Für das perfekte Ergebnis arbeiten Mensch und KI am besten zusammen
Eine aktuelle Studie des MIT Center for Collective Intelligence zeigt, dass die Zusammenarbeit von Mensch und künstlicher Intelligenz (KI) bei kreativen Aufgaben oft bessere Ergebnisse liefert, als wenn beide unabhängig voneinander arbeiten. Bei Entscheidungsaufgaben schneidet die Kooperation jedoch häufig schlechter ab als KI allein.
Im Rahmen der aktuellen Studie schnitten Mensch-Maschine-Tandems im Durchschnitt besser ab.
Foto: MIT Sloan School of Management
Die Kombination menschlicher Kreativität und die analytische Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz (KI) kann komplexe Herausforderungen meistern und wegweisende Entscheidungen treffen. So sieht zumindest ein Wunschszenario für die Zukunft aus. Aktuelle Forschungsergebnisse des MIT Center for Collective Intelligence (CCI) deuten darauf hin, dass diese Vision weitaus facettenreicher sein könnte als bisher angenommen. Es handelt sich dabei um die erste umfassende Metaanalyse. Ihr Ziel: ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, unter welchen Bedingungen die Kooperation zwischen Mensch und KI bei der Bewältigung verschiedenster Aufgaben von Vorteil ist und wann nicht.
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Überraschenderweise offenbarte die Untersuchung, dass die Zusammenarbeit von Mensch und KI bei Entscheidungsaufgaben oftmals weniger effektiv war. Im Gegensatz dazu zeigte sich jedoch ein beachtliches Potenzial, wenn Mensch-KI-Teams gemeinsam an kreativen Herausforderungen arbeiteten. Das Forschungsteam konzentrierte sich dabei auf folgende Fragestellungen: Wann entfalten Mensch und KI die höchste Effektivität in der Zusammenarbeit? Und wie können Organisationen Richtlinien und Rahmenbedingungen schaffen, um den Erfolg dieser Partnerschaften zu gewährleisten?
Metaanalyse untersucht Potenzial von Mensch-KI-Kooperationen
Im Rahmen der Metaanalyse nahmen die Forschenden 370 Ergebnisse aus 106 verschiedenen Experimenten unter die Lupe, die zwischen Januar 2020 und Juni 2023 in akademischen Fachzeitschriften und Konferenzberichten veröffentlicht wurden. Dabei verglichen sie drei unterschiedliche Konstellationen: reine Menschensysteme, reine KI-Systeme und Mensch-KI-Kooperationen. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler stellten fest, dass Mensch-KI-Teams im Durchschnitt besser abschnitten als Menschen, die eigenständig agierten, jedoch nicht an die Leistungsfähigkeit reiner KI-Systeme heranreichten. Ein bemerkenswerter Aspekt: Es konnte keine „Mensch-KI-Synergie“ nachgewiesen werden, was impliziert, dass die durchschnittlichen Mensch-KI-Systeme in den analysierten Leistungsmetriken schlechter abschnitten als die besten Menschen oder KI-Systeme, die unabhängig voneinander arbeiteten.
„Die weitverbreitete Annahme, dass die Integration künstlicher Intelligenz in einen Prozess stets mit einer Leistungssteigerung einhergeht, erweist sich als trügerisch – unsere Ergebnisse belegen das Gegenteil“, sagt Michelle Vaccaro, Doktorandin am MIT. „In manchen Fällen ist es vorteilhafter, bestimmte Aufgaben ausschließlich Menschen zu übertragen und andere Herausforderungen nur der KI zu überlassen.“ Das Forschungsteam identifizierte zudem Faktoren, die den Erfolg der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI beeinflussen. So schnitten Mensch-KI-Teams beispielsweise bei Entscheidungsaufgaben wie der Erkennung von Deep Fakes, Vorhersagen einer Nachfrage oder der Diagnose medizinischer Fälle häufig schlechter ab als KI-Systeme, die eigenständig agierten.
KI glänzt bei kreativen Aufgaben in Kooperation mit Menschen
Im Gegensatz dazu erwiesen sich Mensch-KI-Kooperationen bei zahlreichen kreativen Aufgaben, wie der Zusammenfassung von Social-Media-Beiträgen, der Beantwortung von Fragen in einem Chat oder der Erstellung neuartiger Inhalte und Bilder, oftmals als überlegen gegenüber den besten Ergebnissen, die Menschen oder KI isoliert voneinander erzielen konnten. „Obwohl KI in den vergangenen Jahren primär zur Unterstützung der Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen eingesetzt wurde, sind einige der vielversprechendsten Möglichkeiten für Mensch-KI-Kombinationen nun die Unterstützung der Generierung neuer Inhalte wie Text, Bilder, Musik und Videos“, erläutert Thomas Malone von der MIT Sloan School of Management. Das Forschungsteam stellte die Hypothese auf, dass dieser Vorteil bei kreativen Aufgaben auf genau diese Kombination zurückzuführen sei: Während diese Aufgaben menschliche Talente wie Kreativität, Wissen und Einsicht erfordern, beinhalten sie auch sich wiederholende Arbeitsschritte, bei denen die KI brilliert.
Die Gestaltung eines Bildes erfordert beispielsweise sowohl künstlerische Inspiration, welches vor allem eine menschliche Stärke ist, als auch eine detaillierte Ausführung, die eine Domäne der künstlichen Intelligenz darstellt. Analog dazu ist menschliches Wissen und Verständnis erforderlich, um viele Arten von Textdokumenten zu verfassen. Allerdings gibt es auch routinemäßige und automatisierbare Prozesse wie das Ausfüllen von Textbausteinen. „Die Kombination von Mensch und KI birgt ein enormes Potenzial, doch wir müssen kritischer darüber nachdenken“, sagt Vaccaro. „Bei der Effektivität geht es nicht zwangsläufig um die Leistungsfähigkeit der beiden Akteure, sondern vielmehr darum wie sie zusammenarbeiten und sich gegenseitig ergänzen.“
Klare Richtlinien für den Einsatz von KI in Organisationen erforderlich
Das Forschungsteam ist überzeugt, dass seine Erkenntnisse Organisationen, die bestrebt sind, künstliche Intelligenz effektiver in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, wertvolle Orientierung und Einsichten bieten. Dafür sei eine sorgfältige Bewertung erforderlich, ob Mensch und KI tatsächlich bessere Ergebnisse erzielen als wenn beide unabhängig voneinander agieren. Darüber hinaus gilt es zu evaluieren, in welchen Bereichen KI die Mitarbeitenden unterstützen kann. Die Studie legt nahe, dass künstliche Intelligenz insbesondere bei kreativen Aufgaben von großem Nutzen sein kann, weshalb Organisationen eruieren sollten, welche Arten kreativer Arbeit sich für den Einsatz von KI eignen. Schließlich müssen Unternehmen klare Richtlinien festlegen und robuste Leitplanken für die Verwendung künstlicher Intelligenz etablieren.
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