Mensch und Ma­schi­ne

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Tho­mas Ram­ge, un­ter an­de­rem Jour­na­list für The Eco­no­mist, ist mit ei­nem schma­len Re­clam-band ge­lun­gen, das The­ma Künst­li­che In­tel­li­genz kom­pakt und über­sicht­lich auf­zu­be­rei­ten. Auch Neu­lin­ge in die­sem The­men­feld fin­den sich rasch zu­recht und er­hal­ten nicht nur ei­nen his­to­ri­schen Über­blick, son­dern wer­den auch über die Chan­cen und Ri­si­ken der di­gi­ta­len Ver­net­zung auf­ge­klärt. Der Au­tor be­merkt, dass in der For­schung zu KI

in den letz­ten Jah­ren ei­ne Art „kam­bri­sche Ex­plo­si­on“statt­ge­fun­den hat, wel­che un­se­re Zi­vi­li­sa­ti­on von Grund auf än­dern wird (vgl. S. 9f.). Vor al­lem das Ler­nen gilt als zen­tra­les Merk­mal künst­li­cher In­tel­li­genz: Durch das per­ma­nen­te Sam­meln von „Feed­back-da­ten“ge­ne­rie­ren in­tel­li­gen­te Ma­schi­nen Er­fah­rung, aus wel­cher Er­kennt­nis ab­ge­lei­tet wird. Der Mensch setzt nur mehr den Rah­men, in­ner­halb des­sen die Ma­schi­ne lernt.

Was das für die Ar­beits­welt der Men­schen be­deu­tet, ist um­strit­ten: Wäh­rend Op­ti­mis­tin­nen von Wirt­schafts- und Pro­duk­ti­vi­täts­wachs­tum schwär­men, se­hen Pes­si­mis­tin­nen ein Zeit­al­ter der Mas­sen­ar­beits­lo­sig­keit her­auf­dräu­en. Tat­säch­lich sind die zu­künf­ti­gen Be­schäf­ti­gungs­ef­fek­te von Di­gi­ta­li­sie­rung un­klar – viel deu­tet dar­auf hin, dass es im Be­reich Au­to­ma­ti­sie­rung Ge­win­ne­rin­nen wie Ver­lie­re­rin­nen ge­ben wird. Über­spitzt for­mu­liert: „Die Di­gi­ta­li­sie­rung spal­tet den Ar­beits­markt in lovely and lou­sy jobs. An­ge­neh­me und gut be­zahl­te für gut aus­ge­bil­de­te Di­gi­ta­li­sie­rungs­ge­win­ner, und zwar be­son­ders für je­ne, wel­che die Werk­zeu­ge des Da­ten­ka­pi­ta­lis­mus bau­en und be­die­nen. Der Rest muss bei Re­gen Pa­ke­te aus­fah­ren“(S. 24). Gleich­zei­tig ste­hen auch hoch­qua­li­fi­zier­te Jobs zur Dis­po­si­ti­on: Im Be­reich der me­di­zi­ni­schen Dia­gnos­tik hat KI be­reits den Men­schen über­flü­gelt; Ma­schi­nen er­stel­len Rechts­gut­ach­ten.

Ram­ge be­tont, dass ei­ne dys­to­pi­sche „Un­ter­jo­chung“der Mensch­heit durch künst­li­che In­tel­li­genz ins Reich der My­then ge­hört – dass aber ei­ne kri­ti­sche Hal­tung zu Ki-sys­te­men not­wen­dig ist: „Ver­blüf­fend (...) ist, wie mensch­lich die Schwä­chen von Ki-sys­te­men wir­ken. So ten­die­ren auch neu­ro­na­le Net­ze zu Vor­ur­tei­len, die nicht vom Ent­wick­ler ein­pro­gram­miert wur­den, son­dern sich im­pli­zit aus den Trai­nings­da­ten er­ge­ben kön­nen“(S. 26). So könn­te ei­ne Ma­schi­ne aus­rech­nen, dass Rad­fah­rer mit gel­ben Hel­men und 8-Gang-schal­tun­gen nicht kre­dit­wür­dig sei­en – auch wenn das of­fen­sicht­lich un­sin­nig sei. Vor al­lem: „Das er­lern­te Vor­ur­teil ist um­so ge­fähr­li­cher, weil die Ma­schi­ne es nicht of­fen­legt“(S. 26). Kri­ti­sche Dis­tanz zu Ma­schi­nen­wis­sen ist da­her zen­tral, eben­so Re­fle­xi­on dar­über, wel­che Ent­schei­dun­gen nicht Al­go­rith­men über­las­sen wer­den sol­len.

Kri­tisch sieht der Au­tor auch die Da­ten­mo­no­po­le gro­ßer It-kon­zer­ne, die es New­co­me­rin­nen schwer ma­chen, sich am Markt zu eta­blie­ren. Pro­ble­ma­tisch ist auch die Ma­ni­pu­la­ti­on der Use­rin­nen: „In wes­sen In­ter­es­se agiert der vir­tu­el­le As­sis­tent?“(S. 89). Steht das In­ter­es­se des da­ten­sam­meln­den, ver­kau­fen­den Un­ter­neh­mens im Vor­der­grund oder je­nes der Kun­den? Hier schlägt Ram­ge Gü­te­sie­gel und ein strik­tes Vor­ge­hen ge­gen be­trü-

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