Künstliche Intelligenz (KI) wird zwar bereits seit den 1950-er Jahren akademisch erforscht, doch erst seit 2012 kommerziell genutzt. Wird KI zur Massenarbeitslosigkeit führen? Ein Paper des MIT und IBM 's Watson AI-Lab analysierte 170 Millionen Online-Jobausschreibungen zwischen 2010 und 2017, um den Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt zu untersuchen. Resultat: Rückgang der Jobs der mittleren Einkommensklasse, diese werden durch Niedriglohnjobs ersetzt. Eine Studie aus den Niederlanden (Ökonomen James Bessen, Maarten Goos u.a.) über die Effekte des Einsatzes von KI kam zum gleichen Ergebnis. Basierend auf einem Sample von 36.490 niederländischen Firmen und knapp fünf Millionen Angestellten stellte sich heraus, dass die Beschäftigten nach Einführung von Automatisierungsmaßnahmen durchschnittlich 10, 7 Prozent an Lohn verloren. Einige Anwendungsfälle Jaguar Land Rover arbeitet an einer KI-Lösung, welche die Gemütsverfassung der Fahrerin oder des Fahrers erkennen soll. Aufgrund der Mimik sollen die Fahrzeugeinstellungen im Innenraum entsprechend angepasst werden, um Stress zu reduzieren. Das System basiert auf einer auf die Fahrerin oder den Fahrer gerichteten Kamera und einer biometrische Sensorik. Facebook verkündete 2015, Selbstmordabsichten mithilfe von KI erkennen zu können. Rund 3.500 dieser sogenannten "Wellness-Checks" hat Facebooks Algorithmus 2017 ausgelöst. Wie viele davon ein Fehlalarm waren, verriet Facebook nicht. Frauen kommen meist seltener in der Berichterstattung der Medien vor als Männer. Der Schweizer Medienkonzern Ringier setzt nun auf eine KI-Lösung namens "Equal Voice" - mit einem Algorithmus zu mehr Sichtbarkeit für Frauen. In der Medizin können dank KI Bildnalysen in weniger als einer Sekunde erledigt werden, was große Effizienzsteigerungen ermöglicht. Ein Leitfaden dazu: www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Konkrete-Anwendungsfaelle-von-kuenstlic… Algorithmen Algorithmen prägen mit ihrer Sortierfunktion entscheidend, wer welche Online-Inhalte sehen kann. Die dabei entstehenden Gefahren sind offenkundig. Hochindividualisierte Newsfeeds erwecken den Eindruck, dass nur das existiert, was das sehr enge Selbstinteresse bereits kennt. In Brasilien zeigte sich etwa, dass der YouTube-Empfehlungsalgorithmus überproportional oft auf Seiten mit Verschwörungstheorien verwies, was die Präsidentschaftswahl zugunsten des Rechtspopulisten Jair Bolsonaro beeinflusst haben soll. Im Januar 2020 enthüllte die "New York Times", dass ein kleines Startup namens "Clearview AI" heimlich 3 Milliarden Fotos aus den sozialen Medien gezogen und so Millionen Menschen auffindbar gemacht hat. Zu den Kunden gehören laut "Clearview AI" schon mehr als 600 Behörden. Der französische Biometriekonzern "Idemia" entwickelt KI-Lösungen, welche die Analyse von Videomaterial in Echteit ermöglichen: Während Überwachungskameras filmen, gleicht eine Software sofort die Gesichter mit einer expandierenden Watchlist ab. Die Tage, an denen man sich anonym in der Öffentlichkeit bewegen konnte, scheinen gezählt zu sein. Nach einer im Dezember 2019 veröffentlichten Umfrage der deutschen Organisation "Algorithm Watch" nutzt die Polizei in mindestens 10 EU-Ländern schon derzeit KI-Systeme zur Gesichtserkennung. Die zuständige EU-Kommissarin Margrethe Vestager hat zwar Anfang dieses Jahres den Entwurf eines KI-Regulierungsrahmens ("Weißbuch") präsentiert, der von einem temporären Verbot der Gesichtserkennung im öffentlichen Raum geprägt hätte werden sollen, doch um dieses Verbot ist es leider wieder still geworden. Algorithmen stellen meist eine "Blackbox" dar, in sie können über die Datentrainingssets Vorurteile jeglicher Art einfließen. Dies stellte kürzlich die US-Behörde für Technologie, das "National Institute of Standards and Technology" (NIST) fest, die Algorithmen von rund 100 Herstellern einem Test unterzog. In Großbritannien glaubte man in den 1970-er Jahren, dass Algorithmen bei der Auswahl von Bewerberinnen und Bewerbern wertvolle Zeit sparen und die Bewerbungsprozesse fairer machen würden. Im Jahr 1986 gab es dann ein Verfahren vor der britischen "Commission for Racial Equality", da die von den Algorithmen ausgewählten Bewerber(innen) wenig divers waren. Bewerber(innen) mit nicht englischen Namen und Geburtsorten wurden schlechter bewertet, auch Frauen wurden Punkte abgezogen.