Im Jahr 1770 stellte der ungarische Autor und Erfinder Wolfgang von Kempelen eine Schachautomaten namens The Mechanical Turk vor. Diese Vorrichtung demonstrierte ihre automatisierten Schachfähigkeiten in ganz Europa und besiegte häufig menschliche Gegner. Sogar berühmte Persönlichkeiten wie Napoleon und Benjamin Franklin sollen gegen den Mechanical Turk verloren haben. Die Schachmaschine erlangte schnell große Popularität und wurde als Wunderwerk ihrer Zeit gefeiert. Doch die Aufregung um den Mechanical Turk währte nicht lange, denn schließlich wurde ein Betrug bezüglich seiner „Autonomie“ aufgedeckt. Es stellte sich heraus, dass ein Mensch, der sich unter dem Tisch versteckte, die Maschine steuerte und die Schachzüge aus seiner verborgenen Position heraus plante.
Einfacher ausgedrückt, handelte es sich um eine große Täuschung, der alle damals auf den Leim gingen.
Rund 250 Jahre später, im Jahr 2016, zog Amazon einen ähnlichen Trick aus. Mit seinem „Just Walk Out“-Zahlungssystem konnten Kunden Waren einfach mitnehmen und den Laden verlassen, ohne sie an der Kasse zu scannen. Dadurch entstand der Eindruck, dass die Transaktionen und die Logistik vollständig automatisiert abliefen. Doch der wahre Durchbruch bei dieser KI-Innovation, die Technologien wie Computer Vision, Sensor Fusion und Deep Learning kombinierte, beruhte maßgeblich auf etwa 1000 Mitarbeitern in Indien. Diese überwachten die Vorgänge und stellten sicher, dass jede Zahlung korrekt verbucht wurde.
Heute ist es oft so, dass Menschen die Aufgabe übernehmen, Daten zu beschriften, denn auf diese Weise werden KI-Modelle zunächst trainiert. Dieser Ansatz ist notwendig und angemessen. Allerdings ist das Problem, dass KI uns ursprünglich anders und irreführend vermarktet wurde.
Im Jahr 2022 überprüften diese 1000 Mitarbeiter immer noch manuell 70 % der Transaktionen in 20 Amazon GO-Filialen, 40 Amazon Fresh-Supermarkten und 2 Whole Foods-Filialen.
Manche mögen das als eine Art dystopisches Szenario betrachten, doch Amazon pries seine Technologie als eine magische, von KI gesteuerte Lösung an.
Das eigentliche Problem ist, dass Unternehmen wie Amazon und viele andere große Firmen nicht vollständig transparent darüber sind, wie diese bedeutenden KI-bezogenen Fortschritte tatsächlich funktionieren. Angesichts der KI-Revolution ist klar geworden, dass wir eine kritischere Betrachtung dessen brauchen, was wirklich vor sich geht.
KI-Washing
Es ist nicht nur dir und mir aufgefallen, dass der Begriff KI in letzter Zeit überall auftaucht, viel häufiger als in den Jahren zuvor. Diese Technologie hat sich von einem trendigen Thema zu einem täglichen Gesprächsthema entwickelt. Bis 2022 war der Begriff KI hauptsächlich in Forschungsartikeln zu finden, die für die breite Öffentlichkeit nicht besonders interessant waren. Selbst die Einführung von GPT-3 folgte diesem Muster. Doch alles änderte sich nach Anfang 2022, vor allem nach der Einführung von ChatGPT. Plötzlich waren die sozialen Medien und Websites voll von KI-Nachrichten, und Begriffe wie „mit KI unterstützt“ wurden weit verbreitet (wenn auch meiner Meinung nach etwas überstrapaziert). Während die Verwendung dieser Begriffe in vielen Fällen gerechtfertigt ist, weisen sie alle ein gemeinsames Problem auf, das als KI-Washing bezeichnet wird.
Kurz gesagt, KI-Washing liegt vor, wenn Unternehmen falsche Erwartungen wecken und Investoren täuschen, indem sie irreführende Informationen über die Fähigkeiten und Risiken ihrer KI-Produkte verbreiten oder lügen, wie und wann sie KI einsetzen.
Kennst du solche Fälle?
Laut Goldman Sachs erwähnten 36 % der S&P 500-Unternehmen KI in ihren Berichten zum vierten Quartal. Wenn die größten Unternehmen der Welt diese Technologie offen fördern, ist es klar, dass kleinere Unternehmen das auch tun, oft ohne konkrete Ergebnisse, die ihre Behauptungen untermauern.
Die globalen Unternehmensinvestitionen in KI haben sich seit 2015 vervielfacht. Viele Unternehmen erleben ein signifikantes Wachstum im Zuge des aktuellen KI-Booms, was andere Unternehmen unter Druck setzt, KI in ihre Geschäftsmodelle oder Produkte zu integrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch entsprechen die Ergebnisse wirklich dem Hype?
Das kanadische Investmentunternehmen Delphia behauptete, eine KI entwickelt zu haben, die die nächsten großen Unternehmen und Branchentrends vorhersagen kann. Nach einer Untersuchung der SEC stellte sich jedoch heraus, dass es sich um einen Betrug handelte und die KI-Produkte nicht die versprochenen Fähigkeiten hatten. Delphia wurde daraufhin mit einer Geldstrafe von 225.000 US-Dollar belegt. Ein weiteres Beispiel ist der CEO von Wirecard, Markus Braun, der damit prahlte, eine patentierte KI-Technologie für alle seine Fintech-Produkte zu haben. In Wirklichkeit gab es keine fortschrittliche Technologie, die Vorgänge wurden einfach in Tabellenkalkulationen durchgeführt.
Möglicherweise hast du schon einmal von einer Neural Processing Unit (NPU) gehört. Das ist ein Prozessor, der speziell für die Bearbeitung von Aufgaben mit KI-Unterstützung entwickelt wurde. Wie du dir vorstellen kannst, integrieren PCs und Laptops diese neuen Tools, um den Nutzern ein einzigartiges Erlebnis mit dieser Technologie zu bieten. In letzten Produktbewertungen haben jedoch viele Nutzer ihre Unzufriedenheit mit der Qualität der generierten Antworten zum Ausdruck gebracht. Sie halten sie im Grunde für unbrauchbar. Chris Hoffman fasst es so zusammen: „Sie sind nicht das, was sie versprechen… und wenn du zu Anfang des Jahres 2024 einen kaufst, in der Erwartung, dass er dir etwas Außergewöhnliches bietet, wirst du enttäuscht sein… Möglicherweise werden sie eines Tages viele coole Funktionen bieten – aber noch nicht.“
An dieser Stelle fragst du dich vielleicht, ob es außer dem Vertrauensverlust in die Unternehmen noch weitere negative Auswirkungen dieser falschen Versprechen gibt.
Mit der Einführung von KI-Produkten gibt es einen ständigen Druck, uns zu beeindrucken und dieses falsche Erwartungen oder Fassade aufrechtzuerhalten. Selbst die renommiertesten Unternehmen der Welt sind nicht immun gegen diese Täuschung. Die wohl bedeutendste negative Auswirkung des KI-Washing ist, dass es uns anfällig für jede Neuheit macht, die als „Chance“ präsentiert wird.
KI-Blase
Kaum hatte KI gegen Ende des Jahres 2022 an Popularität gewonnen, zogen viele Leute sofort Parallelen zum Internet-Hype oder der Kryptowährungs-Euphorie. Tatsächlich betrachten immer noch eine große Anzahl von Menschen KI auf diese Weise. Wenn wir uns den Internet- oder „.com“-Hype genauer ansehen, bestand das Problem nicht in dem World Wide Web selbst, sondern im E-Commerce-Aspekt, der Hunderte von Investoren anlocken sollte. Da sich diese Erwartungen nicht erfüllten, kam es zu einem Crash, als klar wurde, dass die Unternehmen, in die investiert worden war, nicht profitabel waren.
Was KI betrifft, so herrscht nach wie vor eine gewisse Skepsis unter den Investoren, was bedeutet, dass das Wachstum, das wir derzeit erleben, moderat ist.
Peter Oppenheimer, Chief Global Equity Strategist bei Goldman Sachs Research, sagt: „Wir glauben, dass wir uns noch in den relativ frühen Phasen eines neuen Technologiezyklus befinden, der zu einer weiteren Überperformance führen wird.“
Es ist auch bemerkenswert, dass NVIDIA Chips entwickelt, die den KI-Boom bei den Tech-Giganten antreiben. Das zeigt sich auch an der Kursentwicklung der Aktie, die in diesem Jahr 2024 um 80 % gestiegen ist. Das mag zwar übertrieben erscheinen, doch es spiegelt die Markteinschätzung von KI wider.
Mark Cuban, der sein Vermögen während des Internet-Booms gemacht hat, sieht in KI auch keine Blase. In einem kürzlichen Interview mit Lex Fridman sagte er, dass der wichtigste Indikator dafür, dass wir uns nicht in einer Blase befinden, das Fehlen von Börsengängen (IPOs) im KI-Sektor ist. Das Fehlen überbewerteter Unternehmen, die an der Börse gehandelt werden, und die geringe Anzahl von KI-Unternehmen, die an die Börse gehen, sind wichtige Indikatoren. Cuban weist darauf hin, dass der derzeitige Markt diese Merkmale nicht aufweist.
Es gibt einen anerkannten Verlauf für neue Technologien, der als Gartner Hype-Zyklus bezeichnet wird. Er beschreibt, wie Menschen dazu neigen, von einer neuen, revolutionären Technologie übermäßig begeistert zu sein, ihre Auswirkungen zu überschätzen und zu vergrößern. Nach dieser Phase des Hypes bricht der Markt natürlich ein. Die Unternehmen, die überleben, kehren dann mit echtem Mehrwert auf den Markt zurück und führen die Entwicklung der neuen Technologie an, bis sie ausgereift ist.
Wenn wir uns den Zyklus-Diagramm von Gartner genau ansehen, scheint es, dass wir uns in der Endphase des Gipfels der überzogenen Erwartungen befinden und langsam in den Trog der Enttäuschung übergehen.
Diese Interpretation des aktuellen Marktes deutet darauf hin, dass es in naher Zukunft eine Phase geben wird, in der wir anfangen, enttäuscht von dem zu werden, was in der KI-Branche passiert. Die echten Anwendungen oder Einsatzmöglichkeiten für KI werden erst kommen, wenn der Hype abgeklungen ist und die anfängliche Begeisterung verflogen ist. Diese Zeit könnte jedoch etwas anders sein. Grundsätzlich hat KI die Fähigkeit, kognitive Arbeit zu imitieren, ein Merkmal, das keine frühere Technologie ohne menschliches Zutun erreicht hat.
