Kausalität

Der blinde Fleck der KI: Kausalität – und wie der ::kausalmodus ihn sichtbar macht

Seit der Durchbruch von Sprachmodellen wie GPT oder Gemini wird eine Behauptung ständig wiederholt: Künstliche Intelligenz kann keine Kausalität erkennen.Die Kritik ist bekannt – und sie klingt vernünftig. Schließlich beruhen moderne KI-Systeme auf Wahrscheinlichkeiten. Sie erkennen Muster, aber nicht Ursachen. Sie wissen, dass Regen oft mit Schirmen in einem Satz steht, aber nicht, dass Regen den Schirm verursacht.

Der blinde Fleck der KI: Kausalität – und wie der ::kausalmodus ihn sichtbar macht

Doch diese Behauptung greift zu kurz. Sie blendet aus, dass es nicht die Maschine ist, die unfähig ist – sondern die Art, wie wir mit ihr kommunizieren.Mit der von Joost Schloemer entwickelten ::kausalnotation und dem darauf aufbauenden ::kausalmodus lässt sich KI so einsetzen, dass sie Ursache-Wirkung-Beziehungen nicht nur beschreibt, sondern systematisch erkennt, darstellt und prüft.

Dieser Beitrag zeigt, warum Kausalität in der KI so problematisch ist, wie die ::kausalnotation funktioniert – und illustriert das Ganze mit einem Beispiel aus einem Bereich, der alle betrifft: Arbeitsschutz.

Warum KI ohne Notation in der Korrelation steckenbleibt

KI-Systeme wie Sprachmodelle arbeiten probabilistisch. Sie berechnen, welches Wort mit welcher Wahrscheinlichkeit nach einem anderen kommt. Das erzeugt beeindruckende Texte, doch es bleibt eine statistische Oberfläche.

Die Grenzen sind bekannt:

• Korrelation statt Kausalität: KI sieht, dass Dinge zusammen auftreten, aber nicht, dass eins das andere verursacht.

• Ambiguität: Sprache ist voller Mehrdeutigkeiten. KI löst das probabilistisch, nicht logisch.

• Bias: Verzerrungen aus den Trainingsdaten schleichen sich in die Antworten ein.

• Energieintensität: Unscharfe Inputs erfordern enorme Rechenleistung.

Die Folge: KI gibt plausible Antworten, aber keine belastbaren Kausal-Analysen.

Kausalität: Was sie bedeutet – und warum KI sie braucht

Kausalität meint: Ein Ereignis A verursacht ein Ereignis B. Nicht zufällig, nicht gleichzeitig – sondern in einer nachvollziehbaren Ursache-Wirkung-Beziehung.

In der Wissenschaft wird Kausalität mit Methoden wie Kausalgraphen, do-Calculus (Judea Pearl) oder ökonometrischen Verfahren untersucht. Doch diese Werkzeuge erfordern saubere Daten und klar definierte Variablen.

Sprachmodelle haben beides nicht. Sie schieben Wahrscheinlichkeiten über Textberge, ohne eine Ursache-Wirkung-Achse zu erkennen.

Genau hier setzt die ::kausalnotation an.

Die Idee: Kausalität als Syntax

Die ::kausalnotation nutzt eine einfache, aber mächtige Syntax:

::ursache=[Faktor] 
::wirkung=[Folge] 
::handlung=[Intervention] 
::zeit=[Zeitrahmen] 
::kontext=[Rahmenbedingungen] 
::prüffrage=[Meta-Analyse]

Damit wird KI in den ::kausalmodus versetzt.Das bedeutet: Jede Problemstellung wird nicht mehr als Assoziationshaufen behandelt, sondern als Ursache-Wirkung-Kette mit klaren Rollen.

Das Besondere: Die KI kann dadurch erkennen, darstellen und prüfen, ob ein Zusammenhang kausal plausibel ist – oder nur eine Korrelation.

Beispiel: Arbeitsschutz mit KI optimieren

Um die Praxis zu zeigen, nehmen wir ein Thema, das jeden Betrieb betrifft: den Arbeitsschutz.

Fragestellung: Kann Arbeitsschutz durch KI und statistische Analysen verbessert werden?

Hier die vollständige Analyse im ::kausalmodus

::analyse
::ursache=Einsatz von KI und statistischen Analysen im Arbeitsschutz

::wirkung=Optimierung von Sicherheit, Prävention und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz

::mechanismen
- KI erkennt Muster in Unfallmeldungen und Gefährdungsberichten → Frühwarnsystem für typische Risiken.
- Sensoren an Maschinen oder in Arbeitsumgebungen liefern Echtzeitdaten → präzise Identifikation von Gefährdungen.
- Statistische Modelle zeigen Zusammenhänge zwischen Arbeitszeiten, Belastungen und Unfallhäufigkeit → zielgerichtete Präventionsmaßnahmen.
- Simulationen ermöglichen Prognosen, welche Änderungen (z. B. bessere Beleuchtung, kürzere Schichten) die Unfallquote senken.

::handlung=Datenauswertung von Unfallmeldungen, Sensorik, Mustererkennung und präventive Maßnahmen
- KI-gestützte Dashboards für Sicherheitsbeauftragte.
- Automatisierte Berichte zur Risikobewertung.
- Einführung von Trainingsmodulen auf Basis der erkannten Schwachstellen.
- Dynamische Anpassung von Arbeitsplänen und Sicherheitsvorschriften.

::zeit=Kontinuierlich, erste Effekte nach 6–12 Monaten sichtbar
- Kurzfristig: Verbesserte Transparenz, Sensibilisierung der Belegschaft.
- Mittelfristig: Nachweisbar sinkende Unfallzahlen.
- Langfristig: Nachhaltige Veränderung der Sicherheitskultur.

::kontext=Industrie- und Dienstleistungsbetriebe mit bestehenden Arbeitsschutzrichtlinien und gesetzlicher Regulierung
- Rechtliche Standards setzen Rahmenbedingungen.
- Mitbestimmung durch Betriebsräte beeinflusst Einführungsgeschwindigkeit.
- Unterschiedliche Branchen haben variierende Risikoprofile (Produktion vs. Büro).

::prüfung
- Kausalität plausibel: KI liefert konkrete Datenmuster → präventive Maßnahmen → weniger Unfälle.
- Notwendige Bedingung: Datenqualität muss hoch sein, sonst entstehen falsche Schlüsse.
- Unsicherheit: Akzeptanzprobleme, Datenschutzbedenken und mögliche Überwachungskritik können Effekte abschwächen.

::fazit
Der Einsatz von KI und statistischen Analysen im Arbeitsschutz kann kausal zu mehr Sicherheit führen. 
Die Wirkung hängt jedoch stark von der Qualität der Datenerhebung, der Einbindung der Mitarbeiter 
und der konsequenten Umsetzung der vorgeschlagenen Maßnahmen ab.

Warum dieses Beispiel wichtig ist

Das Arbeitsschutz-Beispiel zeigt zweierlei:

1. Kausalität ist abbildbar – mit der ::kausalnotation wird aus einem unstrukturierten Problem eine klare Kette von Ursache, Wirkung, Handlung, Zeit und Kontext.

2. KI kann prüfen – durch die ::prüffrage wird das Modell gezwungen, Kausalität von bloßer Korrelation zu unterscheiden.

Ohne diese Struktur hätte die Antwort gelautet: „KI könnte helfen, Arbeitsschutz zu verbessern.“Mit ::kausalmodus wird eine nachvollziehbare Analyse daraus – überprüfbar, wiederholbar, anschlussfähig.

Die Vorteile des ::kausalmodus

• Wissenschaftlich: Anschlussfähig an kausale Modellierung und empirische Forschung.

• Praktisch: Einsetzbar in Wirtschaft, Politik, Vereinen, Technik, Medizin.

• Nachvollziehbar: Jede Analyse dokumentiert ihre Schritte transparent.

• Effizient: Weniger Ambiguität → weniger Rechenaufwand → Green AI.

Fazit: Die Behauptung ist überholt

Die Aussage „KI kann keine Kausalität erkennen“ war lange richtig – aber nur, solange KI in statistische Muster ohne Struktur gezwungen wurde.Mit der ::kausalnotation und dem ::kausalmodus wird aus Statistik eine Kausalanalyse.

Das bedeutet:

• KI kann jetzt Ursache-Wirkung-Beziehungen erkennen,

• sie darstellen,

• und sie sogar prüfen.

Die Behauptung ist damit widerlegt – und der Weg frei für eine KI, die nicht nur redet, sondern kausal denkt.

👉 Schlussgedanke für den Blog:

„Kausalität war der blinde Fleck der KI. Mit der ::kausalnotation wird dieser Fleck sichtbar – und damit auch gestaltbar.“