Mit KI Gedanken lesen und Lügen erkennen

Vor 100 Jahren zeichnete ein Psychiater aus Jena zum ersten Mal die elektrische Aktivität des menschlichen Gehirns auf und legte damit den Grundstein für moderne Hirnimplantate. Hans Berger gelang am 6. Juli 1924 die erste Elektroenzephalografie (EEG). Dieses Verfahren hat nicht nur unser Verständnis des Gehirns revolutioniert, sondern auch zahlreiche klinische Anwendungen ermöglicht, beispielsweise bei der Diagnose von Epilepsie und ADHS. Dank der rasanten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) schreitet die Entwicklung derzeit schnell voran. Werden wir bald sogar Gedanken lesen können?

Gedanken lesen – das war bislang nur aus Science-Fiction-Filmen bekannt. Doch Künstliche Intelligenz hat in den letzten Monaten gezeigt, dass sie dazu fähig ist, menschenähnlich zu schreiben, beeindruckende Bilder und Videos zu erstellen sowie Musik zu produzieren, die die Musikindustrie aufmischt. Und jetzt soll es also auch möglich sein, Gedanken zu lesen?

EEG-Signale mit KI entziffern

Doch mithilfe Künstlicher Intelligenz könnten in Zukunft charakteristische Linien vorgefiltert werden, die anschließend überprüft werden müssten. Die EEG-Signale, mit ihren Hunderten und Tausenden von Wellen, bieten zahlreiche Analysemöglichkeiten, die künftig durch KI effizienter ausgewertet werden könnten. „Vom Gedankenlesen sind wir noch weit entfernt. Aber ich glaube schon, dass man in den nächsten Jahren erkennen kann, ob jemand lügt oder nicht.“, sagt der Leiter des Epilepsie-Zentrums am Klinikum der Universität München, Jan Rémi.

Der EEG-Forscher Gyula Kovács von der Universität Jena meint, dass der Einzug der KI die wichtigste Entwicklung der letzten Jahre für die Analyse von EEG-Daten sei. Seiner Ansicht nach ließen sich dadurch bestimmte Teile des Bewusstseins sichtbar machen, was früher absolut nicht möglich gewesen sei. Beispielsweise könne man nachverfolgen, ob jemand eine Serie gesehen habe oder ob jemand einen Menschen wiedererkenne. Er betont, dass man auch die ethische Frage stellen müsse, wie weit man diese Technik überhaupt anwenden wolle.

Auch die Technologie der Gehirnimplantate-Firma Neuralink, gegründet von US-Milliardär Elon Musk, basiert auf der Logik der Elektroenzephalografie: Hier sollen 1024 Elektroden die Gehirnsignale so erfassen, dass Menschen nur durch ihre Gedanken beispielsweise einen Computer-Cursor steuern können. Im Januar erhielt der erste Patient ein solches Hirnimplantat. Neuralink hat kürzlich jedoch Probleme eingeräumt, da sich einige Elektroden wieder gelöst hätten.

In der Vergangenheit gab es bereits US-Studien, bei denen Menschen eine Handprothese mit der Kraft ihrer Gedanken bewegen konnten, wie der Neurowissenschaftler Stefan Schweinberger von der Universität Jena erklärt. Diese Einzelstudien seien jedoch sehr aufwendig und invasiv.

„Semantic Decoder“ entwickelt

Forscher der University of Texas in Austin haben noch 2023 ein künstliches Intelligenzsystem namens „Semantic Decoder“ entwickelt, das die Gehirnaktivität einer Person in einen kontinuierlichen Textstrom übersetzen kann – einfach durch Zuhören oder stilles Vorstellen einer Geschichte. Der semantische Decoder ist nicht-invasiv und könnte beispielsweise Schlaganfallpatienten helfen, sich verständlich zu machen. Aber wie funktioniert das System eigentlich? Kann es wirklich Gedanken lesen?

Die Studie wurde von Jerry Tang, einem Doktoranden der Informatik, und Alex Huth, einem Assistenzprofessor für Neurowissenschaften und Informatik an der Universität von Texas in Austin, geleitet. Sie haben ihre Forschungsergebnisse im Fachjournal Nature Neuroscience vorgestellt. Die Arbeit basiert zum Teil auf einem Transformer-Modell, ähnlich denjenigen, die die ChatGPT von OpenAI und den Bard von Google antreiben.

Allerdings sei „das Gedanken lesen“ nur mit dem Willen der betroffenen Person möglich, wie es in der entsprechenden Pressemitteilung heißt. Ein unfreiwilliges Auslesen der Gedanken ist nicht möglich. Das System muss umfassend an einer freiwilligen Person in einer Einrichtung mit großen und teuren Geräten trainiert werden. „Eine Person muss bis zu 15 Stunden in einem MRT-Scanner liegen, vollkommen still sein und aufmerksam den Geschichten zuhören, bevor dies wirklich gut bei ihnen funktioniert“, erklärte Alex Huth.

Gehirnaktivität mithilfe eines fMRT-Scanners gemessen

Im Gegensatz zu anderen Sprachdecodiersystemen, die sich derzeit in der Entwicklung befinden, ist dieses System nicht-invasiv, was bedeutet, dass keine chirurgischen Implantate erforderlich sind. Zudem müssen die Teilnehmer nicht nur Wörter aus einer vorgegebenen Liste verwenden. Stattdessen wird die Gehirnaktivität mithilfe eines fMRT-Scanners gemessen, nachdem das System ausgiebig trainiert wurde, indem die Person stundenlang Podcasts im Scanner anhört. Später kann das System, sofern der Teilnehmer bereit ist, dass seine Gedanken entschlüsselt werden, durch das Zuhören einer neuen Geschichte oder das Vorstellen des Erzählens einer Geschichte allein aus der Gehirnaktivität entsprechenden Text generieren.

„Für eine nicht-invasive Methode ist dies im Vergleich zu dem, was zuvor getan wurde, ein echter Durchbruch, der typischerweise aus Einzelwörtern oder kurzen Sätzen besteht“, kommentierte Huth. „Wir bringen das Modell dazu, kontinuierliche Sprache über längere Zeiträume mit komplizierten Ideen zu entschlüsseln“, wird der Forscher in der Pressemitteilung zitiert.

Das Wesentliche wird erfasst

Dabei handelt es sich bei den Ergebnissen nicht um eine wortwörtliche Transkription. Es wird das Wesentliche erfasst, was gesagt oder gedacht wird, wenn auch unvollkommen. Ein Beispiel hierfür ist, dass eine Teilnehmerin hörte, wie jemand sagte: „Ich habe noch keinen Führerschein.“ Das System hat es als „Sie hat noch nicht einmal angefangen, das Fahren zu lernen“ entschlüsselt.

Die Forscher führten auch Tests durch, um zu sehen, ob Personen, die zuvor am Training teilgenommen hatten, sich gegen nachfolgende Versuche des Gehirndecodierens aktiv verteidigen konnten. Es stellte sich heraus, dass das funktionierte. Taktiken wie das Denken an Tiere oder das stille Vorstellen der eigenen Geschichte ermöglichten es den Teilnehmern einfach und effektiv, das System daran zu hindern, die Rede wiederherzustellen, der die Person ausgesetzt war.

Mit KI Lügen erkennen?

Künstliche Intelligenz soll in naher Zukunft dabei unterstützen, Lügen und Täuschungsversuche zu erkennen. Ein Forschungsteam der Universitäten Marburg und Würzburg warnt jedoch vor einem zu frühen Einsatz dieser Technologie. Nach ihrer Ansicht eignet sich die Technik zwar als potenziell wertvolles Instrument für die Grundlagenforschung. Mit ihrer Hilfe könnte die Wissenschaft bessere Einblicke in die psychologischen Mechanismen gewinnen, die der Täuschung zugrunde liegen. Eine konkrete Anwendung außerhalb der Wissenschaft sehen sie jedoch äußerst skeptisch.

In ihrer Publikation nennen Kristina Suchotzki, Professorin an der Universität Marburg, und Matthias Gamer ist Professor am Lehrstuhl für Psychologie I der Universität Würzburg drei Hauptprobleme in der aktuellen Forschung zur KI-basierten Täuschungserkennung: den Mangel an Erklärbarkeit und Transparenz der getesteten Algorithmen, das Risiko verzerrter Ergebnisse und Defizite im theoretischen Fundament.