26.07.2021

Fake or Real Green? – von Authentizität und guten alten Werten in der Klimadebatte

In seiner aktuellen Kolumne beschäftigt sich Mic Hirschbrich mit dem Mangel an Authentizität in unserer Klimadebatte und geht der Frage nach, welchen Effekt der Kultur-Wandel ab den 50er und 60er Jahren für unser Klimaverständnis hatte.
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In Social Media wuselt es nur so vor klugen Menschen. Viele dort wissen ganz genau, was gut und richtig ist, für die Welt, die Gesellschaft und das Klima. „Man muss mehr für den Klimaschutz tun, sagen sie.“ Und gemeint sind mit „man“ freilich immer die anderen, nie „man selbst“.

Auch die Milliardäre sollten sich besser um das Klima kümmern, anstatt ins All zu fliegen, sagen sie. Das hat schon etwas Wahres, auch wenn der technologische Fortschritt der Raumfahrt begeistert. Aber eines muss man ihnen zugutehalten, diesen superreichen Selbstdarstellern: Sie heucheln wenigstens nicht, wenn sie Milliarden investieren, um ein paar Minuten lang schweben zu können. Sie kommunizieren klar, was sie anstreben und feiern sich selbst ab, wenn sie ihre Ziele erreichen. Bezos hat sich auch noch artig bedankt, hätten doch seine Angestellten und wir Kunden das alles finanziert. Das kann man sympathisch finden oder nicht, aber es ist im Grunde ehrlich.

Wenn Menschen in den sozialen Medien argumentieren, was sie punkto Klima für gut und richtig halten, es aber in der Realität selbst nicht leben, dann sind sie den Klimawandelleugnern im Ergebnis ähnlich.

Mic Hirschbrich

Über den Mangel an Authentizität in unseren Klima-Debatten.

In der Softwareentwicklung gibt es den sogenannten „Wysiwyg“ („What you see is what you get“) -Editor. Damit sieht man beim Programmieren gleich von Beginn an, wie das Resultat mal aussehen wird. Wie praktisch.

Im echten Leben ist es nicht ganz so einfach. Da braucht es Authentizität, nur dann erahnt man, was man vom gegenüber erwarten kann. Wenn Menschen in den sozialen Medien argumentieren, was sie punkto Klima für gut und richtig halten, es aber in der Realität selbst nicht leben, dann sind sie den Klimawandelleugnern im Ergebnis ähnlich. Denn sie tun beide nichts aktiv gegen die Klimakatastrophe und verschwenden unsere Zeit.
„Be the change you wish to see“ forderte einst Mahatma Gandhi und der Spruch stimmt nirgends so wie beim Thema Klima. Reine Meinungs-Täter braucht niemand. Wir brauchen authentische Vorbilder, die erfolgreich leben, was sie uns täglich als richtig „verkaufen“.

Vom „value action gap“ und falschen Feindbildern.

Psychologen nennen das oben beschriebene Phänomen den „value action gap“. Die (kommunizierten) Werte des Menschen stimmen dabei nicht (mehr) mit seinen Handlungen überein. „Wasser predigen und Wein trinken“ nannte das Heinrich Heine in einem Epos.

Einigen jungen Klimaaktivist:innen wird vorgeworfen, zwar gerne mit erhobenem Zeigefinger zu ermahnen und schwere Geschütze gegen Klimasünder in deutschen ÖR-Debatten aufzufahren, aber selbst verwöhnt und materialistisch zu sein und im Privaten nicht nach den besagten Zielen zu leben. Am Ende ist das alles eine unnötige Ablenkung vom entscheidenden Thema.

Eine Klimakatastrophe ist weder links noch rechts.

Mic Hirschbrich

Fokus auf das Wesentliche!

Am Ende verlieren wir mit diesen (teils ideologisierten) Debatten und künstlich geschaffenen Feindbildern viel Zeit. Wirklich entscheidend sind doch diese drei Fragen zum Klimawandel:

  • Wie genau lautet die wissenschaftlich übereinstimmende, seriöse These zum Klimawandel und seiner zeitlichen sowie qualitativen Entwicklung?
  • Was müssen wir Menschen in Bezug zu dieser These konkret beitragen (Innovations-technisch, staatlich-regulativ und eigenverantwortlich), damit wir die vorhergesagte Katastrophe vermeiden?
  • Wie können wir dieses wissenschaftlich definierte Ziel erreichen und dabei Wohlstand und Lebensqualität auf möglichst hohem Niveau halten und (nachhaltig) weiterentwickeln?

Eine Klimakatastrophe ist weder links noch rechts. Aber wenn wir die kommenden Jahre die falschen Antworten auf die drei Fragen geben, ist sie gleich zerstörerisch für uns alle, ganz gleich aus welchem „Stall“ wir kommen.

Verschwendung statt Entnazifizierung?

Der angesehene Klimaforscher Prof. Hans Joachim Schellnhuber stellte kürzlich eine interessante These vor: Wir hätten nach dem Zweiten Weltkrieg, anstatt uns der Entnazifizierung zu widmen, die amerikanische Verschwendungs-Kultur übernommen.

Ich bin nicht sicher, ob diese These in der Form beweisbar ist. Aber die Analyse klingt plausibel, dass das zunehmende Ignorieren der Natur und die enorme Verschwendung in unserer Konsum-Gesellschaft kulturell nicht zu unserem Abendland gehört(e). Es ist eine historisch junge Erscheinung. Es hat, wie ich schon öfters in meinen Kolumnen hervorhob, auch nicht zwingend mit Kapitalismus oder dem ökonomischen Wachstums-Dogma zu tun. Die Marktwirtschaft ist diesbezüglich wertfrei, sie funktioniert mit nachhaltigem und ethischem Konsum genauso gut wie die Wegwerfindustrie. Letztlich entscheidet der Konsument, welche Industrie er stützt oder stürzt.

Ein Kultur-Wandel ab den 50er und 60er Jahren hat uns zu einer Art von Konsument:innen gemacht, der weder uns selbst noch dem Klima guttat, zumindest in etlichen Produkt-Bereichen.

Mic Hirschbrich

Zurück zu alten Werten?

Ich kannte meine Urgroßeltern noch gut, die konsumtechnisch ein völlig anderes Leben lebten als die Generationen danach. Verschwendung war ihnen ein echtes Greul. Der Krieg mag sie geprägt haben, aber ihre diesbezügliche Haltung war auch davor so gewesen. Sie warfen Nahrungsmittel praktisch nie weg, bezogen sie fast ausschließlich regional und kauften nur teure, hochwertige Kleidung. Investitionen wurden nach Kriterien wie Nachhaltigkeit und Qualität getätigt, nicht impulshaft. Dinge kosteten mehr, aber hielten auch länger.

Ökonomisch stärkte das die guten Handwerksbetriebe und hochwertige Lieferanten. Aus vielen Gesprächen weiß ich, sie waren in ihrem Wesen die Mehrheit, nicht die Minderheit in Österreich. Ein Kultur-Wandel ab den 50er und 60er Jahren hat uns zu einer Art von Konsument:innen gemacht, der weder uns selbst noch dem Klima guttat, zumindest in etlichen Produkt-Bereichen.

Dass die heute oft gelebte Ressourcen-Verschwendung logischer Teil unserer ökonomischen und persönlichen Entwicklung sein muss(te) – sollten wir nicht unwidersprochen lassen. Denn, so sind wir nicht. Oder zumindest, so sind wir nicht immer gewesen.


Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.


Infobox

1912 berichteten Forscher erstmals über den Zusammenhang von Kohle-Verbrennung, CO2 und dessen negativer Wirkung auf unser Klima. Also seit 109 Jahren macht uns die Wissenschaft, mit zunehmender Vehemenz, auf dieses Thema aufmerksam.
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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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