Das Problem mit „künstlich“ – warum das größte Branding-Problem der KI vielleicht ihr Name ist

Jack Dorsey hat eine grundlegende Frage zum bekanntesten Begriff der Technologiebranche wieder aufgegriffen. In einem Beitrag vom 6. August schrieb Blocks Geschäftsführer: „Künstliche Intelligenz“ ist die schlimmste Bezeichnung. Seine kurze Bemerkung lenkt die Aufmerksamkeit von der Modellleistung auf die Sprache rund um KI. Es wirft auch Fragen auf, wie Namen Vertrauen, Akzeptanz und kommerzielle Erwartungen prägen.

Dorseys Formulierung folgt Blocks Bemühungen , eine „Geheimdienstschicht“ über seine Operationen hinweg aufzubauen. Er und sein Partner Roelof Botha beschreiben ein Unternehmen, das um gemeinsame Modelle statt um Managementketten organisiert ist. Ihr Rahmenwerk stellt die Menschen an den operativen Rand, wo sie Kontext, Urteile und schwierige Entscheidungen handhaben. Diese Beschreibung stellt KI als Infrastruktur dar, die Arbeit unterstützt, und nicht als separaten künstlichen Akteur.

Warum Künstlichkeit Unbehagen erzeugt

Merriam-Webster definiert „künstlich“ als etwas, das Menschen erschaffen, oft um etwas Natürliches zu ähneln. Zu den aufgeführten Synonymen gehören gefälscht, synthetisch, unnatürlich und simuliert. Diese Bedeutungen beschreiben nicht jede Verwendung moderner KI, aber sie begleiten den Begriff in der Alltagssprache. Im Gegensatz dazu beschreibt digital ein Format, während smart üblicherweise eine zusätzliche Funktion oder Fähigkeit signalisiert.

Intelligenz ist ebenfalls ein schweres Wort, da es sich typischerweise auf menschliches Denken und Verständnis bezieht. NIST verwendet weniger breite Terminologie für KI-Systeme. Es beschreibt sie als Systeme, die Maschinen nutzen, um Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen für von Menschen gesetzte Ziele zu treffen. Diese technische Beschreibung stellt Ziele und Ergebnisse in den Mittelpunkt, bedeutet aber nicht, dass Software wie eine Person denkt.

Mehrere Studien wurden durchgeführt, um die Idee zu bestätigen, dass Labels die Bewertung automatisierter Systeme beeinflussen. Es gibt einige Studien, die die Annahme bestätigen, dass Etiketten die Bewertung eines automatisierten Systems beeinflussen.

Die CHI-Studie übernahm folgende Begriffe: KI, Algorithmus, Computerprogramm, automatisiertes System und statistisches Modell. Sprache beeinflusste in beiden Studien die wahrgenommene Komplexität, Fairness und das Vertrauen (397 und 622 Probanden Probanden). Ein Name konnte jedoch nicht in jedem Kontext der Studie als sicherer Name bestätigt werden.

Öffentliche Vorsicht schafft eine schwierige Einstellung für jede KI-Marke . Das Pew Research Center berichtete, dass die Hälfte der Erwachsenen in den USA eher besorgt als begeistert über den breiteren Einsatz von KI war. Nur 10 % fühlten sich aufgeregter, während 38 % berichteten, dass beide Gefühle gleich stark waren. Diese Ergebnisse messen die Ansichten über KI im Allgemeinen und isolieren das Wort „künstlich“ nicht.

Alte Tech-Namen prägten Erwartungen

Frühere Technologiebezeichnungen zeigen unterdessen, wie Namen komplexe Systeme vereinfachen können. Cloud Computing ersetzte Beschreibungen von entfernten Servern, gemeinsamem Speicher und internetbasierter Verarbeitung durch eine kompakte Metapher. NIST standardisierte später die Cloud um den On-Demand-Zugang zu gemeinsamen Rechenressourcen. Der Standard listet außerdem schnelle Skalierung und gemessene Dienstleistung zu den definierenden Merkmalen auf.

Big Data schlug einen anderen Weg ein und machte Skalierung zur zentralen Botschaft. NIST beschreibt es als das große Informationsvolumen, das über eine vernetzte und sensorgefüllte Welt produziert wird. Die Agentur entwickelte später einen gemeinsamen Rahmenwerk, der den Begriff über Datenarchitekturen hinweg verwendet. Der Name beschreibt jedoch die Skalierung und nicht das genaue Werkzeug, die Methode oder das Geschäftsergebnis.

Kryptowährungen verknüpften Kryptographie direkt mit Geld und gaben so unbekannter Software einen vertrauten wirtschaftlichen Rahmen. Das Wort verbindet seine technische Methode mit einer finanziellen Funktion. Die Regulierungsbehörden übernahmen später weiter gefasste Begriffe, darunter Krypto- und digitale Vermögenswerte, für rechtliche und Marktdokumente. Die SEC definiert nun einen Krypto-Vermögenswert über ihren kryptografisch gesicherten verteilten Hauptbucheintrag.

Block redefiniert KI als Operationsschicht

Bemerkenswert ist, dass Dorseys bevorzugte Sprache bereits in Blocks neuem Betriebsmodell erscheint. Das Framework des Unternehmens platziert Fähigkeiten, Unternehmensdaten, Kundendaten und Schnittstellen auf einer Intelligenzebene. Diese Schicht stellt Dienstleistungen zusammen, wenn ihre Modelle einen spezifischen Kundenbedarf identifizieren. Sie fungiert als koordinierende Software innerhalb des Unternehmens, anstatt als ein Produkt, das unter einem KI-Label verkauft wird.

Block organisiert zudem das Personal rund um einzelne Mitwirkende, direkt verantwortliche Personen und Spielertrainer. Sein veröffentlichtes Framework weist routinemäßigen Informationsfluss- und Ausrichtungsarbeiten dem gemeinsamen System zu. Menschen übernehmen Facharbeit, Kundenkontakt, kulturellen Kontext, ethische Entscheidungen und Situationen mit hohem Risiko. In der Beschreibung des Podcasts von Sequoia steht, dass Block während dieser umfassenderen Umstrukturierung 40 % seiner Belegschaft abgebaut hat.

Die Formulierung von Block trennt die Softwareschicht von den umgebenden Arbeiterrollen. „Künstliche Intelligenz“ kann auf einen Ersatz für menschliche Intelligenz hindeuten, besonders wenn Unternehmen über Stellenentlassungen sprechen. „Intelligenzschicht“ beschreibt stattdessen eine zentrale Betriebsfunktion, die Daten, Dienstleistungen und Mitarbeiter verbindet. Dennoch ändert eine Wortlautänderung nicht die Anzahl der Belegschaften, Kosten, Kontrollen oder Systemleistung.

Neue Namen haben unterschiedliche Bedeutungen

Allerdings bieten mehrere Alternativen unterschiedliche Rahmen, und jedes ändert die erwartete Bedeutung. Maschinenintelligenz identifiziert den Ursprung des Systems, vergleicht jedoch weiterhin Software mit menschlichen Fähigkeiten. Kognitives Rechnen legt Wert auf Denken und Entscheidungsunterstützung. IBM verwendet diesen Begriff für Systeme, die Teile menschlicher Kognition simulieren.

Intelligente Software klingt vertrauter, deckt aber Produkte mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Risiken ab. Ein enger gefasster Produktname kann klarere Informationen liefern als einer, der das gesamte Feld ersetzt. Unternehmen könnten Begriffe wie „Prognosemodell“, „Schreibassistent“, „Empfehlungsmaschine“ oder „Betrugsdetektor“ verwenden. Diese Bezeichnungen beschreiben die Aufgabe des Systems, bevor das technische Design erklärt wird.

Ein Rebranding allein löst nicht die grundlegenden Bedenken bezüglich KI-Systemen. Forschungen zeigen, dass Kennzeichnungen das Vertrauen der Nutzer beeinflussen können, aber ihre Auswirkungen hängen vom Kontext, der Nutzererfahrung und der Anwendung der Technologie ab. Eine Namensänderung kann die Wahrnehmung prägen, doch Transparenz, Leistung und Verantwortlichkeit bleiben die Hauptfaktoren, die das öffentliche Vertrauen bestimmen.

Auch die Regulierungsbehörden betonten die Notwendigkeit einer genauen Vertretung. Die Federal Trade Commission hat Maßnahmen gegen Unternehmen ergriffen, die unbegründete Behauptungen über KI-Fähigkeiten aufstellen, und betont, dass die Terminologie mit der tatsächlichen Funktionalität übereinstimmen muss. Dorseys Äußerungen verdeutlichen eine anhaltende Debatte darüber, wie die Branche ihre Werkzeuge beschreibt, doch jeder Wandel in der Sprache muss Klarheit, Genauigkeit und öffentliche Erwartungen in Einklang bringen.

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