Experten im Dialog

Künstliche Intelligenz im kommunalen Einsatz?

Im Bild: Prof. Dr. Irina Gurevych (TU Darmstadt) (Foto: Georg Schuster)

einfo digital: Ursprünglich haben Sie Philologie studiert und sich dann der Computerlinguistik zugewendet. Was hat Sie an der Informatik gereizt?

Prof. Dr. Iryna Gurevych: Naturwissenschaftlich interessiert war ich eigentlich schon immer. Gleichzeitig hat mich der strukturbasierte Zugang zur Sprache fasziniert. Und da ich ursprünglich Englisch und Deutsch auf Lehramt studiert habe, hat mich natürlich auch das Sprach-Lernen mit Computer-Unterstützung gereizt.

Sie leiten das Ubiquitous Knowledge Processing (UKP) Lab an der TU Darmstadt. Was sind die Forschungsschwerpunkte?

Das UKP Lab (abgeleitet von ubiquitous: allgegenwärtig, Anm. der Redaktion) beschäftigt sich mit Methoden der automatischen Sprachverarbeitung. Wir verarbeiten große Datenmengen, um daraus wertvolles Wissen zu destillieren. Beispielsweise suchen wir nach Pro- und Kontra-Argumenten für kontroverse Themen in großen Textmengen. Das heißt, wir wenden künstliche Intelligenz (KI) auf Sprachdaten an.

Sprachbasierte künstliche Intelligenz und Deep Learning – was kann man sich als Nicht-Experte darunter vorstellen?

Moderne Sprachverarbeitung basiert auf maschinellem Lernen. Dabei ist tiefes Lernen („Deep Learning“) eine besonders erfolgreiche Methodik, die in den letzten Jahren zu einem regelrechten KI-Boom geführt hat. Durch die Verfügbarkeit von sehr großen Datenmengen einerseits und effizienter Hardware für sehr rechenintensive Aufgaben andererseits lassen sich Algorithmen trainieren, mit denen man Muster in den Daten erkennen kann. So entsteht sprachbasierte KI. Diese ist in der Lage, den menschlichen Umgang mit Sprache zu simulieren, denn sie erlernt Modelle auf Basis sehr großer Sprachdaten. Beispielsweise kann ein Algorithmus trainiert werden, um bestimmte Arten von semantischen Beziehungen in der Sprache, wie Paraphrasierungen oder Widersprüche zu erkennen.

Können Sie Beispiele nennen?

In einem laufenden Projekt am Fachgebiet arbeiten wir etwa daran, bestimmte kreative und rhetorische Sprachphänomene automatisiert einzuschätzen. Nehmen Sie zum Beispiel eine Diskussion. Liegen zwei Argumentsätze vor, können wir messen, welches der beiden Argumente überzeugender ist. Analog dazu können wir bewerten, wie lustig eine Aussage oder wie metaphorisch ein Satz ist. Grundlage für die Einschätzungen durch den Computer ist ein Modell, das aus den sogenannten Trainingsdaten gelernt wurde. Diese werden auf Crowdsourcing-Plattformen erhoben. Hier ist es uns gelungen, freiwillige Nicht-Experten einzubinden, um zuverlässige Trainingsdaten zu erstellen. Der Trick ist, dass wir die Crowdworker nach ihren Präferenzen fragen und nicht nach einer absoluten Bewertung von Sätzen. Denn die relative Bewertung von zwei Aussagen – also welche ist überzeugender, lustiger oder metaphorischer – fällt den Nicht-Experten viel leichter als die Vergabe eines Wertes. Das hilft: Obwohl die resultierenden Daten immer noch verrauscht sind, ist die Übereinstimmung zwischen den Crowdworkern viel größer als bei absoluten Bewertungen. Damit kann unser neuartiger Algorithmus aus den sehr großen Datenmengen ein Modell lernen, das zu sehr guten Ergebnissen auf den Testdaten führt.

Welchen Erkenntnisfortschritt hat die Wissenschaft gemacht und mit welchen Technologien lässt sich dies im Alltag nutzen?

Wir erleben derzeit einen großen digitalen Wandel und einen regelrechten Boom der KI. Google, Amazon und Co. haben Produkte auf den Markt gebracht, die uns täglich und überall begleiten. Dazu gehören Suchmaschinen, Empfehlungssysteme und Chatbots, um nur einige Beispiele zu nennen. Für viele ist das Internet zur vorrangigen Informationsquelle geworden. Aber Vernetzung und Automatisierung finden auch auf der Ebene von Geräten statt. Es entstehen neue Mensch-Maschine-Interfaces, die zum festen Bestandteil des Alltags werden. Ein Beispiel dafür sind moderne sprachbasierte Interfaces im Auto, die bereits heute breite Anwendung finden.

Nehmen wir die öffentliche Verwaltung als Anwendungsbeispiel – wie könnten die Kommunen von künstlicher Intelligenz profitieren?

Nun, die Digitalisierung bringt eine Vielzahl neuer Austauschkanäle zwischen Verwaltung und Bürgerinnen und Bürgern mit sich. Das erleichtert die Interaktion und führt dazu, dass sich jeder einbringen, Expertise zur Verfügung stellen und mitgestalten kann. So lassen sich Entscheidungen im Gemeinwesen und auf Ebene der kommunalen Selbstverwaltung auf eine breite Basis stellen und demokratisch absichern.



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Wie könnte KI bei der Bürgerbeteiligung helfen?

In Hessen haben wir die Anforderung, die Öffentlichkeit am Entwurf des Landesentwicklungsplans zu beteiligen. Stellungnahmen zum Landesentwicklungsplan sind dabei schriftlich oder in elektronischer Form möglich. Bisher gehen die Eingaben zunächst an die Verwaltung, die von Hand exzerpierend zusammenfasst und die wichtigsten Argumente extrahiert. Das ist natürlich ziemlich viel Arbeit. In Zukunft lässt sich dieser Prozess automatisieren. So entstehen große Konsistenz und Transparenz bei der Aufbereitung von Daten, und selbst riesige Datenmengen können leicht verarbeitet werden. Ein zweites Beispiel für Bürgerbeteiligung sind digitale Haushalte: Bürgerinnen und Bürger können hier mit eigenen Ideen – etwa via Internetplattform – über die Verwendung von Haushaltsmitteln einer Stadt oder Gemeinde mitbestimmen. Auf diesem Weg entsteht ein deliberativer Prozess: Diskussionen der Bürger und Moderation sowie Beratung durch die Verwaltung.

Wie würde dies technisch realisiert?

Wir forschen an vielfältigen Methoden, um Daten auf Plattformen und in den sozialen Medien automatisiert auszuwerten. Beispielsweise können wir angesprochene Themen erkennen und visualisieren. Darüber hinaus analysieren wir die Standpunkte der verschiedenen Stakeholder. Auch erkennen wir Verbesserungsvorschläge, die von Bürgern auf diesen Kanälen eingebracht werden. Diese können dann nach ihrer Relevanz sortiert und weiter ausgewertet werden, um eine Priorisierung zu erstellen.

Mit dem Onlinezugangsgesetz (OZG) werden Verwaltungsdienstleistungen zunehmend digitalisiert. Welche Rolle kann KI spielen, wo Verbesserungen bringen?  

Mit der Einführung von digitalen Dienstleistungen werden unweigerlich sehr große Datenmengen entstehen. Diese lassen sich nicht mehr manuell auswerten. Hier kann KI helfen und Daten rasch und mit vertretbarem Aufwand strukturieren. Auch lassen sich so Zusammenhänge zwischen den Variablen erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Großes Potenzial sehe ich auch bei der Auswertung von Bürger-Feedback, das in die Gestaltung und Optimierung von Prozessen einfließen kann. Durch die Automatisierung von Routineprozessen kann die freiwerdende Kapazität für anspruchsvolle Aufgaben eingesetzt werden, für die es bisher an Ressourcen fehlt.

Ist vorstellbar, dass Bürger in Zukunft Verwaltungsdienstleistungen komplett vom Computer beziehen, also im Dialog mit einem digitalen Beamten bedient werden?

Ich kann mir sehr gut vorstellen, dass die Bürger vieles in Zukunft mit einem digitalen Beamten, also einem Chatbot, online abwickeln. Zumindest immer wiederkehrende Routinevorgänge, wie die Anforderung eines neuen Personalausweises, lassen sich mit Hilfe des Computers abdecken. Da es aber immer wieder Themen oder Situationen geben kann, die vom Standard abweichen, werden solche Chatbots wohl nur im assistiven Modus eingesetzt. Das heißt: Es wird stets die Möglichkeit geben, sich mit einem lebendigen Sachbearbeiter zu verbinden und sich von ihm oder ihr helfen zu lassen. Man könnte es sich wie so eine automatisierte Gepäckaufgabe am Flughafen vorstellen. In den meisten Fällen funktioniert sie einwandfrei. Falls sich Nutzer allerdings mit dem Interface nicht auskennen, steht ihnen ein Mitarbeiter des Flughafens zur Seite. Alternativ kann man sich auch in einer Schlange am Schalter anstellen. Die meisten werden es dennoch bevorzugen, ihre Angelegenheiten schnell und unkompliziert am Automaten abzuwickeln.

Wo sehen Sie technische Grenzen beim Einsatz von Technologie? Haben Sie andere Bedenken?

Die heute existierende Technologie kann zuverlässig in engen Bereichen eingesetzt werden. Dennoch ist die reale Welt viel komplizierter und vieles lässt sich nicht direkt digital abbilden, weil es uns an Möglichkeiten fehlt, den Kontext und das Weltwissen automatisiert zu modellieren. Außerdem hängt KI stark von der Verfügbarkeit großer Datenmengen zum Trainieren von Algorithmen ab. In vielen Bereichen sind diese nicht existent oder nicht zugänglich. Oft sind die Trainingsdaten auch gebiased – sprich systematisch verzerrt. Denken Sie etwa an das bekannte Gender-Bias: Baggerfahrer gleich Mann. Diese Biases sind wenig erforscht und verstanden. Des Weiteren stellen sich sehr komplexe ethische Fragen, die einer Regulierung bedürfen.

Nun sind Sie Top-Expertin für Fragen rund um KI und können das Feld sehr gut einschätzen. Was aber sollten Laien, die sich die Vorteile von KI erschließen wollen, beachten? Was würden Sie Bürgermeistern und Verwaltungschefs ans Herz legen?  

Die Einführung von KI ist in vielerlei Hinsicht ein Veränderungsprozess. Man sollte keine Wunder erwarten. So kann es in der Pilotphase auch einmal zur Verschlechterung von Prozessen kommen. Zudem sind die Ergebnisse von KI oft schwer verständlich für die Nutzer. Mit allen diesen Fragen rund um die KI muss man sich auseinandersetzen. Es ist ein Lernprozess. Wenn man sich ein neues Gerät kauft, muss man zunächst auch Zeit investieren, um zu lernen, wie man es richtig nutzt. Für Bürgermeister und Verwaltungschefs bedeutet dies aber auch Investitionen auf verschiedenen Ebenen. Sowohl Investitionen in teure technische Infrastruktur sind nötig als auch in Personal mit entsprechenden Kompetenzen. Dabei sollte man im Kopf haben, dass sich Berufsbilder verändern werden. Während langweilige Routinejobs zunehmend durch KI automatisiert werden, entstehen viele neue Aufgaben – etwa die Aufbereitung und Annotation von Trainings-Daten, Auswertung von KI-Ergebnissen oder im Kundenservice. So werden auch neue Personalkonzepte nötig. Bereits heute fehlen IT-Fachkräfte überall auf dem Markt. Hier muss massiv in die Ausbildung und Schulungen investiert werden. Aber auch Arbeitgeber sollten Programme entwickeln, um qualifizierte Fachkräfte dauerhaft an sich zu binden. Derzeit besteht riesige Konkurrenz um gut ausgebildete Fachleute.

Was sind aus Ihrer Sicht die aktuell drei wichtigsten Herausforderungen von künstlicher Intelligenz und Computerlinguistik?

Das Lernen aus kleinen Datenmengen, Erklärbarkeit von Ergebnissen für den Endnutzer sowie eine tiefgehende Aufbereitung, Regulierung und Umsetzung von ethischen Aspekten in enger Kooperation mit Nicht-Informatikern.

Können Computer bald wie Menschen verstehen, sprechen und mit Menschen in den Dialog treten? 

Computer können vieles besser, was ein Mensch nicht kann. Gleichzeitig können sie vieles schlechter, was ein Mensch problemlos kann. Computer werden nicht müde, große Datenmengen auszuwerten, rund um die Uhr zu rechnen und monotone Aufgaben zu übernehmen. Aber sie scheitern daran, die menschliche Kreativität nachzubilden und Zusammenhänge zu erkennen, die eine Auswertung von Welt- und Kontextwissen benötigen. Dennoch wird sich Computertechnologie ständig verbessern. Die Hardware zum Rechnen wird immer mächtiger und in sehr vielen Bereichen können Computer den Menschen bereits heute massiv entlasten und mehr Effizienz schaffen. Der Veränderungsprozess wird also weiter voranschreiten. In vielen Bereichen werden wir uns daran gewöhnen, eher mit Computern als mit Menschen zu tun zu haben. Trotz Kinderkrankheiten und Anlaufschwierigkeiten werden wir die Potenziale immer besser erkennen und diese Entwicklung auch sehr schätzen lernen.

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