Frühere technologische Paradigmenwechsel haben Gesellschaften, Volkswirtschaften und das, was Menschen in ihrem Leben tun könnten und tun würden, grundlegend verändert. Künstliche Intelligenz (KI) wird all dies auch tun – und noch viel mehr. Aber vor allem wird KI Veränderungen viel schneller als frühere Technologien nach sich ziehen.
Welche Skills erfordern die Jobs von morgen?
Mit ChatGPT hat die Hochschulbildung plötzlich erkannt, dass KI nicht nur Auswirkungen auf selbstfahrende Autos und Herstellungsprozesse hat, sondern auch auf Bildungsprogramme und Studierende. Die Tatsache, dass ChatGPT erfolgreich eine Medizinprüfung bestehen oder eine Diplomarbeit schreiben kann, muss ein Weckruf sein, der uns dazu drängt, das Warum, Was und Wie der Universitäten grundlegend zu überarbeiten.
Wir müssen die Rolle von Menschen und Maschinen in unseren Volkswirtschaften und Gesellschaften überdenken – und damit auch die Art und Weise, wie wir die jungen Generationen erziehen und ausbilden.
Mit Blick auf die dramatischen Auswirkungen der industriellen Revolution auf die Arbeitswelt vor 150 Jahren lassen sich vier Kategorien von Arbeitsplätzen identifizieren, die unterschiedlich von KI beeinflusst werden und auf die Menschen entsprechend vorbereitet werden müssen.
1. Aufgaben, die die Maschine nicht erledigen kann
Die industrielle Revolution machte Millionen von körperlich Arbeitenden überflüssig. Dennoch erforderten einige körperliche Aktivitäten immer noch ein Maß an Raffinesse, das Maschinen nicht erreichen konnten. Das hochwertige Handwerk beispielsweise in der Textil- und Keramikindustrie blühte weiter auf.
In den kommenden Jahren und Jahrzehnten werden viele intellektuelle (Wissensverarbeitungs-)Aufgaben von KI übernommen. Jobs, bei denen die Arbeit prozedural, reproduzierbar und protokoll- und regelgesteuert ist, eignen sich für maschinelles Lernen – unabhängig von der Komplexität. Jobs auf Einstiegs- und Mittelstufe in Bereichen wie Finanzen, Softwareentwicklung, Buchhaltung, Logistik oder Ingenieurwesen werden von KI-Algorithmen ausgeführt.
Nur Menschen, die in der Lage sind, die Qualität der Maschinenleistung infrage zu stellen, werden bleiben – und in ihren Positionen weiter wachsen. Während ein Teil unserer kognitiven Intelligenz durch KI herausgefordert wird, werden komplexe Problemlösungen in mehreren Bereichen und systemisches Denken, das heterogene Dimensionen wie Intuition, Kreativität und nuancierte kontextbezogene Anwendung einbezieht, von Menschen übernommen.
Infolgedessen müssen Universitäten die kognitive Messlatte für ihre Studierenden drastisch erhöhen. Wir müssen uns weniger auf das Sammeln und Anwenden von Wissen konzentrieren und mehr auf „Metakognition“ – die Grundlagen der Interaktion mit Wissen. Das Lernen wird sich zunehmend von dem, was man wissen muss, entfernen. Es wird mehr um das Wie man etwas weiß, aber auch um die Bewertung dessen, was man weiß, gehen: bessere Fragen stellen, Heuristiken anwenden, ein tiefes Verständnis für Konzepte erwerben, Widersprüche erkennen, Beziehungen zwischen verschiedenen Theorien herstellen, die Relevanz einer Theorie für einen Kontext analysieren und die Bewertung des Wissens, das die Maschinen generieren.
Doch diese Fähigkeiten können weder in Büchern noch in Hörsälen vermittelt werden. Sie erfordern einen eher sokratischen Ansatz: unterrichten in kleinen Gruppen, debattieren und lernen, wie man KI als kognitiven Assistenten und nicht als kognitiven Ersatz nutzt.
2. Arbeitsplätze für die Maschine schaffen
Der Aufstieg der Industrie vor 150 Jahren wurde von der Industrie der Industrie unterstützt: die Entwicklung neuer Herstellungsverfahren, neuer Materialien und neuer Arbeitsweisen sowie die Herstellung von mehr Maschinen. Offensichtlich wird KI viele Arbeitsplätze in der KI-Industrie schaffen. Obwohl wir alle von der Plastizität von ChatGPT überwältigt waren, müssen viele nachgelagerte Lösungen entwickelt werden, um große Sprachmodelle wie ChatGPT vollständig nutzen, verwalten und weiterentwickeln zu können.
Wir müssen mehr Experten hervorbringen in maschinellem Lernen und KI, in Kognitionswissenschaft und anderen grundlegenden Technologien, die Large Language Models sowohl erweitern als auch integrieren. Wir werden auch Spezialisierungen in Ethik, Recht, Politik, Datenschutz, Militärwissenschaft und vielem mehr brauchen, wenn wir eine Technologie, die so viele Aspekte der Gesellschaft herausfordert, klug einsetzen wollen.
Wie Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb in „Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence“ argumentieren, wird die KI ihr volles Potenzial nur dann ausschöpfen, wenn wir von punktuellen Anwendungen zur umfassenden Systemumgestaltung übergehen. Und das heißt: Universitäten müssen Absolventen hervorbringen, welche diese Bemühungen anführen können.
3. Jobs mit der Maschine erledigen
Mit der industriellen Revolution wurden unzählige Arbeitsplätze durch den Einsatz neuer Maschinen, die die Produktivität steigerten und die Arbeit körperlich weniger anstrengend machten, umgewandelt. Aber sie wurden nicht komplett beseitigt. Das Fahren eines Traktors war für einen Landwirt viel einfacher als die Arbeit mit einem Handpflug. Ein Presslufthammer war schneller und weniger rückenbrechend als Spitzhacke und Schaufel.
Die Endprodukte mögen dieselben gewesen sein, aber neue Werkzeuge haben die Art und Weise verändert, wie Menschen die Arbeit angegangen sind. In Zukunft werden nur wenige von uns ohne einen algorithmischen Kollegen arbeiten, der einen Großteil der Wissensarbeit leistet, die wir früher selbst geleistet haben – also Recherche, Untersuchung, Synthese und Vorhersage. Dadurch können sich die meisten von uns auf übergeordnete Fragen konzentrieren, wie zum Beispiel unser Urteilsvermögen aufzubessern und zukunftsgerichtete Entscheidungen zu treffen.
Obwohl es immer noch wichtig sein wird, die Grundlagen eines Jobs zu lernen, wird es ebenso wichtig sein, zu verstehen, wie KI zur Zielerreichung genutzt werden kann. Während viele in der Wissenschaft KI mit Misstrauen begegnen und sie auf Abstand halten wollen – etwa durch das Verbot der Nutzung von ChatGPT durch Studierende –, sollten wir mit der Technologie arbeiten, spielen, sie verstehen und sie dann in unsere Lehr- und Lernmodelle sowie unsere tägliche Arbeit integrieren. Nur dann können wir die Anwendung aktiv gestalten, die unzähligen Herausforderungen angehen, die KI mit sich bringt, und ihre Kraft nutzen. KI muss also eines der wichtigsten Werkzeuge in der Ausbildung sein, denn in der künftigen Arbeit brauchen wir sie sicherlich.
4. Jobs jenseits der Maschine
Die industrielle Revolution hat einen neuen Sektor hervorgebracht: Dienstleistungen, die heute mehr als 50 Prozent der Wirtschaftstätigkeit in den meisten Industrieländern ausmachen. Die erstaunlichen Produktivitätsgewinne, die während des Industriezeitalters erzielt wurden, wurden reinvestiert, um zuvor unerfüllte und neu entstehende menschliche Bedürfnisse zu befriedigen.
Da KI eine immer größere Menge an Wissensarbeit übernimmt, können und sollten die Produktivitätsgewinne, die sie generiert, in ein menschliches Bedürfnis investiert werden, das bisher unbefriedigt geblieben ist: das Bedürfnis nach sinnvollen Beziehungen. Wenn KI zum Beispiel die Due Diligence bei einer möglichen Unternehmensakquisition durchführt, wird ein Geschäftsführer oder ein Team über die Instinkte und emotionale Intelligenz verfügen, um die Menschen und die Kultur innerhalb des in Betracht gezogenen Unternehmens zu beurteilen. Dies erfordert eine ganz andere Art von Fähigkeiten:
- die Fähigkeit, Menschen und Kulturen zu lesen
- die Fähigkeit, Kontakte zu knüpfen und Vertrauen aufzubauen
- die Fähigkeit, Urteilsvermögen, Empathie und Ethik in die Arbeit einzubeziehen
So, wie das Industriezeitalter die Volkswirtschaften neu geordnet hat, müssen auch wir unsere neu ordnen, um uns auf die menschenzentrierte Arbeit zum Beispiel als Lehrer, Sozialarbeiter, Gesundheitspersonal und Psychologen zu konzentrieren – während wir diesen Menschen gleichzeitig die gesunden Gehälter, den Respekt und die Unterstützung bieten, die heute oftmals fehlt. Für diese menschenorientierten Jobs, aber auch für alle Jobs im Allgemeinen werden soziale und emotionale Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung sein.
Zweifellos ist dies ein großer blinder Fleck in der Hochschulbildung, da wir uns viel mehr auf die intellektuellen und kognitiven Fähigkeiten als auf die soziale und emotionale Intelligenz unserer Studierenden konzentrieren. Wir müssen uns bewusst machen, wie wir die soziale und emotionale Entwicklung mutig in unsere Lehrpläne integrieren können. Dies erfordert, dass wir Lernerfahrungen entwerfen, die die Studierenden dem realen Lernen mit all seiner Unordnung, Komplexität und Vielfalt aussetzen. Wir brauchen nichts, das in der Starrheit des Klassenzimmers passiert.
Wir müssen das Lernen so gestalten, dass es Reflexion, Selbstbeobachtung und Unbehagen umfasst – brauchen also Lernstile, die besser für kleine Gruppen und Einzelgespräche geeignet sind. Der Bedarf an sozialer und emotionaler Entwicklung ist enorm, wenn wir den Menschen neue Möglichkeiten eröffnen wollen zu einer besseren Zukunft beizutragen. Dies ist möglicherweise der schwierigste Teil bei der dringend benötigten Transformation der Hochschulbildung.
In einer Welt, in der heute so viel von der menschlichen Arbeit von Maschinen verrichtet wird, müssen wir uns stärker auf diese menschlichen Intelligenzen konzentrieren, die nicht nur algorithmischer Aneignung widerstehen, sondern die Welt tatsächlich zu einem viel besseren Ort machen:
- soziale Intelligenz, um diese Ökonomie der Beziehungen zu schaffen
- emotionale Intelligenz, um unser Gleichgewicht und Wohlbefinden zu fördern
- praktische Intelligenz, um neue Lösungen zu entwerfen, fundierte Urteile und ethische Entscheidungen zu treffen und um strategisch vorzugehen
Wichtig wird es sein, Studierenden zu vermitteln, was sie mit dem, was sie wissen, anfangen können. Es gilt also, Kompetenzentwicklung und kompetenzbasierte Bildung zu fördern. Natürlich wird die KI ihren Teil dazu beitragen, aber wir glauben fest daran, dass sie nur dann erfolgreich sein wird, wenn die Hochschulbildung die menschlichen Beziehungen wieder in den Mittelpunkt der Lernerfahrung stellt. Zu lange haben wir das vergessen.