Wir leben in einer aufregenden Zeit. Vor allem auch in technologischer Hinsicht. Viele Ideen, die ursprünglich als Science Fiction erdacht wurden, sind zur Realität geworden. Erstaunlich dabei ist, dass vieles davon zur Selbstverständlichkeit wurde. Das Internet, Smartphones und Cloud Computing sind zu einem festen Bestandteil der technokratischen Informationsgesellschaft geworden. Die drei Aspekte Big Data, Artificial Intelligence und Internet of Things werden massgeblichen Einfluss darauf haben, wie sich Technologien und die Gesellschaft in Zukunft formen wird. Dieser Artikel diskutiert die aktuellen Hintergründe und zukünftigen Auswirkungen, die uns alle betreffen werden.

Am Anfang war Big Data

Während der verhältnismässig kurzen Spanne des Informationszeitalters ist eine Unmenge an Daten angefallen. Jeder von uns hat zu Hause irgendwo ein altes Gerät – egal ob Smartphone oder Computer – herumliegen. Auf diesem verstauben die alten Daten. Diese hatten ursprünglich einen hohen und unmittelbaren Wert. Heute werden sie liegen gelassen, bis man das Gerät entsorgt. Nur die wenigsten Daten werden in die nächste Generation von Geräten übernommen.

Die Preissenkung von Hardware und die Effizienzsteigerung von Software haben dazu geführt, dass sich Daten unkompliziert und kostengünstig abspeichern lassen. Vor 20 Jahren hat eine Harddisk mit 1 Gbyte noch 250 USD gekostet. Heute kriegt man für diesen Preis 8’000 mal mehr Speicherplatz: 8 Tbyte!

Diese Daten fallen nicht nur bei uns zu Hause an, sondern auch auf den unzähligen Systemen im Internet. Auf den Servern der Firmen, deren Dienste wir nutzen. Und auf den Zwischensystemen, Router und Proxies, die unsere Netzwerkkommunikationen weiterleiten.

Als Speicherplatz noch teuer und knapp war, hat man sich der alten Daten entledigt, um Platz für neue Daten zu schaffen. Heute hortet man sie. Manchmal aus Faulheit. Mittlerweile oftmals aber, da sie einen gewissen Wert haben. Manche Firmen leben gar von den anfallenden Daten. Gerade Dienste, die ihren Nutzern keine Gebühren verrechnen, tun sich als kommerzielle Datenhorter hervor. Zu ihnen gehören ganz grosse Namen wie Facebook, Apple und Google.

Diese Firmen legen die Daten nicht nur ab, sondern sie werten sie auch aus. Die schiere Grösse der dadurch anfallenden Daten und die methodische Auswertung dieser wird als Big Data bezeichnet. Dabei werden Datensätze miteinander verknüpft, um systematische Schlüsse ziehen zu können. In sozialen Netzen wird dank solcher Datenkorrelation erkannt, wer mit wem befreundet ist. Deshalb können Überlappungen von Freundeskreisen identifiziert und potentielle neue Freunde vorgeschlagen werden. Das funktioniert sehr gut. Manchmal zu gut, wenn dann zum Beispiel plötzlich die Patienten eines Psychologen untereinander vorgeschlagen werden. Daten bringen auch immer eine gewisse Verpflichtung mit.

Big Data kann aber auch ganz andere Formen annehmen. Zum Beispiel sammelt Google ständig die Positionsdaten aller Google-Benutzer. Das Android-Betriebssystem liefert fortwährend die aktuelle Position des Geräts. Durch die Bewegung und Geschwindigkeit lassen sich Rückschlüsse auf das genutzte Fortbewegungsmittel ziehen. Und dies macht es wiederum möglich, stockenden Verkehr und Staus zu erkennen. Ein Mehrwert der scheinbar unscheinbaren Positionsinformationen.

Artificial Intelligence hilft

Dieses Sammeln, Korrelieren und Auswerten ist technisch gesehen einfach umgesetzt. Die konsequente Systematik der schon heute bestehenden Implementierungen ist hingegen phänomenal. Wenn auf viel befahrenen Autobahnabschnitten die Durchschnittsgeschwindigkeit plötzlich unter 60 km/h sinkt, dann ist der Stau nicht mehr weit. Verschiedene Kartendienste bieten die Möglichkeit, in Echtzeit den aktuellen Verkehrsfluss sehen zu können. Fahrtzeiten von Punkt A zu Punkt B werden dann dynamisch berechnet. Umso langsamer die Durchschnittsgeschwindigkeit ist, desto länger wird die Reise dauern.

Einen Schritt weiter geht Big Data dann, wenn plötzlich Künstliche Intelligenz (engl. Artificial Intelligence) eingesetzt wird. Der Begriff Intelligenz ist seit jeher umstritten – Sowohl in der klassischen Psychologie als auch in den modernen Computerwissenschaften. Als intelligent wird in der Regel etwas wahrgenommen, das ein gewisses Mass an Zielstrebigkeit, Nachvollziehbarkeit und Effizienz aufweist. Wir bezeichnen ein Schachprogramm als intelligent, wenn es gut Schach spielt. Und wir empfinden eine Spracherkennung als intelligent, wenn sie uns ohne Umstände versteht. Es gibt offensichtlich verschiedene Formen und Auswirkungen von Intelligenz. Die zwei genannten haben aber isoliert betrachtet bisher nur wenig mit menschlicher Intelligenz zu tun.

Momentan halten Personal Assistants Einzug in unser Leben. Diese zum Teil noch sehr simplen Formen von Künstlicher Intelligenz (KI), wie wir sie aus Science Fiction Filmen kennen, sollen uns helfen, den Alltag effizienter zu gestalten. Google weiss, wo man arbeitet und dank der anfallenden Lokationsdaten weiss es auch, wann wir dort in der Regel ankommen und wieder gehen. Falls sich nun gegen Feierabend ein Stau abzeichnet, informiert das System Google Now den Benutzer darüber, dass dies Einfluss auf seine Gewohnheiten haben wird. Das System empfiehlt in diesem Fall, die Arbeit doch ein bisschen früher zu verlassen, um zügiger und doch noch pünktlich nach Hause zu kommen. Diese Empfehlung erscheint zur rechten Zeit auf dem Gerät, das man gerade nutzt. Egal ob nun Mobiltelefon oder Google-Browser auf dem Desktop-PC.

Dieses Beispiel illustriert die Möglichkeiten der Datenkorrelation, die wir zwar als intelligent wahrnehmen, aber noch nicht viel mit echter KI zu tun haben: Die persönlichen Positionsdaten werden mit den statistischen Voraussagen abgeglichen und daraus eine Empfehlung gemacht. Programmiertechnisch ein minimaler Aufwand:

if($position == 'work' && $route == 'work-home' && $traffic['work-home'] == 'jam'){
   alert('Leave work early.');
}

Umso undurchsichtiger die Datenerhebung und die Komplexität der Auswertung ist, desto eher messen wir den Personal Assistants ein gewisses Mass an Intelligenz bei. Google und Konsorten greifen zur Datenerhebung auf altbekannte Mechanismen zurück. Zum Beispiel die GPS-Sensoren und das Gyroskop des Mobiltelefons. Die Anzahl der gesammelten Datenpunkte pro Gerät sowie die schiere Menge der Geräte schafft im Gesamten ein unglaublich mächtiges Werkzeug.

Die Interaktivität mit den Personal Assistants trägt dann dazu bei, diese als KI wahrzunehmen. Eine überdurchschnittlich gute Spracherkennung, wie sie zum Beispiel Siri von Apple bietet, lässt das Erlebnis sehr organisch wirken. Hierzu ist es erforderlich, dass neben der eigentlichen Erkennung der Sprache auch Assoziationen zum Inhalt gemacht werden können. Die KI muss dazu die Inhalte verstehen, den Worten Attribute beimessen können.

Einen Schritt weiter wird gegangen, wenn sich die KI Inhalte aus vergangenen Gesprächen merkt oder gar neue Konzepte erfassen können. Heutige Personal Assistants, wie sie auf Smartphones angeboten werden, sind aber in dieser Hinsicht noch weit davon entfernt, als wirklich intelligent verstanden zu werden. Es fehlt die vielschichtige Logik, die zum Beispiel ein IBM Watson zur Schau stellen kann. Es ist aber nur eine Frage der Zeit, bis unsere zukünftigen mobilen Geräte denen eines heutigen Supercomputers entsprechen. So war es in der Vergangenheit und so wird es auch in der Zukunft sein. 3D-Speicher und Quantencomputer werden eine Revolution einleiten. Aber schon viel früher wird der Computer in your Pocket zum wohl wichtigsten Instrument der technokratischen Gesellschaft werden.

Internet of Things mit neuen Sensoren

Obwohl unsere Geräte ein Vielfaches der Rechenleistung vergangener Generationen aufweisen, reicht diese nicht aus, um die Verarbeitung im Zusammenhang mit Big Data und Künstlicher Intelligenz lokal und autonom durchzuführen. In den heutigen Systemen werden bevorzugt die Sprachdaten aufgenommen und an die Server des Anbieters übertragen. Dieser wertet diese dann aus und gibt die Antworten zurück. Dadurch erschliessen sich die Anbieter gleich noch eine zusätzliche Möglichkeit der Datenerhebung: Das Speichern der Spracheingaben. Durch diese können nachträgliche Optimierungen in der Erkennung erreicht oder zusätzliche Auswertungen angestrebt werden. Das heutige Motto, nicht nur der hochtechnologisierten Nachrichtendienste, lautet:

Auch wenn man zurzeit nicht weiss, was man mit den Daten machen will. Diese lieber mal vorsichtshalber ablegen. Man könnte sie zu einem späteren Zeitpunkt vielleicht brauchen.

Die unterschiedlichen Anbieter sind darum bemüht, ihr Angebot zu erweitern. Und mit dieser Erweiterung geht auch immer das Bedürfnis einher, noch mehr Daten zu sammeln. Die Benutzer werden zum Beispiel in sozialen Netzen regelrecht motiviert, möglichst viel von sich Preis zu geben oder zusätzliche Dienste, bei deren Nutzung weitere Daten anfallen, einzusetzen. Facebook führt neue Datenfelder ein und verspricht Vorteile, wenn man diese Ausfüllt. Und Apps erfragen erweiterte Zugriffsrechte, um ein noch besseres Erlebnis versprechen zu können.

Die Vielzahl der unterschiedlichen Sensoren verbessern die Möglichkeiten von Big Data und das Erlebnis mit den Personal Assistants. Das Internet of Things (IoT) wird einen wichtigen Einfluss auf diese Entwicklungen haben. Als IoT werden vernetzte Geräte bezeichnet, die auf den ersten Blick untypisch und nicht wie Computer wirken.

Kaffeemaschinen können die aktuelle Befüllung dokumentieren und bei Bedarf eine Bestellung anmelden. Die Kaffeehersteller können Umsätze optimieren, die Kaffeetrinker sitzen nie mehr auf dem Trockenen. Heizungs- und Lüftungssysteme können Wetterdaten zurückliefern und auf der Basis dieser frühzeitig eine Regulierung vornehmen. Wetterdienste haben eine bessere Datenlage, Wohneigentümer und Mieter können ihre Heizkosten senken. Wearables können Hinweise auf gesundheitliche Einflüsse und Auswirkungen geben, so dass bei sich abzeichnenden Problemen frühzeitig ein Arzt aufgesucht werden kann. Und Autos können ein Vielfaches der Effizienz im Verkehr erreichen, indem sie ihre Positionsdaten austauschen und dynamische Routen anstreben. Der Gewinn für einzelne Personen, Firmen und die Gesellschaft wären enorm.

Mit Wearables zeichnet sich die Verschmelzung von Mensch und Maschine im Alltag ab. Dieser Effekt wird noch viel grösser werden. Bisher wurden elektronische Varianten bestehender Kleidungs- oder Schmuckstücke als Wearable wahrgenommen. Dazu gehören Uhren (Smartwatches), Brillen (Google Glass) und Ringe (Smart Rings). Zukünftig werden aber konkrete biologische Vorgänge gestützt werden, indem zum Beispiel Bauarbeiter und Soldaten mit Exoskeletten bestückt werden. Oder es werden gar körpernahe Lösungen, die zum Beispiel konsequent implantiert werden, breitflächig etabliert werden. Dies könnten Identifikationsmerkmale sein, die Ausweise ablösen und Zahlungsmittel revolutionieren. Oder es werden Erweiterungen zu Herzschrittmachern und Insulinpumpen eingeführt. Diese elektronischen Komponenten werden weitere Möglichkeiten der beständigen Datensammlung erschliessen lassen. Und bestehende Risiken vergrössern oder neue Risiken einführen. Der US-amerikanische Kryptologe Bruce Schneier spricht vom weltweit grössten Roboter, den wir hier bauen werden. IoT hat damit auch die Möglichkeit, zum weltweit grössten Risiko zu werden.

Blick in die Zukunft

Das Kombinieren und Verschmelzen von Technologien wird voranschreiten. Durch solche Tech Merger werden Möglichkeiten erschlossen, die heute nur schwer vorstellbar sind. Die Idee von heute ist das Produkt von morgen. Klassisches Beispiel ist, dass die meisten Drohnen mittlerweile mit einer Videokamera bestückt sind. Die nächsten Schritte in diesem Bereich werden die Einführung von Nachtsichtgeräten (Restlichtverstärkung und Infrarot) und automatische Gesichtserkennung (engl. Facial Recognition) sein. Dadurch können Follow Me Funktionen etabliert werden, die eine Paketsendung zu einer Person bringen können. Oder es lassen sich umfangreiche Überwachungen und Fahndungen automatisieren. Die Möglichkeit von 3D-Printing eröffnet neue, kostengünstige und flexible Möglichkeiten nicht nur in diesen Bereichen.

Personal Assistants werden irgendwann einen derartigen Überblick gewinnen und so ausgeklügelt sein, dass sie unsere täglichen Prozesse in vielerlei Hinsicht optimieren können. Wahrscheinlich besser, als dies ein echter persönlicher Assistent tun könnte. Wir rechnen in diesem Bereich mit einem Durchbruch in den kommenden 15-20 Jahren. Verschiedene Arbeitsbereiche, die hochspezialisierte Mitarbeiter mit der Möglichkeit des vernetzten Denkens erfordern, werden davon beeinflusst werden. Eine Verschmelzung mit Robotik wird langfristig zu Androiden führen, wie wir sie bisher nur aus Science-Fiction Filmen kennen.

Die Rasanz der Entwicklungen wird sich erhöhen und mit zunehmender gesellschaftlicher Skepsis beäugt werden. Einen breitflächigen Gegendruck zum Schutz der Privatsphäre, wie man ihn noch vor 20 Jahren durch alle Gesellschaftsschichten sehen konnte, wird man zwar nicht mehr beobachten können. Dennoch wird es immer wieder Personen und Gruppierungen geben, die sich in ihren Persönlichkeitsrechten verletzt sehen. Puristen, die sich möglichst von einer Technologieabhängigkeit lösen wollen, werden immer lauter werden. Ein ähnlicher Trend, wie man ihn heute bezüglich vegetarischer und veganer Ernährung beobachten kann, wird salonfähig werden.

Die Gesetzgebung wird sich diesen Bedenken annehmen und flankierende Massnahmen etablieren, um Missbrauch einzuschränken. Die Globalisierung macht es erforderlich, dass internationale Abkommen angestrebt werden müssen. Die Juristen werden unter einem hohen Zeitdruck stehen.

Moralische und ethische Aspekte, die die Automatisierung mit sich bringen wird, wird Generationen von Wissenschaftlern beschäftigen. Aktuelles Beispiel ist das Verhalten selbstfahrender Autos im Fall eines Dilemmas. Wenn ein Unfall unausweichlich ist, welcher Schaden kann besser gerechtfertigt werden: Ein toter gesunder Familienvater oder ein totes Kleinkind mit diagnostizierter tödlicher Erbkrankheit? Sobald menschenähnliche Roboter Einzug in die Gesellschaft halten werden, wird der Begriff des Lebewesens neu definiert werden müssen. Daran wird eine Vielzahl an gesellschaftlichen und juristischen Abhängigkeiten geknüpft sein. Für uns heute eher unvorstellbar, aber es wird in ferner Zukunft Menschen geben, die sich für die Menschenrechte von Robotern einsetzen werden.

Im gleichen Atemzug werden zusätzliche Technologien auf den Markt kommen, die zum Schutz des Einzelnen und seiner Daten beitragen werden. Wie so oft wird es ein Wettlauf mit unbekanntem Ausgang sein. Es ist überhaupt fragwürdig, ob er ein Ende finden kann.

Dieses Wettrennen wird ebenfalls massgeblichen Einfluss auf die Energieversorgung haben. Die Vielzahl der Geräte muss mit Strom versorgt werden. Dieser muss generiert und verteilt werden. Sollten sich die Prognosen bewahrheiten, müssen hier umfangreiche Anpassungen an der bestehenden Infrastruktur vorangetrieben werden. Das Thema der erneuerbaren Energien und damit auch der Stromspeicherung wird immer wichtiger. Der technologische und gesellschaftliche Durchbruch lässt zwar noch immer auf sich warten. Aber er wird unausweichlich sein und den Strommarkt neu gestalten.

Ebenso wird der gläserne Mensch unausweichlich. Datensparsamkeit kann das nur hinauszögern, aber nicht verhindern. Solange Nutzer von Big Data einen Vorteil in der Symbiose sehen, wird es diese digitale Zweckgemeinschaft geben. Und die Unternehmen tun alles, um die Motivation zur Mitarbeit hoch zu halten. Dass Krankenversicherer Rabatte gewähren werden, wenn man die Daten seines Fitness Trackers zur Verfügung stellt, ist nur der erste Schritt der Verkommerzialisierung persönlicher Daten. Mit dem Akzeptieren des gläsernen Menschen wird der Verlust der eigenen Privatsphäre einhergehen. Zeitgleich wird aber ein Mehr an Effizient, Einsicht, und Möglichkeiten in Aussicht gestellt.

Wichtig ist, dass die Transition vorausschauend, nachhaltig und fair verläuft. Mit ihr muss auch die gläserne Gesellschaft und der gläserne Staat einhergehen. Nur so kann ein Konsolidieren und Missbrauchen von Macht – in diesem Zusammenhang ist es der Informationsvorsprung – verhindert werden. Ein Staat, der die Transparenz des Bürgers fordert, seine eigene Transparenz aber verweigert, macht sich verdächtig.

Ironischerweise dürfte die komplette Transparenz dazu führen, dass geteilte Daten keinen oder nur noch einen minimalen Wert behalten. Soziale Netze, wie wir sie heute kennen, würden dann der Vergangenheit angehören. Mitgliedsgebühren oder eine Unmenge an Werbung wäre erforderlich, um weiterhin einen kostendeckenden Dienst anbieten zu können.

Vielleicht wird dies auch zur gesellschaftlichen Segregierung führen, indem nur noch die Reichen vollumfänglichen Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten und Auswertungen haben. Die gesellschaftlichen Probleme der Ungleichheit, die heute allgegenwärtig sind, würden sich dann nur in den virtuellen Raum verschieben.

Zusammenfassung

Big Data bemüht sich um das Sammeln und Auswerten von Daten. Durch diese sollen Ableitungen gemacht werden können, die einen Vorteil erschliessen lassen.

Durch Personal Assistants werden Künstliche Intelligenzen geschaffen, die eine Interaktion mit diesen Auswertungen ermöglichen. Das Erlebnis für die Endanwender soll dabei möglichst organisch erfolgen.

Durch die Zunahme von weiteren Sensoren kann ein Mehr an Daten gesammelt und dadurch die Qualität und Quantität der Auswertungen vorangetrieben werden. Das Internet of Things (IoT) strebt eine Vernetzung alltäglicher Gegenstände an, wodurch eine Vielzahl neuer Sensoren eingeführt werden können.

Diese Verbesserung wird dank dem Kombinieren bestehender und neuer Technologien sehr zügig voranschreiten, wodurch sich ein gewisser sozialer Skeptizismus aufbauen wird. Der gläserne Mensch lässt sich durch Datensparsamkeit nur hinauszögern, aber nicht verhindern. Eine faire Transition, die auch der Staat erfahren muss, muss das Ziel sein. Die Zukunft wird die grössten Chancen mitbringen, die die Menschheit jemals in Griffnähe hatte. Es bleibt zu hoffen, dass die richtigen Entscheidungen getroffen werden.

Über den Autor

Marc Ruef ist seit Ende der 1990er Jahre im Cybersecurity-Bereich aktiv. Er hat vor allem im deutschsprachigen Raum aufgrund der Vielzahl durch ihn veröffentlichten Fachpublikationen und Bücher – dazu gehört besonders Die Kunst des Penetration Testing – Bekanntheit erlangt. Er ist Dozent an verschiedenen Fakultäten, darunter ETH, HWZ, HSLU und IKF. (ORCID 0000-0002-1328-6357)

Links

• http://jme.bmj.com/content/early/2010/11/07/jme.2010.036293/reply#medethics_el_3625
• http://www.bankinfosecurity.com/will-automation-threaten-security-jobs-a-8844
• http://www.theguardian.com/environment/2016/feb/01/japanese-firm-to-open-worlds-first-robot-run-farm
• http://www.wareable.com/smart-jewellery/best-smart-rings-1340
• https://www.richie.fi/blog/data-is-a-liability.html
• https://www.schneier.com/blog/archives/2016/02/the_internet_of_1.html
• https://www.scip.ch/publikationen/smss/scip_mss-20041219.pdf