„Was bedeutet es, wenn Kinder sich als Entwickler von KI-Technologien und nicht nur als Anwender sehen?“, das fragte sich Shruti Dhariwal. Sie ist Forscherin am MIT Media Lab. Zusammen mit Manuj Dhariwal ging sie dieser Frage nach und entwickelte dafür die KI-Anwendung Little Language Models. Damit sollen Kinder die Funktionsweise von KI-Modellen verstehen, indem sie selbst kleine Versionen bauen.

Der zehnjährige Luca ist einer der ersten Tester der Software. „Diese neue KI-Technologie – es ist sehr interessant zu lernen, wie sie funktioniert, und sie besser zu verstehen“, so sein bisheriges Fazit.

Ganz ohne Dozieren über die Theorie der Modelle soll das Programm die komplexen Konzepte vorstellen. Die Kinder können die Konzepte stattdessen erleben und durch Visualisierung besser nachvollziehen.

Und so funktioniert’s: Das Programm beginnt mit der Verwendung eines Würfelpaares, um probabilistisches Denken zu demonstrieren, ein System der Entscheidungsfindung, das Ungewissheit berücksichtigt. Probabilistisches Denken liegt den heutigen Large Language Models (LLMs) zugrunde, die das wahrscheinlichste nächste Wort in einem Satz vorhersagen. Durch die Vermittlung eines solchen Konzepts kann das Programm dazu beitragen, die Funktionsweise von LLMs für Kinder zu entmystifizieren und ihnen zu vermitteln, dass die Entscheidungen des Modells manchmal nicht perfekt sind, sondern das Ergebnis einer Reihe von Wahrscheinlichkeiten.

Die Schüler können jede Seite des Würfels auf jede beliebige Variable einstellen. Und dann können sie ändern, wie wahrscheinlich es ist, dass jede Seite beim Würfeln oben liegt. Luca findet es „wirklich cool“, diese Funktion in das Design eines Pokémon-ähnlichen Spiels einzubauen, an dem er gerade arbeitet. Aber es kann auch einige entscheidende Realitäten über KI aufzeigen.

Nehmen wir an, ein Lehrer möchte seinen Schülern erklären, wie Vorurteile in KI-Modellen entstehen. Die Kinder könnten aufgefordert werden, ein paar Würfel zu erstellen und dann jede Seite auf eine Hand einer anderen Hautfarbe zu setzen.

Zunächst könnten sie die Wahrscheinlichkeit einer weißen Hand auf 100 Prozent setzen, was eine hypothetische Situation widerspiegelt, in der der Datensatz nur Bilder von weißen Personen enthält. Wenn die KI aufgefordert wird, ein Bild zu generieren, erzeugt sie nur weiße Hände.

Dann kann der Lehrer die Kinder den Prozentsatz anderer Hautfarben erhöhen lassen, um einen vielfältigeren Datensatz zu simulieren. Das KI-Modell erzeugt nun Hände mit unterschiedlichen Hautfarben.

„Es war interessant, Little Language Models zu verwenden, weil es die KI zu etwas Kleinem macht, das [die Schüler] verstehen können“, sagt Helen Mastico, Bibliothekarin an einer Mittelschule in Quincy, Massachusetts, die einer Gruppe von Achtklässlern den Umgang mit dem Programm beigebracht hat.

„Man beginnt zu verstehen, wie sich Vorurteile einschleichen“, sagt Shruti. „Es bietet einen reichhaltigen Kontext, in dem Pädagogen anfangen können, darüber zu sprechen, und in dem sich Kinder vorstellen können, wie sich diese Dinge auf wirklich große Ebenen auswirken.“

Sie planen, das Tool weltweit einzusetzen. Die Schüler können ihre eigenen Daten hochladen, die von ihrem Lehrer überwacht werden. „[Schüler] können auch ihre eigenen Klänge, Bilder und Hintergründe hinzufügen, die ihre Kultur repräsentieren“, sagt Manuj.

Die Dhariwals haben auch ein Tool implementiert, mit dem Kinder mit fortgeschritteneren Konzepten wie Markov-Ketten experimentieren können, bei denen eine vorhergehende Variable beeinflusst, was danach kommt. Ein Kind könnte beispielsweise eine KI bauen, die zufällige Häuser aus Legosteinen erstellt. Das Kind kann festlegen, dass der Prozentsatz der als Nächstes verwendeten gelben Steine viel höher ist, wenn die KI zuerst einen roten Stein verwendet.

„Die beste Art, junge Menschen als kreative Lernende zu unterstützen, besteht darin, ihnen bei der Arbeit an Projekten zu helfen, die auf ihren Leidenschaften basieren“, sagt der Doktorvater der Dhariwals, Mitch Resnick, Mitentwickler von Scratch, dem weltweit bekanntesten Programm, mit dem Kinder das Programmieren lernen können. „Und genau das macht Little Language Models. Es ermöglicht Kindern, diese neuen Ideen auf kreative Weise umzusetzen.“

Little Language Models könnte eine Lücke in der aktuellen Bildungslandschaft schließen. „Es gibt einen echten Mangel an spielerischen Ressourcen und Werkzeugen, die Kindern auf kreative Weise Datenkompetenz und KI-Konzepte vermitteln“, sagt Emma Callow, eine Lernexperience-Designerin, die mit Pädagogen und Schulen an der Umsetzung neuer Wege arbeitet, um Kindern Technologie näherzubringen. „Schulen sorgen sich mehr um die Sicherheit als um das Potenzial, KI zu nutzen. Aber KI hält Einzug in Schulen, und die Menschen beginnen, sie zu nutzen“, sagt sie. „Es gibt Raum für Veränderungen im Bildungswesen.“

Little Language Models wird Mitte November auf der Online-Bildungsplattform coco.build der Dhariwals eingeführt und im Laufe des nächsten Monats an verschiedenen Schulen getestet.

Lucas Mutter Diana hofft, dass ihm die Möglichkeit, damit zu experimentieren, zugutekommen wird. „Es sind Erfahrungen wie diese, die ihn schon in jungen Jahren über KI aufklären und ihm helfen, sie klüger einzusetzen“, sagt sie.