12.04.2023

Nobelpreisträger: Warum ChatGPT zur 4-Tage-Woche führen wird

Christopher Pissarides ist Professor an der London School of Economics und hat 2010 für seine Forschung zum Arbeitsmarkt den Wirtschaftsnobelpreis erhalten. Mit künstlicher Intelligenz (KI) sei ein Umstieg auf eine 4-Tage-Woche "problemlos" möglich, sagte er nun auf einer Konferenz.
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Christopher Pissarides vor dem Hintergrund von ChatGPT
Foto: Nigel Stead/Ascannio - stock.adobe.com (Hintergrund)

Künstliche Intelligenz (KI) wird zu steigender Arbeitslosigkeit führen – das ist seit jeher eine weitverbreitete Befürchtung. Einer kürzlich veröffentlichten Umfrage zufolge erwarten fast zwei Drittel aller Österreicher:innen, dass mit dem Aufstieg von KI Arbeitsplätze wegfallen werden.

Eine deutlich positivere Sichtweise auf die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt hat Christopher Pissarides. Und er sollte es wissen: Pissarides ist Professor an der London School of Economics und spezialisiert auf die Auswirkungen von Automatisierung auf den Arbeitsmarkt. 2010 erhielt er für seine Forschung den Alfred-Nobel-Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften, häufig als Wirtschaftsnobelpreis bezeichnet.

Laut Pissarides könnten KI-basierte Chatbots wie ChatGPT sogar den Grundstein für eine allgemeine Vier-Tage-Woche legen. „Ich bin sehr optimistisch, dass wir die Produktivität steigern können“, sagte der Wirtschaftsforscher laut Bloomberg kürzlich auf einer Konferenz in Glasgow. „Wir könnten unser allgemeines Wohlbefinden bei der Arbeit steigern und uns mehr Freizeit gönnen. Wir könnten problemlos zu einer 4-Tage-Woche übergehen.“

KI kann Menschen „langweilige Dinge“ abnehmen

Passarides geht davon aus, dass KI bei der Arbeit den Menschen „viele langweilige Dinge“ abnehmen könnte. Die interessanteren Tätigkeiten könnten dann Menschen übernehmen. Der Wirtschaftsforscher sieht zwar auch Risiken – etwa, dass KI-Technologien zur Überwachung eingesetzt werden und die Privatsphäre gefährden könnten. Richtig eingesetzt könnte KI aber einen „großen Unterschied“ bei der Produktivität machen.

Der Arbeitsmarkt könne sich an den Aufstieg von KI anpassen, sagte Passarides weiter. Es werde lange dauern, bis KI wirklich starke Auswirkungen habe. „Während dieser Zeit werden sich die Leute anpassen“, erwartet der Wirtschaftsforscher. In dieser Anpassungsphase brauche es „Upskilling“, also Weiterbildung in Richtung neuer benötiger Fähigkeiten.

Diskussion um 4-Tage-Woche auch in Österreich

Unabhängig von den Auswirkungen von KI-Anwendungen auf den Arbeitsmarkt wird das Konzept der 4-Tage-Woche aktuell immer wieder diskutiert. Wirtschaftsminister Martin Kocher sagte kürzlich in einem brutkasten Talk, dass sie „in gewissen Bereichen“ die Norm werden würde. Es brauche jedoch branchenspezifische Lösungen. Kritisch gegenüber der 4-Tage-Woche äußerten sich unter anderem Wirtschaftskammer-Präsident Harald Mahrer und ÖVP-Wirtschaftsbund-Generalsekretär Kurt Egger.

In der österreichischen Startup-Szene haben unter anderem Tractive und Team Echo eine 4-Tage-Woche eingeführt. Tractive-Founder Michael Hurnaus berichtete kürzlich in einem brutkasten-Gastbeitrag, Team-Echo-Gründer Markus Koblmüller in einem Interview über die Erfahrungen ihrer jeweiligen Unternehmen mit der 4-Tage-Woche.

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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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