19.03.2018

Chris Boos: Mit AI zur besseren Zukunft oder zur “Idiocracy”?

Mit Chris Boos trat ein Vordenker der Robotik und des maschinellen Lernens in Wien beim jährlichen "ÖAMTC Future Talk" auf. Er sprach über die Befreiung des Menschen durch die Automatisierung und die Notwendigkeit für die Automobilindustrie, sich mit innovativen Produkten und Services neu zu erfinden.
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Chris Boos
(c) ÖAMTC/APA-Fotoservice/Hörmandinger

Werden uns Roboter in puncto Denkleistung bald überholen? Sind Elon Musks Befürchtungen, wonach diese künstliche Intelligenz der Maschinen eine Bedrohung für die Menschheit darstelle, ernst zu nehmen? Oder wird der Gründer von u.a. Tesla und SpaceX, dem Millionen für die Umsetzung von technologischen Visionen zujubeln, unerhört bleiben – ein Kassandrarufer im schlimmsten Fall? Geht es nach Chris Boos, dürfen wir aufatmen. Der CEO der 1995 von ihm gegründeten Arago GmbH mit Sitz in Frankfurt, New York und dem Silicon Valley meint, dass ein tatsächliches Selbstbewusstsein der künstlichen Intelligenz derzeit nicht absehbar ist. Zwar werde immer wieder vor einer KI gewarnt, die uns alle (vorsätzlich) umbringt. Dem stelle er gerne ein anderes Beispiel gegenüber: “Den Roboter, der sagt: ‘Ich liebe dich’ – und der es auch so meint”. Beides ist laut Boos Fiktion: “Vielleicht ist das möglich – aber niemand weiß, wie”.

+++ Interview: “Wir werden die KI-Dividende ernten können” +++

Es gibt nicht die eine KI

Am 16. März 2018 sprach Boos, bevor er eine Keynote bei der Gala zum Automobilpreis “Marcus” hielt, im Rahmen des jährlichen “ÖAMTC Future Talk” darüber, wie künstliche Intelligenz die Mobilität verändern wird. Dabei stellte er u.a. klar, dass in der Diskussion drei Arten von Artificial Intelligence (AI) vermischt werden: die “Narrow AI”, die “General AI” und die “Super AI”.

“Wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern.”

Narrow AI umfasse das, was viele Startups machen: Die Entwicklung einer Insellösung zur Optimierung technologischer Abläufe. Etwa die Effizienz steigernde Überwachung und Steuerung einer Tomaten-Zucht im Glashaus: “Das mag recht gut funktionieren. Aber wenn Sie statt der Tomaten Stangenbohnen setzen, wird diese Künstliche Intelligenz scheitern, weil die Dinger einfach nicht rot werden”.

Die General AI kann sich selbst weiterentwickeln: “Je öfter sie angewandt wird, desto schneller lernt sie dazu”, führt Boos in die Grundlagen des “Machine Learning” ein. Und er legt damit auch Grenzen dar. Zwar können Computer Rechenleistungen weit über der Kapazität des menschlichen Gehirns bewältigen; abstraktes Problemlösen verlangt aber nach mehr: Es sind all die biochemischen Einflüsse, die auf das Gehirn wirken, die unser Denken mit ausmachen. Boos schließt daraus: “Eine wirklich funktionierende, umfassende KI benötigt eine Kombination aus vielen Technologien”. Auch wenn es von der General zur Super AI nur ein verhältnismäßig kurzer Weg wäre – weil dabei eine exponentielle, sich beschleunigende Entwicklung entstehen würde, sei aktuell nicht absehbar, ob und wann wir diesen Weg überhaupt finden.

Chris Boos beim ÖAMTC Future Talk:

Chris Boos
(c) ÖAMTC/APA-Fotoservice/Hörmandinger

Was automatisierbar ist, wird intelligent

In diesem Sinn beschränke sich die Ausbreitung der KI auf all jene Bereiche, in denen Abläufe automatisiert werden können. Womit selbstfahrende Autos ein logisches Anwendungsfeld darstellen. Gaspedal, Bremse, Schaltung und Lenkrad, motorische Kraftübertragung auf die Räder, dazu eine Reihe von Sensoren und Kommunikationsschnittstellen, gesteuert von einem Computer: Elon Musk nannte es Tesla und hat die Welt damit in Serie begeistert.

“Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre nicht zweckmäßig”

Chris Boos, der mit der Arago GmbH die Software HIRO entwickelt hat – das steht für “Human Intelligence Robotically Optimized”, denkt aber auf einer anderen Ebene: Es sei nicht primär das autonome Fahren, mit dem die krisengeschüttelte Automobilindustrie sich in die Zukunft rettet, sondern der Gedanke des “Sharing” und ihrer damit verbundenen Neuerfindung. Ein Auto zu besitzen sei ja eigentlich wenig effizient: Man hat verhältnismäßig lange Stehzeiten und einen raschen Wertverlust. Ein autonomes Fahrzeug sein Eigen zu nennen, wäre darum nicht zweckmäßig. Für den Konsumenten ergebe sich durch durch Miet- und Sharing-Konzepte sogar eine Ersparnis von bis zu 90 Prozent.

Die Zukunft des Autos heißt Vielfalt

Allein schon aufgrund der unterschiedlichen Ansprüche für verschiedene Fahrten entstehe künftig ein erhöhter Bedarf zum Modellwechsel, aber auch für neue Dienstleistungen. Wer über Nacht schlafend zu einem Businesstermin kutschiert werden will, um im Unterschied zum frühmorgendlichen Flug stressfrei und ausgeruht anzukommen, hat einen anderen Anspruch als eine Familie, die einen Ausflug in die Berge angeht. Diese Bedürfnisse zu erkennen und das eigene Geschäftsmodell mit neuen Produkten und Dienstleistungen anzupassen sei zugleich die Herausforderung und die Chance der klassischen Automobilproduzenten.

Nicht zielführend ist laut Chris Boos die Strategie, dass jedes Unternehmen von Grund auf sein eigenes selbstfahrendes Auto entwickeln will. Man sehe am Beispiel von Tesla, aber auch bei Google, dass Quereinsteiger das effizienter machen, und man habe es auch an der Einführung und Akzeptanz der Navi-Systeme gesehen: Nachdem Autohersteller teure Eigenentwicklungen etablieren wollten, waren sie ab einem gewissen Zeitpunkt gezwungen, günstige Lösungen von Google, Apple & Co. zu implementieren bzw. Schnittstellen zu schaffen – weil diese besser waren und die Kunden es verlangten.

Freiheit nutzen, oder “Idiocracy”? – “Wir können das selbst entscheiden”

Befreiung für neue Aufgaben

Der vielfach geäußerten Befürchtung, künstliche Intelligenzen könnten mit der weiteren Automatisierung viele Menschen den Job kosten, hält Boos entgegen: Jene Firmen, die in der Vergangenheit Personal gehalten statt zur kurzfristigen Kosteneinsparung abgebaut haben, hätten damit die Nase vorn. Wer auf neue Herausforderungen rasch reagieren muss, brauche einfach erfahrene Fachkräfte.

Tatsächlich wäre die Übernahme menschlicher Arbeit durch künstliche Intelligenzen allerdings eine Befreiung. Wenn die Gesellschaft bestimmte Aufgaben an Maschinen auslagert, werden Ressourcen frei, um ganz neue Problemstellungen anzugehen. Am Ende werde der Mensch sich entscheiden müssen, so Chris Boos: Wollen wir die neue Freiheit nutzen um uns darum zu bemühen, das in vielen Gegenden der Welt bestehende Elend zu verringern? Oder lehnen wir uns zurück, weil die Maschinen unsere Grundversorgung übernehmen, und entwickeln uns unter zunehmender Medienberieselung zur gut unterhaltenen “Idiocracy”? – “Wir können das selbst entscheiden”.

+++ Österreichische Artificial Intelligence Kompetenzträger im Überblick +++


⇒ Zur Page von Boos’ Unternehmen Arago

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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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