Sie behaupten, dass es einfacher ist, Männer durch Roboter zu ersetzen als Frauen. Werden Schweizer Unternehmen mit ihren männerlastigen Führungsetagen in Zukunft von Maschinen geführt?
Jürgen Schmidhuber: Im Moment sind Menschen noch viel klüger als die klügsten Maschinen. Und sie verstehen viel mehr vom Leben und vom Zwischenmenschlichen. Künstliche Intelligenz (KI) wird zwar in Unternehmen längst als Werkzeug eingesetzt, um herauszufinden, welcher Bewerber am besten zum Unternehmen passt. Die wichtigsten Entscheidungsträger werden vorläufig erst mal Menschen bleiben - zumindest noch für die nächsten Jahre.

 
Also doch: In absehbarer Zeit, werden Maschinen die Wirtschaft lenken?
Ich halte es für unausweichlich. Früher oder später werden Roboter Menschen in jeder Hinsicht übertreffen.
 
Werden wir alle wegrationalisiert?
Kaum. Ich versuche ja selbst seit Jahrzehnten, meinen eigenen Beruf des Wissenschafters durch KI wegzurationalisieren. Doch der Mensch erfindet stets neue Luxusjobs, die für den Fortbestand der Menschheit nicht existenziell notwendig sind. Vor allem solche, die etwas mit der Interaktion mit anderen Menschen zu tun haben. Wer hätte vor dreissig Jahren gedacht, dass Youtuber mal ein Beruf wird?
 
Die Automatisierung prägt bereits viele Industrien. Autos werden nicht mehr von Menschen, sondern von Robotern gebaut.
Das sind Industrieroboter ohne nennenswerte KI. Aber als sie vor Jahrzehnten aufkamen, hiess es, sie würden Arbeitern die Jobs wegnehmen. Was auch ein bisschen wahr war. Aber in den Ländern, in denen viele Roboter zum Einsatz kommen, wie in Korea, Japan, Deutschland oder der Schweiz, gibt es kaum Arbeitslose. Weil eben lauter neue Jobs erfunden wurden.
 
Sie sagen: Durch KI werden Roboter so intelligent wie Menschen. Wäre das nicht die Lösung für den Fachkräftemangel in Bereichen wie dem Pflegewesen?
Gerade in Japan mit seinen vielen alten Menschen und geringer Einwanderung gibt es seit Jahrzehnten Bestrebungen, die Pflege durch Roboter zu erleichtern. Bisher sind Roboter aber einfach noch nicht gut genug, um den Menschen zu ersetzen. Für die Pflege brauche ich nicht jemanden, der nur stark ist, sondern der auch behutsam und einfühlend mit alten Menschen umgeht. Diese zwei Eigenschaften in einer Maschine zufriedenstellend in Einklang zu bringen, ist derzeit nicht möglich. Wer es schafft, einen billigen, guten Pflegeroboter zu bauen, wird einen gigantischen Markt vorfinden.
 
Welche Rolle spielt die Schweiz in dieser KI-Revolution?
In der KI-Grundlagenforschung ist die Schweiz führend. Das Long Short-Term Memory zum Beispiel wurde an der TU München und am Idsia in Lugano entwickelt. Heute wird es jeden Tag weltweit milliardenfach für Sprachverarbeitung und Übersetzung auf Milliarden von Smartphones genutzt. Aber in der Schweiz hapert es noch an der Umsetzung der Forschungsergebnisse in der Industrie.
 
Was meinen Sie genau?
Es ist in der Schweiz zwar leicht, eine Firma zu gründen. Schwieriger ist es, sie so schnell hochzuskalieren wie in den USA oder China. Das liegt auch am fehlenden Wagniskapital. Vielleicht auch an fehlender Industriepolitik.
 
Die Schweizer sind nicht risikofreudig?
Sagen wir mal so: Die reiche Frau am Zürichsee hat vielleicht 1 Milliarde auf dem Konto und ist auch willens, 50 Millionen zu investieren. Aber nur, wenn völlig klar ist, dass daraus nächstes Jahr 60 Millionen geworden sind.
 
Wer profitiert zurzeit am meisten von den Entwicklungen im Bereich KI?
Den meisten Profit machen momentan die grossen Firmen wie Amazon, Alibaba, Facebook, Tencent oder Google in den Bereichen Werbung und Marketing. Sie werten die Daten ihrer Nutzer aus und wissen bald mehr von ihnen, als diese von sich selbst. Sie analysieren Verhaltensmuster, um Werbung masszuschneidern. So haben sie mittlerweile den Zeitungen und dem Fernsehen mehr als den halben Werbemarkt weggenommen.
 
In welche Branchen dringt KI noch ein?
Gesundheitswesen und Pharmaindustrie werden gerade durch KI revolutioniert. Firmen in der Schweiz wie Novartis oder Roche sind davon betroffen. Das Gesundheitswesen macht 10 Prozent der Weltwirtschaft aus. Schon 2012 konnte mein Team am Idsia in Lugano erstmals mittels Deep Learning einen medizinischen Bilderkennungswettbewerb zur Krebsfrüherkennung gewinnen. Seither wurden viele Startups gegründet, die sich nur auf dieses Feld konzentrieren. Bald wird jegliche medizinische Diagnostik wie Radiologie oder Röntgenbildanalyse übermenschlich gut sein. Zum Trainieren unserer neuronalen Netze braucht man allerdings viele Daten von vielen Patienten.
 
Sie sprechen von Patientendaten, die aus rechtlichen Gründen nicht verwendet werden dürfen?
Ja. Es gibt so viele Daten, die uns helfen könnten, Erkrankungen vorherzusagen und besser zu therapieren. Patientendaten, die bisher nicht verwendet und nur von Ärzten und Patienten eingesehen werden dürfen. Schon an der Art und Weise, wie jemand beim Treppensteigen atmet, könnte man vorhersagen, ob die Gefahr eines Herzinfarkts besteht. Das Gesundheitswesen könnte viel effizienter werden, wenn man all diese Daten verwenden dürfte.
 
Aber dank Datenschutz weiss nicht jeder, wie ich atme, wenn ich Treppen steige.
Viele sind derselben Meinung, sie wollen die Privatsphäre schützen.
 
Wie soll es also möglich sein, an diese Daten zu gelangen, um die KI damit noch intelligenter zu machen?
Man müsste Anreize schaffen durch eine konstitutionelle Marktwirtschaft für Daten, in der jeder Patient als Kleinunternehmer vom Wert seiner Daten profitieren kann. Einen effizienten Datenmarkt, an dem alle teilhaben und von profitieren können. Die Daten eines Patienten mit einer seltenen Krebsart sind oft wertvoller als die eines Patienten mit Allerweltskrebs. Aber auch die Gesunden produzieren wichtige Daten, die Aufschluss darüber geben können, warum sie noch gesund sind. Jeder kleine Mann auf der Strasse könnte an der Datenbörse sofort herausfinden, was die Aufgabe bestimmter Teile seiner Privatsphäre aktuell wert ist, und selbst entscheiden, ob sich das für ihn lohnt.
 
Selbst wenn ich dafür Geld bekomme, warum sollte ich meine Daten an Roche oder Novartis verkaufen wollen?
Warum nicht? Sie verkaufen ja auch Dinge für Geld, wie etwa Ihre Zeitungsartikel. Jeder könnte eben frei entscheiden, welche seiner Daten er herausgibt. Höhere Profite erwarten wohl denjenigen, der nicht nur seine anonymisierten medizinischen Bilddaten teilt, sondern auch seine DNS-Daten oder mit dem Smartphone gesammelte Ortsdaten. Es gibt Unmengen weiterer, bisher ungenutzter Daten, die KI und Ärzten erlauben werden, medizinische Prognosen oder Therapien gewaltig zu verbessern.
 
Und wer definiert den Wert der Daten?
Durch Angebot und Nachfrage wird die unsichtbare Hand des Marktes den Preis der Daten regeln. Auf der Nachfrageseite werden konkurrenzierende Unternehmen etwas für die Daten anbieten. Datenextraktoren wie Hospitäler werden Anerkennung und Vertrauen dadurch gewinnen, dass sie für gute Datenerhebung angemessene Preise zahlen. Der Markt macht das gesamte System durch Anreize effizient für alle, die gute Arbeit leisten. Genau wie an der Börse müsste natürlich alles reguliert sein. Wer Insiderhandel betreibt, geht ins Gefängnis.
 
Wäre das ein Modell für die Schweiz?
Es wäre im Ansatz sehr schweizerisch, denn die Idee ist extrem demokratisch und marktwirtschaftlich.
 
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz hat auch Schattenseiten. Machen Sie sich darüber keine Gedanken?
Doch, selbstverständlich mache ich mir darüber Gedanken. 95 Prozent der Forschung in diesem Bereich zielen zwar darauf ab, das Leben der Menschen besser zu machen. Aber es gibt auch die 5 Prozent, die dazu genutzt werden, um zum Beispiel Kriegsdrohnen zu steuern. Diese Entwicklung ist nicht zu stoppen. Doch die Vorteile der KI überwiegen und deshalb forschen wir weiter.
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Der KI-Analyst

Name: Jürgen Schmidhuber
Funktion: Direktor Idsia, Schweizer Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz und Professor für KI an der Universität Lugano.
Alter: 56
Karriere: Studium der Informatik und Mathematik an der TU München. Neben der Professorentätigkeit in Lugano war er ausserordentlicher Professor und Leiter des Labors für kognitive Robotik an der TU München. 2013 erhielt er den Helmholtz Award der International Neural Network Society.