KI für Lebewesen: Fiktion und Realität
-
Mythos Nr. 1: "Niemals wird eine KI eine Krankheit zuverlässig diagnostizieren können".
In einigen Bereichen, z. B. bei der Analyse medizinischer Bilder oder genetischer Daten, kann die KI bereits bei der Erkennung von Krankheiten helfen. Sie stellt jedoch keine Diagnosen allein. Sie unterstützt die Ärzte, die die Ergebnisse interpretieren und die endgültige Entscheidung treffen. Ihre Zuverlässigkeit hängt vor allem von der Qualität der Daten und den Methoden ab, mit denen sie trainiert wird - ein Bereich, in dem die Bioinformatik eine Schlüsselrolle spielt.
-
Mythos 2: "Je mehr Daten ein KI-Modell trainiert, desto zuverlässiger ist es".
KI-Modelle, die auf sehr großen Datenmengen trainiert wurden, erregen zwar Aufmerksamkeit, sind aber nicht immer die genauesten. In den Lebenswissenschaften können spezialisiertere Modelle genetische, medizinische oder umweltbezogene Daten manchmal besser analysieren. Bioinformatiker*innen vergleichen und testen die Modelle gründlich – das nennt man Benchmarking –, um die zuverlässigsten Methoden zu ermitteln.
-
Mythos 3: "Eine KI ist zwangsläufig neutral".
Eine KI lernt aus den Daten, die ihr zur Verfügung gestellt werden. Wenn diese unvollständig oder fehlerhaft sind, können die Ergebnisse verzerrt sein. Beispielsweise kann ein medizinisches Werkzeug, das auf bestimmte Populationen trainiert wurde, bei anderen weniger zuverlässig sein. In der Bioinformatik überprüfen, organisieren und dokumentieren Expertinnen und Experten die verwendeten Daten, um Verzerrungen weitestgehend zu vermeiden und die Analysen zuverlässiger zu machen.
-
Bioinformatik: Grundlage und Motor für vertrauenswürdige KI in den Biowissenschaften
In den Biowissenschaften ist die Bioinformatik sowohl das Fundament als auch der Motor der künstlichen Intelligenz. Sie strukturiert und bereichert biologische Daten, entwickelt und nutzt KI-Modelle zu deren Analyse und vergleicht Methoden sorgfältig, um deren Zuverlässigkeit zu überprüfen. Dieses Fachwissen ermöglicht es, biologische Daten in wissenschaftliche Erkenntnisse umzuwandeln, die für die Gesellschaft von Nutzen sind – von der Gesundheit bis zur Umwelt.