Hallo und herzlich Willkommen zu unserem Podcast Künstliche
Intelligenz, wenn die Maschine den Mensch ablöst.
Ich bin Jakob und ich freue mich, hier einen weiteren KIT-Student
begrüßen zu dürfen.
Hallo, ich bin Lasse.
Auch ich freue mich sehr, hier zu sein und mit Jakob über dieses
spannende Thema reden zu können.
Worüber wollen wir heute reden?
Unser Titel ist, wie Jakob schon erwähnt hat, Künstliche Intelligenz,
wenn die Maschine den Mensch ablöst.
Und ich finde, das sieht man schon in ganz vielen Bereichen, dass wir
vielleicht auch Situationen zusteuern, wo Maschinen Menschen
tatsächlich ablösen werden, also deren Aufgaben übernehmen.
Und heute wollen wir genau das aus verschiedenen Situationen
beleuchten.
Wir wollen da Beispiele für zeigen.
Wir wollen reden, ist das gut?
Wollen wir das?
Ist das vielleicht nicht vermeidbar?
Vielleicht ein bisschen philosophieren.
Genau, aber damit wir hier nicht nur unqualifiziertes Zeug vor uns hin
und her labern, haben wir auch im Vorfeld vom Podcast einen Experten
dazu interviewt.
Und zwar ist das der Herr Thorsten Fleischer.
Der ist Forschungsbereichsleiter am Institut für
Technologiefolgenabschätzung und Systemanalyse hier in Karlsruhe.
Und der war so freundlich, uns einfach mal ein bisschen von seiner
Zeit zu leihen und unsere Fragen zu beantworten.
Ich bin aber auch an dieser Stelle herzlichen Dank für die Zeit.
Und dann hören wir doch am besten auch gleich mal rein, was er zu den
Arbeitsplätzen gesagt hat.
Also insbesondere niedrig qualifizierte, formatierbare, repetitive
Arbeit wird abgelöst werden durch Automatisierung.
Ja, ich glaube, darüber lässt sich nicht streiten, dass das so ist.
Wo hast du das denn schon bemerkt, dass repetitive Arbeiten, wie er
sagt, abgelöst werden durch die Maschine?
Ist dir das schon begegnet?
Ja, auf jeden Fall.
Neulich erst bei McDonald's beispielsweise.
Wenn man zu McDonald's kommt, dann ist in vielen Filialen da
inzwischen so, da gibt es so Mannshohe-Bildschirme.
Da gehst du hin und wählst einfach die Sachen aus, die du haben
willst.
Völlig stressfrei.
Also sagst du, ich will das Menü und den Burger und so.
Und dann sagst du irgendwie kaufen.
Und dann kriegst du eine Nummer und musst halt nur noch mit der Nummer
zum Schalter, wenn die Nummer angezeigt wird, dass dein Essen fertig
ist und holst es da ab.
Und dafür sind ja einfach wenige Leute in der Kasse.
Wobei mir da noch nicht ganz klar ist, ob das jetzt wirklich so viel
spart.
Weil an der Kasse sind dann ja, wie gesagt, immer noch die Leute.
Also wenn es keine Leute sparen würde, würden sie es nicht machen,
glaube ich.
Wo man es auch sieht, ist glaube ich in der Fertigung, dass halt immer
mehr Roboter zum Einsatz kommen, dass so ganz viele Prozesse, die
früher Menschen gemacht haben, dass die einfach mal schnell erledigt
werden.
Und das ist nicht nur als physische Arbeit von Robotern, sondern das
ist auch Arbeiten, die früher Menschen gemacht haben, die aber immer
wieder das gleiche sind.
Ein Beispiel dafür wären zum Beispiel Hotlines, Telefon-Hotlines.
Wenn jemand immer die gleichen Fragen hat, dann kann es auch ein
Computer beantworten.
Und ich glaube, es kennt auch jeder, dass man so eine automatisierte
Hotline anruft, wo man dann halt einfach nur noch sagen drücken, sie
die und die Taste früher.
Und ich glaube, es gibt schon eine Weiterentwicklung davon, dass es
nämlich Chatbots angeboten werden.
Wenn man irgendwelche Probleme hat, dann chattest du mit dem Chatbot.
Das habe ich tatsächlich auch schon gesehen, ja.
Aber was da ist echt, also das ist wirklich verrückt, das sind echt
sehr viele auch unterschiedliche Bereiche, wo die Technik eingesetzt
wird.
Was mir jetzt auch noch einfällt, ist der Pflegebereich.
Da gibt es das auch.
Vor allem auch in Japan sind die da ziemlich weit.
Genau, in Deutschland glaube ich auch.
In Deutschland werden auch schon Roboter eingesetzt.
Noch nicht so intensiv.
Aber ich glaube, es ist fast schon nötig, weil es einfach nicht genug
Pflegebeamte gibt.
Genau, ja, ein bisschen ist es nicht so, dass die Menschen ersetzt
werden, sondern man hat einfach dringenden Bedarf, weil da zu wenig
eingesetzt ist.
Die, die es gibt, werden schlecht bezahlt.
Obwohl man so viel Bedarf hat.
Ein anderes Thema, ja.
Aber ein schwieriges Thema.
Wir haben schon genug, wo wir heute reden wollen.
Also in der Pflege kommen Roboter zum Einsatz.
Vielleicht, wenn ihr alt werdet, wird euch ein Roboter pflegen.
Und da ist die Frage, will man das?
Was aber zum Beispiel verloren geht, was in der Pflege aber eine
wichtige Aufgabe ist, ist auch Zuwendung zum Patienten.
Kommunikation zum Patienten, Empathie, Einfühlen, drauf reagieren.
Und zwar nicht gespielt drauf reagieren, sondern tatsächlich drauf
reagieren, weil wir haben auch ein ganz gutes Sensorium für gefälschte
Empathie als Menschen.
Und ob wir mit automatisierten Systemen wirklich dahin kommen werden,
dass das gelingt, und ob wir das dann auch gut finden werden, dass das
so ist.
Das ist, glaube ich, eine sehr wichtige Frage.
Finden wir das gut, wie die Maschinen in den Alltag Einzug finden?
Also jetzt bei der Pflege?
Ich weiß nicht.
Also so einen Roboter stelle ich mir jetzt nicht so nett vor, wenn der
mich da durch die Gegend regt.
Aber ich finde, wir müssen nochmal ganz kurz darauf kommen, was
eigentlich dann... Weil ich finde es eigentlich schon gut, dass so die
Automaten da aufgestellt werden und man auch an der Hotline anruft.
Weil der Vorteil ist natürlich, bei der Hotline ist man sofort dran
und die Prozesse werden dadurch beschleunigt, wenn man dann sofort an
das richtige Problem adressieren kann.
Da können dann viele Leute mehr... Ja, ist es auf jeden Fall
effizienter.
Genau, effizient.
Für die Firmen auf jeden Fall.
Für die Kunden vielleicht nicht immer, wenn er jetzt ein sehr
spezifisches Problem hat an der Hotline.
Dann ist es vielleicht angenehmer bei McDonalds, wenn du nicht mit
jemandem reden musst, nicht unter Stress stehst.
Genau.
Ich glaube, es hat schon auf jeden Fall viele Vorteile.
Und ein Nachteil ist vielleicht eher nicht so für die Kunden oder für
die Firmen selber, die die Leute ersetzen, sondern vielleicht durch
die Leute widersetzt werden.
Und die verlieren dann natürlich alle ihren Job.
Ganz drastisch gesagt.
Aber ja, genau.
Man darf das natürlich nicht so drastisch sagen, mein Thorsten
Fleischer.
Der meint nämlich folgendes dazu.
Was machen wir mit den Leuten?
Die implizite Unterstellung ist dann oft, die finden keinen Anschluss.
Das wäre eine bittere These, weil das würde ja auch bedeuten, sie sind
nicht bildungsfähig.
Aber sie werden an anderer Stelle andere Aufgaben finden.
Sie werden sie finden, wir werden sie vielleicht auch finden müssen.
Aber klar ist, bestimmte Bildungsprofile haben es in Zukunft eher
schwerer.
Da würde ich ihnen zustimmen.
Nicht sofort kaufen würde ich die These, dass das bedeutet, dass wir
insgesamt in ein flächendeckendes Arbeitslosenphänomen hineinlaufen
werden.
Weil Leute sind auch kreativ.
Ja, Lasse.
Was machen wir mit den Leuten?
Sehr schwierige Frage.
Siehst du das ähnlich?
Ja.
Wobei ich glaube nicht, dass wir das Problem heute lösen können.
Das auf keinen Fall.
Aber das ist eine Frage, die kann ich auch gar nicht beantworten, was
wir mit den Leuten machen.
Weil es entstehen natürlich neue Aufgabenfelder.
Die Frage ist nur, ob die Leute da auch reinfinden in diese neuen
Arbeitsfelder.
Oder ob die irgendwie verloren sind auf der Position, wo sie dann
rausgeschmissen wurden.
Also entweder du traust den Leuten die Kompetenz zu, den Job zu
wechseln, oder du traust ihnen nicht zu.
Und die Frage ist halt, in welcher Welt leben wir.
Wenn jetzt alle Leute, die sagen, wir fahren Lkw in Deutschland, das
sind ziemlich viele, da ist ein riesen Potenzial dafür, dass sehr
viele Leute in sehr kurzer Zeit Probleme kriegen werden.
Konkret gesagt, wie lange gibt es den Beruf Lkw-Fahrer noch?
Eine der entscheidenden Motivationen für Automatisierung in vielen
Feldern ist Kostenreduktion.
Und da ist natürlich Arbeitskostenreduktion schon zentraler Punkt.
Es gibt auch eine ganze Zahl von Studien inzwischen schon, die immer
wieder über Arbeitsplatzeffekte von moderner Automatisierung reden.
Problem, diese Studien machen es sich oft sehr, sehr einfach.
Einerseits werde ich, wenn ich mal in Richtung Kurierdienste gehe,
nicht einfach durch Automatisierung alle Kurierdienstfahrer ersetzen
können.
Die machen ja mehr als fahren.
Die stellen Pakete vor die Tür, die klingeln, die reden mit dem
Kunden, die laufen die Treppe hoch.
Das werden Fahrzeuge in Zukunft nicht können.
Und da merkt man schnell, das ist gar nicht so alles so umstandslos
automatisierbar.
Anders als vielleicht die Fahraufgabe, auch wenn wir da noch nicht so
ganz sicher sind, wie weit wir die wirklich automatisieren können.
Zum Zweiten, durch Automatisierung entstehen natürlich auch neue
Aufgaben.
Jemand muss sich um die Automaten kümmern.
Das braucht eine ganze neue Infrastruktur drumherum.
Das heißt, es gibt auch neue zusätzliche Arbeitsplätze an anderen
Stellen, wo es bisher keine gab.
Wie viel das sein werden, hängt oft davon ab, in welcher Form ich die
Technik am Ende genau umsetze.
Die Geschichte zeigt aber auch, dass oft die Effekte dann nicht so
hochdramatisch sind, wie man sie vielleicht bei einer reinen
Subtraktionsrechnung erwartet hat.
Dann ist die Frage, kriegt man einen Lkw-Fahrer, der nicht viele
andere technische Fähigkeiten hat, die dann gebraucht werden in diesen
neuen Bereichen, kriegt man den woanders unter?
Und dann ist natürlich auch die Frage, dass nachdem die einen neuen
Job gefunden haben, kann es wieder passieren.
Dann passiert wieder was Neues.
Also der Wandel wird immer schneller und schneller.
Und ich glaube, dass das vielleicht eines der größten Probleme ist,
die wir heute haben.
In dem Sinne, dass vielleicht der Mensch nur so eine bestimmte Menge
von dem Wandel ertragen kann.
Also heute sind Computer dran, morgen 3D-Brillen.
Und ich muss bei allem die Bedienung klären, ich muss mich immer neu
einfinden in irgendeine neue Welt, die vorher nicht da war.
Ist das den Leuten zuzumuten?
Richtig, richtig.
Im Grunde will der Mensch, dass der morgige Tag genauso ist, wie der
heutige.
Was wir, glaube ich, sehen, ist mit der Zunahme von wissenschaftlicher
Aktivität tatsächlich eine Vergrößerung und Beschleunigung von
technischen Wandlungstendenzen.
Und KI ist eine davon, aber es ist nicht die einzige davon, bei der
ich mir Sorgen darüber mache, ob unsere Fähigkeit als Gesellschaft,
diese Prozesse kritisch und selbstkritisch zu begleiten, diesen
Tendenzen Schritt hält.
In unserem Verständnis von Innovation ist es immer ein Wechselspiel
zwischen technischem und sozialem Wandel.
Technik stößt da sehr gerne vor, Gesellschaft passt sich an, aber auch
umgekehrt, Gesellschaft formuliert Probleme, auf die Technik dann
reagiert.
Das heißt, wir haben so eine permanente Dynamik.
Wenn denn meine erste Sorge, dass die Dynamik technischen Wandels eher
wächst, schneller wird, komplexer wird, stimmt, dann müssten wir uns
auch als Gesellschaft an diesen Wandlungsprozess anpassen.
Und ob wir dafür Strukturen, Ressourcen, Fähigkeiten in ausreichendem
Maße haben, da bin ich manchmal im Zweifel.
Vor allem in der Arbeitswelt.
Ganz genau.
Wenn man da jeden Tag wieder ein neues Thema lernen muss, das kriegt
man nicht so leicht hin.
Wenn du das so sagst, dann hat sich das so herabgelassen.
An dieser Stelle muss man das echt dringend tun.
Ich meine das überhaupt nicht herablassen.
Für mich ist das ja auch schwierig.
Ich glaube, du wirst auch das Problem kriegen, keine Frage.
Heute muss ich meiner Oma erklären, wie man auf dem Apple Fotos
verschiebt.
Vom Computer auf die Festplatte.
Aber in 30 Jahren bin ich das selber.
Richtig.
Glaub nicht, dass ihr davor verschont bleibt, Leute.
Das wird jedem passieren.
Ohne Frage.
Weil irgendwann der Zeitpunkt kommt, wo die neuen Entwicklungen in der
Sphäre passieren, in der ihr nicht zugegen seid.
Jetzt müssen wir noch eine 180-Grad-Runde machen und ein anderes
spannendes Thema ganz kurz anschneiden.
Wie sieht es denn aus mit der Kreativität von Maschinen?
So ein eigenes Denken.
Kommen die soweit?
Das will ich vielleicht mal kurz erklären.
Da kommt so ein bisschen her, die Idee, warum wir den Podcast
überhaupt machen.
Und zwar starten wir in so einer Art Brainstorming-Session und da habe
ich dem Jakob die Seite deepart.io gezeigt.
Ich war sofort begeistert.
Und auf der Seite kann man sehen, was Tübinger Forscher gebaut haben.
Das ist nämlich ein Computerprogramm, wo man zwei Sachen eingibt.
Zwei Bilder, um genauer zu sein.
Und zwar einmal ein Motivbild und einmal ein Stilbild.
Und auf dem Motivbild soll sein irgendwas, was man abgebildet sehen
will.
Was ist hier?
Hier ist Tübinger Innenstadt.
Und dann lädst du ein Stilbild hoch.
Das ist jetzt hier Starry Night von Goch.
Und was dann der Algorithmus macht, ist, er malt das Motiv, aber im
Stil vom Bild.
Also dann sieht man die Innenstadt von Tübingen im Stil von Van Gogh.
Und das Bemerkenswerte ist jetzt, aus meiner Sicht, dass man ein
beliebiges Motiv nehmen kann und einen beliebigen Stil.
Und das sieht dann immer so... es sieht einfach super gut aus.
Also man kann irgendwo auf Latest Artworks gehen und dann sieht man
die ganzen Bilder, die erzeugt wurden.
Bei jedem sieht es irgendwie so aus, als hätte es ein Maler gemalt.
Aber es ist nur der Algorithmus.
Das ist schon ziemlich cool.
Aber findest du, das ist schon eine Eigenleistung?
Also was mir Leute gesagt haben, ist, dass es eigentlich wie ein
Instagram -Filter ist, haben die gesagt.
Aber da bin ich nicht der gleichen Meinung.
Und zwar, weil ein Instagram-Filter, der macht irgendwie immer das
Gleiche.
Aber hier kann man wirklich beliebiges Bild auswählen und dann einen
Stil auswählen.
Und dann hast du irgendwie was, was dich nicht mehr richtig
unterscheiden kann von irgendwas, was ein Künstler gemalt hätte.
Und dadurch, dass man eigentlich... man muss nur zwei Sachen
auswählen.
Und die Frage ist dann, ist es der, der die Sachen ausgewählt hat, der
das Bild erzeugt hat, oder der Algorithmus?
Oder der Schreiber vom Algorithmus?
Ja, sehr schwierige Frage.
Ich glaube, momentan ist es rechtlich so, dass die, die den
Algorithmus geschrieben haben, das Bild.
Aber es ist ja auch eine spannende Frage, weil, ich glaube, wir haben
schon mal darüber gesprochen, wenn man zwei beliebige Bilder auswählt,
dann ist ja durch den Algorithmus eindeutig vorgeschrieben, was
rauskommt.
Also hat man Abermillionen potenzielle Bilder, die nur dadurch
festgeschrieben sind, welches Eingabepaar man für den Algorithmus
nimmt.
Du hast eine riesige Palette an Kunstwerken, die tendenziell schön
sind und da sind und vollständig beschrieben, aber du kannst sie nicht
anschauen.
Die Frage ist natürlich, ist das Kreativität oder nicht?
An dem Punkt ist es tatsächlich schwierig, das zu bewerten.
Aber die Frage ist natürlich auch, wie geht es weiter?
Kommt der nächste Schritt?
Erstmal ist die Frage, ob man Computer jemals überhaupt Begriffe
zuschreiben kann wie Kreativität oder Intelligenz.
Vielleicht müssen auch die Begriffe anders definiert werden, weil
Computer sind halt nicht Menschen.
Damit befasst sich Science Fiction ziemlich viel.
Können Computer intelligent sein oder mitfühlsam oder einfühlsam?
Vielleicht ist die Antwort auf solche Fragen, dass Begriffe wie
mitfühlend, einfühlsam und kreativ eben einfach gedacht sind für
Menschen, entworfen für Menschen.
Genau.
Und auch je nachdem, wie das Programmiererteam das wahrnimmt, hat es
dann halt später auch den Algorithmus.
Vielleicht ist die Frage einfach falsch gestellt, wenn du sagst,
können Maschinen denken.
Ich tue mich schon schwer mit dem Begriff künstliche Intelligenz in
ihrer Zuschreibung auf Maschinen.
Weil da, glaube ich, eine Vorstellung von Intelligenz eingeschrieben
ist, die man nicht teilen muss, die ich vielleicht auch nicht teilen
würde.
Und ich habe große Zweifel daran, dass das in dieser Radikalität,
vielleicht Radikalität, wie es da formuliert ist, wirklich auch
komplett auf ein Artefakt zu übertragen ist.
Eine reduzierte Version davon, die in der sozialen Interaktion
jemandem auch als intelligent vorkommt, das kann ich mir vorstellen.
Aber ob es tatsächlich das ist, was wir meinen, wenn wir über
Intelligenz reden, da hätte ich große Zweifel.
Was man zum Beispiel machen kann, ist, man kann riesige
Bilderbibliotheken automatisch beschriften.
Also, dass du einem Algorithmus sagst, dem gibst du einfach das Bild,
also die Menge an Pixel.
Und der Algorithmus sagt dann, okay, da ist eine Frau mit zwei
Kindern, die Frau lacht, und die sind auf einer Wiese.
Und das geht.
Und das finde ich faszinierend.
Genau, also Bilderkennung, das ist schon wahnsinnig weit.
Obwohl, da ist auch immer wieder so kleine Details oder so, wo ein
Mensch dann sofort was anderes erkennen würde, also noch das gleiche
erkennen würde, verwirrt dann dieser Algorithmus.
Also, es gibt immer noch so, ich sag jetzt mal, Dummheiten, die die
wirklich machen.
Kannst du ein Beispiel?
Was ich jetzt neulich gesehen habe, wir hatten jetzt so einen
autonomen Fahren, Farben erkennen, da war so ein Stoppschild, und dann
waren da so Sticker draufgeklebt.
Und die Maschine hat das nicht mehr als Stoppschild erkannt, weil da
hat sie Sticker draufgefahren.
Oder bei Gesichtserkennung, da hatte einer so ein ganz normales Bild,
wurde der erkannt, und dann im nächsten hat der eine Brille auf mit so
Glitzer -Stofffarben, und die Maschine hat den dann nicht mehr
erkannt.
Ja, aber Menschen machen auch Fehler.
Die Fehler sind halt nur irgendwie anders.
Ja, genau, das ist der Unterschied.
Also, man kann vielleicht nicht direkt nachvollziehen, warum die
Maschine einen Fehler gemacht hat, aber ein Mensch einen Fehler
gemacht hat.
Gut, finde ich schön.
Ich finde, es hat auf jeden Fall sehr viel Spaß gemacht, mit dir zu
reden.
Ich glaube, die Zeit ist aus langsam.
Ja, das auf jeden Fall.
Vielleicht am Ende jetzt nochmal kurz auf die Ausgangsfrage
zurückzukommen, wenn die Maschine den Mensch ablöst.
Wie siehst du denn das zeitlich?
Wie schnell passiert der Wandel?
Ich glaube, seit Dutzenden von Jahren werden immer Leute gefragt, wann
denn endlich die selbstdenkende Maschine kommt.
Und es sagt immer jemand 10 Jahre und es sagt immer jemand 100 Jahre.
Ich glaube, das kann man ganz, ganz schwer einschätzen.
Ich glaube, das Selbstverernerfahren wird kommen.
Ja, wobei, da gibt es schon auch einige Hürden, die wirklich auch
nicht klein sind.
Vielleicht kann man auch nicht überall, aber vielleicht kann man auf
vielen Straßen fahren.
Und ich glaube, Bilderkennung und Gesichtserkennung und so, das
funktioniert.
Das durchaus, ja.
Und den Rest lassen wir vielleicht mal lieber stehen in den Sternen.
Und ich denke auch, die Gesellschaft wird sich ändern.
Ich denke, es werden Leute ihren Arbeitsplatz verlieren, aber ich
denke auch, das darf man nicht überdramatisieren.
Wir werden Lösungen finden, wahrscheinlich.
Ja.
Ja, wollen wir damit abschließen?
Schließen wir damit ab.
Vielen Dank an Thorsten Fleischer für das großzügige Bereitstellen
seiner Zeit.
Vielen Dank auch an Nils Twixler, unseren Betreuer, während dieses ZHK
-Praktikums für die Erstellung eines Podcasts.
Und natürlich an unsere beiden Gruppenmitglieder, mit dessen Hilfe wir
diesen Podcast erstellt haben, Gabriel und Jonathan, die mindestens
genauso viel Zeit wie wir da reingesteckt haben.
Auf jeden Fall, auf jeden Fall.
Und vielen Dank natürlich an euch, die Zuhörer, dass ihr zugehört
habt.
Ich hoffe, euch hat es gefallen.
Dann sage ich mal Tschüss, passt gut euch auf auch.
Ja, und probiert, soweit es möglich ist, euch nicht den Job wegnehmen
zu lassen.
Das ist wichtig.
Wenn es geht.
Ja, vielleicht ist es besser.
Ja, wer weiß.
Tschüss.