Aufgrund des umfangreichen Einsatzes von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeden individuellen Charakter und damit auch jeden Charme für den Arbeitnehmer verloren.

Klingt das obige Zitat nach einer angemessenen Beschreibung dessen, was KI einigen Teilen der Belegschaft antut? Ist es eine zeitgemäße Beschreibung, wie viele Arbeitnehmer in eintönige Jobs gedrängt werden und Individualität und Kreativität verloren gehen? Viele würden sagen, dass Big-Data- und Technologieunternehmen Null-Stunden-Arbeitskräfte und schutzbedürftige Arbeitnehmer in prekäre finanzielle Lagen drängen und die Ungleichheiten zunehmen.

Das obige „Zitat“ ist eine Adaption, die ich aus dem Kommunistischen Manifest gemacht habe, das 1848 von den Freunden Karl Marx und Friedrich Engels geschrieben wurde, die damals erst dreißig und achtundzwanzig Jahre alt waren. Ich habe „Maschinerie“ in „Technologie“ und „Proletarier“ in „Arbeiter der Gig-Economy“ geändert, aber ich glaube nicht, dass ich die Gesamtbedeutung von Marx geändert habe.

Marx und Engels lebten in einer Zeit gesellschaftlicher, politischer und wirtschaftlicher Unruhen: Die industrielle Revolution hatte in England begonnen, breitete sich in Europa und Amerika aus und veränderte jeden Aspekt der Lebensweise der Menschen. 1848 war das Jahr des kalifornischen Goldrauschs [1] , der Revolutionen in Frankreich, Ungarn und Deutschland und der Gründung der Prudential Mutual Assurance Investment and Loan Association in England, um Kredite an Berufstätige und Arbeiter zu vergeben, einer der Anfänge von die moderne Finanzdienstleistungsbranche .

Manche nennen unsere Ära die zweite industrielle Revolution oder die Datenrevolution . Ganze Industrien und Lebensgrundlagen verschwinden und an ihrer Stelle entstehen neue Industrien. Arbeiter in der Gig-Economy werden von KI verwaltet, die ihre Produktivität mithilfe von Armbändern und Standortbestimmungen für Mobiltelefone verfolgt , und diejenigen in der Kreativbranche werden durch generative KI verdrängt.

Ist die Datenrevolution die zweite industrielle Revolution von 2010 bis 2060?

Die industrielle Revolution ersetzte landwirtschaftliche Arbeit durch Fabriken und wurde durch Kohle und andere natürliche Ressourcen in Kombination mit den wichtigen technologischen Innovationen der Zeit angetrieben. Man könnte die Analogie erweitern und sagen, dass die aktuelle Revolution, die Datenrevolution, Bürojobs ersetzt und durch die Daten angetrieben wird, die Unternehmen über uns sammeln.

Es scheint, dass wir in letzter Zeit viel über künstliche Intelligenz, Big Data und maschinelles Lernen hören. Möglicherweise arbeiten Sie in einer Branche, die sich dank Daten schnell verändert, oder Sie bemerken, wie datengesteuerte Unternehmen beginnen, die von Ihnen genutzten Dienstleistungen zu verändern, von der Bestellung eines Essens zum Mitnehmen über die Planung eines Urlaubs bis hin zum Kauf eines Hauses. Fast jeder, mit dem ich branchenübergreifend spreche, erzählt mir inzwischen, dass er KI in der einen oder anderen Form nutzt, etwa durch gelegentliche Nutzung von GPT, Bard oder ähnlichem zum Entwerfen von E-Mails oder Triage-Dokumenten, bis hin zu KI-Bildbearbeitungs- und Generierungssoftware.

Veränderungen, die in kleinen Schritten erfolgen, sind leicht zu verstehen. Autos sind seit den 1960er-Jahren mit der Weiterentwicklung der Technologie sicherer und effizienter geworden. Wir können größere und stärkere Brücken als bisher bauen, tiefere und breitere Tunnel. Aber zum ersten Mal seit mehr als einem Jahrhundert erleben wir einen gesellschaftlichen Umbruch, der dem des 19. Jahrhunderts ähnelt. Ganze Branchen entstehen und verschwinden, und die alten Vorgehensweisen können innerhalb weniger Jahre verschwinden.

Wer kann KI nutzen? Kann jeder von der Datenrevolution profitieren?

Sie fragen sich vielleicht: Wie kann ich von KI profitieren? Wie bei der Fertigungstechnologie der ursprünglichen Industriellen Revolution ist eine einzelne Person möglicherweise nicht in der Lage, KI direkt für sich selbst zu nutzen. Sogar ein kleines Unternehmen kann Schwierigkeiten haben, einen Nutzen für die Technologie zu finden, außer durch die Nutzung KI-basierter Tools, die von Technologiegiganten entwickelt wurden. Ein Unternehmen oder eine Regierung kann jedoch beginnen, von KI zu profitieren, wenn sie über Daten von einer Million Bürgern, Kunden oder Mitarbeitern verfügen. Mit anderen Worten: KI kommt oft den Mächtigen zugute, die bereits im Besitz von Daten sind.

Technologie-Startup-Unternehmen stoßen bei der Entwicklung von KI oft auf ein Problem: Um eine Gesichtserkennung zu erstellen, benötigt man Millionen von Gesichtsbildern. Doch ohne eine Nutzerbasis ist es schwierig, an diese Bilder zu kommen. Und ohne ein gutes Produkt ist es schwierig, eine Nutzerbasis zu gewinnen. Dies wird als Kaltstartproblem bezeichnet und ist einer der Gründe, warum Facebook, Google, Microsoft und Amazon über einige der besten Gesichtserkennungsmodelle, Kartenrouting-Software, maschinellen Übersetzer und Produktempfehlungssysteme verfügen.

Wie Branchen KI nutzen

KI ermöglicht es einer Branche, alle in der Vergangenheit gesammelten Informationen zu nutzen, darin Muster zu finden, daraus zu lernen und das Wissen anzuwenden, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Das ist an sich nichts Neues, aber mit Computern können wir mehr Daten einsehen, als ein Mensch in seinem Leben durchsehen könnte. Eine einzelne KI kann die Aufgabe von hundert Menschen erledigen oder sogar genauere Vorhersagen treffen, als es ein Mensch jemals könnte – so wie eine einzige Dampfmaschine in der ursprünglichen industriellen Revolution die Arbeit vieler Arbeiter erledigen konnte.

Zu den bekanntesten Beispielen gehören die Automatisierung von Callcentern mit natürlichem Sprachverständnis oder die Diagnose diabetischer Retinopathie durch ein Computer-Vision-System, das aus Tausenden von Netzhautbildern gelernt hat. Es gab bahnbrechende Ereignisse, die in den letzten Jahren für Schlagzeilen gesorgt haben, wie der Sieg von IBM Watson bei Jeopardy , der Sieg von AlphaGo gegen Lee Sedol bei Go oder sogar das Bestehen der Anwaltsprüfung durch einen LLM oder die Beantwortung juristischer Fragen . Die neuen datengesteuerten Unternehmen wie Uber und Airbnb veranschaulichen, wie ein auf Daten ausgerichtetes Unternehmen mit einem einfachen Geschäftsmodell kometenhaften Erfolg erzielen kann: Airbnb sammelt ständig Daten über Ihr Verhalten und nutzt diese, um seine zukünftigen Empfehlungen zu verbessern.

Ein Bild eines Fundus mit Anzeichen einer diabetischen Retinopathie. Mittlerweile sind Computer-Vision-Modelle besser als Menschen darin, anhand von Bildern wie diesem Indikatoren für Diabetes zu erkennen. Bildquelle: Review of Optometry

Generell hat die KI es der Industrie ermöglicht, über die Jahre hinweg gesammelte Daten aufzuspüren und daraus einen Mehrwert zu ziehen. Es gab jedoch Herausforderungen. Häufig verhindern Vorschriften den Einsatz von KI oder die Erhebung von Daten. Traditionelle Unternehmen, die eine konservative Branche dominieren, fühlen sich möglicherweise vor der KI-Revolution sicher und verspüren nicht den Druck, sich anzupassen – bis ein cleveres Startup auftaucht und ihnen zuvorkommt.

Bedenken hinsichtlich KI und der Datenrevolution

Es gab auch Bedenken hinsichtlich der Unparteilichkeit von KI-Systemen. Sind sie zu rassistischen oder anderen Vorurteilen fähig? Dies wurde auf die Probe gestellt, als Eric Loomis eine Bewährungsentscheidung einer KI anfechtete, die vor dem Obersten Gerichtshof von Wisconsin landete . Da die meisten Modelle für maschinelles Lernen eine schrittweise Reduzierung einer Fehlerrate, einer sogenannten Verlustfunktion, beim Lernen aus einer Grundgesamtheit beinhalten, bedeutet dies, dass das Modell mit der niedrigsten Verlustfunktion bei Minderheitengruppen durchaus eine schlechte Leistung erbringen kann. Eine Studie des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology aus dem Jahr 2019 ergab, dass die meisten Gesichtserkennungssysteme bei asiatischen und afroamerikanischen Gesichtern schlechter abschneiden als bei weißen Gesichtern.

Andere Kommentatoren äußerten ihre Besorgnis über die rasante Entwicklung der KI, die zu einem unregulierten „Wilden Westen“ führen würde, in dem komplexe Modelle des maschinellen Lernens der Menschheit schaden könnten. Auch hier sehen manche, ähnlich wie in der Industriellen Revolution, dass KI die Ungleichheiten in der Gesellschaft vergrößert. Der Film Minority Report aus dem Jahr 2002 mit Tom Cruise in der Hauptrolle stellt sich eine dystopische Zukunft vor, in der die Polizei über eine „Pre-Crime“-Abteilung verfügt, die Kriminelle bestraft, bevor sie Verbrechen begehen. Könnte diese Dystopie mit Predictive Analytics Wirklichkeit werden?

Tom Cruise spielte die Hauptrolle als Chief of PreCrime in Minority Report. Der Film verwendete spezialisierte mutierte Menschen anstelle von KI, um Kriminalität vorherzusagen. Ich stelle mir vor, dass es bei einer heutigen Neuauflage stattdessen eine dystopische KI-gesteuerte Polizei geben würde.

Andererseits bringen KI-Technologien wie genombasiertes maschinelles Lernen Fortschritte in der Medizin, und selbstfahrende Autos dürften sicherer sein als menschliche Fahrer, sodass niemand die Vorteile leugnen kann, die KI der Menschheit in einigen Bereichen bringt.

Die Datenrevolution als Chance betrachten

Im Jahr 2015 verfasste das hochrangige Gremium der Vereinten Nationen, das von UN-Generalsekretär Ban Ki-moon mit der Beratung zur globalen Entwicklungsagenda beauftragt wurde, einen Bericht, in dem es die Notwendigkeit einer „Datenrevolution“ zum Ausdruck brachte

Bessere Daten und Statistiken werden den Regierungen helfen, Fortschritte zu verfolgen und sicherzustellen, dass ihre Entscheidungen evidenzbasiert sind; Sie können auch die Rechenschaftspflicht stärken. Dabei geht es nicht nur um Regierungen. Internationale Agenturen, zivilgesellschaftliche Organisationen und der Privatsektor sollten einbezogen werden. Eine echte Datenrevolution würde bestehende und neue Datenquellen nutzen, um Statistiken vollständig in die Entscheidungsfindung zu integrieren, den offenen Zugang zu und die Nutzung von Daten zu fördern und eine stärkere Unterstützung für statistische Systeme sicherzustellen. (HLP-Bericht, S. 23)

Aus dem Wortlaut des Berichts geht klar hervor, dass das UN-Gremium Daten als Teil des Weges zur globalen Entwicklung betrachtete und die Notwendigkeit betonte, Datenlücken zu schließen, um Diskriminierung zu vermeiden, die Datenkompetenz zu verbessern und die Datenerfassung zu modernisieren.

Das internationale Entwicklungsberatungsunternehmen Oxford Policy Management hat ebenfalls darüber geschrieben , dass die Datenrevolution eine Reihe von Chancen bietet , betont jedoch, dass „Big Data weder eine Modeerscheinung noch ein Allheilmittel ist“.

Wir freuen uns über die Datenrevolution hinaus

Zum jetzigen Zeitpunkt können wir sehen, wie sich die erste industrielle Revolution in der Vergangenheit abgespielt hat, aber wir wissen nicht, wie die Welt nach der KI-Revolution aussehen wird. Ich denke, die meisten Menschen würden zustimmen, dass sich unsere Lebensqualität in den letzten 200 Jahren verbessert hat, ungeachtet des Klimawandels und der Umweltschäden. Wird die KI-Revolution die gleichen Vorteile bringen?

Manche Menschen prognostizieren zunehmende soziale Ungleichheiten und unvermeidliche Unruhen. Müssen sich Gesellschaften anpassen, beispielsweise durch die Einführung eines universellen Grundeinkommens für diejenigen, die durch die Automatisierung arbeitslos und arbeitslos geworden sind? Im Kommunistischen Manifest, auf das am Anfang des Artikels verwiesen wurde, schlugen Marx und Engels die Einführung eines progressiven Steuersystems vor. Vielleicht werden einige Berufe wie die Krankenpflege, die Empathie erfordern, nie automatisiert. Andererseits scheint die vollständige Automatisierung der Fahrberufe in den nächsten Jahrzehnten unausweichlich.

Mich interessiert auch, wie sich KI auf Ihren Lebensunterhalt oder Ihre Branche ausgewirkt hat. Bitte kontaktieren Sie mich und teilen Sie mir Ihre Erfahrungen mit, oder teilen Sie diesen Beitrag auf LinkedIn und markieren Sie mich und kommentieren Sie!

Verweise

1. Robert LeRoy Santos, The Gold Rush of California: A Bibliography of Periodical Articles, California State University, Stanislaus, Library/University Archive, 2002.