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1
Blick in die Zukunft
Wie künstliche Intelligenz (KI) das Leben verändern wird
Ein Delphi-Survey über KI und das Zusammenleben
von Menschen und Robotern in der digitalisierten Welt von Morgen
2
Projektgruppe
Robotik / KI-Forschung
■ Prof. Dr. Michael Beetz
SFB EASE – Everyday Activity Science and Engi-
neering, Universität Bremen
■ Dr. habil. Hagen Langer
■ Dr. Sirko Straube
Robotics Innovation Center, DFKI GmbH, Bremen &
AG Robotik, Universität Bremen
■ Dr. Nina Hoyer
Kognitionswissenschaft
■ PD Dr. Holger Schultheis
Bremen Spatial Cognition Center, Universität Bre-
men
Informatik und Simulationsforschung
■ PD Dr. Stefan Bosse
Fachbereich Informatik/Mathematik, Universität
Bremen
Rechtswissenschaften
■ Prof. Dr. Lorenz Kähler
Bürgerliches Recht, Zivilprozessrecht und Rechts-
philosophie, Universität Bremen
Wirtschaftswissenschaften
■ Prof. Dr. Georg Müller-Christ
Nachhaltiges Management
■ Denis Pijetlovic
Sozialwissenschaften
■ Prof. Dr. Uwe Engel
Methodenzentrum Bremen & AG Statistik und em-
pirische Sozialforschung, Universität Bremen
■ Dr. Suat Can
■ Lena Katharina Dahlhaus
QUELLENNACHWEISE
Lizensierte Abbildungen aus Adobe Stock: Cover-Bild und Abb. 1, 4, 5, 9, 10
Auf Basis von Adobe-Stock Vorlagen weiterentwickelte Abbildungen: Abb. 11, 12, 14
Selbst entwickelte Abbildungen: Abb. 2, 3, 6, 7, 8, 13, 15 sowie Tabellen 1 und 2
IMPRESSUM
Prof. Dr. Uwe Engel (verantwortlich)
Sozialwissenschaftliches Methodenzentrum der Universität Bremen, Mary-Somerville-Straße 9, Haus Salz-
burg, 28359 Bremen, uengel@uni-bremen.de
VERÖFFENTLICHT
Oktober 2019
KONTAKT:
Uwe Engel <uengel [at] uni-bremen.de>
Sekretariat: Silke Himmel <silke.himmel [at] uni-bremen.de>, Telefon: 0421 218 67322
3
Die Zukunft
aus Sicht der Bremer Wissenschaft und Bevölkerung
Die Freie Hansestadt Bremen ist ein bedeutender Wissenschafts- und Wirtschaftsstand-
ort in Deutschland und für ihre Bürgerinnen und Bürger eine ebenso bedeutende Stadt
zum Leben. Wir möchten einen Blick in die Zukunft wagen und fragen, wie sich diese
Zukunft aus Sicht der in Bremen beheimateten Wissenschaft und Politik und der Bremer
Bevölkerung darstellt. Auch bitten wir die
in Bremen ansässigen Medien um Mitwir-
kung an dieser Studie.
Einladung
zur Teilnahme am „Bremen KI Delphi“, ei-
ner Umfrage in der Bevölkerung, Wissen-
schaft und Politik in Bremen
Abb. 1
Die zentralen Untersuchungsfragen lauten:
■ Wie wird künstliche Intelligenz das Leben künftig verändern?
■ Wie werden Menschen und Roboter in der digitalisierten Welt von Morgen zusam-
menleben?
■ Auf welche Akzeptanz wird KI stoßen?
■ Wie wird KI das Leben in Bremen verändern?
Auf den Folgesei-
ten beschreiben
wir eine Auswahl
erster Szenarien
und was wir schon
zum Thema wis-
sen.
Die Umfrage ist
für den November
2019 geplant.
Abb. 2 Screenshot eines Teils der Willkommensseite der Delphi-Umfrage
Wir freuen uns auf sehr auf Ihre Mitwirkung am Bremen KI Delphi.
4
Die Zukunftsfragen des Bremen KI Delphi
Welche Rolle wird künstliche Intelligenz
(KI) künftig in unserem Leben spielen und
welche Formen wird sie annehmen? Wie
wird KI die Arbeits- und Berufswelt verän-
dern, wie das private und öffentliche Le-
ben in der Zukunft bestimmen? Wie wer-
den Menschen und Roboter künftig zu-
sammenleben? Welche Regeln werden
dann in der Gesellschaft gelten? Und wie
sehr wird KI das Leben in Bremen und die
Freie Hansestadt selbst verändern?
Das Delphi will den Blick in die Zukunft
wagen und dafür eine große Anzahl von
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaft-
lern, die an Bremens Hochschulen und
Universitäten in unterschiedlichen Fach-
richtungen lehren und forschen, um ihre
Einschätzungen zu einer Reihe von Zu-
kunftsszenarien bitten. Ebenso werden
wir Führungspersönlichkeiten und Ak-
teure aus der Bremischen Politik und Ge-
sellschaft um ihre Mitwirkung am Delphi
bitten. Und nicht zuletzt natürlich die Bür-
gerinnen und Bürger der Freien Hanse-
stadt Bremen selbst.
Arbeit, Wirtschaft und Gesellschaft
KI wird die Arbeits- und Berufswelt und
damit eine zentrale Säule des Lebens in
dieser Gesellschaft verändern. Wir wer-
den automatisierbare Tätigkeiten künftig
durch Roboter erledigen lassen. Erwartet
wird, dass jeder vierte Beschäftigte in
Deutschland damit rechnen muss, dass
seine Tätigkeit durch KI ersetzt wird, Ten-
denz steigend (IAB-Studie 2018i); am
stärksten betroffen werden danach Ferti-
gungs- bzw. fertigungstechnische Berufe,
unternehmensbezogene Dienstleistungs-
berufe, Berufe in Unternehmensführung
und -organisation, Verkehrs- und Logistik-
berufe sowie Handelsberufe seinii.
Abb. 3 Eine Auswahl von KI Bezügen
Erwartet wird zudem eine starke Verände-
rung der Geschäftsmodelle der Unterneh-
men: Routineprozesse werden automati-
siert, ein Großteil der zu lösenden Aufga-
ben wird durch KI angereichert und unter-
stütztiii. KI wird so zur ständigen Begleite-
rin des Menschen am Arbeitsplatz werden
und genau dies macht einer Studie aus
dem Jahr 2018 zufolge etwa jedem zwei-
ten volljährigen Berufstätigen Sorgen, da-
runter Jüngeren etwas mehr als Ältereniv.
Auch Eurobarometerdaten für das Jahr
2017 zufolge schreiben Berufstätigev in
durchaus bemerkenswertem Ausmaß KI
das Potential zu, künftig ihren Job zu
übernehmen. Nur 59 Prozent schließen
das für sich völlig aus, darunter Frauen zu
einem höheren Anteil als Männer (66 zu
52 Prozent).
Arbeit
Wirtschaft
Gesellschaft
Pflege
Privatleben
Verkehr
Stadt Entscheidungen
KI
5
KI wird allerdings nicht nur Arbeitsplätze
kosten, sondern auch neue schaffen. Es
sind KI-bedingt somit nicht unbedingt we-
niger Stellen zu erwarten, jedoch eine
starke Veränderung der Berufsbildervi
und entsprechend veränderte Qualifikati-
onsanforderungen an die Beschäftigten.
Abb. 4
Während es künftigen Generationen von
Beschäftigten von vornherein möglich
sein wird sich darauf einzustellen, bleibt
heutigen Beschäftigten „nur“ die Chance,
durch Fortbildung und Umschulung mit
KI-bedingten Veränderungen der Arbeits-
und Berufswelt Schritt zu halten. Damit
verändert sich über die Zeit aber auch das
Risiko, mit dieser Entwicklung nicht zu-
rechtzukommen: es wird heutige Beschäf-
tigte stärker betreffen als künftige Be-
schäftigte, sofern letztere zu adäquater
Qualifizierung bereit und in der Lage sein
— und dafür auf eine ebenso adäquat vor-
bereitete Bildungsinfrastruktur treffen
werden.
KI berührt nicht nur einfache Routinetä-
tigkeiten. KI dringt auch in Bereiche von
hochqualifizierten akademischen Tätig-
keiten vor. Zu erwarten ist, dass Empfeh-
lungen und Entscheidungen künftig ver-
stärkt automatisiert getroffen werden. KI
kann heute schon Einfluss auf Personal-
entscheidungen nehmen, auch ist an Ent-
scheidungen bei Vertragsabschlüssen im
Versicherungsgewerbe oder allgemein
auf Vergleichsportalen zu denken; im me-
dizinischen Bereich wird es die Erstellung
von ggf. ersten Krankheitsdiagnosen
sein, in der Rechtsberatung Empfehlun-
gen bei juristischen Fragen; selbst strate-
gische Managemententscheidungen sind
vorstellbar.
„Das McKinsey Global Institute schätzt,
dass allein durch hoch entwickelte Algo-
rithmen und denkende Maschinen in den
kommenden Jahren weltweit 140 Millio-
nen Wissensarbeiter (!) durch Technik er-
setzt werden“vii.
Abb. 5
Jedenfalls wird aus makroökonomischer
Sicht insgesamt ein deutlicher Rückgang
der Produktionsfaktoren Arbeit und Hu-
mankapital an der Wertschöpfung voraus-
gesagtviii.
Soweit automatisierbare Tätigkeiten künf-
tig von Robotern übernommen werden,
werden damit etwaig verbundene Arbeits-
platzverluste die berufliche Existenz vieler
Menschen und Familien bedrohen. Selbst
wenn in den nächsten Jahren und Jahr-
zehnten durch KI im gleichen Umfang
neue, vielleicht sogar mehr Arbeitsplätze
6
entstehen als verloren gehen sollten,
bleibt die Frage, ob diese Jobs auch die
gleiche wirtschaftliche und soziale Sicher-
heit bieten werden wie bisher? Durchaus
vorstellbar ist, dass KI als Katalysator der
nicht erst seit heute beklagten Erosion
des Normalarbeitsverhältnisses wirkt.
Digitale Crowd-Working Plattformen, bei-
spielsweise, können durchaus als Vorbo-
ten einer Realität angesehen werden, in
dem das Modell „Festanstellung mit sozi-
aler Absicherung“ als Lebensgrundlage
etwa der Mittelschicht substanziell an Be-
deutung verloren haben wird. In der Platt-
form-Ökonomie gibt es schon heute bei gi-
gantischen Umsätzen und Werten solcher
Firmen nur noch wenige Festangestellte.
Zugleich wird darauf aufmerksam ge-
machtix, dass die Geschäftsmodelle da-
rauf ausgelegt sind, das Geschäftsrisiko
von der Plattform auf ihre jeweiligen Nut-
zer zu verlagern.
Abb. 6 Wohlfühlfaktor, wenn ein Roboter
die Tätigkeit ausüben würdex
Der Verlust von beruflicher und sozialer
Sicherheit würde für die Gesellschaft je-
doch nicht folgenlos bleiben. Ein denkba-
res Szenario könnte so aussehen, dass
alte Rezepte an Wirksamkeit verlieren
und so die Leistungsbereitschaft der
Menschen geschwächt wird. Denn viele
Menschen werden sich fragen: Wozu in
die eigene Bildung investieren, wenn de-
ren erwartete Erträge für das eigene Le-
ben die Erwartungen verfehlen oder Bil-
dungserträge gar völlig ausbleiben?
Zudem ist zu fragen, wie das Steuer-, So-
zial- und Krankenversicherungssystem
der Zukunft aussehen wird, wenn KI be-
dingt gerade die sicheren Arbeitsplätze
wegfallen sollten? Wie wird es sich auf die
Stabilität des politischen Systems auswir-
ken, wenn beispielsweise die Mittel-
schicht infolge KI bedingter Erosion beruf-
licher und sozialer Sicherheit ihrer demo-
kratie-stabilisierenden Wirkung beraubt
werden würde?
Welche psychosozialen Effekte wären für
die Menschen selbst zu erwarten, und
welche daraus resultierenden makroöko-
nomischen Effekte?
Pflege
Pflegebedürftigkeit in einer alternden Ge-
sellschaft ist schon heute ein großes
Thema, und zwar für die betroffenen Fa-
milien ebenso wie für die Gesellschaft ins-
gesamt. In die Forschung und Entwick-
lung von Assistenzrobotern für die Pflege
alter Menschen wird längst investiert. Zu-
sammen damit, dass im Pflegebereich
schon heute Fachkräftemangel herrscht,
ist zu erwarten, dass Assistenzroboter
verstärkt Eingang in die Pflegepraxis fin-
den werden, sobald sie die erforderliche
Marktreife erreicht haben. Gleiches gilt
für die Betreuung von Personen mit kog-
nitiven Handicaps.
0
20
40
60
unwohl wohl
Robotertätigkeiten
OP
Arbeit
Alter
Drohne
Auto
7
Abb. 7 Roboterakzeptanzxi im Jahr 2012
Besondere Brisanz erhält der Einsatz von
Assistenzrobotern in der Pflege jedoch
dadurch, dass der Einsatz von Robotern
für Betreuungstätigkeiten auf sehr ausge-
prägte Vorbehalte in der Bevölkerung
Deutschlands stößt. Dies war zumindest
noch im Jahr 2012 der Fall, wie eine Ana-
lyse von Eurobarometerdaten aus diesem
Jahr zeigtxii (Abb. 7). Im Spiegel der Zahlen
des Zukunftsmonitors des Bundesminis-
teriums für Bildung und Forschung aus
dem Juli 2015 kann sich aber immerhin
ein Viertel der Befragten vorstellen, künf-
tig von Robotern gepflegt zu werdenxiii.
Privatleben
KI wird den Alltag der Menschen nachhal-
tig und umfassend verändern. So werden
Roboter künftig auch integraler Bestand-
teil des Privatlebens der Menschen sein.
Schon heute umgeben sich Menschen
mit digitalen Sprachassistenten, die
ihnen einfache Fragen beantworten und
bei der Steuerung ihres Smart Home as-
sistieren. Künftig werden es auf Kommu-
nikation und weitere Fähigkeiten speziali-
sierte Roboter sein, die ihren Einsatz im
privaten Leben der Menschen finden wer-
den.
8
Abb. 8 Wohlfühlfaktor, wenn Roboter ge-
brechlichen und alten Menschen Gesell-
schaft leisten, nach Alterxiv
Roboter werden dann umfassende Assis-
tenzfunktionen übernehmen, zum Wohl-
befinden der Menschen beitragen, ihnen
im Haushalt Arbeit abnehmen, bei
schwierigen Entscheidungen helfen, das
tägliche Leben erleichtern, bei der Kinder-
betreuung unterstützen, als Haustierer-
satz fungieren und die menschliche Kom-
munikation selbst um eine Mensch-Robo-
ter Komponente erweitern.
Was aber löst die Vorstellung, dass dem
Menschen künftig Roboter Gesellschaft
leisten könnten, bei den Menschen heute
aus? Einen ersten Anhaltspunkt liefern
Antworten auf die Frage nach dem Wohl-
fühlfaktor für den imaginierten Fall, dass
ein Roboter Tätigkeiten für eine Person
übernimmt oder dieser Person Gesell-
schaft leistet, wenn sie gebrechlich oder
alt sein wird (Abb. 6). Zwar ist der Wohl-
fühlfaktor bei zwei anderen der fünf er-
fragten Robotertätigkeiten noch ver-
gleichsweise geringer ausgeprägt als bei
diesem Szenario (und zwar in Bezug auf
autonomes Fahren und medizinische Ein-
griffe). Je eher ein solches Szenario aller-
dings für eine befragte Person altersbe-
dingt in Frage kommen würde, desto
geringer ist der damit verbundene Wohl-
fühlfaktor. Mit der Relevanz des Szena-
rios nimmt dessen Akzeptanz also ten-
denziell ab — und liegt bei Frauen durch-
gängig auf etwas geringerem Niveau als
bei Männern (Abb. 8). Dabei tendieren die
Einschätzungen des jeweiligen Wohlfühl-
faktors bei allen fünf erfragten Tätigkeits-
bereichen sehr deutlich zum negativen
Pol des abgebildeten Spektrums.
Abb. 9 Roboterassistenz zuhause: nur die
Fiktion einer fernen Zukunft?
Kognitive Assistenz
Vorstellbar ist ein Szenario, in dem Men-
schen digitale Assistenten haben werden,
die sie als persönliche Avatare zuhause
und unterwegs in allen relevanten Le-
benslagen beraten.
Smart City
Szenarien einer vernetzten Stadt haben
die Vorstellung KI-gelenkter Verkehrs-
ströme sicherlich ebenso zu enthalten
wie die Vorstellung grundlegend verän-
derter Mobilitätskonzepte. Die erwartete
Entwicklung wird dabei weniger in Rich-
tung einer autofreien Stadt gehen als in
Richtung einer Stadt, in der zwei größere
Trends zusammenwirken werden: Erstens
werden Nutzungsmöglichkeiten des
9
privaten Automobils für innerstädtische
Wege zunehmend durch Nutzungsmög-
lichkeiten von privatwirtschaftlich und/o-
der öffentlich angebotenen Fahrdienst-
leistungen verdrängt werden: Die Bu-
chung von (Mit-)Fahrgelegenheiten wird
sehr viel stärker als heute die Nutzung
des eigenen Automobils für innerstädti-
sche Wege ersetzen.
Abb. 10 Wie wird sie aussehen: die Stadt
der Zukunft?
Dabei werden es genau diese öffentlichen
oder privaten Fahrdienste sein, die im
Zuge der weiteren Entwicklung maximal
digitalisiert werden. Und zwar zum einen,
um dadurch autonome, selbstfahrende
Beförderungsgelegenheiten zu schaffen;
und zum anderen, um dadurch zugleich
stark individualisierbare Nutzungsoptio-
nen für diese im Grundsatz kollektiven
Verkehrsmittel zu schaffen. Ein mögliches
Szenario der vernetzten Stadt der Zukunft
wird entsprechend eine solcherart digita-
lisierte Verkehrsinfrastruktur aufweisen.
Verhaltenskontrolle
Allerdings erschöpfen sich Szenarien ei-
ner vernetzten Stadt keinesfalls in Aspek-
ten digitalisierter Verkehrsinfrastrukturen
und damit korrespondierender Mobilitäts-
konzepte. Digitalisierung ermöglicht
ebenso die effiziente Beobachtung des öf-
fentlichen Raums, darin die Identifizie-
rung von Personen durch biometrische
Verfahren der Gesichtserkennung, sowie
die Erstellung personalisierter Bewe-
gungsprofile. Selbst wenn das intendierte
Ziel des Technikeinsatzes harmlos ist, wie
etwa die Optimierung des Parkraumma-
nagements einer Stadt, so ist zu berück-
sichtigen, dass eine Technik auch für an-
dere als intendierte Zwecke genutzt wer-
den kann. Zumindest im Prinzip. Es stellt
sich entsprechend die Frage nach der ge-
sellschaftlichen Akzeptanz einer Technik,
die auch zur Überwachung des öffentli-
chen Raumes und der sich darin bewe-
genden Menschen eingesetzt werden
könnte, sofern dies in der Zukunft poli-
tisch gewollt sein sollte. In Deutschland
stünde entsprechenden Versuchen zwar
eine grundgesetzlich geschützte, höchst-
wahrscheinlich äußerst kritische Öffent-
lichkeit entgegen, die sich auf die Grund-
rechte berufen kann. Aber nicht in jedem
Land sind liberale Freiheitsrechte so
durch die Verfassung geschützt. China
macht in Chenzhen gerade vor, wie KI zur
effektiven Verhaltenskontrolle und -steu-
erung über die Etablierung eines sozialen
Punktesystems eingesetzt werden kann.
Aber selbst, wenn KI in Deutschland nie-
mals solche totalitären Auswüchse an-
nehmen könnte, wird sie auch hier die
Möglichkeiten der Verhaltenskontrolle er-
höhen: KI entsteht über Techniken des
maschinellen Lernens, also über Algorith-
men, wie sie öffentlich meist unter dem
Stichwort „Big Data“ diskutiert werden.
Die Begegnung mit personalisierter Wer-
bung beim Surfen durchs Internet ist für
10
viele sicherlich das vertrauteste Beispiel
dafür, dass Internetsurfen Spuren hinter-
lässt, die automatisiert ausgewertet wer-
den können. Auch die Inhalte, die in sozi-
alen Medien kommuniziert werden, kön-
nen zum Gegenstand automatisierter
Auswertungen werden. Nicht abwegig er-
scheint daher die Annahme dieses Szena-
rios: Die enormen Möglichkeiten maschi-
nellen Lernens werden das Verhalten der
Menschen in jedem Fall sehr viel bere-
chenbarer machen als dies heute schon
der Fall ist.
KIs verdeckter Einfluss in sozialen Me-
dien
Der Einfluss von KI ist nicht immer sicht-
bar. Schätzungen für das Jahr 2016 zu-
folge wurden insgesamt 50 Prozent des
Verkehrs im Internet durch Bots verur-
sachtxv, darunter zu 56 Prozent durch
„bad bots“, von denen wiederum ein Teil
als verdeckt agierende „social bots“ ver-
suchen, Einfluss auf die (netzwerk-) öf-
fentliche Meinungsbildung zu nehmen.
Das passiert bereits in bemerkenswerter
Größenordnung. Werden zu dessen Illust-
ration Twitter und die Kampagne zur U.S.
Präsidentschaftswahl im Jahr 2016 her-
angezogen, so wird darauf bezogen ge-
schätzt, dass ein Fünftel aller wahlbezo-
genen Tweets von einer Legion von „bot
accounts“ gekommen seienxvi.
Entscheidungen
Autonom fahrende Automobile zählen si-
cherlich zu den bekanntesten Formen des
Einsatzes von KI und sind in der Entwick-
lung weit fortgeschritten. Autonomes Fah-
ren dürfte auch derjenige Anwendungs-
bereich von KI sein, in dem für die Bürge-
rinnen und Bürger kaum offensichtlicher
als dort werden kann, dass der Mensch
Freiheitsgrade in der Verfolgung mögli-
cher Verhaltenspräferenzen und damit
Verhaltenskontrolle an intelligente Ma-
schinen abgibt: Nicht der Mensch ent-
scheidet dann beispielsweise über Ge-
schwindigkeit und Fahrstil, sondern der
mit der Umwelt interagierende Autopilot
im Fahrzeug.
Abb. 11 Gesellschaftliche Akzeptanz von
KI
Zudem stellen sich in diesem Bereich
ethische Fragen von sehr grundsätzlicher
Art: Wie sollte der Autopilot eigentlich bei
Fragen von Leben und Tod im Falle eines
Unfalls entscheiden? Wie sollte er ent-
scheiden, um Schaden abzuwenden?
Wenn dies nicht für alle Beteiligten erziel-
bar ist: Wer sollte geschützt, wer ggf. ge-
opfert werden? Wäre bereits diese Frage
ethisch unvertretbar?
KI im Spannungsverhältnis des technisch
Machbaren und gesellschaftlich Vertret-
baren
Auch wenn etwas reine (negative) Utopie
bleiben wird, wird allein die Vorstellung,
dass sich eine solche Situation ergeben
könnte, diejenige Akzeptanz beeinflus-
11
sen, die KI unter den Menschen heute er-
zielen kann. Und das wäre dann wiede-
rum ein relevanter Sachverhalt. Denn Ent-
wicklung und Einsatz künstlicher Intelli-
genz ist nicht nur eine Frage des tech-
nisch Machbaren. Es ist auch eine Frage
der gesellschaftlichen Akzeptanz von KI
und damit wiederum eine Funktion ver-
schiedener Faktoren (Abb. 11).
So werden KI Anwendungen nur bei posi-
tiver Kosten—Nutzen Bilanz auf hinrei-
chende Akzeptanz stoßen. Individuelle
Akteure werden ebenso wie korporative
Akteure aus Wirtschaft und Gesellschaft
stets erwarten, dass — je nach zugrunde
gelegter Definition — der private und/oder
geschäftliche Nutzen von KI-Anwendun-
gen deren Kosten (ökonomischer, psy-
chologischer, sozialer oder anderer Na-
tur) überwiegen sollte.
Abb. 12 Ethische Akzeptanz von KI
Das bedeutet anzunehmen: Die Anwen-
dung von KI muss den Akteuren stets in
der einen oder anderen Weise vorteilhaft
erscheinen. Zu erwarten ist allerdings,
dass die gesellschaftliche Akzeptanz von
KI mehr benötigen wird als reines rationa-
les Kalkül. Ebenso erforderlich wird sein,
dass KI in der Bevölkerung auf soziale Ak-
zeptanz stößt. Ebenso wird KI in der Ge-
sellschaft, also auf der Ebene organisier-
ter Interessen, auf ethische, politische
und rechtliche Akzeptanz treffen müssen.
Dabei werden nicht nur bei Kosten—Nut-
zen Bilanzierungen, sondern auch in
puncto sozialer, ethischer und rechtlicher
Akzeptanz stets eine Vielzahl einzelner
Kriterien zum Tragen kommen. Was dabei
ethische Akzeptanz anbelangt, bieten die
vier Prinzipen vertrauenswürdiger KI des
Richtlinienbandes der EU Kommissionxvii
eine aktuelle Orientierung an (Abb. 12).
12
Abb. 13 Vorstellungen über Roboter/KIxviii
Soziale Akzeptanz von Robotern und KI in
der Bevölkerung
Die soziale Akzeptanz von Robotern und
KI stellt eine vielschichtige Größe dar, von
der bislang nicht behauptet werden kann,
dass sie über die verfügbaren Umfrageda-
ten auch nur annähernd adäquat gemes-
sen worden wäre. Verfügbar sind nur we-
nige Indikatoren aus den Eurobarometer-
studien.
Diese bieten zwar die vorteilhafte Mög-
lichkeit des europäischen Vergleichs,
können dabei aber nur erste Hinweise auf
den einen oder anderen Akzeptanzaspekt
geben. So wurde etwa nach dem Bild
gefragt, dass Menschen von Robotern
und KI haben. Lag im Jahr 2012 der Anteil
derjenigen, die „alles in allem“ ein „sehr“
oder „ziemlich positives“ Bild von Robo-
tern hatten, bei 75 Prozent, so waren es
im Jahr 2014 72 Prozent. Für das Jahr
2017 war die Frage auf das Bild von Ro-
boter und KI erweitert worden und resul-
tierte in einem Prozentsatz von 64 Pro-
zent für ein diesbezüglich „sehr“ oder
„ziemlich“ positives Bildxix.
Dabei zeigen Auswertungen dieser Daten
für 2017, dass der Anteil von Personen,
die ein solcherart „positives Bild“ von Ro-
botern und KI haben, mit dem Bildungs-
grad steigt, und bei Männern ausgepräg-
ter ist als bei Frauen (Tab. 1).
13
Stark ausgeprägt ist die Vorstellung, dass
es sich bei Robotern und KI um Technolo-
gien handelt, die eine sorgsame Handha-
bung erfordern. Stark unterstützt wird zu-
dem die Aussage, dass Roboter notwen-
dig seien, da sie Arbeiten erledigen kön-
nen, die für Menschen zu schwer oder zu
gefährlich sind.
Ausbildung
Mann
Frau
Alle
In der jeweiligen Gruppe haben
ein positives Bild von Robotern/KI:
≤ 15 Jahre
53%
31%
43%
16 — 19 J.
58%
52%
55%
20+ Jahre
71%
58%
65%
Studiert noch
81%
45%
66%
Alle
64%
51%
57%
Tab. 1 Positives Bild von Robotern und KI
im Jahr 2017 in Deutschland, nach Bil-
dungsgrad und Geschlechtxx
In beiden Fällen ist die Zustimmung sehr
stark und die Ablehnung der Aussage zu-
gleich sehr schwach ausgeprägt (Abb. 13;
zugehörige Datentabelle im Anhang). Ge-
nau umgekehrt liegt der Fall bei der Aus-
sage, die EU sei anderen Regionen in der
Welt bei der digitalen Transformation der
Wirtschaft voraus. Dass Roboter und KI
gut für die Gesellschaft seien, weil sie
Menschen helfen würden, ihre Arbeit zu
verrichten oder ihre alltäglichen Aufgaben
zu Hause zu erledigen, bezweifeln 30 Pro-
zent. Und ungefähr jeder Vierte (24 Pro-
zent) stellt in Frage, dass durch den Ein-
satz von Robotern und KI mehr Arbeits-
plätze vernichtet als geschaffen werden
bzw. dass Roboter und KI Arbeitsplätze
vernichten würden.
Zusammengenommen reflektieren diese
Einschätzungen zwei Grundhaltungen ge-
genüber Robotern und KI, wie eine Haupt-
komponentenanalyse nahelegtxxi: eine ge-
nerelle Haltung und eine arbeitsplatzbe-
zogene.
Neben Bildung und der Zugehörigkeit zur
Gruppe der Männer bzw. Frauen scheinen
in die Bewertung von KI weitere Faktoren
hineinzuspielen. Vorerst deutet sich ein
möglicher Zusammenhang nur vage an.
Unter der Annahme, dass für religiöse
Menschen KI als Eingriff in die Schöpfung
aufgefasst werden kann, würden wir in
diesem Fall mit stärkeren Vorbehalten ge-
genüber KI rechnen. Durchaus denkbar
ist zudem, dass sowohl Religion als auch
Wissenschaft für das Selbstverständnis
von Menschen als sinnstiftende Größen
fungieren können. Beide Größen müssen
zwar keinesfalls gegensätzliche Wirkun-
gen entfalten, können dies aber tun.
Da in den Eurobarometerdaten allerdings
keine Information über die Religionszuge-
hörigkeit vorliegt, können wir in dieser
Frage vorerst nur auf die Suche nach ers-
ten, vagen Hinweisen gehen. Tabelle 2
verweist dafür auf einen Vergleich auf der
Ebene von Bundesländern, der zeigt, dass
sich diese recht deutlich in ihrem Anteil
von Personen unterscheiden, die ein posi-
tives Roboter-/KI-Bild haben. Werden
diese Aggregatzahlen nun mit dem jewei-
ligen Katholikenanteil des Landes korre-
liert, so resultiert eine Korrelation von r =
-0,39. Auch korrelieren die in Tabelle 2
ausgewiesene Anteilswerte mit dem Be-
völkerungsanteil, der konfessionell je-
weils nicht gebunden ist (r = 0,21).
14
Bundesland
%
NBL
Bremen
77
13
Hamburg
74
35
Schleswig-Holstein
71
55
Sachsen
67
78
Saarland
67
19
Rheinland-Pfalz
66
39
Niedersachsen
66
153
Brandenburg
65
47
Berlin
64
67
Sachsen-Anhalt
63
43
Mecklenburg-Vorpom-
mern
60
31
Thüringen
60
42
Baden-Württemberg
56
209
Bayern
51
245
Nordrhein-Westfalen
51
345
Hessen
46
118
Alle
57
1.537
Tab. 2 Positives Bild von Robotern und KI
im Jahr 2017 in Deutschland, nach Bun-
deslandxxii
Solche Aggregatzusammenhänge lassen
zwar keinen Schluss auf die Individual-
ebene zu, deuten aber für diese Länder-
kontexte auf einen interessanten Zusam-
menhang hin.
Die Zukunft im Blick von Wissenschaft
und gesellschaftlicher Praxis
Prognosen über die Zukunft sind naturge-
mäß unsicher. Ein Delphi kann jedoch zu
einer Reduzierung dieser Unsicherheit
beitragen, indem es Expertisen aus einer
Vielzahl relevanter Wissenschaften aufei-
nander bezieht und zudem Akteure zu
Wort kommen lässt, die über ihre Ent-
scheidungen in Politik und Gesellschaft
selbst an der Gestaltung dieser vorherzu-
sagenden Zukunft beteiligt sind (Abb. 14).
Dabei liegt der Fokus bei der Auswahl der
Delphi-Gruppen auf dem Wissenschafts-
und Wirtschaftsstandort Bremen.
Außerdem berücksichtigt das Bremen KI
Delphi die zentrale Rolle der Öffentlich-
keit, also der Medien, sowie die KI-bezo-
genen Zukunftsvorstellungen der Bremi-
schen Bevölkerung (Abb. 15). Was dabei
die Entwicklung der zur Einschätzung vor-
zulegenden Zukunftsszenarien anbe-
langt, kann das Delphi an zwei jüngere
„Foresight“-Studienxxiii anknüpfen.
Abb. 14 Delphi-Gruppen
In einem Delphi-Survey wird um Beteili-
gung an einem Meinungsbildungsprozess
über in der Zukunft liegende und somit
prinzipiell unsichere Szenarien gebeten.
Dabei bleibt die Anonymität aller Teilneh-
menden stets voll gewahrt.
Abb. 15 Studiendesign
Die aus der Wissenschaft kommenden
Delphi-Gruppen werden ein breites Fä-
cherspektrum abdecken:
Diskussion
Delphi
Medien
Umfragen
15
Wissenschaft
■ Mathematik ■ Informatik ■ Robotik ■
Physik ■ Ingenieurwesen ■ Rechtswissen-
schaft ■ Wirtschaftswissenschaft ■ Sozial-
wissenschaften ■ Soziologie ■ Kulturwis-
senschaft ■ Religionswissenschaft ■ Psy-
chologie ■ Gesundheitswissenschaft ■ Me-
dien-/Kommunikationswissenschaft ■ Po-
litikwissenschaft, ■ Philosophie ■ Erzie-
hungswissenschaft
Bevölkerungsumfragen
Um die Zukunftsvorstellungen der Men-
schen zu erfragen, sind Umfragen in der
Bremischen Bevölkerung geplant. Dafür
wird eine Zufallsausstichprobe aus dem
Melderegister der Stadt gezogen und zur
Grundlage für Online-Interviews genom-
men. Die Zufallsstichprobe wird darüber
hinaus als Referenzstichprobe für Umfra-
gen nach dem Modell der Quasi-Randomi-
sierung eingesetzt.
i „Tendenz steigend“, wenn die Entwicklung von
2013 zu 2016 zugrunde gelegt. Grundlage: Zah-
len einer Studie des Instituts für Arbeitsmarkt- und
Berufsforschung (IAB, 2018). Siehe Berichterstat-
tung auf https://www.welt.de/wirtschaft/ar-
ticle173642209/Jobverlust-Diese-Jobs-werden-
als-erstes-durch-Roboter-ersetzt.html (Zugriff am
24.05.2019).
ii IAB-Studie (2018). Gleiche Quelle wie in vorange-
hender Fußnote.
iii Landesbank Baden-Württemberg (2017) Makro-
ökonomische Effekte künstlicher Intelligenz. Erste
Annäherungen an einen Strukturbruch.
https://www.lbbw.de/1-perspektiven/2017/10-
digitalisierung/17-ki-roboter/lbbw-blickpunkt_ku-
enstliche-intelligenz_6krvxz1nx_m.pdf (Zugriff am
24.05.2019)
iv Einer im Mai 2018 veröffentlichten Studie des
IMWF Institut für Management und Wirtschaftsfor-
schung zufolge.
Szenario-Technik
Neben den üblichen Fragetechniken in
wissenschaftlichen Umfragen werden wir
für die Zukunftsszenarien auf die be-
währte Vignettentechnik zurückgreifen,
bei der Befragte gebeten werden, zu hy-
pothetischen Situationen, im vorliegen-
den Fall also zu in der Zukunft liegenden
Szenarien, Stellung zu beziehen.
Themenbereiche
Zukunftsszenarien und Einstellungen und
Einschätzungen zu künstlicher Intelligenz
und Robotern in verschiedenen Lebens-
und Praxisbereichen, Innovationsbereit-
schaft, Risikowahrnehmung, Wissen-
schaft und Religion im Selbstverständnis
der Menschen, Einstellungen zu Pri-
vatsphäre und Datenschutz, Soziodemo-
graphie, Lebensqualität
https://www.pressepor-
tal.de/pm/65649/3951639 (Zugriff am
24.05.2019)
v Gefragt waren Personen, die zum Befragungs-
zeitpunkt berufstätig waren (N= 650; Variable
QD11, Häufigkeitsverteilung w3-gewichtet). Fra-
getext: „Denken Sie, dass Ihr derzeitiger Job in
der Zukunft von einem Roboter oder künstlicher
Intelligenz übernommen werden könnte?“
Spaltenprozente
Mann
Frau
Alle
„Ja, vollständig“
5,6
1,4
3,5
„Ja, größtenteils“
10,4
9,4
9,9
„Ja, aber nur teilweise“
28,1
20,2
24,2
„Nein, überhaupt nicht“
51,6
66,4
58,9
Weiß nicht/k.A.
4,3
2,7
3,5
Fallzahl (w3-gewichtet)
330,3
319,7
650
Eigene Berechnungen; Quelle (Datensatz): Euro-
pean Commission & European Parliament, Brus-
sels: Eurobarometer 87.1, March 2017. TNS opin-
ion, Brussels [Producer]; GESIS, Cologne
16
[Publisher]: ZA6861, data set version 1.2.0,
doi:10.4232/1.12922
vi Quelle: Oben zitierte IAB-Studie (2018)
vii Dieser Absatz ist ein wörtliches Zitat aus: Daniel
Goffart (2019) Das Ende der Mittelschicht, wie wir
sie kennen. Focus 12/19, 16. März, S. 58 2019,
52-59. Der Wortlaut für KI lautete im Beitrag
„durch hoch entwickelte Algorithmen und den-
kende Maschinen“ (S. 58)
viii Quelle: Oben zitierte Studie der Landesbank Ba-
den-Württemberg (2017), die sich in diesem
Punkt auf eine Studie von Jeffrey D. Sachs über
Robotics, AI, and the Macro-Economy beziehen.
ix Quelle: Goffart 2019 (siehe oben). Als Beispiele
dafür werden der Fahrdienst Uber und der Betten-
anbieter Airbnb angeführt.
x Gefragt war (QD13): „Hier ist eine Liste mit Tätig-
keiten, die von oder mit Robotern ausgeführt wer-
den könnten. Bitte sagen Sie mir zu jeder Tätig-
keit, wie Sie sich persönlich dabei fühlen würden,
wenn diese von einem Roboter ausgeführt würde.
Nutzen Sie hierzu eine Skala von 1 bis 10, auf der
'1' bedeutet, dass Sie sich in dieser Situation "voll-
kommen unwohl fühlen würden" und eine '10',
dass Sie sich dabei "vollkommen wohl fühlen wür-
den". Eurobarometer 87.1 (ZA6861). Ausgewie-
sen werden hier w3-gewichtete Daten für
Deutschland für das Jahr 2017.
Datentabelle (Spaltenprozente) zur Grafik:
OP
Arbeit
Alter
Drohne
Auto
[1]
35,4
20
28,5
31,7
39
8,3
5,1
6
6,5
9,7
10
7
9,9
8,3
9
6,5
6,3
5,8
4,6
6,5
11,7
15,4
12,1
12,7
11,7
7,6
9,8
7,8
6,7
4,8
7,4
12,9
9,9
8,3
6,4
6,6
12
10,7
10,3
6,6
1,7
4,1
3,6
3,2
1,7
[10]
4,9
7,6
5,7
7,8
4,6
1. Quartil, Median, 3. Quartil
3. Q
6
8
7
7
5
2. Q
3
5
4,5
4
2
1. Q.
1
3
1
1
1
Itemformulierungen: [OP (0,41)]: „Ein medizini-
scher Eingriff wird an Ihnen von einem Roboter
vorgenommen.“ [Arbeit (0,46)]: „Sie werden bei
der Arbeit von einem Roboter unterstützt.“ [Alter
(0,45)]: „Ein Roboter erledigt Tätigkeiten für Sie o-
der leistet Ihnen Gesellschaft, wenn Sie gebrech-
lich oder alt sind.“ [Drohne (0,47)]: „Sie bekom-
men Waren von einer Drohne oder einem Roboter
nach Hause geliefert.“ [Auto (0,45)]: „Sie werden
im Straßenverkehr von einem autonomen Auto
befördert“. In () die Ladungen einer Hauptkompo-
nentenanalyse (PCA, R2=0,563, 1 Komponente,
N=1.230, w3-gewichtet)
Datenquelle: doi:10.4232/1.12922
xi Eigene Berechnungen (Daten w3-gewichtet);
Quelle (Datensatz): European Commission, Brus-
sels: Eurobarometer 77.1, February-March 2012.
TNS OPINION & SOCIAL, Brussels [Producer];
GESIS, Cologne [Publisher]: ZA5597, dataset ver-
sion 3.0.0, DOI:10.4232/1.12014 (2014).
xii Leider wurde diese Fragebatterie in späteren Eu-
robarometerstudien nicht mehr abgefragt.
xiii Nach dem Zukunftsmonitor aus dem Juli 2015
kann sich ein Viertel der Befragten vorstellen,
künftig von Robotern gepflegt zu werden. Siehe
ZukunftsForum I Gesundheit neu denken.
https://www.zukunft-verstehen.de/zukunftsfo-
ren/zukunftsforum-1/zukunftsmonitor
xiv Eurobarometerdaten für Deutschland für 2017
(w3-gewichtet). Grundlage: Lokale Regression (Lo-
cally weighted scatterplot smoothing)
xv Igal Zeifman, “Bot Traffic Report 2016”, hier
zitiert nach Phillip George Efthimion, Scott Payne,
Nicholas Proferes (2018). Supervised Machine
Learning Bot Detection Techniques to Identify So-
cial Twitter Bots. SMU Data Science Review Vol. 1,
No. 2, Article 5, page 1: ”Bots are categorized as
“good” or “bad” based on the transparency with
which they disclose their identity. (…) Roughly 44%
of Internet bot traffic is categorized as good and
the other 56% is categorized as bad”, darunter
“social spambots”, “traditional spambots”, und
“fake followers”. https://scholar.smu.edu/da-
tasciencereview/vol1/iss2/5/
xvi Gleiche Quelle wie in der Fußnote zuvor.
xvii Siehe dazu z.B. die Ethikregeln für vertrauens-
würdige KI: European Commission Independent
High-Level Expert Group on Artificial Intelligence
(2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. Brus-
sels, April 8, 2019
xviii Eurobarometerdaten für Deutschland für das
Jahr 2017. Häufigkeitsverteilungen w3-gewichtet.
Originalskalen rekodiert. Prozentuierung jeweils
unter Ausschluss von „weiß nicht“/k.A.-Fällen.
Zugehörige Datentabelle (Zeilenprozente; gerun-
det):
Item
++
+
—
N
1
8
56
36
1.372
2
14
25
61
627
3
34
42
24
1.463
4
17
54
30
1.453
5
61
33
6
1.474
6
49
42
9
1.504
7
10
39
51
1.254
8
33
43
24
1.491
Item
1
Ist das Bild, das Sie von Robotern und
künstlicher Intelligenz haben, alles in al-
lem sehr positiv [++], ziemlich positiv
[+], ziemlich/sehr negativ [—]
2
Denken Sie, dass Ihr derzeitiger Job in
der Zukunft von einem Roboter oder
künstlicher Intelligenz übernommen
17
werden könnte? Ja, vollständig/größ-
tenteils [++], ja, aber nur teilweise [+],
nein, überhaupt nicht [—]
Für nachfolgende Items (jeweils):
[++] stimme voll und ganz zu;
[+] stimme eher zu
[—] stimme eher nicht/überhaupt
nicht zu
3
Durch den Einsatz von Robotern und
künstlicher Intelligenz werden mehr
Arbeitsplätze vernichtet als geschaffen
werden
4
Roboter und künstliche Intelligenz sind
gut für die Gesellschaft, weil sie Men-
schen helfen, ihre Arbeit zu verrichten
oder ihre alltäglichen Aufgaben zu
Hause zu erledigen
5
Bei Robotern und künstlicher Intelligenz
handelt es sich um Technologien, die
eine sorgsame Handhabung erfordern
6
Roboter sind notwendig, da sie Arbeiten
erledigen können, die für Menschen zu
schwer oder zu gefährlich sind
7
Die EU ist anderen Regionen in der Welt
bei der digitalen Transformation der
Wirtschaft voraus
8
Roboter und künstliche Intelligenz ver-
nichten Arbeitsplätze
xix Die veränderte Frageformulierung beeinträch-
tigt den Zeitvergleich und damit den möglichen
Schluss auf eine gesunkene Akzeptanz. Daten-
quelle für 2014: Eurobarometer 82.4 (ZA5933),
Sample für Deutschland (w3-gewichtet). European
Commission and European Parliament, Brussels:
Eurobarometer 82.4, November-December 2014.
TNS opinion, Brussels [Producer]; GESIS, Cologne
[Publisher]: ZA5933, dataset version 6.0.0, DOI:
10.4232/1.13044 (2018).
xx Eurobarometerdaten für Deutschland (w3-ge-
wichtet; N=1.537, 781 männlich, 756 weiblich).
Gefragt war: „Ist das Bild, das Sie von Robotern
und künstlicher Intelligenz haben, alles in allem
sehr positiv, ziemlich positiv, ziemlich negativ oder
sehr negativ?“ Ausgewiesen wird jeweils der Pro-
zentsatz derer, die ein „sehr positives“ oder „ziem-
lich positives“ Bild haben (Prozentuierung unter
Einschluss der ca. 11% „weiß nicht“ Fälle). Bil-
dungsvariable. Gefragt war:“ Wie alt waren Sie, als
Sie mit Ihrer Schul- bzw. Universitätsausbildung
aufgehört haben?“ (Variable d81r des Daten-
satzes). Quelle: European Commission & Euro-
pean Parliament, Brussels: Eurobarometer 87.1,
March 2017. TNS opinion, Brussels [Producer];
GESIS, Cologne [Publisher]: ZA6861, data set ver-
sion 1.2.0, doi:10.4232/1.12922
xxi Bezogen auf die Items aus der vorherigen Ta-
belle (PCA, unrotated, R2=0,591, N=1.176; w3-ge-
wichtet):
Item
Komponente 1
Komponente 2
3
-0,041
0,678
4
0,549
-0,175
5
0,538
0,185
6
0,606
0,056
7
0,197
0,084
8
-0,038
0,683
xxii Eurobarometerdaten für Deutschland (w3-ge-
wichtet; N=1.537). Ausgewiesen wird jeweils der
Prozentsatz derer, die ein „sehr positives“ oder
„ziemlich positives“ Bild haben (Prozentuierung
unter Einschluss der ca. 11% „weiß nicht“ Fälle).
Quelle: European Commission & European Parlia-
ment, Brussels: Eurobarometer 87.1, March
2017. TNS opinion, Brussels [Producer]; GESIS,
Cologne [Publisher]: ZA6861, data set version
1.2.0, doi:10.4232/1.12922
xxiii Einen Orientierungsrahmen für die Entwicklung
von KI - Zukunftsszenarien bietet die „Foresight“
Studie, die kürzlich für die EU-Kommission zur Vor-
bereitung des nächsten Forschungsrahmenpro-
gramms 2021 – 2027 Horizon Europe durchge-
führt wurde: European Commission (2018). Tran-
sitions on the Horizon: Perspectives for the Euro-
pean Union’s future research and innovation poli-
cies. URL:
https://ec.europa.eu/info/publications/transi-
tions-horizon-perspectives-european-unions-fu-
ture-research-and-innovation-policies_en
Zweitens ist eine BMBF-Foresight-Studie anzufüh-
ren: VDI Technologiezentrum (Hrsg.) (2015a) Ge-
sellschaftliche Veränderungen 2030. Ergebnis-
band 1 zur Suchphase von BMBF-Foresight Zyk-
lus II. Düsseldorf.
URL: https://www.vditz.de/fileadmin/me-
dia/VDI_Band_100_C1.pdf
VDI Technologiezentrum (Hrsg.) (2015b) For-
schungs- und Technologieperspektiven 2030. Er-
gebnisband 2 zur Suchphase von BMBF-Foresight
Zyklus II. Düsseldorf.
URL: https://www.vditz.de/fileadmin/me-
dia/VDI_Band_101_C1.pdf
VDI Technologiezentrum (Hrsg.) (2015c) Ge-
schichten aus der Zukunft 2030. Ergebnisband 3
zur Suchphase von BMBF-Foresight Zyklus II.
URL.: https://www.vditz.de/fileadmin/me-
dia/VDI_Band_102_C1.pdf