30.05.2017

Analyse: Wer in Zukunft den Sozialstaat finanziert

Bei den Sozialabgaben spielt der Faktor Arbeit immer noch die Hauptrolle. Alternative Modelle gibt es- sie könnten aber Innovationen hemmen und der Wirtschaft schaden.
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Fortschritt – das ist ein durch und durch positiv besetzter Begriff. Er ist es, der die Menschen einst aus den Höhlen geholt hat und es möglich machte, Bücher zu drucken. Fortschritt klingt nach strahlender Zukunft, nach kontinuierlicher Verbesserung für jeden und in allen Bereichen. In der Realität trifft das heute aber genauso wenig zu wie im Zeitalter der Industrialisierung. Damals litten die Arbeitnehmer unter widrigen Bedingungen in den Fabriken. Heute sehen viele den Sozialstaat durch die zunehmende Digitalisierung bedroht.

Das Sozialabgaben-Dilemma

Das Problem gestaltet sich wie folgend: Die Haupteinnahmequelle der österreichischen Sozialversicherungen sind derzeit Lohnabgaben von Arbeitnehmer- und Arbeitgeberseite. Personalintensive Unternehmen leisten dementsprechend mehr Sozialabgaben als kapitalintensive Firmen mit weniger Mitarbeitern. Zu letzteren zählen vor allem hoch technologische Konzerne, die oft hohe Gewinne erwirtschaften. Das würde ein Ungleichgewicht erzeugen, meinen Politiker aus dem linken Spektrum. Und sie haben auch einen mögliche Lösung parat: die Wertschöpfungsabgabe, landläufig auch Maschinensteuer genannt. Dabei handelt es sich vereinfacht gesagt um eine zusätzliche Abgabe, die Digitalisierungsgewinner leisten sollen. Das heißt, dass sich die Sozialabgaben der Unternehmen nicht mehr nur am Faktor Arbeit, sondern auch an Gewinnen und verschiedenen Aufwendungen orientieren. In Italien und Frankreich wird das auf regionaler Ebene schon teilweise umgesetzt. Auch in Deutschland wird derzeit über eine Maschinensteuer diskutiert.

Geteilte Meinungen

Befürworter unterstreichen, dass auf diese Art die Lohnnebenkosten sinken werden und so neue Jobs entstehen könnten. Während von der einen Seite also der Ruf nach Beschäftigung laut wird, ist man auf der anderen Seite um die Folgen für (ja, eben!) den Fortschritt besorgt. Die Idee der Maschinensteuer sei veraltet, heißt es von der Industrieellenvereinigung. (Tatsächlich wurde das Konzept bereits in den 1980ern unter dem damaligen Sozialminister Alfred Dallinger besprochen.)

Politische Herausforderungen

Zwar würde sie sich kurzfristig positiv auf die Beschäftigungsstatistik auswirken, über längere Zeit seien die Konsequenzen für den Wirtschaftsstandort aber bedenklich. Im engeren Sinne bedeutet Maschinensteuer nämlich auch, dass Investitionen in Maschinen besteuert werden könnten. Das sei laut Kritikern Gift für jegliche Art von Innovation. Beide Seiten im Hinterkopf behaltend ist die Politik nun gefordert. Trotz Wunsch nach Innovation muss bei gleichzeitiger Alterung der Gesellschaft und dem dadurch bedingten zusätzlichen Pflegebedarf ein Modell gefunden werden, das den Sozialstaat auch in Zukunft finanziert.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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