Das Miteinander von Mensch und Maschine ist nicht immer konfliktfrei.
Nicht selten sind wir im Umgang mit Technik schlicht überfordert.
Das Handy, das nicht so will wie wir, das Computerprogramm am
Arbeitsplatz, das uns auch nach Wochen der Einarbeitung ein Buch mit
sieben Siegeln bleibt, die Webseite, wo wir den Weiterleitungsbutton
nicht finden können.
Am Institut für Arbeitswissenschaften und Betriebsorganisation des
Karlsruher Instituts für Technologie hat man sich vorgenommen, solche
Reibungsverluste im Umgang des Menschen mit der Maschine zu
beseitigen.
Arbeitsplätze so zu gestalten, dass sie sich den körperlichen und
emotionalen Bedürfnissen der Mitarbeitenden optimal anpassen.
Wann sind sie müde, wann überfordert und wann so konzentriert, dass
man sie vor Störungen durch Telefon oder E-Mail schützen muss.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann einen entscheidenden Beitrag
zu einer menschenfreundlicheren Arbeitswelt leisten.
Wir schauen Menschen zu, was sie eben gerade im Moment tun.
Wir beobachten, wir machen Videoanalysen und wir setzen uns dann eben
nochmal zusammen und sagen, was sind denn jetzt genau die
Anforderungen.
Wie muss Technologie gestaltet sein?
Also wo ist der Nutzer vielleicht langsamer?
Wo versteht er vielleicht etwas nicht?
Welche Aufgaben möchte ich überhaupt erfüllen mit der Software?
Und das muss jetzt eben nicht unbedingt eine künstliche Intelligenz
sein, sondern wie muss das Werkzeug, der Arbeitsplatz, die Software
gestaltet sein, sodass sie eben die Anforderungen trifft.
Die Professorin Barbara Demel leitet das Institut für
Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation am Karlsruher Institut
für Technologie.
Ein wichtiger Schlüssel zur Beurteilung des Menschen im Umgang mit
Werkzeug, Software oder Maschinen ist die Beobachtung seiner
Augenbewegungen.
Der Blick ist eins von vielen Verhaltensdaten.
Also eine ganz besondere Rolle jetzt bei uns am Institut sind
tatsächlich Augen- und Blickverhalten.
Einfach deshalb, weil viel in unseren Augen- und Blickbewegungen
kodiert ist.
Zum einen wird sehr viele Information visuell verarbeitet von den
meisten Menschen und vor diesem Hintergrund kann man eben sagen, da wo
Augen - und Blickbewegungen sich hinwenden, wird visuelle Information
aufgenommen.
Und dies eben wieder der Ausgangspunkt, um dann eben etwas zu tun.
Und vor diesem Hintergrund ist es wichtig.
In den Augen- und Blickbewegungen steckt aber zum Beispiel auch
emotionale Information.
Also ob ich gestresst bin, ob ich überfordert bin, ob ich vielleicht
auch erschrocken von etwas bin.
Also es ist nicht nur die kognitive Informationsverarbeitung, sondern
ich kriege auch Aussagen über den Zustand des Nutzers.
Also angefangen von emotionalen Stresssituationen bis hin zur
Müdigkeit.
All das steckt eben im Auge.
Natürlich können auch andere körperliche Reaktionen Aufschluss über
die Befindlichkeit der Mitarbeitenden bieten, beispielsweise der
Hautwiderstand.
Allerdings sind diese Parameter häufig leicht verrauscht.
Also wenn ich mich draußen bewege, also an einem realen Arbeitsplatz,
mache ich so viele Dinge gleichzeitig, dass ich vielleicht dieses
schwache Signal, das Informationen über den Zustand des Nutzers
kodiert, nicht mehr richtig erfassen kann.
Und vor dem Hintergrund sind es häufig Signale, die eben einfach mit
einem Laborexperiment erfasst werden, aber die am echten Arbeitsplatz
vielleicht eine nachgelagerte Rolle spielen.
Also ich kann mal so ein Beispiel nennen, wo wir die Hautleitfähigkeit
erfasst haben.
Und zwar war das im Fahrsimulator.
Und da ging es uns darum zu schauen, ob wir einen Ausschlag sehen,
wenn der Fahrer vor einer riskanten Fahrsituation steht.
Und tatsächlich gibt es so ein Bauchgefühl, so ein Ausschlag, noch
bevor dem Fahrer bewusst wird, das wird jetzt aber eine brenzlige
Situation.
Aber ich glaube, beim realen Autofahren wäre es sehr schwierig, das zu
messen.
Wir konnten das zum Beispiel auch nur, indem wir die Elektroden auf
die Fußsohle geklebt haben und nicht auf die Hände, weil die bewegen
sich gleichzeitig noch.
Und es musste eben alles sehr kontrolliert stattfinden, dass wir so
ein Signal tatsächlich erfassen können.
Vor dem Hintergrund ist es interessant im Labor, aber schwierig, es
ins Feld zu bringen.
Mit den erhobenen Daten kann ein individuelles Verhaltensprofil
erstellt werden, die künstliche Intelligenz erkennt dann, ob der
Mitarbeitende gerade ermüdet oder anderen Stressfaktoren ausgesetzt
ist.
Eine Maschine oder ein Roboter kann darauf reagieren, das Tempo
drosseln oder gar eine Pause einlegen.
Die Arbeitswissenschaftlerin betont, dass adaptive
Maschinenschnittstellen in keinem Fall zur Überwachung der Leistung
missbraucht werden dürfen.
Gerade bei sicherheitskritischen Arbeiten, wie beispielsweise der
Flugüberwachung, geht es darum, den Arbeitsplatz menschenfreundlicher
zu gestalten.
Danach richte sich auch der Einsatz möglicher Sensorik.
Was ist es für ein Arbeitsplatz?
Geht es um manuelle Montagestationen?
Geht es um einen Arbeitsplatz in der Flugsicherung?
Also es geht immer darum, wie schaut der Arbeitsplatz aus?
Ist es ein Arbeitsplatz mit Kundenkontakt?
Ist es ein Arbeitsplatz, wo einfach Daten verwaltet werden?
Es gibt nie pauschale Antworten, sondern es ist einfach die Frage, der
Arbeitsplatz muss wirklich so gestaltet sein, dass die Ziele, die
Anforderungen erfüllt werden.
Und erst vor diesem Hintergrund, was möchte der Nutzer eigentlich,
kann man sagen, was man realisieren muss und möchte.
Also das ist tatsächlich immer sehr auf die Situation zugeschneidet.
Adaptive Mensch-Maschine- schnittstellen sind seit langem Thema der
modernen Arbeitswissenschaft, beispielsweise in der Zusammenarbeit mit
Industrierobotern.
Dass der Roboter sowohl den mentalen als auch den körperlichen Stress
diagnostiziert.
Also einmal über die Kräfte, die gehoben werden, der körperliche
Stress und der mentale Stress über die Augenbewegungen.
Und es ist dann tatsächlich eben so, dass der Roboter sich dann
adaptiv meistens langsamer verhalten hat, wenn er eben so einen
Stresszustand diagnostiziert hat.
Frau Professor Demel ist überzeugt, dass sich mit der KI- auch ganz
neue Möglichkeiten der Inklusion ergeben.
Ich glaube tatsächlich, dass die künstliche Intelligenz ein sehr, sehr
großes Potenzial hat, überhaupt inklusiv zu sein.
Also ich rede jetzt nicht nur von Menschen mit einer Behinderung,
sondern auch zum Beispiel Sprachbarrieren zu überwinden.
Also da sieht man auch, dass es eben bestimmte
Sprachübersetzungsprogramme gibt, die jetzt auch in aller Munde sind
und die eben auch schnell helfen, Barrieren zu überwinden.
Oder dass es eben auch Tools gibt, Software-Tools, die mir helfen,
etwas leichter verständlich zu formulieren, wo ich vielleicht einen
Text eingebe und dann sage, jetzt bitte in leichter Sprache.
Das heißt, letztendlich gibt es ja immer die Situation, wo jemand
vielleicht mit Schwächen oder mit Barrieren konfrontiert ist.
Und ich glaube, dass künstliche Intelligenz schon gut dazu beitragen
kann, solche Barrieren zu überwinden.
Konkreten Forschungsprojekt, das wir jetzt gerade haben, da geht es
darum, in der Berufspädagogik Ausbildungsinhalte adaptiv zu gestalten.
Also wir sprechen alle vom Fachkräftemangel und vielleicht hat auch
nicht gerade jeder den Azubi, den er sich wünscht und muss mit der
gegebenen Situation eben was anfangen.
Und man kann Lehrinhalte einfach heute leichter adaptiv gestalten, als
das früher der Fall war.
Früher hatte jeder das gleiche Lehrbuch, jeder hatte die gleiche
Situation in der Berufspädagogik.
Heute kann man sagen, vielleicht muss ich jemanden, der ein
eingeschränktes Arbeitsgedächtnis hat, vielleicht muss ich da Inhalte
anders präsentieren.
Vielleicht kürzer, vielleicht öfter, vielleicht muss ich auch die
Modalität ändern.
Und natürlich kann das ein Lehrer nicht leisten, aber wenn ich so eine
Software adaptiv gestalten kann oder Lehrinhalte adaptiv gestalten
kann, dann kann ich es halt vielen leichter machen, kann am Ende
vielleicht dazu beitragen, dass alle das gleiche Kompetenzniveau
erreichen oder annähernd.
Wie immer, wenn Daten als Grundlage für den Einsatz künstlicher
Intelligenz erhoben werden, stellt sich auch hier das Problem des
Schutzes sensibler, persönlicher Daten.
Man muss sich am Anfang eben schon Gedanken machen, welche Daten
erhebe ich, wie speichere ich die, wann schmeiße ich sie auch wieder
weg, wie aggregiere ich sie, wer hat Zugriff drauf.
Also die Daten entstehen, aber man muss sich eben im Vorfeld schon ein
ganz klares Konzept machen, was mit diesen Daten passiert und wie man
damit umgeht.
Und das dann auch den Nutzern transparent gestalten, weil das ist auch
ein großer Teil, um eben Vertrauen in so ein technisches System
überhaupt erst zu ermöglichen.
Gerade im Umgang mit Software gibt es gegenwärtig eine gefährliche
Tendenz bei der Nutzerführung, die sogenannte Intention Prediction.
Das heißt, die Maschine versucht vorherzusagen, was der sie bedienende
Mensch als nächstes tun wird.
Damit kann die beabsichtigte Leichtigkeit des Umgangs mit der Technik
in Manipulation umschlagen.
Das geht ja auch zum Beispiel darum, welche Information wird mir
angezeigt.
Also im einfachsten Fall ist es ja vielleicht Werbung, die ich dann
annehmen kann oder nicht.
Im anderen Fall sind es vielleicht auch einfach Nachrichteninhalte und
dann ist man wirklich ganz stark in der Beeinflussung.
Also dieses Antizipieren und dieses Vorwegnehmen und damit eben auch
Beeinflussen halte ich für einen extrem wichtigen Punkt, dass man den
ernst nimmt.
Technologisch geht einiges und hier ist es vielleicht auch so ein
Stück weit Nutzeraufklärung.
Also dem Nutzer eben auch klar machen, dass so etwas gefährlich sein
kann, dass so etwas möglich ist und dass man dadurch ein Stück weit
auch die Wahrnehmung der Realität beeinflussen kann.
Und das denke ich ist ein Punkt, der weit über die Technik hinausgeht
und der einfach in Richtung Nutzeraufklärung und Nutzertransparenz
geht.
Und das ist letztendlich auch mit unserer Verantwortung, so etwas
einfach deutlich zu machen.
Also diese adaptive Gestaltung, die hat unwahrscheinlich viel
Potenzial, aber es ist eben dieses den Nutzer nicht zu bevormunden,
eben nicht Dinge zu antizipieren, die er vielleicht nicht möchte.
Und hier eben das Richtige mit der richtigen Dosis zu antizipieren, so
dass es wirklich zum Wohl ist, also zur Performanzsteigerung, zum
etwas besser machen.
Das ist tatsächlich, wie ich finde, eine sehr sehr schwere Nuss, wo
zwar viel Potenzial drin steckt, aber das gut zu machen ist sehr
schwer.
Für Frau Professor Dehmel entscheidet der ethische Einsatz dieser
Technologien darüber, wie die Arbeitswelt von morgen aussehen wird.
Es wird ja häufig von den Arbeitswelten gesprochen.
Also wenn man über die Zukunft redet in dem Zusammenhang, trifft man
ganz häufig den Plural an.
Und ich glaube, wir stehen eben gerade an einem Punkt, wo es
verschiedene Szenarien gibt.
Manche sind da total erschreckend oder vielleicht auch total
dystopisch und manche können eben einfach sehr positiv sein.
Und ich glaube, dass wir im Moment tatsächlich an so einem Punkt
stehen, wo die Technologie uns vielfach unterstützen kann.
Also vielleicht bessere Entscheidungen zu treffen, bessere Ergebnisse
zu machen, als wir es heute tun.
Und ich würde mir wünschen, dass wir in diese Richtung gehen, also
dass wir die Technologie wirklich zum guten Nutzen und diesen Hebel,
diese Möglichkeit, die uns eben auch mit der Datenauswertung, mit der
KI zur Verfügung steht, dass wir den wirklich vollends ausschöpfen.
Und für mich würde das heißen, eine ganz starke technologische
Unterstützung, bei der wir bessere Ergebnisse liefern, als wir sie
heute liefern können.
Dann aber auch eine Entlastung, dass Technologie auch Aufgaben
übernimmt, die wir heute vielleicht eher als Bad Jobs bezeichnen
würden, also repetitive, monotone Tätigkeiten.
Das wären so die beiden Wünsche, die ich hätte.