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Beats Biblionetz - Aussagen

Machine Learning senkt den Wert von Erfahrungswissen

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconBemerkungen

Generative KI-Systeme bergen die Gefahr einer Abwertung von Expertise und Motivationsverlust.
Von LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer im Text Künstliche Intelligenz in der Schule (2024)
Alles überall auf einmalEine erste experimentelle Studie des MIT mit knapp 450 Testpersonen zur Arbeitsproduktivität unter Einsatz von ChatGPT zeigt: Das KI-Tool steigert die Produktivität bei Schreibaufgaben, der Zeitaufwand sinkt, und die Ergebnisqualität steigt. Ein Nebeneffekt ist, dass ChatGPT weniger qualifizierten Menschen hilft, zu den besser qualifizierten aufzuholen.
Von Miriam Meckel, Léa Steinacker im Buch Alles überall auf einmal (2024)
Die Forscher haben aber noch einen anderen interessanten Aspekt gefunden: KIvereinheitlicht Fähigkeiten. Menschen mit unterdurchschnittlicher Leistungsfähigkeitprofitieren stärker als die High Performer, sodass sich die Niveaus tendenziell angleichen.Die Berater, die bei der Bewertung zu Beginn des Experiments am schlechtestenabgeschnitten hatten, verzeichneten mit 43 Prozent den größten Leistungssprung.
Von Holger Schmidt im Text ChatGPT senkt Beschäftigung und Verdienste der Autoren (2023)
Sascha LoboEine Studie des Massachusetts Institute of Technology vom März hat nachgewiesen, dass die Produktivitätssteigerung dank Chat-GPT bei Anfängerinnen ohne viel Berufserfahrung besonders hoch ausfällt. Das zeigt zwei Dinge: Erfahrung verliert an Wert. Und: Unsere Modelle der Beförderung und Entlöhnung werden von künstlicher Intelligenz gerade stark durcheinandergewirbelt. Die Löhne von Menschen, die gut ausgebildet sind und viel Erfahrung haben, werden stark unter Druck kommen.
Von Sascha Lobo im Text «Rechne mit Umbau der Zivilisation» (2023) auf Seite  6
„Wenn ich mir diese Ergebnisse ansehe, denke ich, dass nicht genug Leutedarüber nachdenken, was es bedeutet, wenn eine Technologie alle Arbeitnehmer in dieSpitzengruppe der Leistung hebt. Vielleicht ist es so, wie wenn es früher eine Rolle spielte, obBergleute gut oder schlecht im Graben waren. Bis die Dampfschaufel erfunden wurde. Dannspielten Unterschiede in der Grabungsfähigkeit keine Rolle mehr. Die KI ist noch nicht ganzso weit, aber die Nivellierung der Fähigkeiten wird einen großen Einfluss haben“, erwartetMitautor Ethan Mollick.
Von Holger Schmidt im Text ChatGPT senkt Beschäftigung und Verdienste der Autoren (2023)
Das Computerzeitalter hat viele Arbeitsplätze mit mittlerem Qualifikationsniveau vernichtet und abqualifiziert. Künstliche Intelligenz kann genutzt werden, um diese Fähigkeiten wiederherzustellen und Menschen mit weniger formaler Ausbildung und Erfahrung in die Lage zu versetzen, wertvolle Aufgaben effektiver zu erledigen. Sie befähigt Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu übernehmen, für die sonst mehr Ausbildung und Erfahrung erforderlich wären. Künstliche Intelligenz wird die Ungleichheit verringern.
Von David Autor im Text «Künstliche Intelligenz wird die Ungleichheit verringern» (2023)
Alles überall auf einmalEine interessante Perspektive: Wenn KI die Unterschiede abmildert, die unterschiedlich gute oder umfangreiche Ausbildung für verschiedene Gruppen von Arbeitnehmenden bedeutet, dann liegt darin tatsächlich eine Chance für Produktivitätswachstum, und das noch mit wünschenswerten sozialen Folgen. Ob das auch für die Makroebene des Zusammenhangs zwischen Ausbildung und Produktivität in verschiedenen Regionen der Welt gilt, ist bislang unklar. Durch neueste Technologie gestützte Zuwächse in der Arbeitsproduktivität kommen womöglich eher weiterentwickelten Ländern und ihren arbeitenden Bevölkerungen zugute. Das wiederum würde dazu führen, dass Kapitalflüsse noch stärker von ärmeren zu reicheren Ländern gelenkt werden, wie eine Studie des IWF argumentiert.
Von Miriam Meckel, Léa Steinacker im Buch Alles überall auf einmal (2024)

iconZitationsgraph

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iconZitationsgraph (Beta-Test mit vis.js)

iconZeitleiste

icon10 Erwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconAnderswo suchen  Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.