Der neue Turing-Test: Bist du ein Mensch?

Wenn der Durchschnittsmensch der KI Intelligenz zuschreibt, dann deshalb, weil der Durchschnittsbürger immer mehr Zeit mit Online-Aufgaben verbringt, die eine Maschine leicht nachahmen könnte.

Als Alan Turing 1950 "The Imitation Game" als Test für das Verhalten von Computern konzipierte, war es unvorstellbar, dass die Menschen der Zukunft die meisten Stunden ihres Tages vor einem Bildschirm verbringen und mehr die Welt der Maschinen als die Welt der Menschen bewohnen würden. Das ist der kopernikanische Wandel in der KI.

"Ich schlage vor, über die Frage nachzudenken: 'Können Maschinen denken?'"

- Alan Turing, Computermaschinen und Intelligenz, 1950

In der Kontroverse um Googles LaMDA-Sprachmodell, von dem ein Ingenieur behauptete, es sei empfindungsfähig, verbirgt sich in diesem Sommer ein Hinweis auf eine große Veränderung, die über die künstliche Intelligenz stattgefunden hat, seit Alan Turing 1950 in einem Essay die Idee des "Turing-Tests" definiert hat.

Turing, ein britischer Mathematiker, der den Grundstein für das Rechnen legte, bot das an, was er das "Imitation Game" nannte: Zwei Entitäten, eine Person, eine digitale Maschine, werden von einer dritten Entität, einem menschlichen Vernehmungsbeamten, befragt. Der Vernehmungsbeamte kann die anderen beiden nicht sehen und muss einfach anhand ihrer maschinengeschriebenen Antworten herausfinden, welche der beiden ein Mensch und welche Maschine ist. 

Warum nicht, schlug Turing vor, lassen Sie das Verhalten die Angelegenheit regeln. Wenn es wie ein Mensch antwortet, dann kann man ihm das Denken zuschreiben.

Turing war sich sicher, dass Maschinen im Turing-Test so gut werden würden, dass man bis zum Jahr 2000 "von denkenden Maschinen sprechen kann, ohne zu erwarten, dass man ihnen widerspricht". 

Auf dem Weg in die Zukunft ist etwas Lustiges passiert. Es stellt sich heraus, dass der Mensch immer mehr Zeit in der Welt der Maschinen verbringt und nicht umgekehrt. 

Immer mehr Menschen verbringen ihre Zeit damit, Dinge zu tun, die eine Maschine genauso gut, wenn nicht sogar besser kann. Eine der vielen Errungenschaften moderner Software besteht darin, die Zeit der Menschen mit einfachen Aufgaben zu verbringen, wie z. B. der geschäftigen Arbeit, die Sie in den sozialen Medien erledigen, Dinge wie Posten, Kommentieren, "Liken" und Snappen. 

Es liegt auf der Hand, dass die meisten Maschinen das Verhalten in den sozialen Medien fehlerfrei replizieren könnten, wenn sie nur eine halbe Chance hätten. Nicht, weil Programme wie das GPT-3-Sprachprogramm von OpenAI menschenähnlich sind, sondern weil die niedrige Messlatte für die Interaktion in sozialen Medien neu definiert hat, was wir als "menschliches" Verhalten akzeptieren könnten.

Überall, wo man hinschaut, sind Menschen zunehmend in Verhaltensweisen verwickelt, die noch vor ein paar Jahrzehnten wie Science-Fiction erschienen wären.

Menschen verbringen Tausende von Stunden mit Akkordarbeit auf Amazons Mechanical Turk, um KI-Testdaten zu generieren. 

Menschen arbeiten rund um die Uhr, um Inhalte auf Plattformen wie TikTok und Instagram Reels zu moderieren, eine Tätigkeit, deren schiere Arbeitsmenge einst wie Missbrauch am Arbeitsplatz erschienen wäre, die aber heute als grundlegende Notwendigkeit angesehen wird, um Social-Media-Imperien aufrechtzuerhalten und Regulierungsbehörden abzuwehren. 

Eine solche Aktivität könnte wiederum genauso gut oder besser durch Algorithmen des maschinellen Lernens durchgeführt werden. Wie John Henry und die Dampfmaschine versuchen auch Menschen zunehmend, die Arbeit einer Maschine zu erledigen.

Geräte wie Amazons Alexa haben Menschen darauf konditioniert, Anweisungen mit einem digitalen Assistenten zu sprechen. Nicht nur die Technologie der Spracherkennung ist erstaunlich, sondern auch die Praxis, sie ständig zu nutzen, ist eine erstaunliche Entwicklung in der Geschichte der menschlichen Aktivität. Der Cheftechnologe von Amazon, Werner Vogels, hat festgestellt, dass für ältere Menschen die Interaktion mit Alexa per Sprache zu einer Art Interaktion mit einem Helfer und Begleiter geworden ist.

Der anschaulichste Ausdruck dafür, wie Mensch und Maschine heute ihre Zeit verbringen, sind die internationalen Wettkämpfe im eSports. Während es sich vordergründig um einen Wettbewerb handelt, bei dem menschliche Teams gegeneinander antreten, um zu sehen, wer der Beste in Videospielen ist, ist er auch zum Reich der KI-Errungenschaften geworden. Maschinen wie AlphaStar von DeepMind sind in einigen dieser Wettbewerbe so gut wie Menschen geworden. 

Früher schien die Vorstellung, dass Menschen endlose Stunden in Spiele auf einem Bildschirm vertiefen würden und dass Maschinen ihre Programmierung verfeinern würden, indem sie versuchen, mit Menschen zu konkurrieren, wiederum wie eine bizarre Fiktion erschienen.

All diese Verhaltensänderungen summieren sich zu dem, was man den kopernikanischen Wandel der KI nennen könnte. Der polnische Wissenschaftler Nikolaus Kopernikus kehrte im 15. Jahrhundert die gängige Ansicht über die Galaxie um und kam zu dem Schluss, dass sich die Sonne nicht um die Erde dreht, sondern umgekehrt.

Ebenso beinhaltete jede Vermutung von maschineller Intelligenz bis zum letzten Jahrzehnt, dass sich Maschinen in unsere Welt einfügten, anthropoid wurden und es schafften, Emotionen und Wünsche zu steuern, wie im Film "A.I."

Stattdessen haben die Menschen immer mehr Zeit in Computeraktivitäten verbracht: Sie klickten auf Bildschirme, füllten Webformulare aus, navigierten durch gerenderte Grafiken, stellten iterative Videos zusammen, die nachahmende Tanzbewegungen produzierten, und spielten dieselben Spielszenarien in stundenlangen Abschnitten erneut durch. 

Im Fall von Googles LaMDA-Chatbot wurde der ehemalige Google-Ingenieur Blake Lemoine beauftragt, das Programm zu testen, ein amüsantes Echo der Turing-Herausforderung. Nur in Lemoines Fall wurde ihm von vornherein gesagt, dass es sich um ein Programm handelte. Das hinderte ihn nicht daran, LaMDA ein Empfindungsvermögen zuzuschreiben, sogar eine Seele.

Wir wissen nicht genau, wie viele Stunden, Tage, Wochen oder Monate Lemoine damit verbracht hat, aber viel, viel Zeit damit zu verbringen, mit etwas zu plaudern, von dem man gehört hat, dass es ein Programm ist, ist wiederum ein neues Ereignis in der Geschichte der Menschheit.

Der Informatiker Hector Levesque hat darauf hingewiesen, dass "der Turing-Test ein ernsthaftes Problem hat: Er stützt sich zu sehr auf Täuschung." (Hervorhebung von Levesque.) Die freie Form des Tests, schreibt Levesque, bedeutet, dass ein KI-Programm lediglich mit einer Trickkiste hantieren kann, die sich für den Vernehmungsbeamten menschlich anfühlt. 

Solche Programme "stützen sich stark auf Wortspiele, Witze, Zitate, Nebenbemerkungen, emotionale Ausbrüche, Bemerkungen zur Geschäftsordnung und so weiter", schreibt Levesque, "Alles, so scheint es, außer klaren und direkten Antworten auf Fragen!"

Der Witz geht jedoch auf Levesque und auf uns alle. Lemoine war fasziniert von dieser Trickkiste. Das ständige Eintauchen in eine Welt der Bildschirme, ein Eintauchen in ein Ausmaß, das sich Turing nie hätte vorstellen können, hat dazu geführt, dass Turings Test nicht mehr ein Test für Maschinen, sondern für Menschen ist, für das, was Menschen als gültig akzeptieren.

Viele KI-Wissenschaftler stellen die tatsächliche Intelligenz von LaMDA und anderen Chatbots in Frage, aber ihre Meinung ist möglicherweise in der Minderheit. Wenn sich nicht die Forschung, sondern die Freizeit und Produktivität zunehmend um die Interaktion mit dem Computer drehen, wer sagt dann, dass die Maschine auf der anderen Seite des Bildschirms nicht Klick für Klick mit den Menschen mithalten kann?

Schließlich interagieren Menschen, die soziale Medien nutzen, mit nichts anderem als einem gespeicherten Bild oder Text, der an einen Namen angehängt ist, und dennoch füllen Menschen ihre Interaktionen mit Bedeutung, regen sich über politische Diskussionen auf oder regen sich über das Verhalten von Prominenten auf. Die Persona-Illusion, das Gefühl, dass die eigene Online-Existenz real ist, ist so intensiv, dass es nur ein kurzer Schritt ist, einer Maschine ein Empfindungsvermögen zuzuschreiben.

In einer cleveren Umkehrung des Turing-Tests vertauscht ein kürzlich veröffentlichtes Google-KI-Programm die Rolle des Vernehmungsbeamten und des Subjekts. 

Das Google-Programm mit dem Namen Interview Warmup ist ein Beispiel für Natural Language Assessment, eine Form des Verstehens natürlicher Sprache, bei der ein Programm entscheiden muss, ob freie Antworten auf eine Frage für den Kontext der Frage angemessen sind. 

Das Aufwärmen im Vorstellungsgespräch lädt einen Menschen ein, als Arbeitssuchender mehrere Fragen hintereinander zu beantworten. Das Programm bewertet dann, wie gut die Antworten des Probanden zur Art der Frage passen. Google schlägt vor, dass Warmup eine Art elektronischer Coach ist, ein Ersatz für einen Menschen, der einem anderen Menschen bei der Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch hilft. 

Durch die Linse von Turings ursprünglichem Szenario gesehen, ist es eine Umkehrung. Der Mensch stellt keine Maschine mehr in einen Raum, um sie zu testen. Stattdessen unterwerfen sie sich den Spielregeln einer Maschine und arbeiten vielleicht kooperativ daran, dass die Maschine Daten darüber erhält, wie Menschen sprechen, und dass der Mensch Anweisungen erhält, wie er sprechen sollte. 

Die letzte Grenze besteht darin, die Frage vollständig umzudrehen und zu fragen, ob Menschen in einer Computerumgebung tatsächlich menschliche Eigenschaften aufweisen. Sie bieten sich in performativen Videos auf TikTok an und unterwerfen sich einer Maschine, die sie vielleicht viral macht, vielleicht aber auch nicht. Ist es ein menschliches Streben? Ist es ein Streben, das eine Maschine mit Hilfe einer erfundenen Identität besser verfolgen könnte? 

In dieser letzten Grenze warten wir vielleicht alle darauf, dass die Maschine ihre Bedingungen für das weitergibt, was sie für ausreichend intelligent hält.