24.09.2017

Zukunft der Künstlichen Intelligenz: WALL-E oder Terminator?

In Kooperation mit Venionaire Capital veröffentlicht der Der Brutkasten eine vierteilige Artikelserie zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei spannen wir den Bogen von wirtschaftlichen Aspekten über Funktionsweise von KI zur aktuellen Forschung und der Zukunft von Künstlicher Intelligenz.
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(c) Fotolia/Photocreo Bednarek

Im ersten Teil dieser Artikelserie ging es darum, wie künstliche Intelligenz (KI) Wirtschaftswachstum generieren kann. Im zweiten Teil wurden die Grundlagen künstlicher Intelligenz behandelt. Teil drei unserer Artikelserie hat gezeigt, wohin sich Künstliche Intelligenz entwickelt. Im letzten Teil wollen wir uns mit der Zukunft von intelligenten Maschinen beschäftigt.

+++ KI-Geschichte: Vom “KI Winter” zum endgültigen Durchbruch +++

Künstliche Intelligenz: Gekommen um zu bleiben

Laut einem Zitat von Stephen Hawking im The Guardian wird Künstliche Intelligenz „entweder das Beste oder das Schlechteste sein, das der Menschheit jemals passiert ist“. Die Auswirkung der Technologie steht vielleicht noch in den Sternen, fix ist hingegen, dass künstliche Intelligenz in unser aller Leben direkt oder indirekt Einzug hält. Die wachsende Computerleistung und Big Data ermöglichen es Maschinen, noch smarter zu werden. In einem offenen Brief rufen deshalb zahlreiche Branchengröße wie Elon Musk oder eben Hawking dazu auf, die Tücken von Künstlicher Intelligenz zu verhindern und die Kontrolle über die Systeme zu behalten.

Zwischen Jubelgesang und Untergangsszenarien

Wie sehr Künstliche Intelligenz die Gemüter erhitzt, zeigt sich auch bei zwei ansonsten besonnen handelnden Tech-Giganten: Facebook-Chef Mark Zuckerberg kritisierte den „verantwortungslosen“ Negativismus von Tesla-Chef Elon Musk bei diesem Thema. Musk reagierte prompt und warf Zuckerberg auf Twitter wiederum ein nur begrenztes Verständnis von Künstlicher Intelligenz vor. 

Massenarbeitslosigkeit oder schöne neue Welt?

Musk glaubt, dass KI zu einer existenziellen Bedrohung für Menschen werden könnte und betonte die Notwendigkeit von gesetzlichen Vorgaben. Andere KI-Skeptiker blicken hingegen sorgenvoll auf den Arbeitsmarkt. KI, so die Befürchtung, wird zumindest kurz- bis mittelfristig für eine neue Welle der Massenarbeitslosigkeit sorgen. Der Philosoph Richard David Precht und der Informatiker Manfred Broy verweisen in ihrem Kommentar in der Wochenzeitung „Die Zeit“ auf eine große Studie der Universität Oxford, nachdem schon im Jahr 2030 die Hälfte aller heutigen Arbeitsplätze in der westlichen Welt bedroht sei. Sie sehen die Digitalisierung grundsätzlich als Verstärker, auch bei Armut und Reichtum gleichermaßen. Die Sorge, dass Technik die Menschen ersetzt, gibt es jedoch bereits seit der ersten industriellen Revolution, ist so aber noch nie eingetreten. Die Autoren selbst erwähnen den US-amerikanischen Nobelpreisträger Robert Solow, dem zufolge der technische Fortschritt stets Produktivitätssteigerungen ermöglicht und mehr Arbeitsplätze geschaffen als vernichtet hat. Precht und Broy sehen nur im „Solow-Modell“ kein Naturgesetz, das sich zwangsweise auch in Zukunft so bewahrheiten muss.

Redaktionstipps

Menschliche Fähigkeiten neu einsetzen

Joe Lobo, „chief bot master“ beim Startup Inbenta, hat hingegen eine positivere Vorstellung von der Zukunft der Arbeit und Künstlicher Intelligenz. In einem Forbes Podcast erklärte er, wie Technologien neue Arbeitsplätze schaffen und Menschen ihre Fähigkeiten für neue Möglichkeiten nutzen können. Als Beispiel nennt er Sprachlehrer, die in Zukunft nicht nur Kinder sondern auch Computer helfen könnten, Sprachen zu erlernen.

Größere menschliche Unabhängigkeit durch KI

Bisher zeigte die Entwicklung, dass KI-Systeme menschliche Arbeiter mehr ergänzen als ersetzen. KI-Skeptiker wie Enthusiasten sind sich jedoch einig, dass sich Jobs verändern und neue Beschäftigungsformen entstehen werden. Unbestritten hat KI jedenfalls das Potential, unser modernes Leben zu erleichtern, etwa wenn wir alltägliche Arbeiten von einem digitalen Assistenten erledigen lassen. Damit kann sich der Mensch stärker grundlegenderen Aufgaben widmen. Manchmal ist es gut in die Vergangenheit zu blicken, um die Richtung für die Zukunft zu sehen. Überraschend passend zu dem Thema meinte Aristoteles 320 vor Christus: „Wenn jedes Werkzeug, beauftragt oder sogar aus eigenem Antrieb, die Arbeit erledigen könnte, die ihm entspricht … dann gäbe es keine Notwendigkeit von Lehrlingen für die Meister oder Sklaven für die Herren.

Fazit

Ob Befürworter oder Gegner, fest steht, im Bereich der KI wird weiter investiert und geforscht werden. Es liegt letztlich in unseren Händen, ob wir mit einem Terminator oder einen Wall-E enden. Zu einer solchen Artificial Superintelligence ist es aber in jedem Fall noch ein weiter Weg, wie wir es im zweiten Teil unserer Serie beschrieben haben. Im dritten Teil haben wir zudem aufgezeigt, dass die Forschung und Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz nicht linear verläuft, sondern immer wieder Aufstiege und Rückschläge verzeichnen musste. Für Gründer und Frühphasen-Investoren gleichermaßen interessant sind die wirtschaftlichen Einflüsse von KI, womit wir uns im ersten Teil beschäftigt haben.

Wie viel Geld da bereits in Bewegung ist, zeigen die 15 größten Finanzierungsrunden von AI-Startups in Europa, die als Ergänzung zu dieser Artikelserie im Venionaire Blog genauer nachzulesen sind.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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Die Partner von No Hype KI
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