Diskussionsrunde - KI vs. NI: Möglichkeiten und Grenzen des KI-Einsatzes in der technischen Dokumentation

KI ist in den Redaktionsbüros angekommen, das war eine Erkenntnis aus unserer Online-Diskussionsrunde.

• bei der Texterstellung, wo mithilfe von Large Language Models "Rohtexte" ausformuliert werden oder Rohtexte erstellt/auf Einhaltung von Schreibregeln geprüft werden
• bei der Terminologiearbeit, wo Terminuskandidaten gefiltert und automatisiert verarbeitet werden
• im Übersetzungsprozess für automatische Übersetzung und zur Qualitätskontrolle
• als "Sparringpartner" beim Brainstorming und Ausformulieren
• zum Anreichern mit Metadaten
• als "Supersuchmaschine", die sehr effizient die benötigte Information bereitstellt.

Im Bereich Illustration/Instruktionsfilm sind die Ergebnisse aber meistens noch nicht befriedigend.

Herausforderungen

• Heutige KI ist ein "stochastischer Papagei" und nicht wirklich intelligent. Sie kann vorhandene Daten finden und neu kombinieren, ist aber noch nicht eigenständig kreativ.
• KI hat keine Moral und kein Verantwortungsbewusstsein
• Entweder ich verwende ein abgeschlossenes KI-Modell, was nur mit meinen eigenen Daten trainiert, dann sind Datenbasis und Fähigkeiten der KI eingeschränkt oder ich verwende eine im Internet zugängliche KI, dann bezahle/trainiere ich mit meinen Daten.  
• Die KI kann nicht erkennen, wenn trainierte Daten falsch sind. Gefahr der "Verzerrung der Wahrheit", wenn wiederholt mit falschen Daten trainiert wird.
• KI schöpft aus vorhandenem, Urheberrechtsproblem.
• Wer haftet für die "Betriebsgefahren", z. B. wenn das selbstfahrende Auto einen Unfall verschuldet oder eine KI die "Anleitung zum Selbstmord" ausgibt?
• KI liefert nicht immer reproduzierbare Ergebnisse, sie verändert den Output abhängig vom Training und von der Wortwahl bei der Fragestellung.