Human Computer Integration – wie Menschen und Maschinen zusammenwachsen

Die CHI 2017 hatte noch gar nicht richtig angefangen, da stach bereits ein großes Trendthema aus der Masse der zahlreichen Paper, Panels und Sessions hervor: Human Computer Integration. Der Begriff selbst geht auf eine Veröffentlichung von Umer Farooq und Jonathan T. Grudin in der ACM-Publikation „Interactions“ aus dem Dezember 2016 zurück. 

Das Zusammenspiel von Mensch und Maschine hat sich in den letzten 50 Jahren nicht dramatisch verändert. Bisher war es immer der Mensch, der der Maschine gesagt hat, was zu tun ist – anfangs über Lochkarten bzw. -streifen später über Maus und Tastatur. Der Mensch hat durch ein Loch, durch einen Klick auf einen Button oder eine Texteingabe gesagt, was zu tun ist. Die Maschine hat es getan und dann auf den nächsten Befehl des Menschen gewartet. Seit einigen Jahren ist aber Bewegung in das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine gekommen. Die Eingabemöglichkeiten haben sich durch die Weiterentwicklung von Sensorik und Algorithmen ständig erweitert. Es kamen Eingaben über Berührung, Sprache und Gehirnwellen dazu. Wir können heute digitale Systeme beobachten, die nicht mehr auf die Eingabe eines Menschen warten. Diese Maschinen sind so gebaut, dass sie Kontextinformationen sammeln und diese in Kombination mit Eingaben des Menschen bringen. Es sind digitale Systeme, die ihre Arbeit im Hintergrund ohne direkte Aufforderung eines Menschen tun. 

Und genau darum geht es bei Human Computer Integration. Der Begriff beschreibt die nächste Ära nach Human Computer Interaction. Ein Ära in der Mensch und Maschine zusammenwachsen und partnerschaftlich zusammenarbeiten. Digitale Maschinen arbeiten in Zukunft, über die heute zu beobachtende Assistenz hinaus, viel mehr im Hintergrund, übernehmen Routinetätigkeiten, beobachten und bereiten Handlungsmöglichkeiten vor und handeln vorausschauend. Dies bedeutet eine große Veränderung für die Art und Weise, wie wir diese Maschinen gestalten. Die Sichtweisen, Methoden und Best-Practices der Disziplin „Human-Computer-Interaction“ sind dafür nicht mehr ausreichend. Es genügt nicht mehr einen verständlichen, effizienten und effektiven Weg anzubieten, Maschinen zu sagen, was sie tun müssen. Wir müssen lernen die „partnerschaftliche“ Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu gestalten – also die Integration von Maschinen in den menschlichen Alltag. An dieser Stelle muss unbedingt erwähnt werden, was „partnerschaftlich“ in diesem Zusammenhang bedeutet. Damit ist keineswegs eine Partnerschaft mit den Qualitäten einer menschlichen Beziehung, wie z.B. Freundschaft oder Liebe, gemeint. Es geht vielmehr um partnerschaftliche Zusammenarbeit, wie man sie im Dienstleistungs- oder Arbeitsumfeld findet. Das Potential was in dieser Zusammenarbeit steckt, ist immens. Menschen und Maschinen werden noch eine lange Zeit über unterschiedliche Fähigkeiten verfügen. Die Kombination dieser unterschiedlichen Fähigkeiten wird neue Möglichkeiten für die Entwicklung der Menschheit bieten. Sie wird Unternehmen maßgeblich dabei helfen im wirtschaftlichen Wettbewerb bestehen zu können.

Consider the engagement as an ongoing partnership. – Farooq & Grudin

Human Computer Integration bedeutet aber nicht nur, dass sich die digitalen Systeme „partnerschaftlich“ in das Leben ihrer Nutzer integrieren. Da die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz heute noch in den Kinderschuhen stecken, brauchen solche Systeme ein menschliches Backup bzw. menschliche Trainer. Künstliche Intelligenz braucht Menschen im Hintergrund, welche die Unzulänglichkeiten der Algorithmen ausgleichen und das System trainieren. KI braucht quasi Eltern, welche auf eine gute Erziehung achten.  In den Beiträgen der CHI, u.a. von Microsoft Research und Google, klang immer wieder durch, dass viele Micro- und Marcrotasker heute im Hintergrund von automatisierten Systemen arbeiten. Microtasker kümmern sich dabei um die einzelnen Fälle, bei denen die KI nicht weiterweiß, und trainieren den Algorithmus. Macrotasker haben den gesamten UseCase im Blick und klären größere Eskalationsfälle. Das ist u.a. einer der Gründe, warum die amerikanischen Unternehmen heute so schnell sind. Sie ergänzen ihre künstliche Intelligenz durch Crowdsourcing, Microtasker und Macrotasker. Das hat neben dem Geschwindigkeitsaspekt noch den Charme, dass die Unternehmen so schneller lernen, was ihre KI noch alles lernen muss. Ich habe den Eindruck bekommen, dass 70-80% der heutigen Arbeit in solchen digitalen Systemen durch künstliche Intelligenz und 20-30% durch Menschen erledigt wird … und dass dies noch eine ziemlich lange Zeit so bleiben wird.

Als Beispiel für ein integierte digitales System, welches sich dieses Vorgehen zu nutze macht, könnte man UBER sehen. Das System UBER bietet heute ein sehr angenehme und einfache Art der persönlichen Mobilität. Das System UBER nutzt dabei die vorhandenen Privat-PKWs samt Fahrer und kombiniert es mit komfortablen Mechanismen für das Bestellen und Bezahlen. Betrachtet man UBER aus der Perspektive von Human-Computer-Integration, sticht besonders die Integration der menschlichen Fahrer in das System hervor. Im Grunde würde UBER die Fahrer gar nicht brauchen, wenn die Autos intelligent genug wären und selbst fahren könnten. Die UBER-Fahrer helfen dem digitalen System UBER die Dienstleistung anzubieten. Sobald Autos selbst fahren können, müssen UBER-Fahrer nicht mehr fahren, um Geld zu verdienen. Es genügt dann, ihr privates Fahrzeug für die UBER-Nutzung „freizugeben“.

In gewisser Weise ist diese Erkenntnis auch beruhigend. Intelligente Systeme werden zwar einige Jobs tatsächlich ersetzen. Sie werden aber noch lange ein Human Backup und menschliche Trainer benötigen. Die Menschen, die heute mit Tätigkeiten wie dem Erfassen von Daten, dem Umwandeln oder Überprüfen von Daten beschäftigt sind, sind die zukünftigen Microtasker und Macrotasker der künstlichen Intelligenz. Natürlich werden diese Jobs nicht den gleichen Wohlfühlfaktor haben, wie es auf der Seite der Anwender dieser digitalen Systeme der Fall ist. Menschen, die als Human Backup in intelligenten Systemen arbeiten, werden durch diese getaktet arbeiten. Sie werden ein stückweit zu Dienern der KI.

Die heutigen Datenerfasser und Datenüberprüfer werden das zukünftige Human Backup der künstlichen Intelligenz.

Die zahlreichen Diskussionen auf der CHI haben gezeigt, wie kritisch, ja fast schon eifersüchtig, diese Entwicklung gesehen wird. Es wird befürchtet, dass die künstliche Intelligenz zur Konkurrenz für die Menschen wird.

Respect and value what it means to be a human. – Ben Shneiderman

Aus meiner Sicht ist es zu spät darüber zu diskutieren, ob wir diese Entwicklung so wollen. Sie passiert bereits und lässt sich nicht mehr aufhalten. Ich glaube, dass wir Menschen alles das, was wir heute in der Natur erleben, irgendwann künstlich nachbauen können – bis hin zum menschlichen Gehirn. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis wir die Mechanismen dahinter gut genug verstanden haben. Ich glaube, dass wir in sehr ferner Zukunft Maschinen nutzen werden, die über menschliche Fähigkeiten verfügen. So lange mit solchen Entwicklungen Reichtum und/oder Ansehen erlangt werden kann, wird es Menschen geben, die daran forschen und dies realisieren. Das wird aber nicht über Nacht passieren. Wenn ich mir so anschaue, was sich in den letzten 50 Jahren verändert hat, so wird das noch Jahrzehnte, wenn nicht Jahrhunderte dauern. 

Anstatt das „Ob“ zu diskutieren, müssen wir uns die Frage stellen, wie wir diese Entwicklung zum Wohle der gesamten Menschheit nutzen können. Wir müssen darüber reden, wie alle Menschen Zugang zu solchen Technologien bekommen. Wir müssen diskutieren, wie wir sicherstellen, dass diese Technologien friedlich genutzt werden. Wir müssen Kontrollmechanismen und Zertifizierungen für künstliche Intelligenz und deren Algorithmen schaffen, um Missbrauch zu verhindern. Wir müssen darauf achten, dass Menschen trotz Human-Computer-Integration und Automatisierung die notwendigen Fähigkeiten erlernen und die notwendige Aufmerksamkeit bewahren können, um die Arbeit der intelligenten Systeme einschätzen und ggf. verbessern zu können.

Siehe auch
Human-computer integration