„Mission KI“ interaktiv erlebbar
Wie geistesgegenwärtig reagieren wir in brenzligen Verkehrssituationen und können KI-Systeme das möglicherweise besser? Solchen praktischen Fragestellungen widmet sich die neu gestaltete Dauerausstellung „Mission KI“ im Deutschen Museum Bonn und rückt Chancen und Risiken gleichzeitig in den Mittelpunkt.
Susanna Allmis-Hiergeist
Ein wichtiges Ziel der neu gestalteten Dauerausstellung „Mission KI“ sei es gewesen, nicht nur die rasante Entwicklung der KI-Potentiale aufzuzeigen, erläutert Tanja Löschner, verantwortlich für Vermittlungsangebote am Museum. Die präsentierten Stationen sollen dazu beitragen, das Verständnis für KI-Ergebnisse zu schärfen, Schwachstellen besser einzuordnen und für gesellschaftliche Veränderungen zu sensibilisieren. Dazu wurde auch das Dialogkonzept weiterentwickelt. Sogenannte Museotainer*innen setzen Eingangsimpulse und stehen den Besucher*innen ausstellungsbegleitend mit praktischen Hilfestellungen zur Seite. Besonderen Wert legt Tanja Löschner auf einen besonderen Raum, den KI:OSK. Hier werden Kinder und Jugendliche spielerisch an Themen wie Mustererkennung und Computeralgorithmen herangeführt.
KI-Erlebnisraum im Deutschen Museum Bonn.
Foto: Deutsches Museum/Lichtenscheidt
Interaktive Erlebnisräume
Die Ausstellung selbst ist in mehrere Erlebnisräume aufgeteilt. Sie beschäftigen sich zum Beispiel mit den Grundlagen/Fundamenten, dem Bereich Robotik/Fahrsysteme und auch der generativen KI mit Text- und Bilderzeugung. Eines der Herzstücke der Ausstellung ist eine Großinstallation, die den „Denkprozess“ der KI sichtbar macht. Ein Bilderkennungssystem vergleicht Tiere oder Früchte vor der Kamera mit vorhandenen Daten und berechnet auf elf Großmonitoren, um welches Objekt es sich vermutlich handelt. Wichtig ist, dass verschiedene Wahrscheinlichkeiten weiterhin sichtbar bleiben, also auch, wenn Wahrscheinlichkeiten nahe beieinander liegen. Solche Uneindeutigkeiten werden in den kommerziellen KI-Modellen zumeist nicht mit kommuniziert.
„AHA“-Momente
Eine zunehmend bedeutendere KI-Anwendung ist die Unterstützung von autonomen Fahrsystemen. Sie sollen unter anderem helfen, den Verkehrsfluss zu verstetigen, Kraftstoff zu sparen und den vorhandenen Straßenraum besser zu nutzen. KI-Systemen kommt hierbei auch die Aufgabe zu, die Verkehrssicherheit aller Beteiligten im Straßenverkehr zu wahren. Sie können zum Beispiel aus den Bildern von Fußgängern die relevanten Informationen zu den Gelenkpositionen herausfiltern und daraus eine Prognose der voraussichtlichen Bewe-gungsrichtung entwickeln.
In einem Fahrsimulator testen Sie Ihre Reaktionsfähigkeit und können anschließend vergleichen, wie sich die KI in brenzligen Situationen schlägt. In einer gezeigten separaten Anwendung noch unbefriedigend: Die Interpretation von mit Aufklebern „verzierten“ Verkehrsschildern. So werden in „Tempo 30-Zonen“ je nach Positionierung des Aufklebers auch schon mal Tempo 80 erlaubt.
An der Station für generische KI lasse ich mir eine Power-Point-Präsentation zum Thema „Batteriespeicher bei Dunkelflaute“ unter Beteiligung von unter anderem ChatGPT erstellen. Das Ergebnis gibt außer einer mehrfach sprachlich variierten Empfehlung für eine „realistische Einbindung in ein breit aufgestelltes Versorgungskonzept“ nicht viel mehr an Substanz her. Dagegen soll ein Ergometer an einer neu entwickelten Station bald vor Augen führen, was wir mit eigener Muskelkraft an Aktionen am Handy auslösen könnten. Ein Foto ließe sich gerade noch mit forciertem Strampeln verschicken, bei einer KI-Anfrage stießen wir vermutlich schon an unsere Grenzen.
Unschärfen erkennen
An der Bilderkennungsinstallation führt uns die Museotainerin auch mögliche Fallstricke der KI-Systeme vor. Das Spielzeug-Zebra, von hinten vor der Kamera präsentiert, erhält hartnäckig als höchste Wahrscheinlichkeit die Einschätzung „Socke“. Ein in den Umrissen gut als Pferd erkennbares getüpfeltes Tier soll ein Dalmatiner sein und das Pferd als solches taucht unter den wahrscheinlichen Varianten gar nicht erst auf. Die Lösung: Zebras von hinten und Pferde sind in den Vergleichsdaten nicht abgebildet. Dies käme vermutlich in kommerziell arbeitenden KI-Systemen für diese einfachen Beispiele so nicht vor, veranschaulicht aber ein strukturelles Problem, nämlich die Integrität der Trainingsdaten. Trotz großer Mengen an Input-Daten können wichtige gesellschaftliche Gruppen gar nicht oder nur wenig repräsentiert sein. Auch individuelle Sichtweisen der die KI trainierenden Personen bieten Anlass zu Verzerrungen, dem sogenannten Bias.
Mit diesem Thema befasst sich Dr. Eva Maria Hille von der Uni Bonn. In einem Vortrag am 12. Mai 2026 im Deutschen Museum berichtete sie über einen Algorithmus zur Verordnung von Gesundheitsleistungen in den USA. Dabei wurden schwarze Frauen im Ergebnis deutlich schlechter therapiert, weil ihre Daten oft weniger vollständig dokumentiert waren und das System daher unzutreffende Schlüsse zog. Die Herausforderung ist laut Hille, diese Fehlsteuerungen einer „Blackbox“ zu erkennen und im Rahmen eines Evaluationsprozesses sichtbar zu machen und zu korrigieren. Und im Evaluationsprozess nicht in dieselbe durch Vorprägungen manipulierte Bias-Falle zu laufen.
Die Reihe KI-Perspektiven“ am Deutschen Museum Bonn wird im Laufe des Jahres fortgesetzt.
Deutsches Museum Bonn – Forum für Künstliche Intelligenz
Ahrstraße 45, 53175 Bonn
Öffnungszeiten: Dienstag – Freitag 10 bis 17 Uhr Samstag 12-17 Uhr
Sonntag & Feiertag 10 – 17h
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