Warum KIs schlechter sind als ihr Ruf

KI hier, KI da – Autos sollen sie fahren, in der Medizin beraten oder gleich den ganzen Laden übernehmen. Wie schlecht Deep Learning dazu geeignet ist, zeigt sich immer wieder daran, wie leicht man eine KI überlisten kann. Letztlich vergleicht sie nur eine Eingabe mit immensen Mengen “gelernter” Daten und gibt eine Schätzung ab. Vor einiger Zeit habe ich hier einen Karton gezeigt, den eine KI mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit als Nacktfoto identifiziert haben wollte.

Hier nun ein weiterer Test, diesmal mit how-old.net, einer KI von Microsoft, die “gelernt” hat, aus Fotos auf das Alter von Personen zu schließen.

Das Ergebnis schwankt offenbar abhängig von Brille und Gesichtsausdruck (also Faltentiefe) zwischen “ich fühle mich geschmeichelt” und “ok dann geh ich meine Rente beantragen”.

Wenn man sich einmal vage vorstellt, wieviel Entwicklungsarbeit und letztlich Daten- und Energieverbrauch hinter so einem Projekt steckt, muss man ernsthaft die Frage stellen, ob das nicht einfach nur groteske Verschwendung von Ressourcen ist. Nichts gegen Grundlagenforschung: Aber solche Ergebnisse sollten eigentlich nahelegen, dass Deep Learning vielleicht doch einfach zu dumm für die meisten ernsthafte Einsätze ist, und dass es vielleicht in vielen Bereichen doch die bessere Idee ist, menschliche Arbeitsplätze nicht vorschnell durch bräsige, CO2 produzierende Software zu ersetzen.

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