Zürcher Diagnostik-Kongress: Dream-Teams durch künstliche Intelligenz

Gloor beschäftigt sich mit der Frage, wie Innovationsteams funktionieren, die kreative Höchstleistungen erbringen können. Ziel seiner Forschungsgruppe ist es, Teams und Menschen Spiegel vorzuhalten, wenn es darum geht, ihre Persönlichkeiten, ihre ethischen Einstellungen, ihre Risikobereitschaft und Teamfähigkeit zu analysieren.

In über zwanzigjähriger Forschungsarbeit wurden verschiedene Tools entwickelt, mit denen Emotionen und Einstellungen gemessen und ausgewertet werden können. Grundlage der künstlichen Intelligenz (KI), mit der Messdaten interpretiert werden, war eine Vielzahl von Daten, aus denen sich die Algorithmen entwickeln liessen, die in diesen Tools zum Einsatz kommen. Beispielsweise wurden Bilddaten von Eistänzern ausgewertet, um Merkmale eines Flow-Zustands in der Interaktion zweier Menschen herauszuarbeiten.

Es gibt unendlich viele Interaktionsmuster, die sich messen lassen: beispielsweise, wie lange man jemandem in die Augen schaut oder Formulierungen in Dialogen wie «Ich will…» im Gegensatz zu «Wir wollen…». Körpersprache, Mimik, Geruch und geschriebene und gesprochene Sprache sind Elemente der Interaktion, die mehr über eine Persönlichkeit verraten, als diese mitunter mitteilen will oder kann, weil ihr bestimmte Eigenschaften vielleicht auch nicht bewusst sind. Die Interpretationen der KI basieren auf aggregierten Mustern. Gloor versicherte jedenfalls dem Publikum, dass die Algorithmen zuverlässige Ergebnisse lieferten. Eine Gesichtserkennung beispielsweise könne zwar Hinweise auf Emotionen liefern, man könne diese ohne Kontext aber nicht mit absoluter Sicherheit konstatieren. «Wenn man aber eine Person beobachtet, die einer anderen Person dabei zusieht, wie sie eine Made isst, kann man anhand der Reaktion der zuschauenden Person sehr sicher feststellen, zu welchem ‹Stamm› sie gehört», erläuterte Gloor. So gebe es Gemeinschaften, in denen mit Ekel reagiert werde, während es in anderen durchaus üblich sei, Maden zu essen und diese sogar als Delikatesse wertzuschätzen. Die Stämme oder Tribes, wie sie in der Forschungsarbeit genannt werden, sind Gruppen von Gleichgesinnten, die ein gemeinsames Verständnis teilen.

Ein weiteres wichtiges Element zum Verständnis des Vorgehens bei der automatisierten Erkennung von Emotionen und Wertsystemen ist das Konzept der «ehrlichen Signale» in der Kommunikation. Dazu berichtete Gloor ein Erlebnis, das er in den 1990er Jahren mit Tim Berners Lee hatte, auf dessen Initiative eine Gruppe von Forschern das World Wide Web entwickelte. Diese Initiative musste diverse Überzeugungshürden überwinden, so dass am Ende der Entwicklung von verschiedenen Akteuren Technologien geschaffen wurden, die das Internet in der heutigen Form mit einer grafischen Benutzeroberfläche überhaupt erst ermöglichten und damit den Informationsaustausch revolutionierten.

Gloor hat das Kommunikationsverhalten von Tim Berners Lee analysiert, um herauszufinden, was er daraus lernen könne. Damals konzentrierte er sich vor allem auf dessen E-Mail-Kommunikation und fand typische Signale der Ehrlichkeit – eines war zum Beispiel ein sehr schnelles Reagieren auf E-Mails, was Leidenschaft und Interesse signalisiert.

Seit nunmehr zwanzig Jahren analysieren KI-Tools E-Mail-Kommunikation. Inzwischen konnte die Analyse auch auf direkte interpersonelle Kommunikation ausgedehnt werden. Das Ziel dieser Messungen sind sogenannte COINs (Collaborative Innovation Networks). Darunter werden Teams oder auch soziale Netzwerke verstanden, die in einer gemeinsamen Verschränkung – einem Flow – besondere, kreative Leistungen erbringen. Um zu dieser Verschränkung zu gelangen, bedarf es bestimmter Grundeinstellungen der Individuen, die die Interaktion im Team oder Netzwerk prägen.

Messmethoden

Für die Forschung wurden spezielle Gadgets entwickelt, um Messdaten zu erfassen. Gloor stellte das sogenannte «Happymeter» vor, eine Smart-Watch, auf der eine spezielle Software läuft, die Emotionszustände über bestimmte Frequenzen im Körper misst. Mit diesen Daten kann man beispielsweise feststellen, ob Menschen einander mögen und miteinander synchron sind.

Als Biosensoren werden auch Pflanzen eingesetzt, da Pflanzen auf Körperbewegungen reagieren. Sie können Stress und andere Emotionen erfassen. Ebenso reagieren sie auf Frequenzen bestimmter Geräusche oder Stimmen.

Ein Ziel der Forschung ist das «soziale Kapital» von Teams, das aus dessen Kommunikation herausgelesen werden kann. Dabei werden Leadership, Inhalte, Teamdynamik und emotionales Engagement analysiert.

Die Kategorisierung der analysierten Menschentypen lässt sensible Charaktere etwas zusammenzucken. Es ist von Bienen, Ameisen und Blutegeln die Rede. Die Blutegel sind diejenigen, die andere für sich arbeiten lassen und keine moralischen Ansprüche haben, während die Ameisen fleissig und ganz auf das Team ausgerichtet sind. Die Bienen sind Star-Teamplayer: ethisch, kreativ und sich um alle sorgend. Die Vorhersagefähigkeiten machen auch vor Prognosen über die Wahrscheinlichkeit, in einen Burn-out zu geraten, nicht halt. Gloor versprach in seinem Vortrag aber noch tiefere Einblicke in die menschliche Psyche.

Griffin ist ein weiteres Tool, das Gloor kurz vorstellte. Mit ihm lassen sich Emotionen und Grundeinstellungen sozialer Netzwerke im Internet analysieren.

Diese Tools zielen darauf, Unternehmen und Institutionen Informationen über die Leistungsfähigkeit ihrer Teams zu geben oder die vorherrschenden Einstellungen in ihren sozialen Medien zu überprüfen und entsprechend zu beeinflussen.

Resümee: Faszination und Schauer

Der Skandal um die Cambridge Analytica im Zusammenhang mit dem Präsidentschaftswahlkampf im Jahr 2014 ist noch in guter Erinnerung. Nutzerdaten von Facebook und Twitter wurden aggregiert und ausgewertet, um User mit bestimmten Einstellungsprofilen gezielt mit Nachrichten zu versorgen. Das Ganze bewegte sich in rechtlichen Grauzonen und zeigte – wenig überraschend –, dass ethische Fragen kaum eine Rolle spielen, wenn es um Macht geht.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Auswertung und Analyse menschlichen Verhaltens ist inzwischen enorm leistungsfähig. Aber es stellen sich Fragen: Über welche ethischen Grundlagen solcher Messungen herrscht Konsens in einer Gesellschaft? Wie dürfen die gewonnenen Daten überhaupt in ethischer Weise nutzbar gemacht werden? Ist es ethisch, die Leistungsfähigkeit eines Menschen aufgrund von Messdaten vorherzusagen? Kann eine KI in jedem Kontext die richtigen Schlüsse ziehen? Wollen Menschen ihre Arbeitswelt überhaupt mit solchen Tools optimieren? Erinnert die kalte Kategorisierung von Menschen in Bienen, Ameisen und Blutegel nicht gar zu sehr an Menschenbilder in totalitären Systemen? Ethikanalysten müssen sich Fragen nach der ethischen Fundierung ihrer Arbeit gefallen lassen. Emotionale Reaktionen: Faszination gepaart mit einem kalten Schauer.

Quelle zu den Ausführungen von Peter Gloor

7. Zürcher Diagnostik-Kongress am 29. Juni 2022 im Volkshaus Zürich, Vortrag: «Mehr Glück und Flow durch KI?»