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KI stärkt das Wirtschaftswachstum
Bei Prognosen über die gesamtwirtschaftliche Entwicklung gehen Analysten gerne richtig in die Vollen. So wirkt auch diese Zahl ziemlich fantastisch: 15,7 Billionen US-Dollar, um die das globale Bruttoinlandsprodukt bis 2030 durch KI wachsen sol. Das entspricht 14 Prozent Wachstum, wie sich der PwC-Studie „Sizing the prize. What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?“ entnehmen lässt. Durch die wachsende Arbeitsproduktivität soll bis 2030 bereits die Hälfte aller wirtschaftlichen Gewinne aus dem Einsatz von KI stammen.
Das deutsche Bruttoinlandsprodukt soll bis 2030 durch den Einsatz von KI-Technologien um 430 Milliarden Euro steigen, prognostiziert die PwC-Detailstudie „Auswirkungen der Nutzung von künstlicher Intelligenz in Deutschland“. Vorsichtige 160 Milliarden Euro oder 4 Prozent Steigerung des Bruttosozialproduktes bis 2030 wirft die McKinsey-Studie „Smartening up with Artificial Intelligence (AI) - What’s in it for Germany and its Industrial Sector?“ in die Diskussion. Das entspricht einem zusätzlichen jährlichen Wachstum von 0,25 Prozentpunkten oder etwa 10 Milliarden Euro.
Die Zahlen sind allerdings mit Vorsicht zu genießen, handelt es sich doch um Hochrechnungen aufgrund von Erwartungen. Es gibt allerdings auch einige Statistiken, die deutlich zeigen, dass Künstliche Intelligenz bereits jetzt beginnt, die Wirtschaft zu beeinflussen. In der Studie „AI and the Economy“ stellen die beiden Ökonomen Jason Furman (Harvard Kennedy School) und Robert Seamans (Stern School of Business, New York University) eine Vielzahl an Daten zusammen.
Die Studie nennt unter anderem die folgenden Angaben, die auf eine steigende wirtschaftliche Bedeutung von künstlicher Intelligenz hinweisen:
„Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Wirtschaft dramatisch zu beeinflussen“, schreiben die Autoren in ihrem Bericht. „Erste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass KI und Robotik tatsächlich zu einer Produktivitätssteigerung führen.“ Die Autoren sind jedoch nicht unbedingt KI-Euphoriker: „Andererseits stößt die KI möglicherweise an ihre Leistungsgrenzen und kommerzielle Anwendungen haben bisher noch keine dramatischen Auswirkungen auf die wirtschaftliche Produktivität.“
Die leichte Skepsis gegenüber KI, insbesondere Deep Learning, speist sich aus dem Aufsatz „Deep Learning: A Critical Appraisal“ des NYU-Neuropsychologen und KI-Unternehmers Gary Marcus. Er weist darauf hin, dass Deep Learning Grenzen hat. So könne man damit keine Kausalitäten ermitteln und benötige immer extreme Mengen an Trainingsdaten, die es nicht für jeden potentiellen Anwendungsbereich gibt. Er vermutet, dass für den weiteren Ausbau der künstlichen Intelligenz neue Methoden notwendig sind, die aber erst entwickelt werden müssen. Ein weiteres Wachstum des KI-Markts hängt also von der weiteren technologischen Entwicklung ab.
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