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1. Arbeitslosigkeit

Angesichts der zunehmenden Befürchtungen, dass Automatisierung und KI die Art und Weise wie wir arbeiten verändern und Menschen in die Arbeitslosigkeit drängen werden, stellen sich immer mehr Menschen die Frage, welche Arbeitsplätze in Zukunft durch Maschinen ersetzt werden. Einige Experten gehen davon aus, dass bis 2030 noch erhebliche Verschiebungen in den Berufsfeldern auf uns zukommen. Sie schätzen, dass zwischen 75 Millionen und 375 Millionen Arbeitnehmer (3 bis 14 Prozent der weltweiten Erwerbstätigen) ihren Arbeitsplatz wechseln und neue Fähigkeiten erlernen müssen. die Vorhersagen gehen weit auseinander und reichen von optimistisch bis sehr pessimistisch. Es wird deutlich, dass die Experten aus dem Technologie- und Wirtschaftssektor keine einheitliche Meinung über die Zukunft unseres Arbeitsmarktes haben. Kurz gesagt: Es ist wirklich schwer zu sagen, wie viele Arbeitsplätze tatsächlich verloren gehen werden.

Der Übergang zu einer stärker automatisierten Welt wird für viele Länder eine große Herausforderung sein, denn es ist alles andere als einfach, sicherzustellen, dass die Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer über die erforderlichen Fähigkeiten und die nötige Unterstützung für den Übergang zu neuen Arbeitsplätzen verfügen. Vor allem, weil die Auswirkungen der Automatisierung bei gering qualifizierten Tätigkeiten wie Verwaltungsaufgaben, im Baugewerbe oder bei logistischen Dienstleistungen stärker ausgeprägt sind. Die Verbreitung von Robotik und künstlicher Intelligenz trägt also dazu bei, dass die Zahl der verfügbaren Arbeitsplätze für Geringqualifizierte sinkt und wirkt sich negativ auf Arbeitsplätze mit niedrigeren Löhnen aus. Das könnte zu einer zunehmenden Einkommenspolarisierung und zu Massenarbeitslosigkeit führen. Wirtschaftliche Unsicherheit kann - wie wir aus der Vergangenheit wissen - eine große Bedrohung für unsere Demokratien sein und zu einem Vertrauensverlust in politische Institutionen, aber auch zu Unzufriedenheit mit dem System insgesamt führen. Folglich könnte die Art und Weise, wie KI unsere Arbeitsweise verändert, bei den Wählerinnen und Wählern Sympathien für populistische Parteien wecken und die Voraussetzungen dafür schaffen, dass sie eine verächtliche Haltung gegenüber den repräsentativen liberalen Demokratien entwickeln.

2. Mangelnde Transparenz

KI kann in vielerlei Hinsicht fehlerhaft sein und das macht Transparenz extrem wichtig. Schon die Eingabedaten können mit Fehlern behaftet oder schlecht bereinigt sein. Oder die Informatiker und Ingenieure, die ein Modell trainiert haben, könnten von vornherein versehentlich verzerrte Datensätze ausgewählt haben. Bei so vielen Dingen, die schief gehen können, ist das eigentliche Problem die mangelnde Sichtbarkeit: Man weiß nicht, warum die KI schlechte Leistungen liefert. Oder manchmal nicht einmal, dass sie schlecht arbeitet. Bei einer typischen Anwendungsentwicklung gibt es eine Qualitätssicherung sowie Testverfahren und -werkzeuge, die Fehler schnell aufdecken können.

Aber KI ist nicht einfach nur Code, die zugrunde liegenden Modelle können nicht einfach untersucht werden, um zu sehen, wo die Fehler sind - manche Algorithmen für maschinelles Lernen sind nicht erklärbar, werden geheim gehalten (da dies im Geschäftsinteresse ihrer Hersteller ist) oder beides. Das führt dazu, dass wir die Verzerrungen oder Fehler, die KI verursachen kann, nur begrenzt verstehen. In den Vereinigten Staaten haben Gerichte damit begonnen, Algorithmen einzusetzen, um das "Risiko" eines Angeklagten, eine weitere Straftat zu begehen, zu bestimmen und Entscheidungen über Kaution, Strafmaß und Bewährung zu treffen. Das Problem dabei ist, dass es kaum Aufsicht und Transparenz darüber gibt, wie diese Werkzeuge arbeiten.

Ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen und ohne Bundesgesetze, die Standards festlegen oder eine Überprüfung vorschreiben, besteht die Gefahr, dass diese Instrumente die Rechtsstaatlichkeit aushöhlen und die Rechte des Einzelnen einschränken. Im Fall des Angeklagten Eric Loomis zum Beispiel verhängte der Richter eine lange Haftstrafe, weil er bei der Beantwortung einer Reihe von Fragen, die in das Risikobewertungsprogramm Compas eingegeben wurden, als "hohes Risiko" eingestuft wurde. Compas ist ein Blackbox-Risikoeinschätzungsinstrument - der Richter oder irgendjemand anderes wusste sicherlich nicht, wie Compas zu der Entscheidung kam, dass Loomis ein "hohes Risiko" für die Gesellschaft darstellt. Es kann sein, dass Compas seine Entscheidungen auf Faktoren stützt, die wir für ungerecht halten - es kann rassistisch, altersdiskriminierend oder sexistisch sein, ohne dass wir es wissen.

3. Verzerrte und diskriminierende Algorithmen

Das führt uns zu unserem nächsten Thema. "Voreingenommenheit ist nicht nur ein soziales oder kulturelles Problem, auch im technischen Bereich ist sie ein Problem. Designfehler oder fehlerhafte und unausgewogene Daten, die in Algorithmen eingespeist werden, können zu voreingenommener Software und technischen Artefakten führen. So reproduziert die KI nur die rassistischen, geschlechts- und altersbedingten Vorurteile, die in der Gesellschaft bereits bestehen, und vertieft soziale und wirtschaftliche Ungleichheiten. Du hast wahrscheinlich von Amazons experimentellen Einstellungspraktiken vor ein paar Jahren gelesen. Damals wurde künstliche Intelligenz eingesetzt, um Bewerberinnen und Bewerber zu finden, indem man sie mit einem bis fünf Sternen bewertete - ähnlich wie Käuferinnen und Käufer Produkte auf Amazon bewerten. Das war diskriminierend für Frauen, denn Amazons Computermodelle wurden darauf trainiert, Bewerber zu überprüfen, indem sie Muster in den Lebensläufen beobachteten, die dem Unternehmen über einen Zeitraum von 10 Jahren vorgelegt wurden, so dass männliche Bewerber bevorzugt und Lebensläufe, die das Wort "Frauen" enthielten, benachteiligt wurden.

Neben der verzerrten Datenbasis stellen auch homogene, nicht repräsentative Entwicklerteams ein Problem dar. Durch ihre geringe Vielfalt weben sie ihre kulturellen blinden Flecken und unbewussten Vorurteile in die DNA der Technologie ein. Unternehmen, denen es an Vielfalt mangelt, laufen daher Gefahr, Produkte zu entwickeln, die ihre Kunden ausschließen. Vor vier Jahren fand eine Studie heraus, dass einige Gesichtserkennungsprogramme weniger als 1 Prozent der hellhäutigen Männer, aber mehr als ein Drittel der dunkelhäutigen Frauen falsch klassifizieren. Die Hersteller behaupteten, das Programm sei kompetent, aber der Datensatz, den sie zur Bewertung der Leistung verwendeten, war zu mehr als 77 Prozent männlich und zu mehr als 83 Prozent weiß.#

4. Profiling

Mit Hilfe von KI lassen sich erschreckend genaue Profile von Menschen erstellen. Algorithmen werden entwickelt, um Muster zu finden. Bei einem Wettbewerb über das Sammeln persönlicher Daten wurde deutlich, dass sie in der Lage sind, den wahrscheinlichen zukünftigen Standort eines Nutzers vorherzusagen, indem sie den bisherigen Standortverlauf beobachten. Die Vorhersage war sogar noch genauer, wenn auch die Standortdaten von Freunden und sozialen Kontakten verwendet wurden. Du wirst jetzt vielleicht sagen, dass es dir egal ist, wer deine Bewegungen kennt, schließlich hast du nichts zu verbergen. Das stimmt aber wahrscheinlich nicht ganz. Selbst wenn du nichts Falsches oder Illegales tust, möchtest du vielleicht nicht, dass deine persönlichen Daten allgemein zugänglich sind. Schließlich würdest du ja auch nicht in ein Haus mit durchsichtigen Wänden ziehen. Ist es also wirklich so, dass es dir egal ist, ob der Standortverlauf deines Geräts weitergegeben wird? Wie sieht es mit dem Standortverlauf deiner Teenager-Tochter aus? Würdest du dich wirklich wohl fühlen, wenn jemand ihre Standortdaten einschließlich der Vorhersagen veröffentlicht? Sicherlich nicht. Wissen ist Macht, und Informationen, die wir preisgeben, haben Macht über uns.

5. Desinformation

Im Jahr 2020 produzierte die Aktivistengruppe Extinction Rebellion mittels Deepfake eine fiktive Rede der belgischen Premierministerin Sophie Wilmès. Sie nahmen eine echte Videoansprache von Wilmès und setzten KI ein, um ihre Worte zu manipulieren. Das Ergebnis: Desinformation. In dem gefälschten Video ist Wilmès zu sehen, wie sie über Covid-19 spricht und behauptet, dass die Pandemie direkt mit der "Ausbeutung und Zerstörung unserer natürlichen Umwelt durch den Menschen" zusammenhängt. Leider war das nicht der einzige Fall. Deepfakes werden in Zukunft immer häufiger für gezielte Desinformationskampagnen eingesetzt, die unsere demokratischen Prozesse bedrohen und eine gesellschaftliche Polarisierung verursachen. Hinzu kommen Online-Bots, die gefälschte Texte wie Nachrichtenartikel oder Tweets erstellen können, um verdrehte Vorstellungen zu verbreiten. Das KI-Sprachwerkzeug GPT-3 hat kürzlich Tweets verfasst, in denen es heißt: “They can't talk about temperature increases because they're no longer happening” ("Sie können nicht mehr über den Temperaturanstieg sprechen, weil er nicht mehr stattfindet"), um Skepsis gegenüber dem Klimawandel zu schüren. In den letzten Jahren, in denen Trump die Medien ständig als Fake bezeichnete, könnten solche Technologien den "Zusammenbruch der Realität" bedeuten, wie The Atlantic es ausdrückte. Mit Deepfakes und Online-Bots, die Desinformationen verbreiten, könnten in der Gesellschaft die Grenzen zwischen Realität und Fiktion verschwimmen und das Vertrauen in unsere politischen Institutionen erschüttert werden.

6. Auswirkungen auf die Umwelt

KI kann sich zwar positiv auf die Umwelt auswirken, z. B. indem sie intelligente Netze zur Anpassung der Stromnachfrage oder intelligente und kohlenstoffarme Städte ermöglicht. KI kann aber auch erhebliche Umweltschäden durch den intensiven Energieverbrauch verursachen. Eine Studie aus dem Jahr 2019 hat ergeben, dass eine bestimmte Art von KI (Deep Learning in der natürlichen Sprachverarbeitung) einen enormen CO2-Fußabdruck hinterlässt, weil die Hardware einen hohen Energiebedarf hat. Experten sagen, dass das Training eines einzigen KI-Modells 300.000 kg CO2-Emissionen verursacht - das entspricht 125 Hin- und Rückflügen von New York nach Peking oder dem Fünffachen der Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen (amerikanischen) Autos. Und das Training der Modelle ist natürlich nicht die einzige Quelle von Emissionen. Auch die Infrastruktur für den Einsatz von KI durch Big Tech hat erhebliche Auswirkungen auf den Kohlenstoffausstoß: Die Rechenzentren müssen aufgebaut und die verwendeten Materialien müssen gewonnen und transportiert werden.

7. Dominanz der großen Tech-Unternehmen

KI wird von großen Technologieunternehmen beherrscht. Seit 2007 hat Google mindestens 30 KI-Firmen aufgekauft, die an allem Möglichen arbeiten - von der Bilderkennung bis hin zu menschlich klingenden Computerstimmen - und so ein riesiges Monopol auf KI-Technologie aufgebaut. Aber Google ist nicht der einzige Gatekeeper. 2016 gaben Google, Apple, Facebook, Microsoft und Amazon zusammen mit den chinesischen Megaplayern bis zu 30 Milliarden Dollar von geschätzten 39 Milliarden Dollar weltweit für KI-bezogene Forschung, Entwicklung und Übernahmen aus. Es ist gefährlich, dass Unternehmen weltweit KI-Startups aufkaufen, denn dadurch kaufen sie sich einen unverhältnismäßig großen Einfluss darauf, in welche Richtung sich die KI-Technologie entwickeln wird. Mit ihrer Dominanz in den Bereichen Suche, soziale Medien, Online-Handel und App-Stores haben diese Unternehmen fast ein Monopol auf Nutzerdaten und werden zu den wichtigsten KI-Lieferanten für alle anderen in der Branche. Eine solche Machtkonzentration ist gefährlich, denn sie birgt die Gefahr, dass die großen Tech-Unternehmen den demokratisch gewählten Regierungen etwas vorschreiben.

Weiterführende Links:

• 10 Beispiele, wie KI in unseren Alltag vordringt
  
• Haben Entscheidungsalgorithmen immer Recht, sind sie fair und zuverlässig?
• Artificial Intelligence vs Human Rights?

Bildnachweis: Alena Darmel, Anastasia Shuraeva, Darina Belonogova, Keira Burton, Ron Lach, Tim Douglas, Vazhnik /Pexels.com

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