Die künstliche Intelligenz (KI)

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Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen und Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Fähigkeiten wie Lernen, Denken, Problemlösen, Verstehen von Sprache oder Erkennen von Mustern. KI-Systeme basieren auf Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen zu treffen, ohne dabei explizit für jede Entscheidung programmiert zu sein.

Einflüsse der künstlichen Intelligenz

Könnte, wo die Intelligenz nicht ausreicht vielleicht die künstliche Intelligenz aushelfen? Könnte ChatGPT & Co eventuell sogar die Mediation ersetzen? Ein Computer könne nicht empathisch sein. Wird dagegen gehalten. Er kann allerdings Microexpessions wahrnehmen, die ein Mensch ohne technische Hilfsmittel gar nicht mitbekommen würde. Der Computer hat also mehr Möglichkeiten zur Interpretation als nur eine empathische Einfühlung. Eine Diskussion, ob die rationale Metasicht auf den Menschen ohne einen menschlichen Organismus möglich ist, war bereits ein Thema im Forumsbeitrag Menschen in der Mediation, der Entrüstung auslöste. Das Problem scheint darin zu liegen, dass die Vorstellung, was künstliche Intelligenz zu leisten imstande ist (oder sein wird) ebenso diffus diskutiert wird, wie das, was Mediation zu leisten im Stande ist.

Um die Chancen und die Gefahren der KI im Bereich der mediativen Konfliktarbeit auszuloten, müsste also zunächst geklärt werden, was das eine und was das andere ist. Wenn die Mediation nur als eine Gesprächsführung angesehen wird, könnten die Generative Pre-trained Transformers (GPT), wie die Spracherkennungssysteme genannt werden, durchaus eine Konkurrenz abbilden. Wenn die Mediation allerdings entsprechend der kognitiven Mediationstheorie als eine Verstehensvermittlung angesehen wird, dürfte die Frage, ob ein Mediator durch einen Computer erstetzt werden kann, schon schwieriger zu beantworten sein.

Wenn schon von der KI die Rede ist, was liegt dann näher als die KI selbst zu fragen?1 Die Recherche bei ChatGPT wurde mit der Frage eingeleitet Brauche ich Intelligenz um zu verstehen?. ChatGPT hat die Frage korrekt verstanden und geantwortet, worauf es ankam: "Ja, Intelligenz spielt eine wichtige Rolle beim Verstehen. Intelligenz erleichtert das Verstehen, ist aber nicht die einzige Voraussetzung. Verschiedene Arten von Intelligenz (z.B. kognitive, emotionale oder praktische Intelligenz) spielen in unterschiedlichen Situationen eine Rolle. Ebenso sind Erfahrung, Motivation und der individuelle Zugang zu Wissen entscheidend. Menschen können mit unterschiedlichen Intelligenzformen unterschiedliche Aspekte der Welt verstehen, und Verstehen ist oft auch das Ergebnis von kontinuierlichem Lernen und Erfahrung". Die zweite Frage war konkreter. Sie lautete: Kann die KI Verstehen ersetzen?. Hier antwortete ChatGPT: "Künstliche Intelligenz kann bestimmte Aspekte des menschlichen Verstehens simulieren, insbesondere durch Datenverarbeitung und Mustererkennung. Aber echtes Verstehen – das auf Bewusstsein, Emotionen, Intuition, moralischem Urteilsvermögen und dem Erfassen von Nuancen beruht – bleibt eine zutiefst menschliche Fähigkeit. KI kann das menschliche Verstehen erweitern und unterstützen, jedoch nicht vollständig ersetzen".

Kann die KI das Verstehen ersetzen?

Nach Auskunft von ChatGPT gibt es einige Aspekte, in denen künstliche Intelligenz das Verstehen beeinflusst oder unterstützt. Es gibt aber auch Bereiche, in denen sie an ihre Grenzen stößt:

1. KI und Mustererkennung: KI ist sehr gut darin, Muster in Daten zu erkennen, Informationen zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Dies kann in bestimmten Bereichen so wirken, als ob die KI etwas "versteht".
2. Fehlendes Bewusstsein und Kontextverständnis: Im Gegensatz zum Menschen hat KI kein Bewusstsein und kein Erfahrungswissen, das ihr hilft, Situationen in einem umfassenden Kontext zu verstehen. Menschen verstehen Informationen nicht nur auf der Grundlage von Daten, sondern auch durch Erfahrungen (das Lernen aus persönlichen Ereignissen), Emotionen (das Einfühlen in andere), Kulturelles Wissen (das Erkennen von sozialen Normen und Werten). KIs Verstehen basiert auf statistischer Verarbeitung großer Datenmengen und folgt festen Regeln und Algorithmen. Wenn ein Kontext besonders komplex oder unvorhersehbar ist, kann die KI Schwierigkeiten haben, ihn vollständig zu erfassen. Menschen hingegen nutzen ihre Erfahrungen und Intuition, um solche Situationen zu deuten.
3. Verstehen von Ambiguität und Nuancen: Menschen sind in der Lage, Mehrdeutigkeiten und Nuancen zu verstehen, die in Sprache, Emotionen oder sozialen Interaktionen vorkommen. Dies geschieht oft implizit durch den Zugang zu emotionalem und sozialem Wissen sowie durch Erfahrung. KI kann Schwierigkeiten haben, solche subtilen Hinweise zu erkennen. es fällt ihr schwer, Ironie und Sarkasmus zu erkennen oder nonverbale Kommunikation (z.B. Mimik, Gestik) richtig zu interpretieren.
4. Simulation von Verstehen durch Deep Learning: KI-Systeme, insbesondere die auf Deep Learning basierenden, können durch das Training mit großen Datenmengen sehr komplexe Aufgaben lösen, die echtes Verstehen zu simulieren scheinen. Dies kann beispielsweise im Bereich der Übersetzung, der automatisierten Entscheidungsfindung oder in Gesprächen mit Nutzern passieren. Systeme wie Chatbots oder Sprachassistenten wirken in solchen Interaktionen oft, als ob sie verstehen, was gesagt wird. Jedoch basiert diese Leistung nicht auf einem echten bewussten Verstehen, sondern auf der statistischen Vorhersage der wahrscheinlichsten Antworten basierend auf den Daten, mit denen das System trainiert wurde. Das "Verstehen" der KI ist also eher eine fortschrittliche Form der Mustererkennung und Datenauswertung.
5. Kreativität und Intuition: Menschliches Verstehen geht oft mit Kreativität und Intuition einher – Fähigkeiten, die es erlauben, innovative Lösungen zu finden oder in unvorhersehbaren Situationen schnell zu reagieren. Während KI in der Lage ist, kreative Aufgaben wie das Schreiben von Texten oder die Erstellung von Kunstwerken auszuführen, basiert diese "Kreativität" auf bestehenden Datenmustern und nicht auf einer tiefen Intuition oder einem inneren Bewusstsein.
6. Ethik und moralisches Verstehen: Ein weiterer wichtiger Aspekt menschlichen Verstehens ist die Fähigkeit, moralische und ethische Entscheidungen zu treffen. Menschen verwenden moralische Prinzipien und Werte, um zu verstehen, was "richtig" und "falsch" ist, basierend auf einer Kombination aus Vernunft, Empathie und sozialem Kontext. KI kann zwar programmiert werden, um ethische Regeln zu befolgen, aber ihr fehlt die Fähigkeit, solche Fragen auf einer wirklich bewussten Ebene zu verstehen oder moralische Dilemmas intuitiv zu lösen.
7. Anwendung von KI zur Unterstützung des menschlichen Verstehens: Auch wenn KI das menschliche Verstehen nicht vollständig ersetzen kann, kann sie es auf verschiedene Arten unterstützen: Datenanalyse und Entscheidungsfindung: KI kann komplexe Datenmengen schneller und genauer analysieren als Menschen und somit wertvolle Einsichten bieten, die das menschliche Verstehen vertiefen. Automatisierung von Routineaufgaben: KI kann Routineprozesse automatisieren, sodass Menschen mehr Zeit für kreative und tiefergehende Aufgaben haben, die echtes Verstehen erfordern. Bildung und Lernen: KI-gestützte Lernsysteme können personalisierte Lernpfade anbieten und so das Verständnis von Lernenden fördern, indem sie Inhalte auf die individuellen Bedürfnisse zuschneiden.

Wie kann KI die Entscheidungsfähigkeit verbessern

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Entscheidungsfähigkeit in verschiedenen Bereichen erheblich verbessern, indem sie Prozesse rationalisiert, Daten analysiert und Erkenntnisse liefert, die menschliche Entscheidungen unterstützen. KI hat das Potenzial, Entscheidungsprozesse schneller, präziser und evidenzbasierter zu gestalten. Hier sind die wesentlichen Möglichkeiten, wie KI die Entscheidungsfähigkeit fördern kann:

1. Schnellere und präzisere Datenanalyse: KI kann enorme Mengen an Daten in kurzer Zeit analysieren und strukturieren. Im Gegensatz zu menschlichen Entscheidungsträgern ist sie in der Lage, Muster und Zusammenhänge in großen und komplexen Datensätzen zu erkennen, die oft unsichtbar oder zu komplex für den Menschen sind. Dies verbessert die Entscheidungsfähigkeit durch Mustererkennung und Prognosen. KI kann zukünftige Entwicklungen vorhersagen, basierend auf historischen Daten. Dies ermöglicht bessere, datenbasierte Entscheidungen in Bezug auf Risiken oder Strategien.
2. Personalisierte Empfehlungen: KI kann durch den Einsatz von Algorithmen personalisierte Empfehlungen für individuelle Entscheidungen geben. Dies geschieht durch das Sammeln und Verarbeiten von personenbezogenen Daten, wodurch die KI in der Lage ist, Entscheidungen an spezifische Bedürfnisse und Präferenzen anzupassen. KI kann in der Finanzplanung beispielsweise personalisierte Anlagestrategien vorschlagen, die auf den spezifischen finanziellen Zielen und Risikoprofilen einer Person basieren. Im Gesundheitswesen können maßgeschneiderte Behandlungsoptionen angeboten werden, basierend auf den individuellen Gesundheitsdaten eines Patienten.
3. Automatisierung von Routineentscheidungen: Viele Entscheidungen im Geschäfts- oder Verwaltungsbereich sind wiederkehrend und beinhalten wenig strategisches Denken. KI kann solche Routineentscheidungen automatisieren und so Zeit und Ressourcen für wichtigere, komplexere Entscheidungen freisetzen. Beispiele sind die Prozessoptimierung oder der Kundendienst.
4. Reduktion von kognitiven Verzerrungen: Menschen unterliegen häufig kognitiven Verzerrungen, die ihre Entscheidungsfähigkeit beeinträchtigen. Verzerrungen wie der Bestätigungsfehler (Confirmation Bias) oder der Anker-Effekt können zu voreingenommenen und ungenauen Entscheidungen führen. KI kann helfen, diese Verzerrungen zu verringern, indem sie objektive Analysen liefert, die auf Daten und Fakten basieren und weniger anfällig für emotionale oder irrationale Einflüsse sind. Aucvh kann sie unvoreingenommene Bewertungen von Optionen oder Alternativen durchführen, indem sie statistische Modelle anwendet, die sich auf Daten stützen und nicht auf subjektive Wahrnehmungen.
5. Erweiterte Szenario-Analyse und Simulationen: KI ermöglicht die Durchführung von Simulationen und Was-wäre-wenn-Szenarien, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, die Auswirkungen ihrer Entscheidungen in verschiedenen Kontexten zu untersuchen. Dies führt zu fundierteren Entscheidungen. KI kann verschiedene Entscheidungsoptionen durchspielen und die Ergebnisse simulieren, sodass Entscheidungsträger die beste Strategie für die gegebenen Umstände wählen können. Indem sie potenzielle Risiken analysiert und quantifiziert, kann KI dazu beitragen, unerwünschte Folgen zu minimieren und Entscheidungen zu optimieren.
6. Echtzeit-Entscheidungsunterstützung: Durch die Analyse von Echtzeitdaten kann KI Entscheidungsträger dabei unterstützen, schnell auf veränderte Situationen zu reagieren. In schnelllebigen Umgebungen, wie der Finanzwelt, der Versorgungskette oder der Medizin, sind Echtzeitentscheidungen oft entscheidend für den Erfolg. KI bietet sofortige Informationen und Analysen, die es ermöglichen, auf aktuelle Entwicklungen zu reagieren. KI kann kontinuierlich neue Informationen einbeziehen und Empfehlungen an veränderte Bedingungen anpassen.
7. Multidimensionale Entscheidungsfindung: Menschen neigen dazu, sich auf begrenzte Entscheidungsfaktoren zu konzentrieren, oft bedingt durch Zeit- oder Informationsmangel. KI hingegen kann in der Entscheidungsfindung mehrdimensionale Datenpunkte einbeziehen und so eine umfassendere Analyse bieten. Dies ist besonders in komplexen Entscheidungssituationen nützlich, z.B. bei der strategischen Planung. In Unternehmen kann KI verschiedene Faktoren wie Marktbedingungen, Wettbewerber, Kundenverhalten und interne Ressourcen gleichzeitig analysieren, um strategische Entscheidungen zu unterstützen. In der medizinischen Diagnose kann KI viele verschiedene Symptome, Krankheitsgeschichten und Behandlungsoptionen analysieren, um eine fundierte Empfehlung abzugeben.
8. Unterstützung bei ethischen Entscheidungen: KI kann bei der Bewertung ethischer Fragen und moralischer Dilemmas helfen, indem sie potenzielle Auswirkungen von Entscheidungen aufzeigt. Allerdings kann sie menschliche ethische Überlegungen nicht vollständig ersetzen, da ethische Entscheidungen oft subjektiv und kontextabhängig sind. Dennoch kann KI mögliche Konsequenzen verschiedener Handlungsoptionen analysieren und auf potenzielle ethische Probleme hinweisen. Komplexe Dilemmata strukturieren, indem sie verschiedene Perspektiven und Datenquellen berücksichtigt.
9. Kontinuierliche Verbesserung und Feedback: KI kann durch maschinelles Lernen kontinuierlich aus neuen Daten lernen und somit ihre Entscheidungsfindung verbessern. Dies bedeutet, dass Entscheidungen, die auf KI basieren, dynamisch sind und sich mit der Zeit anpassen, indem die KI aus Fehlern oder Erfolgen lernt. Dies bietet Vorteile wie: Anpassungsfähigkeit an neue Informationen und Lernfähigkeit aus Fehlern.
10. Zusammenarbeit von Mensch und Maschine: Eine der effektivsten Möglichkeiten, wie KI die Entscheidungsfähigkeit verbessert, ist durch die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. KI kann Datenanalyse und Vorhersagen übernehmen, während der Mensch kreative, intuitive und ethische Aspekte einbringt. Diese Zusammenarbeit führt zu verbesserter Entscheidungsqualität: Menschen nutzen ihre Intuition und emotionale Intelligenz, während KI die objektiven Daten liefert. KI kann den Entscheidungsprozess beschleunigen, indem sie zeitaufwendige Analysen automatisiert, sodass Entscheidungsträger sich auf die Bewertung der Ergebnisse konzentrieren können.

Wie kann die KI die Arbeit des Mediators unterstützen

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Arbeit eines Mediators in verschiedenen Phasen des Mediationsprozesses unterstützen, indem sie Aufgaben rationalisiert, Informationen analysiert und auf kreative Weise bei der Lösungssuche hilft. Obwohl KI keine menschliche Intuition oder Empathie ersetzen kann, bietet sie wertvolle Hilfsmittel, um den Mediationsprozess effizienter und datengestützter zu gestalten. Hier sind einige spezifische Wege, wie KI die Arbeit eines Mediators bei der Suche nach Lösungen unterstützen kann:

1. Datenanalyse und -verarbeitung: Ein wichtiger Aspekt der Mediation ist das Verständnis der Interessen, Positionen und Bedürfnisse der Parteien. KI kann große Mengen an Informationen und Dokumenten verarbeiten, um relevante Fakten oder Argumente zu extrahieren, die im Mediationsprozess wichtig sind. Dadurch können Mediatoren bessere Vorbereitung durch automatisierte Analyse von Dokumenten und Verträgen erhalten. Trends oder Muster in früheren Fällen erkennen, um Lösungsoptionen zu identifizieren, die in ähnlichen Situationen funktioniert haben. KI-Tools können beispielsweise auch Verträge oder E-Mail-Kommunikationen analysieren, um Missverständnisse oder Konfliktursachen aufzudecken, die den Beteiligten selbst vielleicht nicht bewusst sind.
2. Emotionserkennung und Kommunikationsanalyse: Ein wesentlicher Bestandteil der Mediation ist das Verstehen der emotionalen Dynamik zwischen den Parteien. Moderne KI-Systeme können Emotionen in Sprache oder Mimik erkennen, was Mediatoren dabei helfen kann, emotionale Spannungen zu erkennen und darauf einzugehen. Diese Tools können emotionale Muster identifizieren, z.B. durch die Analyse der Wortwahl oder Sprachintonation der Beteiligten. Mediatoren dabei unterstützen, die emotionale Stimmung im Raum zu verstehen, auch wenn diese subtil ist. Dies kann besonders hilfreich sein, wenn Mediatoren auf schwierige Gesprächssituationen treffen, in denen die Beteiligten ihre wahren Gefühle nicht klar ausdrücken oder unterdrücken.
3. Ermittlung von Gemeinsamkeiten und Differenzen: KI-Systeme sind in der Lage, während der Mediation gemeinsame Interessen oder Positionen der Konfliktparteien zu identifizieren. Sie können Aussagen, Dokumente und Diskussionen durchforsten, um Bereiche zu finden, in denen Übereinstimmungen oder mögliche Kompromisse bestehen. Beispielsweise kann KI Schlüsselthemen extrahieren, um den Mediator auf Bereiche hinzuweisen, in denen beide Parteien möglicherweise schon unbewusst ähnliche Ziele haben. Gegensätze und Differenzen klar und strukturiert darstellen, sodass der Mediator gezielt darauf eingehen kann. Dies erleichtert dem Mediator die Arbeit, weil er klarer sieht, in welchen Bereichen ein gemeinsamer Lösungsansatz bereits möglich ist und wo noch verhandelt werden muss.
4. Lösungsvorschläge und Szenario-Analyse: KI kann als Unterstützung bei der Entwicklung von Lösungsoptionen fungieren, indem sie auf frühere Fälle oder Datenbanken von Mediationen zugreift, um potenzielle Lösungen vorzuschlagen. Die KI kann auch Was-wäre-wenn-Szenarien analysieren und den Parteien die möglichen Folgen verschiedener Lösungen aufzeigen: Simulationsmodelle können helfen, die Auswirkungen einer vorgeschlagenen Lösung auf die beteiligten Parteien zu simulieren, z.B. wie sich eine Verteilung von Ressourcen auf zukünftige Beziehungen auswirken könnte. Lösungsansätze aus früheren Fällen können vorgeschlagen werden, die bei ähnlichen Konflikten funktioniert haben. Diese Daten können dem Mediator helfen, den Konfliktparteien datengestützte Vorschläge zu unterbreiten, die in der Praxis tragfähig sind.
5. Objektivität und Neutralität: Eine der größten Herausforderungen für Mediatoren ist es, neutral und unparteiisch zu bleiben. KI kann dabei helfen, indem sie auf Basis objektiver Daten Vorschläge und Analysen liefert, ohne dabei von emotionalen oder subjektiven Einflüssen betroffen zu sein. Dadurch wird sichergestellt, dass Lösungsansätze fair und basierend auf Fakten entwickelt werden. KI-gestützte Tools auch gleichmäßig auf die Interessen und Bedürfnisse beider Parteien eingehen können. Dies kann vor allem dann hilfreich sein, wenn sich die Konfliktparteien gegenseitig misstrauen und die Neutralität des Mediators infrage stellen.
6. Erleichterung der Kommunikation: Manchmal kann es bei der Mediation zu Kommunikationsbarrieren kommen, sei es aufgrund von emotionalen Spannungen oder unterschiedlichen Ausdrucksweisen. KI-gestützte Systeme wie Chatbots oder Übersetzungstools können dabei helfen, diese Barrieren zu überwinden, indem sie Missverständnisse in der Kommunikation vermeiden, indem sie neutralere oder präzisere Sprachvorschläge machen. Bei Bedarf automatische Übersetzungen bieten, wenn Sprachunterschiede bestehen, um eine reibungslose Kommunikation zu ermöglichen. Gerade in komplexen, mehrsprachigen Mediationsprozessen kann dies entscheidend dazu beitragen, dass die Parteien sich richtig verstehen und keine Misskommunikation entsteht.
7. Erfassung und Strukturierung von Informationen: KI kann dazu beitragen, die während der Mediation erfassten Informationen zu strukturieren und die wichtigsten Punkte festzuhalten, sodass der Mediator die Diskussionen besser steuern kann. Dazu gehören die Erstellung von Protokollen während der Sitzungen. Visualisierung von Fortschritten und offenen Fragen, sodass die Parteien den Stand der Verhandlungen klar nachvollziehen können. Diese strukturierte Dokumentation ermöglicht es, dass alle Beteiligten den Prozess in Echtzeit verfolgen und die nächste Vorgehensweise klarer sehen.
8. Unterstützung bei der Entscheidungsfindung: KI kann durch Optimierungsalgorithmen und Entscheidungsmodelle helfen, die bestmöglichen Lösungen zu ermitteln. Dabei kann sie die verschiedenen Interessen und Bedürfnisse der Parteien in den Lösungsansatz einbeziehen und ausrechnen, wie diese bestmöglich ausgewogen werden können. Dies führt zu rationaleren Lösungen, die mathematisch oder datengestützt fundiert sind. Schnellerer Entscheidungsfindung, da KI Alternativen und Optionen schneller analysieren kann, als dies in manuell geführten Prozessen möglich ist.
9. Langfristige Nachverfolgung und Evaluation: Auch nach Abschluss der Mediation kann KI bei der Überwachung und Evaluierung der getroffenen Vereinbarungen unterstützen. KI-gestützte Systeme können überprüfen, ob die vereinbarten Lösungen in der Praxis funktionieren, und auf eventuelle Probleme hinweisen: Automatisierte Fortschrittskontrollen können dabei helfen, nachzuvollziehen, ob beide Parteien ihren Verpflichtungen nachkommen. Falls erforderlich, kann die KI frühzeitig Warnsignale liefern, wenn sich Konflikte erneut anbahnen oder Abweichungen auftreten.

Bedeutung für die Mediation

Dass die KI eine Bedeutung für die Mediation hat, lässt sich schon aus der Tatsache ableiten, dass sie als ein Werkzeug erfasst wurde, das den Mediatorenkoffer bereichert.2 Man kann auch daran denken, dass die Kenntnisse und der Umgang mit KI ein Ausbildungsthema ist.3 Die Anlage zur Ausbildungsverordnung erwähnt unter Ziffer 2b/dd die Online-Mediation und die Digitalkompetenz ausdrücklich. Die Ki wird nicht erwähnt. Sie lässt sich aber durchaus unter dem Stichwort Digitalkomtenz subsummieren. Es macht auch Sinn, dass ein Mediator weiß´was es ist, was KI kann und wie damit umzugehen ist. Bemerkenswerter Weise räumt die KI selbst ein, dass sie zumindest theoretisch einen "Morbus-Google-Effekt" in der Konfliktarbeit auslösen könnte. Der Morbus-Google-Effekt bezieht sich darauf, dass Menschen sich auf Informationen aus dem Internet verlassen, ohne deren Richtigkeit oder Kontext zu hinterfragen. Ähnlich könnte KI in Konfliktlösungsprozessen Entscheidungen oder Vorschläge basierend auf Daten und Algorithmen treffen, die von den Parteien unkritisch übernommen werden aber nicht der Realität entsprechen. Die KI könnte das Risiko erhöhen, dass wichtige emotionale, kulturelle oder kontextuelle Faktoren übersehen werden, was zu suboptimalen oder unpassenden Lösungen führt. Um diesem Phänomen entgegenzuwirken, wäre es wichtig, dass menschliche Vermittler die KI-Analyse ergänzen, indem sie den emotionalen und sozialen Kontext verstehen und interpretieren. In der Konfliktarbeit spielen oft subtile zwischenmenschliche Aspekte eine entscheidende Rolle, die eine KI allein möglicherweise nicht erfassen kann.

Aliase: künstliche Intelligenz
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