The role of Artificial Intelligence in interventions to reduce alcohol consumption and smoking: A systematic review
Diese systematische Übersicht über randomisierte kontrollierte Studien in Hocheinkommensländern fand keine starken Belege dafür, dass durch künstliche Intelligenz unterstützte Interventionen den Alkoholkonsum oder das Rauchen effektiv reduzieren, was weitgehend auf gemischte Ergebnisse, die Unfähigkeit, die spezifischen Auswirkungen der KI innerhalb von Multi-Komponenten-Interventionen zu isolieren, und ein hohes Verzerrungspotenzial in den eingeschlossenen Studien zurückzuführen ist.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, mit dem Rauchen aufzuhören oder den Alkoholkonsum einzuschränken. Sie haben von einer neuen Art von „digitalem Coach“ gehört, der durch Künstliche Intelligenz (KI) gesteuert wird und verspricht, Ihnen zum Erfolg zu verhelfen. Dieses Papier ist wie ein riesiger Detektivbericht, der darauf ausgelegt war, alle wissenschaftlichen Studien zu finden, die diese KI-Coaches testen, um zu sehen, ob sie tatsächlich funktionieren.
Hier ist die Aufschlüsselung dessen, was die Forscher herausgefunden haben, unter Verwendung einfacher Analogien:
Das große Ganze: Die Suche nach einem „Zauberstab“
Die Forscher suchten nach Studien in wohlhabenden Ländern (wie den USA, Großbritannien, Deutschland usw.), in denen Menschen versuchten, mithilfe von KI mit dem Rauchen oder Trinken aufzuhören. Sie wollten wissen: Ist es besser, KI zu einer Gesundheits-App hinzuzufügen, als nur eine reguläre App zu nutzen oder gar keine Hilfe zu erhalten?
Sie fanden 16 Studien über das Trinken und 12 Studien über das Rauchen. Insgesamt waren daran fast 73.000 Menschen beteiligt.
Die „KI“, die sie fanden, war nicht die „schlaue“ KI, die man heute erwartet
Wenn wir heute von „KI“ hören, denken wir oft an superintelligente Chatbots, die Aufsätze schreiben oder tiefgründige Gespräche führen können (sogenannte Large Language Models).
Die „KI“ in diesen Studien war jedoch eher wie ein sehr fortgeschrittenes „Wähle dein eigenes Abenteuer“-Buch oder ein digitaler Verkaufsautomat.
- Chatbots: Dies waren keine denkenden Maschinen. Sie waren meist „regelbasiert“. Stellen Sie sich ein Flussdiagramm vor: Wenn der Nutzer sagt „Ich bin gestresst“, zeigt der Computer einen vorgefertigten Tipp zur Beruhigung an. Die Maschine hat nicht wirklich gelernt oder den Nutzer verstanden; sie hat lediglich einem strengen Skript gefolgt.
- Empfehlungssysteme: Diese waren wie ein Algorithmus für Musik-Playlists. Wenn Ihnen ein bestimmtes Lied gefiel, wurde Ihnen ein ähnliches vorgeschlagen. In diesen Studien schlug das System, wenn Sie auf eine bestimmte Nachricht klickten, beim nächsten Mal eine ähnliche Nachricht vor.
Entscheidend ist, dass die Forscher null Studien fanden, die die moderne, „superintelligente“ KI (wie die, mit der Sie gerade jetzt sprechen) nutzten, um Menschen beim Aufhören zu helfen.
Das Urteil: Gemischte Ergebnisse und kaputte Lupen
Die Forscher versuchten, alle Ergebnisse zu kombinieren, um eine klare Antwort zu erhalten, aber es war, als würde man versuchen, Äpfel, Orangen und Bananen zu einem einzigen Obstsalat zu mischen. Die Studien waren alle so unterschiedlich (verschiedene Apps, verschiedene Menschen, verschiedene Arten, den Erfolg zu messen), dass sie keine mathematische Berechnung durchführen konnten, um eine einzige Zahl zu erhalten.
Stattdessen betrachteten sie die Geschichten jeder einzelnen Studie:
- Für das Trinken: Einige Studien besagten, dass die KI-Apps Studenten halfen, weniger zu trinken, während andere sagten, sie bewirkten gar nichts. Eine Studie fand heraus, dass eine Website, die ihre Inhalte maßgeschneidert anpasste (wie ein persönlicher Trainer für Ihren Browser), gut funktionierte, aber die Chatbot-Apps waren ein Erfolg oder Misserfolg.
- Für das Rauchen: Die Ergebnisse waren völlig durchwachsen. Einige Studien zeigten, dass die KI-Chatbots den Menschen beim Aufhören halfen, während andere zeigten, dass sie nicht besser waren als ein Standard-Textnachrichten-Dienst oder eine reguläre App ohne KI.
Das Problem mit der „kaputten Lupe“:
Das größte Problem war nicht nur, dass die Ergebnisse gemischt waren; sondern dass die Studien selbst erhebliche Mängel aufwiesen. Die Forscher verwendeten ein Werkzeug zur Überprüfung des „Verzerrungsrisikos“ (einen Qualitätscheck) und stellten fest, dass fast jede einzelne Studie ein „hohes Risiko“ aufwies.
- Die Analogie: Stellen Sie sich vor, Sie bewerten ein Rennen, bei dem die Hälfte der Läufer auf halbem Weg aufgibt und die Linienrichter am Ziel nur raten, wer zuerst über die Ziellinie gekommen ist, weil sie keine Brille tragen. Da so viele Menschen aus den Studien ausschieden und die Daten auf Selbstauskünften basierten (Menschen sagten einfach „Ich habe aufgehört“, ohne Beweise zu liefern), konnten die Forscher den Ergebnissen nicht voll vertrauen.
Was die Experten (Stakeholder) sagten
Die Forscher sprachen auch mit Experten aus dem Gesundheitswesen und Gemeindeleitern. Diese Experten hatten einige Bedenken:
- Die „Ko-Produktions-Lücke“: Viele Apps wurden von Tech-Leuten entwickelt, ohne die eigentlichen Nutzer (die Trinker oder Raucher) zu fragen, was sie wollen. Es ist, als würde ein Koch ein Gericht zubereiten, ohne den Gast zu fragen, ob er eine Nussallergie hat.
- Die „Bereitschafts-Lücke“: Nur weil eine App existiert, heißt das nicht, dass die Menschen bereit sind, sie zu nutzen. Manche Menschen müssen vielleicht erst lernen, wie man die Technik überhaupt bedient.
- Die „Fairness-Lücke“: Es gab die Sorge, dass diese schicken KI-Tools versehentlich eher wohlhabenden, technikaffinen Menschen beim Aufhören helfen könnten, während benachteiligte Gruppen zurückgelassen werden, was die gesundheitliche Ungleichheit verschärft.
Das Fazate
Es gibt noch keinen starken Beweis dafür, dass KI Menschen hilft, weniger zu trinken oder weniger zu rauchen.
Das Papier kommt zu dem Schluss, dass KI in Zukunft zwar nützlich sein könnte, wir derzeit aber nicht genug gute Belege haben, um zu sagen, dass sie funktioniert. Die Studien, die wir haben, sind zu chaotisch, zu fehlerhaft und zu unterschiedlich, um eine fundierte Schlussfolgerung zu ziehen. Zudem haben wir die heutige „superintelligente“ KI noch gar nicht getestet.
Kurz gesagt: Der digitale Coach befindet sich noch in der Ausbildung, und wir können noch nicht sicher sagen, ob er schon bereit ist, Ihnen beim Aufhören zu helfen.
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