Die künstliche Intelligenz im „Gespräch“ mit ihrem Trainer und ihrem Coach

Momentan vergeht kaum ein Tag, an dem wir nichts von künstlicher Intelligenz (KI) hören: „Diese Technologie wird Arbeitsplätze vernichten… oder neue generieren“, „sie wird Autos steuern… oder könnte Unfälle verursachen“. KI wird zum Teil bereits eingesetzt, um unser Konsumverhalten vorherzusagen und zu steuern, oder in industriellen Prozessen die Produktqualität zu bewerten. Auch im Softwaretest gibt es bereits Ansätze künstliche Intelligenz einzusetzen. Hier soll uns die KI helfen Testfälle auszuwählen oder die Testergebnisse zu bewerten. Wie aber entscheiden wir eigentlich, ob die KI richtig lag? Wie validiert man das Ergebnis einer KI, wenn noch nicht einmal die Entwickler genau sagen können, wie die KI zu einem bestimmten Ergebnis gekommen ist?
Die klassische Softwareentwicklung hat sich anfänglich intensiv auf das Coding gestürzt. Anschließend wurde ein bisschen getestet und die Software war fertig. Dann hat man erkannt, dass es sich lohnt, diesen Prozess zu formalisieren: Zuerst sind Anforderungen zu formulieren und anschließend wird die Software daran verifiziert. Heute sind wir im Software Engineering inkl. Test noch weiter – allerdings nur, wenn es um „normale“ Software geht. Wenn es hingegen um KI geht stehen wir wieder an dem Punkt „Einfach mal machen und ein bisschen ausprobieren“. Der nächste Schritt wäre also… Doch hier tun sich eine Menge Fragezeichen auf: Formaler werden? Mit dem Validieren anfangen? Wo stecken hier die Anforderungen? Wie sind diese zu formulieren?

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