Was wäre, wenn die Regulierung von Large Language Models plötzlich nicht mehr nur Technologiepolitik wäre, sondern ein Fall für die Meinungsfreiheit? Dann würde aus einer Debatte über Sicherheit, Haftung und Kontrolle sehr schnell eine Debatte über Grundrechte. Genau hier setzt das Paper von Eugene Volokh, Mark A. Lemley und Peter Henderson an. Die Autoren argumentieren, dass der Output generativer KI rechtlich als geschützte Rede verstanden werden könnte. Nicht unbedingt, weil die KI selbst Rechte hat, sondern weil ihre Entwickler:innen und vor allem ihre Nutzer:innen Rechte haben, Informationen zu empfangen und mit Hilfe der Systeme selbst zu kommunizieren. Für die USA ist das ein starker Gedanke. Für Deutschland ist er interessant, aber deutlich weniger belastbar. Was ist das ökonomische Grundproblem? Im Kern geht es um die Kontrolle von Informationsproduktion. Staaten wollen Risiken von LLMs begrenzen: Desinformation, Manipulation, Diskriminierung oder gefährliche Inhalte....
Zum (Mehr-) Wert von Wirtschaftswissenschaften: Das ist genau die Frage, die mehrere Wissenschaftlicher untersucht haben. Im Artikel "Will Studying Economics Make You Rich? A Regression Discontinuity Analysis of the Returns to College Major.” von Zachary Bleemer und Aashish Mehta in der renommierten Zeitschrift American Economic Journal: Applied Economics, 14(2):1-22 (Paywall) gehen die Autoren der Frage, ob Menschen durch das Studium von Wirtschaftswissenschaften mehr Einkommen in ihrem Leben verdienen als sehr ähnliche Menschen, die nicht Wirtschaftswissenschaften studiert haben.
Die Antwort auf die Frage ist: ja, es lohnt sich. Die Studierenden der Wirtschaftswissenschaften verdienen gleich zu Beginn ihrer Kariere 22000 $ (43%) mehr als ihre sehr ähnliche Kommilitonen, die nicht Wirtschaftswissenschaften studiert haben.
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| Quelle: Die Abb. ist aus der Arbeit Bleemer/Mehta (2022) entnommen. |
Die Autoren haben eine sehr clevere Analyse durchgeführt, in der sich eine Besonderheit der US-amerikanischen Zulassung zu Universitätsprogrammen ausgenutzt haben. Dort wird bei der Zulassung zum Studium eine einheitliche Notenskala genutzt (GPA), bei der die Studierenden ab einem Notendurchschnitt (2.8, höhere Werte sind besser) zu einem wirtschaftswissenschaftlichen Studium zugelassen werden. Wenn man den Wert nicht erreicht, ist die Wahl von Wirtschaftswissenschaften als ‘Major’ nicht möglich. Die Autoren haben sich dann die Studierenden genauer angeschaut, die den GPA gerade so geschafft haben, z.B. GPA von 2.80, und mit Studierenden verglichen, die den GPA gerade so nicht geschafft haben (z.B. GPA von 2.79). Der Unterschied an der GPA-Grenze ist minimal und für die meisten Studierenden rein zufällig passiert. Daher kann man aus statistischer Sicht davon ausgehen, dass die Zulassung bzw. Ablehnung zum “Economics Major” rein zufällig passiert; diese Zufällig erlaubt die von den Autoren durchgeführte Kausalitätsanalyse.
Neben der Tatsache, dass es sich lohnt, Wirtschaftswissenschaften zu Studierenden, finde ich die Art der empirischen Untersuchung sehr durchdacht und clever; und genau die Durchführung dieser Analysen lernen die Studierenden von Wirtschaftswissenschaften. Der Artikel ist für angehenden Ökonom*innen sehr lesenswert.
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