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Computer haben keine Empathie

Bild: pixabay.com 

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Daniel Daimler ist Senior Marktforscher bei der Agenturgruppe pilot. Im März 2015 hat er einen Vortrag auf der Veranstaltung Research Plus in Hamburg zum Thema Künstliche Intelligenz gehalten. Im Gespräch berichtet er, wie sich das Thema weiterentwickelt hat.

Wie hat sich das Thema Künstliche Intelligenz (KI) inzwischen weiter entwickelt?


Da hat sich eine Menge getan. Zum Beispiel haben Menschen wie Elon Musk von Tesla und der Physiker Stephen Hawking in einem offenen Brief deutlich gemacht, dass wir aufpassen müssen, wohin die Reise geht. Die London School of Economics hat Berechnungen zu der Wahrscheinlichkeit veröffentlicht, dass wir in der Arbeitswelt die Auswirkungen von KI spüren werden. Dass es sich dabei nicht nur um „Blue Collar Jobs“ handelt, zeigt das Beispiel der KI ROSS, die von einer Kanzlei als juristische Arbeitskraft angestellt wurde. Diese Maschine kann in kurzer Zeit viele Dokumente durchsuchen.

Muss man aber wirklich ängstlich sein vor solchen Entwicklungen?

Solange ich dem Computer sage, was er tun soll, habe ich den Hut auf. Aber im Augenblick sind wir dabei, den Computern beizubringen, wie sie lernen sollen – Deep Learning. Und genau da liegen die Sorgen von Hawkings und Musk: dass Dinge passieren, die wir nicht mehr aufhalten können. So etwas wie kürzlich Microsoft mit dem Chatbot „Tay“ erlebt hat? Die KI sollte in sozialen Medien lernen und musste nach kurzer Zeit abgeschaltet werden, weil sie diskriminierend wurde, sich rassistisch und sexistisch äußerte. Ja, das zeigt, wie lernende Systeme gekidnappt werden können. Das waren Witzbolde, die beweisen wollten, wie man ein solches System austricksen kann und wie leicht es beeinflussbar ist. Ich weiß nicht, ob diese Episode für Microsoft notwendigerweise schlecht war, man kann eine Menge Learnings daraus ziehen.

Daniel Daimler 

 Daniel Daimler

Wie kann denn KI für die Marktforschung nutzbar gemacht werden?

Wir reden seit einiger Zeit sehr viel von Big Data, von immer größeren Datenmengen. Da es aber eigentlich nicht um die Masse an Daten geht, sondern um deren Relevanz, muss eine Filteraufgabe vollzogen werden. Diese kann KI leisten, um die relevanten Punkte in großen Datenmengen zu identifizieren. Das ist vergleichbar mit der Anwendung für medizinische Diagnosen. IBM Watson zum Beispiel kann in kurzer Zeit sehr viele medizinische Studien durchsuchen und sie auf die Aspekte reduzieren, die wirklich zusammenpassen, daraus Verknüpfungen herstellen und Empfehlungen abgeben. Die spannende Frage ist, ob durch solche Verknüpfungen irgendwann auch neue Gedanken entstehen können. Das ist aber sicher noch Zukunftsmusik.

Wo gibt es denn momentan bereits Anwendungen für KI in der Marktforschung?

In meiner Vorbereitung für den Vortrag bin ich damals auf das Unternehmen Beyond Verbal gestoßen. Das ist eines der ersten Systeme, das Emotionen in gesprochener Sprache erkennen kann. Außerdem gibt es zum Beispiel das Projekt The Automatic Statistician. Das ist eine Plattform, die über Deep Learning die am besten geeignete Datenanalyse für ein Problem finden kann – hier geht es um explorative Datenanalyse. Das System übernimmt den Job des Datenanalysten und entscheidet nicht nur, welche Daten relevant sind, sondern auch, welches Modell angewendet werden kann. Ein bedeutender Zweig ist die Natural Language Generation, also die Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache. Das Unternehmen Narrativ Science kann mit seinem Produkt Quill aus vorhandenen Daten ganz einfache Stories erzählen. Dieses System wird bereits von Publishern wie der LA Times eingesetzt, bei der Finanzbericht- und Sportberichterstattung oder auch bei Wettanbietern bis hin zur Erdbebenforschung, wo das System automatisiert Berichte über das aktuelle Erdbebenrisiko erstellt.

Warum sollte es nicht auch für die quantitative Marktforschung taugen? Um spannende Geschichten zu schreiben, braucht es aber mehr als KI?


Ja, die Frage ist, ob irgendwann eine künstliche Intelligenz in der Lage sein wird, Empathie zu empfinden, oder sie zu simulieren. Kennen Sie die Müller-Lyer-Illusion? Zwei Pfeile sind gleich lang, einmal zeigen die Pfeilspitzen nach außen und einmal nach innen. Wird eine künstliche Intelligenz diese Illusion genauso sehen wie wir Menschen? Natürlich nicht, weil ein Computer weiß, dass die Striche gleich lang sind. Richtig, deshalb fehlt der KI auch die wesentliche Eigenschaft der Empathie. Daniel Kahneman schrieb in seinem Buch "Schnelles Denken, langsames Denken", dass selbst wenn wir Menschen wissen, dass es eine Illusion ist, wir nichts dagegen machen können, es so wahrzunehmen. Wir können aber implizit voraussetzen, dass alle Menschen dem Phänomen gleich aufsitzen und die Illusion gleich betrachten. Wir wissen aber nicht, wie ein Computer die Dinge betrachtet.

Kann ein künstliches System Neugier empfinden?

Ja genau. Das sind die spannenden Fragen. Eine intrinsische Neugier ist ein wichtiger Teil der Motivation, die wir alle mitbringen, wenn wir in die Marktforschung gehen.

Braucht es nicht weiterhin Menschen, die Dinge herausfinden wollen und neugierig sind?

Und die lassen sich dann gerne von Künstlicher Intelligenz unterstützen. Die KI kann herausfinden, ob zwei Linien gleich lang sind, aber ich als Forscher bringe die Empathie und die Neugier mit, um hinter den Fakten Geschichten zu finden, die ich anderen Menschen erzählen kann.

Also gibt es keinen Grund zur Beunruhigung?

Was mich optimistisch stimmt: der ehemalige Schachweltmeister Garri Kasparov, der 1996 von dem IBM System Deep Blue besiegt wurde, hat eine neue Art Schach miterfunden, bei dem die Menschen nicht gegen, sondern mit dem Computer Schach spielen. Das ist der Punkt, auf den es hinauslaufen wird, das erfordert eine gewisse Flexibilität auf menschlicher Seite. Man muss sich darauf einlassen, dass man mit Künstlicher Intelligenz zusammenarbeiten wird, um das Optimum herauszuholen.

Spielt KI eine Rolle für die tägliche Arbeit?

Für die Werbebranche ist Programmatic Advertising heute schon Realität. Maschinen handeln miteinander Deals darüber aus, wie und wann und wo Werbung geschaltet werden soll. Immer häufiger werden wir es auch mit Chatbots zu tun haben, also auf KI basierende Messenger-Avatare. Und die nächste Stufe wäre dann Programmatic Consumption: wenn ein Konsument nicht nur ein Werbemittel angezeigt bekommt, sondern in einer Interaktion mit einer Künstlichen Intelligenz einen kontextbasierten Ratschlag zu einer bestimmten Verhaltensweise oder einem Produkt erhält. Für Haushalte gibt es z.B. die Plattformen Amazon Echo oder Google Home als konkurrierende Betriebssysteme mit intelligenter Sprachsteuerung für das Smart Home.

Kann ein Computersystem auch Marketing-Fragestellungen beantworten?

Ja, neuronale Netze und Deep Learning-Ansätze finden schon erste Anwendung im Bereich der Absatz-Analysen und Sales Modelings und erzielen bereits sehr gute Ergebnisse, aber in der klassischen Marktforschung bei der Auswertung von Befragungsdaten wird das noch eine ganze Weile dauern. Unter der Voraussetzung, dass wir Marktforscher ein bisschen kreativer werden, wäre das dennoch denkbar. Wenn ich einen intelligenten Helfer habe, der für mich aus der Vielzahl von Daten die relevanten Fakten herausfiltert und mir Vorschläge für Verknüpfungen macht, dann ist das ein Zukunftsszenario, auf das ich mich sehr freue. Es ist nämlich äußerst aufwändig, zunächst sämtliche relevante Datenpunkte zu finden, sie dann nach Relevanz zu sortieren und erst zum Schluss eine einprägsame Story daraus zu kreieren, die ja eigentlich der Kern meiner Arbeit sein sollte. Hierbei stehen immer Fragestellungen im Raum wie „Habe ich irgendetwas vergessen?“ oder „Gibt es etwas Relevanteres, das ich nicht gefunden habe?“ Wenn ich solche Fragen durch die Unterstützung eines persönlichen Assistenten mit künstlicher Intelligenz ad acta legen könnte, fände ich das prima.

Daniel Daimler ist Senior Marktforscher bei der Mediaagentur pilot Hamburg.


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