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Hamburg, 30.06.2017

Auf dem Weg zum KI-TÜV

 

Persönlicher denn je: KI unterstützt Ärzte bei der Diagnose (Bild: fotolia/Tatiana Shepeleva)

DR. DATA IM EINSATZ

Auch in der Medizin kommen smarte Maschinen an. In einer aktuellen Befragung von Ärzten durch Bitkom und den Ärzteverband Hartmannbund schätzt ein Drittel der Befragten, dass sie 2030 KI-gestützte Diagnoseverfahren nutzen werden. In der Krebstherapie erkennt der Computer heute auf MRT-Bildern Dinge, die Ärzten jahrzehntelang verborgen blieben. Jens Baas, Vorstandsvorsitzender der Techniker Krankenkasse, setzt auf die intelligente Unterstützung: „Die Datenmenge, die via KI analysiert, und die Korrelationen, die hergestellt werden können, sind ein echter Quantensprung.“ Laut Bitkom-Befragung erwarten 47 Prozent der Mediziner im Jahr 2030 Operationsroboter im täglichen Einsatz. „Dank einer verbesserten Prävention und individueller Therapien werden die Menschen länger gesund bleiben“, erklärt Bitkom-Hauptgeschäftsführer Bernhard Rohleder.

Beim Datenschutz in diesem sensiblen Bereich müsse man abwägen, sagt Wess: „Wenn ich ein Band am Handgelenk habe, das mich rechtzeitig zum Arzt schickt, bevor ich einen Herzinfarkt bekomme, dann wäre es mir vollkommen egal, welche Daten ich weggebe, denn ich hätte einen absoluten Nutzen.“ Baas stellt jedoch klar: „Die Hoheit über seine Daten muss der Patient stets selbst behalten.“

SCHÖNE NEUE KI-WELT?

Maschinelles Lernen sorgt für Bewegung in der Wirtschaft. Google prescht voran und disruptiert gleich das eigene Geschäftsmodell. Denn durch sprachgesteuerte Software fällt das grafische Interface als Plattform für die Werbeeinnahmen weg. KI steckt in fast allem, was Google anpackt, sei es der Google Assistant, der Bilderdienst oder das selbstfahrende Auto. Auch wenn smarte Maschinen nicht alle Unternehmen so umkrempeln werden, bieten die neuen Technologien doch viele Chancen. Mit der Open-Source-Software der großen Player können Start-ups neue KI-basierte Anwendungen entwickeln. Immer mehr junge Player beraten etablierte Konzerne zum maschinellen Lernen. Die lernenden Maschinen personalisieren und verbessern den Kundenservice von Dienstleistern.

Haben deutsche Unternehmen eine Chance gegen die Top-Player aus dem Silicon Valley? Borth glaubt daran: „Google und Facebook sind natürlich direkt am Endkunden dran und deshalb sichtbarer. Hier in Deutschland sind wir aber gerade im weniger sichtbaren B2B-Bereich sehr gut.“ Trotzdem müsste noch mehr in Forschung und Entwicklung investiert werden, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen. Auch KI-Pionier Wess prognostiziert, dass Deutschland von der Digitalisierungswelle mehr profitieren wird als die USA. An der Schwelle hin zu intelligenten Produkten könnten deutsche Unternehmen ihre Stärke in der Güterproduktion ausspielen. Laut einer Befragung von Crisp Research beschäftigten sich 2016 bereits 64 Prozent der Unternehmen in Deutschland mit den Möglichkeiten des maschinellen Lernens (siehe Grafik).

Wie auch andere technische Revolutionen verändert maschinelles Lernen die Arbeitswelt. Berufsprofile wandeln sich, manche Jobs werden der Automatisierung zum Opfer fallen, es entstehen neue Berufsbilder. Die Unternehmensberatung Accenture erwartet drei zukünftige KI-Jobprofile: Der Trainer wird die KI-Systeme schlau machen, der Explainer die Ergebnisse der smarten Software auswerten und aufbereiten. Schließlich wird der Sustainer darauf achten, dass die smarten Technologien ethische Grenzen einhalten. Wess vermisst in der derzeitigen Umbruchphase eine entsprechende politische Debatte, beispielsweise zum bedingungslosen Grundeinkommen. Facebook-Gründer Mark Zuckerberg fordert mittlerweile ein solches Grundeinkommen. Bundeskanzlerin Angela Merkel ist anderer Meinung: „Das System eines bedingungslosen Grundeinkommens halte ich für keine gute Idee, weil es eine Abkehr vom bisherigen Bedarfsprinzip eines solidarischen Sozialstaates bedeutet.“

Borth fokussiert sich auf die junge Generation: „Jeder spricht über drei Millionen US-amerikanische LKW-Fahrer die durch selbstfahrende Laster ihre Jobs verlieren. Aber keiner spricht darüber, dass diese Fahrer irgendwann in Rente gehen und heute keiner mehr diesen Job möchte.“ Deshalb müsse man besonders in entsprechende Bildung investieren. Das DFKI hat zusammen mit der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften den ersten deutschsprachigen Online-Kurs zum maschinellen Lernen entwickelt, an dem rund 5.000 Interessierte teilnahmen. Weitere Bildungsangebote sollen folgen. EU-Kommissar Günther Oettinger fordert eine Weiterbildungsinitiative mit einem digitalen Bildungsgutschein.

AUF DEM WEG ZUM KI-TÜV

Auch die ethische Dimension des maschinellen Lernens beschäftigt immer mehr Menschen. Google, Facebook und Co. etwa arbeiten seit 2016 in einer KI-Partnerschaft an sozialen und ethischen Best-Practice-Regeln für KI. IBM-Managerin Suh erinnert daran, smarte Maschinen einzusetzen, um große gesellschaftliche Probleme ökonomisch sinnvoll zu lösen. Wissenschaftler Borth erklärt: „Wir müssen die Ziele und Grenzen der KI-Technologie diskutieren. Das muss im gesellschaftlichen Konsens entschieden werden, nicht in irgendeinem Unternehmen im Silicon Valley oder von einer isolierten politischen Person.“

Diesem Ziel verschreibt sich auch die Politikwissenschaftlerin Lorena Jaume-Palasí mit ihren Kollegen von der NGO AlgorithmWatch. Die Initiative setzt sich seit 2016 für eine interdisziplinäre und sachliche Debatte ein, welche die ethischen Aspekte der intelligenten Maschinen nicht vernachlässigt: „Bei der ethischen Dimension von KI gibt es keine ‚One size fits all‘-Lösung. Ethische Aspekte hängen stark vom Kontext ab.“ Die Verantwortung für die neuen Technologien sei komplex, da die Algorithmen, die codierten Handlungsanweisungen der smarten Maschinen, nicht nur von ihren Entwicklern, sondern auch von den Mitarbeitern in Unternehmen und letztendlich den Nutzern beeinflusst werden. Der Microsoft-Chatbot Tay habe beispielsweise erst in der Auseinandersetzung mit Twitternutzern rassistische Parolen erlernt. Ähnlich sieht es der Berliner Philosophieprofessor Michael Pauen: „Nicht die Algorithmen sind verantwortlich, sondern die Menschen, die sie programmieren, kaufen und einsetzen.“ Es müsse sich eine Kultur für den Umgang mit intelligenten Maschinen entwickeln.

„Die größte Gefahr ist, dass KI-Systeme beim Lernen unsere Vorurteile übernehmen“, stellt Wess fest. Das DFKI arbeitet bereits mit der Volkswagen-Stiftung an einem Klassifikationssystem, einer Art KI-TÜV. Unternehmen müssten sich mit ihren smarten Maschinen dann an diese Compliance-Regeln halten. Auch der TÜV NORD arbeitet an Sicherheitsstandards für KI-Systeme, zum Beispiel im Rahmen einer Teststrecke für automatisiertes und vernetztes Fahren in Berlin. Der Bundestag hat autonomes Fahren bereits gesetzlich reguliert.

DIE NETZE WACHSEN WEITER

Heutige neuronale Netze simulieren das Gehirn einer Biene. Dank besserer Grafikkarten und Big Data wachsen sie weiter. 2028 könnte rein rechnerisch die Leistung des menschlichen Gehirns simuliert werden. „Aber diese neuronalen Netze hätten dann wohl immer noch kein echtes Bewusstsein, wären also noch keine starke KI“, sagt Wess. Auch Borth glaubt nicht daran: „Wir haben ja noch nicht einmal hundertprozentig verstanden, wie das menschliche Gehirn und unser Bewusstsein funktionieren.“ Ist eine starke KI realistisch? „Da ändert sich meine Meinung auch jeden Tag“, sagt Wess. Aber selbst ohne künstliches Bewusstsein sind lernende Maschinen nicht mehr aus dem Alltag wegzudenken. Suh ermutigt alle, die neuen Technologien anzunehmen und zu gestalten: „Wegrennen können wir vor der Entwicklung nicht.“

Teil 1: Smarter Partner

Teil 2: Auf dem Weg zum KI-TÜV

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