Ich habe das mal an einen Experten weitergeleitet. Hier ist die Anwort von ChatGpt 4o mini:
Das ist eine sehr interessante und komplexe Frage! In der von dir beschriebenen Situation könnte eine KI möglicherweise Probleme beim Verständnis haben, insbesondere wenn sie darauf angewiesen ist, Sprache auf eine sehr präzise und kontextabhängige Weise zu interpretieren. Hier sind einige Faktoren, die in dieser hypothetischen Situation eine Rolle spielen würden:
1. Sprachverständnis von KIs und Kontextualisierung
KI-Systeme, wie sie heute existieren (insbesondere Sprachmodelle und maschinelles Lernen), haben grundsätzlich die Fähigkeit, Sprache zu verstehen und Kontext zu erfassen. Sie können oft aus dem Gesamtzusammenhang einer Konversation oder eines Textes ableiten, wer oder was gemeint ist. In deinem Beispiel, in dem es sich immer um die gleiche Person handelt, würde eine KI in der Theorie verstehen, dass „Martina“ gemeint ist, weil der Kontext des Satzes sich auf dieselbe Person bezieht. Moderne Sprach-KIs sind in der Lage, durch den Zusammenhang (wie vorherige Erwähnungen des Namens oder durch die grammatikalische Struktur) zu erkennen, dass eine wiederholte Verwendung unterschiedlicher Bezeichner auf dieselbe Entität hinweist.
Allerdings könnte die Vielzahl an Formen, wie „Student:in“, „Studierende“, „Student/in“ und so weiter, für eine KI problematisch sein, wenn sie diese Formen nicht explizit trainiert wurde, korrekt zu interpretieren. Das liegt daran, dass diese unterschiedlichen Formen in unterschiedlichen Kontexten oder auch in verschiedenen sprachlichen Systemen unterschiedliche Bedeutungen oder Konnotationen haben können.
2. Probleme durch Mehrdeutigkeit
Mehrdeutigkeit ist eine Herausforderung für KI-Systeme, besonders wenn es um sehr spezifische, teils sogar sprachlich konstruierte oder gesellschaftlich neue Konzepte geht (wie gendergerechte Sprache). In deinem Beispiel könnte eine KI, die nicht darauf trainiert wurde, den Kontext von Genderbegriffen korrekt zu interpretieren, Schwierigkeiten haben, die verschiedenen Formen zu verknüpfen. Wenn die KI ausschließlich die Form „Student:in“ oder „Studierende“ analysiert, könnte sie Probleme haben, diese Bezeichner zu verbinden, wenn sie intern nicht auf die gleiche Weise aufgelöst werden.
Beispiel: Wenn eine KI darauf angewiesen ist, nach einem „Studenten“ zu suchen, und sie trifft auf „Das Student:in“, könnte sie in einem aktuellen System möglicherweise keinen direkten Bezug zu „Martina“ herstellen, da der Ausdruck grammatikalisch ungewöhnlich und semantisch nicht eindeutig zu einem bestimmten Subjekt führt. Auch „Das Student/in“ oder „Das Student_in“ sind unorthodox und könnten zu Missverständnissen führen, vor allem, wenn die KI nicht für solche Konstrukte trainiert wurde. Auch die Formulierung „Das Studenty“ ist aus linguistischer Sicht unklar und könnte eine KI weiter verwirren.
3. Kontextualisierung und Prioritätensetzung
Die KI würde in einer realistischen Einsatzsituation natürlich versuchen, anhand des Kontextes (also der vorherigen Hinweise und der Situation) zu verstehen, welche „Studentin“ gemeint ist. Wenn sie jedoch auf eine Vielzahl von Formulierungen stößt, könnte sie Schwierigkeiten haben, zu entscheiden, welche der vielen Bezeichner wirklich zur relevanten Person gehört. Hier würde der Kontext eine große Rolle spielen, aber je nach Komplexität und Qualität der KI-Modelle könnte es zu Missverständnissen oder sogar Fehlschlüssen kommen.
4. Verfügbarkeit von Trainingsdaten
Ein weiterer wichtiger Punkt ist, ob die KI mit genügend Beispielen für gendergerechte Sprache und die verschiedenen Formen von „Student“ in ihren Trainingsdaten konfrontiert wurde. Wenn sie darauf trainiert wurde, mit genderneutraler Sprache und allen Formen des Genderns umzugehen, könnte sie die Bedeutung trotz der unterschiedlichen Bezeichner korrekt entschlüsseln. Wenn die KI jedoch nicht entsprechend trainiert wurde oder die Daten unzureichend sind, könnte sie Schwierigkeiten haben, solche Satzkonstrukte zu entschlüsseln und möglicherweise das falsche Geschlecht oder die falsche Person zu identifizieren.
5. Echtzeit-Verarbeitung und Präzision
In einem Szenario, in dem die KI in Echtzeit eine Entscheidung treffen muss (wie etwa eine Polizei-KI, die eine verdächtige Person verhaften soll), wäre sie darauf angewiesen, schnell eine präzise Entscheidung zu treffen. Wenn sie mehrdeutige oder unklare Ausdrücke in ihren Eingaben erhält, könnte dies ihre Leistung beeinträchtigen. Ein robustes System würde entweder versuchen, den Unsicherheiten mit Wahrscheinlichkeiten zu begegnen oder durch Rückfragen/Validierung von anderen Quellen auf eine genauere Antwort zu kommen. Eine weniger ausgereifte KI könnte jedoch aufgrund der Unklarheiten in den Formulierungen Fehler machen, wie etwa „verwirrte“ Entscheidungen zu treffen oder zu den falschen Schlussfolgerungen zu kommen.
6. Langfristige Entwicklung von KI-Systemen
Angenommen, die KI hat Zugriff auf eine große Menge an zeitgenössischen Daten aus dem Jahr 2081, in denen gendergerechte Sprache weit verbreitet ist und klar strukturiert wird, könnte sie in der Lage sein, auf die unterschiedlichen Formen von „Studentin“ zuverlässig zu reagieren. Die Entwicklung und das Verständnis von gendergerechter Sprache würde hier eine entscheidende Rolle spielen. Es könnte auch sein, dass KIs im Jahr 2081 weiterentwickelt sind, um nicht nur die Bedeutung von Geschlechtern zu verstehen, sondern auch flexibler mit den vielfältigen Ausdrucksweisen von Identitäten umzugehen.
Fazit:
Aktuell, in der heutigen Form der KI und je nach den verwendeten Trainingsdaten, könnte eine KI, die mit den von dir genannten Beispielen konfrontiert wird, durchaus Schwierigkeiten haben, zu verstehen, dass es sich immer um dieselbe Person handelt. Besonders in einem Szenario, in dem viele unterschiedliche sprachliche Varianten miteinander vermischt werden, könnte es zu Verwirrung kommen, was entweder zu einer falschen Identifikation oder einem Fehler in der Ausführung führen könnte. Die Fähigkeit der KI, mit solchen Ambiguitäten umzugehen, hängt stark von der Komplexität ihres Sprachmodells, der Qualität der Trainingsdaten und der spezifischen Aufgabe ab.
Falls du an einer KI im Jahr 2081 denkst, die viel weiter entwickelt ist, könnte sie auf eine solche Situation besser reagieren – vorausgesetzt, sie ist auf den Umgang mit variantenreichen, gendergerechten Ausdrücken gut trainiert.
