Gleich 2 anstehende Live Sessions im WMOOC

Gleich 2 anstehende Live Sessions im WMOOC
WMOOC

Während der Laufzeit des Wissensmanagement-MOOC, also bis Mitte Januar, möchte ich diesen Blog nutzen, um auf die jeweils anstehenden Live Sessions hinzuweisen. Diese sind auch für nicht im WMOOC registrierte Interessierte offen. Am besten bei mir direkt melden, ich schicke dann die Einwahldaten, oder für den Newsletter im Wissensmanagement-Kursbuch registrieren. Dann erhalten Sie immer rechtzeitig die Einladung zur jeweils nächsten Live Session, schon mit Einwahldaten.

In den nächsten 2 Wochen gibt es nun gleich 2 tolle Sessions:

Thema: Freie Bildung & freie Bildungsinhalte am Beispiel von Smart Object Learning (SOL) mit Dirk Liesch
Datum: Donnerstag 19. Oktober, 16:00 Uhr

Thema: Von KI bis AR: Digitale Ansätze für die Wissenssicherung der Zukunft mit Manuel Mukkenfuß, EnBW AG

Datum: Dienstag 24. Oktober, 17:00 Uhr

In der Regel werden die Live Sessions aufgezeichnet und die Aufzeichnungen auf dem Youtube-Kanal der Open Academy veröffentlicht. Die Live Session am 24.10. mit Manuel Mukkenfuß von EnBW wird auf Wunsch des Unternehmens jedoch nur auf der MOOC-Plattform veröffentlicht, wird also nur registrierten Lernenden im WMOOC zur Verfügung stehen. Also, live dabei sein!

Ist eine KI kreativ?

Im letzten Blog-Post ging es um die Frage, ob eine Künstliche Intelligenz (KI) tatsächlich intelligent ist oder Intelligenz nur simuliert. Dabei sollten wir es uns nicht zu einfach machen und aus einer gewissen anthropozentrischen Hybris heraus Intelligenz schlicht als eine genuin menschliche Eigenschaft deklarieren. Denn es kommt darauf an, wie man Intelligenz definiert. Aber halt, das stand ja alles schon im letzten Post.

Dieser endete mit der Aussage, KI sei aufgrund ihrer Funktionsweise (Statistik + Stochastik) strukturkonservativ und damit also nicht kreativ (für einige Intelligenz-Konzepte ist Kreativität ein Element von Intelligenz). Fragt man, mal wieder, Chat GPT selbst, ist die Antwort verhalten diplomatisch (in Auszügen):

Als KI-System bin ich in der Lage, bestimmte Formen der Kreativität auf der Grundlage der Daten und des Wissens zu zeigen, die mir zur Verfügung gestellt werden.

Kreativität zeigen ist etwas anderes als kreativ sein, nicht wahr? Man könnte auch wieder das Verb ’simulieren‘ verwenden, das schon in mehreren vorausgegangenen Posts aufgetaucht ist. So hat eine KI wie ChatGPT mittlerweile gelernt, dass Gedichte oder Songtexte dann als besonders kreativ wahrgenommen werden, wenn darin unerwartete Wörter auftauchen, die Wahrscheinlichkeit, auf der die Texte an sich basieren, also durchbrochen wird. Das hier angewandte Verfahren nennt sich temperature sampling:
Dabei wird die Wahrscheinlichkeiten der generierten Texte manipuliert, indem eine ‚Temperatur‘ angewandt wird, die die Entropie oder Unvorhersehbarkeit des generierten Textes steuert. Konkret bedeutet dies, dass bei höheren Temperaturen die Wahrscheinlichkeit der Auswahl von weniger wahrscheinlichen Wörtern erhöht wird, was zu einer größeren Diversität des generierten Textes führt. Bei niedrigeren Temperaturen hingegen werden nur die am wahrscheinlichsten vorausgesagten Wörter ausgewählt, was zu einer höheren Vorhersehbarkeit des Textes führt. Damit wird der Eindruck von Kreativität erzeugt.

Es bleibt aber beim bloßen Eindruck von Kreativität, denn noch immer basiert alles – auch die gewählte ‚Temperatur‘ – auf Mustern und Strukturen, die in Trainingsdaten vorhanden sind. KI trifft keine bewussten Entscheidungen, sie hat keine eigenen Ziele und Motivationen. Die von KI-Systemen erzeugten Werke können originell sein, aber sie sind nicht das Ergebnis von emotionaler Intuition, Selbstausdruck oder Erfahrung wie es bei menschlicher, vor allem tatsächlich künstlerischer Kreativität der Fall ist.

Dies stellt jedoch bereits hohe Ansprüche an Kreativität. Für die – nennen wir es mal – Alltagskreativität taugt die KI durchaus: einen neuen Slogan finden, eine gute Überschrift für einen Text, eine passende Visualisierung für ein Konzept, Multiple-Choice-Fragen für eine Klausur… Auch wir Menschen sind in unseren vermeintlich kreativen Phasen nicht immer disruptiv kreativ, sondern wandeln lediglich Bekanntes ab.

Aber vielleicht ist die Frage weniger, inwieweit uns eine KI in Sachen Kreativität ersetzen kann, sondern wie sie uns dabei helfen kann selbst kreativer zu werden. Diese These vertritt zum Beispiel Ethan Mollick, der Innovation an der Universität von Pennsylvania lehrt: Er plädiert dafür, ChatGPT als Sparingspartner beim Brainstorming zu nutzen, denn ChatGPT produziert viele Ideen. Und unter vielen ist eventuell auch eine gute oder eine, die uns selbst inspiriert. Und hier kommt Go ins Spiel: Am 15. März 2016 schlug zum ersten Mal eine KI den menschlichen Go-Weltmeister. Ein Forscherteam der Universitäten Hongkong, Yale und Princeton ließ fast sechs Millionen menschliche Go-Spielzüge aus der Zeit 1950 bis März 2016 analysieren, mit dem Ergebnis, dass die Züge sich nicht verbessert hatten. Vielmehr war über die Jahre eine große Routine eingekehrt, eine Wiederholung des Bewährten anstatt innovatives Spielen. Und dann kam der Computer und plötzlich wurde das menschliche Spiel wieder kreativer und dadurch qualitativ besser, so die Erkenntnis des Forscherteams, das noch Daten bis 2021 ausgewertet hat. Dabei haben die Menschen keineswegs die neuen Ideen der KI nachgeahmt. Sie haben (wieder) eigene entwickelt. Die KI hat sie herausgefordert: „Das Spiel des Computers war so anders, dass ich mich erst einmal daran gewöhnen musste. Ich habe festgestellt, dass ich noch mehr über Go lernen muss.“ (Sedol Lee, der vom Computer besiegte Go-Weltmeister).

Den Menschen ungewöhnliche Sichtweisen bieten und sie dadurch auf ganz neue Ideen zu bringen – das scheint eine unerwartete Stärke von KI zu sein.

Ist eine KI intelligent?

Nun hat es mit der Fortsetzung meiner kleinen Serie zu KI – die vor allem meinem eigenen Verstehen dient – doch eine Weile gedauert: Ich hatte schlicht nicht ‚den Kopf‘ die vielen und vielfältigen Informationen zu diesem Thema gründlich zu durchdenken, eigene Einsichten zu gewinnen, geschweige denn dabei kreativ auch eigene Gedanken zu entwickeln. Zu viel anderes zu tun. Das würde natürlich ChatGPT nicht passieren, gell? Noch ein Vorteil einer Künstlichen Intelligenz: Sie ist immer einsatzbereit. Aber was heißt hier eigentlich Intelligenz? Der letzte Post endete mit der Frage nach der Intelligenz, also dem einsichtigen Verstehen, einer KI.

Laut KI-Forscher Gerard de Melo vom Hasso-Plattner-Institut, handelt es sich bei einer KI um eine simulierte Intelligenz: „(…) Chatbots haben kein Verständnis für den Inhalt, können Wahrheit und Unwahrheit nicht trennen. (…).“ Nicht ohne Grund setzen Open AI und andere nach wie vor menschliche Mitarbeitende zur Identifikation von fake und Hass ein. Und de Melo weiter: „Wir sind uns nicht mehr im Klaren, was Tatsachen sind oder auch Wahrheit, wenn man sich immer mehr auf Mehrheitsmeinungen verlässt, die massiv im Internet auftauchen und dann in solche Textgeneratoren Eingang finden (…) sich selbst verstärkend.“ Darin liegt eine große Gefahr, denn: „Wenn eine menschlich wirkende Maschine etwas sagt, ist das glaubwürdiger, als wenn eine Information nur irgendwo in einer Online-Suche steht.“ (Lucie Flek, Professorin für Sprachtechnologie Uni Marburg). So genannte Anthropomorphismen tragen zur Vertrauensbildung bei. Das weiß man schon seit der 1960er Jahren, als der Informatiker Joseph Weizenbau einen ersten einfachen Chat-Roboter getestet hat, mit einem unerwarteten Ergebnis: Die Probanden fingen an der Maschine menschliche Eigenschaften wie Gefühle oder Verständnis zuzuschreiben. Sie verhielten sich, als würden sie mit einem echten Menschen kommunizieren. Der darauf basierende ELIZA-Effekt beschreibt die Vermenschlichung von Robotern, Algorithmen und KI. Wir Menschen sehen zum Teil intrinsische Qualitäten und Fähigkeiten, oder gar Werte und Gefühle in der Software, die die Ausgabe steuert, obwohl diese ausschließlich auf der Auswertung von Datensätzen beruht. Das macht die Reproduktion sozialer Biases oder das so genannte Halluzinieren so bedenklich. Kleine Bemerkung am Rande: Ich frage mich schon, seit ich ChatGPT das erste Mal genutzt habe, warum nicht direkt beim Eingabefenster von ChatGPT darauf hingewiesen wird, dass die KI nur Informationen bis 2021 auswertet. Das ist doch ein für die Bewertung der Antwort nicht unerhebliches Kriterium. An dieser Stelle ein interessanter Gedanke eines Bekannten, kürzlich nebenbei im Gespräch geäußert: Brauchen wir zur Bezeichnung einer künstlichen Intelligenz ein eigenes, neues Personalpronomen, um den Ursprung bestimmter Entscheidungen und Informationen kenntlich zu machen? (Auf Genderfragen gehe ich an dieser Stelle nicht weiter ein, aber beobachten Sie einfach mal selbst, wann das männliche und wann das weibliche Pronomen bezogen auf unsere technischen Helfer zum Einsatz kommen!)

Doch kommen wir zurück zur Unfähigkeit Wahrheit von Unwahrheit zu trennen! Überfrachtet die Wahrheitsfrage den Intelligenz-Begriff nicht? Eine klassische Definition von Intelligenz korreliert sie schlicht mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit von Information. Nach dieser Definition können wir einer KI sicherlich Intelligenz zusprechen. In neueren Intelligenzmodellen, zum Beispiel nach K.A. Heller, finden jedoch noch weitere Aspekte Beachtung, unter anderem Kreativität (Flexibilität, Originalität usw.) und soziale Kompetenz (Intentionsbildung usw.).

Bei letzterem sind bisherige KI-Modelle tatsächlich im Nachteil, denn noch sind sie unfähig soziale Situationen und Emotionen zu lesen. Doch wird auch dies sich sicherlich in absehbarer Zeit ändern. Schon ChatGPT4 ist eine so genannte multimodale KI, die neben Text auch Bild und Audio verarbeiten kann. Und die nächste Evolutionsstufe ist in Arbeit: Lernen aus Filmen, da Filme sehr viel Information über menschliches Verhalten transportieren. Bleibt zu hoffen, dass der Lernraum der KI sich hierbei nicht auf den Hollywood-Mainstream beschränkt, sonst habe ich Bedenken hinsichtlich des Abbilds ‚typischen‘ menschlichen Verhaltens, das sich herausbildet.

Schauen wir auf den Aspekt der Kreativität. Nick Caves Verärgerung über einen KI-generierten Songtext habe ich ja bereits berichtet. Neben echter Emotionalität ist auch Disruptivität eine Grundlage von (künstlerischer) Kreativität: „Das Kreative ist das Unwahrscheinliche“, (Christian J. Bauer, Autor). Wenn auch komplex, so betreibt KI letztlich Statistik und Stochastik und simuliert (schon wieder liegt der Begriff der Simulation nahe: simulierte Intelligenz, simulierte Menschlichkeit, nun simulierte Kreativität) Kunstfertigkeit, die auf Rückwärtsverkettung bestehender Zeichen beruht. Algorithmen lernen anhand historischer Daten, KI ist damit inhärent strukturkonservativ, weil sie durch die Anwendung von Regeln diese bestätigen. „Je mehr sich Alltagshandeln auf KI-Modelle stützt, desto stärker ist man den Mustern der Vergangenheit verhaftet, und desto schwieriger wird es, daraus auszubrechen. Am Ende sind wir in einer ewigen Feedback-Schleife gefangen, deren Wiederholungen sich nur durch die Variation des Immergleichen unterscheiden. Und wir erleben die Welt nur noch im Rückspiegel der Daten.“ (Adrian Lobe in Frankfurter Sonntagszeitung 19. März 2023).

Und doch ist KI ein Kreativitätstreiber. Wie? Die Antwort gibt es in der nächsten Folge 🙂

Fortsetzung folgt (hoffentlich bald).

Müssen wir unsere Definition von ‚Wissen‘ überdenken?

Wie wahrscheinlich die meisten von Ihnen, habe ich in den letzten Wochen immer mal wieder ein Schwätzchen mit ChatGPT geführt, dem auf einer Künstlichen Intelligenz basierenden Chatbot der Firma OpenAI. Und da ich seit Jahren, wie wahrscheinlich ebenfalls die meisten von Ihnen, meinen Studierenden erzähle, ein Merkmal von Wissen sei, dass es an Personen gebunden ist (im Unterschied zu Daten und Informationen), habe ich den Chatbot gefragt:

Kann man bei einer KI von Wissen sprechen?

Die Antwort kam, wie immer prompt:
Ja, bei einer KI kann man von Wissen sprechen. Eine KI ist ein Programm, das auf einem Algorithmus basiert und darauf trainiert wird, aus Daten und Erfahrungen zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Wenn eine KI erfolgreich trainiert wurde, kann sie ein umfangreiches Wissen über das zugrunde liegende Problem oder den Anwendungsbereich haben.
Allerdings ist es wichtig zu beachten, dass das Wissen, das eine KI besitzt, auf den Daten und Erfahrungen basiert, die ihr während des Trainings zur Verfügung gestellt wurden. Die Qualität und die Art der Daten und Erfahrungen, auf die die KI trainiert wurde, können das Wissen beeinflussen, das die KI besitzt. Daher müssen Entwickler und Trainer von KI-Systemen sicherstellen, dass die Daten und Erfahrungen, auf die die KI trainiert wird, von hoher Qualität und angemessen sind, um ein sinnvolles und aussagekräftiges Wissen zu gewinnen
.

Klingt schlüssig, oder? Stutzig gemacht hat mich hier jedoch der Begriff der ‚Erfahrung‘. In der Philosophie versteht man unter Erfahrung die durch die Sinne vermittelte Gewissheit der äußeren und inneren Dinge. Erfahrung hat in diesem Verständnis einen unmittelbaren lebensweltlichen Bezug. Wenn wir also sagen, dass Wissen aus einer Verknüpfung von Daten und Informationen mit Erfahrung hervorgeht und wir diesem Verständnis von Erfahrung folgen, bedeutet der Schritt hin zum Wissen einen Abgleich mit einer unmittelbar sinnlich erfahrenen äußeren Lebenswelt.

Dazu passt eine kleine Anekdote über den Musiker und Dichter Nick Cave:
Ein Fan hatte Nick Cave einen Songtext geschickt, den er durch ChatGPT hatte produzieren lassen. Die Aufgabe war, einen Songtext im Stil von Nick Cave zu schreiben. Herausgekommen sind Zeilen wie „I’ve got the blood of angels on my hands / I’ve got the fire of hell in my eyes“. Durchaus Nick Cave-ish. Nick Cave reagierte darauf wie folgt: Das Ergebnis sei eine groteske Verhöhnung dessen, was es heißt ein Mensch zu sein. Songs entstünden aus Leiden, sie basierten auf einem komplexen inneren Schöpfungskampf. Daten litten nicht.
Und sie machen (noch) keine unmittelbaren Erfahrungen.

Oder machen wir es uns damit zu einfach in der Wahrung des Anspruchs Wissen sei ausschließlich menschlich?

Fortsetzung folgt.

WMOOC Live Session zum Digitalen Zwilling der Organisation online

Und es geht weiter mit der kleinen Serie an WMOOC ’22 Live Sessions. Im November haben wir uns mit einem sehr innovativen Thema beschäftigt. Dem so genannten ‚Digitalen Zwilling‘. Sie wissen nicht so recht, was darunter zu verstehen ist? Oder welchen Bezug dieses Thema zu Wissensmanagement hat? Lukas Klaßen hat es in seiner Live Session sehr anschaulich erzählt (Dauer 54’46 Min):

Der WMOOC ’22 geht übrigens in der nächsten Woche zu Ende. Aber nach dem WMOOC ist ja immer auch vor dem WMOOC. Am 3. Oktober 2023 starten wir in eine neue Runde. Wenn Sie Anregungen und Wünsche für interessante Live Sessions aus Theorie und Praxis haben, freuen wir uns. Bitte einfach melden!

WMOOC Live Session zum Digitalem Zwilling

WMOOC Live Session zum Digitalem Zwilling
MOOC

In der nächsten Woche startet bereits das zweite Modul des diesjährigen Wissensmanagement-MOOC. Und wir freuen uns auf eine Live Session, in der wir uns mit einem innovativen technischen Thema beschäftigen: Digitaler Zwilling der Organisation: Bestehende Wissensressourcen einfach finden mit Lukas Klaßen von Knowledge in a Box.

Termin: 3. November, 10 Uhr

Wenn Sie gerne dabei sein möchten, schreiben Sie mir einfach! Oder registrieren Sie sich für den WMOOC-Newsletter! Dann erhalten Sie alle Session-Einladungen immer rechtzeitig inklusive der Einwahldaten.

Ideenlos im Homeoffice

Die Ideenfindung funktioniert in Präsenz besser als im virtuellen Raum. Das zumindest ist das Ergebnis einer Studie von Melanie Brucks von der Columbia University und Jonathan Levav von der Stanford University. Die beiden haben hierzu Experimente mit fast 2000 Teilnehmer:innen durchgeführt. Beispielsweise gaben sie je zwei Personen eine gemeinsame Aufgabe, die eine Hälfte der Proband:innen löste sie gemeinsam in einem Raum, die andere arbeitete online zusammen. Die in Präsenz zusammenarbeitenden Tandems kamen dabei nicht nur auf deutlich mehr Ideen, sondern nach Einschätzung Außenstehender waren es auch die kreativeren. Der Prozess der Ideenbewertung und -auswahl hat virtuell übrigens genauso gut funktioniert wie in Präsenz, kommt es hier doch weniger auf Assoziation als auf kognitiven Fokus und klare Argumentation an.

Die Schlussfolgerung der beiden Forschenden: Die Fokussierung bei der Online-Zusammenarbeit, wie blicken mehr oder weniger starr auf den Bildschirm, werden weniger abgelenkt, ist dem kreativen Prozess abträglich. Also, weniger Fokus und mehr Zerstreuung, wenn es kreativ werden soll!

Doch was, wenn ein persönliches Zusammentreffen gar nicht möglich ist? Lässt sich eine kreative Atmosphäre auch online erzeugen? Wie? Oder wenn ein Teil eines Teams sich in Präsenz trifft, ein anderer aber ’nur‘ online dazugeschaltet wird? Das New Normal des hybriden Arbeitens bietet noch viel Raum für das Experimentieren und Erfahrungen Machen. Dazu empfehle ich das aktuelle kuratierte Dossier der GfWM, dieses Mal auch mit einem Beitrag von mir zu Wissensmanagement in Zeiten des hybriden Arbeitens.

Wissensmanagement in Zeiten des hybriden Arbeitens

Wissensmanagement in Zeiten des hybriden Arbeitens
GfWM Dossier

So der Titel eines Aufsatzes von mir, der nun ganz aktuell in einem kuratierten Dossier der Gesellschaft für Wissensmanagement e. V. „New Normal“ erschienen ist:

  • Wie gehen wir mit dem Risiko einer (permanenten) Informations-Asynchronizität um?
  • Leidet unsere Kreativität und Innovationskraft in dauerhaft hybriden Settings?
  • Wie gestalten wir einen wirkungsvollen ba (Wissensraum)…?

Unsere aktuelle Arbeitssituation, die sich vermutlich für viele von uns verstetigen wird, wirft viele Fragen auf, auf die es noch nicht unbedingt Antworten gibt.

Ich wünsche auf jeden Fall viel Spaß bei der hoffentlich anregenden Lektüre!

Wie funktioniert Wissensmanagement in remote settings

Diese Frage hat sich Joshua Nick aus meinem Mastermodul Wissensmanagement-Modelle und -Strategien an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg gestellt und in diesem kurzen und knappen Erklärvideo anschaulich beantwortet (Dauer 3’04 Min):

Finden Sie sich darin in Ihrer aktuellen Arbeitssituation auch wieder?

Das war nun schon das letzte Video aus dem Sommersemester 2021. Meinen ganz herzlichen Dank und nochmals ein dickes Lob an alle Studierenden für die kreativen und engagierten Beiträge.

Es gibt wieder Erklärvideos

…meiner Master-Studierenden aus dem Modul Wissensmanagement-Modelle und -Strategien an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg.

Wie nun schon seit einigen Semestern bitte ich die Studierenden als so genannte Vorprüfungsleistung ein kurzes Erklärvideo rund um das Thema Wissensmanagement zu erstellen. Und wie nun auch schon aus schöner Tradition möchte ich einige Beispiele mit Ihnen teilen.

Los geht es mit Eric Popple, der kurz, knapp und präzise erklärt, was ein Social Intranet ist und welchen Beitrag es zu einem Wissensmanagement leistet (Dauer 2 Min 08):

Schon mal ein kleiner Vorgucker: Was kommt noch? In den nächsten Wochen folgen ein Erklärvideo zur Sozialen Netzwerkanalyse und eines zum Luhmannschen Zettelkasten. Außerdem gab es in diesem Semester neben der Videoerstellung auch die Wahlaufgabe, ein Icon für Wissenstransfer zu entwerfen, und zwar ohne Zahnräder und ohne aufgeklappte Köpfe. Seien Sie gespannt! Die Studierenden waren sehr kreativ. Ich zumindest war begeistert.