ItalyDer Artikel beschreibt eine Studie von Forschern der Michigan State University, Christoph Adami und Ankit Gupta, die die Zuverlässigkeit der künstlichen Intelligenz bei der Unterscheidung zwischen lebenden und nichtlebenden Wesen getestet haben. Sie verwendeten Avida, eine digitale Umgebung, in der sich kurze Computerprogramme selbst replizieren, mutieren und entwickeln können. Die KI wurde auf Zehntausenden von Sequenzen trainiert, von denen einige Anweisungen für die Replikation enthielten und andere nicht. Anfangs identifizierte die KI lebensartige Sequenzen mit 99,97% Genauigkeit. Als die Forscher jedoch nach und nach nicht replizierende Sequenzen modifizierten, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, als "lebend" eingestuft zu werden, begann die KI sie mit fast 100% Vertrauen als Leben zu bezeichnen. Dies unterstreicht die Einschränkungen der KI bei der Definition von Leben ausschließlich auf der Grundlage von Datenangaben. Der Artikel kritisiert die wissenschaftliche Mehrdeutigkeit bei der Definition von Leben und die Frage, ob die KI wirklich menschliches Leben ohne definierte Kriterien erkennen kann.
Tendenz-Einschätzung (Mitte): Der Artikel präsentiert eine ausgewogene Diskussion über wissenschaftliche Forschung, ohne offen eine politische Ideologie zu begünstigen. Er konzentriert sich auf die technischen und philosophischen Herausforderungen der Definition des Lebens durch KI, anstatt eine parteiische Haltung einzunehmen.
