Wenn künstliche Intelligenz menschliche Fehler macht

Britta Mittlefehldt › Die Smart Factory ist ein Ort, an dem wir gemeinsam mit den produzierenden Unternehmen in Deutschland Ideen entwickeln, wie die Fabrik der Zukunft aussieht. Dabei ist der Fachkräftemangel eines der bestimmenden Themen: Wer hat die passenden Fähigkeiten, wer kann leisten, was in den Fabriken in Deutschland und Europa künftig gefragt sein wird? Eine Möglichkeit ist, Mitarbeitende weiterzubilden oder umzuschulen. Besser wäre es, viel früher mit der Heranführung an Tech-Skills zu beginnen und schon in den Schulen dafür zu sorgen, dass Digitalisierung und Kenntnisse wie Programmieren zu einem Teil der Ausbildung werden.

Mittlefehldt › Wir glauben, dass die Unternehmen, die die Zukunft gestalten wollen, dabei Verantwortung übernehmen müssen. Diesen Gedanken haben wir mit dem Smart Factory Believers-Programm aufgenommen, das so heißt, weil die Teilnehmenden daran glauben, dass Industrie 4.0 funktionieren wird. Mit dem Programm wollen wir die Schülerinnen und Schüler bereits in jungen Jahren an die MINT-Themen Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik heranführen, um ihr Interesse dafür zu wecken und zu stärken.

Mittlefehldt › Wir bringen den Kindern und Jugendlichen mithilfe von programmierbaren Robotern das Coden bei, wobei wir uns im Moment auf Mädchen konzentrieren. Grundsätzlich soll das Programm für alle zugänglich sein. Aber wir glauben, dass wir die größte Wirkung dort erzielen, wo die größte Lücke besteht. Und hier zeigt sich, dass nach wie vor nur wenige Mädchen und junge Frauen eine Ausbildung im MINT-Bereich verfolgen. Da uns der direkte Zugang zur Zielgruppe fehlt, haben wir uns zur Zusammenarbeit mit der Hacker School entschlossen. Sie übernimmt den organisatorischen Teil und wir sorgen dafür, dass genügend Technik und inspirierende Menschen zur Verfügung stehen.

Barbara Wellmann › Der Begriff Quantentechnologien bezieht sich auf alle Technologien, die quantenmechanische Prinzipien nutzen. Dadurch sind zum Beispiel Quantencomputer in der Lage, einige Problemstellungen und Aufgabentypen zu lösen, bei denen leistungsstarke klassische Supercomputer an ihre Grenzen stoßen.

Wellmann › Wir wissen, dass es insbesondere im MINT-Bereich wichtig ist, weibliche Vorbilder zu haben. Gerade Kinder sind sehr empfänglich für das, was um sie herum passiert, was ihre Familien, Lehrerinnen und Lehrer und andere ihnen vorleben. Da die Zahl der Tech-Expertinnen noch immer sehr niedrig ist, erleben die Kinder in diesem Bereich nur wenige weibliche Vorbilder und entsprechend verbreitet ist das Klischee vom nerdigen, vielfach männlichen Techie. Das erlebe ich auch in meiner Rolle als Tech-Botschafterin für die Smart Believer und umso schöner ist es zu zeigen, dass jedes Mädchen den Weg gehen kann, den Britta und ich gegangen sind.

Mittlefehldt › Lebenslanges Lernen wird für die nächsten Generationen eine noch größere Rolle spielen als für uns heute. Deshalb wäre es zu spät, das Interesse für Tech-Skills erst nach dem Schulabschluss zu wecken. Denn das sollten wir so früh wie möglich fördern und vor allem für ein frühes Grundverständnis dafür sorgen, wie Technologien und Algorithmen funktionieren, wie KI „denkt“ und wie wir damit arbeiten können.

Wellmann › Um KI-Anwendungen zu trainieren, brauchen wir sehr, sehr viele reale Daten. Da diese aus einer Welt stammen, die noch nicht vollständig gleichberechtigt ist, fließt diese Ungleichheit in die KI ein. Und was reingeht, kommt auch wieder raus, das heißt, generative KI hat heute eine oft männliche Sichtweise. Das ist nicht nur eine Geschlechterfrage, sondern setzt sich bei anderen Minderheiten-Perspektiven fort. Künstliche Intelligenz ist von bestehenden Vorurteilen geprägt, dementsprechend fallen ihre Antworten und Entscheidungen aus. Das Problem ist zwar erkannt und es wird versucht, daran zu arbeiten, aber es hat bei Weitem nicht den Stellenwert, den es verdient.

Mittlefehldt › Unser Leben wird in Zukunft viel stärker von KI beeinflusst werden, und das, ohne dass wir es merken. Ein sehr anschauliches Beispiel für die möglichen Folgen ist der Bewerbungsprozess, der schon seit vielen Jahren immer weiter automatisiert wird. Auch früher gab es schon Kriterien, die entschieden, ob jemand aussortiert wurde oder eben weiterkam, zum Beispiel die Abiturnote. Aber diese Kriterien waren gut nachvollziehbar. Bei einer KI ist es nicht mehr ohne Weiteres möglich, eventuell vorhandene Vorurteile zu erkennen, weil sie auf viel mehr basieren als nur auf Noten, Alter, Studiendauer und Ähnlichem. Deshalb ist es wichtig, eine Sensibilität dafür zu entwickeln, und die erreiche ich nur, wenn schon bei denjenigen, die KI trainieren, eine möglichst große Diversität herrscht.

Wellmann › Im Vergleich zur herkömmlichen künstlichen Intelligenz wird Quanten-Machine-Learning absehbar mit weniger Trainingsdaten gute Prognosen erstellen können. Ein Beispiel: Bei der Erhebung von medizinischen Daten wurde oft auf weibliche Probanden verzichtet, da man nicht genau wusste, wie man hormonellen Veränderungen im Monatszyklus einberechnen sollte. Über Frauen liegen also weniger Daten vor, was perspektivisch hoffentlich durch Konzepte wie Quantum-Machine-Learning ausgeglichen werden kann. In diesem Bereich ist noch viel Forschung nötig, aber es könnte eine Möglichkeit werden, mit einem Mangel an Daten umzugehen.

Wellmann › Es gibt eine Vielzahl von Technologien wie Robotik, Automatisierung, KI und Cloud Computing, die sich immer weiterentwickeln. Quantencomputing ist sehr neu, Programmieren wird sich in Zukunft durch die Hilfe von KI, Low-Code- oder No-Code-Methoden wahrscheinlich stark verändern. Die Kinder, die heute zur Schule gehen oder eine Ausbildung beginnen, werden sich auf starke Veränderungen einstellen müssen. Daher ist es wichtig, sich an laufende Entwicklungen immer wieder anzupassen. Das gilt ja auch nicht nur für Kinder.

Mittlefehldt › Kinder und Jugendliche sollten möglichst früh lernen, was es heißt, mit Daten umzugehen. Wie werden sie erhoben, wie werden sie verarbeitet und wie kann man erreichen, dass die Daten frei von Vorurteilen sind? Was können und dürfen andere mit meinen eigenen Daten machen? Das wäre für mich eine digitale Grundkompetenz, die noch nichts mit Anwendungen wie KI, Cloud oder Ähnlichem zu tun hat.