Skip to content
Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Smart Cities
Lisa Smith24. Juli 20239 min read

Wie Künstliche Intelligenz die Smart City Bewegung beeinflusst

Künstliche Intelligenz (KI) verspricht enorme Vorteile für die Datenverarbeitung und Automatisierung, die sich potenziell auf jeden Bereich unseres täglichen Lebens auswirken und somit auch die Planung und Umsetzung von Smart-City-Projekten in allen sechs Handlungsfeldern beeinflussen kann. Dies wirft jedoch auch einige neue Fragen auf. Wenn wir die administrative Kontrolle über bestimmte Prozesse und Dienstleistungen an KI abgeben, wie können wir dann sicherstellen, dass diese auch wirklich alles berücksichtigt? Wie wird der Arbeitsmarkt der Zukunft aussehen und welche Auswirkungen wird die maschinelle Intelligenz, ein Teilbereich der KI, auf unsere Bildung haben? Besonders die politischen EntscheidungsträgerInnen müssen der Entwicklung voraus sein und einen einheitlichen Rechtsrahmen schaffen, damit die Städte das Beste aus den Möglichkeiten der KI machen können.


WELCHE VORTEILE KANN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ EINER SMART CITY BIETEN?

Ein wichtiger Schritt, um eine Stadt smarter zu machen, ist die Verbesserung ihrer Vernetzung. Die Zugänglichkeit ihrer Daten und die Geschwindigkeit ihrer Netze, einschließlich des Internets der Dinge (IoT), wirken sich unmittelbar darauf aus, was die Stadt ihren AkteurInnen zu bieten hat. Künstliche Intelligenz macht sich den Netzwerkeffekt zunutze - dies beschreibt das Konzept, dass Plattformen mit zunehmender Größe intelligenter werden. Dabei bezieht die KI sich auf das Potenzial des Codes, das heißt zu lernen und sich an unsere Präferenzen anzupassen: So kann KI beginnen, bestimmte Entscheidungen für uns zu treffen und komplexe Vorgänge sowie Prozesse in für uns zu übernehmen. In ihrer einfachsten Form steht KI für eine Datenverarbeitung in einem Umfang, einer Geschwindigkeit und einer Genauigkeit, die derzeit nicht möglich ist.

Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0

Im Kontext von Smart Cities ergibt die Übernahme von Modellen des maschinellen Lernens für betriebliche Entscheidungen sehr viel Sinn. Ein großer potenzieller Vorteil von KI für Smart Cities ist die kostengünstige, maßgeschneiderte Herstellung jeder Art von Produkten, genau dann und dort, wo es benötigt wird (allgemein als Industrie 4.0 bezeichnet). Schon jetzt senkt die automatisierte Fertigung die Arbeitskosten, macht die Produktion vor Ort immer wirtschaftlicher und kehrt den Trend um, die Produktion ins Ausland zu verlagern, wo Arbeitskräfte billiger sind. Es wird erwartet, dass sich diese Entwicklung fortsetzt, wenn Industrie 4.0 - eine Kombination aus Robotik und intelligenter, lernfähiger Software - in größerem Umfang eingeführt wird. Das Konzept der Fertigung wird sich vollständig verändern, da Flexibilität den Maßstab als Schlüsselkriterium für die Zukunft der Produktion übertrumpfen wird. Dies wird voraussichtlich das Wirtschaftswachstum durch die Steigerung der Produktivität ankurbeln, was bereits im Einzelhandel und in der Luft- und Raumfahrtindustrie zu beobachten ist: Robotik wurde mit maschinellem Lernen für die Versendung von Paketen für Amazon und für die vereinfachte Herstellung von 3D-gedruckten Triebwerksteilen kombiniert.

 

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Ein weiterer Bereich, in dem die KI Wellen schlagen wird, ist das Gesundheitswesen. Mit überlegenen Datenverarbeitungsfähigkeiten liegt es auf der Hand, wie maschinelles Lernen der Diagnostik zugute kommen kann. Es kann dazu beitragen, Patienten schneller ihre Ergebnisse zu liefern, indem die Person vorab gescreent werden und nur im Falle eines nicht eindeutigen Negativbefundes ein geschulter Arzt hinzugezogen werden muss. Alles, was den Prozess der Arzneimittelentdeckung beschleunigt, senkt die Forschungs- und Entwicklungskosten erheblich. Dies wiederum senkt den Endpreis eines Medikaments. So werden Medikamente für Erkrankungen, die nur in ärmeren Ländern vorkommen, für Pharmaunternehmen wirtschaftlich attraktiver. Die gleichen Vorteile dürften auch das Versprechen einer personalisierten Medizin in greifbare Nähe rücken lassen.

Ein Unternehmen, das bereit ist, diese Möglichkeiten zu nutzen, ist iCarbonX, das 2015 in China gegründet wurde und von einer Kombination aus Biotech-, Elektronik- und Internet-Innovationsinvestoren finanziert wird. iCarbonX, welches bereits als eines der 50 führenden Unternehmen der KI-Revolution des Magazins Fortune gelistet ist, rühmt sich seiner Fähigkeit, die menschliche, adaptive Immunantwort in großem Maßstab zu messen. Seine Plattform für digitales Gesundheitsmanagement (Meum) wurde kürzlich öffentlich vorgestellt, von der sein Gründer Jun Wang ehrgeizig behauptet, dass sie das Leben digitalisieren, analysieren und verstehen wird. Für EndnutzerInnen ist Meum eine Art persönlicher Ratgeber, der nicht nur in der Lage ist, Gesundheit und Fitness zu bewerten, sondern auch gesundheitliche Ergebnisse vorherzusagen und Ratschläge zu geben. Es ermöglicht den Zugang zu Apps, die Fitness, Hautpflege und Ernährung überwachen und verfolgen, ist aber auch für Entwicklung und Forschung offen.


🎧 Jetzt neuen bee smart city Podcast hören: 🎧



Künstliche Intelligenz in Aktion

Neben dem Gesundheitswesen und der verarbeitenden Industrie entwickeln InvestorInnen derzeit Künstliche Intelligenz für den Online-Handel und für Netzwerke, für Chatbots wie den WienBot der Stadt Wien, für ausgeklügelte Verkehrsleitsysteme und für die Simulation neuer Mobilitätslösungen.

Viele Schlagzeilen der letzten Zeit betrafen den Einsatz von KI in autonomen Fahrzeugen (AVs), die als sicherere und logistisch intelligentere Alternative zu fehlbaren menschlichen Fahren gesehen werden und in ferner Zukunft den Individualverkehr ersetzen könnten. BMW und Intel haben sich beispielsweise zusammengetan, um bis 2021 AVs der Stufen 3 bis 5 zu produzieren (siehe SAE-Definitionen). Die Pläne von Ford und seinen akademischen Partnern an der Universität von Michigan sind nicht weniger ehrgeizig. Doch wenn die KI am Steuer sitzt, wird sie viele Entscheidungen treffen müssen, die, so banal sie auch erscheinen mögen, erhebliche Auswirkungen auf die Sicherheit haben werden - Entscheidungen, die buchstäblich über Leben und Tod von Fahrgästen oder FußgängerInnen entscheiden können. Es wird auch unweigerlich Situationen geben, in denen die KI den Wert eines Lebens abwägen und zwischen zwei negativen Folgen wählen muss. Eine solche Entscheidung ist bereits für einen Menschen schwer genug - wie und wann sollte eine Maschine diese Entscheidung treffen?


Die Moral der Künstlichen Intelligenz

Bei der Entwicklung von KI werden die Herausforderungen ebenso deutlich, wie bei der Erziehung eines Kindes. Wie in einer Umfrage unter mehr als 2 Millionen Menschen weltweit (der Moral Machine) festgestellt wurde, unterscheiden sich moralische Urteile von Mensch zu Mensch und von Kultur zu Kultur - der ideale Algorithmus muss jedoch in der Lage sein, universell zu funktionieren. Eine weitere Herausforderung besteht darin, eine KI zu entwickeln, die frei von unerwünschten Vorurteilen ist. Wird ein Algorithmus jedoch mit Daten gefüttert, nimmt er alle vorhandenen Vorurteile auf und macht sie sich zu eigen. Dies könnten gefährliche Lektionen sein:
Bei Anwendungen im Bereich der öffentlichen Sicherheit kann eine KI-gesteuerte Gesichtserkennungssoftware eine Person innerhalb von zehn Minuten auf der Grundlage der CCTV-Überwachung einer Stadt aufspüren. Intelligente Brillen, die von Polizeibeamten in China getragen werden, können dabei helfen, Verdächtige schnell zu erkennen; diese Software wird jedoch so angepasst, dass sie über die Identifizierung einer Person hinausgeht und Vorhersagen über potenzielles kriminelles Verhalten trifft. Dabei wurden Beispiele von rassistischer Voreingenommenheit beobachtet. Generell kann die Möglichkeit, einen Fremden in Not zu identifizieren, von Vorteil sein, wirft aber auch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre auf.

Viele andere Entscheidungen, die zumindest teilweise bereits von KI getroffen werden, können sich direkt auf den Verlauf des Lebens einer Person auswirken, z. B. Fragen der Beschäftigung oder die Entscheidung, ob Anträge für finanzielle Unterstützung oder Versicherungen angenommen werden oder nicht. Der Einsatz von KI kann eine Möglichkeit sein, unerkannte persönliche Voreingenommenheit zu vermeiden, die solche Entscheidungen beeinflusst - aber nicht, wenn wir diese an sie weitergeben.


KI und Inklusion

Inklusion ist in mehr als einer Hinsicht ein Problem. Während KI hinter den Kulissen Entscheidungen für uns alle trifft, ist die Zahl der Menschen, die in der Lage sind, sie zu entwickeln (und direkt Einfluss darauf nehmen, wie sie aufgebaut und angewendet wird), begrenzt. Regierungen auf der ganzen Welt haben spezielle Programme, Netzwerke und sogar praxisbezogene Möglichkeiten geschaffen, um die digitale Bildung ihrer Bürgerinnen und Bürger in diesem Thema zu fördern.
Meist ist das Ziel, offene Daten besser zu nutzen und Innovationen zu fördern, um intelligente Lösungen für ihre Probleme zu finden. Es ist plausibel, dass der durchschnittliche, motivierte Bürger lernen kann, grundlegende Anwendungen zu erstellen oder Prototyplösungen zu entwickeln, wenn ihm die richtige Technologie und Unterstützung zur Verfügung gestellt wird. Doch selbst wenn Unternehmen wie gemeinnützige OpenAI öffentlichen Zugang zu KI-Informationen bieten und Google und Microsoft Zugang zu KI-Tools bereitstellen, bleibt das für die Arbeit mit all diesen Tools erforderliche technische Wissen bei den meisten Menschen auf der Strecke. Dies bringt eine enorme Verantwortung für diejenigen mit sich, die Künstliche Intelligenz zum Nutzen der gesamten Gesellschaft entwickeln. Kurz gesagt, die Anwendung von KI in der realen Welt ohne unerwünschte Vorurteile hängt von ihrer zukünftigen Entwicklung ab, die derzeit in den Händen einiger weniger "Innovationszentren" liegt.


Training und Anwendung von Künstlicher Intelligenz

Von moralischen Fragen einmal abgesehen, ist die reale Welt chaotisch: Sie folgt keinen klaren Regeln. Menschen treffen nicht immer rationale oder vorhersehbare Entscheidungen. Das kann für Künstliche Intelligenz sehr schwierig zu analysieren sein. Vor allem ohne die sofortige Erkennung eines Wortes oder Konzepts und seiner einfachen Übersetzung von einem Kontext in einen anderen, die selbst für kleine Kinder selbstverständlich sind. Die Sinnhaftigkeit eines KI-Modells in der realen Welt, hängt daher stark von Qualität und Umfang seines Trainings ab, das wiederum auf den Datensätzen beruht, die ihm für die Untersuchung zur Verfügung stehen.

Der wahrgenommene Wert der KI, sowohl für die Gesellschaft als Ganzes als auch in finanzieller Hinsicht, hat dazu geführt, dass sich ganze Unternehmen der Entwicklung und dem Training von KI-Modellen widmen. Ein Beispiel dafür ist die in San Francisco ansässige Plattform Figure Eight, seit 2019 Appen, die "Human-in-the-Loop"-Modelle für maschinelles Lernen (Modelle, die in irgendeiner Form menschliche Interaktion benötigen) trainiert und testet. Appen entwickelt beschriftete Datensätze, die für das richtige Training eines Modells geeignet sind. Diese Kennzeichnungen sind entscheidend für die Art und Weise, wie eine Maschine die ihr übergebenen Daten interpretiert. Die Bandbreite der Datentypen, mit denen das Unternehmen arbeitet - Texte, Bilder, Produktinformationen, Audio und Video - spiegelt das große Potenzial der KI wider, und viele bekannte Marken wie eBay, Adobe und Spotify haben diese Dienste bereits in Anspruch genommen.

Sorgfältig ausgebildete KI verspricht, für alle gleichermaßen von Nutzen zu sein. Um dies zu gewährleisten, hat die Europäische Union eine Reihe von ethischen Leitlinien für die Entwicklung und Nutzung von KI in Europa in Auftrag gegeben. Ziel dieser Leitlinien ist es auch, öffentliche und private Investitionen in Künstlicher Intelligenz zu fördern. Regierungen wird somit geholfen, sich auf die sozioökonomischen Veränderungen vorzubereiten, die von ihrer Anwendung erwartet werden - Veränderungen, die nur teilweise vorhersehbar sind.


Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz

Die Einführung von Systemen, die im Laufe der Zeit immer intelligenter werden, wird auf dem Arbeitsmarkt voraussichtlich weiter für einen erhöhten Bedarf an digital und technisch hochqualifizierter Arbeitskräften sorgen. Diese müssen besser vernetzt sein, um lokales Fachwissen mit mehreren AkteurInnen zu teilen, sowie über intelligentere Lieferketten verfügen, um eine flexible, bedarfsorientierte Industrie zu versorgen. Das ist bereits das Ziel der meisten Smart Cities, die den Übergang zu einer innovationsbasierten Wirtschaft anstreben.

Zumindest kurzfristig stellt dieser Wandel ein großes Risiko für die Beschäftigung und die Gleichberechtigung dar, welche beide die Wirtschaft und das "Herz" einer integrativen Stadt stark beeinflussen: Wenn Arbeitsplätze durch die Automatisierung wegfallen, wird es zwei Seiten der Medaille geben. Die eine, die in die Wegbereiter investiert, und die Personen, die durch die Automatisierung verdrängt werden. Wie leicht dieses Problem entschärft werden kann, hängt von der Geschwindigkeit und der Handhabung des Wandels ab und setzt eine starke, klare Führung und eine vorausschauende Politik voraus.

Die Bandbreite an Meinungen ist weit gefasst. Einige ExpertInnen sind überschwänglich optimistisch, andere sagen den Untergang der Menschheit voraus, wenn die Maschinen unser Leben übernehmen - obwohl Ähnliches auch über die inzwischen allgegenwärtigen Smartphones mit intelligenten digitalen Assistenten gesagt wurde.



Werden Sie Mitglied des globalen Smart-City-Netzwerks und der Community, um mit Tausenden von Smart-City-Experten weltweit über KI in Smart Cities und Lösungen zu diskutieren. Finden Sie KI-gestützte Lösungen oder teilen Sie Ihre eigenen Erkenntnisse und Lösungen. Werden Sie noch heute Mitglied!

Zum Lösungsnetzwerk


 

 

avatar

Lisa Smith

Lisa Smith hat einen Doktortitel in Chemie von der University of Melbourne, wo sie eine Mischung aus Künsten und Wissenschaften studierte. Seit 2010 arbeitet sie als Redakteurin für Wileys Materialwissenschaftsprogramm und arbeitet in ihrer Freizeit sowohl an Belletristik- als auch Sachbuch-Schreibprojekten.

VERWANDTE ARTIKEL