Job-Killer KI?
Welche Berufe sind bedroht?
(05.04.2023) Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz (KI) wie der Textroboter ChatGPT stellen derzeit die Hightech-Branche auf den Kopf. Doch nicht nur im Silicon Valley sind die Auswirkungen der Technologie zu spüren.
Künstliche Intelligenz wird auch außerhalb der kalifornischen Tech-Zentren den Arbeitsalltag vieler Menschen umfassend verändern. Das geht aus zwei Studien hervor, die sich mit den Folgen der KI-Revolution auf die Arbeitswelt beschäftigen. Auch auf Twitter ist KI ein großes Thema - Nutzer geben sich gegenseitig Tipps, welche Aufgaben die künstliche Intelligenz nicht übernehmen könnte, um einem den Alltag zu erleichtern.
Buchhalterinnen gefährdet?
Die erste Studie stammt von den Machern von ChatGPT selbst: Forscher des Start-up-Unternehmens OpenAI haben sich mit Wissenschaftern der University of Pennsylvania zusammengetan, um herauszufinden, auf welche Jobs sich ChatGPT am stärksten auswirkt. Sie haben herausgefunden: Buchhalterinnen und Buchhalter gehören zu den Berufsgruppen, die am stärksten von den Möglichkeiten der generativen künstlichen Intelligenz betroffen sind. Mindestens die Hälfte der Aufgaben in der Buchhaltung könnten mit dieser Technologie viel schneller erledigt werden.
Auch Mathematikerinnen, Dolmetscher, Programmiererinnen, Schriftsteller und Journalistinnen sollten sich der Studie zufolge darauf einstellen, dass die künstliche Intelligenz zumindest einen Teil ihrer bisherigen Aufgaben übernehmen kann. Denn obwohl die KI-Systeme derzeit bei ihren Antworten oft noch fehlerhafte Fakten „halluzinieren“, liefern sie bei Aufgaben wie Übersetzung, Klassifizierung, kreativem Schreiben und Generierung von Computercodes auch jetzt schon beachtliche Ergebnisse.
80 Prozent aller Aufgaben von KI schneller lösbar
Die Forscher von OpenAI und der University of Pennsylvania gehen davon aus, dass die meisten Arbeitsplätze in irgendeiner Form durch die KI-Sprachmodelle verändert werden. Rund 80 Prozent aller Aufgabe von Arbeitnehmerinnen in den USA können durch generative KI schneller erledigt werden. Es gibt aber auch Berufe, in denen die KI nur eine untergeordnete Rolle spielen wird: Dazu gehören Köche, Kfz-Mechanikerinnen und Jobs in der Öl- und Gasförderung aber auch in der Forst- und Landwirtschaft.
Eine Forschungsabteilung der Investmentbank Goldman Sachs hat in einer Studie ausgerechnet, was diese Entwicklung für den Arbeitsmarkt konkret bedeuten kann. Wenn die sogenannte generative KI die versprochenen Fähigkeiten einhalte, könne dies „zu erheblichen Störungen auf dem Arbeitsmarkt“ führen. Unter „generativer KI“ werden Computerprogramme verstanden, die neue Ideen, Inhalte oder Lösungen erstellen können, anstatt nur vordefinierte Regeln oder Anweisungen abzuarbeiten.
Goldman Sachs geht davon aus, dass etwa zwei Drittel der derzeitigen Arbeitsplätze einem gewissen Grad an KI-Automatisierung ausgesetzt sind. Die generative KI könne bis zu einem Viertel der derzeitigen Arbeit ersetzen. „Rechnet man unsere Schätzungen auf die ganze Welt hoch, so könnte generative KI das Äquivalent von 300 Millionen Vollzeitarbeitsplätzen der Automatisierung aussetzen.“
Eine Revolution oder doch Bedrohung?
Hinrich Schütze, Direktor des Zentrums für Informations- und Sprachverarbeitung an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), sieht in der Entwicklung der generativen KI eine Revolution, die technologisch mit dem Internet oder dem Smartphone vergleichbar ist. Dabei seien die KI-Systeme von einem echten inhaltlichen Verständnis der Themen noch weit entfernt: „Die Grundtechnologie für die Sprachmuster ist einfach immer das nächste Wort vorherzusagen, ganz stupide, immer das nächste Wort.“
Der Potsdamer Informatik-Professor Christoph Meinel sieht ein weiteres Hindernis für den flächendeckenden Durchbruch der KI in der Arbeitswelt, denn die Systeme benötigen gewaltige Rechnerkapazitäten und erfordern damit auch riesige Mengen an Energie. „Viele Erwartungen an die KI erscheinen mir überzogen und im Hinblick auf deren Energieverbrauch auch unrealistisch“, sagt der scheidende Direktor des Hasso-Plattner-Instituts (HPI). Die erfolgreichen KI-Anwendungen basierten auf dem so genannten Deep Learning, also dem Training mit riesigen Datenmengen. „Und die verschlingen Unmengen an Energie.“ Eine breite Einführung wäre deshalb für das Klima und die Erreichung der Klimaziele fatal. „Wir müssen erst deutlich energieeffizientere KI-Systeme entwickeln.“
(APA/JS)