REYL Market Insight: Künstliche Intelligenz: Mythen, Realitäten, Herausforderungen, Grenzen.
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Von Frédéric Le Hellard, Chief Information Officer, REYL Intesa Sanopaolo
Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Thema für Forschungslabore und Science-Fiction-Romane, die in der Öffentlichkeit Fantasien, Faszination und Ängste hervorrufen, sondern ein Thema, das unser Leben prägt. Laut der International Data Corporation (IDC) stellt die KI im Jahr 2021 einen riesigen globalen Markt von 350 Milliarden US-Dollar dar, der durchschnittlich um 18,8 Prozent Jahr wächst. PWC schätzt, dass die KI bis 2030 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen wird. Es geht auch um die globale Vormachtstellung zwischen den Grossmächten. Die Rivalität zwischen China und den USA wird oft als eine Art kalter Krieg hervorgehoben. Die Realität sieht anders aus: Die USA sind weit voraus und Europa ist als dritter Akteur alles andere als unbedeutend.
Die künstliche Intelligenz entschlüsseln
Für viele von uns bleibt die KI ein geheimnisvolles, etwas magisches Gebiet, in dem die Maschine das menschliche Gehirn nach und nach überholt. Tatsächlich handelt es sich um ein relativ altes Forschungsgebiet, dessen Entstehung auf die 1950er-Jahre zurückgeht. Zunächst war es die symbolische KI (formale Logik und Wissensrepräsentation), die die Disziplin ins Rollen brachte, doch die jüngsten Fortschritte sind mit der numerischen KI (Statistik und Massendatenmanipulation) verbunden. Letztere ist mit 89 Prozent der 55’000 KI-Patente, die 20171 angemeldet wurden, auf dem Vormarsch, was vor allem den gewaltigen Entwicklungen bei den Rechen- und Verarbeitungskapazitäten für gigantische Datenmengen zu verdanken ist. Laut François Chollet2, Leiter der KI-Entwicklungsabteilung bei Google, “werden wir bald Sprachmodelle auf alle menschlich verfügbaren Texte trainiert haben.”
Um ein Problem zu lösen, greift das menschliche Gehirn auf zwei Funktionsweisen zurück: Intuition und logisches Denken, wobei beide miteinander kombiniert werden. Überraschenderweise wird sich die KI im Bereich der Intuition auszeichnen, während sie sich im Bereich des logischen Denkens als schlecht erweisen wird. Alles, was ein Mensch unmittelbar und “ohne nachzudenken” ausführt, könnte durch KI ersetzt werden: Autofahren in einer gewöhnlichen Situation, Spracherzeugung, Erkennen von Objekten. Im medizinischen Bereich ist die KI bereits sehr beeindruckend, indem sie zum Beispiel einen Krebstumor auf einem Röntgenbild viel besser erkennen kann als das menschliche Auge.3
Rohe Gewalt, die ihre Grenzen hat
Diese unglaublichen Fähigkeiten erzeugen eine Allmachtsfantasie, der kein Problem widerstehen kann, doch es gibt durchaus Grenzen. Das Streben der KI-Akteure ist die Human Level Artificial Intelligence (HLAI), aber “wir haben kein Lernparadigma, das es Maschinen ermöglicht zu lernen, wie die Welt funktioniert”, so Yann Le Cun.4 Es fehlen grundlegende Konzepte, die durch Rechenkraft allein nicht gelöst werden können. Ausserdem hat das maschinelle Lernen problematische Verzerrungen, die mit seinem Lernen zusammenhängen: Beginnt man einen Satz mit dem Wort “Muslim”, enthält die maschinelle Sprachvervollständigung, die vom KI-Modell GPT-3 von OpenAI erzeugt wird, in 60 Prozent der Fälle gewalttätige Sprache, während es weniger als 20 Prozent sind, wenn “Muslim” durch “Buddhist” ersetzt wird.5 Die automatisch erzeugten Inhalte reproduzieren auf natürliche Weise die Vorurteile der Millionen von Texten, die zu ihrem Lernen verwendet wurden.
Welche Anwendungen gibt es in der Finanzwelt?
Wenn man die Funktionsweise und die Grenzen der KI versteht, kann man sich vorstellen, wie sie in der Finanzwelt eingesetzt werden könnte. Die Bekämpfung der Geldwäsche ist, sofern sie mit ausreichenden Datenmengen gefüttert wird, zweifellos ein bevorzugter Bereich der KI. Die Erkennung von Betrugsfällen inmitten von Millionen von Transaktionen durch ein maschinelles Lernsystem, das durch frühere Betrugsfälle geschult wurde, wird sich als äusserst effizient erweisen. Bereiche, in denen grosse Datenmengen analysiert werden müssen, sind ausgezeichnete Kandidaten, zum Beispiel Cybersicherheit, Kreditanalyse oder Risikoberechnungen.
Eine KI, die Marktentwicklungen vorhersagen kann, ist jedoch eine Utopie. Zwar werben einige Startups, die im High Frequency Trading tätig sind, mit der Leistungsfähigkeit ihrer KI-Modelle, aber auf lange Sicht muss sich das erst noch erweisen. Die Argumente, auf die man sich berufen muss, die besonders unvorhersehbaren Kontextereignisse und die den Marktteilnehmern innewohnenden Emotionen sind allesamt Hindernisse für eine effiziente Anwendung eines KI-Modells in diesem Bereich.
Die KI gestaltet bereits einige Bereiche des Finanzwesens und die tiefgreifendsten Veränderungen liegen gewiss vor uns. Die Banken müssen bereits heute die Auswirkungen bewerten, die Technologien verstehen und KI schon heute in ihre Strategie integrieren, um für die Herausforderungen von morgen gerüstet zu sein.
1 Quelle: WIPO Technology trends 2019 – Artificial Intelligence, Januar 2019
2 Interview mit ICT Journal, Januar 2022
3 Une IA de Google surpasse les radiologues pour détecter le cancer du sein, Sciences et Avenir, janvier 2020
4 Post auf Facebook, Yann Le Cun, VP & Chief AI Scientist bei Meta
5 Quelle: «Persistent anti-muslim bias in Large Language Models», Abubakar Abid, Maheen Farooqi & James Zou, 2021
Quelle: AdvisorWorld.ch
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