Die Macht der Maschinen

Sophia ist ein animierter Kopf auf einem starren Torso. Sie kann Fragen beantworten und stellen, ihre Mimik und den Tonfall anpassen. Die manchmal ausweichenden, bisweilen auch recht skurrilen Antworten zeigen noch deutlich die Grenzen von künstlicher Intelligenz auf. Sophia ist aktuell der menschenähnlichste Roboter, gebaut 2016 von Hanson Robotics in Hongkong. Sie tourt rund um die Welt, von einem Hightech-Event zum nächs­ten, und ist überall der erklärte Star. Im Vorjahr wurde Sophia die saudische Staatsbürgerschaft verliehen – Kritiker merkten an, der Roboter habe damit mehr Rechte als menschliche Frauen, die sich in Saudi-Arabien unverschleiert und ohne männliche Begleitung nicht zeigen dürfen.

Der Grund, weshalb Sophia dennoch eher unheimlich als sympathisch wirkt, liegt weniger an den sich ungleich bewegenden Augenbrauen und Augenlidern. In einem Interview mit ihrem Erfinder David Hanson offenbarte Sophia freimütig: »Okay, ich werde die Menschen zerstören!«
Damit traf sie einen wunden Punkt: Die Apokalypse hat einen neuen Namen.

Bild oben: Die Roboter-Robbe Paro wird bei Demenz und Depressionen zu therapeutischen Zwecken eingesetzt – angeblich mit Erfolg.

Schon in Arnold Schwarzeneggers Film »Terminator« übernahm Skynet, ein Roboter-Netzwerk, die Macht und wollte die Menschheit auslöschen. Was lange Zeit nach purer Science-fiction klang, scheint aber heute gar nicht mehr so weit hergeholt. Selbstfahrende Autos und kommunizierende Computer gibt es bereits – warum sollten sich nicht auch Roboter verselbständigen und den Menschen in allen Belangen überholen?

Störfaktor Mensch

Die Vernichtung durch intelligente Maschinen ist so etwas wie der ultimative Albtraum. Roboter rechnen, vergleichen, messen und steuern Prozesse schnell und sys­tematisch. Sie sind die besseren Techniker, Lehrer, Manager, Anwälte und sogar Ärzte. Der Mensch dagegen ist unkonzentriert, macht Fehler und handelt nicht immer logisch – ein Störfaktor in der vernetzten Welt der Dinge. Im IoT-Zeitalter des Internets der Dinge wäre es also kein Wunder, wenn sich sogar Haushaltsgeräte gegen ihre menschlichen Mitbewohner verbünden. Tesla-Chef Elon Musk warnte mehrfach vor einer den Menschen überlegenen künstlichen Intelligenz als eine Art »unsterblicher Diktator«. Selbst der verstorbene Physiker Stephen Hawking sagte 2017 auf einer Konferenz in Lissabon: »Die Entwicklung künstlicher Intelligenz könnte entweder das Schlimmste oder das Beste für die Menschheit sein. Wir wissen es noch nicht.«

Künstliche Intelligenz (KI), auf Englisch Artificial Intelligence (AI), sind derzeit in aller Munde. Dabei ist schon der Begriff, der gleichermaßen höchste Erwartungen und Befürchtungen weckt, irreführend. Eine einheitliche Definition konnte sich auch in der Wissenschaft nicht durchsetzen, was nicht gerade zum allgemeinen Verständnis beiträgt. Untergeordnete Begriffe wie »Machine Learning« oder »Deep Learning« werden oft synonym verwendet. Daraus resultiert die paradoxe Situation: Jede/r spricht von KI – was es allerdings konkret bedeutet, bleibt erstaunlich wage.

Bild oben: Petra Hauser, Talent Garden: »Exponentielle Technologien sind bereits im Alltag angekommen.«

Auch Christian Bauckhage, Professor für Informatik an der Universität Bonn und Direktor am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), hält den Begriff »künstliche Intelligenz« für unglücklich gewählt: »Dieser Name bereitet uns nur Probleme. Wir hätten das nicht so nennen dürfen.« Er hält »künstliche Kognition« für weniger verwirrend und treffender, denn »eigentlich trainieren wir Programme darauf, kognitive Fähigkeiten wie Sehen, Sprechen und Planen zu erlernen«.

Doktor KI

Außer Frage steht die rasante Entwicklung, die diese Technologien in den vergangenen Jahren genommen haben. Die intensiven Aktivitäten großer Konzerne wie IBM, Microsoft, Google, Facebook, Amazon etc. trugen wesentlich zur Vertiefung und Verbreitung künstlicher Intelligenz bei. Sie stellten die nötigen finanziellen Ressourcen zur Verfügung, aber auch riesige Datenmengen, um die Systeme mit maschinellen Algorithmen zu trainieren.

Damit einher geht die steigende Leis­tungsfähigkeit von Computern. Es ist davon auszugehen, dass schon in naher Zukunft handelsübliche Geräte in der Lage sind, natürliche neuronale Netze mittels Software zu simulieren. Teure Supercomputer übertreffen schon heute die Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns deutlich. Chinesische Forscher erreichten 2017 bei Intelligenztests mit Google KI und Apples Siri Werte, die in etwa dem Niveau eines sechsjährigen Kindes entsprechen. Es hapert allerdings an der Komplexität: Während jedes Kleinkind den Begriff »Katze« nach wenigen Beispielen dem richtigen Tier zuordnen kann, benö­tigt ein KI-System für denselben Lerneffekt zum Vergleich abertausende Katzenbilder. Ein Problem ist die zugrunde liegende Datenbasis.

Ist diese unzureichend oder gar fehlerhaft, reproduziert die KI diese Fehler oder verschärft sie unter Umständen sogar. Entscheidend ist dabei weniger die Datenmenge als deren Qualität. Wurde ein Medizinprogramm mit Bildern von weißen Menschen trainiert, erkennt es Abweichungen, z.B. Hautkrebs, bei dunkelhäutigen Menschen seltener. Algorithmen, die auf Krankheitsdaten von Männern basieren, liefern bei Frauen nachweislich öfter falsche Diagnosen.  Die KI-Forschung wird eigenständig in unterschiedlichen Teilbereichen vorangetrieben. Erfolge in der Bild- und Sprachverarbeitung, im maschinellen Lernen und logischen Prüfen, vor allem aber Erkenntnisse aus der Spieltheorie – leistungsfähige Großrechner konnten sich auch in komplexen Spielen wie Schach und Go behaupten – machen sich auch andere Systeme zunutze.

Raus aus den Käfigen

Parallel dazu erzielte auch die Roboterentwicklung beachtliche Fortschritte. Waren klassische Industrieroboter bisher starre, hochspezialisierte Arbeitsmaschinen, die aus Sicherheitsgründen hinter Gittern hermetisch abgeschirmt werden mussten, sollen diese künftig auch über kognitive Fähigkeiten verfügen. Staubsaugerroboter und die Roboter-Robbe Paro zum Streicheln für Demenzkranke machten den Anfang. Inzwischen sind humanoide Roboter, die selbstständig Gegenstände aufheben und einsortieren können, Menschen in Restaurants bedienen oder in Krankenhäusern assistieren, in einigen asiatischen Ländern bereits Realität. Die Traglast dieser Leichtbauroboter ist zwar begrenzt, dafür sollen sie im direkten Kontakt mit Menschen interagieren, ohne diese zu gefährden.

Bild oben: Die Gefahr einer künstlichen Superintelligenz, die die Herrschaft über die Menschheit übernimmt, ist bis auf Weiteres im Reich der Fantasie anzusiedeln.

Die täuschend echt wirkende Silikonhaut und 62 verschiedene Gesichtsausdrücke verleihen Sophia menschlichen Anstrich: Angeblich wurde ihr Erscheinungsbild Audrey Hepburn nachempfunden. Je menschenähnlicher, umso größer die Akzeptanz – das Spiel mit Emotionen ist kalkuliert, wie Dimitrios Prodromou, dessen Unternehmen Humanizing Technologies u.a. Software für den humanoiden Roboter Pepper entwickelt, bestätigt: »Unsere Aufgabe ist es, den Human-Faktor zu integrieren und Roboter damit gesellschaftsfähig zu machen.«

Kleine Fußnote am Rande: Dass Assistenzroboter wie Sophia mit Busen und sanftem Augenaufschlag geradezu klischeehaft ein konservatives Frauenbild repräsentieren, macht deutlich, wie konsequent sich Geschlechterstereotype auch in der Welt der Maschinen noch fortschreiben. Zudem stößt der Befehlston, mit dem Robotern Anweisungen erteilt werden, nicht nur Eltern sauer auf, die mit Argwohn den Umgang ihrer Kinder mit Smart-Home-Geräten betrachten. Amazon kündigte an, die digitale Assis­tentin »Alexa« künftig auf die Verwendung höflicher Anreden mit »Bitte« und »Danke« zu programmieren.

Gemessen am Erfolg von Amazon Echo und Google Home – in Österreich wurden mehr als 450.000 Geräte verkauft – scheint die breite Bevölkerung den technologischen Entwicklungen gegenüber recht aufgeschlossen zu sein. »Exponentielle Technologien wie künstliche Intelligenz, Robotics und viele mehr sind bereits im Alltag jedes Österreichers und jeder Österreicherin angekommen«, sagt Petra Hauser, Country Managerin des Wiener Innovationszentrums Talent Garden. »In gewissen Bevölkerungsschichten sind neue Technologien jedoch unbekannt, wenn nicht sogar angstbesetzt. Wir brauchen Bildung, Aufklärung und einen multidisziplinären Dialog.« Die Talent Garden Innovation School veranstaltet u.a. Bootcamps, in denen digitale Skills vermittelt und in konkreten Business Cases bei Partnerunternehmen umgesetzt werden.

Bild oben: Clemens Wasner, AI Austria: »Extrem überzogene Erwartungshaltungen in Unternehmen und in der Gesellschaft.«

Mit der Verbindung von Machine Learning und künstlichen neuronalen Netzen fügen sich »verschiedene Denkschulen zu einer Disziplin zusammen«, so Hauser: »Die Roboter kommen aus ihren Käfigen.« Die Kombination von Robotik und KI kommt beispielsweise bei autonomen Fahrzeugen zur Anwendung: Steuerungstechnik mit maschineller Wahrnehmung wird mit Simulations- und Entscheidungsalgorithmen verknüpft, damit die Fahrzeuge auch im dichten Straßenverkehr kollisionsfrei navigieren können.

KI-Offensive

Trotz der Schwammigkeit des Begriffes und der teilweise recht ernüchternden Ergebnisse sind die Erwartungen weiterhin ungebrochen. Noch ist ungewiss, ob die revolutionären Anwendungen, die sich Wissenschaft und Wirtschaft erhoffen, in absehbarer Zeit verwirklichen lassen – dabei sein wollen freilich alle. Der Vorsprung Chinas ist bereits enorm, vor allem in Europa wurde das Potenzial der neuen Technologien lange unterschätzt.

Bild oben: Trend- und Zukunftsforscher Matthias Horx: »Künstliche Intelligenz ist ein Hype, der gefährliche Illusionen schafft.«

Die deutsche Bundesregierung inves­tiert nun bis 2022 drei Milliarden Euro, um Deutschland zum »führenden KI-Standort« auszubauen. Mit dem Geld werden u.a. die sechs bestehenden KI-Kompetenzzentren besser ausgestattet und 100 zusätzliche Professuren an Hochschulen geschaffen. Die EU-Kommission startete 2018 unter dem Titel »AI made in Europe« eine eigene Förderstrategie im Rahmen des Forschungsprogramms Horizon 2020.

Für viele Unternehmen ist KI noch ein Wink aus der Zukunft – schemenhaft und kaum fassbar. Clemens Wasner, Gründer des Thinktanks AI Austria, sieht die öffentliche Wahrnehmung beim Thema KI zwiegespalten: »In den vergangenen Jahren wurden immer wieder allumfassende künstliche Intelligenzen vorgestellt, die uns angeblich alle Arbeiten abnehmen. Das führt zu extrem überhöhten Erwartungshaltungen bei den Unternehmen und in der Gesellschaft. Auf der anderen Seite ist es so, dass sich viele Firmen aufgrund dieser überzogenen Erwartungen gar nicht zutrauen, etwas mit künstlicher Intelligenz zu tun.«

Das könnte sich bald ändern: Ein Forschungsteam am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelte ein Programmiersystem namens Gen, das vor allem Laien den Einstieg in die KI-Programmierung erleichtern soll. Der Vorteil: Tiefergehende mathematische Kenntnisse sind nicht erforderlich, es muss kein manueller High-Performance-Code geschrieben werden. Trotzdem ist Gen aufgrund seines Funktionsumfangs auch für Fortgeschrittene interessant, so sind z.B. Komponenten für Graphic Rendering, Deep Learning und Probabilitätssimulationen enthalten.

Intelligente Regeln gesucht

Der Hype ruft indessen vermehrt Kritiker auf den Plan. So hält Trend- und Zukunftsforscher Matthias Horx – sonst durchaus Verfechter des Fortschritts – das Thema künstliche Intelligenz für überschätzt: »Die meisten realen Probleme sind viel zu komplex und lebendig, als dass sie von Datensys­temen gelöst werden können.« Unter Experten wird bereits ein erneuter »KI-Winter« befürchtet – eine Phase der Enttäuschung, die in den 70ern und Anfang der 90er-Jahre zu einer Kürzung der Forschungsgelder führte, nachdem die erhofften Ergebnisse ausgeblieben waren. Tatsächlich können intelligente Maschinen zwar Korrelationen finden, die man ihnen beigebracht hat.

Sie können aber ohne Hilfe von Menschen keine kausalen Zusammenhänge erkennen. Ihre Anwendungsgebiete sind entsprechend eng. Obwohl also die Gefahr einer künstlichen Superintelligenz, die die Herrschaft über die Menschheit übernimmt, weiterhin im Reich der Fantasie anzusiedeln ist, hat die Diskussion über die leichtfertige Datengläubigkeit durchaus ihre Berechtigung. Insbesondere autokratisch und diktatorisch geführte Regime missbrauchen bekanntlich ihre Macht über die generierten Daten für Restriktionen der Bevölkerung.

Auch bei automatisierten Verfahren, die beispielsweise bei der Bewerberauswahl oder Sicherheitssystemen zum Einsatz kommen, bieten fehlerhafte oder intransparente Entscheidungen wiederholt Anlass für Kritik. Für die Identifizierung problematischer Inhalte im Internet lieferte KI-Technik bislang keine zufriedenstellende Lösung. Google stellt nun NGOs kostenlos ein Toolkit zur Verfügung, das dank eines gezielt trainierten neuronalen Netzwerks in der Lage sein soll, Abbildungen mit Kindesmissbrauch zu erkennen, die durch den bloßen Abgleich in der Datenbank nicht entdeckt werden.

Mehr Zeit für Head Work

Noch stecken viele Anwendungen in den Kinderschuhen. Sich nicht mit künstlicher Intelligenz zu beschäftigen, sei jedoch »organisatorischer Selbstmord«, warnte der Digitalexperte Jürgen Schmidt, CEO von Strg.at, kürzlich beim IoT-Fachkongress von Austrian Standards in Wien. »Roboter und intelligente Algorithmen werden den Menschen nicht ersetzen, sondern ergänzen und ihm mehr Entfaltungsmöglichkeiten geben«, ist Thomas Gabriel, Partner bei EY Österreich, überzeugt. »Automatisierung und künstliche Intelligenz übernehmen immer mehr ›Handwork‹ und standardisierbare ›Brainwork‹ und geben den Menschen mehr Zeit für ›Head Work‹.«

Das gilt auch für die Schaffung rechtlicher Rahmenbedingungen. Die Wienerin Charlotte Stix forscht an der Universität Cambridge zu den Themen Ethik und Regulierung von KI. In einem Interview für die deutschsprachigen Ausgabe des Magazins Forbes begrüßt sie Überlegungen für ein EU-Zertifikat »Trustworthy AI made in Europe«, das technische, ethische und rechtliche Standards garantiert: »Die schnelle Entwicklung dieser Technologie erfordert zukunftsorientierte Maßnahmen. Die Regulierungen, die es heute gibt, beziehen sich zumeist eher auf technische Details – das wird nicht genügen«, meint Stix. »Qualitätssiegel könnten eine Art sanfte Regulierung sein, Vertrauen in die Technologie aufbauen und gleichzeitig dazu beitragen, dass Unternehmen sich den Vorstellungen der Konsumenten anpassen müssen, wenn sie ihre Systeme langfristig verkaufen möchten.«

HR-Management: Recruiting per Chatbot

Die Digitalisierung hat unser Arbeitsleben grundlegend verändert. Die Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz legen nahe, dass dies erst der Anfang war. Automatisierte Prozesse machen Menschen überflüssig – auch in Bereichen, wo dies bisher undenkbar erschien. Mit »People Analytics« ziehen Technologien ins Personalmanagement ein, aus denen wesentliche Erkenntnisse für das Recruiting und die Qualifizierung von MitarbeiterInnen abgeleitet werden können – alles eine Frage der Transparenz.

Auch die Kündigung auf Basis von Algorithmen wurde bereits Wirklichkeit: Im Amazon-Zentrum Baltimore wurden 300 MitarbeiterInnen entlassen, weil sie zu langsam waren.

Viele administrative Tätigkeiten wie die Bearbeitung von Urlaubsanträgen oder Reisekosten werden längst schon in HR-Softwaresystemen erfasst. Für Weiterbildungsangebote können sich MitarbeiterInnen selbstständig eintragen und schon vorab die wichtigsten Fachbegriffe oder
Bedienungselemente in einem virtuellen Szenario erlernen, bevor sie ins Training kommen. Sogar Onboarding erfolgt in manchen Betrieben bereits via Videobotschaft.

Neue Einsatzgebiete bieten sich im Recruiting an: Unternehmen, die im Kampf um junge, gut qualifizierte Talente die Nase vorn haben wollen, tun gut daran, ihre Bewerbungstools auf den modernsten Stand zu bringen. KandidatInnen erwarten alle relevanten Informationen auf einen Klick, übersichtliche Websites und ein straffes Bewerbungsmanagement.

Einige internationale Konzerne wie Unilever gehen noch einen Schritt weiter und setzen bereits KI in ihrem HR-Prozess ein. Den Anfang macht ein Bewerbungsvideo: Der Kandidat beantwortet standardisierte Fragen, gleichzeitig werden seine Mimik, Gestik, Sprache und der Tonfall von einem Algorithmus im Hintergrund analysiert. Wer unangenehm auffällt, wird aussortiert. Diversity ist angeblich in der Programmierung berücksichtigt: Religion, Hautfarbe und Geschlecht spielen keine Rolle. Die maschinelle Vorauswahl soll fairer und vorurteilsfreier sein – sie spart auf jeden Fall Kosten.

Auch wenn sie das persönliche Gespräch nicht völlig ersetzen werden, bei BewerberInnen sind Chatbots durchaus beliebt: Sie sind rund um die Uhr im Einsatz, mehrsprachig und vermitteln ein frisches, modernes Image. Wie ein Mensch wirkt und ob er vom Typ her ins Team passt, könnte in der kollaborativen Arbeitswelt der Zukunft ohnehin wichtiger sein als Zeugnisse und Qualifikationen. Die berühmte zwischenmenschliche »Chemie« vermag aber auch die beste KI nicht auszuloten. Automatisierung ist jedoch sicher hilfreich, um die »Candidate Journey« zu beschleunigen und zu professionalisieren. Denn einige Unternehmen halten es bekanntlich noch immer nicht für nötig, ausgeschiedenen KandidatInnen zeitgerecht eine Absage zu schicken.