Der Algorithmus in meinem Team

Intelligente Roboter, selbstfahrende Autos, allgegenw?rtige Sensoren und Drohnen f¨¹r den Warentransport. Was bei manchen Hoffnungen auf Produktivit?ts- und Unternehmensgewinne weckt, l?sst bei anderen die Alarmglocken klingen. 2013 publizierten der ?konom Carl B. Frey und der Ingenieur Michael A. Osborne von der Universit?t Oxford eine Studie, wonach 47 Prozent der Jobs in den USA aufgrund rasanter Fortschritte in Robotik, KI und Big-Data-Analytik bald ?wegautomatisiert? werden k?nnten.

F¨¹hrt also die vierte industrielle Revolution direkt in die Massenarbeitslosigkeit? Gudela Grote winkt ab. Die Studie von Frey und Osborne sei mittlerweile mehrfach relativiert worden, sagt die ETH-Professorin f¨¹r Arbeits- und Organisationspsychologie. Die Autoren liessen unter anderem unber¨¹cksichtigt, dass durch die Automatisierung nicht ganze Jobs, sondern vor allem einzelne T?tigkeiten wegfallen. ?Wahrscheinlicher ist, dass Menschen und Maschinen k¨¹nftig noch enger zusammenarbeiten werden?, sagt Gudela Grote. ?Wichtiger ist deshalb die Frage, wie sich Jobs ver?ndern sowie welche Aufgaben der Mensch und welche die Maschine besser erledigen kann.?

Mehr Freiheit dank Bauroboter?

Fragen der Automatisierung werden in der Arbeitspsychologie sp?testens seit der industriellen Revolution erforscht. Trotzdem unterscheiden sich der aktuelle Technologiesprung und dessen Auswirkung auf den Arbeitsalltag von vorhergehenden ?Revolutionen?. ?Die Technik wird zunehmend selbst zum Akteur?, sagt Grote. Riesige Datenmengen, kombiniert mit KI und maschinellem Lernen, schaffen die Basis f¨¹r ?intelligente? selbstlernende Systeme. Dadurch k?nnen zunehmend auch komplexe und kognitiv anspruchsvolle Prozesse automatisiert werden. Zum Beispiel in der Baubranche. Haben Roboter einst nur Backsteine und Zements?cke geschleppt, so bauen sie nun (fast) eigenst?ndig tragende Mauerwerke.

Grote erforscht im Rahmen des Nationalen Forschungsschwerpunkts Digitale Fabrikation, wie sich die Arbeitsprozesse sowie Jobprofile in der Baubranche durch zunehmende Digitalisierung ver?ndern. ?Vielleicht wird der Maurer k¨¹nftig mit einer 3D-Brille arbeiten und durch einen Roboter unterst¨¹tzt werden.? Ein entsprechendes System wurde k¨¹rzlich vom ETH-Robotiker Timothy Sandy entwickelt. Ob dies von Arbeitnehmenden als Gewinn oder Verlust erachtet werde, h?nge von der wahrgenommenen Arbeitsautonomie ab, so Grote. Die psychologische Forschung der vergangenen 70 Jahre habe gezeigt, dass die Freiheit der Arbeitsgestaltung entscheidend ist f¨¹r die Zufriedenheit, Motivation, Leistung und Gesundheit von Mitarbeitenden.

Berechnung des Unberechenbaren

Melanie Zeilinger besch?ftigt sich mit der Frage, wie Maschinen trainiert werden k?nnen, damit sie besser mit dem Menschen kooperieren. Ihre Gruppe am Institut f¨¹r dynamische Systeme und Regelungstechnik ist auf die Entwicklung von Algorithmen f¨¹r lernende Regelsysteme spezialisiert, und die Mensch-Maschine-Interaktion ist eine Anwendung solcher Systeme. Damit diese Zusammenarbeit funktioniert, m¨¹ssen die Maschinen st?ndig Voraussagen dar¨¹ber treffen, wie der Mensch als N?chstes agieren k?nnte. ?Wir Menschen sind nicht deterministisch, reagieren in derselben Situation immer ein wenig anders und individuell unterschiedlich?, erkl?rt Zeilinger. ?Deshalb m¨¹ssen wir mit stochastischen Systemen und Wahrscheinlichkeiten arbeiten und den Systemen erlauben, sich anzupassen.?

Ein Kernthema sei dabei die Sicherheit, die vom Regelalgorithmus gew?hrleistet sein muss. Daf¨¹r l?sst sie Maschinen auch mal direkt vom Menschen lernen. So l?sst sie Kuka-Roboterarme, wie man sie aus Fertigungshallen kennt, ¨¹ber ein passives dreigliedriges Gelenk mit Probanden interagieren. Die Bewegung des Armes wird durch Sensoren an den Roboter ¨¹bermittelt, damit der Steuerungsalgorithmus diese lernen und ein vorausschauendes Modell f¨¹r Bewegungsabl?ufe trainieren kann. In der Fabrik der Zukunft wird entscheidend sein, dass der Roboterarm die Bewegungen seines Gegen¨¹bers antizipieren kann.

Das Ergebnis solcher Forschung nennt Zeilinger ?Human in the Loop?-Regelsysteme. Eine Anwendung ist der Lokomat, ein Gehroboter f¨¹r die Rehabilitierung von Patienten mit neuronalen Beeintr?chtigungen. Entwickelt wurde dieser durch die Hocoma AG gemeinsam mit dem Sensory Motor Systems Lab am Departement Gesundheitswissenschaften und Technologie. Therapeuten k?nnen ¨¹ber ein Interface eine Behandlungseinheit basierend auf 13 Parametern steuern. Zeilingers Gruppe hat einen Algorithmus entwickelt, der Vorschl?ge f¨¹r die Parameteranpassung macht. Trainiert wird der Algorithmus, indem er die Anpassungen der Therapeutin aufzeichnet und deren Entscheidungen lernt. ?Ziel war, das Expertenwissen der Therapeuten in unseren Algorithmus zu integrieren?, erkl?rt Zeilinger. W?hrend die Zielfunktion des Systems, n?mlich ?gutes? und ?gesundes? Laufen, nur schwer mathematisch fassbar ist, kann ein ausgebildeter Therapeut diese Funktion sehr gut beurteilen. Nach durchschnittlich weniger als zehn Parameteranpassungen konnte sich das System an eine gesunde Testperson anpassen und machte den Therapeuten sogar brauchbare alternative Vorschl?ge.

Bildung in der ?Industrie 4.0?

Die zunehmende Mensch-Maschine-Interaktion wirft f¨¹r Gudela Grote auch politische Fragen auf. ?Die Automatisierung zwingt uns, unser Bildungssystem kontinuierlich zu hinterfragen.? Noch sei zum Beispiel nicht klar, wie viele Berufsleute und Akademikerinnen in der ?Industrie 4.0? ben?tigt werden. Zudem m¨¹sse die Gesellschaft verhandeln, welchen Grad an Automatisierung sie ¨¹berhaupt will ¨C insbesondere bei komplexen und potenziell gef?hrlichen Systemen wie AKWs oder Flugzeugen. Wer trifft im Risikofall die letzte Entscheidung, der Mensch oder die KI? Und wer tr?gt die Verantwortung f¨¹r die Konsequenzen?

Als Arbeitspsychologin Ingenieure zu beraten und deren Annahmen zu hinterfragen, sei manchmal frustrierend, erz?hlt Grote. ?Obschon Ingenieure Arbeit gestalten, werden wir oft als St?renfriede wahrgenommen.? Derzeit erkenne sie jedoch einen Generationenwandel; ein frischer Wind wehe durch die Hallen der ETH. Melanie Zeilinger hat aktuell zwar noch keine Arbeitspsychologin in ihrer Forschungsgruppe. Das k?nne sich in Zukunft durchaus ?ndern, sagt sie. ?Die Personalisierung von intelligenten, selbstlernenden Systemen ist f¨¹r den Erfolg von Mensch-Maschine-Interaktionen entscheidend.??