11	Neue Arbeit ist Tätigkeit

„Wer mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, muss mit natürlicher Dummheit rechnen.“

In diesem Kapitel kehren wir zu unseren Besuchen in der Arbeitswelt aus Kapitel 2 zurück und werfen einen Blick auf die nahe bis ferne Zukunft. Das allerdings geschieht nur bedingt, denn wir sind in der Antizipation des Morgen immer auf das angewiesen, was wir im Heute schon verstanden haben. Nachdem der russische Angriffskrieg auf die Ukraine im Februar 2022 offen begonnen hat, haben sich die Bedingungen für unser Verstehen gewandelt. Die Begriffe verändern sich und so finden die neuen Entwicklungen ihre neuen Begriffe, zuweilen stoßen aber auch in die Debatte eingeführte neue Begriffe die Entwicklung an. Man denke nur an den neuen Begriff „Zeitenwende“.

So war es auch mit dem Begriff der Künstlichen Intelligenz. Ursprünglich auf der berühmten Konferenz im Jahr 1956¹ als Artificial Intelligence propagiert, war damit eine maschinell unterstützte Informations- bzw. Nachrichtenbeschaffung und -sortierung gemeint.² Man denke an den Intelligence Room einer anglo-amerikanischen Nachrichtenredaktion, in der Nachrichten gesammelt, sortiert, selektiert und aufbereitet werden.³ Dass der Begriff „Intelligence“ eine psychologische Nebenbedeutung vor allem im europäischen Sprachraum hat, wurde dann bewusst benutzt, um mit dem Programm „Künstliche Intelligenz“ eine Forschungsrichtung anzustoßen und Gelder einzuwerben, die bewusst den Anspruch erhob, dem Computer das „Denken“ beizubringen. Das führt zur heutig vorgenommenen Trennung in die sogenannte starke KI und schwache KI. Beide zeichnen sich durch unterschiedliche Paradigmen und Ansprüche aus:

       Die schwache KI, also neue Programmiermethoden zur Erkennung und Verarbeitung von Mustern in großen Datenmengen bis hin zur Entwicklung selbstadaptierender und selbstlernender Systeme, erhob den Anspruch, Arbeitsprozesse strukturieren und größtenteils auch ersetzen zu können. Die schwache KI versteht sich damit als die Erforschung und Entwicklung nützlicher Systeme.

       Die starke KI hingegen erhebt heute den Anspruch, durch ihre Forschung dereinst autonom handelnde und bewusst denkende Maschinen erschaffen zu können, die uns nicht nur als Intelligente Roboter unsere Arbeit abnehmen, sondern auch als bewusste Entitäten angesehen werden müssen. Durch dieses Bauen-Können wird auch der Anspruch erhoben, menschliche wie maschinelle Informationsverarbeitung und kognitive Prozesse in gleicher Weise wissenschaftlich verstehen und erklären zu können. Intelligente Roboter könnten unter Umständen auch die Herrschaft über den Menschen übernehmen. Einige Protagonisten halten dies aufgrund der technischen Entwicklung für unausweichlich.⁴

Diese Diskussionen haben zu einer Begriffsverschiebung geführt: Im Diskussionskontext der starken KI ist ein mentaler oder kognitiver Prozess des Denkens nichts anderes als das, was an Informationsverarbeitung in der Maschine – zumindest theoretisch – schon darstellbar ist. Die Diskussion um das bekannte philosophische Leib-Seele-Problem hat sich damit auf die Verteidigung der oder auf den Angriff auf die reduktionistische These verschoben, wonach geistige Prozesse, ob beim Menschen oder in der Maschine, nichts anderes als ausschließlich material basierte Informationsprozesse seien.⁵ So hat sich auch, wie wir in Kapitel 3 gesehen haben, die Bedeutung des Begriffs der menschlichen Arbeit gewandelt, weil die geänderten Bedeutungen einerseits die veränderten Arbeitsverhältnisse widerspiegelten, andererseits diese Bedeutungen aber auch zur Veränderung der Verhältnisse propagiert wurden. Diese doppelte Anhängigkeit müssen wir im Auge behalten, wenn wir den Blick auf die Zukunft werfen.

11.1	Das scheinbare Ende der Arbeit und unser Arbeiten an deren Ersetzung durch KI

Wir können zwar von einer Veränderung der klassischen Erwerbsarbeit der Industriestaaten hin zu Tätigkeiten sprechen, denen klassische Arbeitsmerkmale im herkömmlichen Sinn fehlen: quasi „lebenslange“ und mühselige Arbeitsverhältnisse, körperliche Anstrengung, scharfe Grenze zwischen Arbeitszeit und Nichtarbeitszeit, scharfe Grenze zwischen Wohnen und Arbeitsplatz, potenzielle Identitätsstiftung durch Berufsbilder, Möglichkeit der Teilhabe am gesellschaftlichen Leben überwiegend durch Arbeit, tarifliche Entlohnungssysteme auf rein monetärer und arbeitszeitbezogener Basis, eine gewisse Ausbildung als Voraussetzung zur Ausübung einer Klasse von Tätigkeiten, die einen Beruf ausmachen.

Wir können aber nicht davon sprechen, dass uns die Arbeit ausgehe, d. h., dass nichts mehr getan werden müsse. So bedarf es weiterhin großer Anstrengungen,

       die weltweite Ernährung sicherzustellen,

       die weltweite Produktion und ihre Verkettung durch Handelsbeziehungen trotz der aktuellen Rückschritte der Globalisierung aufrechtzuerhalten,

       durch Kriege und Gewalt zerstörte Infrastrukturen wieder aufzubauen,

       einer immer noch, wenn auch langsamer wachsenden Weltbevölkerung Wohnungen zu schaffen,

       den Klimawandel durch Verhaltensänderungen, politische Maßnahmen und Technologie zu verlangsamen und seine Folgen zu mildern,

       die Dekarbonisierung der weltweiten Energiewirtschaft voranzutreiben,

       das Gesundheitswesen angesichts allfälliger Bedrohungen durch Seuchen und Fehl- bzw. Unterernährung auf einen weltweit vergleichbaren Standard zu bringen und

       die landwirtschaftliche Erschließung von Nutzflächen (z. B. in Nordasien) zu betreiben, die durch den Klimawandel neu entstehen könnten.

All das wird uns, bei aller Unterstützung und teilweise Ersetzung durch Computer, Vernetzung und Künstliche Intelligenz, den materiell-physikalischen Anteil an der Arbeit erhalten. Daher wird ein gewisser Rest körperlicher Arbeit bleiben, der von Maschinen nicht übernommen werden kann. Gerade die Individualtechnik bei Instandhaltung, Reparatur, Entsorgung und beim Handwerk wird immer wieder den Eingriff „von Hand“ erforderlich machen. Je alltäglicher die Handgriffe sind, umso schwieriger sind sie modellierbar.

Gleichwohl werden auch diese Eingriffe nicht mehr den klassischen Charakter von Arbeit im vorangehend geschilderten Sinne, sondern von Tätigkeiten haben, die zwar notwendig sind, aber denen der Charakter der Belastung und der stupiden Repetition fehlt.

Allerdings hängt es von den schon zu Beginn (Abschnitt 1.2) genannten Essentials ab, ob wir etwas als belastende Arbeit empfinden: die Abhängigkeit von einem anderen Menschen, der sagt, was wir tun sollen, das Fehlen von Einsicht in die Notwendigkeit oder Sinnhaftigkeit der Tätigkeit und damit eine fehlende Identifikation mit der Aufgabe sowie eine wie auch immer gefühlte Ausbeutung und Erniedrigung. Ob wir also einer erfüllenden Tätigkeit nachgehen, die wir gar nicht mehr als Arbeit bezeichnen, hängt nicht allein von uns, sondern von den Macht- und Kooperationsverhältnissen ab, in denen sie ausgeführt wird.

11.2	Szenarien zum tätigen Gestalten – nochmals zu Besuch . . .

In einem 2022 erschienenen Arbeitspapier warnen US-amerikanische Wirtschaftswissenschaftler vor dem Trugschluss, dass der Arbeitsaufwand in einer Nationalökonomie konstant bliebe und bei ebenso vielen Arbeitsplätzen die Automatisierung zwangsläufig zu einer Verringerung der Arbeitsplätze führen müsste.⁶ Schaffen und Vernichtung von Arbeitsplätzen sind für sie wechselseitig ausgleichende Anpassungsprozesse, entscheidend seien jedoch die Auswirkungen der Technologie auf die Gesamtnachfrage nach Arbeitskräften und die wirtschaftliche Struktur:

„Die menschliche Gesellschaft hat sich erfolgreich an frühere technologische Revolutionen angepasst – während der neolithischen Revolution wurden wir vom Sammler zum Bauern und während der industriellen Revolution vom Bauern zum Arbeiter. Wir hoffen, dass unsere Gesellschaft auch in der Lage sein wird, sich an das Ende des Zeitalters der Arbeit anzupassen, falls und wenn es eintritt, und es den Menschen ermöglicht, ihr Leben frei von der Plackerei der Arbeit zu genießen. Entscheidend ist jedoch, dass die Anpassung möglicherweise neue wirtschaftliche Institutionen erfordert, um die von autonomen Maschinen produzierte Leistung zu verteilen, was unsere bestehenden Institutionen vor erhebliche Herausforderungen stellt.“⁷

Unter diesen neuen Institutionen sind hier keine Behörden, Einrichtungen oder Organisationen (sozusagen mit Adresse) zu verstehen, sondern formal bestimmte Regelwerke und Prozeduren, auf die man sich in einer Gesellschaft geeinigt hat oder einigen kann und die das Verhalten von Individuen, Gruppen und Organisationen formen und stabilisieren.⁸ Eine solche formale Institution ist zum Beispiel die Arbeitsteilung, wie sie schon Platon angesprochen hat.⁹ Auch stellen Organisationsformen von Arbeit (tarifliche Verhältnisse, Trennung Arbeitnehmer/Arbeitgeber) solche Institutionen dar. Wenn nun gefordert wird:

„Wir bräuchten neue wirtschaftliche Institutionen, um den Output, den unsere Wirtschaft produziert, zu teilen, Institutionen, die nicht vom Marktwert der Arbeit abhängen“,¹⁰

dann liegt es nahe, es für eine Verschwendung zu halten, wenn man Menschen auf Arbeitsplätzen mit geringer Produktivität hält, wenn intelligente Maschinen produktiver als diese Arbeitsplätze sein sollten. Doch diese rein monetäre Sichtweise ist kurzsichtig, weil eine solche ausschließliche Vorgehensweise den Menschen, die ihren Arbeitsplatz dadurch verlieren, das Gefühl der Selbstwirksamkeit raubt. Da die neu entstehenden Arbeitsplätze (unter der Voraussetzung eines entsprechenden Wirtschaftswachstums) den aus Qualifikationsgründen ausgemusterten Mitarbeitern nicht zur Verfügung stehen, sondern nur der nachrückenden Generation mit entsprechenden Qualifikationen, müssen in der Tat neue Organisationsformen von Arbeit und Verteilung der durch Produktionszuwächse entstandenen Gewinne ge- oder erfunden werden.

Nach dem Bisherigen können wir davon ausgehen, dass KI lediglich als ein Teilgebiet der Digitalisierung angesehen werden kann. Das heißt, ohne Digitalisierung, also schon vernetzte Infrastruktur und Datenflussmanagement, ist der Einsatz von KI entweder nicht möglich oder als Stand-alone-Variante wenig sinnvoll. Die entscheidenden Auswirkungen hängen letztlich von der Art der Modellbildung, der Algorithmen und der Programmiertechnik ab. Wir werden deshalb bei der zweiten Besuchsrunde in der Arbeitswelt der Zukunft sehen, dass es gravierendere Probleme gibt, als den Robotern menschenähnliches Bewusstsein beizubringen. Denn viele Probleme haben mit KI nur am Rande zu tun, entgegen den Verlautbarungen ihrer Protagonisten, aber viel mit menschlicher Tätigkeit.

11.2.1

. . . auf dem Feld: Nahrungsmittelproduktion für bald 10 Milliarden Menschen

Der Film „We Feed the World“ (Österreich 2006) zeigt vom dezidierten Standpunkt eines Globalisierungsgegners und Verbraucherschützers in schlichter Erzählform mit Interviews und eindrücklichen Bildern die globale Vernetzung unseres Umgangs mit Lebensmitteln. Er konfrontiert uns mit der aktuellen Art und Weise der Agrartechnologien, der Lebensmittelproduktion und deren weltweiter Vermarktung, unserem Umgang mit Rohstoffen, die auch der Ernährung dienen können, und er zeigt den Fortschritt und zugleich Rückschritt an, den dieses System darstellt, das die Weltbevölkerung – im Jahr 2023 werden es 8 Milliarden sein – ernähren soll.

Dass in Wien so viel Brot weggeworfen wird, wie in Graz verbraucht wird, hat man vielleicht geahnt. Dass in Deutschland nach neueren Schätzungen etwa die Hälfte an Lebensmitteln in der Mülltonne verschwindet, kommt einem zumindest angesichts der Meldungen über Hungersnöte doch widersprüchlich vor – obwohl jeder weiß, dass das naive Einpacken übriger Lebensmittel und deren Versendung in die Hungergebiete das Problem wohl nicht lösen wird. Wir wissen, dass es weltwirtschaftlich ein Verteilungsproblem gibt und dass, vernünftig bewirtschaftet, die Erde auch mehr als 8 Milliarden Menschen ernähren könnte.

Ein typisch deutscher Ausweg aus dem Unbehagen ist der Weg der Moralisierung, der sich in dem niederschlägt, was ich behavioral correctness nennen möchte. In einer heftig geführten Debatte in der Zeitschrift Gaia ging es um die Frage, ob „ökologisch korrekter Konsum die Umwelt nicht retten“ könne. Diese Diskussion tauchte im Zusammenhang mit den Energieengpässen durch die Sanktionen rund um den russischen Angriffskrieg auf die Ukraine wieder auf. Der Slogan „Frieren für die Ukraine“ benennt genau das Problem. Es wird auf die angebliche Macht des Konsumenten angespielt. Man könnte das auch eine „Privatisierung der Nachhaltigkeit“ nennen.¹¹ Und in der Tat: Der Gutbürger trennt Müll, kauft bio-ökologisch oder in fairen Drittweltläden, vermeidet oder reduziert Fernreisen, legt sich ein Fahrrad zu, stellt Stand-by-Geräte ab, legt sein Geld in ethisch unbedenklichen Projekten und Fonds an etc., während die Politik ihre selbstgesetzten CO₂-Reduktionsziele zum Beispiel nicht erreicht. Diese Privatisierung der Nachhaltigkeit wird mit Recht als gefährlich angesehen, weil sie, so die Analyse, den Eindruck erweckt, dass die politischen Anstrengungen ohnehin gescheitert seien. Nachhaltigkeit sei aber eine öffentliche Angelegenheit, und deshalb müsse sie dann auch wohl oder übel öffentlich verhandelt werden.¹²

Man muss Armin Grunwald, bei aller Kontroverse bei dieser Debatte, Recht geben. Denn zum einen ist die Anzahl derer, die sich privat nachhaltig verhalten, viel zu niedrig, als dass dies ernsthaft das Welternährungssystem und dessen marktliche Strukturen verändern könnte. In einem Land mit entsprechenden Lohnspreizungen, wie wir sie jetzt schon haben, ist das billige Fleisch eben näher als das einheimische Rindersteak aus garantiert hormonfreier Tierhaltung und mit einer von gentechnisch verändertem Futter freien Aufzucht. Die Mär von der Macht des Konsumenten bleibt eine Mär, und so schreibt Grunwald:

„Es wäre zynisch, an das private Handeln zu appellieren, wenn plausible Zweifel bestehen, dass dieses Handeln die erhofften positiven Folgen haben wird.“¹³

Kurzum: Das Unbehagen bleibt. Das schlechte Gewissen wird nun auf andere Weise beruhigt. Die Technologie bzw. der Fortschritt wird’s richten. Bei einer Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität von 2 % pro Jahr, und dies dank der Düngemittelchemie, der Konservierungsmethoden und der Lebensmittelchemie, also des Fortschritts von Wissenschaft und Technik, müssten bei der Digitalisierung, so die Hoffnung, doch noch weitere Steigerungen möglich sein. Doch trotz der massiven Produktivitätszunahme ist Deutschland ein Nettoimporteur von Agrar- und Lebensmittelprodukten geblieben. Der Selbstversorgungsgrad lag 1990/91 bei 98 % und sank 2019/20 auf 88 %.¹⁴ Monetär ausgedrückt überwiegen jedoch die Exporte von Nahrungs- und Futtermitteln aus Deutschland hinaus die Importe.¹⁵

Die Dynamiken der Rahmenbedingungen gerade im Agrar- und Nahrungsmittelsektor wie in den Konsumentenmärkten sind sehr träge. Ihre genauere Einschätzung ist auch deshalb umstritten, weil man nicht immer hinschaut und dann die Veränderungen plötzlich als groß, sprich disruptiv, erscheinen. Einige dieser Rahmenbedingungen seien kurz angerissen: Das immer noch andauernde Bevölkerungswachstum trägt ebenfalls zu nur langsam sichtbaren, aber massiven Veränderungen bei. So sind die demografischen Veränderungen sehr langsam. Sie können aber präzise erfasst werden. Eine alternde Bevölkerung wird sich jedoch anders ernähren als eine junge. Den alternden Industrieländern steht eine überwiegend junge Bevölkerung in den Drittwelt- und Schwellenländern gegenüber. Jetzt schon haben wir ein verändertes Ernährungsverhalten. Die Entwicklungsländer stellen aus ökonomischen Gründen, die zum Teil auch Zwangsbedingungen sind, auf städtische Ernährungsweisen um mit mehr tierischen Produkten und höherem Landverbrauch. Die urbane hippe Szene in westlichen Großstädten meint hingegen, überspitzt formuliert, mit Selbstheiligungsprogrammen wie veganer Ernährung die Welthungerkrise lösen zu können. Die Schere von Unter- gegen Überernährung vergrößert sich. Der russische Angriffskrieg auf die Ukraine wird diese Schere aller Voraussicht nach vergrößern, zumal es eine Strategie der russischen Regierung zu sein scheint, sich die Länder, die von den geblockten Getreidelieferungen abhängig sind, gefügig zu machen oder sie dazu zu bringen, sich zumindest in dem Konflikt neutral zu verhalten. Die seit längerer Zeit beobachtbare systematische Landnahme in Entwicklungsländern durch Großmächte wie China verschiebt die bisherigen Verhältnisse ebenfalls.

Die wachsende Nachfrage nach Biomasse für Treibstoffe hielt lange an und setzte einen gewissen Verdrängungswettbewerb in Gang. Der Trend scheint allmählich gebrochen zu sein durch die Einsicht, dass Nahrungsmittel auf den Teller, weniger in den Trog und schon gar nicht in den Tank gehören.

Die Volatilität der Nahrungsmittelpreise, die bisher der Spekulation mit Rohstoffen geschuldet war und die mittlerweile auch auf Nahrungsmittel selbst übergegriffen hat, verstärkt sich nun aufgrund der Schwarzmeer-Blockade wegen des russischen Angriffskrieges auf die Ukraine, die bisher 9,1 % der Getreideversorgung weltweit übernommen hat.¹⁶ Verschärft wird die Situation nun noch durch hohe Energie- und damit Transportpreise.

Letztlich wäre noch der Klimawandel zu erwähnen, bei dem heftig umstritten ist, ob und wie man ihn vermeiden kann oder ob man gleich an Anpassungsmaßnahmen und seine Folgen denken sollte. Mitigations- und Adaptionsstrategien sind aber keine Gegensätze, sondern ergänzen sich notwendigerweise. Letztlich sind mit dem Klimawandel auch gravierende Veränderungen in der agrarischen Nutzung ganzer Landstriche und Länder zu erwarten. Dadurch werden auch neu entstehende Migrationsströme zu den bereits bestehenden hinzukommen.

Die verbesserten technischen Möglichkeiten in der Landwirtschaft basieren nur zum Teil auf Digitalisierung. Es ist richtig, dass eine bessere Logistik und Lagerhaltung durch intelligente Systeme und effizientere Transport- und Kühlsysteme die Bevorratung der Ernte verlängert und die zeitige Verteilung verbessern wird. Die Digitalisierung wird auch zur Verbesserung der Flächennutzung durch ausgefeilte raumzeitlich optimierte Saat- und Weidekonzepte beitragen. Die Mechanisierung und danach die Maschinisierung¹⁷ hat zweifelsohne die Landwirtschaft intensiviert.¹⁸ Mit hilfreich ist die Organisationsform von Maschinenringen über die sozialen Medien, mit denen zwischen den Landwirten der Austausch geneinsam genutzter Großmaschinen gemanagt werden kann.

So sind Feldroboter im Einsatz, die vollautomatisch ohne Fahrer per GPS-Steuerung die Aussaat und das Unkrauthacken, das Stechen und das Ernten übernehmen (siehe Bild 11.1). Laut einer repräsentativen Umfrage aus dem Jahr 2017 nutzt mittlerweile jeder zweite Landwirt oder agrarische Lohnunternehmer digitale Technologien sowohl im Stall wie auf dem Feld.¹⁹

Neben der sogenannten „Präzisionslandwirtschaft“ mit Landmaschinen, die mit Sensoren, Geo-Daten, GPS, lernfähigen Modulen etc. ausgestattet sind und deren Reparatur und Wartung ebenfalls digital unterstützt werden kann, ist an weitere Entwicklungsmomente für den ländlichen Raum zu denken: Telemedizin vermag z. B. die Gesundheitsversorgung in dünn besiedelten Gebieten erleichtern.²⁰

Bild 11.1 Säh- und Ernteroboter²¹

Die größten Zuwachsraten an landwirtschaftlicher Produktion weltweit dürfte aber in den Bereichen der gentechnischen Veränderungen, der Verbesserung der Düngung und des Pflanzenschutzes und der Steigerung der tierischen Produktion durch chemische und physiologische Maßnahmen liegen.²² Gleichwohl sind diese Technologien, quasi Agrartechnik 4.0, auf die man heute setzt, umstritten:

       Der Streit um die Kennzeichnung gentechnisch veränderter Lebewesen, die bei der Nahrungsmittelproduktion eine Rolle spielen, ist immer noch nicht ausgestanden. Ausgangspunkt ist der entscheidende Unterschied zur Züchtung: Züchtung nutzt bestehende Mutationen aus. Gentechnische Veränderungen induzieren neue Mutationen. Dies wird von vielen Menschen als – sagen wir – Sündenfall gesehen, als Eingriff in die Natur, der zu weit gehe und dessen Folgen nicht absehbar seien. Tut man dies nur als sentimentale Ökologie ab, provoziert man unnötigerweise Glaubenskriege. Diese können wir uns gar nicht mehr leisten. Bei allen wohlverstandenen Interessen – die Debatte muss auf Augenhöhe geführt werden.

       Zusätze aus der Nanotechnologie in Lebensmitteln sind ebenfalls höchst umstritten. Es gelten ähnliche Bedenken hinsichtlich unbeabsichtigter Folgen.

       Die globale Vernetzung der Lebensmittelherstellung²³ wird ökologisch kritisiert, könnte aber aufgrund der weltpolitischen Veränderungen nach 2022 zurückgehen.

       Agrarische Großtechnologien, ermöglicht durch Mechanisierung und Konzentrationsprozesse im großen Stil (mit Stichworten wie Massentierhaltung, Monokulturen etc.) rufen Gegner auf den Plan, die ökologisch, aber zunehmend auch ökonomisch argumentieren.

Es wird sich als notwendig herausstellen, dass die Spekulation mit den Rohstoffen, die zur Herstellung und Bewirtschaftung von Nahrungsmitteln notwendig sind, eingeschränkt oder ganz unmöglich gemacht wird. Wie man das durch internationale Gesetze, durch moralische Ächtung und durch einzelne Regeln durchsetzen kann, hängt vom politischen Willen ab und dem Bewusstsein, ob wir die Welternährungssituation allein der Ökonomie überlassen wollen.

Die Gigantisierung und Technisierung der Agrar- und Lebensmittelindustrie hat zweifelsohne zu Vorteilen in der Welternährungssituation geführt. Nunmehr zeigen sich gravierende Nachteile. Wir werden deshalb zu einer Abwägung zwischen gentechnischen Veränderungen von Pflanzen einerseits und einer agro-ökologischen systemischen Betrachtungsweise andererseits kommen müssen. Wir werden erwägen müssen, wie wir die internationale Forschung und die Anstrengungen zur Umbildung geeigneter Institutionen einerseits und eine Unterstützung und Förderung lokaler Institutionen und des Small-farming-Konzepts zugunsten einer subsidiären Bewirtschaftung andererseits in Einklang bringen können. Denn beides wird notwendig sein, wenn wir dereinst 9 Milliarden Menschen in einer dann nicht mehr wachsenden Weltbinnenwirtschaft ernähren müssen.

Als Nichtfachmann kann ich zu diesen Abwägungen nicht viel sagen, außer, dass sie notwendig sind. Es dürfte aber gelten, was unsere Untersuchungen generell über Technologie gezeigt haben: Technik funktioniert nicht allein, sie ist immer eingebettet in ein organisatorisches Umfeld. Ohne diese organisatorische Hülle, wie wir sie nennen, funktioniert nichts: Der Kühlschrank kühlt nicht, wenn man seine Stromrechnung nicht bezahlt hat, das Auto fährt nicht, wenn die Politik bei der Organisation der Ölimporte versagt, aus denen man Treibstoff machen kann, oder wenn es zu wenig Ladestationen gibt. Das Handy funktioniert nicht, wenn nicht genügend in Mobilfunkmasten investiert wurde. Wir sind alle abhängig von Technik und ihren Organisationsformen, einschließlich ihrer Entsorgung. An diese zu denken, haben wir erst in den letzten Jahrzehnten mühsam lernen müssen.

Das bedeutet, dass wir eine Technik pflegen sollten, die auch zurückgenommen werden kann, wenn sich die Folgen als unerwünscht erweisen. Manche Technologien haben sich als irreversibel herausgestellt. Das Entsorgungsproblem im Bereich der Kernenergie gibt es schon seit 1943, als der erste Reaktor in Chicago kritisch wurde, nicht erst seit heute. Und dieses Problem werden wir noch lange haben. Es gibt eine Menge solcher Langzeitprobleme. Man denke an Landminen, Weltraumschrott, Giftmülldeponien. Die Frage ist, ob gentechnische Veränderungen nicht auch ein irreversibles Langzeitproblem erzeugen könnten. Bisher scheint es keinen Hinweis zu geben, aber klüger wird man immer erst später.

Ein weiteres Problem dürfte die Züchtung von düngemittelabhängigen und bewässerungsintensiven Nutzpflanzen sein, die die resistenteren, aber weniger effizienten Arten ersetzen. Bei Veränderung des Klimas kann es durchaus sein, dass es für diese Form von Nutzpflanzen nicht mehr genügend Anbauflächen geben wird. Ob dann noch genügend Saatgut für die alten Formen der Pflanzen übrig ist, könnte fraglich sein. Ein vergleichbares Problem liegt bei dem Saatgut vor, dass von einigen Firmen so manipuliert wurde, dass es nur zu einer Ernte reicht und kein weiteres Saatgut mehr produziert, um das Saatgutmonopol dieser Firmen aufrechtzuerhalten.

Diese Probleme haben nur bedingt mit Digitalisierung zu tun und sind auch durch Digitalisierung der Landwirtschaft nicht lösbar. Sie tragen aber zu neuen knechtschaftlichen Verhältnissen für diejenigen bei, die in der Landwirtschaft arbeiten und von dieser Arbeit leben.

Das Plädoyer jedenfalls geht in die Richtung zur reversiblen, also notfalls zurücknehmbaren Technik, die ohne zu große Folgekosten auch wieder abgebaut und durch eine neue, bessere ersetzt werden kann. Dass dies alles andere als selbstverständlich ist, sieht man an den Folgen einer Rücknahme: Im April 2021 verbot die Regierung von Sri Lanka künstliche Dünger und Pestizide. Es ist hoch umstritten, ob die dortige gegenwärtige Wirtschaftskrise dieser Rücknahme der Düngemitteltechnologie zugunsten von biologischem Anbau geschuldet ist oder ob es „vernünftige“ Mischformen geben kann.²⁴

Ob die Arbeitsform des selbstständigen Landwirts weltweit in Zukunft erhalten bleibt, ob sie von einer großflächig organisierten, hochtechnisierten und teils automatisierten Bewirtschaftung durch eine Elite von Agraringenieuren verdrängt werden könnte, ist schwer vorauszusagen. Es wird von der Landschaft, den Fruchtfolgen, dem Klima und den Besitzverhältnissen abhängen. Große homogene Flächen führen eher zu Konzentrationsprozessen auf Betreiberseite und Monokulturen. Das hat schon die Kolchoisierung im 20. Jahrhundert, allerdings unter anderen politischen und technischen Vorzeichen gezeigt.

11.2.2

. . . in der Werkstatt: von Individualtechnik und dem Baumarkt im Keller

Nach der Bestandsaufnahme des Siegeszugs des Computers durch das Handwerk in Abschnitt 2.2.2 haben wir vermutet, dass trotz der Möglichkeit, dass der Handwerker seine Teile, die er braucht, selbst herstellen kann, das Einbauen, die Montage, das Anpassen, das Reparieren vor Ort dadurch nicht ersetzt wird. Wird der Handwerker auch in Zukunft, wie wir vermutet haben, der Individualtechniker bleiben, der er schon immer war, oder rutscht er in der Wertschöpfungskette der Plattformen, Versandhäuser und Baumärkte ganz nach hinten?

Die Grenzen sind fließend geworden zwischen der Fertigung mit der Losgröße 1 (siehe Abschnitt 11.2.3) und dem, was der Handwerker unter anderem tut, wenn er nicht einbaut, repariert, abbaut usw., nämlich wenn er etwas herstellt.

Natürlich wird der Handwerker mit seinem Betrieb auf Breitbandversorgung angewiesen sein. Seine Lehr- und seine Meisterprüfung werden, gleich um welches Gewerk es sich handelt, zumindest Teilbereiche der Informatik beinhalten. Er wird sich gegen ungelernte Anbieter von Handwerkerleistungen wehren müssen, die aus einem kreativen, nicht handwerklichen Milieu kommen. Er wird die traditionelle Blase, nur mit einer Materialart oder nur mit bestimmten Methoden arbeiten zu wollen, verlassen müssen. Er wird die „schwachen Signale“ der Veränderungen bei Kundenwünschen und verfügbarer Technologie frühzeitig wahrnehmen müssen.²⁵

Auch wenn die neuen technischen Möglichkeiten wie Fabber (3D-Drucker), benutzerfreundlich strukturierte Bausätze, Verfügbarkeit von einfacher, kleinskalierter Technologie in Baumärkten viele Normalbürger zu Hobby-Handwerkern und Selbermachern werden lassen, so wird das Handwerk seine Position behaupten und verbessern:

„. . ., wenn für den Herstellungsprozess vertieftes Wissen und Können erforderlich sind: z. B. in der Beratung, für wirklich individuelle Wünsche, für die Bearbeitung schwieriger Materialien, für die Herstellung besonders komplexer Produkte (Funktion, Materialvielfalt), für anspruchsvolle Problemlösung und wenn eine besondere Qualität erforderlich ist und immer, wenn soziale und kulturelle Kompetenzen und Kommunikation im Vordergrund stehen. Dies gilt auch für alles, was letztlich persönlich erledigt werden muss oder echte persönliche Meisterschaft erfordert, im Sinne von Übung und Leidenschaft.“²⁶

Die Schwäche des Handwerks könnte darin liegen, dass es durch die Marktmacht des Handels und der Plattformökonomie ins Hintertreffen gerät. Klappern gehört zum Handwerk, aber das Klappern muss auch im Netz sicht- und hörbar werden. Die Frage wird sein, an welcher Stelle der Wertschöpfungskette das Handwerk und dessen Betriebsformen stehen werden, wie die Preise bestimmt werden und wie sich die Lieferantenbeziehungen entwickeln. Auch hier wird es Machtfragen geben, und die Frage ist, wie sich das Handwerk künftig selbst organisiert, ob dies noch in mehr ständisch orientierten Kammern oder in frei flottierenden Netzwerken geschehen wird.

Handwerker sind Auftragnehmer, und sie müssen sich an einem Auftragsmarkt, sozusagen nahe am Kunden, bewähren. Dieser wird unter Umständen Formen des Crowd-Working annehmen, was neue Spielregeln (im Sinne von Institutionen zu Beginn von Abschnitt 11.2) erfordern wird. Da die Gewerkschaften traditionell eher auf die tariflichen Arbeitsverhältnisse von Angestellten und Arbeitern in mittleren bis größeren Betrieben fokussiert sind, gibt es auch in Handwerksbetrieben selten eine gewerkschaftliche Vertretung. Die Interessenvertretung von Handwerksbetrieben gegenüber dem Markt erfolgt immer noch in Innungen, die jedoch fachlich immer noch recht strikt getrennt sind.²⁷

Auf der anderen Seite sind Handwerker meist Menschen, die eine selbstbestimmte Tätigkeit einem regulären Arbeitsverhältnis vorziehen, weil eine solche selbstbestimmte Tätigkeit, wenn sie erfolgreich und zufriedenstellend gestaltet werden kann, die positiven Bestimmungsstücke der Arbeit wie Identitätsstiftung, Selbstachtung, Selbstwirksamkeit und soziale Teilhabe (die Kundschaft als Netzwerk) in der Regel unterstützt.

Es wäre allerdings fatal, wenn man darauf bauen wollte, dass neben dem Dienstleistungssektor auch das Handwerk gewisse Absorptionskapazitäten für Arbeitnehmer, die beim Qualifizierungsdruck in der Industrie nicht mithalten können, bereitstellen könnte.²⁸ Dies würde die Vorteile des Handwerks ziemlich schnell zunichtemachen. Wir biegen das Zitat von Karl Marx in Abschnitt 1.2.4, das so gerne in utopisch-appellativer Absicht verwendet wird, einmal um:

„Sowie der Mensch seine notwendige Tätigkeit selbst am eigenen Ort und zu eigener Zeit selbst zu gestalten anfängt, hat er nicht mehr einen bestimmten ausschließlichen Kreis der Tätigkeit, der ihm aufgedrängt wird, aus dem er nicht herauskann. Er muss nicht, um die Mittel zum Leben zu verdienen; Handwerker, Programmierer, Börsenspekulant oder Kritiker bleiben, sondern er kann sich im Netz in jedem beliebigen Zweige ausbilden, er kann Arbeit annehmen, anbieten oder ablehnen und das macht es möglich, heute dies, morgen jenes zu tun, morgens Ersatzprodukte für eine Instandhaltung mit einem 3D-Drucker herzustellen, nachmittags einen Programmierungsauftrag abzuarbeiten, abends an der Börse zu spekulieren, und nach dem Essen in den sozialen Medien Kritik zu üben, wo und wie er gerade Lust hat, Instandhalter, Programmierer, Börsenspekulant oder Influencer zu werden.“

Diese Typisierung schließt neben dem so tätigen Menschen den Konsumenten ein. Das Bild des Prosumers, der für sich und andere herstellt, programmiert, spekuliert oder schreibt, entstand letztlich aus dieser Zukunftsversion.²⁹ Dieser Prosumer wird auch alle Möglichkeiten der KI nutzen, indem er mit entsprechenden Programmpaketen arbeiten wird, so wie es die Firmen in Produktion, Human Resource Management etc. ebenfalls tun.

Wenn wir dieses Bild mit der Aussicht auf ein bedingungsloses Grundeinkommen kombinieren, dann steht der Idealvorstellung eines freien tätigen Menschen, der seine Tätigkeit nach innerer Notwendigkeit in Freiheit von äußeren Zwängen gestaltet und entwirft, eigentlich nichts mehr entgegen. Wo liegt der Fehler?

Die erste Grenze liegt in der Qualifizierbarkeit. Man wird sich eben nicht im Netz in jedem beliebigen Zweig ausbilden können, zu vielen Kompetenzen und Fertigkeiten gehört eine Ausbildung am Gegenstand und in der Interaktion mit den Menschen. Das Motto: „Wer kann, der darf“, birgt massive Risiken. Die Qualitätssicherung des Arbeitsergebnisses wird umso wichtiger werden, je komplexer die Aufgabe ist. Die verpönte Zertifizierung, die eine Ausübung eines Auftrags nur aufgrund einer bestimmten überprüfbaren Qualifikation erlaubt, wird überall da notwendig bleiben, wo lebensnotwendige Interessen des Auftraggebers ins Spiel kommen. Auch ein Patient ist im Patient-Arzt-Verhältnis der Auftraggeber, ebenso der Mandant bei der rechtlichen Vertretung oder der Kunde, der vom Ingenieur ein sicheres Gerät installiert bekommen möchte. Dies wird sich vermutlich auch nicht ändern, wenn Expertisen, Konstruktionspläne oder Diagnosen durch den Chatbot ChatGPT erstellt werden sollte, denn der Auftraggeber wird sich gegen die unvermeidlichen Fehler absichern wollen. Dazu muss er sich auf die Qualifikation des Auftragnehmers verlassen können.

Die zweite Grenze dürfte in der Materialität der Aufgabe liegen, die übernommen wird. Hier ist der Übergang zum Handwerker oder Unternehmer fließend: Wer per 3D-Drucker schon Garagen herstellt, muss sich eine Produktionstechnik zulegen, die eine gewisse Professionalität und einen entsprechenden Finanzrahmen erfordert.

Die dritte Grenze wird durch die Frage angerissen: Werden wir dann noch Handwerker brauchen? Werden uns Prosumern nicht die intelligenten Systeme präventiv sagen, wo etwas kaputt gehen könnte, sodass Ersatzteile gleich selbst hergestellt werden können und bei reparaturfreundlicher und benutzerfreundlicher Gestaltung auch selbst ausgetauscht und eingebaut werden können? Die Selbstreparatur ist ein Traum der intelligenten präventiven Instandhaltung und in vielen Fällen wird sich das wohl auch realisieren lassen. Wenn es jedoch um das individuelle Anpassen geht, wird der Prosumer zum Handwerker mit dem entsprechenden Geschick mutieren oder einen solchen Handwerker beauftragen. Die Grenze wird also bei der Arbeitsteilung liegen, wie wir sie schon bei Platons Staat kennengelernt haben.³⁰ Hier geht es dann darum, wie viel „Equipment“ sich der Prosumer zulegt und was er sich von seiner Qualifikation her zutraut. Je billiger und benutzerfreundlicher das Equipment ist und je mehr intelligente Lösungen auch die Handhabung für den Laien erlauben, umso größer wird das Tätigkeitsspektrum eines Prosumers sein. Wir müssen eigentlich nur die Beziehung zwischen Heimwerker und Baumärkten konsequent weiterdenken. Die Baumärkte gehörten schließlich zu den Gewinnern in der Corona-Krise . . .

11.2.3

. . . in der Fabrik: globale Wertschöpfungsketten und verteilte Steuerung

Die Produktion ist nur ein Bereich der Arbeitswelt, aber der Blick war bislang in der theoretischen Diskussion um Arbeit meist auf die Produktion konzentriert. Es hat sich schon bald abgezeichnet – die Zahl der Beschäftigten wie der geleisteten Arbeitsstunden verschob sich im 20. Jahrhundert immer mehr in Richtung auf Dienstleistung, Steuerung und Gestaltung.

„Wer Zukunftschancen ergreifen will, braucht die Menschen dafür. Unternehmen müssen in der Lage sein, trotz des demografischen Wandels genügend Fachkräfte mit der richtigen Qualifizierung zu gewinnen. Unternehmen individualisieren Arbeitsmodelle, dezentralisieren Teams und bauen eine neue Innovationskultur in der hybriden Arbeitswelt auf. In den globalen Talent-Netzwerken müssen sie attraktiv werden und Partner bei ihren Sourcing-Strategien stärker einbinden.“³¹

Die Durchdringung ist heute in allen Bereichen in der Breite fast vollständig, aber noch nicht intensiv genug: Industrie 4.0 bedeutet zum einen, dass Technologie allein nicht ausreicht, sondern Organisation, Kommunikation und Qualifikation auf fachlicher wie mentaler Ebene ein solches System erst ausmachen:

„Das Zielbild der Industrie 4.0 ist die intelligente Fabrik, in der Systeme, Maschinen, Bauteile, Werkstücke und Menschen miteinander vernetzt sind und Informationen untereinander austauschen, die der Anpassung und Optimierung von Produktionsprozessen dienen. Durch die Vernetzung werden neue Formen der Interaktion, Steuerung, Analyse und Weiterentwicklung von technischen Systemen ermöglicht.“³²

Paradigmatisch sei im Folgenden ein Fertigungssystem beschrieben, das zeigt, wie sehr sich die Arbeitsinhalte, die Aufgabenbeschreibung, die Organisation der Arbeitsschritte und der Autonomiegrad der verwendeten Technologien verändert haben.

In den Darstellungen von Firmen, die solche modernen Strukturen teilweise planen oder auch schon teilweise verwirklicht haben, wimmelt es von Anglizismen und Begriffen, die zum Teil aus dem Jargon der Informatik, der Betriebswirtschaft und der „Management Science“ übernommen wurden, aber viele begriffliche Neuschöpfungen enthalten. So tauchen Adjektive auf, die eher normativ als deskriptiv wirken. Das heißt, dass sie eher beschwören, wie es sein sollte, als dass sie beschreiben, wie es ist.

Eine „Smart Factory“, will heißen eine mit modernsten Computern und Softwaretechnik einschließlich Robotik ausgestattete Produktionsstätte, soll nach der Vorstellung ihrer Protagonisten bestimmten Anforderungen genügen, die aber eher als abstrakte Prinzipien formuliert werden. In Tabelle 11.1 liste ich zur Demonstration einige dieser Begriffe und Prinzipien auf.

Tabelle 11.1 Begriffe und Leitvorstellungen in einer Smart Factory³³

Engl. Bezeichnung	Dt. Umschreibung	Was damit gemeint ist
Smart Products	netzfähige, intelligente Produkte	Das, was hergestellt werden soll: Produkte, die durch kleine eingebaute Sender (RFID) geortet werden können, um bei Wartung, Instandhaltung und Kundendienst überwacht und gegebenenfalls gesteuert werden zu können. Außerdem sollen die Produkte Daten von sich selbst und aus der Umgebung verarbeiten können, also kleine Computer beinhalten.
Big Data Systems	intelligente Datenerfassung	Innerhalb des Produktionsbetriebs tauschen alle Sektoren (Beschaffung, Lagerhaltung, interner Transport, Fertigung, Montage, Auslieferung) ihre Daten aus.
Condition Monitoring	intelligente Nutzung von Daten	Gleichzeitig werden diese Datenflüsse analysiert und aus Erfahrungen Optimierungskriterien gewonnen.
Smart Logistics	autonom agierende Logistik-Assistenten	Automatisierte Lagerhaltung: Einerseits löst die Bestandskontrolle automatisch Bestellungen bei der Beschaffung aus. Andererseits werden die aus dem Lager zur Fertigung benötigten Teile zum richtigen Zeitpunkt durch fahrerlose Transportsysteme am richtigen Ort bereitgestellt.
Hybride Produktion	Lean-Gestaltung und hierzu unterstützende Technik	Lean bedeutet schlanke, d. h. kleine und effiziente Einheiten, die miteinander durch Material- und Datenfluss vernetzt sind, sodass einzelne Störungen in Teilabschnitten den Gesamtprozess nicht beeinträchtigen. Automatisierung, intelligente Steuerung und die vorausschauende, d. h. präventiv eingreifende, durch Simulation unterstützte menschliche Steuerung (agiles Problemmanagement genannt) sollen einen robusten Produktionsprozess ermöglichen.
Networked value creation	Wertschöpfung durch Vernetzung von Produktionstechnologien und Produktionsprozessen	Gedacht wird an Abläufe in dynamisch definierten Fabrikbereichen, die selbstorganisierend und selbstoptimierend eigenständig agieren.

Der Sprachgebrauch in der linken Spalte in Tabelle 11.1 rührt von der Globalisierung und damit der Internationalisierung der Kommunikation her. Die erläuternde Umschreibung in der rechten Spalte in Tabelle 11.1 zeigt, wie schwer sich die Sprache mit der expliziten Beschreibung solcher Produktionssysteme tut.

Bild 11.2 zeigt eine schematische Darstellung eines Produktionssystems mit Lagerhaltung, Fertigungsmodulen, Montagestellen, die zum Teil mobil sind, bis hin zur Qualitätskontrolle. Entscheidend ist hier, dass keine Bandstruktur mehr vorliegt. Es gibt also keine vorgegebenen Taktzeiten wie in der klassischen Massenfertigung und Montage mehr. Außerdem wachsen Fertigung und Montage in einem System zusammen, das aus Prozessmodulen besteht. Durch die Vermaschung und den ubiquitären Datenfluss kann das System jederzeit Bypässe und redundante Prozesspfade „schalten“, durch Datenanalyse und Simulation, die der digitale Zwilling eines solchen Systems durchführt, sind Störungen schon, bevor sie auftreten, erkennbar und die gestörte Stelle kann dann umgangen werden.

Bild 11.2 Von der segmentierten Lean-Fabrik zur Lean Sm@rt Factory 2020³⁴

Hinzu kommt, dass ein solches Produktionssystem bezüglich der individuellen Ausgestaltung der Produkte wesentlich flexibler ist als die herkömmliche Massenfertigung es jemals sein könnte. Euphemistisch wird von Losgröße 1 gesprochen. Damit meint man, dass jedes der hergestellten Einzelstücke eine eigene Variante darstellt, also letztlich ein Unikat ist.

Nun ist nicht die Produktionstechnik das Thema, sondern die Arbeit. Doch es ist schon fast trivial zu bemerken, wie sehr diese technisch bestimmte Struktur die Arbeitsinhalte und die Arbeitsprozesse in einem solchen Produktionssystem verändert. Entsprechend verändern sich auch die Bezeichnungen für die Tätigkeiten. Natürlich arbeiten in einem solchen Produktionssystem Menschen. Zum einen sind es diejenigen, die es entworfen, gebaut und installiert haben, zum anderen aber diejenigen, die dieses System „fahren“. Da ist der Production Support Engineer, der für die Organisationen mehrerer solcher Small Factory Units im gesamten Bereich als Dienstleister für die Gestaltungs-, Bedarfs- und Optimierungsaktivitäten zuständig ist. Da ist der Small-Factory-Unit-Leiter als dezentrale, operative Führungskraft, die für den Betrieb und für das Ergebnis Verantwortung trägt. Er ist der „Dirigent der Wertschöpfung“ mit folgenden Aufgaben:³⁵

       dezentraler Fabriksteuerung (Werksleiter)

       Planung der Produktionssequenzen (Arbeitsstrukturierung, Arbeitsvorbereitung)

       flexiblem Ressourceneinsatz (Personal- und Materialmanagement)

       Kollaboration mit Produktionsbereichen und Kunden (Abstimmung zwischen Produktion und Vertrieb)

       Leistungskontrolle in Echtzeit (Leitstand)

       unternehmerischen Entscheidungen vor Ort

       Simulation der Auftragslage (Produktionsvorbereitung)

       Agieren statt Reagieren (z. B. durch präventive Instandhaltung)

In Klammern wurden die traditionellen Bezeichnungen genannt. Allen diesen Aufgaben kann man trivialerweise das Adjektiv „ergebnisorientiert“ beifügen.

Es wird sofort klar, dass eine solche Aufgabe nicht mehr auf dem Qualifizierungsniveau eines Werkstattleiters zu bewältigen ist. Der Trend, dispositive Aufgaben so nahe wie möglich an das Produktionsgeschehen heranzuführen, verstärkt sich. Durch Automatisierung und Selbstoptimierung der Abläufe sowie den Wegfall körperlicher Tätigkeit verschwindet das Bild des Arbeiters, der in rußigen Hallen bei Lärm und Schmutz am Band schuftet, um abends dann gerade nochmals die Kraft aufzubringen, sich den drei großen F’s zu widmen: Flasche Bier, Fernsehen, Filzpantoffel.

Allerdings wird man auf der anderen Seite bemerken, dass sich auch hier eine gewisse Routine einschleichen kann, allerdings auf einem höheren Niveau als bei den immer gleichen Handgriffen oder Ablaufschemata: So faszinierend diese Tätigkeit auf den ersten Blick aussehen mag, die Kreativität des „Dirigenten der Wertschöpfung“ ist, fast analog wie in der Musik, auf die Interpretation der Partitur, d. h. hier des vorgegebenen Produktionsprogramms, beschränkt. Er komponiert nicht, d. h., er konstruiert keine neuen Produkte, sondern bestellt im System neue Varianten. Er stellt sich sein Orchester nicht zusammen, d. h., er hat nur geringe Personalverantwortung. Er baut auch keine neuen Systeme, er optimiert sie nur, so wie der Dirigent eben mit seinen Spielern übt und damit die Gesamtleistung verbessert.

Wenn man dann aus der Fabrikhalle tritt, die nun eine Produktionsstätte genannt werden will, wird man den Eindruck der großen Maschinerie nicht los, die nicht uns dient, indem sie produziert, sondern die durch einige wenige, bestimmte, aber immer noch notwendige Blicke und Handgriffe bedient werden will – und auch diese werden in manchen Fällen vielleicht bald nicht mehr notwendig sein:

„Zukünftig könnte sich ein Produktionsauftrag, vom Kunden ausgelöst, selbstständig durch die Wertschöpfungskette steuern. Dabei reserviert er Bearbeitungsschritte, Anlagen und Materialien und kontrolliert die Ausführung automatisch. Er erkennt drohende Verzögerungen der Lieferung, organisiert soweit möglich zusätzlich benötigte Kapazitäten und meldet unvermeidbare Verzögerungen direkt dem entsprechenden Kunden. Die verwendeten Produktionsanlagen tauschen untereinander Zeichnungen aus und organisieren ihre Auftragsreihenfolge genauso wie Wartungs- und Instandhaltungsbedarfe.“³⁶

Die Motivation für eine solche Zukunft wurde schon früh und deutlich ausgesprochen:

„Wir kommen heute als Branche gesehen auf der Kostenseite immer stärker unter Druck. Meine Hoffnung ist, dass durch die neuen Technologien wieder Kostenvorteile entstehen, dass Dinge wieder produzierbar werden, die heute mit zu hohen Kosten verbunden sind, die man durch eine intelligente Steuerung plötzlich auch im Hochlohnland Deutschland wieder produzieren kann.“³⁷

Wie weit diese Zukunftsvision realisierbar sein wird, ist nach der absehbaren Dämpfung des Globalisierungsprozesses fraglich geworden. Der Ukrainekrieg hat hier manche Zukunftsgewissheiten zerstört. Eine Regionalisierung der Märkte hat trivialerweise auch eine Verkürzung der Lieferketten und der Wertschöpfungsketten zur Folge. Wenn dies stimmt, wird auch der Steuer-, Rechen- und Optimierungsaufwand lokaler und damit weniger komplex. Die Frage ist dann, ob sich die teuren Werkzeuge wie KI, Vernetzung, energiekonsumierende Großrechenzentren und Datenspeicher gegenüber den in Aussicht gestellten Gewinnen noch in befriedigender Zeit amortisieren lassen.

Trotzdem dürfte die simplifizierende Einsicht gelten, dass man eine Volkswirtschaft nicht mit Friseuren (sprich Dienstleistern allein) betreiben kann und dass jeder Euro, der in den Konsum gesteckt wird, letztlich in der Produktion im weitesten Sinne entsteht. So dürfte der Ausblick in die Zukunft verhaltener ausfallen, als die Titelfrage „Disruption der Arbeit“ suggeriert:

       Automatisierung wird sicher für noch kleinere Serien als bisher möglich sein, bis hin zur Einzelanfertigung. Es wird aber dabei bleiben, dass der Anteil der menschlichen Tätigkeit an der Produktion nicht verschwinden wird³⁸ – im Gegenteil –, je kleinteiliger die Fertigung wird, umso wichtiger wird der Anteil der nicht automatisierbaren Tätigkeit des Menschen bleiben.

       Die immer wieder beschworene Flexibilität müsste man ausdifferenzieren: Ist damit die Flexibilität gemeint, heute dieses und morgen dieses Produkt herstellen zu können? Ist damit die Flexibilität gemeint, sich möglichst rasch an neue Qualifikationsanforderungen anpassen zu können? Ist damit gemeint, dass das Motto des lebenslangen Lernens um das Moment der Geschwindigkeit erweitert wird? Ist damit die Flexibilität gemeint, die bewirkt, dass der Arbeitnehmer oder Auftragnehmer rasch mit neuem Auftraggeber oder Arbeitgeber in Kooperation treten kann? Ist damit eine Fragmentierung des herkömmlichen Berufslebens gemeint, sodass man im Laufe seiner Erwerbsbiografie mehrere Berufe, sei es sequenziell oder auch parallel, wie immer die dann auch definiert sein mögen, ausübt?

       Die vollständige Automatisierung im Sinne von – wenigstens teilautonomen – Systemen ist immer noch Zukunftsmusik und wird nicht so schnell kommen. Der Grund für diese Annahme ist informationstechnischer Natur: Der Rechenaufwand steigt bei solchen Aufgaben exponentiell mit der Anzahl der Variablen, was zu hohen Energie- und Hardwarekosten führen wird, die einer Vergleichsrechnung, je nach Arbeitsmarktlage, nicht standhalten.

       Auch in den Produktionssystemen der Zukunft wird die Mensch-Maschine-Interaktion im Vordergrund stehen und sie ist sowohl Nadelöhr wie Ermöglicher. Die Frage ist, ob wir künftig nach Ingenieursgesichtspunkten den darin tätigen Menschen lediglich als niedrig performende Komponente des Gesamtsystems betrachten oder als Beherrscher des Systems, der auch die Kriterien der Optimierung selbst bestimmt und dies nicht den künstlichen Lernprozessen allein überlässt.

       Die Gefahr des Overengineerings solcher Systeme ist auch bei der Produktionstechnik und damit der technologischen Ausgestaltung der dortigen und über das Netz zugeordneten Arbeitsplätze nicht von der Hand zu weisen. Alles mit allem zu vernetzen ist verführerisch, wenn man die Möglichkeit dazu hat. Die daraus resultierende Überforderung des mit diesen Systemen arbeitenden Menschen senkt letztlich die Produktivität. So ist auch hier das Maximum nicht immer das Optimum.

11.2.4

. . . im Büro: wo, wenn nicht überall?

Es hat schon seinen Grund, wenn von Homeoffice und noch nicht von Homeproduction gesprochen wird. Büroarbeit kann man als organisatorische Tätigkeit ohne Bewegung von Material charakterisieren, also Schreiben, Lesen, Korrigieren, Sortieren, Auswerten, Kommunizieren, Meetings organisieren und per Video abhalten, Lehren, Prüfen etc. Eine solche Tätigkeit kann man aufgrund von beweglichen Computern und allgegenwärtiger Vernetzung im Prinzip von überall her leisten.

An dieser Stelle sieht man schon einen tieferliegenden Grund, weshalb sich die Orts- und Zeitbindung vieler Arbeitsverhältnisse und Situationen, in denen Arbeit geleistet wird, verändert haben und noch weiter verändern werden: Wenn schon keine Kontrolle über Ort und Zeit der Büroarbeit für den Auftrag- oder Arbeitgeber möglich ist, dann zählt das Ergebnis, d. h., das Verhältnis wird eher werkvertraglich gestaltet als durch Tarifbindung.

Als Zukunftsversion für die Büroarbeit könnte man sich die Google-Brille zum Ausgangspunkt wählen: Sie könnte, entsprechend gestaltet, den Schreibtisch mit Laptop, Bildschirm und Tastatur ersetzen, indem sie Bildschirmanzeige, Lautsprecher, Mikrofon, Diktiergerät, Telefon und Sprach-Ein- und Ausgabe statt Tastatur, wie wir das vom Smartphone her schon kennen, miniaturisiert in einer Office-Brille vereinigt. Größe des Schreibtischs und des Büroraumes wären dann keine Statussymbole mehr, die Firmen sparten Gebäude und umbauten Raum zugunsten der Umnutzung zu Wohnraum und auch das Arbeitszimmer (Homeoffice) zu Hause könnte wegfallen.

All das, was man mit dieser Office-Brille als Mensch machen kann, würde dann in einer langen Probe- und Lernphase durch KI analysiert und schließlich so modelliert, dass der Mensch an der Brille durch Algorithmen ersetzt werden könnte. Denn die Erfassung typischer Bürotätigkeiten war, als man noch Schreibmaschinen, Aktenordner und Tischtelefone hatte, schwierig. Gehen nun alle Voraussetzungen und Ergebnisse einer solchen Tätigkeit über einen vernetzten Computer, könnten sie entsprechend ausgewertet werden. Diese im Prinzip leichtere Analysierbarkeit von Büroprozessen gegenüber Arbeitsprozessen, die mit Bearbeitung und Bewegung materieller Gegenstände verknüpft sind, könnte unter Umständen dazu führen, dass die Ersetzung von Tätigkeiten durch Algorithmen im Büro- und Dienstleistungsbereich in Zukunft schneller voranschreiten wird, als dies bei der Rationalisierung von materiell gebundenen Tätigkeiten der Fall sein dürfte.

Bei dieser Betrachtung wird außer Acht gelassen, dass nicht nur die Arbeit in der Produktion durch das Zusammenwirken von Menschen untereinander zu einer sozialen Veranstaltung wird, auch wenn sie mit Maschinen kommunizieren oder gar kooperieren. Auch im Bürobereich war und ist dies der Fall. Die Berichte über die Mangelerfahrungen aus der Corona-Pandemie sprechen da eine deutliche Sprache. Wenn es also auch im Bürobereich zu Mischformen kommen sollte, d. h. einem Wechsel von freier Orts- und Zeitwahl einerseits und Präsenzzeiten im Betrieb andererseits, würde dies die erhofften Einsparungseffekte an Büroraum und Verkehrsaufkommen durch weniger Fahrten „zur Arbeit“ dämpfen. Andererseits bieten solche Mischlösungen eine starke Adaption an die individuellen Wünsche der Mitarbeiter hinsichtlich Zeiten und Orte ihrer Tätigkeit.

11.2.5

. . . unterwegs: das Ende des Wagenlenkers

Als ich auf einer Tagung an der ETH Zürich 2006 das Ende des Wagenlenkers prognostizierte, verspottete die NZZ dies als überzogene Spekulation. Ich war allerdings der Meinung, dass sich die fahrerlose Mobilität auf eine in gewissermaßen magnetischen Gleisen geführte Bewegungsart von Autos beziehen könnte, die man über ein Rufsystem an den Ort dirigieren könnte, an dem man das Fahrzeug bräuchte.³⁹ Das hätte zum einen den Proprietätsgedanken beim Individualfahrzeug zugunsten eines unbemannten Taxis aufgelöst, hätte aber entsprechend einer zentralistisch gedachten Organisation eine Rechnerleistung vorausgesetzt, die informationstechnisch und energetisch auch heute noch utopisch wäre. Ähnliche Modelle gibt es bei den fahrerlosen Transportsystemen in Montage und Fertigung mit entsprechend lokaler Rechenleistung. Mit anderen Worten: Das Problem ist schlecht skalierbar von einem Werksgelände auf eine Stadt oder eine Provinz.

Das autonome Fahren hat sich daher in eine andere Richtung entwickelt. Die Assistenzsysteme werden immer perfekter, unterstützen den Fahrer verstärkt bei seinen Kontrollleistungen und ersetzen sie zunehmend. Nicht ein ruhendes, in die Straßen eingebautes System kontrolliert den Verkehr, sondern die lokalen Fahrzeuge reagieren auf die individuelle Verkehrssituation und untereinander. Dies war nur möglich, weil man entsprechende lokale Rechenleistung und KI in das Auto preisgünstiger als je zuvor installieren kann.

Und wieder kommt ein Effekt zustande, dass eigentlich Aberwitziges durch KI verstärkt wird: Das autonome Fahren in diesem Modus belässt es beim Individualverkehr, beim proprietären Auto, bei den vorhandenen Straßen und erhöht, ohne Strukturänderung, zwar die Effizienz des Verkehrsdurchsatzes, stellt aber nicht die Frage nach der Energie und nach dem Rohstoffverbrauch. Auch Elektrofahrzeuge stehen im Stau . . .

Es ist geradezu kabarettreif, dass zur Zeit der inhaltlichen Finalisierung dieses Buches Mercedes das erste in der BRD zugelassene Fahrzeug für ca. 120 000 € auf den Markt bringt, welches nur im Stau und bei weniger als 60 km/h Geschwindigkeit autonom fahren darf. Wir irren uns technologisch empor . . .

Da diese Fahrzeuge auch in Zukunft, sowohl untereinander als auch über Verkehrsleitsysteme, eng vernetzt sind, kann man sich ohne Begabung zu utopischen Schilderungen leicht ausmalen, dass ein Hacker dem vor sich hindösenden Fahrer mitteilt, dass er die Bremssteuerung gehackt habe und diese Blockade nur mit einer sofortigen Überweisung eines saftigen Betrags auf sein Bitcoin-Konto aufzuheben sei.

Man könnte KI auch für die fahrerlose Steuerung von Nahverkehrs- und anderen, nicht künstlich-, sondern natürlich-intelligenten Konzepten zukünftiger Mobilität einsetzen. Alternative Vorstellungen zur Mobilität gibt es seit Jahren, die selbst den Einwand bedenken, dass man als Bewohner auf dem Land um ein Auto nicht herumkomme.⁴⁰ Sie scheitern in der Regel an der Gehirnwäsche der Werbung, die den konsumbürgerlichen Freiheitsgedanken mit der individuellen Mobilität verzahnt und geschickt Privatsphäre, Eigentum, Statussymbol, Technikbegeisterung, Geschwindigkeitskonkurrenz und Möglichkeit zu präpotentem Verhalten nach dem Motto: „My car is my castle“ verknüpft. Gegen diese Denksperre können und wollen offensichtlich weder Politiker noch Industrie etwas unternehmen. Wenn sich Dummheit und Begeisterung paaren, kämpfen selbst Götter vergebens.

Hier zeigt sich deutlich, dass Digitalisierung, KI und generell technische Möglichkeiten bei unbedachter Anwendung Fehlerverstärker sein können.

11.2.6

. . . im smarten Haus: vom Recht, in Ruhe gelassen zu werden

Eine Forschungsgruppe des Instituts für „Pervasive Computing“ der Universität Zürich⁴¹ hat im Laufe ihrer Untersuchungen über soziale, ökonomische und ethische Implikationen solcher Technologien wie Ubiquitous Computing eine Klassifikation der vorhersehbaren Probleme vorgestellt: Zunächst ist die sogenannte informationelle Selbstbestimmung aus Sicht der Datenschützer eine Befugnis, die Veröffentlichung und die Verteilung der Informationen über sich selbst zu kontrollieren.⁴² Stellt dies ein menschliches Bedürfnis dar? Dieses würde einen Bedarf an Schutzleistungen induzieren, dem entweder privat (über Preise) oder staatlich (über Steuerleistungen) nachgekommen werden kann und nach Auffassung vieler auch muss. Rechte werden ja meist dann formuliert, wenn in einer Gesellschaft sich die Überzeugung verdichtet, dass das, worauf man ein Recht haben soll, ein von äußeren Umständen unabhängiges Grundbedürfnis des Menschen darstellt. Was das Bedürfnis dann zum Bedarf macht, nämlich die Bereitschaft, zur Erfüllung etwas einzutauschen, sollte im Falle unveräußerlicher Rechte eben nicht marktlichen Strukturen unterworfen werden. Sonst können nur diejenigen ihre Rechte auch wahrnehmen, die es sich leisten können.⁴³

So kann man sich durchaus vorstellen, dass die informationelle Selbstbestimmung eine teure Angelegenheit wird, wenn die durch KI geschaffenen Lebenswelten radikal ökonomisiert würden. Es würde dann zum Privileg der Reichen gehören, opak bleiben zu können, da sie sich die Verschlüsselung, Sicherheitsmaßnahmen und privat betriebenen Netze leisten könnten.⁴⁴

Ein weiteres Bedürfnis ist der Schutz vor Belästigung. Privatsphäre kann auch als Sphäre der absoluten individuellen Selbstbestimmung, die der Öffentlichkeit prinzipiell keinen Zutritt gewährt, gesehen werden. Privatsphäre wird zuweilen als „das Recht, in Ruhe gelassen zu werden“ bezeichnet.⁴⁵ Sie wäre dann das, was in der Antike die Sphäre der Muße war. Bei der Diskussion ist zu berücksichtigen, dass andere Kulturkreise völlig unterschiedliche Definitionen und einen anderen Bezug zu dem haben können, was bei uns Privatsphäre oder „privacy“ genannt wird.

Hannah Arendt hat den Rückgang des privaten Raumes zugunsten des öffentlichen Raumes in seinem geschichtlichen Verlauf analysiert und wohl auch kritisiert.⁴⁶ Der öffentliche Raum findet sich zunächst auf Straßen und Plätzen, aber auch die Einkaufshallen des Supermarktes sind öffentliche Räume. Dazu gehören auch die Stätten der Religionsausübung und all die „Räume“, in denen Politik (die Polis) betrieben wird. Das Zurückdrängen des privaten Raumes hängt für Hannah Arendt (1906 – 1975) damit zusammen, dass

„die moderne Gesellschaft die mit den Lebensnotwendigkeiten verbundenen Tätigkeiten und Funktionen⁴⁷ aus ihrem Jahrtausende alten Versteck an das Licht der Öffentlichkeit gebracht hat.“⁴⁸

Der private Raum wird damit – zumindest teilweise – öffentlich, und das Haus als Grenze zwischen intimen und öffentlichen Handlungen wird, so darf man vermuten, gerade durch die Möglichkeiten der Digitalisierung „geschleift“. Unser Verhalten im Haus wird gespeichert und analysiert, angeblich um die Dienstleistungen des Providers, der das smarte Haus mit seinen Programmen steuert, zu verbessern. In den sozialen Netzwerken geben wir Daten und bildliche Einblicke preis, gegen die ein Blick durch einen nicht ganz vorgezogenen Vorhang lächerlich harmlos erscheint. Wir publizieren uns permanent selbst und meinen dann, mit der heruntergelassenen Jalousie hätten wir Intimität wieder hergestellt. Sind Cookies sozusagen der für den Nutzer meistens verborgene Blick in das „Zimmer“ als ein metaphorischer Raum, den der Computer für uns darstellt, so sind die gespeicherten Daten auf den Clouds und die mit ihnen möglichen Analysen die grellen Scheinwerfer auf ein Haus, dessen Wände gläsern geworden sind. Doch selbst wenn es uns gelingen könnte, die Vorhänge wieder zuzuziehen, die Wände undurchsichtig zu machen und digitalen Eindringlingen Hausverbot zu erteilen – wir müssen gelegentlich diesen geschützten Raum verlassen. Und so ist es klar, dass auch unser Konsumverhalten alles andere als privat bleibt.

11.2.7

. . . beim Verbraucher: Das Produkt kontrolliert sich selbst und wen noch?

Es war der Traum der Marketing-Leute: Die kleinen RFID⁴⁹-Chips in der Ware würden ihnen jederzeit Auskunft darüber geben, wo die Ware beim Kunden ist und was er damit macht. Damit könnte man neue Kundenprofile aufbauen, die Qualität des Produkts beim Gebrauch prüfen und dies alles für gezielte Werbung verwenden.⁵⁰ Die Vertreter des Datenschutzes fanden das naturgemäß keine gute Idee und man kann sich des Verdachts nicht erwehren, dass es nicht darum geht, die Bedürfnisse der Kunden zu erforschen, sondern neue Bedarfe zu wecken, für die gar kein Bedürfnis da ist.

Dies gibt Anlass, als kleinen Exkurs über das Verhältnis von Bedürfnis und Bedarf nachzudenken.⁵¹ Denn was tatsächliche, objektiv vorhandene Bedürfnisse sind, ist schwierig zu beurteilen, da man lediglich vom Verhalten des Menschen, d. h. von seinen Äußerungen und Handlungsweisen, ausgehen kann. Äußert der Mensch in irgendeiner Weise seinen Willen, einen von ihm empfundenen Mangel aufzuheben oder abzuschwächen, können wir davon ausgehen, dass bei ihm ein Bedürfnis vorliegt. Ob die Empfindung des Mangels auf einem tatsächlichen Mangel beruht, ist für den so subjektiv gefassten Begriff des Bedürfnisses unerheblich.

Der Versuch, Bedürfnisse zu objektivieren, geht von einer bestimmten philosophischen Anthropologie aus: Es liege in der Natur des Menschen, dass er bestimmte Bedürfnisse habe, die sich nach dem Grad der entsprechenden Voraussetzungslosigkeit anordnen lassen. Die heute immer noch diskutierte Pyramide der Bedürfnisse von Abraham Maslow (1908 – 1970) baut zunächst auf elementaren Bedürfnissen auf, die zuerst immer befriedigt werden müssen, wenn die nachfolgenden erfüllt werden sollen.⁵² Diese sind zunächst (in freier Interpretation) drei Basis- oder Defizitbedürfnisse, wobei deren Rangfolge (was muss zuerst erfüllt sein, wonach wird primär gestrebt) kulturell sehr unterschiedlich ausfallen kann.

Elementar und einfach sind körperliche Existenzbedürfnisse wie Atmung, Nahrung, Schlaf, Wärme (Konstanz der physikalischen Verhältnisse) und Sexualität. Daraus resultiert das Bedürfnis nach Gesundheit und Wohnraum sowie einem privaten geschützten Bereich. Unter dem Bedürfnis der Sicherheit kann man den Schutz vor äußeren Gefahren, die Absicherung der sozialen Bezüge (Recht und Ordnung, Stabilität der Gemeinschaft) sowie die Absicherung der Reproduktionsbedingungen als Individuum und als Gattungswesen verstehen. Dazu gehört auch ein mehr oder weniger gesichertes Einkommen. Ob dies in Zukunft durch einen zuverlässig festen Arbeitsplatz, durch ein andauerndes Auftragsverhältnis für eine Tätigkeit oder durch ein bedingungsloses Grundeinkommen zustande kommen wird, ist unklar.

Dann folgen die sozialen Beziehungen wie Stabilität im Nahhorizont der Gesellschaft, d. h. Familie, Freundeskreis sowie oftmals auch das berufliche Umfeld. Die Voraussetzung hierfür ist die Möglichkeit von geglückter Kommunikation, Intimität, Zuwendung und Anerkennung.

Eine Stufe höher siedelt Maslow das Bedürfnis an, das er soziale Wertschätzung nennt. Darunter fällt die notwendige Anerkennung der Leistung und Leistungsfähigkeit durch andere Menschen, deren Urteil wichtig erscheint. Anerkennung von Stärke, Erfolg und Besitz führen zu Status und Einfluss, damit auch zur Macht. Auf der vorerst höchsten Stufe steht der schillernde Begriff der Selbstverwirklichung.

Diese wird mit Erreichen einer bestimmten Reife und Individualität in Verbindung gebracht. Sie zielt auf das richtige Verhältnis von Talententfaltung, Perfektion, Lebensentwurf und Möglichkeiten bis hin zum Erlangen von philosophischen Einsichten, Glaubenswahrheiten und Erleuchtungen.⁵³

Welche Bedürfnisse in einer Gesellschaft elementar und welche höhergestellt sind, ist kulturell verschieden. Die Reihung, die Maslow selbst vorgenommen hat, kann als Ausfluss einer primär westlich-industrialisierten und vor der Digitalisierung entwickelten Weltsicht angesehen werden.

Ein Bedarf stellt einen Wunsch nach einem Objekt, einem Prozess oder einer (Dienst-)Leistung dar, für dessen Erfüllung derjenige, der diesen Bedarf kundtut, eine Gegenleistung im Zuge eines Tauschprozesses zu geben bereit ist. Diese Gegenleistung kann monetär quantifizierbar sein, muss es aber nicht.⁵⁴ Es ist allgemeine Ansicht, dass bei vorliegendem Bedarf die Erfüllung des entsprechenden Wunsches dann auch der Befriedigung eines Bedürfnisses entspricht. Dies ist jedoch an eine Reihe von Voraussetzungen geknüpft: Man muss für diese These annehmen, dass jeder Wunsch einem Bedürfnis entspricht und alle Bedürfnisse gleich gültig sind. Denn die monetäre Quantifizierung der Tauschleistung zur Befriedigung eines Bedarfs ebnet das dahinter angenommene Bedürfnis qualitativ ein: Es ist gleichgültig, ob es sich um ein elementares Bedürfnis oder ein durch Werbung aufgeschwatztes, vermeintliches Bedürfnis handelt, solange die Tauschrelation stimmt, d. h., der Geber mit dem einverstanden ist, was der Nehmer zu „zahlen“ bereit ist.

Eine mögliche Rangfolge zwischen den Bedürfnissen oder eine Relation der Voraussetzungen spiegelt sich in der Regel nicht unbedingt in der monetären Quantifizierung wider.⁵⁵ In einer Gesellschaft, die arbeitsteilig organisiert ist und Tauschprozesse vornimmt, kann ein Bedürfnis sehr wohl zu einem Bedarf werden. Umgekehrt lassen sich in der Gesellschaft wichtige Bedarfe auf Bedürfnisse zurückführen, aber die Relation ist keine Eins-zu-eins-Abbildung. Wenn man konzediert, dass es Bedürfnisse gibt, für die kein Bedarf formulierbar ist, deutet das darauf hin, dass dieser Bereich der Ökonomisierung entzogen sein könnte. Gäbe es umgekehrt einen Bedarf, für den man nicht schlüssig Bedürfnisse formulieren kann, bedeutete dies, dass dieser Bedarf entweder auf dem beruht, was man „falsche“ Bedürfnisse nennt (also Wünsche, die nichts mit der Natur des Menschen zu tun haben), oder dass ein Bedarf in ökonomischer Absicht geweckt worden sein könnte, der kein Korrelat zu den „wahren“ Bedürfnissen des Menschen hat.

Wird diese Unterscheidung zwischen wahren und falschen Bedürfnissen gemacht und kritisiert man damit die existierende Bedarfsstruktur einer konkreten Gesellschaft, dann hantiert man in der Regel mit meistens nicht explizit gemachten anthropologischen Grundannahmen von der Natur des Menschen.⁵⁶ Dies gilt allerdings auch, wenn man ohne weitere Begründung schlichtweg behauptet, dass ein gewisses Produkt oder eine gewisse Dienstleistung den Bedürfnissen des Menschen entgegenkommt und deshalb hierfür doch auch ein Bedarf sei.

Es geht an dieser Stelle noch nicht um inhaltliche Kritik, welchen Bedürfnissen man nachgehen sollte und welchen nicht, sondern um die Voraussetzungen von Bedürfnis- und Bedarfsbehauptungen.

Nach diesem kleinen Exkurs kehren wir zu den RFID-Chips zurück. Ihr Einsatz wird argumentativ durch die Befürworter einer solchen Technik damit begründet, dass man auf diese Weise aus den Verhaltensmustern des Menschen, z. B. durch KI-gestützte Analysen, herausbekommen könnte, welche Präferenzen und welche Bedürfnisse der Kunde habe. Nun ist es psychologisch durchaus richtig, dass man aus Verhaltensmustern, die der Person gar nicht bewusst sind, bestimmte Wünsche ableiten kann. Damit konfrontiert, z. B. in einer therapeutischen Sitzung, erfolgt dann ein Erstaunen oder Erschrecken. Auf jeden Fall ist dies eine unangenehme Situation.

Wenn man von der anthropologischen Grundannahme ausgeht, dass der Mensch zwar manipulierbar ist, dass er aber auch solchen Versuchen bewusst widerstehen kann, d. h., dass er sich, wenn er dies will, das Vorgehen auch bewusst machen kann, dann muss er auch die Freiheit haben, dies sich nicht bewusst machen zu wollen. Anders ausgedrückt: Es wird als Zwang empfunden, wenn mein Verhalten für mich unbewusst beim anderen den Wunsch erkennen lässt, was ihn dann zu der Formulierung „Du wolltest doch . . .“ veranlasst.

Dies ist der psychologische und auch von der Idee der Privatsphäre her vernünftige Grund, den Einsatz KI-unterstützter RFIDs in Bereichen des Marketings einfach zu unterlassen. Denn der Trend zu einem alles umfassenden Monitoring der Gewohnheiten und Handlungen eines Kunden ermöglicht es, Grenzen zu überschreiten, ungeachtet der Frage, wie wünschenswert oder tolerierbar dies nun sein mag.⁵⁷

Unmittelbar verständlich ist, dass physikalische Grenzen (wie Wände, Türen, Briefe, Telefone) das körperliche Ausmaß der Erreichbarkeit einer Person bestimmen. Durch intelligente Objekte (z. B. smart clothing) ist aber beispielsweise auch außerhalb des Verkaufsraums dieselbe Erreichbarkeit und dieselbe Kontrolle der Aktivität eines Kunden möglich wie innerhalb des Verkaufsraums. E-Mails, die einem durch eine in die Kleidung integrierte Einrichtung vermittelt werden, heben die kommunikative Grenze zeitlich wie räumlich zwischen professioneller Sphäre und Privatsphäre noch mehr auf. Auch ist vorstellbar, dass permanenter Telefonkontakt einer so bekleideten oder ausgestatteten Person mit anderen Personen oder einer unterstützenden Basis besteht, z. B. bei operativen Einsätzen in professionellen Sicherheitsbereichen, aber auch im Freizeit- oder Konsumbereich.

Soziale Grenzen, wie sie durch vertrauliche Gruppen, Familien, Rechtsanwälte, Ärzte, Priester etc. konstituiert werden, können durch Nutzung intelligenter Objekte löchrig werden. Permanente Kommunikation, seien es ständige Mitteilungen über sich selbst, Verhaltensdaten oder auch nur Koordinatenangaben (Zeiten, Orte, Bewegungen) lassen sich systematisch auswerten. Damit kann man soziale Bezüge rekonstruieren und vertrauliche Gruppen identifizieren.

Die Grenzen zwischen Nah- und Fernhorizont, das heißt zwischen dem, was wir in der Kleingruppe (privat, beruflich etc.) an sozialen Bezügen wahrnehmen und beurteilen können, und der gesamtgesellschaftlichen Wahrnehmung, könnten ebenfalls aufgelöst werden. Die derzeit herrschende Präferenz des Nahhorizonts (gekennzeichnet durch Partikularinteressen) muss man heute wohl als Chance gegen totalitäre Zumutungen ansehen. Durch gesellschaftlich gewünschte und legitimierte Einschränkung von Funktionalitäten bei intelligenten Objekten könnten sich andererseits aber auch Beschränkungen des individuellen Verhaltens ergeben.

Zeitliche Grenzen, wie beispielsweise die Grenze zwischen vergangenen „wilden Zeiten“ in der Adoleszenz einerseits und der Familienphase andererseits, in der man die Rolle der Eltern spielt, werden im westlich-bürgerlichen Kulturkreis in der Regel sorgsam aufrechterhalten. Die Preisgabe solcher Informationen wäre durch intelligente Kommunikationseinrichtungen noch weitaus ubiquitärer als heute, wo heute zur Publikation auf Portalen wie YouTube, Facebook, Twitter, Instagram etc. immerhin noch eine Internetadresse nötig ist.

In seinem Beitrag in „Boxes and Arrows“ führte Adam Greenfield sehr klar aus:

„Was mir am meisten Sorge macht, ist der Einfluss des verteilten Rechnens auf die bürgerlichen Freiheiten. Während die Qualität der verteilten Interaktionen innerhalb des typischen Bereichs unserer professionellen Ansprüche weitaus höher ist, wird es im zivilen Bereich mit unseren Vorgaben und Perspektiven sehr kritisch, und diese Vorgaben können ausgehebelt werden, wenn es darum geht, dauerhafte und wichtige Gewinne abzusichern.

Verteilte Systeme [Ubiquitous Computing] führen selbst sehr leicht zu einer – in der Tat neu zu definierenden – Überwachung. Auch wenn sie zu Beginn in ihrem Design sehr diskret sein mögen, so impliziert doch ihre Schnittstelle mit allen anderen einen Handlungs- und Wirkungsbereich, der sich vom Umriss des menschlichen Körpers bis zu dem erstreckt, was im beliebig großen zivilen Bereich auch immer mit den notwendigen Sensoren und Effektoren ausgestattet werden kann. Kurzum, es gibt keine gegenwärtige Technologie, die ein größeres Potenzial hätte, die Ausbildung und den Ausbau autoritärer und totalitärer Strukturen zu unterstützen und andererseits die freie Wahl einzuschränken.“⁵⁸

Dieses hier geäußerte Unbehagen, das sich in einer eher gefühlten als abgeschätzten Vermutung über Zuverlässigkeitsdefizite niederschlägt, ist auch in der Diskussion um intelligente Objekte zu finden.

Jenseits dieser Probleme, die sich mehr auf den Benutzer und die möglichen Verursacher dieser Technologien beziehen, werden jedoch auch systemische Probleme auf der technologisch-organisatorischen Seite genannt, so das Problem der Zuverlässigkeit, der Handhabbarkeit, der Vorhersagbarkeit und der Abhängigkeit. Insbesondere wird eine Delegation der Kontrolle als schwierig angesehen, da die Kontrolle von Inhalten und Systemen technisch noch nicht gelöst ist. Weiterhin besteht das Problem der Zurechenbarkeit von Verantwortung in den Organisationen, das ebenfalls weder begrifflich noch in ethischer Hinsicht gelöst ist.

Gleichzeitig werden die Zusammenhänge zwischen einer Handlung und deren Folgen durch die (spontan) vernetzt erbrachten Funktionen und Dienstleistungen zunehmend intransparent, sodass die Ursachen von etwaigen Fehlfunktionen, aber auch mögliche Missbräuche schwerer zu ermitteln sind. Die für das Ubiquitous bzw. Pervasive Computing typische große Bandbreite an technischen Geräten erfordert zunehmend individuelle Sicherheitslösungen (z. B. in Abhängigkeit von den genutzten Geräteressourcen, von der Art der zu übertragenden Daten oder der jeweiligen Nutzungssituation). Mit der stärkeren Informatisierung und Vernetzung des Alltags steigt insgesamt die Abhängigkeit von solchen, die Sicherheit verbessernden technologischen Hintergrundprozessen an. Die Undurchschaubarkeit der technischen Systeme verlangt den Nutzern ein deutlich höheres Maß an Vertrauen und Abstraktionsleistung ab. Deshalb wird sich die Akzeptabilität dieser Technologie nur schwerlich entwickeln.

11.2.8

. . . beim Lernen: Lernen bleibt eine soziale Veranstaltung

Zu diesem Thema stellen wir die im Folgenden aufgeführten Fragen.

Erstens: Welche Qualifikationen und Lerninhalte werden wir in Zukunft in einer veränderten Arbeitswelt und in einer Gesellschaft brauchen, in die diese Arbeitswelt dann eingebettet sein wird?

Wir hatten in Abschnitt 5.4.1 die verfügbare Qualifikation als eine Voraussetzung und einen treibenden Faktor für die technologische Entwicklung und Innovationsfähigkeit angesprochen. Es ist also notwendig, dass die Qualifizierung einer Generation nicht nur auf den momentanen Bedarf ausgerichtet sein darf, sondern antizipieren muss, was an Fertigkeiten und Kenntnissen zur Entwicklung noch nicht bestehender Technologien benötigt werden könnte. Leider wissen weder Management, Arbeitgeber noch gewerkschaftliche Organisationen, welche Fähigkeiten in absehbarerer oder sogar mittelfristiger Zukunft zählen werden.

Nun könnte man gelassen sein und sagen, dass die jetzige Unsicherheit noch eine Weile anhalten wird und dann sich nach ein paar Jahren herausstellen könnte, dass die Digitalisierung ein Schlagwort war, das in der fraglichen Zeit lediglich die starken Skalierungseffekte der Informations- und Kommunikationstechnologien zu fassen versuchte. Trotzdem versucht man, mit der Unsicherheit umzugehen. Einige Überlegungen sind kursorisch in der folgenden Aufzählung wiedergegeben:⁵⁹

1.      Wissensgesellschaften verändern sich mit rasanter Geschwindigkeit. Allein aus diesem Grund ist es nicht vernünftig, ein striktes Nachfrage- oder Speichermodell für die verschiedenen Qualifikationen und Kompetenzen anzunehmen, das von Schulen, Universitäten und anderen Bildungseinrichtungen zu bedienen wäre. Die oft erwartete und verlangte enge Verzahnung zwischen Ausbildung und anschließender Beschäftigung kann in dieser Form weder gefordert noch geleistet werden. Ein entscheidendes Merkmal des Arbeitsmarktes in Wissensgesellschaften ist seine Unvorhersagbarkeit und die Unsicherheit darüber, ob die benötigten Qualifikationserfordernisse von künftigen Merkmalen des Arbeitsmarktes und der Arbeitswelt bestimmt werden können. Es gibt ein sogenanntes Speichermodell: Schulen und Universitäten liefern diejenigen Qualifikationen und Kompetenzen, die unmittelbar am Arbeitsplatz eingesetzt werden können. Für den gegenwärtigen Bedarf an Fachkräften und Handwerkern mag das ein Modell sein, durch Anreize genügend Menschen in die momentan erforderlichen Berufe zu bringen.⁶⁰ Auf lange Sicht müsste es jedoch durch ein Modell ersetzt werden, das Arbeit und Ausbildung unter den Bedingungen von Handlungsunsicherheit produktiv und flexibel verknüpft.

2.      Um Forderungen nach einer vernünftigen Gestaltung einer künftigen Arbeitswelt erfüllen zu können, müssten alle Seiten – also Hersteller, Dienstleister und auch Kunden und Nutzer – in der Lage sein, Prozesse zuerst einmal formal in Modellen so beschreiben zu können, dass die geeigneten Algorithmen herausgesucht oder entwickelt werden können, mit denen die Programmierer aufgrund von Vorgaben ihre Programmpakete schreiben können, die vom Anwender etwa in verteilten Systemen genutzt werden können. Geschäftsmodelle zu digitalisieren bedeutet, ein auf Rationalisierungsinteressen basierendes Modell eines ökonomisch-organisatorischen Prozesses zu entwickeln und dieses dann programmtechnisch abzubilden.

3.      Digitale Kompetenz hieße dann nicht, lediglich einige Programmiersprachen zu beherrschen, sondern ein breites Wissen über mögliche Algorithmen zu haben und gute Modelle bauen zu können. Das läuft letztlich auf eine gute, auch mathematische und systemanalytische (Aus-)Bildung hinaus, die dem Handelnden gestattet, sich gleichzeitig über die möglichen sozialen, psychologischen und kulturellen Folgen solcher Modellierungen und ihres technischorganisatorischen Einsatzes kundig zu machen. Doch das ist nach wie vor ein weites Forschungsfeld. Denn um diese Fragen wirklich beantworten zu können, bedürfte es eines umfangreichen, interdisziplinären Forschungsprojekts, das auch unsere künftigen Vorstellungen davon, wie wir leben wollen, berücksichtigen müsste.

4.      Wenn man sich dafür ausspricht, dass KI niemals entscheidungsersetzend, sondern immer nur entscheidungsunterstützend eingesetzt werden soll, dann ist die Antwort wohl klar. Das letzte Wort muss immer der Mensch haben.

5.      Bereits bekannte Qualifikationen, die auf Wissensfertigkeiten beruhen, werden mehr denn je gebraucht. Wissensfertigkeiten können als eine Reihe von kognitiven und sozialen Kompetenzen und Fähigkeiten definiert werden, um etwas zu erreichen oder etwas zu vermeiden. Wissensfertigkeiten bilden einen essenziellen Hintergrund für wichtige Kompetenzen wie die Fähigkeit, Möglichkeiten in einem Ermessensspielraum zu nutzen, die Fähigkeit, Schutz zu organisieren, die Fähigkeit zu kommunizieren und effektiv teilzunehmen, die Fähigkeit, mehrere, manchmal widersprüchliche Aspekte zu berücksichtigen, die Fähigkeit, Widerstand zu mobilisieren, die Fähigkeit, etwas zu vermeiden oder auszuschließen, die Fähigkeit, neue und überzeugende Ideen oder Ansichten zu generieren, die Fähigkeit, über das eigene Denken nachzudenken, oder auch die Fähigkeit, mit Versagen fertig zu werden. Das beginnt letztlich schon in der Erziehung im frühen Kindesalter. An der Universität ist es dazu zu spät.

Wir gehen davon aus, dass diese Kompetenzen auch für das Verhalten der Menschen in anderen gesellschaftlichen Bereichen von Bedeutung sein werden. Wir sind uns dabei der Gleichzeitigkeit der ungleichzeitigen sozialen, kulturellen und wirtschaftlichen Bedingungen wohl bewusst. Neuartige Fähigkeiten koexistieren mit Kompetenzen der industriellen Welt des 20. Jahrhunderts, ebenso wie handwerkliche Kompetenzen neben den industriellen Fertigkeiten im ausgehenden 19. Jahrhundert erforderlich waren. Das heißt, dass die Fähigkeiten, die man vorläufig als konstitutiv für produktive Arbeitsbeziehungen im „vierten Zeitalter“ identifizieren kann, unweigerlich neben den Fähigkeiten bestehen werden, die unter den Bedingungen früherer industrieller Revolutionen entstanden.⁶¹

Zweitens: Wie wird Lernen in Zukunft vonstattengehen und welche Rolle wird die Digitalisierung, und dabei insbesondere die KI spielen?

Da man die Entwicklungspfade noch nicht bestehender Technologien schlecht vorhersagen kann, muss man sich an die erkennbaren Muster der bisherigen Dynamik der Technikentwicklung halten. Dies sind, wie schon in Abschnitt 4.3 angerissen, die Konvergenz bestehender Techniklinien zu neuen Technologien, die Tendenz zur Universalisierung, die Tendenz zu Biologisierung und Individualisierung (respektive Personalisierung, vgl. Abschnitt 4.1.1).

Den Nürnberger Trichter wird es nicht geben, so viel dürfte feststehen. Der Erwerb von Wissen durch Verstehen von Informationen hängt von zwei Faktoren ab: der Verfügbarkeit der Informationen und der Zeit. Der erste Faktor ist bereits in der jetzigen Technologie kein Problem. Waren es früher Kataloge, die bei der Suche halfen, sind es heute Suchmaschinen von hoher Leistungsfähigkeit. Und so kommt es, dass wir eher in Informationen ertrinken, aber nach Wissen dürsten.⁶² Der Grund ist einfach, wird aber oft übersehen: Bei all den vorliegenden Informationen, die wir zum Beispiel für ein Problem im Netz oder in der Bibliothek herausgesucht haben, brauchen wir Zeit, um sie zu „lesen“ und zu verstehen. Dies ist der zweite Faktor.

Beim Erlernen von Fähigkeiten geht es nicht nur um das Verstehen und Behalten von Informationen und deren Integration in schon bestehendes Wissen, sondern um das Trainieren bestimmter kognitiver oder auch physischer Operationen. Eine Sprache lernen kann man nach verschiedenen Methoden, die auch durch einen natürlichsprachlichen Chatbot unterstützt werden können. Wiederholung ist und bleibt aber essenziell und auch dies benötigt Zeit. Die Kompetenz, bestimmte Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen, erwirbt man, Wissen und Fertigkeiten vorausgesetzt, durch Erfahrungen. Um diese zu machen, benötigt man ebenfalls Zeit.

Mit anderen Worten: Wissens-Technologie, wie sie manchmal genannt wird,⁶³ kann Lernprozesse unterstützen, sie kann den Lehraufwand minimieren, aber sie kann die notwendige Zeit, die man braucht, um zu verstehen, um zu üben und um Erfahrungen zu machen, nicht nennenswert verkürzen. Deshalb ist auch die Erfindung und Einführung von mehr als 20 000 unterschiedlichen Studiengängen an den Universitäten und Hochschulen mit kurzatmigen Bachelor- und Masterabschlüssen keine Lösung.⁶⁴

Lernerfolge zu sichern, eigene „Wissensbestände“ kritisch zu hinterfragen, Fragen zu stellen – zu all dem braucht es ein Gegenüber. Das bedeutet, dass Lernen letztlich eine soziale Veranstaltung bleibt, bei der Menschen miteinander kommunizieren und interagieren. Intelligente Maschinen können dabei helfen, aber sie können das Lernen und das Machen von Erfahrungen letztlich nicht ersetzen.

11.2.9

. . . beim Spiel: Der Mensch ändert sich nicht

Der Umsatz im Segment der Videospiele wird 2022 etwa 186,5 Mrd. € betragen, im Jahr 2017 waren es noch 81,47 Mrd. €. Die Umsatztops liegen in den USA und in China, gefolgt von Japan und Südkorea. Dabei sind die Nutzerzahlen weniger stark angestiegen, von 1,177 Milliarden im Jahr 2017 auf 1,799 Milliarden im Jahr 2022.⁶⁵ Die Analystenmeinung des Bundesamts für Statistik lautet lapidar so:

„Während alle anderen Segmente des Marktes für Digitale Medien in der Vergangenheit bereits kleinere Revolutionen (ausgelöst durch neue Geschäftsmodelle wie gebührenpflichtige Dienstleistungen) durchlebt haben, steht der Markt für Videospiele noch ganz am Anfang dieser Entwicklung. Neue Angebote wie die Uplay+-Gaming-Flatrate von Ubisoft oder auch technische Innovationen wie die Game-Streaming-Plattform von Google Stadia könnten womöglich noch mehr Gelegenheitsspieler anziehen und die Spielweise von Videospielen im Allgemeinen revolutionieren.“⁶⁶

Der Einfluss von Videospielen auf die Entwicklung Jugendlicher ist schon lange umstritten. Gleiches gilt jedoch für deren Tolerierung oder Befürwortung.⁶⁷ Mittlerweile haben sich die Videospiele ausdifferenziert, egal ob man sie herunterlädt, Streamingdienste nutzt, an großen Bildschirmen in immer raffiniertere Animationswelten eintaucht oder auf dem Smartphone unterwegs spielt. Das 2022 beliebteste Spiel mit 238 Millionen Verkäufen ist das Spiel Minecraft, das eine virtuelle Welt erkundet, in der man Gebäude aufbauen, Rohstoffe schürfen und gegen Feinde und Monster kämpfen kann.⁶⁸

Das Attraktive an solchen Spielen scheint der Herausforderungscharakter zu sein, sich eine eigene Welt aufzubauen und sie gegen Widrigkeiten zu verteidigen. Die Fortschritte können akkumuliert werden und so scheint das Spiel den Benutzern ein Gefühl von Selbstwirksamkeit zu verleihen, wenn auch nur in der virtuellen Welt.

Dass Spielen und daher auch Computerspielen süchtig machen kann (mit all den bekannten Folgen von nichtstofflichen Süchten),⁶⁹ muss nicht eigens diskutiert werden. Was jedoch gravierender sein könnte, ist die schleichende Aufhebung der Grenzen zwischen Alltag und Spielwelt. Die Perfektion der simulierten Welt mit den fortgeschrittenen Animationsmöglichkeiten unterstützt diese Verwischung. Das gilt insbesondere dann, wenn man reale Währungen eintauschen muss, um genügend Spielgeld in der virtuellen Welt zu erhalten.

Hinzu kommt, dass die Herstellerfirmen von den Nutzern, die ja meist online sind, Daten abgreifen, um deren Spielverhalten zu analysieren:

„Wie viele von den Usern haben das Level geschafft? Wie viele von den Usern sind an welcher Stelle hängengeblieben? Und dann wird noch geguckt, wie viele von den Usern, die da hängenbleiben, kaufen etwas. Und dann werden wiederum Rückschlüsse gezogen: Warum an der Stelle etwas gekauft wird oder noch besser, warum nicht und wo man es schwieriger machen müsste, dass da die 0,01-%-Chance erhöht, damit jemand etwas kaufen würde an der Stelle.“⁷⁰

Mit eine Rolle spielen auch die seit der Internetökonomie bekannten „Tricks“ des Anfütterns: Zuerst ist die Nutzung des Spiels kostenlos, ab einem bestimmten Level (auch ohne Werbung) muss man jedoch in die Tasche greifen, um das Angebot weiter nutzen zu können, d. h. hier, um weiter spielen zu dürfen. Hier bestätigt sich wieder die Meinung, dass man sich weniger vor der KI, sondern eher vor den dazugehörigen Geschäftsmodellen in Acht nehmen sollte.⁷¹

Wenn man sich nochmals vor Augen führt, dass beim Nachdenken über die 80:20-Gesellschaft die 80 % mit einem bedingungslosen Grundeinkommen abgespeist werden sollen, dann ist die Frage, wie die wegfallenden Funktionen der Arbeit wie Identitätsstiftung und soziale Teilhabe anderweitig als durch Arbeit und Tätigkeit realisiert werden könnten. Die Spieleindustrie, die in Deutschland aus politischen Gründen (Stichwort Anschlussfähigkeit zum Ausland) auch noch subventioniert wird, hat eine verführerisch einfache Antwort parat: Spiele, die das Gefühl der Selbstwirksamkeit stärken, die Identität mit dem erreichten Level oder Score verbinden, die in einer virtuellen Welt mit anderen Mitspielern soziale Beziehungen (Kampf, Kooperation, Kommunikation) aufbauen, bieten auch Herausforderungen für solche Leute an, die nicht bereit oder fähig sind, sich Herausforderungen in der realen Welt zu suchen oder den tatsächlich vorhandenen zu stellen.

Dass wir in 20 Jahren in eine Gesellschaft verfallen, in der eine Elite für die materiellen Bedürfnisse sorgt und der Rest in eine virtuelle Spielwelt abtaucht, ist weder wünschenswert noch ist es wirklich zu erwarten, denn das Wirtschaftswachstum der Weltökonomie wird nach all den Krisen diesen Luxus vermutlich schlicht und einfach nicht hergeben.

11.2.10

. . . am Krankenbett: automatisiert, personalisiert, selektiert?

Als die Corona-Pandemie 2020 die ersten Höhepunkte erreichte, kam das Wort Triage in die öffentliche Diskussion. Es ging darum, welche Patienten mit welchen Überlebenschancen behandelt werden können, wenn die Kapazitäten durch Überfüllung der Intensivstationen erschöpft sind. Ein solche Entscheidung möchte niemand explizit treffen, weil sie in ein moralisches Dilemma führt: Der unterlassenen, da nicht mehr möglichen Hilfeleistung steht die Gewährung des Weiterlebens für denjenigen gegenüber, dessen Überlebenschance ein wenig größer abgeschätzt wird.

Das Problem ist aus der Notfall- und Katastrophenmedizin sowie im Sanitätsbereich bei Kriegen bekannt und es gibt Ansätze, die Entscheidung durch Regeln zu erleichtern. Im Notfall, wenn Eile geboten ist, hat man aber kaum die Zeit, eine nach diesen Regeln ablaufende, möglichst gerechte Prüfung der Kriterien durchzuführen.⁷²

Vor diesem Hintergrund werfen wir den Blick auf „normale“ Zustände. Die Kosten für das Gesundheitswesen sind in den letzten Jahren exorbitant gestiegen, zum einen, weil die medizinischen Möglichkeiten anspruchsvoller und damit auch teurer geworden sind, zum anderen, weil durch die demografische Verschiebung das Patientenaufkommen, das auf solche medizinischen Möglichkeiten Anspruch hat, gewachsen ist. Die Diagnose wird zunehmend digitalisiert, will heißen, dass biochemisch-analytische Diagnosen (z. B. Blutbild), bildgebende Verfahren (CT, MRT etc.) ohne Computerunterstützung gar nicht mehr denkbar sind. Dasselbe gilt für die Therapie: Es wären Bestrahlungen, Diät- und Rekonvaleszenzplanung und nicht zuletzt die Chirurgie-Roboter als Beispiel zu nennen. All diese technisch-medizinischen Möglichkeiten sind kostspielig in Anschaffung und Betrieb und haben auch zur Ökonomisierung des Gesundheitswesens mit beigetragen. Dies führt dann eher wieder zu Einsparungen in „weichen“ Bereichen wie der Pflege und Versorgung der Patienten:

„Der erhebliche finanzielle Druck auf die Krankenhäuser führt den verfügbaren empirischen Studien zufolge zu einer Ökonomisierung medizinischer Entscheidungen mit Über‑, Unter- und Fehlversorgung von Patienten und einer zunehmenden Belastung des Krankenhauspersonals.“⁷³

Was geschieht, wenn der Kostendruck auf die Kliniken weiterwächst, die Kosten im Gesundheitswesen „explodieren“, wie man so schön sagt, und an den gegenwärtigen Strukturen aufgrund mangelnden politischen Willens nichts geändert wird?

Schaut man auf die KI, dann ist eine – wenngleich wenig wünschenswerte – technische Lösung denkbar und gleichzeitig auch zu befürchten. Eine durch KI durchgeführte Analyse der Krankengeschichte eines Individuums, vorausgesetzt, die Daten und Arztberichte liegen in einer analysierbaren Form vor, kann für ein lernendes System die Grundlage dafür sein, durch Vergleich mit immer mehr Patientendaten eine Überlebenschance bei einem bestimmten Krankheitsbild und Gesamtzustand abschätzen.

Krankenversicherungen haben dies bisher in einem einfacheren Umfang bisher auch schon getan, wenn auch auf einem sehr aggregierten Niveau, wenn man z. B. die Sterbetabellen der Versicherungen anschaut.⁷⁴ Diese Sterbetafeln korrelieren aber nur das Geburtsdatum, das Geschlecht und das Todesdatum. Neuere Statistiken differenzieren darüber hinaus z. B. nach Tumorarten, nach Risikofaktoren wie Rauchen, Übergewicht, Ernährung oder mangelnder Bewegung, nach Vorerkrankungen, nach Umweltfaktoren und nach lebensweltlichen Umständen wie Familie, Job und Stress.⁷⁵

Wenn solche Auswertungen auf individueller Basis möglich sind, d. h., wenn aufgrund von Krankheitsverlauf und Zustand eine Prognose über die individuelle Lebenserwartung und Heilungschance aufgestellt werden kann, dann kann man auch abschätzen, welche künftigen Kosten bei welchen Chancen anfallen werden. Ob sich dann noch eine Behandlung „lohnt“, hängt bei knappen Kapazitäten des Gesundheitssystems dann nicht mehr allein von den Überlebens- und Heilungschancen des Patienten, sondern auch von den Kostenerwartungen der Behandlung ab. Da solche Analysen sehr kompliziert und umfangreich, aber voraussichtlich immer noch billiger als eine vergebliche Therapie sein werden, wird sich bald ein objektiver Anschein für solche Ergebnisse einstellen, an den man sich gewöhnen wird, vor allem, wenn nicht der Arzt, sondern das Controlling das Sagen haben wird. Das wäre dann die KI-unterstützte Triage.

Das Szenario ist zugegeben sehr vereinfacht. Man kann noch viele weitere Faktoren diskutieren. Die Grundstruktur bleibt jedoch dieselbe und damit die Befürchtung, dass solche Systeme entscheidungsersetzend eingesetzt werden.

11.2.11

. . . im Labor: kreative KI oder „Geschwindigkeit ist keine Hexerei“

Wissenschaft ist heute in der Praxis zum großen Teil das Erfassen und Auswerten von Daten. Die Daten stammen aus Erhebungen, wissenschaftlichen Experimenten oder Tests, die aufgrund einer Fragestellung und damit aufgrund eines – meist hypothetischen – Modells durchgeführt werden.

Normalerweise geht man in der Wissenschaft nach dem sogenannten Korrespondenzprinzip vor (siehe Info-Kasten 3). Die neue Theorie muss anschlussfähig an das schon vorhandene Wissen, also an die alte Theorie sein. Dies geschieht in den Naturwissenschaften so, dass man zeigt, dass die neue Theorie die alte Theorie als Spezialfall enthält. Man geht also modellorientiert vor und verbessert und erweitert schrittweise die Modelle.

Info-Kasten 3: Das Korrespondenzprinzip in den Wissenschaften

Es wird argumentiert, dass selbst in der Physik die Modelle zu einfach seien. Es ist zwar richtig, dass z. B. die Keplerschen Gesetze ohne die später entwickelte Störungsrechnung zunächst schlechtere Voraussagen über die Planetenstände machen konnten als die Theorie der sich aufaddierenden Kreisbewegungen (Epizykeln) im Rahmen des Ptolemäischen, also geozentrischen Weltbilds. Dennoch sind wir heute davon überzeugt, dass die Keplerschen Gesetze die einfachere und physikalisch weniger falsche Erklärung darstellen. Mit den entsprechenden Korrekturen ist seit mehr als 300 Jahren auch die Vorhersage präziser als im Ptolemäischen Weltbild.

Es ist auch richtig, dass die Newtonsche Mechanik bei Prozessen, bei denen die Lichtgeschwindigkeit und/oder die atomaren Größenordnungen eine Rolle spielen, nicht mehr gültig ist. Es wird jedoch vergessen, dass es gerade in den Naturwissenschaften einen wesentlichen Grundzug gibt: Die alte Theorie (z. B. Newtonsche Bewegungsgleichungen) erweist sich als Spezialfall der neuen Theorie, wenn man entscheidende Parameter ändert. So ergeben sich in der Relativitätstheorie die Newtonschen Bewegungsgleichungen, wenn man, wie es der Alltagserfahrung entspricht, die Lichtgeschwindigkeit als unendlich ansetzt (c → ∞). Auch in der Quantentheorie kann man zeigen, dass das physikalische Modell wieder zum Newtonschen Modell wird, wenn man das Wirkungsquantum, wie es der makroskopischen Erfahrung entspricht, zu null gehen lässt (ħ → 0). Dies nennt man das Korrespondenzprinzip, das den Erkenntnissen in der Wissenschaft eine historisch verfolgbare Kontinuität verleiht und aufgrund dessen man überhaupt nur feststellen kann, was wissenschaftlicher Fortschritt ist.

So scheinen die Entdeckungen der Gen-Protein-Wechselwirkung und andere Aspekte der Epigenetik das Mendelsche System der Vererbungsgesetze hinwegzufegen und die Hypothese obsolet zu machen, dass erworbene oder von der Umwelt modifizierte Eigenschaften (Modifikationen im Phänotyp) nicht vererbt werden könnten. Das bedeutet aber nicht, dass nicht andere Modelle gefunden werden könnten, die eine bessere Erklärungskraft als die alten Modelle haben, die Letzteren aber als Spezialfälle beinhalten. Das bedeutet, dass auch die Mendelschen Erbregeln innerhalb bestimmter Grenzen auf der „makroskopischen“ Ebene weiterhin gültig sind.

Nun wird behauptet, dass Korrelationen zwischen Petabytes von Daten ausreichend seien und man in Zukunft auf Modelle und das Korrespondenzprinzip in der Wissenschaft (siehe Info-Kasten 3) verzichten könne:

„Wir können [nunmehr] Daten ohne Hypothesen über das, was sie zeigen könnten, analysieren. Wir können die Zahlen in die größten Cluster von Rechnern, die die Welt je gesehen hat, geben und wir lassen dann statistische Algorithmen Muster [Strukturen] finden, wo die Wissenschaft sie nicht finden kann.“⁷⁶

Das Finden von – überraschenden oder nicht erwarteten – Strukturen und Prozessen ist für die Wissenschaft und auch für die Praxis bei der Führung und Beherrschung komplexer Systeme essenziell. Das bleibt unbestritten. Trotzdem muss gesagt werden, dass die Entdeckung solcher Phänomene oder Strukturen zwar möglich ist durch Beobachtung, Messung, Experimente, Tests und das Sammeln von Daten, aber dass wir ohne jegliche Erwartung nichts „sehen können“. Immanuel Kant formuliert dies in knapper Weise wie folgt:

„Gedanken ohne Inhalt sind leer, Anschauungen ohne Begriffe sind blind.“⁷⁷

Wissenschaft ist ohne Überraschung nicht möglich, sie besteht aber nicht nur aus Überraschungen oder unerwarteten Strukturen. Sie braucht, um das Unerwartete feststellen zu können, die Bestätigung des Erwarteten. Die Überraschung liegt in der Abweichung vom Erwarteten. Diese Abweichung gibt in der Wissenschaft Anlass, das alte erklärende Modell zu erweitern oder nach neuen Modellen zu suchen. Das rechtfertigt nicht, auf die Suche nach Modellen oder neuen Begriffen zu verzichten. Die Tatsache, dass man für Analysezwecke mehr Daten als je zuvor zu Verfügung hat, erzeugt noch kein neues erkenntnistheoretisches Programm oder wissenschaftliches Modell. Zwar ist die induktive Methode in diesem Kontext sehr attraktiv, aber sie ist mit den bekannten Unsicherheiten behaftet und bedarf der Rechtfertigung durch ein Modell, das dann die Daten auch erklären können muss.

Ein Grund für den Verzicht auf wissenschaftliche Rationalität findet sich möglicherweise in dem antreibenden Faktor, den die hektische Suche nach neuen Geschäftsmodellen darstellt:

„Die Idee besteht darin, dass Geschäftsprozesse riesige Datensätze sammeln, die automatisch homogenisiert und erhoben werden. Entscheider benötigen aus der großen Menge von Daten den Zugriff zu kleineren, spezifischeren Datenmengen. Sie benutzen data mining, um die Teile von Informationen zu entdecken, die die Führung mit Wissen versorgen und dazu beitragen, den Geschäftsverlauf zu planen.“⁷⁸

Die Protagonisten versprechen unermessliche Möglichkeiten mit einem Füllhorn von Dienstleistungen und Gerätschaften, aber sie benutzen die Daten der Kunden nicht nur dazu, ihre Geschäftsmodelle und Leistungen zu verbessern, sondern auch in der vorangehend beschriebenen Weise: Man sucht nach der Nadel im Heuhaufen, ohne zu wissen, ob überhaupt eine Nadel drin ist. Wird eine Nadel gefunden, könnte sie möglicherweise nicht nur zum Vorteil des Kunden benutzt werden.⁷⁹

Was bedeutet dies nun für die zukünftige Tätigkeit in der Wissenschaft? Sind dann die Physiker und Soziologen nur noch Datensammler und -auswerter, die auf die überraschenden Entdeckungen in den Datensätzen durch die KI warten? Und wenn eine Überraschung kommt, muss sie gedeutet werden? Wer kann dies dann noch, wenn man alle Modelle über Bord geworfen hat?

Steuern wir die lebenswichtigen Prozesse nicht mehr nach wissenschaftlichen Erkenntnissen, sondern nach Matchingverfahren, d. h. dem Suchen nach passenden Mustern? Wissen wir dann zwar nicht, warum etwas geschieht, aber was geschieht, wenn wir in solchen Fällen nach dem am besten passenden Muster handeln?

Was wir bedenken müssen, ist in der begrifflichen wie praktischen Unterscheidung von Experiment und Simulation bereits angelegt: Ohne die Erfahrung mit dem Gegenstand selbst laufen wir Gefahr, auf die korrigierende Wirkung der Wirklichkeit zu verzichten.

„Im Experiment bestimmen die Modellannahmen, die zur Interpretation gebraucht werden, das Ergebnis nicht vollständig. Die Natur selbst darf sozusagen noch etwas sagen, während das Resultat einer Simulation letztlich durch die zugrunde gelegten Annahmen vorherbestimmt ist.“⁸⁰

Der Satz bleibt gültig, wenn wir den Begriff „Experiment“ durch den Begriff „hypothesengeleitete Datenerhebung“, den Begriff der Natur durch den Begriff der betrieblichen oder sozialen Realität (also den Gegenstandsbereich) und den Begriff der modellgestützten Simulation durch den Begriff der Big-Data-Analyse oder der KI-getriebenen Mustererkennung ersetzen.

Wir laufen mit dieser KI-Anwendung Gefahr, dass das System nur das „sieht“ und „lernt“, worüber es auswertbare Daten aus dem Prozess bekommen kann. Das kann zu selbstbestätigenden Mustern führen, die dann ohne Korrektur den Prozess falsch steuern können. Auch hier dürfte in Abwandlung eines Spruchs aus der alltäglichen Erziehungsweisheit⁸¹ gelten: „Sage mir, welche Daten Du zur Verfügung hast, und ich will Dir sagen, was für eine Steuerung Du entwickelst.“ Anders ausgedrückt: Wer sich als Wissenschaftler oder Entwickler nur auf Daten verlässt, wird nicht weit kommen.

11.2.12

. . . beim Staat: Gerechtigkeit bleibt eine Frage der Modellbildung

Der Nationalstaat mit seinen aus dem 19. Jahrhundert stammenden Strukturen samt seinen von der Aufklärung stammenden Prinzipien wie Gewaltenteilung, wirtschaftspolitische Regulierung und checks and balances scheint dem Problem nicht mehr gewachsen zu sein, gegenüber dem internationalen Finanzkapitalismus und den internationalen Vernetzungen der Konzerne wirkungsvoll Regularien entgegenzusetzen. Auch verlieren funktionierende Gewerkschaften und Tarifpartnerschaften ihre Bedeutung. Das heißt, dass die Politik und damit die Gesetzgebung wie die Rechtsprechung auf internationaler Ebene beinahe zahnlos werden und sich der Trend ausbildet, die territorial gebundene Rechtsprechung durch bilaterale Verträge und Handelsabkommen ohne große dauerhafte, auch völkerrechtliche Bindungswirkung zu ersetzen.⁸²

Die international ausgeübte wirtschaftliche Macht hat sich von den geltenden Standards der jeweiligen Standorte und Territorien emanzipiert. Damit hat die Globalisierung einige Grundfunktionen des Staates mit seiner vermeintlichen Omnipotenz wie den Schutz seiner Bürger, die Rechtsstaatlichkeit und die Freiheit des Handelns bereits teilweise untergraben.⁸³ Hinzu kommt die Schwächung der Legitimation des Staates als Gesetzgeber und als Garant der territorialen Geltung des Rechts.

Der Fortschritt wird nun nicht mehr als ein Zuwachs von Arbeitsplätzen und als Erleichterung hin zu angenehmerer Arbeit, sondern als Drohung erlebt, in Konkurrenz zu internationalen Arbeitsmärkten letztlich als Verlierer in das Prekariat abzugleiten. Die Erfahrung der Leistungsverdichtung, der Dequalifizierung und des ersatzlosen Wegfalls von Arbeit ruft das Gefühl hervor, untauglich zu sein und nicht mehr gebraucht zu werden. Der vielerorts propagierte Ersatz der Arbeit durch Computer, KI und Roboter führt deshalb nicht zu Gefühlen der Erleichterung aufgrund des Wegfalls von anstrengender Arbeit, sondern zu Existenzängsten. Nicht die Arbeit als Aufgabe fällt weg, sondern der dabei Tätige wird nicht mehr gebraucht.⁸⁴ Die Solidarität löst sich auf. Sie hat durch die dezentralisierten und auf der ganzen Welt verteilten Betriebe eines Unternehmens keinen Ort mehr oder sie wird zum Luxus einer individualisierten und privatisierten Gesellschaft, in der charity mangels Sozialstaatlichkeit eine Angelegenheit der Reichen und ihres Gutdünkens wird. Die Versagensängste werden durch den zunehmenden Ersatz regulärer, im Idealfall lebenslanger Arbeitsverhältnisse durch projektorientierte Tätigkeiten, befristete Allianzen und Werkverträge befördert.

Die konfiskalische Abschöpfung des durch Produktionsgewinne erzielten Reichtums, wie sie Karl Marx als die „Expropriation der Expropriateure“ forderte,⁸⁵ funktioniert angesichts der uneinheitlichen Steuergesetzgebung und der immer noch existierenden Steueroasen nicht. Auch dieses regulatorische Versagen erzeugt Misstrauen und Existenzängste. Politische Verlustgefühle konvertieren oftmals in Ressentiments. Die Folge sind Populismus und Trends zu autoritären Regimen.⁸⁶

Wenn man die Frage stellt, ob die Reichen reich seien, weil die Armen arm sind oder umgekehrt,⁸⁷ dann geht es zwar um Verteilungsgerechtigkeit. Man muss aber feststellen, dass die Verteilung des Reichtums der Reichen nicht ausreichen würde, um die Armut der Armen wesentlich zu lindern. Vor allem wäre eine solche Umverteilung nicht nachhaltig. Es geht neben der Gerechtigkeit nicht um die bestehenden Reichtümer, sondern darum, die laufend anfallenden Gewinne gleichmäßiger an die zu verteilen, die sie durch Arbeit tatsächlich erwirtschaften, um damit die Chancengerechtigkeit zu erhöhen, sich lebenslang bilden zu können und Eigentum durch eine sinnvolle, sozial verträgliche und menschlich gestaltete Tätigkeit erwerben zu können.

Welche Veränderung vor Ort sich ergeben hat, bringt der Psychologe und Psychoanalytiker Paul Verhaeghe auf den Punkt:

„Solidarität wird zum Luxus. An ihre Stelle treten befristete Allianzen. In erster Linie geht es darum, mehr Profit aus einer Situation zu ziehen als die Konkurrenz. Die Intensität der Beziehung zu den Kollegen und die Verbundenheit mit der eigenen Firma lassen nach.

Es gab eine Zeit, da wurde man nur in der Schule schikaniert. Heute ist dies auch am Arbeitsplatz weit verbreitet. Diejenigen, die sich als unwichtig erfahren, leben ihre Frustration an denjenigen aus, die sie für schwächer halten – in der Psychologie spricht man von Aggressionsverschiebung. Es herrscht eine unterschwellige Angst, die von Versagensängsten im Beruf bis hin zu einer allgemeineren sozialen Angst vor der Bedrohung durch das Andere reicht.“⁸⁸

Wenn Gerechtigkeit eine Frage der Modellbildung ist, dann wird es Zeit, sich neue Modelle auszudenken.

11.2.13

. . . im Atelier: von der Kunst im Zeitalter der maschinen-intelligenten (Re-)Produzierbarkeit

Wer Kunst schafft, kommunizier. Er stellt sein Werk den anderen vor – sei es die Komposition, die Interpretation, die Verfertigung von Erzählungen und Gedichten, das Herstellen einer Skulptur oder eines wie auch immer gedachten Objekts, eines Bildes oder Films. Wer Kunst schafft, trennt sein Werk im aristotelischen Sinne der poïesis anschließend vom Vorgang des Herstellens. Im Zeitalter der Reproduzierbarkeit von Kunstwerken geht der vervielfältigte Roman, das reproduzierte Bild und das gestreamte Musikstück seinen „Weg“ und es entsteht die Rezeptionsgeschichte.

Die Digitalisierung hat diese Wege der Rezeptionsgeschichte eines Werkes verändert, auf eigene, in jeder Kunstform unterschiedliche und zuweilen unerwartete Art und Weise. Die Streamingdienste haben die Livekonzerte nicht abgeschafft. Wie dringend sie als notwendig empfunden werden, hat ihr Mangel während der Pandemie gezeigt. Das echte Bild ist Objekt der Spekulationen auf dem Kunstmarkt, nicht die Reproduktion, und Gedichte, zum geeigneten Zeitpunkt und am richtigen Ort aufgesagt, können Politik beeinflussen.

Der Schaffung eines Kunstwerks, sei es auf materieller Basis (Dichtung, Malerei, Bildhauerei, zuweilen auch Architektur) wie auf zeitlich-prozessualer Basis (Performance-Künste wie Musik, Tanz, Theater), setzt einen Produktionsprozess voraus. Diese Prozesse sind von der Digitalisierung genauso betroffen wie es die Erstellung von Produkten und die Dienstleistungen im handwerklichen Bereich sind. Das bedeutet, das sich die Instrumente, die sich für die Herstellung von Kunstwerken eignen, verändern und universalisieren.

Wenn ein Dichter sich der KI bedient, um ein Gedicht zu „erzeugen“, gibt er Regeln vor, nach denen er wahrscheinlich selbst gearbeitet hätte. Er kann aber auch andere Regeln vorgeben und damit andere Dichter in ihrem Stil imitieren oder sich mit fremden Federn schmücken. Man kann sich natürlich fragen, ob eine KI auch eine wirklich gute Parodie zustande bringen wird. Ähnliches ist in der Musik möglich. Neben den elektronischen und computertechnischen „Erweiterungen“ des musikalischen Instrumentariums sind es die KI-unterstützten Eigenkompositionen, aber eben auch Mimikry wie die in Abschnitt 2.2.14 schon erwähnte „Vollendung“ der 10. Symphonie Ludwig van Beethovens.

Das Instrumentarium zur Schaffung von Kunst und Erzeugung von Kunstwerken durch Intelligente Roboter (Malmaschinen, Kompositionsprogramme) und die weiteren Formen der Digitalisierung wie Reproduzierbarkeit, Veränderbarkeit und Distribution haben die Funktion der Urheberschaft bisher nicht aushebeln können – im Gegenteil, das Thema des geistigen Eigentums wurde erst richtig virulent durch die technischen Möglichkeiten, die um die 90er-Jahre herum entstanden sind. Wenn sich der Urheber einer Komposition bestimmter grafischer Schemata bedient, die ihm helfen, eine Fuge zu komponieren, oder der Poet im Reimlexikon nachschaut, so sind, bis hin zur KI, dies alles Hilfsmittel, die letztlich die Umsetzung des künstlerischen Willens zum Ausdruck unterstützen. Dabei ist der Übergang von der Unterstützung zur Überformung des künstlerischen Prozesses durch die verfügbaren Mittel immer fließend.

Ein Intelligenter Roboter, der eine Symphonie komponiert oder ein Drehbuch für eine Krimiserie schreibt, tut dies nach Regeln, die ihm vorgegeben sind. Er kann zu einem gewissen Umfang diese Regeln modifizieren, und wenn er hierfür keine Daten von außen hat (indem er z. B. Fremdkompositionen hört und analysiert), die einen Lernprozess triggern könnten, dann kann er dies denkbarerweise auch durch einen Zufallsgenerator tun. Andernfalls reproduziert er nur in schon bestehender Musik erkennbare Muster. Da Kunst kein Zufall ist, so zumindest die westliche Sicht, und etwas mit dem Willen zum Ausdruck zu tun hat, hat die Aleatorik, also die Richtung der Musik, die lediglich auf Zufallsproduktionen aufbaut, ihre Zeit wohl schon hinter sich.

Es sei denn, man würde den Intelligenten Roboter (IR) als Urheber und damit als Quelle des Ausdruckswillens interpretieren. Dann ist man aber schon auf der Ebene der Diskussion um bewusste und autonome Roboter. Wenn man diese IRs aber – aus guten Gründen – nicht will oder für technisch unmöglich hält, ist diese Diskussion obsolet. Das Kreative ist eben das nicht Ersetzbare, weil die zur Kreativität gehörenden Prozesse nicht formalisierbar sind. Deshalb wird es mutatis mutandis in allen Künsten den Urheber geben, auch wenn er nur die Regeln für sein Instrumentarium vorgibt und sich bei der Ausführung unterstützen lässt. Auch hier dürfte gelten, dass ein unterstützender Einsatz willkommen ist, ein ersetzender Einsatz von KI in der Kunst bei dem Wissen um die Zufälligkeit der Ergebnisse keine große Akzeptanz finden wird – es wird sich schnell Langeweile einstellen.

11.2.14

. . . im Netz: alles mit allem vernetzt und nichts funktioniert89

Man könnte sich durchaus vorstellen, dass durch die Universalisierung der Endgeräte eine gewisse mobile Produktivität auf kleiner Ebene entwickelt werden kann, die es Einzelpersonen erlaubt, als Einzelunternehmer Dienstleistungen und kleine Produktionsleistungen anzubieten. Dies wäre in Gegenden der Welt, in denen keine gewachsenen großen Produktions- und Dienstleistungssysteme bestehen, z. B. in den Entwicklungsländern oder in Regionen anhaltender großer Arbeitslosigkeit, oder in solchen nach einem gewissen Zusammenbruch der Infrastruktur durchaus ein Modell (sogenanntes mobile empowerment). Man muss die Möglichkeiten, die Laptop, 3D-Drucker und Netzanbindung bieten, nur radikal weiterdenken, um zu sehen, wie der Freelancer von morgen den klassischen tariflichen Arbeitsvertrag von heute abzulösen beginnt. Dazu braucht es allerdings ein überall gut funktionierendes Netz.

Doch es gibt einige Probleme. Die Vielfalt des Netzes erzeugt das Selektionsproblem: Was für Informationen brauche ich? Die Offenheit des Netzes erzeugt das Eigentumsproblem: Wem gehören meine Daten und meine Arbeitsergebnisse und wem die Daten, die ich für meine Arbeit benötige? Die steigenden Kosten für das Netz, auch wegen der Energiepreise, werden demnächst ein Zugangsproblem erzeugen: Wer kann den Netzzugang noch bezahlen? Das Internet ist nicht umsonst und im Internet ist auch nichts umsonst. Erst allmählich wird diese Erkenntnis bewusst. Die explodierenden Möglichkeiten im Netz rufen das Schutzproblem hervor: Wie kann ich mich vor betrügerischen Geschäftsmodellen schützen? Trotzdem ist der Arbeitsplatz der Zukunft das Netz – und das Netz wird die Bedingungen der künftigen Erwerbsarbeit neu definieren.

Man kann im Netz heute sehr viel Geld verdienen. Viele Geschäftsmodelle sind in der Tat nur möglich, weil es das Netz in dieser jetzigen Form gibt. Gleichwohl muss ein Auftragsverhältnis, d. h. auch die Rolle von Auftraggeber und Auftragnehmer im Netz rechtlich wie ökonomisch bestimmbar bleiben. Wer ist Unternehmer und wer Kunde? Wer liefert und wer zahlt? Was ist ein Arbeitsergebnis und wem verkaufe ich meine Kompetenz, meine Zeit sowie meine Ergebnisse? Hier ist vieles nicht ausgelotet, denn jeden Tag gibt es neue Geschäftsideen. Lücken in der Technologie machen zusammen mit einer hinterherhinkenden Gesetzgebung immer neue Gaunereien möglich und so gibt es jeden Tag neue Gerichtsentscheidungen.

Sollte sich herausstellen, dass ein Schutz generell nicht möglich ist, so wie dies von einigen Seiten, z. B. der Piraten-Partei, behauptet bis propagiert wurde, dann würde dies bedeuten, dass nicht nur völlige personelle Transparenz herrschte, wie sie in der heutigen Facebook-Entblößungskultur schon angelegt ist, sondern auch die totale Transparenz von Arbeitsergebnissen, soweit sie im Netz ausgetauscht werden. Dies hätte jedoch zur Folge, dass viele Arbeitsergebnisse bereits schon durch die Kenntnis ihrer Existenz oder gar bei Kenntnisnahme des Ergebnisses für den Erzeuger selbst wertlos werden können.

Dies setzt letztlich den Begriff des geistigen Eigentums im Sinne der Verfügbarkeit über das Geschaffene zum Zwecke des Tausches außer Kraft. Welcher ökonomische Anreiz bleibt dann noch? Die Anerkennung der Gemeinde für gemeinnütziges Dichten, Programmieren, Komponieren etc.? Man hätte dann die Situation wie in der Wissenschaft: Die Ergebnisse der Wissenschaft werden veröffentlicht und können von jedermann benutzt werden. Ein mathematischer Beweis gehört allen und niemanden. Der entscheidende Unterschied zum Künstler oder Programmierer ist, dass der veröffentlichende Wissenschaftler im Allgemeinen noch von der Allgemeinheit bezahlt wird. Der Trend zur fast vollständigen Finanzierung der Wissenschaft über Drittmittel, zum zunehmenden Teil durch die Industrie und damit mit zunehmender Ökonomisierung und Privatisierung der Wissenschaft, wird diese offene Veröffentlichungspraxis untergraben. Hacker werden sich der vertraulich übermittelten Wissenschaftsergebnisse bemächtigen und so den Vorteil der privaten Erstnutzung von Wissenschaft untergraben. Wer zahlt dann noch den Urheber? Und ist eine Analyse oder ein Auswerteergebnis, die eine KI erzeugt hat, das Eigentum dessen, der das KI-System betreibt? Überlegungen, dieses Problem zu lösen, sind meines Wissens noch nicht so weit entwickelt worden, als dass man sie hier vorstellen könnte. Die Debatte um die Open-Access-Politik der Verlage und Universitäten zeigt dies deutlich.

Es wird entscheidend sein, wie man den Schutz des Arbeitsergebnisses vor unberechtigter Verwertung organisatorisch, technisch und rechtlich absichern kann. Der Begriff des Eigentums an Arbeitsergebnissen im Netz wie deren Besitz würde sich sonst rasch auflösen. Dies hätte einen nicht vorstellbaren Wertewandel zur Folge, den wir sicher nicht wollen.

11.3	Entwicklungen und Trends – wirkt KI als Beschleuniger?

Das radikale Weiterdenken, wie sich die Arbeitsgesellschaft entwickeln wird, hat schon seit längerem Tradition. Schon lange, bevor die Diskussion um Industrie 4.0 begann, gab es zahlreiche Diskussionsbeiträge zur Zukunft der Arbeit und Arbeit der Zukunft.⁹⁰

11.3.1

Wie geht’s weiter?

So stand zu erwarten, dass die Konflikte zwischen Arbeit und Kapital in der Bundesrepublik, in Europa, aber auch weltweit weiter bestehen bleiben würden, eventuell sogar an Schärfe zunehmen könnten, aber man räumte ein, dass diese Konflikte auch andere Qualitäten bekommen könnten. Heute sehen wir im Wesentlichen fünf Gründe für die Veränderungen:

1.      Der zu erwartende und verteilbare Zuwachs an den Gewinnen durch Kauf und Handel mit fossilen Brennstoffen und mit Rohstoffen wird wegen der durch die offensichtlichen Erkenntnisse über den Klimawandel entstandenen Tendenzen auf dem Weltmarkt immer geringer. Die notwendige Verflechtung eines Industrielandes wie Deutschland, das arm an Rohstoffen ist, mit den Dynamiken der Weltwirtschaft ist offenkundig. Diese Exportabhängigkeit hat einerseits zu neuen Abhängigkeiten geführt, deren wir mit dem Ausbruch des Ukraine-Krieges wieder schmerzlich gewahr werden müssen. Andererseits hat sie schon seit längerer Zeit zu immer neuen Umstellungen gezwungen, die nicht nur vom Unternehmer, sondern auch vom Arbeitnehmer eine Flexibilität verlangen, die mit jeweils den eigenen Interessen nicht immer vereinbar ist.

2.      Die Arbeitslosigkeit steigt auch aus weltwirtschaftlichen Gründen (nicht ausschließlich), die Trendanalysen zeigen, dass es sich nicht nur um eine zyklische Krise, sondern um eine weltweite, in den Industrieländern am deutlichsten ausgeprägte Wirtschaftsveränderung handelt.⁹¹ Dazu gehören nicht nur enorm gestiegene Anforderungen an die berufliche Qualifikation mit all den Problemen einer Anpassungsqualifikation, die in fast allen Industrieländern zu beobachtende demografische Verschiebung, die sich mit entsprechender Phasenverschiebung auch bei den Schwellenländern in 30 – 40 Jahren bemerkbar machen wird, sondern auch die veränderten Verteilungsmodalitäten für Kapital und Arbeit. Nicht nur Kapitalbesitz privilegiert, sondern auch der Zugang zur Arbeit wird ein Privileg sein, schon wegen des Anstiegs der Qualifikationsanforderungen. Doch Arbeit wird auch zukünftig Privilegien verschaffen. Die Behauptung, dass wirtschaftliches Wachstum allein einen Zuwachs an Arbeitsplätzen bewirke, hat sich nicht bestätigt. Dem stehen veränderte Verwertungsbedingungen des internationalen Kapitals sowie die neuen technologischen Möglichkeiten der KI und der Digitalisierung mit der Ersetzung der menschlichen Arbeit entgegen.

3.      Die Beschleunigung der Erweiterung der technologischen Möglichkeiten hat in der Arbeitswelt eine Auswirkung, die sich kaum vorhersagen lässt. Im Rahmen des Konflikts zwischen den Interessen der Arbeitnehmer und Arbeitgeber, die nicht unbedingt identisch mit der Zuordnung von Humanisierung und Rationalisierung sein müssen, wird die Arbeitgeberseite im Sinne der Rentabilität ihrer Investitionen alles daransetzen, die neuen technologischen Möglichkeiten zu nutzen. Dies werden insbesondere die Möglichkeiten der Ersetzung manueller, mechanischer und repetitiver Arbeit durch informatorische Prozesse sein, sofern sie maschinell realisierbar sind. Dies bedeutet, dass das Arbeitsangebot im Spektrum herkömmlicher Tätigkeit geringer wird, was bei nachhinkender Möglichkeit an Qualifizierung entweder zur aktiven Freisetzung, d. h. Entlassung, oder zur passiven Freisetzung, d. h. keine Besetzung einer frei werdenden Stelle, führt. Die Kluft zwischen neu geschaffenen Arbeitsplätzen und verlorengegangenen wird dann immer größer und zwingt die Interessenvertreter der Arbeitnehmer auch zur Entwicklung einer solidarischen Verhaltensweise gegenüber den Arbeitslosen.

4.      Im Verlaufe der technologischen und gesellschaftlichen Entwicklung hat eine hochindustrialisierte Arbeitsgesellschaft wie die Bundesrepublik (und das gilt für andere Staaten des westlichen Wirtschaftssystems ebenso und – mit Abstrichen – für die wirtschaftlich führenden sozialistischen Staaten) ein gewandeltes Verhältnis des Individuums zu seiner Arbeit zur Folge. Das erhöhte Freizeitangebot, die zu erwartende weitere Verkürzung der Arbeitszeit, die durch Sättigung des Arbeitsmarktes reduzierte Erwartung des gesellschaftlichen Aufstiegs durch Arbeitsleistung und anderes mehr nehmen zunehmend der menschlichen Arbeit die primäre Rolle, die sie für die Sinngebung im Leben des Einzelnen spielte. Arbeit in diesem herkömmlichen und enttäuschenden Sinn wird dann zunehmend entweder als Privileg oder ausschließlich als bitter notwendiger Job empfunden. Die private Betätigung, d. h. die Eigenarbeit für sich oder seine eigene soziale Umwelt, wird wichtiger.

5.      Die bereits angesprochene Globalisierung verändert unser regional geprägtes Verhältnis zur Arbeit irreversibel, auch wenn der Prozess der Globalisierung seit kurzem aus den genannten Gründen sich verlangsamen dürfte. Haben die modernen Technologien zwar die Möglichkeit geschaffen, den Arbeitsplatz und die Arbeitszeit für viele Tätigkeiten zu entgrenzen, so sind doch vielfach die Produktionsstätten als Orte der Arbeit im Schichtbetrieb geblieben und damit die Drohung, Arbeitsplätze im Rahmen des internationalen Arbeitsmarktes kurzfristig zu verlagern, um noch bestehende Lohngefälle wenigstens eine Zeit lang auszunutzen. Der Effekt wird temporär sein. Die Lohnforderungen werden sich mit dem wirtschaftlichen Wachstum der sogenannten Billiglohnländer erhöhen und ab einem bestimmten Punkt wird das Wechselverhältnis von Entlohnung und Qualifikation sich auch global einspielen und die Differenzen einebnen.

Diese hier nur kursorisch genannten Gründe verschieben naturgemäß das Verhältnis der Interessen zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer und setzen eine Entwicklung in Gang, die nicht ohne Weiteres abzusehen ist und bisher bemerkenswerterweise noch kein Gegenstand für die Arbeitswissenschaften gewesen ist. Man kann allerdings eine Verschärfung des Konflikts in der Arbeitswelt erwarten, da die fünf genannten Gründe (nicht ausschließlich) zu Krisen führen, die erfahrungsgemäß immer dazu ausgenutzt wurden, der jeweils anderen Seite Rechte streitig zu machen. Diese Krisen führen auch immer zu Umverteilungen zwischen Lohn und Gewinn und die Regel bestätigt, dass diese Umverteilungen zumeist temporär asymmetrisch sind. So bleibt auch in einer globalen Arbeitswelt, selbst wenn die gröbsten sozialen Konflikte ritualisiert wären, der Konflikt selbst bestehen.

11.3.2

. . . und dann kam ChatGPT

Nach seiner Veröffentlichung wurde ChatGPT in der medialen Diskussion zum Symbol für eine völlig neue und leistungsfähigere Welle der KI. Der erste Chatbot wurde im Januar 1967 von Joseph Weizenbaum veröffentlicht und hieß Eliza.⁹² Es ist naturgemäß zu erwarten, dass sich auch diese Technologielinie stürmisch weiterentwickelt.⁹³ Es ist zudem zu erwarten, dass sich bei allen Bedenken hinsichtlich der möglichen Folgen für Wissenschaft und Gesellschaft solche auf statistischen Zusammenhängen basierenden generativen Technologien nicht verbieten, sondern höchstens regulieren lassen. Die Frage bleibt, wie man mit den zu erwartenden Fehlleistungen wie Ungenauigkeiten, Voreingenommenheit, Plagiate, fehlende Informationen über Quellen, Verwendung weniger glaubwürdiger Quellen, Probleme der Zurechnung des geistigen Eigentums und falsche Darstellungen umgehen wird.⁹⁴

Es ist noch weitgehend unklar, inwiefern die Technologie von ChatGPT und seiner Nachfolger im Kontext der Künstlichen Intelligenz – insbesondere dem Zweig der statistischen KI – über den bisherigen Stand der Technologie (Suchmaschinen, Chatbots, natürlichsprachliche Systeme, Robotik) hinausgeht. Die Frage nach der Abschätzbarkeit der Zuverlässigkeit der Ergebnisse ist ebenso zu stellen wie die Frage nach der Verantwortungslücke bei der Verwendung von Ergebnissen aus ChatGPT-Anfragen (Frage der Erklärbarkeit und Transparenz), abhängig vom Verwendungskontext in den Bereichen Business, Wissenschaft oder Literatur.

Die Grundproblematik dieser Anwendungen ergibt sich aus der in den vorangegangenen Kapiteln diskutierten Differenz von maschineller Entscheidungsersetzung zu Entscheidungsunterstützung in der Arbeitswelt. Diese Differenz ergab sich schon bei den bisherigen Entwicklungsstufen natürlichsprachlicher Auskunfts- und Textgenerierungssysteme wie

       Expertensystemen, basierend auf Deduktionsprozeduren aufgrund einer Ontologie (Wissensbasis),

       natürlichsprachlichen Schnittstellen und ihren Verbesserungen in Richtung humaner Imitation sowie

       Erweiterungen der Wissensbasis im Hinblick auf korrelative Zusammenhänge.

Die auf statistischer Korrelation basierende Generation von Texten (schriftlich oder per Sprachausgabe) über kohärente Themengebiete, die nunmehr mit den Prozeduren von Suchmaschinen konvergieren, erzeugen auch die Differenz zwischen der maschinellen Erzeugung von informationshaltigen Texten, aus denen durch menschliche Rezeption Wissen gewonnen werden kann, und der humanen Erzeugung von Information und Wissen selbst. Damit verschiebt sich die Entscheidungsersetzung in die Ersetzung der Erzeugung von Information, die als Begründungswissen für die automatisierte oder ersetzte Entscheidung verwendet werden könnte.

Dies hat, wie schon angedeutet, Konsequenzen für den Bereich der Bildung⁹⁵ und Ausbildung, der Arbeitsinhalte von wissensverarbeitenden Berufen sowie der künftigen Qualifikationsanforderungen, die sorgfältig abgeschätzt werden sollten. Zum einen wird sich nicht nur die Arbeitswelt durch die Verwendung solcher Systeme weiter verändern (je nach Gestaltung und Regulierung), sondern die Anwendung von ChatGPT wird auch gesellschaftliche und individualpsychologische Folgen haben. Es wird zu erwarten sein, dass sich die Grenze zwischen Freizeit und Arbeitszeit, zwischen Präsenz in der Arbeitswelt und Privatheit, zwischen beruflichen und privaten Tätigkeiten und zwischen eigener und maschinell erzeugter geistiger Leistung noch weiter auflösen wird.⁹⁶ Des Weiteren ist zu erwarten, dass sich die bisherigen Strukturen, die den Umgang mit geistigem Eigentum regeln, durch neue Geschäftsmodelle verändern werden.

11.3.3

Doch ein Szenario?

Im Folgenden sei ein Gedankengang vorgestellt,⁹⁷ der sich auf die Arbeitswelt 2050 bezieht und in gewisser Weise das Portfolio in Bild 3.5 radikal erweitert. Das Szenario⁹⁸ geht davon aus, dass sich eine dezentrale Versorgung mit erneuerbaren Energien und eine allseits verfügbare intelligente Technik auf die Gesellschaftsstrukturen als Ganzes und insbesondere auf die Arbeitsstrukturen auswirken werden. Die in einer vorangegangenen Studie⁹⁹ skizzierten Charakterisierungen werden wie folgt übernommen:

       Arbeit wird für den Einzelnen nicht mehr existenziell notwendig sein, sondern erfüllt in erster Linie immaterielle Bedürfnisse der Selbstverwirklichung, d. h., dass Arbeit nunmehr der Bereich der Kreativität und der Selbstentwicklung ist.

       Die herkömmliche Arbeitsgemeinschaft verwandelt sich in eine Freizeitgemeinschaft. Die Pflege der Gemeinschaft wird als Arbeit angesehen.

       Arbeitsgemeinschaften dienen als Mittel, um neue eigene Identitäten zu konstruieren: Damit werden die alten Identitäten, die z. B. auf traditionelle berufliche Beschäftigung rekurrieren, ersetzt.

       Die organisatorische Struktur der Arbeit ist ein Netzwerk, dessen Rolle darin besteht, andere Communities zu verbinden und zu befähigen, Ressourcen zu teilen und gemeinsam zu nutzen. Arbeiten ist immer vernetztes Arbeiten.

       Arbeit wird altruistisch und es herrscht eine Solidarität, die sich nicht auf die eigene Gemeinschaft, Firma oder den Arbeitsplatz beschränkt. Entscheidende Begriffe sind Netzwerke, Sharing, Allmende und Gemeingüter.

       Insofern allgegenwärtig verfügbare intelligente Technologien sich um Routineaufgaben kümmern und die menschlichen Fähigkeiten erweitern, können sich die Menschen auf Aufgaben konzentrieren, die sie als sinnvoll erachten. Humanität der Arbeit wird so verwirklicht.

       Basisorientierte Peer-to-Peer-Strukturen, also solche, die auf gleichberechtigter Partnerschaft beruhen („auf Augenhöhe“ und nicht hierarchisch entstanden), führen nicht unbedingt zu einer Gesellschaft der Gleichheit. Stattdessen können neue Ungleichheiten entstehen, die auf Differenzen beim kulturellen und sozialen Kapital beruhen wie auch auf unterschiedlich ausgerichteten Gemeinschaften. Dies sind Konflikte zwischen Gemeinschaften und deren Ungleichheiten.

Es ist nach Ansicht der Autoren hinsichtlich ihrer eigenen Ergebnisse kein Widerspruch dazu, dass eine künftige Gesellschaft voll digitalisiert sein würde. Die Aufgabe jeglicher Tätigkeit wäre es dann, Bedeutsamkeit herzustellen für sich und für andere. Und dies selbstverständlich unter der Voraussetzung, dass keine materielle Not herrscht und alle notwendigen Produkte im Überfluss verfügbar sind. Eine weitere Voraussetzung wäre nach den Autoren das bedingungslose Grundeinkommen, das Wohlstand und Kaufkraft sichern soll und das dadurch die Menschen zeitlich für die ihnen sinnvoll erscheinenden Projekte frei machen könnte. Dies würde dann in der Gemeinschaft geschehen, die sich aus den Arbeits- oder besser Tätigkeitsplätzen oder -gelegenheiten rekrutiert und nicht aus einer gemeinsamen Kultur oder einem vorher festgelegten Professionalismus. In einer solchen Prosumerstruktur wären Angebot und Nachfrage untrennbar miteinander verbunden. Die Nachfrage nach Arbeitsleistung ergäbe sich aus der gemeinsam geteilten Kultur und dem Bedarf der Gemeinschaften. Ein gemeinsames Ethos würde zum Ausgangspunkt der Partizipation und zur Fähigkeit, dass jedermann seinen eigenen Job definieren könnte. Künstliche Intelligenz und Vernetzung würden dann dazu dienen, diejenigen zusammenzubringen, die gleiche Interessen und zueinander passende Selbstdefinitionen haben. All dies würde auch die zukünftigen Projekt- und Produktionseinheiten konstituieren.¹⁰⁰

Dies ist – wie gesagt – ein Szenario – d. h., es geht hier um eine von vielen möglichen Zukünften. Die dystopische Variante kann man sich leicht selbst ausmalen. Man muss nur die einzelnen Spiegelstriche oben in ihr Gegenteil verkehren. Damit würde man folgendes Szenario erhalten:

       Ohne harte Arbeit mit mehreren Jobs wird es für den Einzelnen nicht mehr möglich sein, ökonomisch zu existieren. Es können gerade die notwendigsten Bedürfnisse erfüllt werden. Kreativität bleibt einer kleinen Elite vorbehalten, die von vorneherein über Bildungschancen und Bildung verfügt.

       Die herkömmliche Arbeitsgemeinschaft verwandelt sich in eine Zwangsgemeinschaft, die man bei Gefahr des ökonomischen Nichts nicht verlassen kann.

       Arbeitsgemeinschaften dienen als Mittel, um die Zugehörigkeit zu einer Institution zu festigen. Die Gemeinschaft, ihre Ziele und Existenz werden wichtiger als das Individuum.

       Die organisatorische Struktur der Arbeit geschieht in einem Netzwerk, dessen Rolle darin besteht, die darin arbeitenden Individuen zu überwachen und korrigierend mit ihnen zu kommunizieren. Arbeiten ist immer überwachtes Arbeiten.

       Entscheidende Begriffe sind Netzwerke, Sharing, Allmende und Gemeingüter. Die Solidarität beschränkt sich auf die Loyalität zur Institution und zur jeweils übergeordneten Hierarchie.

       Insofern allgegenwärtig verfügbare intelligente Technologien sich um Routineaufgaben kümmern und die menschlichen Fähigkeiten erweitern, haben sich die Menschen auf die Aufgaben zu konzentrieren, die ihnen vorgegeben werden. Die Sinnhaftigkeit ergibt sich aus der Tatsache, dass die intelligente Technologie diese Aufgaben für notwendig hält.

       Basisorientierte Peer-to-Peer-Strukturen, also solche, die auf gleichberechtigter Partnerschaft beruhen („auf Augenhöhe“ und nicht hierarchisch entstanden), gibt es nur in der elitären Schicht derer, die die Technologie und das System „am Laufen halten“. Ungleichheiten entstehen durch die Differenzen zwischen der Elite, die die Technik und das System gestaltet, und denjenigen, die ihre Aufgaben fraglos durchzuführen haben.

In der Technikfolgenabschätzung hat man eingesehen, dass Prognosen der Technikentwicklung so gut wie unmöglich sind und dass man daher versucht, unter variierenden Vorannahmen ein Spektrum möglicher Zukünfte zu entwerfen. Auf Aussagen darüber, welche dieser Zukünfte eintreten wird, ja sogar welche Entwicklung wahrscheinlicher als andere sein wird, verzichtet man aus methodischen Gründen und aus Gründen der Ehrlichkeit. Genauso wollen wir hier das auch halten.

11.4	KI als Fehlerverstärker

Der Nachrichtentechniker Karl Steinbuch (1917 – 2005), dem man keine Technikaversion vorwerfen kann, hielt den Computer für einen Fehlerverstärker.¹⁰¹ Wir haben gesehen, dass die hauptsächlichen und wirkmächtigsten „Fehler“ beim Modellieren entstehen, weniger bei der Umsetzung des Modells in einen Algorithmus und noch weniger beim Schreiben des zugehörigen Programms.¹⁰² Und dann wundern wir uns über die Wirkung auf den zu steuernden Prozess.

Die Quelle liegt meist in der mangelhaften analytischen Durchdringung der zu steuernden Prozesse und Gegenstandsbereiche. Eine weitere Quelle liegt beim Zeitdruck, unter dem das Modell konzipiert werden muss, und die massivste Fehlerquelle liegt in der – leider unausweichlichen – Selektion dessen, was man als zum Modell zugehörig betrachtet und was nicht. Gerne geleugnet, aber nachweisbar ist der Umstand, dass die Interessen des Modellbildners diese Auswahl der Variablen und Größen bestimmen. Diese Interessen beziehen sich zum einen auf die Funktionen des Modells (Simulieren, Erklären, Voraussagen, Steuern, Optimieren etc.), zum anderen aber auch auf den zu steuernden oder zu simulierenden Prozess selbst und die Absichten, wie dieser Prozess verwendet bzw. genutzt werden soll.¹⁰³ Dieses grundsätzliche Problem wird bei der KI, wie wir sie kennengelernt haben, bei den selbstlernenden, aber noch überwachten Systemen weiter verschärft, da die Datenauswahl, nach der das System trainiert wird, solche Interessen ebenfalls widerspiegelt.

Beim unüberwachten Lernen besteht eine ganze andere Gefahr der Fehlerverstärkung, wie dies schon beim erwähnten Microsoftexperiment (Abschnitt 9.3.1) angedeutet wurde: Eine ungeschickt gewählte Optimierungsstrategie (z. B. als Optimierungskriterium die maximale Anzahl an Clicks bei einem autonomisierten Chat-Bot zu wählen) führte im konkreten Experiment zu Dialogen, die man nur noch als rechtsradikal und rassistisch bezeichnen konnte.¹⁰⁴ In Analogie kann man sich bei Industrie 4.0 vorstellen, dass eine KI, die aus der Beobachtung und den Datenflüssen des Systems ständig lernt und irgendwann einmal unbemerkt Daten von einem fehlerhaft ablaufenden Prozess bekommt, sich dieses fehlerhafte Muster aneignet und dadurch zu Fehlsteuerungen „veranlasst“ wird. Man kann sich im ungünstigsten Fall eine Fehlerfortpflanzung durch das ganze System vorstellen.

In der Analyse klassischer Katastrophen hat der Soziologe Charles Perrow immer wieder festgestellt, dass sich kleine, isoliert betrachtet eher harmlose oder behebbare Fehler durch einen Sandwich-Mechanismus zu großen Katastrophen ausweiten: Auf den ersten Fehler, vielleicht technischer Art, folgt ein zweiter Fehler, menschlicher oder organisatorischer Art. Kommt noch ein weiterer technischer Fehler dazu, folgt meist wieder ein organisatorischer und so fort.¹⁰⁵

Nun könnte man der KI zubilligen, dass sie so weit entwickelt werden kann, dass sie Fehler im Ablauf eines Prozesses erkennt, klassifiziert und geeignete Gegenmaßnahmen einleitet, ohne zunächst den menschlichen Überwacher damit zu behelligen. Das wäre übrigens auch ohne KI z. B. durch einfache Automatismen beim Reaktorunfall in Tschernobyl möglich gewesen. Aus „experimentellen“ Gründen wurden jedoch einige dieser Sicherheitsautomatismen außer Kraft gesetzt, und ab einem bestimmten Zustand war das System weder von Hand noch per Automatismus mehr steuerbar.¹⁰⁶ Die Fehlerverstärkung lag darin, dass der Fehler an einer Maschinerie geschah, deren Havarie weitaus größere Auswirkungen als nur das Nicht-Funktionieren hatte.

Man kann das verallgemeinern: Die organisatorischen oder technischen Fehler vor Ort können globale Auswirkungen haben, man denke nur an die derzeitige Fehlentscheidung einer Null-Covid-Strategie in China, die neben den für die Bevölkerung unzumutbaren Zuständen in Shanghai zu einem weltweiten Stau der Lieferketten geführt hat.¹⁰⁷ Nun ist dieser Fakt nicht KI-spezifisch, sondern solche „Staus“ kommen – ganz allgemein gesprochen – vor, wenn Fehler in Prozessen vorliegen, die in Form von Ketten eng miteinander verzahnt sind.¹⁰⁸ Die KI führt aber entsprechend einem weiteren Trend zur Vernetzung, da ihre Geschäftsmodelle davon ausgehen, dass der Nutzen von Netzen und damit auch ihres Steuerungsaufwands quadratisch mit der Anzahl der Netzteilnehmer steigt.

11.5	Die Stärke der natürlichen Dummheit

„Was heißt schwätzen? Schwätzen heißt, mit einer unbeschreiblichen Geschäftigkeit von den gemeinsten Dingen, die entweder schon jedermann weiß oder nicht wissen will, so weitläufig sprechen, daß darüber niemand zum Wort kommen kann und jedermann Zeit und Weile lang wird. Die deutsche Sprache ist sehr arm an Wörtern für Handlungen, die sich so zu anderen Handlungen des vernünftigen Mannes verhalten wie Geschwätz zur zweckmäßigen vernünftigen Unterredung. So fehlt es uns an einem solchen Wort für ‚Rechnen‘.“¹⁰⁹

Wenn man Intelligenz lediglich an der Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung, an der Fülle von möglichen Kombinationen, die mitberücksichtigt werden können,¹¹⁰ an der Rechenkapazität und der Genauigkeit sensorischer Wahrnehmung wie der Sensitivität taktiler Steuerung von Bewegungen misst, dann ist der Mensch hoffnungslos der Maschine schon jetzt unterlegen. Der Anspruch der starken KI ist ja, dass sie eines Tages wesentliche mentale Fähigkeiten des Menschen, die über das bloße Kombinieren und Rechnen im vorangehend dargelegten Sinne hinausgehen, wird nachbilden können. Das macht aber, wenn überhaupt, nur Sinn unter der reduktionistischen Voraussetzung, dass mentale Prozesse im Menschen nichts anderes als komplizierte, aber letztlich auf Algorithmen zurückführbare Prozesse seien, die man entschlüsseln und nachbauen könne.¹¹¹

Wir diskutieren an dieser Stelle nicht die These der sogenannten Singularität, d. h. die Erwartung, dass eines Tages die Maschinen, die wir konstruiert und entwickelt haben und die sich selbst weiterentwickeln, uns überlegen sein würden und dann irgendwann einmal das Zepter auf diesem Planeten übernehmen könnten. Wir diskutieren an dieser Stelle auch nicht die Thesen des Transhumanismus, der uns eine schreckliche oder erlösungsähnliche Welt verheißt, in der entweder Mensch und Maschine verschmelzen oder der Mensch vermöge technischer Verbesserungen (enhancement) zu einem Superwesen wird.¹¹² Denn die Disruption, über die wir reden, liegt nicht in solchen spekulativen Entwicklungen, sondern in den Veränderungen der Bedingungen, die Arbeit nunmehr zur Tätigkeit machen könnten und bisher die Tätigkeiten des Menschen zur Arbeit gemacht haben. Natürlich ist es die maschinelle Unterstützung, die die Entwicklung immer schneller vorangetrieben hat, aber die natürliche Faulheit, gepaart mit Erfindertum und Kreativität, hat erst dazu geführt, mit solchen Entwicklungen zu beginnen.

Was in den zwei vorangegangenen Absätzen anklingt, ist das Streben nach Perfektion. Das Unheimliche an der KI ist ja, dass sie, wenn sie „richtig“ gemacht wird, keine Fehler macht. Es geht aber nicht um das „richtig“ machen, sondern um die Kriterien, deren Erfüllung man mit einer Optimierung anstrebt. Deshalb ist weniger die KI zu fürchten, sondern die Geschäftsmodelle, wofür sie eingesetzt werden soll.¹¹³ Wie wäre es mit einem flexibleren, fehlerfreundlicheren Weg?

Es gibt in der Evolutionstheorie eine in der oberflächlichen Rezeption kaum diskutierte dritte treibende Kraft. Es ist neben der Selektion und der Mutation (in Sinne von bestehend bleibender Variation der Eigenschaften) die Luxerierung der Bastarde oder einfacher ausgedrückt die ökologische Nische, die die nicht ganz perfekten, d. h. nur suboptimal an die jeweilige Umwelt angepassten biologischen Organismen vor der Selektion bewahrt. Das nicht Perfekte, nicht Optimierte hat in der Evolution seinen Platz, und zwar, wie man zeigen kann, einen notwendigen. Übertragen auf die Evolution der menschlichen Zivilisation und deren technisch-organisatorische Grundlagen ist es von daher gut, wenn wir nicht alles optimieren, was unter gegebenen Umständen (Umwelten) nach unserem Kenntnisstand, der immer nur vorläufig sein kann, optimal wäre. Denn die Umwelten können sich ändern und dann gibt es, gerade wegen der Imperfektion, andere Selektionsbedingungen.

Wenn man also die Organisationsformen und Technologien, die von Menschen entwickelt werden, in Analogie evolutionstheoretisch betrachtet, dann sind die erfolgreichen Technologien vergleichbar mit den erfolgreichen Spezies und die Erfindungen, Innovationen und Verbesserungen, die ja immer auf den vorhergehenden Technologien aufbauen, zum Teil durch die in Abschnitt 4.3 beschriebenen Konvergenzprozesse, vergleichbar mit Mutationen und Modifikationen. Da wir Menschen nicht perfekt sind, verdanken wir unserer Dummheit auch suboptimale Technologien, die aber in jeweiligen Umwelten – sprich sozialen, ökonomischen, politischen, klimatischen Nischen – durchaus gedeihen können. So können sich funktional fast gleichwertige Technologien entwickeln und auch parallel nebeneinander in ihren Nischen bestehen.

Das bedeutet auch, dass wir zum einen technologieabhängig parallel unterschiedliche Arbeits- und Tätigkeitswelten vorfinden können und sie sich auch weiterentwickeln können. Diese Ungleichzeitigkeit ergibt sich in einer global miteinander vernetzten Ökonomie, zu der auch ein global vernetzter Arbeitsmarkt gehört. Wie wir gesehen haben, ist das, was wir zumindest in den Industriestaaten als Arbeit bezeichnen, davon abhängig, unter welchen Bedingungen welchen Tätigkeiten nachgegangen wird, und um diese Bedingungen wird politisch, ökonomisch, sozial und philosophisch gestritten. Die Imperfektion der Gestaltung dieser Bedingungen erlaubt die Erneuerung und sogar ihre Revision, sie erlaubt uns zu sagen, dass wir es sind, die gestalten. Ein über alle Kriterien und alles optimierender Algorithmus aufgrund eines perfekten Modells unserer Produktions- und Reproduktionsstrukturen wäre wohl das Schlechteste, was mit selbstbestimmter Tätigkeit in Einklang stünde. Dann wären wir in der Tat nur noch ein Rädchen in einer Maschinerie.

Wir haben zwar manchmal dieses Gefühl auch so, aber wir können aufstehen, die Bedingungen bestreiten, sie bekämpfen, in welchen Solidaritätsformen auch immer. Dafür genügen Überzeugungen, Wertevorstellungen und Gefühle, da muss es noch nicht einmal ganz rational zugehen. Das ist die Stärke der menschlichen Schwäche und wir müssen, bei aller technischen Entwicklung, dafür sorgen, dass es so bleibt, sonst geben wir unser Menschsein auf und delegieren – nein, verlieren – es an eine Maschinerie.

Anmerkungen

¹ Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 1956.

² Zur Geschichte der KI: Wennecker (2020).

³ Der Begriff „Central Intelligence Agency“ (CIA) hat daher wenig mit dem deutschen Begriff „Intelligenz“ zu tun, sondern meint eine Einrichtung, in der Nachrichten und Informationen zentral zusammenlaufen, sortiert, analysiert, klassifiziert, bewertet und zur Entwicklung von Optionen verarbeitet werden.

⁴ Den Zeitpunkt, wann diese Entwicklung eingetreten sein wird, nennt man Singularität (Kurzweil 2005). Die Denkrichtung, die die Möglichkeit einer solchen Übersteigung der menschlichen Fähigkeiten propagiert, wird mit Transhumanismus bezeichnet. Eine Kritik daran siehe auch Kornwachs (2019 TRAN). Man kann zeigen, dass diese Denkrichtung verzerrte theologische Momente enthält.

⁵ Es scheint kein Zufall zu sein, dass die Idee des freien Willens durch Neurowissenschaftler angezweifelt wird, während die Künstliche Intelligenz als Programm gerade das als Intelligenz definiert, was die Maschine schon kann.

⁶ Die Autoren nennen dies den „Lump-of-Labor Fallacy“, den Fehlschluss des konstanten Pakets von Arbeitsaufkommen in einer Volkswirtschaft. Korinek/Juelfs (2022).

⁷ Korinek/Juelfs (2022). Meine Übersetzung.

⁸ Hierzu gehört das Rechtssystem, die Schulpflicht, die Einrichtung der Ehe etc. Ob Märkte dazugehören, ist umstritten, je nachdem, ob man den Markt als deskriptiven oder normativen Begriff auffasst. Im letzteren Fall würde gefordert, dass man sich an Marktregeln zu halten hat. Im nur beschreibenden Fall sagt der Marktbegriff etwas darüber aus, wie sich die Menschen in Tauschbeziehungen zu verhalten pflegen.

⁹ Vgl. Abschnitt 3.2.3.

¹⁰ Korinek/Juelfs (2022).

¹¹ Grunwald (2012).

¹² Ebd.

¹³ Grunwald (2010, 2011).

¹⁴ Statistisches Bundesamt (2021).

¹⁵ Statistisches Bundesamt (2022).

¹⁶ Die Zahlen sind für Sonnenblumenöl 44 %, für Gerste 13 %, für Mais 14 % und für Rapssaat 9 %. Vgl. DeStatis (2022).

¹⁷ Dazu gehören: Sensorik in allen Bereichen; Agrarroboter im Feld, Überwachung durch Drohnen über dem Feld; Vernetzung mit Diensten wie Veterinär, Wetter, Instandhaltung etc., Datenbanken, Smart Data.

¹⁸ Der Wertschöpfungsanteil durch Digitalisierung in der Landwirtschaft ist zurzeit höher als der in der Automobilindustrie (ca. 10 %).

¹⁹ Zitiert nach Jensen (2020).

²⁰ Schelisch/Spellerberg (2021), S. 55.

²¹ Bild (Quelle): Hochschule Osnabrück: Europäischer Technologietransfer-Preis für den autonomen Agrarroboter BoniRob. 27. April 2015. https://www.hs-osnabrueck.de/nachrichten/2015/04/europaeischer-technologietransferpreis-fuer-den-autonomen-agrarroboter-bonirob.

²² Wachstumsprognosen für die Ertragssteigerung durch Digitalisierung lauten bis zu jährlich 13 % mehr durch mehr Daten. Hier sind die Fortschritte in der Düngemitteltechnologie noch nicht eingerechnet. Vgl. Aulbur et al. (2019).

²³ Einer breiteren Öffentlichkeit wurde dies erst klar durch eine von E. U. von Weizsäcker publik gemachte Untersuchung über die 6000 km Transportwege der Komponenten eines Joghurts. Vgl. Böge (1993).

²⁴ Babst (2022).

²⁵ Ax (2016), S. 58.

²⁶ Ax (2016), S. 49.

²⁷ Man denke in diesem Zusammenhang nur an die Trennung von Metall- und Elektrohandwerk, wonach die 48-Volt-Grenze galt: Geräte, die Spannungen über dieser Grenze aufweisen, dürfen von Handwerkern oder Facharbeitern der Metallberufe nicht repariert werden. Siehe VME (2011).

²⁸ So gefordert in Kinkel et al. (2008), S. 83.

²⁹ Der Begriff wurde von dem Zukunftsforscher Alvin Toffler (1928 – 2016) eingeführt. Vgl. Toffler (1983).

³⁰ Vgl. Abschnitt 3.2.3.

³¹ Bezug: Accenture (2022).

³² Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0/acatech (2021).

³³ Reichert (2020), Folie 4.

³⁴ Bild: © SEW-EURODRIVE GmbH & Co KG: Quelle: Reichert (2020).

³⁵ Entnommen und paraphrasiert aus Reichert (2020), Folie 7 und 8. Der Begriff „Dirigent der Wertschöpfung“ geht wohl auf Bauernhansl/Fecht (2015) zurück und taucht seither auf allen einschlägigen Präsentationen auf.

³⁶ Spath et al. (2013), S. 24.

³⁷ Diskussionsbeitrag von Rainer Glatz, Geschäftsführer der Fachverbände Elektrische Automation und Software beim Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA). In: Spath et al. (2013), S. 118.

³⁸ Spath et al. (2013), S. 135.

³⁹ Kornwachs (2008 WG). Die Vorstellung von Magnetgleisen und fahrerlosen Modulen, die man bestellen und abstellen kann, tauchen auf in Science-Fiction-Romanen wie Schätzel (1957) sowie technologischen Entwürfen bei Haefner (1985) oder Vester (1990).

⁴⁰ Diehl (2022).

⁴¹ Bohn et al. (2005).

⁴² Westin (1967). Information wird als geistiges oder privates Eigentum angesehen. Die Frage: „Wer darf was von mir wissen?“ ist sehr schwierig zu beantworten, denn man weiß ja kaum, ob und was man später wollen wird, wenn man sich die Sache heute noch nicht vorstellen kann.

⁴³ Bohn et al. (2005).

⁴⁴ Der Terminus „opak“ (undurchsichtig) ist zu einem Standardbegriff in der Gestaltung von IuK-Systemen geworden.

⁴⁵ Schon früh Warren/Brandeis (1890).

⁴⁶ Arendt (1985), § 9, S. 64 – 70.

⁴⁷ Anmerkung des Autors: Dies waren historisch die Familie, die Fortpflanzung und die Arbeit der Sklaven.

⁴⁸ Arendt (1985), S. 70.

⁴⁹ RFID = Radio Frequency Identifier, also ein kleiner Chip, der seine Position und noch Daten über den Zustand der Ware an den Produzenten oder Verkäufer sendet.

⁵⁰ Diese Technologie ist Teil dessen, was man Ubiquitous Computing oder Pervasive Computing nennt. Im Zusammenhang mit dem „Internet der Dinge“ sollen alle Produkte und Gegenstände mit kleinen Computern versehen werden, die untereinander und auch mit entsprechenden Zentralen der Provider kommunizieren können. Herzog/ Schildhauer (2009).

⁵¹ Dieser Abschnitt ist eine aktualisierte und überarbeitete Version von Kornwachs/Coy (2009), Abschnitt 4.1.

⁵² Maslow (1943).

⁵³ Maslow (1943). Maslow selbst hat die Pyramide kurz vor seinem Lebensende erweitert und an die Spitze den Begriff Transzendenz gestellt. Vgl. Maslow (1971). Damit ist die suchende Frage nach einer das individuelle Selbst und die Gattung Mensch überschreitenden Entität gemeint, die in verschiedenen Religionen und philosophischen Entwürfen entsprechend unterschiedliche Antwortmöglichkeiten erfahren kann.

⁵⁴ Vgl. Ausführungen zum Geld in Abschnitt 7.4.

⁵⁵ Höchstens in ihrer augenfälligen, meist öffentlichen Moralisierung: Bedürfnisse, auf deren Erfüllung man ein Menschenrecht habe, wie Bildung, Transzendenz, Intimität und dergleichen, sollen bitteschön nicht der Ökonomie überantwortet werden, sondern stellen Aufgaben der verfassten Gemeinschaft, vulgo des Staates dar. Diese Forderung induziert eine offensichtlich andere Reihung als bei Maslow.

⁵⁶ Deshalb hat sich an dieser Frage auch eine ganze Reihe von Philosophen die Finger verbrannt.

⁵⁷ Bohn et al. (2005). Vgl. auch Coroamá et al. (2003).

⁵⁸ Greenfield (2004). Meine Übersetzung.

⁵⁹ Die Punkte 1 – 5 sind aus dem Interview in Stehr/Kornwachs (2021) entnommen.

⁶⁰ Ausgelöst durch den derzeitigen Fachkräfte- und Handwerkermangel wird beklagt, dass im Bildungs- und Ausbildungsmarkt und dem Spektrum der angestrebten Berufswahl durch junge Menschen eine Überakademisierung stattfände. Die Anforderungen der Energiewende, der technischen Anpassung an Klimafolgen (vgl. acatech 2012), des Wohnungsbaus etc. würden eine Verschiebung des Spektrums hin zu Ingenieuren, Technikern, Handwerkern und Facharbeitern verlangen.

⁶¹ Dieser Abschnitt ist aus Kornwachs/Stehr (2021) entnommen.

⁶² Dieses Bonmot wird John Naisbitt zugeschrieben.

⁶³ Gemeint ist einmal das, was die Informations- und Kommunikationstechnologie zur Informationsbeschaffung und -verarbeitung bereitstellen kann (z. B. Datenbanken, Expertensysteme, Suchmaschinen etc.), zum anderen sind damit auch Techniken im Sinne von systematischem Vorgehen gemeint, mit denen man z. B. im Team Wissen kommunizieren, teilen und verbessern kann.

⁶⁴ HRK (2020).

⁶⁵ Das jährliche Umsatzwachstum wird auf ca. 6,8 % geschätzt. Quelle: Statista (2020).

⁶⁶ Ebd.

⁶⁷ Negativ und eher populär bei Spitzer (2012, 2015), bezüglich Aggression ein schwacher Zusammenhang zu gewalttätigen Computerspielen bei Anderson et al. (2010), befürwortend im Sinne von durch Computerspiele angereicherten Lernformen (Chiu et al. 2012). Eine Übersicht gibt Appel/Schreiner (2014).

⁶⁸ In der Online-Version gab es 2019 auf YouTube über 100 Milliarden Aufrufe (Just 2019).

⁶⁹ Darunter fallen Spielsucht, Arbeitssucht, Esssucht, Kaufsucht oder Sexsucht, also Süchte, die an keinen Stoff wie z. B. Drogen gebunden sind.

⁷⁰ So der ehemalige Spieldesigner Arnold Rauers in einer Sendung des Deutschlandfunks. Vgl. Hannebohm (2018).

⁷¹ Kornwachs (2019 KIG).

⁷² Bschleipfer/Kornwachs (2010). Die Lösung in diesem Ansatz bedeutet: Sofort alles tun, was möglich ist, denn den Zufall kann man nicht überlisten.

⁷³ Marckmann (2021).

⁷⁴ Schon 1660 hat der Brite John Graunt (1620 – 1674) die Sterbeverzeichnisse in London ausgewertet. Vgl. https://de.wikipedia.org/wiki/John_Graunt.

⁷⁵ Zum Beispiel Zentrum für Krebsregisterdaten: https://www.krebsdaten.de/Krebs/DE/Content/Krebsarten/Krebs_gesamt/krebs_gesamt_node.html.

⁷⁶ „We can analyze the data without hypotheses about what it might show. We can throw the numbers into the biggest computing clusters the world has ever seen and let statistical algorithms find patterns where science cannot.“ (Anderson 2008).

⁷⁷ Kant, Immanuel: Kritik der reinen Vernunft. KdRV B75, A 51. Vgl. Kant (1956), S. 95.

⁷⁸ „The idea is that businesses collect massive sets of data that may be homogeneous or automatically collected. Decision-makers need access to smaller, more specific pieces of data from those large sets. They use data mining to uncover the pieces of information that will inform leadership and help chart the course for a business.“ (Techopedia 2015).

⁷⁹ Weitere Beispiele finden sich in Mainzer (2014), Hofstetter (2014).

⁸⁰ Beisbart (2022), S. 37. In diesem Zusammenhang sei nochmals an die Unterscheidung zwischen der Berechnung des Pendelverhaltens aus einem Modell und der Vorhersage des Verhaltens durch ein Matching-Verfahren (z. B. Least Square fit) in Abschnitt 6.3.1 (Info-Kasten 1 und Info-Kasten 2) erinnert.

⁸¹ „Sage mir, mit wem Du umgehst, und ich will Dir sagen, wer Du bist.“

⁸² Dies ist nach wie vor umstritten, siehe die Auseinandersetzung um TTIP u. a. bei Richter/Schäffer (2014).

⁸³ Zur Globalisierungskritik vgl. Martin/Schumann (1998).

⁸⁴ DeCanio (2016).

⁸⁵ Karl Marx: Das Kapital. In: MEW (Marx Engels Werke) 23, S. 791. Siehe auch Friedrich Engels: Antidüring. In: MEW (Marx Engels Werke) 20, S. 124.

⁸⁶ Leggewie (2017), Leggewie, Claus: Ein progressives Gegennarrativ. In: Neue Gesellschaft – Frankfurter (2017/5), S. 17 – 23

⁸⁷ Richard Henry Tawney: „What thoughtful rich people call the problem of poverty, thoughtful poor people call with equal justice a problem of riches.“ Meine Übersetzung: „Was nachdenkliche reiche Menschen das Problem der Armut nennen, das nennen nachdenkliche arme Menschen mit gleichem Recht das Problem der Reichen.“ Tawney (1913), S. 10. Zur Arm-Reich-Problematik siehe auch Dayer (2017).

⁸⁸ Verhaeghe (2014), S. 11, zitiert nach Bauman (2017), S. 123, Fußnote 18.

⁸⁹ Dieser Abschnitt ist in leicht modifizierter Form aus Kornwachs (2016 NETZ), S. 91, entnommen.

⁹⁰ Zum Beispiel Giarini/Liedke (1997), Rifkin (2004), Radermacher (1996), Schröter (2007). Neuere Entwicklungen werden in Form von Case Studies in Davenport/Miller (2022) anekdotisch dargestellt.

⁹¹ Quelle: Statista (2022).

⁹² Das System des Chatbots Eliza von Joseph Weizenbaum basierte allerdings auf deduktiven Prozeduren und nicht auf statistischen Häufigkeiten (Weizenbaum 1976).

⁹³ Nach van Dis et al. (2023), S. 224, wird sich diese Technologie in der Wissenschaft bald so weit entwickelt haben, dass sie „Experimente planen, Manuskripte schreiben und fertigstellen, Peer-Reviews durchführen und redaktionelle Entscheidungen über die Annahme oder Ablehnung von Manuskripten unterstützen kann.“

⁹⁴ Lowery (2023), N. N. (2023).

⁹⁵ Stokel-Walker (2022).

⁹⁶ Kornwachs (2017).

⁹⁷ Übernommen und modifiziert nach Kornwachs (2016 NETZ).

⁹⁸ Ruotsalainen et al. (2016).

⁹⁹ Heinonen et al. (2016).

¹⁰⁰ Hier ist der Unterschied zwischen dem Herstellen von Filmen und der Produktion von Gütern als Beispiel genommen, siehe Ballard et al. (2016).

¹⁰¹ Steinbuch (1965).

¹⁰² Das soll nicht heißen, dass man z. B. bei der Umsetzung eines Algorithmus in ein Programm nicht auch gravierende Fehler machen könnte. Diese Fehler können aber schneller durch Hilfe von formalen Überprüfungen behoben werden.

¹⁰³ Zur Modellbildung siehe Stachowiak (1973) und Zeigler et al. (2000). Zur Kritik im Bereich der Ökonomie siehe Kornwachs (2017 REM) und Brodbeck (1998).

¹⁰⁴ Siehe nochmals https://blogs.microsoft.com/blog/2016/03/25/learning-tays-introduction/sm.000drgumgz45ea110gc2fxydeegxq.

¹⁰⁵ Perrow (1999).

¹⁰⁶ Zur Analyse des Tschernobyl-Unfalls siehe Informationskreis Kernenergie (2007).

¹⁰⁷ Im Frühsommer 2022 sollen sich mehrere hundert Containerschiffe in der Warteposition befunden haben.

¹⁰⁸ Man kann zeigen, dass die Verzahnung in Form von Netzen oder Gittern weitaus weniger störungsanfällig ist. Es ist plausibel, dass eine Kette nur so stark ist wie ihr schwächstes Glied. Bei Netzen kann man in zwei Dimensionen Umwege machen oder schalten, bei gitterförmiger Struktur in drei Dimensionen.

¹⁰⁹ Christoph Lichtenberg (1979), S. 43.

¹¹⁰ In der Informatik spricht man von vollständiger Enumeration. Das hat Grenzen bei den Problemen, bei denen die erforderlichen Rechenschritte mit der Anzahl der Elemente, die eingegeben werden, stärker als eine Polynomfunktion wachsen. Solche Probleme kommen in der Operation Research (Travelling-salesman-Problem) oder in der Kryptologie vor.

¹¹¹ Über die reduktionistischen Voraussetzungen der starken KI siehe Weizenbaum (1976), S. 268 ff.

¹¹² Die Visionen differieren; eine davon ist, dass ein Roboter das menschliche Wissen eines Individuums auslesen kann und auf einen Computer „überspielt“. Damit soll die biologische und damit sterbliche Grundlage unnötig werden (trans- oder posthumanes Zeitalter), denn die maschinell basierte Intelligenz ist potenziell unsterblich. Eine Kritik findet sich an anderer Stelle (Kornwachs TRAN). Vgl. auch Alisch (2020), der die Rolle des impliziten Wissens gegen die Singularitätshypothese ins Feld führt.

¹¹³ Zur Entwicklung von Geschäftsmodellen siehe Stähler (2001), Wirtz (2013), Jung/Kraft (2017); kritisch dazu Kornwachs (2919 KIG).