uns einen Wald zu beschreiben, uns die Eigenschaften der Bäume zu erzählen, seine Biodiversität zu analysieren und uns die klimatischen Veränderungen zu erläutern, die ihn bedrohen.

Wir können außergewöhnliche Informationen erhalten.

Aber durch diesen Wald zu gehen ist ein anderes Erlebnis.

Es bedeutet, Licht wahrzunehmen, Geräusche zu hören, Gerüche zu erkennen, die Temperatur zu spüren und sich mit der Materialität der Welt auseinanderzusetzen.

Die beiden Formen der Erkenntnis dürfen nicht gegeneinander ausgespielt werden. Sie können sich gegenseitig bereichern.

Das Problem entsteht, wenn wir die Darstellung der Erfahrung mit der Erfahrung selbst verwechseln.

In einer Gesellschaft, die zunehmend von intelligenten Systemen vermittelt wird, müssen wir bewusst Aufmerksamkeit, Sensibilität und Beziehungsfähigkeit pflegen.

Ich denke zum Beispiel an Mentoring und den Dialog zwischen den Generationen.

Ein KI-System kann uns dabei helfen, Wissen zu organisieren, berufliche Wege zu erkennen oder Kompetenzen zu entwickeln. Doch die Beziehung zwischen einem Mentor und einer jüngeren Person umfasst Dimensionen, die sich kaum auf einen Informationsaustausch reduzieren lassen: Vertrauen, Zuhören, gegenseitige Anerkennung und die Fähigkeit, Erfahrungen zu interpretieren.

Technologie kann diese Beziehungen unterstützen. Sie sollte sie nicht verarmen lassen.

Die wahre Herausforderung besteht darin, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern, ohne die Autonomie, die emotionale Intelligenz und die Qualität der sozialen Bindungen zu verringern.

Gegen das Jahr 2076: Was ich erwarte und was ich mir wünsche

Sich die Welt in fünfzig Jahren vorzustellen bedeutet, zwei Fragen zu unterscheiden.

Die erste betrifft das, was ich für plausibel halte.

Die zweite betrifft das, was ich beitragen möchte zu verwirklichen.

Ich erwarte, dass im Jahr 2076 die Systeme der künstlichen Intelligenz viel stärker in die Umgebungen integriert sein werden, in denen wir leben.

Sie werden nicht nur Werkzeuge zum Kommunizieren sein. Sie können den Kontext wahrnehmen, Situationen interpretieren, mit anderen Systemen zusammenarbeiten und Aktionen in der physischen Welt ausführen.

Denken wir an die Betreuung älterer Menschen.

Wir können uns robotische Systeme vorstellen, die in der Lage sind, logistische Aufgaben zu übernehmen, anomale Situationen zu melden, das medizinische Personal zu unterstützen und zur Verbesserung der Organisation der Dienstleistungen beizutragen.

Aber die Qualität der Betreuung wird nicht nur von den Leistungen der Roboter abhängen.

Es wird von ihrer Zuverlässigkeit, der Vorbereitung der Personen, die sie nutzen, der Organisation der Dienste und der Fähigkeit abhängen, die menschliche Beziehung zu bewahren.

Vor allem wird es von den Zugangsbedingungen abhängen.

Wer wird von diesen Innovationen profitieren können? Werden sie nur für diejenigen verfügbar sein, die über größere finanzielle Mittel verfügen? Wer wird deren Nutzung steuern? Wie werden die Vorteile, Fehler und unerwarteten Folgen bewertet?

Das sind Fragen, die wir uns heute stellen müssen, nicht im Jahr 2076.

Ein Unternehmen, das in jedem Alter lernfähig ist

Wenn ich hingegen an die Zukunft denke, die ich mir wünsche, richtet sich meine Aufmerksamkeit von den Maschinen auf die Menschen.

Ich wünsche mir eine Gesellschaft, in der jeder weiterhin lernen, den beruflichen Weg wechseln, neue Kompetenzen entwickeln und in jedem Alter zum Gemeinschaftsleben beitragen kann.

Eine Gesellschaft, die in der Lage ist, junge Forscher zu fördern, indem sie ihnen Wachstums- und Kooperationsmöglichkeiten bietet, ohne das Erfahrungswissen der vorherigen Generationen zu verlieren.

Eine Gesellschaft, in der Geschlecht, Herkunft, wirtschaftliche Verhältnisse, Alter oder Behinderung keine Hindernisse für den Zugang zu Wissen und Chancen darstellen.

Weil Innovation nicht zwangsläufig mit Inklusion einhergeht.

Eine Technologie kann außerordentlich fortschrittlich sein und gleichzeitig bestehende Ungleichheiten vergrößern.

Daher können wir den Fortschritt nicht nur anhand von Produktivität, Verarbeitungsgeschwindigkeit oder der Fähigkeit zur Automatisierung von Aufgaben messen.

Wir sollten uns auch fragen, ob Innovationen die Lebensqualität verbessern, die Autonomie der Menschen erweitern, die Beziehungen stärken und die Teilhabe zugänglicher machen.

Es ist eine Perspektive, die erfordert, Intelligenzen im Plural zu betrachten.

Die menschliche Intelligenz, die emotionale, die wissenschaftliche, die künstliche, die kollektive und die organisatorische Intelligenz sind keine identischen oder austauschbaren Realitäten.

Sie können jedoch durch verschiedene Formen der Zusammenarbeit zum Wissensaufbau und zur Lösung komplexer Probleme beitragen.

Die Zukunft wird nicht nur von der Intelligenz der Maschinen bestimmt werden. Sie wird auch von unserer Fähigkeit abhängen, diese verschiedenen Formen der Intelligenz miteinander in Beziehung zu setzen.

Die Zukunft mit mehr Wissen, Aufmerksamkeit und Fürsorge gestalten

Seit über vierzig Jahren beobachte ich die Entwicklung der digitalen Technologien und ihre Beziehung zu Lernprozessen, Organisationen und der Gesellschaft.

Ich habe Werkzeuge, Sprachen, technologische Paradigmen und Innovationsmodelle sich verändern sehen.

Eine Überzeugung hat sich jedoch nach und nach gefestigt: Technologie schafft Möglichkeiten; es sind die Menschen und Institutionen, die sie in Fortschritt verwandeln.

Wir müssen uns nicht zwischen Begeisterung und Angst entscheiden.

Wir müssen die kulturellen, pädagogischen, organisatorischen und institutionellen Voraussetzungen schaffen, die es ermöglichen, die neuen technologischen Fähigkeiten bewusst zu nutzen.

Das bedeutet, in Forschung, kontinuierliche Weiterbildung, verantwortungsbewusste Erprobung und Beteiligung zu investieren.

Es bedeutet auch anzuerkennen, dass Wissen nicht nur die Ansammlung von Informationen ist, sondern die Fähigkeit, die Welt zu interpretieren, Urteilsvermögen auszuüben und Verantwortung zu übernehmen.

Ich erwarte, dass wir im Jahr 2076 über künstliche Intelligenzsysteme verfügen werden, die den heutigen um ein Vielfaches überlegen sind.

Ich wünsche mir ein Unternehmen, das ebenso fähig ist, sie zuverlässig zu machen und ihre Möglichkeiten in geteiltes Wissen, Autonomie und Inklusion zu verwandeln.

Ich wünsche mir, dass wir im Jahr 2076 die Welt mit mehr Wissen, mehr Aufmerksamkeit und mehr Fürsorge bewohnen.

Diese Zukunft beginnt mit den Entscheidungen, die wir heute treffen.