Wissensarbeiter – wenn Rechner quasi selbständig mit Lernalgorithmen operieren

Künstliche Intelligenz ermöglicht selbstfahrende Autos, versteht natürliche Sprachen, diagnostiziert Krankheitsbilder, sagt Börsenentwicklungen voraus. Nächste Entwicklungssprünge stehen bevor: Rechner müssen zukünftig immer weniger programmiert werden, um bestimmte Aufgaben erfüllen oder Probleme zu lösen. Stattdessen operieren sie quasi selbständig mit Lernalgorithmen. Experten gehen davon aus, dass intelligente Systeme bald schon jegliche Form von Wissen autonom (ohne menschliche Hilfen) aus Daten gewinnen können. 

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Mit maschinellen Lernverfahren wird dann Wissen aus Erfahrung generiert. Das Lernen geschieht gleichsam ohne Bewusstsein, Vernunft oder vorfabriziertes Wissen. Facebook und Co agieren schon nach dem Grundsatz, dass noch wertvoller als der Besitz großer Datenmengen deren intelligente Auswertung ist. Beispielsweise wird versucht zu ergründen, warum Anleger selbst in extrem guten Zeiten an den Finanzmärkten eine hohe Risikoscheu an den Tag legen. Natürlich werden Anleger (angeblich unsichere, da stark schwankende) Aktien nur dann kaufen, wenn sie sich davon eine höhere Rendite als (beispielsweise in den USA) mit sicheren Schatzwechseln erwarten. Für das höhere Risiko wollen sie einen höheren Ertrag. Da Statistiken belegen, dass aber auch die Renditen von Schatzwechseln stark schwanken, würden Experten für Aktien einen Risikoaufschlag von etwa 1% für angemessen halten. Die Realität weicht hiervon jedoch stark ab: “für den Zeitraum von 1889 bis 1998 brachte ein Aktienindex in den Vereinigten Staaten, um die Inflationsrate bereinigt, eine durchschnittliche jährliche Rendite von 7 Prozent. Die Schatzwechsel brachten, wiederum um die Inflationsrate bereinigt, eine durchschnittliche jährliche Rendite von 0,8 Prozent.“ Entgegen einer als angemessen unterstellten Aktienprämie von 1%/Jahr betrug diese in der Realität aber mehr als 6%! Hiermit wird (entgegen der wirtschaftlichen Realität) eine extrem hohe Risikoscheu abgebildet. 

Ein modernes Paradox: Informationswachstum kann Wissensarmut erzeugen. Nicht jede Information wird zu Wissen. Dafür braucht es Selektion und Interpretation 

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