Künstliche Intelligenz Nicht nur Nerds

Fei-Fei Li Quelle: Saul Bromberger & Sandra Hoover Photography

Weiße Männer in Kapuzenpullis programmieren die Zukunft und vergessen dabei die Sorgen vieler Menschen. Nun kämpfen einige Frauen für buntere Entwicklerteams.

Die Geschichte von Fei-Fei Li ist die Geschichte einer Frau, die es geschafft hat. Getrieben von einem enormen Durst nach Wissen. Im Alter von 16 Jahren flüchtete sie gemeinsam mit ihren Eltern von China in die USA. Englisch konnte keiner von ihnen, viel Geld hatten sie nicht.

Heute, 25 Jahre später, ist Fei-Fei Li einer der klügsten Köpfe weltweit für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI). Sie forscht in Stanford, wo sie seit 2009 ein System gefüttert und trainiert hat, das Millionen von Bildern bis in kleinste Feinheiten hinein voneinander unterscheiden kann. Damit der Mensch die Welt so genau wahrnimmt, hat die Evolution mehr als 500 Millionen Jahre gebraucht. Li brauchte nicht einmal zehn, um eine Maschine zu erschaffen, die es damit aufnehmen kann.

Vor einem Jahr hat der Technologiekonzern Google sie als Chefforscherin für KI eingekauft. Damit ist sie im Silicon Valley eine Ausnahmeerscheinung: eine der wenigen Frauen in Spitzenpositionen unter lauter Männern.

Stolz darauf ist sie nicht. Es bereitet ihr Sorgen. „Maschinen haben kein eigenes Wertesystem. Sie spiegeln immer unsere menschlichen Werte wider.“ Wenn vor allem weiße Jungs in Kapuzenpullis Maschinen entwerfen, ticken diese auch wie weiße Jungs in Kapuzenpullis. Algorithmen, die Stellenanzeigen für besser bezahlte Jobs vor allem auf den Bildschirmen von Männern zeigen, sorgten schon für Schlagzeilen. Was soll passieren, wenn KI den Alltag noch stärker prägt? Li kämpft dafür, dass mehr Frauen, Schwarze und Menschen aus allen sozialen Schichten KI entwickeln.

Viel steht auf dem Spiel: Mit Maschinen, die wie jene in Lis Labor große Mengen an Daten durchforsten, daraus in kürzester Zeit eigene Schlüsse ziehen und sich stetig selbst optimieren, hält die Menschheit eine vielversprechende Technologie in ihren Händen. Doch jede Maschine macht nur, was Menschen ihr beibringen. Und nur dort, wo Menschen sie einsetzen. Eine bessere Bilderkennung etwa kann in Smartphones für lustige Animationen sorgen. Oder dafür, Krebserkrankungen genauer zu diagnostizieren und den Schädlingsbefall auf Feldern früher zu erkennen.

Lis Kampf für mehr Vielfalt in den Entwicklerteams ist also auch ein Kampf dafür, dass bei dieser so wichtigen Technologie auch jene Bedürfnisse Berücksichtigung finden, die einem weißen Nerd im Kapuzenpulli schlichtweg nicht in den Sinn kommen. Die Forscherin steht stellvertretend für eine ganze Bewegung. Auch das Programm des Techfestivals South by Southwest zum Beispiel, das in den nächsten Tagen in Austin beginnt, ist geprägt vom Ruf nach bunteren Teams von Entwicklern, Gründern und Wagniskapitalgebern.

„Wenn Probleme uns nicht betreffen, halten wir sie nicht für wichtig. Und vielleicht wissen wir nicht einmal, dass es sie gibt, weil wir kaum mit Menschen zu tun haben, denen diese Probleme das Leben schwer machen“, sagt Timnit Gebru, die für Microsoft forscht. Im vergangenen Jahr hat sie schwarze Entwickler zusammengebracht. Vor wenigen Tagen eine Konferenz ausgerichtet, um über Gerechtigkeit in der KI zu diskutieren. „Wenn wir keine gemischten Forscherteams haben, werden wir die Probleme der Welt, vor denen die meisten Menschen stehen, nicht lösen.“

Fei-Fei Li sitzt vor der gläsernen Front des Google-Büros in London, hinter ihr die imposante Kulisse der City. Sie weiß, dass es sich dabei nur um einen kleinen Ausschnitt der Welt handelt. Aufgewachsen in China. Verheiratet mit einem Italiener. Lebensmittelpunkt an der Westküste der USA. Vielleicht mache ihre persönliche Geschichte sie zu einem empathischeren Menschen, sagt Li. Gewiss aber zu jemandem, der kulturelle Vielfalt zu schätzen weiß.

„Das Silicon Valley“, sagt Li, „neigt dazu, Technologie zuallererst als etwas Cooles anzusehen.“ Das sei nicht genug. „Viele Studenten, Frauen, aber auch Menschen aus ärmeren Familien können wir damit nicht begeistern.“ Ein Kind aus einem indischen Armenviertel entscheide sich für eine Ausbildung zum Entwickler, um der Familie zu helfen. Nicht wegen cooler Gadgets.

Gameboy statt Puppe

Dass die Welt der Programmierer vor allem eine Welt der Männer ist, sagt Li, beginne schon, wenn kleine Jungs den Gameboy bekommen – und Mädchen eine Puppe. Li hat selbst eine Tochter. Sie gibt jede Puppe zurück, die ihr jemand schenkt. Dass die Erziehung der Kinder in weiten Teilen der Welt Frauensache ist, sei eine weitere Hürde. Geld für die Kinderbetreuung sei der größte Posten in ihren Ausgaben – und übrigens auch das, was ihr die größten Kopfschmerzen bereite. Schließlich sorgten in vielen Unternehmen, aber auch in der Wissenschaft monologisierende Egomanen, Alphatiere und Machos für eine Atmosphäre, in der sich Frauen nicht einbringen wollen. So fehlten Frauen, an denen sich Frauen ein Beispiel nehmen können.

In ihrem kürzlich erschienenen Buch „Brotopia: Breaking up the Boys’ Club of Silicon Valley“ beschreibt Emily Chang, Techreporterin bei Bloomberg, nicht nur, wie Frauen in vielen der schillernden Firmen schlechter bezahlt und im Alltag an den Rand gedrängt werden. Sondern auch den bornierten Blick derer, die Programmierer lange Zeit rekrutierten: Mitte der Sechzigerjahre beauftragte demnach das Softwareunternehmen System Development zwei Psychologen, den idealen Nachwuchs für die Technologiebranche zu suchen. William Cannon und Dallis Perry befragten 1378 Entwickler nach ihren beruflichen Interessen. Sie meinten aus den Antworten ableiten zu können, wie zufrieden diese im Job seien und wie sehr sie der Firma nützten. Unter den Befragten waren nur 186 Frauen. Ein guter Programmierer, so schlussfolgerten die beiden, sei jemand, der gerne Puzzles löst, mathematische wie mechanische. Ein anderer Indikator: wenn jemand nicht mit Menschen könne. Es gebe, so schreibt Chang, keine Beweise dafür, dass unsoziale Menschen geschickter im Umgang mit Computern seien. Leider aber deute einiges darauf hin, dass ein Unternehmen, das sich auf die Suche nach Eigenbrötlern macht, mehr Männer als Frauen einstellt.

Der Persönlichkeitstest von Cannon und Perry habe nicht nur über Jahrzehnte die Personalauswahl in Firmen geprägt, betont Chang, sondern auch das gesellschaftliche Grundgefühl, wer überhaupt Entwickler werden könne.

Das will die Forscherin Li ändern – und damit auch die Art, wie die nächste Generation von Entwicklern Technologie versteht. Sie hat dazu eine gemeinnützige Organisation namens AI4All gegründet, die im vergangenen Jahr eine üppige Spende von Melinda Gates, der Frau von Microsoft-Gründer Bill Gates, sowie vom Chef des Chipherstellers Nvidia, Jensen Huang, und dessen Frau erhalten hat. Der Name ist Programm: Künstliche Intelligenz soll für alle da sein. Vor vier Jahren richtete Li erstmals ein Sommercamp für Schülerinnen in Stanford aus, 14 bis 15 Jahre waren sie, in einem Alter, in dem sie genug von Mathe verstehen, die Lebensplanung aber noch nicht festgezurrt ist. Li brachte den Mädchen die technologischen Grundlagen von KI bei, aber auch Anwendungen, die mehr als nur cool sind.

Ein Team in dem Sommercamp beschäftigte sich mit Sprachverarbeitung und durchforstete Tweets während eines Wirbelsturms, um herauszufinden, wo Wasser knapp oder jemand verletzt war. Die Schülerinnen schrieben dann Algorithmen, die Nachrichten nach Schlagworten scannen – und auch bei anderen Katastrophen Hilfe an die richtigen Stellen bringen können. Ein anderes Team ist der Frage nachgegangen, wie selbstfahrende Autos gebaut sein müssen, damit sie Menschen Arznei aus der Apotheke holen können.

In diesem Jahr gibt es KI-Sommerkurse an vier weiteren Unis: Princeton will Schüler aus Einwandererfamilien für die Technologie begeistern. Die Simon-Fraser-Universität im kanadischen Burnaby plant, Jugendliche den Einsatz von KI in ländlichen Regionen erforschen zu lassen.

Wer Start-ups oder Techevents in China besucht, dem fällt der Unterschied zum Silicon Valley sofort ins Auge: Die dortigen Unternehmen haben nicht nur mehr Top-Positionen mit Frauen besetzt. Auch bei der Verteilung von Risikokapital haben Frauen mehr zu sagen – und damit auch darüber, wie die Gesellschaft KI nutzt.

In Chinas Techszene mischen Frauen mit

Chinas Ambitionen bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz sind enorm. Und dazu setzt das Land auf alle Kräfte. „Frauen tragen die Hälfte des Himmels“, sagte schon Mao Tse-tung – die kommunistische Ideologie zählt sie halt zur werktätigen Bevölkerung. Und die Worte des Gründers der Volksrepublik haben noch immer Gewicht.

In Kalifornien, wo Firmen wie Forscher KI mit ähnlichem Eifer vorantreiben, leitet die Informatikerin Maria Klawe seit mehr als zehn Jahren das Harvey Mudd College. Sie hat dafür gesorgt, dass im Einführungskurs für Informatik Schüler nicht nur lernen, wie Computer funktionieren, sondern auch, wie sie der Gesellschaft dienen. Die Fakultät arbeitet dazu eng mit Biologen und Psychologen zusammen. „Früher ging es in dem Kurs vor allem um technische Details“, sagt Klawe. „Man musste bis ins dritte Jahr durchhalten, um auch etwas über Anwendungen zu erfahren.“ Heute werden die Studenten im ersten Semester aufgeteilt – in jene, die über Grundlagen verfügen, und jene, die noch nie eine Zeile Code geschrieben haben. Erst im zweiten Semester machen alle gemeinsam weiter. „So schüchtern wir Jugendliche mit weniger Vorkenntnissen nicht ein.“

Der neue Kurs zeigt Wirkung: Das College konnte den Anteil von Studentinnen in Informatik von 10 auf 40 Prozent steigern. Klawe nivelliert damit eine Entwicklung, die ihrer Ansicht nach mit dem Siegeszug des PCs in den Achtzigerjahren begann. Zu Hause taugten die Computer Jugendlicher damals nur zum Daddeln. Und das begeisterte vor allem Jungs, die den Spielen mit anderen Kindern wenig abgewinnen konnten.

Irgendwann, sagt Klawe, machten sie sich daran, die Computersiele selbst zu programmieren, und verstanden bald viel mehr von diesen neuen Dingern als ihre Lehrer. „Das hat unser aller Bild vom Programmierer geprägt“, sagt Klawe. „Und es hat auch, weil diese Jungs später anderen das Programmieren beigebracht haben, die Lehre geprägt.“ So ist der Kreis derer, die Software entwickeln, sehr klein geworden. Und der Fokus darauf, wem sie dienen sollte, sehr eng.

Einzelkämpfer prägen Firmenkultur

Fei-Fei Li weiß aus eigener Erfahrung, dass Technologie mehr sein kann als nur ein cooles Gadget. Und dass manche Unterstützung brauchen, um diese Möglichkeiten zu nutzen. Li borgte sich einst von Mitschülern und ihrem Mathelehrer Geld, um für ihre Eltern eine chemische Reinigung einzurichten. Ihre Studienzeit glich einem Leben in zwei Welten. Von Montag bis Freitag studierte sie in Princeton; am Wochenende, wenn die Leute ihre Wäsche abholten, half sie den Eltern im eineinhalb Autostunden entfernten Parsippany. Nach dem Studium erhielt sie lukrative Angebote von Investmentbanken – und lehnte ab. Sie hätte mit dem Geld gut für ihre Eltern sorgen können. Aber sie wollte weiter forschen. Li meisterte den Spagat zwischen Verantwortungsgefühl und dem Drang, ihre intellektuelle Kraft auszuschöpfen. Man brauche nicht 500 Leute, die einen unterstützen, sagt sie. Ein paar genügten.

Genau an dieser Unterstützung für all jene, die nicht zur engen Clique der Jungs in Kapuzenpulli zählen, fehlt es im Silicon Valley. College-Direktorin Klawe, die viele Unternehmer in der Gegend kennt, sagt, dass der Sexismus in Start-ups und Konzernen in den vergangenen 15 Jahren eher zu- als abgenommen habe. Traditionelle Technologieunternehmen wie IBM oder Hewlett-Packard hätten sich selbst in einer Tradition der gesellschaftlichen Verantwortung gesehen „und sich deshalb stark um Frauen und Farbige bemüht“, betont Klawe. Aber Apple, Microsoft oder Facebook seien auf die Persönlichkeit ihrer Gründer ausgerichtet. „Und das waren junge Männer, die ihr Studium abgebrochen haben, um eine Firma zu gründen, die gewinnt.“ Da werde derjenige gefördert, der seinen eigenen Standpunkt durchsetzt – und nicht diejenige, die die Diskussion um neue Einblicke bereichert. Dabei komme es in der KI-Ära, also Zeiten, in der Technologie immer komplexer wird, eher auf Letzteres an.

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