Smart
Cities, das ubiquitäre Computing und instrumented devices, Methoden,
die
eine
urbane Umwelt schaffen, benötigen Tools der AI. Zu
diesen
gehören Sensoren und Kameras, die spezifische Prozessoren für die
Maschine-Maschine Kommunikation besitzen, wenn es um die Optimierung
eines automatisierten Verkehrs, die Verteilung von Energie und andere
städtische Flows geht, sodass das soziale Leben in der Stadt
verbessert werden kann. Smart Cities sind eine urbane Manifestation
des Internets der Dinge, wobei diese
Entwicklung immer stärker qua politischer Agenda in den Händen der
AI-Kapitalisten liegt.
Das
Ziel des ambient inelligence Paradigmas besteht in einer Situation,
in der digitale Tools kollektiv agieren, um kollektiv die Information
und die Intelligenz, die in den Netzwerken verborgen ist, welche die
devices verbinden, zu nutzen. In Zukunft wird das urbane Environment
in seinen Relationen zu den Usern proaktiv werden. Die Autoren
stellen an dieser Stelle folgende Frage: Was wäre wenn das
menschliche Wissen und Skills sich nicht nur in der toten Abeit
(Maschinen) manifestieren würde, sondern die Maschiene selbst die
Kapazität besäßen, kognitive und perzeptive Aufgaben zu
übernehmen, die bisher dem Menschen vorenthalten blieben? Das
maschinelle, fixe Kapital würde zu variablem Kapital transformiert
und könnte Mehrwert erzeugen, eine These, die wir später
diskutieren werden. Die Perzeption und die Kognition würden wie die
Elektrizität ubiquitär werden. Anhand der Applikation der Chatbots
wollen die Autoren vorführen, wie jene als fixes Kapital
transformiert und zum Teil der allgemeinen Bedingungen der Produktion
werden. Chatbots sind Software Applikationen, die in den Dialog mit
der menschlichen Sprache treten, sei es Text oder Stimme. Chatbots
agieren als Interfaces, die am Kunden orientierte Geschäftsmodell
ersetzen (Web Stores, technische Hilfe), um Online-Interaktionen so
intuitiv und einfach wie die zwischen Personen zu gestalten. AI
simplifiziert hier komplexe Situationen, was nichts Neues für den
kapitalistischen Modus der Produktion ist, wenn es denn um die
Erhöhung der Geschwindigkeit und die Vereinfachung von Transaktionen
geht. Dabei agiert AI nicht nur aufgrund seiner Erfahrungen, sondern
lernt aus den Interaktionen, um neue Aufgaben zu übernehmen.
Und
die Autoren fragen weiter provokativ: »Was wäre wenn, wenn nicht
nur menschliches Wissen und skills in tote Arbeit (Maschinen)
transformiert würden, sondern die tote Arbeit die fundamentalen
Kapazitäten der Kognition und Perzeption erhielten, die bisher vom
Menschen monopolisiert wurden? Wenn die AI ein Teil der allgemeinen
Bedingungen der Produktion wird, dann als ein kognitiver Prozess,
analog den Transportmitteln und der Kognition – die AI als Mittel
der Kognition, die eine neue Schicht in Relation zu den beiden
letzteren sind. Ai würde es erlauben, dass die Maschinen kognitive
Tätigkeiten verrichten, die ganz verschieden zu denen der Menschen
in maschineller Art und Weise und möglicherweise mit potenziell
revolutionären Effekten im Bereich der allgemeinen Bedingungen der
Produktion stattfänden. Die Mittel der Kognition sind ein Faktor,
der die allgemeinen Bedingungen der kybernetischen Produktion in die
Ökonomie einschreibt. Das Kapital würde nun autonom denken und
rezipieren. Es würde die primordialen Kapazitäten der Arbeit in
maschinelle Formen des Kapitals transformieren, zu einem smarten
technologischen Environment, das menschliche Arbeit nicht vollkommen
abschafft, aber zum großen Teil durch die Automation in der
Produktion und im Dienstleistungsbereich ersetzt.
Diese
Analyse unterscheidet von der der Postoperaisten, welche die
Kognition für menschliche Tätigkeiten vorbehalten. Marx hingen
beschreibt den »Generell Intellekt« als etwas, das sich in den
Maschinen manifestiert und die Form des Kapitals annimmt. Das Kapital
ermächtigt sich Teilen des sozialen Hirns, implementiert sie in die
Maschinerie und addiert diese den allgemeinen Bedingungen der
Produktion. Die Kommunikation ist einer der vielversprechenden
Bereiche für die AI, was jedoch nicht nur Chatbots, Sprachsynthese
und die menschliche Sprache betrifft, sondern das Schreiben ganzer
Texte beispielsweise im Bereich der Finanz und des Sports. AI kann
auch eine unendliche Vielzahl von logischen Konzepten generieren,
i.e. die Repräsentation von Daten mit verschiedenen Ebenen der
Abstraktion. Deep Learning Systems sind immens skalierbar, sodass mit
der steigenden Menge von Daten die Performanz dieser AI-Systeme sich
erhöht.
Werden
die Jobs meinen Job übernehmen, ist eine viel gestellte Frage. Die
Autoren antworten nicht einfach mit Ja oder Nein, sondern behaupten,
dass der Job oder die Arbeitslosigkeit Resultat von von
Klassenkonflikten seien, das heißt der chronischen
Auseinandersetzungen zwischen Arbeit und Kapital. Die These der
Komposition der Klasse geht auf den autonomen Marxismus zurück, der
insbesondere die Autonomie der Arbeiter betont. Marx hingegen sprach
von einer langfristigen Tendenz, was die Ersetzung der Arbeiter durch
Maschinen betrifft, wobei er dies sowohl in technischen Termen
(Organisation der Arbeit) als auch bezüglich der Frage des Werts
(Fall der Profitrate) diskutierte. Für die oben genannten Marxisten
vernachlässigte Marx die Thematik, wie die Arbeiter der
kapitalistischen Maschinerie widerstehen. Die technische Komposition
betrifft die Organisation der Arbeit, das Management, die
Arbeitsteilung, den Rhythmus am Arbeitsplatz und den Gebrauch der
Maschinerie. Zudem muss die politische Zusammensetzung diskutiert
werden, die Organisation der Arbeiterklasse in Streiks, Lohnkämpfen
und ultimativ bezüglich der Herbeiführung einer revolutionären
Situation. Diese Zusammensetzung nimmt die Form von Gewerkschaften
und kommunistischen Parteien und/oder einer Kette von wilden
Streiks, Riots, Sabotage, Abwesenheit vom Arbeitsplatz etc. an. Das
Kapital würde hingegen die intensivere Durchdringung der Produktion
mit Maschinerie herbeiführen, den Grad der Arbeitslosigkeit
variieren und die Arbeitsplätze stärker überwachen.
Die
Autonomen führten auch den Begriff »soziale Fabrik« ein. Marx
beschreibt das Kapital als einen Kreislauf, ein totales System, das
die Produktion und die Zirkulation immer weiter beschleunigt. Während
die Produktion ein dualer Prozess der Herstellung von Gebrauchsgütern
und der Extraktion von Mehrwert ist, werden in der Zirkulation Werte
im Verkauf realisiert, ein Prozess, bei dem heute der Transport, die
Werbung und die Logistik eine maßgebliche Rolle spielen. Zudem kommt
die Finance hinzu, spekulative Tätigkeiten und Kreditierung sowie
die unbezahlte Arbeit im Reproduktionsbereich, die meistens von
Frauen verrichtet wird. Die Autonomen formulierten ihre Thesen
paradoxerweise zu einem Zeitpunkt, als der kybernetische Kapitalismus
am Horizont schon auftauchte. Computer und digitale Netzwerke wurden
vom miltärisch-industriellen-kognitiven Komplex während des 2.
Weltkrieges und in der Phase des Kalten Kriegs entwickelt. Diese
Technologien wurde in den 1970er Jahren wegen des Falls der
Profitrate nach einem 30jährigen Boom beschleunigt weiter
entwickelt. Der Übergang vom Fordismus zum Postfordismus zerschlug
zum großen Teil die Macht der industriellen Arbeiter. Von den 1970er
Jahren an entwickelte sich der technical fix aufgrund der Automation
der Fabriken und der Büros, der mechanischen Liquidation der Arbeit
bis hin zu der Einführung der Roboter in der Automobilindustrie. Der
spatial fix beinhaltete via supply chains die Verlagerung der
Fabriken in Länder mit niedrigen Löhne. Der financial fix bezieht
sich auf die Flucht des Kapitals aus der Produktion, hin zur
Entwicklung von Derivaten, Futures etc. und der Existenz von
Hedgefonds, Offshore-Zentren etc.
Als prosperierende Städte zu rust belts transfomierten hat es eine Verlagerung von Jobs in den Dienstleistungsbereich oder den Service Sektor gegeben, der Aktivitäten in der Finanzindustrie, im Reproduktionsbereich beinhaltet, wobei die Löhne in letzterem Bereich bis heute stagnieren und/oder niedrig sind. Mit der Globalisierung wuchs die soziale Fabrik zur planetarischen Fabrik an, inklusive eines hochentwickelten Systems von Autobahnen, Container Schiffen, Flugzeugen, Datenzentren, Glasfaserkabel und Verkaufszentren. Negri/Hardt sprechen an dieser Stelle von einer flachen oder sanften Ökonomie. Aber auf dem Planeten gibt es eine streng hierarchische Ordnung mit der schwächelnden imperialitischen Macht USA an der Spitze.
Es
scheint paradox von der »Arbeit« der AI zusprechen, weil die AI
definitiv Arbeitsplätze ersetzt, aber ohne menschliche Arbeit, die
sie produziert, kommt sie eben nicht aus. Um wieder auf das
maschinelle Lernen zurückzukommen, das sich in drei Schritten
vollzieht: Das Prozessieren von Daten, die Erstellung von Modellen
und das Monitoring, wobei die Erstellung von Modellen die
Hauptaufgabe ist. An dieser Stelle schreiben die Datenexperten
Algorithmen, die spezifische Datensets erkennen, seien es digitale
Bilder von Katzen oder Passanten im Autoverkehr etc. Das Lernen
geschieht durch tausende von Tests, bei denen Beispiele eingeholt und
rohe Daten mit Noise angereichert werden (Katzen mit Hunden). Am Ende
sollte es möglich sein, dass das AI-System das Zielobjekt
identifizieren kann und statistische Relationen zwischen den
verschiedenen Patterns errechnen kann (Katzen werden eher von Frauen
als von Männern gepostet). Es gibt eine Reihe von Techniken, um
Algorithmen zu schreiben, sei -+eslineare/logistische Regression,
Random forests oder boosted decison trees. Die differenziertesten
Modelle beinhalten alle deep neural networks, die hohe Mengen
computional power und trial and error-Verfahren benötigen. Es gibt
nur einige Tausend Wissenschaftler, die in diesem Bereich arbeiten.
In der Praxis beschäftigen sich die Experten aber oft intensiver mit
dem Monitoring und dem Aufbereiten der Daten als mit dem Schreiben
der Algorithmen. Dabei müssen Formate standardisiert werden,
Features hinzugefügt, errors ausgeschlossen und Informationen
hinzugefügt werden, i.e. ein breitgefächrtes Daten- Cleaning ist
erste Voraussetzung. Oft wird dieses Daten-Cleaning in
Niedriglohnländer wie Indonesien, Indien oder Venezuela outgesourct.
Auch
das Monitoring benötigt eine globales Clickwork, beispielsweise das
niedrig bezahlte Filtern von Social Media Seiten. Es ist bekannt,
dass Google 10000 Raters angeheuert hat, die sich ständig YouTube
Videos anschauen. Das Paradox der AI besteht hier darin, dass die
Fortschritte in der AI mit einer Zerstörung aktueller Arbeitsmärkte
einhergehen, und zwar insbesondere für humans-in-loop-Aufgaben.
Unklar bleibt, ob eine zukünftige AI auch die Arbeit der
Software-Engineers ersetzen wird.
Die
soziale Funktion von AI als fixes Kapital besteht in der Reduzierung
der notwendigen Arbeitszeit und in der Erhöhung der
Mehrarbeitszeit. In der Zirkulation beschleunigt sie die Realisierung
der Waren, deren Transport und die Logistik durch die Integration von
Fabriken, Verteilungszentren und Verkaufsfirmen. Es kommt zur
Reduktion der Arbeitskosten in all den genannten Bereichen. Im
Finanzbereich werden alle spekulativen Tätigkeiten, die aus Geld
Mehrgeld machen, durch die Automation beschleunigt. Große
Unternehmen wie Siemens, Intel oder Microsoft tätigen heute
signifikante Investments in die AI, um die Arbeitskosten zu senken,
defekte Produkte zu verringern, Übertragungszeiten verringern, die
Produktionszeit zu beschleunigen etc. Diese Projekte werden in Europa
unter dem Label Industrie 4.0 und in den USA stärker unter dem Label
Internet of Things entwickelt. Und selbst China, dessen
Niedriglohnsektor und Sabotagen bekannt sind, muss in die dieselbe
Richtung investieren, vielleicht noch schneller als US-Firmen. Seit
2013 besitzt China den größten Markt für Industrieroboter. In
Europa und USA war es die Zirkulationssphäre, in der AI breit
angewandt wurde, auch um die logistische Revolution zu beschleunigen.
Robotisierte Trucks und selbstfahrende Autos befinden sich schon im
Einsatz. Ihr 24/7 Einsatz verspricht lukrative AI Projekte. In einem
Bericht des International Transport Forums von 2017 geht man davon
aus, dass 4.4 Millionen der 6,4 Millionen Lastwagenfahrer in den USA
und Europa durch autonome Technologien ersetzt werden könnten.
Allerdings bedürfen autonom fahrende Autos tausende von Stunden, in
denen von Menschen gesteuerte Fahrzeuge digital aufgezeichnet werden.
Amazon
ist ein Unternehmen, das die Entwicklung der ML-Systeme forciert, sei
Cloud Computing, Algorithmen, Transport von Waren etc. Dabei wird die
Ausbeutung der humanen Agenten, die unter schwerem Arbeitsdruck
stehen und niedrig entlohnt werden, nicht verringert, sondern
intensiviert. Wenn man Roboter/Bots einsetzt, dann werden sie durch
ein konstant geupdatetes und computerisiertes System angeleitet und
mittels Sensoren geführt, wenn sie die Produkte zu den Packstationen
befördern. Roboter haben die Zeit, in der eine Order bei Amazon
abgewickelt wird, um ein Fünftel reduziert.
Es
waren die Finanzinstitutionen, die durch den rasanten Anstieg der
Kreditierung und Spekulation sehr früh mit der Entwicklung von
AI-Systeme begonnen haben. ML-Methoden werden breit genutzt, um die
Qualität der Kredite, automatisierte Beziehungen zu den Kunden und
Versicherungsverträge zu verbessern. Und natürlich steht hier das
High-Frequency-Trading an erster Stelle, wobei im Jahr 2018 nur noch
10% der Tradings von Aktien von humanen Agenten ausgeführt wurden,
40% waren passive Trading durch mutual funds und 50% wurden durch
Algorithmen abgewickelt. Das algorihmische Profiling wird heute
ubiquitär in den Entscheidungen der Unternehmen und des Staates
genützt, und dies bezüglich der Kreditvergaben, Jobs,
Versicherungen und medizinischer Versorgung. Es gibt kaum Zweifel,
dass dabei die industrielle Reservearmee und die Surplus-Bevölkerung
weiter anwachsen werden, wobei Einsatz der AI zu einem digitalen
Armenhaus führt, in dem man Transferleistungen, medizinische
Vorsorge und Polizeiüberwachung durch digitale Instrumente gregelt.
Eindeutig zeigt sich, dass die AI in den Händen des Kapitals zu
einer Dekomposition des Proletariats führt.
Marx
verstand die Technologie als eine Waffe des Kapitals, wobei darin
heute die Effekte der AI auf die Beschäftigung eine wichtrge Rolle
spielen. In der Mainstream Ökonomie stehen sich bezüglich der
Einschätzung der Entwicklung der AI eine apokalyptische Position,
nach der die meisten Arbeitsplätze vernichtet werden, und eine
Position gegenüber, die hier lediglich das Business as usual sieht,
i.e. einer Verringerung der Arbeitsplätze in einer Branche steht die
Einführung neuer Jobs in anderen Branchen gegenüber. AI, so die
erste Position, sei aufgrund des Mooreschen Gesetzes, welche die
Geschwindigkeit von Innovationen und cross sectoral apllications
beschleunigt, eine Technologie, die sich durch alle Branchen ziehe
und bei der der white collar Arbeiter auftauchen, die dem
automatisierten Journalismus, Recht und Medizin nur noch assistieren.
An dieser Stelle scheint ein bedingungsloses Grundeinkommen
unvermeidlich, um die Nachfrage nach Gütern zu stabilisieren. Zudem
führe die AI auch zur Eliminierung von Jobs, die man der
Mittelklasse zurechnet, obgleich die niedrig bezahlte, routinierte
Arbeit am stärksten on der AI betroffen bleibt. Es könnte aber
auch sein, dass Roboter neue Jobs schaffen, aber zu welchen
Bedingungen und zu welchem Lohn, das ist die Frage.
Prekäre Arbeit ist eine der am meisten diskutierten Problematiken
im 21. Jahrhundert, d.h. u.a. auch Teilzeitarbeit und selbstständige
Arbeit. Andere Autoren gehen davon aus, das es nicht die prekäre Arbeit,
sondern niedrige Löhne sind, welch den Arbeitern wirklich Sorgen
bereiten, jedoch ist die AI eng verkoppelt mit prekärer Arbeit, man
denke an die online microjobs. Es ist für das Plattform-Kapital wichtig,
dass prekäre und kontingente Jobs vorhanden sind, die on demand bezahlt
werden, woraus sich die Instabilität bezüglich der Löhne und der Jobs
ergibt. Die business-as-usual These wird vor allem von Ökonomen
vertreten, wobei der Effekt der Ersetzung von Arbeitsplätzen durch den
Effekt hoher Einkommen bei den Experten kompensiert wird. Dabei wird die
Arbeit intensiviert, aber nicht vollkommen ersetzt. Uber ist eine
Firma, die behauptet sie hätte AI in ihrer DNA. In den Jahren 2014 und
2015 hat Uber mehr als 50 000 Jobs pro Monat neu rekrutiert, eine
Anzahl, die nur einem virtuellen Management über wacht werden konnte.
Teil 1 here
Der Beitrag Inhuman Power / Review 2 erschien zuerst auf non.copyriot.com.