Guten Tag

Vor einigen Tagen veröffentlichte das internationale Marktforschungs- und Beratungsinstituts Yougov die Ergebnisse einer in Deutschland durchgeführten Umfrage zum Thema «Künstliche Intelligenz». Das Ergebnis: Die Befragten stehen stehen dem Einsatz von KI-Technologien und maschinellem Lernen im Allgemeinen eher skeptisch gegenüber.

So lehnen sie etwa die Auswahl eines Bewerbers für einen Arbeitsplatz durch Maschinen deutlich ab, obwohl menschliche Recruiter bei solchen Entscheidungen nachweislich von zahlreichen Biases in die Irre geleitet werden. Auch den militärischen Einsatz, etwa in der Steuerung von Waffensystemen, lehnen 71 Prozent ab. Und immerhin noch jeder zweite Befragte spricht sich gegen selbstfahrende Autos aus.

Dieses Ergebnis ist zwar nur ein Schnappschuss aktueller Befindlichkeiten, aber eines zeigt er doch: Die Revolution durch künstliche Intelligenz, von der manche Visionäre schon lange träumen, hat in vielen Bereichen weniger Fans als vielleicht angenommen. Die Gründe dafür sind vielfältig – drei Erklärungsansätze teile ich in dieser Ausgabe meines Email-Newsletters mit Ihnen.

Sie zeigen: Künstliche Intelligenz muss für den Menschen gemacht sein. Und der Mensch hat es gerne einfach. Andersherum gedacht: Wem es nicht gelingt, mit einfachen und intuitiven KI-Anwendungen den Menschen zu unterstützen und diesen Vorteil auch deutlich zu machen, der wird mit hoher Wahrscheinlichkeit scheitern

Ich wünsche Ihnen eine erfolgreiche Woche.

P.S.: Auch an der Academy of Behavioral Economics 2019 (30. Januar 2018) ist das Thema «Bessere Entscheidungen im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz». Unsere Early-Bird-Specials sind noch bis zum 14. Oktober verfügbar.

P.P.S.: Wenn Sie eine Frage an mich haben, dann klicken Sie einfach den Button unten. Ich freue mich schon Ihnen zu antworten.

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Künstliche Intelligenz und Entscheidungen:
Ausgefeilte Algorithmen allein schaffen noch keinen Wert

Maschinelles Lernen ein wichtiger Erfolgsfaktor für Unternehmen sein, weil es schnell und in Echtzeit die Grundlagen für Entscheidungen liefern kann. Das ist die gute Nachricht. Die schlechte: Nur wenige nutzen dieses Potenzial.

Der Grund dafür liegt vor allem in den Hürden bei der Umsetzung, wie im Harvard Business Review nachzulesen ist (Getting Value from Machine Learning Isn’t About Fancier Algorithms — It’s About Making It Easier to Use). So lange der Einsatz von KI-Technologien nicht einfach und intuitiv ist, können Unternehmen kaum davon profitieren.

Die Empfehlung der Autoren lautet daher: Nicht die Technologie an sich, sondern der Mensch, dem sie dient, sollte bei der Implementierung in den Vordergrund gerückt werden – durch ständiges Experimentieren und Lernen.

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KI und die Zukunft der Arbeit:
Zwischen neuen Berufsfeldern und Regulierung

Wie wirken sich künstliche Intelligenz und Automatisierung auf die Nachfrage bezüglich menschlicher Arbeit, auf die Entlohnung und auf die Beschäftigung generell aus? Wer auf diese Fragen eine Antwort sucht, stösst oft auf Horrorszenarien, in denen der Mensch überflüssig wird und Roboter die Macht übernehmen.

Wie alle Science Fiction beruht auch diese auf Mutmassungen. Darum haben die beiden amerikanischen Ökonomen Daron Acemoglu und Pascual Restrepo in einem Paper ein Framework entworfen, das die Diskussion auf eine solidere Basis stellt (Daron Acemoglu & Pascual Restrepo: Artificial Intelligence, Automation and Work).

Die Autoren gehen davon aus, dass durch Automatisierung zusehends Teile menschlicher Arbeit ersetzt werden, was zu Verdrängung führt. Allerdings wirkt Automatisierung auch ausgleichend, weil sie etwa Produktionskosten mindert und so zur Produktivität beiträgt. Ausserdem wird sie neue Berufsfelder schaffen.

Doch gerade diese Übergangsphase birgt viel Konfliktpotenzial, so die Autoren:

«Die Entwicklung produktivitätssteigernder KI-Technologien ist nicht selbstverständlich. Wenn wir keinen Weg finden, aus den Produktivitätsgewinnen der KI gemeinsamen Wohlstand zu schaffen, besteht die Gefahr, dass die politische Reaktion auf diese neuen Technologien ihre Einführung und Entwicklung verlangsamt oder gar ganz verhindert.»

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Faire Interfaces:
Ein Plädoyer für Ethik im UX-Design

Wen Menschen mit KI-Applikationen interagieren, benötigen sie eine Schnittstelle – das User Interface. Dessen Gestaltung trägt heute eine wichtigen Teil zum Erfolg oder Misserfolg von digitalen Services bei. Ein Designfehler im Checkout eine Webshops kann die Umsätze signifikant senken. Ein Schritt weniger bei der Dateneingabe kann die Conversion Rate deutlich erhöhen.

In der digitalen Welt unterliegt der Mensch bei seinen Entscheidungen den selben Biases wie in der analogen Welt. Das Design von User-Interfaces sollte dabei dem Vorteil des Benutzers dienen. Interfaces von digitalen Services können allerdings auch so gestaltet werden, dass sich für den Menschen daraus Nachteile ergeben.

In einem Paper haben Wissenschschaftler der Purdue University (Indiana, USA) diese «Dark Pattern» kategorisiert und erklärt (Colin M. Gray, Yubo Kou, Bryan Battles, Joseph Hoggatt, and Austin L. Toombs: The Dark (Patterns) Side of UX Design). Das Resultat liest sich wie ein Streifzug durch unseren digitalen Alltag, in dem wir Newsletter nicht mehr los werden, mehr persönliche Daten preisgeben als nötig oder Entscheidungen, die gar nicht unseren Bedürfnissem entsprechen.

Fazit: Dark Pattern sind allgegenwärtig. Die Autoren des Paper plädieren daher deutlich für mehr Ethik und Verantwortung im UX-Design – eine Forderung, der man sich nur anschliessen kann.