Spätestens mit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 ist Künstliche Intelligenz für die breite Öffentlichkeit sichtbar geworden. Seither hat sich die Entwicklung rund um Large Language Models stark beschleunigt. Diese Systeme unterstützen heute nicht nur beim Schreiben von Texten, sondern auch beim Analysieren grosser Datenmengen, beim Erkennen von Mustern und beim Strukturieren komplexer Fragestellungen. Sie finden zunehmend Eingang in ganz unterschiedliche Bereiche, von Verwaltung und Wirtschaft bis hin zu Forschung und Lehre. Fortschritte entstehen heute oft dort, wo Informatik und Fachwissen zusammenkommen – und KI als Werkzeug neue Perspektiven eröffnet.
Nebst vielen positiven Aspekten weckt diese Entwicklung auch Sorgen. KI-Systeme werden zunehmend in Bereichen eingesetzt, in denen sie Arbeitsabläufe verändern und Entscheidungen vorbereiten oder beeinflussen. Viele Menschen fragen sich, welche Tätigkeiten künftig automatisiert werden und welche Rolle menschliche Arbeit noch spielt. Die Angst, den eigenen Arbeitsplatz zu verlieren, ist dabei zentral – eine Sorge, die technologische Umbrüche historisch immer begleitet hat, deren konkrete Folgen aber oft schwer vorherzusagen sind. Hinzu kommen Fragen nach Verantwortung, Transparenz und Kontrolle sowie nach Abhängigkeiten von wenigen Anbietern, die zentrale digitale Infrastruktur bereitstellen.
In diesem Podiumsgespräch versuchen wir, die aktuellen Entwicklungen einzuordnen. Im Fokus stehen dabei insbesondere die Veränderungen in der Softwareentwicklung, die Frage nach den künftig benötigten Fachkräften in der Informatik sowie die Bedeutung vertrauenswürdiger, transparenter und souveräner KI für digitale Selbstbestimmung. Ziel ist es, Orientierung zu geben und Zusammenhänge sichtbar zu machen, ohne einfache Antworten vorzugeben.
Zielgruppe: die breite Öffentlichkeit
Die Experten:
Dr. Imanol Schlag, Technischer Leiter der Sprachmodellentwicklung bei der Swiss AI Initiative, ETH AI Center
Die Forschung von Imanol Schlag fokussiert sich auf KI aus der Schweiz, mit einem besonderen Augenmerk auf digitale Souveränität und die Rolle von Large Language Models als Grundlage für Wertschöpfung und Effizienzsteigerung in verschiedenen Bereichen.
Prof. Thomas Hofmann, Leiter Data Analytics Lab und Vorsteher Departement Informatik, ETH Zürich
Thomas Hofmann erforscht, wie intelligente Maschinen entwickelt werden können. Ein Schwerpunkt seiner Arbeit liegt auf den mathematischen und computergestützten Grundlagen der Intelligenz. Ein weiterer Fokus ist die Frage, wie Maschinen in die Lage versetzt werden können, Sprache zu verstehen, sowie auf den gesellschaftlichen Auswirkungen dieser Fortschritte.
Niels Mündler, Doktorand Secure, Reliable, and Intelligent Systems Lab, ETH Zürich
Niels Mündler arbeitet an der Zuverlässigkeit und Sicherheit von Large Language Models, mit Schwerpunkt auf verlässliche Text- und Code-Generierung. Zuvor forschte er an der formalen Verifikation von Datenstrukturen und Algorithmen und bringt diese Perspektive in seine aktuelle Arbeit ein.
Moderation:
Dr. Helga Rietz, Science Communication Manager, ETH AI Center
Helga Rietz ist eine erfahrene Journalistin und Autorin für Themen aus Wissenschaft und Technik. Sie leitet die Wissenschaftskommunikation des ETH AI Centers.
Fotos: Bei dieser öffentlichen Veranstaltung werden Fotos gemacht, die ausschliesslich für nicht-kommerzielle Zwecke im Rahmen unserer Kommunikationsmassnahmen verwendet werden (z. B. Website, Social Media, Print).