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Erforschung der Auswirkungen von KI auf die Zukunft der Arbeit
Executive Education / 6 March 2024
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Moritz Strube is an expert and practitioner with 25 years of experience in artificial intelligence and data science. He is currently the CTO of the AI start-up InspectifAI and was previously CTO and co-founder of various tech start-ups. He studied maths, economics and business administration. Moritz has been a lecturer at Frankfurt School for Artificial Intelligence and Data Science courses for 7 years and has successfully taught hundreds of students the basic concepts of AI.

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In meinen Vorlesungen an der Frankfurt School zu KI für zukünftige MBAs, Führungskräfte und Manager behandle ich regelmäßig die erwarteten Auswirkungen von KI auf die Wirtschaft und Gesellschaft. Dieser Artikel[1] untersucht verschiedene Ansichten zum Thema Automatisierung durch KI und den potenziellen Verlust von Arbeitsplätzen.

KI und Automatisierungstheorie

Die Integration von KI in verschiedene Sektoren der Wirtschaft verändert die Arbeitswelt und entfacht eine breite Debatte über ihre Folgen. Als Mathematiker und Ökonom nähre ich mich diesem Thema von zwei Seiten: einerseits den technischen Details und andererseits den wirtschaftlichen Auswirkungen auf die Beschäftigung. Die allgemeine Debatte geht davon aus, dass KI zu signifikanten Arbeitsplatzverlusten führen wird, wobei Diskussionen sich nun darauf konzentrieren, ob neue Arbeitsplätze und demografische Veränderungen diese Verluste ausgleichen können oder ob Maßnahmen wie das bedingungslose Grundeinkommen notwendig werden. Mit dieser Analyse soll die zugrundeliegende Annahme des unvermeidlichen Verlusts von Arbeitsplätzen aufgrund von KI untersucht werden, wobei Wirtschaftsforschung und Daten herangezogen werden, um die tatsächlichen Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung zu verstehen. Denn trotz einiger Argumente, die darauf hindeuten, dass die künstliche Intelligenz aufgrund der erhöhten Produktivität zu erheblicher Arbeitslosigkeit führen wird, zeigen empirische Daten seit den 1970er Jahren, diesen Argumenten widersprechend, einen stetigen Rückgang der Produktivitätswachstumsraten.

Fünf Denkschulen

Der Artikel “How Will AI Change Work? Here Are 5 Schools of Thought”[2] untersucht verschiedene Perspektiven zu den künftigen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Arbeitswelt. Der Bericht gliedert sich in fünf verschiedene Denkansätze über die Rolle der KI bei der Veränderung von Arbeitsplätzen, Produktivität und Wirtschaftswachstum:

  1. Die Dystrophiker sehen eine Zukunft, in der KI zu erheblichem Arbeitsplatzabbau führt.
  2. Die Utopisten träumen von einer Welt, in der KI-Überfluss schafft und menschliche Arbeit überflüssig macht.
  3. Die Technologieoptimisten erwarten einen Produktivitätsboom durch KI, der Wachstum und Lebensstandard steigert.
  4. Die Produktivitätsskeptiker bezweifeln, dass KI allein signifikante Produktivitätsgewinne bringen wird.
  5. Die optimistischen Realisten sehen KI als Treiber für Produktivität ähnlich vergangenen Technologien, warnen aber vor zunehmender Ungleichheit.

Schlüsselforscher und ihre Positionen

– Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee sind Technologieoptimisten, die glauben, dass KI wirtschaftliches Wachstum und Verbesserungen im Lebensstandard bringen kann.

– Martin Ford vertritt eine dystopische Sichtweise, die vor weit verbreiteter Arbeitslosigkeit durch KI warnt.

– David Autor bietet eine nuancierter Sicht, die zeigt, dass Automatisierung neue Arbeitsmöglichkeiten schafft.

– Carl Benedikt Frey und Michael A. Osborne schätzen, dass ein signifikanter Anteil von Arbeitsplätzen automatisierbar ist, sehen aber auch die Möglichkeit für neue Arbeitsplätze.

– Daron Acemoglu und Pascual Restrepo argumentieren, dass Automatisierung sowohl positive als auch negative Auswirkungen haben kann, abhängig von Anpassungen in Wirtschaft und Gesellschaft.

Alternative Perspektiven

Autoren wie Nick Srnicek und Alex Williams, Aaron Benanav, Aaron Bastani und Peter Frase bieten kritische Perspektiven, die den kapitalistischen Rahmen, in dem sich Automatisierung entfaltet, herausfordern und für radikale Alternativen zum aktuellen sozioökonomischen Modell plädieren.

– Srnicek und Williams befürworten eine Post-Arbeits-Gesellschaft, unterstützt durch Automatisierung und ein universelles Grundeinkommen.

– Benanav sieht die Stagnation im Arbeitsplatzwachstum eher in Verbindung mit einem globalen Rückgang des wirtschaftlichen Wachstums als mit technologischen Fortschritten.

– Bastani träumt von einem „Fully Automated Luxury Communism“, in dem Technologie Überfluss für alle schafft.

– Frase spekuliert über vier mögliche Zukünfte, die von dystopischen zu utopischen Szenarien reichen, je nachdem, wie Gesellschaft und Politik auf Automatisierung reagieren.

Empirische Daten und Produktivität

Die empirischen Daten seit dem Zweiten Weltkrieg zeigen eine komplexe Beziehung zwischen technologischem Fortschritt und Produktivitätswachstum. Nach einem anfänglichen Boom in der Nachkriegszeit kam es ab den 1970er Jahren zu einer Verlangsamung des Produktivitätswachstums, trotz der Einführung von Computern und der digitalen Revolution. Dieses Phänomen, oft als “Produktivitätsparadoxon” bezeichnet, wirft Fragen auf bezüglich der direkten Auswirkungen von Technologie auf die Wirtschaftsleistung.

Diskussion und Schlussfolgerung

Während einige die transformative Kraft der KI auf die Arbeitswelt und die Wirtschaft optimistisch sehen, mahnen empirische Daten zur Vorsicht. Die seit den 1970er Jahren beobachtete Verlangsamung der Produktivitätszunahme deutet darauf hin, dass technologische Innovationen allein nicht ausreichen, um langfristige wirtschaftliche Trends umzukehren. Die Zukunft der Arbeit und der Einfluss der Automatisierung sind weiterhin offene Fragen, die von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst werden, einschließlich technologischer Entwicklungen, wirtschaftlicher Strukturen und politischer Entscheidungen. Eine fundierte Debatte erfordert ein tiefes Verständnis der komplexen Beziehungen zwischen Technologie, Wirtschaftspolitik und Arbeitsmarkt. In dieser sich schnell verändernden Landschaft ist es wesentlich, empirischen Daten zu berücksichtigen und gleichzeitig für die Möglichkeiten offen zu sein, die technologische Innovationen bieten können. Die Herausforderung liegt darin, einen Weg zu finden, der sowohl wirtschaftliches Wachstum als auch soziale Gerechtigkeit fördert, indem die Vorteile der Automatisierung und KI breit in der Gesellschaft geteilt werden.

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[1] Dieser Artikel ist eine übersetzte und gekürzte Version des Originalartikels “AI and Automation Theory”, der hier veröffentlicht wurde: https://open.substack.com/pub/moritzstrube/p/ai-and-automation-theory

[2] https://hbr.org/2018/01/how-will-ai-change-work-here-are-5-schools-of-thought

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