Wann wäre es besser, eine Konferenz über künstliche Intelligenz und die unzähligen Arten, wie sie die Wissenschaft vorantreibt, abzuhalten, als in diesen kurzen Tagen zwischen der Verleihung der ersten Nobelpreise auf diesem Gebiet und der Ankunft der Gewinner in Stockholm zur aufwendigen Zeremonie mit weißer Krawatte? ?
Es war ein glücklicher Zeitpunkt für Google DeepMind und die Royal Society, die diese Woche das AI for Science Forum in London einberufen haben. Letzten Monat, Google DeepMind hat den Nobelpreis für Chemie gewonnen einen Tag später KI gewann den Physikpreis. Die Atmosphäre war feierlich.
Wissenschaftler arbeiten seit Jahren an KI, aber die neueste Generation von Algorithmen hat uns an den Rand einer Transformation gebracht, sagte Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, bei dem Treffen. „Wenn wir es richtig machen, sollte es ein unglaubliches neues Zeitalter der Entdeckungen und ein neues goldenes Zeitalter sein, vielleicht sogar eine Art neue Renaissance“, sagte er.
Viele könnten den Traum zerstören. KI sei „keine Wunderwaffe“, sagte Hassabis. Um einen Durchbruch zu erzielen, müssen Forscher die richtigen Probleme identifizieren, die richtigen Daten sammeln, die richtigen Algorithmen entwickeln und sie auf die richtige Weise anwenden.
Dann gibt es die Fallen. Was wäre, wenn KI eine Gegenreaktion hervorruft, die Ungleichheit verschlimmert, eine Finanzkrise auslöst, eine katastrophale Datenpanne auslöst und Ökosysteme dadurch an ihre Grenzen bringt? außergewöhnlicher Energiebedarf? Was passiert, wenn es in die falschen Hände gerät und von der KI entwickelte biologische Waffen freisetzt?
Siddhartha Mukherjee, Krebsforscherin an der Columbia University in New York und Autorin des mit dem Pulitzer-Preis ausgezeichneten Buches „The Emperor of All Diseases“, vermutet, dass diese Probleme schwer zu bewältigen sein werden. „Ich denke, es ist fast unvermeidlich, dass es zumindest zu meinen Lebzeiten eine Version einer Fukushima-KI geben wird“, sagte er und bezog sich dabei auf das der Atomunfall verursacht durch den japanischen Tsunami 2011.
Viele KI-Forscher sind optimistisch. In Nairobi testen Krankenschwestern KI-gestützte Ultraschalluntersuchungen für schwangere Frauen und ersparen so eine jahrelange Schulung. Materiom, ein Londoner Unternehmen, nutzt KI, um 100 % biobasierte Materialien zu formulieren und dabei Petrochemikalien zu vermeiden. KI hat die medizinische Bildgebung, Klimamodelle und Wettervorhersagen verändert und lernt, wie man Plasmen für die Kernfusion eindämmt. Am Horizont zeichnet sich eine virtuelle Zelle ab, eine Lebenseinheit aus Silizium.
Hassabis und sein Kollege John Jumper erhielten den Nobelpreis für AlphaFold, ein Programm, das Proteinstrukturen und -interaktionen vorhersagt. Es wird in der gesamten biomedizinischen Wissenschaft eingesetzt, insbesondere in der Arzneimittelentwicklung. Jetzt verbessern Forscher von Isomorphic, einer Tochtergesellschaft von Google DeepMind, den Algorithmus und kombinieren ihn mit anderen, um die Medikamentenentwicklung zu beschleunigen. „Wir hoffen, dass wir eines Tages, tatsächlich in naher Zukunft, die Zeit für die Entwicklung eines Medikaments von Jahren, vielleicht sogar Jahrzehnten auf Monate oder vielleicht sogar Wochen verkürzen können, und das würde den Prozess der Medikamentenentwicklung revolutionieren“, sagte Hassabis . .
Der Schweizer Pharmakonzern Novartis ging noch einen Schritt weiter. Zusätzlich zur Entwicklung neuer Medikamente beschleunigt KI die Rekrutierung von Personen für klinische Studien und verkürzt so einen Prozess, der Jahre bis Monate dauern kann. Fiona Marshall, Präsidentin der biomedizinischen Forschung des Unternehmens, sagte, ein weiteres Tool helfe bei den Zweifeln der Aufsichtsbehörden. „Sie können herausfinden – diese Fragen wurden schon einmal gestellt – und dann vorhersagen, welche Antwort die beste ist, die Ihnen wahrscheinlich eine positive Zulassung für Ihr Medikament verschafft“, sagte sie.
Jennifer Doudna, die den Nobelpreis für das Gen-Editing-Tool Crispr erhielt, sagte, KI werde „eine große Rolle“ dabei spielen, Therapien zugänglicher zu machen. Die Aufsichtsbehörden haben letztes Jahr die erste Crispr-Behandlung genehmigt, aber bei 2 Millionen US-Dollar (1,6 Millionen Pfund) für jeden Patienten werden die Ergebnisse keinen Vorteil bringen. Doudna, der das Innovative Genomics Institute in Berkeley, Kalifornien, gegründet hat, sagte, dass mehr KI-gesteuerte Arbeit in seinem Labor darauf abzielt, eine methanfreie Kuh zu schaffen, indem die Mikroben im Darm des Tieres verändert werden.
Eine große Herausforderung für Forscher ist das Black-Box-Problem: Viele KIs können Entscheidungen treffen, diese aber nicht erklären, was es schwierig macht, den Systemen zu vertrauen. Aber das könnte sich bald ändern, sagte Hassabis, und zwar durch das Äquivalent von Gehirnscans für KIs. „Ich denke, dass wir in den nächsten fünf Jahren aus dieser Black-Box-Ära, in der wir leben, herauskommen werden.“
Die Klimakrise könnte sich als größte Herausforderung für KI erweisen. Während Google für KI-gestützte Fortschritte wirbt Überschwemmungen, Waldbrände und Hitzewellen Prognosen zufolge verbraucht es wie viele große Technologieunternehmen mehr Energie als viele andere Länder. Die großen Vorbilder von heute sind die Hauptschuldigen. Um ein einziges großes Sprachmodell wie ChatGPT von OpenAI zu trainieren, können 10 Gigawattstunden Strom benötigt werden, genug, um 1.000 US-Haushalte ein Jahr lang mit Strom zu versorgen.
„Meiner Ansicht nach werden die Vorteile dieser Systeme den Energieverbrauch bei weitem überwiegen“, sagte Hassabis auf dem Treffen und verwies auf die Hoffnung, dass KI bei der Entwicklung neuer Batterien, Supraleitern bei Raumtemperatur und möglicherweise sogar bei der Kernfusion helfen werde. „Ich denke, eines dieser Dinge wird sich wahrscheinlich im nächsten Jahrzehnt auszahlen und die Klimasituation völlig und wesentlich verändern.“
Er sieht auch positive Aspekte im Energiebedarf von Google. Das Unternehmen setze sich für grüne Energie ein, sagte er, daher dürfte die Nachfrage Investitionen in erneuerbare Energien vorantreiben und die Kosten senken.
Nicht alle waren überzeugt. Asmeret Asefaw Berhe, ehemalige Direktorin des Office of Science des US-Energieministeriums, sagte, Fortschritte in der KI könnten Leid verursachen, und fügte hinzu, dass nichts mehr Anlass zur Sorge gebe als der Energiebedarf. Sie forderte ambitionierte Nachhaltigkeitsziele. „In diesem Bereich tätige KI-Unternehmen investieren stark in erneuerbare Energien und wir hoffen, dass dies einen schnelleren Übergang weg von fossilen Brennstoffen vorantreiben wird. Aber ist das genug? sie fragte. „Tatsächlich muss es zu transformativen Veränderungen führen.“
