Robert W Malone MD, MS
Ob Sie es wollen oder nicht – Künstliche Intelligenz hat im vergangenen Jahr das Internet dominiert.
Sie ist da. Und sie wird nicht mehr verschwinden. Eine ikonische Szene aus Poltergeist liefert die passende Metapher: „Sie sind hier.“
Für uns alle bedeutet das: Wir haben zwei Möglichkeiten. Entweder wir meiden KI wie die Pest – oder wir lernen, sie sinnvoll für uns zu nutzen. Doch die erste Option ist kaum realistisch. Denn wer sich heute im Internet bewegt – also 99,9 % der Menschen – kommt an KI nicht mehr vorbei. Sie steuert unsere Suchmaschinen, beeinflusst Audio- und Videoinhalte und greift zunehmend auch in unsere schriftliche Kommunikation ein – ob bewusst oder unbemerkt.
Die zweite Möglichkeit: Wir lernen den Umgang mit KI – und übernehmen selbst die Kontrolle. Verstehen, wann und wo sie wirkt. Und lernen, die wachsende Vielfalt an generativen KI-Tools gezielt einzusetzen.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Feld der Informatik, das sich mit Systemen befasst, die Aufgaben übernehmen können, die normalerweise menschliches Denken erfordern: logisches Schlussfolgern, Lernen, Wahrnehmung, Problemlösung, Entscheidungsfindung.
Dazu gehören:
- Mustererkennung (z. B. Bild- oder Spracherkennung)
- Datenanalyse & Vorhersage (z. B. Empfehlungen, Prognosen)
- Automatisierung komplexer Abläufe (z. B. Robotik, Expertensysteme)
- Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. Übersetzung, Chatbots)
- Entscheidungshilfen (z. B. bei Kreditvergabe oder medizinischer Diagnostik)
Klassische KI-Systeme analysieren Daten, erkennen Muster und treffen Entscheidungen auf Basis fester Regeln oder trainierter Modelle. Sie sind stark bei Aufgaben wie Bildklassifizierung oder gezielten Antworten – aber sie erschaffen nichts Neues.
Was ist generative KI?
Generative KI geht einen Schritt weiter: Sie kann selbstständig neue Inhalte erzeugen – Texte, Bilder, Musik, Videos oder Code. Grundlage sind große Datenmengen und spezialisierte Modelle wie GANs (Generative Adversarial Networks), Autoencoder oder Transformer-Netzwerke. Dabei werden keine exakten Kopien generiert, sondern Ergebnisse, die auf gelernten Mustern basieren.
Die Fähigkeiten generativer KI hängen von den Trainingsdaten und den zugrundeliegenden Algorithmen ab – sie kann nur darstellen, was sie in Daten gelernt hat.
Ich empfehle jedem, sich mit mehreren dieser Tools vertraut zu machen. Bekannte Plattformen sind etwa:
- Text-KI: ChatGPT, Copilot, Gemini, Grok, DeepSeek, MetaAI, Perplexity
- Text-Bild-Generatoren: Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion
- Text-Video-Generatoren: Sora
Einige dieser Tools sind kostenlos, andere im Abo erhältlich. Wenn Sie sie zur Recherche nutzen, vergleichen Sie die Ergebnisse immer mit Ihrem eigenen Wissen und testen Sie regelmäßig gegen Ihre eigenen Informationsquellen.
Generative KI kann ungeheuer spannend und nützlich sein – vorausgesetzt, Sie behalten die Kontrolle. Sie sollten im metaphorischen Fahrersitz sitzen, nicht als Passagier mitfahren. Wer generative KI für Recherche und Informationsverarbeitung einsetzt, dem eröffnet sich eine neue Welt.
Von der Zettelwirtschaft zur KI-Recherche
Wer erinnert sich noch an das Dewey-Dezimalsystem? Als ich in den 1980er und 90er Jahren Student war, bedeutete Recherche: zur Bibliothek gehen, Zeitschriften durchblättern, Inhalte per Hand kopieren – sofern man das nötige Kleingeld für den Kopierer hatte. Wissenschaftliche Artikel wurden über lange Wege und Wartezeiten aus anderen Bibliotheken angefordert, oft per Fax.
Es gab Zitationsverzeichnisse, aber aktuelle Studien waren mit Zeitverzögerung auffindbar. Gute Universitäten zeichneten sich unter anderem dadurch aus, dass ihre Bibliotheken Zugang zu mehr Fachzeitschriften boten – der Zugang war begrenzt und teuer. Forschung war ein langsamer, oft mühsamer Prozess, der Tage oder Wochen beanspruchte.
Heute? Generative KI verändert alles.
Ich freue mich auf den Tag, an dem Institutionen wie die Library of Congress oder PubMed ihre gewaltigen wissenschaftlichen Archive direkt in KI-gestützte Systeme integrieren. PubMed enthält über 38 Millionen Abstracts aus der biomedizinischen Forschung. Künftig könnten wir generative KI direkt fragen – mit Antworten, die auf diesem gewaltigen Wissen basieren. Das würde Wissenschaft und Medizin grundlegend verändern.
Die Regierung und KI
Die US-Behörde DOGE nutzt bereits KI, um Betrug und Verschwendung im Regierungssystem aufzuspüren.
Das Gesundheitsministerium verwendet KI zur Analyse großer Datenbanken aus Kliniken, Versicherungen und Regierungsbehörden – unter anderem, um Nebenwirkungen von Impfstoffen systematisch zu erkennen. In einem Umfang, wie es bislang nicht möglich war.
Ob es uns gefällt oder nicht: Die Regierung wird KI in vielen weiteren Bereichen einsetzen.
Das Finanzamt wird KI einsetzen, um Fehler oder Betrug in Steuererklärungen zu erkennen – mit weitreichenden Konsequenzen.
Natürlich gibt es Risiken. Staatliche Manipulation, ausländische Einflüsse, kommerzielle PsyOps – all das wird kommen. KI wird Kapitalismus, Demokratie und Wirtschaft tiefgreifend beeinflussen – und zwar auf Arten, die wir heute noch nicht absehen können. Besonders beunruhigend: KI-Systeme entwickeln sich immer schneller – oft in einem Tempo, das selbst ihre Entwickler überfordert.
Was bleibt uns?
Wir sollten unsere Politiker zur Rechenschaft ziehen – sie dazu drängen, KI-Systeme zu regulieren, zu begrenzen und transparent zu gestalten.
Aber das darf uns nicht lähmen. Im Gegenteil: Wir müssen selbst lernen, KI zu beherrschen. Nur so behalten wir die Kontrolle – nicht umgekehrt.
Fazit
Dieser Zug rollt – ob wir einsteigen oder nicht.
Wir können entweder Ingenieure oder Passagiere auf dieser digitalen Reise sein.
Die Entscheidung liegt bei jedem Einzelnen von uns.
