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Interview mit Prof. Dr. Klaus Mainzer: Wir müssen unsere Urteilskraft stärken

10.12.2015 | Künstliche Intelligenz beherrscht längst unser Leben, ohne dass es vielen Menschen bewusst ist. Algorithmen und Big Data werden zum Politikum und verändern Wirtschaft und Wissenschaft sowie die Gesellschaft und die Arbeitswelt. Wir brauchen mehr Governance der Algorithmenwelt, damit uns Big Data nicht aus dem Ruder läuft, sagt Prof. Dr. Klaus Mainzer, Professor am Lehrstuhl für Philosophie und Wissenschaftstheorie an der Technischen Universität München.

IT-Magazin: Wie sehr prägt künstliche Intelligenz bereits unser Leben?
Klaus Mainzer: Die Digitalisierung schreitet mit einer unvorstellbaren Geschwindigkeit voran. Im Internet fühlen wir uns ja bereits zu Hause. Zum Internet der Personen kommt nun noch das Internet der Dinge. Jetzt können Geräte, die mit Chips oder Sensoren ausgestattet sind, miteinander kommunizieren. Heute sind bereits 14 Milliarden Geräte vernetzt; 2020 werden es bereits 28 Milliarden sein. Angetrieben wird diese Entwicklung von einer sich etwa alle 18 Monate verdoppelnden Rechnerkapazität bei gleichzeitiger Verkleinerung und – ganz wesentlich – Verbilligung der Geräte. Nach dem Mooreschen Entwicklungsgesetz wird sich diese Rechenleistung bis Ende der 2020er Jahre bereits in Smartphones und Laptops wiederfinden. Die gleiche Entwicklungsdynamik lässt sich bei den Sensoren beobachten. Man ist bereits dabei, diese auf die Größe von Zellen zu verkleinern. Das Internet der Dinge wird in nicht allzu ferner Zeit sogar auf der molekularen Ebene stattfinden. Dazu müssen gewaltige Datenmassen bewältigt werden.

Wie lässt sich das bewerkstelligen?
Das Internet, wie wir es kennen, besteht größtenteils aus strukturierten Daten. Aber wir werden es künftig mehr und mehr mit unstrukturierten Daten zu tun haben. Um diese riesige amorphe Masse zu bewältigen, bedarf es neuartiger Algorithmen. Einen kennen wir schon: die Google-Suchmaschine. Derartige Big Data-Algorithmen spalten Datenmassen in Teilaufgaben auf, um sie parallel nach Datenmustern zu durchsuchen. Auf diese Weise lassen sich Trends und Profile von künftigen Produkten oder Kunden erstellen. In der Medizin werden diese Big Data-Auswertungen zu einer stärker personalisierten Medizin führen. Gleichzeitig lassen sich IT-Netzwerke und physische Infrastrukturen immer enger miteinander verzahnen. Wir sprechen dann von „intelligenten Infrastrukturen“ oder soziotechnischen Systemen.

Und diese werden gesteuert von Google, Apple & Co?
Wer das Silicon Valley in den USA kennt, weiß, dass auch dort nur mit Wasser gekocht wird. Ich sehe bei diesen Trends Deutschland durchaus im Vorteil. Die USA haben eine weltweite Marktführerschaft in der IT aufgebaut. Deutschland aber verfügt über eine gut funktionierende Industrie. Gerade in der Automobilindustrie, im Anlagen- und Maschinenbau sind wir Weltspitze. Wir haben viele hoch qualifizierte Beschäftigte und ein beispielhaftes Ausbildungssystem. Das Internet der Dinge ist daher unsere große Chance. Deshalb dürfen wir nicht darauf warten, bis uns die Konzernzentralen der IT-Giganten in den USA sagen, wo es lang geht.

Gibt es denn überhaupt noch Gestaltungsspielräume?
Der wichtigste Punkt ist die Ausbildung. Wir haben es künftig mit einer Netzwelt zu tun, die durch intelligente Software gesteuert wird. Damit verwandelt sich das klassische Softwareengineering zu einem Systemengineering. In dieser Netzwelt agieren jedoch Menschen. Man muss sich daher über soziale Wirkungszusammenhänge im Klaren sein. Die von Algorithmen zu Tage geförderten Datenmuster helfen wenig, wenn man die ihnen zugrunde liegenden Ursachen, Theorien und Modelle nicht kennt. Daten benötigen Governance – ohne sie sind sie blind. Softwareingenieure müssen daher künftig nicht nur über hochspezialisiertes technisches Wissen, sondern auch über sozialwissenschaftliche Kenntnisse, rechtliche und ethische Kompetenzen verfügen. Es bedarf interdisziplinär zusammengesetzter Entwicklungsteams, um erfolgreiche Netzanwendungen entwickeln zu können. Gemeinsames Gestalten statt traditionelles Ingenieurdenken: Gerade bei großen Infrastrukturprojekten wird dies eine immer größere Rolle spielen. Für die Unternehmen folgt daraus, dass sie sozialwissenschaftliche und IT-Kompetenzen auf allen Ebenen stärker verankern müssen. Überdies brauchen wir Konzepte, um auch die kleinen und mittelständischen Unternehmen, die vielfach Treiber von Innovationen und passgenauen Lösungen sind, in diese Entwicklungen einzubinden. Wichtig ist, dass wir an unserer Urteilskraft arbeiten – an unserer Fähigkeit, Zusammenhänge zu erkennen, aber auch Maß zu halten, damit eine immer komplexere und von Automatisierung beherrschte Welt uns nicht aus dem Ruder läuft.

  • ­Literaturhinweis: K. Mainzer, Die Berechenbarkeit der Welt. Von der Weltformel zu Big Data, C.H. Beck: München 2014

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