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98. Jahrgang, 2018, Heft 7 · S. 458

Künstliche Intelligenz: Neue Forschungsbündnisse

Dietmar Harhoff, Stefan Heumann

Die digitale Transformation ökonomischer Systeme ist in vollem Gange. Viele Beobachter sehen darin auch den Übergang zu einer datengetriebenen Ökonomie. Aber Daten allein liefern keinen Mehrwert, sie bedürfen der Verarbeitung in intelligenten Analysesystemen unter Nutzung neuer Geschäftsmodelle. Dabei spielen Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) eine zentrale Rolle. KI ist nicht neu – Forschungsarbeiten an Systemen, die intelligentes Verhalten aufweisen sollen, sind relativ alt. Aber die Bemühungen haben nach dem erfolgreichen Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens seit etwa 2012 neuen Auftrieb erhalten. Kosten und Zeitbedarf für den Einsatz des maschinellen Lernens konnten gesenkt werden. So ist KI nunmehr für viele Einsatzzwecke erschwinglich. Die volkswirtschaftliche Bedeutung von KI wird als sehr hoch eingeschätzt. Von einigen Ökonomen wird sie als neue General Purpose Technology (GPT) mit Auswirkungen in alle Wirtschafts- und Gesellschaftsbereiche hinein gesehen. Länder wie Frankreich, Südkorea und Großbritannien haben politische Strategien beschlossen, um im globalen KI-Wettrennen bestehen zu können. Positionspapiere gibt es auch von der Europäischen Kommission, während Deutschland dieser Entwicklung bisher hinterherläuft. In den letzten Monaten hat allerdings ein Bewusstseinswandel eingesetzt. Bis zum Herbst 2018 soll ein KI-Masterplan der Bundesregierung vorliegen. Der Bundestag hat zudem jüngst, wie von der Expertenkommission Forschung und Innovation vorgeschlagen, die Einrichtung einer Enquete-Kommission zu Fragen der KI beschlossen, um ethische und gesellschaftliche Aspekte diskutieren zu können.

Aber auch Wissenschaftler beziehen Position. Dabei sind vor allem zwei Verbünde zu nennen, die Vorstellungen für die Forschungsförderung im europäischen Kontext vorgelegt haben. Im April 2018 wurde von führenden Forschern im derzeit besonders erfolgreichen Bereich des maschinellen Lernens das Konzept "European Lab for Learning & Intelligent Systems" (ELLIS) vorgestellt. Inzwischen hat sich eine weitere Gruppe zu Wort gemeldet und die Bildung eines Konsortiums "Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe" (CLAIRE) vorgeschlagen. Die CLAIRE-Gruppe fordert die Förderung von KI-Forschung im maschinellen Lernen, aber auch in anderen Bereichen. Eigeninteressen spielen natürlich eine Rolle und erklären die unterschiedlichen Akzente. Dennoch ist es bemerkenswert, dass bei aller Konkurrenz relativ konsistente inhaltliche Vorstellungen zur Vernetzung und Nachwuchsausbildung geäußert werden und sich etliche Wissenschaftler auch für beide Projekte ausgesprochen haben. Gerade die Sorge vor einem "Brain Drain" aus der Wissenschaft in die KI-Labore der Industrie eint die Unterstützer der Initiativen.

Aus ökonomischer Sicht ist eine Schwäche anzumerken, die beide Papiere teilen. Die Förderung der Forschung allein bringt noch keine Wertschöpfungseffekte. Ohne gut funktionierende KI-Ökosysteme wird es kaum gelingen, exzellente Forschung in gesellschaftlichen Nutzen umzusetzen. Die Liste deutscher und europäischer Forschungserfolge, die keine wirtschaftliche Dynamik entfalten konnten, ist lang. Europa benötigt daher Konzepte für funktionierende KI-Ökosysteme, die sich um die Forschungszentren bilden. Dazu gehören Aspekte des Technologietransfers, der Gründungsförderung und des Managements der Datenbestände, die insbesondere für das maschinelle Lernen erforderlich sind. Diese Themen sollten auch in Papieren von Forschungsverbünden angesprochen werden, denn ohne die Unterstützung der Wissenschaft wird der Technologietransfer auf der Strecke bleiben.

Dietmar Harhoff, Stefan Heumann

MPI für Innovation und Wettbewerb, Stiftung Neue Verantwortung

dietmar.harhoff@ip.mpg.de


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