Jobverlust durch KI: Wirklich so schlimm?

Im deutschen Wired-Magazine ist ein sehr lesenswerter Artikel rund um die Diskussion der Jobverluste aufgrund der Digitalisierung erschienen.

Im Artikel machen sie ein Gedankenexperiment und zeigen Überlegungen auf was den mit dieser überschüssigen „Arbeitskraft“ passieren würde. Ihre primäre Erkenntnis ist, dass damit auch wieder mehr Zeit in soziale Tätigkeiten fliessen werden. Zwangsweise kommt natürlich auch wieder das Thema bedingungsloses Grundeinkommen zur Sprache.

Wenn Maschinen Jobs übernehmen, können Menschen Besseres mit ihrem Leben anfangen. Nur die Gewinne der Automatisierung müssen gerechter verteilt werden.

Quelle: Jobverlust durch KI: Wirklich so schlimm?

Persönlich bin ich überzeugt, dass die ganze Diskussion zu heiss gekocht wird. Ich kann mir nur schwer vorstellen, dass in den nächsten Jahren die 50% prognostizierten Jobverluste eintreffen werden. Zu langsam ist die Menschheit im Übernehmen von neuen Innovationen. Handkehrum wird es aber sicher auch nicht so sein, dass alles gewohnt weitergehen wird. Es ist aber auch anzunehmen, dass es aufgrund der neuen Gegebenheiten auch viele neue Jobs(-Profile) geben wird. Oder wer hätte vor rund 10 Jahren gedacht, dass es heute notwendig ist in grösseren Unternehmungen einen Social Media Manager zu haben?

 

Wenn Computer selber programmieren

Die digitale Transformation schreitet unweigerlich voran. Es gibt Experten welche voraussagen dass es nicht mehr lange dauern dürfte, bis Roboter die Menschen mehr oder weniger ablösen (es gibt aber auch viele die das Gegenteil behaupten…). Aus der ersten Denkperspektive ist es daher nichts als konsequent, wenn irgendwann der Zeitpunkt kommen muss, wenn Computer auch (sich) selber programmieren und dadurch Software-Entwickler überflüssig machen.

Die ETH Zürich um Professor Martin Vechev forscht in diesem Feld und hat erste Gehversuche entwickelt. Er sieht in der Anfangsphase die Anwendungsfälle aber nicht in der Ablösung der Software-Entwickler, sondern in deren Unterstützung (z.B. durch eine Art Qualitätskontrolle). So könnten auch Programmieranfänger hochwertigen Programmcode schreiben und die Lernkurve wäre entsprechend hoch. Das ganze funktioniert durch die Anwendung von Machine Learning und dem Rückgriff auf bereits existierenden Software-Code (z.B. Open-Source Anwendungen und Programmier-Communities).

Details zu den Forschungsarbeiten findet man im folgenden Artikel welcher aus der ETH Hauszeitschrift „Globe“ stammt.

Vom Computer programmiert | ETH Zürich

 

 

Künstliche Intelligenz – echt jetzt?

In aller Munde und Medien ist aktuell die Rede von künstlicher Intelligenz und wie diese in Kürze alles übernehmen wird und überspitzt gesagt die Menschheit so mehr oder weniger überflüssig macht. Bereits gibt es auch erste Warner wie Elon Musk von Tesla welche sagen, dass die Entwicklung von künstlicher Intelligenz eines der grössen Risiken der Menscheit darstellt und man diese regulieren müsse (lesenswerter Artikel dazu hier: https://www.theverge.com/2017/7/17/15980954/elon-musk-ai-regulation-existential-threat ).

Aber was ist überhaupt künstliche Intelligenz? Ist diese gleichwertig wie die Menschliche? Ich denke es ist wichtig, dass man in diesem Kontext genauer betrachtet und zwei Dinge auseinander hält. Die Anwendungen welche heute unter dem Schlagwort künstliche Intelligenz laufen, haben genau betrachtet ziemlich gar nichts mit Intelligenz zu tun. Der Begriff „Machine Learning“ ist hier eher korrekt und aussagekräftig. Das was die AGFA’s (Apple, Google, Facebook, Amazon) heute machen ist nichts anderes als mit statistischen Werkzeugen und immensen Datenbeständen Muster und Vorhersagen zu errechnen. Die Datenbestände bilden natürlich historische Aktionen und Entscheidungen von Menschen ab, was wiederum dazu führt dass die Muster und Vorhersagen des Machine Learning intelligent und menschlich erscheinen (sollten…). Das Ganze hat aber nichts mit einer richtigen Intelligenz zu tun.

Seanbatty / Pixabay

Ein Vorreiter dieses Thema und der Wissenschaft um die „richtige“ künstliche Intelligenz ist der Schweizer Neurowissenschaftler Pascal Kaufmann. Er ist weltweit einer der Vorreiter dieses Forschungsgebiets und hat nebenbei auch eine Firma in der Schweiz gegründet wo er Erkenntnisse aus seiner Forschung in eine Software für’s Wissensmanagement einfliessen lässt.

Auf der IT-Branchenplattform ZDNet.com ist ein lesenswerter Artikel über Kaufmann und das obige Missverständnis erschienen welche ich allen empfehle.

True AI cannot be developed until the ‚brain code‘ has been cracked: Starmind | ZDNet

Wer sich weiter fürs Thema interessiert, dem empfehle ich ein Artikel auf der Webseite Netzwoche wo noch näher aufs Thema eingegangen wird.

http://www.netzwoche.ch/news/2017-03-15/warum-kuenstliche-intelligenz-nicht-intelligent-ist

Wenn Computer selbständig programmieren

Heute ist es ja so, dass alle Programme und Algorithmen von einem Entwickler aus Fleisch und Blut geschrieben werden muss. Mit den laufenden Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz, wäre es aber auch denkbar, dass Computer selber programmieren.

Genau dies erforschen Wissenschaftler der ETH Zürich. Aber auch hier gilt, dass ein Umschalten von 0 auf 100 nicht realistisch ist. In der ersten Phase ihrer Forschungsarbeiten ist daher nicht das Ziel, dass Computer vollkommen selbständig entwicklen, sondern dass sie Entwickler helfen besser zu werden (z.B. mit Empfehlungen und Assistenten). In dieser ersten Unterstützungsphase können die Algorithmen aber nicht nur helfend wirken, sondern lernen gleichzeitg auch dazu und optimieren sich. Mittelfristig dürfte es dann Folge sein, dass Computer selbständig programmieren. ETH-Professor Martin Vechev prophezeit „In zehn Jahren wird die Automatisierung so weit fortgeschritten sein, dass Computer autonom kurze Programme schreiben können

Quelle: Vom Computer programmiert | ETH Zürich

Stimmenanalyse verrät das psychologische Profil

Im Beitrag „The End of Privacy – Dr. Michael Kosinski“ habe ich von einer Studie berichtet, welche aufgezeigt hat dass mit wenigen Datenpunkten (70 Facebook Likes) von einer Person ein psychologisches Profil erstellt werden kann. Die Firma „Precire“ aus Deutschland geht hier noch einen Schritt weiter. Die Software von Precire „nutzt Sprache und Text um ein valides Bild von Mitarbeitern, Kunden, Bewerbern und weiteren Gesprächspartnern zu zeichen“ und weiter „die in gesprochener und geschriebener Sprache mit künstlicher Intelligenz Muster identifiziert und daraus linguistische, psychologische und kommunikationsbezogene Merkmale ableitet“.

Die Einsatzzwecke so einer Software ist natürlich beinahe unbegrenzt und kann überall dort wo Kommunikation – schriftlich wie mündlich – stattfinden eingesetzt werden. Bereits gibt es erste Unternehmungen welche potentielle Kandidaten für Stellen ein Gespräch mit einem Computer vorgängig durchführen lassen. Dieser Artikel im Bund gibt Hintergrundinfos. Wenn man dies aber zu Ende denkt, so ergeben sich auch unheimlich Szenarien wie dieser Artikel des Beobachter aufzeigt.

Ich denke unsere Gesellschaft wird mittelfristig nicht drum herum kommen, dass Regeln rund um solche Analysewerkzeuge (sei es Facebook Likes, Stimmanalyse, whatever) aufgestellt werden müssen. Eine anderes Szenario ist, dass sich irgendwann herausstellt, dass diese Analysewerkzeuge – welche rein auf statistischen Grundlagen basieren – nicht korrekt funktionieren und Stereotypen Vorschub leisten. Oder wie Hernani Marques vom Chaos Computer Club im obigen Artikel des Beobachters zitiert wird: „Das ist Hokuspokus mit fatalen Folgen. Eine Software kann nicht in die Gefühlswelt eindringen.“.

Bilderkennung mit KI: Automatisierung bei Schadenregulierung

Wenn man die Kostenstrukturen einer durchschnittlichen Versicherungsgesellschaft betrachtet, so entfällt ein wesentlicher Block auf das Schadenhandling und die Schadenbeurteilung. Viele Versicherungen haben in den letzten Jahren deshalbt Projekte zur Automatisierung im Bereich des Handling gestartet und eingeführt. Die Schadenbeurteilung muss aber immer noch durch einen Menschen erfolgen.

Mit Technologien wie dem Machine Learning könnte es in Zukunft jedoch möglich sein, einen beträchtlichen Teil der Beurteilungsarbeiten ebenfalls zu automatisieren. Die Firma Control Expert arbeitet hier bereits an Verfahren mit welchen es in Zukunft möglich sein soll, die zu erwartende Schadenssumme durch Bilderkennung zu bestimmen.

Quellen:

Schmerzerkennung durch KI bei Schafen

Einen guten für den Montag :-).

Forscher der Universität Cambridge habe mittels künstlicher Intelligenz eine Gesichtserkennungs-Software gebaut, welche erkennt ob ein Tier Schmerzen hat. Das System kann neun verschiedene Schmerzgrade erkennen und wurde auf den Namen SPFES getauft. SPFES steht für Sheep Pain Facial Expression Scale.

Auch wenn das nun auf den ersten Blick witzig aussieht, so kann damit effektiv auch Geld gespart werden. Durch die frühzeitige Erkennung von Schmerzenkönnen betroffene Tiere behandelt werden bevor eine Krankheit/Unfall fortgeschritten ist und das Tier für die weitere Verwertung nicht mehr verwendet werden kann.

Quelle: Researchers design AI system to assess pain levels in sheep

Künstliche Intelligenz: Wenn Maschinen über Menschen entscheiden – Kolumne von Sascha Lobo auf Spiegel Online

Das Voranschreiten der Technologien unter dem Oberbegriff künstliche Intelligenz nimmt laufend zu. Aber kann eine künstliche Intelligenz überhaupt mit einer menschlichen Intelligenz verglichen werden? Könnte es nicht sein, dass eine künstliche Intelligenz sich ganz anders verhält als ein Mensch? Andere Lösungsstrategien anwendet als ein Mensch?

Sascha Lobo ist einer der pointiertesten Kommentatoren im deutschen Raum wenn es um die Digitalisierung und dessen Auswirkungen geht. Auf Spiegel Online hat er sich genau dem obigen Thema angenommen.

Ich empfehle den Artikel jedem der sich mit den Auswirkungen der Digitalisierung und künstlicher Intelligenz auseinander setzen will.

Kaum ein Feld der Technologie ist so unterschätzt und überschätzt wie künstliche Intelligenz. Maschinen entscheiden nämlich ganz anders, als Menschen es sich ausdenken. Das kann gut oder gruselig sein.

Quelle: Künstliche Intelligenz: Wenn Maschinen über Menschen entscheiden – Kolumne – SPIEGEL ONLINE

„The End of Privacy“, Dr. Michal Kosinski – YouTube

Im Dezember 2016 ging ein Artikel des „Magazin“ des Tagesanzeigers um die Welt. Darin wird erklärt, wie Donald Trump zu seinem Sieg bei den Präsidentschaftswahlen in den USA gekommen sein soll. Unter anderem wird aufgezeigt wie mittels Big Data Algorithmen, dem Sammeln von Daten sowie Profilerstellung die Wähler zielgenau angesprochen werden konnten. Auch wenn vieles was im Artikel ausgeführt wurde, nicht ganz stimmt (siehe auch Gegendarstellung des WDR https://blog.wdr.de/digitalistan/hat-wirklich-der-grosse-big-data-zauber-trump-zum-praesidenten-gemacht/), so macht es schon nachdenklich.

Etwas was aber nicht erfunden wurde, sind die Studien von Dr. Michal Kosinksi der Cambridge University. So haben diese schon im 2014 aufgezeigt, dass mittels einer recht überschaubaren Anzahl von Datenpunkten (z.B. Facebook Likes) das psychologische Profil eines Menschen sehr genau bestimmt werden kann. Darüber gibt es bereits einen Artikel auf diesem Blog (70 Facebook Likes = Umfassendes Persönlichkeitsprofil).

Mittlerweile ist Kosinski und seine Kollegen an weitergehenden Studien dran. So erforschen sie aktuell ob aufgrund von Fotos und dem Verknüpfen von Big Data ebenfalls die Bestimmung von psychologischen Profilen möglich ist. Und ja, ist es. Scary….

Das folgende Youtube-Video zeigt eine Präsentation von Michal Kosinski wo er seine Studien erläutert und auch herleitet warum aus seiner Sicht „The End of Privacy“ eintreffen wird respektive schon eingetroffen ist.

Ich empfehle das Video unbeschränkt allen. Es zeigt einerseits auf, was heute schon möglich ist (und daher wohl auch von einzelnen Staaten/Unternehmungen genutzt wird) und wohin die Zukunft gehen wird.

Machine Learning verständlich erklärt

Eine allgemeingültige Definition von künstlicher Intelligenz oder neudeutsch Artificial Intelligence ist schwierig zu geben. Oft werden auch Äpfel mit Birnen verglichen.

Experten (ich auch…) sind einhellig der Meinung, dass es zu einer „richtigen“ künstlichen Intelligenz noch lange dauern wird, respektive dass es sie je überhaupt geben wird. Das ist eine interessante Diskussion welche ich in diesem Blog auch noch thematisieren werde.

Eine Technologie welche aber oft mit künstlicher Intelligenz gleichgesetzt wird, ist das sogenannte Machine Learning. Durch spezialisierte Algorithmen kann mittels riesiger Datenmengen (=Big Data) Mustererkennung vorgenommen werden. Das folgende Video von Microsoft Research zeigt innert 2 Minuten sehr einfach und gut auf, was dahintersteckt und wie Machine Learning die digitale (und auch reale Welt) in den nächsten Jahren verändern wird.

© 2017 VZ Holding AG und/oder mit ihr verbundene Unternehmen. Alle Rechte vorbehalten.