Weiche, flexible Finger strecken sich, um den Apfel vorsichtig aus dem Regal zu heben und ihn vorsichtig in den Korb zu legen. Dann wird die Aufgabe mit Zitronen wiederholt, dann mit Pfeffer. Die Finger beschweren sich nie oder werden müde. Immer mehr Unternehmen wenden sich intelligenten Maschinen zu, um langsame und kostspielige menschliche Arbeitskräfte zu sparen. Automatisierung. Was ist das? Was bedeutet das für Ihren Job?
Der oben beschriebene Manipulator-Prototyp ist der Entwicklungszweig von Ocado, einem in Großbritannien ansässigen Online-Supermarkt. Die unregelmäßige Form und die dünne Haut dieser mittelmäßigen Produkte lassen darauf schließen, dass sie normalerweise von Menschen in Ocado-Lagern verpackt werden. Das Unternehmen nutzt jedoch Robotertechnologie, um diesen Menschen zu helfen, Produkte nicht nur sicher zu handhaben, sondern sie auch schneller und billiger für das Unternehmen zu erledigen.
Ocado ist bei weitem nicht das einzige Unternehmen, das automatisierte Mitarbeiter bevorzugt. Das gleiche passiert in Krankenhäusern, Anwaltskanzleien und an der Börse. Die Liste wird lang sein.
Die Frage ist, wie sich dies auf die Werktätigen auswirkt. Wie kann sich das beispielsweise auf Sie auswirken?
Wir hören oft von grimmigen Robotern der Zukunft, die unsere Jobs stehlen, aber ist das so? Wer ist gefährdet? Wie wird Ihr Arbeitsplatz in fünf Jahren sein?
Die Antworten können Sie überraschen.
Mittelklasse gefährdet
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Untersuchungen zufolge können 47% der in den USA Beschäftigten durch Maschinen ersetzt werden, während in Großbritannien etwa 35% der Arbeitsplätze gefährdet sein könnten - und in Entwicklungsländern ist die Bedrohung sogar noch höher, da zwei Drittel der Arbeitsplätze automatisiert werden können.
Aber Jobs, die Maschinen stehlen, sind nichts Neues. "Automatisierung ist schon einmal passiert", sagt Bhagwan Chowdhry, Professor für Finanzen an der University of California in Los Angeles. Chowdhry weist auf die Verschiebungen hin, die während der industriellen Revolution in Fabriken auftraten, als automatische Webstühle und andere Maschinen das Weben von Menschen übernahmen.
Was hat sich diesmal geändert? "Dies betrifft nicht nur blaue Kragen, sondern auch viele Weiße", sagt Chowdhry. Blue Collar bezieht sich auf die Arbeiterklasse und White Collar auf Mitarbeiter, Bürokraten, Administratoren und Manager.
Wir stellen häufig fest, dass die am schlechtesten bezahlten und gering qualifizierten Arbeitsplätze am stärksten gefährdet sind. Zum Beispiel Lagerarbeiter oder Kassierer. Die Automatisierung kann sich jedoch auch auf die Arbeit von Personen mit mittlerem Einkommen auswirken, z. B. Angestellte, Köche, Büroangestellte, Sicherheitskräfte, Rechtsanwälte und Inspektoren.
Es ist klar, dass die Menschen in der Schusslinie besorgt sind. "Die Befürchtungen betreffen nicht nur die Übergangszeit", sagt Carl Benedict Frey, Mitbegründer des Oxford Martin-Programms für Technologie und Beschäftigung. „Die meisten Jobs, die automatisiert werden, erfordern andere Fähigkeiten als neu geschaffene. Es wird wichtig sein sicherzustellen, dass Menschen, die arbeitslos sind, Arbeit finden können. “
Sollten Unternehmen, die nach Automatisierung streben, eine moralische Verantwortung tragen und ihren Mitarbeitern helfen, neue Fähigkeiten zu erlernen?
Überprüfung durch die Zukunft
Die Antwort betrifft möglicherweise nicht nur Unternehmen - die Suche nach der Antwort kann in der Schule beginnen.
Unsere moderne, strukturierte Ausbildung kann in einer Welt, in der sich die Technologie so schnell verändert, bedeutungslos sein.
"Die Sorge ist, dass wir unsere Bildungs-, Ausbildungs- und politischen Institutionen nicht aktualisieren, um Schritt zu halten", warnt Erik Brunholfsson, Direktor der Digital Economy Initiative am Massachusetts Institute of Technology. "Wir werden möglicherweise viele Menschen zurücklassen."
Brunholffson und Paul Clarke, CTO von Ocado, sind sich einig, dass die Schul- und Hochschulausbildung die Schüler besser auf eine Welt vorbereiten sollte, in der künstliche Intelligenz und Robotik weit verbreitet sind.
Am Arbeitsplatz müssen die Mitarbeiter ihre Fähigkeiten kontinuierlich aktualisieren, anstatt sie während ihrer gesamten Karriere zu nutzen.
Für die meisten von uns kann dies ein kritischer Faktor beim Denken sein.
Untersuchungen der Unternehmensberater McKinsey and Company ergaben, dass weniger als 5% der Berufe durch vorhandene Technologien vollständig automatisiert werden können. Einfach, weil unsere Arbeitsplätze zu vielfältig und volatil sind, als dass Roboter alle Aufgaben erledigen könnten.
Stattdessen prognostizieren sie, dass etwa 60% der Berufe von einem Drittel automatisiert werden. Dies bedeutet, dass die meisten von uns an ihren Jobs festhalten können, aber der Prozess unserer Arbeit wird sich ändern.
Roboter werden ergänzen, nicht ersetzen
Es ist wichtig zu lernen, wie man Seite an Seite mit Robotern arbeitet.
„Es gibt Zeiten, in denen Maschinen einige sich wiederholende Arbeiten übernehmen, um Menschen für andere, lohnendere Aspekte ihrer Arbeit freizugeben“, erklärt James Mannica, Senior Partner bei McKinsey, der einen Großteil seiner Forschungen zu den Auswirkungen der Automatisierung durchgeführt hat. „Dies kann einen großen Unterschied bei der Lohnfindung bewirken, da die Maschine die ganze harte Arbeit erledigt. Dies bedeutet auch, dass mehr Menschen diese Arbeit mit Hilfe von Technologie ausführen können, sodass der Wettbewerb zunimmt."
Es gibt auch umfassendere Fragen. Bei niedrigeren Einkommen der Mittelklasse könnten die Regierungen mit so grundlegenden Problemen wie Steuerverlusten und unzufriedenen Wählern konfrontiert sein.
Glücklicherweise gibt es viele Dinge, die Maschinen noch nicht können.
Ein gutes Beispiel ist die Arbeit von Forschern in Singapur, die versuchen, zwei autonome Roboterarme zu trainieren, um flache Stühle von Ikea zusammenzubauen. Trotz des Einsatzes moderner Geräte können die Maschinen die einfachsten Aufgaben nicht bewältigen.
Selbst das Isolieren verschiedener Objekte aus einer chaotischen Mischung von Teilen ist für Roboter eine entmutigende Aufgabe. In jüngsten Tests haben zwei Roboter mehr als eineinhalb Minuten gebraucht, um ein Stück Zunge erfolgreich in eines der Stuhlbeine einzuführen.
Und das ist nur ein Möbelstück. „Die eigentlichen Probleme beginnen, wenn der Roboter mehrere Möbelstücke zusammenbauen soll. Ein Roboter könnte eine Ikea-Kommode zusammenbauen, aber er kann keine Garderobe aus derselben Serie zusammenbauen, da die Teile unterschiedlich sind, selbst wenn einige der Montageschritte gleich bleiben. Die Leute haben dieses Problem nicht."
Menschlicher Vorteil
Von erhöhter Flexibilität bis hin zu besseren persönlichen Qualitäten wird es immer Dinge geben, in denen wir besser sind als Roboter.
„Wenn wir sich wiederholende Arbeiten automatisieren, sehen wir einen wachsenden Bedarf an kreativen Fähigkeiten“, sagt Brunholfsson. "Wir sehen auch eine wachsende Nachfrage nach Menschen mit sozialen Fähigkeiten, zwischenmenschlichen Fähigkeiten, die ihre Überzeugungen fördern, pflegen, lehren, durchsetzen, Verhandlungsgeschick haben und sich gut verkaufen."
Frey glaubt, dass es mehrere Bereiche gibt, in denen Menschen einen Vorteil haben werden.
"Das erste sind soziale Interaktionen", sagt Frey. „Wenn Sie an die Vielfalt komplexer sozialer Interaktionen denken, denen wir jeden Tag begegnen, wenn wir verhandeln oder versuchen, Menschen zu überzeugen, anderen zu helfen oder uns um Kunden zu kümmern … Wir leiten Teams und all das. Es ist unglaublich, dass Computer menschliche Arbeiter ersetzen können, die all dies tun. “
Ein anderer ist Kreativität. Computer können hervorragend mit Problemen umgehen und sich nicht mit sich wiederholenden Aktionen langweilen. Menschen finden solche monotone Arbeit jedoch anstrengend.
Eine Initiative des Massachusetts Institute of Technology hat ein Ziel von 1 Million US-Dollar festgelegt, um Unternehmen zu ermutigen, diese "menschlichen Eigenschaften" zusammen mit der Technologie optimal zu nutzen.
"Der Betrag, den wir derzeit für Kindermädchen und Betreuer für ältere Menschen zahlen, ist sehr niedrig", sagt McKinseys Maniika. „Ebenso gibt es viele künstlerische und kreative Werke, die nie bezahlt wurden. Die Herausforderung besteht darin, kreative Arbeit so zu bezahlen und zu schätzen, wie sie es verdient, denn eine Maschine wird dazu niemals in der Lage sein."
Alex Harvey, Chefwissenschaftler bei Ocado Technology, der Software und Technologien für den Einzelhandelsbereich des Unternehmens entwickelt, stellt fest, dass die Welt für Menschen entworfen und gebaut wurde und dass es eine große technische Herausforderung ist, Roboter in dieser komplexen natürlichen Umgebung funktionieren zu lassen.
Eines von Ocados Projekten ist ein Wartungsassistent namens SecondHands. Es zeigt, wie Menschen und Roboter zusammenarbeiten können.
"Zum Beispiel hat er die Fähigkeit, Dinge auf eine größere Höhe als einen Menschen zu heben", erklärt Harvey. "Es ist ein relativ einfacher Roboter in Bezug auf sein Verhaltensrepertoire, aber es kann ein großartiges Team bilden, in dem ein menschlicher Techniker die Führung übernimmt und die Muskelkraft des Roboters nutzen kann."
Aber je enger Mensch und Maschine zusammenarbeiten, desto dunkler wird die ethische Seite.
Ethikfragen
Weltweit sind bereits rund 1,7 Millionen Roboter im Einsatz, meist jedoch in industriellen Umgebungen, in denen Menschen praktisch die Einreise verweigert wird. Die Zahlen wachsen, ebenso wie die Rollen, die Roboter spielen. Es stellt sich heraus, dass Menschen Seite an Seite mit ihnen arbeiten müssen und das Risiko entsprechend steigt.
"Es muss mehr Transparenz geben, damit wir verstehen können, wie diese Dinge das tun, was sie tun und wie sie sich verhalten", sagte Madi Delvaux, stellvertretende Vorsitzende des Rechtsausschusses des Europäischen Parlaments.
Kürzlich wurde das Parlament aufgefordert, Regeln für Robotik und künstliche Intelligenz zu schaffen.
In dem für das Europäische Parlament erstellten Bericht wurde die dringende Notwendigkeit neuer Rechtsvorschriften zur Haftung bei Unfällen hervorgehoben. Ähnliche Haftungsprobleme treten auf, wenn ein Roboter gesetzeswidrige Maßnahmen ergreift. Ein Algorithmus für künstliche Intelligenz kann beispielsweise eine Reihe von Finanztransaktionen überspringen und das komplizierte Regelwerk eines Sektors umgehen.
Delvaux und ihre Kollegen fordern außerdem einen Ethikkodex, der unsere Beziehung zu Robotern regelt.
"Es sollte Punkte geben, die Respekt erfordern, wie menschliche Autonomie und Privatsphäre", sagte Delvaux.
All dies zeigt ein weiteres Problem auf, das viele Entwickler künstlicher Intelligenz beunruhigt: Voreingenommenheit. Maschinelle Lernsysteme sind nur so gut wie die Daten, die sie zum Lernen erhalten. Neuere Forschungen haben gezeigt, dass künstliche Intelligenz sexistische und rassistische Tendenzen entwickeln kann.
Bill Gates schlug kürzlich vor, Roboter zu besteuern, um die entgangenen Einkommenssteuern der Mitarbeiter zu kompensieren. Andere haben vorgeschlagen, dass Roboter, die immer mehr Aufgaben übernehmen, möglicherweise ein universelles Grundeinkommen benötigen, damit jeder staatliche Leistungen erhalten kann.
Autos fahren vorwärts
Am Beispiel von Möbeln von "Ikea" wird deutlich, dass sich die KI noch lange entwickeln muss.
Vielleicht ist eine der größten Herausforderungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz das Verständnis der Funktionsweise ihrer Algorithmen. "Dinge wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind größtenteils Black Boxes", sagt Manieka. "Wir können sie nicht öffnen, um herauszufinden, wie sie die Antwort bekommen haben, die sie bekommen haben."
Dies schafft eine Reihe von Problemen. Maschinelle Lernsysteme und moderne KI werden normalerweise unter Verwendung großer Mengen von Bildern oder Daten trainiert, die dem System zugeführt werden, um zu lernen, Muster und Trends zu erkennen. Sie werden dann verwendet, um ähnliche Muster zu identifizieren, wenn neue Daten eingegeben werden.
Dies kann gut sein, wenn wir CT-Scans finden müssen, die Anzeichen einer Krankheit zeigen. Wenn wir jedoch ein solches System verwenden, um einen Verdächtigen anhand eines Schnappschusses zu identifizieren, müssen wir verstehen, wie der Algorithmus funktioniert, um schlüssige Beweise zu liefern.
Auch im Bereich autonomer Fahrzeuge bleibt diese Generalisierbarkeit ein großes Problem.
Takeo Kanade, Professor für Robotik an der Carnegie Mellon University, ist Experte für selbstfahrende Autos und Computer Vision. Robotern ein "wahres Verständnis" der Welt um sie herum zu vermitteln, sei immer noch eine technische Herausforderung, die bewältigt werden müsse.
„Es geht nicht nur darum, den Standort von Objekten zu identifizieren“, erklärt er. „Technologie muss verstehen, was die Welt um sie herum tut. Möchte zum Beispiel eine Person die Straße überqueren oder nicht?"
ILYA KHEL
