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Ende Arbeit

Von Patrik Etschmayer - Go ist das kom­ple­xes­te Brettspiel, das Menschen je ent­wi­ckelt haben. Als Computer bereits Schachweltmeister schlu­gen, galt Go immer noch als das Spiel, bei dem die Rechner noch lan­ge Zeit den Menschen unter­le­gen sein wür­den. Nachdem Googles Software AlphaGo letz­tes Jahr gegen einen der bes­ten Go‐​Spieler (Lee Sedol) 4:1 gewon­nen hat­te, schlug der Computer in die­sem Jahr die Nummer eins der Welt, Ke Jie, 3:0.

Dabei griff der Computer nicht nur auf sei­ne rie­si­ge Rechenkraft, son­dern auch auf eine Datenbank mit einer Unzahl von Spielen von Go‐​Profis und -Meistern zurück. Sein Erfolg bau­te daher immer noch auf dem Genie von Menschen auf.

Doch dann kam vor weni­gen Wochen AlphaGo Zero (AGZ). Der neu­es­te Go‐​Computer von Google bekam kei­ne Datenbank und kei­ne Hinweise dar­auf, wie das Spiel am bes­ten zu spie­len ist. Stattdessen bekam er nur die Regeln und muss­te selbst her­aus­fin­den, wie die­ses unglaub­lich kom­ple­xe Spiel am bes­ten gewon­nen wer­den kann. So spiel­te und lern­te AGZ und war schon nach drei Tagen bes­ser als jene Version, die gegen Lee Sedol gewon­nen hat­te, und schlug die­sen Computer 100 zu 0. Alpha Go Master (eine Zwischenversion, die online und anonym rei­hen­wei­se G‐​Profis geschla­gen hat­te) brauch­te noch 21 Tage und war nach 40 Tagen gut genug, um alle sei­ne Vorgänger zu ver­nich­ten. Von Menschen ganz zu schwei­gen.


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Dabei scheint vor allem das Programm neu gewe­sen zu sein, das lern­te, die Hardware blieb gleich. Der Hauptunterschied laut den Entwicklern: Das Lernen von AGZ sei nicht durch die Grenzen des mensch­li­chen Wissens beschränkt gewe­sen.

Nun, ein Go‐​Computer wird nicht die Welt erobern. Aber die­se Lernalgorithmen wer­den über­all dort zur Anwendung kom­men, wo Simulationen zum Lernen ange­wen­det wer­den kön­nen: Beim Proteinfalten (ent­schei­dend für neue Medikamente) wird ein AGZ‐​Algorithmus ver­mut­lich sen­sa­tio­nel­le neue Moleküle fin­den, auf die Menschen erst in Jahrzehnten gekom­men wären.

Ist das nun schon die KI, die unse­re Arbeitswelt bedroht? Nein. Aber nach Jahrzehnten des schein­ba­ren Stillstands hat sich die Computertechnik nun zu einem Punkt hin bewegt, an der neu­ro­na­le Netzwerke rie­si­gen Datenmengen Sinn geben kön­nen. Der gros­se Irrtum wäre nun, zu glau­ben, dass es noch­mals Jahrzehnte gehen wird, bis die Maschinen wirk­lich cle­ver sind. Denn die Fortschritte schie­nen nur uns lang­sam, schrit­ten aber – wenn auch auf sehr tie­fem Niveau – expo­nen­ti­ell vor­an.

Die Sache mit expo­nen­ti­el­lem Wachstum ist die, dass sehr lan­ge fast nix los ist und dann rasend schnell aus «Oh, da ist ja was – nied­lich!» ein «Verdammt, das Monster frisst mich!» wird. Momentan schau­en wir eine Alexa oder ein Google Home oder ein sich selbst durch Sitten fah­ren­des Büsslein an und sagen: «Oh, wie nied­lich.»

Und wenn in fünf Jahren die ers­ten selbst­fah­ren­den Lastwagenkonvois durch Europa rau­schen und die ers­ten Zehntausendschaften Fernfahrer vor dem Ruin ste­hen, wird die Politik immer noch fin­den, dass das alles durch Innovation abge­fe­dert wer­de und irgend­je­mand ja die kom­pli­zier­ten Lastwagen war­ten müs­sen. Nur wer­den die­se der­mas­sen von Sensoren durch­drun­gen sein, dass schon 1000 Kilometer vor jedem Defekt bekannt sein wird, wel­ches Teil im auto­ma­ti­sier­ten Wartungshangar aus­ge­wech­selt wer­den muss. Manche Defekte wer­den zwar immer noch von Menschen repa­riert wer­den müs­sen, doch mit jeder Generation wer­den es weni­ger sein.

Die Rechnung ist dabei ein­fach: Wenn ein auto­no­mer Lastwagen, sagen wir, 150 000 Franken mehr kos­tet als ein her­kömm­li­cher Lastwagen, dafür aber ohne Einhalten von Ruhezeiten fah­ren darf, nicht müde und krank wird und dazu noch spar­sa­mer und siche­rer fährt als sein mensch­li­cher Konkurrent, ist der Mehrpreis bereits nach einem, spä­tes­tens aber nach zwei Jahren amor­ti­siert. Und die­se Kalkulation wird in weni­gen Jahren nicht nur bei Chauffeuren gemacht.

Doch nicht nur Lastwagenfahrer und Fabrikarbeiter wer­den ersetzt wer­den: Expertensysteme wer­den erst die mitt­le­ren Managementebenen von Firmen noch wei­ter aus­räu­men, als dies jetzt schon der Fall ist. Fast jeder Job, der sich vor allem mit dem Zusammentragen von Informationen und dem Verknüpfen von die­sen mit bestimm­ten Themen befasst, wird schnel­ler, bes­ser und viel bil­li­ger von Systemen wie Watson von IBM als durch einen Menschen erle­digt wer­den kön­nen.

Sogar medi­zi­ni­sche Diagnosen dürf­ten eine Domäne von Computern wer­den – es wird inter­es­sant sein, wie sich die Ärzteschaft dage­gen weh­ren wird, aber kom­men wird es auf alle Fälle. Und wenn erst mal ech­te Medizin auto­ma­ti­siert wird, dürf­ten Quacksalberprogramme nicht lan­ge danach fol­gen.

Da der Fortschritt expo­nen­ti­ell erfol­gen wird, wird der Gesellschaft nicht viel Zeit blei­ben, zu reagie­ren, um einen tota­len Kollaps zu ver­hin­dern, wenn irgend­wann sogar hoch qua­li­fi­zier­te Arbeit durch schnel­ler und bes­ser arbei­ten­de Maschinen ent­wer­tet wird. Dass es der­zeit vor allem Unternehmer sind, die an der Front der KI‐​Entwicklung tätig sind (Zuckerberg, Gates, Musk etc.), die ein bedin­gungs­lo­ses Grundeinkommen for­dern ist kein Zufall: Diese Unternehmer sehen schon jetzt genau­er, was auf den gan­zen Rest von uns zukommt.

Politiker win­ken hin­ge­gen ab – und zwar von links bis rechts: Auf der einen Seite wird die Aufwertung der Arbeit gefor­dert, auf der ande­ren reden sie von Geschenklipolitik, die sich nie­mals finan­zie­ren lies­se und die Leute aso­zi­al mache. Dabei ist schon seit Jahrzehnten Tatsache, dass Arbeit immer weni­ger wert ist und der Anteil der Einkommen, die aus ihr gene­riert wird, ste­tig sinkt, wäh­rend die Einkommen aus Kapitalgewinnen immer höher stei­gen, betrach­tet man die gesam­te Wirtschaftsleistung. Die Ursache dafür: Die immer stär­ke­re Automatisierung von Arbeit quer durch die Arbeitswelt – oder: Kapitaleinsatz ersetzt Arbeitseinsatz in immer stär­ke­rem Masse.

Die Tatsache, dass die Fähigkeiten der Technik in den nächs­ten Jahren gera­de­zu durch die Decke gehen wer­den, wird auch mehr Geld in die­se Technologien locken: Uber und Lyft wol­len am Ende ihre Fahrer durch KI erset­zen: Diese die­nen ihnen ledig­lich dazu, den Weg frei zu machen und die Marken zu eta­blie­ren, sodass sie einen flie­gen­den Start haben, wenn die auto­no­men Fahrzeuge das Steuer über­neh­men. Das ist die Vision, wel­che die Investoren anlockt. Automatisierte Vermögensverwaltungen, Spitäler und Fabriken bie­ten noch wesent­lich mehr Motivation, Löhne durch Kapitalrendite zu erset­zen, was die mög­li­che Rendite angeht. Die KI‐​Revolution ist also nicht nur tech­nisch, son­dern vor allem auch finan­zi­ell getrie­ben. Und DAS soll­te jeder und jedem Angst machen.

Und wenn es doch nicht so kommt? Möglich ist alles. Aber einer Sache müs­sen wir uns bewusst sein: Wenn die KI erst mal vor der Türe steht, wird alles so schnell gehen, dass unse­re Gesellschaft kei­ne Chance mehr hat, sich schnell genug anzu­pas­sen. Die dann anste­hen­de «Disruption» hät­te das Potenzial, unse­re gan­ze Gesellschaft innert weni­ger Jahre über den Haufen zu wer­fen. Heute zu sagen: «Das kommt nicht, weil es kam bis­her auch nicht», ist extrem fahr­läs­sig. Denn das haben die Go‐​Spieler vor zehn Jahren auch noch gesagt. Und bei denen ging es nur um ein Spiel, nicht um die Grundlagen der Gesellschaft

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Artikel online veröffentlicht: 10. November 2017 – aktualisiert am 8. Januar 2018