KI löst nicht alles, aber vieles, wenn es richtig gemacht wird
KI ist die Technologie, die in den meisten zivilen technischen Bereichen im Mittelpunkt steht, und sie ist gekommen, um zu bleiben. KI ist ein ausgezeichnetes Werkzeug im Werkzeugkasten zur Lösung bestimmter Arten von Problemen, wenn auch vielleicht nicht die allgemeine Lösung für alle technischen Probleme, wie sie manchmal vermarktet wird, nicht selten von denjenigen, die den Dienst verkaufen. Allumfassende KI funktioniert gut, wenn das Ergebnis etwas unscharf sein darf und wenn Genauigkeit, Wiederholbarkeit und das Verständnis der zugrunde liegenden Beweggründe keine primären Anforderungen sind.
Bei Avioniq haben wir seit vielen Jahren eine Variante von KI für das komplexe und sensible militärische Umfeld entwickelt, in dem der Mensch auf absehbare Zeit "in the loop" sein und verstehen muss, was geschieht, da es häufig um Menschenleben und schwierige Abwägungen zwischen verschiedenen Alternativen geht. Lassen Sie uns jedoch zunächst klären, warum KI ein Problem darstellen kann und warum man nicht einfach die allumfassenden KI-Lösungen aus dem zivilen Bereich übernehmen kann.
Der KI-Typ, der in letzter Zeit das größte Interesse und die größte Bewunderung auf sich gezogen hat, ist der generative. ChatGPT und die bild- und videoerstellenden Dienste, die uns so verführerisch mit einer fantastischen Lösung nach der anderen überhäufen, gehören zu dieser Art. Generative KI bedeutet kurz gesagt, dass man Daten eingibt, zum Beispiel eine Frage in Textform, eine Audiodatei, ein Bild oder Raketenparameter, und als Antwort Daten zurückerhält, beispielsweise Text, Audio, Bild oder eine Reihe von Manövern im Luftkampf.
Charakteristisch für generative KI ist, dass die Anzahl der möglichen Kombinationen von Ein- und Ausgabedaten nahezu unendlich ist. Generiert man ein Bild aus einem Text, so fällt es jedes Mal anders aus, auch wenn das Bild stets eine Antwort auf den Text darstellt. Es ist daher schwierig zu überprüfen, ob das Ergebnis korrekt oder auch nur gut ist, da es für diese KI-Systeme selten ein Musterlösungsblatt gibt, also eine eindeutig richtige Antwort.
Um zu beurteilen, ob die von generativer KI gelieferte Antwort gut ist, muss ein Fachexperte sie bewerten, was sehr ressourcenintensiv ist. Im Fall von ChatGPT wird eine große Anzahl von Menschen eingesetzt, die als Fachexperten für gewöhnlichen Text fungieren, um die Qualität der Antworten zu beurteilen. Tatsächlich werden auch spezielle KI-Systeme trainiert, die die Qualität der Antworten anderer KI-Systeme anhand der Bewertungen dieser Menschen einschätzen.
Im Bereich des Luftkampfs stellt die Unklarheit darüber, was eine gute Antwort ausmacht, sowie die Tatsache, dass das Ergebnis jedes Mal leicht variieren kann, ein Problem dar, da Piloten eine knappe Ressource sind und die wenigen vorhandenen Piloten nicht vorrangig als Fachexperten für das KI-Training eingesetzt werden.
Die Unternehmen, die sich auf KI spezialisiert haben, verkaufen sie häufig so, als wäre KI die Lösung für das gesamte Problem, daher der Begriff "allumfassend". Generiert KI Antworten auf Fragen, bei denen das gesamte Problembild in der Frage selbst enthalten ist, wie es bei ChatGPT und der Bild- und Audiogenerierung der Fall ist, dann funktioniert es hervorragend, KI-Experten einzusetzen, die das gesamte Problem lösen, indem sie lediglich beurteilen, ob die Antwort mehr oder weniger korrekt im Verhältnis zur Frage ist. Wenn die Lösung jedoch Teil eines größeren Zusammenhangs ist, mit impliziten Informationen in der Frage, die nicht als Eingabedaten vorliegen, wo die Abgrenzung dessen, was die KI liefern soll, schwieriger ist und bestimmte Informationen und Voraussetzungen in anderen Systemen vorliegen, dann wird es komplizierter.
Zusammenfassend haben wir gesehen, wie KI ein leistungsstarkes Werkzeug sein kann, dass ihre Anwendung in der Militärtechnologie jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden ist. Allumfassende KI-Lösungen, die im zivilen Bereich gut funktionieren, lassen sich häufig nicht direkt in den militärischen Kontext übertragen, wo die Anforderungen an Präzision und Sicherheit höher sind. Was bedeutet dies jedoch konkret für die Entwicklung von KI im Luftkampf? Im nächsten Teil untersuchen wir, wie diesen Herausforderungen durch konkrete Beispiele und Strategien zur Optimierung der Rolle von KI in der militärischen Arena begegnet werden kann.