Der Aufstand der Replikanten

Liebe Mitglieder, liebe Freunde der DVFA,

nein, ich habe weder zu viel Star Wars geschaut, noch bin ich Perry Rhodan-Fan. Der Titel dieses Blogs bezieht sich auf einen Artikel in der FT vom vergangenen Dienstag (“Rise of the replicants. Rapid advances in artificial intelligence now threaten the jobs of educated white-collar workers.” Dienstag 4. März 2014).

Der Tenor des Artikels ist so einfach, wie er nachdenklich stimmt: die künstliche Intelligenz (AI) hat in den vergangenen Jahren so sprunghafte Fortschritte gemacht, dass das, was sich noch vor 10 Jahren wie krude Phantasien aus Science Fiction B-Movies ausnahm, bereits marktgängig ist, und dass die AI gerade in den “professions” Arbeitsplätze vernichten wird (und wie bei jeder technologischen Revolution anderweitig neue schaffen wird). So sagen Forscher der Oxford University voraus, dass bis zu 47 % der Jobs in den USA von der Computerisierung gefährdet sind. Das McKinsey Global Institute, ein Think Tank der Unternehmensberatung, sieht insbesondere die so genannten “white-collar jobs” d.h. Arbeitsplätze von Angestellten in Bereichen wie Recht, Medizin und Finanzen, gefährdet. Warum? Weil Computer, so die lapidare Feststellung, im Allgemeinen bessere Antworten geben als Menschen.

Das alles würde mich noch nicht so sehr befremden, wäre da nicht ein interessantes Beispiel für “smart” machines aufgeführt. Narrative Science (http://narrativescience.com) stellt Software für “robo-writing” her,  die aus Finanzdaten eigenständige Finanzberichte und Pressemitteilungen erzeugen kann – zur Not auch, ohne dass ein Mensch noch einen Befehl geben muss. Die enorme Qualität der Berichte, so der Firmengründer, bringt professionelle menschliche Schreiber zur Weißglut.

Eingangs des Artikels in der FT wird über ein Unternehmen berichtet, das sich zum Ziel gesetzt hat, Arbeitsplätze in der Securities Industry durch Computer zu ersetzen. Das Unternehmen (http://www.kensho.com) stellt Software her, deren Algorithmen u.a. berechnen, wie sich Wertpapiere verhalten, wenn volkswirtschaftliche oder Branchennachrichten im Markt veröffentlicht werden, eine Aufgabe, die traditionell im Research von Analysten versehen wird. “Warren” (so der Name der Software als Hommage an Herrn Buffett) gehört zu einer neuen Generation von Applikationen, die nicht mehr nur Daten sammeln und ‘schrubben’, sondern Rückschlüsse ziehen, Zusammenhänge erkennen, Antworten auf Fragen geben und Empfehlungen aussprechen können.

Ich halte an dieser Stelle einmal inne und denke nach.

Wenn ich mich recht entsinne, dann ist der sogenannte Flash Crash vom 6. Mai 2010 in den USA, bei dem der Dow Jones Industrial binnen Minuten – in der bildhaften Sprache des SEC-Berichts “in the time it takes to get a cup of coffee and return to your desk” – fast 1.000 Zähler verlor und sich sprunghaft erholte, bis heute nicht abschließend geklärt. Was man weiß, ist, dass sich zwischen verschiedenen Algorithmen auf Autopilot eine fatale Dynamik entwickelte, die sich bis heute nicht im Labor replizieren lässt. Einer Kettenreaktion gleich handelte sich der Dow Jones in eine Abwärtsspirale und später zum Glück wieder herauf. Dennoch: wenn solche Klöpse in Atomkraftwerken passierten, dann wäre – zu Recht! – der Teufel los. Mit “robo-written” Finanzberichten geben wir dem elektronischen Handel, den wir anscheinend nicht bis ins letzte Detail beherrschen, noch einmal einen Tacken mehr: jetzt schreiben Rechner ohne menschliches Zutun Finanzberichte, veröffentlichen diese, und Algorithmen springen darauf an. Computer geben die besseren Antworten.

Dann noch zu “Warren”. Ja, wenn es so einfach wäre, dass sich jedweder Aspekt in der Investmentanalyse berechnen ließe, dann wären Warren und seine Nachfahren in der Tat die Zukunft der Investmentindustrie. Wenn ich mit Akademikern diskutiere, dann versuche ich immer den Unterschied zwischen Investment Calculation und Investment Judgment klar zu machen. Mal davon abgesehen, dass sich die Finance-Forschung bis auf den heutigen Tag noch nicht damit beschäftigt hat, wie Investmententscheidungen eigentlich zustande kommen, ist der Unterschied häufig Akademikern nicht geläufig. Ein Modell eines Investments ist nur ein Modell. Viele in unserer Industrie sind viel zu modellgläubig. Es ist die Urteilskraft, die auch das Wissen um die Grenzen des Rechen- und Planbaren beinhaltet, die Investment Decision-making ausmacht. Weil das so ist, können Algorithmen vielleicht umständliche Berechnungen abkürzen oder einfach time-to-market verkürzen, aber sie werden keine Investmententscheidungen anstelle von Investment Professionals treffen. Da bin ich mir sicher.

In diesem Sinne: bleiben Sie uns gewogen.

Ihr

Ralf Frank

Über Ralf Frank

Ralf Frank ist seit 2002 bei der DVFA, seit 2004 als Geschäftsführer der DVFA GmbH und seit 2011 als Generalsekretär des Verbands.

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