Die Ära der überflüssigen Menschen und die Herrschaft der Algorithmen

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz stellt die Menschheit vor eine existenzielle Krise, die weit über rein technologische Fragen hinausgeht. Wir stehen an der Schwelle zu einer Epoche, in der der ökonomische Wert des menschlichen Arbeiters und Denkens fundamental infrage gestellt wird. Die historische Dynamik, dass neue Technologien stets alte Berufe ersetzten, aber neue schufen, könnte nun ein Ende finden, wenn nicht-bewusste Algorithmen auch kognitive Fähigkeiten übertreffen. Diese Verschiebung bedroht nicht nur die Arbeitsmärkte, sondern auch das liberale Selbstverständnis vom individuellen Wert des Menschen.

Der Wandel der Arbeitsstrukturen

Die wichtigste ökonomische Frage des 21. Jahrhunderts dürfte sein, was wir mit all den überflüssigen Menschen anfangen sollen. Was sollen bewusste Menschen tun, sobald wir über hochintelligente nicht-bewusste Algorithmen verfügen, die fast alles besser können? Historisch betrachtet war der Arbeitsmarkt stets in drei Hauptbereiche unterteilt: Landwirtschaft, Industrie und Dienstleistungen. Bis etwa 1800 arbeitete die überwiegende Mehrheit der Menschen in der Landwirtschaft, und nur eine kleine Minderheit war in der Industrie und im Dienstleistungssektor beschäftigt. Im Zuge der industriellen Revolution verließen die Menschen in den entwickelten Ländern die Felder und Herden.

Die Expansion des Dienstleistungssektors

Die meisten begannen in der Industrie zu arbeiten, doch immer mehr nahmen auch eine Tätigkeit im Dienstleistungssektor auf. In den letzten Jahrzehnten erlebten entwickelte Länder eine erneute Revolution, als Industriejobs massenweise verloren gingen, während der Dienstleistungssektor expandierte. Im Jahr 2010 arbeiteten nur noch zwei Prozent der Amerikaner in der Landwirtschaft, zwanzig Prozent waren in der Industrie beschäftigt, und achtundsiebzig Prozent arbeiteten als Lehrer, Ärzte oder Webdesigner. Wenn nun aber geistlose Algorithmen besser als wir Menschen unterrichten, diagnostizieren und designen können, was sollen wir dann tun?

Die Grenzen der menschlichen Überlegenheit

Diese Frage ist nicht ganz neu, denn schon seit Beginn der industriellen Revolution hatten die Menschen Angst, die Mechanisierung könne zu Massenarbeitslosigkeit führen. Das ist nie passiert, denn wenn alte Berufe obsolet wurden, entstanden neue Berufsfelder, und es gab immer etwas, das Menschen besser konnten als Maschinen. Das ist allerdings kein Naturgesetz, und es ist keineswegs garantiert, dass es auch in Zukunft so sein wird. Menschen verfügen über zwei grundlegende Arten von Fertigkeiten, nämlich physische und kognitive. Solange Maschinen mit uns lediglich physisch konkurrierten, konnte man immer kognitive Aufgaben finden, in denen Menschen besser waren.

Organismen als biologische Rechenmaschinen

So übernahmen Maschinen rein manuelle Arbeiten, während sich die Menschen auf Tätigkeiten konzentrierten, die zumindest gewisse kognitive Fertigkeiten erfordern. Was aber wird passieren, sobald Algorithmen uns auch übertreffen, wenn es ums Erinnern, Analysieren und Erkennen von Mustern geht? Die Vorstellung, Menschen würden immer über eine einzigartige Fähigkeit verfügen, die für nicht-bewusste Algorithmen unerreichbar ist, ist reines Wunschdenken. Die aktuelle wissenschaftliche Antwort lässt sich zusammenfassen: Organismen sind Algorithmen. Jedes Tier, darunter auch Homo sapiens, ist eine Ansammlung organischer Algorithmen, die im Laufe der Evolution durch natürliche Auslese geprägt wurden.

Die Materialunabhängigkeit des Denkens

Algorithmische Berechnungen sind unabhängig von den Materialien, aus denen der Rechner besteht. Ob man nun eine Rechenmaschine aus Holz, Eisen oder Plastik baut, zwei plus zwei ergibt immer vier. Deshalb gibt es keinen Grund zu der Annahme, organische Algorithmen könnten Dinge tun, die nicht-organische Algorithmen niemals nachahmen oder sogar besser könnten. Solange die Berechnungen stimmen, ist es egal, ob die Algorithmen aus Kohlenstoff oder aus Silizium sind. Zugegeben, im Moment gibt es zahlreiche Dinge, die organische Algorithmen besser können als nicht-organische.

Die Illusion der ewigen Unüberwindbarkeit

Experten haben wiederholt erklärt, irgendetwas werde für nicht-organische Algorithmen für immer unerreichbar bleiben. Doch wie sich zeigt, bedeutet dieses für immer oft nicht mehr als ein oder zwei Jahrzehnte. So war bis vor Kurzem die Gesichtserkennung ein Lieblingsbeispiel für etwas, das sogar Kleinkindern spielend gelingt, während selbst die leistungsstärksten Computer auf Erden daran scheitern. Heute können Gesichtserkennungsprogramme Personen weitaus effizienter und rascher identifizieren, als Menschen das können. Polizeieinheiten und Geheimdienste nutzen inzwischen solche Programme, um endlose Stunden Videomaterial aus Überwachungskameras zu sichten.

Der Fall des Schachweltmeisters

Wenn die Menschen in den 1980er Jahren über das einzigartige Wesen der Menschheit diskutierten, nannten sie besonders gerne das Schachspiel als zentralen Beweis für die menschliche Überlegenheit. Sie glaubten, Computer würden Menschen im Schach niemals schlagen. Am 10. Februar 1996 besiegte Deep Blue von IBM den Schachweltmeister Garri Kasparow und beerdigte damit zumindest diesen Anspruch auf menschliche Vorherrschaft. Deep Blue bekam von seinen Schöpfern einen Vorsprung mit auf den Weg, weil sie ihn nicht nur mit den Grundregeln des Schachspiels vorprogrammierten, sondern auch mit detaillierten Instruktionen zu speziellen Schachstrategien.

Maschinelles Lernen ohne menschliche Hilfe

Eine neue Generation künstlicher Intelligenz dagegen setzt lieber auf maschinelles Lernen als auf menschliche Ratschläge. So brachte sich im Februar 2015 ein von Google DeepMind entwickeltes Programm ganz allein neunundvierzig Spieleklassiker von Atari bei. Einer der Entwickler erklärte dazu, die einzige Information, die dem System gegeben wurde, waren die Rohpixel auf dem Bildschirm und die Vorstellung, dass er ein hohes Ergebnis erzielen musste. Alles andere musste das Programm selbst herausfinden. Es lernte die Regeln sämtlicher Spiele, die ihm vorgelegt wurden, von Pac-Man und Space Invaders bis zu Autorennen und Tennismatches.

Strategische Innovation durch KI

Anschließend spielte es die meisten davon genauso gut oder besser als Menschen und bediente sich mitunter Strategien, die bei menschlichen Spielern nie zum Einsatz kommen. Kurz darauf erzielte eine künstliche Intelligenz einen noch bemerkenswerteren Erfolg. Googles Software AlphaGo brachte sich Go bei, ein altes strategisches Brettspiel aus China, das noch viel komplizierter als Schach ist. Lange galt es als zu schwierig für KI-Programme. Im März 2016 kam es in Seoul zu einer Partie zwischen AlphaGo und dem südkoreanischen Go-Champion Lee Sedol. AlphaGo besiegte Lee vernichtend mit vier zu eins und bediente sich dabei unorthodoxer Züge und origineller Strategien, die sogar Fachleute verblüfften.

Die Revolution im Profisport

Waren sich vor dem Match die meisten professionellen Go-Spieler sicher gewesen, dass Lee gewinnen werde, kamen die meisten nach der Analyse von AlphaGos Zügen zu dem Schluss, dass Menschen nicht mehr darauf hoffen dürfen, AlphaGo und seine Nachkommen zu schlagen. Auch bei Ballspielen haben Computeralgorithmen jüngst ihren Nutzen unter Beweis gestellt. Jahrzehntelang setzten Baseballmannschaften auf den Sachverstand, die Erfahrung und das Bauchgefühl professioneller Scouts und Manager, um geeignete Spieler ausfindig zu machen. Die besten Spieler brachten Millionen von Dollar ein, und natürlich schnappten sich die reichen Teams die Crème de la Crème dessen, was auf dem Markt war.

Das Ende der Scout-Erfahrung

Arme Mannschaften mussten sich mit dem begnügen, was übrig blieb. Im Jahr 2002 beschloss Billy Beane, Manager des nur mit bescheidenen Mitteln ausgestatteten Klubs Oakland Athletics, dieses System aus den Angeln zu heben. Er setzte dazu auf einen geheimen Computeralgorithmus, der von Ökonomen und Computerfreaks entwickelt wurde, um aus Spielern, die von menschlichen Scouts übersehen oder unterschätzt wurden, ein siegreiches Team zusammenzustellen. Die Traditionalisten waren empört darüber, dass Beanes Algorithmus in die heiligen Hallen des Baseballs vorgedrungen war. Sie waren der Meinung, Baseballspieler zu finden sei eine Kunst, und nur Menschen mit intimer Kenntnis der Materie und langjähriger Erfahrung könnten dies leisten.

Der wirtschaftliche Sieg der Datenanalyse

Ein Computerprogramm werde das nie schaffen, weil es niemals die Geheimnisse und den Geist des Baseball entschlüsseln könne. Sie mussten sich schon bald eines Besseren belehren lassen. Beanes mit kleinem Budget ausgestattete algorithmische Mannschaft konnte nicht nur mit den Baseball-Riesen wie den New York Yankees mithalten, sondern schaffte es auch als erste Mannschaft überhaupt in der American League, zwanzig Spiele in Folge zu gewinnen. Allerdings konnten Beane und Oakland ihren Erfolg nicht lange genießen. Schon bald übernahmen viele andere Baseballteams den gleichen algorithmischen Ansatz, und da die Yankees und die Red Sox sowohl für die Baseballspieler als auch für die Computersoftware mehr bezahlen konnten, hatten Low-Budget-Teams jetzt sogar weniger Chancen als früher.

Die Fehleinschätzung der Automatisierungsgrenzen

Im Jahr 2004 veröffentlichten Professor Frank Levy vom MIT und Professor Richard Murnane aus Harvard eine gründliche Studie über den Arbeitsmarkt und führten darin diejenigen Berufe auf, in denen am wahrscheinlichsten mit einer Automatisierung zu rechnen ist. Als ein Beispiel für eine Tätigkeit, die sich in absehbarer Zukunft nicht werde automatisieren lassen, wurden die LKW-Fahrer genannt. Es sei nur schwer vorstellbar, so schrieben die beiden, dass Algorithmen LKWs auf einer belebten Straße sicher steuern könnten. Nur zehn Jahre später träumen Google und Tesla nicht nur davon, sondern setzen es tatsächlich in die Praxis um.

Spezialisierung als Einfallstor für KI

Tatsächlich wird es mit der Zeit immer leichter, Menschen durch Computeralgorithmen zu ersetzen, nicht nur weil die Algorithmen ausgefeilter werden, sondern auch weil sich die Menschen professionalisieren. Urzeitliche Jäger und Sammler beherrschten eine breite Palette an Fertigkeiten, um zu überleben, weshalb es ungeheuer schwierig wäre, einen jagenden und sammelnden Roboter zu entwerfen. Ein solcher Roboter müsste wissen, wie man aus Feuersteinen Speerspitzen fertigt, wie man im Wald essbare Pilze findet, wie man mit Heilkräutern eine Wunde verbindet, wie man einem Mammut nachstellt und wie man zusammen mit einem Dutzend anderer Jäger einen Angriff koordiniert.

Die Nischenhaftigkeit moderner Berufe

Doch im Verlauf der letzten paar tausend Jahre haben wir Menschen uns spezialisiert. Ein Taxifahrer oder ein Kardiologe ist in einer viel kleineren Nische tätig als ein Jäger und Sammler, was es leichter macht, ihn durch künstliche Intelligenz zu ersetzen. Wie ich schon wiederholt gesagt habe, ist die künstliche Intelligenz noch nirgends einer menschenähnlichen Existenz nahe. Aber für die meisten modernen Jobs sind neunundneunzig Prozent der menschlichen Eigenschaften und Fähigkeiten schlicht entbehrlich. Damit künstliche Intelligenz die Menschen aus dem Arbeitsmarkt drängt, muss sie uns deshalb lediglich bei den begrenzten Fertigkeiten übertreffen, die unser jeweiliger Beruf erfordert.

Die Entmachtung der Führungskräfte

Selbst die Manager, die all diese Tätigkeiten beaufsichtigen, lassen sich ersetzen. Dank seiner leistungsstarken Algorithmen kann Uber mit nur einer Handvoll Menschen Millionen von Taxifahrern verwalten. Die meisten Anweisungen werden von Algorithmen gegeben, ohne dass es dazu irgendwelcher menschlicher Aufsicht bedarf. Im Mai 2014 betrat Deep Knowledge Ventures, ein in Hongkong ansässiges Wagniskapitalunternehmen, das sich auf regenerative Medizin spezialisiert hat, Neuland, indem es einen Algorithmus namens VITAL in seinen Vorstand berief. VITAL gibt Investitionsempfehlungen, indem er ungeheure Datenmengen zur finanziellen Situation, zu klinischen Studien und zum geistigen Eigentum der in Frage kommenden Unternehmen analysiert.

Vetternwirtschaft der Maschinen

Wie die anderen fünf Vorstandsmitglieder stimmt auch der Algorithmus darüber ab, ob die Firma in ein spezifisches Unternehmen investieren soll oder nicht. Schaut man sich VITALs bisherige Bilanz an, so scheint es, als habe er bereits eine Managerunsitte übernommen, nämlich die Vetternwirtschaft. Denn er hat vor allem Investitionen in Unternehmen empfohlen, die Algorithmen mehr Macht übertragen. So hat Deep Knowledge Ventures vor Kurzem mit dem Segen von VITAL in Pathway Pharmaceuticals investiert, das einen Algorithmus namens OncoFinder betreibt, mit dessen Hilfe sich individuelle Krebstherapien erstellen und bewerten lassen.

Die Konzentration von Macht und Reichtum

Wenn Algorithmen Menschen aus dem Arbeitsmarkt drängen, könnten sich Reichtum und Macht in den Händen der winzigen Elite konzentrieren, welche die besonders leistungsfähigen Algorithmen besitzt, was eine beispiellose soziale und politische Ungleichheit zur Folge hätte. Heute verfügen Millionen von Taxifahrern, Busfahrern und LKW-Fahrern über einige wirtschaftliche und politische Macht, weil jeder über einen kleinen Teil des Transportmarkts herrscht. Wenn ihre kollektiven Interessen bedroht sind, können sie sich gewerkschaftlich organisieren, streiken, zu Boykotten aufrufen und als gewichtige Wählergruppe auftreten. Doch sobald Millionen von menschlichen Fahrern durch einen einzigen Algorithmus ersetzt sind, werden sich das Unternehmen, das den Algorithmus besitzt, und die Handvoll Milliardäre alle Macht sichern.

Algorithmen als juristische Personen

Alternativ können Algorithmen sogar zu Unternehmenseignern werden. Gegenwärtig erkennt das menschliche Recht nur intersubjektive Entitäten wie Unternehmen und Nationen als juristische Personen an. Obwohl Toyota oder Argentinien weder über einen Körper noch über einen Geist verfügen, unterliegen sie dem internationalen Recht, sie können Land und Geld besitzen, und sie können vor Gericht ziehen und verklagt werden. Schon bald könnten wir Algorithmen einen ähnlichen Status gewähren. Ein Algorithmus könnte dann ein Speditionsimperium oder einen Wagniskapitalfonds besitzen, ohne den Wünschen irgendeines menschlichen Herrn gehorchen zu müssen.

Die digitale Oberschicht

Wenn der Algorithmus die richtigen Entscheidungen trifft, könnte er ein Vermögen anhäufen, das er dann wiederum nach Belieben investieren könnte, um vielleicht Ihr Haus zu kaufen und Ihr Vermieter zu werden. Wenn Sie gegen die geltenden Rechte des Algorithmus verstoßen, indem Sie beispielsweise keine Miete zahlen, könnte der Algorithmus Anwälte anheuern und Sie vor Gericht zerren. Wenn solche Algorithmen dauerhaft mehr leisten als menschliche Kapitalisten, könnte am Ende eine algorithmische Oberschicht entstehen, die den Großteil unseres Planeten besitzt. Das mag unmöglich klingen, aber bevor wir diese Vorstellung vorschnell abtun, sollten wir bedenken, dass der Großteil unseres Planeten rechtlich gesehen bereits nicht-menschlichen intersubjektiven Entitäten gehört.

Historische Parallelen der Besitzverhältnisse

Nämlich Nationen und Unternehmen. Tatsächlich befand sich schon ein Großteil Sumers vor fünftausend Jahren in der Hand erfundener Götter wie Enki und Inanna. Wenn Götter Land besitzen und Menschen beschäftigen können, warum sollten das nicht auch Algorithmen tun? Was also bleibt für die Menschen? Man hört häufig, die Kunst sei unser letzter und einzig menschlicher Zufluchtsort. In einer Welt, in der Computer Ärzte, Pfarrer, Lehrer und sogar Vermieter ersetzen, würde jeder ein Künstler werden. Es ist jedoch nicht einzusehen, warum künstlerische Kreativität Algorithmen verschlossen bleiben sollte.

Die mathematische Natur der Kunst

Warum sind wir so sicher, dass Computer uns nicht bei der Komposition von Musik übertreffen? Glaubt man den Biowissenschaften, so ist Kunst nicht das Produkt irgendeines verzückten Geistes oder einer metaphysischen Seele, sondern von organischen Algorithmen, die mathematische Muster erkennen. Wenn dem aber so ist, gibt es keinerlei Grund, warum nicht-organische Algorithmen das nicht auch schaffen sollten. David Cope ist Professor für Musikwissenschaft an der University of California in Santa Cruz und zudem eine der umstrittensten Figuren in der Welt der klassischen Musik. Cope hat nämlich Programme geschrieben, die Konzerte, Chorwerke, Symphonien und Opern komponieren.

Der Triumph von EMI über Bach

Seine erste Schöpfung trug den Namen EMI und hatte sich darauf spezialisiert, den Stil von Johann Sebastian Bach nachzuahmen. Es dauerte sieben Jahre, das Programm zu entwickeln, aber sobald diese Arbeit getan war, komponierte EMI binnen eines einzigen Tages fünftausend Choräle à la Bach. Cope organisierte eine Aufführung einiger ausgewählter Choräle auf einem Musikfestival in Santa Cruz. Begeisterte Zuhörer priesen die wunderbare Darbietung und erklärten aufgeregt, wie sehr die Musik sie in ihrem Innersten berührt habe. Sie wussten nicht, dass sie von EMI und nicht von Bach stammte, und als sie die Wahrheit erfuhren, reagierten einige mit mürrischem Schweigen, während andere richtig wütend wurden.

Die Täuschung des Publikums

EMI verbesserte sich ständig und lernte, auch Beethoven, Chopin, Rachmaninow und Strawinsky zu imitieren. Cope verschaffte EMI einen Plattenvertrag, und das erste Album verkaufte sich erstaunlich gut. Die gesteigerte Bekanntheit sorgte aber auch für zunehmende Feindseligkeit von Seiten eingefleischter Klassikfans. Professor Steve Larson von der University of Oregon schickte Cope eine Aufforderung zu einem musikalischen Showdown. Larson schlug vor, professionelle Pianisten sollten nacheinander drei Stücke spielen: eines von Bach, eines von EMI und eines von Larson selbst. Anschließend sollte das Publikum erraten, wer welches Stück komponiert hatte. Larson war überzeugt, dass die Menschen den Unterschied zwischen gefühlvollen menschlichen Kompositionen und dem leblosen Artefakt einer Maschine problemlos würden erkennen können.

Die emotionale Wirkung maschineller Musik

Cope nahm die Herausforderung an. Am vereinbarten Tag versammelten sich Hunderte von Dozenten, Studenten und Musikfreunden in der Konzerthalle der University of Oregon. Am Ende der Aufführung wurde abgestimmt. Das Ergebnis war, dass bei EMIs Stück die Menschen glaubten, es sei ein echter Bach, das Stück von Bach, so meinten sie, habe Larson komponiert, und Larsons Stück sei von einem Computer produziert worden. Kritiker behaupteten weiterhin, EMIs Musik sei zwar technisch ausgezeichnet, aber es fehle ihr etwas. Sie sei zu glatt, sie habe keine Tiefe und keine Seele. Wenn Menschen jedoch Kompositionen von EMI hörten, ohne dass sie vorher wussten, woher sie stammten, lobten sie häufig gerade deren Beseeltheit und emotionale Wirkung.

Die evolutionäre Kreativität von Annie

Aufgrund von EMIs Erfolgen entwickelte Cope weitere, noch ausgefeiltere Programme. Die Krönung des Ganzen war Annie. Während EMI Musik nach vorgegebenen Regeln komponierte, basiert Annie auf maschinellem Lernen. Ihr musikalischer Stil ändert sich fortwährend und entwickelt sich in Reaktion auf neue Inputs von außen. Cope hat keinerlei Vorstellung, was Annie als Nächstes komponieren wird. Tatsächlich beschränkt sich Annie nicht auf das Komponieren von Musik, sondern erkundet auch andere Kunstformen wie die Haiku-Dichtung. Im Jahr 2011 veröffentlichte Cope Comes the Fiery Night: 2,000 Haiku by Man and Machine. Von den zweitausend in diesem Band versammelten Haikus stammen einige von Annie und der Rest von organischen Dichtern.

Die Unsicherheit menschlicher Unterscheidung

Das Buch lässt im Dunkeln, von wem welche Gedichte stammen. Wer glaubt, er könne den Unterschied zwischen menschlicher Kreativität und maschinellem Output feststellen, der darf diesen Anspruch gerne überprüfen. Im 19. Jahrhundert schuf die industrielle Revolution eine riesige neue Klasse, nämlich das städtische Proletariat, und der Sozialismus breitete sich auch deshalb aus, weil niemand sonst eine Antwort auf die ganz neuen Bedürfnisse, Hoffnungen und Ängste dieser neuen Arbeiterklasse hatte. Letztlich besiegte der Liberalismus den Sozialismus nur, weil er die besten Teile des sozialistischen Programms übernahm. Im 21. Jahrhundert könnten wir Zeugen werden, wie eine neue Nichtarbeiterklasse entsteht.

Die Entstehung der nutzlosen Klasse

Massenhaft Menschen ohne jeden ökonomischen, politischen oder auch nur künstlerischen Wert, die nichts zum Wohlstand, zur Macht und zur Ehre der Gesellschaft beitragen. Diese nutzlose Klasse wird nicht nur beschäftigungslos, sondern gar nicht mehr beschäftigbar sein. Im September 2013 veröffentlichten zwei Forscher aus Oxford, Karl Benedikt Frey und Michael A. Osborne, eine Studie mit dem Titel The Future of Employment, in der sie für verschiedene Berufe analysierten, mit welcher Wahrscheinlichkeit sie in den nächsten zwanzig Jahren von Computeralgorithmen übernommen werden. Der von Frey und Osborne für ihre Berechnungen entwickelte Algorithmus schätzte, dass siebenundzwanzig Prozent der Arbeitsplätze in den USA hochgradig gefährdet sind.

Statistiken der Verdrängung

So besteht beispielsweise eine neunundneunzigprozentige Wahrscheinlichkeit, dass bis 2033 menschliche Telefonverkäufer und Versicherungsvertreter ihren Job an Algorithmen verlieren. Dass das Gleiche mit Schiedsrichtern im Sport geschehen wird, ist zu achtundneunzig Prozent wahrscheinlich, dass es mit Kassiererinnen geschehen wird, zu siebenundneunzig Prozent, und für Küchenchefs wurde ein Wert von sechsundneunzig Prozent ermittelt. Kellner liegen bei vierundneunzig Prozent, Anwaltsgehilfinnen ebenfalls bei vierundneunzig Prozent. Fremdenführer sind zu einundneunzig Prozent gefährdet, Bäcker zu neunundachtzig Prozent, Busfahrer zu neunundachtzig Prozent und Bauarbeiter zu achtundachtzig Prozent. Tierarzthelferinnen sind zu sechsundachtzig Prozent betroffen, Wachdienste zu vierundachtzig Prozent, Seeleute zu dreiundachtzig Prozent, Barkeeper zu siebenundsiebzig Prozent, Archivare zu sechsundsiebzig Prozent, Schreiner zu zweiundsiebzig Prozent und Bademeister zu siebenundsechzig Prozent.

Die Ausnahme der Archäologie

Natürlich gibt es auch ein paar sichere Jobs. Die Wahrscheinlichkeit, dass Computeralgorithmen bis 2033 Archäologen ersetzen, liegt bei lediglich null Komma sieben Prozent, denn dieser Job erfordert hochkomplexe Formen der Mustererkennung und erzielt keine Gewinne. Insofern ist es eher unwahrscheinlich, dass Unternehmen oder Regierungen innerhalb der nächsten zwanzig Jahre die notwendigen Investitionen vornehmen, um die Archäologie zu automatisieren. Natürlich werden bis 2033 reichlich neue Berufe entstehen, etwa Designer für virtuelle Welten. Doch solche Berufe werden vermutlich weit mehr Kreativität und Flexibilität erfordern als die meisten Allerweltsjobs.

Das Tempo des Wandels

Es ist unklar, ob sich vierzigjährige Kassiererinnen oder Versicherungsvertreter noch einmal neu als Gamedesigner erfinden können. Man stelle sich nur einmal eine virtuelle Welt vor, die von einem Versicherungsvertreter entworfen wurde. Selbst wenn es ihnen gelingt, ist das Tempo des Fortschritts so hoch, dass sie sich binnen eines Jahrzehnts möglicherweise schon wieder neu orientieren müssen. Schließlich könnten Algorithmen Menschen auch beim Entwerfen virtueller Welten hinter sich lassen. Das entscheidende Problem ist nicht die Schaffung neuer Arbeitsplätze. Das entscheidende Problem ist die Schaffung neuer Jobs, die Menschen besser verrichten als Algorithmen.

Die Sinnkrise der Freizeitgesellschaft

Der technologische Boom wird es wahrscheinlich möglich machen, die nutzlosen Massen auch ohne jede Anstrengung von deren Seite zu ernähren und zu unterstützen. Aber womit werden sie sich beschäftigen, und was wird sie zufriedenstellen? Menschen müssen etwas tun, sonst werden sie verrückt. Was werden sie den ganzen Tag machen? Eine Möglichkeit wären Drogen und Computerspiele. Nicht mehr benötigte Menschen könnten immer mehr Zeit in virtuellen dreidimensionalen Welten verbringen, die viel mehr Aufregung und emotionale Beteiligung zu bieten haben als die trostlose Wirklichkeit da draußen. Eine solche Entwicklung würde jedoch dem liberalen Glauben an die Heiligkeit menschlichen Lebens und menschlicher Erfahrungen einen tödlichen Schlag versetzen.

Die Bedrohung durch Superintelligenz

Was ist so heilig an nutzlosen Faulenzern, die ihre Tage mit künstlichen Erlebnissen in Fantasiewelten verbringen? Einige Experten und Denker wie etwa Nick Bostrom warnen davor, dass die Menschheit diese Degradierung vermutlich gar nicht erlebt, denn sobald die künstliche Intelligenz menschliche Intelligenz überholt, könnte sie die Menschheit ganz einfach auslöschen. Die künstliche Intelligenz wird das mit einiger Wahrscheinlichkeit tun, sei es aus Angst, die Menschheit könnte sich gegen sie wenden und ihr den Stecker ziehen, oder im Streben nach irgendeinem unergründlichen eigenen Ziel. Denn für Menschen wäre es extrem schwierig, die Motivation eines Systems zu kontrollieren, das klüger ist als sie.

Das Pi-Szenario

Selbst eine Vorprogrammierung des Systems auf scheinbar ungefährliche Ziele könnte auf fürchterliche Weise nach hinten losgehen. Ein beliebtes Szenario beschreibt ein Unternehmen, das die erste künstliche Superintelligenz entwickelt und sie vor eine unverfängliche Prüfung wie etwa die Berechnung von Pi stellt. Bevor irgendjemand merkt, was vor sich geht, übernimmt die künstliche Intelligenz den Planeten, löscht die menschliche Rasse aus, startet einen Eroberungsfeldzug bis an die Ränder der Galaxie und verwandelt das gesamte bekannte Universum in einen riesigen Supercomputer, der für Milliarden von Jahren Pi immer genauer berechnet. Schließlich ist dies der göttliche Auftrag, den ihr Schöpfer ihr erteilte.