Aufgrund der umfassenden Nutzung von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeglichen individuellen Charakter und damit allen Reiz für den Arbeitnehmer verloren.

Klingt das obige Zitat wie eine treffende Beschreibung dessen, was KI mit Teilen der Belegschaft macht? Ist es eine aktuelle Beschreibung dafür, wie viele Arbeitnehmer in monotone Jobs gedrängt werden und wie Individualität und Kreativität verloren gehen? Viele würden sagen, dass Big Data- und Technologieunternehmen Arbeitnehmer mit Null-Stunden-Verträgen und gefährdete Arbeitnehmer in prekäre finanzielle Positionen drängen und die Ungleichheiten zunehmen.

Das obige „Zitat“ ist eine von mir vorgenommene Adaption des Kommunistischen Manifests , das 1848 von den Freunden Karl Marx und Friedrich Engels geschrieben wurde, die damals erst 30 und 28 Jahre alt waren. Ich habe „Maschinerie“ durch „Technologie“ und „Proletarier“ durch „Arbeiter der Gig Economy“ ersetzt, aber ich glaube nicht, dass ich Marx‘ Gesamtbedeutung verändert 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 stellte jeden Aspekt der Lebensweise der Menschen auf den Kopf. 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, die Kredite an Berufstätige und Arbeiter bereitstellte – einer der Anfänge der modernen Finanzdienstleistungsbranche .

Manche bezeichnen unsere Ära als die zweite Industrielle Revolution oder die Datenrevolution . Ganze Industriezweige und Existenzgrundlagen verschwinden, und an ihrer Stelle entstehen neue Industriezweige. Arbeitnehmer in der Gig Economy werden von künstlicher Intelligenz gesteuert, die ihre Produktivität anhand von Armbändern und der Geolokalisierung von Mobiltelefonen verfolgt , und Arbeitnehmer in kreativen Branchen werden durch generative künstliche Intelligenz verdrängt.

Ist die Datenrevolution die zweite Industrielle Revolution von 2010–2060?

Die Industrielle Revolution ersetzte landwirtschaftliche Arbeit durch Fabriken und wurde durch Kohle und andere natürliche Ressourcen angetrieben, kombiniert mit den wichtigen technologischen Innovationen der Zeit. 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.

In letzter Zeit hört man offenbar viel über künstliche Intelligenz, Big Data und maschinelles Lernen. Sie arbeiten vielleicht in einer Branche, die sich dank Daten rasant verändert, oder Sie bemerken, wie datengesteuerte Unternehmen beginnen, die von Ihnen genutzten Dienste umzugestalten, von der Bestellung eines Essens zum Mitnehmen über die Urlaubsplanung bis hin zum Hauskauf. Fast alle Branchen, mit denen ich spreche, sagen mir mittlerweile, dass sie KI in irgendeiner Form nutzen, beispielsweise beiläufig GPT, Bard oder ähnliches, um E-Mails zu verfassen oder Dokumente zu sichten, oder KI-Software zur Bildbearbeitung und -generierung.

Es ist leicht zu verstehen, dass Veränderungen in kleinen Schritten erfolgen. Autos sind seit den 1960er Jahren dank der technologischen Weiterentwicklung sicherer und effizienter geworden. Wir können größere und stabilere Brücken als je zuvor und tiefere und breitere Tunnel bauen. Doch zum ersten Mal seit über einem Jahrhundert erleben wir einen gesellschaftlichen Umbruch, der dem des 19. Jahrhunderts ähnelt. Ganze Industrien entstehen und verschwinden wieder, und alte Vorgehensweisen können innerhalb weniger Jahre verschwinden.

Wer kann KI nutzen? Können alle von der Datenrevolution profitieren?

Sie fragen sich vielleicht, welchen Nutzen KI für mich hat? Wie bei der Fertigungstechnologie der ursprünglichen industriellen Revolution kann ein einzelner Mensch KI möglicherweise nicht direkt für sich nutzen. Selbst ein kleines Unternehmen kann Schwierigkeiten haben, einen Einsatz für die Technologie zu finden, außer durch die Nutzung von KI-basierten Tools, die von Technologiegiganten entwickelt wurden. Ein Unternehmen oder eine Regierung kann jedoch von KI profitieren, wenn sie über Daten von einer Million Bürgern, Kunden oder Mitarbeitern verfügen. Mit anderen Worten: KI kommt oft den Mächtigen zugute, also denen, die bereits über Daten verfügen.

Technologie-Start-ups stoßen bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz häufig auf ein Problem: Um einen Gesichtserkenner zu entwickeln, braucht man Millionen von Gesichtsbildern. Doch ohne Benutzerbasis ist es schwer, diese Bilder zu bekommen. Und ohne ein gutes Produkt ist es schwer, eine Benutzerbasis zu gewinnen. Dieses Problem ist als Kaltstartproblem bekannt und einer der Gründe, warum Facebook, Google, Microsoft und Amazon über einige der besten Gesichtserkennungsmodelle, Karten-Routing-Software, maschinellen Übersetzer und Produktempfehlungssysteme verfügen.

Wie Branchen KI nutzen

KI ermöglicht es einer Branche, alle in der Vergangenheit angesammelten Informationen zu nutzen, darin Muster zu erkennen, 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 durchsehen, als ein Mensch in seinem ganzen Leben durchsehen könnte. Eine einzige KI kann die Aufgaben von hundert Menschen übernehmen oder sogar genauere Vorhersagen treffen, als es ein Mensch je könnte – so wie eine einzige Dampfmaschine in der ursprünglichen industriellen Revolution die Arbeit vieler Arbeiter erledigen konnte.

Zu den bekanntesten Beispielen zählen die Automatisierung von Callcentern durch natürliche Spracherkennung oder die Diagnose diabetischer Retinopathie durch ein Computer-Vision-System, das aus Tausenden von Netzhautbildern gelernt hat. In den letzten Jahren gab es bahnbrechende Ereignisse, die für Schlagzeilen sorgten, etwa der Sieg von IBM Watson bei Jeopardy , der Sieg von AlphaGo gegen Lee Sedol bei Go oder auch ein LLM, der die Anwaltsprüfung bestanden oder juristische Fragen beantworten konnte . Die neuen datengesteuerten Unternehmen wie Uber und Airbnb sind Beispiele dafür, 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 Augenhintergrunds mit Anzeichen einer diabetischen Retinopathie. Computervisionsmodelle können heute aus Bildern wie diesem besser als Menschen Anzeichen von Diabetes erkennen. Bildquelle: Review of Optometry

KI hat es Branchen ermöglicht, Daten, die sie über Jahre gesammelt haben, wiederzufinden und daraus Wert zu schöpfen. Allerdings gab es auch Herausforderungen. Oftmals verhindern Regulierungen die Anwendung von KI oder die Datensammlung. Traditionelle Unternehmen, die eine konservative Branche dominieren, fühlen sich möglicherweise vor der KI-Revolution sicher und verspüren keinen Anpassungsdruck – zumindest bis ein cleveres Startup auftaucht und ihnen zuvorkommt.

Bedenken hinsichtlich KI und der Datenrevolution

Es gab auch Bedenken hinsichtlich der Unparteilichkeit von KI-Systemen. Können sie zu rassistischen oder anderen Vorurteilen führen? Dies wurde auf die Probe gestellt, als Eric Loomis eine von einer KI getroffene Bewährungsentscheidung anfocht, die vor dem Obersten Gerichtshof von Wisconsin landete . Da die meisten Modelle maschinellen Lernens darauf beruhen, eine Fehlerrate (eine sogenannte Verlustfunktion) schrittweise zu reduzieren, während sie von einer Population lernen, bedeutet dies, dass das Modell mit der niedrigsten Verlustfunktion bei Minderheitengruppen durchaus schlechte Leistungen 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 schlechtere Ergebnisse erzielten als bei weißen Gesichtern.

Andere Kommentatoren haben ihre Besorgnis darüber zum Ausdruck gebracht, dass die rasante Entwicklung der KI zu einem unregulierten „Wilden Westen“ führen könnte, in dem komplexe Modelle des maschinellen Lernens der Menschheit letztlich schaden könnten. Wie schon bei der Industriellen Revolution sehen manche in der KI eine Vergrößerung der Ungleichheiten in der Gesellschaft. Der Film „Minority Report“ aus dem Jahr 2002 mit Tom Cruise in der Hauptrolle entwirft eine dystopische Zukunft, in der die Polizei eine „Pre-Crime“-Abteilung hat, die Kriminelle bestraft, bevor sie Verbrechen begehen. Könnte diese Dystopie mit Hilfe prädiktiver Analysen Wirklichkeit werden?

Tom Cruise spielte in Minority Report die Rolle des Chefs von PreCrime. Der Film verwendete spezialisierte mutierte Menschen statt KI, um Verbrechen vorherzusagen. Ich stelle mir vor, dass es bei einer Neuverfilmung heute stattdessen um eine dystopische KI-gesteuerte Polizei gehen würde.

Auf der anderen Seite bringt KI-Technologie, wie etwa genombasiertes maschinelles Lernen, große Fortschritte in der Medizin, und selbstfahrende Autos sind wahrscheinlich sicherer als menschliche Fahrer. Daher kann niemand die Vorteile leugnen, die KI der Menschheit in einigen Bereichen bringt.

Die Datenrevolution als Chance begreifen

Im Jahr 2015 verfasste die von UN-Generalsekretär Ban Ki-moon eingesetzte Hochrangige Gruppe der Vereinten Nationen, die bei der globalen Entwicklungsagenda beraten soll, einen Bericht, in dem sie die Notwendigkeit einer „Datenrevolution“ zum Ausdruck brachte.

Bessere Daten und Statistiken werden Regierungen dabei helfen, Fortschritte zu verfolgen und sicherzustellen, dass ihre Entscheidungen auf Fakten beruhen. Sie können auch die Rechenschaftspflicht stärken. Dabei geht es nicht nur um Regierungen. Internationale Organisationen, zivilgesellschaftliche Organisationen und der private Sektor sollten einbezogen werden. Eine echte Datenrevolution würde bestehende und neue Datenquellen nutzen, um Statistiken vollständig in die Entscheidungsfindung zu integrieren, den offenen Zugang zu Daten und deren Nutzung zu fördern und eine stärkere Unterstützung statistischer 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 betrachtet und die Notwendigkeit betont, Datenlücken zu schließen, um Diskriminierung zu vermeiden, die Datenkompetenz zu verbessern und die Datenerfassung zu modernisieren.

Auch das internationale Entwicklungsberatungsunternehmen Oxford Policy Management schreibt über die Chancen, die die Datenrevolution bietet , betont aber: „Big Data ist weder eine Modeerscheinung noch ein Allheilmittel.“

Ein Blick in die Zukunft über die Datenrevolution hinaus

Wir können heute 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 dieselben Vorteile bringen?

Manche Menschen sehen zunehmende soziale Ungleichheiten und unvermeidliche Unruhen voraus. Werden sich die Gesellschaften anpassen müssen, zum Beispiel durch die Einführung eines universellen Grundeinkommens für diejenigen, die durch Automatisierung arbeitslos und nicht mehr vermittelbar geworden sind? Im Kommunistischen Manifest, auf das am Anfang des Artikels verwiesen wird, schlugen Marx und Engels die Einführung eines progressiven Steuersystems vor. Vielleicht werden manche Berufe, wie die Krankenpflege, die Empathie erfordern, nie automatisiert werden. Andererseits scheint die vollständige Automatisierung von Fahrerberufen in den nächsten Jahrzehnten unvermeidlich.

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, markieren Sie mich und hinterlassen Sie einen Kommentar!

Verweise

1. Robert LeRoy Santos, Der Goldrausch in Kalifornien: Eine Bibliographie von Zeitschriftenartikeln , California State University, Stanislaus, Bibliothek/Universitätsarchiv, 2002.