Die Zukunft der Arbeit: Wie werden sich KI und Automatisierung auf die Arbeit auswirken?

May 21, 2024

Jahrzehntelang haben technologische Fortschritte die Arbeitsweise der Menschen verändert, und nun könnte künstliche Intelligenz der nächste große Umbruch sein.

Drei Professoren des Carl H. Lindner College of Business der University of Cincinnati diskutieren, wie künstliche Intelligenz und Automatisierung die Arbeitsweise der Menschen verändern werden, welche Arten von Arbeitsplätzen durch künstliche Intelligenz verloren gehen und welchen Wert menschliche Arbeitskräfte noch bieten.

Die Professoren sind:

Von links: Liwei Chen, Craig Froehle und Michael Fry von UC Digital Futures.

Chen: Im Allgemeinen kann KI auf zwei Arten eingesetzt werden. Eine davon ist die Automatisierung. Das heißt, wir nutzen KI, um einige Menschen für bestimmte Aufgaben zu ersetzen. Der andere Weg ist die Augmentation. Wir nutzen KI, um die Intelligenz und Fähigkeit des Menschen zu verbessern, bestimmte Aufgaben zu erledigen.

Wenn wir von Augmentation sprechen, geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen. Es dient eher der Ergänzung. Menschen und KI können zusammenarbeiten und einige Aufgaben besser erledigen. Oft wird angenommen, dass dies zwei verschiedene Dinge sind: Man kann KI entweder zur Automatisierung oder zur Erweiterung nutzen. Aber tatsächlich sind diese beiden nicht unbedingt getrennt, wenn man Zeit und Raum verkleinert. Sie sind tatsächlich miteinander verflochten und voneinander abhängig.

Fry: Die Geschichte deutet darauf hin, dass wir ein neues Gleichgewicht finden werden, in dem die Menschen im Allgemeinen produktiver sind. Das bedeutet jedoch nicht, dass es für alle gut sein wird. Aufgrund der Automobil-, Pferde- und Buggyhersteller mussten sie etwas anderes finden. Es wird sicherlich bestimmte Personen, bestimmte Berufsgruppen oder Branchen geben, die veraltet sein könnten. Es wird andere geben, bei denen bestimmte Teile ihrer Arbeit durch KI unterstützt werden, sodass Sie mehr Zeit mit etwas verbringen können, das mehr Nachdenken erfordert, während Routineaufgaben mit KI erledigt werden können.

Froehle: Informationsautomatisierung ist eine Fortsetzung der mechanischen Automatisierung, die seit den 1860er Jahren nahezu jedes Unternehmen, das irgendetwas herstellt, verändert hat. Der große Unterschied besteht darin, dass sich dies allmählich auf Bürojobs auswirkt, Jobs, bei denen Informationen und nicht physische Güter verarbeitet werden … sogenannte „Wissensarbeit“.

Fry: Wir haben eine lange Geschichte der Disruption und Automatisierung, von [Johannes] Gutenberg und der Druckmaschine bis hin zur industriellen Revolution und dem Internet. Der Unterschied besteht darin, dass dies viel besser funktioniert als frühere Versuche, scheinbar neue Inhalte zu generieren. Sie können eine Frage stellen, die möglicherweise noch nie zuvor gestellt wurde, und erhalten eine Antwort, die durchaus vernünftig erscheint.

Das Gleiche gilt für die Kunst; Sie können zu anderen Orten gehen und sagen: Machen Sie ein Bild in diesem Stil, und es funktioniert. Ich denke, das ist es, was die Leute wirklich überrascht. Mittlerweile scheint es, als könne KI etwas erschaffen und nicht nur automatisieren.

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Fry: Wir könnten mit einigen Philosophen darüber sprechen: Was bedeutet Schöpfung? Die verwendeten Algorithmen gibt es in irgendeiner Form schon seit einiger Zeit, aber es gab definitiv Aktualisierungen der zugrunde liegenden Algorithmen, die es verwendet. Was sich geändert hat, ist die Verfügbarkeit von Daten. Es kann das Internet durchsuchen und an alle möglichen Dinge gelangen.

Wenn man als Künstler darüber nachdenkt, was es bedeutet, etwas zu erschaffen, gibt es bestimmte Pinselstriche und Dinge, die man gesehen hat, und man setzt sie zusammen. Das ist im Grunde das, was künstliche Intelligenz tut. Macht es das nun so intelligent, wie ein Mensch intelligent ist? Ich weiß es nicht, weil es auf einem Algorithmus basiert, aber es kann auf so viele Daten zugreifen und Dinge von so vielen Orten abrufen, dass es zu lernen beginnt: „Okay, wenn ich das mit diesem zusammenfüge, denken die Leute das.“ ist gut." Das ist es. Alles basiert auf einem Bewertungsalgorithmus, der viele mögliche Antworten durchdenkt, und er wurde darauf trainiert, zu sagen, dass diese Arten von Antworten die Leute für besser halten als andere.

Der zugrunde liegende Ansatz ist nicht ganz neu, aber die Fähigkeit, so viele Daten abzurufen, so viele Daten zu verarbeiten und einige Fortschritte im zugrunde liegenden Algorithmus zu machen, ermöglicht es, einige wirklich coole Dinge zu tun.

Craig Froehle, PhD, Professor für Operations, Business Analytics und Informationssysteme

Froehle: Die Sorge, dass Tools wie ChatGPT, DALL-E und andere generative KI Arbeitsplätze völlig eliminieren werden, ist meiner Meinung nach etwas übertrieben. Ich vermute, dass der Haupteffekt darin besteht, dass dadurch Teile der Arbeitsplätze der Menschen bereichert oder ergänzt werden. Bei vielen informationszentrierten Arbeitsplätzen werden jedoch wertschöpfende Aufgaben erledigt, die nicht unbedingt zu den Stärken einer generativen KI passen. Ich denke auch, dass dadurch die für bestimmte Teile unserer Arbeit erforderliche Zeit verkürzt wird, sodass wir mehr Zeit für andere Teile unserer Arbeit aufwenden können.

Ich habe eine Geschichte über eine Immobilienmaklerin gelesen, die sagte, sie habe normalerweise etwa zwei bis drei Stunden damit verbracht, einen Eintrag für ein neues Haus zu schreiben. Sie kann einige Schlüsselwörter und grundlegende Informationen kopieren und in ein generatives KI-Tool einfügen, und es würde in etwa zwei Minuten einen ersten Entwurf ausspucken. Dann könnte sie 10 Minuten damit verbringen, es zu bearbeiten. Aus zwei bis drei Stunden werden also 15 Minuten. Dadurch kann sie viel mehr Zeit mit der Arbeit mit Kunden verbringen und muss weniger Zeit vor dem Computer verbringen.

Fry: Wir haben damit herumgespielt, um Code zu schreiben. Solange Sie ganz genau wissen, welchen Code Sie in einen kleinen Block schreiben möchten, leistet es gute Arbeit, was erstaunlich erscheint. Heutzutage beginnen jedoch nur sehr wenige Programmierer mit einem leeren Bildschirm. Wenn ich weiß, dass ich etwas schreiben muss, mache ich eine Google-Suche und es ist da draußen. Bei mir ist das also schon teilweise automatisiert. Dadurch wird es noch weiter automatisiert. Und Programmierer haben immer noch Jobs; Sie verbringen einfach weniger Zeit damit, einfachen Code zu schreiben und mehr Zeit damit, darüber nachzudenken, wie sie die Effizienz verbessern und ausgefallenere Dinge tun können. Der Job wird sich ändern, aber das bedeutet nicht, dass der Job verschwinden wird, und das ist typischerweise das, was wir in der Vergangenheit erlebt haben, wenn es zu einer technologischen Störung kam.

Chen: KI spielt eine immer wichtigere Rolle und ist kein passives Werkzeug mehr, das nur darauf wartet, eingesetzt zu werden. Sie können als Kollegen mit Menschen zusammenarbeiten. Um ChatGPT als Beispiel zu verwenden: Es ist sehr hilfreich, einige Dokumente wie Berichte zu erstellen. Ich kann ChatGPT verwenden, um eine erste Version des Dokuments zu erstellen, und dann kann ich diese Vorlage verwenden und zusätzliche Erkenntnisse hinzufügen, um daraus einen effektiven Bericht zu machen. Es spart den Menschen Zeit und kann Ihnen Zeit geben, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren, strategischer zu denken und kreativer zu denken.

Chen: Chatbots gibt es schon seit langem. Wir haben mit den Chatbots gesprochen und sie haben uns dabei geholfen, die Probleme zu identifizieren und uns bei Bedarf an die Menschen weiterzuleiten. ChatGPT verfügt als generative KI über völlig andere Fähigkeiten. Sie können viel anspruchsvollere Aufgaben erledigen.

Fry: Der Algorithmus ist einfacher. Worauf es trainiert wurde, ist viel einfacher. Das ist wie ein Entscheidungsbaum, in dem nach Schlüsselwörtern gesucht wird. Wenn Sie sagen: „Mein Internet funktioniert nicht“, hört es dort bestimmte Dinge und wurde darauf trainiert, dieser Person eine wörtliche Antwort zu geben. Was ChatGPT kann: Da es auf so viel mehr Daten trainiert wurde, hat es eine viel bessere Chance, die Nuancen zu verstehen, sodass es Ihnen eine bessere Antwort basierend auf dem Kontext geben kann.

Froehle: Wie bei den meisten Technologien ist der Fortschritt nicht gleichmäßig. Es dauert eine Weile, dann werden Sie plötzlich eine große Steigerung der Qualität oder effektiven Wirksamkeit feststellen. Wir konnten sehr, sehr schnelle Fortschritte sehen, aber ich weiß es nicht. Aber wenn man bedenkt, wie viel Geld da hineingesteckt wird und wie viel Aktivität und Aufregung es gibt, sollten wir Fortschritte mindestens so schnell sehen, wie wir es Mitte der 90er Jahre beim Internet erlebt haben. Wahrscheinlich schneller, wenn man bedenkt, wie viele Menschen, Institutionen und Organisationen und wie viel Geld dafür ausgegeben wird. Ich glaube nicht, dass dieses Mal jemand zurückgelassen werden möchte. Ich habe mehreren Leuten gesagt, dass ich denke, dass dies das nächste World Wide Web ist. Ignorieren Sie es auf eigene Gefahr.

Fry: Es wird interessant sein zu sehen, wie sie diese Dinge monetarisieren. Derzeit ist ChatGPT kostenlos. Sie können für den Premium-Zugang bezahlen. Aber ich gehe davon aus, dass es hinter einer Paywall landen könnte, was ein wenig von der Innovation und dem Nutzen abwürgen könnte. Aber die Google-Suche ist ein erstaunliches Tool, das uns allen meiner Meinung nach unglaublich viel Zeit gespart hat, und es ist immer noch kostenlos. Es ist also möglich, dass diese kostenlos sind und sie sie auf andere Weise monetarisieren.

Wir befinden uns gerade in einer interessanten Zeit und überlegen, wer die Akteure dabei sein werden. Wie offen werden sie es den Leuten zugänglich machen, die es nutzen? Denn das andere Interessante daran ist, dass sie mit zunehmender Nutzung tatsächlich besser werden. Zumindest mit ChatGPT können Sie Feedback geben, das zur Verbesserung des Algorithmus genutzt werden kann.

Liwei Chen, PhD, Assistenzprofessor für Operations, Business Analytics und Informationssysteme

Chen: Die KI kann auch Ihr Chef, Ihr Manager sein. Bei uns gibt es den Begriff „algorithmisches Management“. Das heißt, Sie arbeiten für einen KI-Algorithmus. Sie werden von einem Algorithmus überwacht. Zum Beispiel Uber-Fahrer. Beim Fahren werden ihre Aufgaben durch die Algorithmen hinter der Plattform zugewiesen. Sie werden nicht von Menschen vergeben. Sie arbeiten also im Wesentlichen für einen Algorithmus als Chef. Wie reagieren Sie in dieser Situation auf einen Menschen als Ihren Chef und eine KI als Ihren Chef? Wird das Ihre Interaktionen beeinflussen? Ihr Arbeitsverhalten? Ihre Interaktionen mit Ihren Kunden? Diese sozialen Beziehungen werden sich aufgrund dieses Algorithmus als Ihr Vorgesetzter verändern.

Ich habe Untersuchungen zu diesem Phänomen durchgeführt. Ich habe mir die Wartung von Geldautomaten angesehen und wie Techniker arbeiten, um die Automaten zu reparieren. Dieses Unternehmen implementierte eine KI, um diesen Technikern Aufgaben zuzuweisen. Wir haben in diesem Szenario einige sehr interessante Spannungen festgestellt. Wenn die Mitarbeiter mit der KI arbeiten, ändern sich ihre Motivationen. Ursprünglich waren sie entweder intrinsisch motiviert – sie arbeiten, weil sie den Job, die Wartung und ihre Kunden lieben – oder sie arbeiten, weil sie den Anweisungen ihres Vorgesetzten folgen müssen. Nach der Implementierung eines solchen Systems stellten wir eine Verschiebung ihrer Arbeitsmotivation fest. Sie folgen eher den Anweisungen des Algorithmus. Sie erhalten die Nachricht auf ihrem Mobiltelefon. Die KI fordert sie auf, zu einem Ort zu gehen, um die Maschine mit bestimmten Werkzeugen zu reparieren und vorab diagnostizierte Probleme zu beheben. All diese Anleitungen werden von der KI bereitgestellt. Techniker befolgen einfach mechanisch die Anweisungen, ohne überhaupt darüber nachzudenken, was vor sich geht, ohne ihr Fachwissen oder ihre Erfahrung einzusetzen.

Die Techniker erwähnten auch, dass sie die alten Zeiten vermissten, in denen sie direkten Kontakt zu menschlichen Vorgesetzten hatten. Sie spüren die Herzlichkeit im Serviceprozess und genießen die Gespräche mit den Kunden bei der Arbeit vor Ort. Mit anderen Worten: Die menschliche Intelligenz und die menschlichen Berührungspunkte nehmen ab, nachdem KI in den Serviceprozess eingeführt wurde.

Froehle: Vanderbilt [Universität] hatte eine Situation, in der eine der Hochschulen ChatGPT nutzte, um eine E-Mail zu verfassen, die an Studenten und Mitarbeiter verschickt wurde, eine Art herzliche E-Mail über die Schießerei an der Michigan State. Und es war eine ziemlich nette E-Mail, aber dann fanden die Leute heraus, dass ChatGPT sie geschrieben hatte, und verloren irgendwie den Verstand. Die Mehrheit der Amerikaner ist optimistisch, was das Potenzial der KI angeht, da die Veränderungen, die sie mit sich bringen wird, eher gut als schlecht sind. Aber der Widerstand und die negativen Reaktionen, die wir unter bestimmten Umständen gesehen haben, zeigen, dass es eine durchweg negative Reaktion gibt, wenn es in empathischen Rollen eingesetzt wird. Transparenz muss ein Teil davon sein. Wenn Sie versuchen, die Tatsache, dass Sie es mit einer KI zu tun haben, vor den Leuten zu verbergen und sie es herausfinden, ist das schlimmer, als wenn Sie es ihnen einfach im Voraus sagen.

Fry: Wahrscheinlich haben wir alle unter bestimmten Umständen Emotionen vorgetäuscht. Wenn Sie wissen, dass Sie in einem Geschäftsumfeld nett zu jemandem sein müssen, auch wenn Sie denken, dass Sie das nicht sollten, können Sie das Gefühl vortäuschen. Künstliche Intelligenz kann das lernen. Es ist vielleicht nicht das, was wir als echte Emotion betrachten, aber ich bin nicht davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz irgendwann nicht mehr in der Lage sein wird, falsche Emotionen zu reproduzieren. Und werden wir erkennen können, dass es sich um Fälschungen handelt? Ich bin mir nicht sicher.

Chen: Kreativität und kritisches Denken sind Dinge, die Menschen besser machen können. Ich habe ChatGPT in meinem Klassenzimmer meinen Studenten vorgeführt. Ich lasse ChatGPT einen Absatz eines Aufsatzes generieren und kritische Kommentare zu den gerade generierten Absätzen abgeben. Wir haben festgestellt, dass die dargelegten Punkte tendenziell neutral, beschreibend, informativ, aber dennoch unoriginell, formelhaft und nicht unbedingt kreativ sind. Wenn ich meine Schüler bitte, einen ähnlichen Aufsatz zu schreiben, sind ihre Ideen möglicherweise offener. Ich würde mehr kreative Ideen mit einigen wirklich kritischen Gedanken erwarten.

Froehle: Sie sind nicht gut darin, spontan, kreativ, schrullig zu sein, Persönlichkeit zu haben und den Reichtum hinzuzufügen, den Menschen haben. Manchmal ist der menschliche Reichtum nicht groß; Es ist nicht wirklich das, was du willst. Aber das wird ein Faktor sein, wie wir diese Dinge einsetzen. Ist der Reichtum des menschlichen Engagements die Kosten dafür wert, dass es so langsam ist? Denn der Mensch ist langsam, zumindest im Vergleich.

Die Analogie, die ich heutzutage ziehe, ist, dass viele generative KI-Tools derzeit wie wirklich schnelle, schlecht bezahlte oder unbezahlte Praktikanten sind, bei denen man sich die Ergebnisse ansehen muss; Sie können es einfach nicht weitergeben oder in einen Prozess einbauen, ohne es vorher zu prüfen und einen Mehrwert für die Qualitätsprüfung zu schaffen. Wie wir gesehen haben, stimmen manchmal die Bilder, die sie erzeugen, nicht ganz oder die Fakten, die sie schreiben, sind nicht korrekt. Wir brauchen jetzt jemanden, der der KI über die Schulter schaut, um sicherzustellen, dass sie brauchbare Inhalte produziert. Wenn es besser wird, bedarf es möglicherweise weniger Aufsicht, aber es ist wirklich schwer zu sagen, wie schnell es besser werden wird. Ich vermute, dass es in mancher Hinsicht sehr schnell ziemlich gut werden wird, aber in anderer Hinsicht werden wir weiterhin feststellen, dass diese herausfordernden Probleme die Ausgabe beeinträchtigen. Aber eines habe ich nie aus den Augen verloren: Wetten auf den Fortschritt der Technologie.

Michael Fry, PhD, Professor für Operations, Business Analytics und Informationssysteme und akademischer Leiter des Center for Business Analytics

Fry: Ich würde sagen, genau wie wir es bei anderen Unterbrechungen, Automatisierungen und sich wiederholenden Dingen gesehen haben – und mit repetitiv meine ich, wenn man Anweisungen dazu aufschreiben kann – sind das Dinge, die wir ziemlich gut automatisieren konnten. Ich denke über bestimmte Dinge nach, die Menschen in Excel-Tabellen tun. Wenn ich weiß, dass Sie hierher gehen müssen, um diese Daten zu erhalten, klicken Sie hier, tun Sie dies, tun Sie das. Ich kann einen visuellen Basiscode schreiben, um das sehr, sehr schnell zu ersetzen. Aber wenn Sie nicht jeden Tag wissen, was Sie heute in Ihrem Job tun werden, ist das schwieriger zu automatisieren.

Froehle: Am leichtesten und direktsten beeinflusst werden diejenigen, die Informationen auf eine Art und Weise verarbeiten oder umwandeln, die ziemlich prozedural ist und ohne viel Kreativität in Skripts geschrieben werden kann. Wir sehen bereits, dass diese generativen KI-Tools Inhalte von relativ geringer Qualität erstellen, diese aber so schnell erledigen, dass sie einen Unterschied machen können.

Ich vermute, dass sich viele Randrollen ändern müssen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise schnell und kostenlos kleine Kunstwerke erstellen kann und eine niedrige Qualität ausreicht, muss es möglicherweise keinen Künstler engagieren. Das heißt aber nicht zwangsläufig, dass der Künstler generell arbeitslos ist. Es bedeutet lediglich, dass sie möglicherweise einen Job in einer anderen Rolle oder in einem anderen Unternehmen finden müssen.

Froehle: Es gibt einen kleinen Prozentsatz der Arbeitsplätze, die nicht sehr stark betroffen sein werden. Viele Handarbeitsberufe werden wahrscheinlich nicht so bald betroffen sein. Jobs, die viel persönliche, physische Manipulation erfordern, werden davon nicht so schnell betroffen sein. Aber jeder, der einen Informationsjob hat, wird dies auf seinen Desktops, auf seinen Uhren, auf seinen Telefonen sehen, falls er es noch nicht getan hat. Sogar die meisten E-Mail-Clients verfügen derzeit über eine integrierte KI, um beispielsweise zu erkennen, ob Sie eine E-Mail mit einigen Flugreservierungen einer Fluggesellschaft erhalten haben, oder um die Grammatik zu überprüfen.

Immer wenn es sich um einen reinen Informationskontext handelt, sind die Hürden für die Umsetzung, Verbesserung und Weiterentwicklung sehr, sehr gering. Sobald Sie sagen, dass Sie mit der physischen Welt interagieren müssen, werden die Dinge viel schwieriger. Roombas gibt es, aber das ist so ziemlich der einzige autonome Roboter, den die Menschen zu Hause haben, und ich glaube nicht, dass sich daran in naher Zukunft viel ändern wird.

Froehle: Angesichts der Tatsache, dass wir seit einem Jahrzehnt Versprechungen hören und uns immer noch in der begrenzten Testphase auf der Straße befinden … Sie interagieren wieder mit der physischen Welt. Das ist wirklich schwer. Das maschinelle Sehen wird immer besser, die Verarbeitung von Umweltreizen wird schneller, aber es ist eine wirklich harte Nuss, die es zu knacken gilt. Es erfordert enorme Rechenleistung, dies in Echtzeit und mit der Zuverlässigkeit zu tun, die wir von Maschinen erwarten. Interessant ist, dass die Öffentlichkeit tendenziell erwartet, dass Roboter sicherer sind als Menschen. Wenn selbstfahrende Fahrzeuge nur so sicher wären wie Menschen, würden sie per Gesetz abgeschafft.

Fry: Für diese spezielle Technologie ist die Versicherung wahrscheinlich ein größeres Hindernis als die Technologie. Wenn es zu einem Unfall kommt, wer ist schuld? Im Moment sagen wir, es ist der Fahrer. Wenn es keinen Treiber gibt, liegt es dann am Autohersteller, an der Software?

Chen: KI kann Unternehmen helfen, Kosten zu senken. Beispielsweise setzen Unternehmen Maschinen anstelle von Menschen ein, um die Personalkosten zu senken. KI kann auch den Geschäftsprozess rationalisieren, um die betriebliche Effektivität und Effizienz zu steigern. In autonomen Lagern können Roboter beispielsweise schneller und länger arbeiten und die Qualität durchgehend aufrechterhalten. Die Arbeitsabläufe werden dadurch standardisiert und verschlankt; Sie sehen nicht viele Abweichungen.

Fry: Es eröffnet einige Dinge, bei denen die Arbeitskosten weniger ein Problem darstellen könnten. Diese Art von Störung ist sicherlich nicht neu. Seit den 80er Jahren sprechen wir über Roboter, und einheimische Hersteller haben ihre Arbeitskosten durch Investitionen in Roboter gesenkt. Aber gleichzeitig sprachen viele Menschen, insbesondere in den 80er und 90er Jahren, von der „Licht-aus-Fabrik“. Dass es keine Menschen gäbe und man kein Licht bräuchte. Es wären einfach nur Roboter. Es gibt, wenn überhaupt, nur sehr, sehr wenige, die das wirklich können. Was wir sahen, war dieses neue Gleichgewicht, in dem viele Routineaufgaben von Robotern erledigt wurden und den Menschen die Möglichkeit gegeben wurde, andere Aufgaben zu erledigen, die nicht ganz dasselbe waren wie jeden Tag, eine Million Mal am Tag [eine Aktion auszuführen]. Dadurch wurden zwar die Arbeitskosten gesenkt, die Zahl der Arbeitskräfte verringert, aber auch einige andere Arbeitsplätze geschaffen. Jetzt stellen wir Fachkräfte ein, die diese computergesteuerten Maschinen tatsächlich bedienen. Das Unternehmen benötigt möglicherweise weniger dieser Arbeitskräfte, weil die computergesteuerte Maschine effizienter ist, aber die Arbeitskräfte erhalten aufgrund höherer Qualifikationen möglicherweise mehr Lohn. Es könnte potenziell dazu führen, dass mehr Unternehmen bereit sind zu bleiben, wenn die Arbeitskosten geringer sind, aber wir werden sehen.

Froehle: Ich bin skeptisch, dass es zumindest in absehbarer Zeit zu massiver Arbeitslosigkeit kommen wird. Die ersten Anzeichen scheinen darauf hinzudeuten, dass der Nettoeffekt auf die Arbeitsplätze wahrscheinlich positiv sein wird.

Fry: Die Geschichte zeigt, dass dies nicht das wahrscheinlichste Ergebnis ist. Ich würde vermuten, dass die Menschen seit Jahrhunderten dieselben Bedenken und dieselben Diskussionen haben, als jede neue Technologie auf den Markt kam. Die Tendenz besteht darin, dass die Effizienz zunimmt, neue Arbeitsplätze geschaffen werden und die Freizeit zunimmt. Aber wir müssen aufpassen, dass das nicht bedeutet, dass es für alle besser ist. Wir haben gesehen, dass die Vermögensungleichheit stark zugenommen hat. Auch wenn das Durchschnittseinkommen gestiegen ist, repräsentiert dieses Durchschnittseinkommen nicht alle.

Froehle: Ob eine bestimmte Person in der Lage ist, mit der überarbeiteten Version einer Rolle umzugehen, liegt ganz bei ihr. Aber normalerweise verschwinden Jobs nicht so schnell, wie sie sich ändern. Ein klassisches Beispiel ist, dass die meisten Schmiedeberufe wegfielen, als wir mit dem Reiten aufhörten, aber viele der Schmiedeberufe wurden zu Berufen als Automechaniker.

Chen: Ich glaube, dass die Ersetzung auf Aufgabenebene erfolgt. Bei Arbeitsplätzen, deren Aufgaben weitgehend automatisiert werden können, besteht ein hohes Risiko, dass sie durch KI ersetzt werden. Normalerweise sind Jobs, die Routineaufgaben beinhalten und viele sich wiederholende Arbeiten erfordern, sehr anfällig für eine Ersetzung.

Im Moment glaube ich nicht, dass die Technologien bereit sind, viele Arbeitsplätze zu ersetzen. Aber es bringt definitiv viele Veränderungen in den Organisationen und in der Art und Weise mit sich, wie Menschen ihre Aufgaben erledigen. Daher müssen sich die Menschen an diese Veränderungen anpassen und lernen, mit diesen Technologien umzugehen. Langfristig könnten einige Berufsbezeichnungen verschwinden, während neue Titel entstehen. Dies erfordert, dass sich die Mitarbeiter neue Fähigkeiten aneignen und sich an den sich verändernden Arbeitsmarkt anpassen.

Von links: Michael Fry, Liwei Chen und Craig Froehle im Future Mobility Design Lab im Advanced Transportation Wing von UC Digital Futures.

Froehle: Es sind alle. Schulen, Universitäten, Berufsschulen, Unternehmen. Jeder, der die Arbeitskräfte von morgen ausbildet, muss sich dafür einsetzen, den Studenten bewusst zu machen, dass dieses Zeug da ist, nicht verschwinden wird und dass unser effektivster Ansatz darin besteht, ihnen beizubringen, wie man es nutzt und wie man damit zusammenarbeitet. Wie man einen Job erledigt, endet nicht mit der Schule. Es gibt viel Training am Arbeitsplatz und das Sammeln von Erfahrungen. Auch in diese muss investiert werden. Manche Unternehmen überlassen es einfach ihren Mitarbeitern; einige werden viel investieren. Aber ein Laissez-faire-Ansatz wird bei weitem nicht so wettbewerbsfähig sein wie einer, bei dem Sie aktiv investieren, Ihre Mitarbeiter weiterentwickeln und in die Technologie investieren.

Wir alle reden über lebenslanges Lernen. Das ist wahrscheinlich eine Minderheit der Amerikaner, die diese Einstellung hat. Da sich die Technologie jedoch immer schneller verändert, müssen sich immer mehr Menschen diese Denkweise aneignen, um arbeitsfähig zu sein.

Bei jeder immer allgegenwärtigeren Technologie haben unterschiedliche Rollen unterschiedliche Verantwortlichkeiten. Ein Taxifahrer muss nicht wissen, wie die Verbrennung im Motor abläuft. Sie müssen kein Maschinenbaustudium abgeschlossen haben, um Taxi fahren zu können. Um mit einer generativen KI zu interagieren, sollte kein Informatikabschluss erforderlich sein. Das Spannende daran ist, dass Unternehmen wie OpenAI große Anstrengungen unternommen haben, um die Tools der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.

Froehle: Sicherzustellen, dass es keine Voreingenommenheit gibt, ist wahrscheinlich unmöglich, genauso wie es wahrscheinlich unmöglich ist, einen Menschen ohne Voreingenommenheit zu finden. Verzerrungen bestehen nicht nur in den Daten, auf denen wir die KI trainieren, sondern auch in der Art und Weise, wie die KI aufgebaut ist. Wir brauchen so viel Transparenz wie möglich, damit diejenigen, die darüber besorgt sind, einen effektiven Blick darauf werfen können.

Fry: Es gibt bestimmte Dinge, die wir tun können, um dies zu verhindern, indem wir über ein vielfältiges Trainingsset und eine sogenannte „interpretierbare KI“ oder interpretierbares maschinelles Lernen verfügen, damit wir versuchen können zu verstehen, warum es die Ergebnisse lieferte, die es lieferte. Es ist nicht einfach, aber es ist möglich. Aber was wir nicht vergessen sollten: Wenn es nur eine Person wäre, die diese Entscheidungen trifft, hat sie Vorurteile. Es ist manchmal unfair zu sagen, dass die KI oder der Algorithmus weniger transparent ist als eine Person. Ich weiß nicht immer, warum jemand die Entscheidungen trifft, die er trifft. Sie könnten mich anlügen, wenn ich sie frage. Voreingenommenheit ist bei jeder Entscheidungsfindung inhärent, egal, ob es sich um einen Menschen oder eine KI handelt. Aber es gibt Möglichkeiten, diese KI potenziell so transparent zu machen wie einen Menschen.

Chen: Wir befinden uns noch im Anfangsstadium der Diskussion über KI-Voreingenommenheit. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie wir dieses Problem angehen können. In der Entwicklungsphase müssen wir für Transparenz in der KI sorgen. Wir können erklärbare KI entwickeln, sodass KI nicht nur die Vorschläge liefert, sondern auch erklärt, warum sie zu diesem Vorschlag gekommen sind. Eine andere Möglichkeit, der potenziellen Voreingenommenheit entgegenzuwirken, besteht darin, eine vielfältigere Gruppe von Personen in die Designgruppe einzubeziehen. Wenn wir Entwickler aus verschiedenen ethnischen Gruppen hätten, die unterschiedliche Geschlechter und Minderheiten repräsentieren, könnte der Algorithmus aus einer vielfältigeren und neutraleren Perspektive entworfen und bewertet werden. Da die KI nicht perfekt sein wird, müssen wir die Menschen auf dem Laufenden halten, wenn wir den Algorithmus pflegen. Indem wir die Leistung von KI kontinuierlich validieren, können wir überprüfen, ob diese mit unseren Grundwerten übereinstimmt. Bei Abweichungen prüfen wir die Algorithmen und beheben die Probleme umgehend. Schließlich sind staatliche Vorschriften und Standards notwendig, um sicherzustellen, dass KI auf ethische Weise entwickelt wird. Diese Vorschriften können Anforderungen an Transparenz und Rechenschaftspflicht sowie Richtlinien zum Testen und Validieren von KI-Systemen umfassen.

Froehle: Eines der Dinge, über die ich mir Sorgen mache, ist: Wir werden so begeistert davon sein, was diese Tools für uns tun können und wie schnell sie es tun, dass wir mehr Zeit damit verbringen werden, bessere Tools zu entwickeln und weniger Zeit mit dem Verständnis wie die Tools tatsächlich funktionieren. Es wird eine Gesetzgebung geben müssen. Bei jeder Technologie kann man sie sich nicht einfach selbst regieren lassen, da wir sonst schnell in einen unkontrollierbaren Zustand geraten.

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Bild oben: Von links: Michael Fry, Liwei Chen und Craig Froehle im Future Mobility Design Lab im Advanced Transportation Wing von UC Digital Futures. Alle Fotos von Andrew Higley/UC Marketing + Brand

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