Der Medienhype um das Thema KI ist groß. Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht irgendeine Zeitung, ein Blogger, ein TV-Sender oder eine Radiostation pessimistische Warnungen vor den Gefahren der sogenannten Künstlichen Intelligenz herausgibt. Frei nach der Terminator-Reihe oder dem legendären HAL 9000 aus Stanley Kubricks „2001: A Space Odyssey“ unterstellt man der KI mindestens die Verdrängung des Menschen und seiner Arbeit, wenn nicht gar gleich die langfristige Auslöschung der Menschheit. Dabei sollte man vielleicht zuerst mal fragen, wie schlau Kollege Computer denn mittlerweile wirklich ist. Und da wird man recht schnell enttäuscht oder ernüchtert. So verwechselt die KI gerne einmal Personen oder dichtet ihnen Leitungsfunktionen an, die sie gar nicht haben. Gefühlt jeder zweite Geschäftsführer wird dann gleich mal eben zum Vorstandsvorsitzenden ernannt. Bei Detailfragen zur Kreislaufwirtschaft in Deutschland oder international produziert die KI überwiegend austauschbare Allgemeinstände – gut formuliert, aber wenig belastbar. Überhaupt endet die Datenbasis der vermeintlichen Intelligenz bis auf Weiteres im Jahr 2021. Man testet und lernt ja noch.
Natürlich sollte man die Gefahren nicht unterschätzen, gerade wenn es um Deepfakes wie gefälschte Fotos oder Filmclips geht, die politische Wirrköpfe und Verschwörungstheoretiker in ihren realitätsfernen Paralleluniversen mit vermeintlichen „Beweisen“ weiter radikalisieren. Es ist auch ohne ChatGPT und Co. allerdings schon heute bedenklich, wie leichtfertig unbewiesene und unbeweisbare Inhalte aus Facebook, Telegram und anderen Social-Media-Plattformen von vielen unkritischen Nutzern für bare Münze genommen werden.
Die öffentliche Diskussion über die Gefahren der KI überlagert leider die Frage nach dem langfristigen Nutzen für die Wirtschaft und damit auch für die Kreislaufwirtschaft. Um für unsere Leser ein wenig Licht ins Dunkel zu bringen, hat RE:VIEWS einen der führenden Experten für Künstliche Intelligenz in Deutschland als Gastautor gewinnen können.
Der folgende Gastbeitrag von Dr. Aljoscha Burchardt vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Berlin ist zuerst erschienen in Rotary, Ausgabe April 2023.
Die Gegenwart als Herausforderung
In diesem Beitrag soll es darum gehen, was Künstliche Intelligenz (KI) für uns tun kann oder vielmehr tun sollte. Aber der Reihe nach … Fangen wir mit der Dystopie an und schauen wir in die Gegenwart. In Deutschland sind zwei Millionen Stellen unbesetzt, Tendenz steigend. Der Fachkräfte- und Arbeitskräftemangel lähmt schon heute die deutsche Wirtschaft, Verwaltung, Gesundheitsversorgung, Bildung usw. empfindlich. Auch die Fachkräftestrategie der Bundesregierung macht nicht viel Hoffnung. Unsere Verwaltung ist dysfunktional und es schwappt eine gewaltige Verrentungswelle auf sie zu. Bis 2030 gehen nach Schätzungen 30 Prozent der Arbeitnehmer im öffentlichen Dienst in Rente. Globale Lieferketten haben sich durch internationale Krisen als weniger verlässlich herausgestellt, als man gehofft hätte.
Erwähnen könnte man auch noch unsere marode Infrastruktur, von den Brücken bis zur Netzabdeckung. Als wäre das alles nicht genug, wird uns praktisch vom Bundesverfassungsgericht ins Stammbuch geschrieben, dass wir nicht alle Probleme des aus den Fugen geratenen Klimas auf künftige Generationen abwälzen dürfen und folgerichtig unsere Energiewirtschaft, Produktion, Heizungen, Mobilität etc. in enger Abstimmung mit unseren globalen Partnern grundlegend erneuern müssen, ohne dass wir dafür einen Plan oder geeignetes Personal hätten. Da sei es mir als Fazit erlaubt zu sagen: Deutschland schafft sich gerade im Turbogang ab. Was dürfen wir hoffen?
Bis 2030 gehen nach Schätzungen 30 Prozent der Arbeitnehmer im öffentlichen Dienst in Rente.
Demokratisierung light der Technologie
Ich möchte nicht an dieser Stelle wie ein Taschenspieler die Technologie aus dem Hut zaubern, die alle Probleme lösen wird. Dennoch bin ich zutiefst überzeugt, dass die Lösungen von gestern angesichts der Eigenschaften der genannten Probleme nicht mehr funktionieren und intelligente Technologie eine Schlüsselrolle bei der Lösung spielen wird. KI-Technologie ist nichts Neues, wir nutzen sie täglich. Suchmaschinen weisen uns den Weg durchs Web. Empfehlungssysteme schlagen uns relevante Nachrichten auf dem Smartphone vor oder Artikel im Onlineshop, die wir brauchen könnten. Und Navis leiten uns durch die Welt. Letztere vereinen übrigens KI-Technologien aus verschiedenen Jahrzehnten: heuristische Suche nach dem kürzesten Weg (1960er), Sprachdialogsystem (1990er) und datenbasierte Stauprognose (2000er). KI kann manche Krankheiten früher erkennen als Ärzte oder für Barrierefreiheit sorgen, wo kein Gebärdendolmetscher vorhanden ist. KI ist praktisch die große Schwester der Digitalisierung, die uns das Leben an vielen Stellen erleichtert.
So, wie das Go-spielende AlphaGo im Jahr 2016 in China einen KI-Boom ausgelöst hat, so hat vielen von uns die Veröffentlichung des großen Sprachmodells ChatGPT der Firma OpenAI im Herbst 2022 die Augen geöffnet, was diese Technologie (potenziell) alles kann.
Während die freudige Nutzung der Technologie durch Schüler und Studierende beim Verfassen von Hausarbeiten im akademischen Betrieb bisher gemischte Gefühle ausgelöst hat, nutzen Informatiker schon heute solche Modelle, um effizienter zu programmieren. Die Ergebnisse der verschiedenen KI-Systeme beim Erzeugen von Bildern, beim Übersetzen oder Schreiben von Texten oder animierten Avataren sind auch für uns Experten erstaunlich. Und dennoch bleibt bei aller Euphorie ein Wermutstropfen: Das Ganze ist nur eine Demokratisierung light. Die Technologieentwicklung liegt fest in den Händen internationaler Hyperscaler, also Unternehmen wie Amazon, Facebook oder OpenAI, und wir sind bisher weitgehend Zuschauer, die sich durch (noch) kostenlose oder günstige Zugänge quasi mit Brosamen begnügen müssen.
Es gibt aber bereits einige Ansätze in Deutschland, wie zum Beispiel das vom Wirtschaftsministerium geförderte Projekt OpenGPT-X, in dem auch das Heidelberger Start-up Aleph Alpha Partner ist, oder die vom KI-Bundesverband gestartete Initiative LEAM, in der sich verschiedene Unternehmen und Forschungseinrichtungen organisiert haben, um Schritte in Richtung digitale Souveränität zu orchestrieren.
Über den Autor
Dr. Aljoscha Burchardt ist Principal Researcher und stellvertretender Standortsprecher am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Berlin. Er ist Experte für Sprachtechnologie und Künstliche Intelligenz. Burchardt ist Senior Research Fellow des Weizenbaum-Instituts für die vernetzte Gesellschaft und stellvertretender Vorsitzender der Berliner Wissenschaftlichen Gesellschaft. Außerdem war er als Sachverständiger Mitglied der Enquete-Kommission „Künstliche Intelligenz“ des Deutschen Bundestages.
Ohne Menschen geht es nicht
Wird die Technologie uns helfen, die fehlenden Arbeitskräfte zu kompensieren? Es gibt eine ganze Menge Arbeitsplätze, die man nicht digitalisieren kann, weil es zu aufwendig wäre oder schlicht technisch noch nicht möglich ist (bis ein Roboter eine Spülmaschine in einer Altbauwohnung anschließen kann, wird einige Zeit vergehen), und es gibt eine Menge Arbeitsplätze, die wir als Gesellschaft nicht automatisieren sollten, etwa dort, wo wir mit vulnerablen Gruppen wie Kindern oder Pflegebedürftigen arbeiten. Aber es wird auch viele Arbeiten geben, die wir beim Menschen halten wollen werden, weil wir sie schlicht gerne machen, weil sie uns ausfüllen. Und das ist auch gut so! Wie die Mensch-Maschine-Kooperation funktioniert, ist eine Gestaltungsfrage, keine Schicksalsfrage.
Auch wenn KI-Systeme wie ChatGPT bisweilen recht altklug daherreden, dürfen wir nicht vergessen, dass diese Systeme ihre Fähigkeiten von uns erst lernen mussten. Das Basissystem GPT-3 hat aus Unmengen von Webdaten ein Grundverständnis über die Sprache(n) erworben, indem ein Lernalgorithmus einem neuronalen Netz immer wieder Texte präsentiert hat und dabei irgendein Wort maskiert hat, das das Netz dann „erraten“ musste. Das nennt man selbstüberwachtes Lernen. Dabei hat das Netz seine Parameter optimiert und wurde so zu einer Textvorhersagemaschine, also einem generativen Sprachmodell. Dieses spinnt dann beliebige Textanfänge täuschend echt weiter, egal ob man ihm einen Gedichtanfang gibt oder den Anfang eines wissenschaftlichen Aufsatzes. Das ist eigentlich das, was wir von den Vorschlägen beim Tippen in Suchmaschinen oder von Messages schon kennen, nur besser.
Damit der ChatGPT-Vorgänger InstructGPT auch auf Anweisungen wie „Schreibe mal eine Absage für diese Einladung!“ reagiert, war dann aber menschliches Feedback nötig, das in ein anderes Lernverfahren eingeflossen ist, nämlich verstärkendes Lernen. Und damit ChatGPT beispielsweise ausgewogen auf problematische Anfragen reagiert, wurde es wiederum von Menschen trainiert, die entsprechenden Output bewertet haben.
Die Details sind hier nicht so wichtig, es sollte nur klar sein, dass KI-Systeme ihre Aufgaben von uns lernen müssen. Wenn ich möchte, dass ein System Reparaturanfragen beantwortet, dann muss es mit den Teilebezeichnungen und technischen Zusammenhängen klarkommen, wenn es Garantieanträge bearbeiten soll, dann muss es bestimmte Regularien anwenden können. Neben den datenbasierten maschinellen Lernverfahren kommen in der Praxis dabei auch wissens- und regelbasierte KI-Ansätze zum Einsatz, die mit dem Expertenwissen aus der Fachabteilung gefüttert werden müssen. Nun gibt es in den Verwaltungen und Betrieben häufig noch die Haltung: „Bis ich in Rente gehe, reicht die Umlaufmappe noch, danach kann die junge Generation sich dann frisch an die Digitalisierung (und KI-Einführung) machen.“ Diese Rechnung geht aber nicht auf.
Im Handeln liegt die Kraft
Die Technologie ist gekommen, um zu bleiben, und wir haben die Hoffnung, dass sie uns bei verschiedenen Problemen helfen kann. Was sollten wir also tun? Die Zukunft gestalten! Das Einpassen und Anpassen der Systeme in die betrieblichen Abläufe müssen nämlich jetzt geschehen, solange wir noch das Wissen um Kunden und Prozesse in den Betrieben und der Verwaltung haben. Wenn es erst einmal in Rente ist und niemand rechtzeitig nachkommt, dann wird es extrem schwierig, mit den wenigen Mitarbeitern „den Laden am Laufen zu halten“ und die verpasste Digitalisierung nachzuholen.
Dort, wo wir gute Arbeit vermuten und wo wir dringend Menschen brauchen, wie etwa in der Pflege oder Ausbildung, können KI und Digitalisierung helfen, die Jobs attraktiver zu machen. Wenn Ärztinnen und Krankenpfleger heute 40 Prozent ihrer Arbeitszeit mit Dokumentation verbringen, dann arbeiten sie de facto schon den halben Tag wie Roboter – nur nicht so zuverlässig. Diese Arbeiten können Datenbrillen oder Pillenroboter besser erledigen, die nie abgelenkt sind und nie ermüden. Wenn von der verbleibenden Zeit ein deutlicher Teil mehr am Patienten gearbeitet werden kann, dann haben wir, was die Digitalisierung betrifft, gewonnen. Und wenn Ausbilder beim Korrigieren von Tests und Rechenaufgaben Unterstützung bekommen und die Zeit in die Unterrichtsvorbereitung und individuelle Betreuung stecken können, dann ist das bestimmt auch ein Gewinn.
Arbeit sollte durch Digitalisierung und KI attraktiver gemacht werden. Als Inspiration können die „vier Ds der Roboterisierung“ dienen: dull, dirty, dangerous und dear. Es sind also die repetitiven, schmutzigen und vielleicht sogar gefährlichen Arbeiten, die wir zuerst an die Maschinen delegieren sollten. Wir können es uns nicht mehr leisten, massenhaft Menschen Tätigkeiten ausführen zu lassen, die ohne Abstriche automatisierbar sind, etwa Formulare zu bearbeiten oder Pakete aus Lagern zu suchen. Es soll nicht darum gehen, Menschen durch Maschinen zu ersetzen. Vielmehr muss das soziotechnische System funktionieren, zu dem auch die Arbeitszufriedenheit gehört. Sinnvoll kann es hierbei sein, die Maschinen eine Triage durchführen zu lassen: Diese 60 Prozent Garantieanfragen durch Kunden sind eindeutig positive Fälle und diese 20 Prozent eindeutig negative Fälle, die bereits maschinell (mit menschlichen Stichproben zur Qualitätskontrolle) befürwortet beziehungsweise abgelehnt werden können. Dann muss der Mensch sich nur noch um die 20 Prozent interessante Zweifelsfälle kümmern. Das wertet gleichzeitig noch seine Profession auf, da er dann dafür auch die nötige Zeit hat.
Wo ist der Haken?
Sicher bringt KI-Technologie wie jede andere Technologie auch ihre eigenen Probleme mit sich, aber ich möchte hier nicht in den üblichen Gesang über Datenschutz und ethische Probleme einstimmen. In Vorträgen sage ich dazu gerne: „Je länger wir über Datenschutz und Ethik diskutieren, umso größer ist die Gefahr, dass wir Ethik aus China und Datenschutz aus den USA einkaufen.“ Beide Themen sind natürlich wichtig, aber wir haben in Europa und Deutschland gute Lösungen und Designprozesse erarbeitet, mit denen wir vertrauenswürdige KI implementieren können.
Eine große Sorge, die mir die generative KI derzeit macht, ist die „Vermüllung“ des Webs mit künstlich erzeugten Bildern und Texten und bald wohl auch Videos, Filmen und sonstigen Daten. Auf diesen, die ja oft nicht von echten Daten zu unterscheiden sind, werden nämlich in Zukunft die nächsten Generationen von KI-Systemen trainiert. Das kann dazu führen, dass die Qualität irgendwann wieder sinkt. Aber dafür finden sich bestimmt Lösungen.
Eingangs habe ich geschrieben, dass es darum geht, was KI für uns tun sollte. Das würde ich nun gerne von Ihnen erfahren. Überlassen Sie die Beantwortung dieser Frage bitte nicht uns Technologen – nutzen Sie Ihre Gestaltungsmacht!
KI & digitale Lösungen in der Kreislaufwirtschaft
REMONDIS arbeitet eng mit Forschungsinstituten, Start-ups und Universitäten zusammen, um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Kreislaufwirtschaft weiter voranzutreiben. Auf dem Weg, Stoffkreisläufe vollumfänglich zu schließen und neue Verwertungswege für bislang noch unzureichend verwertete Materialien zu entwickeln, können Künstliche Intelligenz und digitale Lösungen einen wertvollen Beitrag leisten.
BINITY – Klimaschutz und Kostenersparnis durch intelligente Tourenplanung
BINITY ist eine ganzheitliche Softwarelösung für die digital unterstützte Kreislaufwirtschaft mit optimierter Sammellogistik. Das System schafft eine digitale Übersicht aller Behälter, Fahrzeuge und Touren. Dabei unterstützt BINITY von der bedarfsgerechten Planung über den operativen Alltag bis hin zum Abfallreporting. BINITY fungiert als offene IoT-Plattform. Bereits bestehende Systeme oder IoT-Technologien können problemlos integriert werden.
BINITY ermöglicht die volle Kontrolle über Depotbehälter-Sammeltouren. Durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz werden Touren effizienter und bedarfsorientierter geplant und durchgeführt. Mithilfe von Füllstandsensorik, Auswertung der gesammelten Daten und Verwendung eines Routenoptimierungsalgorithmus teilt das System die logistischen Ressourcen optimal ein und verhindert so unnötige Leerfahrten. BINITY führt zu einer Vereinfachung bestehender Prozesse durch die digitale tagesaktuelle Planung von Touren und die Weitergabe per App an den Fahrer.
CORTEXIA – Digitale Messung der Stadtsauberkeit. Zum Wohle aller
CORTEXIA hilft Städten, die Lebensqualität ihrer Bewohnerinnen und Bewohner zu verbessern und die Umwelt zu schützen. Die Lösung zur digitalen Messung der Stadtsauberkeit namens CORTEXIA basiert auf Künstlicher Intelligenz, mit der sich die Sauberkeit jeder Stadt monitoren lässt. Das System erkennt kleinteiligen Abfall wie Zigarettenstummel, Papier oder Flaschen und übersetzt den Sauberkeitszustand anhand eines Indexes in ein übersichtliches Punktesystem: den Clean City Index. Aus dieser objektiven Betrachtung können konkrete Maßnahmen zur Optimierung der Stadtsauberkeit abgeleitet werden.
DATAFLEET – Dank digitaler Straßenkontrolle alles im Blick
Man kann als Verantwortlicher von Stadt oder Kommune seine Augen nicht überall haben? Kann man sehr wohl! DATAFLEET – eine innovative Lösung für die digitale Straßenkontrolle – macht’s möglich. Die Idee: Abfuhrfahrzeuge mit einer Kombination aus optischer Sensorik und Künstlicher Intelligenz ausstatten und somit datenschutzkonform und bedarfsgerecht Informationen aus dem Straßenumfeld erfassen. Denn die Flottenfahrzeuge befahren in regelmäßigem Turnus alle Straßen einer Stadt oder eines Landkreises – bis in den letzten Winkel. Die durch die DATAFLEET-Fahrzeuge kontrollierte Strecke wird in der DATAFLEET-Software direkt sichtbar gemacht. So können Bedarfe erkannt, Begehungspläne angepasst und Ressourcen optimiert werden.
MAEX – Mit dem digitalen Wertstoffhof zu maximalem Bürgerservice
Im Selfservice Abfälle in die Verwertung geben geht ganz einfach mit MAEX! Hier kann schnell und bequem über eine App eine Onlinebuchung erstellt werden und so der Wertstoffhof auch außerhalb der regulären Öffnungszeiten besucht werden. Das Ganze läuft dann unter dem Schlagwort digitaler Wertstoffhof und ist darauf ausgerichtet, die Effizienz von Wertstoffhöfen zu erhöhen und zugleich Bürgerinnen und Bürgern optimalen Service bezüglich der Anlieferung zu bieten. Lange Wartezeiten zu den üblichen Stoßzeiten können so vermieden werden. Der Besuch beim Wertstoffhof läuft für Bürgerinnen und Bürger wesentlich stressfreier ab.
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