Autopoietische Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie operativ geschlossen sind, aber gleichzeitig in struktureller Kopplung mit ihrer Umwelt stehen. Dies bedeutet, dass sie zwar auf äußere Einflüsse reagieren, aber ihre internen Prozesse selbst steuern und regulieren.
Das Konzept der Autopoiesis, ursprünglich von Maturana und Varela für biologische Systeme entwickelt, lässt sich auf generative KI übertragen. Diese Systeme erzeugen und erhalten sich in gewissem Sinne selbst, indem sie aus ihren Trainingsdaten lernen und neue Inhalte generieren. Die operationale Geschlossenheit manifestiert sich in der Art und Weise, wie generative KI-Modelle Informationen verarbeiten und Outputs erzeugen, basierend auf ihren internen Strukturen und Prozessen.
Komplexität und Nichtlinearität
Generative KI-Systeme sind hochkomplexe, nichtlineare Systeme. Ihre Outputs sind oft nicht vorhersehbar und können sich bei minimalen Änderungen der Inputs drastisch verändern. Diese Eigenschaft macht sie einerseits leistungsfähig und flexibel, andererseits aber auch schwer kontrollierbar und interpretierbar.
Systemgrenzen und Umweltinteraktion
Die Systemgrenzen generativer KI sind fließend und werden ständig neu definiert durch die Interaktion mit ihrer Umwelt – den Nutzern, den Entwicklern und den Daten, mit denen sie trainiert werden. Diese kontinuierliche Wechselwirkung führt zu einer Ko-Evolution von System und Umwelt, wobei die KI ihre Umgebung beeinflusst und gleichzeitig von ihr geformt wird.
Rückkopplungsschleifen und Adaptation
Generative KI-Systeme sind durch komplexe Rückkopplungsschleifen gekennzeichnet. Positive Rückkopplungen können zu exponentiellen Verbesserungen führen, während negative Rückkopplungen zur Stabilisierung des Systems beitragen. Die Fähigkeit zur Adaptation ermöglicht es diesen Systemen, sich an veränderte Umweltbedingungen anzupassen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.
Erstellt u.a. mit Perplexity.AI
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