KI – Technologie soll den Menschen unterstützen

Im Nachhinein betrachtet war mein Weg zur KI eher ungeplant. Als Student der Physik engagierte ich mich in einer Studiengruppe an der theologischen Fakultät. Wir lasen und diskutierten über Konstruktivismus und Konnektionismus. Und ich habe einmal an einer Konferenz teilgenommen, die zufällig auf dem örtlichen Max-Planck-Campus stattfand. Dort lernte ich die Forschung im Bereich der Neurowissenschaften kennen. Ich fand das faszinierend, aber zu kompliziert - ich suchte nach etwas, das näher an der Mathematik war. Als ich von einem Praktikumsprogramm der Studienstiftung bei Bell Labs hörte und der Möglichkeit, im Bereich maschinelles Lernen zu arbeiten, war ich begeistert.

Derzeit werden maschinelle Lernsysteme darauf trainiert, bestimmte Probleme zu lösen; so etwas wie eine allumfassende Superintelligenz, die den Menschen ersetzt, gibt es nicht - das ist der Stoff, aus dem Science-Fiction gemacht ist. Wie jede andere technologische Entwicklung hat auch die KI das Potenzial, sowohl für gute als auch für ruchlose Zwecke eingesetzt zu werden. Mit dem richtigen regulatorischen und politischen Rahmen und den Forschungsbedingungen offener Gesellschaften, die ich gerade erwähnt habe, bin ich zuversichtlich, dass wir in der Lage sein werden, nützliche Technologien zu gestalten, die einen positiven Einfluss haben werden. Ich bin kein Fan von transhumanistischen Utopien, aber ich sehe, dass Technologien entwickelt werden, die potenziell zur Lösung vieler gesellschaftlicher Herausforderungen beitragen werden.

Grundlagenforschung ist per Definition frei, unabhängig und von Neugier getrieben - die Wissenschaft befasst sich mit grundlegenden Problemen, die die Menschheit noch nicht gelöst hat, daher ist es schwierig, Vorhersagen über einen bestimmten Zeitraum zu machen. Ich hoffe jedoch, dass unsere Arbeit daran, maschinelles Lernen zu lehren und Kausalität besser zu verstehen, zu vielseitigeren Formen der künstlichen Intelligenz führen wird.

KI hält allmählich Einzug in alle Lebensbereiche, und ich erwarte, dass sich dieser Trend noch verstärken wird. Es gibt unzählige Beispiele dafür, wie sich unser Alltag verändern wird, zum Beispiel die Art und Weise, wie wir Auto fahren. In den nächsten zehn Jahren ist es denkbar, dass Autos die meiste (aber wahrscheinlich nicht die ganze) Zeit automatisch fahren. Auch Assistenzsysteme wie Alexa und Siri werden sich so weiterentwickeln, dass es in zehn Jahren möglich sein wird, ein vernünftiges Gespräch mit diesen zu führen. Jenseits des Alltags wird KI zunehmend in Bereichen wie dem Gesundheitswesen zum Einsatz kommen, wo intelligente Systeme Ärzte mit Diagnosen und Behandlungsvorschlägen unterstützen werden. Ganz zu schweigen von der Nutzung der KI zur Verbesserung von Produktion und Logistik, etwa in der Industrie. Vieles davon wird bereits jetzt zur Marktreife entwickelt, zum Beispiel bei den Start-ups im Cyber Valley Start-up Network. Die Möglichkeiten sind endlos.

Europäische Unternehmen haben ein großes Interesse daran, Technologien zu entwickeln, die ihre langfristige Wettbewerbsfähigkeit auf den globalen Märkten sichern. Gleichzeitig sind wir im Zuge der COVID-19-Pandemie durch Telearbeit und Videokonferenzen schnell noch abhängiger von IT-Lösungen geworden, und es ist spürbar, dass europäische Unternehmen eine gewisse technologische Souveränität aufbauen wollen, um ihre Geschäftsmodelle widerstandsfähiger zu machen. 

Maschinelles Lernen könnte in vielen Bereichen eine Rolle spielen, zum Beispiel beim Verständnis der kausalen Zusammenhänge von Eingriffen in das Klima der Erde. Und auch für kleinere Anwendungen gibt es viel Potenzial, etwa für energieeffiziente Steuerungsstrategien in einer Reihe von Bereichen.

Algorithmen können nur so gut sein wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Vorurteile, die zu Diskriminierung führen könnten, frühzeitig erkannt und beseitigt werden, bevor die Algorithmen in der Praxis eingesetzt werden. Dies gilt vor allem in Bereichen wie der Strafjustiz, der Medizin oder dem Recruiting, und in jedem anderen Bereich, in dem Entscheidungen direkte Auswirkungen auf Menschen haben. Das Feld des menschenzentrierten maschinellen Lernens ist in den letzten Jahren rasant gewachsen, wobei sich Wissenschaftler zunehmend mit den gesellschaftlichen Herausforderungen, Risiken und potenziellen Schäden von maschinellen Lernsystemen auseinandersetzen. Dazu gehört auch das Nachdenken über die Macht, die ein Algorithmus haben sollte oder nicht haben sollte, mit dem Fokus auf der Gestaltung von maschinellen Lernsystemen, die inklusiv und nichtdiskriminierend sind. Das ultimative Ziel dabei ist, dass die Technologie den Menschen unterstützt und ihm hilft.

Es besteht ein breiter Konsens darüber, dass Maschinen eingesetzt werden sollten, um Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen und nicht um sie zu ersetzen. In einigen Fällen ist die Wahrscheinlichkeit, dass Maschinen Fehler machen, geringer als bei Menschen, einfach aufgrund der schieren Menge an Daten, die sie verarbeiten können, oder weil sie nicht müde werden. Da Maschinen andere Stärken und Schwächen haben als Menschen, neigen sie auch dazu, andere Fehler zu machen. Das ist gut, denn es bedeutet, dass wir durch die Kombination von beidem Fehler reduzieren können.

ELLIS wuchs zunächst als Grass-Root-Initiative von Menschen, die schon lange vor der Gründung des Netzwerks zusammenarbeiteten und viele wissenschaftliche Arbeiten gemeinsam veröffentlichten. Mit den 14 Forschungsprogrammen und 30 ELLIS-Einheiten haben wir das Potenzial für die Zusammenarbeit weiter ausgebaut. Die Forscher*innen haben jetzt Gelegenheit, sich zu treffen, zum Beispiel bei Workshops, die wir regelmäßig veranstalten, oder um an anderen ELLIS-Aktivitäten teilzunehmen, zu denen Symposien, Debatten, Brainstorming-Treffen und so weiter gehören. Die Gruppen sind relativ klein, mit etwa 20 Personen, die sich intensiv wissenschaftlich austauschen.

Die Bildung in Europa ist hervorragend und wir haben eine starke akademische Tradition. Was die Talente angeht, ist Europa meiner Meinung nach auf Augenhöhe mit den USA. Woran wir noch arbeiten müssen, ist eine Kultur des Unternehmertums und der Innovation: Wie ich bereits erwähnt habe, wollen wir nicht nur die besten Talente ausbilden, wir wollen auch, dass diese Leute in Europa bleiben - entweder in der Wissenschaft, in die Industrie wechseln oder ihre eigenen Unternehmen gründen. Mit dem Cyber Valley in Baden-Württemberg haben wir bereits ein wachsendes lokales Ökosystem für Forschung und Innovation aufgebaut, und ELLIS ist ein vergleichbares Konzept auf europäischer Ebene. Es ist noch im Aufbau, aber wir sind auf einem guten Weg, ein Umfeld zu schaffen, das nicht nur Spitzenuniversitäten und Forschungseinrichtungen, sondern auch hervorragende Möglichkeiten für Start-ups umfasst. Auch die deutsche und europäische Politik hat dies als strategisch wichtig erkannt und sich verpflichtet, verstärkt in die KI-Forschung und -Innovation zu investieren. 

Ich habe eine gemeinsame Vision mit meinen Kollegen im ELLIS-Netzwerk: Wir wollen interessante Standorte und Ökosysteme in Europa entwickeln, in denen auch die Top-Forschungslabore der Industrie angesiedelt sind. Damit schaffen wir die Voraussetzungen für das Entstehen weiterer europäischer KI-Champions. Erinnern Sie sich daran, dass es Mitarbeiter von IBM Deutschland waren, die SAP gegründet haben, weil sie ihr eigenes Ding machen wollten? Davon wollen wir mehr sehen!

Wenn Sie diese Frage zehn verschiedenen Experten stellen würden, bekämen Sie vielleicht zehn verschiedene Antworten! Ich will das nicht beziffern, aber ich bin hier eher zurückhaltend. Ich glaube, wir sind noch weit davon entfernt, dass Maschinen die gleichen Fähigkeiten haben, wie das menschliche Gehirn. Wenn man sich anschaut, was heute gut funktioniert, dann ist es in den allermeisten Fällen Mustererkennung aus großen Datenmengen. Zur allgemeinen Intelligenz gehört viel mehr als das. Ich erwarte keine allgemeine künstliche Intelligenz zu meinen Lebzeiten; ich bin jetzt 53 und hoffe, dass ich ein langes Leben haben werde! Aber ich glaube, dass sich unsere Einstellung zu Computern, unsere Erwartungen an sie und die Art und Weise, wie wir mit ihnen interagieren, in den kommenden Jahren weiter rasant verändern wird. 

Susanne Gold, November 2021