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Michael Blätter, Senior IT-Architect bei Munich Re, wirft einen realistischen Blick auf den digitalen Fortschritt.
Herr Blättler, es gibt einen Aspekt beim Thema Künstliche Intelligenz, der Sie etwas unruhig werden lässt.
Ja, das ist immer dann der Fall, wenn wir über das Tempo des digitalen Fortschritts sprechen. Vor 15 Jahren hätte ich vermutlich laut gelacht, wenn mir jemand erzählt hätte, dass ich mich schon ein paar Jahre später beim Joggen im Wald auf das GPS meines Smartphones verlasse. Wir unterschätzen häufig fatal, in welch kurzen Zeiträumen heute exotisch anmutende Technik im breiten Mainstream angekommen ist.
Künstliche Intelligenz – was ist das eigentlich?
Eine wirklich eindeutige Definition des Begriffs gibt es nicht und bereits bei der „Intelligenz“ fängt die Schwierigkeit an. Momentan wird unter diesem Begriff sehr viel subsumiert, insbesondere weil AI ein echtes Hype-Thema ist. Viele technische Lösungen im Bereich Robotics und Industrie 4.0 sind „nur“ Automatisierungen von Produktions- beziehungsweise Arbeitsprozessen und keine echte AI.
Die Wissenschaft unterscheidet historisch zwischen der starken Künstlichen Intelligenz, der Angewandten Künstlichen Intelligenz und Kognitiver Simulation. Starke Künstliche Intelligenz bedeutet demnach, dass eine Maschine zu echtem Verstehen und Denken in der Lage ist und dass die intellektuellen Fähigkeiten der Maschine letztendlich nicht von denen eines menschlichen Wesens unterschieden werden können. Allerdings sind moralisch-ethischen Aspekte und ein angemessenes Risikomanagement für Künstliche Intelligenz hochrelevant.
Konzentrieren wir uns auf den wirtschaftlichen Bereich: Wo und wie haben sich Lösungen etabliert, die auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz basieren?
Ein großes Anwendungsgebiet sind Expertensysteme. Beispiele dafür sind algorithmische Wertpapierhandelssysteme oder medizinische Diagnosesysteme. Die Forschung beschäftigt sich ebenfalls intensiv mit dem Einsatz von AI in der Jurisdiktion. Warum sollen einfache Routinestreitfälle mit klarer Rechtsauslegung weiterhin von hochqualifizierten, aber teuren Richtern verhandelt werden, wenn gleichzeitig nicht genügend Kapazitäten zur Verfügung stehen, wirklich komplexe Gerichtsfälle zu verhandeln.
Alles, was sich um das große Thema Health dreht, wird ebenfalls mit sich ständig verbessernder Künstlicher Intelligenz ausgestattet sein. Das fängt bei den Wearables an, geht über die Diagnostik bis zur individualisierten Therapie.
Es folgt das weite Feld der sogenannten Smart Machines und Autonomous Machines wie zum Beispiel die autonomen Fahrzeuge, die selbstlernenden Roboter in der Industrieproduktion oder auch die ersten Heimpflege-Roboter. Dann die Mobility, also selbstfahrende Fahrzeuge für Personen oder Güter, sei es auf der Straße oder auf dem Wasser. Das Internet of Things (IoT), zu dem die Bereiche Robotik der Industrie, Smart Homesowie Smart City zählen.
Ein weiterer Bereich für Künstliche Intelligenz sind die digital automatisierte Wahrnehmung und Mustererkennung, das heißt das digitale Verarbeiten von Informationen aus thermischen, taktilen oder akustischen Sensoren beziehungsweise über Kameras und Mikrofone.
Zum Gebiet der kognitiven Simulation gehört die maschinelle Sprachverarbeitung (natural language processing, NLP), im Konsumentenmarkt weit verbreitet in Smartphone-Assistenten wie Siri, Cortana oder Google Now. Im Callcenter der Zukunft werden wir vor allem mit Chatbots sprechen, die aber nichts mehr mit den Bandansagen und digitalen Blechbüchsen von heute zu tun haben.
Wie beurteilen Sie die Risiken der Künstlichen Intelligenz?
Der Herdentrieb, zu dem uns Algorithmen verführen, kann gefährlich werden. Digitale Geschäftsmodelle neigen zu Monopolbildungen, betrachten Sie nur Google, Facebook und Amazon in ihrem Kerngeschäft. Was bedeutet es, wenn es in Zukunft in vielen Fragen nur noch eine einzige Expertenmeinung anstelle von Meinungspluralität gibt? Eine technische Monokultur Künstlicher Intelligenzsysteme vermischt mit starken ökonomischen oder politischen Interessen ist etwas, das mir durchaus Sorge bereitet.
Ein weiterer Aspekt sind die selbstlernenden Fähigkeiten von AI-Systemen. Ihr zukünftiges Verhalten ist nicht vollständig vorhersehbar. Außerdem kommt hier der Faktor Zeit ins Spiel: Wieviel Zeit bleibt, einen fehlerhaften Algorithmus zu verändern, ein Zeitfenster zu öffnen für eine menschliche Korrektur? Das ist ein systemisches Risiko, das man nicht außer Acht lassen darf.
… und die Chancen?
Ich persönlich sehe extrem viele Chancen. Betrachten Sie die Aussagen von Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee in ihrem preisgekrönten Wirtschaftsbuch „The second Machine Age – Wie die nächste digitale Revolution unser aller Leben verändern wird“. Die Autoren beschreiben darin, dass „wir an einem Wendepunkt stehen – am Anfang einer Veränderung, die ebenso tiefgreifend ist wie die industrielle Revolution. Die neuen Technologien sind nicht nur exponentiell, digital und kombinatorisch, sondern haben ihren Nutzen erst ansatzweise entfaltet.“
Künstliche Intelligenzsysteme werden viele Vorteile für die Menschheit haben. Diese Systeme entscheiden rational, ohne Aufregung, Stress und Müdigkeit, das heißt sie produzieren weniger Fehler, Unfälle und sind sicherer als von Menschen bediente Systeme.
Noch einmal Brynjolfson und McAfee: „Die Technologien, die wir entwickeln, bergen weitaus größere Möglichkeiten, die Welt zu verändern, doch mit dieser Macht ist auch größere Verantwortung verbunden. […] Auf lange Sicht gehen die eigentlichen Fragen aber über das Wirtschaftswachstum hinaus. Je mehr Arbeit von Maschinen übernommen wird, desto mehr Zeit haben die Menschen für andere Dinge […]. Wenn wir in unseren Möglichkeiten immer weniger eingeschränkt sind, werden unsere Werte unvermeidlich so wichtig wie nie zuvor."
Was bedeutet AI für die Versicherungswirtschaft?
Es ist wichtig, dass die Versicherungswirtschaft versteht, dass sie Teil des digitalen Fortschritts sein muss – in allen Bereichen. Die Anpassung an den technologischen Fortschritt wird in den Unternehmen selbst stattfinden. Das erleben wir bereits mit Big Data und den Ergebnissen aus den Datenanalysen. Haben wir in zehn Jahren noch traditionelle Underwriter oder nur noch smarte und intelligente Algorithmen? Die Digitalisierung unseres traditionellen Kerngeschäfts und der Einsatz von AI in Underwriting und Schadenmanagement ist dabei aber nur eine kleine Facette.
Viel interessanter ist in meinem Augen die Produktseite: Die internationale Assekuranz versichert Technologien und Dienstleistungen, die um Künstliche Intelligenz aufgebaut sind, und wir müssen verstehen, welche Implikationen dies hat. Das autonome Fahrzeug wirft etwa die Frage auf, ob die Halterhaftung noch das adäquate Modell ist. Wie sieht die Haftungssituation heute und in Zukunft bei medizinischen Fehldiagnosen durch den Einsatz von AI-Systemen aus?
Nicht nur die Risikoseite ist relevant: Der Einsatz von AI-Instrumentarien in den Bereichen Industrie 4.0 und Cyber ermöglicht es, ganzheitliche Risikomanagement-Lösungen für unsere Kunden zu implementieren. Diese führen weg von der rein reaktiven finanziellen Kompensation eingetretener Schäden und zielen darauf ab, Schadenprävention für unsere Kunden vorzunehmen und sie mit deutlich besseren Services im Fall eines eingetretenen Schadens zu begleiten. Mit der gewaltigen Expertise im Schaden- und Risikomanagement, die die Versicherungswirtschaft in Jahrzehnten aufgebaut hat, schlummern hier gewaltige Geschäftspotentiale.
