Moravec’sches Paradox: Verlierst du deinen Job?

Es gibt kein größeres Hype-Thema als künstliche Intelligenz. Wenn man in den letzten 4 Jahren nicht durchgängig geschlafen oder Netflix durchgespielt hat, wird man mindestens zweitausend Mal einem Artikel zu AI, Machine Learning oder Deep Learning begegnet sein. Kontextualisiert werden diese Themen oft mit der Frage: “Verlieren Sie bald Ihren Job?” Und die allgemeine Antwort lautet, besonders für einfachere Berufe, oft: “Ja”.

Doch ein Forschungsergebnis aus den Achtzigerjahren zeigt: So einfach ist das alles nicht. Und am Ende könnte genau eine Gruppe einen sicheren Arbeitsplatz haben – Menschen mit “einfachen” Berufen.

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68 Jahre für einen Friseurtermin

Intelligent sind die Facebook-Algorithmen, unsere Autos und die NSA. Microsoft ist auch intelligent, genauso wie Amazon‘s Kaufvorschläge und dieser Computer, der jemanden in „Go“ geschlagen hat. Und was ist intelligent, wenn nicht Google! Deren Sprachassistent kann jetzt sogar telefonisch Termine im Friseursalon vereinbaren.

Doch künstliche Intelligenz ist keineswegs ein hippes Trendthema der letzten Jahre. Je nachdem wo man nachliest wird der Beginn der Forschung einem sechswöchigen Workshop der Rockefeller-Stiftung im Jahr 1954 (ultra-mysteriös) oder eben Alan Turing und seinem weltbekannten Turing-Test um 1950 zugeschrieben. Mehr als 60 Jahre Forschung also, bis ein Computer eigenständig beim Friseur anrufen kann -Wow!

Was AI kann und was nicht

Wenn man die Ironie einmal beiseite lässt, findet man tatsächlich eine Vielzahl von Errungenschaft künstlicher Intelligenz, die dann doch etwas höher ansetzen, als die Terminvereinbarung per Telefon: 2017 hat ein Algorithmus beispielsweise einen Planeten in einem 2500 Lichtjahre entfernten Sonnensystem entdeckt. Im gleichen Jahr hat Google eine künstliche Intelligenz entwickelt, die künstliche Intelligenzen programmieren kann. Und natürlich sind da noch Bob und Alice, Facebook Chatbots, die sich erst gegenseitig belogen und dann ihre eigene Sprache erfanden.

Wenn man die Gesamtheit aller von einer künstlichen Intelligenz bewältigten Probleme zusammenfassend beschreiben müsste, könnte das in etwa so aussehen: “Ui, dafür hätte ich als Mensch echt lange gebraucht.” Und der Grund dafür ist das Moravecsche Paradox.

Maschine macht, was Mensch nicht kann

Moravecs Paradox wurde in den Achtzigerjahren von Hans P. Moravec definiert (überraschend, nicht wahr). Einem Mann aus Österreich, der im Alter von 10 Jahren seinen ersten eigenen Roboter konstruierte und zur Masterarbeit eine Art fremdgesteuerten Katzenroboter mit Schnurrhaaren einreichte.

Im Wesentlichen kann das Paradox so beschrieben werden:  Künstliche Intelligenz kann besonders solche Dinge schnell lernen und übernehmen, die Menschen sehr schwer fallen, wie z.B. abstrakte Muster erkennen oder mathematische Berechnungen durchführen.

Gleichzeitig würde es Maschinen sehr schwer fallen Dinge zu tun, die für ein Kleinkind selbstverständlich sind, wie einen anderen Menschen und seine Absichten zu erkennen, sich frei im Raum zu bewegen oder sich auf interessante Vorgänge in der näheren Umgebung zu konzentrieren.

Als Beleg gibt es hier ein Video, dass den laufenden Roboter “Atlas” von Boston Dynamic zeigt: https://www.youtube.com/watch?v=vjSohj-Iclc
Das ist das Non-Plus-Ultra der aktuellen Forschung zum Thema Motorik. Und schon wirkt der Friseurtermin wieder imposant.

Ich sehe was, was du nicht siehst

Als weiteren Beleg zu der These, dass AI keine für Menschen einfachen Dingen lernen kann, gibt es auf Wikipedia eine schöne Kategorisierung des aktuellen Fortschritts künstlicher Intelligenz. Während die Kategorien “Optimal” und “Super-Human” mit Spielen die abstraktes Denken erfordern gefüllt sind (Schach, Rubik’s Cube und offensichtlich Go. Ernsthaft, kennt ihr jemanden der Go spielt?) lesen sich die Einträge in der Kategorie “Sub-Human”, also “schlechter als Mensch” wie die To-Do-Liste eines Neugeborenen: Objekterkennung, Gesichtserkennung, Stimmerkennung, Laufen.

Die Begründung für dieses Paradox ist verblüffend wie einleuchtend: Wir unterschätzen die uns angeborenen Fähigkeiten massiv. Tatsächlich sind die oben genannten Skills nämlich keine einfache Aufgabe, sondern die Tatsache, dass wir diese fast von Geburt an beherrschen das Ergebnis von Jahrtausenden an Evolution und damit Optimierung. Oder wie Moravec selbst es beschreibt:

Wir alle sind wunderbare Olympioniken im Wahrnehmungs- und Bewegungsbereich, so gut, dass wir das Schwierige einfach aussehen lassen können. Abstraktes Denken ist jedoch ein neuer Trick, vielleicht weniger als 100.000 Jahre alt. Wir haben es noch nicht gemeistert. Es ist nicht alles so schwierig, es scheint nur so, wenn wir es tun.

Hans P. Moravec

“Nein, DU verlierst deinen Job”

Mit dem Wissen, dass es besonders die für Menschen einfach und selbstverständlich erscheinenden Prozesse sind, die Maschinen und ihre Entwickler vor große Herausforderungen stellen, ist es umso erstaunlicher, dass der allgemeine Konsens zur Zukunft der Arbeit eher dahin geht, dass besonders einfache Arbeiten früh ersetzt werden könnten.

Thomas Erwin von der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft KPMG sagt in der hausinternen Talk-Sendung klardenker live beispielsweise: “Wenn ich genau beschreiben kann, was ich tue, um Geld zu verdienen, dann habe ich gute Chancen innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre meinen Job zu verlieren.” (ab 33:00: https://videostream.kpmg.de/kpmg-klardenker-live-zukunft-der-arbeit) Auf der Website willrobotstakemyjob.com (ein grandioses Stück Internet) ist der Beruf “Koch” mit 96% Wahrscheinlichkeit vom Aussterben bedroht.

Ich halte es für wesentlich wahrscheinlicher, dass eine Software alle Unternehmens- und Branchendaten so akurat analysiert, dass Sie mir bessere Entscheidungsgrundlagen liefern kann, als ein Unternehmensberater, als dass eine Maschine bei meinem Lieblingsitaliener die Amatriciana-Sauce anrichtet. Oder dass der Roboter aus dem Boston Dynamics-Video bei uns die Briefe zustellt (obwohl das wirklich wirklich witzig aussehen würde).

Eine arbeitslose Welt

Letztlich glaube ich, dass die meisten Berufe früher oder später von Maschinen ausgeführt werden könnten. Die Frage ist nur: Wen trifft es zuerst? Und mit Moravecs Paradox im Hinterkopf, ist die Antwort darauf wohl eher nicht “Koch” oder “Gärtner”, sondern vielmehr “Data Analyst”, “Marketing Manager” oder “Unternehmensberater”.

Und dann bleibt natürlich noch eine finale Frage: Wie schlimm ist das eigentlich – eine Welt ohne Arbeit?

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