erstellt mit easyCMS  
Titel1419

KI: Künstlich? Ja – aber Intelligenz?  (Marcus Schwarzbach)

Die Bundesregierung widmet das »Wissenschaftsjahr 2019« der »Künstlichen Intelligenz«, kurz KI genannt. »Wir wollen die Chancen, die Künstliche Intelligenz birgt, erkennen und ergreifen«, verkündet Bundesforschungsministerin Anja Karliczek auf der Website https://www.wissenschaftsjahr.de.

 

Auch Unternehmensberatungen haben das Thema entdeckt. KI »kann zum Wachstumsmotor für die deutsche Industrie werden«, berichtet McKinsey. Selbstlernende Technik werde demnach immer besser. »Lag die Fehlerrate bei computergestützter Bilderkennung 2010 noch bei 28 Prozent, waren es 2016 weniger als fünf Prozent; bei der Spracherkennung sank die Quote von 27 Prozent im Jahr 1997 auf sechs Prozent im vergangenen Jahr.« Die Arbeitswelt stehe deshalb vor »dramatischen Veränderungen«. 2030 könnten 24 Prozent der Arbeitsstunden hierzulande wegfallen, schätzt McKinsey. »Deutschland sei von dem Strukturwandel besonders betroffen, weil die höheren Löhne in Deutschland einen größeren Anreiz böten, Arbeitskraft durch Maschinen zu ersetzen. Bis zu zwölf Millionen Beschäftigte, also bis zu einem Drittel aller Arbeitskräfte, müssten sich neue Fähigkeiten aneignen oder eine Stelle in einer anderen Branche suchen«, meldet der Spiegel.

 

Oft sind sich Experten aber gar nicht einig, was unter KI zu verstehen ist. Darunter fallen »IT-Lösungen und Methoden, die selbständig Aufgaben erledigen, wobei die der Verarbeitung zugrundeliegenden Regeln nicht explizit durch den Menschen vorgegeben sind«, definiert Claudia Dukino vom Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation. Ein Beispiel sind die Spracheingabesysteme in Smartphones, etwa »Siri«. KI ist aber mehr als Spracherkennung. Das bei Google entwickelte »Google Translate« ist so ein KI-System. Ein künstliches »neuronales Netz« sorgt dafür, dass über 100 Sprachen untereinander übersetzt werden können. Das System lernt also dazu, die dabei verwendete Methode nennt sich »Deep Learning«. Wird ein solches Netz trainiert, vergleicht es immer wieder die Ergebnisse mit den Eingangsinformationen. Diese Systeme sind in der Lage, eigenständig neue Lösungswege zu finden, schildert Andreas Höpken, Datenschutzberater, in der Zeitschrift Computer und Arbeit.

 

Im Alltag sind auch Algorithmen bedeutsam. Algorithmen sind mathematische Gleichungen und damit die Basis für Softwareprogramme. Sie übersetzen kausale Annahmen in Rechenprogramme. Wenn beispielsweise aus einer Datenmenge bestimmte Daten gefunden werden sollen, kann nach Begriffen gesucht werden. Was abstrakt klingt, hat heute schon Auswirkungen auf viele Menschen. So wollen Banken anhand bestimmter Daten herausfinden, wie hoch die Rückzahlungswahrscheinlichkeit eines Kreditsuchenden ist. Dabei spielt neben dem Wohnort auch der Schrifttyp eine Rolle, mit dem er den Antrag am Computer ausfüllt, schildert Jörg Dräger in seinem Buch »Wir und die intelligenten Maschinen«.

 

Nicht jedes System ist aber »intelligent«. Seit Jahren gelingt es nicht, autonome Autos unfallfrei fahren zu lassen, manche Unfälle überraschen auch Wissenschaftler. Die Auto-Software ist auf Trainingsdaten angewiesen, berichtet die Hans-Böckler-Stiftung. Menschen pflegen »Millionen von Fotos aus dem Straßenverkehr, bei denen jedes Pixel einem Objekt zugeordnet ist«, in Datenbanken ein, »Fahrbahnmarkierungen, Fahrzeuge und Fußgänger müssten trennscharf voneinander abgegrenzt« werden. Die Entlohnung der virtuell eingebundenen Arbeiter am heimischen PC ist miserabel »Qualifizierte Vollzeitarbeitskräfte berichten von Stundenverdiensten von umgerechnet ein bis zwei Euro«, meldet die gewerkschaftliche Stiftung (https://www.boeckler.de).

 

So wird deutlich, dass bei der neuen Technik Anspruch und Wirklichkeit oft auseinanderklaffen. Häufig treten offensichtlich Marketing-Experten der Unternehmen zu forsch auf. In der Werbung betont der IT-Riese IBM die Besonderheit seines Computerprogramms »Watson«. »Es ist eines der mächtigsten Werkzeuge, die unsere Spezies geschaffen hat«, und »Watson« selbst ergänzt: »Ich helfe Ärzten.« In der Praxis sieht es jedoch anders aus. Mit KI wollte IBM das MD-Anderson-Onkologiezentrum der Universität von Texas im Kampf gegen Krebs unterstützen. Nach sechs Jahren und Kosten in Höhe von 62 Millionen Dollar hat das Zentrum den Vertrag auslaufen lassen. Algorithmen, die im Labor funktionieren, scheitern in der Realität häufig. Manche verwenden KI »einfach als Etikett für alle möglichen Analyseprogramme«, kritisiert Wolfgang Hauner vom Rückversicherer Munich Re. Der Versuch, aus Pressemitteilungen Risikoanalysen abzuleiten, sei mit KI nicht machbar. Eine Genauigkeit von nur 70 Prozent sei dazu nicht ausreichend, so Hauner. »Mit dem Mysterium, dass die KI alle Probleme löst, kann man aufräumen: Alleine die Daten so zur Verfügung zu stellen, dass ein neuronales Netzwerk daraus einen Sinn erkennen kann, ist harte Arbeit.«

 

Welche Gefahren allerdings selbst für qualifizierte Berufe bestehen, zeigt ein Beispiel aus der Versicherungsbranche. Die Fukoku Mutual Life Insurance, einer der kleineren Versicherer in Japan, setzt KI zur Berechnung von Schäden und Kundenansprüchen ein. 30 Prozent der insgesamt rund 130 Mitarbeiter einer Abteilung verlören dadurch ihren Job, meldet der Haufe-Verlag den Anfang einer Entwicklung. Das Programm könne medizinische Berichte von Ärzten lesen, um über Auszahlungen an Kunden zu entscheiden, und »besondere Klauseln in Versicherungsverträgen« berücksichtigen, erläutert der Journalist Detlef Pohl (https://www.haufe.de).

 

Auch bei Bewerbungen wird neue Technik bedeutsamer. »Ein Problem bei der Personalauswahl ist zum Beispiel die Monopolstruktur: In vielen Unternehmen in den USA wird derselbe Algorithmus eingesetzt, und er entscheidet, ob ich zum Vorstellungsgespräch eingeladen werde. Dann besteht die Gefahr, dass bestimmte Gruppen von Menschen ganz vom Arbeitsmarkt ausgeschlossen werden, weil der monopolistische Algorithmus sie regelmäßig aussortiert« so Jörg Dräger, Vorstandsmitglied der Bertelsmann Stiftung. Derzeit schaffen die Unternehmen hier Fakten. Dräger, der von 2001 bis 2008 Hamburger Wissenschaftssenator war, fordert gesetzliche Schutzbestimmungen. »Erst mal muss ich als Bürger wissen, ob da ein Algorithmus am Werk ist und welche Daten herangezogen werden«, deshalb fordert er: »Wir brauchen ein Vermummungsverbot für Algorithmen!«

 

»KI soll von Menschen für Menschen gemacht werden – das ist mir wichtig«, betont Bundesministerin Anja Karliczek. Sollte dieses Versprechen auch nur ansatzweise realistisch sein, muss die Bundesregierung eine Reihe von Gesetzen durchsetzen. Dazu gehören ein längst überfälliges Arbeitnehmerdatenschutzgesetz oder ein Informationsanspruch zu Auswahlkriterien zum Beispiel für Bewerber auf offene Stellen oder Bankkunden beim Kreditantrag, etwa wenn der Algorithmus automatische Vorentscheidungen trifft. Das setzt Entschlossenheit gegenüber Konzernen voraus, die viel Geld mit neuer Technik verdienen.