Die Autonomiestufe beschreibt, wie viel ein KI-System ohne menschliche Entscheidung tut. Sie ist keine Eigenschaft des Modells, sondern eine Festlegung in der Anwendung, und sie lässt sich je Aufgabe verschieden wählen.
- Autonomiestufe (Autonomy Level)
Das Maß dafür, wie viel ein KI-System ohne menschliche Entscheidung tut.
Beispiel: „Für die Recherche steht die Autonomiestufe hoch, für das Versenden auf null.“Vier Stufen sind in der Praxis üblich: nur vorschlagen; vorschlagen und nach Freigabe ausführen; ausführen und melden; ausführen ohne Meldung. Die dritte Stufe ist der Normalfall für Arbeitsaufgaben.
Der Begriff ist aus der Fahrzeugtechnik entlehnt, wo Stufen vom Assistenzsystem bis zum fahrerlosen Betrieb reichen. Die Übertragung ist grob, die Grundidee trägt: Autonomie ist eine Skala und kein Schalter.
Wie man die richtige Stufe wählt
Über zwei Fragen. Wie teuer ist ein Fehler, und wie leicht lässt er sich zurücknehmen? Eine Zusammenfassung, die falsch ist, kostet eine Minute Lesen. Eine Mail, die falsch ist, kostet eine Entschuldigung. Eine Löschung, die falsch ist, kostet die Wiederherstellung. Die Stufe folgt daraus, und sie folgt nicht aus der Frage, wie gut das Modell ist.
Warum sie im Lauf eines Projekts steigt
Weil Vertrauen aus Beobachtung entsteht. Üblich und sinnvoll ist, mit einer niedrigen Stufe anzufangen, die Vorschläge eine Weile mitzulesen und die Stufe erst anzuheben, wenn die Trefferquote belegt ist. Wer umgekehrt beginnt, lernt die Schwächen am teuersten Fall kennen.
Was dabei festgehalten gehört
Welche Stufe für welche Aufgabe gilt und wer sie ändern darf. Ohne diese Festlegung wandert die Stufe stillschweigend nach oben, weil Rückfragen stören. Ein Satz in der KI-Richtlinie genügt dafür. Nützlich ist außerdem, die Stufe sichtbar zu machen: Wer am Werkzeug erkennt, in welchem Betrieb er gerade ist, trifft andere Entscheidungen als jemand, der es vermutet. In Werkzeugen mit mehreren Betriebsarten gehört die aktuelle deshalb in die Oberfläche und nicht in eine Einstellungsseite.