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Human + Machine: Sind wir intelligent genug, um zusammenzuarbeiten?
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2020-11-19 2020-10-30 30 Oktober 2020 - Gabriele Crepaz
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Die Maschinen haben uns etwas voraus. Sie trainieren. Das ist gut für uns, weil künstliche Intelligenz dann zum nützlichen Partner in Unternehmen und in der Gesellschaft werden kann. Das ist gefährlich, wenn die Scheu vor KI unseren Gestaltungswillen lähmt. Welche Skills werden künftig gebraucht? Wer hat morgen noch einen Job? Was bewirken Regeln? Und was heißt kollaborative Intelligenz überhaupt? KI-Forscher Diego Calvanese und Fraunhofer-Italia-Chef Dominik Matt haben mit uns in die Zukunft geschaut und dabei fünf Szenarien eröffnet.

Wir stecken in einer Beziehungskrise. Raus kommen wir nicht mehr, rein trauen wir uns nicht ganz. Also zaudern wir. Was zutiefst menschlich ist, und sehr unmaschinell. Aber liegt nicht das Geheimnis einer guten Beziehung in der sinnvollen Ergänzung? Human + Machine nannten die KI-Experten Paul Daugherty und H.J.Wilson 2018 ihr Buch über die neue Arbeitswelt, die längst zur Tür hereinschaut. Mit Betonung auf dem Plus +. Human hier, Machine dort, das gibt es nicht mehr. Wie also sieht das neue Beziehungsmodell aus? Es scheint, als wüssten die Maschinen da mehr als wir Menschen. Gruselt’s Ihnen? Gut! Denn wir brauchen Menschen, die handeln. Und Maschinen, denen wir vertrauen können. Bald. Vor der Zukunft jedenfalls. Am besten gleich, bevor uns Sorgen vom Kaliber des Klimawandels lahmlegen.

Passen wir überhaupt zueinander? Die intelligenten Maschinen und wir? Noch nicht ganz, kann man meinen, wenn Dominik Matt, Direktor von Fraunhofer Italia in Bozen sagt: „Die KI ist eine Autobahn mit wenigen Ausfahrten, wir dagegen bewegen uns auf einer Landstraße.“ Was eines klar macht: Wir müssen uns anstrengen, um uns anzunähern. Wir an die Maschinen. Wir haben uns zwar daran gewöhnt, dass die Welt anders wird. Aber noch nicht daran, dass wir sie gestalten müssen. Die Maschinen sind uns da voraus. Sie trainieren. So sagt Diego Calvanese, KI-Forscher an der Freien Universität Bozen und Fellow der internationalen Association for Computing Machinery (ACM): „Maschinen sind heute in der Lage, zu lernen und sehr spezifische Probleme zu lösen, im Einzelfall besser als Menschen, aber von einer menschenähnlichen künstlichen Intelligenz sind wir noch weit entfernt.“

Wichtig ist, sich nicht aus dem Feld drängen zu lassen. Maschinen als Ersatz für Menschen, davor warnt Diego Calvanese: „Noch haben wir die Kontrolle über die Entwicklung. Es könnte sein, dass wir einen Punkt erreichen, wo wir diese Kontrolle nicht mehr haben.“ Heikle Sache also. Nicht die Maschinen an sich, sondern der Umgang mit ihnen. Auf dem Spiel steht eine Welt: Wie soll die Gesellschaft aussehen, in der wir leben und arbeiten wollen? Für die zwei Bozner Forscher ist nur eine Strategie zielführend: „Unsere Gesellschaft muss Garantien schaffen, damit Menschen keine Angst haben müssen vor intelligenten Maschinen.“

Dominik Matt stellte 2019 A21Digital Tyrol Veneto vor, die Marschroute für die  Digitalisierung der Makroregion Tirol, Südtirol, Venetien, die Fraunhofer Italia entwickelt hat. Als Professor und Leiter des Forschungsbereichs Industrial Engineering und Automation (IEA) an der Fakultät für Naturwissenschaften und Technik der Freien Universität Bozen konzentriert sich Matt auf die Anwendung von KI in der industriellen Produktion. Diego Calvanese gehört in den KI-Bereichen Description Logics und Wissensrepräsentation zu den Besten der Welt und forscht mit dem Ziel, wie Daten in Unternehmen intelligent verwaltet und genutzt werden können.

Gemeinsam mit ihnen versuchen wir, die fünf Szenarien einzufangen, die in der Luft schweben, manche als Schäfchenwolken, manche als Gewitter.

Szenario 1 – Die Benefits: Menschen ergänzen Maschinen, Maschinen stärken Menschen

Beginnen wir unvoreingenommen, so wie Paul Daugherty und Wilson in ihrem Buch Human + Machine fordern. Die zwei US-amerikanischen KI-Experten prophezeien: „Wenn Menschen und Maschinen das tun dürfen, was sie jeweils am besten können, ist das Resultat ein vorbildlicher Arbeitskreislauf, mit steigender Produktivität, größerer Zufriedenheit der Mitarbeiter und mehr Innovation.“ Was können Maschinen am besten? Was Menschen? Wir wissen, Maschinen sind unerreichbar im Rechnen und im Durchforsten von Daten, liefern schnell plausible Vorhersagen und arbeiten effizient Entscheidungsszenarien aus. Menschen geben Ziele vor, sie denken und handeln im Kontext, sie reagieren schnell auf veränderte Bedingungen, machen Fehler und sind dadurch schöpferisch. Zwischen Menschen und Maschinen klafft bisher ein Loch. Die vergessene Mitte, die eigentliche Synergie zwischen Human und Machine. Hierin sehen Daugherty/Wilson das neue Potenzial: Menschen ergänzen Maschinen, Maschinen stärken Menschen. Man muss halt bereit sein, Teams neu zu kombinieren, Arbeitsweisen zu hinterfragen, Arbeitsabläufe neu zu denken. Über die klassische Automatisierung hinaus.   

Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz ist enorm, bescheinigt KI-Forscher Diego Calvanese: „Ergebnisse z.B. in Industrie, Medizin, Recruiting zeigen, dass die besten Lösungen in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine entstehen.“ Bis heute sind die Unternehmen vorsichtig. So besagt 2019 eine Bitkom-Studie, nur 12 Prozent der deutschen Industrieunternehmen haben sich bereits mit Machine Learning, dem derzeit vielversprechendsten Teilgebiet der KI, beschäftigt. Dominik Matt von Fraunhofer Italia macht in Südtirol mit Klein- und Mittelunternehmen ähnliche Erfahrung: „Es gibt keine klare Vorstellung über KI. Deshalb bleibt das Thema in den Unternehmen eher liegen.“ Auch dem Spin-off Ontopic, das Diego Calvanese 2019 im NOI Techpark mitbegründet hat und das bei der Verwaltung von komplexen Daten berät, rennen Unternehmen nicht gerade die Bude ein: „Wir haben kleinere Aufräge“, sagt Calvanese.  Im besten Fall sind die Unternehmer hin- und hergerissen. Zwischen Profit und Menschlichkeit. Maschinen boosten die Geschwindigkeit und erhöhen den Profit. Wenn wir es klug anstellen. Gleichzeitig setzen wir Menschen auf die Straße. Wenn es blöd läuft. Und wer wird morgen noch gebraucht?           

Mehr dazu im nächsten Teil.

 

 

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