Samstag, 16.11.2019 - Vorträge und Workshops im Überblick

Vortrag: Zusammenarbeit mit KI verantwortungsvoll gestalten

Dr. Matthias Peissner, Fraunhofer IAO

Vortrag: Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Prof. Ulrike von Luxburg, Universität Tübingen

Beispiele für KI: Selbstfahrende Autos, Diagnose von Hautkrebs, Automatische Übersetzung, Künstliche Kunstwerke, …

Statt KI wird der Begriff „Maschinelles Lernen“ verwendet

Beispiel Tic-Tac-Toe mit dem „Briefumschlag-Computer“: in der Lernphase werden Züge, die zum Verlust der Partie führen („schlechte Züge“), aussortiert -> es bleiben nur die Züge, die zum Gewinn führen („gute“ Züge)

Ein lernendes System muss nicht „intelligent“ sein.

Blumen erkennen: es werden relevante Merkmale zur Klassenbildung benutzt (hier: Länge der Blüten- bzw. Kelchblätter); die Zuordnung ist dann eine Optimierungsaufgabe („k nächste Nachbarn“, lineare Klassifikation, …)

Ähnlich können auch die Ziffern 0 bis 9 optisch erkannt werden

Einsatz von neuronalen Netzwerken bei der Optimierung

Die großen Fragen heute:

1) Maschinelles Lernen (ML) und Wissenschaft

2) ML und Gesellschaft

3) ML im Cyber Valley

4) Interaktion Wissenschaft / Industrie

Vortrag: 4-Tage-Woche durch KI? Wo Mitarbeiterzufriedenheit und Künstliche Intelligenz aufeinandertreffen

André Mindermann, OTRS AG

Vortrag: Führungskultur 4.0: digital statt analog?

Dr. Irina Kummert, Ethikverband der Deutschen Wirtschaft

Neue Technologien nicht als Gefahr sehen, sondern als Inspiration für eine neue Führungskultur

Ende Juni 2019 haben die Gewerkschaften zu einer Großkundgebung in Berlin eingeladen, bei der es laut Ankündigung der Veranstaltung um diese Frage ging: „Schaffen wir die digitale und ökologische Wende oder fahren wir vor die Wand? Bauen wir die Produkte der Zukunft oder bauen wir Arbeitsplätze ab?“ Wir polarisieren zwischen technologischem Fortschritt und Mensch. Wir diskutieren darüber, was wir tun wenn uns die Roboter irgendwann die Arbeit wegnehmen. Gleichzeitig versäumen wir es, uns mit dem auseinanderzusetzen, was bereits da und nicht wirklich gut ist: Die in Unternehmen praktizierte Führungskultur ist weit davon entfernt, intelligente, durch neue Technologien inspirierte Konzepte zu nutzen, die dazu beitragen können, zu besseren Ergebnissen zu kommen.

Merkmale der neuen Führungskultur

Der Technologiekonzern Google veröffentlichte in seiner Führungsstudie „Project Oxygen“ acht Merkmale, die nach eigener Beobachtung die neue Führungskraft ausmachen. Anders als das klassische Führungsideal sind sie deutlich stärker am Team orientiert. Hervorgehoben werden Fähigkeiten wie die „als Coach zu agieren, um das Team zu stärken“, sich „für den Erfolg, die Weiterentwicklung und das persönliche Wohlergehen der Teammitglieder einzusetzen“, „kein Mikromanagement zu betreiben, zuzuhören und Informationen zu teilen“. Wesentlicher Bestandteil einer digitalen Führungskultur ist es also, vernetzt zu denken, mit Komplexität und Ambiguität umzugehen, unter Unsicherheit entscheiden zu können und sich nicht nur auf die eigene Expertise zu stützen.

Der neuen Technologien inhärente Netzwerkgedanke fördert das agile Arbeiten

Was tun wir also, um unsere Führungskultur von der analogen in die digitale Welt zu transformieren? Wir suchen nach der neuen Führungskraft, wir führen flexible Arbeitsplätze, so genannte Workspaces ein, ermöglichen Arbeitsplätze außerhalb des Unternehmens und führen moderne Managementmethoden wie agiles Arbeiten ein. Agiles Arbeiten, also das Arbeiten in Projekten, in Personengruppen und das eigenverantwortlich im Sinne einer Selbstorganisation, ist ein Reflex auf den Netzwerkgedanken, den uns neue Technologien eröffnet haben. Durch agiles Arbeiten erfolgt eine Verlagerung der Verantwortung auf eine Gruppe. Damit das funktioniert, braucht es eine Fehlerkultur, die Fähigkeit loslassen zu können, die Bereitschaft nicht alles kontrollieren zu wollen, Verantwortung zu übertragen und Vertrauen zu schenken.

Können wir eine neue Führungskultur lernen? Wie weit sind wir?

Agiles Arbeiten kann nicht verordnet, es muss gelebt werden und das im gesamten Unternehmen. Was wir sicher lernen können, ist ein Denken, das mit Störungen umgehen kann, statt Störungen zu vermeiden und Veränderung als Zumutung zu empfinden. Die entscheidenden Fragen jedoch bleiben: Sind unsere Führungskräfte in der Lage, auf die Intelligenz einer Gruppe zu setzen? Sind die Menschen in der Gruppe in der Lage und willens, die Verantwortung zu übernehmen, die mit der Abwesenheit von Führungskräften verbunden ist? Besteht nicht auch dann, wenn Entscheidungen von einer Gruppe getroffen werden sollen die Gefahr, dass es um die Durchsetzung von Meinungen und Interessen geht? Passen moderne Managementmethoden zu unserer „Freude am Unterschied“ (Gerhard Bolz)? Selbst im Internet haben nicht alle gleich viel zu sagen. Vielmehr produzieren neue Technologien wie das Internet massiv Ungleichheit durch Stars mit vielen Followern, so genannten Influencern. Machen wir uns also etwas vor? Ergibt sich aus der Tatsache, dass Menschen eben nicht gleich sind, nicht immer auch wieder eine Führungspersönlichkeit, die sagt wo es langgeht?

Es könnte sein, dass wir nach Führungskultur 4.0 rufen und in 1.0 feststecken. Unabhängig davon funktionieren moderne, agile Managementmethoden genauso nach Regeln wie traditionelle Führungsmethoden. Was wir heute immer noch vielfach vorfinden, ist eine fehlende Fehlerkultur, mangelnde Souveränität vieler Führungskräfte, aber auch das Unverständnis dem gegenüber, dass es nachweislich Menschen gibt, die keine Verantwortung für unternehmerische Entscheidungen übernehmen wollen – auch dann nicht wenn agil oben drüber steht. Es könnte sein, dass wir erst dann damit anfangen können, wirklich etwas zu verändern, wenn wir daran arbeiten.

 

Vortrag:  Human Ressources und KI

Prof. Dr. Jürgen Angele, adesso

Vortrag: Ständig alles neu denken –Mentalitätswandel in der digitalisierten Arbeitswelt

Peder Iblher, Giordano-Bruno-Stiftung

Präsentation Peder Iblher

Workshop: „Technik des autonomen Fahrens“

Eike Rehder, Daimler AG

Schwerpunkt -> Thema der Perzeption – welche Fahrzeug- / Verkehrsteilnehmertypen erkennt die Software?

Strategische Entscheidungen über die Weiterentwicklung werden auf Konzernebene (Daimler) getroffen

Welche Ethik ist beim autonomen Fahrzeug durchsetzbar?

Wer trägt die Verantwortung?

Die gesellschaftliche Akzeptanz ist dann gegeben, wenn die Sicherheit hoch genug ist (bzw. erscheint)

Workshop: Kann KI uns von den Weltmonopolen befreien?

Dr. Friedrich Glauner, Weltethos-Institut

Präsentation Friedrich Glauner

Fragestellungen: Kann Menschheit weiterhin so leben, wie sie lebt? Kann das Wirtschaftssystem so fortbestehen und gleichzeitig menschliches Überleben garantieren? Ist KI Brandbeschleuniger unserer technisch-ökonomischen Intelligenz (vergleichbar der Wirkung der Atombombe in der Kriegsführung)?

Ökonomische Disruption durch KI am Beispiel Uber im Taxigewerbe aufgezeigt: Rechenszenarien zeigten, dass durch eine Übernahme des weltweiten Taxisegments durch Uber die durchschnittlichen Steuereinnahmen der Staaten und der durchschnittliche einkommensfähige Umsatz der Taxifahrer drastisch zurückgehen -> Umsätze und Erträge werden ungleich zugunsten des Monopolisten (Uber) verteilt

Aufgabe von KI: Komplexe Gemengelagen für Menschen verständlich machen, welche ohne den Einsatz von KI unverständlich sein würden

KI im Spannungsfeld von Wissensökonomie und Bewusstseinsökonomie

KI als Treiber der Wissensökonomie: Kunde als Melkkuh im Überwachungskapitalismus, KI als Mittel der Selbstentmündigung

KI als Diener der Bewusstseinsökonomie: KI als Mittel zur Organisation ressourcenschöpfender Mehrwertkreisläufe

Zukunftsfähiges Wirtschaften mit substanziellen Nutzenstiftungen entfaltet Wertschöpfungslogik, durch die mehr und neue Ressourcen geschöpft als im Zyklus genutzt und verbraucht werden

Zukunftsfähiges Wirtschaften vereint Teilhabe (ökonomische Ebene), Befähigung (soziale Ebene) und Ressourcenschöpfung (ökologische Ebene)

Beispiel: Projekt zur Bepflanzung von Mangrovenwäldern in Indien durch alleinerziehende Frauen

Leitfrage: Wie kann KI zur Lebensdienlichkeit und menschlichen Zukunftsfähigkeit beitragen?

Themenfokussierung:

1.  Selbstorganisation von kleinräumiger Vielfalt vs. Großflächige Monopolstrukturen

2.  Machtsystem (Wer gewinnt? Wer verliert?)

3.  Einflussnahme auf Erkenntnisfähigkeit und Weltbilder

Mit Blick auf Bsp. Uber: Community-Strukturen / Open-Source-Ansätze für KI-Einsatz nutzen, um Monopolisten zurückzudrängen

Kritik an Community-Strukturen, da hier oft Großkonzerne  im Hintergrund beteiligt sind -> Kann solche KI überhaupt dem Menschen dienen, ohne wieder zur Profitgenerierung herangezogen zu werden?

Können KI-Anwendungen nach Brandbeschleunigern und Lebensdiener (aus-)sortiert werden?

Können Open-Source-Systeme sich durchsetzen, so lange kapitalistische Wirtschaftsstrukturen nicht reguliert werden?

Wird die Erfüllung der menschlichen Bedürfnisse (v. a. Bequemlichkeit) durch kapitalistische Strukturen am ehesten garantiert? Ist dieses nicht ein erheblicher Nachteil für nicht-kapitalistische Geschäftsmodelle? -> Dahinter steht eine gesellschaftliche Grundsatzfrage: Bequemlichkeit kann auch ein Hemmnis für Wissenszuwachs darstellen (Bsp.: Bücherrecherche über Google / Amazon anstatt analoge Recherche in Bibliothek)

Frage der Besteuerung: Entlastung ressourcenschöpfender Unternehmen gegenüber ressourcenneutralen Unternehmen als Mittel, um zukunftsfähiges Wirtschaften zu fördern und Raubbau zu begrenzen

Negative Externalitäten müssen zu höheren Abgaben führen, durch welche positive Externalitäten gefördert werden

Kritik an wirtschaftswissenschaftlichem Mantra an Hochschulen, durch welche das Raubbau-System des Wirtschaftens ständig reproduziert wird -> Kann KI als didaktisches Mittel eingesetzt werden, z. B. indem unterschiedliche Wirtschaftssysteme und ihre jeweiligen Auswirkungen simuliert werden?

Frage der Akzeptanz: Kapitalistisches System als Teil der menschlichen Natur? Wie können alle Konsumenten von alternativen Ansätzen überzeugt werden?

Modell der Gemeinwohlökonomie und System der „guten Größe“ als Alternative zum herkömmlichen Profitstreben

Wie kann von Konsumbewusstsein zu ökologischem Bewusstsein umgesteuert werden?

Monopolstruktur in Ernährungswirtschaft nicht ausschließlich negativ zu betrachten, denn sie ermöglicht effiziente und zuverlässige Versorgung -> Kritik daran: diese Art der Versorgung nicht menschen-, sondern allein profitdienlich

Vortrag: Zukunft der digitalen Arbeit – eine Technikfolgenabschätzung

Dr. Bettina-Johanna Krings, Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS), KIT

Präsentation Bettina-Johanna Krings

Vortrag: KI-Entscheidungen erklärbar machen

Dr. Andreas Becks,  SAS DACH

Präsentation Andreas Becks

Vortrag: Arbeitsrecht 4.0

Nicolas Woltmann, Universität Würzburg

Workshop: KI und Hierarchie, Führung, Macht, Prozesse und Organisation

Barbara Liebermeister, ifidz

Die heutigen Rahmenbedingungen der Unternehmensführung werden als VUCA bezeichnet (V = volatilityVolatilität‘,‚Unbeständigkeit‘, U = uncertaintyUnsicherheit‘, C = complexityKomplexität‘,  A = ambiguityMehrdeutigkeit‘. ). Können in diesem Kontext Systeme, die komplexe Aufgaben bearbeiten können (z. B. KI), in Einzelfällen bessere Entscheidungen fällen als Menschen?

Ergebnisse aus dem  „Leadershipbarometer“ (B.L.) sind:

– „Führungskräfte haben zu wenig Ahnung von KI“

– „KI ist immer „das Neue“ – also das, wovon wir wenig Ahnung haben

– In der Führung müssen Menschen und KI kooperieren, KI muss zuliefern, Menschen entscheiden

KI im Aufsichtsrat: KI muss zuliefern, KI hat keine menschliche Erfahrung

KI im Recruiting / Personalauswahl – auch hier Zusammenarbeit; Entscheidungen durch KI nur dann, wenn sie wirklich „lernt“ – z. B.  aus Misserfolgen, wenn der / die ausgewählte MA sich als nicht geeignet erwies

Welche Daten darf „Big Data“ in HR-Prozessen nutzen – Stichwort Datenschutz: Menschliche Entscheider berücksichtigen – bewusst oder unbewusst) Informationen, die in IT-Systemen nicht gespeichert werden können / dürfen (DSGVO!), z. B. persönliche Bekanntschaften, Erfahrungen

Welches sind relevante / die richtigen Kriterien bei der Personalauswahl? Welche dürfen rechtlich gesehen berücksichgt werden (AGG!)

Workshop: Bildung und Weiterbildung mit KI

Prof. Wolf-Dieter Hasenclever, NFTE Deutschland

Präsentation Wolf-Dieter Hasenclever

Bildung ist Bildung für die Transformationsgesellschaft (-> gesellschaftlicher Wandel durch Digitalisierung, Globalisierung und nachhaltige Entwicklung)

Schüler müssen den Herausforderungen dieser Transformationsgesellschaft standhalten können, d. h. Eigeninitiative, Unternehmergeist und digitale Kompetenz entwickeln

Bildung im 21. Jahrhundert: Heranbildung von Fähigkeiten (Skills), Charakterbildung, Erwerb relevanter Kenntnisse (Knowledge) und Meta-Lernens (-> v. a. Anreize zum lebenslangem Lernen schaffen)

Skills / Kompetenzen: beinhaltet Kreativität, kritisches Denken / Kritikfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Fähigkeit zur Zusammenarbeit, Organisation des eigenen Lernens, “Digitale Mündigkeit”

Persönlichkeits- / Charakterbildung: beinhaltet Achtsamkeit, Neugierde, Mut, Flexibilität, ethische Verankerung und Führungsfähigkeit

Wissen / Kenntnisse: beinhaltet interdisziplinäres Wissen über zentrale Anforderungsbereiche, Wissen über die Vernetzungen der Gesellschaft, Sprachkenntnisse, Wissen über intelligenten Maschinen und Systeme, informatorisches Wissen, Big Data und neue Medien, Wissen über wirtschaftliche Grundbegriffe und Zusammenhänge, Wissen über Umweltbelastungen, kulturelles und geschichtliches Grundverständnis

4. Dimension / Meta-Lernen: umfasst lebenslanges Lernen und „Lebenskompetenz“ (Wie werde ich fit für die Zukunft? -> umfasst u. a. kulturelle Offenheit, Gesundheitsbewusstsein, Kommunikationsentwicklung)

Beispiel für möglichen KI-Einsatz: Intelligente Tutoring-Systeme mit Sprachassistenten, Kombination des menschlichen und digitalen Lehrens

Leitfragen:

1.  Kann KI besser sein als echte Lehrkräfte?

2.  Können durch KI Kosten gespart werden?

3.  Bessere Inklusion und Integration durch KI?

4.  Abdeckung des Weiterbildungsbedarfs durch KI?

5.  Umgang mit möglichen Datenschutzproblemen?

6.  Beste Start-/Einsatzchancen von KI in der Bildung

Was ist zu tun, wenn KI Fragen der Schüler nicht beantworten kann?

Idee: Den vertiefenden und wiederholenden Teil des Lernens mit Hilfe von KI bearbeiten (Nachhilfe, Hausaufgaben)

KI als Instrument für mehr Chancengleichheit in der Bildung -> Abhängigkeit von Finanzkraft des Elternhauses kann abgebaut werden

Überforderung vieler Lehrer durch KI wegen Abgabe von geringerer Verantwortung an KI und gleichzeitig Übernahme von höherer Verantwortung durch den Lehrenden

Idee der Ausdifferenzierung des Lernens: z. B. Förderung schwächerer Schüler durch den Lehrer bei gleichzeitiger Betreuung stärkerer Schüler durch die KI

Idee der Ausdifferenzierung des Lehrenden: Lehrer als Didaktikexperte, KI als Fach-/Wissensexperte

KI-Einsatz bei jüngeren Schülern ist potenziell schwieriger wegen enormer Relevanz sozialer Aspekte und Kompetenzen in diesem Bereich

Schüler müssen auf Herausforderungen der und Umgang mit KI vorbereitet werden, indem u. a. früh Programmierfähigkeiten vermittelt werden

Frage der Lehrinhalte: KI muss dahingehend wirken, die Schüler zukunftsfähiger lernen zu lassen -> mehr Interdisziplinarität, mehr Selbstständigkeit, mehr freie Kapazitäten

Keine Chance auf KI-Einsatz im jetzigen Bildungswesen -> viel größerer Probleme vorhanden (u. a. Rolle der Quereinsteiger in Lehrberufen)

Möglicher Einsatz von KI für Bürokratieabbau im administrativen Bereich des Bildungswesens

Frage, ob Schulen bereit sind, ist nicht entscheidend -> wenn Schüler und Eltern den Vorteil KI-unterstützten Lernens erkennen (v. a. höhere Lerngeschwindigkeit), wird der Einsatz von KI v. a. im Bereich des Nachmittagslernens / des privaten Lernens von allein kommen und schwer aufzuhalten sein

Beitrag von Eckhard Jaus, Gesellschaft für Informatik (Regionalgruppe Stgt/BB):  Wunsch nach Kooperationsprojekten mit Lehrern/Schulen, aber Problem des Netzwerkens bzw. fehlenden Kontakts zu Lehrern als Hemnis -> hier Einsatz des Kultusministeriums gefragt, Lehrerverbände könnten Fortbildungsmaßnahmen anstoßen

Beschleunigung des betrieblichen Lernens / des Berufsschul- bzw. Ausbildungslernens durch KI -> Möglichkeit zu verbesserter Förderung von Migranten oder Studienabbrechern und schneller Integration dieser Gruppen in Ausbildungsberufen

Diskussion der Rolle der Angst in der Transformationsgesellschaft (Anpassungs-/Neuorientierungsdruck in Beruf und Bildung, kulturelle Verunsicherung)

Aufgabe des Bildungswesens: Befähigung zu Neugier und Spaß am Lernen als Grundpfeiler, um Ängste in der Transformationsgesellschaft abzubauen

Vortrag: Lernen für KI mit KI – neue Didaktik für neue Kompetenzen?

Dr. Ulrich Schmid, MMB-Institut für Medien- und Kompetenzforschung

Präsentation Ulrich Schmid

Vortrag: KI und die „Optimierung“ der FreizeitVerbesserung des Lebens oder Verlust der Freiheit?

Prof. Michael Wörz, Hochschule Karlsruhe

Der in Anführungszeichen gesetzte Begriff „Optimierung“ im Titel des Workshops ließ schon erahnen, dass Herr Prof. Dr. Wörz die Teilnehmer seines Workshops zu einer gemeinsamen kritischen Reflexion des Nutzens von KI in unserer aller Leben einladen würde.

Der Methode des Sokratischen Dialogs folgend wurde in dem Workshop die Ausgangsfrage erörtert, ob KI zu einer Verbesserung des Lebens und / oder zu einem Verlust der Freiheit führt.

Für das gemeinsame Nachdenken zu dieser Ausgangsfrage stellte Herr Wörz drei Leitfragen in den Raum:

1) Welche Versprechen?

2) Welche Ethik?

3) Welche Freiheit? Gewinne und Verluste.

Die Ergebnisse der Diskussion im Plenum wurden auf der Flipchart festgehalten (siehe Fotos).

Der Workshop zeigte schließlich auf, dass der gegenwärtigen Diskussion Grundsatzfragen der Philosophie zugrunde liegen. So kann man sich dem Verhältnis zwischen KI und Mensch durchaus mit den analytischen Begriffspaaren „Herrschaft – Knechtschaft“ oder „Selbstbestimmung (Autonomie) – Fremdbestimmung“ nähern.

Wie ist es nun also um das Verhältnis zwischen KI und Mensch bestellt? Konnte der Workshop darauf eine Antwort finden? Hierzu wurde lebhaft und facettenreich diskutiert. Die von Herrn Wörz vorgeschlagene Formulierung, es handele sich um eine „selbstbestimmte Fremdbestimmung“, erfuhr auf jeden Fall viel zustimmendes Kopfnicken.

Vortrag: Kann man einer KI Ethik einbauen?

Prof. Klaus-Jürgen Grün, Universität Frankfurt

Präsentation Klaus-Jürgen Grün

Vortrag: Der Algorithmus als Chef – Arbeitsverhältnisse in der Plattformökonomie am Beispiel eines akutellen Gerichtsprozesses

Andreja Schneider Dörr, Universität Bremen

 

Im Workshop von Andreja Schneider-Dörr ging es um Arbeitsbedingungen in der Plattformökonomie, insbesondere um das sog. Crowd-Working. Sie legte dar, wie der arbeitsrechtliche Status von Menschen gewertet werden kann, die als sog. Clickworker vor ihren PCs sitzen, Informationen produzieren und Texte recherchieren o. Ä. Anfang November wurde das Urteil zu einem aktuellen Fall erwartet, den die Referentin mitverhandelte. Allerdings ist seitens des Landesarbeitsgericht München zum Zeitpunkt des Workshops noch kein aktuelles Urteil ergangen. Die Kammer ist unentschieden geblieben, so dass nur ein Verfügungstermin im Dezember herausgekommen ist. Ein Clickworker hatte darauf geklagt, ein Arbeitnehmer (bei der Plattform Roamler) zu sein. Er hatte vor allem Dienstleistungen übernommen, die früher Marktforschungsinstitute ausgeführt haben.

Was ist eine Onlineplattform?

Ein Geschäftsmodell, das darauf basiert, dass übers Internet eine Softwarearchitektur zur Verfügung gestellt wird, wo Angebot und Nachfrage zusammenkommen können. Das Softwaresystem der Plattform stellt durch diese Vermittlung das gesamte Ökosystem zur Verfügung: Den Webshop, die Kommunikationskanäle, die über die Plattform laufen, Bezahlsysteme, Reputations-, Feedback- sowie Bewertungsmechanismen.

Problem: Plattformen sind keine Arbeitgeber: Die Plattformen argumentieren, sie seien nur Intermediäre, keine Arbeitgeber, denn Angebot und Nachfrage regele sich von selbst, sie vermittelten lediglich (google, Amazon etc.). Im WS ging es vorrangig um Arbeitsplattformen, über die Erwerbsarbeit vermittelt wird.

Welche Dienstleistungen werden erbracht?

Es gibt Plattformen, über die auch besser bezahlte Dienstleistungen erbracht werden können, z.B. Graphikdesign oder Programmieren. Über Roamler oder Clickworker werden vor allem jene Dienstleistungen erbracht, die vormals hauptsächlich von Meinungsforschungsinstituten erledigt worden sind. Des Weiteren kleinere Rechercheaufgaben oder Schreibtätigkeiten.

Beispiel: Ein Unternehmen hat in seinem Portfolio Handtaschen, die beschrieben werden müssen. Diesen Auftrag übergibt es an Plattformen wie Clickworker. Diese organisiert den Arbeitsprozess so, dass sie die Aufgabe über eine App an die Crowd weitergibt. Weiteres Beispiel: Ein Unternehmen kauft Stellflächen in Supermärkten ein, um ein Produkt aufzustellen. Damit sichergestellt ist, dass dies auch umgesetzt wurde, greifen sie zunehmend auf die Crowd solcher Plattformen zurück. Roamler organisiert über eine App die Überprüfung der gekauften Stellflächen. Diejenigen Clickworker, die den Auftrag ausführen, erhalten rund 2 Euro dafür (für Fotos vor Ort etc.).

Welche namhaften Plattformen gibt es in Deutschland?

Foodora, Clickworker, taskrabbit, Roamler.

Wie viele Menschen in Deutschland erzielen über solche Plattformen Erwerbseinkommen?

Studien liefern keine eindeutigen Ergebnisse. Die Zahlen variieren zwischen 200 000 und 2.1 Mio. Menschen.

Der Begriff Crowdworker:

Er ist unscharf. Ist jemand, der ab und an, bspw. über Ebay, etwas verkauft auch schon ein Crowdworker? Das Spezifische, dass es eine Plattform gibt, wird häufig nicht erfasst, so dass das Ergebnis von Studien hier recht verzerrt ist.

Als Dienstleister kann man sofort loslegen und Geld verdienen. Wirklich?

Angeblich ist der Start ganz mühelos. Sie müssen sich als Dienstleister zunächst registrieren und Ihre Daten hinterlassen, anschließend können Sie gleich loslegen mit der Arbeit – so das Versprechen. Allerdings stimmt das nur bedingt, denn Sie müssen in Vorleistung gehen, d.h. unbezahlt Texte verfassen, Bilder verschlagworten und Quantifizierungsrunden durchgehen, bevor es mit der bezahlten Tätigkeit losgehen kann. Dabei werden Sie immer in irgendeiner Art bewertet, d.h. es gibt einen Score.

Mindestlohn?

Wenn Sie eine Fähigkeit haben, die stark nachgefragt ist, können Sie gut Geld verdienen, z.B. Programmieren, Graphikdesign, etc. Wenn Sie aber kleinere Recherchetätigkeiten erledigen müssen, dann dürfen Sie darauf hoffen, wenn Sie gut organisiert sind, dass Sie in einer Stunde auf den Mindestlohn kommen.

Wie hoch (oder niedrig) ist der Verdienst für Recherchetätigkeiten?

Sie bekommen dafür zwischen 15 Cent und 2 Euro.

Fehlende soziale Absicherung:

Plattformen wälzen die Verantwortung auf ihre Crowd ab, da diese, ihrer Ansicht nach, die Tätigkeiten ja freiwillig verrichteten. Es gibt keinen arbeitsrechtlich verfassten Kontext, da viel am Arbeitnehmerbegriff hängt, bzw. am Arbeitsverhältnis. Es gibt keine Sozialversicherung oder Lohnfortzahlung bei Krankheit etc.

Algorithmisches Management

 „Die Arbeit, die wir abliefern“, sagen viele Crowdworker, „wird abgewiesen, mit der Folge, dass wir dafür nicht bezahlt werden, mit der Folge, dass unsere Bewertungen sinken, mit der Folge, dass wir keinen Zugang zu besserbezahlten Tätigkeiten bekommen. Wir haben keinen, an den wir uns wenden können. Es wird über uns hinwegentschieden“. Dies hängt mit mehreren Dingen zusammen. Zum einen, die Plattformen agieren oft international. Sie ziehen ihre Profitabilität nicht daraus, dass sie eine Eins-zu-Eins-Betreuung anbieten, sondern daraus, dass sie automatisiert und strukturiert Daten strukturieren können. So kann sein, dass eine Aufgabe fünfmal vergeben wird und dann im Abgleich, d.h. wenn drei Erledigte gleich sind, dann werden zwei der Arbeiten als falsch gewertet – mit der Folge, dass sie nicht bezahlt werden.

Intransparentes Bewertungssystem:

Wenn Algorithmen die Bewertungen ersetzen, die sonst Vorgesetzte machen würden, und zwar ohne Möglichkeiten, dies einer Überprüfung zu unterziehen, dann können Sie der Autorität des Systems wenig entgegensetzen.

Anwendung des Instruments der Gamification:

Die Anwendung spieltypischer Elemente im neuen Kontext führen erwecken den Eindruck, die Crowd mache alles nur aus Spaß. Schließlich sammelten sie ja Punkte, würden Experts, stiegen auf höhere Levels auf und würden sich mit anderen messen.

Verschleierung finanzieller Abhängigkeiten:

Eine intrinsische Motivation mag sein, sich mit anderen messen zu wollen. Allerdings gibt es sicherlich sehr viele Menschen, die von dieser Arbeit finanziell abhängen. 80% der Arbeiten, die auf solch Plattformen verteilt werden, werden von 20% der Crowdmitglieder erledigt.

Reputation- und Feedbacksysteme:

Sie erarbeiten sich Expertise auf einem Gebiet, das Gute ist: es kann sein, dass Sie davon zum Schluss den Mindestlohn bestreiten und dass Sie örtlich und zeitlich flexibel sind. 

Login-Effekte:

Die Dienstleister sind darauf angewiesen, eine gute Reputation zu sammeln. So werden sie von einer bestimmten Plattform abhängig, da sie ihre Reputation nicht auf eine andere mitnehmen können.

Das Narrativ: Plattformen erzählen gerne, dass Menschen dort Gurus genannt werden, friends, Helden, Roamlers, your friend with a car (statt Fahrer).

Der Eindruck von Gefälligkeit, statt einer Dienstleistung:

Ob diese Menschen Arbeitnehmer oder Selbständige sind, ist eine Rechtsfrage, die geklärt werden muss. Die Plattformen üben kein Direktionsrecht aus, schließlich können Sie arbeiten wann immer und von wo aus immer Sie möchten. Wenn Sie einen Auftrag annehmen, unterliegen Sie allerdings sehr engen Voraussetzungen, wie die Arbeit zu erbringen ist.

Kann das Gesetz digitale Arbeitsverhältnisse erfassen?

Der Gesetzgeber hätte die Möglichkeit gehabt, ein Element in den Paragraf 611 a (1) BGB einzufassen, das konkret auf digitale Arbeitsverhältnisse abstellt. Brauchen wir das? Eher nicht, da sich digitale Arbeitsverhältnisse in dem Paragraf abbilden lassen. Wenn Sie einen Auftrag über eine App annehmen, dann wird Ihnen ganz klar gesagt, wie Sie ihn auszuführen haben und auch, wie viel Zeit Sie dafür benötigen werden (z.B. 15 min). Sie können keine Entscheidung außerhalb des Ökosystems der App mehr treffen, sondern müssen sich von Schritt zu Schritt klicken. Sie sind dabei sehr wohl weisungsgebunden. Es gibt keine Werkvertragselemente, da man dafür einen Erfolg und ein abgeschlossenes Werk braucht. Sie können Ihre Arbeit (Foto) nicht woanders anbieten. Sie können nur entscheiden, ob Sie überhaupt arbeiten oder nicht. Der Arbeitsort ist vorhanden, wenn auch virtuell. Es sind Elemente indirekter Steuerung enthalten. Man müsste sie künftig als Weisungen interpretieren können, um die Menschen rechtlich zu schützen, die zur Crowd gehören. Wir brauchen eine tragfähige Auslegung für Begriffe wie Weisungsbindung, Fremdbestimmung und für die digitalen Arbeitsverhältnisse. Diese kann das Recht leisten. Das Arbeitsrecht verändert sich seit Jahren, es ist kein Monolith, sondern etwas, das Präzision und Konkretisierung verlangt. Wir müssen uns klarmachen, dass all der Schutz, den Arbeitsrechler*innen als Bestands- oder Existenzschutz denken, am Arbeitnehmergesetz hängt. Wenn Sie Arbeitnehmer*in sind, steht Ihnen Lohnfortzahlung im Krankheitsfall, Kündigungsschutz etc. zu. Solange Crowdworker nicht als Arbeitnehmer gewertet werden, müssen sie auf solchen gesetzlichen Schutz verzichten.

Workshop: Einsatz digitaler Assistenten im Ein- und Verkauf

Prof. Roland Heger, ESB Business School Reutlingen

Beim Workshop „Einsatz digitaler Assistenten im Ein- und Verkauf“ wurde kontrovers diskutiert, ob überhaupt, und wenn ja wann und wo Ethik in KI-Systeme eingebaut werden solle.  Während Prof. Heger darzulegen versuchte, daß man die gesamte Entwicklungskette und deren Implikationen auf ethisches Verhalten betrachten müsse, argumentierten Stimmen aus dem Publikum, daß die Klassifikation mittels KI-Methoden keine Frage der Ethik sei, sondern der Höhe der Wahrscheinlichkeit der richtigen Klassifikation und dies nur eine technische Schwelle darstelle, die man nach den erforderlichen oder gewollten Sicherheiten festlege.  Auch sei ein Einbau nicht nötig, da ja Menschen diese Schwelle festlegten und die Ethik damit außerhalb des technischen Systems, und zwar beim Menschen, liege.  Die Diskussion zeigte, daß hier noch kein Konsens herrscht, wann überhaupt autonomes Handeln des KI-Systems vorliegt, bereits bei der Klassifikation oder erst bei der Steuerung, und wo dann Ethik anfängt relevant zu werden.

Workshop: Digitale Menschenrechte

Peder Iblher, Giordano-Bruno-Stiftung

Die Diskussion erfolgte auf Grundlage der von der Giordano-Bruno-Stiftung formulierten „digitalen Menschenrechte“ als Vorschlag an die Vereinten Nationen für eine Charta digitaler Grundrechte.

Giordano-Bruno-Stiftung (2018): Zur Verteidigung der Menschenrechte im Zeitalter der Digitalisierung.

Begriffsdebatte: Was bedeuten u. a. die Begriffe Privatsphäre, informationelle Selbstbestimmung oder gleichberechtigte Teilhabe in der gbs-Menschenrechtscharta (siehe Art. 1)

Idee eines Datentreuhänders für sensible Informationen im Netz (z. B. Gesundheitsdaten) -> Menschenrechte müssen hier entsprechendes Anrecht beinhalten

Problematisierung des Umgangs mit Gesundheitsdaten (z. B. Idee von Gesundheitsminister Spahn zu einer Patientendaten-Cloud) mit Blick auf Art. 4 der gbs-Menschenrechtscharta

Ohne allgemein gültige Menschenrechte in der digitalen Sphäre besteht Gefahr der Ungleichheit in der Verwendung von Daten bzw. des Datenschutzes -> bei hohen Datenschutzstandards in den Ländern des globalen Nordens werden Daten stattdessen aus Ländern des globalen Südens verwendet, dadurch ensteht zudem starker Bias in den Daten

Diskussion der Zugangsfrage im Kontext freiheitseinschränkender Maßnahmen (Gefängnisaufenthalt, Ausnahmezustand, siehe Art. 7)

Streitgespräch: Selbstbestimmung versus Mitbestimmung?

Thorben Albrecht, Bundesgeschäftsführer der SPD und Prof. Joachim Fetzer, Deutsches Netzwerk Wirtschaftsethik

Moderation: Lena Reuter

Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz

Am Samstag waren die Schüler vom Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz als Aussteller zu Gast. Hier finden Sie alle Informationen zu einem ihrer Projekte „Better Recycling“.

Das Projekt BetterRecycling von Boris Giba verfolgt die Idee, mithilfe von künstlicher Intelligenz, beziehungsweise maschinellem Lernen, verwertbare Gegenstände anhand ihres Materials zu klassifizieren. So soll ein neuronales Netz beispielsweise zwischen Gegenständen bestehend aus Papier und jenen bestehend aus Kunststoff unterscheiden können. Diese Klassifizierung soll auf Bildaufnahmen jener Gegenstände basieren.
Die benötigten Bilddaten werden aus dem Internet, von Freunden und Familie, als auch aus eigener Hand zusammengesammelt / erstellt. Danach wird ein konvolutionelles neuronales Netzwerk auf den gesammelten Bildern trainiert. Zusätzlich werden verschiedene Methoden angewendet, um bessere Trainingsresultate zu erzielen. Für die Bestimmung konkreter Hyperparameter des Netzwerks werden umfassende Analysen durchgeführt. Zusätzlich wird als Modellbau ein Raspberry Pi verwendet, um eine Klassifizierung mithilfe von analogen Steuerelementen zu ermöglichen.

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