Künstliche Intelligenz: Personalisierung ja, Datenkraken nein

Er ist ein kleiner Mann, aber ein Mann mit großer Wirkung: Francis Fukuyama, US-Politikwissenschaftler und Ökonom, Ende 60. Spätestens seit seinem Buch »Das Ende der Geschichte« von 1992 ein Star unter liberal-konservativen Denkern, spricht der Stanford-Professor an einem Mittwoch im November leise in Zoom: »Big private corporations have neither the capacity nor the legitimacy to decide what types of information should be amplified or suppressed.« – zu deutsch: »Große private Unternehmen haben weder die Fähigkeit noch die Legitimität zu entscheiden, welche Arten von Informationen verbreitet oder unterdrückt werden sollten.« Ein Satz mit Sprengkraft.

Künstliche Intelligenz auf der HAI

Geäußert wird der Satz auf einer Remote-Konferenz des HAI – Human Centered Artificial Intelligence – in Stanford, einer der Eliteuniversitäten der USA. Dem Zentrum dort geht es darum, wie sich mithilfe Künstlicher Intelligenz die Lebensbedingungen aller Menschen verbessern lassen, und nicht, wie Algorithmen für Gewinnmaximierung oder Effizienzsteigerung sorgen.

Letztlich geht es damit um die Essenz Künstlicher Intelligenz, darum datengetrieben gute Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu vereinfachen: Wer Jahrzehnte wegen Legasthenie gehemmt war, Texte zu schreiben, der spricht sie heute via NLP ein.

Wer keine Lust hat, als kochender Vater die Küche zu verlassen, der wendet sich via Sprachassistenz an die hungrige Bande. Und wer, wie Francis Fukuyama keine Lust hat, dass Leute aus aller Welt sehen, wie es im professoralen Arbeitszimmer aussieht, der verwendet einen Hintergrundfilter in Zoom, der automatisiert erkennt, was er verschwimmen lassen muss und was nicht.

Künstliche Intelligenz: Vier radikale Vorschläge aus Stanford

Doch wo nützt KI der Menschheit? Und wo gefährden die Technologien sie? Am HAI wurden an diesen zwei Tagen »Four radical proposes for a better society«, vier radikale Vorschläge für eine bessere Gesellschaft diskutiert.

Einer davon ist von Fukuyama und seinem Team: In einem Paper, das von der Stanford Cyber Policy Center’s Working Group on Platform Scale veröffentlicht wurde, schlagen die Forscherinnen und Forscher um Fukuyama vor, statt des einen, großen Algorithmengebildes, der mit der Plattformökonomie einhergeht, eine Schicht wettbewerbsfähiger Middleware-Unternehmen auf Plattformen einzusetzen.

Statt krakig alle Daten zu sammeln, die es geben kann oder Personalisierung rigoros zu blockieren und damit die Vorzüge solcher Plattformen nicht zu nutzen, würde eine solche Zwischenschicht den Forscherinnen und Forschern zufolge tatsächlich die Möglichkeit bieten, Such- und Social-Media-Feeds an ihre persönlichen Vorlieben oder Ziele anzupassen: »Dies würde den Nutzern die Kontrolle darüber geben, was sie sehen, anstatt es einem intransparenten Algorithmus zu überlassen, der von der Plattform verwendet wird«, sagt Fukuyama.

Künstliche Intelligenz und radikale Ideen: Personalisierung ja, Datenkraken nein

Angesichts dessen, was Meta, ehemals Facebook und Co längst praktizieren, mögen solche Appelle auch aus dem Munde gewiefter Wissenschaftsgrößen mithin naiv klingen. Aber genau darum geht es ja bei dieser Konferenz: Um radikale Ideen, darum, das Thema KI breiter zu fassen.

So etwa spricht auch Andrew Yang, der in einem frühen Stadium der Kandidaturen für die Demokraten als Präsident antreten wollte, aber Biden/Harris den Vortritt lassen musste. Sein Thema ist das Bedingungslose Grundeinkommen, das mithilfe einer KI-getriebenen Verwaltung gar nicht so teuer werden würde, wie Kritikerinnen und Kritiker es sähen. Hier sieht er, einmal mehr, die USA in einer Vorreiterrolle, um die Weltökonomie zu verändern.

Ferner geht es um die Idee, Daten-Genossenschaften zu gründen, um Datenhoheit und Datengewinne auf mehr Köpfe zu verteilen; um Zugangsrechte externer Prüfer für die Rechenschaftspflicht von KI-Anwendungen.

Alles recht kompliziert ausgedrückt und eher theoretisch, merkt man beim Lauschen. Alles utopisch. Aber es ist wichtig, dass wir auch auf diese Weise über neue Technologien nachdenken. 

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