Was bedeutet Künstliche Intelligenz und agiles Change-Management für uns?
Lieber Leser, bitte verweilen Sie eine Weile bei den folgenden drei Gedanken, ehe Sie den Artikel lesen. Dann werden wir gemeinsam die Natur von künstlicher Intelligenz erforschen und ein paar Coaching Werkzeuge erwerben, die unserer Inneren Dynamik dabei helfen, proaktiv zu werden und sich im Umgang mit Wandel und Chaos anzupassen. Innere Dynamik spielt sich in unseren Köpfen und unseren Sinnen ab.
Der Punkt, an dem wir all unsere Computer abschalten könnten,
ohne die moderne Zivilisation zum Einsturz zu bringen, ist lange vorbei.
— Pedro Domingos in The Master Algorithm
Wo ist all das Wissen, das wir mit Informationen verloren haben?
— T. S. Elliot
Freu dich nicht zu früh, denn das Rad dreht sich noch
Und man kann nie sagen, wen es treffen wird
— Bob Dylan, The Times They Are A-Changin’
Bye-Bye Menschheit?
Die Vorstellung, dass wir Menschen überhaupt ersetzbar sind, ist eines der erschreckendsten und allumfassendsten Szenarien, die wir uns vorstellen können. Allein der Gedanke daran kann unsere Seelen erschüttern und unsere Fundamente zum Einstürzen bringen.
Thema Nummer eins vieler meiner Klienten sind die Auswirkungen, die künstliche Intelligenz (AI) auf uns alle haben wird.
Ich kann mich an kein Thema erinnern, das für eine so lange Zeit so viel Aufmerksamkeit bekommen hätte. Die Publikationen und Nachrichten sind voll davon.
Viele glauben, dass Künstliche Intelligenz unsere Gesellschaft herausfordern und schließlich sogar zerstören wird: Sie befürchten, Jobs werden zu Hauf verschwinden und wir, in keiner Weise in der Lage, mit Robotern mitzuhalten, werden ein Leben in Armut und Lageweile fristen.
Dennoch gibt es viele Befürworter von künstlicher Intelligenz, die glauben, dass sie unsere Welt sprunghaft verändern und sie in eine weiterentwickelte und menschlichere Zivilisation führen wird.
Dieser Artikel soll keine Abhandlung über Politik oder Ethik von künstlicher Intelligenz werden. Stattdessen soll er Einsicht geben in die Welt der künstichen Intelligenz und uns nicht nur zeigen, inwiefern sie uns beeinflusst, sondern auch, wie wir uns vielleicht proaktiv auf sie vorbereiten und auf sie reagieren können.
Definitionen und die Natur von künstlicher Intelligenz
Stefan Finley definiert künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen (ML) in seinem Buch Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernverfahren für den Handel als „die Replikation menschlicher analytischer Fähigkeiten sowie die Fähigkeit der Entscheidungsfindung.“ ML ist die „Anwendung von mathematischen Verfahren (Algorithmen) zur Analyse von Daten“ (Finlay). Ein Algorithmus ist eine detaillierte Folge von Anweisungen zur Realisierung einer Handlung und damit zur Lösung eines Problems. In nicht-technischer Sprache könnte man sagen, dass ein Algorithmus so etwas ist wie ein Kochrezept, eine Bedienungsanleitung, oder sogar ein Coaching-Instrument: Etwas, das wir im täglichen Leben verwenden.
Algorithmen sind nur so gut wie die Daten, die benutzt werden, um sie zu generieren. Der britische Mathematiker Clive Humby beschreibt Daten als: „das neue Öl. Es ist wertvoll, aber unbehandelt kann es nicht wirklich genutzt werden […] Es muss in Gas umgewandelt werden, Plastik, Chemikalien, etc., um zu etwas zu werden, was profitabel eingesetzt werden kann.“
In seinem Buch Der Herr des Algorithmus schreibt Pedro Domingos, dass „die Kontrolle von Daten und die Eigentumsrechte aus dem Modell, welches daraus generiert werden kann, das ist, worüber sich im 21. Jahrhundert Regierungen, Unternehmen, Gewerkschaften und Individuen streiten werden. Doch es gibt auch eine ethische Pflicht zum Teilen von Daten zum Wohle der Allgemeinheit.“
Der Wandel wird vielleicht nicht einfach …
Laut eines Artikels in The Economist vom 24. April 2018 „sind Roboter, die Arbeitsplätze stehlen nicht länger Science Fiction. 2013 benutzten Carl Benedikt Frey und Michael Osborne von der Oxoford University – was auch sonst? – einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um abzuschätzen, wie leicht 702 verschiedene Stellen in den USA automatisiert werden könnten. Sie schließen, dass ganze 47% aller Arbeiten 'innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahrzehnte' von Maschinen erledigt werden könnten.“
Stephen Hawking warnte ebenfalls: „Ich fürchte, dass künstliche Intelligenz die Menschen vollständig ersetzen wird,“ sagte er in einem Interview mit der Zeitschrift Wired, welches bei Cambridge News zu sehen war.
„Wenn Menschen Computerviren kreieren können, dann wird auch jemand eine künstliche Intelligenz schaffen, die sich selbst reproduzieren kann. Dies wird eine neue Lebensform sein, welche die Menschen dann in den Schatten stellen wird.“
Der Economist schreibt am 28. März 2018: „künstliche Intelligenz zu benutzen kann eine außerordentliche Kontrolle über Mitarbeiter bedeuten.“ Eine Firma bietet smart-ID-Namensschilder an, die „einen Mitarbeiter im Büro verfolgt und enthüllt, wie gut sich die Person im Umgang mit Kollegen verhält.“ Der Autor spekuliert darüber, ob „es in manchen Jobs nurmehr die Wahl sein wird, von einem Roboter ersetzt zu werden, oder sich so behandeln zu lassen.“
… aber er wird vermutlich herausragende Vorteile bringen:
Ein weiterer Artikel aus dem Economist (28. März 2018) schreibt: „Das McKinsey Global Institute rechnet damit, dass das Anwenden künstlicher Intelligenz allein in den Bereichen Marketing, Verkauf und Versorgungsketten einen großen wirtschaftlichen Vorteil bringen kann. Einschließlich aller Nutzen und Wirkungen beliefe sich das in den nächsten 20 Jahren auf 2,7 Billionen Dollar. Der gleiche Artikel zitiert den Chef von Google: „Künstliche Intelligenz wird mehr für die Menschheit tun als Feuer oder Elektrizität.“
Pedro Domingos sagt voraus, dass Maschinen, welche in kürzerer Zeit mehr lernen können, eine Umwelt schaffen, in welcher wir höheres Arbeitslosengeld für lebenslange Arbeitslosigkeit haben werden, keine von Menschen geführten Kriege, und zukünftige Generationen, die kein Problem damit haben, mit Robotern umzugehen, so wie es derzeitig noch der Fall ist. „Menschen sind kein absterbender Ast am Baum des Lebens, im Gegenteil, wir sind gerade erst dabei, uns zu entfalten.“
Umgang mit dem Wandel
Nachdem die Welt der künstlichen Intelligenz damit fortfahren wird, uns enorme Veränderungen zu bringen, müssen wir Methoden entwickeln, um Ordnung in das Chaos zu bringen. Die Wahlmöglichkeiten zu erhöhen ist essenziell, und so auch die Erweiterung unseres Horizontes. Unser persönlicher Horizont, unsere „Karte der Welt“, ist das Prisma, durch welches wir Erfahrungen leiten, und das uns hilft, Bedeutung aus Situationen und Erfahrungen zu ziehen.
Alfred Korszybskis Prinzip, dass „die Karte nicht das Territorium“ ist, ist eine gesunde Einstellung. Indem wir unsere Innere Dynamik einstellen, sind wir in der Lage, unser Glaubenssystem zu hinterfragen und Dinge aus verschiedenen Perspektiven zu sehen. So entdecken wir immer neue Informationen.
Eine interessante Stelle, um anzufangen ist, ein paar von Domingos’ Hauptalgorithmen in Betracht zu ziehen. Laut Domingos ist der Hauptalgorithmus eine Art ultimative Lösung in künstlichem, oder maschinellem Lernen.
Er beinhaltet Prozesse, mit denen wir bereits vertraut sind. Hier ist ein kurzer Überblick:
Benutzen Sie Logik und Einarbeitung, um herauszufinden, welches Wissen fehlt, um etwas zu vervollständigen. Es beginnt mit einer Schlussfolgerung und arbeitet rückwärts, um die Lücken zu schließen.
Die Technik natürlicher Selektion: Die bestmögliche Alternative mit den gegebenen Daten auswählen. Wählen Sie das aus, was eine Chance zu überleben hat.
Kalkulieren Sie die Wahrscheinlichkeit: Wie sind die Chancen, das etwas passieren wird, oder nicht passieren wird? Dies ist der Bayes'sche Weg.
Erkennen Sie Ähnlichkeiten zwischen Erfahrungen und Ereignissen, um Schlüsse über andere Ähnlichkeiten und Schlussfolgerungen ziehen zu können.
Laut Douglas Hofstadter ist „jede Intellilgenz nichts anderes als Analogie.“ Wenn Sie Ihre gedanklichen Prozesse dahin, führen dies zu übernehmen, hilft es ihrer inneren Dynamik vielleicht dabei, Ihre „Karte der Welt“ zu erweitern, und damit auch die Reihe von Wahlmöglichkeiten.
Akzeptieren Sie die Vorstellung, dass lebenslanges Lernen die Norm sein wird. Laut eines Arbeitsberichtes der OECD zum Thema künstliche Intelligenz sind diejenigen, die höher gebildet sind, nicht nur diejenigen mit der höheren Chance mit den Veränderungen umzugehen, die künstliche Intelligenz ihnen aufzwingt, sondern Firmen geben auch mehr Geld dafür aus, höher gebildete Arbeitskräfte zu bekommen.
Die menschliche Erfahrung – wie man mit Menschen umgeht – wird sogar noch wichtiger. Algorithmen verstehen den Kontext nicht, und je konfliktgeladener der Job ist, umso unwahrscheinlicher ist es, dass er nicht von einem Roboter ausgeübt werden kann.
Gedankenviren: Swish und weg!
Angenommen, Sie sind von dem „Gedankenvirus“ heimgesucht, durch künstliche Intelligenz ersetzt zu werden. Ein Gedankenvirus ist „ein einzwängender Glaube, welcher mit dem eigenen Bestreben nach Verbesserung kollidiert“. (Robert Dilts) Es kann unser Denken und sogar unsere neurologische Struktur verändern, genau wie ein bakterieller Virus unseren Körper.
Das „Swish“-Muster, entwickelt von Richard Bandler, ist ein hilfreiches und kämpferisches Coaching-Instrument gegen „Gedankenviren“. Es kann Ihnen dabei helfen, Ihre innere Dynamik zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Los gehts!
Schaffen Sie vor Ihrem inneren Auge ein Bild Ihres aktuellen, negativen Zustandes. Erleben Sie es in der „ersten Person“. Ihre Stelle wurde zugunsten künstlicher Intelligenz wegrationalisiert, und es gibt nichts, was Sie dagegen tun können.
Nun schaffen Sie ein Bild von der Situation die Sie lieber hätten. Stellen Sie sich vor, wie Sie zum Beispiel neue Dinge lernen, und einen Job machen, der Ihnen wirklich Spaß macht. Betrachten Sie sich diesmal von außen, z. B. aus der Sicht eines anwesenden Dritten. Verändern Sie dieses Bild von außen und machen Sie es stärker. Machen Sie es größer, bringen es näher heran, malen Sie es in Ihrer Lieblingsfarbe, hören Sie dazu Ihre Lieblingsmusik.
Schließen Sie die Augen und bringen Sie das erste Bild zurück.
In der unteren linken Ecke Ihres aktuellen Bildes erscheint Ihr gewünschter Zustand.
Sie sehen nun das große, negative Bild, und das kleine, angenehme. Sagen Sie nun laut „Swish!“, und lassen Sie das kleine Bild so schnell wie möglich in das große hinein „explodieren“, bis es so groß wird, dass es das große komplett überdeckt. Sehen Sie zu, wie das kleine Bild in den Abgrund gezogen und verschlungen wird. Eine blitzschnelle Geschwindigkeit ist hier ganz besonders wichtig. Diese Übung muss so blitzschnell ausgeführt werden wie möglich.
Wiederholen Sie Nummer 5 mindestens fünf mal: großes, negatives Bild … winzigkleines Bild in der Ecke … SWISH! Öffnen Sie die Augen, schließen Sie die Augen … großes Bild, kleines Bild … SWISH!
Falls nötig, wiederholen Sie es noch ein paar mal öfter, bis Ihre innere Dynamink Sie gleich zu dem gewünschten Bild führt.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben die Würfel bereits geworfen und uns auf die Bahn eines großen Wandels geschossen. Wie mit jedem Wandel wird es Vor- und Nachteile geben. In der heutigen Zeit hat ein großer Anteil der Weltbevölkerung einen Lebensstandard, von dem selbst unsere reichsten Vorfahren nur träumen konnten. Wohin uns dieser Weg bringt, wissen wir nicht, aber wie Alice in Alice im Wunderland schon sagte: „Es ergibt keinen Sinn, zurück zum Gestern zu gehen, denn da war ich jemand anderer.“
Und wir sollten nicht vergessen: „Das Rad dreht sich noch.“
Quellenverzeichnis
Video über “Deep Mind”: https://www.youtube.com/watch?v=TnUYcTuZJpM&list=RDTnUYcTuZJpM&start_radio=1
Hawking-Interview: https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/stephen-hawking-artificial-intelligence-fears-ai-will-replace-humans-virus-life-a8034341.html
Finley, Dr. Steven. Artificial Intelligence and Maching Learning for Business. UK: Relativistic Books, 2017
Domingos, Dr. Pedro. The Master Algorithm, UK: Penguion Random House, 2015.
Dilts, Robert, and Judith DeLozier. Encyclopedia of Systemic NLP und NLP New Coding. USA University Press 2000
Nedelkoska, L. and G. Quintini. http://dx.doi.org/10.1787/2e2f4eea-en. “Automation, skills use and training”. OECD Social, Employment and Migration Working Papers. No. 202. Paris, 2018.