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Forschungsgipfel in Berlin : „Der Arbeitsmarkt für KI-Experten ist leergefegt“

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Der Forschungsgipfel diskutiert heute auch die Rolle der Forschung. Die Entwicklung von KI speist sich aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Traditionen. In den vergangenen Jahren hat sich ein Zweig der Forschung – das maschinelle Lernen beziehungsweise die neuronale KI – als besonders erfolgreich erweisen. Der Impuls in Richtung neuronaler KI wurde international unterschiedlich schnell aufgegriffen. Deutschland gehörte nicht zu den Vorreitern. Es gibt Aufholbedarf.

Ein weiterer spannender Aspekt ist das Verhältnis von Grundlagenforschung und Anwendung. Früher gab es die Vorstellung einer linearen zeitlichen Ordnung – erst nach Jahrzehnten der Grundlagenforschung würden sich Anwendungen in Wirtschaft und Gesellschaft ergeben. Donald Stokes setzte dem eine Sicht entgegen, nach der es sehr wohl nutzeninspirierte Grundlagenforschung geben kann – im sogenannten Pasteurschen Quadranten, benannt nach Louis Pasteur, dessen Forschung bahnbrechend für die Entwicklung der medizinischen Mikrobiologie war, gleichzeitig aber weitreichende praktische Relevanz hatte.

Die moderne KI-Forschung hat diese Qualität. Daraus darf man meines Erachtens keine Förderpräferenz für die Anwendung zulasten der Grundlagenforschung oder umgekehrt ableiten. Beides wird in den kommenden Jahren wichtig sein. Die Anwendungsrelevanz der KI-Grundlagenforschung bedeutet, dass sie hohe Renditen schaffen kann.

Google und Facebook zahlen astronomische Gehälter

Das ist der Grund, dass große Datenunternehmen wie Google, Facebook, Amazon und Dienstleistungshäuser wie Salesforce plötzlich hohes Interesse daran haben, interne KI-Forschungsgruppen aufzubauen. Der Arbeitsmarkt für Expertinnen und Experten im maschinellen Lernen ist inzwischen leergefegt, die Wirtschaft zahlt astronomisch anmutende Gehälter für Forscherinnen und Forscher aus dem Elfenbeinturm und bietet ihnen sogar Freiheiten im Publizieren an. Gleichwohl – ganz akademisch dürfte die Freiheit auf Dauer nicht sein – es geht um Profit, häufig aus mit KI verbessertem Marketing.

Das heißt aber auch, dass die Gesellschaft, in deren Interesse öffentlich geförderte Forschung stattfinden sollte und die in anderen Bereichen den Großteil der Grundlagenforschung schultert, einen immer geringeren Einfluss auf die Forschung und ihre Richtung hat. Hier muss gefragt werden, wie sich Forschungsförderorganisationen aufstellen. Es ist gut zu wissen, dass es bereits spezielle, interdisziplinär ausgerichtete Förderprogramme gibt, so bei der Volkswagen-Stiftung, die die ethischen Herausforderungen der KI zum Thema haben. Aber KI-Forschung muss auch noch stärker in den Ressorts und in den öffentlichen Forschungsfördereinrichtungen zum Zuge kommen.

Beim Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse tun sich deutsche Akteure regelmäßig schwer. International ist zu beobachten, dass KI von großen Datenunternehmen wie auch Start-ups vorangetrieben wird. In Deutschland wird es daher besonders wichtig sein, die Rahmenbedingungen für Start-ups weiter zu verbessern. Zudem muss der Transfer von KI-Ansätzen in kleine und mittlere Unternehmen vorangebracht werden. Einige Forschungsergebnisse sind reif für den Einsatz – sie sind nicht mehr „rocket science“, sondern ausreichend erprobt, um in die Anwendung zu gehen.

Deutsche Wissenschaftler an führender Stelle

Die in Deutschland verfügbaren Finanzmittel für KI und die Zahl der KI-Forscherinnen und Forscher sind nicht einfach mit denen in China und den Vereinigten Staaten vergleichbar. Niemand kann ernsthaft erwägen, dass hier ebenso viele Ressourcen bereitstehen wie in einem vierfach oder zehnfach größeren Land. Umgekehrt gilt: Deutsche Wissenschaftler haben bei der Entwicklung der jüngsten und bisher erfolgreichsten Generation von KI in wichtigen Einzelfällen an führender Stelle gestanden. Daraus ergibt sich aber noch längst keine wissenschaftliche oder wirtschaftliche Führungsposition unseres Landes. Beide Sichten taugen nicht für eine Bewertung der eigenen Position. Der Bezugsrahmen muss europäisch sein.

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