Machine Learning senkt den Wert von Erfahrungswissen
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Bemerkungen
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) Eine 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) Eine 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) Eine 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) Zitationsgraph
Zitationsgraph (Beta-Test mit vis.js)
Zeitleiste
10 Erwähnungen
- Generative AI at Work (Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond) (2023)
- «Rechne mit Umbau der Zivilisation» (Sascha Lobo, Mathias Morgenthaler) (2023)
- Navigating the Jagged Technological Frontier - Field Experimental Evidence of the Effects of AI on KnowledgeWorker Productivity and Quality (Fabrizio Dell'Acqua, Saran Rajendran, Edward McFowland III, Lisa Krayer, Ethan Mollick, François Candelon, Hila Lifshitz-Assaf, Karim R. Lakhani, Katherine C. Kellogg) (2023)
- «Künstliche Intelligenz wird die Ungleichheit verringern» (David Autor, Armin Müller) (2023)
- ChatGPT senkt Beschäftigung und Verdienste der Autoren (Holger Schmidt) (2023)
- Generative AI and the Future of Work - A Reappraisal (Carl Benedikt Frey, Michael Osborne) (2024)
- Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024)
- The Simple Macroeconomics of AI (Daron Acemoglu) (2024)
- Künstliche Intelligenz in der Schule - Chancen nutzen, Herausforderungen meistern (LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer) (2024)
- The impact of generative artificial intelligence on socioeconomic inequalities and policymaking (Valerio Capraro, Austin Lentsch, Daron Acemoglu, Selin Akgun, Aisel Akhmedova, Ennio Bilancini, Jean-François Bonnefon, Pablo Brañas-Garza, Luigi Butera, Karen Douglas, Jim Everett, Gerd Gigerenzer, Christine Greenhow, Daniel Hashimoto, Julianne Holt-Lunstad, Jolanda Jetten, Simon Johnson, Werner Kunz, Chiara Longoni, Pete Lunn, Simone Natale, Stefanie Paluch, Iyad Rahwan, Neil Selwyn, Vivek Singh, Siddharth Suri, Jennifer Sutcliffe, Joe Tomlinson, Sander van der Linden, Paul Van Lange, Friederike Wall, Jay Van Bavel, Riccardo Viale) (2024)