Wenn Maschinen über Menschen entscheiden

Während Sie diesen Text lesen, bringt sich jemand um. Das wird nicht überraschend geschehen, in aller Regel weist eine Fülle von Zeichen auf eine kommende Selbsttötung hin. Wenn Sie die Haltung vertreten, dass Suizide verhindert werden sollten: Hier ließen sich Millionen Leben retten, wenn die Muster rechtzeitig erkannt würden. Nur ist vergleichsweise selten jemand da, der diese Anzeichen bemerkt, richtig deutet und eingreift.

Dieser Jemand ist seit ein paar Tagen eine intelligente Maschine. Anfang März verkündete Mark Zuckerberg, dass Facebooks künstliche Intelligenz in Zukunft Facebook auf Muster in den Postings der Nutzer achten wird, die auf einen geplanten Suizid hindeuten könnten. Die werden dann als gefährdet geflaggt und besonders vorsichtig behandelt.

Das ist erst der Anfang, denn je mehr Datenquellen ausgewertet werden können, desto besser lässt sich inzwischen vorhersagen, ob jemand suizidgefährdet ist oder die Tat unmittelbar plant. Ein Start-up namens Cogito im Umfeld des Bostoner MIT kann an einer intelligenten Stimmanalyse die psychische Gesundheit einschätzen, inklusive der Depressionsneigung – in Echtzeit. Soeben erscheint eine Studie der Universität Florida, die mit den Mitteln des Machine Learnings (ein Teilaspekt der künstlichen Intelligenz) mit bis zu 90-prozentiger Wahrscheinlichkeit herausfinden konnte, wer aus einer Risikogruppe innerhalb der nächsten zwei Jahre einen Suizidversuch unternehmen würde.

Künstliche Intelligenz steht vor dem Durchbruch – diesmal wirklich

Ärgerlicherweise liest man seit mindestens 20 Jahren regelmäßig, dass der Durchbruch der künstlichen Intelligenz (KI) unmittelbar bevorsteht. Aber jetzt stimmt es wirklich. Natürlich abhängig davon, was man unter Durchbruch genau versteht. Ein wiederkehrendes Muster des Fortschritts: Man hört so lange Ankündigungen, bis man sie nicht mehr hören kann – und plötzlich sind sie Realität. So war es mit dem mobilen Internet, mit der Wirkmacht der sozialen Medien. Jetzt ist es künstliche Intelligenz, das nächste große Schlachtfeld der Ökonomie, das in fast jeden Bereich eingreifen kann und irgendwann auch wird.

Kein Feld der Technologie ist gleichzeitig so unterschätzt und überschätzt wie die künstliche Intelligenz, und das liegt auch am geringen Verständnis, was genau das sein soll. Nebenbei ist das Jahr 2017 hervorragend dazu geeignet, schon natürliche Intelligenz anzuzweifeln.

Ein paar Schritte zurückgetreten – Technologie löst seit Jahrtausenden Probleme. Wenn drei Voraussetzungen vorliegen:

• Der Mensch hat das Problem erkannt.
• Der Mensch hat eine prinzipielle Lösung dafür erarbeitet.
• Der Mensch hat diese prinzipielle Lösung in die Form einer Maschine gebracht.

Künstliche Intelligenz ist hierbei der nächste Schritt: Die Technologie identifiziert selbst das eigentliche Problem, erarbeitet eine prinzipielle Lösung dafür und bildet diese in Form eines maschinellen Prozesses ab, der sich dazu noch stetig verbessern kann.

KI kann Probleme anders lösen, als der Mensch es sich ausgedacht hätte

Im Sommer 2016 hat Google Translate einen Quantensprung der Übersetzungsqualität gemacht. Noch nicht in allen Sprachen, aber zum Beispiel bei Französisch – Englisch. Der Grund dafür war der Einsatz der künstlichen Intelligenz. Die nämlich hatte entdeckt, dass es viel zielführender ist, erst mal eine eigene, neue Sprache zu entwickeln. Diese neue Sprache funktioniert etwas vereinfacht gesprochen als Mittelstück, denn sie ist sowohl mit dem Englischen als auch mit dem Französischen kompatibler als die Sprachen direkt.

Die gegenwärtige Essenz der künstlichen Intelligenz wird deutlich: Sie kann Probleme völlig anders lösen, als der Mensch es sich ausgedacht hätte. Sie erarbeitet eigene Lösungen, die dazu noch ständig verbessert werden können. Und selbst den Schöpfern der künstlichen Intelligenz ist nicht mehr klar, weshalb genau die Maschine welchen Lösungsweg gewählt hat.

Vor einem Jahr schlug bekannterweise Googles AlphaGo den Weltmeister im japanischen Brettspiel Go. Weniger bekannt: Das AlphaGo-Team hat einen Go-Meister angestellt, der den Programmierern erklärt, warum die Software einen bestimmten Zug gemacht haben könnte. Einige Spielzüge der Maschine waren niemals zuvor von Menschen getätigt worden, weil sie sinnlos erschienen. Nach menschlichen Maßstäben.

Künstliche Intelligenz basiert auf Mustererkennung und der Erkennung von Mustern in der Mustererkennung und so weiter und so fort. Neuronale Netze, gewissermaßen eine technische Infrastruktur der KI, treiben auf diese Weise die Mustererkennung auf die Spitze, ständig gefüttert mit neuen Daten, die die Mustererkennung wiederum verbessern. Und so auch die Vorhersagen über das Verhalten von Menschen oder Menschengruppen in bestimmten Situationen.

So erkennt Facebook welche Verwendung welcher Worte am wahrscheinlichsten zu einer Selbstgefährdung führt, ohne dass man der Maschine diese Worte vorher erklärt hätte.

Manches wird die Maschine besser entscheiden können als der Mensch

Als ökonomisch höchst interessantes Feld der künstlichen Intelligenz gilt „Decision Making“ für Unternehmensmanager: Die Maschine wertet alle verfügbaren Daten aus und empfiehlt dann eine Vorgehensweise. Es ist eine Frage der Zeit, bis solche maschinenunterstützten Entscheidungen in bestimmten Bereichen eine Qualität erreichen, die menschliche Entscheidungen als uninformiertes Herumvermuten erscheinen lässt.

Denn immer mehr Datenquellen können immer besser ausgewertet werden: Was ist auf einem Bild zu sehen? Was findet in einem Video statt? Aber auch: Was genau steht eigentlich in einem Text? In welchen der Millionen Dokumente eines Unternehmens ist ein Problem vielleicht schon behandelt worden?

Dabei tritt das „Warum“ in den Hintergrund, weil es für den Menschen selbst kaum mehr nachvollziehbar ist. Nach dem Motto: Warum hat der Computer die Markteinführung von veganer Ingwerlimonade empfohlen? Keine Ahnung, aber sie verkauft sie wie blöd.

Gleichermaßen großartig wie gruselig

Es wird deutlich, warum Artificial Intelligence diesmal wirklich vor dem Durchbruch zu stehen scheint. Die einfache Antwort ist die ökonomische Verwertbarkeit, die seit kurzer Zeit gegeben ist. Die komplexere Antwort: Eine Eigendynamik ist erkennbar. Seit Ende 2016 kann KI-Software KI-Software schreiben. Die wirklich neue Intensität der künstlichen Intelligenz lässt sich seit Februar 2017 anhand von Forschungsergebnissen von Google Brain auch für Laien verständlich visualisieren.