In einer digitalisierten Welt Vertrauen und Wissen schaffen

Noch vor 20 Jahren hätte man es für Science-Fiction gehalten, dass wir heute alle einen Minicomputer in der Hosentasche tragen. Wann immer wir unser Smartphone zücken und eine Suchanfrage über eine Suchmaschine starten, nutzen wir künstliche Intelligenz. Dass die Technologie unser Leben auch weiterhin beeinflusst, lässt sich kaum vermeiden. Was aber heisst das für die Industrie, die Wissenschaft und – noch wichtiger – wie wird sich die digitale Transformation auf die Menschheit auswirken? Forscher der ETH Zürich und Alumni, die heute in der Hightech-Branche tätig sind oder ein eigenes Unternehmen leiten, kamen diese Woche mit Experten aus New York zusammen, um disruptive Technologien wie die Blockchain-Technologie zu diskutieren und sich darüber auszutauschen, wie maschinelles Lernen einerseits die Zusammenarbeit stärkt, andererseits aber auch weitreichende Konsequenzen hat. Indem sie verschiedene Perspektiven zusammenbrachten, verdeutlichten die «ETH Meets New York»-Symposien das faszinierende Potenzial dieser Technologien, warfen aber gleichzeitig auch ethische Fragen auf, die sich der Gesellschaft bei der Übernahme der neuen Möglichkeiten ins tägliche Leben stellen. Universitäten spielen nicht nur eine wichtige Rolle bei der Entwicklung neuer Technologien, sondern auch, wenn es darum geht, bei der Ausbildung künftiger Praktiker die Auswirkungen dieser Technologien sowie den Faktor Mensch mitzuberücksichtigen.

Vertrauen in die Blockchain-Technologie

Banken, Versicherungen, Energieversorger und zahlreiche weitere zentrale Stellen kontrollieren und steuern einen Grossteil der gesellschaftlichen Infrastruktur und leisten einen wesentlichen Beitrag an die Schweizer Volkswirtschaft. Wir alle sind davon abhängig, dass diese Akteure als Mittler dienen und ein gewisses Vertrauen in finanzielle, vertragliche und sonstige gesellschaftliche Interaktionen gewährleisten. Als diese Systeme ausfielen, wie dies während der globalen Finanzkrise 2007/08 der Fall war, wandten sich Forscher und Entwickler der Blockchain-Technologie zu, einer neuen Art von Buchführungs-«Sprache», mit der sich konventionelle Systeme mittels Kryptografie dezentralisieren lassen, um mehr Vertrauen und Transparenz sicherzustellen. Für Ashley Taylor von LO3 Energy ist Blockchain mehr als nur eine Technologie. «Im Wesentlichen war Blockchain eine kulturelle Antwort auf die Probleme der zentralen Entscheidungsgewalt (…) ein Werkzeug, um Menschen näher an die Entscheide heranzubringen, die ihr tägliches Leben bestimmen.» Für andere, wie Tadge Dryja vom MIT Media Lab, ist die Frage der Anwendung noch nicht geklärt. Hier bietet sich für die ETH Zürich die Möglichkeit, die Wissenslücke zu schliessen, die heute noch zwischen Bitcoin-Entwicklern und der akademischen Literatur klafft.

Mit der Blockchain-Technologie können wir zentrale Stellen umgehen. «Erstmals in der Geschichte der Menschheit ist ein Bankensystem ohne Zentralbank möglich, ein System, mit dem Transaktionen zwischen sich gegenseitig misstrauenden Parteien möglich sind. Wir befinden uns auf dem Weg hin zu einer neuen Technologie, mit der Menschen direkt und deutlich transparenter interagieren können», so Arthur Gervais, der an der ETH Zürich im Bereich der IT-Sicherheit forscht.

Maschinelles Lernen nutzen

Das maschinelle Lernen verleiht der alten Weisheit «Wissen ist Macht» neue Bedeutung. Durch die neuartige und vielfältige Anwendung des maschinellen Lernens in Wissenschaft und Industrie wird der Mensch von Aufgaben entlastet, die Computer schneller und deutlich effizienter ausführen können. Maschinelles Lernen lässt sich aber nicht nur auf Effizienzgewinne reduzieren. Es fördert auch die enge und zielführende Zusammenarbeit zwischen akademischen Disziplinen, von der Informatik über die Astrophysik bis hin zur Neurowissenschaft. ETH-Informatikprofessor Ce Zhang und sein Kollege Kevin Schawinski, der sich als Professor für Astrophysik mit Galaxien und schwarzen Löchern befasst, nutzen Werkzeuge aus dem Bereich des maschinellen Lernens, um Weltraumaufnahmen aufzubereiten. «Dank künstlicher Intelligenz können wir uns nun auf die Forschung im Bereich der Astrophysik konzentrieren und Teleskopaufnahmen mehr Informationen entnehmen als mit konventionellen Mitteln. Und was noch aufregender ist: Künstliche Intelligenz könnte uns schon bald einen ganz neuen Blick auf das Universum ermöglichen, indem neuronale Netze Objekte wie beispielsweise Galaxien verstehen lernen», so Schawinski.

Aber haben wir die Konsequenzen des maschinellen Lernens wirklich bedacht? Wie wird dessen Anwendung unser Leben beeinflussen? Dazu Joanna Bryson von der Universität Bath: «Während viele nach Killerrobotern mit leuchtenden Augen oder amorphen superintelligenten Marionettenspielern Ausschau halten, hat sich die Menschheit dank künstlicher Intelligenz still und leise auf ein höheres Niveau gebracht (...). Um die langfristigen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz zu verstehen, müssen wir zuerst die Gegenwart besser untersuchen.» Genau das hat die «New York Times» getan, als die Verbreitung des Internets das bestehende Geschäftsmodell grosser Print-Zeitungen in Frage stellte. Technologien des maschinellen Lernens nutzend, erklärte Chris Wiggins, Chief Data Scientist bei der «New York Times», wie er und seine Kollegen maschinelles Lernen «im Sinne des Journalismus» nutzen.  

Als Neurowissenschaftler, der an der ETH Zürich studiert hat, baut Pascal Kaufmann künstliche Gehirne für Grossunternehmen. Er sieht die ETH als perfekt aufgestellt, um eine weltweite Führungsrolle im Bereich der künstlichen Intelligenz einzunehmen. In der Hoffnung, dass die ETH den Gehirncode knackt, unterstreicht Kaufmann: «Die ETH Zürich ist in der Lage, die besten und intelligentesten Köpfe der Welt anzuziehen. Wenn wir diese gezielt auf die richtigen Fragen ansetzen, denke ich, dass die Schweiz sich zum weltweiten AI-Epizentrum entwickeln könnte.»