Angst vor künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz

Eine quantitative Studie


Travail d'étude, 2020

19 Pages, Note: 1,3


Extrait


Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Theoretischer Hintergrund
2.1 Definition: Künstliche Intelligenz
2.2 Rückblick und Ausblick
2.3 Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt

3. Forschungsstand und Hypothesen
3.1 Forschungsstand
3.2 Hypothesen

4. Methode

5. Datenerhebung
5.1 Der Fragebogen
5.2 Beschreibung der Stichprobe

6. Auswertung der Ergebnisse
6.1 Überprüfung der Reliabilität
6.1.1 Reliabilität der AV
6.1.2 Reliabilität der UV
6.2 Hypothesenüberprüfung
6.2.1 Überprüfung der ersten Hypothese
6.2.2 Überprüfung der zweiten Hypothese
6.2.3 Überprüfung der dritten Hypothese

7. Fazit

Literaturverzei chni s

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Kreisdiagramm mit der Häufigkeitsverteilung der Variable Geschlecht (eigene Darstellung)

Abbildung 2: Balkendiagramm mit der Häufigkeitsverteilung der Variable Alter (eigene Darstellung)

Abbildung 3: Kreisdiagramm mit der Häufigkeitsverteilung nach der Variable Bildung (eigene Abbildung)

Abbildung 4: Reliabilität der Variable „Wahrgenommene Ersetzbarkeit“ (eigene Darstellung)

Abbildung 5: Reliabilität der Variable "Angst vor KI" (eigene Darstellung)

Abbildung 6: Signifikanztest der untersuchten Variablen (eigene Darstellung)

Abbildung 7: Korrelationskoeffizient nach Pearson; (Howitt & Cramer, 2005)

Abbildung 8: Modellzusammenfassung der Regressionsanalyse aus SPSS (eigene Abbildung)

Abbildung 9: Mittelwertsvergleich durch t-Test bei unabhängigen Stichproben (eigene Abbildung)

1. Einleitung

Der technische Fortschritt hat das Leben der Menschen seit jeher verändert. Aktuell stehen wir am Anfang einer neuen technischen Revolution, die von künstlicher Intelligenz mitgetragen wird. Diese neuen Technologien werden Veränderungen in Wirtschaft, Produktionssystemen und Gesellschaft mit sich bringen. Das wird auch Einfluss auf die Arbeitswelt haben. In diesem Zusammenhang prophezeien Experten, dass die Zahl an Arbeitslosen steigen wird. Das könnte die Angst der Menschen schüren, durch Maschinen ersetzt zu werden. Im Folgenden wird das Thema der Angst vor künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz näher erläutert. Die Gliederung der Arbeit ist dabei wie folgt: In einem ersten Teil soll der theoretische Hintergrund des Themas kurz erläutert werden. In einem zweiten Teil wird eine empirische Studie vorgestellt, die die Angst unterschiedlicher Personengruppen vor künstlicher Intelligenz im Hinblick auf die wahr­genommene Ersatzbarkeit am Arbeitsplatz untersucht. Hierzu wurden im Rahmen einer quan­titativen Studie 154 Personen befragt. Diese Studie zeigte, dass die Angst der Menschen vor künstlicher Intelligenz nicht auf die wahrnehmbare Ersetzbarkeit am Arbeitsplatz zurückzufüh­ren ist und Frauen vermehrt Angst vor künstlicher Intelligenz haben. Die Arbeit schließt mit einem Fazit.

2. Theoretischer Hintergrund

2.1 Definition: Künstliche Intelligenz

Der Begriff der künstlichen Intelligenz würde 1956 zum ersten Mal vom Informatiker John McCarthy erwähnt. McCarthy definierte den Begriff dabei wie folgt: "A machine that behaves in a way that could be considered intelligent, if it was a human being" (Gherhes, 2018, S. 6). Versteht man künstliche Intelligenz als Wissenschaftsdisziplin geht es darum, die Natur menschlicher Intelligenz so genau zu beschreiben, dass technische Systeme in der Lage sind, diese nachzuahmen. Systeme mit künstlicher Intelligenz müssen dazu die Fähigkeit besitzen, zu verstehen, wahrzunehmen, zu lernen und zu handeln (Gläß, 2018). Die Encyclopaedia Bri- tannica definiert künstliche Intelligenz als “the ability of a digital computer or computer-con­trolled robot to perform tasks commonly associated with intelligent beings” (Copeland, 2020).

Im Hinblick auf die Art von Aufgaben, die Systeme mit künstlicher Intelligenz erledigen kön­nen, werden in der Literatur zwei Kategorien unterschieden. Die erste Kategorie wird als schwache künstliche Intelligenz bezeichnet (Kurzweil, 2005). Entsprechende Systeme sind in der Lage einfache Aufgaben zu erledigen, wie beispielsweise Informationen im Internet zu su­chen. Aufgrund von Lernprozessen sind Systeme mit schwacher künstlicher Intelligenz in der Lage, menschliche Leistungen im Hinblick auf eine spezifische Aufgabe zu übertreffen. Mit Hilfe komplexer Algorithmen werden große Datenmengen verarbeitet und analysiert - eine Fä­higkeit, an der es Menschen aufgrund eines begrenzen Erinnerungsvermögens mangelt (Sreeram, 2018). Schwache künstliche Intelligenz kann den Menschen so beim Erfüllen be­stimmter Aufgaben unterstützen. Nützliche Mensch-Maschine-Interaktionen entstehen (Gläß, 2018).

Die zweite Kategorie wird als generelle künstliche Intelligenz bzw. starke künstliche Intelligenz bezeichnet (Goertzel & Pennachin, 2007). Hier geht es um Maschinen, die den Menschen nach­ahmen und in der Lage sind, intellektuelle Aufgaben aller Art zu bewältigen. Aktuell existieren entsprechende Maschinen nicht. Spezialisten können nur darüber spekulieren, wann das der Fall sein wird, halten einen Zeitpunkt um 2040 jedoch für wahrscheinlich (Brooks, 2018). Ebenso herrscht Uneinigkeit darüber, welche Veränderungen die Weiterentwicklung künstli­cher Intelligenz mit sich bringen wird.

2.2 Rückblick und Ausblick

Blicken wir zurück, lassen sich in der Geschichte mehrere Wellen technischer Revolutionen erkennen (Sreeram, 2018). Als erste Welle gilt die industrielle Revolution, die durch die Erfin­dung der Dampfmaschine Anfang des 18. Jahrhunderts in Gang gesetzt wird. Im Zuge einer wachsenden Industrie und technischen Weiterentwicklungen konnten elektrische Geräte in der Massenproduktion gefertigt werden - ein Schritt, der die zweite Welle technischer Revolutio­nen markiert. Darauf folgte in den 1980er Jahren die digitale Revolution mit einem Boom von Kommunikations- und Informationsmedien. Wir befinden uns gerade am Anfang einer vierten Welle. Die meisten Hersteller beginnen gerade erst, in diese neuen Technologien zu investieren. Hier spielt neben 3D-Printing und Robotik auch künstliche Intelligenz eine Rolle.

Jede dieser Entwicklungen hat technische Verbesserungen mit sich gebracht. Jedoch haben die Wellen auch zu tiefschürfenden Veränderungen in Wirtschaft, Produktionssystemen und Ge­sellschaft geführt. Im Zuge dessen hatten die Menschen - zumindest zu Beginn - Angst vor diesen neuen Technologien sowie vor den Veränderungen, die sie mich sich bringen. Experten sind sich jedoch uneins, ob die nächste Welle nicht schneller und umfassender sein wird als die vorherigen. Klaus Schwab, der Präsident des Weltwirtschaftsforums, vertritt hier die folgende Meinung: „Wir stehen am Rande einer technischen Revolution, die unsere Art zu leben, zu arbeiten und miteinander umzugehen grundlegend verändern wird. In ihrem Ausmaß, ihrer Reichweite und ihrer Komplexität wird es sich bei dieser Transformation um eine noch nie erlebte Erfahrung handeln“ (Schwab, 2019). Eben diese Unberechenbarkeit scheint das Unbe­hagen der Menschen im Hinblick auf neue Technologien, wie beispielsweise künstliche Intel­ligenz, zusätzlich zu befeuern. Schwabs Prophezeiung einer neuen, unbekannten Welt wird je­doch nicht von allen Experten geteilt. Robert Atkinson, Gründer und Präsident der Information Technology and Innovation Foundation, hält Schwabs Zukunftsszenario beispielsweise für überzogen. Er glaub weder, dass die nächste technische Revolution die Welt grundlegend ver­ändern wird, noch dass das in einem rasanten Tempo passieren könnte (Atkinson, 2019).

Expertenmeinungen unterscheiden sich auch dahingehend, ob die nächste technische Revolu­tion überwiegend positive oder negative Veränderungen mit sich bringt. Ein Thema, das in die­sem Zusammenhang besonders viel diskutiert wird, ist die Umstrukturierung der Arbeitswelt durch künstliche Intelligenz.

2.3 Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt

Laut einer viel zitierten Studie von Carl Benedikt Frey und Michael A. Osbourne, die an der Universität Oxford zum Thema intelligente Maschinen und zur Zukunft von Arbeit forschen, könnten neuen Technologien in den nächsten 20 Jahren zu einem Verlust von 47 Prozent aller Arbeitsplätze in den USA führen (Frey & Osborne, 2013). Wenn sich eine Arbeitskraft durch neue Technologie ersetzen lässt und sich Tätigkeiten drüber hinaus maschinell produktiver er­ledigen lassen, werden viele Menschen ihren Job verlieren - so die Prophezeiung. Daran an­schließend diskutieren Wissenschaftler bereits jetzt geeignete Maßnahmen, um der steigenden Zahl an Arbeitslosen in der Zukunft zu begegnen. Bruun und Duka schlagen in diesem Fall beispielsweise unter anderem die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens vor (Bruun & Duka, 2018). Osborne und Freys Studie wurde jedoch zunehmend dafür kritisiert, dass die Liste an Berufen, die durch neue Technologie abgelöst werden könnten, nicht realis­tisch ist und zwar aus dem folgenden Grund: Einer Arbeit nachzugehen, bedeutet ganz unter­schiedlichen Tätigkeiten und Aufgaben zu erfüllen. Aktuell werden jedoch nicht alle, sondern meist nur einzelne Aufgaben durch Maschinen mit schwacher künstlicher Intelligenz erledigt. Wie bereits erwähnt, ergänzen diese die menschliche Arbeit, machen diese jedoch nicht obsolet. Die Angst vieler Menschen, den Job zu verlieren, bezieht sich folglich vor allem auf starke künstliche Intelligenz, die es jedoch aktuell noch gar nicht gibt. Sreeram führt die Angst der Menschen, die aktuell in vielen Fällen unbegründet zu sein scheint, auf einen Mangel an Infor­mationen über neue Technologien zurück (Sreeram, 2018). Science-Fiktion-Filme, in denen 6 Roboter die Weltherrschaft an sich reißen, scheinen hier beispielsweise zu einer verzerrten Wahrnehmung der Wirklichkeit zu führen.

Laut gemäßigter Prognosen wird sich in den nächsten Jahren jedoch wenig ändern. Es müssen lediglich die Tätigkeitsprofile der Arbeitskräfte angepasst und Geschäftsprozesse neu definiert werden (Chui & Miremadi, 2015). Auch die Zahl der Arbeitslosen wird laut dieser Prognosen deutlich geringer ausfallen als Osborne und Frey es prophezeien. Nichtsdestotrotz wird es ei­nige wenige Berufe geben, die gänzlich durch neue Technologien abgelöst werden. Hiervon sind Menschen betroffen, die einer wenig qualifizierten Arbeit nachgehen und zum Beispiel in der Fertigung am Fließband arbeiten (Atkinson, 2019). Einige Forscher versuchen selbst diese geringe Zahl der Arbeitslosen zu relativieren. Im Zuge dessen verweisen sie auf die vielen neuen Jobs, die durch technische Entwicklungen entstehen. Denn selbst wenn Maschinen menschliche Tätigkeiten ersetzen, braucht es Arbeitskräfte, die diese Maschinen beispielsweise reparieren oder überwachen. Im Zuge dessen könnten Jobbezeichnungen wie „Machine Learn­ing Developer” oder “Artificial Intelligence Specialist” enstehen (Sreeram, 2018). Man sollte die Situation dennoch nicht zu rosig sehen: Für Menschen, die einer wenig qualifizierten Arbeit nachgehen, wird es schwer sein, hier einen neuen Job zu finden.

3. Forschungsstand und Hypothesen

3.1 Forschungsstand

Im vorangegangenen Teil der Arbeit wurde bereits erkennbar, dass die Literatur zum Thema der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen, aber auch insbesondere im Hinblick auf Verände­rungen in der Arbeitswelt wächst. In diesem Zusammenhang gibt es bereits Studien, zum Bei­spiel zu steigenden Arbeitslosenzahlen. Jedoch gibt es kaum empirische Studien über die sozi­ale Wahrnehmung von künstlicher Intelligenz in der Bevölkerung. Das beklagt auch Vasile Gherhes, der mit seiner Studie zum Thema „Why Are We Afraid Of Artificial Intelligence (AI)?“ versucht hier Abhilfe zu schaffen (Gherhes, 2018). Gherhes untersuchte mit Hilfe eines Online Fragebogens die Haltung von Student*innen im Hinblick auf mögliche negative Ent­wicklungen von künstlicher Intelligenz in der Zukunft, zum Beispiel im Hinblick darauf, ob die Anzahl an militärischen Konflikten zunehmen wird bis hin zu einer Bedrohung der Menschheit durch künstliche Intelligenz. Im Gegensatz dazu fokussiert diese Arbeit auf die Angst vor Er­setzbarkeit durch künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz. Diese sehr konkrete Fragestellung scheint bisher unerforscht zu sein.

3.2 Hypothesen

Im Folgenden sollen die theoretischen Überlegungen zu künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz im Rahmen einer empirischen Studie untersucht werden. Ziel dieser Studie war es, Informatio­nen über die Haltung der Menschen im Hinblick auf das Einwirken künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz zu erhalten. Zentral war hierbei die Frage, ob diese neuen Technologien als Be­drohung wahrgenommen werden und ob Menschen im Zuge dessen Angst haben, am Arbeits­platz ersetzt zu werden. Studien, die im Rahmen der nächsten technischen Revolution eine stei­gende Arbeitslosenquote prophezeien, lege eine entsprechende negative Haltung nahe. Jedoch gilt es diese Vermutung empirisch zu überprüfen. Im Zuge dessen sollen drei Hypothesen auf­gestellt und im weiteren Verlauf getestet werden. Die ersten zwei Hypothesen beziehen sich auf das Verhältnis von Angst vor künstlicher Intelligenz und der wahrgenommenen Ersetzbar­keit am Arbeitsplatz. Die erste Hypothese ist eine Korrelationshypothese. Sie lautet wie folgt: „Je größer die Angst vor KI, desto größer die wahrgenommene Ersetzbarkeit.“ Die zweite Hy­pothese ist eine sogenannte Regressionshypothese: „Die Angst vor KI sagt die wahrgenommene Ersetzbarkeit vorher.“

Die dritte Hypothese unterscheidet sich von den vorherigen insofern, als dass es nicht um die Bestimmung des Zusammenhangs der Angst vor künstlicher Intelligenz und der wahrgenom­menen Ersetzbarkeit geht, sondern um die Frage, ob bestimmte Personengruppen vermehrt Angst vor künstlicher Intelligenz haben. Die dritte Hypothese ist eine sogenannte Unterschieds­hypothese. Sie lautet wie folgt: „Frauen haben größere Angst vor KI als Männer“. Problema­tisch an dieser dritten Hypothese ist, dass sie Stereotypen bemühen könnte. So könnte man beispielsweise denken, dass Frauen aufgrund ihrer biologischen Anlage weniger technikaffin sind als Männer und im Zuge dessen mehr Angst vor künstlicher Intelligenz haben. Im Gegen­satz dazu baut die Hypothese jedoch auf der Annahme auf, dass Frauen aufgrund entsprechen­der Vorurteile anders sozialisiert werden und aufgrund dessen weniger technisches Wissen er­werben. Jedoch wird auch bei dieser Begründung der Hypothese davon ausgegangenen, dass technische Unkenntnis die Angst vor künstlicher Intelligenz befördert.

4. Methode

Künstliche Intelligenz könnte unterschiedliche Bereiche unsere Arbeitswelt durchdringen. Gleichzeitig sind sehr viele Menschen auf einen Job angewiesen, um zu überleben. So liegt die Vermutung nahe, dass es sich bei der Angst vor künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz um ein 8 flächendeckendes soziales Phänomen handelt. Im Zuge dessen erschien ein quantitatives Vor­gehen sinnvoll, um eine möglichst umfangreiche Stichprobe zu erhalten. Im Gegensatz dazu wird bei qualitativen Verfahren mit deutlich kleineren Stichproben gearbeitet, da die Datener­hebung und -auswertung aufwändiger ist.

In dieser Studie erfolgte die Datenerhebung mithilfe eines standardisierten Online Fragebogens. Der Vorteil liegt hierbei darin, dass die Erhebung der Daten schnell und unkompliziert ist. Im Gegensatz zu qualitativen Verfahren werden hier keine offenen Fragen gestellt, auf die die Teil­nehmerinnen individuelle Antworten geben können. Stattdessen wurde im Rahmen des Online Fragebogens vor allem mit geschlossenen Fragen gearbeitet, bei denen die Teilnehmer*innen zwischen vorgegebenen Antwortmöglichkeiten wählen können. Ein Teil des Fragebogens be­stand außerdem aus halboffenen Fragen. Hier können Teilnehmerinnen Zusatzinformationen, zum Beispiel ihr Alter, eintragen. Aufgrund der Einheitlichkeit des Fragebogens sind Compu- tersoftwares in der Lage große Datenmengen auszuwerten. Ziel ist es durch Messungen und Zählungen exakte Mengenangabe zu bekommen, die dann verglichen und in Bezug zueinander gesetzt werden können (Beer, 2003). Im Rahmen dieser Studie erfolgte eine Auswertung der Daten computergestützt mithilfe der Software SPSS.

5. Datenerhebung

5.1 Der Fragebogen

Die Durchführung der Studie erfolgte in Zusammenarbeit mit dem Institut für Kreativität und Innovation (ICI) der Hochschule für angewandtes Management. Dort wurde der Fragebogen erstellt. Dieser soll Rückschlüsse auf die unterschiedlichen Ansichten der Menschen zum Ein­satz von künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt geben. Der erste Teil des Fragebogens be­steht aus soziodemografischen Fragen über das Alter, das Geschlecht, den Wohnort und das Bildungsniveau der Proband*innen. Außerdem wurden Fragen zur beruflichen Situation der Teilnehmerinnen gestellt, zum Beispiel im Hinblick auf den Arbeitsbereich, in dem er oder sie tätig ist.

Im zweiten Teil des Fragebogens wurden thematische Fragen gestellt. Hier ging es um die Ein­stellung der Teilnehmerinnen zu künstlicher Intelligenz und deren Nutzungsverhalten. Bei der Beantwortung der Fragen konnten die Proband*innen auf einer Likert -Skala von 1 bis 5, be­ziehungsweise 1 bis 7 wählen, wobei die niedrigere Zahl für Widerspruch und die höhere für Zustimmung steht.

[...]

Fin de l'extrait de 19 pages

Résumé des informations

Titre
Angst vor künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz
Sous-titre
Eine quantitative Studie
Note
1,3
Auteur
Année
2020
Pages
19
N° de catalogue
V1040291
ISBN (ebook)
9783346459695
ISBN (Livre)
9783346459701
Langue
allemand
Mots clés
Künstliche Intelligenz, KI, Ersetzbarkeit im Job, Angst vor KI, Angst vor Künstlicher Intelligenz, Ersetzbarkeit durch KI, Ersetzbarkeit durch Künstliche Intelligenz
Citation du texte
Moritz Harant (Auteur), 2020, Angst vor künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1040291

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