Seit Jahren wird die Branche der selbstfahrenden Autos als das nächste große Ding in der KI gepriesen, mit Versprechungen, dass Robotaxis menschliche Fahrer ersetzen würden, und Milliarden von Dollar, die in Unternehmen geflossen sind, die schworen, dass die Technologie einsatzbereit sei.
Berichten zufolge stand General Motors (GM) im Mittelpunkt des Geschehens. Mit Cruise, seiner Abteilung für autonome Fahrzeuge (AV), sagte GM, dass es den Weg in eine fahrerlose Zukunft ebnet. Doch im Dezember überbrachte CEO Mary Barra eine Nachricht, die wie ein Autounfall einschlug: Cruise wurde eingestellt.
GM gliederte die Aktivitäten von Cruise in seine breitere Softwareentwicklungsabteilung ein und nannte es eine „Neuausrichtung“. Die wahre Botschaft? Ihre Robotaxi-Ambitionen waren im Sande verlaufen. Barra betrachtete es als einen zukunftsweisenden Schritt und behauptete, es würde „den Weg nach vorne beschleunigen“.
Der Crashkurs von Cruise scheitert
Cruise war eine umfassende Wette auf die Zukunft. Barra hatte die Robotertaxis des Unternehmens als bevorstehende Game-Changer gepriesen. Auf der South by Southwest-Konferenz 2023 erklärte sie: „Wir sind hier. Es passiert jetzt.“
GM prognostizierte bis 2030 einen zusätzlichen Jahresumsatz von 50 Milliarden US-Dollar mit Robotaxis und verdoppelte damit seine bestehenden Einnahmen von 50 Milliarden US-Dollar. Es klang revolutionär. Doch wie sich herausstellte, waren die Zahlen eher Fantasie als Realität.
Zu Spitzenzeiten betrieb die Abteilung einige hundert Fahrzeuge, die alle von Tausenden von Mitarbeitern überwacht wurden, die aus der Ferne arbeiteten. Diese Autos konnten weder auf Autobahnen noch auf komplexen städtischen Straßen fahren und verursachten immer wieder Staus und Sicherheitsprobleme.
Bei einem Vorfall störte ein Cruise-Fahrzeug die Einsatzkräfte. In einem anderen Fall blieb in San Francisco ein Auto mitten auf der Fahrt stehen und blockierte den Verkehr stundenlang.
Und dann kam der Absturz, der sein Schicksal besiegelte. Ende 2023 prallte ein von Cruise betriebenes Auto mit einem Fußgänger zusammen, der von einem anderen Fahrzeug angefahren worden war. Das autonome Auto bremste, zog die Frau jedoch 20 Fuß weit mit sich, bevor es anhielt.
Sie überlebte, wurde jedoch mit schweren Verletzungen ins Krankenhaus eingeliefert. Cruise hat eine Klage in Höhe von 10 Millionen US-Dollar beigelegt und Geldstrafen gezahlt, weil er Details über den Unfall zurückgehalten hatte. Als GM den Stecker zog, war Cruise ein PR-Albtraum und ein finanzielles Loch.
Aber Cruise war mit seinen Problemen nicht allein. Waymo, Alphabets Tochtergesellschaft für selbstfahrende Autos, hatte mit ähnlichen Problemen zu kämpfen. Die Autos von Waymo sind auf eine Höchstgeschwindigkeit von 45 Meilen pro Stunde begrenzt und erfordern dennoch menschliche Aufsicht.
Bei einem peinlichen Vorfall kreiste ein Waymo-Robotertaxi in Los Angeles endlos auf einem Parkplatz, bis ein menschlicher Fahrer einschritt. Alphabet gibt die Verluste von Waymo nicht bekannt, aber seine „Andere Wetten“-Abteilung, zu der auch Waymo gehört, hat seitdem 37 Milliarden US-Dollar verbrannt 2016.
Milliarden gehen verloren, und keine autonome Zukunft ist in Sicht
Trotz jahrelanger Tests und mehr als 100 Milliarden US-Dollar Investitionen in der gesamten Branche haben diese Unternehmen kritische Herausforderungen nicht gelöst. Ein Paradebeispiel sind die sogenannten Randfälle.
Autonome Fahrzeuge haben Schwierigkeiten, Situationen wie schlechtes Wetter oder Anweisungen von Rettungskräften zu bewältigen – Szenarien, mit denen menschliche Fahrer täglich zurechtkommen. Erste Demos Mitte der 2000er Jahre deuteten darauf hin, dass diese Probleme nahezu gelöst waren. Aber zwei Jahrzehnte später ist die Technologie immer noch nicht ausgereift.
Die breitere KI-Branche hat mit ähnlichen Problemen zu kämpfen, insbesondere da Unternehmen um die Entwicklung großer Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI konkurrieren. Diese Systeme sind, ähnlich wie autonome Fahrzeuge, anfällig für Fehler, die eine menschliche Aufsicht erfordern.
In der Welt des autonomen Fahrens gibt es „Phantombremsungen“, bei denen Autos unerwartet anhalten. Chatbots haben ihre Version davon: „Halluzinationen“. Hierbei handelt es sich um erfundene Tatsachen oder völlige Unwahrheiten, die von der KI generiert wurden. Beide Probleme verdeutlichen das gleiche Problem: Diese Technologien sind nicht so intelligent – oder zuverlässig – wie sie dargestellt werden.
Und genau wie in der AV-Branche sehen die Finanzen für KI-Chatbots nicht besonders gut aus. OpenAI, das bekannteste KI-Unternehmen, wird auf 160 Milliarden US-Dollar geschätzt, verliert aber jährlich Milliarden.
Die Parallelen enden hier nicht. Selbstfahrende Autos wurden als Ersatz für menschliche Fahrer verkauft, und Chatbots zielen darauf ab, Kundendienstmitarbeiter, Journalisten und andere Fachleute zu ersetzen. Beide Branchen sind auf KI angewiesen, die den Menschen noch nicht vollständig ersetzen kann, was ihre Geschäftsmodelle bestenfalls ins Wanken bringt.
Das menschliche Element bleibt unersetzlich
Eines der eklatantesten Probleme bei selbstfahrenden Autos ist ihre Unfähigkeit, reale Szenarien zu bewältigen, in denen Menschen mühelos navigieren können. Der Unfall eines Kreuzfahrtfahrzeugs in San Francisco ist ein Paradebeispiel.
Nach dem Zusammenstoß mit einem Fußgänger verhielt sich das Auto nicht wie ein menschlicher Fahrer und hielt sofort an, um die Situation einzuschätzen. Diese Unfähigkeit, menschliches Urteilsvermögen nachzuahmen, hat weitreichende Auswirkungen. Es zeigt, wie weit die KI noch gehen muss, nicht nur beim Autofahren, sondern bei allen Anwendungen, bei denen es auf die Entscheidungsfindung in Echtzeit ankommt.
KI-gestützte Chatbots beispielsweise haben Schwierigkeiten mit Nuancen und Kontext und produzieren häufig Antworten, die unsinnig oder sogar schädlich sind. Ein weiteres Beispiel sind Mark Zuckerbergs KI-Charaktere, die darauf ausgelegt sind, die Nutzer auf seinen Social-Media-Plattformen zu fesseln.
Diese virtuellen Persönlichkeiten mögen unterhaltsam sein, aber sie ersetzen nicht die echte menschliche Interaktion. Stattdessen drängen sie Benutzer weiter in künstliche Umgebungen und werfen Fragen zu den langfristigen Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft auf.
Das Scheitern selbstfahrender Autos sollte KI-Investoren als Warnung dienen. Obwohl die Technologie in kontrollierten Umgebungen beeindruckend ist, fällt sie in der realen Welt auseinander.
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