Viel wurde zuletzt über Künstliche Intelligenz (KI) als mögliche Gefahr für die Menschheit berichtet. Die Warnungen reichen von Jobverlust und Desinformation bis zu Cyberangriffen, autonomen Waffensystemen und der Frage, ob Menschen irgendwann die Kontrolle über besonders leistungsfähige Systeme verlieren könnten.
Doch wie sieht die andere Seite der Bilanz aus?
Was hat KI der Menschheit bisher tatsächlich gebracht? Wo gibt es nicht nur Versprechen und spektakuläre Demonstrationen, sondern echte, bereits nachweisbare Durchbrüche?
Im Alltag sind die Systeme jedenfalls längst angekommen. ChatGPT, Gemini oder Claude übersetzen Texte, lösen Computerprobleme, helfen bei Bewerbungen und werden inzwischen sogar bei Beziehungsfragen um Rat gefragt. Aber in der Wissenschaft?
Der größte Erfolg: Nobelpreis für AlphaFold
Der wohl eindrucksvollste bisherige KI-Durchbruch wurde 2024 mit dem Chemie-Nobelpreis ausgezeichnet. Demis Hassabis und John Jumper entwickelten mit AlphaFold 2 ein System, das aus der Reihenfolge der Aminosäuren die dreidimensionale Struktur eines Proteins vorhersagen kann.
Das klingt zunächst abstrakt. Für die Biologie ist es aber fundamental: Die Form eines Proteins entscheidet wesentlich darüber, was es im Körper oder in jedem lebenden Organismus tut. Diese Struktur experimentell zu bestimmen, konnte Monate oder sogar Jahre dauern, und beschäftigte dabei große Teams von Wissenschaftern.
AlphaFold konnte für viele Proteine sehr rasch eine erstaunlich gute Vorhersage liefern. Mehr als 200 Millionen Strukturen sind inzwischen frei in offenen Datenbanken verfügbar.
Bojan Žagrović, Professor für Molekulare Biophysik an der Universität Wien, spricht dazu von einer fundamentalen Veränderung seines Fachs.
„AlphaFold und verwandte Methoden haben die Strukturbiologie bereits sehr deutlich verändert“, sagt er zum KURIER. Für manche Fragestellungen seien früher Experimente notwendig gewesen, die Monate oder Jahre dauerten. Heute könne eine gute Strukturvorhersage sehr schnell eine belastbare erste Antwort liefern – oder zumindest zeigen, welche Experimente überhaupt noch nötig sind.
Wie selbstverständlich die Technologie geworden ist, hält Žagrović für besonders bemerkenswert: „In praktisch jedem Labor, das sich mit Proteinstruktur oder molekularen Mechanismen beschäftigt, spielen vorhergesagte Strukturen heute eine Rolle.“
Das bedeutet allerdings nicht, dass die Biologie damit gelöst wäre. Žagrović erklärt die Grenze mit einem sehr einfachen Bild – einem Fahrrad: „Ein sehr genaues Foto zeigt zwar, wo sich die einzelnen Teile befinden, erklärt aber noch nicht, wie das Fahrrad funktioniert.“
Bei Proteinen sei es ähnlich. Sie seien keine starren Objekte, sondern „dynamische molekulare Maschinen“. Eine einzelne vorhergesagte Struktur sage noch wenig darüber aus, wie sich ein Protein bewegt oder auf andere Moleküle reagiert.
KI durchsucht, was Menschen nicht überblicken können
Genau darin liegt wohl das gemeinsame Muster vieler erfolgreicher KI-Anwendungen.
Christoph Bock, Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz der MedUni Wien, sagt, KI sei in der biomedizinischen Forschung mittlerweile „absolut angekommen und täglich im Einsatz“. Ihre Stärke liege besonders dort, wo Forscher vor riesigen „Suchräumen“ stehen: Millionen möglicher Moleküle, Proteine oder genetischer Veränderungen.
Die KI könne eingrenzen, wo sich Experimente am ehesten lohnen. Dann überprüft das Labor diese Vorschläge, und die Ergebnisse fließen wiederum in das Modell zurück. Bock nennt das „Lab in the Loop“.
„In wenigen Runden von AI und Experiment kann man oft Ergebnisse erzielen, die weder die AI allein noch die experimentelle Forschung erreicht hätten“, sagt er. Doch von der Vorstellung, KI könne biologische Experimente bald vollständig ersetzen, hält er dagegen …read more
Source:: Kurier.at – Politik
