Ob es Ihnen gefällt oder nicht, künstliche Intelligenz (KI) ist bereits Teil unseres täglichen Lebens. Von den Smartphones in unseren Taschen bis zu den virtuellen Assistenten von Alexa auf unseren Küchentischen sind KI und ihre Anwendungen heute anerkannte Normen.

Wir wissen zwar, dass KI sich wiederholende Aufgaben am Arbeitsplatz automatisieren oder sogar ein Auto fahren kann, aber die Realität ist, dass ihre Auswirkungen viel weiter reichen.

Leuchten wie Elon Musk und Bill Gates haben über die möglichen Nachteile der KI gesprochen. Manchmal haben sie sogar direkte Warnungen ausgegeben. Gates verglich KI mit Kernenergie – gleichzeitig gefährlich und voller Möglichkeiten.

Natürlich schätzen diese Visionäre das Potenzial von AI. Musk gehörte zu den Gründern von OpenAI, einem Forschungslabor, das sich dafür einsetzt, dass KI der gesamten Menschheit dient – finanziert zusammen mit Gates.

Während sich Musk und Gates darauf konzentriert haben, die Macht der KI am besten zu nutzen, hat Andrew Yang versucht, den Tribut an die Arbeiter abzufedern: Während seiner Kandidatur für die Nominierung des demokratischen Präsidenten 2020 stellte er die Idee eines universellen Grundeinkommens (UBI) für alle Amerikaner auf um die Auswirkungen der KI-gesteuerten Automatisierung auf die US-Arbeitskräfte auszugleichen.

Die Botschaft ist klar: Nachdem KI-Anwendungen entwickelt wurden, müssen Unternehmen und Regierungen – und Investmentprofis – der Kurve der KI-Revolution immer einen Schritt voraus sein.

Das Potenzial der KI

Was unterscheidet KI von Statistik? Seine Fähigkeit, seine eigenen Anweisungen zu lernen und zu ändern. Dies ist ein wichtiges Konzept, das zu verstehen ist, da Missverständnisse und eine zu starke Vereinfachung der KI zu falschen Annahmen führen können, die wiederum zu einer schlecht durchdachten Regulierung führen können.

Auf technischer Ebene, so Joe Davison, ist „Statistik das Gebiet der Mathematik, das sich mit dem Verständnis und der Interpretation von Daten befasst. Maschinelles Lernen ist nichts anderes als eine Klasse von Rechenalgorithmen (daher seine Entstehung aus der Informatik). “

Lernen ist das Herzstück der KI. Und so wie Lernen ein Prozess ist, verbessert sich auch die KI. Um wirklich effektiv zu sein, benötigt die KI eine Rückkopplungsschleife, häufig mit menschlichem Input und Zusammenarbeit. Jedes Mal, wenn es eine Nachricht über KI gibt, die Angehörigen der Gesundheitsberufe bei ihrer Arbeit hilft, erinnert sie die breite Öffentlichkeit daran, wie KI-Tools ihr Leben verbessern können.

Aber KI ist nur so gut wie die Daten, die in sie eingespeist werden, und einige Leute finden diesen bodenlosen Durst nach Daten unangenehm. Die Wahrheit ist jedoch, dass Alexa wissen muss, wo sein virtueller Assistent zu kurz gekommen ist, damit Alexa die besten Antworten auf unsere Fragen gibt. Dies kann nur mit zahlreichen Informationen erreicht werden.

So wie die KI ständig lernen muss, müssen auch wir ständig etwas über die KI lernen. Ein tiefes Verständnis der Wissenschaft – ihres Potenzials, ihrer Grundlagen und Grenzen – ist unerlässlich, um ihren vernünftigen Einsatz und die Entwicklung vernünftiger Vorschriften sicherzustellen.

Die Ethik der KI – mehr als nur ein Algorithmus

Was die KI so mächtig macht, ist ihre Fähigkeit, nicht nur Rückschlüsse zu ziehen, sondern auch Vorhersagen – und sogar Entscheidungen – durch Lernen zu treffen. Für die meisten von uns ist KI nur eine moderne Annehmlichkeit: Sie füttert uns mit Werbung für Schneeschuhe in unserer Lieblingswetter-App, so wie beispielsweise ein schwerer Wintersturm vorhergesagt wird. Es kann auch unsere scheinbar banalen Fragen beantworten. Wie ist das Wetter heute draußen? Diese alltäglichen Fragen können jedoch schwerwiegendere Auswirkungen haben: Sie können verwendet werden, um Muster im zugrunde liegenden System zu generieren und Daten über unser Leben zu sammeln.

Ohne die richtigen Leitplanken kann AI unnötige und voreingenommene Ausgänge erzeugen. Das bedeutet, dass ethische Kriterien und Optimierungskriterien im Mittelpunkt aller effektiv konstruierten KI-Systeme stehen müssen. Beispielsweise muss ein KI-Tool, das auf Hochschulzulassungen, Bewerbungen oder Kreditgenehmigungen angewendet wird, so konzipiert und geschult werden, dass physische Merkmale oder andere irrelevante und potenziell diskriminierende Merkmale nicht priorisiert werden.

KI kann genauso anfällig für Verzerrungen sein wie ihre menschlichen Programmierer. Deshalb müssen wir die zugrunde liegenden Algorithmen und die Daten, die sie liefern, besser verstehen.

Das Silicon Valley-Mantra „Bewegen Sie sich schnell und brechen Sie Dinge“ ist nicht mehr umsichtig. Wir müssen sorgfältig überlegen, ob wir KI auf eine bestimmte Technologie anwenden und von Fall zu Fall entscheiden sollen, wann KI einen Prozess wirklich verbessern kann oder zusätzliche Optimierungen erfordert oder ob es die beste Option ist, sich auf menschliches Urteilsvermögen zu verlassen.

KI-bezogene ethische Fragen müssen auf zugängliche Weise angegangen werden, die die Öffentlichkeit verstehen kann. Nur dann können wir den Weg nach vorne bestimmen. Wir müssen auch erkennen, was wir nicht wissen, und sicherstellen, dass Entscheidungsträger, die der KI „vertrauen“, die Risiken kennen. Die falsche Klassifizierung eines Kunden unterscheidet sich stark von der falschen Gesundheit einer Person.

AI erweitert und verbessert, was wir mit unseren Computern tun können, und wir müssen sicherstellen, dass es unter unserer Kontrolle bleibt. Die Fähigkeit von AI zu immer schnelleren Berechnungen in Kombination mit der Entscheidungskompetenz, die sie an Systeme delegieren kann, die auf diesen Berechnungen basieren, kann eine Bedrohung darstellen. Deshalb müssen wir die Prozesse hinter der Technologie verstehen und mitbestimmen, wo und wie KI angewendet wird.

In der Tat können KI-Systeme dazu gebracht werden, zu denken, dass etwas Falsches tatsächlich wahr ist. Zum Beispiel zog ein Künstler einen mit 99 Handys beladenen Wagen durch die Straßen Berlins. Dies täuschte Google Maps vor, einen Stau in tatsächlich leeren Straßen zu senden.

Wie alle anderen Tools und Technologien ist KI nicht von Natur aus gut oder schlecht. Wenn wir uns versehentlich den Finger schneiden, um Gemüse zu hacken, heißt das nicht, dass Messer schlecht sind. Der Unterschied besteht jedoch darin, dass sich viele aufgrund des Fehlens grundlegender Kenntnisse in KI, maschinellem Lernen und anderen fortgeschrittenen Disziplinen weigern, Verantwortung für das Verhalten von KI zu übernehmen. Intuitiv verstehen wir, dass ein Messer für sich genommen nicht schädlich ist und geben dem Utensil keine Schuld, wenn wir uns versehentlich in Scheiben schneiden. Aber weil wir eine Art Bewusstsein in der KI verstehen, schreiben wir ihren Handlungen und Ergebnissen eher moralische Eigenschaften zu.

Aber in keinem KI-System existiert wahres Bewusstsein. Um andere Möglichkeiten zu nutzen, ist ein Streifzug durch philosophische, religiöse und mathematische Disziplinen und eine umfassende Definition dessen erforderlich, was wir unter „Bewusstsein“ verstehen. Im Moment sollte unsere Priorität darin bestehen, die Verantwortung für die Konsequenzen und Vorteile der KI zu übernehmen.

KI im Büro

Eine der größten ethischen Fragen, die AI aufwirft, betrifft die möglichen Auswirkungen auf Arbeit und Beschäftigung. Was wird mit den Arbeitern geschehen, deren Jobs die KI automatisiert? Dies ist kein neues Dilemma. Die Automatisierung am Arbeitsplatz war im Laufe der Geschichte ein Katalysator für wirtschaftliche Veränderungen und politische Umwälzungen.

Wie Conor McKay, Ethan Pollack und Alastair Fitzpayne in der Einleitung zum Bericht des Aspen Institute „Automatisierung und eine sich verändernde Wirtschaft“ erklären:

„In der Vergangenheit ist die Automatisierung ein wichtiger Bestandteil für das Wirtschaftswachstum und den Fortschritt. Die Automatisierung hat es uns ermöglicht, eine wachsende Bevölkerung zu ernähren und den Arbeitnehmern den Übergang von der Subsistenzlandwirtschaft zu neuen Arbeitsformen zu ermöglichen. Die Automatisierung hat uns dabei geholfen, von einem Handwerkssystem zur Massenproduktion überzugehen, von Arbeitern über Angestellte bis hin zu „neuen Arbeitern“ – mit besserer Arbeit, höheren Löhnen, mehr Arbeitsplätzen und besserem Lebensstandard. Ähnlich wie bei früheren Innovationen bieten diese neuen Technologien das Potenzial, uns dabei zu helfen, die menschlichen Bedürfnisse zu erfüllen und gleichzeitig neue Arbeitsplätze und Branchen zu unterstützen, die wir uns nie zuvor vorgestellt haben. “

Für diejenigen, deren Existenz durch Automatisierung bedroht ist, ist dies jedoch wenig tröstlich. Natürlich war die Automatisierung nie ganz positiv. Es schafft tatsächlich neue Arbeitsplätze. Die Autoren stellen jedoch fest: „Aufgrund ihrer geografischen Verteilung und ihrer Qualifikationsanforderungen sind sie für Einzelpersonen und Gemeinden, in denen sie tätig sind, häufig unzugänglich. . . Arbeitsplätze gingen verloren. “

In den letzten Generationen waren Fabrikarbeiter besonders anfällig für die durch neue Technologien verursachten wirtschaftlichen Störungen. Aber heute werfen neue Kategorien von Arbeitern ein wachsames Auge auf die KI. Junge Journalisten konkurrieren jetzt mit KI-gesteuerten Maschinen, die formelhafte Artikel über Sportergebnisse oder das Wetter schreiben. Und Vermarkter beobachten, wie KI einige der datengesteuerteren Elemente ihres Jobs übernimmt und sie zumindest theoretisch für kreativere Arbeit freigibt. KI kann als virtueller Assistent für Ärzte dienen, zum Beispiel Notizen transkribieren oder sogar Patienten zu Hause mit tragbaren Geräten überwachen.

AI hält auch Einzug in den Einzelhandel und den Transportsektor. Während echte Automatisierung noch weit entfernt ist, wurden beide Branchen bereits durch E-Commerce- und Ride-Hagel-Apps gestört. Der Einzelhandel könnte die nächste große Eroberung von AI sein. Einzelhändler stehen unter dem Druck, die Kosten zu senken, um mit ihrer Online-Konkurrenz mithalten zu können, und die Automatisierung hat dazu beigetragen, die Lücke zu schließen. Möglicherweise patrouillieren bald Roboter in den Gängen unserer örtlichen Supermärkte.

„Die Antwort auf die Versetzungen, die sich aus der Automatisierung ergeben können, sollte nicht darin bestehen, Innovationen zu ersticken“, stellen McKay, Pollack und Fitzpayne fest.

„Richtlinien und Reformen sollten sowohl die Entwicklung neuer Technologien als auch das Versprechen von Arbeit fördern. Die Arbeitnehmer benötigen Zugang zu den Möglichkeiten, die die Technologie bietet. Politische Entscheidungsträger und Arbeitgeber können helfen, indem sie Zugang zu Qualifizierungsmaßnahmen bieten, die Verfügbarkeit guter Arbeitsplätze sicherstellen und die vorhandenen Systeme verbessern, um denjenigen zu helfen, die von rückläufigen zu wachsenden Berufen übergehen werden. “

Die einzige Möglichkeit, sich wirklich auf die sich entfaltende KI-Revolution vorzubereiten, besteht darin, der Technologie immer einen Schritt voraus zu sein, sich die Möglichkeiten vorzustellen und dann zu entscheiden, welche Realität wir sehen möchten.

Für unsere Zwecke bedeutet dies, die traditionelle Definition des Wortes „denken“ aufzuheben. Wir müssen das Verb neu interpretieren, um besser auszudrücken, wie es für die KI gilt. Die aktuelle Automatisierungsrevolution unterscheidet sich von ihren Vorgängern. Maschinen können jetzt Aufgaben ausführen, von denen früher angenommen wurde, dass sie menschliches Engagement erfordern. Computer können jetzt selbst Entscheidungen treffen, auch wenn sie nicht wissen, dass sie sie treffen. Frühere industrielle Revolutionen machten die menschliche Arbeit effizienter. In der heutigen industriellen Revolution umgeht die KI das menschliche Element insgesamt.

Die Kraft der Menschen

Ein Punkt geht in Diskussionen über KI oft verloren: Menschen entwerfen diese Maschinen. Wir machen sie und geben ihnen die Daten. Ohne unser Know-how und unseren Einfallsreichtum würde es keine KI geben. Dies bedeutet, dass wir immer noch auf dem Fahrersitz sitzen. Wir werden entscheiden, welche KI-Systeme wie entwickelt werden sollen.

Wir müssen die Initiative ergreifen, um uns darüber zu informieren, was KI wirklich ist, und Stellung beziehen, wo wir diese Technologie in Zukunft am besten nutzen können oder nicht. KI hat das Potenzial, jeden Job auf dem Planeten zu beeinflussen, vom Fabrikarbeiter über den Anlageberater bis zum Notarzt, und wir müssen entscheiden, ob eine höhere Effizienz und höhere Gewinne die Kosten für verlorene Jobs wert sind.

Der wahre Fortschritt hängt nicht davon ab, wie weit die Technologie geht, sondern davon, wie gut wir sie verstehen und wie gut sie zur Lösung der größten Probleme der Welt beiträgt. Solche Kriterien informieren sich gegenseitig, denn nur wenn wir die Dilemmata der Menschheit verstehen und wissen, wie sie angegangen werden können, können wir die besten Lösungen finden.

Obwohl wir uns immer der potenziellen Verbindlichkeiten von AI bewusst sein müssen, kann diese sich entwickelnde Wissenschaft nicht nur Einzelpersonen und Unternehmen, sondern auch die Gesellschaft insgesamt befähigen. Der Schlüssel zur Nutzung dieser latenten Kraft liegt in der kontinuierlichen Weiterbildung, gepaart mit intelligenten Diskussionen und Entscheidungen über die inhärenten ethischen Dilemmata der KI.

Nur dann können wir die Entwicklung der KI effektiv steuern und ihre vorteilhafte Übernahme durch die Gesellschaft insgesamt sicherstellen.

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Alle Beiträge sind die Meinung des Autors. Als solche sollten sie weder als Anlageberatung ausgelegt werden, noch spiegeln die geäußerten Meinungen notwendigerweise die Ansichten des CFA-Instituts oder des Arbeitgebers des Autors wider.

Bildnachweis: © Getty Images / Yuichiro Chino

Sameer S. Somal, CFA

Sameer S. Somal, CFA, ist CEO und Mitbegründer von Blue Ocean Global Technology. Er hält regelmäßig Vorträge auf Konferenzen zu Online-Reputationsmanagement, Fintech, Suchmaschinenoptimierung, Beziehungskapital, Networking und Ethik. Sameer ist für seine Arbeit bei Blue Ocean Global Technology von grundlegender Bedeutung und leitet die Zusammenarbeit mit einer exklusiven Gruppe von Partnern aus den Bereichen PR, Recht, digitales Marketing und Webentwicklung. Er hilft Kunden beim Aufbau, der Überwachung und der Reparatur ihrer digitalen Präsenz. Somal ist ein veröffentlichter Schriftsteller und Experte für Internet-Diffamierung. In Zusammenarbeit mit der Philadelphia Bar Foundation verfasst er Weiterbildungsprogramme (CLE). Somal ist stolz darauf, im Vorstand des CFA-Instituts für globale Investoren, des College Possible und des R.J. Leonard Foundation, eine Organisation, die sich der Ausbildung, dem Beginn von Karrieren und der persönlichen Betreuung junger Erwachsener widmet, die aus dem Pflegesystem heraus altern. Somal wurde von der All Ladies League und dem Women Economic Forum zum Iconic Leader ernannt, der eine bessere Welt für alle schafft. Er ist auch Mitbegründer von Girl Power Talk.

Pablo A. Ruz Salmones

Pablo A. Ruz Salmones ist Mitbegründer und CEO von Grupo Ya Quedó, einem Unternehmen für Softwareentwicklung und künstliche Intelligenz (KI) mit Sitz in Mexiko-Stadt. Als Computer- und Wirtschaftsingenieur leitet er neue Partnerschaften und Unternehmenskundenbeziehungen bei Grupo Ya Quedó in Nordamerika, Afrika und Indien. Er ist außerdem Marketingdirektor bei Blue Ocean Global Technology. Ruz Salmones hält regelmäßig Vorträge auf globalen Konferenzen zu Themen, die von der Skalierung globaler Unternehmen und E-Commerce bis zur Anwendung und Ethik von AI reichen. Ruz Salmones ist aktives Mitglied von Beta Gamma Sigma, der Internationalen Gesellschaft der Wirtschaftsführer (ISoBL), der CCPM (Colegio de Contadores Públicos de México) und der Kapitelorganisator von Hackers / Founders in Mexiko-Stadt. Er hat eine Ethical Leadership-Zertifizierung vom NASBA Center for the Public Trust. Ruz Salmones ist ein veröffentlichter Autor und Technologe, der kürzlich ein Kostensystem zur genauen Bewertung der Datenspeicherung in Cloud-Servern entwickelt hat. Er ist ein lebenslanger Pianist und Komponist sowie ein Konzertkünstler. Ruz Salmones setzt sich unermüdlich dafür ein, eine Welt zu schaffen, in der wir alle alle als das sehen, was wir sind: Menschen.