Kollege Computer, übernehmen Sie!

Amazons digitale Assistentin Alexa sucht Informationen im Internet, hilft beim Online-Shopping und feiert sogar ganz allein Parties bis die Polizei kommt. IBM’s Watson durchkämmt binnen zehn Minuten 20 Mio. klinische Studien und diagnostiziert Krebs besser als menschliche Ärzte. Schlaue Software hilft dem Handel, Regallücken zu vermeiden, Lieferfahrern, die besten Routen zu finden und Versicherern bei der Schadensregulierung: Keine andere Technologie fasziniert Forscher, Unternehmen und Konsumenten derzeit so stark wie die Künstliche Intelligenz (KI). 39 Mrd. Dollar investierten Unternehmen und Wagniskapitalgeber allein 2016 in Pilotprojekte und Anwendungen, so Mc Kinsey.

Und keine andere Entwicklung ängstigt Arbeitnehmer so sehr. "Wir stehen vor einer industriellen Revolution", sagt Mc-Kinsey-Partner Peter Breuer. Und die wird auch in Deutschland Jobs kosten: Die Zahlen schwanken zwischen 4,4 Millionen Stand heute (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung) und 17,2 Millionen in 20 Jahren, mit denen die Berater von A.T. Kearney rechnen. Sie prognostizieren, dass 2035 fast jeder zweite Arbeitnehmer durch schlaue Maschinen ersetzt wird. "In früheren Zeiten waren es vor allem schlecht Qualifizierte, jetzt trifft es aber auch Akademiker wie Betriebswirte, Mediziner oder Juristen", sagt Europachef Martin Sonnenschein.

Roboter-Anwältin Lara zum Beispiel berechnet bereits in Sekundenschnelle für das Fluggastrechteportal Airhelp, ob ein Fall Aussicht auf Schadenersatz hat, die oldenburgische Nordwest-Zeitung lässt den Kollegen Computer Ergebnisberichte aus den unteren Fußball-Ligen, regionale Wetterberichte und Veranstaltungsankündigungen schreiben – insgesamt mehrere tausend Texte pro Monat und Googles KI schreibt inzwischen bessere KI-Software als seine Entwickler. Seit Jahresbeginn hilft Watson in der Schadensabteilung des japanischen Versicherers Fukoku Mutual Life. Ein Drittel der Mitarbeiter musste deshalb gehen. 

"Auch deutsche Versicherer testen schon, was das System an Kundenkorrespondenz übernehmen kann", sagt Martina Grundler, Branchenexpertin bei Verdi. "Es wird technische Durchbrüche geben, die branchenweit in relativ kurzer Zeit umgesetzt werden." Grund genug, mit den Arbeitgebern über Digitalisierung und Arbeitsplätze zu verhandeln. Seit August haben Versicherungsangestellte einen Rechtsanspruch auf Qualifizierung sobald Gefahr besteht, dass ihr Arbeitsplatz durch KI wegfällt. Ein Novum in Deutschland.

Aber nicht nur Gewerkschaften sondern auch Ökonomen und Risikokapitalgeber machen sich Gedanken um die Zukunft der Arbeit mit KI. Wirtschafts-Nobelpreisträger Robert Shiller fordert eine "Roboter-Steuer", genauso wie Bill Gates und Wagniskapitalunternehmen, die in KI und Automatisierung investieren, unterstützen Forderungen nach einem bedingungslosen Grundeinkommen.

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Künstliche Intelligenz

7 Ängste – 1 Hoffnung

KI ist weder gut noch böse: Sie wird entweder das Beste sein, was uns je widerfahren ist – oder das Schlimmste.

Norbert Huchler, der am ISF München zum Thema Arbeit und Automatisierung forscht, hält beides nicht für die Lösung. Er warnt vor der "Instrumentalisierung eines Angst-Diskurses": "Die Integration in unseren Alltag bringt neue Probleme und neue Jobs", sagt er. Dennoch sieht auch er das "disruptive Potenzial", deshalb müsse neu über Modelle wie eine 30-Stunden-Woche bei vollem Lohnausgleich diskutiert werden: "Die Mitarbeiter wären unter anderem produktiver und gesünder und den administrativen Mehraufwand könnte eine intelligente Software übernehmen."

Egal ob man sie mag oder sie fürchtet: An KI führt künftig kein Weg vorbei. "In sehr vielen Unternehmen laufen bereits Pilotprojekte. In zwei, drei Jahren wird KI auch in Deutschland auf breiterer Basis eingesetzt werden, als wir es uns bisher vorstellen können", sagt Mathias Weber, KI-Koordinator beim Digitalverband Bitkom. Millionen Jobverluste sieht er nicht. Die Computer übernähmen monotone und gefährliche Aufgaben und schafften sogar neue Arbeitsplätze. Er fürchtet eher, dass Deutschland international abgehängt wird: "Die USA sind uns um zwei bis drei Jahre voraus, in China investieren einzelne Unternehmen mehr in KI als Deutschland insgesamt und die japanische Regierung hat Strategien zum KI-Einsatz herausgegeben. Wenn wir unseren Wohlstand halten wollen, brauchen wir wesentliche Entscheidungen der Politk in der kommenden Legislaturperiode" mahnt er.

Denn weder gibt es Regeln, was erlaubt ist und was nicht, noch gibt es einen gesellschaftlichen Konsens darüber, wie und wofür KI eingesetzt werden soll. "Wenn autonom KI über Einzelschicksale entscheidet, ist eine rote Linie überschritten", warnt Antonio Krüger, vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). In den USA ist das bereits Realität: Ein Algorithmus entscheidet, welcher Häftling auf Bewährung frei kommt – und benachteiligt dabei systematisch Schwarze. Wie der Algorithmus genau funktioniert? Betriebsgeheimnis, sagt der Anbieter. Die Stiftung Pro Publica deckte auf, dass bei schwarzen Angeklagten die KI-Prognose künftiger Verbrechen doppelt so oft daneben lag wie bei weißen Straftätern und letzteren häufiger künftige Gesetzestreue unterstellte – zu Unrecht.

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Künstliche Intelligenz - Glossar

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Was verbirgt sich hinter Künstlicher Intelligenz und Neuronalen Netzen? Ein kurzes Glossar.

In Australien prüft seit Sommer 2016 die Sozialbehörde potenziellen Sozialbetrug via KI. Fand die Software eine Diskrepanz zwischen Einkommenssteuererklärung und Sozialleistungsbezug, verschickte sie automatisch eine Mahnung und wollte Geld zurück. Der zuständige Minister schwärmte: "Früher haben wir für 20.000 Fallprüfungen ein Jahr gebraucht, nun schaffen wir das in einer Woche." Die Freude währte kurz, die Maschine irrte – 20 000 Mal.

Dokumentiert hat den Fall die Bertelsmann-Stiftung, die seit diesem Sommer das Projekt "Ethik der Algorithmen" betreibt. Das Ziel: Algorithmische Prozesse in den Dienst der Gesellschaft zu stellen. "Es muss dringend unabhängig geprüft werden, ob Algorithmen das tun, was sie sollen, und ob das gesellschaftlich angemessen ist", fordert Projekt-Leiter Konrad Lischka. Er denkt an einen Algorithmen-TÜV oder eine Prüfung ähnlich wie bei Bilanzen. Ihm fehlt vor allem Transparenz bei staatlichen Pilotprojekten: "Am Berliner Südkreuz testet das Innenministerium automatische Gesichtserkennung. Wie zuverlässig die geplante Suche nach Verdächtigen oder auffälligem Verhalten in der Realität funktioniert, lässt sich aus den veröffentlichten Daten überhaupt nicht ableiten," moniert er. Innenminister Thomas de Maizière will das ursprünglich bis Januar befristete Projekt bis zum Sommer verlängern und die Überwachungstechnik flächendeckend einsetzen. Anwälte laufen Sturm, fürchten um die Grundrechte unbescholtener Bürger.

"Durch den Berliner Hauptbahnhof laufen täglich 300 000 Leute. Selbst bei einem exzellenten Algorithmus mit einem Prozent Fehlerquote sind das 3.000 Fehlalarme, 125 in der Stunde", warnt Tobias Matzner, der an der Universität Paderborn zum Thema KI und Gesellschaft lehrt. Zudem sei schon die Qualität der Trainingsdaten für Algorithmen oft zweifelhaft. Und so deklariert eine schlechte trainierte Gesichtserkennung ein schwarzes Gesicht schon mal als das eines Gorillas.

"Das System spuckt genau das aus, was die Daten hergeben – in dieser Hinsicht ist KI eben dumm", sagt auch DFKI-Forscher Antonio Krüger. Und so ist auch bei KI gut gemeint das Gegenteil von gut gemacht, vor allem wenn wirtschaftliche Interessen ins Spiel kommen.

Forscher der australischen Universität von Adelaide werteten CT-Scans verschiedener Organe mit Deep Learning aus und ließen Todeszeitpunkte der Patienten voraussagen. Zu 69 Prozent lag das System richtig. Den Forschern ging es um Prävention. Anderen geht es ums Geschäft: Google Mutter Alphabet beispielsweise unterstützt mit ihrem Wagniskapital-Arm GV das Start-up Aspire Health. Das US-Unternehmen hat sich auf ambulante Palliativ-Pflege spezialisiert. Sein Algorithmus sagt die Rest-Lebensdauer Schwerkranker voraus. Damit könne man dem Gesundheitssystem 8 000 bis 12 000 Dollar je Patient sparen.

Andere Forscher können inzwischen aus Facebook-Likes und Status-Updates vorhersagen, wer Alkohol und Drogen nimmt. – Eine Goldgrube für Werber, Tabakkonzerne und Spirituosen-Hersteller. Oder Arbeitgeber. Walmart zum Beispiel lässt in den USA Daten über Angestellte sammeln, um etwa Diabetiker zu identifizieren und sie zu Arztbesuchen oder Abnehm-Programmen zu drängen, berichtet das Wallstreet Journal.

"Das Problem ist nicht die KI, sondern das, was Menschen aus den Daten machen", sagt DFKI-Forscher Krüger.