Künstliche Intelligenz: Menschliche Schwächen in der digitalen Welt

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In einer Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in Entscheidungsprozesse integriert wird, zeigt eine aktuelle Studie, dass auch diese Systeme nicht frei von menschlichen Schwächen sind.

Die jüngste Forschung hat aufgedeckt, dass KI-Systeme, obwohl sie anders als Menschen „denken“, in vielen Fällen ebenso irrational entscheiden können. Eine Studie, die im April in der Fachzeitschrift Manufacturing & Service Operations Management veröffentlicht wurde, untersuchte das Verhalten von ChatGPT in Bezug auf 18 bekannte kognitive Verzerrungen, die in der menschlichen Psychologie vorkommen.

Die Autoren der Studie, die aus fünf akademischen Institutionen in Kanada und Australien stammen, testeten die großen Sprachmodelle GPT-3.5 und GPT-4 von OpenAI. Dabei stellten sie fest, dass diese Modelle trotz ihrer beeindruckenden Konsistenz in der Argumentation nicht immun gegen menschliche Fehler sind.

Interessanterweise zeigte sich, dass GPT-4 bei Aufgaben mit klaren mathematischen Lösungen besser abschnitt als GPT-3.5, während es in subjektiven Szenarien, wie der Entscheidung für eine riskante Option, oft die irrationalen Präferenzen von Menschen widerspiegelte. Dies deutet darauf hin, dass KI-Systeme in unsicheren Situationen eher zu sicheren und vorhersehbaren Ergebnissen neigen.

Die Studie ergab auch, dass die gezeigten Verzerrungen nicht nur auf ein Auswendiglernen von Beispielen zurückzuführen sind, sondern Teil der Art und Weise sind, wie KI argumentiert. Besonders auffällig war, dass GPT-4 in der Aufgabe zur Bestätigungstendenz immer voreingenommene Antworten gab und eine stärkere Neigung zur Hot-Hand-Fallacy zeigte als GPT-3.5.

Dennoch gelang es ChatGPT, einige häufige menschliche Verzerrungen zu vermeiden, darunter die Basisratenvernachlässigung und die Sunk-Cost-Fallacy. Laut den Autoren stammen die menschlichen Verzerrungen von ChatGPT aus Trainingsdaten, die die kognitiven Verzerrungen und Heuristiken der Menschen enthalten.

Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit, KI-Systeme wie Mitarbeiter zu behandeln, die wichtige Entscheidungen treffen – mit Aufsicht und ethischen Richtlinien. Ohne diese Maßnahmen besteht die Gefahr, dass fehlerhaftes Denken automatisiert wird, anstatt es zu verbessern.

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