Kognitive Arbeitskräfte: Durch Automatisierung bedroht?

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Ende 2022 trat ChatGPT in die Welt der KI ein. Welche wirtschaftlichen und sozialen Folgen hat seine Markteinführung? Ein Ausblick von Professor Anton Korinek, Darden School of Business, University of Virginia, und Rubenstein Fellow, Brookings. Fest steht: Kognitive Arbeitskräfte könnte es auch treffen.

2022 hat die KI enorme Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich der großen Sprachmodelle, und zwar viel schneller als erwartet. In den letzten Monaten hat der Chatbot ChatGPT von OpenAI die Welt in Atem gehalten, indem er seine beeindruckenden Schreibfähigkeiten in zahllosen Artikeln unter Beweis gestellt und sogar Studenten der Wharton University in MBA-Prüfungen übertroffen hat.

ChatGPT hat in den ersten zwei Monaten seines Bestehens mehr als 100 Millionen Nutzer gewonnen, was die schnellste Markteinführung eines digitalen Produkts in der Geschichte darstellt, und produziert alle 14 Tage eine Textmenge, die dem Gesamtwerk der Menschheit in gedruckter Form entspricht.

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Das Potenzial ist so groß und der Einsatz so hoch, dass Google beschlossen hat, seine eigene Version, Bard, auf den Markt zu bringen, die auf Googles bestehendem großen Sprachmodell LaMDA basiert und in der Lage ist, mit Menschen frei fließende Gespräche zu führen.

Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen zu Beginn des Jahres 2023 möchte ich einige Fakten, Gedanken und Meinungen darüber teilen, welche Auswirkungen die zukünftigen Entwicklungen im Bereich der KI haben und wie die Technologie in Zukunft aussehen könnte.

Kognitive Automatisierung

Dies wird ein wichtiger Trend im Jahr 2023 und darüber hinaus sein. Da die Fähigkeiten großer Sprachmodelle weiter zunehmen, sind kognitive Arbeitskräfte (wie ich selbst) immer größerem Automatisierungsrisiko ausgesetzt. Das bedeutet, dass sich die Wirtschaftswissenschaftler von der Vorstellung verabschieden müssen, dass die Automatisierung nur Routinejobs betrifft und dass die menschliche Kreativität auf wundersame Weise immun gegen die Automatisierung ist. Um mit dieser neuen Realität Schritt halten zu können, müssen die Wirtschaftsmodelle entsprechend angepasst werden.

Sprachmodelle – von Assistenten zu Tutoren

In den kommenden Jahren werden kognitive Mitarbeiter zunehmend große Sprachmodelle in ihren täglichen Arbeitsablauf integrieren. Kurzfristig wird dies die Produktivität der kognitiven Mitarbeiter erhöhen – sie können unzählige kleine Aufgaben an ihre neuen digitalen Assistenten auslagern. Der Mensch wird sich auf seinen komparativen Vorteil konzentrieren müssen: Während die Erstellung von Inhalten zunehmend von großen Sprachmodellen übernommen wird, ist die Unterscheidung, welche Inhalte nützlich sind, immer noch etwas, das der Mensch besser kann.

Mit der Zeit werden die digitalen Assistenten immer mehr zu digitalen Tutoren werden, die ihren Nutzern neue Konzepte beibringen und unseren Horizont erweitern. Ich habe vor kurzem einen Leitfaden fertiggestellt, der zeigt, wie kognitive Arbeitskräfte die Vorteile großer Sprachmodelle nutzen können. Dabei konzentriere ich mich auf Anwendungen in meinem eigenen Bereich, den Wirtschaftswissenschaften.

Exponentielles Wachstum bei der Datenverarbeitung

Der Fortschritt in der KI schreitet unaufhaltsam voran, angetrieben durch eine Kombination aus Fortschritten bei Hardware und Software sowie ständig wachsenden Trainingsbudgets. Dies hat zufolge, dass sich die Rechenleistung modernster Modelle in etwa sechs Monaten verdoppelt hat – viel schneller als das Mooresche Gesetz – eine Regelmäßigkeit, die nun schon fast ein Jahrzehnt anhält.

Es ist zu beachten, dass die Kosten für Trainingsläufe bei Spitzenmodellen ebenfalls exponentiell ansteigen und sich derzeit im achtstelligen Dollarbereich bewegen. Da die Ausgaben für die Datenverarbeitung viel schneller wachsen als die Gesamtwirtschaft, wird ein immer größerer Teil der Ressourcen unserer Wirtschaft für die Datenverarbeitung aufgewendet – der Beginn eines KI-Aufschwungs!

Wirtschaftswachstum

Verglichen mit der Gesamtwirtschaft sind die Investitionen in KI noch relativ gering, und es wird noch einige Verdoppelungsrunden dauern, bis die makroökonomischen Auswirkungen spürbar werden. Die Wirtschaft ist wie ein großes Schiff, das lange braucht, um sich zu drehen. Daher gehe ich nicht davon aus, dass sich die jüngsten Fortschritte im Jahr 2023 in den Investitions-, Produktivitäts- und Wachstumszahlen auf der Makroebene niederschlagen werden.

Wachsende öffentliche Aufmerksamkeit

Das im November veröffentlichte ChatGPT von OpenAI vermittelte der Öffentlichkeit einen Eindruck von der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher KI und schärfte das öffentliche Bewusstsein für die Fähigkeiten großer Sprachmodelle erheblich. (Falls Sie es noch nicht getan haben, sollten Sie es ausprobieren, um einen Eindruck davon zu gewinnen, wie die persönlichen Assistenten der Zukunft aussehen werden.)

Technisch gesehen ist das System nur eine Anpassung eines großen Sprachmodells (GPT3.5) unter mehreren anderen, die ein wachsendes Maß an allgemeiner Intelligenz bewiesen haben. Es stellt jedoch einen weiteren kleinen Schritt in Richtung künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) dar, das heisst in Richtung KI-Systeme, die alle kognitiven Aufgaben ausführen können, die auch Menschen leisten können. Gerüchten zufolge soll die nächste Generation von Sprachmodellen bald auf den Markt kommen, die eine noch höhere allgemeine Intelligenz aufweisen werden.

Ausweitung des Overton-Fensters und AGI-Governance

Da Gespräche über AGI immer alltäglicher werden, vergrößert sich rasch das Overton-Fenster – die Bandbreite der Ideen und politischen Optionen, die von den Menschen als vernünftig erörtert werden. Dadurch rückt die AGI-Governance in den Vordergrund des öffentlichen Diskurses. Zu den wichtigen Fragen gehört sowohl, wie AGI mit den bestehenden Governance-Strukturen interagieren wird, als auch, wie AGI selbst reguliert werden sollte.

Wirtschaftswissenschaftler haben zu diesen Themen viel beizutragen, was reichlich Gelegenheit für innovative Forschungsarbeiten und Dissertationen bietet. Unser Oxford Handbook of AI Governance, das Anfang 2023 veröffentlicht werden soll, wird einen einflussreichen Beitrag leisten – und viele der Kapitel sind bereits online verfügbar.

Kognitive Arbeitskräfte: Vorbereitung auf die nicht existierende Zukunft der Arbeit

Mittelfristig wird sich unsere Gesellschaft auf eine Welt einstellen müssen, in der menschliche Arbeit weitgehend überflüssig ist. Und dies könnte früher geschehen, als viele erwarten, vielleicht sogar noch in diesem Jahrzehnt. Die kognitive Automatisierung macht Maßnahmen wie ein universelles Grundeinkommen immer dringlicher und attraktiver. Um besser zu verstehen, wie man sich auf diese fehlende Zukunft der Arbeit vorbereiten kann, habe ich kürzlich einen Bericht zu diesem Thema veröffentlicht. Und wenn kognitive Arbeit überflüssig wird, müssen wir auch den Zweck der Bildung grundlegend neu bewerten.

Das Leben nach der kognitiven Automatisierung

Schließlich nehme ich mir, obwohl jetzt die Zeit für die Forschung zur Steuerung von AGI gekommen ist, auch die Zeit, um über das Leben nach der kognitiven Automatisierung nachzudenken, die mich als Wirtschaftswissenschaftler überflüssig gemacht hat, und um mich mental schon im Vorfeld darauf vorzubereiten.

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Foto Anton Korinek

Als Experte für Makroökonomie, künstliche Intelligenz, Finanzstabilität und internationale Finanzen erforscht Anton Korinek derzeit die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf Unternehmen, Wirtschaft und die Zukunft der Arbeit. Seine Arbeiten wurden in renommierten Fachzeitschriften und den Mainstream-Medien veröffentlicht.

Neben seiner Tätigkeit als Professor an der Darden School of Business und dem Department of Economics der UVA ist Korinek Rubenstein Fellow bei Brookings und Research Associate beim National Bureau of Economic Research. Vor seiner Berufung an die UVA war er an der University of Maryland und an der Johns Hopkins University tätig, und er war Gastwissenschaftler an der Harvard University, beim Internationalen Währungsfonds und bei der Weltbank.

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