16.07.2020

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
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Künstliche Intelligenz hat in Österreich keinen hohen Stellenwert.
(c) Adobe Stock / metamorworks
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

(c) SCCH

Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen somit, dass Deep Neural Networks die Genauigkeit simplerer Modelle übertreffen können – allerdings mit einem Wermutstropfen: Gäbe es mehr und bessere Daten, so könnten auch genauere Resultate erzielt werden.

Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

(c) SCCH

Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet. Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.

„Ich erforsche das katastrophale Vergessen, welches beim Online-Learning von neuronalen Netzen auftritt und wodurch gelernte Zusammenhänge in bestehenden Modellen bei der Anpassung mit neuen Daten verdrängt werden“, sagt Luftensteiner. Ein Modell komplett neu zu erstellen ist zum Beispiel in der Industrie aber oft zu aufwendig oder gar nicht möglich – etwa wegen des Überschreitens zeitlicher Limits oder auch, weil hier benötigte Daten fehlen.

In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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© Rollz International / Pexels

„Der Spagat zwischen Karriere und der Betreuung von Angehörigen betrifft in Österreich derzeit rund 400.000 Erwerbstätige“, erklärt Mitgründer von because we care Andreas Gruber. Bis zum Jahr 2050 soll fast jede fünfte erwerbstätige Person eine Pflegeverantwortung übernehmen müssen, fügt er hinzu. Um diesen wachsenden Druck auf Mitarbeitende und Unternehmen abzufedern, positioniert sich „because we care“ als digitale Informationsplattform für Arbeitgeber:innen.

Das Kernprodukt mit bald 200.000 Zugriffsberechtigten hilft pflegenden Angestellten dabei, sich im hochkomplexen heimischen Pflegesystem zurechtzufinden, Anträge zu stellen und entlastende Schritte einzuleiten. Es gehe laut Gruber darum, sich mit Angehörigen auf das Alter vorzubereiten, „lange bevor jemand zu Hause die Treppe runtergefallen ist“. Ursprünglich unter dem Dach der Organisation „Austria Assisted Living“ angesiedelt, agiert die Plattform seit Ende 2024 als eigenständige GmbH, um den wachsenden Markt gezielter zu adressieren.

Branchenübergreifende Nutzungsrate von zehn Prozent

Wie Gründer Andreas Gruber im Gespräch erklärt, verzeichne man bei den teilnehmenden Unternehmen branchenübergreifend eine stabile Nutzungsrate von etwa zehn Prozent. Dies sei für ihn ein klares Indiz, dass das oft unter der Oberfläche schwelende Thema Angehörigenpflege in der Arbeitswelt „voll präsent“ sei. Bislang lag der Fokus der Plattform vor allem auf Lotsenfunktionen für akut Betroffene.

Im September erweitert das gebootstrappte Startup das Angebot jedoch um ein Modul zur mentalen Prophylaxe. Dieses wurde gemeinsam mit Fachleuten aus Psychologie und Mentaltraining entwickelt und richtet sich gezielt an die gesamte Belegschaft. Ziel ist es, rechtzeitig Strategien gegen psychische Belastungen im Arbeits- und Pflegealltag zu vermitteln.

Umbau der Pflegevermittlung

Neben der inhaltlichen Erweiterung steht das Startup vor einem nächsten großen Schritt: Im Oktober soll das System „because we match“ nach aktueller Testphase mit einem großen Salzburger Pilotkunden live gehen. Dieses adressiert einen zentralen Flaschenhals im System, wie Gruber erklärt: die oft wochenlange Suche nach verfügbaren Pflegediensten. Laut dem Gründer vergehen im Schnitt 60 Tage, bis eine Regelversorgung greift – eine Zeitspanne, in der Angehörige unzähligen Anbietern nachtelefonieren müssen. „Wir drehen dieses System jetzt um“, erklärt er im Interview.

Künftig sollen Suchende eine zentrale, rund um die Uhr erreichbare Hotline anrufen können. Dort erfasst ein KI-Voice-Agent den konkreten pflegerischen Bedarf strukturiert und filtert emotionale Bedürfnisse von harten fachlichen Anforderungen. Pflegedienstleister:innen in der jeweiligen Region sehen diese anonymisierten Gesuche auf der Plattform und können sich anschließend bei den Suchenden vorstellen und ihre Leistungen anbieten.

Sprachgesteuertes CRM für das Back-Office

Gleichzeitig sollen die Leistungserbringer von einer digitalen Entlastung im Hintergrund profitieren. Die Software soll im Idealfall für die mobilen Pflegekräfte als sprachgesteuertes CRM-System fungieren. Einsätze lassen sich direkt per Spracheingabe festhalten, während intelligente Voicemails eingehende Anrufe filtern und priorisieren.

Dieser technische Ansatz soll bürokratische Hürden drastisch reduzieren, den Dienstleister:innen das ungeliebte Backoffice abnehmen und „effizienteres Arbeiten näher am Menschen ermöglichen“. Der Hebel dieser Effizienzsteigerung ist laut Gruber beträchtlich: „Wenn wir jeder Pflegefachkraft 30 oder 40 Minuten Orga am Tag abnehmen, geht sich ein Klient mehr aus.“

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AI Summaries

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

  • Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter.
  • Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit.
  • „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz.
  • Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet.
  • Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.
  • In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen.

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