Adrian Roestel über Künstliche Intelligenz Zwischen Effizienzgewinnen und Vorurteilen
Daraus errechnet die KI für jeden Abschnitt eine eigene Aufnahmekapazität und individuelle Stauprognosen. Der Clou ist nun, dass die Navigation nicht nur die schnellste Strecke berechnet, sondern Fahrzeuge virtuell über diverse Routen schickt und für jeden beteiligten Streckenabschnitt eine Reservierung vornimmt. Somit gehen die Fahrzeuge einander aus dem Weg. In Niedersachsen wird diese Navigationstechnik bereits getestet.
Die größten Herausforderungen bei der Nutzung der KI liegen in weitgefassten Anwendungsbereichen
Doch nicht überall weist die Anwendung von KI gute Erfolgsquoten aus. Ein erschreckend anschauliches Beispiel ist der Einsatz der Bilderkennung bei der Strafverfolgung. Die Algorithmen dieser Allzweckgesichtserkennungssysteme waren so schlecht, dass zum Teil nachweislich Unschuldige zu Unrecht verhaftet wurden. Ein weiteres Beispiel betrifft das Thema Personalrekrutierung.
Um ein auf Künstlicher Intelligenz basierendes Auswahlsystem zu testen, hatte ein Dax-Unternehmen die Lebensläufe der eigenen Mitarbeiter eingegeben. Da in dem Unternehmen deutlich mehr Männer als Frauen arbeiten, bewerteten die Algorithmen des KI-Systems diese Gewichtung als ein wichtiges Kriterium. Folge: Aus den Bewerbungsunterlagen wurden überwiegend Männer als Kandidaten vorgeschlagen.
Auch bei der Texterkennung besteht die Gefahr, dass in den Trainingsdaten enthaltene Vorurteile von den KI-Systemen mitgelernt werden. So hat ein Entwicklungsteam ein kommerzielles Texterkennungsprogramm geschrieben, mit dessen Hilfe man Suchabfragen auf Webseiten für bestimmte Fragestellungen starten konnte.
Jedoch gelang es nicht, ein vollständig vorurteilsfreies System zu schaffen. Bei vielen Berufen assoziierte die Software oft automatisch männliche Personen. Bei Religionsgruppen fiel auf, das bestimmte Gruppen mit den Begriffen Terrorismus, Rassismus oder auch Intelligenz in Zusammenhang gebracht wurden.
Trotz dieser noch fehlerhaften Anwendungen bietet Artificial Intelligence großes Potential. Absehbar ist, dass industrielle Themen wie Produktentwicklung, Maschinenauslastung, Materialauswahl, Einkauf, Vertriebswege oder Preisgestaltung mittels KI optimiert werden. Darüber hinaus wird KI in vielen weiteren Anwendungsgebieten eine effektive und hilfreiche kollaborative Unterstützung bieten.
Letztlich sollte Künstliche Intelligenz so verstanden werden, dass komplexe und große Datenmengen von hoher Qualität in kurzer Zeit ausgewertet werden, so dass die KI in Ergänzung zu den Erfahrungswerten der Menschen wichtige Entscheidungshilfen gibt.
Über den Autor:
Adrian Roestel leitet das Portfoliomanagement beim Vermögensverwalter Huber, Reuss & Kollegen.
