The Second

MACHINE

AGE

Wie die nächste
digitale Revolution
unser aller Leben
verändern wird

ERIK BRYNJOLFSSON
ANDREW MCAFEE

Die Originalausgabe erschien unter dem Titel

The Second Machine Age

Von Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee

ISBN 978-0393239355

© Copyright der Originalausgabe:

Copyright © Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, 2014.

© Copyright der deutschen Ausgabe 2014:

Börsenmedien AG, Kulmbach

Übersetzung: Petra Pyka

Covergestaltung: Johanna Wack

Gestaltung und Satz: Jürgen Hetz, denksportler Grafikmanufaktur

Herstellung: Martina Köhler

Lektorat: Egbert Neumüller

Druck: GGP Media GmbH, Pößneck

ISBN 978-3-86470-211-2

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Für Martha Pavlakis, die Liebe meines Lebens.

Für meine Eltern, David McAfee und Nancy Haller,
die mich auf das zweite Maschinenzeitalter vorbereiteten,
indem sie mir die besten Voraussetzungen gaben,
die ein Mensch nur haben kann.

VORWORT

von Prof. Dr. Herbert Henzler

Die deutsche Version von „The Second Machine Age“ ist hochaktuell und umfasst alle Bereiche unserer Gesellschaft. Dabei sind

Kommentare wie „eine Revolution ist im Gange“ keineswegs zu kurz gegriffen.

Die Autoren beschreiben anschaulich die Entwicklung der ersten industriellen Revolution, für deren herausragende Technologie die Erfindung der Dampfkraft durch James Watt (1776) stand.

In dem dann folgenden ersten Maschinenzeitalter (1776-2000) war zum ersten Mal der Fortschritt durch eine technische Innovation bedingt. Die Fähigkeit, Energie in ungekannten Mengen zu erzeugen, überwand die Limitation der Muskelkraft von Mensch und Tier, und führte zur größten und raschesten Transformation in der Weltgeschichte.

Heute stehen wir mitten im Prozess der digitalen Revolution des zweiten Maschinenzeitalters im Zusammenspiel von Moore’s Law (alle 18 Monate verdoppelt sich die Rechnerkapazität der Computer – und das seit nahezu 50 Jahren – und es ist kein Ende in Sicht) mit der Digitalisierung der Welt. Eine Datenexplosion, die bereits im Jahr 2012 2,7 Trilliarden Byte umfasste und weiterhin exponentiell wächst. Big Data in seiner vielfältigsten Form steht erst am Anfang und von unzähligen Innovationen durch die Kombination der Möglichkeiten von Moore’s Law und der Digitalisierung zeichnen die Autoren die fundamentalen Kräfte des zweiten Maschinenzeitalters. Hier gibt es selbstfahrende Autos, denkende Maschinen, miteinander kommunizierende Geräte („Internet der Dinge“), Spracherkennungssysteme und unzählige Apps, die das Leben des Menschen bereichern. Wir können ständig messen, wie gesund wir essen, wie tief wir schlafen, permanent mit Freunden kommunizieren und auf unsere Besitztümer achten. Die Autoren zeigen, dass allein wegen der Zunahme der Rechenleistung alte Paradigmen wie Produktivitätsmaßstäbe und BIP-Definitionen neu gefasst werden müssen und dass durch die Erscheinungen des zweiten Maschinenzeitalters vermutlich die Kluft zwischen Begüterten und weniger Begüterten (im Wesentlichen definiert durch unterschiedliche Fähigkeiten) größer wird.

Auch die Entwicklung eines „Alles-oder-nichts“-Marktes in der digitalen Welt (dargestellt am Fall Kodak) ist eingängig beschrieben, wenngleich es dem Leser einen gelegentlichen Schauer über den Rücken jagt. Märkte, in denen einer alle Wertschöpfung gewinnt und alle anderen leer ausgehen, sind uns Kontinentaleuropäern fremd.

Im Politik-Teil des Buches folgen einige sinnvolle Empfehlungen für neu auszurichtende Bildung, Förderung der Start-up-Szene, Veränderung des Steuersystems und anderes mehr. Dieser Teil ist einfach zu lesen und dem Bestreben geschuldet, das zweite Maschinenzeitalter (in dem es durchaus mehr Arbeitslose geben und in dem Cyber-Crime völlig neue Bedrohungen bieten kann) als ein durchaus menschlich Erstrebenwertes zu zeichnen. Als deutscher Leser wird man allerdings häufig die Bedenken ob der „wunderbaren neuen digitalen Welt“ nicht los.

Es ist ein optimistisch geschriebenes Buch, das nahezu ausschließlich auf den US-Markt konzentriert ist und eine hervorragende Ansammlung der zeitgenössischen, überwiegend US-amerikanischen, volkswirtschaftlichen Lehrmeinungen enthält. Das Buch zeigt auf, dass technologischer Fortschritt nicht durch staatliche Eingriffe gehemmt werden kann und dass er unser Leben und das unserer Kinder nachhaltig verändern wird. Wenngleich die deutsche Gesellschaft nur in Randnotizen erwähnt ist, müssen wir davon ausgehen, dass die geschilderten Entwicklungen auch uns mit großer Vehemenz treffen werden.

München, August 2014

Prof. Dr. Herbert Henzler

Kapitel 1

DIE GROSSEN EREIGNISSE

„Technologie ist ein Geschenk Gottes,
neben dem des Lebens vielleicht sein größtes.
Sie ist die Mutter von Zivilisation, Kunst und Wissenschaft.“

— Freeman Dyson

WAS SIND DIE WICHTIGSTEN Errungenschaften der Menschheitsgeschichte?

Wie jeder schnell merkt, der sich diese Frage stellt, ist sie nicht so leicht zu beantworten. Wann beginnt die „Menschheitsgeschichte“ eigentlich? Der anatomisch und verhaltensbiologisch moderne und sprachfähige Homo sapiens verbreitete sich aus seiner afrikanischen Heimat vor rund 60.000 Jahren.¹ Etwa 25.000 Jahre vor unserer Zeitrechnung ² hatte er die Neandertaler und andere Hominiden ausgelöscht. Danach gab es für ihn keine Konkurrenz mehr durch andere aufrecht gehende Spezies mit großem Gehirn.

25.000 Jahre würden sich daher als Zeitspanne für die Rückverfolgung der großen Errungenschaften der Menschheit anbieten – wäre da nicht die entwicklungsverzögernde Eiszeit gewesen, die die Erde in dieser Zeit erlebte. ³ In seinem Buch „Wer regiert die Welt? Warum Zivilisationen herrschen oder beherrscht werden“ zeichnet der Anthropologe Ian Morris den Entwicklungsverlauf der menschlichen Gesellschaft ab 14.000 vor unserer Zeitrechnung nach, als es auf der Welt spürbar wärmer wurde.

Schwer zu beantworten ist unsere Eingangsfrage aber auch deshalb, weil nicht von vornherein klar ist, welche Kriterien wir anlegen sollten: Welche Entwicklungen sind denn wirklich bedeutend? Die meisten von uns würden vermutlich sagen, ein Vorfall oder Schritt, der den Lauf der Welt verändert – der die Kurve der Menschheitsgeschichte umlenkt. Viele behaupten, die Domestizierung von Tieren habe das getan – als eine unserer frühesten maßgeblichen Leistungen.

Der Hund kann durchaus schon vor 14.000 vor unserer Zeitrechnung domestiziert worden sein, doch für das Pferd gilt das nicht. Erst 8.000 Jahre später sollten wir erstmals Pferde züchten und auf Koppeln halten. Auch das Rind war damals schon gezähmt (etwa 6.000 vor unserer Zeitrechnung) und Ochsen wurden vor den Pflug gespannt. Die Domestizierung von Arbeitstieren beschleunigte die Umstellung von der Nahrungssuche auf den Ackerbau, eine maßgebliche Entwicklung, die 8.000 vor unserer Zeitrechnung bereits im Gang war. ⁴

Die Landwirtschaft sicherte reiche und verlässliche Nahrungsquellen, was die Entstehung größerer menschlicher Ansiedlungen ermöglichte – und am Ende die Städte. Städte wiederum gaben verlockende Ziele für Plünderer und Eroberer ab. Auf der Liste wesentlicher menschlicher Entwicklungen sollten daher auch große Kriege stehen – und die Imperien, die dadurch entstanden. Solche Reiche – ob das der Mongolen, der Römer, der Araber oder der Osmanen, um nur vier zu nennen – gestalteten die Welt. Sie prägten Monarchien, Handel und Sitten über riesige Gebiete hinweg.

Es gibt aber natürlich auch bedeutsame Entwicklungen, die nichts mit Tieren, Pflanzen oder Kriegern zu tun haben – die Ideen nämlich. Der Philosoph Karl Jaspers stellt fest, dass Buddha (563 bis 483 vor unserer Zeitrechnung), Konfuzius (551 bis 479 vor unserer Zeitrechnung) und Sokrates (469 bis 399 vor unserer Zeitrechnung) zeitlich (wenn auch nicht örtlich) sehr nah beieinander lebten. Seiner Analyse zufolge sind diese Männer die wichtigsten Denker einer „Achsenzeit“, die von 800 bis 200 vor unserer Zeitrechnung andauerte. Jaspers bezeichnet diese Ära als „ein Aufatmen in das hellste Bewusstsein hinein“ und behauptet, dass die Philosophen jener Zeit den großen Zivilisationen transformative Geistesströmungen bescherten: der indischen, der chinesischen und der europäischen. ⁵

Buddha begründete außerdem eine der großen Weltreligionen, und billigerweise gehört die Etablierung der großen Glaubensrichtungen wie Hinduismus, Judentum, Christentum und Islam ebenfalls auf die Liste der wichtigen menschlichen Entwicklungen. Schließlich hat jede Religion das Leben und die Werte von vielen Millionen Menschen beeinflusst. ⁶

Viele Vorstellungen und Offenbarungen dieser Religionen verbreiteten sich durch das geschriebene Wort, das an sich schon eine grundlegende Innovation der Menschheitsgeschichte ist. Die Geister scheiden sich an der Frage, wann, wo und wie die Schrift erfunden wurde, doch wir können mit einiger Sicherheit davon ausgehen, dass sich dies gegen 3.200 vor unserer Zeitrechnung in Mesopotamien ereignet hat. Schriftzeichen, die das Zählen erleichtern sollten, gab es damals auch schon. Das Konzept der Null, das uns heute so selbstverständlich erscheint, jedoch noch nicht. Das moderne Zahlensystem, das wir als das arabische bezeichnen, entwickelte sich etwa im Jahr 830 unserer Zeitrechnung. ⁷

Die Liste wichtiger Entwicklungen ließe sich lange fortsetzen. Die Athener praktizierten rund 500 Jahre vor unserer Zeitrechnung erstmals die Demokratie. Die Pest dezimierte die europäische Bevölkerung in der zweiten Hälfte des 14. Jahrhunderts um mindestens 30 Prozent. Kolumbus besegelte 1492 die Meere und sorgte für erste Interaktionen zwischen der Neuen und der Alten Welt, die beide verändern sollten

Die Menschheitsgeschichte auf einen Blick

Wie können wir uns nun Klarheit darüber verschaffen, welche dieser Entwicklungen die allerwichtigste ist? Für jeden der genannten Kandidaten gibt es leidenschaftliche Befürworter – Menschen, die vehement und überzeugend darlegen, warum eines dieser Phänomene alle anderen in den Schatten stellt. Morris stößt in „Wer regiert die Welt?“ eine grundlegendere Debatte an: ob es nämlich überhaupt sinnvoll oder legitim ist, menschheitsgeschichtliche Vorgänge und Entwicklungen einzuordnen beziehungsweise zu vergleichen. Viele Anthropologen und andere Sozialwissenschaftler stellen das in Abrede. Morris widerspricht, und sein Buch stellt den kühnen Versuch dar, die menschliche Entwicklung zu quantifizieren. Er schreibt: „Wenn man … das Meer der Fakten auf einfache numerische Werte reduziert, hat das seine Tücken, aber auch den einen großen Vorteil: In der Debatte um diese Werte sind alle Beteiligten gezwungen, sich auf dieselben Beweismittel einzulassen – mit erstaunlichen Resultaten.“ ⁸ Anders formuliert, wenn wir wissen wollen, welche Entwicklungen die Kurve der Menschheitsgeschichte umgelenkt haben, sollten wir zunächst versuchen, diese Kurve aufzuzeichnen.

Morris hat durchdacht und sorgfältig quantifiziert, was er als gesellschaftliche Entwicklung im zeitlichen Verlauf bezeichnet: die „Fähigkeit einer Gemeinschaft, mit sich und der Welt zurechtzukommen“.* Wie Morris anmerkt, sind die Ergebnisse überraschend, ja nachgerade erstaunlich. Sie zeigen, dass keine der bislang erörterten Entwicklungen eine große Rolle gespielt hat – zumindest nicht im Vergleich zu einer anderen, die der Kurve der Menschheitsgeschichte eine absolut beispiellose neue Richtung gegeben hat. Hier die grafische Darstellung der gesamten Weltbevölkerung im zeitlichen Verlauf in Gegenüberstellung zur sozialen Entwicklung. Wie Sie sehen, sind die beiden Linien nahezu identisch:

Abb. 1.1 In Zahlen ist die Menschheitsgeschichte größtenteils
langweilig.

Viele tausend Jahre tendierte die Kurve der menschlichen Entwicklung langsam aufwärts – quälend langsam, fast schon unmerklich. Tiere und Bauernhöfe, Kriege und Imperien, Philosophien und Religionen übten allesamt nur geringen Einfluss aus. Doch vor reichlich 200 Jahren ereignete sich plötzlich etwas Einschneidendes, das die Kurve der Menschheitsgeschichte – der Bevölkerung und ihrer sozialen Entwicklung – um fast 90 Grad knickte.

Motoren des Fortschritts

Was das war, ahnen Sie sicher schon. Schließlich handelt dieses Buch ja vom Einfluss der Technologie. Sie liegen also absolut richtig, wenn Sie annehmen, dass wir mit diesem Einstieg zeigen wollen, wie bedeutsam die technische Entwicklung ist. Der Knick, den die Kurve Ende des 18. Jahrhunderts verzeichnet, fällt mit einer Entwicklung zusammen, über die wir schon viel gehört haben: die industrielle Revolution, also das Zusammenspiel mehrerer nahezu zeitgleicher Entwicklungen im Maschinenbau, in der Chemie, in der Metallurgie und anderen Disziplinen. Wie Ihnen mittlerweile klar sein dürfte, sind es diese technischen Entwicklungen, die dem sprunghaften, nachhaltigen Fortschritt in der Menschheitsentwicklung zugrunde liegen.

Dabei können wir sogar ganz genau sagen, welche Technik die wichtigste war – nämlich die Dampfmaschine, und zwar die von James Watt und seinen Kollegen in der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts entwickelte und verbesserte.

Vor Watt waren Dampfmaschinen äußerst ineffizient. Sie schöpften nur rund ein Prozent der von der verbrannten Kohle freigesetzten Energie ab. Watts brillante Spielereien zwischen 1765 und 1776 steigerten diesen Wert um mehr als das Dreifache.⁹ Wie Morris schreibt, hatte das die entscheidende Wirkung: „Obwohl … [die Dampf-] Revolution mehrere Jahrzehnte benötigte, um sich zu entfalten …, war es dennoch die größte und schnellste Transformation der gesamten Weltgeschichte.“ ¹⁰

Die industrielle Revolution ist natürlich nicht allein die Geschichte der Dampfkraft, doch mit Dampf fing alles an. Mehr als je zuvor konnten wir die Grenzen menschlicher und tierischer Muskelkraft überwinden und nach Belieben enorme Mengen nutzbarer Energie erzeugen. Das ermöglichte Fabriken und Massenproduktion, Eisenbahnen und Massentransport – in anderen Worten, das moderne Leben. Die industrielle Revolution läutete das erste Maschinenzeitalter der Menschheit ein. Zum ersten Mal beruhte unsere Weiterentwicklung vor allem anderen auf technischer Innovation. Und in diese Zeit fielen die am tiefsten greifenden Umwälzungen, die die Welt je erlebt hat.** Die Fähigkeit, enorme mechanische Kraft zu erzeugen, war so bedeutsam, dass, wie Morris es formulierte, „alle Triumphe und Tragödien … zur Bedeutungslosigkeit zusammen[schrumpften].“ ¹¹

Nun bricht das zweite Maschinenzeitalter an. Computer und andere digitale Errungenschaften haben auf unsere geistigen Kräfte – die Fähigkeit, mithilfe unseres Gehirns unsere Umwelt zu verstehen und zu gestalten – die gleiche Wirkung wie die Dampfmaschine und ihre Ableger auf die Muskelkraft. Sie ermöglichen uns, frühere Einschränkungen zu überwinden, und führen uns auf Neuland. Wie genau sich diese Umwälzung vollziehen wird, liegt noch im Dunklen, doch ob das neue Maschinenzeitalter die Kurve ebenso drastisch verformt wie Watts Dampfmaschine oder nicht, eine große Sache ist sie allemal. Inwiefern und warum, erklärt Ihnen dieses Buch.

Abb. 1.2: Was knickte die Kurve der Menschheitsgeschichte? Die industrielle Revolution.

Um es vorab schon auf den Punkt zu bringen: Die Geisteskraft ist für Fortschritt und Entwicklung – für unsere physische und intellektuelle Fähigkeit, mit uns und der Welt erfolgreich zurechtzukommen – mindestens ebenso wichtig wie die physische Kraft. Ein so kräftiger und ungekannter Impuls für die Geisteskraft sollte der Menschheit daher einen enormen Schub verleihen – genauso wie früher einmal ihr physisches Pendant.

Die Aufholjagd

Wir haben dieses Buch im Grunde aus Verwirrung geschrieben. Jahrelang haben wir uns mit den Auswirkungen digitaler Technik wie Rechnern, Software und Kommunikationsnetzen in der Überzeugung beschäftigt, ihre Möglichkeiten und Grenzen einigermaßen zu durchblicken. Doch in den letzten Jahren sind wir immer wieder überrascht worden. Die ersten Computer stellten Diagnosen für Krankheiten, hörten und sprachen und verfassten lesbare Prosa, während Roboter durch Lagerhäuser schwirrten und Autos mit minimaler oder ganz ohne Einmischung des Fahrers unterwegs waren. Die digitale Technik war in vielen dieser Disziplinen lange Zeit geradezu lachhaft unzulänglich gewesen – und plötzlich war sie richtig gut. Wie kam das? Und was bedeutete dieser so erstaunliche Fortschritt, der gleichzeitig als so selbstverständlich aufgefasst wurde?

Wir beschlossen, gemeinsam zu versuchen, diesen Fragen auf den Grund zu gehen. Wir fingen so an, wie es die meisten Wirtschaftswissenschaftler tun: Wir lasen jede Menge Abhandlungen und Bücher, analysierten Daten und diskutierten Ideen und Hypothesen. Das war notwendig und sinnvoll, doch dazugelernt haben wir erst, als wir unseren Elfenbeinturm verließen – und da wurde es richtig spannend. Wir sprachen mit Erfindern, Investoren, Unternehmern, Ingenieuren, Wissenschaftlern und vielen anderen, die Technologien entwickeln und einsetzen.

Ihrer Offenheit und Großzügigkeit verdanken wir diverse futuristische Erfahrungen im unglaublichen Umfeld der digitalen Innovation von heute. Wir sind in einem fahrerlosen Auto gefahren, haben zugeschaut, wie ein Computer Mannschaften aus Harvard- und MIT-Studenten bei Jeopardy! schlug, haben einen Industrieroboter trainiert, indem wir ihn buchstäblich bei der Hand nahmen und durch eine Reihe von Schritten führten, hatten eine wunderschöne Metallschale in der Hand, die von einem 3D-Drucker hergestellt worden war, und erlebten zahllose weitere atemberaubende Begegnungen mit Technologie.

Wo wir heute stehen

Durch diese Aktivitäten gelangten wir zu drei übergreifenden Schlussfolgerungen.

Erstens leben wir in einer Zeit des verblüffenden Fortschritts digitaler Technologien – also solcher, die im Kern auf Hardware, Software und Netzwerken beruhen. Diese Technologien sind keinesfalls neu. Unternehmen kaufen bereits seit über 50 Jahren Computer, und die Zeitschrift Time erklärte den PC schon 1982 zur „Maschine des Jahres“. Doch ebenso wie die Dampfmaschine erst nach Generationen so weit war, dass sie die industrielle Revolution auslösen konnte, brauchten auch unsere digitalen Maschinen Zeit, um sich weiterzuentwickeln.

Wir zeigen auf, warum und wie zuletzt die ganze Leistungsfähigkeit dieser Technik freigesetzt wurde, und geben Beispiele für ihre Möglichkeiten. „Ganz“ bedeutet wohlgemerkt nicht „ausgereift“. Computer werden sich weiter verbessern und Neues, nie Dagewesenes vollbringen. Mit der „ganzen Leistungsfähigkeit“ meinen wir lediglich, dass die wesentlichen Bausteine gelegt sind – dafür nämlich, dass digitale Technik für Gesellschaft und Wirtschaft ebenso bedeutsam und revolutionär wird wie die Dampfmaschine. Kurz, durch die Computer stehen wir an einem Wendepunkt – einem Punkt, an dem die Kurve einen starken Knick bekommt. Wir treten ein in ein neues Maschinenzeitalter.

Zweitens sind wir überzeugt, dass der von der Digitaltechnik herbeigeführte Wandel durch und durch positiv ist. Für uns bricht eine Ära an, die nicht nur anders wird: Sie wird besser, weil wir neben der Vielfalt auch das Volumen unseres Konsums steigern können. So formuliert – im spröden Jargon der Wirtschaftswissenschaftler – klingt das wenig einladend. Wer will denn schon immer mehr konsumieren? Dabei „konsumieren“ wir ja auch Informationen aus Büchern und von Freunden, Unterhaltung durch Superstars und Amateure, Erkenntnisse von Lehrern und Akademikern und zahllose andere immaterielle Dinge. Technik kann uns diesbezüglich größere Auswahl und mehr Freiheit bringen.

Werden diese Dinge digitalisiert – in Bits verwandelt, die auf einem Rechner gespeichert und über ein Netz versendet werden können –, erhalten sie diverse eigenartige und wundersame Eigenschaften. Sie unterliegen anderen wirtschaftlichen Grundsätzen, unter denen der Überfluss die Norm ist, nicht der Mangel. Wie wir aufzeigen werden, sind digitale Güter anders als physische, und dieser Unterschied ist von großer Bedeutung.

Natürlich sind physische Güter nach wie vor wesentlich. Die meisten von uns hätten gern mehr davon, in größerer Auswahl und besserer Qualität. Vielleicht wollen wir ja gar nicht mehr essen, aber auf jeden Fall besser oder anders. Vielleicht wollen wir nicht unbedingt größere Mengen fossiler Brennstoffe verbrauchen, doch möchten gern bequemer an mehr verschiedene Orte gelangen. Computer helfen uns, diese Ziele zu erreichen – und viele mehr. Die Digitalisierung verbessert die physische Welt, und diese Verbesserungen werden immer bedeutsamer. Die Wirtschaftshistoriker sind sich weitgehend einig, dass „das langfristige Wachstum einer hoch entwickelten Wirtschaft vom Verhalten des technischen Fortschritts bestimmt wird“ ¹², wie Martin Weitzman es formuliert. Wie wir aufzeigen werden, schreitet dieser technische Fortschritt exponentiell voran.

Unsere dritte Schlussfolgerung ist weniger optimistisch: Die Digitalisierung bringt heikle Herausforderungen mit sich. Das sollte uns an sich weder überraschen noch beunruhigen. Selbst die vorteilhaftesten Entwicklungen haben unangenehme Folgen, die wir in den Griff bekommen müssen. Mit der industriellen Revolution gingen Rußschwaden über London und die grauenhafte Ausbeutung der Arbeitskraft von Kindern einher. Was werden die modernen Parallelen dazu sein? Rasche und immer schnellere Digitalisierung dürfte eher wirtschaftliche als ökologische Verzerrungen mit sich bringen, die sich aus dem Umstand ergeben, dass Computer leistungsfähiger werden und Unternehmen für bestimmte Tätigkeiten weniger Mitarbeiter brauchen. Der technische Fortschritt in seiner rapiden Weiterentwicklung wird den einen oder anderen hinter sich lassen – möglicherweise auch viele. Wie wir demonstrieren werden, gab es nie eine bessere Zeit für Arbeitskräfte mit speziellen Kompetenzen oder der richtigen Ausbildung, denn solche Menschen können die Technik nutzen, um Wert zu generieren und abzuschöpfen. Für Arbeitnehmer mit „gewöhnlichen“ Kompetenzen und Fähigkeiten gab es dagegen kaum eine schlechtere Zeit, denn Computer, Roboter und andere digitale Technik erwerben solche Kompetenzen und Fähigkeiten mit beispielloser Geschwindigkeit.

Im Lauf der Zeit kamen die Menschen in England und anderen Ländern zu der Überzeugung, dass manche Aspekte der industriellen Revolution nicht hinnehmbar waren, und schufen Abhilfe. (Dazu trugen demokratische Regierungen und technischer Fortschritt gleichermaßen bei.) Heute gibt es in Großbritannien keine Kinderarbeit mehr, und in London enthält die Luft weniger Rauch und Schwefeldioxid denn je – oder zumindest seit Ende des 16. Jahrhunderts.¹³ Auch die Herausforderungen durch die digitale Revolution lassen sich meistern. Doch zunächst müssen wir uns darüber klar werden, worin sie eigentlich bestehen. Wir müssen die voraussichtlich negativen Konsequenzen des zweiten Maschinenzeitalters unbedingt beim Namen nennen und einen Dialog darüber anstoßen, wie wir sie abfedern können. Wir sind zuversichtlich, dass sie überwindbar sind, doch von allein werden sie sich kaum ausräumen. In den folgenden Kapiteln stellen wir unsere Anregungen zu diesem wichtigen Thema vor.

Dieses Buch handelt also vom zweiten Maschinenzeitalter, das sich gerade entfaltet – von einem Wendepunkt in der Geschichte unserer Volkswirtschaften und Gesellschaften, den die Digitalisierung herbeiführt. Es ist eine Wende in die richtige Richtung – hin zur Fülle anstelle des Mangels, zur Freiheit anstelle der Einschränkung –, doch sie wird auch diverse schwerwiegende Probleme und Entscheidungen zur Folge haben.

Dieses Buch ist in drei Teile gegliedert. Im ersten Teil, der die Kapitel 1 bis 6 umfasst, geht es um die grundlegenden Merkmale des zweiten Maschinenzeitalters. Diese Kapitel geben zahlreiche Beispiele für jüngste technische Errungenschaften, die wie Stoff für einen Science-Fiction-Film wirken. Wir erklären, warum sie sich gerade jetzt vollziehen (immerhin gibt es Computer schon seit Jahrzehnten) und verraten, weshalb wir so überzeugt sind, dass sich Ausmaß und Tempo der Innovation bei Computern, Robotern und anderer digitaler Ausrüstung künftig nur noch steigern werden.

Im zweiten Teil, den Kapiteln 7 bis 11, befassen wir uns näher mit Wohlstand und Gefälle, den beiden wirtschaftlichen Folgen dieses Fortschritts. Wohlstand besteht in der Vergrößerung des Volumens, der Vielfalt und der Qualität und in der Senkung der Kosten der vielen Angebote, die uns durch den Fortschritt der modernen Technik zur Verfügung stehen. Das ist die beste Wirtschaftsnachricht, die die Welt heute zu vermelden hat. Nicht ganz so positiv ist dagegen das Gefälle. Es beschreibt die wachsende Kluft zwischen Menschen, die wirtschaftlich erfolgreich sind – nach Vermögen, Einkommen, Mobilität und anderen wichtigen Maßstäben. Die Spreizung hat sich in den letzten Jahren vergrößert. Das ist aus vielen Gründen eine besorgniserregende Entwicklung, und eine, die sich im zweiten Maschinenzeitalter noch beschleunigen wird, wenn wir nichts dagegen unternehmen.

Der letzte Abschnitt – die Kapitel 12 bis 15 – erörtert, welche Interventionen für dieses Zeitalter angezeigt und effektiv sind. Ziel unserer Wirtschaft sollte es sein, den Wohlstand zu maximieren und gleichzeitig die negativen Effekte des Gefälles zu mindern. Wir teilen Ihnen unsere Gedanken dazu mit, wie sich diese Ziele am besten erreichen lassen – kurzfristig ebenso wie in fernerer Zukunft, wenn uns der Fortschritt bereits in eine technisch so hoch entwickelte Welt katapultiert hat, dass sie tatsächlich an Science-Fiction erinnert. Wie wir in unserem Schlusskapitel betonen, werden es die ab jetzt getroffenen Entscheidungen sein, die darüber bestimmen, wie diese Welt aussieht.

* Morris definiert die gesellschaftliche Entwicklung des Menschen anhand von vier Merkmalen: Energieausbeute (Kalorien pro Person, die der Umwelt für Nahrung, Obdach und Handel, Industrie und Landwirtschaft und Transport abgewonnen werden), Grad der Verstädterung (Größe der größten Stadt), Kapazität der Kriegsführung (Zahl der Truppen, Feuerkraft und Schnelligkeit der Waffen, logistische Kapazitäten und ähnliche Faktoren) und Informationstechniken (Entwicklungsstand der verfügbaren Mittel zum Austausch und zur Verarbeitung von Informationen und den Umfang ihrer Nutzung). Jedes Attribut wird in eine Zahl umgerechnet, die sich mit der Zeit ändert – von null bis 250. Die gesamte gesellschaftliche Entwicklung ist schlicht die Summe dieser vier Zahlen. Weil er Vergleiche zwischen dem Westen (Europa, Mesopotamien und Nordamerika zu unterschiedlichen Zeiten, zu denen der Entwicklungsstand jeweils am höchsten war) und dem Osten (China und Japan) anstellen wollte, berechnete er die gesellschaftliche Entwicklung für jeden Bereich gesondert, und zwar von 14.000 vor unserer Zeitrechnung bis 2000 unserer Zeitrechnung. Im Jahr 2000 lag der Osten nur bei der Verstädterung vorne (da Tokio die größte Stadt der Welt war) und hatte einen sozialen Entwicklungswert von 564,83. Der Westen verbuchte 2000 906,37 Punkte. Wir bilden den Durchschnitt aus diesen beiden Zahlen.

** Wir bezeichnen die industrielle Revolution als erstes Maschinenzeitalter. Von manchen Wirtschaftshistorikern wird aber auch die Phase des raschen technischen Fortschritts Ende des 19., Anfang des 20. Jahrhunderts als „Maschinenzeitalter“ betitelt. Andere nennen diesen Zeitraum die zweite industrielle Revolution, wie auch wir in den folgenden Kapiteln.

Kapitel 2

WAS DIE NEUEN MASCHINEN ALLES KÖNNEN: MIT GROSSEN SCHRITTEN IN DIE ZUKUNFT

„Jede hinreichend fortgeschrittene
Technologie ist von Magie nicht
mehr zu unterscheiden.“

— Arthur C. Clarke

IM SOMMER 2012 machten wir eine Spritztour mit einem fahrerlosen Auto.

Im Zuge unserer Recherchen besuchten wir Googles Firmenzentrale im Silicon Valley und hatten Gelegenheit zu einer Fahrt in einem der selbstfahrenden Fahrzeuge, die im Rahmen des Projekts „Chauffeur“ entwickelt worden waren. Wir hatten uns das zunächst so vorgestellt, dass wir im Fond eines Autos mit unbesetztem Fahrersitz chauffiert würden. Doch Google hat verständlicherweise Skrupel, Autos herumfahren zu lassen, die offensichtlich ohne Fahrer unterwegs sind. Das könnte Fußgänger oder andere Fahrer erschrecken oder die Polizei auf den Plan rufen. Wir saßen zwar tatsächlich hinten, doch vorne nahmen zwei Mitglieder des Chauffeur-Teams Platz.

Als einer der beiden Google-Leute auf dem Highway 101 den Schalter für den vollautomatischen Fahrmodus drückte, weckte das nicht nur unsere Neugier, sondern auch unseren Selbsterhaltungstrieb. Diese Strecke ist nicht gerade gut überschaubar oder besonders ruhig. Die Straße ist zwar gut ausgebaut und gerade, doch die meiste Zeit über herrscht reger Verkehr und der Fahrzeugstrom folgt keinem offensichtliche Muster oder Motiv. Bei den auf Autobahnen gefahrenen Geschwindigkeiten können Fahrfehler schwerwiegende Folgen haben. Da wir nun selbst Teil des laufenden Chauffeur-Experiments waren, waren diese Folgen für uns plötzlich von mehr als nur theoretischem Interesse.

Das Auto funktionierte einwandfrei. Es verschaffte uns wirklich ein sehr unspektakuläres Fahrerlebnis – nicht zu schnell, ohne hektischen Spurwechsel. Es fuhr genau so, wie es im Fahrschulbuch steht. Ein Laptop zeigte uns während der Fahrt eine visuelle Echtzeit-Darstellung der „Wahrnehmungen“ des Google-Autos auf der Fahrt über den Highway – alle Objekte in der Nähe, die von den Sensoren erfasst wurden. Das Auto erkannte alle um uns herum befindlichen Fahrzeuge, nicht nur die allernächsten, und verfolgte ihre Bewegungen. Es war ein Fahrzeug ohne toten Winkel. Doch die Fahrer-Software berücksichtigte, dass die von Menschen gefahrenen Autos und Laster sehr wohl tote Winkel hatten. Auf dem Bildschirm des Laptops wurden möglichst genaue Schätzungen der Software dazu angezeigt, wo sich all diese toten Winkel befanden. Diese wurden nach Möglichkeit gemieden.

Wir starrten wie gebannt auf den Bildschirm und achteten gar nicht mehr auf die Straße, als der Verkehr vor uns plötzlich stockte. Das automatische Auto reagierte mit einem gleichmäßigen Bremsmanöver und hielt mit sicherem Abstand hinter dem Vordermann. Es fuhr erst wieder an, als sich die Kolonne in Bewegung setzte. Die Google-Leute vorne unterhielten sich die ganze Zeit über und zeigten keinerlei Anzeichen von Nervosität, ja kaum mehr als beiläufiges Interesse an der Verkehrslage auf dem Highway. Sie hatten schon Hunderte von Stunden in dem Fahrzeug zurückgelegt und waren daher sicher, dass es ein bisschen Stop-and-go problemlos meistern würde. Als wir wieder auf den Google-Parkplatz einbogen, teilten wir dieses Zutrauen.

Die neue neue Arbeitsteilung

Diese Fahrt über den Highway 101 war für uns ein ganz besonderes Erlebnis, weil wir noch ein paar Jahre zuvor überzeugt gewesen waren, dass Computer nie in der Lage sein würden, am Straßenverkehr teilzunehmen. Herausragende Forschungsarbeiten und Analysen von hoch angesehenen Kollegen hatten ergeben, dass das Autofahren für die absehbare Zukunft wohl dem Menschen vorbehalten bleiben würde. Wie sie zu diesem Schluss kamen und wie technische Entwicklungen wie Chauffeur diesen in nur wenigen Jahren widerlegen würden, vermittelt wichtige Erkenntnisse über den digitalen Fortschritt.

2004 veröffentlichten Frank Levy und Richard Murnane ihr Buch „The New Division of Labor“ ¹. Mit dem Titel „Die neue Arbeitsteilung“, hoben sie auf die Einteilung in menschliche und digitale Arbeit ab – anders ausgedrückt auf die Arbeitsteilung zwischen Mensch und Computer. In einem vernunftbasierten Wirtschaftssystem sollten sich Menschen auf die Aufgaben und Arbeiten konzentrieren, bei denen sie gegenüber Computern einen Wettbewerbsvorteil haben, und Computern die Arbeiten überlassen, für die diese besser geeignet sind. In ihrem Buch gaben Levy und Murnane Anregungen, wie sich diese Kategorien unterscheiden lassen.

Noch vor hundert Jahren hätten die vorstehenden Absätze beim Leser absolutes Unverständnis ausgelöst. Damals waren Computer nämlich noch Menschen. Das Wort war ursprünglich eine Bezeichnung für einen Beruf, nicht für einen bestimmten Maschinentypus. Im frühen 20. Jahrhundert waren Computer – „Rechner“ – [zumindest im englischen Sprachraum – A.d.Ü.] Menschen, gewöhnlich Frauen, die den lieben langen Tag Rechenaufgaben lösten und die Lösungen in Tabellen eintrugen. Im Laufe der Jahrzehnte entwickelten Erfinder Maschinen, die diese Arbeit mehr und mehr übernehmen konnten. Sie funktionierten zunächst mechanisch, dann elektromechanisch und schließlich digital. Wenn überhaupt, werden heute nur noch sehr wenige Menschen eingestellt, um zu rechnen und die Ergebnisse zu erfassen. Selbst in absoluten Niedriglohnländern gibt es keine menschlichen „Rechner“ mehr, weil Maschinen weitaus billiger, schneller und genauer sind.

Befasst man sich näher mit ihrer Funktionsweise, erkennt man, dass Computer mehr sind als reine Zahlenfresser. Sie verarbeiten Zeichen. Ihre Schaltkreise lassen sich als Sprache aus Einsen und Nullen interpretieren, aber gleichermaßen als richtig oder falsch, ja oder nein oder eben jedes andere Zeichensystem. Im Grunde können sie jede zeichenbasierte Aufgabe erfüllen, von Mathematik über Logik bis hin zu Sprache. Doch digitale Romanautoren gibt es noch nicht. Bislang sind es daher Menschen, die all die Bücher auf den Belletristik-Bestsellerlisten verfassen. Die Arbeit von Unternehmern, CEOs, Wissenschaftlern, Krankenschwestern, Bedienungen und viele andere Tätigkeiten haben wir ebenfalls noch nicht computerisiert. Warum nicht? Weshalb sind sie schwerer zu digitalisieren als die Arbeit der menschlichen „Rechner“?

Computer können gut Regeln befolgen …

Mit diesen Fragen beschäftigten sich Levy und Murnane in „The New Division of Labor“, und ihre Antworten darauf waren äußerst einleuchtend. Die Autoren ordneten informationsverarbeitende Aufgaben – die Grundlage jeder Wissensarbeit – in ein Spektrum ein. An einem Ende standen Aufgaben arithmetischer Natur, die lediglich die Anwendung eingelernter Regeln erfordern. Da Computer sehr gut Regeln befolgen können, folgt daraus, dass sie sich mit arithmetischen und ähnlichen Aufgaben befassen sollten.

Levy und Murnane arbeiteten im Anschluss weitere Gattungen von Wissensarbeit heraus, die sich ebenfalls in Regeln fassen lassen. So ist beispielsweise die Bonitätsbewertung eines Kunden ein guter allgemeiner Indikator dafür, ob er seine Hypothek wie versprochen tilgt, ebenso aber auch die Höhe des Kredits im Verhältnis zum Vermögen, Einkommen und den sonstigen Schulden des Kreditnehmers. Die Entscheidung über die Bewilligung einer Hypothek lässt sich demnach effektiv auf eine Regel reduzieren.

In Worten ausgedrückt könnte so eine Hypothekenregel folgendermaßen lauten: „Beantragt ein Kunde eine Hypothek über den Betrag H und hat eine Bonitätsbewertung von mindestens B, ein Jahreseinkommen von mehr als E oder ein Gesamtvermögen von über V bei einer Schuldenhöhe von maximal S, dann ist der Antrag zu genehmigen.“ In Computersprache hieße so eine Hypothekenregel ein Algorithmus. Algorithmen sind Vereinfachungen. Sie können nicht alles berücksichtigen, und das tun sie auch nicht (wie ein milliardenschwerer Onkel, der den Bittsteller in seinem Testament berücksichtigt und gern ungesichert in Steilwände klettert). Algorithmen berücksichtigen jedoch die häufigsten und wesentlichen Aspekte, und im Allgemeinen funktionieren sie bei Aufgaben wie der Prognose der Tilgungsraten sehr gut. Für die Genehmigung von Hypotheken kann und sollte der Rechner daher zum Einsatz kommen.*

… aber schlecht Muster erkennen

Am anderen Ende des Spektrums von Levy und Murnane fanden sich dagegen die Informationsverarbeitungsaufgaben, die sich nicht auf Regeln oder Algorithmen herunterbrechen lassen. Den Autoren zufolge sind das Aufgaben, die sich auf die menschliche Fähigkeit stützen, Muster zu erkennen. Unser Gehirn bringt hervorragende Leistungen bei der Aufnahme von Informationen über unsere Sinne und ihrer Untersuchung auf Muster. Wie es das macht, können wir allerdings nur schwer beschreiben oder ergründen – vor allem, wenn große Mengen rasch veränderlicher Informationen in schnellem Takt eingehen. Von dem Philosophen Michael Polanyi stammt der bekannte Ausspruch: „Wir wissen mehr, als wir sagen können.“ ² In solchen Fällen, so Levy und Murnane, lassen sich Aufgaben nicht auf den Computer übertragen und müssen auch weiterhin von Menschen erledigt werden. Als Beispiel für eine solche Aufgabe nennen sie das Führen eines Fahrzeugs im Straßenverkehr. Sie schreiben:

Beim Linksabbiegen mit Gegenverkehr sieht sich der Fahrer mit einer Flut von Bildern und Geräuschen durch entgegenkommende Fahrzeuge, Ampeln, Schaufenster, Anzeigetafeln, Bäumen und einen Verkehrspolizisten konfrontiert. Auf der Grundlage seines Wissens muss er die Größe und Position all dieser Objekte einschätzen und auch die wahrscheinliche Gefahr, die von ihnen ausgeht. … Der Lkw-Fahrer [verfügt über] das Schema zur Erkennung dessen, was [er da] vor sich hat. Wissen auszudrücken und es in Software einfließen zu lassen ist zurzeit, abgesehen von hochgradig strukturierten Problemen, enorm schwierig . … Computer können Menschen [bei Tätigkeiten wie Autofahren] nicht leicht ersetzen.

So viel dazu

Als wir „The New Division of Labor“ 2004 lasen, fanden wir die Argumente von Levy und Murnane stichhaltig. In dieser Überzeugung bestärkt haben uns die ersten Ergebnisse der DARPA Grand Challenge für fahrerlose Autos.

Die DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) war 1958 gegründet worden (als Reaktion auf den Start des sowjetischen Satelliten Sputnik). Sie sollte technische Entwicklungen vorantreiben, die vom Militär eingesetzt werden könnten. 2002 kündigte die Behörde die erste Grand Challenge an, bei der es um den Bau eines vollständig automatischen Fahrzeugs ging, das eine Strecke von 241 Kilometern in der kalifornischen Mojave-Wüste zurücklegen sollte. 15 Teilnehmer schlugen sich in der Qualifikation so wacker, dass sie für das eigentliche Ereignis aufgestellt wurden, das am 13. März 2004 stattfinden sollte.

Das Rennen verlief ziemlich enttäuschend. Zwei Fahrzeuge schafften es nicht einmal an den Start, eins drehte sich am Start und nach drei Stunden waren nur noch vier Fahrzeuge im Rennen. Der „Gewinner“, ein Fahrzeug namens Sandstorm von der Carnegie Mellon University, legte knapp 12 Kilometer (also nicht einmal 5 Prozent der Strecke) zurück, bevor es in einer Haarnadelkurve von der Spur abkam und abseits der Trasse liegenblieb. Das Preisgeld von 1 Million US-Dollar blieb unbeansprucht, und Popular Science bezeichnete die Veranstaltung als „DARPAS Wüstenfiasko“.³

Wenige Jahre später wurde aus dem Wüstenfiasko der Fahrspaß auf dem Highway 101, den wir erleben durften. In einem Blog-Beitrag vom Oktober 2010 meldete Google, dass sein vollständig autonomes Fahrzeug schon seit einiger Zeit erfolgreich im Verkehr auf Amerikas Straßen und Autobahnen unterwegs sei. Als wir im Sommer 2012 unsere Probefahrt machten, umfasste das Projekt Chauffeur bereits eine kleine Fahrzeugflotte, die ohne menschliches Zutun und mit nur zwei Unfällen Hunderttausende von Kilometern zurückgelegt hatte. Einer der Unfälle hatte sich mit einem Menschen am Steuer ereignet. Der zweite war ein Auffahrunfall an einer roten Ampel, den ebenfalls ein menschlicher Fahrer verursacht hatte.⁴ Sicherlich gibt es noch viele Situationen, in denen die Google-Autos nicht zurechtkommen, insbesondere im komplexen Stadtverkehr oder im Gelände – und natürlich auch in allen Regionen, die von Google nicht vorab sorgfältig kartografisch erfasst wurden. Doch unser Fahrerlebnis auf der Autobahn hat uns davon überzeugt, dass das Projekt einen praxistauglichen Ansatz für eine hohe und wachsende Zahl alltäglicher Fahrsituationen darstellt.

In nur wenigen Jahren schafften selbstfahrende Autos den Sprung aus dem Science-Fiction-Genre auf die Straße. Topaktuelle Forschungsergebnisse, die erklärten, warum dies vorerst nicht möglich war, wurden in nur wenigen Jahren von denselben führenden Wissenschaftlern und Technikern überholt, die sie vorgelegt hatten. Wissenschaft und Technik entwickelten sich rasch weiter und konnten das Fiasko in kaum fünf Jahren in einen Triumph verwandeln.

Die Fortschritte bei fahrerlosen Autos erinnern uns an ein Hemingway-Zitat darüber, wie ein Mann Bankrott macht: „Allmählich und dann plötzlich.“ ⁵ Dabei sind selbstfahrende Fahrzeuge keinesfalls eine Anomalie. Sie sind vielmehr Teil eines breit angelegten, faszinierenden Musters. Lange Zeit vollzog sich der Fortschritt bei manchen der ältesten und schwierigsten Herausforderungen für Computer, Roboter und andere digitale Technik nur allmählich. In den letzten Jahren machte er plötzlich einen Sprung: Digitale Geräte setzten zum Höhenflug an, bewältigten Aufgaben, an denen sie zuvor regelmäßig gescheitert waren, und zeigten Fähigkeiten, die sie noch lange nicht besitzen sollten. Schauen wir uns weitere Beispiele für überraschende technische Entwicklungen der letzten Zeit an.

Gute Zuhörer, gewandte Plauderer

Neben der Mustererkennung gaben Levy und Murnane insbesondere die komplexe Kommunikation als Bereich an, der in der neuen Arbeitsteilung dem Menschen vorbehalten bleiben würde. Sie schreiben: „Die für effektive Wissensvermittlung, Verwaltung, Verkauf und viele andere Berufe entscheidenden Gespräche erfordern die Weitergabe und Auslegung vielfältiger Informationen. In solchen Fällen ist es noch ein weiter Weg bis zu der Möglichkeit, Informationen statt mit einem anderen Menschen mit einem Computer auszutauschen.“ ⁶

Im Herbst 2011 führte Apple das iPhone 4S mit dem „Siri“-Feature ein, einem intelligenten persönlichen Assistenten, den der Nutzer durch natürliche Sprache bedienen kann. Will heißen, er kann angesprochen werden wie ein Mensch. Die Software, auf der Siri basiert, stammt aus dem kalifornischen Forschungsinstitut SRI International und wurde von Apple 2010 eingekauft. Sie hört iPhone-Nutzern zu, versucht, ihre Anweisungen zu verstehen, erledigt die Aufgabe und gibt dann mit einer synthetischen Stimme Rückmeldung.

Acht Monate nach der Markteinführung von Siri listete Kyle Wagner vom Technologie-Blog Gizmodo verschiedene der nützlichsten Eigenschaften auf: „Sie können nach dem Stand von Live-Spielen fragen – ‚Wie steht es für die Giants?‘ – oder nach statistischen Werten zu einzelnen Spielern. Sie können sich über OpenTable einen Tisch reservieren, Yelp-Bewertungen einholen, das Programm der umliegenden Kinos abfragen und sich Trailer anschauen. Wenn Sie zu beschäftigt sind, um einen Anruf anzunehmen, können Sie sich von Siri erinnern lassen, den Betreffenden später zurückzurufen. Das ist eine der ganz alltäglichen Aufgaben, für die Sprachkommandos wirklich unglaublich hilfreich sein können.“ ⁷

Der Gizmodo-Beitrag endet mit der Warnung: „Das klingt im Grunde richtig cool, gilt aber unter dem offensichtlichen Siri-Vorbehalt: Wenn es denn funktioniert.“ ⁸

Bei seiner Einführung fanden viele Apple-Kunden, der intelligente persönliche Assistent funktioniere nicht so gut. Er verstand sie nicht, fragte immer wieder nach, gab seltsame oder falsche Antworten und irritierende Äußerungen von sich wie: „Leider kann ich gerade keine Anfragen beantworten, versuche es bitte später noch einmal.“ Der Analyst Gene Munster stellte einen Katalog mit Fragen zusammen, die Siri Probleme bereiteten:

Wo ist Elvis begraben? Antwort: „Das kann ich nicht beantworten.“ Siri dachte, es ginge um eine Person, die mit Vorname Elvis heißt, und mit Nachnamen „Begraben“.

Wann ist der Film Cinderella herausgekommen? Die Antwort war eine Kinosuche mit Yelp.

Wann kommt der Halley‘sche Komet wieder? Antwort: „Du hast keine entsprechenden Termine.“

Ich möchte zum Lake Superior fahren. Die Antwort war eine Wegbeschreibung zu der Firma Lake Superior X-Ray. ⁹

Siris mitunter bizarre und frustrierende Antworten erlangten schnell Berühmtheit, doch die Leistungsfähigkeit der Technik ist unwiderlegbar. Sie kann Ihnen bei Bedarf sofort Hilfestellung geben. Auf derselben Reise, die uns die Fahrt im automatischen Auto bescherte, konnten wir uns davon persönlich überzeugen. Nach einer Sitzung in San Francisco stiegen wir in unseren Mietwagen und wollten zur Zentrale von Google in Mountain View. Wir hatten ein mobiles Navi dabei, das allerdings ausgeschaltet war, weil wir den Weg zum nächsten Etappenziel kannten. Dachten wir jedenfalls.

Wir irrten uns natürlich. In einem unübersichtlichen Wirrwarr aus Hochstraßen, Rampen und ebenerdigen Fahrbahnen suchten wir nach der richtigen Auffahrt, während die Nerven langsam dünn wurden. Als unser Termin bei Google, das gesamte Buchprojekt und unsere berufliche Beziehung schon ernsthaft gefährdet schienen, zückte Erik sein Handy und fragte Siri nach „dem Weg zur U.S. 101 South.“ Die Antwort kam postwendend und war absolut einwandfrei: Auf dem Bildschirm erschien eine Karte, die unseren Standort anzeigte und uns den Weg zu der ersehnten Auffahrt wies.

Wir hätten natürlich auch anhalten, unser tragbares Navi suchen, es in Betrieb nehmen, den Zielort eingeben und auf die Berechnung der Route warten können, doch das wäre uns zu umständlich gewesen. Wir hatte eine Frage und wollten eine Antwort darauf hören (beziehungsweise sehen, denn sie beinhaltete eine Karte). Siri bot genau die sprachliche Interaktion, die wir brauchten. Eine 2004 erstellte Übersicht über die Forschungsergebnisse zur automatischen Spracherkennung der letzten 50 Jahre (einem entscheidenden Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache) begann mit dem Eingeständnis, dass sich „Spracherkennung auf menschlichem Niveau als schwer erreichbares Ziel erweist“. Keine zehn Jahre später ist dieses Ziel in wichtigen Punkten erreicht. Apple und andere Unternehmen haben über ihre Mobiltelefone robuste Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache vielen hundert Millionen Menschen zugänglich gemacht.¹⁰ Wie Tom Mitchell anmerkte, der den Fachbereich maschinelles Lernen an der Carnegie Mellon University leitet: „Wir stehen am Anfang einer Dekade, in der wir uns umstellen werden von Rechnern, die Sprache nicht verstehen können, auf Computer, die allerhand von Sprache verstehen.“ ¹¹

Digitale Sprachkompetenz: der Babelfisch bei der Arbeit

Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache ist noch lange nicht vollkommen, und Computer beherrschen die Kunst komplexer Kommunikation längst nicht so gut wie Menschen, doch sie lernen laufend dazu. Und bei Aufgaben wie der Übersetzung von einer Sprache in die andere sind überraschende Entwicklungen im Gang: Die Kommunikationsfähigkeit von Rechnern geht zwar nicht so in die Tiefe wie die eines Durchschnittsmenschen, ist dafür aber viel breiter angelegt.

Ein Mensch, der mehr als eine Sprache beherrscht, kann gewöhnlich einigermaßen zutreffend hin- und herübersetzen. Automatische Übersetzungsdienste liefern zwar durchaus beeindruckende, doch selten fehlerfreie Ergebnisse. Auch wenn Ihr Französisch eingerostet ist, können Sie den englischen Satz „Monty Python’s ‘Dirty Hungarian Phrasebook‘ sketch is one of their funniest ones.“ vermutlich immer noch besser übertragen als Google Translate, das dafür anbot: „Sketch des Monty Python ‘Phrasebook sale hongrois‘ est l’un des plus drôles les leurs.“ Der Sinn wird zwar einigermaßen übermittelt, doch die Grammatik ist stark fehlerhaft.

Noch schlechter stehen die Chancen für eine erfolgreiche Übertragung dieses Satzes (oder jedes anderen) ins Ungarische, Arabische, Chinesische, Russische, Norwegische, Malayische, Jiddische, Swahili, Esperanto oder in eine der weiteren 63 Sprachen, die der Google Translate-Dienst neben Französisch noch anbietet. Doch Google versucht sich an der Übersetzung von Text aus jeder dieser Sprachen in jede andere auf Knopfdruck und kostenfrei für jedermann mit Internetzugang.¹² Mithilfe der Smartphone-App des Translate-Dienstes können Nutzer mehr als 15 dieser Sprachen am Telefon verwenden und in über der Hälfte der 15 Sprachen wird in synthetische Sprache übersetzt geantwortet. Jede Wette, dass auch der sprachbegabteste Mensch der Welt mit dieser Bandbreite nicht mithalten kann.

Viele Jahre lang waren Hilfsmittel zur Sofortübersetzung Gegenstand von Science-Fiction (insbesondere der Babelfisch aus „Per Anhalter durch die Galaxis“, ein seltsames Geschöpf, das sich ein Mensch ins Ohr stecken und dann jede Sprache verstehen kann.) ¹³ Durch Google Translate und ähnliche Dienste ist das heute Realität. Zumindest ein solcher Service wird tatsächlich gerade zur Erleichterung internationaler Interaktionen in der Kundenbetreuung eingesetzt. Der Übersetzungsdienst Lionbridge hat in Zusammenarbeit mit IBM GeoFluent auf den Markt gebracht, eine Online-Anwendung, die Gespräche von Kunden mit Support-Mitarbeitern ohne gemeinsame sprachliche Grundlage mehr oder minder simultan dolmetscht. Im ersten Anlauf berichteten rund 90 Prozent der Nutzer von GeoFluent, es sei für geschäftliche Zwecke tauglich.¹⁴

Die menschliche Überlegenheit bei Jeopardy!

Inzwischen kombinieren Computer den Abgleich von Mustern mit komplexer Kommunikation und schlagen die Menschen so buchstäblich in ihrem eigenen Spiel. In den am 14. und 15. Februar 2011 ausgestrahlten Episoden der Fernseh-Quizshow Jeopardy! nahm eine Maschine als Kandidat teil. Es war der Supercomputer Watson, der von IBM eigens für dieses Spiel entwickelt (und zur Würdigung nach dem legendären IBM-Chef Thomas Watson, Sr. benannt) wurde. Jeopardy! gibt es seit 1964. 2012 war es die fünftbeliebteste Sendung im amerikanischen Breitenfernsehen.¹⁵ An einem beliebigen Tag verfolgen fast sieben Millionen Zuschauer, wie Moderator Alex Trebek triviale Fragen zu verschiedensten Themen stellt und die Kandidaten um die schnellste richtige Antwort wetteifern.**

Dass sich die Show so lange hält und immer noch populär ist, kommt daher, dass sie so leicht nachvollziehbar, aber trotzdem extrem schwer erfolgreich zu meistern ist. Fast jeder kennt die Antworten auf manche der in einer Episode gestellten Fragen, doch nur wenige können sie durchgängig beantworten. Die Fragen decken eine Fülle von Themen ab, und die Teilnehmer wissen vorher nicht, welche. Die Spieler müssen schnell, schlagfertig und treffsicher zugleich sein – schnell, weil sie miteinander um die Chance konkurrieren, die Frage zu beantworten, schlagfertig, weil sie versuchen müssen, jede Menge Fragen zu beantworten, vor allem schwierigere, um genügend Geld für den Sieg anzusammeln, und treffsicher, weil ihnen für jede falsche Antwort Geld abgezogen wird.

Die Produzenten von Jeopardy! stellen die Kandidaten vor weitere Herausforderungen durch Kalauer, Reime und andere Wortspiele. So könnte ein verschlüsselter Hinweis beispielsweise lauten: „Reimende Reminiszenz an die Vergangenheit der Stadt der NBA-Kings.“¹⁶ Um die richtige Antwort zu finden, müsste ein Teilnehmer wissen, wofür das Kürzel NBA steht (in diesem Fall für die National Basketball Association, nicht etwa für den National Bank Act oder die chemische Substanz n-Butylamin), in welcher Stadt die Kings der NBA spielen (Sacramento) und dass die reimende Reminiszenz als korrekte Antwort „Was ist ein Sacramento-Memento?“ verlangt – kein „Sacramento-Souvenir“ oder andere sachlich ebenfalls richtige Varianten. Um solche Hinweise korrekt zu deuten, ist meisterhafte Mustererkennung und komplexe Kommunikation gefragt. Und wer bei Jeopardy! gewinnen will, der muss das alles wiederholt, fehlerfrei und blitzschnell zu Wege bringen.

In den besagten Sendungen des Jahres 2011 trat Watson gegen Ken Jennings und Brad Rutter an, zwei der besten Wissensarbeiter dieser esoterischen Branche. Jennings hat bei Jeopardy! 2004 einen Rekord von 74 Gewinnen in Folge aufgestellt und sich damit über 3.170.000 US-Dollar gesichert – und den Status eines Volkshelden.¹⁷ Jennings wird mitunter sogar als für die Entwicklung von Watson verantwortlich bezeichnet.¹⁸ Einer bei IBM kursierenden Geschichte zufolge aß Charles Lickel, leitender Mitarbeiter in der Forschungsabteilung des Unternehmens, der die Grenzen der künstlichen Intelligenz ausloten wollte, im Herbst 2004 in einem Steakhaus in Fishkill im US-Bundesstaat New York zu Abend. Ihm fiel auf, dass um 19 Uhr viele Gäste aufstanden und sich nach nebenan in die Bar begaben. Als er ihnen neugierig nachging, sah er, wie sie sich vor dem Bildschirm drängten, um zu verfolgen, wie Jennings seine Serie auf mehr als 50 Siege ausdehnte. Lickel erkannte, dass ein Kräftemessen zwischen Jennings und einem Jeopardy!-fähigen Supercomputer extreme Aufmerksamkeit erregen und nebenbei die Fähigkeiten des Rechners bei Musterabgleich und komplexer Kommunikation auf eine harte Probe stellen würde.

Da Jeopardy! ein Spiel für drei Teilnehmer ist, bot sich Brad Rutter als idealer Dritter im Bunde an. Er hatte Jennings beim Ultimate Tournament of Champions der Show im Jahr 2005 geschlagen und über 3.400.000 US-Dollar gewonnen.¹⁹ Beide Männer hatten sich das Hirn mit Informationen aller Art vollgestopft, kannten das Spiel mit all seinen Eigenheiten gut und konnten sich unter Druck bewähren.

Diese beiden menschlichen Spieler würden für eine Maschine schwer zu schlagen sein, und die ersten Watson-Versionen kamen nicht annähernd an sie heran. Watson konnte von seinen Programmierern „getunt“ werden, Fragen entweder aggressiver zu beantworten (mit entsprechend höherer Fehlerquote) oder konservativer und korrekter. Im Dezember 2006, kurz nach Start des Projekts, als Watson noch darauf abgestellt wurde, in 70 Prozent aller Fälle eine Antwort zu geben (ein relativ aggressiver Ansatz), lag der Anteil korrekt beantworteter Fragen lediglich bei rund 15 Prozent. Jennings dagegen beantwortete Fragen zu 90 Prozent richtig in Spielen, in denen er in 70 Prozent der Fälle schneller war und als Erster antworten durfte.²⁰

Doch wie sich herausstellen sollte, lernte Watson schnell. Schon bald verbesserte sich die Leistung des Superrechners beim Zielkonflikt zwischen Angriffslust und Treffsicherheit. Im November 2010 verfügte er über die nötige Aggressivität, um sich in einem simulierten Spiel die erste Antwortmöglichkeit bei 70 Prozent aller Fragen zu sichern, und beantwortete rund 85 Prozent davon richtig. Das war eine eindrucksvolle Verbesserung, doch der Computer spielte damit noch immer nicht in der gleichen Liga wie die besten menschlichen Kandidaten. Das Watson-Team blieb bis Mitte Januar 2011 dran, als die Spiele für die Sendung im Februar aufgenommen wurden. Doch keiner konnte sagen, wie sich der Rechner gegen Jennings und Rutter bewähren würde.

Watson schlug beide vernichtend. Korrekt beantwortete er Fragen zu einer Bandbreite von Themen, von „olympische Kuriositäten“ (mit der Antwort „Fünfkampf“ auf „1976 wurde ein Vertreter des ‚modernen‘ disqualifiziert, weil er seinen Degen elektronisch so präpariert hatte, dass auch ohne Berührung des Gegners Treffer angezeigt wurden“) bis zu „Kirche und Staat“. (Der Rechner erkannte, dass die Antworten allesamt eins der Wörter enthielten, und antwortete „schwanger“ auf die Vorgabe „Kann sich auf die allmähliche Entwicklung von Gedanken oder auf die Austragung eines Embryos beziehen“). Fehlerlos war der Supercomputer zwar nicht (so antwortete er beispielsweise „Chic“ anstelle von „Klasse“ auf die Frage nach „elegantem Stil oder Schüler eines Jahrgangs“ in der Kategorie „Synonyme“), doch wirklich gut.

Außerdem war Watson extrem schnell und kam immer wieder vor Jennings und Rutter zum Zug. In der ersten der beiden ausgetragenen Runden etwa drückte Watson 43 Mal als Erster den Buzzer und antwortete 38 Mal korrekt. Jennings und Rutter zusammen konnten den Buzzer während des gesamten Spiels nur 33 Mal als Erste betätigen.²¹

Am Ende des zweitägigen Turniers hatte Watson 77.147 US-Dollar zusammen, mehr als dreimal so viel wie jeder seiner menschlichen Gegenspieler. Jennings, der Zweiter wurde, gestattete sich bei seiner Antwort auf die letzte Frage des Turniers eine persönliche Anmerkung: „Ich persönlich heiße unsere neuen Computer-Herrscher willkommen.“ Später führte er das noch näher aus: „Wie im 20. Jahrhundert die Fließbandjobs von neuen Industrierobotern übernommen wurden, sind Brad und ich die ersten Wissensarbeiter, die von einer neuen Generation ‚denkender‘ Maschinen verdrängt werden. ‚Quizshow-Kandidat‘ ist vielleicht die erste Stellung, die Watson den Menschen streitig macht, doch sicher nicht die letzte, da bin ich mir sicher.“ ²²

Das Widersinnige am „Fortschritt“ der Robotik

Ein letzter wichtiger Bereich, in dem wir in jüngster Zeit eine rasche Beschleunigung der digitalen Entwicklung beobachtet haben, ist die Robotik – die Konstruktion von Maschinen, die sich in der physischen Welt der Fabriken, Lagerhäuser, Schlachtfelder und Büros zurechtfinden und mit ihr interagieren. Wieder stellen wir fest, dass der Fortschritt erst nach und nach und dann sehr plötzlich kam.

Das Wort Roboter fand 1921 Eintritt in den Sprachgebrauch durch das tschechische Bühnenstück R.U.R. (Rossums „Universal“-Roboter) von Karel Capek. Seither faszinieren solche Automaten die Menschen.²³ Während der Weltwirtschaftskrise wurde in Artikeln von Zeitschriften und Zeitungen spekuliert, dass Roboter einst Kriege führen, Verbrechen begehen, Arbeitskräfte ersetzen und sogar den Boxer Jack Dempsey schlagen würden.²⁴ Isaac Asimov prägte 1941 den Begriff Robotik und schuf im Jahr darauf die Grundlagen für die junge Disziplin mit seinen berühmten drei Gesetzen der Robotik:

1. Ein Roboter darf keinen Menschen verletzen oder durch Untätigkeit zu Schaden kommen lassen.

2. Ein Roboter muss den Befehlen eines Menschen gehorchen, es sei denn, solche Befehle stehen im Widerspruch zum ersten Gesetz.

3. Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen, solange dieser Schutz nicht dem ersten oder zweiten Gesetz widerspricht.²⁵

Asimov übte 70 Jahre lang enormen Einfluss auf Science-Fiction und auf die reale Roboterentwicklung aus. Eine dieser beiden Welten hat der anderen aber längst den Rang abgelaufen. Das Science-Fiction-Genre hat uns gesprächige und loyale Exemplare wie R2-D2 und C-3PO, die bedrohlichen Zylonen aus Kampfstern Galactica, den schrecklichen Terminator und zahllose Abwandlungen von Androiden, Cyborgs und Replikanten geschenkt. Jahrzehntelange Roboterforschung dagegen bescherte uns ASIMO von Honda, einen humanoiden Roboter, der besonders dafür bekannt wurde, dass er bei einer Demonstration kläglich versagte, die seine Unfähigkeit belegen sollte, Asimovs drittes Gesetz zu befolgen. Bei der Live-Präsentation vor Publikum im Jahr 2006 in Tokio versuchte ASIMO, eine kleine Treppe hochzusteigen, die auf der Bühne aufgebaut worden war. Auf der dritten Stufe gaben die Knie des Roboters nach, er kippte nach hinten und zerschmetterte sich das Gesicht.²⁶

ASIMO hat sich von seinem Sturz erholt und kann inzwischen Treppen hinauf- und hinuntersteigen, Fußball spielen und sogar tanzen. Seine Schwächen offenbaren jedoch eine grundlegende Wahrheit: Vieles, was die Menschen in der physischen Welt problemlos und von Natur aus können, ist für Roboter enorm schwierig. Der Robotiker Hans Moravec stellte fest, „dass es vergleichsweise einfach ist, Computer mit der Leistungsfähigkeit von Erwachsenen Mathematikaufgaben lösen, Intelligenztests bewältigen oder Schach spielen zu lassen, dass es hingegen schwer oder unmöglich war, sie in Hinblick auf Wahrnehmung und Bewegung mit den Fertigkeiten eines einjährigen Kindes auszustatten.“ ²⁷

Dieser Umstand wird mittlerweile als Moravec’sches Paradox bezeichnet und von Wikipedia treffend auf den Punkt gebracht: „Die Erkenntnis von Forschern, die sich mit künstlicher Intelligenz und Robotik befassen, dass hoch entwickelter Verstand entgegen überlieferten Annahmen nur wenig Rechenleistung benötigt, doch einfache sensomotorische Fähigkeiten ganz enorme Computer-Ressourcen.“ ²⁸ ***

Moravecs Feststellung ist weitgehend zutreffend und von großer Bedeutung. Wie der Kognitionswissenschaftler Steven Pinker es formulierte: „Was uns 35 Jahre Forschung über künstliche Intelligenz in erster Linie gelehrt haben, ist, dass die schwierigen Probleme meist einfach zu lösen sind, die einfachen dagegen sehr schwer. … Mit der neuen Generation intelligenter Technik werden es Aktienanalysten und Petrochemie-Ingenieure und Mitglieder von Bewährungsausschüssen sein, die Gefahr laufen, durch Maschinen ersetzt zu werden. Den Gärtnern, Empfangsdamen und Köchen sind ihre Arbeitsplätze noch auf Jahrzehnte hinaus sicher.“ ²⁹

Pinkers Argumentation stützt sich darauf, dass es den Robotikexperten höllisch schwer gefallen ist, Maschinen zu bauen, die auch nur die Fähigkeiten des einfachsten ungelernten Arbeiters besaßen. So kann der Roomba von iRobot beispielsweise nicht das Zimmermädchen ersetzen. Er saugt lediglich den Boden. Inzwischen wurden über zehn Millionen Roombas verkauft, doch keiner davon kann die Zeitschriften auf dem Beistelltisch ordentlich aufeinander stapeln.

Bei der Arbeit in der physischen Welt haben Menschen darüber hinaus einen enormen Flexibilitätsvorteil gegenüber Maschinen. Die Automatisierung eines einzigen Arbeitsschritts wie des Anlötens eines Drahts auf einer Platine oder des Verschraubens zweiter Bauteile ist nicht so schwer. Doch dieser Schritt muss stets genau gleich ausgeführt werden und in einer „normalen“ Umgebung stattfinden. So muss die Platine beispielsweise immer gleich ausgerichtet werden. Für solche Aufgaben kaufen Unternehmen spezialisierte Maschinen, lassen sie von ihren Ingenieuren programmieren und testen und bauen sie dann in den Montageablauf ein. Jedes Mal wenn sich so ein Arbeitsschritt verändert – wenn beispielsweise die Löcher für die Schrauben an einer anderen Stelle gebohrt werden sollen –, muss die Produktion stoppen, bis die Maschinen neu programmiert sind. Fabriken, vor allem große Produktionswerke in Hochlohnländern, sind heutzutage stark automatisiert. Viele Allzweck-Roboter gibt es dort jedoch nicht, wohl aber jede Menge zweckgebundene, spezialisierte Maschinen, mit hohen Kosten für Anschaffung, Konfiguration und Rekonfiguration.

Umdenken in der Industrieautomation

Rodney Brooks, Mitbegründer von iRobot, ist in den modernen, stark automatisierten Fabrikhallen noch etwas aufgefallen: Menschen gibt es dort wenige, doch vollständig verschwunden sind sie noch nicht. Und sie verrichten oftmals wiederholbare und geistig wenig anspruchsvolle Arbeiten. An einem Fließband, an dem Konfitüre in Gläser gefüllt wird, drücken Maschinen die genau abgemessene Menge der Masse ins Glas, schrauben den Deckel auf und etikettieren es, doch es ist ein Mensch, der die leeren Gläser aufs Band stellt, damit das alles stattfinden kann. Warum ist dieser Schritt nicht längst automatisiert? Weil in diesem speziellen Fall Pappkartons mit jeweils zwölf Gläsern angeliefert werden, die darin nicht exakt justiert sind. Für einen Menschen ist das kein Problem (er sieht die Gläser im Karton, greift danach und stellt sie auf das Förderband), doch herkömmliche Industrieroboter finden Marmeladengläser, die nicht immer exakt am gleichen Fleck stehen, ausgesprochen schwierig.

2008 gründete Brooks ein neues Unternehmen, Rethink Robotics, um in der Industrieautomation abseits der traditionellen Methoden neue Wege zu gehen – mit Robotern, die Marmeladengläser ergreifen und hinstellen können und die zahllosen anderen Aufgaben übernehmen, die derzeit in Fabriken noch von Menschen erledigt werden. Er hat den Ehrgeiz, dem Moravec’schen Paradox zum Trotz Fortschritte zu erzielen. Vor allem aber will Brooks Roboter entwickeln, die nicht mehr von hochbezahlten Ingenieuren programmiert werden müssen. Stattdessen sollen die Maschinen lernen, die Aufgaben von Fabrikarbeitern zu erfüllen (und sich auf neue Anforderungen umzustellen). Menschliche Arbeitskräfte brauchen keine Stunde, um zu lernen, wie sie ihre neuen mechanischen Kollegen einweisen sollen. Brooks’ Maschinen sind außerdem preiswert. Mit rund 20.000 US-Dollar fällt dafür nur ein Bruchteil der Kosten eines modernen Industrieroboters an. Wir durften schon mal heimlich einen Blick auf diese potenziellen Paradox-Entkräfter werfen, kurz bevor Rethink seine erste Roboterserie namens Baxter der Öffentlichkeit vorstellte. Brooks lud uns in seine Firmenzentrale in Boston ein, damit wir uns die Automaten anschauen konnten – und auch, was sie drauf hatten.

Baxter ist ganz eindeutig ein humanoider Roboter. Er hat zwei kräftige Arme mit Gelenken und klauenartigen Händen, einen Rumpf und einen Kopf mit einem LCD-Gesicht, das sich hin- und herdreht und jeweils den Nächststehenden „anschaut“. Beine hat er allerdings keine. Um die enorme Herausforderung zu umgehen, Baxter das Laufen beizubringen, hat ihn Rethink auf Räder gesetzt. Er muss von Menschen an seinen Platz geschoben werden. Den Analysen des Unternehmens zufolge kann er dennoch sehr viel Nutzen bringen, auch ohne die Fähigkeit zur selbständigen Fortbewegung.

Um Baxter anzulernen, muss man ihn am Handgelenk packen und mit ihm die gewünschten Bewegungsabläufe ausführen. Das Gewicht des Arms nimmt man dabei gar nicht wahr, denn er wird von Motoren angetrieben. Der Roboter verfügt auch über Sicherheitsmechanismen. Die beiden Arme können nicht zusammenstoßen (der Motor stoppt, wenn Sie das versuchen) und ihre Bewegungen verlangsamen sich automatisch, sobald Baxters Sensoren melden, dass sich ein Mensch in seiner Reichweite aufhält. Diese und viele weitere Funktionen, mit denen ihn seine Entwickler ausgestattet haben, machen die Arbeit mit diesem Automaten zu einer natürlichen, intuitiven und ganz und gar nicht bedrohlichen Erfahrung. Bei unserer ersten Annäherung beunruhigte uns die Vorstellung, der Roboter könnte uns versehentlich den Arm ins Gesicht schlagen, doch unsere Vorbehalte verflüchtigten sich rasch und wichen der Neugier.

Brooks führte uns mehrere Baxters bei der Arbeit im Demobereich des Unternehmens vor. Sie entkräfteten das Moravec’sche Paradox und erspürten und bewegten viele unterschiedliche Gegenstände mit den „Händen“, von Griffen bis zu Saugnäpfen. Die Roboter bewegen sich nicht so schnell und geschmeidig wie ein routinierter menschlicher Arbeiter in Höchsttempo, doch das ist vielleicht gar nicht nötig. Die meisten Fließbänder und Montagestraßen laufen nicht mit voller menschlicher Geschwindigkeit. Das wäre viel zu anstrengend für das Personal.

Baxter hat im Vergleich zum menschlichen Arbeiter diverse offensichtliche Vorzüge. Er kann jeden Tag rund um die Uhr arbeiten und braucht weder Schlaf noch Mittags- oder Kaffeepausen. Er verlangt auch keine Krankenversicherungsbeiträge von seinem Arbeitgeber und erhöht nicht die Personalkosten. Und er kann zwei ganz verschiedene Dinge unabhängig voneinander erledigen. Seine beiden Arme funktionieren absolut eigenständig.

In Kürze auch an Fließbändern, in Lagerhäusern und Fabrikhallen in Ihrer Nähe

Nachdem wir Rethink besucht und Baxter in Aktion erlebt hatten, begriffen wir, warum Vice President Remi El-Ouazzane von Texas Instruments Anfang 2012 gesagt hat: „Wir gehen fest davon aus, dass der Markt für Robotik vor der Explosion steht.“ Für seine Ansicht gibt es viele Belege. Die Menge und Vielfalt der von Unternehmen eingesetzten Roboter nimmt rasch zu, und Erfinder und Unternehmer sind in letzter Zeit sehr erfolgreich gegen das Moravec’sche Paradox ins Feld gezogen.³⁰

Kiva, ein anderes junges Unternehmen aus dem Raum Boston, hat seinen Automaten beigebracht, sich sicher, schnell und effektiv durch Lagerhallen zu bewegen. Die Roboter von Kiva sehen aus wie Ottomanen aus Metall oder zusammengedrückte R2-D2s. Sie schwirren auf Kniehöhe durchs Gebäude und weichen Menschen und anderen Robotern aus. Sie sind so tief gelegt, damit sie unter Regalelemente schlüpfen, diese hochheben und zu ihren menschlichen Kollegen befördern können. Die Arbeiter nehmen sich die benötigen Teile und der Roboter bringt das Regal wieder weg, während ein anderer das nächste heranschafft. Eine Software verfolgt, wo sich alle Artikel, Regale, Roboter und Menschen im Lager gerade aufhalten, und choreografiert den unaufhörlichen Tanz der Kiva-Automaten. Im März 2012 wurde Kiva von Amazon übernommen – einem Marktführer in fortschrittlicher Lagerlogistik: für mehr als 750 Millionen US-Dollar.³¹

Boston Dynamics, ein weiteres Start-up aus Neuengland, startet einen Frontalangriff auf das Moravec’sche Paradox. Die Roboter des Unternehmens sollen amerikanische Soldaten im Einsatz unterstützen, indem sie unter anderem schwere Lasten über unebenes Gelände befördern. BigDog, der wie ein riesiger metallischer Mastiff auf langen dünnen Beinen aussieht, kann steile Anhöhen überwinden, sich aufrappeln, wenn er auf Eis ausrutscht, und andere sehr hundeähnliche Kunststücke vollführen. Mit einer schweren Ladung auf vier Punkten in rauem Gelände das Gleichgewicht zu halten, ist ein wahrlich kniffliges technisches Problem, doch Boston Dynamics kommt bei der Lösung gut voran.

Als abschließendes Beispiel für den jüngsten Fortschritt in der Robotik wollen wir Double betrachten, der sich kaum stärker von BigDog unterscheiden könnte. Er kämpft sich nicht durch unwegsames Feindesland, sondern rollt über die glatten Böden von Behandlungsräumen und Krankenhausfluren. Sein iPad hat er immer dabei. Im Grunde ist er ein umgedrehtes, mit motorisierten Rädern versehenes Pendel mit einem Tablet auf einem an die eineinhalb Meter hohen Stab. Was der Double zu bieten hat, ist Telepräsenz. Mit seiner Hilfe kann sich sein Betreiber durch ein entferntes Gebäude bewegen und sehen und hören, was dort vor sich geht. Kamera, Mikro und Bildschirm des iPads dienen ihm als Augen, Ohren und Gesicht. Er sieht und hört, was das iPad sieht und hört. Der Double selbst ersetzt dabei die Beine und steuert die Anordnung nach Anweisungen des Betreibers. Double Robotics bezeichnet ihn als „einfachste, eleganteste Möglichkeit, sich irgendwo anders auf der Welt aufzuhalten, ohne hinzufliegen.“ Die erste Charge Doubles war zu einem Stückpreis von 2.499 US-Dollar schon kurz nach der Vorstellung der neuen Technologie im Herbst 2012 komplett ausverkauft.³²

Die nächste Innovationsrunde der Robotik könnte dem Moravec’schen Paradox den bislang größten Dämpfer versetzen. 2012 kündigte DARPA eine neue Grand Challenge an. Statt um fahrerlose Autos ging es dabei um Automaten. Die DARPA Robotics Challenge (DRC) kombinierte den Einsatz von Werkzeugen mit Mobilität, sensorischen Fähigkeiten, Telepräsenz und vielen weiteren traditionellen Herausforderungen für die Disziplin. Auf der Website des taktischen Technologiebüros der Behörde steht Folgendes:

Vordringliches technisches Ziel der DRC ist die Entwicklung von Bodenrobotern, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben unter gefährlichen, umweltschädlichen, vom Menschen herbeigeführten Bedingungen auszuführen. Teilnehmer an der DRC sollten sich auf Roboter konzentrieren, die die Fähigkeit besitzen, Standardhilfsmittel und üblicherweise in menschlichen Umgebungen verfügbare Geräte zu bedienen, von Handwerkzeugen bis zu Fahrzeugen, mit Schwerpunkt auf der Anpassungsfähigkeit an Werkzeuge mit diversen Spezifikationen.³³

Mit der DCR fordert die DARPA die Robotikwelt heraus, bis Ende 2014 hoch funktionelle humanoide Roboter vorzustellen. Einer anfänglichen Vorgabe der Behörde zufolge müssen sie in der Lage sein, ein Nutzfahrzeug zu führen, Schutt wegzuräumen, der einen Eingang blockiert, eine Leiter hochzuklettern, ein Ventil zu schließen und eine Pumpe auszutauschen.³⁴ Diese Anforderungen erscheinen auf den ersten Blick unzumutbar, doch von kenntnisreichen Kollegen – die sogar selbst zur DCR antreten – wurde uns versichert, dass sie erfüllbar sind. Viele betrachteten die Grand Challenge von 2004 als entscheidenden Faktor für die Beschleunigung der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Die Chancen sind groß, dass die DRC ähnliche Bedeutung für die Überwindung des Moravec’schen Paradoxes haben wird.

Weitere Indizien für eine bevorstehende Zeitenwende

Selbstfahrende Autos, Supercomputer als Jeopardy!-Champions und jede Menge nützlicher Roboter sind erst in den letzten paar Jahren auf der Bildfläche erschienen. Und diese Innovationen sind weit mehr als Demoversionen fürs Labor. Ihre Fertigkeiten und Fähigkeiten bewähren sich in der chaotischen Wirklichkeit. Das verstärkt den Eindruck, dass wir vor einem Wendepunkt stehen – einem Knick in der Kurve, an dem viele Technologien, die es früher nur in Science-Fiction-Storys gab, alltägliche Realität werden. Wie die vielen Beispiele zeigen, trügt dieser Eindruck nicht.

In der Fernsehserie Raumschiff Enterprise wurden sogenannte Tricorder eingesetzt, um drei unterschiedliche Arten von Daten zu erfassen und aufzuzeichnen: geologische, meteorologische und medizinische. Die gängigen Smartphones von heute erfüllen alle diese Funktionen. Sie können als Seismografen eingesetzt werden, als Echtzeit-Wetterradarkarten und zur Überwachung von Puls und Atmung.³⁵ Natürlich beschränken sie sich nicht auf diese Funktionen. Sie dienen uns auch als Media Player, Spieleplattform, Bezugsquellen, Kameras und Navis. Bei Raumschiff Enterprise waren Tricorder und Kommunikatoren noch zwei getrennte Geräte, doch in der wirklichen Welt sind sie zum Smartphone verschmolzen. Ihre Nutzer können gleichzeitig überall enorme Datenmengen generieren und Zugriff darauf nehmen. Das eröffnet Möglichkeiten für Innovationen, die der Wagniskapitalgeber John Doerr als „SoLoMo“ bezeichnet – sozial, lokal und mobil.³⁶

In der Vergangenheit hatten Computer noch größte Probleme, echte Prosa zu verfassen. In letzter Zeit gelang es ihnen, grammatikalisch korrekte, doch sinnlose Sätze zu bilden – ein Zustand, der von Witzbolden gnadenlos ausgeschlachtet wurde. So akzeptierte beispielsweise 2008 die International Conference on Computer Science and Software Engineering eine Abhandlung über Möglichkeiten zur Simulation des Online-Handels („Toward the Simulation of E-commerce“) als Beitrag und bat ihren Autor, eine Gesprächsrunde zu moderieren. „Verfasst“ worden war das Papier aber von SCIgen, einem Programm des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab, das „blind Forschungsbeiträge zur Informatik generiert“. SCIgens Autoren schrieben: „Unser Ziel ist dabei nicht wissenschaftliche Stimmigkeit, sondern größtmöglicher humoristischer Wert“. Nach der Lektüre des Abstracts zu „Toward the Simulation of E-commerce“ kann man dem kaum widersprechen:³⁷

Jüngste Fortschritte in kooperativer Technologie und klassischer Kommunikation basieren zur Gänze auf der Annahme, dass das Internet und aktive Netzwerke nicht im Widerspruch zu objektorientierten Sprachen stehen. Tatsächlich würden nur wenige Informationstheoretiker die Visualisierung von DHTs in Abrede stellen, durch die die Feinabstimmung und mögliche Simulation von 8-Bit-Architekturen Realität wurde, die die zwingenden Prinzipien der Elektrotechnik verkörpern.³⁸

Jüngste Entwicklungen machen jedoch deutlich, dass nicht sämtliche computergenerierte Prosa unsinnig ist. Forbes.com hat das Unternehmen Narrative Science damit beauftragt, die Ertragsausblicke für Unternehmen zu erstellen, die auf der Website erscheinen. Diese Texte werden komplett durch Algorithmen erzeugt, ohne Mitwirkung von Menschen. Und sie sind nicht von dem unterscheidbar, was ein Mensch geschrieben hätte:

Forbes-Ertragsausblick: H.J. Heinz

Solide Gewinnmeldungen fürs erste Quartal könnten die Aktien von H.J. Heinz (HNZ) auf ein neues 52-Wochen-Hoch treiben, da der Kurs im Vorfeld der Ergebnispräsentation des Unternehmens am Mittwoch, dem 29. August 2012, nur 49 Cent von diesem Meilenstein entfernt ist.

An der Wall Street geht der Konsens von 80 Cent pro Aktie aus, ein Plus von 2,6 Prozent gegenüber dem Vorjahr, als H.J. 78 Cent Gewinn je Aktie auswies.

Die Konsensschätzungen blieben im letzten Monat unverändert, sind jedoch gegenüber dem Vorquartal zurückgegangen, als sie bei 82 Cent lagen. Die Analysten rechnen mit einem Gewinn je Aktie von 3,52 US-Dollar für das Geschäftsjahr. Analysten prognostizieren einen Umsatzrückgang um 0,3 Prozent im Jahresvergleich auf 2,84 Milliarden US-Dollar für das Quartal. Im Vorjahr hatte er 2,85 Milliarden US-Dollar betragen. Für das ganze Jahr werden 11,82 Milliarden US-Dollar angesetzt.³⁹

Auch Computerzubehör wie Drucker stellt sich darauf ein und demonstriert nützliche Fähigkeiten, die wie aus einem Science-Fiction entsprungen wirken. Statt Tinte auf Papier zu drucken, stellen sie komplexe dreidimensionale Objekte aus Kunststoff, Metall und anderen Materialien her. 3D-Druck, auch manchmal als „generative Fertigung“ oder „Additive Manufacturing“ bezeichnet, nutzt die Funktionsweise von Computerdruckern: Sie bringen in einem vom Computer vorgegebenen Muster eine sehr dünne Schicht eines Stoffs (traditionell eben Tinte) auf einen Träger (Papier) auf.

Findige Innovatoren dachten sich, warum sollten Drucker nicht mehrere Schichten aufeinander auftragen. Und anstelle von Tinte können sie doch auch anderes Ablagerungsmaterial verwenden wie flüssigen Kunststoff, der durch UV-Licht gehärtet wird. Die einzelnen Schichten sind dabei extrem dünn – rund einen Zehntelmillimeter –, doch nach und nach nimmt so ein dreidimensionales Objekt Gestalt an. Und aufgrund seines Aufbaus kann diese Gestalt durchaus komplex sein, Hohlräume und Verbindungen aufweisen, und sogar Teile, die unabhängig voneinander beweglich sind. Am Hauptsitz der Firma Autodesk in San Francisco, einer führenden Design-Software-Schmiede, konnten wir einen verstellbaren Schraubenschlüssel ausprobieren, der in einem Stück gedruckt wurde, ganz ohne Montage.⁴⁰

Dabei handelte es sich um ein Demoobjekt aus Kunststoff, doch der 3D-Druck weitet sich mittlerweile auch auf Metalle aus. Autodesk-Chef Carl Bass gehört zu einer großen und wachsenden Gemeinschaft von Anhängern der generativen Fertigung, die hobbymäßig alles Mögliche ausprobieren. Als er uns durch die Galerie seines Unternehmens führte, in der alle Produkte und Projekte präsentiert werden, denen Autodesk-Software zugrunde liegt, zeigte er uns eine formschöne Metallschale, die er an einem Computer entworfen und ausgedruckt hatte. Sie hatte an der Seite aufwendige Gittermuster. Bass erzählte, er habe Freunde mit Kenntnissen in der Metallverarbeitung aus Bildhauerei, Stahlbau und Schweißtechnik gefragt, wie diese Schale wohl hergestellt worden sei. Keiner konnte sich erklären, wie das Gitterwerk erzeugt wurde. Die Antwort: Jede einzelne Schicht wurde von einem Laser aufgebracht, der Metallpulver verschmolz.

Heutzutage ist 3D-Druck aber nicht mehr nur für künstlerische Projekte wie Bass’ Schale zu gebrauchen. Er wird von zahllosen Unternehmen täglich eingesetzt, um Prototypen und Modellteile herzustellen. Auch Teile für die Endfertigung, von Kunststoffabdeckungen und -gehäusen für die nächste Moon-Rover-Generation der NASA bis zu Kieferprothesen aus Metall für eine 83-Jährige, werden damit produziert. In Bälde könnte er eingesetzt werden, um Ersatzteile für kaputte Motoren vor Ort herzustellen, statt sie auf Lager zu nehmen. Demo-Projekte zeigen, dass die Technik sogar zum Bau von Betonhäusern verwendet werden könnte.⁴¹

Die meisten in diesem Kapitel beschriebenen Innovationen stammen aus den letzten paar Jahren. Sie kommen aus Bereichen, in denen die Entwicklung lange Zeit quälend langsam vonstatten ging und für die selbst die klügsten Köpfe oft zu dem Schluss gelangten, dass sich das auch nicht ändern würde. Doch nach langer, allmählicher Entwicklung machte der digitale Fortschritt plötzlich einen großen Sprung. So war es in vielen Sparten, von künstlicher Intelligenz über selbstfahrende Autos bis zu Robotik.

Wie kam das? War es Zufall – das Zusammentreffen mehrerer glücklicher einmaliger Erfolge? Keinesfalls. Der digitale Fortschritt, den wir in letzter Zeit erlebt haben, ist sicherlich beeindruckend, doch er ist nur ein kleiner Vorgeschmack auf das, was noch kommt. Das ist der Anbruch des zweiten Maschinenzeitalters. Um zu begreifen, warum er sich gerade jetzt vollzieht, müssen wir das Wesen des technischen Fortschritts in der Ära digitaler Hardware, Software und Netzwerke durchschauen. Insbesondere müssen wir seine drei maßgeblichen Merkmale verinnerlichen: er ist exponentiell, digital und kombinatorisch.

Die folgenden drei Kapitel befassen sich jeweils mit einem dieser Merkmale.

* In den Jahren vor der großen Rezession, die 2007 einsetzte, vergaben Unternehmen Hypotheken an Kunden mit immer geringerer Kreditwürdigkeit, immer geringeren Einkommen und Vermögen und immer höherer Verschuldung. Anders formuliert, sie änderten oder ignorierten ihre zuvor eingesetzten Algorithmen zur Hypothekenbewilligung. Es war nicht so, dass die alten Algorithmen nicht funktioniert hätten – sie wurden schlicht nicht mehr verwendet.

** Um genau zu sein: Trebek gibt Antworten vor, und die Kandidaten müssen jeweils die dazu passenden Fragen nennen.

*** Sensomotorische Fähigkeiten sind solche, die Sinneswahrnehmungen der physischen Welt voraussetzen, und die Kontrolle über den Körper, um sich durch diese Welt zu bewegen.

Kapitel 3

DAS MOORE’SCHE GESETZ
UND DIE ZWEITE HÄLFTE
DES SCHACHBRETTS

„Die größte Unzulänglichkeit
der menschlichen Rasse ist unsere Unfähigkeit,
die Exponentialfunktion zu begreifen.“

— Albert A. Bartle

OBWOHL MITBEGRÜNDER von Intel, bedeutender Philanthrop und Träger der Presidential Medal of Freedom, ist Gordon Moore vor allem für eine Prognose bekannt, die er nahezu beiläufig 1965 in einem Artikel stellte. Moore arbeitete damals bei Fairchild Semiconductor und schrieb einen Artikel für die Zeitschrift Electronics mit dem erfrischend direkten Titel „Immer mehr Komponenten in integrierte Schaltkreise quetschen“. Damals gab es solche Schaltkreise – die viele unterschiedliche Elektronikbauteile auf einem einzigen, überwiegend aus Silizium bestehenden Chip vereinten – noch keine zehn Jahre, doch Moore erkannte ihr Potenzial. Er schrieb: „Integrierte Schaltkreise werden Wunderdinge hervorbringen wie den Heimcomputer – oder zumindest an einen Zentralrechner angebundene Terminals –, die automatische Steuerung für Kraftfahrzeuge und tragbare Kommunikationsgeräte für den privaten Gebrauch.“ ¹

Die berühmteste Prognose des Artikels, durch die Moores Name bis heute in aller Munde ist, bezog sich aber auf das Vollstopfen mit Komponenten:

Die Komplexität hat sich mit minimalen Komponentenkosten etwa um den Faktor zwei pro Jahr erhöht. … Das dürfte sich zumindest kurzfristig fortsetzen, wenn nicht gar steigern. Auf längere Sicht ist die Zuwachsrate nicht ganz so gewiss, obschon es keinen Grund zu der Annahme gibt, dass sie nicht mindestens zehn Jahre lang mehr oder minder konstant bleibt.²

Das ist das Moore’sche Gesetz in seiner Urform. Nehmen Sie sich ruhig einen Moment Zeit, um es in seiner ganzen Tragweite zu erfassen. „Die Komplexität mit minimalen Komponentenkosten“ bezieht sich hier im Grunde auf die Rechenleistung integrierter Schaltungen, die für einen Dollar zu haben ist. Nach Moores Beobachtungen hatte sich dieser Wert in der relativ kurzen Geschichte dieser Branche jedes Jahr verdoppelt. 1963 konnte man doppelt so viel Leistung für einen Dollar kaufen wie 1962, 1964 erneut das Doppelte, und 1965 wieder.

Moore sagte voraus, dass das noch mindestens zehn Jahre lang so bleiben würde, wenngleich mit einer gewissen zeitlichen Unregelmäßigkeit. Die kühne Prophezeiung besagte, dass Chips im Jahr 1975 mehr als 500 Mal so leistungsfähig sein würden wie 1965.*

Wie sich jedoch herausstellen sollte, war Moores größter Fehler, dass er zu konservativ schätzte. Sein „Gesetz“ behielt erstaunlicherweise nicht nur ein Jahrzehnt, sondern über vier Jahrzehnte lang Gültigkeit und erwies sich auch als zutreffend für den digitalen Fortschritt in anderen Bereichen als integrierten Schaltkreisen. Wohlgemerkt ist die für die Verdoppelung der digitalen Leistung anberaumte Zeitspanne nach wie vor umstritten. 1975 korrigierte Moore seine Schätzung von einem auf zwei Jahre, und heute werden gern 18 Monate als Verdoppelungsfrist für allgemeine Rechnerleistung angesetzt. Unbestritten ist jedoch, dass sich Moores Gesetz fast ein halbes Jahrhundert lang als bemerkenswert weitsichtig erwiesen hat.³

Kein Gesetz: Nur ein Bündel guter Ideen

Das Moore‘sche Gesetz unterscheidet sich stark von den Gesetzen der Physik, die für die Thermodynamik oder für die klassische Mechanik Newtons gelten. Diese Gesetze beschreiben, wie das Universum funktioniert. Sie sind allgemeingültig. Moores Gesetz dagegen ist eine Feststellung über die Arbeit der Techniker und Wissenschaftler der Computerbranche. Es ist eine Beobachtung zur Kontinuität und zum Erfolg ihres Strebens. In anderen Bereichen sehen wir einfach keinen so anhaltenden Erfolg.

Es gab nie eine Zeit, in der Autos 50 Jahre lang alle ein oder zwei Jahre doppelt so schnell oder doppelt so sparsam wurden. Auch Flugzeuge steigern ihre Reichweite nicht beständig ums Doppelte, ebenso wenig wie Züge ihre Frachtkapazität. Läufer und Schwimmer bei der Olympiade halbieren ihre Rekorde nicht im Laufe einer Generation, und schon gar nicht in wenigen Jahren.

Wie also hat die Computerbranche kontinuierlich dieses erstaunliche Entwicklungstempo vorlegen können?

Dafür gibt es zwei Hauptgründe: Erstens werden Transistoren und die übrigen Bauteile von Rechnern ebenso wie Autos, Flugzeuge und Schwimmer von den Gesetzen der Physik viel stärker eingeschränkt als die digitale Welt. In dieser geht es darum, wie viele Elektronen pro Sekunde durch einen Kanal auf einer Leiterplatte gejagt werden können, oder wie schnell Licht durch ein Glasfaserkabel geleitet werden kann. Irgendwann stößt auch der digitale Fortschritt an seine Grenzen und es müssen Abstriche an Moores Gesetz gemacht werden. Doch das kann dauern. Henry Samueli, Technikchef des Chipherstellers Broadcom Corporation, orakelte 2013, dass „das Moore’sche Gesetz seine Gültigkeit verliert – in den nächsten zehn Jahren wird es mehr oder minder ausgehebelt. Uns bleiben also noch etwa 15 Jahre.“ ⁴

Allerhand kluge Köpfe haben bisher wiederholt das Ende des Moore’schen Gesetzes prophezeit, und sie wurden immer widerlegt.⁵ Dabei haben sie nicht etwa die beteiligten physikalischen Faktoren falsch eingeschätzt, sondern die Menschen, die in der Computerbranche arbeiten. Der zweite Grund dafür, dass sich Moores Gesetz schon so lange behaupten kann, ist ein Phänomen, das man als „geniale Spielereien“ bezeichnen könnte – nämlich die Ermittlung technischer Umgehungsmöglichkeiten für die physikalisch bedingten Hemmnisse. Als es schwierig wurde, die Integrationsdichte von Schaltkreisen weiter zu erhöhen, kamen die Chiphersteller beispielsweise auf die Idee, mehrschichtig zu arbeiten, was enorme neue Möglichkeiten eröffnete. Als der Kommunikationsverkehr selbst die Kapazitäten von Glasfaserkabeln zu sprengen drohte, entwickelten die Ingenieure das Wellenlängen-multiplexverfahren, eine Methode zur gleichzeitigen Übertragung mehrerer Lichtfrequenzen über ein- und dasselbe Glasfaserkabel. Immer wieder haben solche brillanten Spielereien Wege eröffnet, die von der Physik gesteckten Grenzen zu überschreiten. Wie es Intel-Manager Mike Marberry formuliert: „Setzt man nur immer dieselbe Technik ein, stößt man grundsätzlich an Grenzen. Wir haben die Technik in Wirklichkeit seit 40 Jahren alle fünf bis sieben Jahren modifiziert, und für dieses Potenzial ist kein Ende in Sicht.“ ⁶ Diese ständige Veränderung hat das Moore’sche Gesetz zum zentralen Phänomen des Computerzeitalters werden lassen. Stellen Sie sich das wie einen steten Hintergrundrhythmus der Wirtschaft vor.

Der machtvolle Effekt der laufenden Verdoppelung – bildlich dargestellt

Setzt sich diese Verdoppelung eine gewisse Zeit lang fort, übersteigen die Zahlen frühere Werte so sehr, dass diese unbedeutend wirken. Lassen Sie uns das an einem hypothetischen Beispiel veranschaulichen. Stellen Sie sich vor, Erik gibt Andy einen Tribble – eines der pelzigen Geschöpfe mit hoher Reproduktionsrate, die durch eine Episode von Raumschiff Enterprise berühmt geworden sind. Jeder Tribble bringt jeden Tag einen weiteren Tribble hervor, sodass sich Andys Menagerie täglich verdoppelt. In der Fachsprache hieße das, die Tribble-Familie verzeichnet exponentielles Wachstum. Das geht zurück auf den mathematischen Ausdruck für die Zahl der Tribbles am Tag x, nämlich 2x-1, wobei x-1 als Exponent bezeichnet wird. Solches exponentielles Wachstum ist besonders schnelles Wachstum. Nach zwei Wochen hat Andy bereits über 16.000 solcher Lebensformen. Hier eine grafische Darstellung des Wachstums seiner Tribble-Population im Zeitverlauf:

Abb. 3.1: Tribbles im Zeitverlauf: Der machtvolle Effekt der laufenden Verdoppelung

Diese Grafik ist korrekt, aber in wesentlicher Hinsicht irreführend. Ihr zufolge findet die gesamte Aktivität allem Anschein nach in den letzten paar Tagen statt, während in der ersten Woche kaum etwas geschieht. Dabei vollzieht sich dasselbe Phänomen – die tägliche Verdoppelung der Tribbles – die ganze Zeit über, ohne Veränderung der Geschwindigkeit oder Unterbrechung. Dieses stete exponentielle Wachstum ist das eigentlich Interessante an Eriks „Geschenk“ für Andy. Damit das deutlicher wird, müssen wir die Abstände der Zahlen auf der Grafik verändern.

In vorstehender Grafik sind die Abstände einheitlich linear. Jedes Segment der vertikalen Achse steht für weitere 2.000 Tribbles. Für viele Zwecke ist diese Darstellung absolut brauchbar, doch zur Demonstration des exponentiellen Wachstums eben nicht, wie wir festgestellt haben. Um das besser zu verdeutlichen, müssen wir logarithmische Abstände wählen, sodass jedes Segment auf der vertikalen Achse eine Verzehnfachung der Tribbles verkörpert: eine Steigerung von 1 auf 10, dann von 10 auf 100, von 100 auf 1.000 und so weiter. Anders ausgedrückt skalieren wir die Achse durch Zehnerpotenzen bzw. Verzehnfachung. Und so nimmt sich das Wachstum von Andys Tribble-Familie in logarithmischer Skalierung aus:

Abb. 3.2: Tribbles im Zeitverlauf: Der machtvolle Effekt der laufenden Verdoppelung

Dieses Bild stellt die Stetigkeit der Verdoppelung im zeitlichen Verlauf in den Vordergrund, nicht die hohe Endzahl. Aus diesem Grund verwenden wir häufig logarithmische Skalierungen, um Verdoppelungen oder andere exponentielle Wachstumsreihen darzustellen. Sie lassen gerade Linien entstehen und erleichtern die Einschätzung des Tempos. Je größer dabei der Exponent, desto schneller das Wachstum und desto steiler die Linie.

Verarmte Kaiser, kopflose Erfinder und die zweite Hälfte des Schachbretts

Unser Gehirn kann fortgesetztes exponentielles Wachstum nur schwer erfassen. Insbesondere unterschätzen wir drastisch, wie groß die Zahlen am Ende werden können. Der Erfinder und Zukunftsforscher Ray Kurzweil erzählt gern immer wieder eine alte Geschichte, um diesen Aspekt deutlich zu machen. Das Schachspiel wurde im heutigen Indien im 6. Jahrhundert christlicher Zeitrechnung erfunden, der Zeit des Gupta-Reichs.⁷ Es heißt, es sei von einem hochintelligenten Mann entwickelt worden, der in die Hauptstadt Pataliputra reiste und seine Erfindung dem Kaiser präsentierte. Der Herrscher war so beeindruckt von dem komplexen, faszinierenden Spiel, dass er den Erfinder aufforderte, sich selbst eine Belohnung auszuwählen.

Der Erfinder pries die Großzügigkeit des Kaisers und meinte: „Ich wünsche mir nur etwas Reis, um meine Familie zu ernähren.“ Da das großzügige Angebot des Kaisers auf der Erfindung des Schachspiels beruhte, schlug der Erfinder vor, das Schachbrett zu verwenden, um zu ermitteln, wie viel Reis er erhalten sollte. „Legt ein Reiskorn auf das erste Feld des Spielbretts, zwei auf das zweite, vier auf das dritte, und so weiter und so fort“, schlug der Erfinder vor, „sodass auf jedem Feld doppelt so viele Reiskörner liegen wie auf dem vorausgehenden.“

„So soll es geschehen“, verfügte der Kaiser, von der scheinbaren Bescheidenheit des Erfinders sehr angetan.

Moores Gesetz und unsere Tribble-Übung machen uns deutlich, was der Kaiser übersah: 63 Verdoppelungen ergeben eine fantastisch hohe Zahl, selbst wenn die Ausgangszahl 1 ist. Wäre seine Bitte vollständig erfüllt worden, hätte der Erfinder 2⁶⁴⁻¹ Reiskörner erhalten müssen – beziehungsweise mehr als 18 Trillionen Stück. Ein Reishaufen dieser Größe hätte den Mount Everest überragt. So viel Reis war in der Weltgeschichte nie produziert worden. Natürlich konnte der Kaiser einem solchen Verlangen nicht stattgeben. In manchen Versionen der Geschichte lässt er den Erfinder enthaupten, als er feststellt, dass er ausgetrickst wurde.

Kurzweil erzählt die Geschichte vom Erfinder und dem Kaiser in seinem Buch "Homo s@piens: Leben im 21. Jahrhundert – Was bleibt vom Menschen?" aus dem Jahr 2000. Er will damit nicht nur den Effekt fortgesetzten exponentiellen Wachstums illustrieren, sondern auch hervorheben, ab welchem Punkt die Zahlen unvorstellbar groß werden:

Nach 32 Feldern war die Zahl der Reiskörnchen auf ungefähr acht Milliarden angewachsen. Diese noch überschaubare Zahl – sie entspricht dem Ertrag eines großen Reisfeldes – weckte im Kaiser noch keinen Argwohn.

Er konnte Kaiser bleiben und der Erfinder seinen Kopf behalten. Auf der zweiten Hälfte des Schachbretts jedoch musste einer von beiden in ernste Bedrängnis geraten.⁸

Kurzweils weise Erkenntnis ist, dass die Zahlen zwar schon auf der ersten Hälfte des Schachbretts beachtlich sind, aber in der realen Welt durchaus noch vorkommen. Vier Milliarden können wir uns eben noch vorstellen. Solche Zahlen kommen bei der Getreideernte zusammen, oder wenn wir heute die Vermögen der reichsten Menschen der Welt schätzen oder die Verschuldung von Staaten hochrechnen. Auf der zweiten Hälfte des Schachbretts jedoch geht es dann um Billionen, Billiarden und Trillionen, und diese Größen übersteigen unser Begriffsvermögen. Ebenso wenig können wir uns vorstellen, wie rasch solche Zahlen zusammenkommen, wenn sich exponentielles Wachstum fortsetzt.

Kurzweils Unterscheidung in die erste und zweite Hälfte des Schachbretts gab Anlass zu einer schnellen Überschlagsrechnung. Unter anderem verfolgt das U.S. Bureau of Economic Analysis (BEA) die Ausgaben amerikanischer Unternehmen. „Informationstechnologie“ tauchte beim BEA erstmals 1958 als eigene Investitionskategorie auf. Wir zogen dieses Jahr als Ausgangspunkt für den Effekt des Moore’schen Gesetzes auf die Wirtschaft heran und setzten 18 Monate als Verdoppelungszeitraum an. Nach 32 solchen Verdoppelungen hatten US-Unternehmen bezüglich des Einsatzes digitaler Ausrüstung die zweite Hälfte des Schachbretts erreicht. Das war 2006.

Natürlich ist diese Berechnung nur eine kleine Übung zum Spaß, kein ernsthafter Versuch, den Punkt zu ermitteln, an dem sich in der Welt der gewerblichen Computertechnik alles veränderte. Sowohl über das Ausgangsjahr 1958 als auch über die Verdoppelungsfrist von 18 Monaten ließe sich trefflich streiten. Würde nur eine dieser Annahmen geändert, hätte das Auswirkungen auf den Übergang von der ersten auf die zweite Hälfte des Schachbretts. Hinzu kommt, dass die Techniker in den Unternehmen nicht erst in der zweiten Hälfte innovativ tätig waren. Wie wir an anderer Stelle noch aufzeigen, stützen sich die heute und morgen erzielten Durchbrüche auf vergangene Leistungen, die die nötigen Voraussetzungen schufen.

Wir machen diese Rechnung an dieser Stelle nur auf, weil sie einen wichtigen Grundgedanken herausarbeitet: Das exponentielle Wachstum führt am Ende zu schwindelerregend großen Zahlen, die unsere Vorstellungskraft und Erfahrung übersteigen. Anders ausgedrückt: Auf der zweiten Hälfte des Schachbretts wird es sonderbar. Und wie der Kaiser haben die meisten von uns Probleme, das nachzuvollziehen.

Ein prägnantes Merkmal des zweiten Maschinenzeitalters ist der Umstand, wie schnell wir die zweite Hälfte des Schachbretts erreichen. Wir behaupten nicht, dass es noch nie eine Technik gegeben hat, die sich exponentiell weiterentwickelt. In Wirklichkeit führten anschließende Spielereien nach der ersten sprunghaften Verbesserung der Dampfmaschine durch Watts Innovationen in den folgenden 200 Jahren zu exponentiellen Steigerungen. Doch die Exponenten waren verhältnismäßig klein, sodass sich die Effizienz in dieser Zeit lediglich drei- oder viermal verdoppelte.⁹ In diesem Tempo würde es 1.000 Jahre dauern, die zweite Hälfte des Schachbretts zu erreichen. Im zweiten Maschinenzeitalter geht die Verdoppelung viel schneller vonstatten und das exponentielle Wachstum springt stärker ins Auge.

Technologien der zweiten Hälfte

Unsere kleine Überschlagsrechnung zur Verdoppelung lässt uns besser verstehen, warum sich die digitale Technik gefühlt heute so viel schneller weiterentwickelt und warum wir gerade in letzter Zeit so viele Beispiele dafür erlebt haben, wie Science-Fiction wirtschaftliche Wirklichkeit wird. Das liegt daran, dass sich das stete und zügige exponentielle Wachstum gemäß Moores Gesetz so aufaddiert, dass wir uns inzwischen in einer anderen Dimension der Rechnerleistung bewegen. Wir befinden uns auf der zweiten Hälfte des Schachbretts. Die im vorigen Kapitel beschriebenen Innovationen – selbstständig durch den Straßenverkehr navigierende Autos, Supercomputer als Jeopardy!-Gewinner, automatisch generierte Nachrichtenmeldungen, billige, flexible Industrieroboter und bezahlbare Verbraucherelektronik, die gleichzeitig Kommunikator, Tricorder und Computer ist – sind alle seit 2006 auf den Markt gekommen, ebenso wie zahllose weitere Wunderdinge, die so ganz anders sind als alles, was es bisher gegeben hat.

Einer der Gründe für ihre Entwicklung ist, dass ihre digitale Kernausstattung endlich schnell und billig genug ist, um sie zu ermöglichen. Vor zehn Jahren war das noch nicht der Fall. Wie stellt sich der digitale Fortschritt auf einer logarithmischen Skala dar? Schauen wir uns das näher an.

Abb. 3.3: Die vielen Dimensionen des Moore’schen Gesetzes

Diese Grafik zeigt, dass das Moore’sche Gesetz beständig und flächendeckend greift. Es gilt seit langer Zeit (in manchen Fällen schon jahrzehntelang) und für viele Arten des digitalen Fortschritts. Vergessen Sie dabei nicht, dass all die mehr oder minder geraden Linien bei der üblichen linearen Skalierung auf der vertikalen Achse aussehen würden wie unsere erste Abbildung zu Andys Tribble-Familie – über lange Zeit horizontal, um dann am Ende nahezu vertikal in die Höhe zu schießen. Und sie gemeinsam darzustellen wäre quasi unmöglich – die Unterschiede zwischen den Zahlenwerten wären zu groß. Die logarithmische Skalierung löst all diese Probleme und ermöglicht uns eine klare Übersicht über die Entwicklung der digitalen Technik.

Es wird deutlich, dass viele der entscheidenden Bausteine der Computertechnik – Chip-Dichte, Prozessorgeschwindigkeit, Speicherkapazität, Energieeffizienz, Download-Geschwindigkeit und so weiter – seit Langem exponentiell anwachsen. Um die Auswirkungen von Moores Gesetz auf die Realität zu begreifen, wollen wir vergleichen, wie sich die Eigenschaften von Computern in nur wenigen Verdoppelungsperioden verändert haben. Der ASCI Red, das erste Produkt der Accelerated Strategic Computing Initiative der US-Regierung, war bei seiner Einführung 1996 der schnellste Supercomputer der Welt. Seine Entwicklung verschlang 55 Millionen US-Dollar und seine 100 Schränke beanspruchten eine Fläche von knapp 150 Quadratmetern (80 Prozent eines Tennisplatzes) in den Sandia National Laboratories in New Mexico.¹⁰

Der ASCI Red war für rechenintensive Aufgaben wie die Simulation von Atomtests konzipiert worden und kam als erster Computer bei einem Standard-Benchmark-Test für Rechengeschwindigkeit auf Werte über einem Teraflop – einer Billion Floating Point Operations (Fließkommaoperationen)** pro Sekunde. Um solche Geschwindigkeiten zu erreichen, brauchte er 800 Kilowatt pro Stunde, so viel wie 800 Haushalte. 1997 hatte er 1,8 Teraflop erreicht.

Neun Jahre später knackte ein anderer Rechner die 1,8-Teraflop-Marke. Er simulierte aber keine Atomexplosionen, sondern zeichnete sie – und andere komplexe Grafiken in all ihrer realistischen, dreidimensionalen Echtzeitpracht. Und das tat er nicht etwa für Physiker, sondern für Videospieler. Dieser Computer war nämlich die Sony PlayStation 3, die ganz ähnliche Leistungen brachte wie der ASCI Red, doch nur rund 500 US-Dollar kostete, nicht einmal einen Zehntel Quadratmeter Platz beanspruchte und etwa 200 Watt verbrauchte.¹¹ In kaum zehn Jahren hatte der exponentielle digitale Fortschritt Rechnerleistung im Teraflop-Bereich aus einer einzigen staatlichen Forschungseinrichtung in die Wohnzimmer und Studentenheime der ganzen Welt gebracht. Von der PlayStation 3 wurden rund 64 Millionen Stück verkauft. Der ASCI Red wurde 2006 außer Dienst gestellt.

Der exponentielle Fortschritt hat viele der im vorigen Kapitel angesprochenen Entwicklungen ermöglicht. Der Watson von IBM stützt sich auf eine Fülle ausgeklügelter Algorithmen. Konkurrenzfähig wäre er dennoch nicht ohne Hardware, die ungefähr hundert Mal so leistungsfähig ist wie Deep Blue, sein schachspielender Vorläufer, der 1997 in einer Partie den menschlichen Meister Garry Kasparov entthronte. Spracherkennungsanwendungen wie Siri erfordern eine Menge Rechenleistung, die auf Handys wie dem iPhone 4S von Apple zur Verfügung steht (dem ersten Telefon, auf dem Siri installiert war). Das iPhone 4S ist tatsächlich so leistungsfähig wie der stärkste Apple-Laptop, das Powerbook G4, ein Jahrzehnt zuvor. All diese Innovationen zeigen: Der exponentielle Fortschritt ermöglicht es der Technik, ihren Vormarsch fortzusetzen und auf der zweiten Hälfte des Schachbretts Science-Fiction Wirklichkeit werden zu lassen.

Nicht mehr nur für Computer: Moores Gesetz greift um sich

Ein weiterer Vergleich von Computergenerationen verdeutlicht nicht nur die Macht des Moore’schen Gesetzes, sondern auch seine Reichweite. Wie ASCI Red und PlayStation 3 haben auch der Supercomputer Cray-2 (von 1985) und das Tablet iPad 2 (von 2011) fast identische Spitzenwerte bei der Rechengeschwindigkeit. Dabei war das iPad auch noch mit Lautsprechern, Mikrofon und Kopfhöreranschluss ausgestattet. Es hatte gleich zwei Kameras, eine vorne in Video Graphics Array (VGA)-Qualität, eine hinten zur Aufnahme hochauflösender Videos. Mit beiden konnte man fotografieren, und die hintere Kamera war außerdem noch mit Fünffach-Zoom ausgestattet. Das Tablet konnte über Mobilfunk- und Wi-Fi-Netze kommunizieren. Außerdem verfügte es über einen GPS-Empfänger, einen digitalen Kompass, ein Gyroskop sowie einen Beschleunigungs- und einen Lichtsensor. Es hatte keine mechanische Tastatur, sondern stattdessen einen hochauflösenden Touchscreen, der bis zu elf simultane Berührungspunkte unterstützte.¹² Seine gesamte Kapazität passte in ein Gerät, das keine 1.000 US-Dollar kostete und kleiner, dünner und leichter war als viele Zeitschriften. Der Cray-2 schlug (in US-Dollar zum Stand von 2011) mit über 35 Millionen zu Buche und war im Vergleich taub, stumm, blind und lahm.¹³

Apple konnte all diese Funktionen in das iPad 2 packen, weil sich in den letzten Dekaden eine Umwälzung vollzogen hat: Sensoren wie Mikrofone, Kameras und Beschleunigungsmesser sind aus der analogen in die digitale Welt umgezogen. Im Grunde haben sie sich in Computerchips verwandelt. Im Zuge dessen unterlagen sie dem exponentiellen Entwicklungsverlauf gemäß dem Moore’schen Gesetz.

Digitale Tonaufnahmetechnik wurde bereits in den 1960er-Jahren eingesetzt, und 1975 baute ein Ingenieur von Eastman Kodak die erste moderne Digitalkamera.¹⁴ Die ersten Geräte waren teuer und unhandlich, doch bald schon verbesserte sich die Qualität und die Preise purzelten. Kodaks erste digitale Spiegelreflexkamera, die DCS 100, kostete bei ihrer Einführung 1991 schlappe 13.000 US-Dollar. Sie hatte eine Maximalauflösung von 1,3 Megapixel und speicherte Bilder auf einer gesonderten, 5 Kilo schweren Festplatte, die der Nutzer auf dem Rücken schleppen musste. Doch die Pixel pro Dollar, die digitale Kameras liefern konnten, verdoppelten sich mehr oder minder jedes Jahr (ein Phänomen, das nach einem Mitarbeiter von Kodak Australia, Barry Hendy, der es dokumentierte, als „Hendys Gesetz“ bezeichnet wird), und das gesamte Zubehör wurde mit der Zeit exponentiell kleiner, leichter, billiger und besser.¹⁵ Insgesamt bedeutete die Verbesserung der digitalen Sensoren, dass Apple 20 Jahre nach der DCS 100 in das iPad 2 zwei winzige Kameras einbauen konnte, die in der Lage waren, Fotos und Videos aufzunehmen. Und als im Folgejahr ein neues iPad auf den Markt kam, hatte sich die Auflösung der hinteren Kamera um mehr als den Faktor sieben verbessert.

Die Augen der Maschinen

Die längerfristigen Auswirkungen des Moore’schen Gesetzes auf Prozessoren, Speicher, Sensoren und viele andere Elemente der Computer-Hardware (mit der augenfälligen Ausnahme von Batterien, deren Leistung nicht exponentiell gestiegen ist, weil es sich dabei im Grunde um chemische Vorrichtungen handelt, nicht um digitale) machen Computer und Zubehör aber nicht nur schneller, billiger, kleiner und leichter, sondern eröffnen ihnen Möglichkeiten, die vordem unerreichbar schienen.

Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz sind seit Langem fasziniert (manche würden sagen, besessen) vom Problem der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (Simultaneous Localization and Mapping oder kurz SLAM). Unter SLAM ist der Prozess der Kartierung eines unbekannten Gebäudes zu verstehen, während man sich hindurchbewegt: Wo befinden sich die Türen? Wo die Treppen? Wo sind Stolperfallen? Gleichzeitig wird verfolgt, wo man sich in diesem Gebäude befindet (sodass Sie wieder die Treppe hinunter und zur Haustüre hinaus finden). Die meisten Menschen beherrschen SLAM unbewusst. Es Maschinen beizubringen war ein gehöriges Stück Arbeit.

Die Wissenschaftler tüftelten lange daran herum, welche Sensoren sie einem Roboter verpassen sollten (Kameras? Laser? Sonar?) und wie die Datenfülle interpretiert werden sollte, die diese Sensoren lieferten. Das ging nur langsam voran. Wie ein Bericht von 2008 zum Thema zusammenfasste, gehört SLAM „zu den grundlegenden Herausforderungen der Robotik … [aber wie es] scheint, kann fast keiner der aktuellen Ansätze größere Bereiche einheitlich kartieren, was vor allem an den Kosten für die benötigte Rechenleistung und an den untragbaren Unwägbarkeiten liegt, die sich mit einer Ausweitung des Szenarios einstellen.“ ¹⁶ Kurz, die Abtastung eines größeren Areals mit Sensoren und die unmittelbare Verarbeitung aller resultierenden Daten waren knifflige Probleme, die einen Durchbruch bei SLAM verhinderten. Jedenfalls so lange, bis ein 150 US-Dollar teures Videospiel-Accessoire auf den Markt kam – nur zwei Jahre nach der Veröffentlichung der vorstehenden Zeilen.

Im November 2010 bot Microsoft das Sensorgerät Kinect zunächst als Zubehör zur Spieleplattform Xbox an. Das Kinect konnte zwei aktive Spieler erfassen und immerhin jeweils 20 Schlüsselpunkte pro Spieler modellieren. Wurde ein Spieler von dem anderen verdeckt, schätzte das Gerät möglichst genau, wie sich der verdeckte Spieler bewegte, um dann nahtlos wieder alle Schlüsselpunkte zu überwachen, sobald er erneut im Bild war. Kinect konnte auch die Gesichter, Stimmen und Gesten von Spielern erkennen, und zwar unter ganz verschiedenen Licht- und Lärmverhältnissen. Das schaffte es durch digitale Sensoren, zu denen auch eine ganze Batterie von Mikrofonen gehörte (die eine Tonquelle genauer ermitteln konnten als ein einzelnes Mikro), eine standardmäßige Videokamera sowie ein System zur Tiefenwahrnehmung, das Infrarotstrahlung aussendete und empfing. Mehrere eingebaute Prozessoren und jede Menge selbst entwickelte Software verwandelten die von diesen Sensoren gewonnenen Parameter in nutzbare Informationen für die Spieledesigner.¹⁷ Bei der Einführung waren all diese Funktionen in ein 10 Zentimeter hohes, keine 30 Zentimeter langes Kästchen verpackt, das im Einzelhandel 149,99 US-Dollar kostete.

In den ersten 60 Tagen nach dem Erscheinen des Kinect wurden über 8 Millionen Stück davon abgesetzt (mehr als iPhones und iPads). Aktuell hält das Kinect den Guinness-Weltrekord als schnellstverkauftes Verbrauchelektronikprodukt aller Zeiten.¹⁸ Mit der ursprünglichen Familie von Kinect-Spielen konnten die Spieler Darts spielen, Sport treiben, sich prügeln und zaubern wie Harry Potter.¹⁹ Die Möglichkeiten des Systems waren damit aber längst nicht erschöpft. Im August 2011 demonstrierte ein Team von Microsoft-Mitarbeitern und Wissenschaftlern auf der SIGGRAPH-Konferenz (kurz für die „Special Interest Group on Graphics and Interactive Techniques“ der Association of Computing Machinery) in Vancouver, British Columbia, mit dem Kinect, wie sich die so lange bestehende Herausforderung der Robotiker durch SLAM bewältigen ließ.

SIGGRAPH ist die größte und prestigeträchtigste Konferenz zum Thema Forschung und Praxis der Computergrafik. Besucht wird sie von Forschern, Spieleentwicklern, Journalisten, Unternehmern und allen, die sich sonst noch für diese Disziplin interessieren. Damit war sie der geeignete Schauplatz für Microsoft zur Enthüllung dessen, was auf der Creators-Project-Website als „The Self-Hack That Could Change Everything“ *** ²⁰ bezeichnet wurde. Das war Kinect Fusion, ein Projekt zum Einsatz des Kinect zur Lösung des SLAM-Problems.

In einem auf der SIGGRAPH 2011 gezeigten Video nimmt ein Proband ein Kinect-Gerät und erfasst damit ein typisches Büro mit Stühlen, einer Topfpflanze und einem Desktop mit Monitor.²¹ Währenddessen teilt sich der Bildschirm in viele Segmente auf, die zeigen, was das Kinect wahrnehmen kann. Eins ist damit sofort klar: Wenn das Kinect das SLAM-Problem für dieses Umfeld auch nicht vollständig aus der Welt schaffen konnte, so fehlte zumindest nicht mehr viel. Kinect fertigt in Echtzeit eine dreidimensionale Karte des Zimmers und aller darin befindlichen Objekte an, Kollegen eingeschlossen. Es kann das Wort DELL lesen, das auf der Rückseite des Bildschirms in den Kunststoff geprägt ist, obwohl die Buchstaben nicht farbig hervorgehoben sind, sondern nur einen Millimeter tiefer als die umliegende Oberfläche. Das Gerät weiß immer, wo es sich im Zimmer gerade befindet, und kann auch sagen, wie sich virtuelle Pingpongbälle verhalten würden, die in den Raum geworfen werden. Wie der Technologie-Blog Engadgetx nach der SIGGRAPH postete: „Das Kinect machte die 3D-Sensorik massentauglich. Darüber hinaus hatten Forscher dadurch Gelegenheit, über ein Massenprodukt total außer sich zu geraten.“ ²²

Im Juni 2011, kurz vor der SIGGRAPH, hatte Microsoft ein Kinect-Software Development Kit (SDK) zur Verfügung gestellt, das Programmierern alles Nötige lieferte, um PC-Software zu schreiben, die auf dem Gerät aufbaute. Nach der Konferenz war das Interesse an der Verwendung des Kinect für SLAM groß und viele Teams aus der Robotik- und AI-Forschung luden sich das SDK herunter und machten sich ans Werk.

Es dauerte kein Jahr, da stellte ein Team aus irischen und amerikanischen Forschern unter Leitung unseres Kollegen John Leonard vom Computer Science and Artificial Intelligence Lab des MIT Kintinuous vor, eine „räumlich erweiterte“ Version von Kinect Fusion. Mit Kintinuous konnten Nutzer Kinect einsetzen, um größere Räumlichkeiten wie Wohnungen und sogar Freiflächen zu scannen (was das Team tat, indem es während einer nächtlichen Autofahrt ein Kinect-Gerät aus dem Fenster hielt). Am Ende der Studie, die ihre Arbeit beschrieb, stellten die Kintinuous-Forscher fest: „Wir werden das System künftig ausweiten, um einen umfassenden SLAM-Ansatz umzusetzen.“ ²³ Wir glauben nicht, dass die Erfolgsmeldung noch lange auf sich warten lässt. In den Händen fähiger Techniker und Wissenschaftler werden auch die schwierigsten Probleme durch die exponentielle Kraft des Moore’schen Gesetzes am Ende lösbar.

Billige und dabei leistungsstarke digitale Sensoren sind wesentliche Komponenten diverser Science-Fiction-Technologien, wie sie im vorigen Kapitel angesprochen wurden. Der Roboter Baxter ist mit mehreren Digitalkameras sowie einer Reihe von Kraft- und Positionsdetektoren ausgerüstet. Sie alle wären noch vor Kurzem unerschwinglich, unhandlich und ungenau gewesen. Im selbstfahrenden Google-Auto sind gleich mehrere Sensor-Technologien eingebaut, vor allem aber ein aufs Dach montiertes zyklopisches LIDAR-„Auge“ (LIDAR steht für „LIcht“ und „RaDAR“). Diese von Velodyne fabrizierte Vorrichtung beinhaltet 64 separate Laserstrahlen und eine entsprechende Zahl von Detektoren, die alle in einem Gehäuse untergebracht sind, das sich pro Sekunde zehnmal dreht. Es erzeugt rund 1,3 Millionen Datenpunkte pro Sekunde, die auf Bordcomputern in Echtzeit 3D-Bilder der Umgebung in einem Radius von 100 Metern umgesetzt werden können. Die ersten, etwa um das Jahr 2000 herum erhältlichen kommerziellen LIDAR-Systeme kosteten bis zu 35 Millionen US-Dollar. Velodynes Konstrukt für fahrerlose Autos schlug Mitte 2013 mit rund 80.000 US-Dollar zu Buche, und dieser Preis dürfte künftig noch drastisch fallen. David Hall, Unternehmensgründer und CEO, schätzt, dass der Preis für sein Produkt bei einer Massenfertigung „auf das Niveau einer Kamera, also ein paar Hundert Dollar, zurückgehen“ dürfte.²⁴

All diese Beispiele verdeutlichen das erste Element unserer dreigliedrigen Erklärung dafür, warum wir uns jetzt im zweiten Maschinenzeitalter befinden: Die stete exponentielle Weiterentwicklung hat uns auf die zweite Hälfte des Schachbretts befördert – in eine Zeit, in der alles, was früher war, kein sehr verlässlicher Indikator mehr dafür ist, was als Nächstes passiert. Die gesamten bisherigen Verdoppelungen nach dem Moore’schen Gesetz und die vielen noch ausstehenden Verdoppelungen schaffen eine Welt, in der in nur wenigen Jahren Spielzeugen die Leistung eines Supercomputers zur Verfügung steht, in der immer billigere Sensortechnik bezahlbare Lösungen für vordem unüberwindliche Probleme ermöglicht und in der Science-Fiction zur Realität wird.

Manchmal wird aus einem graduellen Unterschied (sprich, durch ein schlichtes Mehr) etwas gänzlich anders Geartetes (also etwas, das sich von allem Bisherigen unterscheidet). Die Geschichte von der zweiten Hälfte des Schachbretts macht uns eins klar: Wir müssen uns darauf einstellen, dass uns hinlänglicher exponentieller Fortschritt erstaunlich weit bringen kann. Das haben uns in der letzten Zeit bereits viele Beispiele unmissverständlich vor Augen geführt.

* Denn 2⁹ = 512.

** Ein Beispiel für eine Fließ- oder Gleitkommaoperation ist die Multiplikation von 62,34 mit 24.358,9274. Bei solchen Rechnungen darf das Komma „gleiten“, statt bei beiden Zahlen an derselben Stelle zu stehen.

*** In diesem Kontext ist unter einem „Hack“ der Versuch zu verstehen, ins Innenleben eines digitalen Produkts vorzudringen und es für unorthodoxe Zwecke zu verwenden. Ein „Self-Hack“ wird von dem Unternehmen durchgeführt, das das Produkt ursprünglich entwickelt hat.

Kapitel 4

DIE ALLUMFASSENDE
DIGITALISIERUNG

„Wenn man messen und beziffern kann, worüber man spricht,
dann weiß man etwas darüber. Kann man etwas nicht messen oder
beziffern, ist das Wissen darüber dürftig und unbefriedigend.“

— Lord Kelvin

„SAG MAL, KENNST DU …?“

„Du solltest unbedingt mal …“

Solche Fragen und Tipps hören wir jeden Tag. So erfahren wir Neues von Freunden, Verwandten und Kollegen, und so informieren wir andere über aufregende Neuigkeiten. Früher liefen solche Einleitungen meist auf den Namen einer Band hinaus, auf ein Lokal oder einen interessanten Ort, eine Fernsehsendung, ein Buch oder einen Film.

Im digitalen Zeitalter enden solche Sätze oft mit dem Namen einer Website oder einer technischen Spielerei. Heute geht es dabei häufig eine Smartphone-App. Die beiden großen Technologieplattformen auf diesem Markt – iOS von Apple und Android von Google – bieten über 500.000 solcher Anwendungen.¹ Es gibt jede Menge „Top Ten“- und „Best of“-Listen, die Nutzern helfen, die interessantesten unter den vielen Apps zu finden. Dennoch zeigt die traditionelle Mundpropaganda nach wie vor Wirkung.

Kürzlich gab uns Matt Beane, Doktorand an der Sloan School of Management des MIT und Mitglied unseres Digital-Frontier-Teams, einen solchen Hinweis: „Ihr solltet euch unbedingt mal Waze anschauen. Das ist fantastisch.“ Als wir herausfanden, dass es sich dabei um eine App auf GPS-Basis handelt, quasi um ein Navi, waren wir zunächst nicht sehr beeindruckt. Schließlich verfügen unsere Autos über Navigationssysteme und unsere iPhones leiten uns mithilfe der Maps-Anwendung. Den Sinn einer weiteren Technologie zur Orientierung konnten wir nicht erkennen.

Wie uns Matt geduldig erklärte, ist die Verwendung von Waze mit einem Beschleunigungsrennen zwischen einer Ducati und einem Ochsenkarren vergleichbar. Anders als herkömmliche Navigationssysteme auf GPS-Basis erzählt uns Waze nicht, welche Route allgemein die beste zum Erreichen des Ziels ist, sondern welche Route jetzt gerade die beste ist. Auf der Website des Anbieters heißt es dazu:

Die Idee zu Waze entstand vor Jahren, als Ehud Shabtai … einen PDA mit einem vorinstallierten externen GPS-Gerät mit Navigationssoftware erhielt. Ehuds anfängliche Begeisterung wich schnell der Enttäuschung – das Produkt berücksichtigte die dynamischen Veränderungen nicht, denen die tatsächlichen Verhältnisse auf der Straße unterliegen. …

Da nahm Ehud die Sache selbst in die Hand. … Was er erreichen wollte? Die genaue Wiedergabe des Straßensystems, der Verkehrslage und aller für Fahrer jeweils bedeutsamen Informationen.²

Jeder, der schon mal ein herkömmliches GPS-System verwendet hat, kann Shabtais Frust nachempfinden. Ja, diese Systeme kennen Ihren genauen Standort dank eines Netzes aus 24 geosynchronen GPS-Satelliten, die von der US-Regierung gebaut wurden und unterhalten werden. Sie kennen auch die Straßen – wissen, was eine Autobahn ist, was eine Einbahnstraße und so weiter –, weil sie Zugriff auf eine Datenbank haben, die diese Informationen enthält. Das war es dann aber auch schon. Die Dinge, die den Fahrer wirklich interessieren – Staus, Unfälle, Sperrungen und andere Faktoren mit Einfluss auf die Fahrzeit – erfassen traditionelle Systeme nicht. Soll so ein System beispielsweise die beste Route von Andys Wohnung zu Eriks Adresse berechnen, dann nimmt es einfach den Ausgangspunkt (den aktuellen Standort von Andys Auto) und den Zielort (Eriks Haus) und fragt seine Straßendatenbank nach der theoretisch „schnellsten“ Verbindung zwischen diesen beiden Punkten ab. Diese Route führt über größere Straßen und Autobahnen, weil dort die höchsten Geschwindigkeiten gefahren werden dürfen.

In der Stoßzeit ist diese Strecke aber in Wirklichkeit nur theoretisch die schnellste. Wenn sich Tausende von Fahrzeugen auf den Hauptstraßen und Autobahnen drängen, läuft der Verkehr nicht annähernd so schnell wie zulässig, und schneller schon gar nicht. Stattdessen sollte sich Andy lieber an die Schleichwege halten, die langjährige Pendler kennen. Andys Navi weiß, dass es diese Straßen gibt (wenn es auf dem aktuellen Stand ist, kennt es alle Straßen). Dass sie um 8:45 Uhr am Dienstagmorgen die beste Option darstellen, weiß es aber nicht. Selbst wenn Andy zunächst kleinere Straßen wählt, führt ihn sein wohlmeinendes Navi immer wieder auf die Autobahn.

Shabtai erkannte, dass ein wirklich nützliches GPS-System mehr wissen musste als nur, wo sich das Fahrzeug gerade befindet. Es musste auch wissen, wo andere Autos unterwegs waren und wie schnell sie sich bewegten. Als die ersten Smartphones auf den Markt kamen, sah er eine Chance und schuf zusammen mit Uri Levine und Amir Shinar 2008 Waze. Das Geniale an dieser Software ist, dass sie alle Smartphones, auf denen sie läuft, in Sensoren verwandelt, die laufend ihren Standort und Informationen zur Geschwindigkeit an die Server des Unternehmens melden. Je mehr Smartphones damit arbeiten, desto umfassender wird Waze daher über den Verkehrsfluss in einem bestimmten Gebiet informiert. Es verfügt folglich nicht nur über eine statische Straßenkarte, sondern auch ständig über aktuelle Angaben zur Verkehrslage. Auf der Grundlage der Karte, dieser aktuellen Daten und eines Satzes komplexer Algorithmen geben die Server Wegbeschreibungen. Wenn Andy also Dienstagfrüh um 8:45 Uhr zu Erik fahren möchte, dann schickt ihn Waze nicht auf die Autobahn, sondern über andere Straßen, auf denen um diese Uhrzeit weniger Verkehr herrscht.

Dass Waze für alle seine Anwender umso nützlicher wird, je mehr Menschen angemeldet sind, ist ein klassisches Beispiel für den von Wirtschaftswissenschaftlern so genannten Netzwerkeffekt – das Phänomen, dass der Wert einer Ressource für alle ihre Nutzer mit jedem zusätzlichen Nutzer steigt. Und die Zahl der Wazer, wie sie bezeichnet werden, nimmt rasch zu. Im Juli 2012 meldete das Unternehmen, sein Nutzerstamm habe sich in den vorangegangenen sechs Monaten auf 20 Millionen Menschen verdoppelt.³ Diese Gemeinschaft hatte insgesamt über 5,15 Milliarden Kilometer zurückgelegt und viele Tausend Aktualisierungen zu Unfällen, plötzlichen Staus, Blitzern, Sperrungen, neuen Aus- und Einfahrten, billigen Tankstellen und sonstigen Informationen eingegeben, die für andere vernetzte Fahrer interessant sind.

Waze macht aus dem Navi, was es für Fahrer sein sollte: ein System, das ihnen hilft, möglichst schnell und problemlos ans gewünschte Ziel zu gelangen, ungeachtet ihrer Kenntnis der Straßen- und Verkehrsverhältnisse. Sie sind damit auf Knopfdruck der am besten informierte Fahrer der Stadt.

Die Ökonomie der Bits

Waze wurde vor allem durch das Moore’sche Gesetz und den exponentiellen technischen Fortschritt möglich, worüber wir im vorigen Kapitel gesprochen haben. Der Dienst stützt sich auf eine große Zahl leistungsfähiger, doch billiger Geräte (die Handys seiner Nutzer nämlich), die alle mit einem Aufgebot an Prozessoren, Sensoren und Transmittern ausgestattet sind. Diese Technik gab es vor zehn Jahren schlicht noch nicht, und das galt infolgedessen auch für Waze. Realisierbar wurde Waze erst in den letzten Jahren, durch die aufsummierten Steigerungen der digitalen Leistung und Einschnitte bei den Kosten. Wie wir aus Kapitel 3 wissen, ist die exponentielle Weiterentwicklung der Computertechnik eine der drei grundlegenden Kräfte, die das zweite Maschinenzeitalter ermöglichen.

Waze beruht jedoch auch in wesentlicher Hinsicht auf der zweiten dieser drei Kräfte: der Digitalisierung. In ihrem bahnbrechenden Buch „Online zum Erfolg“ von 1998 definieren die Wirtschaftswissenschaftler Carl Shapiro und Hal Varian dieses Phänomen folgendermaßen: Information, die „als Bitstrom kodiert“ ist.⁴ Anders formuliert besteht die Digitalisierung in der Umwandlung sämtlicher Informationen und Medien – Text, Ton, Bild, Video, Daten von Instrumenten und Sensoren, und dergleichen mehr – in Einsen und Nullen, also die Muttersprache der Computer und verwandter Geräte. Waze beispielsweise nutzt gleich mehrere Informationsflüsse: unter anderem digitalisierte Straßenkarten, Standortkoordinaten für Autos, die über die App gesendet werden, und Stauwarnungen. Dass Waze diese Flüsse zusammenführen und für seine Anwender nutzbar machen kann, ist der Grund für die große Beliebtheit des Dienstes.

Wir hatten uns eingebildet, die Digitalisierung auf der Grundlage der Arbeit von Shapiro, Varian und anderen sowie aufgrund unserer mehr oder minder ständigen Berührung mit Online-Inhalten ganz gut zu verstehen, doch in den letzten Jahren hat sich das Phänomen in so manche unerwartete Richtung entwickelt. Außerdem sind Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt explodiert. Dieser Sprung in der Digitalisierung hat zwei tief greifende Konsequenzen: neue Methoden zum Wissenserwerb (anders formuliert: zur wissenschaftlichen Arbeit) und ein höheres Innovationstempo. Im vorliegenden Kapitel ergründen wir die faszinierende neuere Geschichte der Digitalisierung.

Wie so viele andere moderne Online-Dienste nutzt Waze zwei hinlänglich ergründete und einzigartige wirtschaftliche Merkmale digitaler Informationen: Nichtrivalität und vernachlässigbare Grenzkosten für die Vervielfältigung. In Alltagssprache heißt das, dass sich digitale Informationen „nicht aufbrauchen“, wenn sie verwendet werden, und dass es spottbillig ist, eine Kopie einer digitalisierten Ressource zu erstellen. Betrachten wir diese Eigenschaften jeweils etwas näher.

Alltagsgüter, bei denen Rivalität vorliegt, kann nur jeweils ein Verbraucher konsumieren. Fliegen wir zu zweit von Boston nach Kalifornien, kann die Maschine, die nach uns startet, nicht unseren Sprit verbrauchen. Und Andy kann schlecht auf dem Platz sitzen, den Erik besetzt. (Selbst wenn wir uns darauf einlassen würden – die Vorschriften der Fluggesellschaften verbieten das). Ebenso wenig kann Andy den Kopfhörer seines Kollegen benutzen, wenn Erik damit bereits selbst Musik von seinem Handy hört. Für die digitalisierte Musik gilt das nicht. Dass Erik ihr lauscht, hindert keinen daran, dies ebenfalls zu tun – zur gleichen Zeit oder auch später.

Kauft und liest Andy eine alte gebundene Fassung der gesammelten Werke des Science-Fiction-Autors Jules Verne, dann „verbraucht“ er sie nicht. Er kann sie an Erik weitergeben, sobald er sie durchgelesen hat. Wollen wir jedoch beide gleichzeitig „20.000 Meilen unter dem Meer“ lesen, müssen wir uns entweder ein zweites Exemplar besorgen oder Andy muss den Text aus seinem Buch herauskopieren. Das darf er vielleicht sogar, wenn das Material nicht urheberrechtlich geschützt ist, aber er muss sich trotzdem lange an den Kopierer stellen oder jemand anderen dafür bezahlen. Und billig wäre eine solche Kopie auf keinen Fall.⁵ Hinzu kommt, dass die Kopie einer Kopie von einer Kopie am Ende schwer leserlich ist.

Hat sich Andy jedoch eine digitale Version des Buches beschafft, kann er sie mit wenigen Tastendrucken oder Mausklicks duplizieren, auf einem physischen Medium speichern und Erik eine Kopie aushändigen. Anders als Fotokopien sind von Bits geklonte Bits in aller Regel mit dem Original identisch. Außerdem ist das Kopieren von Bits extrem billig, schnell und einfach. Das erste Exemplar eines Buches oder Films ist in der Herstellung womöglich enorm teuer, doch weitere Kopien kosten fast nichts. Das ist mit „vernachlässigbaren Grenzkosten für die Vervielfältigung“ gemeint.

Heutzutage könnte Andy Erik natürlich anstelle eines Speichermediums auch eine Datei als E-Mail-Anhang schicken oder sie über einen Cloud-Dienst wie Dropbox zur Verfügung stellen. So oder so wird er dafür das Internet benutzen. Er wählt diesen Weg, weil er schneller, bequemer und im Grunde kostenlos ist. Wie die meisten Leute zahlen wir für den Internetzugang zu Hause oder über mobile Geräte eine Pauschale (und am Arbeitsplatz zahlt das MIT dafür). Überschreiten wir dabei bestimmte Daten-Limits, wird uns das von unserem Internetanbieter womöglich gesondert berechnet, doch bis zu dieser Grenze zahlen wir nicht pro Bit, sondern immer denselben Betrag, ganz gleich wie viele Bits wir hoch- oder herunterladen. Daher entstehen keine Mehrkosten, wenn wir eine Datensendung mehr über das Netz schicken oder erhalten. Anders als aus Atomen bestehende Güter lassen sich Güter aus Bits perfekt replizieren und praktisch unverzüglich und kostenfrei ins nächste Zimmer oder rund um die Erde verschicken. Dass etwas kostenlos, in einwandfreier Qualität und unmittelbar zur Verfügung steht, erscheint für die meisten Produkte noch eine ehrgeizige Vorstellung, doch je mehr Informationen digitalisiert werden, desto mehr Produkte werden in diese Kategorie fallen.

Geschäftsmodelle für Erstexemplare mit nach wie vor hohen Kosten

Shapiro und Varian fassen diese Attribute elegant zusammen, indem sie in Bezug auf ein Zeitalter der Computer und Netzwerke feststellen: „Information [ist] teuer in der Herstellung, aber preiswert in der Reproduktion.“ ⁶ Diesen Umstand nutzen Übersetzungs-Sofortdienste im Internet, eine der Technologien, durch die Science-Fiction zur Realität wird, wie im zweiten Kapitel näher erörtert. Solche Dienste setzen Dokumentenpaarungen ein, die bereits – häufig zu beträchtlichen Kosten – von einem Menschen aus einer in eine andere Sprache übertragen wurden. So haben beispielsweise die Europäische Union und ihre Vorläufer seit 1957 alle amtlichen Dokumente in den Hauptsprachen ihrer Mitgliedgliedstaaten herausgegeben, und die Vereinten Nationen produzieren ähnlich viele Texte in allen sechs Amtssprachen.

Es war nicht billig, diese enorme Informationsfülle zu erstellen, doch ist sie erst einmal digitalisiert, lässt sie sich äußerst kostengünstig replizieren, aufteilen und flächendeckend und wiederholt verbreiten. Genau das machen Dienste wie Google Translate. Geht ein englischer Satz ein, für den eine deutsche Entsprechung verlangt wird, durchsucht er im Grunde alle Dokumente in englischer und deutscher Sprache, die er kennt, und achtet dabei auf möglichst ähnliche Formulierungen (oder Einzelfragmente, die sich zu einer ähnlichen Formulierung zusammenfügen). Dann liefert er den entsprechenden deutschen Text. Die fortschrittlichsten automatischen Übersetzungsdienste von heute sind demnach nicht das Ergebnis jüngster Erkenntnisse darüber, wie man Rechnern die Regeln menschlicher Sprache und ihre Anwendung beibringt. Vielmehr sind es Anwendungen, die einen statistischen Musterabgleich mit einer reichhaltigen Sammlung digitaler Inhalte durchführen, die teuer zu produzieren waren, doch billig zu reproduzieren sind.

Was, wenn Inhalte nichts mehr kosten?

Was aber würde mit der digitalen Welt passieren, wenn die Produktion von Informationen nicht länger teuer wäre? Was wäre, wenn Informationen von vornherein kostenlos wären? Wir haben in den Jahren seit dem Erscheinen der Originalausgabe von „Online zum Erfolg“ Antworten auf diese Fragen gefunden, und diese stimmen ausgesprochen zuversichtlich.

In der Wirtschaft hieß es früher „Zeit ist Geld“. Das Erstaunliche am modernen Internet ist aber, wie viele Menschen bereitwillig Zeit opfern, um Online-Inhalte zu produzieren, ohne dafür Geld zu verlangen. Wikipedia zum Beispiel bezieht seine Inhalte kostenlos von Freiwilligen aus aller Welt. Es ist mit Abstand das größte und am häufigste konsultierte Nachschlagewerk der Welt, doch niemand wird dafür bezahlt, dass er die Einträge verfasst oder redaktionell bearbeitet. Das Gleiche gilt für zahllose Websites, Blogs, Diskussions- und andere Foren und sonstige Online-Informationsquellen. Ihre Ersteller erwarten keine direkte Vergütung und stellen die Informationen kostenlos zur Verfügung.

Als Shapiro und Varian 1998 die Originalausgabe von „Online zum Erfolg“ veröffentlichten, stand der Siegeszug solcher von Nutzern generierten Inhalte, die oftmals unentgeltlich produziert werden, noch bevor. Blogger, einer der ersten Weblog-Dienste, trat im August 1999 auf den Plan, Wikipedia im Januar 2001 und das frühe soziale Netzwerk Friendster 2002. Friendster wurde bald von Facebook verdrängt, das 2004 gegründet wurde und sich seither zur beliebtesten Internetseite der Welt entwickelt hat.⁷ Tatsächlich sind sechs der zehn meistfrequentierten Content-Seiten weltweit überwiegend nutzergeneriert, und ebenso sechs der führenden zehn in den USA.⁸

Doch all diese nutzergenerierten Inhalte geben uns nicht nur ein gutes Gefühl, indem sie uns Selbstdarstellung und Kommunikation mit anderen ermöglichen, sondern sie tragen auch zu manchen der neueren Technologien bei, durch die Science-Fiction Wirklichkeit wird, wie wir beobachten konnten. Siri beispielsweise lernt mit der Zeit dazu, indem sie immer mehr von ihren Nutzern bei der Interaktion mit dem Spracherkennungssystem generierte Audiodateien analysiert. Und die Datenbank von Watson, die aus rund 200 Millionen Seiten von Dokumenten bestand, die vier Terabyte Speicherplatz auf der Festplatte erforderten, schloss eine Komplettkopie von Wikipedia ein.⁹ Eine Zeit lang war auch ein Exemplar des Urban Dictionary enthalten, das auch derbe Ausdrucksweisen enthält, doch dieses Archiv für nutzergenerierte Inhalte wurde wieder entfernt, weil Watson zum Entsetzen seiner Schöpfer anfing, Schimpfwörter in seine Antworten einzubauen.¹⁰

Die Zunahme und die Popularität nutzergenerierter Inhalte im Internet sollten uns an sich nicht so sehr überraschen. Immerhin sind wir Menschen stark an Austausch und Interaktion interessiert. Viel erstaunlicher ist, wie gern offenbar auch unsere Maschinen miteinander kommunizieren.

Die Kommunikation von Maschine zu Maschine (M2M) bezeichnet jede Art von Datenaustausch zwischen Geräten über Netze wie das Internet. Waze nutzt M2M. Ist die App auf einem Smartphone aktiv, schickt sie laufend und ohne menschliches Zutun Informationen an die Server von Waze. Ähnliches gilt für die Suche auf der stark frequentierten Reiseseite Kayak nach Billigflügen. Die Server von Kayak senden unmittelbar Anfragen an alle entsprechenden Stellen bei verschiedenen Fluggesellschaften, die in Echtzeit ohne menschliche Einmischung antworten. Geldautomaten fragen bei ihren Banken an, wie viel Geld wir auf dem Konto haben, bevor sie uns Bares auszahlen. Digitale Thermometer bestätigen Supermärkten lückenlos, dass ihre Waren auf dem Transport ausreichend gekühlt werden. Sensoren in Halbleiterfabriken informieren ihre Zentralen über jede auftretende Störung. Solche M2M-Kommunikation findet laufend in Echtzeit statt. In einem im Juli 2012 in der New York Times erschienenen Artikel hieß es: „Das Gesamtvolumen an Roboter-Geplauder im globalen Mobilfunknetz … dürfte in Kürze alle mit menschlichen Stimmen geführten Handygespräche in den Schatten stellen.“ ¹¹

Sprengung des metrischen Systems: die Datenexplosion

Dass alles Erdenkliche digitalisiert wird – Dokumente, Nachrichten, Musik, Fotos, Videos, Karten, aktuelle persönliche Angaben, soziale Netzwerke, Informationsanfragen und Antworten auf solche Anfragen, Daten aller möglicher Sensoren und dergleichen mehr –, gehört zu den bedeutsamsten Phänomenen der letzten Jahre. Je tiefer wir ins zweite Maschinenzeitalter vordringen, desto schneller und weiter verbreitet sich die Digitalisierung und sorgt für buchstäblich atemberaubende statistische Daten. Nach Angaben von Cisco Systems hat der globale Internetverkehr nur in den Jahren von 2006 bis 2011 um den Faktor zwölf zugenommen und erreicht damit 23,9 Exabyte pro Monat.¹²

Ein Exabyte ist eine unfassbar große Zahl, die dem mehr als 200.000-Fachen der gesamten Watson-Datenbank entspricht. Doch selbst das reicht noch nicht aus, um die Größenordnung der aktuellen und künftigen Digitalisierung zu erfassen. Das Technologie-Research-Unternehmen IDC schätzt das Volumen digitaler Daten weltweit für 2012 auf 2,7 Zettabyte bzw. 2,7 Trilliarden Byte, womit sich der für 2011 ermittelte Wert noch einmal um knapp die Hälfte erhöht hat. Und all diese Daten liegen keinesfalls nur auf Festplatten. Sie sind in Bewegung. Cisco prognostiziert, dass der globale Internet-Protocol-Datenverkehr 2016 1,3 Zettabyte erreichen wird.¹³ Das sind über 250 Milliarden DVDs voller Informationen.¹⁴

All diese Zahlen verdeutlichen, dass die Digitalisierung tatsächlich einen ungeheuren Datenwust erzeugt. Sollten die aktuellen Wachstumsraten noch länger anhalten, werden sie das metrische System sprengen. Als die Sammlung an Vorsätzen für Maßeinheiten 1991 auf der 19. General Conference on Weights and Measures erweitert wurde, war Yotta der höchste und stand für eine Quadrillion beziehungsweise 1024.¹⁵ Davon sind wir in der „Zettabyte-Ära“ nur noch eine Stufe entfernt.

Binäre Wissenschaft

Die jüngste Explosion der Digitalisierung ist fraglos beeindruckend. Aber ist sie auch bedeutsam? Sind alle diese Exa- und Zettabyte an digitalen Daten tatsächlich nützlich?

Unglaublich nützlich sogar. Wir bezeichnen die Digitalisierung vor allem auch deshalb als wesentliche gestalterische Triebkraft des zweiten Maschinenzeitalters, weil sie ein tieferes Verständnis ermöglicht. Das erreicht sie, indem sie enorme Datenmengen jederzeit verfügbar macht, und Daten sind das Herzblut der Wissenschaft. Mit „Wissenschaft“ meinen wir in diesem Zusammenhang das Formulieren von Theorien und Hypothesen und ihre Bewertung. Oder, weniger bürokratisch formuliert, Mutmaßungen dazu, wie etwas funktionieren könnte, und ihre Überprüfung.

Vor einiger Zeit mutmaßte Erik, dass Daten zu Internetsuchen mehr über die künftige Entwicklung der Umsätze mit und der Preise von Wohnimmobilien im ganzen Land verraten könnten. Er hatte sich Folgendes überlegt: Ein Paar, das in eine andere Stadt ziehen und ein Haus kaufen wollte, würde diesen Prozess kaum in wenigen Tagen zum Abschluss bringen. Die beiden würden schon Monate im Voraus erste Erkundigungen einziehen und Kaufinteresse zeigen. Heutzutage erfolgt dieses erste Vorfühlen über das Internet, indem Begriffe wie „Immobilienmakler in Phoenix“ oder „Wohnlagen in Phoenix“ oder „Preise für Einfamilienhäuser in Phoenix“ in Suchmaschinen eingetippt werden.

Um diese Hypothese auf die Probe zu stellen, fragte Erik bei Google an, ob er Daten zu Suchbegriffen einsehen dürfe. Er erfuhr, dass er da gar nicht lange zu fragen brauchte: das Unternehmen stellte diese Daten kostenfrei über das Internet zur Verfügung. Erik und seine Doktorandin Lynn Wu, die sich beide nicht mit der Ökonomie von Wohnimmobilien auskannten, entwickelten ein einfaches statistisches Modell zur Analyse der Daten anhand der nutzergenerierten Inhalte von Suchbegriffen, die Google bereitstellte. Ihr Modell verknüpfte Änderungen im Aufkommen von Suchbegriffen mit anschließenden Häuserkäufen und Preisänderungen und prognostizierte Folgendes: Wenn die genannten Suchbegriffe heute vermehrt eingegeben werden, steigen drei Monate später Absatz und Preise von Wohnimmobilien in Phoenix. Wie sie feststellten, funktionierte ihr einfaches Modell. Tastsächlich sagte es den Anstieg um 23,6 Prozent treffender voraus als die Experten vom US-Maklerverband National Association of Realtors.

Ähnliche Erfolge verbuchten Forscher bei der Verwendung neuerdings verfügbarer digitaler Daten zu anderen Bereichen. Ein Team unter der Leitung von Rumi Chunara von der medizinischen Fakultät der Harvard-Universität stellte fest, dass Tweets die Ausbreitung der Cholera nach dem Erdbeben von 2010 auf Haiti mit ähnlicher Genauigkeit wiedergaben wie offizielle Berichte – und zwar zwei Wochen früher.¹⁶ Sitaram Asur und Bernardo Huberman vom Social Computing Lab von HP ermittelten, dass Tweets auch zur Prognose des Erfolgs von Filmen an den Kinokassen herangezogen werden konnten. Ihr Fazit: „Diese Arbeit belegt, wie soziale Medien das kollektive Wissen zum Ausdruck bringen, das, korrekt erschlossen, einen äußerst aussagekräftigen und genauen Indikator künftiger Ergebnisse abgeben kann.“ ¹⁷

Die Digitalisierung kann uns auch helfen, die Vergangenheit besser zu verstehen. Im März 2012 hatte Google über 20 Millionen Bücher eingescannt, die im Laufe mehrerer Jahrhunderte erschienen sind.¹⁸ Diese gewaltige Sammlung digitaler Wörter und Sätze bildet die Grundlage für die sogenannte „Kulturomik“ bzw. „die Anwendung einer Datensammlung mit hohem Durchsatz und ihre Analyse zum Studium der menschlichen Kultur.“ ¹⁹ Ein multidisziplinäres Team unter Jean-Baptiste Michel und Erez Lieberman Aiden analysierte über fünf Millionen seit 1800 in englischer Sprache veröffentlichte Bücher. Unter anderem fand es heraus, dass die Anzahl der englischen Wörter von 1950 bis 2000 um über 70 Prozent angewachsen war, dass die Menschen heute schneller berühmt werden als früher, aber auch rascher in Vergessenheit geraten, und dass das Interesse an der Evolution im 20. Jahrhundert abnahm, bis Watson und Crick den strukturellen Aufbau der DNS entschlüsselten.²⁰

Das alles sind Beispiele für tieferes Verständnis und bessere Vorhersagen – anders ausgedrückt, für bessere wissenschaftliche Leistungen – durch die Digitalisierung. Hal Varian, inzwischen Chefökonom bei Google, konnte dieses Phänomen jahrelang von einem Logenplatz aus verfolgen. Und in Worte fassen kann er es wie kein Zweiter. Eines unserer Lieblingszitate dieses Herrn ist: „Ich sage immer wieder, dass der Beruf des Statistikers in den nächsten zehn Jahren besonderen Sex-Appeal haben wird. Und das meine ich ganz ernst.“ ²¹ Wenn wir die Menge an digitalen Daten anschauen, die erzeugt werden, und uns überlegen, wie viel mehr Erkenntnisse daraus noch gewonnen werden können, müssen wir ihm unwillkürlich zustimmen.

Neue Ebenen bringen neue Lösungen

Digitale Informationen sind nicht nur das Lebenselixier neuartiger wissenschaftlicher Disziplinen. Sie sind (nach den exponentiellen Steigerungen) auch die zweite große gestalterische Kraft des zweiten Maschinenzeitalters, weil sie Innovation fördern. Ein großartiges Beispiel dafür ist Waze. Dieser Dienst beruht auf mehreren Ebenen und Generationen der Digitalisierung. Keine davon ist inzwischen veraltet oder aufgebraucht, da für digitale Güter das Prinzip der Nichtrivalität gilt.

Die erste und älteste Ebene sind die digitalen Karten, die es mindestens schon so lange gibt wie den PC.²² Die zweite Ebene sind GPS-Standort-Informationen, die für Autofahrer deutlich brauchbarer wurden, als die US-Regierung im Jahr 2000 die GPS-Genauigkeit erhöhte.²³ Die dritte Ebene sind die sozialen Daten. Waze-Nutzer helfen einander, indem sie alle möglichen Informationen liefern, die von Unfällen über Blitzer bis zu billigen Tankstellen reichen. Sie können über die App sogar chatten. Und schließlich bedient sich Waze umfassend der Sensordaten. Im Grunde verwandelt es jedes Auto, das Waze nutzt, in einen Sensor für die Verkehrsgeschwindigkeit und nutzt diese Daten, um die schnellsten Routen zu errechnen.

Eingebaute Navigationssysteme, die nur die ersten beiden Generationen digitaler Daten nutzen – Karten und GPS-Standort-Informationen –, gibt es schon eine ganze Weile. Sie können sehr nützlich sein, vor allem in unbekannten Gegenden. Doch wie wir gesehen haben, haben sie in bestimmten Situationen Schwächen. Die Gründer von Waze haben erkannt, wie sie im Zuge des digitalen Fortschritts und seiner Verbreitung die Mängel traditioneller GPS-Navigation ausmerzen können. Diese Erfinder haben Fortschritt möglich gemacht, indem sie ein bestehendes System um soziale Daten und Sensordaten ergänzten und seine Leistungsfähigkeit und seinen Nutzen dadurch enorm steigerten. Wie wir im nächsten Kapitel erfahren, ist diese Art der Innovation ein Wahrzeichen unserer modernen Zeit. Sie ist sogar so bedeutsam, dass sie zur dritten und letzten maßgeblichen gestalterischen Kraft des zweiten Maschinenzeitalters wird. Warum, erklärt uns das folgende Kapitel.

Kapitel 5

INNOVATION:
NIMMT SIE AB ODER FORMIERT
SIE SICH NEU?

„Wer gute Ideen haben will, braucht viele Ideen.“

— Linus Pauling

DASS EIN RÜCKGANG des Innovationstempos in Amerika eine schlechte Nachricht wäre, darin sind sich alle einig. Große Uneinigkeit herrscht jedoch darüber, ob das tatsächlich der Fall ist.

Innovation ist uns nicht nur deshalb so wichtig, weil Neues gut ankommt – wenngleich das sicherlich zutrifft. Wie der Romancier William Makepeace Thackeray feststellte, übt das Neue auf uns einen Zauber aus, dem wir uns schwerlich entziehen können.¹ Tatsächlich ist der Reiz neuer technischer Spielereien für viele unwiderstehlich. Andere sind fasziniert von der neuesten Mode oder von angesagten Lokalen. Aus der Sicht des Wirtschaftswissenschaftlers ist es großartig, wenn solche Bedürfnisse befriedigt werden – die Deckung der Verbrauchernachfrage gilt gewöhnlich als gute Sache. Doch Innovation ist außerdem auch die wichtigste Triebkraft für den gesellschaftlichen Wohlstand.

Warum Innovation (fast) alles ist

Stellvertretend für viele, wenn nicht die meisten Wirtschaftsexperten meint Paul Krugman: „Produktivität ist nicht alles, aber auf lange Sicht ist sie fast alles.“ Warum? Er führt das weiter aus: „Das Vermögen eines Landes, seinen Lebensstandard mit der Zeit zu erhöhen, hängt nahezu vollständig von seiner Fähigkeit ab, den Output je Arbeitnehmer zu steigern“ – anders formuliert, von der Zahl der Arbeitsstunden, die zur Produktion aller von uns produzierten Güter benötigt wird, vom Auto bis zur Zahnbürste.² Die meisten Länder verfügen nicht über umfangreiche Vorkommen an Mineralien oder Öl und können daher nicht durch den Export solcher Güter reich werden.* Der einzig gangbare Weg für Gesellschaften zu mehr Wohlstand – zur Steigerung des Lebensstandards ihrer Bürger – ist, wenn Unternehmen und Arbeitskräfte aus den vorhandenen Produktionsfaktoren mehr herausholen, wenn also die gleiche Zahl von Menschen mehr Güter und Dienstleistungen produziert.

Solche Produktivitätssteigerungen werden durch Innovation ermöglicht. Wirtschaftswissenschaftler streiten gern, doch bezüglich der grundlegenden Bedeutung der Innovation für Wachstum und Wohlstand herrscht ein breiter Konsens. Die meisten Angehörigen dieser Disziplin würden Joseph Schumpeter zustimmen, dem großen Vordenker in diesem Bereich, der geschrieben hat, dass „Innovation die überragende Tatsache in der Wirtschaftsgeschichte der kapitalistischen Gesellschaft“³ und außerdem hauptsächlich für das Meiste verantwortlich ist, was wir auf den ersten Blick anderen Faktoren zuschreiben würden. Und hier endet die große Einigkeit schon wieder. Wie viel von dieser „überragenden Tatsache“ sich derzeit vollzieht und ob ein Aufwärts- oder Abwärtstrend vorliegt, ist äußerst umstritten.

Warum wir uns Sorgen machen sollten: Innovationen verbrauchen sich

Der Ökonom Bob Gordon, einer der tiefsinnigsten, gründlichsten und weithin angesehenen Forscher zu Produktivität und Wirtschaftswachstum, hat jüngst eine umfangreiche Studie darüber abgeschlossen, wie sich der Lebensstandard in den USA in den letzten 150 Jahren gewandelt hat. Im Ergebnis ist er überzeugt, dass das Innovationstempo abnimmt.

Wie auch wir betont Gordon die Bedeutung neuer Technologien als Treiber des Wirtschaftswachstums. Und wie wir ist er von der produktiven Kraft beeindruckt, die die Dampfmaschine und die übrigen technischen Errungenschaften der industriellen Revolution entfesselt haben. Gordon zufolge war das das erste wirklich bedeutende Ereignis in der globalen Wirtschaftsgeschichte. Wie er schreibt, „fand vier Jahrhunderte lang und vermutlich im vorangegangenen Jahrtausend fast kein Wirtschaftswachstum statt“. Er meint damit die Zeit vor 1750, also ungefähr zu Anfang der industriellen Revolution.⁴ Wie wir im ersten Kapitel festgestellt haben, zeigte die Kurve für Bevölkerungswachstum und soziale Entwicklung bis zur Erfindung der Dampfmaschine einen nahezu flachen Verlauf. Erwartungsgemäß gilt das auch für das Wirtschaftswachstum.

Wie Gordon demonstriert, verzeichnet dieses Wachstum jedoch seit 200 Jahren einen starken Aufwärtstrend. Das war nicht nur der ursprünglichen industriellen Revolution zu verdanken, sondern auch einer zweiten, die sich ebenfalls auf technische Innovation stützte. Im Mittelpunkt standen dabei drei Neuerungen: Elektrizität, der Verbrennungsmotor und sanitäre Einrichtungen wie fließendes Wasser. Sie alle erschienen zwischen 1870 und 1900 auf der Bildfläche.

Die „großen Erfindungen“ dieser zweiten industriellen Revolution waren nach Gordons Einschätzung „so bedeutsam und weitreichend, dass es ganze 100 Jahre dauerte, bis sie ihre maßgebliche Wirkung zeigten.“ Doch als es so weit war, ergab sich ein neues Problem. Das Wachstum geriet ins Stocken und ging sogar zurück. Flapsig könnte man sagen, als der Dampfmaschine der Dampf ausging, sprang der Verbrennungsmotor an. Doch als diesem der Sprit ausging, hatten wir nicht mehr viel in der Hinterhand. In Gordons Worten:

Die Produktivitätssteigerung (des Outputs pro Stunde) ließ nach 1970 drastisch nach. Das war seinerzeit schwer verständlich, doch es erscheint zunehmend klar, dass die positiven Einmaleffekte der großen Erfindungen und ihrer Ableger erfolgt waren und nicht erneut auftreten würden. … Was nach 1970 blieb, war eine zweite Runde von Verbesserungen wie die Entwicklung von Kurzstreckenflugzeugen für den regionalen Einsatz, der Ausbau des ursprünglichen Autobahnnetzes durch Umgehungsstraßen und die Umstellung amerikanischer Wohnhäuser von an den Fenstern angebrachten Klimageräten auf zentrale Klimatisierung.⁵

Gordon steht mit dieser Ansicht keinesfalls allein. In seinem Buch „The Great Stagnation“ von 2011 äußert sich der Wirtschaftswissenschaftler Tyler Cowen sehr klar zur Ursache für Amerikas Wirtschaftsmisere:

Wir scheitern daran, zu verstehen, woran wir scheitern. Alle diese Probleme haben eine einzige, selten erkannte Ursache: Seit mindestens 300 Jahren leben wir von den niedrig hängenden Früchten. … In den letzten 40 Jahren wurden diese niedrig hängenden Früchte immer weniger, aber wir tun so, als wären sie noch da. Wir haben übersehen, dass wir ein technisches Plateau erreicht haben und dass die Bäume schon nackter sind, als wir gerne glauben würden.⁶

Worauf es wirklich ankommt: Basistechnologien

Ganz offensichtlich ist die Erfindung leistungsstarker Technologien für Gordon und Cowen die Voraussetzung für wirtschaftliche Weiterentwicklung. Tatsächlich besteht unter den Wirtschaftshistorikern weithin Einigkeit, dass es besonders bedeutsame Technologien gibt, die das normale Tempo des wirtschaftlichen Fortschritts beschleunigen. Um das zu erreichen, müssen sie sich über viele, wenn nicht die meisten Branchen ausbreiten und dürfen sich nicht auf eine einzige beschränken. Die Baumwollentkörnungsmaschine zum Beispiel war für den Textilsektor zu Beginn des 19. Jahrhunderts zweifelsohne von großer Bedeutung, doch für andere Bereiche mehr oder minder belanglos.** Die Dampfmaschine und die Elektrizität dagegen haben sich rasch praktisch flächendeckend ausgebreitet. Durch die Dampfmaschine stand Fabriken plötzlich nicht nur ein Vielfaches an Kraft zur Verfügung, sondern sie waren nicht länger an einen Fluss oder Strom gebunden, um Wasserräder anzutreiben. Außerdem revolutionierte die Dampfmaschine auch die Reisemöglichkeiten zu Lande, indem sie die Voraussetzungen für Eisenbahnen schuf, und zur See durch den Dampfer. Der elektrische Strom gab der Produktion weitere Impulse, indem er den Antrieb einzelner Maschinen ermöglichte. Außerdem brachte er elektrisches Licht in Fertigungshallen, Bürogebäude und Lagerhäuser und führte zu weiteren Innovationen wie Klimaanlagen, die die zuvor an manchen Arbeitsplätzen herrschende Gluthitze erträglich machten.

In der ihnen eigenen Formulierungsfreude bezeichneten die Wirtschaftswissenschaftler Innovationen wie Dampfkraft und Elektrizität als Basis- oder Universaltechnologien. Der Wirtschaftshistoriker Gavin Wright definiert sie sehr treffend als „tief greifende neue Ideen oder Methoden mit dem Potenzial maßgeblicher Auswirkungen auf viele Wirtschaftssektoren.“ ⁷ „Auswirkungen“ bedeutet in diesem Zusammenhang eine beträchtliche Steigerung der Produktionsmenge durch deutlich erhöhte Produktivität. Basistechnologien sind so bedeutsam wegen ihrer wirtschaftlichen Tragweite: Sie unterbrechen und beschleunigen den normalen Verlauf der wirtschaftlichen Entwicklung.

Die Lehre ist sich aber nicht nur über ihre Bedeutung einig, sondern auch im Hinblick auf ihre typischen Erkennungsmerkmale: Basistechnologien sind allgegenwärtig, verbessern sich im Lauf der Zeit und können neue Innovationen hervorbringen.⁸ Die bisherigen Kapitel belegen, dass die Digitaltechnik all diese Voraussetzungen erfüllt. Sie entwickelt sich nach der vom Moore’schen Gesetz vorgegebenen Kurve weiter, wird in allen Branchen weltweit verwendet und führt zu Innovationen wie fahrerlosen Autos und Maschinen, die Jeopardy! gewinnen. Sind wir etwa die Einzigen, die Informations- und Kommunikationstechnologie (IuK) in dieselbe Kategorie einordnen wie Dampfkraft und elektrischen Strom? Halten nur wir IuK für eine Universaltechnologie?

Ganz und gar nicht. Die meisten Wirtschaftshistoriker teilen die Einschätzung, dass IuK alle vorstehenden Kriterien erfüllt und deshalb zum Klub der Basistechnologien gehört. Tatsächlich erhielt von einer Liste aller Kandidaten für diese Klassifizierung, die der Wirtschaftswissenschaftler Alexander Field erstellt hatte, lediglich die Dampfkraft mehr Stimmen als IuK, die zusammen mit der Elektrizität als die nach gängiger Meinung zweitwichtigste Universaltechnologie bezeichnet wurde.⁹

Wenn wir doch alle einer Meinung sind, warum diskutieren wir dann darüber, ob IuK ein neues goldenes Zeitalter der Innovation und des Wachstums einläutet? Weil, so wird argumentiert, ihre wirtschaftlichen Vorteile bereits ausgeschöpft sind und mittlerweile die meisten neuen „Innovationen“ im Zusammenhang mit billiger Online-Unterhaltung stattfinden. Wie Robert Gordon es formuliert:

Der erste Industrieroboter wurde 1961 von General Motors eingeführt. In den 1960er-Jahren verschwand das „Fräulein vom Amt“. … Buchungssysteme für Flugtickets kamen in den 1970er-Jahren auf, und 1980 traten Strichcode-Scanner und Geldautomaten ihren Siegeszug durch Einzelhandel und Banken an. … Die ersten PCs erschienen in den frühen 1980er-Jahren auf der Bildfläche, mit Textverarbeitung, Zeilenumbrüchen und Tabellen. … Jünger und daher vertrauter ist die rasche Entwicklung des Internets und des Online-Handels ab 1995, ein Prozess, der 2005 weitgehend abgeschlossen war. ¹⁰

Zurzeit gilt Cowen zufolge: „Der Gewinn, den uns das Internet gebracht hat, ist sehr real, und ich will mich hier positiv darüber äußern, nicht negativ. … Dennoch präsentiert sich folgendes Gesamtbild: Wir haben mehr Spaß, was wir zum Teil dem Internet verdanken. Der Spaß ist außerdem billiger geworden. [Doch] auf der Einnahmenseite verzeichnen wir Einbußen. Es fällt uns schwerer, unsere Schulden zu tilgen, ob als Privatpersonen, Unternehmen oder Regierungen.“ ¹¹ Die IuK des 21. Jahrhunderts fallen beim entscheidenden Test auf wirtschaftliche Bedeutsamkeit schlicht durch.

Warum wir uns keine Sorgen machen müssen: Innovationen verbrauchen sich nicht

Für jeden guten Wissenschaftler entscheiden aber letztlich die Daten über die Tragkraft einer Hypothese. Und was sagen uns die Daten in diesem Fall? Bestätigen die Produktivitätszahlen diese pessimistische Beurteilung des Potenzials der Digitalisierung? Auf die Daten kommen wir im siebten Kapitel zu sprechen. Zunächst möchten wir Ihnen eine ganz andere Ansicht dazu präsentieren, wie Innovation funktioniert – eine Alternative zu der These, dass sich Innovationen „verbrauchen“.

Gordon schreibt, dass „es sinnvoll ist, sich den Innovationsprozess als eine Serie konkreter Erfindungen vorzustellen, gefolgt von schrittweisen Verbesserungen, die am Ende das ganze Potenzial der ursprünglichen Erfindung erschließen“. ¹²

Das klingt soweit ganz vernünftig. Eine Erfindung wie die Dampfmaschine oder der Computer wird gemacht, und wir genießen dadurch wirtschaftliche Vorteile. Diese Vorteile sind anfangs klein, solange die Technik noch nicht ausgereift ist und noch nicht flächendeckend eingesetzt wird, doch sie werden immer größer, wenn sich die Basistechnologie weiterentwickelt und ausbreitet. Dann nehmen die Vorteile wieder ab, wenn die Verbesserungen – und vor allem die Verbreitung – ausgereizt sind. Entstehen gleich mehrere Universaltechnologien auf einmal oder in steter Folge, können wir über längere Zeiträume nachhaltige Wachstumsraten aufrechterhalten. Treten zwischen maßgeblichen Innovationen aber größere Lücken auf, verebbt das Wirtschaftswachstum früher oder später. Wir bezeichnen das als Vorstellung von der „Innovation als Früchte“, um Tyler Cowens Bild von den vielen bereits gepflückten tief hängenden Früchten die verdiente Ehre zu erweisen. Eine Innovation ist demnach vergleichbar mit dem Anbau von Früchten, und die Ausschöpfung der Innovation mit dem Verzehr der Früchte im Laufe der Zeit.

Nach einer anderen Auffassung besteht die eigentliche Aufgabe der Innovation aber nicht darin, etwas Großes und Neues hervorzubringen, sondern vielmehr bereits Bestehendes neu zu kombinieren. Und je genauer wir uns anschauen, wie größere Entwicklungen des Wissens und der Leistungsfähigkeit tatsächlich erfolgt sind, desto plausibler erscheint diese Kombinationstheorie. Genau so ist zumindest eine Innovation zustande gekommen, die mit dem Nobelpreis gewürdigt wurde.

Kary Mullis wurde 1993 der Chemie-Nobelpreis für die Entwicklung der Polymerase-Kettenreaktion (PKR), einer mittlerweile allgegenwärtigen Methode zur Vervielfältigung von DNS-Sequenzen, verliehen. Als er auf einer nächtlichen Fahrt durch Kalifornien auf diesen Gedanken kam, tat er ihn zunächst spontan ab. Wie er in seiner Nobelpreisrede berichtete: „Ich hielt das für eine Illusion. … Es war einfach zu leicht. … Da war keine einzige Unbekannte im Spiel. Jeder Teilschritt war für sich bereits vollzogen.“ ¹³ „Alles“, was Mullis tat, war, vertraute biochemische Methoden neu zu kombinieren, um eine neuartige Methode zu entwickeln. Und dennoch war diese neue Kombination durch Mullis ganz offensichtlich enorm wertvoll.

Die Analyse vieler Beispiele für Erfindungen, Innovation und technischen Fortschritt brachte den Komplexitätsforscher Brian Arthur zu der Überzeugung, dass Geschichten wie die von der Entwicklung der PKR eher die Regel sind als die Ausnahme. Wie er in seinem Buch „The Nature of Technology“ zusammenfasst: „Etwas erfinden heißt, es in etwas bereits Bestehendem zu entdecken.“ ¹⁴ Der Wirtschaftswissenschaftler Paul Romer verteidigt diese Auffassung vehement in der sogenannten „neuen Wachstumstheorie“ der Wirtschaftswissenschaften, um sie von Ansichten wie der Gordons abzugrenzen. Romers im Grunde optimistische Theorie betont die Bedeutung rekombinanter Innovation. Er schreibt:

Wirtschaftswachstum entsteht, wenn Menschen Rohstoffe hernehmen und so neu ordnen, dass sie an Wert gewinnen. … Jede Generation hat die Grenzen des Wachstums erfahren, die endliche Ressourcen und unerwünschte Nebenwirkungen darstellen würden, wenn keine neuen … Ideen aufgetan würden. Und jede Generation hat das Potenzial der Generierung neuer … Ideen unterschätzt. Wir scheitern immer wieder an dem Versuch, zu begreifen, wie viele Ideen noch unentdeckt sind. … Die Möglichkeiten summieren sich nicht nur, sie vervielfachen sich.¹⁵

Romer legt auch viel Wert auf eine besonders wichtige Ideenkategorie, die er als „Meta-Ideen“ bezeichnet:

Die vielleicht bedeutsamsten aller Ideen sind die Meta-Ideen – Ideen dazu, wie sich der Erzeugung und Übertragung anderer Ideen Vorschub leisten lässt. … Es lassen sich … zwei sichere Prognosen stellen: Erstens wird sich im 21. Jahrhundert das Land an die Spitze setzen, dem es gelingt, eine Innovation einzuführen, die die Entwicklung neuer Ideen in der privaten Wirtschaft effektiver fördert. Zweitens werden die Menschen auf neue solche Meta-Ideen kommen.¹⁶

Digitale Technologien: Basistechnologien in Reinkultur

Gordon und Cowen sind Ökonomen von Weltrang, messen digitalen Technologien aber nicht die gebührende Bedeutung bei. Die nächste große Meta-Idee, von der Romer spricht, gibt es bereits: Sie ist erkennbar im neuen Kollektiv von Gehirnen und Maschinen, das durch vernetzte digitale Geräte entstanden ist, auf denen eine erstaunliche Vielfalt von Software läuft. Die Universaltechnologie IuK hat bahnbrechende neue Methoden zur Kombination und Rekombination von Ideen möglich gemacht. Wie Sprache, Buchdruck, die Bibliothek oder Allgemeinbildung fördert das globale digitale Netz auch die Neukombination von Innovationen. Wir können Ideen, ob alte oder aktuelle, in bislang beispielloser Art und Weise immer wieder neu mischen. Schauen wir uns ein paar Beispiele dafür an.

Das Chauffeur-Projekt von Google haucht einer bereits bestehenden Basistechnologie neues Leben ein: dem Verbrennungsmotor. Wird ein handelsübliches Fahrzeug mit einem schnellen Computer und einem Satz Sensoren nachgerüstet (die nach dem Moore’schen Gesetz allesamt immer billiger werden) und mit großen Mengen an Karten- und Straßendaten (die dank der allgegenwärtigen Digitalisierung zur Verfügung stehen), wird es zu einem fahrerlosen Auto wie aus einem Science-Fiction. Doch auch wenn wir Menschen noch selbst fahren, helfen uns Neuerungen wie Waze, schneller voranzukommen und Staus zu umgehen. Waze ist eine neue Kombination aus Standortsensoren, Datenübertragungstechnik (will heißen, Handys), Navigationssystem und sozialem Netzwerk. Keine dieser Techniken hat das Team von Waze selbst erfunden. Es hat sie lediglich neu zusammengestellt. Das Moore’sche Gesetz sorgte dafür, dass alle beteiligten Geräte erschwinglich wurden, und die Digitalisierung machte sämtliche benötigten Daten für das Waze-System verfügbar.

Das Internet selbst ist ebenfalls ganz offensichtlich eine Kombination aus dem viel älteren TCP/IP-Datenübertragungsnetz, einer Markup-Language namens HTML, die spezifizierte, wie Text, Bilder und dergleichen mehr angelegt werden mussten, und einer einfachen PC-Anwendung namens „Browser“ zur Darstellung der Ergebnisse. Keines dieser Elemente war besonders neuartig. Revolutionär wurden sie erst durch ihre Zusammenfügung.

Facebook hat auf der Web-Infrastruktur aufgebaut, indem es den Menschen ermöglichte, ihre sozialen Netzwerke zu digitalisieren und Medien online zu stellen, ohne erst HTML zu erlernen. Ob dies nun eine intellektuell besonders anspruchsvolle Kombination technischer Möglichkeiten war oder nicht, populär und wirtschaftlich bedeutsam war sie auf jeden Fall. Im Juli 2013 wurde der Wert des Unternehmens auf 60 Milliarden US-Dollar beziffert.¹⁷ Als der Austausch von Fotos zu einer der beliebtesten Aktivitäten auf Facebook wurde, beschlossen Kevin Systrom und Mike Krieger, eine Smartphone-App zu entwickeln, die diese Fähigkeit nachahmte, und sie mit der Option zu kombinieren, die Ansicht eines Fotos durch digitale Filter zu verändern. Dies mochte eine scheinbar geringfügige Innovation sein, vor allem da Facebook 2010, als Systrom und Krieger ihr Projekt starteten, ja bereits den mobilen Austausch von Fotos zuließ. Doch die von ihnen entwickelte Anwendung Instagram hatte im Frühjahr 2012 bereits über 30 Millionen Nutzer gefunden, die insgesamt über 100 Millionen Fotos hochgeladen hatten. Im April 2012 kaufte Facebook Instagram für rund 1 Milliarde US-Dollar.

Diese Abfolge zeigt deutlich, dass die digitale Innovation ganz eindeutig auf Neukombination beruht. Jede Entwicklung wird zum Baustein künftiger Innovationen. Fortschritt hört nicht auf, er kumuliert sich. Und die digitale Welt kennt keine Grenzen. Sie greift auf die physische Welt über, was zu automatisch gesteuerten Autos und Flugzeugen führt, zu Druckern, die Gegenstände produzieren, und so weiter. Das Moore’sche Gesetz sorgt dafür, dass sich Computertechnik und Sensoren mit der Zeit exponentiell verbilligen und in immer mehr Produkte, vom Türknauf bis zur Grußkarte, wirtschaftlich eingebaut werden können. Die Digitalisierung stellt enorme Datensammlungen für fast jede Lebenslage zur Verfügung, und diese Informationen lassen sich unbegrenzt reproduzieren und wiederverwenden, weil keine Rivalität vorliegt. Infolge dieser beiden Kräfte explodiert die Anzahl potenziell wertvoller Bausteine weltweit, und die Möglichkeiten vervielfachen sich wie nie zuvor. Das bezeichnen wir als die „Innovation-als-Baustein“-Weltanschauung. Sie wird vertreten durch Arthur, Romer und uns beide. Aus dieser Perspektive werden Bausteine –anders als bei der „Innovation-als-Früchte“-Philosophie – nie aufgezehrt oder anderweitig aufgebraucht. Sie eröffnen vielmehr immer mehr Möglichkeiten für künftige Neukombinationen.

Die Grenzen des Wachstums durch Neukombination

Ist Innovation tatsächlich ein Rekombinationsphänomen, zeichnet sich ein Problem ab: Wenn die Zahl der Bausteine explodiert, besteht die größte Schwierigkeit darin, zu erkennen, welche Kombinationen daraus jeweils von Wert sind. In seiner Abhandlung „Recombinant Growth“ entwickelte der Ökonom Martin Weitzman ein mathematisches Modell einer neuen Wachstumstheorie, in dem die „Fixfaktoren“ einer Volkswirtschaft – Maschinen, Nutzfahrzeuge, Laboratorien etc. – mit der Zeit durch Wissenselemente angereichert werden, die er als „seed ideas“, also „Ideenkeime“ bezeichnet, und in dem sich das Wissen selbst mit der Zeit vermehrt, wenn bestehende „seed ideas“ zu neuen kombiniert werden.¹⁸ Dabei handelt es sich um eine „Innovation-als-Baustein“-Weltsicht, in der die Wissensfragmente und die „Ideenkeime“ im Laufe der Zeit immer wieder neu zusammengestellt werden können.

Dieses Modell führt zu einem faszinierenden Ergebnis: Weil die Kombinationsmöglichkeiten so rasch und drastisch zunehmen, gibt es schon bald eine praktisch unbegrenzte Zahl potenziell wertvoller neuer Kombinationen aus bestehenden Wissensfragmenten.*** Der Engpass für das Wirtschaftswachstum besteht dann in der Fähigkeit, all diese potenziellen Neukombinationen auf die wirklich wertvollen hin abzuklopfen.

Weitzman schreibt:

In einer solchen Welt könnte sich das Wirtschaftsleben allem Anschein nach immer mehr um die zunehmend intensivere Verarbeitung der immer größeren Zahl neuer ‚seed ideas‘ zu funktionsfähigen Innovationen drehen. … In den frühen Entwicklungsstadien wird das Wachstum durch die Zahl potenzieller neuer Ideen gebremst, später dann nur noch durch die Fähigkeit zu ihrer Verarbeitung.¹⁹

Gordon stellt die provokative Frage: „Ist das Wachstum vorüber?“ Wir antworten stellvertretend für Weitzman, Romer und die übrigen Vertreter der Theorie vom neuen Wachstum: „Auf keinen Fall. Es wird nur durch unsere Unfähigkeit aufgehalten, all die neuen Ideen schnell genug zu verarbeiten.“

Die Lösung des Problems: mehr Augenpaare und größere Rechner

Wenn diese Antwort auch nur zum Teil zutrifft – wenn sie nur ein Quäntchen Wahrheit dazu enthält, wie Innovation und Wirtschaftswachstum in der realen Welt funktionieren –, dann stellt die Steigerung unserer Fähigkeit, neue Kombinationen von Ideen zu testen, die beste Möglichkeit zur Beschleunigung des Fortschritts dar. Ein großer Schritt in diese Richtung ist die Beteiligung von immer mehr Menschen an diesem Testverfahren, und die digitale Technik macht es immer mehr Menschen möglich, sich daran zu beteiligen. Wir sind durch globale IuK vernetzt, wir haben bezahlbaren Zugang zu enormer Datenfülle und Rechnerleistung. Kurz, das digitale Umfeld unserer Tage ist ein Tummelplatz für die Neukombination im ganz großen Stil. Der wortgewaltige Verfechter quelloffener Software Eric Raymond merkt dazu zuversichtlich an: „Wenn genügend Augen danach suchen, bleibt kein Programmierfehler verborgen.“ ²⁰ Für die Innovation könnte das heißen: „Je mehr Menschen danach suchen, desto effektivere Kombinationen werden entdeckt.“

Diese Erfahrung machte auch die NASA bei dem Versuch, ihre Fähigkeiten zur Prognose von Sonneneruptionen zu verbessern. Dafür ist Treffsicherheit und viel Vorlaufzeit erforderlich, denn solche solaren kosmischen Strahlungsereignisse, wie sie richtig heißen, können ungeschützte Ausrüstung und Menschen im Weltraum gefährlichen Strahlungsniveaus aussetzen. Auch nach 35 Jahren Forschung und Daten über Sonneneruptionen musste die NASA einräumen, dass sie „keine Methode zur Verfügung hat, um das Auftreten, die Intensität bzw. die Dauer eines solaren Strahlungsereignisses zu prognostzieren.“ ²¹

Schließlich stellte die Behörde ihre Daten und eine Beschreibung der Problematik um die Prognose von Sonneneruptionen auf Innocentive online, einer Online-Clearingstelle für wissenschaftliche Problemstellungen. Innocentive verlangt keine Referenzen. Menschen brauchen keine Doktortitel und müssen nicht in Forschungseinrichtungen arbeiten, um sich über Fragen zu informieren, Daten herunterzuladen oder eine Lösung einzustellen. Jeder kann an den Problemen arbeiten, ganz gleich aus welchem Fachbereich er kommt. So werden zum Beispiel Physiker nicht davon abgehalten, sich mit biologischen Fragestellungen zu befassen.

Wie sich herausstellte, gehörte die Person mit den zur Verbesserung der SPE-Prognose nötigen Erkenntnissen und Kompetenzen keiner bekannten Astrophysikergruppierung an. Es war nämlich Bruce Cragin, Hochfrequenztechniker im Ruhestand, der in einer Kleinstadt in New Hampshire lebte. Cragin kommentierte: „Ich hatte zwar nichts mit dem Fachgebiet der Solarphysik als solchem zu tun, doch ich hatte mich intensiv mit der Theorie der magnetischen Rekonnektion beschäftigt.“ ²² Für diese Aufgabe war das offenbar die richtige Theorie, denn Cragins Herangehensweise ermöglichte es, Sonneneruptionen mit 85-prozentiger Treffsicherheit acht Stunden im Voraus zu prognostizieren. Dass er die Verbindung zwischen dieser Theorie und den Daten herstellte, brachte ihm eine Belohnung in Höhe von 30.000 US-Dollar von der Weltraumbehörde ein.

In den letzten Jahren haben sich viele derselben Strategie zur Nutzung von Technologie wie die NASA bedient, um ihre Innovationsprobleme öffentlich und einem größeren Publikum zugänglich zu machen. Dieses Phänomen trägt verschiedene Bezeichnungen wie „offene Innovation“ und „Crowdsourcing“ und ist mitunter erstaunlich effektiv. Die Innovationsforscher Lars Bo Jeppesen und Karim Lakhani untersuchten 166 auf Innocentive eingestellte wissenschaftliche Problemstellungen, die im eigenen Hause nicht gelöst werden konnten. Sie stellten fest, dass 49 davon von der Innocentive-Gemeinde bewältigt werden konnten. Das entspricht einer Erfolgsquote von 30 Prozent. Sie stellten weiter fest, dass die erfolgreichen Lösungen mit höherer Wahrscheinlichkeit auf Beiträge aus ganz anderen Disziplinen zurückgingen als den offensichtlichen. Anders gesagt half es offenbar, wenn der Problemlöser „marginal“ war – also über Vorkenntnisse, Qualifikationen und Erfahrungen verfügte, die nicht auf den ersten Blick für das Problem relevant waren. Jeppesen und Lakhani geben dafür prägnante Beispiele:

[Es lagen] verschiedene zielführende Lösungen für dieselbe wissenschaftliche Fragestellung zur Ermittlung eines lebensmittelechten Polymer-Verabreichungssystems von einem Luft- und Raumfahrtphysiker, dem Eigentümer eines kleinen landwirtschaftlichen Betriebs, einem Spezialisten für die transdermale Verabreichung von Medikamenten sowie einem Industriewissenschaftler vor. … Alle vier erreichten das erforderliche Ziel durch unterschiedliche wissenschaftliche Mechanismen. … [Ein anderer Fall betraf] ein Forschungs- und Entwicklungslabor, das auch nach Beratung mit internen und externen Spezialisten die toxikologische Signifikanz einer bestimmten Symptomatik nicht durchschaute, die im Zuge eines laufenden Forschungsprogramms beobachtet worden war. … Gelöst wurde das Problem am Ende von einer promovierten Wissenschaftlerin aus dem Fachgebiet der Proteinkristallografie mit in diesem Bereich üblichen Methoden. Sie wäre normalerweise weder mit Toxikologieproblemen in Berührung gekommen noch gehörte ihre Lösung zu ihrem beruflichen Alltag.²³

Wie Innocentive brachte auch das Online-Start-up Kaggle eine vielfältige Gruppe von Menschen ohne bestimmte Voraussetzungen aus aller Welt zusammen, um Lösungen für heikle Probleme zu finden, die von Organisationen eingestellt wurden. Kaggle ist aber nicht auf wissenschaftliche Fragestellungen spezialisiert, sondern auf datenintensive, mit dem Ziel, eine höhere Prognosegenauigkeit zu erreichen als von der einreichenden Organisation ursprünglich vorgegeben. Auch diese Ergebnisse sind in mehrfacher Hinsicht frappierend. Zum einen sind die Verbesserungen gegenüber dem Ausgangsniveau in aller Regel beträchtlich. In einem Fall reichte [der Versicherer] Allstate einen Datensatz mit Fahrzeugmerkmalen ein und bat die Kaggle-Gemeinde um Prognosen dazu, für welche später Haftpflichtleistungen beansprucht würden.²⁴ Der Wettbewerb lief rund drei Monate und es fanden sich über 100 Teilnehmer. Die Prognose des Gewinners war um 270 Prozent genauer als das Ausgangsniveau der Versicherung.

Ein weiterer interessanter Aspekt ist, dass Kaggle-Wettbewerbe meist von Kandidaten gewonnen werden, die nur am Rande mit der Disziplin zu tun haben, aus der die Fragestellung stammt. So kam beispielsweise die treffsicherste Prognose zur Wiederaufnahmehäufigkeit von Patienten in Krankenhäusern von einem Teilnehmer ohne jegliche Erfahrung im Gesundheitswesen. Bei einer traditionellen Suche nach einer Lösung wäre er folglich gar nicht gefragt worden. Diese nachweislich fähigen und erfolgreichen Datenwissenschaftler bringen vielfach Erfahrungen aus neuen und eindeutig digitalen Bereichen mit.

Von Februar bis September 2012 hatte Kaggle zwei Wettbewerbe zur automatischen Benotung von Schüleraufsätzen ausgeschrieben, die die Hewlett Foundation sponserte.**** Kaggle und Hewlett erarbeiteten gemeinsam mit verschiedenen Bildungsexperten die Rahmenbedingungen für den Wettbewerb. Vor dessen Veröffentlichung hatten viele der Beteiligten große Bedenken. Die erste Ausschreibung bestand aus zwei Runden. Elf etablierte Educational-Testing-Dienste traten in der ersten Runde gegeneinander an. In der zweiten Runde wurden auch Mitglieder der Kaggle-Gemeinschaft von Datenforschern, allein oder im Team, zur Teilnahme aufgefordert. Die Experten befürchteten, das Kaggle-Publikum würde in der zweiten Runde schlicht nicht konkurrenzfähig sein. Immerhin hatten sich alle der einschlägigen Unternehmen bereits seit Längerem mit der Bewertung durch Computer beschäftigt und dem Problem erhebliche Ressourcen gewidmet. Ihre Hunderte von Menschenjahren umfassende gesammelte Erfahrung und Sachkenntnis verschaffte ihnen vermeintlich einen uneinholbaren Vorsprung gegenüber einer Schar blutiger Anfänger.

Die Sorgen waren unbegründet. Viele der Neulinge, die sich an dem Wettbewerb beteiligten, schnitten besser ab als die etablierten Unternehmen. Noch überraschender waren die Ergebnisse von Kaggles Analysen zu den erfolgreichsten Bewerbern. Bei beiden Wettbewerben hatte keiner der drei führenden Teilnehmer maßgebliche Vorkenntnisse, weder in der Benotung von Aufsätzen noch in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Im zweiten Wettbewerb hatte keiner der besten drei eine formelle Ausbildung in künstlicher Intelligenz, von einem kostenlosen Online-Kurs der AI-Fakultät der Stanford-Universität abgesehen, der weltweit allen Interessierten offenstand. Daran nahmen Menschen auf der ganzen Welt teil, und offensichtlich lernten sie viel daraus. Die drei erfolgreichsten Teilnehmer stammten jeweils aus den USA, Slowenien und Singapur.

Quirky, ein weiteres internetbasiertes Start-up, fordert Interessenten auf, sich an beiden Phasen der Neukombination von Innovationen nach Weitzman zu beteiligen – erst an der Generierung von Ideen, dann am Filterungsprozess. Das geschieht durch Nutzung der Fähigkeiten vieler Augenpaare, die nicht nur Innovationen erkennen, sondern auch sondieren und marktreif machen können. Quirky sucht bei seinem Publikum nach Ideen für neue Konsumprodukte und stützt sich bei Abstimmungen über Einreichungen, die Durchführung von Forschungsarbeit, Verbesserungsvorschlägen, Überlegungen zur Namensgebung und zur Markenpolitik für die Produkte und Umsatzsteigerungen ebenfalls auf Crowdsourcing. Die endgültigen Entscheidungen darüber, welche Produkte auf den Markt gebracht werden, und ihre Entwicklung, ihre Produktion und ihren Vertrieb übernimmt Quirky selbst. 70 Prozent der über seine Website erzielten Umsätze streicht Quirky ein, 30 Prozent werden auf alle Mitglieder der Gemeinschaft verteilt, sie sich am Entwicklungsprozess beteiligt haben. Von diesen 30 Prozent erhält derjenige, der die Idee ursprünglich eingereicht hat, 42 Prozent, die Mitwirkenden an der Preisgestaltung teilen sich 10 Prozent, alle, die zur Namensfindung beigetragen haben, teilen sich 5 Prozent und so weiter. Im Herbst 2012 hatte Quirky über 90 Millionen US-Dollar an Wagniskapital eingesammelt und Verträge über den Vertrieb seiner Produkte mit mehreren großen Einzelhandelskonzernen wie Target oder Bed Bath & Beyond geschlossen. Eins seiner erfolgreichsten Produkte, eine biegsame Steckdosenleiste namens Pivot Power, verkaufte sich über 373.000 Mal in weniger als zwei Jahren und brachte der für ihre Entwicklung verantwortlichen Gruppe über 400.000 US-Dollar ein.

Affinnova, ein weiteres junges Unternehmen, das die Neukombination von Innovationen fördert, unterstützt seine Kunden bei der zweiten Weitzman-Phase: der Sondierung möglicher Kombinationen von Bausteinen auf der Suche nach den aussichtsreichsten. Das geschieht durch die Verknüpfung von Crowdsourcing mit nobelpreiswürdigen Algorithmen. Als die Brauerei Carlsberg Flasche und Etikett der belgischen Biermarke Grimbergen modernisieren wollte, des ältesten ununterbrochen gebrauten Klosterbiers der Welt, war allen Beteiligten klar, dass sie sehr vorsichtig vorgehen mussten. Das Unternehmen wollte die Marke entstauben, ohne ihren soliden Ruf aufs Spiel zu setzen oder von ihrer 900-jährigen Geschichte abzulenken. Im Zuge einer Umgestaltung würden natürlich viele Vorschläge für jedes der verschiedenen Attribute vorgelegt werden – Flaschenform, Prägemotive, Farbe und Position des Etiketts, Design der Kapsel und so weiter. Dann müsste man sich auf die richtige Kombination daraus einigen. Welche Kombination aus Tausenden von Möglichkeiten die „richtige“ sein würde, war jedoch nicht auf Anhieb ersichtlich.

Der Standardansatz für ein solches Problem ist, dass das Designerteam zunächst ein paar Kombinationen vorlegt, die es gut findet, und dann mithilfe von Fokusgruppen oder anderen in kleinem Rahmen eingesetzten Methoden abschließend ermittelt, welche am besten ankommt. Affinnova geht da ganz anders vor. Es verwendet die mathematischen Methoden der Wahlentscheidungsmodelle, eine Entwicklung, die so maßgeblich war, dass sie ihrem geistigen Vater, dem Wirtschaftswissenschaftler Daniel McFadden, den Nobelpreis eintrug. Wahlentscheidungsmodelle ermitteln rasch die Präferenzen von Menschen. Bevorzugen Sie eine braune, geprägte Flasche mit einem kleinen Etikett oder eine grüne Flasche ohne Prägemuster mit einem großen Etikett? Das geschieht, indem sie immer wieder einer kleinen Auswahl an Optionen ausgesetzt und gefragt werden, welche ihnen am besten gefällt. Affinnova präsentiert diese Optionen über das Internet und ist in der Lage, unter Beteiligung von wenigen Hundert Menschen am Bewertungsprozess die mathematisch optimale Auswahl an Optionen zu ermitteln (oder zumindest annähernd zu ermitteln). Bei Grimbergen kam die Gestaltung, die aus diesem explizit auf Neukombination beruhenden Verfahren hervorging, 3,5 Mal so gut an wie die alte Flasche.²⁵

Wenn wir die Welt durch die Linse der New-Growth-Theoretiker betrachten und das Gesehene mit Erscheinungen wie Waze, Innocentive, Kaggle, Quirky, Affinnova und vielem mehr abgleichen, stimmt uns das im Hinblick auf die Gegenwart und Zukunft der Innovation sehr optimistisch. Und diese digitalen Entwicklungen beschränken sich keinesfalls auf den Hightech-Sektor. Sie optimieren und beschleunigen nicht nur Computer und Netze, sondern sie tragen auch dazu bei, dass wir bessere Autofahrer werden (oder künftig vielleicht gar nicht mehr selbst fahren müssen), dass wir Sonneneruptionen besser vorhersagen können, dass wir Probleme in der Lebensmittelwissenschaft und der Toxikologie lösen können und dass wir praktische Steckdosenleisten und schönere Bierflaschen bekommen. Diese und unzählige weitere Innovationen addieren sich im Laufe der Zeit, und das wird immer so weitergehen. Anders als manche unserer Kollegen sind wir zuversichtlich, dass Innovation und Produktivität auch künftig solide weiterwachsen. Viele Bausteine sind schon gelegt, und sie werden ständig auf immer bessere Weise neu kombiniert.

* In Wirklichkeit werden viele tatsächlich rohstoffreiche Länder vom zweifachen Schreckgespenst des „Ressourcenfluchs“ gelähmt: niedrigen Wachstumsraten und großer Armut.

** Manche haben der Erfindung dieser Maschine die verstärkte Nachfrage nach Sklavenarbeit in den amerikanischen Südstaaten und damit den Sezessionskrieg zugeschrieben, doch ihre direkten wirtschaftlichen Effekte außerhalb der Textilindustrie waren sehr gering.

*** Vergessen Sie nicht: Wenn es in einer solchen Wirtschaft nur 52 „seed ideas“ gibt, ist die Zahl potenzieller Kombinationen viel größer als die Zahl der Atome in unserem Sonnensystem.

**** Verbesserungen in diesem Bereich sind so bedeutsam, weil Aufsätze den Lernerfolg von Schülern viel deutlicher erfassen als Multiple-Choice-Tests, doch ihre Benotung um ein Vielfaches teurer ist, wenn menschliche Prüfer eingesetzt werden. Die automatische Benotung von Aufsätzen würde nicht nur die Bildungsqualität verbessern, sondern gleichzeitig die Bildungskosten senken.

Kapitel 6

KÜNSTLICHE UND
MENSCHLICHE INTELLIGENZ
IM ZWEITEN
MASCHINENZEITALTER

„Und hier stehe ich und denke an jene erstaunlichen elektronischen
Maschinen … durch die unsere geistige Kapazität zur Berechnung
und Kombination verstärkt und im Zuge dessen vervielfacht wird –
in einem Maße, das … erstaunliche Fortschritte verspricht.“

— Pierre Teilhard de Chardin

IN DEN BISHERIGEN FÜNF KAPITELN wurden die prägnanten Merkmale des zweiten Maschinenzeitalters umrissen: anhaltende exponentielle Weiterentwicklung der Computertechnik in vielen Aspekten, unerhört große Mengen an digitalen Daten und die Innovation durch Neukombination. Diese drei Kräfte sorgen für Durchbrüche, die Science-Fiction zum Alltag machen und dabei selbst unsere jüngsten Erwartungen und Theorien in den Schatten stellen. Vor allem aber gilt: Es ist kein Ende dieser Entwicklung in Sicht.

Die Fortschritte, die wir in den letzten Jahren (und im ersten Teil dieses Buches) beobachten konnten – selbstfahrende Autos, brauchbare humanoide Roboter, Spracherkennungs- und -synthesesysteme, 3D-Drucker, Rechner als Jeopardy!-Gewinner – sind nicht die krönenden Höhepunkte des Computerzeitalters. Sie sind erst der Anfang. Je tiefer wir ins zweite Maschinenzeitalter einsteigen, desto mehr und desto eindrucksvollere solcher Wunder erleben wir.

Wie wir da so sicher sein können? Weil es die exponentiellen, digitalen und neu kombinierenden Kräfte des zweiten Maschinenzeitalters den Menschen ermöglicht haben, zwei der wichtigsten einmaligen Ereignisse unserer Geschichte herbeizuführen: die Entstehung echter, nutzbarer künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence oder AI) und die Anbindung der meisten Menschen auf der Erde an ein gemeinsames digitales Netz. Jeder dieser Fortschritte würde unsere Wachstumsaussichten für sich genommen schon grundlegend wandeln. Noch bedeutsamer sind sie aber in der Kombination – bedeutsamer als alles andere seit der industriellen Revolution, die die Verrichtung physischer Arbeit für alle Zeiten verändert hat.

Denkende Maschinen – heute schon Wirklichkeit

Maschinen, die kognitive Aufgaben bewältigen können, sind sogar noch bedeutungsvoller als Maschinen, die physische Arbeiten erledigen können. Dank der modernen AI verfügen wir inzwischen über solche Maschinen. Unsere digitalen Maschinen haben ihre engen Grenzen gesprengt und zeigen allmählich grundlegende Fähigkeiten in der Erkennung von Mustern, komplexer Kommunikation und anderen Bereichen, die vordem ausschließlich dem Menschen vorbehalten waren.

Wir haben in letzter Zeit auch enorme Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellem Lernen (der Fähigkeit eines Computers, seine Methoden automatisch zu verfeinern und seine Ergebnisse zu verbessern, je mehr Daten ihm zur Verfügung stehen), Bilderkennung, zeitgleicher Lokalisierung und Kartierung sowie vielen weiteren grundlegenden Herausforderungen in dieser Disziplin beobachten können.

Wir werden erleben, wie künstliche Intelligenz immer mehr kann, und im Zuge dessen werden die Kosten sinken, die Leistungen steigen und unser Leben wird leichter werden. Schon bald werden zahllose Elemente der AI für uns tätig werden, häufig im Hintergrund. Sie werden uns in Bereichen weiterhelfen, die vom ganz Trivialen über das Wesentliche bis hin zum Lebensverändernden reichen. Zu den trivialen Einsatzmöglichkeiten der AI gehört die Wiedererkennung der Gesichter von Freunden auf Fotos und die Empfehlung von Produkten. Wesentlicher sind da schon selbstfahrende Autos auf den Straßen, Leitroboter in Lagerhäusern oder ein treffsichererer Abgleich zwischen Stellen und Jobsuchenden. Doch selbst diese bemerkenswerten Fortschritte verblassen noch neben dem lebensverändernden Potenzial der künstlichen Intelligenz.

Um nur ein relativ aktuelles Beispiel zu nennen: Die Innovatoren des israelischen Unternehmens OrCam haben einen kleinen, doch sehr leistungsfähigen Computer mit digitalen Sensoren und hoch entwickelten Algorithmen ausgestattet, um Sehbehinderten wesentliche Aspekte der Sehfähigkeit zu vermitteln. (Und sehbehindert sind allein in den Vereinigten Staaten über 20 Millionen Menschen). Wer das 2013 eingeführte OrCam-System benutzt, klemmt sich eine Kombination aus einer winzigen Digitalkamera und einem winzigen Lautsprecher an die Brille, der die Schallwellen über die Schädelknochen weiterleitet.¹ Zeigt eine Sehbehinderte auf eine Textquelle wie eine Anzeigetafel, eine Lebensmittelpackung oder einen Zeitungsartikel, analysiert der Computer umgehend die Bilder, die ihm von der Kamera geschickt werden, und liest ihr dann den Text über Lautsprecher vor.

Solchen „Wildwuchs“ zu lesen – also Text in unterschiedlichen Schriftarten, Schriftgrößen, auf unterschiedlichen Oberflächen und unter unterschiedlichen Lichtbedingungen – war in der Vergangenheit ein weiterer Bereich, in dem der Mensch selbst der fortschrittlichsten Hardware und Software weit überlegen war. OrCam und ähnliche Innovationen zeigen, dass dies nicht länger der Fall ist. Und auch hier schreitet die technische Entwicklung sehr schnell voran. Im Zuge dessen wird das Leben von Millionen von Menschen wieder lebenswerter. Das OrCam-System kostet rund 2.500 US-Dollar – so viel wie ein gutes Hörgerät – und wird mit der Zeit sicher billiger.

Die digitale Technik gibt Tauben die Hörfähigkeit zurück – durch Cochleaimplantate. Vermutlich wird sie irgendwann auch Erblindeten die Sehfähigkeit wiederbringen. Die US-Arzneimittelbehörde FDA ließ vor Kurzem ein Retinaimplantat der ersten Generation zu.² Die Vorzüge der AI machen auch vor einer Querschnittslähmung nicht halt. Schon heute können Rollstühle durch Gedanken gesteuert werden.³ Objektiv betrachtet grenzen solche Entwicklungen an Wunder. Dabei stecken sie noch in den Kinderschuhen.

Die künstliche Intelligenz wird aber nicht nur die Lebensqualität verbessern. Sie wird auch Leben retten. Nachdem er bei Jeopardy! gewonnen hatte, begann Watson, Medizin zu studieren. Genauer gesagt wendet IBM dieselben Innovationen, die es Watson ermöglicht haben, knifflige Fragen korrekt zu beantworten, darauf an, Ärzte bei der Diagnose zu unterstützen. Anstelle ganzer Wälzer mit Allgemeinwissen wurde der Supercomputer mit den hochkarätigsten weltweit veröffentlichten medizinischen Informationen gefüttert. Diese gleicht er mit den Symptomen, der Vorgeschichte und den Untersuchungsergebnissen von Patienten ab und formuliert eine Diagnose und auch gleich einen Behandlungsplan. Durch die riesige Menge an Informationen, die in der modernen Medizin erforderlich ist, erlangen solche Entwicklungen entscheidende Bedeutung. IBM schätzt, dass ein menschlicher Arzt jede Woche 160 Stunden lang lesen müsste, um sich über die einschlägige neue Literatur auf dem Laufenden zu halten.⁴

IBM und Partner wie das Memorial Sloan-Kettering Cancer Center und die Cleveland Clinic arbeiten gemeinsam an Dr. Watson. Die an diesem Programm beteiligten Organisationen betonen ausdrücklich, dass AI-Technik zur Ergänzung der klinischen Erfahrung und des Urteilsvermögens eines Arztes zum Einsatz kommen soll, nicht als Ersatz dafür. Dennoch ist durchaus vorstellbar, dass Dr. Watson irgendwann der weltbeste Diagnostiker ist.

Auf bestimmten medizinischen Fachgebieten wurden bereits erste AI-gestützte Diagnosen gestellt. Ein Team unter Leitung des Pathologen Andrew Beck entwickelte das C-Path-System (den Computerpathologen), um durch Untersuchung von Gewebeaufnahmen Brustkrebs automatisch zu diagnostizieren und die Überlebensraten zu prognostizieren – genau wie es menschliche Pathologen tun.⁵ Seit den 1920er-Jahren sind solche Mediziner darauf trainiert, auf dasselbe kleine Spektrum von Krebszellenmerkmalen zu achten.⁶ Das C-Path-Team dagegen ließ seine Software einen frischen Blick auf die Bilder werfen – ohne vorgefasste Auffassungen dazu, welche Merkmale mit der Schwere der Erkrankung oder der Prognose für den Patienten in Zusammenhang stehen. Die Software war nicht nur mindestens so treffsicher wie der Mensch, sondern erkannte außerdem drei Merkmale des Brutkrebsgewebes, die sich als gute Prognosefaktoren für die Überlebensrate erwiesen. Die Pathologen waren in ihrer Erkennung aber nicht geschult.

Im Zuge ihrer rasanten Entwicklung könnte die künstliche Intelligenz auch Probleme mit sich bringen, auf die wir in unserem Fazit noch eingehen. Doch im Grunde ist die Entwicklung denkender Maschinen unglaublich positiv.

Milliarden von Innovatoren in den Startlöchern

Neben leistungsfähiger und nutzbringender AI ist die digitale Vernetzung der Menschen auf dem Planeten die andere neuere Entwicklung, die eine weitere Beschleunigung des Maschinenzeitalters verspricht. Es gibt keine geeignetere Ressource für die Verbesserung der Welt und der Situation der Menschheit als die Menschen, die auf der Erde leben – alle 7,1 Milliarden von uns. Unsere guten Ideen und Innovationen werden die Herausforderungen bewältigen, die sich ergeben, und unsere Lebensqualität steigern. Sie werden uns das Leben auf der Erde erleichtern und uns helfen, uns besser umeinander zu kümmern. Es ist eine frappierende und unbestreitbare Tatsache, dass sich mit Ausnahme des Klimawandels praktisch alle ökologischen, sozialen und persönlichen Gesundheitsindikatoren im Laufe der Zeit verbessert haben – obwohl die Bevölkerung gewachsen ist.

Das ist aber keinem glücklichen Zufall zu verdanken, sondern Ursache und Wirkung. Es wurde alles besser, weil es mehr Menschen gibt, die in der Summe mehr gute Ideen haben, wie sich unser gemeinsames Geschick verbessern lässt. Der Wirtschaftswissenschaftler Julian Simon war einer der ersten, die dieses optimistische Argument vorbrachten, und er wiederholte es im Laufe seiner Karriere immer wieder und immer nachdrücklicher. Er schrieb: „Es ist Ihr Verstand, der wirtschaftliche Bedeutung hat – ebenso sehr wie Ihr Mund oder Ihre Hände, oder gar noch mehr. Auf lange Sicht ist der wichtigste wirtschaftliche Effekt von Bevölkerungsgröße und -wachstum der Beitrag zusätzlicher Menschen zu unserem Archiv an nützlichem Wissen. Und dieser Beitrag ist langfristig groß genug, um alle Kosten des Bevölkerungswachstums zu tragen.“ ⁷

Simons Feststellungen lassen sich theoretisch und durch Daten erhärten. Die Theorie von der Innovation durch Neukombination macht deutlich, wie wichtig es ist, dass Probleme von mehr Augen betrachtet werden und dass mehr Gehirne darüber nachdenken, wie sich vorhandene Bausteine neu zusammensetzen lassen, um sie zu lösen. Diese Theorie geht ferner davon aus, dass Menschen auch eine entscheidende Rolle bei der Filterung und Verbesserung der Innovationen anderer spielen. Und die Daten zu allen möglichen Phänomenen, von der Luftqualität über die Rohstoffpreise bis zur Höhe der Gewalttätigkeit, weisen sukzessive Verbesserungen aus. Anders formuliert: Diese Daten belegen die bemerkenswerte Fähigkeit der Menschen, ihren Herausforderungen gerecht zu werden.

In einem Punkt sind wir aber anderer Meinung als Simon. Er schreibt: „Der Haupttreibstoff für den Fortschritt der Welt ist unser Bestand an Wissen. Unsere mangelnde Vorstellungskraft ist seine Bremse.“ ⁸ Das mit dem Treibstoff stimmt, das mit der Bremse nicht. Das größte Hemmnis für die Entwicklung war bis vor Kurzem, dass ein großer Teil der Menschen auf der Welt keinen effektiven Zugriff auf das Wissensarchiv hatte und nichts dazu beitragen konnte.

Im industrialisierten Westen sind wir längst an die ständige Verfügbarkeit von Bibliotheken, Telefonen und Computern gewöhnt. Für Menschen in Entwicklungsländern war das ein unvorstellbarer Luxus. Das ändert sich mittlerweile, und zwar schnell. Im Jahr 2000 beispielsweise gab es rund 700 Millionen Mobilfunkkunden auf der Welt. Davon kamen nicht einmal 30 Prozent aus Entwicklungsländern.⁹ 2012 gab es bereits über 6 Milliarden Kunden, von denen mehr als 75 Prozent in Entwicklungsländern lebten. Nach Schätzungen der Weltbank haben mittlerweile drei Viertel der Menschen auf unserem Planeten Zugang zu einem Mobiltelefon. In manchen Ländern sind Handys sogar weiter verbreitet als Strom oder sauberes Wasser.

Die ersten in Entwicklungsländern ge- und verkauften Mobiltelefone konnten kaum mehr als Sprache und Textnachrichten zu übertragen. Doch selbst diese einfachen Geräte hatten eine enorme Wirkung. Von 1997 bis 2001 untersuchte der Wirtschaftswissenschaftler Robert Jensen eine Gruppe von Ansiedlungen an der Küste des indischen Bundesstaats Kerala. Dort war der Fischfang die vorherrschende Industrie.¹⁰ Jensen erhob Daten vor und nach der Einführung von Mobilfunkdiensten, und die von ihm dokumentierten Veränderungen sind nachgerade erstaunlich. Die Fischpreise stabilisierten sich unmittelbar nach der Einführung der Telefone, und obwohl die Preise im Schnitt fielen, erhöhte sich de facto der Gewinn der Fischer, weil sie Ausschuss vermeiden konnten, indem sie keinen Fisch mehr auf Märkte lieferten, deren Tagesbedarf bereits gedeckt war. Insgesamt steigerte sich der wirtschaftliche Wohlstand von Käufern und Verkäufern, und Jensen konnte diese Verbesserungen direkt mit den Telefonen in Zusammenhang bringen.

Inzwischen sind natürlich selbst die einfachsten in Entwicklungsländern verkauften Geräte leistungsfähiger als die von Keralas Fischern vor über zehn Jahren verwendeten Telefone. Rund 70 Prozent aller weltweit verkauften Geräte waren „Feature Phones“. Sie hatten nicht so viele Funktionen wie die iPhones von Apple und die Smartphones anderer Anbieter wie das Samsung Galaxy der wohlhabenden Welt, konnten aber immerhin Fotos machen (und oft auch Videos) und im Internet surfen. Auch manche Apps liefen darauf.¹¹ Und die billigen Handys werden immer besser. Das auf Technologieanalyse spezialisierte Unternehmen IDC prognostiziert, dass in naher Zukunft mehr Smartphones als Feature Phones verkauft werden. 2017 sollen schon zwei Drittel des Gesamtumsatzes auf Smartphones entfallen.¹²

Diese Veränderung ist dem Umstand zu verdanken, dass mobile Geräte und Netze laufend und zeitgleich leistungsfähiger und billiger werden, und hat eine maßgebliche Konsequenz: Sie schließt Milliarden von Menschen an die Gemeinschaft potenzieller Wissensschaffender, Problemlöser und Innovatoren an. Heute haben Menschen mit internetfähigen Smartphones oder Tablets überall auf der Welt Zugang zu vielen (wenn nicht den meisten) derselben Kommunikationsressourcen und Informationen wie wir in unseren Büros am MIT. Sie können im Internet surfen und auf Wikipedia suchen. Sie können an Online-Kursen teilnehmen, die mitunter von den führenden Akademikern der Welt gehalten werden. Sie können ihre Erkenntnisse über Blogs, Facebook, Twitter und viele andere Dienste austauschen, die überwiegend kostenfrei sind. Sie können sogar komplexe Datenanalysen durchführen, indem sie Cloud-Ressourcen wie Amazon Web Services und R nutzen, eine quelloffene Statistik-Anwendung.¹³ Kurz, sie können uneingeschränkt zur Innovations- und Wissensschöpfung beitragen und das nutzen, was Autodesk-CEO Carl Bass als „grenzenlose Rechnerleistung“ bezeichnet.¹⁴

Bis vor Kurzem waren schnelle Kommunikation, Informationsbeschaffung und Wissensaustausch, vor allem über größere Entfernungen, auf die Elite des Planeten begrenzt. Jetzt sind sie viel demokratischer und egalitärer, und dieser Prozess setzt sich fort. Von dem Journalisten A. J. Liebing stammt die berühmte Feststellung, dass „die Pressefreiheit auf diejenigen beschränkt ist, die eine Presse besitzen.“ Es ist keine Übertreibung, dass schon bald Milliarden von Menschen Druckerpressen, Fachbibliotheken, Schulden und Computer jederzeit zur Verfügung haben werden.¹⁵

Alle, die an die Macht der Innovation durch Neukombination glauben, sind überzeugt, dass diese Entwicklung die Menschheit voranbringen wird. Wir können nicht genau vorhersagen, welche neuen Erkenntnisse, Produkte und Lösungen wir in den kommenden Jahren entdecken, doch wir sind ausgesprochen zuversichtlich, dass sie sehr eindrucksvoll sein werden. Das zweite Maschinenzeitalter wird sich durch unzählige Beispiele für maschinelle Intelligenz und Milliarden vernetzter Gehirne auszeichnen, die zusammenarbeiten, um unsere Welt besser zu verstehen und zu optimieren. Was bisher war, wird sich dagegen geradezu lächerlich ausnehmen.

Kapitel 7

DIE GANZE FÜLLE
DER RECHNERLEISTUNG

„Viele ökonomische Irrtümer […]
entstanden deshalb, weil es eine Tendenz gab, anzunehmen,
dass da eine bestimmte Menge Kuchen ist, den die eine Partei
nur auf Kosten der anderen gewinnen kann.“

— Milton Friedman

TAG FÜR TAG ERZEUGEN BEHÖRDEN, Denkfabriken, Nichtregierungsorganisationen und die wissenschaftliche Forschung mehr statistische Daten, als je ein Mensch lesen, geschweige denn erfassen kann. Im Fernsehen, in der Wirtschaftspresse und in der Blogosphäre diskutieren und prognostizieren Scharen von Analysten die Entwicklung von Zinsen, Arbeitslosigkeit, Aktienkursen, Defiziten und unzähligen weiteren Indikatoren. Doch aus größerer Perspektive ist bei der Betrachtung von Trends über die letzten 100 Jahre eine alles überschattende Tatsache erkennbar: In den USA und weltweit hat der Lebensstandard insgesamt stark zugenommen. Im frühen 19. Jahrhundert betrug die BIP-Wachstumsrate pro Person in den USA im Schnitt 1,9 Prozent.¹ Aus der 70er-Regel (wonach der Zeitraum bis zur Verdoppelung einer Größe ungefähr 70 entspricht, geteilt durch die Wachstumsrate) ergibt sich, dass das ausreichte, damit sich der Lebensstandard alle 36 Jahre auf das Doppelte erhöhte und im Laufe eines normalen Menschenlebens ums Vierfache.*

Dieser Zuwachs ist von Bedeutung, weil das Wirtschaftswachstum zur Lösung einer Menge anderer Probleme beitragen kann. Wächst das US-BIP pro Jahr nur 1 Prozent mehr als aktuell prognostiziert, wären die Amerikaner 2033 um 5 Billionen Dollar reicher.² Nähme das BIP nur 0,5 Prozent schneller zu, wäre das US-Haushaltsproblem ohne weitere politische Maßnahmen vom Tisch.³ Langsameres Wachstum würde den Abbau des Defizits natürlich deutlich erschweren, von höheren Ausgaben für neue Initiativen oder Steuersenkungen ganz zu schweigen.

Die Steigerung der Produktivität

Doch was löst einen Anstieg des Pro-Kopf-BIPs aus? Er entsteht zum Teil aus verstärktem Einsatz von Ressourcen. Vor allem aber ergibt er sich aus der Fähigkeit, auf dem gegebenen Input-Niveau mehr Output zu generieren – also durch Produktivitätssteigerung. (Dieser Begriff wird meist für „Arbeitsproduktivität“ verwendet, also für die Leistung pro Arbeitsstunde [beziehungsweise den Output je Arbeitnehmer].)** Produktivitätssteigerungen wiederum ergeben sich aus Innovationen in der Technologie und den Produktionsmethoden.

Mehr geleistete Arbeitsstunden allein steigern nicht die Produktivität. Tatsächlich haben die Amerikaner früher in der Regel 50, 60 oder gar 70 Stunden in der Woche gearbeitet. Manche tun das bis heute, doch die durchschnittliche Arbeitswoche ist kürzer (35 Wochenstunden). Trotzdem ist der Lebensstandard gestiegen. Robert Solow bekam seinen Wirtschaftsnobelpreis, weil er nachgewiesen hat, dass sich der Anstieg der wirtschaftlichen Gesamtleistung*** nur zu einem geringen Teil durch den steigenden Einsatz von Arbeit und Kapital erklären lässt. In Wirklichkeit müsste der Durchschnittsamerikaner nur elf Stunden pro Woche arbeiten, um so viel zu produzieren, wie er 1950 in 40 Stunden produziert hat.

Diese Steigerungsrate ist für Arbeitnehmer in Europa und Japan vergleichbar und in manchen Entwicklungsländern sogar noch höher.****

Abb. 7.1: Arbeitsproduktivität

Besonders rasch steigerte sich die Produktivität in der Mitte des 20. Jahrhunderts, vor allem in den 1940er-, 1950er- und 1960er-Jahren, als die Technik des ersten Maschinenzeitalters, vom elektrischen Strom bis zum Verbrennungsmotor, auf allen Zylindern lief. 1973 verlangsamte sich die Produktivitätssteigerung aber (siehe Abbildung 7.1).

1987 merkte Bob Solow höchstpersönlich an, dass die Verlangsamung offenbar mit der Anfangszeit der Computerrevolution zusammenfiel, und tat den berühmten Ausspruch: „Wir können das Computerzeitalter überall feststellen, nur nicht in der Produktivitätsstatistik.“ ⁴ 1993 veröffentlichte Erik einen Artikel, in dem er das „Produktivitätsparadox“ evaluierte, demzufolge Computer noch einen kleinen Anteil an der Wirtschaft ausmachten und in der Regel ergänzende Innovationen benötigt wurden, bis Basistechnologien wie IuK ihre ganze Wirkung entfalteten.⁵ Spätere Arbeiten unter Berücksichtigung detaillierterer Daten zu Produktivität und IT-Nutzung von Einzelunternehmen stellten einen starken und bedeutsamen Zusammenhang heraus: Die Unternehmen, die am meisten IT einsetzten, waren deutlich produktiver als ihre Mitbewerber.⁶ Mitte der 1990er-Jahre war dieser Vorsprung so groß, dass er sich überall in der US-Wirtschaft bemerkbar machte, die einen allgemeinen sprunghaften Produktivitätsanstieg verzeichnete. Dieser hatte zwar verschiedene Ursachen, doch den Löwenanteil weisen die Wirtschaftswissenschaftler heute der Wirkung von IT zu.⁷

Für die Verlangsamung der Produktivitätsentwicklung in den 1970er-Jahren und die anschließende Beschleunigung 20 Jahre später gibt es einen interessanten Präzedenzfall. Ende der 1890er-Jahre wurde in amerikanischen Fabriken die Elektrizität eingeführt. Doch das „Produktivitätsparadox“ jener Zeit war, dass sich die Arbeitsproduktivität erst mehr als 20 Jahre später deutlich steigerte. Die beteiligten Technologien waren zwar absolut unterschiedlich, die zugrunde liegende Dynamik aber durchaus ähnlich.

Abb. 7.2: Arbeitsproduktivität in zwei Epochen

Chad Syverson, Wirtschaftswissenschaftler an der University of Chicago, befasste sich näher mit den zugrunde liegenden Produktivitätsdaten und wies nach, wie unheimlich zutreffend diese Analogie ist.⁸ Wie aus Abbildung 7.2 ersichtlich, gleichen der allmähliche Start und die anschließende Beschleunigung des Produktivitätswachstums im Elektrizitätszeitalter der Entwicklung, die in den 1990er-Jahren einsetzte. Der Schlüssel zum Verständnis dieses Musters ist die Erkenntnis, dass, wie im fünften Kapitel angesprochen, Basistechnologien grundsätzlich Ergänzungen benötigen. Diese herbeizuführen kann Jahre oder auch Jahrzehnte dauern, und das sorgt für Zeitlücken zwischen der Einführung einer Technologie und ihren positiven Effekten auf die Produktivität. Genau das haben wir eindeutig bei der Elektrifizierung und erneut bei der Computerisierung beobachtet.

Die vielleicht bedeutsamsten ergänzenden Innovationen sind die Veränderungen der Geschäftsprozesse und die damit zusammenfallenden organisationsbezogenen Neuerungen, die die neuen Technologien ermöglicht haben. Paul David, Wirtschaftshistoriker an der Stanford University und der University of Oxford, untersuchte Unterlagen zu amerikanischen Fabriken aus der Zeit, in der sie elektrifiziert wurden, und stellte fest, dass sie häufig ganz ähnlich angelegt und organisiert waren wie mit Dampfmaschinen betriebene Fertigungsstätten.⁹ In einer dampfgetriebenen Fabrik wurde die Kraft über eine große zentrale Achse übertragen, die wiederum eine Reihe von Riemenscheiben, Zahnrädern und kleineren Kurbelwellen antrieb. War diese Achse zu lang, hielt sie den damit einhergehenden Torsionskräften nicht stand. Also mussten die Maschinen möglichst in der Nähe der Hauptkraftquelle platziert werden – je mehr Energie sie brauchten, desto näher. Um alle drei Dimensionen auszunutzen, stellten die Ingenieure Geräte auf Ebenen über und unter die zentralen Dampfmaschinen, um die zu überwindenden Distanzen gering zu halten.

Jahre später, als die wundersame Universaltechnologie der Elektrizität die Dampfmaschine verdrängte, kauften die Ingenieure einfach die größten Elektromotoren, die sie finden konnten, und installierten sie dort, wo zuvor die Dampfmaschinen gestanden hatten. Selbst beim Neubau von Fabriken richtete man sich nach diesem Konzept. Es überrascht nicht unbedingt, dass die Aufzeichnungen keine maßgebliche Leistungssteigerung durch die Elektromotoren belegen. Sie mochten weniger Rauch produziert haben und leiser gelaufen sein, doch die neue Technik funktionierte nicht immer zuverlässig. Insgesamt veränderte sich die Produktivität kaum.

Erst 30 Jahre später – als die ursprünglichen Fabrikleiter in Rente gegangen waren und eine neue Generation an ihre Stelle getreten war – veränderte sich der Aufbau solcher Fabriken. Die neuen Fertigungsstätten glichen schon sehr dem, was wir heute kennen: eingeschossige Anlagen, die sich über 4.000 Quadratmeter oder mehr erstreckten. Anstelle eines großen Motors verfügte jede Maschine über ihren eigenen kleinen Elektromotor. Die größten Energiefresser mussten nicht mehr möglichst nahe an der Kraftquelle platziert werden, sondern die Planung richtete sich nach einem einfachen und effektiven neuen Grundsatz: dem Materialfluss im natürlichen Arbeitsablauf.

Durch die resultierenden Fertigungsstraßen erhöhte sich die Produktivität nicht nur, sie verdoppelte oder verdreifachte sich gleich. Mehr noch, über weite Teile des anschließenden Jahrhunderts haben weitere ergänzende Innovationen, von der schlanken Produktion und den Ministahlwerken bis hin zu Total Quality Management- und Six-Sigma-Prinzipien, die Produktivität in der Fertigung kontinuierlich gesteigert.

Wie bei älteren Basistechnologien ist erhebliche Organisationsinnovation erforderlich, um die technischen Vorteile des zweiten Maschinenzeitalters voll auszunutzen. Die Erfindung des World Wide Web durch Tim Berner-Lee im Jahr 1989, um ein augenfälliges Beispiel anzuführen, kam zunächst nur einer kleinen Gruppe von Teilchenphysikern zugute. Doch nicht zuletzt dank der Macht der Digitalisierung und der Netzwerke zur schnelleren Verbreitung von Ideen vollziehen sich ergänzende Innovationen schneller als seinerzeit im ersten Maschinenzeitalter. Keine zehn Jahre nach seiner Einführung loteten Unternehmer schon Möglichkeiten aus, durch das Internet Verlagswesen und Einzelhandel neu zu erfinden.

Weniger offensichtlich war, dass die umfangreichen unternehmensweiten IT-Systeme, die die Wirtschaft in den 1990er-Jahren flächendeckend einführte, eine noch größere Wirkung auf die Produktivität hatten.¹⁰ Das schafften sie vornehmlich, indem sie einen Neugestaltungsschub bei den Geschäftsprozessen ermöglichten. So konnte beispielsweise Walmart im Einzelhandel erstaunliche Effizienzsteigerungen durch die Einführung von Systemen zum Austausch von Point-of-Sale-Daten mit Zulieferern erzielen. Der eigentliche Schlüssel dazu lag in der Einführung ergänzender Prozessinnovationen wie dem VMI-Konzept, Crossdocking und ECR-Aktivitäten für ein kundenorientiertes Angebot, die inzwischen bei den Fallstudien betriebswirtschaftlicher Fakultäten zum Standardrepertoire gehören. Sie ermöglichten nicht nur Umsatzsteigerungen von 1 Milliarde US-Dollar pro Woche 1993 auf 1 Milliarde US-Dollar alle 36 Stunden im Jahr 2001, sondern trugen auch zum enormen Wachstum der gesamten Einzelhandels- und Distributionsbranche bei, auf das ein Großteil der in diesem Zeitraum landesweit erzielten zusätzlichen Produktivitätssteigerungen entfiel.¹¹

Der drastische Anstieg der IT-Investitionen in den 1990er-Jahren gipfelte in der sprunghaften Erhöhung der Investitionen in der zweiten Hälfte des Jahrzehnts, als viele Unternehmen ihre Systeme modernisierten, um das Internet zu nutzen, groß angelegte Unternehmenssysteme einzuführen und das damals so dramatisierte Y2K- Problem zu umgehen. Gleichzeitig verzeichnete die Innovation in der Halbleiterindustrie große Sprünge nach vorne. Die wachsenden IT-Ausgaben sorgten also für ein noch rascheres Anwachsen der Rechenleistung. Zehn Jahre nach Bekanntwerden des Produktivitätsparadoxons der Informationstechnologie erfolgte eine sorgfältige Bestandsaufnahme zu diesem Wachstum durch Dale Jorgenson von der Universität Harvard in Zusammenarbeit mit Kevin Stiroh von der New Yorker Niederlassung der US-Notenbank. Das Ergebnis: „Es zeichnet sich ein Konsens ab, dass ein großer Teil der bis einschließlich 2000 verzeichneten Beschleunigung auf die Wirtschaftssektoren zurückzuführen ist, die Informationstechnologie produzieren oder IT-Ausrüstung und Software am intensivsten nutzen.“¹² Doch es geht nicht nur den Computerproduzenten gut. Kevin Stiroh von der US-Notenbank New York stellte fest, dass Branchen, die im Vergleich mehr IT einsetzten, in den 1990er-Jahren in aller Regel produktiver arbeiteten. Dieses Muster wurde in den letzten Jahren sogar noch ausgeprägter, wie eine eingehende Studie von Dale Jorgenson von Harvard und zwei Koautoren belegt. Sie stellten fest, dass sich die Faktorproduktivität im Vergleich zwischen 1990 bis 1999 und 2000 bis 2010 in IT-nutzenden Branchen insgesamt stärker erhöht hat, während sie in Wirtschaftssektoren mit geringerem IT-Einsatz leicht zurückging.¹³

Wohlgemerkt zeigt sich die Wechselbeziehung zwischen Computern und Produktivität nicht nur auf Branchenebene, sondern auch auf der Ebene der Einzelunternehmen. Durch seine Forschungsarbeit mit Lorin Hitt von der University of Pennsylvania fand Erik heraus, dass Unternehmen mit verstärkter IT-Nutzung tendenziell ein höheres Produktivitätsniveau und schnellere Produktivitätssteigerungen aufwiesen als andere Mitwerber aus der gleichen Branche.¹⁴

In den ersten fünf Jahren des 21. Jahrhunderts vollzog sich eine erneute Welle der Innovation und der Investitionen, die diesmal aber weniger auf Computer-Hardware ausgerichtet war, sondern mehr auf eine breite Auswahl von Anwendungen und Prozessinnovationen. Wie Andy in einer für die Harvard Business School durchgeführten Fallstudie beschrieb, hatte CVS festgestellt, dass das Verfahren des Unternehmens zur Bestellung verschreibungspflichtiger Medikamente Kunden verärgerte. Also wurde es umgestaltet und vereinfacht.¹⁵ Durch Einbettung der Schritte in ein unternehmensweites Software-System konnte CVS das Bestellverfahren für Medikamente an über 4.000 Standorten replizieren und so die Kundenzufriedenheit und letztlich den Gewinn drastisch verbessern. Und CVS stand damit nicht allein. Eine statistische Analyse von mehr als 600 Unternehmen, die Erik mit Lorin Hitt durchführte, ergab, dass es fünf bis sieben Jahre dauert, bis sich die vollständigen Produktivitätsvorteile von Computern sichtbar in der Produktivität der Unternehmen niederschlagen, die die Investitionen tätigen. Darin spiegeln sich die erforderliche Zeit und Mühe für die weiteren ergänzenden Investitionen, die ein Computerisierungsprojekt zum Erfolg führen. De facto muss ein Unternehmen für jeden in Computer-Hardware investierten Dollar noch bis zu neun Dollar mehr in Software, Schulungen und in Business Process Redesign investieren.¹⁶

Die Effekte solcher Veränderungen an Organisationen ließen sich vermehrt an den branchenbezogenen Produktivitätsstatistiken ablesen.¹⁷ Der sprunghafte Anstieg der Produktivität in den 1990er- Jahren war vor allem in den mit der Herstellung von Computern befassten Industriezweigen festzustellen, doch auch die Gesamtproduktivität nahm in den ersten Jahren des 21. Jahrhunderts rascher zu und ein viel breiteres Spektrum von Branchen verzeichnete maßgebliche Produktivitätszuwächse. Wie zuvor bei den Basistechnologien lag die eigentliche Leistung der Computer in ihrer Fähigkeit, die Produktivität auch weit über ihre „Ausgangsbranche“ hinaus anzukurbeln.

Insgesamt erhöhte sich die Produktivität in den USA in den zehn Jahren nach dem Jahr 2000 sogar noch stärker als in den dynamischen 1990er-Jahren, in denen sie sich schon mehr gesteigert hatte als in den 1970er- oder 1980er-Jahren.¹⁸

Amerikanische Arbeiter sind heute produktiver denn je. Ein näherer Blick auf die aktuellen Zahlen verrät aber eine nuanciertere Geschichte. Die seit 2000 erzielten hohen Leistungen konzentrierten sich vor allem auf die ersten Jahre der Dekade. Nach 2005 waren die Produktivitätssteigerungen nicht mehr so hoch. Wie im fünften Kapitel angemerkt, löste das bei Wirtschaftsexperten, Journalisten und Bloggern eine neue Welle der Sorgen um das „Ende des Wachstums“ aus. Uns können die Pessimisten nicht überzeugen. Die Produktivitätsflaute nach der Einführung der Elektrizität läutete ebenso wenig das Ende des Wachstums ein wie die Abschwächung in den 1970er-Jahren.

Die jüngste Schwächephase ist lediglich Ausdruck der großen Rezession und ihrer Folgen. In der Rezession greift – verständlicherweise – immer Pessimismus um sich, und dieser schlägt sich prompt in den Prognosen zur Technologie und ihrer Zukunft nieder. Die Finanzkrise und das Platzen der Immobilienblase haben des Vertrauen und den Wohlstand der Verbraucher erschüttert, was sich in drastisch gesunkene Nachfrage und ein rückläufiges BIP übersetzte. Die Rezession war technisch im Juni 2009 überwunden, doch bis jetzt, also 2013, arbeitet die US-Wirtschaft nach wie vor unter ihrem Potenzial. Die Arbeitslosigkeit liegt bei 7,6 Prozent und die Kapazitätsauslastung bei 78 Prozent. Geht die Konjunktur zurück, geben Kennzahlen mit dem Output im Zähler wie die Arbeitsproduktivität gewöhnlich zumindest vorübergehend nach. Ein Blick auf die Geschichte offenbart, dass die Produktivität in den ersten Jahren der Weltwirtschaftskrise, in den 1930er-Jahren, nicht nur nachgelassen hat, sondern über zwei Jahre in Folge zurückgegangen ist – was in der jüngsten Flaute nicht der Fall war. Wachstums-Pessimisten waren in den 1930er-Jahren noch reichlicher gesät als heute. Dabei sollten sich die nachfolgenden drei Jahrzehnte als die besten des 20. Jahrhunderts erweisen. Blättern Sie doch noch einmal zu Abbildung 7.2 zurück und schauen Sie sich die gestrichelte Linie genauer an, die die Jahre nach dem Produktivitätseinbruch in den frühen 1930er-Jahren abbildet. Was Sie sehen, ist der größte Schub für Wachstum und Wohlstand, den das erste Maschinenzeitalter bewirkt hat.

Die Erklärung dieses sprunghaften Produktivitätsanstiegs liegt in den Verzögerungen, die sich bei jeder Einführung einer Basistechnologie ergeben. Die Vorteile der Elektrifizierung schlugen sich erst nach fast 100 Jahren richtig nieder, als mehr und mehr ergänzende Innovationen eingeführt wurden. Die digitalen Universaltechnologien des zweiten Maschinenzeitalters sind nicht weniger tief greifend. Selbst wenn das Moore’sche Gesetz heute seine Gültigkeit verliert, könnten wir noch mit Jahrzehnten der komplementären Innovationen rechnen, die sich entfalten und die Produktivität weiter in die Höhe treiben werden. Doch anders als die Dampfmaschine oder der elektrische Strom zeigen die Technologien des zweiten Maschinenzeitalters auch weiterhin erstaunlich schnelle, exponentielle Verbesserungen. Ihr Einfluss vervielfältigt sich mit digitaler Perfektion und eröffnet immer mehr Chancen für die Innovation durch neue Kombinationen. Der Weg wird durchaus holprig werden – schließlich ist es uns noch nicht gelungen, die Konjunkturzyklen außer Kraft zu setzen –, doch fundamental sind die Voraussetzungen für einen Reichtum vorhanden, der alles übersteigt, was die Menschheit je gesehen hat.

* Die 70er-Regel (oder besser, die 69,3-Prozent-Regel) basiert auf folgender Gleichung: (1+x)y=2, wobei x der Wachstumsrate entspricht und y der Zahl der Jahre. Der natürliche Logarithmus ergibt auf beiden Seiten y ln (1+x) = ln 2. ln 2 ist 0,693 und für kleine x entspricht ln (1+x) ungefähr x, sodass sich die Gleichung auf xy= 70 Prozent vereinfachen lässt.

** Aber auch die Kapitalproduktivität lässt sich messen, also die Produktionsmenge pro Einheit des eingesetzten Kapitals. Oder die Multifaktor-Produktivität, also der Output, geteilt durch einen gewichteten Durchschnitt aus im Produktionsprozess eingesetztem Kapital, Vorleistungen und Arbeit. Für die Multifaktor-Produktivität verwendet die Wirtschaftswissenschaft auch manchmal einen anderen Begriff, nämlich „Solow-Residuum“. Dieser bringt besser zum Ausdruck, dass wir nicht wissen, woher diese Größe kommt. Robert Solow selbst stellte fest, dass sie eher ein „Maßstab für unsere Unwissenheit“ sei als ein konkreter Maßstab für den technischen Fortschritt.

*** Das ist gut, denn es gibt eine natürliche Grenze dafür, wie sehr wir diesen Einsatz steigern können – vor allem die geleisteten Arbeitsstunden. Diese unterliegen dem Gesetz des abnehmenden Ertragszuwachses, denn schließlich kann niemand mehr als 24 Stunden am Tag arbeiten oder mehr als 100 Prozent der Erwerbsbevölkerung einstellen. In der Produktivitätssteigerung spiegelt sich dagegen die Innovationsfähigkeit wider – die nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt wird.

**** Wirtschaftsleistung, geteilt durch den Einsatz an Arbeit und physischem Kapital, wird oft hochtrabender als „Gesamtfaktorproduktivität“ bezeichnet. Dieser Terminus ist aber unter Umständen irreführend, weil es noch so viele andere Produktionsfaktoren gibt. Zum Beispiel können Unternehmen größere Investitionen in immateriellen Unternehmenswert vornehmen. Je mehr Input-Arten wir messen können, desto besser lässt sich das gesamte Output-Wachstum erklären. Infolgedessen wird das Residuum, das wir als „Produktivität“ bezeichnen (und das nicht durch das Input-Wachstum zu erklären ist), kleiner.

Kapitel 8

ÜBER DAS
BRUTTOINLANDSPRODUKT
HINAUS

„Das Bruttoinlandsprodukt beinhaltet weder die Schönheit unserer
Poesie noch die Intelligenz unserer öffentlichen Debatten. Es misst
weder unseren Verstand noch unseren Mut, unsere Weisheit, unsere
Erkenntnisse, unser Mitgefühl oder unsere Hingabe. Kurz, es misst
alles – nur nicht das, worauf es im Leben wirklich ankommt.“

— Robert F. Kennedy

ALS PRÄSIDENT HOOVER versuchte, zu verstehen, was während der Weltwirtschaftskrise passierte, und ein Gegenprogramm zu konzipieren, gab es noch keine volkswirtschaftliche Gesamtrechnung. Er musste auf einzelne Daten wie die Lademengen von Güterwaggons, die Rohstoffpreise und die Aktienindizes zurückgreifen, die lediglich ein unvollständiges und oftmals unzuverlässiges Bild der Wirtschaftsaktivität lieferten. Die erste volkswirtschaftliche Gesamtrechnung wurde dem Kongress 1937 vorgelegt. Sie beruhte auf der Pionierarbeit des Nobelpreisträgers Simon Kuznets, der mit Wissenschaftlern vom National Bureau of Economic Research und einem Team vom US-Handelsministerium zusammengearbeitet hatte. Die resultierende Sammlung von Kennzahlen brachte Licht in viele der drastischen Veränderungen, die der Wirtschaft im 20. Jahrhundert ein neues Gesicht gaben.

Doch mit dem wirtschaftlichen Wandel müssen sich auch unsere Kennzahlen ändern. Im zweiten Maschinenzeitalter geht es uns immer mehr um Ideen, nicht um Dinge – um Geist, nicht um Materie, um Bits, nicht um Atome, und um Interaktionen, nicht um Transaktionen. Das wirklich Ironische am Informationszeitalter ist, dass wir tatsächlich in vieler Hinsicht weniger über die Wertquellen der Wirtschaft wissen als vor 50 Jahren. In Wirklichkeit blieb der Wandel lange weitgehend unsichtbar, weil wir gar nicht wussten, worauf wir achten sollten. Eine ganze Ebene der Wirtschaft kommt in den amtlichen Daten gar nicht vor und bleibt deshalb auch in den Ergebnisrechnungen und Bilanzen der meisten Unternehmen unberücksichtigt. Kostenlose digitale Güter, die „Sharing Economy“ – die Wirtschaft des Teilens und Tauschens –, immaterielle Werte und Veränderungen in unseren Beziehungen haben bereits enorme Effekte auf unser Wohlergehen. Sie erfordern auch neue Organisationsstrukturen, Kompetenzen und Institutionen und vielleicht sogar eine Neubewertung mancher unserer Werte.

Musik in unseren Ohren

Wie die Musik von physischen Medien in Computerdateien umgezogen ist, ist schon oft und gut erzählt worden. Von einem der interessantesten Aspekte dieser Umstellung ist dagegen seltener die Rede. Die Musik entzieht sich dadurch nämlich unseren klassischen Wirtschaftsstatistiken. Der Absatz von Musik auf physischen Medien ist von 2004 bis 2008 von 800 auf weniger als 400 Millionen Einheiten zurückgegangen. Über den gleichen Zeitraum ist der Gesamtabsatz jedoch gestiegen, worin sich ein ungleich schnellerer Anstieg der Käufe über digitale Downloads spiegelt. Digitale Streaming-Dienste wie iTunes, Spotify oder Pandora erlangten ebenfalls Bedeutung, und natürlich geben die gekauften Daten keinen Aufschluss über die noch größere Zahl an Songs, die kostenlos „geshared“, „gestreamt“ oder heruntergeladen wurden, häufig natürlich illegal. Vor dem Siegeszug von MP3 hatte selbst der fanatischste Musikfan, in dessen Keller sich die LPs, Kassetten und CDs stapelten, nicht einmal einen Bruchteil der 20 Millionen über Dienste wie Spotify oder Rhapsody auf dem Smartphone jedes Kindes verfügbaren Songs. Mehr noch, tiefgründige Studien von Joel Waldfogel an der University of Minnesota lieferten quantitative Belege dafür, dass die Qualität der Musik in den letzten zehn Jahren insgesamt nicht nachgelassen hat, sondern, wenn überhaupt, so hoch ist wie noch nie.¹ Als Durchschnittsbürger hören Sie mehr und bessere Musik als je zuvor.

Wie aber ist die Musik verschwunden? Der Wert der Musik hat sich nicht verändert, lediglich der Preis. Von 2004 bis 2008 ist der Gesamtumsatz aus dem Verkauf von Musik von 12,3 auf 7,4 Milliarden US-Dollar zurückgegangen – also um 40 Prozent. Den gesamten digitalen Absatz eingerechnet, ist der Gesamtumsatz der Plattenfirmen selbst unter Berücksichtigung der Klingeltöne für Handys dennoch um 30 Prozent abgeschmolzen.

Ähnliche wirtschaftliche Effekte hat es, wenn Sie die New York Times, Bloomberg Businessweek oder die MIT Sloan Management Review zu reduzierten Preisen online oder gratis lesen, statt bei Ihrem Zeitungsstand ein physisches Exemplar zu erwerben, oder wenn Sie Craigslist verwenden statt herkömmlicher Kleinanzeigen, oder wenn Sie Fotos über Facebook anderen zugänglich machen, statt Freunden und Verwandten Abzüge zu schicken. So werden aus analogen Euro digitale Cent.

Inzwischen beträgt die Zahl der Seiten an digitalem Text und Bildern im Internet schätzungsweise über eine Billion.² Wie im vierten Kapitel angesprochen, werden Bits praktisch kostenlos erzeugt und in Sekundenschnelle weltweit verbreitet. Hinzu kommt, dass eine Kopie eines digitalen Mediums mit dem Original identisch ist. Das führt zu verschiedenen ausgesprochen diffizilen wirtschaftlichen Aspekten und diversen speziellen Messproblemen. Ruft eine Frau auf Geschäftsreise zu Hause an, um über Skype mit ihren Kindern zu sprechen, wird das BIP dadurch womöglich nicht gesteigert. Wertlos ist dieser Vorgang deshalb aber noch lange nicht. Selbst der reichste Raubkapitalist hätte diesen Dienst nicht kaufen können. Wie aber messen wir die Vorzüge kostenloser Güter oder Leistungen, die in früheren Zeiten zu keinem Preis der Welt zu beziehen waren?

Was das BIP nicht erfasst

Trotz aller Aufmerksamkeit, die es bei Wirtschaftswissenschaftlern, Fachleuten, Journalisten und Politikern genießt, quantifiziert das BIP, selbst unter vollkommenen Messbedingungen, unseren Wohlstand nicht korrekt. Die BIP-Wachstumstrends und die im siebten Kapitel beschriebenen Produktionssteigerungen sind zwar bedeutsam, doch sie sind keine hinlänglichen Messgrößen dafür, wie gut es uns geht – noch nicht einmal in wirtschaftlicher Hinsicht. Robert Kennedy hat das sehr poetisch in dem Zitat in Worte gefasst, das diesem Kapitel vorangestellt ist.

Es wäre sicher unrealistisch, den bewegenden Worten eines RFK einen monetären Wert beizumessen, doch unseren grundlegenden wirtschaftlichen Fortschritt können wir durchaus zutreffender ermitteln, indem wir manche der Veränderungen bei Gütern und Dienstleistungen berücksichtigen, die uns zum Konsum zur Verfügung stehen. Dabei wird sehr schnell klar, dass die Trends der amtlichen Statistiken unseren Wohlstand nicht nur zu niedrig ansetzen, sondern im zweiten Maschinenzeitalter zunehmend in die Irre führen.

Neben ihren umfangreichen Musikarchiven haben Kinder mit ihren Smartphones heutzutage über das mobile Internet Zugang zu mehr Echtzeit-Informationen als der Präsident der Vereinigten Staaten vor 20 Jahren. Allein Wikipedia nimmt für sich in Anspruch, 50 Mal so viele Informationen zu bieten wie die Encyclopaedia Britannica, DAS Wissenskompendium des 20. Jahrhunderts schlechthin.³ Wie Wikipedia, doch anders als die Encyclopaedia Britannica, sind die heute verfügbaren Informationen und Unterhaltungsangebote größtenteils gratis, ebenso wie über eine Million Smartphone-Apps.⁴

Weil sie nichts kosten, tauchen solche Dienste in den amtlichen Statistiken praktisch nicht auf. Dennoch tragen sie zur Wertschöpfung der Wirtschaft bei – nur eben nicht in Form von Dollar [oder Euro – A.d.Ü.] zum BIP. Weil aber unsere Produktivitätsdaten wiederum auf BIP-Maßstäben beruhen, verändert die rasch wachsende Verfügbarkeit kostenloser Güter die Produktivitätswerte nicht. Dass diese Güter aber realen Wert haben, daran besteht wohl kein Zweifel. Klickt ein Mädchen ein YouTube-Video an statt ins Kino zu gehen, heißt das im Grunde, dass ihr YouTube per saldo mehr Wert bietet als das klassische Kino. Lädt sich ihr Bruder eine Gratis-Spiele-App auf sein iPad, statt ein neues Videospiel zu kaufen, macht er damit eine ganz ähnliche Aussage.

Gratisangebote: Gut fürs Wohlbefinden, schlecht fürs Bruttoinlandsprodukt

In mancher Hinsicht senkt das reichhaltige Angebot an kostenfreien Produkten das BIP sogar. Kostet es nur ein paar Pfennige statt Tausende von Dollar, eine Enzyklopädie zu erstellen und auf Ihren Desktop zu laden, dann geht es Ihnen dadurch sicher besser. Die gesunkenen Kosten mindern aber das BIP, selbst wenn sich Ihr persönliches Wohlergehen dadurch steigert. Eine einfache Umstellung auf einen kostenlosen Textdienst wie iChat von Apple anstelle von SMS, Gratisanzeigen über Craigslist anstelle einer Kleinanzeige in der Lokalzeitung oder unbezahlte Anrufe über Skype statt über einen herkömmlichen Telefonanbieter entziehen Unternehmen und der BIP-Statistik Milliardenumsätze.⁵

Wie diese Beispiele zeigen, ist unser wirtschaftlicher Wohlstand nur locker mit dem BIP verknüpft. Leider verwenden viele Wirtschaftswissenschaftler, Journalisten und Normalbürger noch immer „BIP-Wachstum“ als Synonym für „Wirtschaftswachstum“. Im 20. Jahrhundert war das lange Zeit angebracht. Geht man davon aus, dass jede zusätzliche Produktionseinheit eine ähnliche Steigerung des Wohlergehens bewirkt, dann ist die Summe aller produzierten Einheiten, wie sie das BIP misst, eine gute Annäherung an das Gesamtwohl. Ein Land, das mehr Autos verkauft, mehr Scheffel Weizen und mehr Tonnen Stahl, ist vermutlich automatisch ein Land, dessen Bevölkerung es besser geht.

Größere Mengen digitaler Güter, wie sie jedes Jahr eingeführt werden, die keinen monetären Preis haben, untergraben die Aussagekraft dieser traditionellen BIP-Heuristik. Wie im vierten Kapitel besprochen, wird das zweite Maschinenzeitalter oft als „Informationswirtschaft“ bezeichnet, und das aus gutem Grund. Mehr Menschen denn je nutzen Wikipedia, Facebook, Craigslist, Pandora, Hulu und Google, und jedes Jahr kommen Tausende neuer digitaler Güter hinzu.

Das U.S. Bureau of Economic Analysis definiert den Beitrag des Informationssektors zur Wirtschaft als Summe aller Umsätze mit Software, Publikationen, Filmen, Tonaufnahmen, Sendungen, Telekommunikation und Informations- und Datenverarbeitungsdiensten. Den offiziellen Maßstäben zufolge entfallen darauf heute nur 4 Prozent des BIPs, was fast exakt dem Anteil am BIP entspricht wie Ende der 1980er-Jahre, als das Internet noch nicht erfunden war. Das ist jedoch offensichtlich falsch. Ein wachsender Anteil des realen Werts, der in unserer Wirtschaft geschaffen wird, fällt einfach aus der amtlichen Statistik heraus.

Die Zeitmaschine als Wachstumsmaßstab: Was wäre Ihnen lieber …?

Haben wir ein besseres Barometer für das Wohlergehen als das BIP? Die Wirtschaftswissenschaft verwendet mitunter einen alternativen Ansatz, der an das Fragespiel „Would you rather“ (Was wäre dir lieber) erinnert. 1912 umfasste das Angebot des Sears-Versandhauskatalogs Tausende von Artikeln, von einem „Sears-Auto“ für 335 US-Dollar (Seite 1.213) bis zu Dutzenden Paaren von Damenschuhen, die teilweise nur 1,50 US-Dollar kosteten (Seite 371 bis 379). Nehmen wir an, ich würde Ihnen eine erweiterte Version dieses Katalogs vorlegen, in dem alle 1912 erhältlichen Waren und Dienstleistungen enthalten wären, nicht nur die von Sears angebotenen, sondern die aller Vertriebskanäle der Wirtschaft von 1912, und zu den Preisen von 1912.⁶ Was wäre Ihnen dann lieber? Ausschließlich aus diesem alten Katalog zu bestellen, ohne weitere Auswahl? Oder würden Sie lieber die heutigen Preise zahlen und dafür aus allen heute verfügbaren Waren und Dienstleistungen wählen?

Oder Sie suchen sich, um den Vergleich etwas einfacher zu gestalten, zwei aktuellere Kataloge aus, sagen wir aus den Jahren 1993 und 2013. Wenn Sie 50.000 US-Dollar hätten, wären Sie dann lieber in der Lage, ein Auto aus dem Modelljahr 1993 (brandneu) für den 1993 geltenden Preis zu kaufen oder ein Auto aus dem Jahr 2013 zum Preis von 2013? Was wäre Ihnen lieber: Bananen, Kontaktlinsen, Chicken Wings, Hemden, Stühle, Bankdienstleistungen, Flugtickets, Filme, Telefondienste, Gesundheitsleistungen, Wohnräume, Glühbirnen, Computer, Benzin und andere Waren und Dienstleistungen aus dem Jahr 1993 zu Preisen von 1993? Oder den gleichen Waren- und Leistungskorb für 2013 zu Preisen von 2013?

Bananen oder ein Liter Benzin haben sich qualitativ seit 1993 kaum verändert. Hier läge der einzige Unterschied im Preis. In diesem Fall wäre die Inflation leicht auszurechnen, und die Entscheidung fiele ebenfalls leichter. Bei anderen Gütern jedoch, insbesondere bei Produkten des zweiten Maschinenzeitalters wie Online-Informationen und Mobilfunkkapazitäten, hat es enorme Qualitätsänderungen gegeben. Die realen qualitätsbereinigten Preise könnten sogar gefallen sein, selbst wenn auf dem Etikett nominal mehr steht. Vor allem aber gibt es viele neue Produkte, die damals noch nicht erhältlich waren, speziell im digitalen Bereich. Ebenso gibt es unter den älteren Waren und Dienstleistungen manche, die eingestellt wurden oder seltener geworden sind. So ist es heutzutage gar nicht so einfach, einen guten ledernen Streichriemen für das Rasiermesser zu bekommen⁷ oder einen „antiken“ PC von 1993. Oder versuchen Sie mal, eine Tankstelle zu finden, an der Ihnen der Tankwart kostenlos die Scheiben putzt – wie früher.

Wenn Sie sich für einen der beiden Kataloge entschieden haben, folgt im nächsten Schritt die Frage, wie viel Geld ich Ihnen geben müsste, damit Ihnen die Unterschiede zwischen den beiden Katalogen egal wären. Müsste ich Ihnen 20 Prozent mehr geben, damit Sie ebenso zufrieden aus dem neuen Katalog bestellen wie aus dem alten, wäre der allgemeine Preisindex um 20 Prozent angestiegen. Hat sich Ihr Einkommen nicht verändert, dann ergibt sich aus der sinkenden Kaufkraft eine entsprechende Absenkung Ihres Lebensstandards. Umgekehrt gilt: Steigt Ihr Einkommen schneller als der Preisindex, dann hebt sich Ihr Lebensstandard.

Dieser Ansatz ist vom Konzept her schlüssig und liegt der Methode der meisten modernen Regierungen zur Berechnung von Veränderungen des Lebensstandards zugrunde. So stützt sich zum Beispiel die Anpassung der Lebenshaltungskosten zur Indexierung der Sozialleistungen auf solche Analysen.⁸ Die für solche Berechnungen verwendeten Daten werden jedoch fast immer, und verständlicherweise, aus Markttransaktionen abgeleitet, bei denen Geld den Besitzer wechselt. Gratisleistungen sind darin nicht berücksichtigt.

Die Konsumentenrente: Wie viel würden Sie zahlen, wenn Sie müssten?

Ein alternativer Ansatz misst die von Waren und Dienstleistungen generierte Konsumentenrente. Diese stellt den Betrag, den ein Verbraucher nach eigenem Dafürhalten für etwas zahlen würde, dem tatsächlich geforderten Preis gegenüber. Wenn Sie bereitwillig einen Dollar dafür zahlen würden, die Morgenzeitung zu lesen, diese aber kostenlos bekommen, dann haben Sie damit einen Dollar Konsumentenrente hinzugewonnen. Doch wie bereits angesprochen würde der Ersatz einer bezahlten Zeitung durch eine gleichwertige kostenfreie neue Leistung das BIP verringern, obwohl die Konsumentenrente steigt.⁹ In diesem Fall wäre die Konsumentenrente ein besserer Maßstab für unser wirtschaftliches Wohlergehen. Doch so sehr uns die Konsumentenrente als Konzept anspricht, sie ist extrem schwer messbar.

Die Schwierigkeiten bei der Messung der Konsumentenrente konnten jedoch verschiedene Wissenschaftler nicht davon abhalten, zumindest ein paar Schätzungen auf die Beine zu stellen. 1993 verfasste Erik einen Artikel, in dem ausgerechnet wurde, dass die rasch zunehmende Konsumentenrente durch rückläufige Preise bei Computern den wirtschaftlichen Wohlstand um rund 50 Milliarden US-Dollar im Jahr steigert.* ¹⁰

Ist ein analysiertes Produkt von vornherein kostenfrei, dann sind natürlich keine Preisrückgänge zu beobachten. Die aktuelle Forschungsarbeit von Erik mit Joo Hee Oh, einem Postdoktoranden am MIT, beruht auf einem anderen Ansatz, der davon ausgeht, dass die Menschen zwar kein Geld, aber dennoch etwas Wertvolles investieren, wenn sie das Internet nutzen: ihre Zeit nämlich.¹¹ Ob arm oder reich, der Tag hat für alle nur 24 Stunden. Um YouTube, Facebook oder E-Mail zu „konsumieren“, „zahlen“ wir mit unserer Aufmerksamkeit. Tatsächlich verbrachten die Amerikaner 2011 schon doppelt so viel Freizeit im Internet wie im Jahr 2000. Das lässt vermuten, dass es ihnen mehr wert war als andere Zeitvertreibe. Durch Betrachtung des Wertes der Zeit von Nutzern und einen Vergleich der im Internet verbrachten Zeit mit der anderweitig verwendeten stellten Erik und Joo Hee die Schätzung auf, dass das Internet jedes Jahr jedem Nutzer einen Wert von rund 2.600 US-Dollar verschaffte. Nichts davon tauchte in der BIP-Statistik auf. Ansonsten wäre das BIP-Wachstum und damit auch die Produktivitätssteigerung jedes Jahr um 0,3 Prozent höher ausgefallen. Anders formuliert: Anstelle der ausgewiesenen 1,2 Prozent Produktivitätszuwachs für 2012 wären es 1,5 Prozent gewesen.

Anders als bei Freizeit, deren Vermehrung eine gute Sache ist, entsteht bei der Arbeit Wert durch Zeitersparnis. Hal Varian, Chefökonom von Google, untersuchte speziell die Zeiteinsparungen durch Google-Suchen.¹² Mit seinem Team sammelte er Stichproben zu Google-Anfragen wie: „Wirkt es sich beim Plätzchenbacken auf die Größe des Gebäcks aus, ob man Butter oder Margarine verwendet?“ Dann versuchte das Team, diese Frage so gut wie möglich zu beantworten, ohne Google einzusetzen – zum Beispiel durch die Suche nach einer Antwort in der Bibliothek. Es dauerte im Schnitt rund 22 Minuten, eine Frage ohne Google zu beantworten (die Fahrtzeit bis zur Bibliothek nicht eingerechnet!). Mit Google war das in 7 Minuten erledigt. Google sparte also durchschnittlich 15 Minuten pro Frage. Multiplizieren Sie diesen Unterschied mit der Zahl aller Fragen, die der Durchschnittsamerikaner stellt, und legen Sie dabei seinen durchschnittlichen Stundenlohn (22 US-Dollar) zugrunde, dann entspricht das rund 500 US-Dollar pro erwachsenem Arbeitnehmer im Jahr.

Wie jedoch jeder bestätigen kann, der bereits das Vergnügen hatte, im Internet zu surfen (beispielsweise bei den Recherchen für ein Buch), ist die Unterscheidung zwischen Arbeit und Freizeit oder Input und Output, wie sie die Wirtschaftswissenschaftler treffen, nicht immer so klar. Die Milliarden von Stunden, die die Menschen mit dem Hochladen, Taggen und Kommentieren von Fotos auf Online-Netzwerken wie Facebook verbringen, generieren zweifellos Wert für Freunde, Angehörige und sogar Fremde. Gleichzeitig werden diese Stunden aber nicht vergütet. Die Menschen, die diese „Arbeit“ leisten, finden sie also offenbar erfüllender als jede andere Beschäftigung. Einen Eindruck davon, wie groß die erbrachte Leistung ist, vermittelt, dass Nutzer im letzten Jahr jeden Tag rund 200 Millionen Stunden nur auf Facebook verbrachten, einen Großteil davon mit der Erstellung von Inhalten, die von anderen Nutzern konsumiert werden können.¹³ Das sind viermal so viele Personenstunden, wie sie für den Bau des ganzen Panamakanals benötigt wurden.¹⁴ Nicht eine davon schlägt sich aber in unserer BIP-Statistik nieder, weder als Input noch als Output. Dennoch leisten solche unentgeltlichen und kostenlosen Aktivitäten einen Beitrag zum Wohlstand. Forscher wie Luis van Ahn von Carnegie Mellon arbeiten an Methoden, um Millionen von Menschen dazu zu motivieren, über Gemeinschaftsprojekte im Internet Wert zu schaffen und das Ganze zu organisieren.¹⁵

Neue Waren und Dienstleistungen

Zu Anfang des Internetbooms der 1990er-Jahre witzelten Wagniskapitalgeber gern, es gebe in der New Economy nur zwei Zahlen: unendlich und null. Und es stimmt schon: Ein Großteil des Wertes stammte in der New Economy aus der Reduzierung der Preise vieler Güter auf null. Doch wie sieht es am anderen Ende des Spektrums aus, den Preisrückgängen von unendlich auf eine begrenzte Summe? Nehmen wir an, Warner Bros. produziert einen neuen Film, den Sie sich für neun Euro ansehen können. Geht es Ihnen dadurch besser? Bevor der Film konzipiert, besetzt, produziert und vertrieben wurde, konnten Sie ihn zu keinem Preis kaufen, auch nicht für unendlich viel Geld. In gewissem Sinne stellt ein Betrag von nur neun Euro eine enorme Preissenkung gegenüber unendlich dar – oder eben der Summe, die Sie allerhöchstens zu zahlen bereit gewesen wären. Ebenso stehen uns heute alle möglichen neuen Dienstleistungen zur Verfügung, die es früher nicht gab – manche davon wurden in den früheren Kapiteln vorgestellt. Dass es uns in den letzten 100 Jahren immer besser gegangen ist, rührt aber nicht nur daher, dass vorhandene Güter billiger produziert werden, sondern auch von der Erweiterung des Angebots an Waren und Dienstleistungen.

75 Prozent aller Software-Unternehmen melden jedes Jahr neue Produkteinführungen, und der Online-Einzelhandel hat das Spektrum der für die meisten Verbraucher erhältlichen Produkte enorm vergrößert.¹⁶ Mit wenigen Mausklicks sind auf Amazon.com über zwei Millionen Bücher zu finden und zu erwerben. Die herkömmliche physische Buchhandlung hat rund 40.000 Titel auf Lager, und selbst die größte Barnes & Nobles-Filiale in New York hält nur 250.000 Titel vor. Wie eine Studie belegt, die Erik mit Michael Smith und Jeffrey Hu verfasst hat, gibt es auch ähnliche Zuwächse des Online-Angebots in anderen Kategorien wie Videos, Musik, Elektronik und Sammlerobjekten. Mit jedem neu verfügbaren Produkt steigt die Konsumentenrente.

Die Wertschöpfung kann man sich so vorstellen, dass das neue Produkt schon immer existiert hat, jedoch zu einem so hohen Preis, das es sich niemand leisten konnte. Erhältlich wurde es erst durch Senkung des Preises auf ein angemesseneres Niveau. Die Zahl der Artikelpositionen in den meisten physischen Geschäften ist deutlich gestiegen, da rechnergestützte Warenwirtschaftssysteme, Logistikketten und Produktion effizienter und flexibler geworden sind. Für die Gesamtwirtschaft geben die amtlichen BIP-Zahlen den Wert neuer Waren und Dienstleistungen in einer Größenordnung von rund 0,4 Prozent zusätzlichen Wachstums pro Jahr nach Aussage von Wirtschaftswissenschaftler Robert Gordon** nicht wieder. Vergessen Sie nicht: Die Produktivitätssteigerung betrug in den letzten hundert Jahren meist um die zwei Prozent pro Jahr. Der Beitrag neuer Produkte ist daher alles andere als banal.

Renommee und Empfehlungen

Die Digitalisierung bringt für eine breite Palette von Waren und Dienstleistungen, die es in der Wirtschaft bereits gibt, damit verbundene, aber eher unterschwellige Vorteile. Niedrigere Kosten für Suche und Transaktionen sind gleichbedeutend mit schnellerer, leichterer Verfügbarkeit und gesteigerter Effizienz und Bequemlichkeit. So sammelt beispielsweise die Rating-Seite Yelp Millionen von Kundenbewertungen, damit Hungrige in ihrer direkten Umgebung Restaurants in der gewünschten Preis- und Qualitätskategorie finden können – auch wenn sie neu in der Stadt sind. Der Reservierungsdienst OpenTable ermöglicht ihnen, sich mit ein paar Mausklicks einen Tisch zu bestellen.

In ihrer Gesamtheit verändern solche digitalen Hilfsmittel unser Leben spürbar. Früher wurden ineffiziente oder qualitativ schlechtere Anbieter durch die Unwissenheit der Verbraucher vor Demaskierung geschützt. Die Konkurrenz durch andere Anbieter wurde durch den Standort begrenzt. Mit der Einführung strukturierter Vergleichsseiten wie FindTheBest.com und Kayak werden Branchen wie Fluggesellschaften, Banken, Versicherungen, Autohändler, Kinos und viele andere grundlegend verändert, weil die Verbraucher in der Lage sind, konkurrierende Anbieter zu finden und zu vergleichen. Ein unterdurchschnittlicher Anbieter kann sich nicht länger auf einen anhaltenden Strom naiver oder schlecht informierter Verbraucher verlassen. Er kann nicht mehr davon ausgehen, dass er vor Konkurrenz durch Mitbewerber an anderen Standorten gefeit ist, die besseren Service für weniger Geld bieten. Forschungsergebnisse von Michael Luca von der Harvard Business School zeigen, dass mehr Transparenz kleineren, unabhängigen Restaurants ermöglicht hat, in Konkurrenz zu größeren Ketten zu treten, weil die Kunden über Rating-Dienste wie Yelp schneller hochwertige Speisenangebote finden können. Sie sind nicht mehr so sehr auf die teuren Werbekampagnen der Markenanbieter angewiesen.¹⁷

Die immateriellen Vorteile der wachsenden Wirtschaft des Teilens und Tauschens – bessere Übereinstimmung, Pünktlichkeit, Kundenbetreuung und mehr Komfort – sind genau solche Pluspunkte, wie sie 1996 von der Boskin-Kommission als in unserer amtlichen Preis- und BIP-Statistik unzulänglich berücksichtigt bezeichnet wurden.¹⁸ Auch in dieser Hinsicht ist unser Wachstum in Wirklichkeit höher, als es die Standarddaten vermuten lassen.

Immaterielle Vermögenswerte

Ebenso wie kostenlose Waren anstelle physischer Produkte einen immer größeren Anteil am Konsum ausmachen, entfällt das Kapitalvermögen der Wirtschaft verstärkt auf immaterielle Werte. Die Produktion hängt im zweiten Maschinenzeitalter nicht mehr so sehr von physischen Anlagen und Gebäuden ab, sondern mehr von den vier Kategorien immaterieller Vermögenswerte: geistiges Eigentum, Organisationskapital, nutzergenerierte Inhalte und Humankapital.

Zum geistigen oder intellektuellen Eigentum gehören Patente und Urheberrechte. Die Zahl der Patente amerikanischer Erfinder nimmt seit den 1980er-Jahren immer schneller zu.¹⁹ Auch andere Arten intellektuellen Vermögens sind gewachsen.²⁰ Darüber hinaus gilt Forschung und Entwicklung (F&E) nicht formell als intellektuelles Eigentum, stellt aber dennoch einen erheblichen Wert dar.

Die zweite – sogar noch größere – Kategorie immaterieller Vermögenswerte ist das Organisationskapital. Das sind die Geschäftsprozesse, Produktionsverfahren, Organisationsformen und Geschäftsmodelle. Der effektive Einsatz neuer Technologien des zweiten Maschinenzeitalters erfordert fast immer Veränderungen in der Organisation von Arbeitsabläufen. Wenn Unternehmen beispielsweise Millionen von US-Dollar für Computer-Hardware und -Software für ein neues Warenwirtschaftssystem ausgeben, sind damit meist Prozessveränderungen verbunden, die drei- bis fünfmal so viel kosten wie die ursprüngliche Hard- und Software. Während die Ausgaben für Hard- und Software jedoch üblicherweise als Steigerung des Kapitalstocks eines Landes zu Buche schlagen, zählen die neuen Geschäftsprozesse, die oft langlebiger sind als die Hardware, generell nicht als Kapital. Unsere Forschungsergebnisse lassen vermuten, dass eine korrekte Erfassung computerbezogener immaterieller Vermögenswerte in der Rechnungslegung die offiziellen Schätzungen des Kapitalvermögens der US-Wirtschaft um mehr als 2 Billionen US-Dollar erhöhen würde.

Nutzgenerierte Inhalte sind eine kleinere, doch rasch wachsende dritte Kategorie immaterieller Vermögenswerte. Nutzer von Facebook, YouTube, Twitter, Instagram, Pinterest und anderen Arten von Online-Inhalten konsumieren diese kostenlosen Inhalte nicht nur und erzielen die oben angesprochene Konsumentenrente, sondern produzieren auch das Meiste davon. Jeden Tag werden 43.200 Stunden neuer YouTube-Videos erstellt ²² und 250 Millionen neue Fotos werden täglich auf Facebook eingestellt.²³ Auch leisten Nutzer wertvolle, doch nicht quantifizierte Beiträge in Form von Rezensionen auf Seiten wie Amazon, TripAdvisor und Yelp. Außerdem umfassen nutzergenerierte Inhalte auch einfache binäre Informationen, wie sie zur Sortierung von Rezensionen und zur vorrangigen Darstellung der besten Inhalte verwendet werden (wenn Amazon zum Beispiel fragt, „War diese Rezension für Sie hilfreich?“). Hardware- und Software-Unternehmen wetteifern inzwischen um die Steigerung der Produktivität von Aktivitäten im Zusammenhang mit nutzergenerierten Inhalten. So bieten Smartphones und Apps heute einfache oder automatische Werkzeuge zum Einstellen von Fotos auf Facebook. Diese Inhalte sind von Wert für andere Nutzer und sind als weitere Gattung immaterieller Vermögenswerte zu betrachten, die unseren kollektiven Wohlstand mehren.

Die vierte und größte Kategorie ist der Wert des Humankapitals. Die vielen Jahre, die wir alle die Schulbank drückten, um Kompetenzen wie Lesen, Schreiben und Rechnen zu erwerben – sowie das im Beruf und aus eigenem Antrieb Dazugelernte – machen uns produktiver und bringen in manchen Fällen per se schon Erfüllung. Auch das ist ein Beitrag zum Kapitalstock der Nation. Dale Jorgenson und Barbara Fraumeni zufolge übersteigt das Humankapital der Vereinigten Staaten den Wert des gesamten physischen US-Kapitals um das Fünf- bis Zehnfache.²⁴ Humankapital hatte nicht immer eine so große Bedeutung für die Wirtschaft. Der große Ökonom Adam Smith vertrat die Auffassung, dass einer der größten Nachteile des ersten Maschinenzeitalters darin bestand, wie es die Arbeitnehmer zu repetitiven Tätigkeiten zwang. Er schrieb 1776: „Jemand, der tagtäglich nur wenige einfache Handgriffe ausführt, die zudem immer das gleiche oder ein ähnliches Ergebnis haben, hat keinerlei Gelegenheit, seinen Verstand zu üben.“ ²⁵ Wie wir in diesem Buch noch eingehender untersuchen werden, werden Investitionen in Humankapital immer wichtiger, wenn Routinearbeiten automatisiert werden und verstärkt menschliche Kreativität gefragt ist.

So bedeutsam solche immateriellen Vermögenswerte auch sind, das amtliche BIP lässt sie außen vor. Nutzergenerierte Inhalte beispielsweise beinhalten nicht quantifizierte Arbeit an der Schaffung eines nicht quantifizierten Vermögenswerts, der auf nicht quantifizierte Weise konsumiert wird und so nicht quantifizierte Konsumentenrente erzeugt. In den letzten Jahren hat es jedoch Initiativen zur Entwicklung sogenannter „Satellitenrechnungen“ gegeben. Sie erfassen manche dieser Kategorien immaterieller Vermögenswerte in der US-Wirtschaft. So schätzt etwa die neue Satellitenrechnung des Bureau of Economic Analysis, dass die Investitionen in F&E-Kapital rund 2,9 Prozent des BIPs ausmachten und das Wirtschaftswachstum von 1995 bis 2004 um circa 0,2 Prozent im Jahr gesteigert haben.²⁶

Schwer zu sagen, wie stark die Verzerrung durch die Fehlberechnung aller dieser Arten immaterieller Vermögenswerte ausfällt. Wir gehen jedoch mit einiger Sicherheit davon aus, dass die amtlichen Daten ihren Beitrag unterschätzen.***

Das zweite Maschinenzeitalter verlangt neue Maßstäbe

Es ist ein betriebswirtschaftlicher Grundsatz: Was gemessen wird, wird auch erledigt. Die moderne BIP-Rechnung war für die Entwicklung der Wirtschaft sicherlich ein großer Schritt nach vorne. Wie Paul Samuelson und Bill Nordhaus es formuliert haben: „Während das BIP und die übrige volkswirtschaftliche Gesamtrechnung als Konzepte obskur erscheinen mögen, gehören sie in Wirklichkeit zu den großen Erfindungen des 20. Jahrhunderts.“ ²⁷

Doch der Zuwachs an digitalen geschäftlichen Innovationen bedeutet, dass wir auch unsere wirtschaftlichen Kenngrößen erneuern müssen. Wer auf die falschen Barometer schaut, trifft die falschen Entscheidungen und erhält die falschen Ergebnisse. Solange wir nur materielle Werte messen, werden wir die immateriellen, durch die es uns besser geht, nie erfassen. Solange wir nicht Umweltverschmutzung und Innovation messen, erhalten wir zu viel Umweltverschmutzung und zu wenig Innovation. Nicht alles, was zählt, ist zählbar – und nicht alles, was zählbar ist, zählt.

Der Nobelpreisträger Joe Stiglitz hat das folgendermaßen ausgedrückt:

Dass das BIP ein unzulänglicher Maßstab für das Wohlergehen, ja selbst für die Marktaktivität sein könnte, ist natürlich längst bekannt. Doch durch die Veränderungen in der Gesellschaft und der Wirtschaft hat sich die Problematik verschärft. Gleichzeitig bieten die Fortschritte von wirtschaftswissenschaftlichen und statistischen Methoden möglicherweise die Chance, unsere Messgrößen zu optimieren.²⁸

Die neuen Maßzahlen werden sowohl vom Konzept her als auch in der Ausführung anders sein. Wir können uns dabei auf manche bestehenden Erhebungen und Techniken stützen, die die Forschung bislang eingesetzt hat. So zieht beispielsweise der Index der menschlichen Entwicklung statistische Daten zu Gesundheit und Bildung heran, um manche der Lücken in der amtlichen BIP-Statistik zu schließen²⁹. Der mehrdimensionale Armutsindex verwendet zehn verschiedene Indikatoren – wie Ernährung, sanitäre Einrichtungen und Zugang zu Wasser –, um zu bewerten, wie gut es Menschen in Entwicklungsländern geht.³⁰ Bei wiederkehrenden Haushaltsumfragen wie den Demographic and Health Surveys werden die Kindersterblichkeit und andere Gesundheitsindikatoren erfasst.³¹

In diesem Bereich laufen gleich mehrere vielversprechende Projekte. Joe Stiglitz, Amartya Sen und Jean-Paul Fitoussi haben eine detaillierte Anleitung dazu erstellt, wie sich unsere Wirtschaftsstatistiken generalüberholen lassen.³² Ein weiteres aussichtsreiches Projekt ist der Social Progress Index, an dem Michael Porter, Scott Stern, Roberto Loria und ihre Kollegen derzeit arbeiten.³³ In Bhutan misst man neuerdings das „Bruttoglücksprodukt“. Und hinter dem Gallup-Healthways Well-Being Index schließlich steht eine langfristige Umfrage.³⁴

Das alles sind maßgebliche Verbesserungen, die wir leidenschaftlich unterstützen. Die größte Chance liegt jedoch darin, die Werkzeuge des zweiten Maschinenzeitalters selbst einzusetzen: das außergewöhnliche Volumen, die Vielfalt und die Zeitnähe der digital verfügbaren Daten. Das Internet, Handys, in Geräte eingebaute Sensoren und eine Fülle weiterer Quellen liefern unablässig Daten. So erfassen beispielsweise Roberto Rigobon und Alberto Cavallo täglich Online-Preise aus aller Welt, um einen Inflationsindex zu erstellen, der viel schneller zur Verfügung steht und vielfach zuverlässiger ist als die über monatliche Umfragen aus viel kleineren Stichproben gesammelten amtlichen Daten.³⁵ Andere Wirtschaftswissenschaftler verwenden Satellitenkarten zur nächtlichen künstlichen Beleuchtung, um das Wirtschaftswachstum in verschiedenen Teilen der Welt zu schätzen, und schlussfolgern aus der Häufigkeit von Google-Suchen Veränderungen auf dem Arbeits- und Häusermarkt.³⁶ Die Nutzung dieser Informationen wird für einen Quantensprung in unserem Verständnis der Wirtschaft sorgen – ebenso wie sie Marketing, Produktion, Finanzierung, Einzelhandel und praktisch jeden sonstigen Bereich geschäftlicher Entscheidungen bereits verändert hat.

Je mehr Daten verfügbar sind und je stärker sich die Wirtschaft verändert, desto lebenswichtiger wird die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen. Ganz gleich wie hell die Laterne brennt, Ihren Schlüsselbund finden Sie darunter nur dann, wenn Sie ihn auch dort verloren haben. Wir müssen uns gründlich überlegen, worauf wir wirklich Wert legen und wovon wir gern mehr beziehungsweise weniger hätten. BIP und Produktivitätssteigerungen sind wichtig, doch sie sind Mittel zum Zweck, und nicht Selbstzweck. Möchten wir unsere Konsumentenrente erhöhen? Dann wären niedrigere Preise oder mehr Freizeit womöglich Zeichen für Fortschritt, selbst wenn das zu einem Absinken des BIP führt. Und natürlich sind viele unserer Ziele nicht monetär. Wir sollten die wirtschaftlichen Messgrößen nicht außer Acht lassen, doch ebenso wenig sollten wir zulassen, dass sie unsere sonstigen Werte einfach dadurch verdrängen, dass sie leichter messbar sind.

Vorerst gilt, dass BIP und Produktivitätsstatistiken viel von dem übersehen, was wir wertschätzen – selbst durch eine enge wirtschaftliche Linse betrachtet. Mehr noch, die Lücke zwischen dem, was wir messen, und dem, was wir schätzen, wächst mit jedem Zugang zu einem neuen Gut oder einer Leistung, die es zuvor nicht gegeben hat, oder mit jedem vorhandenen Gut, das plötzlich nichts mehr kostet – wie es im Zuge der Digitalisierung durchaus vorkommt.

* Seither gab es etliche darauf bezogene Ergebnisse. Im letzten Jahr wendeten die Ökonomen Jeremy Greenwood und Karen Kopecky nur für PCs einen ähnlichen Ansatz an und stellten einen vergleichbaren Wachstumsbeitrag fest. Shane Greenstein und Ryan McDevitt, zwei weitere Fachkollegen, wollten wissen, wie viel Konsumentenrente durch die Verbreitung des Breitband-Internetzugangs geschaffen wurde. Sie analysierten, wie der reale Preis für Breitbandinternet im zeitlichen Verlauf gesunken ist und wie die Verbreitung des Dienstes zugenommen hat. Auf dieser Grundlage schätzten sie, wie viel die Kunden gern gezahlt hätten, und stellten diesen Wert den tatsächlich getragenen Kosten gegenüber. So ermittelten sie die Konsumentenrente. Ein Forscherteam von McKinsey wählte eine direktere Herangehensweise. Das Team befragte 3.360 Verbraucher, was sie für 16 konkrete, über das Internet verfügbare Dienste zu zahlen bereit wären. Im Schnitt belief sich die Zahlungsbereitschaft zusammen genommen auf 50 Dollar im Monat. Ausgehend von diesen Zahlen schätzte das Team, dass die Amerikaner durch kostenlose Online-Dienste Konsumentenrente im Wert von mehr als 35 Milliarden US-Dollar erhielten. Größte Einzelkategorie war dabei E-Mail, dicht gefolgt von sozialen Online-Netzwerken wie Facebook.

** Ja, unser langjähriger Freund, derselbe Robert J. Gordon, über den wir bereits im sechsten Kapital gesprochen haben. Siehe http://faculty-web.at.northwestern.edu/economics/gordon/p376_ipm_final_060613.pdf.

*** Anders als nicht quantifizierte immaterielle Konsumgüter lösen falsche Maßstäbe für immaterielles Kapital nicht automatisch eine Verzerrung der amtlichen Produktivitätsstatistik aus. Einerseits wächst der Output durch immaterielle Investitionsgüter – wie durch alle immateriellen Werte. Gleichzeitig werden sie aber zur Produktion verwendet und erhöhen daher den Input. Wenn unter stabilen Bedingungen die Input- und Outputwerte in gleichem Tempo wachsen, neutralisieren sich die beiden Effekte, sodass die Produktivitätszahlen, definiert als Input/Output, nicht verzerrt werden. Für bestimmte immaterielle Werte lag tatsächlich mehr oder minder stetiges Wachstum vor, etwa für die Humankapitalgüter, die durch Bildung herbeigeführt werden. Andere Kategorien jedoch – wie computerbedingtes Organisationskapital oder die nutzergenerierten Inhalte von Seiten mit digitalem Content – nehmen allem Anschein nach rapide zu. Für diese Kategorien immaterieller Vermögenswerte setzen die amtlichen Produktivitätszahlen das wahre Wirtschaftswachstum zu niedrig an.

Kapitel 9

DAS GEFÄLLE

„Ein Ungleichgewicht zwischen Arm und Reich ist die älteste
und tödlichste Krankheit aller Republiken.“

— Plutarch

VON DEN 3,5 BILLIONEN FOTOS, die seit der ersten Aufnahme von einer geschäftigen Pariser Straße im Jahr 1838 geschossen wurden, wurden ganze 10 Prozent im letzten Jahr aufgenommen.¹ Bis vor Kurzem waren Fotos noch analog, und zu ihrer Herstellung waren Silberhalogenide und andere Chemikalien erforderlich. Die analoge Fotografie erreichte im Jahr 2000 ihren Höhepunkt.² Heute besitzen mehr als 2,5 Milliarden Menschen eine Digitalkamera, und die allermeisten Fotos sind digital.³ Das zeigt eine erstaunliche Wirkung: Nach Schätzungen werden heute alle zwei Minuten mehr Fotos gemacht als im gesamten 19. Jahrhundert.⁴ Heute halten wir die Menschen und Ereignisse in unserem Leben beispiellos detailgenau und häufig fest und tauschen diese Bilder breiter und leichter aus als je zuvor.

Während die Digitalisierung die Quantität und Bequemlichkeit des Fotografierens klar erhöht hat, hat sie aber auch die wirtschaftlichen Grundlagen der Produktion und Verteilung von Fotos maßgeblich verändert. Ein Team von nur 15 Menschen hat bei Instagram eine einfache App entwickelt, mit der über 130 Millionen Kunden bereits rund 16 Milliarden Fotos ausgetauscht haben (und es werden laufend mehr).⁵ Innerhalb von 15 Monaten nach ihrer Gründung wurde die Firma für mehr als 1 Milliarde US-Dollar an Facebook verkauft. Facebook selbst knackte 2012 die Marke von einer Milliarde Nutzern. Das Unternehmen beschäftigte 4.600 Mitarbeiter ⁶, darunter nur knapp 1.000 Techniker.⁷

Stellen Sie diese Zahlen dem prädigitalen Riesen Kodak gegenüber, der Kunden ebenfalls half, Milliarden von Fotos auszutauschen: Kodak hatte einst 145.300 Beschäftigte, ein Drittel davon in Rochester im US-Bundesstaat New York. Indirekt war Kodak über seine ausgedehnte Lieferkette und die Einzelhandels-Vertriebskanäle, die von Unternehmen im ersten Maschinenzeitalter gefordert wurden, Arbeitgeber vieler weiterer Tausend Menschen. Kodak machte seinen Gründer, George Eastman, zu einem reichen Mann, schuf aber auch Arbeitsplätze für Generationen von Angehörigen der Mittelschicht und sorgte für einen erheblichen Anteil an dem Wohlstand der Stadt Rochester nach Gründung des Unternehmens im Jahr 1880. 132 Jahre später musste Kodak Konkurs anmelden – ein paar Monate vor dem Verkauf von Instagram an Facebook.⁸ Fotografieren war nie so populär wie heute. Jedes Jahr werden 70 Milliarden Fotos auf Facebook hochgeladen, und ein Vielfaches davon wird über andere digitale Dienste wie Flickr praktisch kostenfrei verbreitet. Diese Fotos sind ausnahmslos digital. Hunderttausende von Menschen, die einmal Entwicklungschemikalien und Fotopapier herstellten, werden nicht mehr gebraucht. In einem digitalen Zeitalter müssen sie sich einen anderen Lebensunterhalt suchen.

Die Entwicklung der Fotografie verdeutlicht den Reichtum des zweiten Maschinenzeitalters, die erste große wirtschaftliche Konsequenz des exponentiellen, digitalen, kombinatorischen Fortschritts, der sich derzeit vollzieht. Die zweite, das Gefälle, bedeutet, dass es große und wachsende Unterschiede bei Einkommen, Wohlstand und anderen maßgeblichen Lebensumständen der Menschen gibt. Wir haben eine riesige Menge von Bildern geschaffen und könnten mit wenigen Mausklicks oder Bildschirmberührungen fast 400 Milliarden „Kodak-Momente“ im Jahr miteinander teilen. Doch Unternehmen wie Instagram und Facebook beschäftigen nur einen winzigen Bruchteil der Mitarbeiter, die Kodak benötigte. Dessen ungeachtet stellt Facebook ein Mehrfaches des höchsten Marktwerts dar, den Kodak jemals besaß, und hat bisher mindestens sieben Menschen zu Milliardären gemacht, deren Vermögen jeweils zehnmal so groß ist wie seinerzeit das von George Eastman. Die Umstellung von analoger auf digitale Technik hat eine Fülle digitaler Fotos und anderer Güter mit sich gebracht, aber auch zu einer Einkommensverteilung beigetragen, die weit stärker gespreizt ist als zuvor.

Die Fotografie ist nicht das einzige Beispiel für diese Umwälzung. Ähnliche Geschichten hören wir (heute und sicher auch künftig) aus der Musik- und Medienbranche, dem Finanzwesen und der Verlagsindustrie, dem Einzelhandel, dem Vertrieb, dem Dienstleistungs- und dem Produktionssektor. In fast jedem Industriezweig sorgt die technische Entwicklung für beispiellose Fülle. Es wird durch weniger Arbeit mehr Wohlstand geschaffen. Zumindest in unserem bestehenden Wirtschaftssystem hat dieser Fortschritt aber enorme Auswirkungen auf die Verteilung von Einkommen und Wohlstand. Kann die von einem Menschen in einer Stunde erledigte Arbeit stattdessen von einer Maschine für einen Dollar übernommen werden, dann wird ein gewinnmaximierender Arbeitgeber nicht bereit sein, für diesen Job mehr als einen Dollar Stundenlohn zu zahlen. In einer freien Marktwirtschaft muss der Arbeitnehmer dann für einen Dollar die Stunde arbeiten oder er muss sich seine Brötchen woanders verdienen. Umgekehrt gilt aber auch: Findet jemand eine neue Möglichkeit, durch Erkenntnisse, Fähigkeiten oder Kompetenzen bei einer Million neuer Kunden aus digitaler Technik Kapital zu schlagen, könnte er Millionen mehr verdienen als zuvor. Theorie und Daten weisen darauf hin, dass diese Kombination von Reichtum und Gefälle kein Zufall ist. Technischer Fortschritt, vor allem bei digitalen Technologien, löst eine beispiellose Umverteilung von Vermögen und Einkommen aus. Digitale Technik kann wertvolle Ideen, Erkenntnisse und Innovationen zu äußerst niedrigen Kosten replizieren. Das schafft Reichtum für die Gesellschaft und Vermögen für Innovatoren, verringert aber die Nachfrage nach zuvor bedeutsamen Arten von Arbeit, was zur Folge haben kann, dass viele Menschen weniger verdienen.

Die Kombination von Wohlstand und Gefälle stellt zwei gängige, doch gegensätzliche Weltanschauungen infrage. Eine verbreitete Sichtweise ist, dass technischer Fortschritt stets steigende Einkommen zur Folge hat. Die andere besagt, dass die Automatisierung durch den Ersatz von Menschen durch Maschinen die Löhne der Arbeitnehmer drückt. In beiden steckt ein Körnchen Wahrheit, doch die Wirklichkeit ist vielschichtiger. Die rasche Weiterentwicklung unserer digitalen Werkzeuge schafft beispiellosen Reichtum. Es gibt aber kein wirtschaftliches Gesetz, das besagt, dass Arbeitnehmer ausnahmslos oder auch nur mehrheitlich von diesem Fortschritt profitieren.

Fast 200 Jahre lang sind mit der Produktivität auch die Löhne und Gehälter gestiegen. Dadurch entstand der Eindruck, dass die Technik unvermeidlich (fast) jedem zugute kommt. In jüngerer Zeit entwickelt sich der Medianlohn allerdings nicht mehr parallel zur Produktivität, was den Umstand unterstreicht, dass eine solche Abkoppelung nicht nur eine theoretische Möglichkeit darstellt, sondern in unserer aktuellen Wirtschaft auch eine empirische Tatsache.

Wie geht es dem Median-Arbeitnehmer?

Schauen wir uns dazu ein paar grundlegende Fakten an.

Ein geeigneter Ausgangspunkt ist das Medianeinkommen – also das Einkommen aller Menschen auf dem 50. Perzentil der Gesamtverteilung. Das Jahr 1999 war für den amerikanischen Medianhaushalt das Jahr mit dem höchsten realen (inflationsbereinigten) Einkommen. Es belief sich in jenem Jahr auf 54.932 US-Dollar, begann aber zu fallen. 2011 war es schon um fast zehn Prozent zurückgegangen, auf 50.054 US-Dollar, obwohl das BIP insgesamt ein Rekordhoch verzeichnete. Insbesondere die Löhne ungelernter Arbeiter tendieren in den USA und anderen Industrieländern abwärts.

Gleichzeitig entfiel 2012 erstmals seit der Zeit vor der Weltwirtschaftskrise über die Hälfte des in den USA erzielten Gesamteinkommens auf die oberen zehn Prozent der Amerikaner. Das eine Prozent der Spitzenverdiener bezog über 22 Prozent des Einkommens und verdoppelte seinen Anteil seit Anfang der 1980er-Jahre damit. Der Anteil am Einkommen, der auf das oberste Hundertstel Prozent der Amerikaner entfällt, also auf ein paar Tausend Menschen mit Jahreseinkommen über elf Millionen US-Dollar, beträgt inzwischen 5,5 Prozent, nachdem er von 2011 auf 2012 stärker gestiegen ist als in jedem beliebigen Jahr seit 1927/28.⁹

Auch verschiedene andere Messgrößen belegen wachsende Ungleichheit. Während beispielsweise die Lebenserwartung insgesamt kontinuierlich steigt, geht sie für manche Gruppen zurück. Einer Studie von S. Jay Olshansky und Kollegen zufolge, die in Health Affairs veröffentlicht wurde, lag die Lebenserwartung der weißen Durchschnittsamerikanerin ohne Highschool-Abschluss 2008 bei 73,5 Jahren. 1990 waren es noch 78,5 Jahre gewesen. Die Lebenserwartung männlicher Weißer ohne Highschool-Abschluss ging im gleichen Zeitraum um drei Jahre zurück.¹⁰

Kein Wunder, dass es in Amerika zu Demonstrationen kam, obwohl es die große Rezession nach und nach überwand. Die Tea-Party-Bewegung am rechten Rand und die Occupy-Initiative der Linken kanalisierten den Zorn von Millionen von Amerikanern, die den Eindruck hatten, die Wirtschaft arbeite gegen sie. Die eine Gruppe lenkte das Augenmerk auf staatliche Misswirtschaft, die andere auf Fehlentwicklungen im Finanzdienstleistungssektor.

Wie die Technologie die Wirtschaft verändert

Beide Probleme sind zweifelsohne schwerwiegend. Die tiefer greifende Herausforderung ist aber grundlegend und strukturbedingt und stellt eine Folge des Vordringens der Technologien des zweiten Maschinenzeitalters dar, die immer größeren Einfluss auf die Wirtschaft ausüben.

Kürzlich haben wir zufällig mitbekommen, wie ein Geschäftsmann laut (und fröhlich) in sein Handy sagte: „Auf keinen Fall lasse ich meine Steuererklärung noch einmal bei H&R Block machen. Ich verwende neuerdings die TurboTax-Software. Die kostet nur 49 Dollar und ist viel schneller und genauer. Ich bin total begeistert!“ Der Mann hatte profitiert. Er bekam bessere Leistungen für weniger Geld. Multipliziert man das mit Millionen von Verbrauchern, so hat TurboTax für seine Nutzer enormen Wert geschaffen, der sich nicht vollständig in der BIP-Statistik niederschlägt. Auch den Entwicklern von TurboTax geht es besser – einer davon ist sogar Milliardär. Doch zig Tausende von Steuerfachangestellten sehen ihre Jobs und Einkommen bedroht.

In der Erfahrung unseres Geschäftsmanns spiegeln sich breitere Veränderungen in der Wirtschaft wider. Verbrauchern geht es besser und es entsteht ungeheurer Wert. Das Gros der Einnahmen aus den neuen Produkten oder Dienstleistungen schöpft aber häufig eine relativ kleine Gruppe von Menschen ab. Wie die Chemiker, die in den 1990er-Jahren mithilfe von Silberhalogeniden Filme entwickelten, haben es auch menschliche Steuerfachleute schwer, mit der Maschine zu konkurrieren. Ihr Leben wird durch den technischen Fortschritt nicht unbedingt leichter – und zwar nicht nur im Vergleich zu den Gewinnern, sondern auch im Vergleich zu ihrer Einkommenssituation, als sie noch mit der überholten Technik arbeiteten.

Die entscheidende Realität aus wirtschaftlicher Sicht ist, dass nur eine verhältnismäßig geringe Zahl von Entwicklern und Technikern benötigt wird, um ein Programm wie TurboTax zu entwickeln und zu aktualisieren. Wir kennen das ja schon aus dem vierten Kapitel: Ist ein Algorithmus erst digitalisiert, lässt er sich nahezu kostenlos replizieren und an Millionen von Nutzern weitergeben. Im Zuge der Durchsetzung von Software in allen Branchen gibt es solche Produktionsprozesse und Unternehmen in der Wirtschaft immer häufiger.

Ein kleineres Stück vom größeren Kuchen

Was passiert, wenn man solche Beispiele auf die Gesamtwirtschaft hochrechnet? Ist da etwas Größeres im Gang? Die Daten sprechen dafür.

Die Amerikaner sind von 1983 bis 2009 insgesamt sehr viel reicher geworden, da sich der Gesamtwert ihres Vermögens erhöht hat. Wie die Wirtschaftswissenschaftler Ed Wolff und Sylvia Allegretto jedoch feststellten, sind die Vermögen in den unteren 80 Prozent der Einkommensverteilung de facto unter dem Strich geschrumpft.¹¹ Als Gruppe konnten die oberen 20 Prozent nicht nur 100 Prozent der Steigerung auf sich vereinen, sondern mehr als das. Der Zugewinn setzte sich nicht nur aus den in der Wirtschaft neu geschaffenen Dollarbillionen zusammen, sondern zusätzlich auch aus einer Verschiebung aus den unteren 80 Prozent in ihre Richtung. Selbst unter den vergleichsweise Wohlhabenden war die Verteilung ebenfalls äußerst schief. Auf die obersten fünf Prozent entfielen 80 Prozent des landesweiten Vermögenszuwachses. Über die Hälfte davon kam dem Prozent an der Spitze zugute. Diese Entwicklung setzt sich bei einer noch feineren Aufgliederung der Wohlstandsverteilung fort. Ein oft zitiertes Beispiel aus dem Jahr 2010 betrifft die sechs Erben des Vermögens, das Sam Walton durch die Gründung von Walmart anhäufte. Sie verfügten per saldo über mehr Vermögen als die unteren 40 Prozent in der US-amerikanischen Statistik zur Einkommensverteilung.¹² Darin schlägt sich unter anderem nieder, dass 13 Millionen Familien überschuldet waren.

Doch nicht nur beim Vermögen, sondern auch beim Einkommen hat sich Verteilung verändert. Das oberste Prozent steigerte seine Einnahmen von 1979 bis 2007 um 278 Prozent. Wer in der Mitte der Einkommensverteilung angesiedelt war, verbuchte lediglich einen Anstieg von 35 Prozent. Das oberste Prozent verdiente zwischen 2002 und 2007 über 65 Prozent des in den USA erzielten Einkommens. Laut Forbes betrug das kollektive Gesamtvermögen der 400 reichsten Amerikaner 2013 per saldo rekordhohe zwei Billionen US-Dollar und hat sich damit seit 2003 mehr als verdoppelt.¹³

Kurz, das Medianeinkommen ist seit 1979 nur gering gestiegen und seit 1999 de facto zurückgegangen. Das war aber keinesfalls auf eine Stagnation der gesamten Einkommens- oder Produktivitätssteigerungen in Amerika zurückzuführen. Wie im siebten Kapitel erläutert, haben sich BIP und Produktivität vielmehr eindrucksvoll aufwärts entwickelt. Stattdessen schlägt sich in dem Trend eine maßgebliche Umverteilung bei den Nutznießern dieses Wachstums nieder – und bei all jenen, die nichts davon haben.

Am schnellsten erkennbar ist das vielleicht, wenn man den Durchschnitt des Einkommens mit dem Median vergleicht. Normalerweise unterscheiden sich Veränderungen beim Durchschnittseinkommen (Gesamteinkommen geteilt durch die Gesamtzahl der Menschen) nicht sehr von Veränderungen beim Medianeinkommen (Einkommen der Person, die sich exakt auf der Mitte der Einkommensverteilung befindet, sodass die eine Hälfte mehr, die andere Hälfte weniger verdient.) In den letzten Jahren weichen die Trends jedoch sichtbar voneinander ab, wie Abbildung 9.1 aufzeigt.

Wie ist das möglich? Betrachten wir dazu ein einfaches Beispiel. Zehn Bankangestellte sitzen in der Kneipe und trinken Bier. Jeder verdient 30.000 US-Dollar im Jahr. Folglich liegt das Durchschnitts- und das Medianeinkommen dieser Gruppe bei 30.000 US-Dollar. Da betritt der Chef der Bank die Bar und bestellt sich ein Bier. Das Durchschnittseinkommen der Gruppe hat sich damit astronomisch erhöht, der Median ist dagegen unverändert geblieben. Generell gilt: Je größer die Einkommensverzerrung, desto stärker weicht der Mittelwert tendenziell vom Median ab. Und das gilt nicht nur für unsere hypothetische Kneipe, sondern für ganz Amerika.

Insgesamt hat sich der Median des Stundenlohns zwischen 1973 und 2011 kaum verändert. Er ist lediglich um 0,1 Prozent pro Jahr gestiegen. Wie im siebten Kapitel dargelegt, hat die Produktivität in diesem Zeitraum aber um 1,56 Prozent pro Jahr zugenommen und sich von 2000 bis 2011 noch auf 1,88 Prozent pro Jahr beschleunigt. Dieser Produktivitätszuwachs hat sich größtenteils direkt in ein vergleichbares Plus beim Durchschnittseinkommen übersetzt. Das Medianeinkommen ist dagegen vor allem deshalb nur so gering angewachsen, weil das Gefälle größer geworden ist.¹⁴

Abb. 9.1: Reales BIP im Vergleich zum Median des Pro-Kopf-Einkommens

Die drei Gewinner- und Verliererpaarungen

In den letzten Jahrzehnten haben wir Veränderungen in der Steuerpolitik erlebt, stärkeren Wettbewerb aus dem Ausland, fortgesetzte Verschwendung staatlicher Mittel und die Turbulenzen an der Wall Street. Doch wenn wir Daten und Forschungsergebnisse betrachten, stellen wir fest, dass nichts davon als vordringlicher Motor der wachsenden Ungleichheit infrage kommt. Die Hauptursache ist vielmehr exponentieller, digitaler und kombinatorischer Wandel der technologischen Grundfesten unseres Wirtschaftssystems. Dieses Fazit wird durch den Umstand bestätigt, dass ähnliche Trends in den meisten Industrieländern erkennbar sind. So ist die Einkommensschere beispielsweise in Schweden, Finnland und Deutschland in den letzten 20 bis 30 Jahren schneller auseinandergegangen als in den USA.¹⁵ Weil die Unterschiede bei der Einkommensverteilung in diesen Ländern ursprünglich geringer waren, blieben sie auch geringer als in den USA, doch der grundlegende Trend ist weltweit ähnlich, ungeachtet der bisweilen sehr unterschiedlichen Institutionen, politischen Maßnahmen und Kulturen.

Wie wir in unserem Vorgängerbuch „Rennen gegen die Maschine“ erörtert haben, sind aus diesem Wandel der Wirtschaftsstrukturen drei einander überlappende Paare von Gewinnern und Verlierern hervorgegangen. Infolgedessen bekommt nicht jeder ein größeres Stück vom Kuchen. Die ersten beiden Gruppen von Gewinnern sind diejenigen, die eine erhebliche Menge der richtigen Kapitalposten angehäuft haben. Dabei kann es sich um Nicht-Humankapital handeln (wie Geräte, Gebäude, geistiges Eigentum oder finanzielle Vermögenswerte) oder um Humankapital (wie Schulung, Ausbildung, Erfahrung und Kompetenzen). Wie andere Kapitalformen ist auch Humankapital ein Vermögenswert, der Ertragsströme generieren kann. Ein guter Klempner kann im Jahr mehr verdienen als ein ungelernter Arbeiter, selbst wenn beide die gleiche Stundenzahl ableisten. Die dritte Gewinnergruppe setzt sich aus unseren Superstars zusammen, die besondere Begabungen besitzen – oder einfach Glück haben.

In jeder Gruppe steigert die digitale Technik im Regelfall den wirtschaftlichen Erfolg der Gewinner, während andere ins Hintertreffen geraten und entsprechend geringer honoriert werden. Der Gesamtgewinn der Gewinner ist höher als der Gesamtverlust aller übrigen. Das gibt schlicht eine bereits angesprochene Wahrheit wieder: Gesamtwirtschaftlich sind Produktivität und Einkommen gestiegen. Diese gute Nachricht ist allerdings wenig tröstlich für alle, die ins Abseits geraten. In manchen Fällen konzentriert sich der Zuwachs, in welcher Höhe auch immer, auf eine relativ kleine Clique von Gewinnern, während es der Masse der Bevölkerung schlechter geht als zuvor.

Qualifikationsorientierter technischer Wandel

Das einfachste Modell der Wirtschaftswissenschaftler zur Erläuterung des Effekts der Technologie betrachtet diesen schlicht als Multiplikator für alles andere, der die Gesamtproduktivität für jeden gleichmäßig steigert.¹⁶ Dieses Modell kann in mathematische Gleichungen gefasst werden. Es kommt in den meisten wirtschaftswissenschaftlichen Grundkursen vor und liefert die Grundlage für den gängigen – und bislang durchaus begründeten – Eindruck, dass eine steigende Flut des technischen Fortschritts alle Boote heben wird: dass sie alle Arbeitnehmer produktiver und damit wertvoller macht. Durch den Multiplikator Technologie kann eine Volkswirtschaft bei gleichem Input, auch an Arbeitskraft, jedes Jahr mehr Output erzielen. Und in dem Grundmodell wird alle Arbeit gleichermaßen von der Technik beeinflusst – sodass jede geleistete Arbeitsstunde mehr Wert produziert als früher.

Ein etwas komplexeres Modell lässt die Möglichkeit zu, dass sich die technische Entwicklung nicht auf alle Input-Faktoren gleich auswirkt, sondern auf manche stärker und auf andere weniger stark. Insbesondere in den letzten Jahren sind technische Entwicklungen wie Software für Lohn- und Gehaltsabrechnung, Fabrikautomation, computergesteuerte Maschinen, automatisierte Bestandsverwaltung und Textverarbeitung für Routinearbeiten eingesetzt worden und haben Arbeitskräfte bei Verwaltungstätigkeiten, in Fabrikhallen und bei routinemäßiger Informationsverarbeitung ersetzt.

Technologien wie Big Data und Analyse, Hochgeschwindigkeitskommunikation und Rapid Prototyping haben den Beitrag abstrakterer und stärker datenabhängiger Denkprozesse erhöht und damit den Wert von Mitarbeitern mit den richtigen technischen, kreativen oder gestalterischen Fähigkeiten gesteigert. Per saldo ist dadurch die Nachfrage nach schlechter ausgebildeten Kräften zurückgegangen, der Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern dagegen gestiegen.

Abb. 9.2: Lohnentwicklung für männliche Vollzeitarbeitnehmer in den USA, 1963 - 2008

Wirtschaftswissenschaftler wie David Autor, Lawrence Katz und Alan Krueger, Frank Levy und Richard Murnane, Daron Acemoglu und viele andere mehr haben diesen Trend in sorgfältigen Studien dutzendfach dokumentiert.¹⁷ Sie bezeichnen dieses Phänomen als skill-biased technical change (SBTC). Per definitionem begünstigt dieser Menschen mit mehr Humankapital.

Die Effekte des SBTC sind aus Abbildung 9.2 deutlich zu ersehen, die auf Daten aus einer Abhandlung der MIT-Ökonomen Daron Acemoglu und David Autor basiert.¹⁸ Die Linien stellen die abweichende Entwicklung bei Millionen von Arbeitnehmern über die letzten Generationen dar. Vor 1973 kamen alle amerikanischen Beschäftigten in den Genuss zügig steigender Löhne. Die zunehmende Produktivität mehrte die Einkommen aller, ungeachtet ihres Bildungsniveaus. Dann kamen der kräftige Ölpreisschock und die Rezession der 1970er-Jahre, die die Zugewinne für alle Gruppen wieder aufzehrten. Danach zeichnete sich allerdings eine wachsende Einkommensspreizung ab. Anfang der 1980er-Jahre konnten Arbeitnehmer mit College-Abschluss wieder steigende Gehälter verzeichnen. Wer einen höheren Bildungsabschluss besaß, verdiente besonders gut. Parallel dazu sahen sich Arbeiter ohne College-Abschluss mit einem weit weniger attraktiven Arbeitsmarkt konfrontiert. Ihre Löhne stagnierten oder gingen bei Highschool-Abbrechern sogar zurück. Es ist kein Zufall, dass die PC-Revolution in den frühen 1980er-Jahren einsetzte. Der PC wurde 1982 sogar von der Zeitschrift Time zur „Maschine des Jahres“ gekürt.

Die wirtschaftlichen Aspekte der Geschichte werden noch deutlicher, wenn man berücksichtigt, dass die Zahl der College-Absolventen in diesem Zeitraum stark gestiegen ist. Die an einem College eingeschriebenen Studenten haben sich von 1960 bis 1980 mehr als verdoppelt, von 758.000 auf 1.589.000.¹⁹ Anders ausgedrückt, es gab einen enormen Zuwachs des Angebots an qualifizierten Arbeitskräften. Normalerweise führt wachsendes Angebot zu niedrigeren Preisen. In diesem Fall hätte die Flut von College- und Hochschulabsolventen daher die relativen Gehälter drücken müssen, doch dem war nicht so.

Dass trotz des größeren Angebots mehr gezahlt wurde, kann nur eins bedeuten: Die relative Nachfrage nach qualifizierten Mitarbeitern ist sogar noch schneller gestiegen als das Angebot. Gleichzeitig ist der Bedarf an Kräften für Aufgaben, die auch jemand ohne Highschool-Abschluss erfüllen kann, so rasch gesunken, dass es ein Überangebot an solchen Bewerbern gibt, obwohl sie zahlenmäßig geschrumpft sind. Das mangelnde Interesse an unqualifizierten Arbeitskräften führte dazu, dass die in diesem Segment verbleibenden Bewerber für ungelernte Arbeiten mit immer niedrigeren Löhnen abgespeist wurden. Und weil es sich dabei meist um Menschen mit dem niedrigsten Bildungsniveau handelt, die ohnehin schon am wenigsten verdienen, verstärkte diese Entwicklung die Einkommensunterschiede.

Organisationsbezogene Begleiterfindungen

Manchmal ersetzt eine Maschine einen Menschen. Eine breiter angelegte Neuausrichtung der Unternehmenskultur ermöglichte dem SBTC aber vielleicht sogar eine ungleich bedeutsamere Entwicklung. Im Zuge seiner Forschungsarbeit mit Tim Bresnahan von Stanford, Lorin Hitt von Wharton und Shinkyu Yang vom MIT stellte Erik fest, dass Unternehmen digitale Technologien einsetzten, um Entscheidungsbefugnisse, Anreizsysteme, Informationsflüsse, Einstellungsverfahren und andere Aspekte ihrer Management- und Organisationsprozesse umzugestalten.²⁰ Diese Begleiterfindungen von Organisation und Technologie steigerten nicht nur ganz erheblich die Produktivität, sondern erforderten in aller Regel mehr qualifizierte Mitarbeiter und reduzierten den Bedarf an gering qualifizierten Arbeitskräften. Diese Neuorganisation der Produktion wirkte sich auf alle aus, die direkt mit Computern arbeiteten, aber auch auf Mitarbeiter, die auf den ersten Blick gar nichts mit Technologie zu tun hatten. So besteht unter Umständen in einem Unternehmen mit flexibler Ausrüstung in weit entfernten Fabriken, die sich rasch auf die neuesten Trends einstellen können, mehr Nachfrage nach stilbewussten Designern, während ein Reisebüromitarbeiter womöglich feststellt, dass er im Ticketverkauf von einer Internetseite verdrängt wird, die ihm bis dahin gänzlich unbekannt war und die er ganz sicher niemals genutzt hatte.

In den in der Studie berücksichtigten Branchen wurden für jeden in Computer investierten Dollar häufig in der Folge zehn weitere Dollar ergänzend in „Organisationskapital“ gesteckt, oder in Weiterbildung, Neueinstellungen und die Umgestaltung von Geschäftsprozessen.²¹ Durch die Umstrukturierung fällt oft eine Menge Routinearbeit weg, etwa die wiederholte Eingabe von Aufträgen. Was bleibt, sind Aufgaben, die ungleich mehr Urteilsvermögen, Kompetenz und Vorbildung erfordern.

Die Unternehmen, die am meisten in IT investierten, nahmen in der Regel auch die größten organisatorischen Veränderungen vor, gewöhnlich mit fünf bis sieben Jahren Vorlauf bis zur Realisierung der vollständigen Leistungssteigerungen.²² In solchen Unternehmen stieg die Nachfrage nach qualifizierten Arbeitskräften im Verhältnis zu Ungelernten am stärksten.²³ Der zeitliche Abstand kommt dadurch zustande, dass Vorgesetzte und Mitarbeiter erst neue Einsatzmöglichkeiten für die jeweilige Technologie finden müssen. Wie wir aus unserer Erörterung zur Elektrifizierung und zur Fabrikplanung wissen, können Unternehmen kaum je maßgebliche Leistungssteigerungen erzielen, indem sie einfach „die Trampelpfade pflastern“ – sozusagen als Gegenbild zu Überlegungen, wie sich ein Unternehmen von Grund auf umgestalten lässt, um neue Technik richtig zu nutzen.²⁴ Kreativität und der Umbau von Organisationen entscheiden über den Erfolg von Investitionen in digitale Technologien.*

Das bedeutet, die beste Methode zum Einsatz neuer Technologien ist gewöhnlich nicht, einfach für jeden menschlichen Arbeiter eine Maschine hinzustellen, sondern die Prozesse umzustrukturieren. Dessen ungeachtet fallen manche Arbeitnehmer (gewöhnlich die schlechter qualifizierten) dennoch aus dem Produktionsprozess heraus, während andere gefragter sind (in der Regel die besser ausgebildeten und geschulten) – mit den erwartbaren Effekten auf die Gehaltsstruktur. Im Vergleich zu einer einfachen Automatisierung bestehender Aufgaben erfordert diese Art der begleitenden Neuerfindung von Organisationen mehr Kreativität seitens der Unternehmer, Führungskräfte und Arbeiter. Aus diesem Grund dauert es gewöhnlich, bis solche Veränderungen nach ihrer Erfindung umgesetzt und neue Technologien eingeführt werden. Sind die Änderungen erst erfolgt, führen sie den Löwenanteil der Produktivitätssteigerungen herbei.

Das betroffene Kompetenzspektrum entwickelt sich

Ein näherer Blick auf die im Zuge eines Unternehmensumbaus gestrichenen Stellen zeigt, dass das Kürzel SBTC für einen irreführenden Begriff stehen kann. Insbesondere wäre es ein Fehler, davon auszugehen, dass alle „Aufgaben für College-Absolventen“ grundsätzlich schwer zu automatisieren seien, anspruchslose Arbeiten dagegen kinderleicht. In den letzten Jahren waren es nicht immer die „minder qualifizierten Tätigkeiten“, die maschinell erledigt wurden, sondern vielmehr „Aufgaben, bei denen die Maschine dem Menschen überlegen ist“. Das mag oft deckungsgleich sein, doch mitunter gilt es zu differenzieren. Repetitive Arbeiten am Fließband sind leichter zu automatisieren als die Tätigkeit eines Hausmeisters. Routinearbeiten im Büro wie der Zahlungsverkehr lassen sich leichter maschinell erledigen als die Beantwortung von Kundenanfragen. Treppen steigen, Büroklammern vom Boden aufheben oder die emotionalen Signale eines verärgerten Kunden deuten können Maschinen vorerst noch nicht so gut.

Um diese Unterschiede zu berücksichtigen, regen Forschungsarbeiten unserer MIT-Kollegen Daron Acemoglu und David Autor an, Arbeit in eine zweizeilige Matrix mit zwei Spalten einzuteilen: kognitive gegenüber manueller Arbeit und Routinearbeit gegenüber nicht routinemäßiger Arbeit.²⁵ Sie stellten fest, dass die Nachfrage nach Arbeitskräften für Routineaufgaben am schnellsten zurückgegangen ist, ungeachtet dessen, ob sie kognitiver oder manueller Natur waren. Das führt zu einer Polarisierung des Arbeitsmarkts: Die Nachfrage nach Jobs im mittleren Einkommensbereich brach ein, während sich nicht routinemäßige kognitive Tätigkeiten (wie Finanzanalyse) und nicht routinemäßige manuelle Arbeiten (wie das Friseurhandwerk) im Vergleich gut behaupten konnten.

Aufbauend auf den Arbeiten von Acemoglu und Autor entdeckten die Wirtschaftswissenschaftler Nir Jaimovich von der Duke University und Henry Siu von der University of British Columbia einen Zusammenhang zwischen der Polarisierung der Beschäftigung und den „joblosen“ Aufschwungphasen, die die letzten drei Rezessionen kennzeichneten. Im 19. und 20. Jahrhundert folgte auf eine Rezession in den meisten Fällen eine kräftige Erholung auf dem Arbeitsmarkt. Seit den 1990er-Jahren lebt die Beschäftigung nach einer Rezession nicht mehr so dynamisch auf. Und es ist wiederum kein Zufall, dass sich die Einstellungsmuster nach Rezessionen im Zuge der fortschreitenden Computerisierung der Wirtschaft verändert haben. Als Jaimovich und Siu die 1980er-, 1990er- und 2000er-Jahre verglichen, stellten sie fest, dass die Nachfrage nach routinemäßiger kognitiver Arbeit wie der von Kassierern und Schalterkräften bei Post und Banken sowie routinemäßiger manueller Arbeit wie der von Maschinenbedienern, Maurern und Schneidern nicht nur per saldo zurückging, sondern auch in immer rascherem Tempo. Solche Jobs schwanden von 1981 bis 1991 um 5,6 Prozent, von 1991 bis 2001 um 6,6 Prozent und von 2001 bis 2011 um 11 Prozent.²⁶ Nicht routinemäßige kognitive Arbeit und nicht routinemäßige manuelle Arbeit nahmen dagegen in allen drei Jahrzehnten zu.

Gespräche mit Topmanagern brachten mehr Licht in dieses Datenmuster. Vor ein paar Jahren unterhielten wir uns sehr offen mit einem CEO, der uns erklärte, ihm sei schon seit zehn Jahren klar, dass die Weiterentwicklung der Informationstechnologie viele routinemäßige Jobs in der Informationsverarbeitung überflüssig gemacht habe. Gleichzeitig sei es aber gar nicht so einfach, Stellen zu streichen, wenn Gewinn und Umsatz steigen. Als die Rezession einsetzte, sah jeder ein, dass man nicht weitermachen konnte wie gehabt. Es war leichter, eine schmerzhafte Rationalisierungs- und Personalabbau-Runde einzuläuten. Als die Rezession vorüber war und Gewinne und Nachfrage wieder auflebten, wurden die Mitarbeiter, die Routinearbeiten verrichtet hatten, einfach nicht wieder eingestellt. Wie so viele andere Unternehmen in den letzten Jahren hatte auch seine Firma gemerkt, dass die Technik auch ohne diese Mitarbeiter Wachstum ermöglichte.

Wie wir im zweiten Kapitel dargelegt haben, schlägt sich darin das Moravec’sche Paradox nieder – die Erkenntnis, dass unsere alltäglichen sensorischen und motorischen Fähigkeiten enorme Rechenleistung und Entwicklung voraussetzen.²⁷ Über Millionen von Jahren hat uns die Evolution mit Milliarden von Neuronen ausgestattet, die Nuancen gewidmet waren wie der Wiederkennung eines bekannten Gesichts, der Unterscheidung zwischen verschiedenen Geräuschen und der Feinmotorik. Abstraktes Denken dagegen, wie wir es mit „anspruchsvolleren Denkprozessen“ wie Arithmetik oder Logik assoziieren, ist eine relativ neue Kompetenz, die sich erst in den letzten paar Tausend Jahren entwickelt hat. Zur Nachahmung oder gar Übertrumpfung solcher menschlichen Fähigkeiten ist oftmals weniger Software und Computerleistung erforderlich.

Natürlich gibt es, wie dieses Buch immer wieder aufgezeigt hat, keine festen Grenzen für das Aufgabenspektrum, das Maschinen meistern können. Es entwickelt sich laufend weiter, genau wie sich die Verwendung des Begriffs „Computer“ zunächst auf die Tätigkeit eines Menschen bezogen hat und heute auf ein technisches Gerät.

Anfang der 1950er-Jahre brachte man Maschinen das Schachspielen bei, und schon bald konnten sie respektable Amateure schlagen.²⁸ Im Januar 1956 fand sich Herbert Simon in seinem Hörsaal ein und erzählte seinen Studenten: „Über Weihnachten haben Al Newell und ich eine denkende Maschine erfunden.“ Drei Jahre später entwickelten sie ein Computerprogramm, das sie in aller Bescheidenheit den „universellen Problemlöser“ nannten. Er sollte im Grunde alle logischen Aufgaben bewältigen, die sich anhand eines formalen Regelsatzes beschreiben ließen. Bei einfachen Spielen wie Tic-Tac-Toe oder den etwas schwierigeren Knobeleien der Türme von Hanoi bewährte er sich, doch an den meisten Problemen der realen Welt scheiterte er aufgrund der Explosion der zu berücksichtigenden Kombinationen von Optionen.

Beflügelt durch ihre anfänglichen Erfolge und die anderer Pioniere der künstlichen Intelligenz wie Marvin Minsky, John McCarthy und Claude Shannon waren Simon und Newell recht optimistisch im Hinblick auf den Zeitraum, in dem Maschinen menschliche Kompetenzen erwerben würden. Sie prognostizierten 1958, dass ein digitaler Computer spätestens 1968 Schachweltmeister sein würde.²⁹ 1965 verstieg sich Simon sogar zu der Prophezeiung: „Maschinen werden in 20 Jahren in der Lage sein, alle Arbeiten zu übernehmen, die ein Mensch erledigen kann.“ ³⁰

Simon wurde 1978 der Wirtschaftsnobelpreis verliehen. Bezüglich des Schachspiels sollte er aber nicht recht behalten – von den sonstigen Arbeiten, die Menschen erledigen können, ganz zu schweigen. Doch womöglich hat er sich lediglich in der Zeit geirrt, nicht in der Sache. Als Simon seine Prognose gestellt hatte, verbesserten sich Schachprogramme für Computer auf der offiziellen Elo-Schach-Wertungsliste um rund 40 Punkte pro Jahr. Am 11. Mai 1997, 40 Jahre nach Simons Vorhersage, schlug der IBM-Computer Deep Blue den Schachweltmeister Gary Kasparov in einem sechs Partien umfassenden Wettkampf. Heutzutage kann kein Mensch mehr auch nur ein mittelklassiges Computer-Schachprogramm schlagen. Tatsächlich haben sich Soft- und Hardware so rasant weiterentwickelt, dass bereits 2009 auf normalen PCs und sogar auf Handys Schachprogramme liefen, die auf Großmeisterniveau spielten – mit Elo-Wertungen von 2.898 – und Turniere gegen die besten menschlichen Spieler gewannen.³¹

Arbeit und Kapital

Die Technik sorgt aber nicht nur für Gewinner und Verlierer in Abhängigkeit vom vorhandenen Humankapital, sondern verändert auch die Aufteilung des Nationaleinkommens auf die Eigentümer von physischem Kapital und Arbeit (Menschen wie Fabrikbesitzer und Fabrikarbeiter), den beiden klassischen Produktionsfaktoren.

Als Foxconn-Gründer Terry Gou für die Fabriken des Unternehmens in China 30.000 Roboter anschaffte, ersetzte er Arbeit durch Kapital.³² Ebenso gilt: Wenn ein automatisches Sprachdialogsystem manche Aufgaben menschlicher Call-Center-Mitarbeiter übernimmt, bedeutet das für den Produktionsprozess einen höheren Kapital- und einen geringeren Arbeitsanteil. Unternehmer und Manager treffen laufend solche Entscheidungen und wägen die relativen Kosten der verschiedenen Produktionsfaktoren sowie ihre Auswirkungen auf Qualität, Zuverlässigkeit und Vielfalt der erzielbaren Ergebnisse ab.

Rod Brooks schätzt, dass der Roboter Baxter, den wir im zweiten Kapitel kennengelernt haben, unter Berücksichtigung aller Kosten mit einem „Stundenlohn“ von vier Dollar zu Buche schlägt.³³ Wie wir eingangs in diesem Kapitel schon angesprochen haben, wäre für einen Fabrikbesitzer, der für eine Aufgabe, die Baxter erledigen kann, bisher einen Menschen beschäftigt hat, ein wirtschaftlicher Anreiz vorhanden, Arbeit durch Kapital (Baxter) zu ersetzen, wenn er dem menschlichen Mitarbeiter mehr als vier Dollar die Stunde zahlen muss. Bei gleichbleibendem Output und unter der Annahme, dass keine neuen Mitarbeiter in Technik, Management oder Vertrieb des Unternehmens eingestellt werden, würde sich dadurch das Verhältnis der Produktionsfaktoren Kapital und Arbeit zugunsten des Kapitals verändern.**

Die Vergütung der übrigen Arbeitnehmer könnte nach Baxters Einzug steigen oder fallen. Verrichten sie ähnliche Arbeiten wie die Roboter, wird es Abwärtsdruck auf die Löhne geben. Dieser dürfte sich noch verstärken, wenn das Moore’sche Gesetz greift und andere Fortschritte ermöglichen, dass Baxter für nur noch zwei oder einen Dollar oder noch weniger immer vielfältigere und komplexere Aufgaben erfüllt. Die Wirtschaftstheorie lässt aber auch die Möglichkeit offen, dass die Löhne der verbleibenden Mitarbeiter steigen. Ergänzen sie durch ihre Arbeit die Technologie, steigt die Nachfrage nach ihren Leistungen. Zudem können sich Arbeitgeber infolge der vom technischen Fortschritt erhöhten Arbeitsproduktivität eine bessere Bezahlung des einzelnen Arbeitnehmers leisten. In manchen Fällen übersetzt sich das direkt in höhere Löhne und Nebenleistungen. In anderen Fällen sinken die Preise für Produkte und Dienstleistungen, sodass die Reallöhne steigen, weil Arbeitnehmer für jeden Dollar mehr kaufen können. Bei zunehmender Produktivität würde der Gesamt-Output pro Kopf steigen. Der Verdienst menschlicher Mitarbeiter könnte fallen oder steigen, und die Differenz käme den Eigentümern des Kapitals zugute.

Natürlich setzen fast alle Volkswirtschaften seit Jahrzehnten, wenn nicht Jahrhunderten, Technik ein, um Arbeit durch Kapital zu ersetzen. Automatische Dreschmaschinen lösten Mitte des 19. Jahrhunderts ganze 30 Prozent der Landarbeiter ab, und die Industrialisierung setzte sich im 20. Jahrhundert zügig fort. Ökonomen des 19. Jahrhunderts wie Karl Marx und David Ricardo sagten voraus, dass die Mechanisierung der Wirtschaft das Los der Arbeiter verschlimmern und letztlich zu kaum existenzsichernden Löhnen führen werde.³⁴

Wie hat sich das Verhältnis von Kapital zu Arbeit nun tatsächlich entwickelt? In der Vergangenheit war der auf Arbeit entfallende Anteil am Gesamt-BIP trotz der Veränderungen bei der Produktionstechnik überraschend stabil – bis vor Kurzem jedenfalls. Infolgedessen sind Löhne und Lebensstandard gewaltig gestiegen, mehr oder minder parallel zu den drastischen Produktivitätssteigerungen. Darin spiegelt sich zum Teil die Erhöhung des Humankapitals wider, die mit dem augenfälligeren Ausbau von Anlagen und Gebäuden in der Wirtschaft einherging. Dale Jorgenson und seine Kollegen schätzen das Gesamtvolumen des Humankapitals in der US-Wirtschaft, gemessen an seinem wirtschaftlichen Wert, auf das Zehnfache des physischen Kapitals.³⁵ Das hatte zur Folge, dass die Vergütung der Arbeit mit den Zahlungen an die Eigentümer von physischem Kapital in Form von Gewinnen, Dividenden und Kapitalerträgen gestiegen ist.

Abbildung 9.3 zeigt, dass die relativ gleich bleibende Aufteilung zwischen den auf Arbeit entfallenden Einkommensanteilen und den auf physisches Kapital entfallenden auf ihr Ende zusteuert. Wie Susan Fleck, John Glaser und Shawn Sprague in der Monthly Labor Review schrieben: „Der Anteil der Arbeit lag von 1947 bis 2000 im Schnitt bei 64,3 Prozent. In den USA ist der auf Arbeit entfallende Anteil am BIP in den letzten zehn Jahren zurückgegangen. Den tiefsten Stand erreichte er im dritten Quartal 2010 mit 57,8 Prozent.“ ³⁶ Das ist übrigens ein globales Phänomen. Nach Erkenntnissen der Wirtschaftswissenschaftler Loukas Karabarbounis und Brent Neiman von der University of Chicago „ist der Anteil der Arbeit weltweit seit Anfang der 1980er-Jahre deutlich gesunken, und zwar in den meisten Ländern und Branchen.“ ³⁷ Sie führen diesen Rückgang auf die Technologien des Informationszeitalters zurück.

Abb. 9.3: Anteil der Arbeit am BIP im Vergleich zum Anteil der Unternehmensgewinne am BIP

Der rückläufige Anteil der Arbeit ist unter anderem die Folge zweier Trends, die wir bereits angesprochen haben: Es arbeiten weniger Menschen, und diejenigen, die arbeiten, verdienen weniger als zuvor. Folglich sind die Vergütung von Arbeit und die Produktivität früher im Gleichschritt gestiegen, doch in den letzten Jahren hat sich eine immer größere Lücke aufgetan.

Wenn aber die Produktivität zunimmt und sich dieser Wert nicht in der Arbeit niederschlägt, wo dann? Vor allem bei den Eigentümern von physischem Kapital. Während die Konjunktur noch lahmte, erklommen die Gewinne im letzten Jahr historische Höchststände, sowohl absolut (mit 1,6 Billionen US-Dollar) als auch in Relation zum BIP (26,2 Prozent 2010, was ein Plus gegenüber dem von 1960 bis 2007 verzeichneten Durchschnitt von 20,5 Prozent darstellt).³⁸ Gleichzeitig sind die realen Investitionen in Anlagen und Software um 26 Prozent in die Höhe geschossen, während Löhne und Gehälter mehr oder minder unverändert geblieben sind, wie Kathleen Madigan feststellt.³⁹

Hinzu kommt, dass der Einbruch des auf Arbeit entfallenden Anteils am BIP in Wirklichkeit ein zu positives Bild der Situation des typischen Arbeitnehmers zeichnet. Der amtliche Maßstab für die Vergütung von Arbeit schließt explodierende Einkommen einer kleinen Gruppe von Superstars aus Medien, Finanzbranche, Sport und Wirtschaft ein. Überdies ist fraglich, ob die Bezüge von CEOs und anderen Spitzenmanagern ausschließlich auf „Arbeitseinkommen“ beruhen. Darin könnte sich auch ihre Verhandlungsposition widerspiegeln, wie Juraprofessor Lucian Bebchuk von Harvard und andere zu bedenken geben.⁴⁰ Unter diesem Aspekt ließe sich das Einkommen eines CEO zumindest zum Teil seiner Kontrolle über Kapital, nicht Arbeit, zuschreiben.

Der auf Kapital entfallende Anteil am Nationaleinkommen hat sich zwar auf Kosten der Arbeit erhöht, doch die Wirtschaftstheorie prognostiziert nicht unbedingt, dass sich das noch fortsetzen wird – selbst wenn Roboter und andere Maschinen immer mehr Arbeit übernehmen. Der Anteil des Kapitals wird nicht (nur) durch die Verhandlungsstärke der verschiedenen Arten menschlicher Arbeit, von CEOs bis zu Gewerkschaften, bedroht, sondern ironischerweise auch durch anderes Kapital. Auf einem freien Markt werden für die knappsten Produktionsfaktoren die höchsten Zuschläge gezahlt. In einer Welt, in der Kapital zu vergleichsweise geringen Kosten replizierbar ist (denken Sie an Computerchips oder auch an Software), wird der Grenznutzen von Kapital tendenziell zurückgehen, selbst wenn insgesamt mehr Kapital eingesetzt wird. Der Wert des vorhandenen Kapitals wird de facto gedrückt, wenn billiges neues Kapital hinzukommt. Die Einkommen der Kapitaleigner steigen daher in Relation zur Arbeit nicht automatisch. Stattdessen richten sich die jeweiligen Anteile konkret nach den vorliegenden Produktions-, Distributions- und Governance-Systemen.

Was sich wie auszahlt, hängt vor allem anderen davon ab, welche Produktionsfaktoren besonders knapp sind. Sorgt die digitale Technik für billigen Ersatz von Arbeitskräften, sind die Zeiten für Arbeiter denkbar schlecht. Ersetzen digitale Technologien aber zunehmend auch Kapital, dürfen dessen Eigentümer ebenfalls nicht mit höheren Einkommen rechnen. Welche Ressource ist im zweiten Maschinenzeitalter aber besonders knapp und somit am wertvollsten? Diese Frage bringt uns zur nächsten Gruppe von Gewinnern und Verlierern: den Superstars im Vergleich zu allen übrigen.

* Darin spiegeln sich die Effekte der Elektrifizierung auf die Produktivität, wie an anderer Stelle angesprochen. Wie bei digitalen Technologien waren die größten Zuwächse erst festzustellen, als die Fabriken anders konzipiert wurden. Auch Mitarbeiter, die selbst gar nicht mit den neuen Maschinen arbeiteten, bekamen die Auswirkungen deutlich zu spüren.

** Der Effekt auf die Gesamtwirtschaft würde davon abhängen, wie andere Unternehmen reagieren. Bei Unternehmen, die Roboter entwickeln und bauen, würde vermutlich der Output steigen. Je nach Kapitalintensität könnte das Verhältnis von Kapital zu Arbeit in der Gesamtwirtschaft per saldo steigen, fallen oder gleich bleiben. Auf diese Wirkungen gehen wir im zwölften Kapitel noch näher ein.

Kapitel 10

DIE GRÖSSTEN GEWINNER:
STARS UND SUPERSTARS

„Eine Maschine kann die Arbeit von
fünfzig gewöhnlichen Menschen leisten, aber sie kann nicht
einen einzigen außergewöhnlichen ersetzen.“

— Elbert Hubbard

WIE WIR BEOBACHTET HABEN, hat SBTC die Nachfrage nach hoch qualifizierten Fachkräften im Verhältnis stark gesteigert, während der Bedarf an minder qualifizierten Arbeitnehmern gesunken ist, deren Aufgaben häufig kognitive und manuelle Routinearbeiten umfassen. Außerdem hat SBTC, der dem Ersatz von Arbeit durch physisches Kapital Vorschub leistet, die von Kapitaleignern vereinnahmten Zuwächse erhöht und den Anteil des auf Arbeit entfallenden Einkommens verringert. Dabei entstand jeweils Reichtum in beispielloser Höhe. Es war aber jedes Mal auch festzustellen, dass die auf die Nutznießer entfallenden Gewinne ungleich stärker stiegen als die der Benachteiligten. Die größten Veränderungen bewirkt jedoch eine dritte Lücke zwischen Gewinnern und Verlierern: nämlich der Abstand zwischen den Superstars in einem bestimmten Bereich und den normalen Menschen.

Gefährliches Gefälle

Bezeichnen wir es als talentbedingten technischen Wandel.* In vielen Branchen hat sich die Kluft zwischen dem, was die Nummer 1 verdient, und dem Zweitbesten, enorm geweitet. Wie es in einer umstrittenen Nike-Kampagne heißt: man gewinnt nicht Silber, man verliert Gold.¹ Je mehr sich Märkte durchsetzen, auf denen der Beste den Alleinanspruch auf den Gewinn erhebt, desto größer wird die Schere bei den Einkommen, denn was an der Spitze gezahlt wird, geht der Mitte verloren.²

Die klaffende Verdienstschere zwischen Menschen mit und ohne College-Abschluss und zwischen Kapitaleigentümern und Arbeitnehmern wird von noch drastischeren Verschiebungen an der Spitze in den Schatten gestellt. Wie bereits angesprochen, entfielen zwei Drittel des aus dem US-Wirtschaftswachstum erzielten Gesamtgewinns zwischen 2002 und 2007 auf das oberste Prozent. Doch wer verbirgt sich dahinter? Längst nicht nur Wall-Street-Börsianer. Der Wirtschaftswissenschaftler Steve Kaplan von der University of Chicago hat herausgefunden, dass es überwiegend Größen aus den folgenden Branchen sind: Medien und Unterhaltung, Sport und Jura – oder Unternehmer und Topmanager.

Handelt es sich beim obersten Prozent um Stars im weitesten Sinne, so schauen diese wiederum zu den Superstars auf, die noch größere Zuwächse verbuchen konnten. Das oberste Prozent vereinte in den USA rund 19 Prozent des gesamten Einkommens auf sich. Das oberste Prozent des obersten Prozents (also die obersten 0,01 Prozent) erlebte von 1995 bis 2007 eine Verdoppelung seines Anteils am Nationaleinkommen von 3 auf 6 Prozent. Das ist beinahe das Sechsfache der Summe, die diese 0,01 Prozent zwischen dem Zweiten Weltkrieg und dem Ende der 1970er-Jahre verdient haben. Anders gesagt, auf die obersten 0,01 Prozent entfällt mittlerweile ein Anteil am obersten Einkommensprozent, der größer ist als der Anteil des obersten Prozents an der Gesamtwirtschaft. Da es schwer ist, die Anonymität zu gewährleisten, wenn Daten zu kleinen Bevölkerungsgruppen gemeldet werden, sind belastbare Daten zu Einkommensniveaus, die über den obersten 0,01 Prozent liegen, schwer zu bekommen. Schließlich gibt es über 1,35 Millionen Haushalte, die zum obersten Prozent zählen und ein Durchschnittseinkommen von 1,12 Millionen US-Dollar beziehen, doch zu den allerobersten 0,01 Prozent gehörten nur 14.588 Familien mit Einkommen von über 11.477.000.** ³ Es gibt jedoch Belege dafür, dass die Öffnung der Einkommensschere auf hohem Einkommensniveau an ein Fraktal erinnert: Jede Untergruppe der Superstars sieht eine noch kleinere Gruppe von Super-Duper-Stars abheben.***

Wie Superstars in der Alles-oder-nichts-Wirtschaft profitieren

Im vorigen Kapitel haben wir erfahren, wie TurboTax von Intuit die Erstellung einer Steuererklärung automatisiert, sodass Maschinen die Arbeit von Hunderttausenden Steuerfachangestellten übernehmen können. Das ist ein Beispiel dafür, wie die Technik Routineaufgaben in der Informationsverarbeitung erledigt, und ebenso ein Beispiel für die Verdrängung von Arbeit durch Kapital. Vor allem aber ist es ein Beispiel für die Superstar-Wirtschaft in Aktion. Der CEO von Intuit verdiente im letzten Jahr vier Millionen US-Dollar, und Gründer Scott Cook ist Milliardär.⁴ Ähnlich lief es bei Instagram. Das 15-köpfige Team brauchte kaum ungelernte menschliche Hilfskräfte und setzte ein gewisses wertvolles physisches Kapital ein. Vor allem aber profitierte es von seinen Fähigkeiten, vom richtigen Timing und von den Verbindungen zu den richtigen Leuten.

Auch Spitzenkräfte aus anderen Branchen haben ihr Vermögen steigern können. J. K. Rowling, Autorin der Harry Potter-Reihe, ist die erste Milliardärin unter den Autoren einer Branche, die nicht gerade als Wiege der Superreichen gilt. Wie Alex Tabarrok von der George Mason University über Rowlings Erfolg schreibt:

Homer, Shakespeare und Tolkien haben allesamt viel weniger verdient. Wieso? Tja, Homer hat zwar die tollsten Geschichten erzählt, konnte aber an einem Abend nicht mehr einnehmen, als, sagen wir, 50 Personen für Abendunterhaltung auszugeben bereit waren. Shakespeare ging es schon etwas besser. Im Globe-Theater hatten 3.000 Zuschauer Platz, und – anders als Homer – musste Shakespeare nicht selbst im Theater sein, um daran zu verdienen. Shakespeares Stücke hatten eine Hebelwirkung.⁵

Noch stärker war die Hebelkraft der Worte von J. R. R. Tolkien. Durch den Absatz von Büchern konnte er sie an Hunderttausende oder gar Millionen von Abnehmern pro Jahr verkaufen – weit mehr, als in 400 Jahren Shakespeare-Stücke gesehen haben. Und Bücher kamen billiger als Schauspieler, sodass Tolkien einen größeren Teil des Umsatzes in die eigene Tasche schieben konnte als Shakespeare.

Der technische Fortschritt hat die Möglichkeiten von Autoren wie Rowling zur Hebelung ihres Talents im Wege der Digitalisierung und Globalisierung vervielfacht. Rowlings Geschichten lassen sich in Filmen und Videospielen, aber auch in Textform fassen, und all diese Formate einschließlich der ursprünglichen Bücher können zu verschwindend geringen Kosten weltweit verbreitet werden. Sie und andere Topautoren erreichen heutzutage über verschiedene Kanäle und Formate Milliarden von Kunden.

Immer häufiger beschleunigt sich die Einkommensentwicklung der Superstars auf verschiedenen Märkten, wenn die Digitalisierung durch den Fortschritt der digitalen Technologien reizvoller wird, während die zweite Reihe Mühe hat, im Wettbewerb zu bleiben. Die Topakteure in der Musik, im Sport und in anderen Sparten verzeichnen seit den 1980er-Jahren eine Erweiterung ihres Einflussbereichs und einen Anstieg ihres Einkommens.

Gleichzeitig hat sich die Situation für andere Beschäftigte der Content- und Unterhaltungsindustrie kaum verändert. Nur vier Prozent der Software-Entwickler in der florierenden App-Szene haben mehr als eine Million US-Dollar verdient.⁷ Drei Viertel gingen mit weniger als 30.000 US-Dollar nach Hause. Während eine Handvoll Schriftsteller, Schauspieler oder Baseball-Spieler Millionäre werden können, kommen viele andere kaum über die Runden. Wer olympisches Gold gewinnt, kann Millionen an Sponsorengeldern kassieren, während der Silbermedaillengewinner – vom 10. oder gar 30. Platz ganz zu schweigen – rasch vergessen ist, auch wenn der Leistungsunterschied nur Zehntelsekunden beträgt und auf einem Windstoß oder einem glücklichen Drall des Balls beruhen könnte.

Selbst Topmanager verdienen inzwischen so viel wie Rockstars. Das Vergütungsverhältnis zwischen einem CEO und einem Durchschnittsangestellten hat sich von 1990 bis 2005 von 70 auf 300 erhöht. Dieser Anstieg steht in engem Zusammenhang mit dem verstärkten Einsatz von Informationstechnologie, wie eine Studie belegt, die Erik mit seiner Studentin Heekyung Kim durchführte.⁸ Ein Grund für diese Steigerung der Managerbezüge liegt darin, dass die Technologie Reichweite und Gewicht beziehungsweise Aufsichtskapazität eines Entscheiders vergrößert. Setzen Führungskräfte digitale Technik ein, um Aktivitäten in Fabriken weltweit zu überwachen, spezifische Anweisungen für die Veränderung eines Prozesses zu geben und sich zu vergewissern, dass Anweisungen auch bis ins Letzte befolgt werden, dann erhöht sich der Wert solcher Entscheidungsträger. Direktes Management über digitale Technologien macht einen guten Manager wertvoller als früher, als dieser nur eine diffuse Kontrolle über eine lange Kette von Untergebenen oder über einen kleineren Tätigkeitsbereich ausüben konnte.

Direkte digitale Aufsicht macht es auch umso wichtiger, den allerbesten Bewerber für einen Posten einzustellen anstelle des Zweitbesten. Unternehmen sind bereit, mehr für Spitzenkräfte zu zahlen, die sie als die Besten wahrnehmen, weil sie sich sagen, dass schon ein geringer Qualitätsunterschied für die Aktionäre maßgebliche Folgen haben kann. Je größer der Marktwert eines Unternehmens, desto zwingender das Argument, möglichst den allerbesten Topmanager zu finden.⁹ Eine Einzelentscheidung, die den Wert nur um ein mageres Prozent steigert, ist für ein Zehn-Milliarden-Dollar-Unternehmen 100 Millionen US-Dollar wert.

Auf einem wettbewerbsgeprägten Markt kann schon ein kleiner Unterschied bei den vermeintlichen Fähigkeiten von CEO-Bewerbern zu einem erheblichen Vergütungsgefälle führen. Wie die Wirtschaftswissenschaftler Robert Frank und Philip Cook in ihrem Buch „The Winner-Take-All Society“ schreiben: „Macht ein Feldwebel einen Fehler, leidet nur der Zug. Macht ein General einen Fehler, leidet die ganze Armee.“ ¹⁰

Wenn relative Vorteile zu absoluter Dominanz führen

Die Ökonomie hinter dem Superstar-Phänomen hat der Wirtschaftsforscher Sherwin Rosen erstmals 1981 grundlegend erklärt.¹¹ Auf vielen Märkten bevorzugen Käufer, die zwischen Produkten oder Dienstleistungen wählen können, jeweils die beste Qualität. Liegen Kapazitätsengpässe oder höhere Transportkosten vor, kann auch der beste Verkäufer nur einen Bruchteil des Gesamtmarkts abdecken (so konnten etwa im 19. Jahrhundert auch die besten Sänger und Schauspieler nur jeweils ein paar Tausend Menschen im Jahr beglücken.) Daher finden selbst weniger gefeierte Anbieter einen Markt für ihre Produkte. Doch was passiert, wenn eine Technik entwickelt wird, die es jedem Anbieter ermöglicht, seine Dienste zu replizieren und zu gar keinen oder geringen Kosten weltweit zu offerieren? Dann kann der beste Anbieter den gesamten Markt an sich reißen. Der zweitbeste Anbieter mag fast genauso gut sein, doch das spielt keine Rolle. Mit jedem weiteren Schritt zur Digitalisierung des Marktes setzt sich diese Alles-oder-nichts-Wirtschaft etwas stärker durch.

Alles-oder-nichts-Märkte kamen in den 1990er-Jahren gerade auf, als Frank und Cook ihr erstaunlich weitsichtiges Buch schrieben. Sie verglichen solche Märkte, auf denen sich die Kompensation hauptsächlich nach der relativen Leistung richtete, mit traditionellen Märkten, deren Umsätze sich stärker an der absoluten Leistung orientierten. Dieser Unterschied lässt sich an folgendem Beispiel erklären: Nehmen wir an, der beste, fleißigste Bauarbeiter kann 1.000 Steine am Tag vermauern, der zehntbeste 900. Auf einem funktionierenden Markt würde sich dieser Unterschied proportional in der Vergütung niederschlagen, ganz gleich, ob er auf höhere Effizienz oder Können oder nur auf zusätzliche Arbeitsstunden zurückzuführen ist. Auf einem herkömmlichen Markt verdient einer, der 90 Prozent der Kompetenz mitbringt oder 90 Prozent der Leistung erbringt und damit 90 Prozent des Werts, auch 90 Prozent des Geldes. Das ist die absolute Leistung.

Ein Programmierer dagegen, der einen geringfügig verbesserten Routenplaner entwickelt – einen, der sich ein bisschen schneller lädt, dessen Daten etwas vollständiger sind oder der mit ansprechenderen Symbolen trumpft –, könnte einen Markt komplett dominieren. Für die zehntbeste Applikation gäbe es, wenn überhaupt, nur wenig Nachfrage, selbst wenn sie die gestellte Aufgabe fast so gut erfüllt. Das ist relative Leistung. Wer das Beste haben kann, verschwendet weder Zeit noch Mühe auf das zehnbeste Produkt. Und in diesem Fall kann Quantität mangelnde Qualität nicht wettmachen: Zehn mittelmäßige Routenplaner sind kein Ersatz für einen richtig guten. Geht es den Verbrauchern in erster Linie um relative Leistung, dann kann ein Quäntchen mehr Geschick, Engagement oder Glück einen tausend- oder gar millionenfachen Unterschied beim Ertrag ausmachen. 2013 waren jede Menge Verkehrs-Apps auf dem Markt, doch Google fand nur eine davon wertvoll genug, um über eine Milliarde US-Dollar dafür auszugeben – nämlich Waze.¹²

Warum das Alles-oder-nichts-Prinzip so erfolgreich ist

Warum gibt es inzwischen immer mehr solche Alles-oder-nichts-Märkte? Schuld daran sind Veränderungen der Produktions- und Vertriebstechnologie, insbesondere die folgenden drei:

a) die zunehmende Digitalisierung von Informationen, Gütern und Dienstleistungen,

b) die enormen Verbesserungen in der Telekommunikation und in geringerem Umfang auch im Transportwesen und

c) die gestiegene Bedeutung von Netzwerken und Standards.

Albert Einstein soll einmal über die Entstehung schwarzer Löcher gesagt haben, Gott habe durch null geteilt und dadurch für physikalische Besonderheiten gesorgt. Die Grenzkosten digitaler Waren gehen zwar nicht ganz gegen null, aber nahe genug, um gewisse eigenartige wirtschaftliche Phänomene auszulösen. Wie im dritten Kapitel erörtert, sind die Grenzkosten der Produktion bei digitalen Gütern weit niedriger als bei physischen. Bits sind billiger als Atome, von menschlicher Arbeit ganz zu schweigen.

Die Digitalisierung schafft Alles-oder-nichts-Märkte, weil bei digitalen Gütern, wie oben angeführt, Kapazitätsengpässe immer weniger Bedeutung haben. Ein einzelner Produzent mit einer Website kann im Grunde die Nachfrage von Millionen oder gar Milliarden von Kunden decken. Jenna Marbles’ selbst gedrehtes You-Tube-Video „How to trick people into thinking you’re good looking“ (Wie Sie Menschen dazu bringen, Sie für gutaussehend zu halten) ist ein extrem erfolgreiches Beispiel dafür. Es wurde 5,3 Millionen Mal pro Woche aufgerufen, seit sie es im Juli 2010 ins Netz stellte.¹³ Inzwischen hat sie mit über einer Milliarde Aufrufen ihres Videos weltweit Millionen verdient. Jeder Entwickler einer digitalen App, ganz gleich wie schäbig sein Büro oder wie mickrig sein Team, wird beinahe von selbst mikro-multinational, weil er mit einer Geschwindigkeit ein globales Publikum erreicht, die im ersten Maschinenzeitalter noch unvorstellbar gewesen wäre.

Die wirtschaftlichen Voraussetzungen bei persönlichen Dienstleistungen (wie Kranken- oder Altenpflege) oder körperlicher Arbeit (wie Gartenarbeit) sind dagegen vollkommen anders, da jeder Anbieter, ganz egal wie geschickt oder fleißig er ist, nur einen winzigen Teil der Gesamtmarktnachfrage befriedigen kann. Verlagert sich eine Tätigkeit von der zweiten in die erste Kategorie, wie bei der Erstellung der Steuererklärung, dann verändern sich diese Voraussetzungen, und es greift das Alles-oder-nichts-Prinzip. Hinzu kommt, dass Preissenkungen – der traditionelle Ausweg für zweitklassige Produkte – bei allem, was nicht bereits weltweit zumindest annähernd beste Qualität bietet, wenig sinnvoll sind. Bei digitalen Gütern schlagen enorme Skaleneffekte zu Buche, wodurch der Marktführer große Kostenvorteile genießt und jeden Mitbewerber auch beim Preis locker aus dem Feld schlagen und trotzdem noch satte Gewinne einstreichen kann.¹⁴ Sind die Fixkosten erst gedeckt, sind die Grenzkosten für die Produktion jedes weiteren Artikels äußerst gering.¹⁵

Verbesserungen in der Telekommunikation: größere Reichweite, mehr potenzielle Kunden

Außerdem bekamen Alles-oder-nichts-Märkte auch kräftige Impulse durch den technischen Fortschritt in der Telekommunikation und im Transportwesen, denn auch dadurch vergrößert sich der für Einzelne und Unternehmen erreichbare Markt. Gibt es viele kleine Lokalmärkte, kann sich auf jedem dieser Märkte ein „bester“ Anbieter etablieren, und diese Lokalmatadoren können oft alle ordentlich verdienen. Fließen all diese Märkte zu einem einzigen globalen Markt zusammen, können die besten Anbieter Kunden hinzugewinnen, während sich die nächstbesten mit harter Konkurrenz von allen Seiten konfrontiert sehen. Eine ähnliche Dynamik entsteht, wenn Technologien wie Googles Suchmaschine oder Amazons Empfehlungsmaschine die Suchkosten reduzieren. Plötzlich können zweitklassige Produzenten nicht mehr auf die Unwissenheit der Verbraucher oder auf geografische Barrieren setzen, um ihre Margen zu schützen.

Die digitale Technik hat den Übergang zu Alles-oder-nichts-Märkten beschleunigt, auch für Produkte, denen wir nie Superstar-Status zugetraut hätten. In einem herkömmlichen Fotogeschäft gibt es gewöhnlich kein Ranking der Kameras von eins bis zehn. Online-Anbieter leisten solchen Rangordnungen Vorschub, die sich zum Beispiel nach Kundenbewertungen richten, ebenso wie einer Filterung der Suchergebnisse nach bestimmten Produkten, die alle erdenklichen Wunschmerkmale mitbringen. Produkte mit niedrigerer Einstufung oder solche, die nur neun von zehn gewünschten Eigenschaften aufweisen, erleiden unverhältnismäßige Umsatzeinbußen, auch wenn die Unterschiede in Qualität, Bedienungskomfort oder Preis-Leistungs-Verhältnis nur gering sind.¹⁶

Digitale Rankings und Filter sorgen sogar auf dem Arbeitsmarkt für alltägliche Berufe ohne Superstar-Qualitäten für unverhältnismäßige Entlohnung. Unternehmen haben ihre Einstellungsverfahren digitalisiert und verwenden automatische Filter, um die Bewerberflut auszudünnen. So können die Personalabteilungen Kandidaten ohne College-Abschluss schlicht von vornherein aussieben, selbst wenn für die ausgeschriebene Stelle eigentlich gar kein College-Besuch erforderlich ist.¹⁷ Dadurch kann ein Rinnsal an SBTC zu einem reißenden Strom des Ruhms für ein paar wenige Glückliche anschwellen. Desgleichen bleiben die Lebensläufe von Bewerbern, die nicht die nötigen Schlagwörter enthalten, womöglich unberücksichtigt, obwohl der zu 90 Prozent qualifizierte Kandidat ansonsten ein Mustermitarbeiter wäre.

Netzwerke und Standards: der Wert der Skalierung

Drittens kann auch die wachsende Bedeutung von Netzen (wie dem Internet oder einem Kreditkartennetz) und interoperablen Produkten (wie Computer-Bauteilen) Alles-oder-nichts-Märkte schaffen. So wie geringe Grenzkosten auf Produktionsseite Skaleneffekte erzeugen, können das Netze auf Nachfrageseite bewirken – durch im Wirtschaftsjargon so genannte Netzwerkeffekte. Diese beobachten wir am Arbeitsplatz, wenn Nutzer Produkte oder Dienstleistungen bevorzugen, die von anderen stark nachgefragt werden. Bleiben Ihre Freunde über Facebook in Kontakt, wird Facebook dadurch auch für Sie attraktiver. Und wenn Sie Facebook beitreten, wird die Seite für Ihre Freunde ebenfalls wertvoller.

Manchmal erfolgen Netzwerkeffekte auch indirekt. Ob jemand nun ein iPhone oder ein Android-Handy hat, Sie können beide gleich gut telefonisch erreichen. Doch die Gesamtzahl der Nutzer einer bestimmten Plattform hat Einfluss auf die Entwickler von Apps: Je größer das Nutzernetz, desto mehr Entwickler lockt es an, und desto größer der Anreiz für diese, auf einer bestimmten Plattform mehr zu investieren. Je mehr Apps für ein bestimmtes Handy zur Verfügung stehen, desto größer sein Reiz für die Nutzer. Die Vorteile, die Ihre Kaufentscheidung beeinflussen, wirken sich somit auch auf die Zahl der Nutzer aus, die dasselbe Produkt kaufen. Ist das App-Ökosystem von Apple stark, wollen sich mehr Verbraucher auf diese Plattform einkaufen, was noch mehr App-Entwickler anzieht. Die gleichen Kräfte können aber auch umgekehrt wirken und einen dominanten Standard demontieren – wie es Mitte der 1990er-Jahre um ein Haar der Apple-Macintosh-Plattform widerfahren wäre. Wie niedrige Grenzkosten können auch Netzwerkeffekte Alles-oder-nichts-Märkte schaffen und für starke Turbulenzen sorgen.¹⁸

Die gesellschaftliche Akzeptanz von Superstars

Neben dem technischen Wandel, der die Digitalisierung gesteigert hat, der Telekommunikation, den Netzen und anderen Faktoren, die Superstar-Produkte und -Unternehmen entstehen lassen, sind bei der Steigerung der Superstar-Bezüge für Einzelne noch mehr Einflüsse im Spiel. In manchen Fällen sind auch kulturelle Barrieren für sehr üppige Vergütungspakete gefallen. CEOs, Topmanager von Finanzunternehmen, Schauspieler und Profisportler sind eher geneigt, Verträge über sieben- oder achtstellige Summen zu fordern. Lassen sich solche Konditionen durchsetzen, entsteht eine positive Rückkopplung: Für andere wird es leichter, ähnliche Forderungen zu stellen.

In Wirklichkeit kann schon allein die Konzentration von Wohlstand zu dem führen, was Frank und Cook als Alles-oder-nichts-Märkte mit „tiefen Taschen“ bezeichnen. Wie der bedeutende Ökonom Alfred Marshall feststellte, wird „ein reicher Klient, dessen Reputation und/oder Vermögen auf dem Spiel steht, kaum einen Preis zu hoch finden, um sich die Dienste des Besten zu sichern, den er bekommen kann.“ ¹⁹ Wenn es die Massenmedien Sportlern wie O. J. Simpson ermöglichen, Millionen zu verdienen, kann es sich dieser leisten, einem Anwalt wie Alan Dershowitz Millionen dafür zu zahlen, ihn vor Gericht zu verteidigen – selbst wenn sich Dershowitz’ Leistungen nicht – wie Simpsons – für Millionen von Menschen replizieren lassen. In gewisser Hinsicht ist Dershowitz ein stellvertretender Superstar: Er profitiert von der Fähigkeit seiner Superstar-Mandanten, deren Arbeit direkter durch Digitalisierung und Netze gehebelt wird.****

Auch Recht und Institutionen haben sich in einer Weise verändert, die oft der Steigerung der Einkommen von Superstars Vorschub leistet. In der Ära Eisenhower bewegte sich der Spitzensteuersatz bei ganzen 90 Prozent und lag zu Anfang von Reagans Regierungszeit noch über 50 Prozent. 2002 ging er dann auf 35 Prozent zurück und blieb bis einschließlich 2012 auf diesem Niveau. Diese Veränderung verlieh dem Netto-Einkommen der Spitzenverdiener natürlich kräftigen Auftrieb, doch Forschungsergebnisse belegen, dass sie sich auch auf die ausgewiesenen Bruttoeinkommen auswirken kann, weil die Menschen dadurch zu mehr Einsatz motiviert werden (denn sie können von jedem verdienten Dollar mehr für sich behalten) und ihr tatsächliches Einkommen auch vollständiger angeben, statt Wege zu suchen, Einnahmen zu verschleiern oder zu schützen (weil Steuerehrlichkeit nicht mehr so kostspielig ist).

Handelsschranken wurden ebenfalls abgebaut. Wie die Verbilligung von Telekommunikation und Transport verstärkt das die Globalisierung der Märkte und ermöglicht es internationalen Superstars, lokalen Produzenten leichter Konkurrenz zu machen und sie aus dem Feld zu schlagen. Als Kia 2006 Peter Schreyer von Audi abwarb, wurde deutlich, wie global der einst lokale Markt für gute Autodesigner schon war.

Die obersten 1 bzw. 0,01 Prozent haben zwar rekordverdächtige Steigerungen ihrer Bezüge verbucht, doch die Superstar-Wirtschaft spürte durchaus auch Gegenwind. Zu den größten Widerständen zählt möglicherweise der wachsende Long Tail – die zunehmende Verfügbarkeit von Nischenprodukten und -dienstleistungen. Die Technologie hat nicht nur die Grenzkosten gesenkt, sondern vielfach auch die Fixkosten, die Lagerkosten und die mit der Suche verbundenen Kosten. Jede dieser Veränderungen erhöht den Reiz, eine größere Produkt- und Leistungsvielfalt anzubieten und kleine Nischen zu füllen, die bisher unbesetzt waren.

Statt sich in direkte Konkurrenz zu einem Superstar zu begeben, suchen manche Menschen und Unternehmen stattdessen Wege, ihre Produkte zu differenzieren oder eine alternative Nische zu finden oder zu schaffen, in der sie an die Weltspitze aufrücken können. J. K. Rowling ist eine milliardenschwere Autorin, doch es gibt auch Millionen von Schriftstellern, die heute für ein spezielleres Publikum von nur wenigen Tausend oder auch nur ein paar Hundert Lesern veröffentlichen können. Amazon nimmt ihre Bücher ins Programm auf und macht sie Menschen in aller Welt zugänglich. Für Amazon rechnet sich das. Für einen physischen Buchladen mit einem viel kleineren Kundenkreis würde es sich kaum rentieren, so ein Buch zu führen. Die Technologie reißt zwar einerseits geografische Barrieren nieder, die Autoren früher vor der globalen Konkurrenz schützten, eröffnet aber gleichzeitig die Spezialisierung als Möglichkeit zur Differenzierung.

Statt auf Platz 1.000 unter den Kinderbuchautoren der Welt zu rangieren, ist es möglicherweise lukrativer, die Nummer 1 unter den Verfassern wissenschaftlich fundierter Ratgeber für ökologische Unternehmer zu sein, oder für Clock-Management im Football.²⁰ Nach diesem Prinzip haben sich Entwickler über 700.000 Apps für iPhone und Android einfallen lassen, und Amazon bietet mehr als 25 Millionen Songs an. In der sogenannten Sharing Economy entstand eine noch viel größere Zahl von Blog-Beiträgen, Facebook-Storys und YouTube-Videos, die ebenfalls wirtschaftlichen Wert darstellen, wenn das auch nicht unbedingt direkt im Geldbeutel der Urheber zu spüren ist. Wie wir festgestellt haben, gehen Chancen zur Entwicklung neuer Produkte allerdings nicht notgedrungen mit fetten Gehältern einher. Eine von Superstars geprägte Long-Tail-Wirtschaft mit niedrigen Eintrittsbarrieren ist nach wie vor mit weit größerer Ungleichheit verbunden.

Die Potenzkurven-Nation

In einer von Alles-oder-nichts-Märkten dominierten Wirtschaft wirken ganz andere Kräfte als in der industriellen Wirtschaft, wie wir sie kennen. Wie am Anfang des Kapitels bereits diskutiert, wird der Verdienst eines Maurers weit weniger stark variieren als die Alles-oder-nichts-Einkünfte von App-Entwicklern. Das ist aber nicht der einzige Unterschied. Anstelle stabiler Marktanteile mit entsprechenden Umsätzen und Erträgen, die proportional zu den unterschiedlichen Fähigkeiten und Bemühungen sind, sieht der Wettbewerb auf Alles-oder-nichts-Märkten sehr viel unbeständiger und asymmetrischer aus. Der bedeutende Wirtschaftsforscher Joseph Schumpeter schrieb von der „schöpferischen Zerstörung“. Danach bewirkt jede Innovation nicht nur Wertschöpfung für die Verbraucher, sondern verdrängt den bisherigen Anbieter. Die Erfolgreichen wachsen und beherrschen ihre Märkte, sind aber ihrerseits der nächsten Generation von Innovatoren ausgeliefert. Schumpeters Feststellungen treffen auf die Märkte für Software, Medien und das Internet weit besser zu als auf die traditionellen Märkte im Produktions- und Dienstleistungsgewerbe. Doch mit der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung von immer mehr Branchen dürfen wir davon ausgehen, dass die Schumpeter’sche Dynamik um sich greift.²¹

In einer Superstar-Wirtschaft sind die Einkommen nicht einfach breiter, sondern ganz anders verteilt. Nicht nur eine kleine Gruppe an der Spitze verzeichnet große Steigerungen, sondern die grundlegende Struktur der Verteilung verändert sich. Sind die Einnahmen in etwa proportional zur absoluten Leistung wie bei dem Beispiel vom Maurer, dann entspricht die Einkommensverteilung vermutlich in etwa der Verteilung von Fähigkeiten und Engagement. Bei vielen Merkmalen gilt für die Menschen mehr oder minder eine Normalverteilung, auch Gaußverteilung oder Gauß- oder Glockenkurve genannt. Darunter ist die ungefähre Verteilung von Größe, Stärke, Geschwindigkeit, allgemeiner Intelligenz und aller Wahrscheinlichkeit nach vieler weiterer Eigenschaften wie emotionaler Intelligenz, Führungsqualität und sogar Sorgfalt zu verstehen.

Abb. 10.1: Unterschiedliche Verteilungen

Normalverteilungen kommen sehr häufig vor (daher der Name) und verlaufen in einem intuitiven Muster. Je weiter sie sich zu einer Flanke hin bewegen, desto weniger Beteiligte finden sich. Vor allem aber ergeben Durchschnitt, Median und Modus der Verteilung alle den gleichen Wert. Ein „Durchschnittsmensch“ ist stets in der Mitte der Verteilungskurve angesiedelt, ebenso wie der am häufigsten vorkommende Typus. Würde sich das Einkommen in den USA nach der Gaußkurve verteilen, wäre der Einkommensmedian mit dem Durchschnittseinkommen gestiegen. Doch das war selbstredend nicht der Fall. Ein weiteres Merkmal der Normalverteilung ist: Je weiter Sie vom Mittelwert abgehen, desto drastischer und schneller sinkt die Wahrscheinlichkeit, jemanden mit so extremen Eigenschaften zu finden. Das Verhältnis von 2,10 Meter großen Menschen zu 1,95 Meter großen ist viel geringer als das Verhältnis von 1,95 Meter großen zu 1,80 Meter großen. Die Extreme sind sehr dünn besiedelt.

Superstar- (beziehungsweise Long-Tail-)Märkte lassen sich oft besser durch ein Potenzgesetz oder eine Paretokurve beschreiben, nach der eine kleine Zahl von Personen einen unverhältnismäßigen Anteil am Umsatz erzielt. Das wird auch oft als 80/20-Prinzip bezeichnet, demzufolge 20 Prozent der Akteure 80 Prozent des Gewinns kassieren. Das Verhältnis kann jedoch auch noch extremer ausfallen.²² So ergab beispielsweise eine von Erik mit Koautoren durchgeführte Studie, dass der Buchumsatz von Amazon durch eine Potenzgesetzverteilung charakterisiert ist.²³ Solche Verteilungen haben einen „Fat Tail“. Das bedeutet, die Wahrscheinlichkeit von Extremereignissen ist weit größer als in einer Normalverteilung zu erwarten.²⁴ Außerdem sind sie „skaleninvariant“. Das heißt, dass auf den erfolgreichsten Bestseller ungefähr der gleiche Anteil der Umsätze der bestverkauften 10 Bücher entfällt, den die bestverkauften 10 an den bestverkauften 100 und die bestverkauften 100 an den bestverkauften 1.000 ausmachen. Unter die Potenzgesetze fallen viele Phänomene, von der Häufigkeit von Erdbeben bis zur Häufigkeit von Wörtern in den meisten Sprachen. Sie beschreiben aber auch die Umsatzverteilung von Büchern, DVDs, Apps und anderen Informationsprodukten.

Andere Märkte weisen eine Mischung der verschiedenen Verteilungsarten auf. Die US-Wirtschaft als Ganzes lässt sich als Konglomerat aus einer logarithmischen Normalverteilung (auch Log-Normalverteilung, eine Variante der klassischen Normalverteilung) und einer Verteilung nach dem Potenzgesetz beschreiben, wobei auf die Spitzeneinkommen das Potenzgesetz zutrifft.²⁵ Unsere aktuelle Forschungsarbeit am MIT geht den Ursachen und Folgen dieser Mischung nach und ergründet, wie sie sich im Zeitverlauf entwickeln könnte.

Eine Verschiebung in der Einkommensverteilung hin zu einer Verteilung nach dem Potenzgesetz hätte maßgebliche Auswirkungen. So behauptet beispielsweise Kim Taipale, Gründer des Stilwell Center for Advanced Studies in Science and Technology Policy: „Die Ära der Gaußverteilung, die für eine ausladende gesellschaftliche Mittelschicht sorgte, ist vorüber. Wir steuern auf eine Verteilung der wirtschaftlichen Chancen nach dem Potenzgesetz zu. Und Bildung allein wird dagegen nichts ausrichten.“²⁶

Eine solche Veränderung bringt unsere Weltanschauungsmodelle ins Wanken. Die meisten von uns stützen ihre Argumentation auf Prototypisches. Politiker sprechen vom „Durchschnittswähler“, Marketingfachleute vom „Normalverbraucher“. Liegt eine Normalverteilung vor, bei der der gängigste Wert ungefähr dem Durchschnitt entspricht oder, förmlicher ausgedrückt, bei der Modal- und Mittelwert der Verteilung gleich oder ähnlich sind, funktioniert das. Bei einer Verteilung nach dem Potenzgesetz ist das Mittel (also der Durchschnitt) in aller Regel weit höher als der Median oder der Modalwert.²⁷ So betrug das Durchschnittsgehalt eines Baseball-Spielers in der Major League 2009 im Schnitt 3.240.206 US-Dollar und damit ungefähr das Dreifache des Mediangehalts von 1.150.000 US-Dollar.

In der Praxis heißt das, wenn Einkommen nach dem Potenzgesetz verteilt sind, liegen die allermeisten Bezieher unter dem Durchschnitt. Aus der Traum! Hinzu kommt, dass das Durchschnittseinkommen mit der Zeit steigen kann, ohne dass sich auch das Medianeinkommen erhöht beziehungsweise ohne dass das Einkommen der Mehrheit zunimmt. Verteilungen nach dem Potenzgesetz öffnen nicht nur die Einkommensschere, sie widersprechen auch jedem gesunden Empfinden.

* Ein Zyniker würde stattdessen vielleicht von glücksbedingtem technischen Wandel sprechen.

** 2011 gehörten Familien mit einem Einkommen über 367.000 US-Dollar in den USA zum obersten Prozent, doch natürlich fließen in den Durchschnitt Menschen mit weit höheren Bezügen ein. Siehe http.//elsa.berkeley.edu/~saez/saez-US-topincomes-2011.pdf

*** Das ist ein Merkmal der Verteilung nach dem Potenzgesetz, auf die wir in diesem Kapitel noch näher eingehen.

**** Zumindest in seiner Eigenschaft als Strafverteidiger. Als Autor und Fernsehstar kommen ihm die im vorigen Kapitel angesprochenen Technologien des Ruhms auch unmittelbar zugute.

Kapitel 11

DIE EFFEKTE VON
WOHLSTAND UND GEFÄLLE

„Der Test für unseren Fortschritt besteht nicht darin,
ob wir denjenigen, die schon viel haben,
noch mehr Überfluss verschaffen. Es geht darum,
ob wir denen genug geben, die zu wenig haben.“

— Franklin D. Roosevelt

AUS DEN VORAUSGEHENDEN VIER KAPITELN geht hervor, dass das zweite Maschinenzeitalter ein Paradox beinhaltet. Das BIP und das Innovationstempo waren nie höher. Dennoch beurteilen die Menschen die Aussichten für den künftigen Lebensstandard ihrer Kinder immer pessimistischer. Inflationsbereinigt hat sich das auf der Milliardärsliste von Forbes erfasste Vermögen seit 2000 nahezu verfünffacht. Das Einkommen des US-amerikanischen Medianhaushalts ist jedoch gesunken.¹

Die statistischen Wirtschaftsdaten unterstreichen die Unterschiede bei Wohlstand und Gefälle. Der Ökonom Jared Bernstein, Senior Fellow am Center on Budget and Policy Priorities, macht uns auf die Abkoppelung von Produktivität und Beschäftigung aufmerksam, wie aus Abbildung 11.1 ersichtlich. Diese beiden maßgeblichen statistischen Wirtschaftsdaten entwickelten sich seit dem Zweiten Weltkrieg die meiste Zeit über parallel, bis sie sich Ende der 1990er-Jahre voneinander lösten. Die Produktivität setzte ihren Aufwärtstrend fort, während die Beschäftigung zurückging. Die Beschäftigungsquote ist heute auf dem tiefsten Stand der letzten mindestens 20 Jahre, und das Realeinkommen des Medianarbeitnehmers liegt unter dem Niveau der 1990er-Jahre. Gleichzeitig verzeichnen Produktivität, BIP, Unternehmensinvestitionen und Nachsteuergewinne Rekordstände.

An Orten wie dem Silicon Valley oder einer Forschungsstätte wie dem MIT ist das rasche Innovationstempo besonders augenfällig. Start-ups blühen auf und bringen neue Millionäre und Milliardäre hervor, während Forschungslabors erstaunliche neue Technologien ausstoßen, wie wir sie in den vorangegangenen Kapiteln vorgestellt haben. Gleichzeitig haben jedoch immer mehr Menschen finanzielle Probleme: Studenten ächzen unter riesigen Schuldenbergen, Absolventen finden keine Stellen und Millionen nehmen Kredite auf, um ihren Lebensstandard für den Moment aufrechtzuerhalten.

Abb. 11.1: Arbeitsproduktivität und Beschäftigung in der Privatwirtschaft

In diesem Kapitel sprechen wir drei wichtige Fragen zur Zukunft von Wohlstand und Gefälle an. Erstens: Wird der Wohlstand so groß sein, dass das Gefälle keine Rolle spielt? Zweitens: Führt Technologie potenziell nur zu mehr Ungleichheit oder kann sie auch strukturelle Arbeitslosigkeit auslösen? Und drittens: Was ist mit der anderen großen Umgestaltungskraft der Wirtschaft – der Globalisierung? Könnte sie das jüngste Abschmelzen von Löhnen und Beschäftigung erklären?

Was ist größer – Wohlstand oder Gefälle?

Dank der Technik wird unsere Welt immer reicher. Mit weniger Input – also Produktionsfaktoren wie Rohstoffen, Kapital und Arbeit – erzielen wir immer mehr Output. In den nächsten Jahren werden wir weiterhin profitieren, sowohl durch leicht messbare Größen wie gestiegene Produktivität als auch durch schwerer quantifizierbare wie die Impulse, die wir durch kostenlose digitale Güter erhalten.

Im vorigen Kapitel wird der herrschende Wohlstand im trockenen Vokabular der Wirtschaftswissenschaft beschrieben. Das ist bedauerlich und muss korrigiert werden. Ein derart grundlegendes und großartiges Phänomen verdient eine schönere sprachliche Verpackung. „Wohlstand“ bedeutet nicht einfach noch mehr billige Konsumgüter und leere Kalorien. Wie wir im siebten Kapitel festgestellt haben, bedeutet er gleichzeitig auch mehr Auswahl, größere Vielfalt und bessere Qualität in vielen Lebensbereichen. Er bedeutet, dass für eine Herzoperation kein Brustbein mehr durchtrennt und kein Brustkorb mehr geöffnet werden muss. Er bedeutet, dass Studenten durch Zugang zu den besten Lehrern der Welt und personalisierte Selbsteinschätzungen wissen, ob sie den Stoff beherrschen. Er bedeutet, dass Haushalte auf längere Sicht einen geringeren Teil ihres Budgets für Lebensmittel, Autos, Kleidung und Versorgungsleistungen aufwenden müssen. Er bedeutet, dass Taube wieder hören und irgendwann auch Blinde wieder sehen können. Er bedeutet, dass weniger Arbeitskräfte öde Routineaufgaben verrichten müssen und mehr Gelegenheiten zu kreativer und interaktiver Arbeit bestehen.

Wo sich Fortschritt zeigt, basiert er zumindest zum Teil auf der digitalen Technik. Im Zusammenspiel mit Staats- und Wirtschaftssystemen, die den Menschen Wahlmöglichkeiten bieten statt sie einzugrenzen, ist der technische Fortschritt ein ehrfurchtgebietender Motor für Verbesserungen und Wohlstand. Dabei vergrößert er aber auch die Schere und sorgt im Lauf der Zeit für wachsende Unterschiede in Bereichen, die uns alle angehen – Wohlstand, Einkommen, Lebensstandard und Aufstiegschancen. Manche dieser Trends (vor allem die zunehmende Ungleichheit) sind auch in anderen Ländern zu beobachten. Wir würden uns wünschen, dass digitale Technologien eine steigende Flut sind, die alle Boote gleichermaßen anhebt. Doch das sind sie nicht.

Technologie ist sicher nicht die einzige Kraft, die das Gefälle vergrößert, doch sie gehört zu den Hauptursachen. Die moderne Informationstechnologie begünstigt stets die höher qualifizierten Arbeitskräfte, sorgt dafür, dass mehr Ertrag auf die Eigentümer von Kapital entfällt als auf Arbeit, und verschafft den Superstars noch mehr Vorsprung vor allen anderen. All diese Trends lassen die Schere größer werden – zwischen Beschäftigten und Arbeitslosen, zwischen hoch und minder Qualifizierten, zwischen den Superstars und dem Rest der Welt. Aus allem, was wir in letzter Zeit erlebt und erfahren haben, können wir nur schließen, dass künftige Technologien unter sonst gleichen Bedingungen die Spreizung ebenso vergrößern wie die Fülle.

Der Umstand, dass Technologie sowohl Wohlstand als auch Gefälle mit sich bringt, und zwar mit der Zeit immer mehr, wirft eine wichtige Frage auf: Wenn der Wohlstand so groß ist, muss uns das Gefälle da überhaupt kümmern? Anders formuliert: Das Problem der Ungleichheit könnte sich in unseren Augen relativieren, wenn durch die Technologie auch der Lebensstandard der Menschen am unteren Ende des Spektrums steigt.

Einkommensunterschiede und andere Maßstäbe für das Gefälle nehmen zu, doch nicht jeder hält das für ein Problem. Manche Beobachter führen ins Feld, was wir als das Argument des „Überflusses“ bezeichnen wollen. Das besagt im Grunde, dass eine Konzentration auf das Gefälle fehlgeleitet und wenig zielführend ist, da der Wohlstand das dominierende Phänomen darstellt und sich auch am unteren Rand der Spreizung bemerkbar macht. Diese Argumentation räumt durchaus ein, dass sich hoch qualifizierte Mitarbeiter verstärkt von der Masse abheben und dass die Superstars allmählich außer Sichtweite geraten, fragt aber dann im Grunde: „Na und? Solange es wirtschaftlich allen Menschen besser geht, warum sollten wir uns darüber Gedanken machen, ob manche sehr viel besser dastehen?“ Wie Harvard-Ökonom Greg Mankiw ins Feld geführt hat, sind die von „einem Prozent“ erzielten Mammuteinkommen nicht unbedingt ein Problem, wenn sich darin die gerechte Belohnung dafür niederschlägt, dass Wert für alle anderen geschaffen wird.²

Kapitalistische Wirtschaftssysteme funktionieren unter anderem deshalb, weil sie Innovatoren starke Anreize geben: Kommt dein Angebot auf dem Markt gut an, kannst du zumindest einen Teil der finanziellen Früchte ernten. Schlägt dein Angebot richtig ein, kann das ungeheuer einträglich sein. Greifen diese Anreize korrekt (also nicht, indem sie Menschen, die im Finanzsystem unangemessene Risiken eingehen, risikolos übermäßige Erträge zuschanzen), dann können die Vorteile groß und breit gestreut sein: Innovatoren verbessern die Lebensbedingungen vieler Menschen, deren kollektives Kaufverhalten wiederum den Innovator reich macht. Jeder hat etwas davon, wenn auch nicht alle gleich viel.

Die Hightech-Industrie bietet viele Beispiele für solche verheißungsvollen Phänomene. Unternehmer entwickeln Geräte, Webseiten, Apps und andere Güter und Dienstleistungen, die für uns wertvoll sind. Wir kaufen und nutzen diese in großer Zahl, und die Unternehmen freuen sich über ausgeprägten finanziellen Erfolg. Dieses Muster funktioniert durchaus und ist segensreich. Wie es der Wirtschaftswissenschaftler Larry Summers formulierte: „[N]ehmen Sie an, in den USA gäbe es mehr Menschen wie Steve Jobs – [W]ir dürfen nicht übersehen, dass eine Komponente dieser Ungleichheit die andere Seite darstellt, die der erfolgreichen Unternehmer. Und die sollten wir unbedingt fördern.“ ³

Das sollten wir vor allem deshalb, weil der technische Fortschritt, wie wir im sechsten Kapitel erfahren haben, in der Regel auch den Ärmsten auf der Welt zugute kommt. Wissenschaftliche Studien haben nachgewiesen, dass Innovationen wie Handys die Einkommen, den Gesundheitszustand und andere Kenngrößen für das persönliche Wohl in die Höhe treiben. Drückt das Moore’sche Gesetz gleichzeitig die Kosten und steigert die Fähigkeiten dieser Geräte, dann wird sich auch ihr Nutzen weiter aufaddieren.

Trifft das Argument vom „Überfluss“ zu, müssen wir uns keine Sorgen machen, wenn wir tiefer ins zweite Maschinenzeitalter vordringen. Aber ist das auch so? Das wäre schön, doch leider stimmt es nicht. Wie wir aus den Kapiteln 9 und 10 wissen, belegen die Daten ziemlich eindeutig, dass es für viele Menschen in den USA und anderswo nach und nach abwärts geht, und zwar nicht nur im Verhältnis zu anderen, sondern auch absolut betrachtet. In Amerika ist das Realeinkommen des Medianarbeitnehmers heute geringer als 1999, und wenn wir Haushalte statt einzelne Arbeitnehmer betrachten, oder das Gesamtvermögen anstelle des Jahreseinkommens, erkennen wir die gleiche Entwicklung. Viele Menschen geraten ins Hintertreffen, während die Technologie vorprescht.

Manche Verfechter des „Überfluss“-Arguments halten diese Rückgänge zwar für real, doch für weniger bedeutsam als die nicht quantifizierten Preissenkungen, Qualitätsverbesserungen und anderen Vorteile, die wir genießen. Die Wirtschaftswissenschaftler Donald Boudreaux und Mark Perry schreiben dazu:

Die Haushaltsausgaben für viele Dinge des „grundlegenden Bedarfs“ unserer Zeit – Lebensmittelvorräte, Autos, Kleidung und Schuhe, Möbel und Haushaltsgeräte, Wohnraum und Infrastruktur – sind von 53 Prozent des verfügbaren Einkommens im Jahr 1950 auf 44 Prozent im Jahr 1970 und 32 Prozent heute zurückgegangen … [und] der Konsum des einfachen Amerikaners kommt quantitativ und qualitativ näher an den reicher Amerikaner heran als in vergangenen Jahrzehnten. Ein Beispiel sind die Elektronikprodukte, die sich heute jeder Teenager aus der Mittelschicht leisten kann – iPhones, iPads, iPods und Laptops. Sie sind den elektronischen Spielzeugen, die vom einkommensstärksten Prozent der Amerikaner verwendet werden, nicht sehr weit unterlegen, und manchmal sind es sogar genau dieselben.⁴

Perry legt noch nach, dass es „dank der Innovation und der Technologie … allen Amerikanern (besonders den Gruppen mit niedrigen und mittleren Einkommen) heute so gut geht wie noch nie.“ ⁵ In der National Review und an anderer Stelle argumentiert Scott Winship von der Brookings Institution ganz ähnlich.⁶

Das sind faszinierende Argumente. Uns spricht besonders die Erkenntnis an, dass es dem durchschnittlichen amerikanischen Arbeitnehmer heute in wesentlicher Hinsicht besser geht als früheren Generationen, und zwar ganz konkret aufgrund des Wohlstands, den Innovation und Technologie herbeigeführt haben. Bei allem, was mit Informationen, Medien, Kommunikation und Rechenleistung zu tun hat, sind die Verbesserungen so groß, wie man es früher kaum geglaubt oder gar erwartet hätte. Und der Wohlstand leistet noch mehr: Der technische Fortschritt hat auch positive Kosten- und Qualitätseffekte auf andere Bereiche wie Nahrungsmittel und Infrastruktur. Sie haben auf den ersten Blick zwar wenig mit Hightech zu tun, doch bei näherem Hinsehen sehr wohl.

Diese Argumente sind durchaus stichhaltig. Wir sind aber nicht überzeugt, dass es den Menschen am unteren Rand der Schere wirklich gut geht. Zum einen werden entscheidende Produkte, die sie (wie jeder andere) gerne kaufen würden, mit der Zeit immer teurer. Dieses Phänomen hat Jared Bernstein in einer Studie untersucht, die die Steigerung des Medianeinkommens von Familien zwischen 1990 und 2008 mit der Entwicklung der Kosten für Wohnraum, Gesundheit und Studium verglich. Das Ergebnis: Das Familieneinkommen ist in diesem Zeitraum zwar um rund 20 Prozent gestiegen, doch die Kosten für Wohnraum und Studium gleich um 50 Prozent und die Gesundheitskosten um über 150 Prozent.⁷ Da die realen Medianeinkommen der Amerikaner in den letzten Jahren rückläufig waren, fiele dieser Vergleich noch nachteiliger aus, wenn man ihn für spätere Zeiträume als den von 1990 bis 2008 wiederholte.

Wie amerikanische Haushalte ihr Geld auch ausgeben, viele haben kein Finanzpolster. Die Wirtschaftswissenschaftler Annamaria Lusardi, Daniel J. Schneider und Peter Tufano führten 2011 eine Studie durch, in der Probanden gefragt wurden, „ob sie innerhalb von 30 Tagen 2.000 Dollar auftreiben können“. Die Ergebnisse sind besorgniserregend. Sie gelangten zu folgendem Schluss: „Rund ein Viertel der Amerikaner gibt an, eine solche Summe unmöglich aufbringen zu können. Weitere 19 Prozent müssten ins Pfandhaus gehen, Besitztümer verkaufen oder einen Überbrückungskredit in Anspruch nehmen. … [Anders ausgedrückt: Wir] stellen fest, dass fast die Hälfte aller Amerikaner finanziell prekär aufgestellt sind. … [Ein] erheblicher Teil scheinbar zur „Mittelschicht“ zählender Amerikaner … schätzt sich selbst als finanziell ungesichert ein.“ ⁸

Andere Daten – zu Armutsquoten, Zugang zu Gesundheitsversorgung, Zahl der unfreiwillig Teilzeitbeschäftigten und so weiter – bestätigen den Eindruck, dass die Technologie zwar wirtschaftlichen Wohlstand bringt, dieser aber nicht ausreicht, um das Auseinanderklaffen der Schere auszugleichen. Und diese Entwicklung ist weder ausschließlich eine Folge der großen Rezession, noch ist sie eine jüngere oder vorübergehende Erscheinung.

Dass die Einkommen vieler Amerikaner stagnieren oder fallen, ist schon schlimm genug. Hinzu kommt aber inzwischen auch abnehmende soziale Mobilität. Kinder, die in das untere Ende des Spektrums hineingeboren werden, haben immer geringere Chancen, sich aus diesen Lebensumständen zu befreien und im Laufe ihres Lebens und ihres beruflichen Werdegangs aufzusteigen. Studien zeigen ganz deutlich, dass der amerikanische Traum von der Aufwärtsmobilität, der in früheren Generationen durchaus realistisch war, heute weitaus illusorischer ist. Eine 2013 von den Wirtschaftswissenschaftlern Jason DeBacker, Bradley Heim und Kollegen durchgeführte Studie über US-Steuererklärungen von 1987 bis 2009 etwa belegt, dass die 35.000 untersuchten Haushalte über Jahre hinweg in aller Regel auf derselben Wohlstandsstufe verharrten. Größeres Stühlerücken gab es nicht, obwohl die Unterschiede bei den Haushaltseinkommen mit der Zeit gewachsen sind.⁹ Später wies der Soziologe Robert Putnam nach, wie sich für Amerikaner in Städten wie Port Clinton, Ohio (seiner Heimatstadt), die wirtschaftlichen Bedingungen und Aussichten für die Kinder von Eltern, die nur einen Highschool-Abschluss hatten, in den letzten Jahrzehnten verschlechterten, während sie sich für Familien von College-Absolventen verbesserten. Genau das würden wir bei beschleunigtem SBTC erwarten.¹⁰

Viele Amerikaner glauben immer noch, dass sie im Land der unbegrenzten Möglichkeiten leben. Doch das stimmt nicht mehr. Wie The Economist trefflich zusammenfasst: „Zur Zeit von Horatio Alger war Amerika durchlässiger als Europa. Das ist heute nicht mehr so. Maßstäben für die soziale Mobilität über eine Generation zufolge – also dafür, wie sehr sich das relative Einkommen des Vaters auf das seines erwachsenen Sohnes auswirkt – steht Amerika nur halb so gut da wie nordeuropäische Länder und in etwa so wie Großbritannien und Italien, die sozial undurchlässigsten Länder Europas.“ ¹¹ Das Gefälle ist demnach nicht nur erheblich, sondern es pflanzt sich auch fort. Allzu oft bewegen sich Menschen aus dem unteren oder mittleren Bereich im Laufe ihrer Karriere nicht weiter, und die Familien bleiben über Generationen hinweg fest verortet. Für die Wirtschaft und die Gesellschaft ist das nicht gesund.

Noch ungesünder wäre es, wenn die Spreizung den Wohlstand verringert – wenn die Ungleichheit und ihre Auswirkungen auf irgendeine Weise den technischen Fortschritt behindern und uns davon abhalten, all die potenziellen Vorteile des neuen Maschinenzeitalters zu genießen. Ein häufig angeführtes Argument ist, dass ausgeprägte Ungleichheit die Menschen dazu motivieren kann, härter zu arbeiten und das Wirtschaftswachstum insgesamt zu steigern, doch sie kann auch eine Bremswirkung ausüben. 2012 veröffentlichten der Wirtschaftswissenschaftler Daron Acemoglu und der Politikwissenschaftler James Robinson „Warum Nationen scheitern“, eine dramatische Darstellung jahrhundertelanger Geschichte, die, wie es der Untertitel formuliert, „die Ursprünge von Macht, Wohlstand und Armut“ ergründen sollte. Acemoglu und Robinson zufolge liegen diese nicht in Geografie, natürlichen Ressourcen oder Kultur begründet. Vielmehr sind es Einrichtungen wie Demokratie, Eigentumsrechte und Rechtsstaatlichkeit. Integrative Systeme bringen Wohlstand, extraktive – also solche, die die Wirtschaft und die Spielregeln zugunsten einer etablierten Elite zurechtbiegen – erzeugen Armut. Die Autoren argumentieren sehr überzeugend und warten mit aufschlussreichen Erkenntnissen und stichhaltigen Bedenken in Bezug auf die aktuelle Lage Amerikas auf:

Wohlstand beruht auf Innovation, und wir verschwenden unser Innovationspotenzial, wenn nicht gleiche Spielregeln für alle gelten: Wir wissen nicht, wo das nächste Microsoft, Google oder Facebook Realität wird. Die Chancen darauf sinken drastisch, wenn der potenzielle Gründer keine anständige Schule und keine gute Universität besuchen kann. …

Die USA haben in den letzten 200 Jahren so viel Innovation und Wirtschaftswachstum herbeigeführt, weil dort Innovation und Investitionen im Großen und Ganzen belohnt wurden. Doch das vollzog sich nicht in einem Vakuum. Es wurde gefördert durch bestimmte politische Voraussetzungen, darunter auch politische Institutionen, die verhindert haben, dass eine Elite oder eine andere kleine Gruppe auf Kosten der Gesellschaft ein politisches Machtmonopol an sich reißen und zum eigenen Vorteil nutzen konnte.

Hier also der Vorbehalt: Wirtschaftliche Ungleichheit wird zu mehr politischer Ungleichheit führen, und diejenigen, die politische Macht hinzugewinnen, werden diese einsetzen, um sich größere wirtschaftliche Vorteile zu sichern, die Karten zu ihren Gunsten zu mischen und die wirtschaftliche Ungleichheit noch zu verstärken – ein Teufelskreis in Reinkultur. Und vielleicht stecken wir schon mittendrin.

Sie kommen in ihren Analysen einem letzten Grund zur Sorge um die ausgeprägte und zunehmende Ungleichheit der letzten Jahre auf die Spur: Sie könnte zur Entstehung extraktiver Institutionen führen, die unseren Weg ins zweite Maschinenzeitalter verlangsamen. Das wäre unserer Ansicht nach mehr als nur schade. Es wäre richtiggehend tragisch. Die Arbeit von Acemoglu, Robinson und anderen bringt uns jedoch zu der Überzeugung, dass dieses Szenario durchaus plausibel ist. Wir sind nicht so sicher, dass der von der Technologie herbeigeführte Wohlstand das Gefälle ausgleichen kann, das er zur Folge hat. Stattdessen befürchten wir, dass es umgekehrt kommen könnte: dass die Schere den Wohlstand in den nächsten Jahren sogar verringert.

Arbeitslosigkeit als Folge des technischen Wandels

Wir haben dargelegt, dass der Wirtschaftskuchen zwar insgesamt größer wird, doch manche Menschen, vielleicht sogar die meisten, durch die technische Weiterentwicklung ins Hintertreffen geraten können. Mit der rückläufigen Nachfrage nach Arbeit und insbesondere nach vergleichsweise minder qualifizierten Arbeitskräften sinken auch die Löhne. Doch kann Technologie tatsächlich Arbeitslosigkeit herbeiführen?

Wir sind nicht die Ersten, die solche Fragen stellen. In Wirklichkeit werden sie bereits seit mindestens 200 Jahren heftig diskutiert – mitunter sogar unter Einsatz von Gewalt. Zwischen 1811 und 1817 scharte sich eine Gruppe englischer Textilarbeiter, deren Stellen durch die automatischen Webstühle der ersten industriellen Revolution bedroht wurden, um den möglicherweise legendenhaften, an Robin Hood erinnernden Ned Ludd und griffen Fabriken und Anlagen an. Die Bewegung wurde später von der britischen Regierung niedergeschlagen.

Für Wirtschaftswissenschaftler und andere Akademiker ist der Luddismus ein frühes Beispiel für ein auf breiter Front festzustellendes bedeutsames neues Muster: die Automation, die im großen Stil in der Arbeitswelt Einzug hielt, und ihre Auswirkungen auf die Löhne und Beschäftigungsaussichten der Menschen. Die Forscher teilten sich bald in zwei Lager. Das erste und größere argumentierte, der technische Fortschritt und weitere Faktoren verursachten zwar unbestreitbar Arbeitsplatzverluste, doch die im Grunde schöpferische Natur des Kapitalismus eröffne den Entlassenen andere und gewöhnlich bessere Chancen. Die Arbeitslosigkeit sei demnach lediglich ein befristetes und kein schwerwiegendes Problem. John Bates Clark (nach dem die Auszeichnung für den besten amerikanischen Ökonomen unter 40 Jahren benannt ist) schrieb 1915: „In der wirklichen [Wirtschaft], die sehr dynamisch ist, gibt es immer solche Arbeitslosen. Es ist weder möglich [noch] normal, dass es gar keine gibt. Das Wohl der Arbeiter setzt weiteren Fortschritt voraus, und das geht nicht ohne vorübergehende Verdrängung von Arbeitskräften.“ ¹³ Der Politikwissenschaftler William Leiserson spann dieses Argument im darauffolgenden Jahr weiter. Er beschrieb Arbeitslosigkeit als eine Art Schimäre: „[D]as Heer der Arbeitslosen ist genauso wenig arbeitslos wie die Feuerwehrleute, die auf der Feuerwache auf den Alarm warten, oder Reservekräfte der Polizei, die sich für den nächsten Einsatz bereithalten.“ ¹⁴ Kurz, die kreativen Kräfte des Kapitalismus erfordern steten Nachschub an Arbeitskräften, der sich aus den Menschen rekrutiert, die durch vorausgegangenen technischen Fortschritt verdrängt wurden.

John Maynard Keynes war nicht so überzeugt, dass sich die Dinge für die Arbeiter stets zum Guten wenden. In seinem 1930 verfassten Essay „Wirtschaftliche Möglichkeiten für unsere Enkelkinder“ kommt zwar überwiegend Optimismus, aber auch die eingängig formulierte Position des zweiten Lagers zum Ausdruck – dass nämlich die Automation tatsächlich manche Menschen auf Dauer arbeitslos machen könnte, vor allem, wenn sie sich immer mehr durchsetzt. In seinem Essay blickte er über die unmittelbaren Härten der Weltwirtschaftskrise hinaus und stellte eine Prognose: „Wir sind von einer neuen Krankheit befallen, deren Namen einige Leser möglicherweise noch nicht gehört haben, von der sie aber in den nächsten Jahren noch viel hören werden – nämlich technologische Arbeitslosigkeit. Hiermit ist die Arbeitslosigkeit gemeint, die entsteht, weil unsere Entdeckung von Mitteln zur Einsparung von Arbeit schneller voranschreitet als unsere Fähigkeit, neue Verwendungen für Arbeit zu finden.“ ¹⁵ Die hartnäckige Arbeitslosigkeit der Weltwirtschaftskrise schien Keynes’ Vorstellungen zu bestätigen, bildete sich aber schließlich zurück. Dann kam der Zweite Weltkrieg mit seinem unersättlichen Bedarf an Arbeitskräften, sowohl auf dem Schlachtfeld als auch an der Heimatfront. Die Bedrohung durch technologische Arbeitslosigkeit flaute ab.

Nach Kriegsende wurde die Debatte um die Auswirkungen der Technologie auf die Erwerbsbevölkerung wieder aufgenommen und erhielt mit der Einführung des Computers neue Impulse. Eine Kommission aus Wissenschaftlern und Sozialtheoretikern verfasste 1964 einen offenen Brief an Präsident Lyndon Johnson, der Folgendes ins Feld führte:

Eine neue Ära der Produktion hat begonnen. Ihre Organisationsprinzipien unterscheiden sich ebenso stark von denen des Industriezeitalters wie die des Industriezeitalters von der Ära der Landwirtschaft. Die kybernetische Revolution wurde durch das Zusammenspiel von Computern und automatisierten, selbst-regelnden Maschinen herbeigeführt. Das Ergebnis ist ein System mit nahezu unbegrenzter Produktionskapazität, die immer weniger menschliche Arbeitskraft erfordert.¹⁶

Der Wirtschaftsnobelpreisträger Wassily Leontief teilte diese Ansicht und erklärte 1983 nachdrücklich: „Die Bedeutung des Menschen als wichtigstem Produktionsfaktor wird zwangsläufig abnehmen – so wie Pferde in der Landwirtschaft durch die Einführung von Traktoren zunächst weniger und dann gar nicht mehr gebraucht wurden.“ ¹⁷

Nur vier Jahre später widersprach ein von der nationalen Akademie der Wissenschaften einberufenes Gremium von Wirtschaftswissenschaftlern Leontief mit einer klaren, umfassenden und optimistischen Feststellung in seinem Bericht „Technology and Employment“:

Indem die Produktionskosten reduziert und damit der Preis einer bestimmten Ware auf einem Wettbewerbsmarkt verringert wird, führt der technische Wandel häufig zu einer Steigerung der Output-Nachfrage: Mehr Output-Nachfrage resultiert in Produktionssteigerungen, die wiederum mehr Arbeitskräftebedarf pro produzierter Einheit durch den technischen Wandel hervorrufen. … In der Vergangenheit und nach unserer Überzeugung auch in der absehbaren Zukunft wurden und werden Verringerungen des Arbeitskräftebedarfs pro Output-Einheit durch die neuen Prozesstechnologien auch künftig durch die positiven Beschäftigungseffekte des Wachstums des Gesamt-Outputs aufgewogen, die sich generell einstellen.¹⁸

Diese Ansicht – dass Automatisierung und andere Formen des technischen Fortschritts insgesamt mehr Jobs schaffen, als sie eliminieren – herrscht in der Wirtschaftswissenschaft vor. Wer das anders sieht, gilt als dem „ludditischen Irrglauben“ verfallen. Wer in den letzten Jahren die Technologie per saldo als Jobvernichter bezeichnet hat, gehörte definitiv nicht zur Mehrheit der etablierten Wirtschaftswissenschaftler.

Dass die Technologie nicht fortgesetzt strukturelle Arbeitslosigkeit hervorrufen kann, sondern eben nur vorübergehend, wenn gerade Rezession herrscht, ist ein Argument, dass sich auf zwei Säulen stützt: 1) die Wirtschaftstheorie und 2) 200 Jahre Geschichte. Beide sind jedoch weniger tragfähig als auf den ersten Blick zu vermuten.

Da ist zunächst die Theorie. Es gibt drei wirtschaftliche Mechanismen, die sich zur Erklärung technologisch bedingter Arbeitslosigkeit anbieten: mangelnde Elastizität der Nachfrage, rascher Wandel und ausgeprägte Ungleichheit.

Führt die Technologie zu einer effizienteren Nutzung von Arbeitskraft, so hat dies, wie von den Experten des Gremiums der Nationalen Akademie der Wissenschaften dargelegt, nicht automatisch einen Rückgang der Nachfrage nach Arbeitskräften zur Folge. Niedrigere Kosten können zu niedrigeren Preisen für Produkte führen und diese wiederum zu größerer Nachfrage. Das kann am Ende auch eine Steigerung der Nachfrage nach Arbeitskräften bewirken. Ob es tatsächlich dazu kommt, hängt von der Elastizität der Nachfrage ab, definiert als prozentualer Anstieg der erforderlichen Mengen für jedes Prozent, um das die Preise zurückgehen.

Für manche Waren und Dienstleistungen wie Autoreifen oder Haushaltsbeleuchtung ist die Nachfrage relativ unelastisch und reagiert daher empfindlich auf sinkende Preise.¹⁹ Dass die Kosten für künstliche Beleuchtung um die Hälfte zurückgegangen sind, hat die Nachfrage von Verbrauchern und Unternehmen nach Licht nicht verdoppelt. Der Umsatz der Beleuchtungsindustrie ist daher mit zunehmender Effizienz der Leuchtmittel insgesamt abgeschmolzen. In großartiger historischer Detektivarbeit hat der Ökonom William Nordhaus dokumentiert, wie Technologie den Preis für Leuchtmittel seit den Tagen von Kerzenlicht und Tranlampen um mehr als das Tausendfache verringert hat. Wir müssen dadurch viel weniger für Arbeitskraft ausgeben und bekommen trotzdem so viel Licht, wie wir brauchen.²⁰ Von relativ unelastischer Nachfrage können nicht nur Produktkategorien, sondern ganze Wirtschaftssektoren betroffen sein. Im Laufe der Jahre hat sich die Beschäftigung in der Landwirtschaft und in der Produktion mit zunehmender Produktivität verringert. Der Anstieg der Nachfrage infolge niedrigerer Preise und besserer Qualität der Produkte reichte nicht aus, um die Produktivitätssteigerungen auszugleichen.

Andererseits steigert größere Produktivität sehr elastische Nachfrage ausreichend, um Arbeitsplätze zu schaffen. Für bestimmte Energiearten wird diese Möglichkeit als Jevons’ Paradox bezeichnet: Höhere Energieeffizienz kann manchmal zu einem größeren Gesamtverbrauch führen. Doch für die Wirtschaftswissenschaft besteht da kein Widerspruch. Es handelt sich lediglich um eine unvermeidliche Folge elastischer Nachfrage. Das kommt in jungen Branchen wie der Informationstechnologie besonders häufig vor.²¹ Entspricht die Elastizität genau 1 (d. h. führt ein Preisrückgang um 1 Prozent exakt zu einem Quantitätsanstieg von 1 Prozent), dann bleibt der Gesamtabsatz (Preis mal Menge) unverändert. Anders formuliert, einer Steigerung der Produktivität steht ein identischer Zuwachs der Nachfrage gegenüber, sodass alle genau so viel zu tun haben wie zuvor.

Eine Elastizität, die genau 1 beträgt, könnte ein seltener Sonderfall sein. Ein stichhaltiger (wenn auch nicht absolut unwiderlegbarer) Einwand ist jedoch, dass genau das langfristig in der Gesamtwirtschaft passiert. So könnten billigere Lebensmittel die Nachfrage nach landwirtschaftlicher Arbeit verringern, aber so viel Geld für anderweitige Investitionen freisetzen, dass die Gesamtbeschäftigung auf gleichem Niveau bleibt.²² Das Geld wird nicht nur für den Kauf von mehr vorhandenen Waren verwendet, sondern auch für neu entwickelte Produkte und Dienstleistungen. Genau das besagt im Kern das wirtschaftliche Argument, dass technologisch bedingte Arbeitslosigkeit unmöglich sei.

KEYNES WAR DA ANDERER ANSICHT. Er ging davon aus, dass die Nachfrage langfristig nicht gänzlich unelastisch sein würde. Will heißen, auch immer niedrigere (qualitätsbereinigte) Preise würden nicht notgedrungen bedeuten, dass wir immer mehr Güter und Dienstleistungen konsumieren. Er prophezeite, dass dies zu einer drastischen Reduzierung der Arbeitsstunden auf nur noch 15 pro Woche führen würde und dass weniger Arbeitskraft benötigt würde, um alle nachgefragten Güter und Dienstleistungen zu produzieren.²³ Diese Art der technisch bedingten Arbeitslosigkeit lässt sich jedoch kaum als wirtschaftliches Problem betrachten. Immerhin arbeiten die Menschen per definitionem in diesem Szenario weniger, weil die Nachfrage gesättigt ist. Das „wirtschaftliche Problem“ des Mangels wird dabei ersetzt durch ein rundum ansprechenderes Problem: was nämlich mit einem Übermaß an Wohlstand und Freizeit anzufangen ist. Wie Arthur C. Clarke gesagt haben soll: „Das Ziel für die Zukunft ist Vollarbeitslosigkeit, damit wir machen können, was wir wollen.“ ²⁴

Keynes beschäftigten eher die kurzfristige „mangelhafte Anpassung“, die uns zum zweiten, schwerer wiegenden Argument für technologisch bedingte Arbeitslosigkeit führen: das Unvermögen unserer Kompetenzen, Organisationen und Institutionen, mit dem technischen Wandel Schritt zu halten. Eliminiert die Technologie eine Berufsgattung oder gar die Notwendigkeit für eine ganze Kategorie von Kompetenzen, müssen die betroffenen Arbeitnehmer neue Fähigkeiten entwickeln und neue Arbeitsplätze finden. Das funktioniert natürlich nicht immer von heute auf morgen, und deshalb droht ihnen vorübergehend die Arbeitslosigkeit. Das optimistische Argument stützt sich auf den Aspekt der zeitlichen Begrenzung. Früher oder später findet die Wirtschaft zu einem neuen Gleichgewicht und es herrscht wieder Vollbeschäftigung, weil neue Unternehmen gegründet werden und die Erwerbsbevölkerung ihr Humankapital anpasst.

Doch was, wenn dieser Prozess zehn Jahre dauert? ²⁵ Und was, wenn der technische Wandel in der Zwischenzeit weitergeht? An diese Möglichkeit dachte Wassily Leontief, als er in seinem 1983 verfassten Artikel spekulierte, dass viele Arbeitnehmer in die Dauerarbeitslosigkeit gehen könnten – wie die Pferde, die nicht in der Lage waren, sich an die Erfindung des Traktors anzupassen.²⁶ Wer einräumt, dass Arbeitnehmer und Organisationen Zeit brauchen, um sich auf technologisch bedingte Veränderungen einzustellen, der erkennt, dass beschleunigter technischer Wandel größere Lücken und mehr Möglichkeiten für technologisch bedingte Arbeitslosigkeit zur Folge haben kann. Schnellerer technischer Fortschritt kann am Ende mehr Wohlstand und eine längere Lebensdauer bewirken, fordert Menschen und Institutionen aber auch schnellere Anpassung ab. Keynes möge es uns nachsehen, doch möglicherweise sind wir auf längere Sicht noch immer am Leben, brauchen aber nach wie vor Arbeitsplätze.

Das dritte Argument für technologisch bedingte Arbeitslosigkeit ist vielleicht das beunruhigendste. Es geht über „temporäre“ Fehlanpassungen hinaus. Wie im achten und neunten Kapitel genauer beschrieben, haben die jüngsten technischen Errungenschaften durch SBTC, kapitallastige technische Veränderungen und die Vermehrung der Superstars auf Alles-oder-nichts-Märkten Gewinner und Verlierer hervorgebracht. Dadurch hat sich die Nachfrage nach bestimmten Tätigkeiten und Kompetenzen verringert. Auf einem freien Markt passen sich die Preise an und stellen das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage wieder her. Tatsächlich sind die Reallöhne für Millionen von US-Amerikanern zurückgegangen.

Grundsätzlich könnte der Gleichgewichtsstundenlohn für manche Arbeitnehmer einen Dollar betragen, während andere das Tausendfache verlangen. In hoch entwickelten Ländern würden die wenigsten einen Stundenlohn von einem Dollar als existenzsichernd betrachten und von der Gesellschaft erwarten, dass sie Menschen zwingt, zu solchen Tarifen zu arbeiten und dabei den Hungertod zu riskieren. Hinzu kommt, dass auf Alles-oder-nichts-Märkten der Gleichgewichtslohn im Extremfall auf null absinken kann. Selbst wenn wir anbieten, unentgeltlich „Satisfaction“ zu singen, werden die Menschen dennoch lieber für die von Mick Jagger interpretierte Version bezahlen. Auf dem Musikmarkt kann sich Mick inzwischen sogar digital vervielfältigen und in Konkurrenz zu uns treten. Ein Lohn nahe null sichert nicht die Existenz. Jeder vernünftige Mensch wird sich lieber – immer wieder – nach einer anderen Anstellung umsehen, statt zu versuchen, mit solchen Löhnen seinen Lebensunterhalt zu finanzieren.

Der Rückgang der Löhne für menschliche Arbeit ist folglich nach unten begrenzt. Diese Begrenzung kann jedoch Arbeitslosigkeit verursachen: wenn Menschen arbeiten wollen, aber keine Jobs finden. Findet weder der Arbeitnehmer noch der Unternehmer eine gewinnbringende Einsatzmöglichkeit für die Kompetenzen und Fähigkeiten des betreffenden Arbeitnehmers, bleibt dieser für immer arbeitslos. Im Laufe der Geschichte war dies bei vielen einstmals wertvollen Produktionsfaktoren der Fall, von Waltran bis zur „Pferdestärke“. In der heutigen Wirtschaft werden sie – selbst ohne Gegenleistung – nicht mehr benötigt. Anders formuliert: Ebenso wie Ungleichheit kann Technologie auch Arbeitslosigkeit hervorrufen. Theoretisch können davon viele Menschen betroffen sein, sogar eine Mehrheit der Bevölkerung – und das, obwohl der Wirtschaftskuchen insgesamt größer wird.

So weit die Theorie. Doch wie stellen sich die Daten dar? In den 200 Jahren seit dem Maschinensturm der Ludditen hat die Technologie die Produktivität fast durchgängig enorm gesteigert. Die Daten belegen aber, dass mit der Produktivität bis Ende des 20. Jahrhunderts auch die Beschäftigung zunahm. Das zeigt, dass Produktivität nicht in jedem Fall zur Zerstörung von Arbeitsplätzen führt. Es verleitet sogar zu der Annahme, dass die Produktivität irgendwie unvermeidlich Arbeitsplätze schafft, wie das Technologie-Lager mitunter argumentiert. Doch wie aus Abbildung 11.1 ersichtlich, zeigen die Daten auch, dass sich das Beschäftigungswachstum Ende der 1990er-Jahre von der Produktivität abgekoppelt hat. Diesen Umstand bezeichnen die Ludditengegner Jared Bernstein zufolge als „Kopfzerbrecher“. An welchem Teil der Geschichte sollten wir uns nun orientieren: an den beiden Jahrhunderten, die mit den 1990er-Jahren zu Ende gingen, oder an den 15 seither vergangenen Jahren? Das weiß niemand so genau, doch unsere Lesart der technologischen Entwicklung lässt vermuten, dass der Einfluss exponentieller, digitaler und kombinatorischer Kräfte und auch der Einzug intelligenter Maschinen und vernetzter Intelligenz künftig noch größere Verzerrungen auslösen könnten.

Das Androiden-Experiment

Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen würde morgen Androiden auf den Markt bringen, die absolut alles beherrschen, was ein menschlicher Arbeitnehmer kann – sogar die Herstellung neuer Androiden. Es gibt ein endloses Angebot an solchen Robotern, die billigst zu haben sind und langfristig praktisch kostenfrei arbeiten. Und das rund um die Uhr, tagaus, tagein, ohne Pause.

Die wirtschaftlichen Auswirkungen einer solchen Entwicklung wären äußerst tief greifend. Zunächst würden Produktivität und Output explodieren. Die Androiden würden Bauernhöfe und Fabriken betreiben. Nahrungsmittel und Produkte wären billiger herzustellen. Auf einem Wettbewerbsmarkt würden die Preise dafür de facto fast bis auf die Materialkosten fallen. Rund um die Welt würde das Angebot enorm viel größer, vielfältiger und erschwinglicher. Kurz, die Androiden würden enormen Wohlstand mit sich bringen.

Doch in der Erwerbsbevölkerung würden sie starke Verzerrungen auslösen. Jeder wirtschaftlich denkende Arbeitgeber würde lieber Androiden beschäftigen, da sie im Vergleich zum Status quo gleiche Leistungen zu geringeren Kosten bringen. Sie würden daher rasch die meisten, wenn nicht gar alle menschlichen Arbeitskräfte verdrängen. Unternehmer würden auch weiterhin neuartige Produkte entwickeln, neue Märkte erschließen und Unternehmen gründen. Die entstehenden Arbeitsplätze würden sie jedoch mit Androiden besetzen statt mit Mitarbeitern. Die Eigentümer der Androiden und anderer Kapitalwerte oder natürlicher Ressourcen würden in der Wirtschaft den gesamten Wert abschöpfen und den gesamten Konsum auf sich vereinen. Die Unvermögenden hätten nur ihre Arbeitskraft anzubieten, die wertlos wäre.

In diesem gedanklichen Experiment spiegelt sich die Realität: Kein „ehernes Gesetz“ besagt, dass technischer Fortschritt grundsätzlich im großen Stil Arbeitsplätze schafft.

Eine kleine Abwandlung dieser hypothetischen Konstellation geht davon aus, dass die Androiden alles genauso gut können wie Menschen bis auf eins – sagen wir kochen. Die wirtschaftlichen Folgen wären die gleichen, nur dass es noch menschliche Köche gäbe. Weil diese Jobs so begehrt wären, könnten Unternehmen Köche jedoch zu weitaus niedrigeren Gehältern einstellen und trotzdem alle freien Stellen besetzen. Die Gesamtzahl der auf das Kochen entfallenden Arbeitsstunden in der Wirtschaft würde gleich bleiben (zumindest solange noch Menschen in Restaurants gehen), doch der Köchen gezahlte Lohn würde insgesamt fallen. Einzige Ausnahme wären vielleicht Starköche, die aufgrund einer Mischung aus Fähigkeiten und Reputation nicht so schnell ersetzbar sind. Solche Superstars würden nach wie vor hohe Gehälter verlangen können, doch andere Köche nicht. Neben enormer Output-Fülle würden die Androiden die Einkommensschere also drastisch vergrößern.

Wie aussagekräftig sind solche gedanklichen Experimente, die sich mehr nach Science-Fiction anhören als nach der heutigen Realität? Vorerst sind ja noch keine voll funktionsfähigen humanoiden Androiden in amerikanischen Unternehmen unterwegs. In Wirklichkeit gibt es noch gar keine, und bisher vollzog sich die Entwicklung von Maschinen, die menschliche Mitarbeiter ersetzen können, in Bereichen wie Mustererkennung, komplexer Kommunikation, sensorischer Leistung und Mobilität sehr langsam. Doch wie wir gesehen haben, hat sich das Entwicklungstempo in den letzten Jahren stark beschleunigt

Je besser Maschinen Menschen ersetzen können, desto wahrscheinliche, ist es, dass sie die Löhne von Mitarbeitern mit entsprechenden Kompetenzen drücken. Aus Betriebswirtschaft und Unternehmensstrategie wissen wir, dass niemand gegen nahezu gleichwertige Bewerber antreten möchte, die noch dazu einen Kostenvorteil bieten.

Grundsätzlich können Maschinen aber ganz andere Stärken und Schwächen haben als Menschen. Wenn die Ingenieure darauf hinarbeiten, dass sich diese Unterschiede noch verstärken, dürften Maschinen Menschen vermutlich eher ergänzen als ersetzen. Effektive Produktion wird vermutlich beide Produktionsfaktoren erfordern, Mensch und Maschine. Und der Wert des Produktionsfaktors Mensch wird mit wachsendem Einfluss der Maschine steigen, nicht schwinden. Eine zweite Lehre aus der Betriebswirtschaft und der Unternehmensstrategie besagt, dass es von Vorteil ist, eine Erscheinung zu ergänzen, die immer häufiger auftritt. Außerdem dürfte dieser Ansatz mit größerer Wahrscheinlichkeit Chancen zur Produktion von Gütern und Dienstleistungen eröffnen, die Menschen ohne maschinelle Unterstützung vermutlich nie entwickelt hätten – und ebenso wenig übrigens Maschinen, die Menschen lediglich nachahmen. Diese neuen Waren und Serviceleistungen erschließen einen Pfad zu Produktivitätssteigerungen, die sich aus mehr Output speisen, nicht aus geringerem Input.

Im Endeffekt ist Arbeitslosigkeit, solange es noch ungedeckten Bedarf und Mangel auf der Welt gibt, ein lautes Warnsignal dafür, dass wir schlicht nicht gründlich genug darüber nachdenken, was zu tun ist. Wir sind nicht kreativ genug bei der Lösung der Probleme, vor die uns die gewonnene Zeit und Energie der Menschen stellen, deren Jobs wegautomatisiert wurden. Wir können noch viele Technologien und Geschäftsmodelle erfinden, die die einzigartigen Fähigkeiten der Menschen ergänzen und verstärken, um neue Quellen für Wertschöpfung zu erschließen, anstatt die bestehenden zu automatisieren. Wie wir in den folgenden Kapiteln noch näher beleuchten werden, besteht darin die eigentliche Herausforderung für unsere Politiker, unsere Unternehmer und für jeden Einzelnen von uns.

Die Globalisierung als alternative Erklärung

Die Technologie ist aber nicht der einzige Faktor, der die Wirtschaft verwandelt. Die zweite große Einflusskraft unserer Zeit ist die Globalisierung. Könnte sie der Grund dafür sein, dass der Medianlohn in den USA und anderen Industrieländern stagniert? So argumentiert zumindest eine ganze Reihe ernst zu nehmender Wirtschaftsexperten. Sie berufen sich dabei auf die Angleichung der Faktorpreise. Das bedeutet, dass der Wettbewerb in aller Regel dafür sorgt, dass die Preise von Produktionsfaktoren wie Arbeit oder Kapital auf jedem Einzelmarkt zu einem einheitlichen gemeinsamen Preis zusammenlaufen.* In den letzten Jahrzehnten trugen sinkende Transaktions- und Kommunikationskosten dazu bei, dass ein einziger großer globaler Markt für viele Produkte und Dienstleistungen entstand.

Unternehmen können weltweit Arbeitnehmer ausfindig machen und einstellen, die die von ihnen benötigten Qualifikationen mitbringen. Kann ein chinesischer Arbeiter die gleiche Arbeit verrichten wie ein amerikanischer, verlangt das von Wirtschaftswissenschaftlern so genannte Einheitspreisgesetz, dass sie im Grunde den gleichen Lohn erhalten, weil der Markt eventuelle Unterschiede genau so wegarbitragiert wie bei allen Waren. Für den chinesischen Arbeiter und für die gesamtwirtschaftliche Effizienz ist das eine gute Nachricht. Für den Amerikaner aber, der sich plötzlich mit Billigkonkurrenz konfrontiert sieht, ist das eine Hiobsbotschaft. Genau so argumentieren etliche Ökonomen. Michael Spence erläutert in seinem genialen Buch „The Next Convergence“, wie die Integration der globalen Märkte zu enormen Verzerrungen führt, vor allem auf den Arbeitsmärkten.²⁷

Aus der Angleichung der Faktorpreise geht eine nachprüfbare Prognose hervor: Erwartungsgemäß sollten amerikanische Produzenten die Fertigung ins Ausland verlagern, wo die Kosten geringer sind. Und tatsächlich ist die Beschäftigung in der Produktion in den USA in den letzten 20 Jahren zurückgegangen. Die Wirtschaftswissenschaftler David Autor, David Dorn und Gordon Hanson schätzen, dass der Wettbewerb aus China diesen Rückgang der Beschäftigung in der US-Produktion zu etwa einem Viertel erklären kann.²⁸ Ein genauerer Blick auf die Daten weckt jedoch erhebliche Zweifel an der Globalisierungsstory. Seit 1996 ist die Beschäftigung im produzierenden Gewerbe auch in China zurückgegangen, und zwar zufälligerweise um geschätzte 25 Prozent.²⁹ Damit sind über 30 Millionen Chinesen weniger in diesem Sektor beschäftigt, obwohl der Output um 70 Prozent in die Höhe geschossen ist. Es ist also nicht so, dass amerikanische Arbeiter von chinesischen verdrängt werden. Vielmehr werden amerikanische und chinesische Arbeiter durch die Automation immer effizienter. Infolgedessen steigt die Produktion in beiden Ländern, obwohl sie weniger Arbeiter beschäftigen.

Langfristig dürfte der größte Effekt der Automation nicht in Amerika oder anderen Industrieländern festzustellen sein, sondern in Schwellenländern, die sich derzeit auf niedrige Arbeitskosten als Wettbewerbsvorteil verlassen. Nimmt man den Löwenanteil der Arbeitskosten aus der Gleichung heraus, indem man Roboter und andere Automaten einsetzt, verflüchtigt sich der Wettbewerbsvorteil niedriger Löhne. Und genau das setzt bereits ein. Terry Guo von Foxconn ist mit dem Einbau Hunderttausender von Robotern, die eine entsprechende Zahl menschlicher Mitarbeiter ersetzen, energisch vorgeprescht. Nach eigener Aussage will er in den nächsten Jahren noch Millionen weiterer Roboter kaufen. Der erste Schub geht in Fabriken in China und Taiwan, doch sobald eine Branche weitgehend automatisiert ist, gibt es weit weniger stichhaltige Argumente für Fabrikationsstandorte in Billiglohnländern. Womöglich bieten sie logistische Vorteile, wenn das lokale geschäftliche Ökosystem gut funktioniert und Ersatzteile, Nachschub und kundenspezifische Komponenten schneller vor Ort sind. Doch mit der Zeit könnte die Trägheit durch die Vorteile geringerer Transitzeiten für fertige Erzeugnisse und größerer Nähe zu Kunden, Technikern und Designern, qualifizierten Arbeitnehmern oder gar soliden Rechtsstaaten überwunden werden. Dann könnte wieder Produktion nach Amerika zurückkehren, wie Unternehmer wie Rod Brooks betonen.

Ähnlich wird auch außerhalb des Produktionssektors argumentiert. So werden beispielsweise Sprachdialogsysteme Jobs in Call Centern automatisieren. Dies könnte sich unverhältnismäßig stark auf Billiglöhner an Standorten wie Indien und den Philippinen auswirken. Gleiches gilt für die vielen Ärzte, die ihre Diktate zur Abschrift ins Ausland verschickt haben. Eine wachsende Anzahl gibt sich mittlerweile mit Computertranskripten zufrieden. In immer mehr Bereichen sind intelligente und flexible Maschinen, nicht Menschen in anderen Ländern, die billigere Alternative zu „Arbeit“.

Wenn Sie sich anschauen, welche Aufgaben in den letzten 20 Jahren ins Ausland verlagert wurden, erkennen Sie, dass es in aller Regel gut strukturierte Routinearbeiten waren. Das sind interessanterweise genau die Aufgaben, die sich am leichtesten automatisieren lassen. Können Sie einem anderen präzise Anweisungen dazu erteilen, was genau zu erledigen ist, lässt sich dafür oft auch ganz gezielt ein Computerprogramm schreiben, das dieselben Anforderungen erfüllt. Anders gesagt, die Abwanderung ins Ausland ist nur eine Etappe auf dem Weg zur Automatisierung.

Auf lange Sicht haben niedrige Löhne dem Moore’schen Gesetz wenig entgegenzusetzen. Sich gegen technischen Fortschritt zu wappnen, indem man die Löhne kürzt, ist ein Schutz auf Zeit und langfristig genauso zielführend, als würden Sie den legendären US-amerikanischen Volkshelden John Henry auffordern, Gewichte zu stemmen, um im Wettkampf mit dem Dampfbohrer besser abzuschneiden.

* Das ist das gleiche Konzept, das wir beim Vergleich beziehungsweise der Gleichsetzung der Löhne menschlicher Arbeiter mit Robotern ins Spiel gebracht haben, die hypothetisch über dieselben Fähigkeiten verfügen.

Kapitel 12

WIE WIR MIT DEN
MASCHINEN INS RENNEN
GEHEN KÖNNEN:
EMPFEHLUNGEN FÜR
DEN EINZELNEN

„Computer sind nutzlos, sie können uns nur Antworten geben.“

— Pablo Picasso¹

WIR HABEN BIS JETZT mit vielen verschiedenen Gruppen über unsere Forschungsergebnisse und Schlussfolgerungen gesprochen, von Führungsteams von Unternehmen bis zum Radiopublikum. Eine der ersten Fragen ist dabei stets: „Ich habe Kinder im Schulalter. Wie bereite ich sie am besten auf die Zukunft vor, die Sie da beschreiben?“ Manchmal sind die Kinder auf dem College, manchmal noch im Kindergarten – die Frage ist immer dieselbe. Doch nicht nur Eltern machen sich Gedanken über berufliche Aufstiegsmöglichkeiten im zweiten Maschinenzeitalter. Auch die Schüler, die Führungskräfte der Unternehmen, die sie einstellen könnten, Pädagogen, politische Entscheidungsträger und Volksvertreter und viele andere fragen sich, auf welche menschlichen Kompetenzen und Fertigkeiten in Zukunft bei fortlaufender Verbesserung der Technologie noch Wert gelegt wird – wenn überhaupt.

Die jüngere Geschichte zeigt, dass es schwierig ist, diese Frage zu beantworten. Zu diesem Thema lieferte Frank Levys und Richard Murnanes ausgezeichnetes Buch „The New Division of Labor“ in seinem Erscheinungsjahr 2004 bei Weitem die besten Forschungsergebnisse und stellte die interessantesten Überlegungen an. Die Autoren bezeichnen darin Mustererkennung und komplexe Kommunikation als die beiden großen Bereiche, in denen der Mensch weiterhin seine überlegene Stellung gegenüber der digitalen Arbeit halten wird. Wie wir jedoch bereits wissen, ist das bisher nicht immer der Fall gewesen. Wird also die Technologie auf ihrem Vormarsch eine ganze Generation in allen oder zumindest den meisten Bereichen hinter sich lassen?

Die Antwort lautet: nein. Selbst auf Gebieten, auf denen digitale Maschinen den Menschen weit überrundet haben, spielt er immer noch eine entscheidende Rolle. Das klingt wie ein Widerspruch in sich – den das Schachspiel widerlegt.

Schachmatt – doch das Spiel ist nicht zu Ende

Nachdem der amtierende Weltmeister Garry Kasparov im Jahr 1997 dem IBM-Computer Deep Blue unterlegen war, verloren direkte Wettkämpfe zwischen Menschen und Schachcomputern viel von ihrem Reiz. Es war klar, dass sich der Wettstreit zukünftig zunehmend einseitig gestalten würde. Der holländische Großmeister Jan Hein Donner fasste die seinerzeit vorherrschende Einstellung der menschlichen Schachmeister zusammen. Als er gefragt wurde, wie er sich auf ein Match gegen einen Computer vorbereiten würde, antwortete er: „Ich würde einen Hammer mitbringen.“ ²

Damals sah es also fast so aus, als hätte der Mensch nichts mehr zum Schachspiel beizutragen. Aber die Erfindung von „Freistil“-Schachturnieren zeigt, wie sehr dieser Eindruck trügt. Auf diesen Veranstaltungen können die Teams jede Kombination von menschlichen und digitalen Spielern einbeziehen. Kasparov selbst erklärt in der Besprechung der Ergebnisse eines Freistil-Wettbewerbs aus dem Jahr 2005:

Die Mannschaften aus Mensch und Maschine dominierten sogar den stärksten Computer. Die Schachmaschine Hydra, ein schachspezifischer Supercomputer wie Deep Blue, war kein ebenbürtiger Gegner für einen starken menschlichen Spieler, der einen relativ schwachen Laptop benutzte. Die Kombination aus menschlicher strategischer Führung und dem taktischen Scharfsinn eines Computers war überwältigend.

Die Überraschung kam am Ende der Veranstaltung. Der Gewinner entpuppte sich nicht als ein Großmeister mit einem hochmodernen PC, sondern als ein Paar amerikanischer Amateurschachspieler, die drei Computer gleichzeitig benutzten. Ihre Fähigkeit, ihre Computer zu bedienen und zu „coachen“, um Stellungen sehr ausgiebig zu überprüfen, konterkarierte erfolgreich das überlegene Schachwissen ihrer Großmeistergegner und auch die größere Rechnerleistung anderer Teilnehmer. Schwacher Mensch + Maschine + bessere Methode waren einem starken Computer allein überlegen und, noch bemerkenswerter, sie waren auch besser als ein starker Mensch + Maschine + schwächere Methode. ³

Die zentrale Erkenntnis aus dem Freistil-Schach ist, dass Menschen und Computer an dieselbe Aufgabe nicht auf dieselbe Weise herangehen. Wenn dem so wäre, hätte der Mensch nichts mehr zu melden, seit Deep Blue Kasparov geschlagen hat; wenn die Maschine erst einmal gelernt hätte, das menschliche Können im Schachspiel nachzuahmen, dann würde sie sich einfach nach dem Moore’schen Gesetz richten und voranpreschen. Aber stattdessen erkennen wir, dass der Mensch beim Schachspiel auf höchstem Niveau immer noch eine ganze Menge zu bieten hat, sobald er mit den Maschinen antreten kann statt nur gegen sie.

Welches sind also diese immer noch wertvollen, einzigartigen menschlichen Fähigkeiten? Kasparov stellt die „strategische Führung“ des Menschen dem „taktischen Scharfsinn“ des Computers im Schach gegenüber, aber lassen sich diese beiden Aspekte – besonders im Voraus – oft schwer auseinanderhalten. Ebenso ist die Technologie, wie bereits erwähnt, bei Routinearbeiten weiter vorgedrungen als bei anderen Aufgaben.

Das ist eine berechtigte und wichtige Unterscheidung – das Addieren einer Zahlenreihe ist ein absolut routinemäßiger Vorgang und mittlerweile gänzlich automatisiert –, aber auch hier ist die Grenze zwischen den beiden Aufgabenkategorien nicht immer offensichtlich. Vor 50 Jahren hätten beispielsweise sehr wenige Menschen das Schachspiel als eine „Routinetätigkeit“ angesehen. Tatsächlich galt es als eine der höchsten Ausdrucksformen menschlichen Könnens. Wie der ehemalige Weltmeister Anatoly Karpov über die Idole seiner Jugend schrieb: „Es war ganz einfach: Ich lebte in einer Welt und die Großmeister in einer ganz anderen. Solche Menschen waren eigentlich gar keine Menschen, sondern eher wie Götter oder mythische Helden.“ ⁴ Aber die menschlichen Helden wurden auf diesem Gebiet besiegt von routinierten, Zahlen verarbeitenden Computern. Und doch bestätigten die Menschen ihren Wert aufs Neue, sobald sie mit den Maschinen anstatt nur gegen sie arbeiten durften. Wie war das möglich?

Heureka – das können Computer nicht!

Kasparov liefert einen entscheidenden Hinweis in seiner Beschreibung eines seiner Spiele gegen den bulgarischen Großmeister Veselin Topalov. Dabei wurde beiden gestattet, nach Belieben einen Computer zu Rate zu ziehen. Kasparov wusste, so schrieb er, dass „der Vorteil nach wie vor davon abhing, zu irgendeinem Zeitpunkt eine neue Idee zu entwickeln, weil wir beide den gleichen Zugriff zur selben Datenbank hatten.“ ⁵ Wenn wir uns Beispiele für Aktivitäten anschauen, die wir von Computern bis jetzt noch nicht gesehen haben, so taucht immer wieder dieser Gedanke von der „neuen Idee“ auf.

Wir haben noch nie eine wirklich kreative Maschine erlebt, oder eine unternehmerische oder eine innovative. Wir haben Software gesehen, die englische Textzeilen in Reimform bilden konnte, aber keine, die in der Lage gewesen wäre, ein richtiges Gedicht zu schreiben („der spontane Überschwang heftiger Gefühlsregungen, den man sich in der Ruhe wieder ins Bewusstsein ruft“, wie Wordsworth es beschrieb). Programme, die fehlerfreie Prosa verfassen können, sind erstaunliche Errungenschaften, aber bislang gibt es noch keine, die sich ausdenken können, worüber sie als Nächstes schreiben wollen. Eine Software, die gute Software erzeugen kann, ist uns bisher auch noch nicht untergekommen; und alle bisherigen Versuche in dieser Richtung waren erbärmliche Misserfolge.

Diese Tätigkeiten haben eines gemeinsam: Ideenbildung beziehungsweise die Entwicklung neuer Ideen oder Konzepte. Um genau zu sein, sollten wir vermutlich von guten neuen Ideen oder Konzepten sprechen, da Computer leicht so programmiert werden können, dass sie neue Kombinationen aus bereits existierenden Elementen wie Wörtern erzeugen. Das ist jedoch keine echte, neu kombinierte Innovation. Es ist eher ein digitales Äquivalent zu einem hypothetischen Raum voller Affen, die eine Million Jahre lang wahllos in die Tasten von Schreibmaschinen hauen können und dennoch kein einziges Shakespeare-Stück reproduzieren.

Ideenbildung in ihren vielfältigen Erscheinungsformen ist heutzutage ein Gebiet, auf dem die Menschen im Vergleich einen Vorteil gegenüber Maschinen haben. Wissenschaftler stellen neue Hypothesen auf. Journalisten wittern eine gute Geschichte. Küchenchefs ergänzen die Speisekarte um ein neues Gericht. Ingenieure in der Fabrik versuchen herauszufinden, warum eine Maschine nicht mehr richtig funktioniert. Steve Jobs und seine Kollegen bei Apple eruieren, was für einen Tablet-Computer wir uns wirklich wünschen. Viele dieser Tätigkeiten werden von Computern unterstützt und beschleunigt, aber keine wird von ihnen gesteuert.

Das Picasso-Zitat ganz am Anfang dieses Kapitels trifft nur etwa zur Hälfte zu. Computer sind nicht nutzlos, aber sie sind immer noch Maschinen, die Antworten generieren und keine interessanten neuen Fragen stellen. Diese Fähigkeit scheint nach wie vor ausschließlich dem Menschen vorbehalten, und sie ist auch immer noch von großem Wert. Wir prognostizieren, dass Menschen, die viele gute, neue Ideen haben, auch künftig noch längere Zeit einen relativen Vorteil gegenüber digitaler Arbeit haben werden, und diese Menschen werden begehrt sein. Mit anderen Worten glauben wir, dass Arbeitgeber jetzt und noch eine geraume Zeit bei der Talentsuche dem Rat folgen werden, der dem großen Aufklärer Voltaire zugeschrieben wird: „Beurteile die Menschen eher nach ihren Fragen als nach ihren Antworten.“ ⁶

Ideenbildung, Kreativität und Innovation werden oft als „Blick über den Tellerrand“ beschrieben, und diese Charakterisierung weist auf einen weiteren großen und ziemlich nachhaltigen Vorteil menschlicher gegenüber digitaler Arbeit hin. Computer und Roboter versagen nach wie vor kläglich bei allem, was über ihre Programmierung hinausgeht. Watson zum Beispiel ist ein toller Jeopardy!-Spieler, aber er würde bei Glücksrad, Der Preis ist heiß oder jeder anderen TV-Spielshow gegen ein Kind verlieren – es sei denn, seine menschlichen Schöpfer programmieren ihn ganz neu. Allein würde Watson das nicht schaffen.

Doch anstatt andere Gameshows zu erobern, richtet das für Watson zuständige IBM-Team seine Aufmerksamkeit auf andere Gebiete wie beispielsweise die Medizin. Auch hier wird Watson wieder innerhalb seiner Programmgrenzen bleiben. Aber täuschen Sie sich nicht: Wir sind überzeugt, dass Watson letztlich einen ausgezeichneten Arzt abgeben wird. Im Augenblick sind menschliche Diagnostiker die uneingeschränkten Herrscher auf ihrem Gebiet, doch wir prophezeien, dass so, wie Watson Ken Jennings, Brad Rutter und all die anderen menschlichen Jeopardy!-Spieler besiegen konnte, Dr. Watson bald in der Lage sein wird, Dr. Welby, Dr. House und echte menschliche Ärzte mit ihren eigenen Waffen zu schlagen. Obwohl der Computer, der seine Schlussfolgerungen aus vorgegebenen Regeln und vorhandenen Fallbeispielen zieht, einen großen Teil der Krankheitsfälle übernehmen kann, wird der menschliche Diagnostiker immer noch gebraucht werden, auch nachdem Dr. Watson sein Medizinstudium absolviert hat – und zwar wegen der unvermeidlich auftretenden Besonderheiten und Spezialfälle. Genauso wie es viel schwerer ist, ein hundertprozentig selbstfahrendes Auto zu entwickeln als eines, das lediglich unter normalen Bedingungen auf einer Autobahn fahren kann, ist es erheblich schwieriger, ein auf einer Maschine beruhendes System zu entwickeln, das alle möglichen medizinischen Fälle abdeckt, als eines für alltägliche Situationen. Wie beim Schach wird eine Partnerschaft zwischen Dr. Watson und einem menschlichen Arzt weitaus kreativer und stabiler sein, als wenn jeder für sich arbeitet. Wie es der Zukunftsforscher Kevin Kelly formuliert: „In der Zukunft wird man danach bezahlt werden, wie gut man mit Robotern zusammenarbeitet.“ ⁷

Unseren Vorteil wahrnehmen

Computer sind innerhalb der Grenzen ihrer Programmierung also außerordentlich gut in der Erkennung von Mustern, doch außerhalb dieser Grenzen verheerend. Das sind gute Nachrichten für menschliche Arbeiter, weil dank unserer vielen Sinne unsere Grenzen von Natur aus viel weiter gesteckt sind als bei den digitalen Technologien. Das Seh-und Hörvermögen und sogar der Tastsinn von Computern verbessern sich zwar fortlaufend exponentiell, aber es gibt immer noch Aufgaben, bei denen unsere Augen, Ohren und unsere Haut, ganz zu schweigen von unserer Nase und Zunge, ihre digitalen Gegenstücke übertreffen. Im Augenblick und noch für geraume Zeit geben uns unsere sensorische Ausstattung und ihre enge Verbindung zu unserer Mustererkennungsmaschine im Gehirn mehr Möglichkeiten.

Das spanische Bekleidungsunternehmen Zara nutzt diesen Vorteil und setzt Menschen anstelle von Computern ein, um zu entscheiden, welche Kleider hergestellt werden sollen. Für den Modeeinzelhandel sind Prognose und Verkaufsplanung größtenteils statistische Angelegenheiten, die schon durchgeführt werden, wenn es noch Monate dauert, bis die Kleidungsstücke tatsächlich in den Läden auftauchen. Zara macht das anders. Es spezialisiert sich auf „schnelle Mode“ – preiswerte, trendige Kleidung, vorrangig auf Teenager und junge Erwachsene ausgerichtet. Da diese Modelle ebenso schnell wieder von der Bildfläche verschwinden, wie sie populär werden, hat Zara seine Fabriken und Warenlager so eingerichtet, dass Kleidungsstücke sehr schnell hergestellt und geliefert werden können, solange sie noch heiß sind. Bei der Beantwortung der entscheidenden Frage „Welche Artikel sollen wir produzieren und an jede Niederlassung schicken?“ verlässt sich Zara darauf, dass seine Filialleiter aus aller Welt genau und nur die Ware bestellen, die sich an diesem Standort in den nächsten paar Tagen verkaufen lässt.⁸

Die Geschäftsführer finden das nicht anhand von Algorithmen heraus, sondern dadurch, dass sie durch den Laden gehen, beobachten, was die Käufer (besonders die Coolen) tragen, sie fragen, was ihnen gefällt und wonach sie suchen, und indem sie ganz allgemein viele Dinge tun, die Menschen besonders gut können. Die Filialleiter von Zara leisten sehr viel visuelle Mustererkennung, lassen sich auf komplexe Kommunikation mit den Kunden ein und verwenden die gesammelten Informationen zu zwei Zwecken: um Artikel aus dem vorhandenen Angebot zu bestellen, wobei sie eine breite Palette von Parametern nutzen, und um an der Ideenfindung mitzuwirken, indem sie der Zentrale mitteilen, was für neue Produkte an ihrem Standort gefragt wären. Es gibt bei Zara keine Pläne, in nächster Zukunft vom menschenbasierten Bestellwesen auf ein maschinenbasiertes umzusteigen, und wir sind der Ansicht, dass das Unternehmen damit eine sehr kluge Entscheidung trifft.

Die Gewinnung von Ideen, das Erkennen von Mustern in einem weit gesteckten Rahmen und die komplexesten Formen der Kommunikation sind also kognitive Bereiche, in denen der Mensch scheinbar immer noch im Vorteil ist, was vermutlich noch einige Zeit so bleiben dürfte. Leider wird heutzutage jedoch in den meisten Bildungssystemen wenig Wert auf solche Fähigkeiten gelegt. Stattdessen konzentriert sich die Grundbildung oftmals auf das sture Auswendiglernen von Fakten und auf die Lese-, Schreib- und Rechenkompetenz – die drei Grundfertigkeiten, im Englischen die „drei Rs“, wie sie der konservative Abgeordnete Sir William Curtis ungefähr um das Jahr 1825 bezeichnete. (Übrigens ist sehr unwahrscheinlich, dass eine Maschine auf eine solch einprägsame, wenn auch eigentlich falsche Abkürzung wie die „drei Rs“ gekommen wäre).⁹

Die Schule wechseln, um die Fähigkeiten zu verändern

Der Erziehungswissenschaftler Sugata Mitra, der gezeigt hat, wieviel arme Kinder in den Entwicklungsländern selbstständig lernen können, wenn ihnen nichts weiter als ein bisschen zeitgemäße Technik zur Verfügung gestellt wird, hat eine provokative Erklärung für die Betonung des Auswendiglernens. In seiner Rede bei der TED-Konferenz [Abkürzung für Technology, Entertainment und Design; jährlich stattfindende Konferenz in Monterey, Kalifornien, auf der eine exklusive Gruppe von Fachleuten der unterschiedlichsten Gebiete ihre Ideen austauscht – A.d.Ü] im Jahr 2013, auf der seine Arbeit mit dem mit einer Million US-Dollar dotierten TED-Preis gewürdigt wurde, berichtete er darüber, wann und warum diese Fertigkeiten Wertschätzung erfahren haben.

Ich wollte wissen, wo die Lernmethoden herkommen, die wir in den Schulen praktizieren. … Sie nahmen ihren Ursprung … in dem letzten und größten Weltreich auf diesem Planeten, [dem britischen Empire].

Da ging Erstaunliches vor. Es wurde ein globaler Computer aus Menschen geschaffen. Und dieser existiert auch heute noch. Er wird als bürokratischer Verwaltungsapparat bezeichnet. Um diesen Apparat am Laufen zu halten, brauchte man jede Menge Menschen. Also wurde eine weitere Maschinerie geschaffen, um diese Menschen hervorzubringen: die Schule. Die Schulen sollten die Menschen hervorbringen, die später Rädchen im bürokratischen Verwaltungsapparat werden würden. … Sie mussten drei Dinge können: Sie mussten eine gute Handschrift haben, weil alle Daten mit der Hand geschrieben wurden; sie mussten lesen können; und sie mussten in der Lage sein, im Kopf zu multiplizieren, zu dividieren, zu addieren und zu subtrahieren. Sie mussten so austauschbar sein, dass man eine Person aus Neuseeland nehmen und sie nach Kanada schicken konnte, wo sie umgehend einsatzbereit wäre.¹⁰

Diese Erklärung gefällt uns natürlich, da sie plastische Vergleiche mit Computern und Maschinen anstellt. Vor allem aber gefällt sie uns, weil sie darauf hinweist, dass die drei Grundfertigkeiten einst die Kompetenzen umfasste, die Arbeitnehmer brauchten, um ihren Beitrag zur modernsten Volkswirtschaft jener Zeit zu leisten. Wie Mitra deutlich macht, war das Bildungssystem des viktorianischen Englands für die damaligen Verhältnisse gut konzipiert. Aber die Verhältnisse sind heute anders. Mitra setzt daher hinzu:

Die Menschen der viktorianischen Epoche waren großartige Ingenieure. Sie entwickelten ein System, das so robust war, dass es noch heute fortbesteht und ständig weiter austauschbare Menschen hervorbringt für einen Apparat, der nicht mehr existiert. … [Heute] sind es Computer, die die Verwaltungsarbeit erledigen. Es gibt sie zu Tausenden in jedem Büro. Und man braucht Leute, die diese Computer anleiten, ihren Bürojob zu erledigen. Diese Menschen müssen keine schöne Handschrift haben. Sie müssen keine Zahlen im Kopf multiplizieren können. Aber sie müssen lesen können – und zwar so, dass sie die gelesenen Texte auch verstehen.¹¹

Mitras Arbeit zeigt, dass Kinder, auch wenn sie arm und ungebildet sind, diese Fähigkeit erlangen können. Die Kinder in seinen Studien bilden Teams, nutzen die Technologie, um umfassend nach einschlägigen Informationen zu suchen, besprechen den Lernstoff, und schließlich entwickeln sie (für sie) neue Ideen, die sich sehr oft als richtig erweisen. Anders gesagt erwerben und demonstrieren sie die Fähigkeiten zur Ideenbildung, zu einer breit gefassten Mustererkennung und zur komplexen Kommunikation. Damit scheinen die von Mitra festgestellten, „sich selbst organisierenden Lernumgebungen“ (im Englischen: self-organizing learning environments, kurz SOLEs) den Kindern die Fertigkeiten beizubringen, die ihnen Vorteile gegenüber digitaler Arbeit geben werden.

Das sollte uns vermutlich nicht überraschen, denn SOLEs gibt es schon seit geraumer Zeit und sie brachten bis jetzt viele Leute hervor, die sich im Rennen mit den Maschinen besonders bewährt haben. In den Anfangsjahren des 20. Jahrhunderts entwickelte die italienische Ärztin und Forscherin Maria Montessori das Grundschulsystem, das heute noch ihren Namen trägt. Unterricht nach Montessori betont selbsttätiges Lernen, praktische Beschäftigung mit einer großen Auswahl an Materialien (Pflanzen und Tiere eingeschlossen) sowie einen weitgehend unstrukturierten Schultag. Und in den letzten Jahren haben Montessori-Schulen Absolventen wie die Gründer von Google (Larry Page und Sergey Brin), Amazon (Jeff Bezos) und Wikipedia (Jimmy Wales) hervorgebracht.

Diese Beispiele scheinen Teil eines größer angelegten Trends zu sein. Die Managementforscher Jeffrey Dyer und Hal Gregersen sprachen mit 500 prominenten Innovatoren und fanden heraus, dass eine unverhältnismäßig hohe Anzahl von ihnen ebenfalls Montessori-Schulen besucht hatte, wo „sie lernten, ihrer Neugierde zu folgen“. Wie ein Wall Street Journal-Blogbeitrag von Peter Sims es ausdrückte: „Der pädagogische Ansatz von Montessori könnte der sicherste Weg sein, Teil der kreativen Elite zu werden, in der die Montessori-Ehemaligen dermaßen überrepräsentiert sind, dass man schon eine Montessori-Mafia vermuten könnte.“ Ob er nun Teil dieser Mafia ist oder nicht, Andy verbürgt sich für das Leistungsvermögen von SOLEs. Er besuchte zu Anfang seiner Schulzeit eine Montessori-Schule und stimmt völlig mit Larry Page überein, dass „es Teil dieser Ausbildung war, keine Regeln und Anordnungen zu befolgen und eigenmotiviert zu sein, zu hinterfragen, was auf der Welt vor sich geht, und die Dinge ein kleines bisschen anders anzugehen.“ ¹²

Unsere Empfehlungen dazu, wie Menschen im neuen Maschinenzeitalter wertvolle Wissensarbeiter bleiben können, sind einfach: Arbeiten Sie daran, die Fähigkeiten zur Ideenbildung, zur breit gefassten Mustererkennung und zur komplexen Kommunikation zu verbessern, statt sich nur auf die drei Rs zu konzentrieren. Und wann immer es möglich ist, nutzen Sie den Vorteil sich selbst organisierender Lernumfelder, die ja erfolgreich belegen können, dass sie Menschen solche Kompetenzen vermitteln.

Das Scheitern der Hochschulen

Natürlich ist das leichter gesagt als getan. Und anscheinend gelingt es an vielen Lernorten auch nicht sehr gut. Eines der stärksten Indizien, auf das wir gestoßen sind und das die Auffassung stützt, dass Studenten nicht die richtigen Kompetenzen erwerben, geht aus der Arbeit der Soziologen Richard Arum und Josipa Roksa hervor. Eine Zusammenfassung findet sich in ihrem Buch „Academically Adrift: Limited Learning on College Campuses“ und in anschließenden Forschungsberichten.¹³ Arum und Roksa machten Gebrauch von dem Collegiate Learning Assessment (CLA), einem kürzlich entwickelten Test, der College-Studenten vorgelegt wurde, um ihre Fähigkeiten im kritischen Denken, in schriftlicher Kommunikation, bei der Problemlösung und im analytischen Denken zu beurteilen. Obwohl der CLA-Test über Computer durchgeführt wird, sind Essays gefordert anstelle von Multiple-Choice-Antworten. Eine seiner Hauptkomponenten umfasst die „Performance-Aufgabe“, bei der den Studenten eine Reihe von Hintergrundinformationen gegeben wird. Dann müssen sie innerhalb von 90 Minuten einen Aufsatz schreiben, indem sie Informationen aus dem vorgelegten Material extrahieren und einen Standpunkt oder eine Empfehlung dazu entwickeln. Kurz, die Performance-Aufgabe ist ein guter Test für Ideenbildung, Mustererkennung und komplexe Kommunikation. Arum, Roksa und ihre Kollegen gingen die Tests von mehr als 2.300 Studenten durch, die sich für ein vierjähriges Vollzeitstudium an einer Reihe von amerikanischen Colleges und Universitäten eingeschrieben hatten. Ihre Ergebnisse sind alarmierend: 45 Prozent der Studenten zeigen nach zwei Jahren College keine maßgebliche Verbesserung im CLA-Test und 36 Prozent hatten sich auch nach vier Jahren überhaupt nicht verbessert. Die durchschnittliche Verbesserung im Test nach vier Jahren war ziemlich geringfügig. Betrachten wir einen Studenten, der als Studienanfänger auf dem 50. Perzentil rangierte. Hätte er sich während der vier Jahre auf dem College durchschnittlich verbessert und danach zusammen mit einer weiteren Gruppe neu eingetroffener Erstsemester erneut den Test abgelegt, dann würde er nur auf dem 68. Perzentil liegen. Der CLA-Test ist so neu, dass wir nicht sagen können, ob dieser Anstieg in der Vergangenheit größer gewesen wäre, aber frühere Untersuchungen anhand anderer Tests weisen darauf hin – und auch darauf, dass der durchschnittliche College-Student nur ein paar Jahrzehnte zuvor in der Zeit von Studienbeginn bis zum Abschluss eine ganze Menge dazulernte.

Womit lassen sich diese ernüchternden Ergebnisse erklären? Arum, Roksa und ihre Kollegen dokumentieren, dass College-Studenten heute nur 9 Prozent ihrer Zeit mit dem Studium verbringen (verglichen mit 51 Prozent mit dem „Pflegen sozialer Kontakte, Freizeitbeschäftigungen und anderem“), viel weniger als in früheren Jahrzehnten. Zudem berichteten nur 42 Prozent, dass sie im vorherigen Semester einen Kurs belegt hatten, für den sie mindestens 40 Seiten in der Woche lesen und insgesamt 20 Seiten schreiben mussten. Sie schreiben: „Die Darstellung der höheren Bildung, die aus [dieser Studie] hervorgeht, zeigt eine Institution, die sich mehr auf soziale als auf akademische Erfahrungen fokussiert. Die Studenten verbringen sehr wenig Zeit beim Studieren und die Professoren verlangen selten viel Lese-und Schreibarbeit von ihnen.“

Sie stellen jedoch auch fest, dass an jedem untersuchten College einige Studenten große Fortschritte im CLA-Test erzielten. Im Allgemeinen sind dies Studenten, die mehr Zeit für ihr Studium aufwendeten (besonders für das Selbststudium), Kurse belegten, für die mehr Lese-und Schreibarbeit erforderlich waren, und anspruchsvollere Lehrer hatten. Dieses Verhaltensmuster passt gut zu den Schlussfolgerungen der Erziehungswissenschaftler Ernest Pascarella und Patrick Terenzini, die in ihrem Buch „How College Affects Students“ mehr als 20 Jahre Forschung zusammenfassten. Sie schreiben, dass „der Effekt des Colleges weitgehend bestimmt wird durch das individuelle Bemühen und Engagement bei den akademischen, zwischenmenschlichen und außerschulischen Angeboten auf einem Campus“. ¹⁴

Dieses Werk führt direkt zu unserer elementarsten Empfehlung für Studenten und ihre Eltern: Lernt fleißig, nutzt dabei die Technologie und alle anderen verfügbaren Ressourcen, um „euer Instrumentarium zu erweitern“, und eignet euch Fähigkeiten und Kompetenzen an, die im zweiten Maschinenzeitalter gebraucht werden.

Hilfsmittel, die besonderen Erfolg versprechen

Eine ausgezeichnete Ausbildung ist der beste Weg, um nicht abgehängt zu werden, wenn die Technologie vorprescht. Die frustrierende Nachricht ist, dass heutzutage offenbar viele Studenten ihre Bildungschancen zum Teil vergeuden. Die gute Nachricht ist jedoch, dass die Technologie jetzt mehr solche Chancen anbietet als jemals zuvor.

Motivierte Studenten und moderne Technologien sind eine beeindruckende Kombination. Die besten online verfügbaren Bildungsressourcen erlauben es den Nutzern, selbstorganisierte und selbstbestimmte Lernumfelder zu schaffen – solche, die es ihnen ermöglichen, sich so viel Zeit zu nehmen, wie sie für den Stoff brauchen. Außerdem können sie Tests ablegen, die ihnen verraten, ob sie den Stoff beherrschen. Eine der bekanntesten dieser Ressourcen ist die Khan Academy, die von dem damaligen Hedgefonds-Manager Salman Khan als eine Reihe von Online-Doodle-Diensten und YouTube-Videovorträgen mit dem Ziel ins Leben gerufen wurde, seinen jungen Verwandten Mathematik beizubringen. Ihre enorme Beliebtheit veranlasste ihn dazu, seinen Job zu kündigen und sich ganz der Entwicklung von für jedermann frei zugänglichen Online-Lehrmaterialien zu verschreiben. Im Mai 2013 umfasste die Khan Academy bereits mehr als 4.100 Videos, die meist nicht länger als wenige Minuten sind, über Themen, die von Arithmetik über Analysis bis hin zu Physik und Kunstgeschichte reichen. Diese Videos wurden mehr als 250 Millionen Mal aufgerufen, und die Schüler der Academy lösten mehr als eine Milliarde automatisch erzeugter Aufgaben.¹⁵

Die Khan Academy war ursprünglich auf Grundschulkinder ausgerichtet, aber ähnliche Instrumente und Methoden sind auch in der weiterführenden Schulbildung angewendet worden, wo man sie als umfangreiche offene Online-Kurse kennt, sogenannte MOOCs. Eines der interessantesten Experimente auf diesem Gebiet fand im Jahr 2011 statt, als Sebastian Thrun, ein Topforscher im Bereich der künstlichen Intelligenz (und einer der Hauptverantwortlichen für das fahrerlose Google-Auto), mit einer einfachen E-Mail ankündigte, dass er seinen Kurs für künstliche Intelligenz für höhere Semester nicht nur für die Studenten der Stanford University halten, sondern ihn auch als MOOC über das Internet frei zugänglich machen werde. Mehr als 160.000 Studenten meldeten sich für den Kurs an. Zigtausende von ihnen machten alle Übungen und Prüfungen und erfüllten alle sonstigen Anforderungen – und einige sogar ziemlich gut. Der beste Stanford-Student unter den Kursteilnehmern belegte de facto nur den 411. Platz unter allen Online-Studenten. Wie Thrun es ausdrückte: „Wir haben tatsächlich über 400 Leute weltweit gefunden, die den besten Stanford-Studenten übertrafen.“ ¹⁶

Im neunten Kapitel haben wir die wachsende Einkommenslücke zwischen Menschen mit und ohne College-Abschluss beschrieben. Unser MIT-Kollege David Autor fasst die Forschungsergebnisse zusammen und schreibt, dass „hohe finanzielle Erträge durch die Schulbildung zunehmend mit dem Abschluss eines vierjährigen Studiums und eines höheren akademischen Grades verbunden sind. … Arbeitnehmer ohne College-Ausbildung liegen bei der Einkommensverteilung vergleichsweise näher beieinander, während die Gruppen mit der besten Ausbildung davonziehen.“ ¹⁷ Ebenso werden College-Absolventen seltener arbeitslos als geringer Qualifizierte. Die Wirtschaftsreporterin Catherine Rampell weist darauf hin, dass die College-Absolventen die einzige Gruppe sind, die seit der großen Rezession im Jahr 2007 ein Beschäftigungswachstum verzeichnet hat, und dass die Arbeitslosenquote für Bachelor-Absolventen im Oktober 2011 mit 5,8 Prozent nur etwa halb so hoch war wie für Menschen mit Associate-Abschluss (10,6 Prozent) und nur ungefähr ein Drittel des Wertes für Menschen ohne akademischen Grad (16,2 Prozent) betrug.¹⁸

Der College-Bonus besteht unter anderem, weil so viele Arten von Ausgangsdaten zurzeit drastisch billiger werden, und durch diese Verbilligung der Daten liegt der Engpass zunehmend bei der Fähigkeit, die Daten zu interpretieren und zu nutzen. Das spiegelt auch der Karrieretipp wider, den Googles Chefökonom Hal Varian oft gibt: Werden Sie nach Möglichkeit zum unverzichtbaren Beiwerk von etwas, das billiger und mehr wird. Beispiele dafür sind unter anderem Datenwissenschaftler, Entwickler von Handy-Apps und Genetikberater, die stärker gefragt sind, seit mehr Menschen ihre Gene sequenzieren lassen. Bill Gates hat gesagt, dass er sich für Software interessierte, als er erkannte, wie günstige und allgegenwärtige Rechner und besonders Mikrocomputer einen Boom erlebten. Jeff Bezos analysierte systematisch die Engpässe und Chancen, die der kostengünstige Online-Handel bot, insbesondere auch die Möglichkeit zur Katalogisierung einer großen Anzahl von Produkten, bevor er Amazon gründete. Heute sind die kognitiven Fähigkeiten von College-Absolventen – die nicht nur Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik (die sogenannten MINT-Fächer) umfassen, sondern auch Geisteswissenschaften, Kunst und Sozialwissenschaften – oft Ergänzungen zu kostengünstigen Daten und billiger Rechnerleistung. Das hilft ihnen dabei, Spitzengehälter zu fordern.

Doch ein anderer Aspekt des College-Vorteils ist weniger ermutigend. Immer mehr Arbeitgeber verlangen inzwischen einen College-Abschluss, auch von Berufseinsteigern. Wie Rampell schreibt: „Der College-Abschluss wird zum neuen Highschool-Abschluss: die neue, wenngleich teurere Mindestanforderung, um auch nur eine Anstellung auf unterstem Niveau zu bekommen. … Über Branchen und Regionen hinweg wird für viele andere Arbeiten, für die man früher keine spezifische Qualifikation brauchte – wie zum Beispiel Fachkräfte für Dentalhygiene, Frachtspediteure, Bürotätigkeiten und Schadensregulierer – eine solche verlangt.“ ¹⁹Diese „Inflation der akademischen Abschlüsse“ ist besorgniserregend, denn eine College-Ausbildung ist teuer und führt dazu, dass sich viele Menschen verschulden. Tatsächlich war in Amerika Ende 2011 die Verschuldung durch Studienkredite größer als wahlweise die Gesamtsumme der ausstehenden Autokredite oder die Kreditkartenverschuldung.²⁰ Wir hoffen, dass MOOCs und andere pädagogische Innovationen letztendlich eine kostengünstigere Alternative zu traditionellen Colleges liefern, die auch von den Arbeitgebern ernst genommen wird. Doch bis dahin bleibt ein College-Abschluss ein entscheidendes Sprungbrett für die meisten beruflichen Laufbahnen.

Zukünftig werden immer mehr Menschen im Beruf keine reine Informationsarbeit ausführen – die Art von Arbeit, die gänzlich von einem Schreibtisch aus erledigt werden kann. Stattdessen werden sie sich auch durch die physische Welt bewegen und mit ihr interagieren müssen. Das liegt daran, dass die Computer darin vergleichsweise schwach bleiben, auch wenn sie bei vielen kognitiven Aufgaben so viel stärker werden.

Neuentwicklungen wie autonome Autos, Drohnen, der Baxter-Roboter und Kinect-Hacks, die einen Raum abbilden können, zeigen, dass die Ausstattung von Maschinen mit echten, praktischen Fähigkeiten große Fortschritte macht. Gleichzeitig verdeutlicht ein Roboter beim Handtuchfalten, wie weit wir noch davon entfernt sind, das Moravec-Paradox zu knacken. Ein Team von Berkeley-Wissenschaftlern rüstete einen humanoiden Roboter mit vier Stereokameras und mit Algorithmen aus, die es ihm ermöglichen würden, Handtücher zu „sehen“, sowohl einzeln als auch gestapelt. Die Algorithmen funktionierten: Der Roboter schaffte es, nach den Handtüchern zu greifen und sie zusammenzulegen, auch wenn er sie nicht immer beim ersten Versuch richtig zu fassen bekam. Aber es dauerte durchschnittlich 1.478 Sekunden, also mehr als 25 Minuten, pro Handtuch. Der Roboter verbrachte den größten Teil der Zeit damit, herauszufinden, wo das Handtuch lag und wie er es am besten anpacken konnte.²¹

Solche Ergebnisse zeigen, dass Köche, Gärtner, Mechaniker, Zimmerleute, Zahnärzte und häusliche Krankenpfleger auf kurze Sicht nicht Gefahr laufen, durch Maschinen ersetzt zu werden. Alle diese Berufe schließen sehr viel sensomotorische Arbeit ein, und ein Großteil davon erfordert auch die Kompetenzen der Ideenbildung, der weitreichenden Mustererkennung und der komplexen Kommunikation. Das sind nicht alles gut bezahlte Jobs, aber sie sind auch nicht dem direkten Wettstreit mit der Maschine ausgesetzt.

Sie können aber stärkerem Wettbewerb mit anderen Menschen unterliegen. Da sich der Arbeitsmarkt zunehmend polarisiert und die Mittelschicht weiter unterhöhlt wird, interessieren sich Menschen, die früher Arbeiten auf einem mittleren Qualifikationsniveau verrichtet haben, mittlerweile für Arbeitsplätze, die weiter unten auf der Kompetenz- und Lohnleiter angesiedelt sind. Nachdem zum Beispiel die Arbeit von Spezialisten für medizinische Abrechnungen automatisiert wurde, könnten diese nach Stellen als häusliche Krankenpfleger suchen. Das setzt die Löhne unter Abwärtsdruck und erschwert es, in diesem Berufszweig eine Anstellung zu finden. Selbst wenn häusliche Krankenpfleger weitgehend immun gegen die Automation bleiben, macht sie das, kurz gesagt, nicht zwangsläufig resistent gegen alle Folgen der Digitalisierung.

Die unklare Zukunft

Wir müssen betonen, dass keine unserer Vorhersagen und Empfehlungen als Evangelium angesehen werden sollte. Wir sagen nicht voraus, dass Computer und Roboter in naher Zukunft die allgemeinen Kompetenzen der Ideenentwicklung, der breit gefassten Mustererkennung und der hochkomplexen Kommunikation erwerben werden, und wir glauben nicht, dass wir kurz davor stehen, das Moravec-Paradox komplett zu lösen. Aber etwas haben wir über digitalen Fortschritt gelernt: Sag niemals nie. Wie viele andere Beobachter hat es uns immer wieder überrascht, wie digitale Technologien Fähigkeiten zeigten, die geradewegs aus einem Science-Fiction-Film stammen könnten.

In Wirklichkeit verändert sich die Grenze zwischen ausschließlich menschlicher Kreativität und maschinellen Möglichkeiten laufend. Kehren wir zum Schachspiel zurück, zurück ins Jahr 1956. Da machte das 13-jährige Wunderkind Bobby Fischer einige bemerkenswert kreative Züge gegen den Großmeister Donald Byrne. Als Erstes opferte Fischer seinen Springer, scheinbar ohne einen Vorteil, und dann riskierte er seine Dame. Auf den ersten Blick schienen diese Manöver verrückt, aber ein paar Züge später nutzte Fischer eben diese Kombinationen, um das Spiel zu gewinnen. Seine Kreativität wurde damals als Merkmal für Genialität bejubelt. Aber wenn man heute dieselbe Stellung in einen ganz gewöhnlichen Schachcomputer einprogrammiert, wird dieser sofort exakt dieselben von Fischer gespielten Kombinationen vorschlagen. Und zwar nicht, weil der Computer das Spiel Fischer-Byrne abgespeichert hat, sondern vielmehr, weil er die künftigen Schritte so weit im Blick hat, dass er erkennt, wie sehr sich diese Züge lohnen. Manchmal entspricht die Kreativität eines Menschen der brachialen analytischen Gewalt einer anderen Maschine.²²

Wir sind sehr zuversichtlich, dass noch weitere Überraschungen auf uns warten. Nachdem ich längere Zeit mit führenden Technologen zusammengearbeitet und dabei beobachtet habe, wie auf dem Gebiet der menschlichen Einzigartigkeit eine Bastion nach der anderen fiel, bis zum erbarmungslosen Ansturm der Innovation, fällt es immer schwerer, darauf zu vertrauen, dass überhaupt irgendeine Aufgabe für immer gegen die Automation gefeit sein wird. Das heißt, die Menschen werden in ihren beruflichen Erwartungen anpassungsfähiger und flexibler und bereit sein müssen, Bereiche, die automatisiert werden, zu verlassen, und neue Möglichkeiten dort wahrzunehmen, wo Maschinen menschliche Fähigkeiten ergänzen und verstärken. Vielleicht erleben wir, dass das wirtschaftliche Umfeld von einem Programm gescannt werden kann, das eine Chance erkennt und dann einen Geschäftsplan aufstellt, der so gut ist, dass er Wagniskapitalgeber dazu bringt, zu investieren. Vielleicht erleben wir noch einen Computer, der einen durchdachten und aufschlussreichen Bericht zu einem komplizierten Thema schreiben kann. Vielleicht gibt es irgendwann einen automatischen medizinischen Diagnostiker mit der ganzen Vielfalt an Wissen und der Achtsamkeit eines menschlichen Arztes. Und vielleicht lernt ein Computer auch noch, die Treppen zur Wohnung einer älteren Dame hochzusteigen, ihren Blutdruck zu messen, ihr Blut abzunehmen und sie zu fragen, ob sie ihre Medikamente genommen hat – und sie dabei noch zu beruhigen, statt ihr Angst einzujagen. Wir gehen nicht davon aus, dass irgendeiner dieser Fortschritte schon bald eintritt, aber wir haben auch gelernt, wie leicht man die Leistungsfähigkeit der digitalen, exponentiellen und kombinatorischen Innovation unterschätzt. Sag also niemals nie.

Kapitel 13

POLITISCHE
EMPFEHLUNGEN

„Eine politische Überzeugung ist ein Glaubensbekenntnis auf Zeit, das sich aller Voraussicht nach ändern wird. Doch solange es gilt, muss es mit apostolischem Eifer befolgt werden.“

— Mahatma Gandhi

WIE KÖNNEN WIR DEN WOHLSTAND des zweiten Maschinenzeitalters fördern und gleichzeitig dem Gefälle entgegenwirken – oder zumindest seine nachteiligen Effekte abmildern? Wie lässt sich der Vormarsch der Technologie vorantreiben und dabei sicherstellen, dass möglichst wenige Menschen auf der Strecke bleiben?

Wer sieht, wie jeden Tag aufs Neue jede Menge Science-Fiction-Technologie zur Realität wird, könnte auf den Gedanken kommen, dass radikale Maßnahmen notwendig sind. Das trifft aber – zumindest vorerst – nicht zu. Zunächst, und noch für länger, sollten wir bei den vielen Wachstums- und Wohlstandsempfehlungen ansetzen, die so gut wie jedem wirtschaftswissenschaftlichen Standardwerk zu entnehmen sind. In unseren Gesprächen mit Politikern, Technologen und Managern haben wir überrascht festgestellt, dass vielen die Logik hinter diesen Empfehlungen unklar ist. Das motivierte uns zum vorliegenden Kapitel.

Ein paar Punkte, in denen sich sogar die Wirtschaftswissenschaftler einig sind

Das Einmaleins der Wirtschaftswissenschaften gibt auch heute noch die richtigen Spielregeln vor. Trotz der jüngsten Fortschritte ist digitale Arbeit noch lange kein vollständiger Ersatz für menschliche Arbeit. Roboter und Computer sind zweifelsohne einflussreich und leistungsfähig, nehmen uns aber über kurz oder lang keinesfalls alle unsere Jobs weg. Noch kann das automatische Google-Auto nicht auf allen Straßen und unter allen Bedingungen fahren, und es weiß auch nicht, was zu tun ist, wenn ein Verkehrspolizist auf die Fahrbahn tritt, um den Verkehr manuell zu regeln. (Dass soll nicht heißen, dass das Auto einfach weiterfahren und den Mann überrollen würde. Es würde anhalten und warten, bis sich die Lage normalisiert.) Die Technologie, die Watsons Genialität ausmacht, wird in vielen Disziplinen eingesetzt, unter anderem im Gesundheitswesen, in der Finanzwelt und in der Kundenbetreuung. Doch vorerst ist das System nicht mehr und nicht weniger als ein richtig guter Jeopardy!-Spieler.

Kurz, Unternehmen werden auch weiterhin menschliche Mitarbeiter brauchen, um ihre Kunden zufriedenzustellen und ihren wirtschaftlichen Erfolg zu sichern. (Auf die längerfristigen Aspekte gehen wir im nächsten Kapitel noch näher ein.) Ja, die Technologien des zweiten Maschinenzeitalters nabeln sich rasch von den Labors ab und werden massenmarkttauglich. Doch so schnell sich diese Entwicklung auch vollzieht, noch gibt es jede Menge menschliche Kassierer, Kundenbetreuer, Anwälte, Fahrer, Polizisten, mobile Pflegekräfte, Manager und andere Arbeitnehmer. Und sie laufen keinesfalls alle Gefahr, von einer anschwellenden Woge der Computerisierung hinweggeschwemmt zu werden. Im März 2013 gab es in den USA über 142 Millionen Erwerbstätige. Jeder Einzelne von ihnen wurde von seinem Arbeitgeber der digitalen Technik vorgezogen (oder ergänzend eingestellt), obwohl die Wirtschaft schon über 50 Jahre Erfahrung mit immer besseren Computern hat, davon 30 Jahre mit PCs und fast 20 mit dem Internet.¹ Diese Arbeitgeber dürften sich zwar künftig immer häufiger für digitale Arbeit entscheiden, doch das wird nicht von heute auf morgen passieren und auch nicht alle Beteiligten betreffen.

Die beste Methode zur Bewältigung der Herausforderungen für die Erwerbsbevölkerung ist derzeit, Wirtschaftswachstum herbeizuführen. Erkennen Unternehmen Wachstumschancen, stellen sie mehrheitlich Mitarbeiter ein, um diese Chancen zu ergreifen. Es werden zusätzliche Arbeitsplätze geschaffen und Arbeitnehmer haben entsprechend bessere Aussichten.

Doch das ist leider nicht ganz so einfach. Um die beste Methode, mehr Wirtschaftswachstum zu erzeugen, wird heiß diskutiert. Insbesondere besteht seit Langem grundlegende Uneinigkeit darüber, welche Rolle dem Staat in diesem Bereich zukommt. Wirtschaftswissenschaftler, Politiker und Unternehmer debattieren Fragen zur Geldpolitik (Sollte die US-Notenbank die Geldmenge steigern? Welchen Zins sollte sie Banken abverlangen?) und zur Fiskalpolitik (Wofür sollte der Staat das eingenommene Geld ausgeben? Wie viele Schulden sollte er machen? Wie sieht die richtige Höhe und Mischung von Einkommen-, Umsatz-, Körperschaft- und anderen Steuern aus? Wie hoch sollte der Spitzensteuersatz sein?)

In solchen Fragen bestehen oft so grundlegende Meinungsverschiedenheiten, dass sich keine gemeinsame Basis finden lässt. Dabei gäbe es diese durchaus. Liest man Bestseller unter den einschlägigen Standardwerken wie „Grundzüge der Volkswirtschaftslehre“ von Greg Mankiw aus Harvard, einem konservativen Wirtschaftswissenschaftler, der George Bush und Mitt Romney beraten hat, oder „Volkswirtschaftslehre: Eine einführende Analyse“ von Paul Samuelson vom MIT, einem liberal orientierten Berater von John Kennedy und Lyndon B. Johnson, sind viele Inhalte deckungsgleich. Gute Bücher über die volkswirtschaftlichen Grundlagen und gute Wirtschaftswissenschaftler zeichnet aus, dass sie sich bezüglich der Rolle des Staates bei der Förderung des Wirtschaftswachstums viel einiger sind als nach den giftigen öffentlichen Debatten in den Medien zu erwarten. Wir schließen uns diesen Grundaussagen an und glauben, dass sie auch im Mittelpunkt jeder angemessenen Reaktion auf den fortgesetzten Siegeszug der Maschinen stehen sollten.

Diese Spielregeln befürworten politische und andere Eingriffe in wenigen wesentlichen Bereichen. Nicht alle davon betreffen digitale Hilfsmittel des zweiten Maschinenzeitalters. Das kommt daher, dass viele der in einer Ära herausragender Technologien angezeigten Maßnahmen nichts mit den Technologien selbst zu tun haben. Sie sind vielmehr auf die Förderung von Wirtschaftswachstum und Chancen ganz allgemein abgestellt. Hier ist unser Einmaleins als Spielanleitung für die Wirtschaft.

1. Bringt den Kindern viel bei

In der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts lagen die USA bei der Grundbildung klar an der Spitze. Sie hatten erkannt, dass soziale Unterschiede ein „Rennen zwischen Bildung und Technologie“ waren, um einen von Jan Tinbergen (dem ersten Träger des Wirtschaftsnobelpreises) geprägten Ausdruck zu verwenden, der von der Wirtschaftswissenschaftlerin Claudia Goldin und ihrem Kollegen Lawrence Katz als Titel ihres richtungweisenden Buchs von 2010 gewählt wurde: „Race Between Education and Technology“.² Legt der technische Fortschritt ein Tempo vor, mit dem die Bildung nicht Schritt halten kann, entsteht im Allgemeinen Ungleichheit. Die USA, die das früh im letzten Jahrhundert erkannten, investierten viel in die Grundbildung. So dokumentiert Goldin, dass 1955 fast 80 Prozent aller amerikanischen Kinder zwischen 15 und 19 eine Highschool besuchten – doppelt so viele wie seinerzeit in Europa.

Dieser große Vorsprung der US-Amerikaner in der Grundbildung hat sich in der zweiten Hälfte des Jahrhunderts zurückgebildet. Heute steht das Land nicht besser da als der Durchschnitt aller reichen Länder, und in vielen maßgeblichen Bereichen sogar schlechter. Die jüngste PISA-Studie (PISA steht für Program for International Student Assessment) der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD), die 2009 durchgeführt wurde, ergab, dass die 15-jährigen Amerikaner im Lesen den 14. Platz unter 34 Ländern belegten, in Naturwissenschaften den 17. Und in Mathematik den 25.³ Wie Bildungsforscher Martin West resümiert: „In Mathematik lag der 15-jährige US-Durchschnittsschüler mindestens ein ganzes Jahr im Rückstand gegenüber den durchschnittlichen Schülern aus sechs Ländern, darunter Kanada, Japan und die Niederlande. Schüler aus sechs weiteren Ländern einschließlich Australien, Belgien, Estland und Deutschland waren den US-Schülern um mehr als ein halbes Jahr voraus.“ ⁴

Der Lückenschluss sollte erhebliche wirtschaftliche Vorteile bringen. Die Wirtschaftswissenschaftler Eric Hanushek und Ludger Woessmann stellten in einer Studie zu Daten aus 50 Ländern über 40 Jahre eine starke Beziehung zwischen besseren Testergebnissen und schnellerem Wirtschaftswachstum fest. Könnten die USA ihre Schüler an die Spitze der internationalen Rankings führen, würde das BIP-Wachstum möglicherweise kräftige Impulse erhalten – vor allem, da viele der Produkte und Dienstleistungen im Land so stark auf qualifizierte Arbeitskräfte angewiesen waren. Außerdem ist es sicher kein Zufall, dass US-Städte wie Austin in Texas, Minneapolis und San Francisco mit hohem Bildungsniveau niedrige Arbeitslosenquoten verzeichnen.

Amerikas beste Idee war angeblich die Breitenbildung. Das ist auch heute noch eine gute Idee, und zwar für alle Ebenen, nicht nur für K-12 und Universitätsstudium, sondern auch für Vorschule, Berufsausbildung und lebenslanges Lernen.

Wie also können wir bessere Ergebnisse erzielen?

TECHNOLOGIE NUTZEN

Wir können verändern, wie Bildung vermittelt wird, indem wir digitale Technologien einsetzen, die in den letzten ein oder zwei Jahrzehnten entwickelt wurden. Die gute Nachricht: Verglichen mit anderen Branchen wie Medien, Einzelhandel, Finanzen oder Produktion hinkt der Bildungssektor bei der Nutzung von Technologie stark hinterher. Gut ist diese Nachricht deshalb, weil wir infolgedessen größere Zuwächse erwarten können, wenn dieser Sektor zu anderen Branchen aufschließt. Innovatoren können in diesem Bereich in den nächsten zehn Jahren viel bewirken.

Besonders zuversichtlich stimmen die inzwischen laufenden tollen Experimente mit MOOCs (Massive Online Open Courses) – offenen Online-Kursen für alle. Über solche MOOCs, an denen jeder – häufig unentgeltlich – teilnehmen kann, haben wir im vorigen Kapitel zu den Empfehlungen für den Einzelnen bereits ausführlicher gesprochen. Zwei ihrer größten volkswirtschaftlichen Vorteile möchten wir aber besonders hervorheben.

Der erste und offensichtlichste ist, dass die MOOCs zu günstigen Kosten die besten Lehrer, Inhalte und Methoden replizieren. So, wie wir uns heute überall auf der Welt die besten Popsänger oder Cellisten anhören können, erhalten Schüler und Studenten bald Zugang zu den aufregendsten Geologie-Demonstrationen, den aufschlussreichsten Erläuterungen zur Kunst der Renaissance und den effektivsten Übungen zum Erlernen statistischer Methoden. Wir dürfen damit rechnen, dass viele Schulen den Unterricht künftig komplett umkrempeln. Die Schüler werden sich dann zu Hause Vorlesungen anhören und in der Schule, wo ihnen Kameraden, Lehrer und Tutoren helfen können, traditionelle „Hausaufgaben“ erledigen.

Der zweite, weniger offensichtliche Vorteil der Digitalisierung im Bildungssektor ist am Ende womöglich noch bedeutsamer. Digitale Bildung sorgt für einen enormen Datenfluss, der es ermöglicht, Lehrern und Schülern Feedback zu erteilen. Pädagogen können kontrollierte Experimente zu Lehrmethoden durchführen und eine Kultur der laufenden Verbesserung einführen. So zeichnete ein über MITx (die Online-Bildungsinitiative des MIT) laufender Kurs alle 230 Klicks auf Kursmaterialien auf und analysierte über 100.000 Kommentare in Diskussionsforen der Kursteilnehmer.⁵ Anant Agarwal, der Leiter des MITx-Programms, wurde nach eigenen Worten überrascht von Daten, die enthüllten, dass die Hälfte seiner Studenten schon mit ihren Hausaufgaben begannen, bevor sie die Video-Vorlesungen gesehen hatten. Sie waren besser motiviert, die Inhalte des Vortrags zu verinnerlichen, wenn sie die spezifischen Aufgabenstellungen kannten, die sie damit bewältigen sollten.

Die eigentliche Wirkung der MOOCs ist aber noch überwiegend Zukunftsmusik und besteht darin, dass sie den Einflussbereich der besten Lehrer vergrößern, aber auch in der Konzeption von Methoden zur Steigerung des gesamten Bildungsvermittlungsniveaus und in der Messung des Lernfortschritts und in der Ermittlung von Methoden, um ihn zu beschleunigen. Die Lehrmethoden haben sich seit Jahrtausenden kaum verändert: ein Lehrer steht einsam vor den Schülern und veranschaulicht mit Kreide an der Tafel, was er ihnen beibringen will. Unsere Generation ist bestens gerüstet, um diese Methoden durch Digitalisierung und Analysen in vieler Hinsicht zu verbessern. Wie unser Freund, der Technologieforscher und Professor Venkat Venkatraman, es formuliert: „Wir brauchen digitale Lern- und Lehrmodelle.“ * Wir können nicht wissen, welche Methoden erfunden und welche sich durchsetzen werden, doch für uns zeichnen sich ganz klar enorme Fortschritte ab. Die Begeisterung und der Optimismus in dieser Disziplin sind ansteckend. Angesichts der Fülle neuer Technologien und Methoden, die derzeit ausgelotet werden, steht bereits fest, dass manche – wir glauben sogar, viele – gegenüber den aktuellen Lehr- und Lernansätzen eine erhebliche Verbesserung darstellen.

EIN GUTER DEAL: HÖHERE LEHRERGEHÄLTER, MEHR RECHENSCHAFTSPFLICHT

Wenn es in der Bildungsforschung eine Erkenntnis gibt, die sich immer wieder einstellt, dann, dass es auf die Lehrer ankommt. Ein guter Lehrer kann enorm viel bewegen. Die Wirtschaftswissenschaftler Raj Chetty, John Friedman und Jonah Rockoff haben in einer Studie über 2,5 Millionen amerikanische Schulkinder festgestellt, dass Schüler, die bessere Lehrer hatten (gemessen an ihrem Einfluss auf die Testergebnisse früherer Schüler), als Erwachsene mehr verdienen, mit größerer Wahrscheinlichkeit ein College besuchen und nicht so häufig als Teenager schon Eltern werden. Außerdem fanden sie heraus, dass die Unterschiede zwischen schlechten und durchschnittlichen Lehrern ebenso maßgeblich sein können wie die zwischen durchschnittlichen und herausragenden Lehrern. Sie schreiben: „Würde man einen Lehrer [der zu den schlechtesten 5 Prozent gehört,] durch einen durchschnittlichen Lehrer ersetzen, würde sich das diskontierte Lebenseinkommen der Schüler für die Durchschnittsklasse aus unserer Stichprobe um mehr als 250.000 US-Dollar erhöhen.“ ⁶

Es erscheint daher sinnvoll, im Rahmen von Bildungsreformen in den USA die Bestrebungen zu erneuern, qualifizierte Mitarbeiter für den Lehrberuf zu gewinnen und sie daran zu binden, und gleichzeitig Lehrer mit beständig schwachen Leistungen aus dem Schuldienst zu entfernen oder nachzuschulen.

Zum Paket sollten auch längere Unterrichts- und Schulzeiten, mehr Aktivitäten nach der Schule und mehr Chancen auf Vorschulbildung gehören. Studien des Harvard-Ökonomen Roland Fryer und anderer über erfolgreiche Charterschulen haben ergeben, dass das Erfolgsrezept ganz einfach ist: mehr Schulstunden, zusätzliche Schultage und eine kompromisslose Philosophie, die Schüler und implizit auch ihre Lehrer testet.⁷ Dieser Ansatz hat Singapur und Südkorea zu guten PISA-Platzierungen verholfen. Sie verlassen sich beide stark auf einheitliche Tests für Kinder aller Altersstufen.⁸ Ein längeres Schuljahr könnte vor allem für arme Kinder ein Vorteil sein, denn die Forschungsergebnisse lassen vermuten, dass reiche und arme Kinder in der Schule in etwa gleich viel aufnehmen. Den Sommer über, wenn keine Schule ist, fallen arme Kinder jedoch zurück.⁹

Ein mit Tests verbundenes Risiko ist allerdings, dass sie zu testorientiertem Unterricht führen – auf Kosten anderer Lernarten. Wir halten das nicht grundsätzlich für falsch, zumindest nicht, wenn es um Fertigkeiten geht, die tatsächlich gelehrt und getestet werden können – darunter viele grundlegenden Kompetenzen, die in der globalen informationsbasierten Wirtschaft gebraucht werden. Wir dürfen aber nicht vergessen, dass schwer messbare Fähigkeiten wie Kreativität und unstrukturierte Problemlösung immer wichtiger werden, wenn Routinearbeiten zunehmend von Maschinen übernommen werden. Bengt Holmstrom vom MIT und Paul Milgrom von Stanford haben in Pionierarbeit nachgewiesen, dass starke Anreize zum Erreichen messbarer Ziele andere Ziele verdrängen können, die nicht quantifizierbar sind.¹⁰ Sie schlagen eine intelligente Lösung vor, die auf Arbeitsgestaltung und Aufgabenzuordnung basiert. Sie übertragen einer Gruppe von Lehrern die Verantwortung für die am leichtesten messbaren Ziele, räumen aber gleichzeitig reichlich Zeit und Ressourcen für Lehrer ein, die sich auf die nicht so gut messbaren Lernarten konzentrieren, und schützen diese so vor Vernachlässigung. Das vereint im Grunde das Beste aus beiden Welten.

Wir sind uns sicher, dass bessere Bildung den Wohlstand steigern wird, indem sie mehr von den komplementären Kompetenzen vermittelt, die unsere Wirtschaft braucht, um neue Technologien effektiv zu nutzen. Wir hoffen außerdem, dass sie dazu beitragen kann, das Gefälle zu reduzieren – insbesondere sofern dieses SBTC geschuldet ist. Das ist weitgehend eine Frage von Angebot und Nachfrage. Wird das Angebot an ungelernten Arbeitskräften verringert, lässt der Abwärtsdruck auf ihre Löhne nach, während ein steigendes Angebot an qualifizierten Mitarbeitern die Engpässe in solchen Bereichen abbaut. Wir gehen ferner davon aus, dass sich durch das richtige pädagogische Umfeld Kreativität fördern lässt. Das verbessert nicht nur die Aussichten der Schüler, sondern die der Gesellschaft als Ganzes.

Wir sind dabei aber realistisch, was die Nutzung neuer Bildungstechnologien in der Praxis anbelangt. Wer hochmotiviert ist und Eigeninitiative mitbringt, profitiert am meisten von dem inzwischen verfügbaren reichhaltigen Angebot an Online-Bildungsressourcen. Wir kennen 12- und 14-Jährige, die an College-Kursen teilnehmen, die für sie vordem unzugänglich gewesen wären. Doch andere in ihrem Alter tun das nicht. Dadurch hat sich ein kleiner Wissensvorsprung deutlich vergrößert. Daraus lernen wir: Wenn wir uns nicht wirklich um Breitenwirkung bemühen, wird die Digitalisierung der Bildung die Schere nicht automatisch schließen.

2. Neue Impulse für Start-ups

Wir sind sehr für Unternehmergeist, aber nicht, weil wir finden, dass jeder ein Unternehmen gründen kann oder sollte. Wir halten Unternehmertum vielmehr für die beste Methode zur Schaffung von Arbeitsplätzen und Chancen. Wenn überkommene Aufgaben wegautomatisiert werden, und damit auch die Nachfrage nach den entsprechenden Kompetenzen, muss die Wirtschaft neue Arbeitsplätze und Branchen erfinden. Das können ambitionierte Unternehmer am besten – besser als wohlmeinende Regierungschefs oder visionäre Akademiker. Thomas Edison, Henry Ford, Bill Gates und viele andere haben neue Industrien begründet und dadurch mehr Arbeitsplätze geschaffen, als durch den Wegfall von Stellen in der Landwirtschaft im Lauf der Jahrzehnte verloren gingen. Die aktuelle Umgestaltung der Wirtschaft bietet ebenso große Chancen.

Unternehmertum ist ein wesentlicher Teil des Wirtschafts-Einmaleins – zumindest seit dem bahnbrechenden Werk Joseph Schumpeters, das dieser Mitte des 20. Jahrhunderts über das Wesen von Kapitalismus und Innovation verfasste. Von Schumpeter stammt unsere bevorzugte Definition von Innovation – „die Durchsetzung einer technischen oder organisatorischen Neuerung im Produktionsprozess, nicht schon die entsprechende Erfindung“. Wie wir glaubte er, dass es sich dabei im Grunde um einen Rekombinationsprozess handelt, um die „Durchsetzung neuer Kombinationen.“ ¹¹

Ferner führte er ins Feld, dass Innovation eher nicht in etablierten Unternehmen stattfindet, sondern in Neugründungen, die ihre Stellung bedrohen. Wie er in „Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung“ schrieb: „Vielmehr treten die Idee und auch der Regel nach die neuen Kombinationen, bzw. die sie verkörpernden Firmen … nicht einfach an die Stelle … [der] alten. … Es waren … im allgemeinen nicht die Postmeister, welche die Eisenbahnen gründeten.“ ¹² Unternehmertum ist also ein Innovationsmotor. Darüber hinaus ist es eine primäre Quelle für Beschäftigungswachstum. In Amerika ist es offenbar der einzige Faktor, der zur Schaffung von Arbeitsplätzen führt. In einer 2010 veröffentlichten Studie teilte Tim Kane von der Kauffman Foundation alle US-Unternehmen anhand von Daten des Census Bureau in zwei Kategorien ein: Neugründungen und (schon seit mindestens einem Jahr) bestehende Unternehmen. Er stellte fest, dass von 1977 bis 2005 bestehende Unternehmen in allen Jahren bis auf sieben per saldo Arbeitsplätze vernichteten – im Schnitt rund eine Million pro Jahr.¹³ Start-ups schufen in krassem Gegensatz dazu jedes Jahr durchschnittlich drei Millionen neue Stellen.

Im Anschluss wiesen John Haltiwanger, Henry Hyatt und Kollegen nach, dass junge Unternehmen unter dem Strich deutlich mehr Arbeitsplätze schaffen, wenngleich sie niedrigere Löhne zahlen.¹⁴ Ihre Forschungsergebnisse belegten ferner, dass auf neu gegründete Unternehmen ein überproportionaler Anteil der Fluktuation entfällt. Das hört sich nach einer negativen Erscheinung an, doch der Schein trügt. Es handelt sich dabei überwiegend um Arbeitskräfte, die lateral den Job wechseln, weil sie sich bessere Chancen ausrechnen. Fluktuation ist in einer gesunden Wirtschaft eine wichtige Aktivität, lässt aber in Rezessionsphasen stark nach, wenn Beschäftigte zögern, eine Arbeitsstelle aufzugeben. Die Gruppe stellte fest, dass der Anteil junger Unternehmen an der Gesamtfluktuation während der großen Rezession und in der Folgezeit zunahm. Das lässt vermuten, dass Start-ups in einer heiklen Phase für Arbeitnehmer eine dringend nötige Quelle für Transfergelegenheiten darstellen.

Die USA werden vom Rest der Welt um ihr Unternehmensumfeld beneidet. Es gibt aber beunruhigende Indizien dafür, dass dessen Fruchtbarkeit im Lauf der Zeit immer weiter abnimmt. Studien des Wirtschaftswissenschaftlers Robert Fairlie im Auftrag der Kauffman Foundation ergaben, dass von 1996 bis 2011 zwar eine zunehmende Zahl neuer Unternehmen gegründet wurde, die meisten dieser Start-ups aber nur einen Mitarbeiter hatten: den Gründer nämlich.¹⁵ Diese Art von Unternehmertum gab es während der großen Rezession sogar vermehrt, was vermuten lässt, dass manche Betroffene sich wohl nur selbstständig gemacht haben, weil sie ihre Jobs verloren. Währenddessen ging die Geburtenrate von „Arbeitgeberbetrieben“ – also Unternehmen, die von Anfang an mehr als eine Person beschäftigen – zwischen 1996 und 2011 um über 20 Prozent zurück. Die Gründe für diese Entwicklung sind nicht ganz klar, doch eine Ursache könnte das Klima für potenzielle Einwanderer sein. 2012 überarbeiteten der Unternehmer Vivek Wadhwa und die Politikwissenschaftlerin AnnaLee Saxenian in Zusammenarbeit mit Francis Siciliano ihre ältere Studie zur unternehmerischen Aktivität von Einwanderern. Sie stellten fest, dass „die Wachstumsrate bei von Immigranten gegründeten Unternehmen erstmals seit Jahrzehnten stagniert oder sogar sinkt. Im Vergleich zu früheren Dekaden mit zunehmenden unternehmerischen Aktivitäten von Immigranten war in den letzten sieben Jahren eine Abflachung dieses Trends zu beobachten.“ ¹⁶ Besonders ausgeprägt war diese Veränderung im Silicon Valley, wo von 1995 bis 2005 bei über der Hälfte aller neu gegründeten Firmen zumindest ein Gründer Immigrant war. Von 2006 bis 2012 ging dieser Anteil um fast zehn Punkte auf 43,9 Prozent zurück.

Ein weiterer häufig zitierter Grund für den gedämpften Unternehmergeist ist übermäßige Regulierung. Der Innovationsforscher Michael Mandel hat Folgendes aufgezeigt: Für sich genommen wird eine Vorschrift die Neugründung von Unternehmen unter Umständen gar nicht so sehr behindern, doch jede einzelne Regelung ist ein weiterer kleiner Kieselstein im Flussbett. Ihr Gesamteffekt kann zunehmend abträglich sein, denn die Möglichkeiten, sie zu umgehen, werden immer kleiner. Es gibt ziemlich stichhaltige Belege dafür, dass ein solches „regulatorisches Dickicht“ Firmengründungen effektiv bremst. So haben beispielsweise die Wirtschaftswissenschaftler Leora Klapper, Luc Laeven und Raghuram Rajan festgestellt, dass ein Mehr an gesetzlichen Vorgaben die Start-up-Aktivitäten verringert.¹⁷ Ihre Studie beruhte auf Daten aus Europa, doch die Ergebnisse sind allem Anschein nach zumindest teilweise auf die USA übertragbar.

Wir sind zwar für den Abbau unnötiger, überflüssiger und übermäßig belastender Regulierung, doch uns ist klar, dass das ein langsamer und schwieriger Prozess sein dürfte. Erstens geben Behörden einmal verliehene Befugnisse sehr ungern wieder ab. Zweitens betreiben Unternehmen und Branchen, die von bestehenden Vorschriften geschützt werden, intensive Lobbyarbeit, um ihre privilegierte Stellung zu sichern. Und drittens gibt es auf nationaler, bundesstaatlicher und kommunaler Ebene in den USA unterschiedliche Regelwerke, sodass ein einzelner Rechtsträger keine flächendeckenden Änderungen herbeiführen kann. Die US-Verfassung besagt klipp und klar, dass die meisten gewerblichen Befugnisse den Einzelstaaten obliegen. Potenzielle Unternehmen stehen daher in vielen Bereichen voraussichtlich auch weiterhin vor einem Flickenteppich von Vorschriften. Dennoch halten wir einen Rückbau der regulatorischen Belastung für wesentlich. Das geschäftliche Umfeld muss für Unternehmer so ansprechend wie möglich sein.

Wir erwarten von niemandem ein zweites Silicon Valley, gehen aber davon aus, dass Regierung, Unternehmen und Einzelne mehr tun können, um wachstumsstarkes Unternehmertum zu fördern. Ein faszinierendes Beispiel dafür ist die Arbeit von Steve Case und der Kauffman Foundation mit der Start-up America Partnership. Sie zielt ab auf die Unterstützung von mehr als 30 unternehmerlastigen Start-up-Regionen, inklusive einer „Dating-Seite“, auf der Jungunternehmen leichter Partner unter den Fortune 500-Schwergewichten finden, die ihre Innovationen durch Marketing, Produktion oder Vertriebsnetze ergänzen können.

3. Bessere Vermittlung

Online-Stellenbörsen wie Monster.com und Aftercollege.com und soziale Netzwerke wie LinkedIn haben es Arbeitgebern und Arbeitnehmern leichter gemacht, zueinander zu finden. Doch die große Mehrheit der jedes Jahr abgehenden Hochschulabsolventen verlässt sich beim Berufseinstieg nach wie vor vor allem auf persönliche Empfehlungen von Freunden, Verwandten und ja, auch von Professoren. Wir müssen Wege finden, Reibungsverluste und die mit einer Suche verbundenen Kosten zu reduzieren, denn sie erschweren es unnötig, die passende Stelle und den richtigen Bewerber zusammenzubringen.

LinkedIn arbeitet an einer Echtzeit-Datenbank, die die von Unternehmen nachgefragten Kompetenzen beschreibt und mit der Ausbildung abgleicht, die Studenten und andere potenzielle Mitarbeiter mitbringen. Manchmal kann schon die Umformulierung weniger Punkte eines Lebenslaufs enorm viel bewirken. Unternehmen auf der Suche nach App-Entwicklern für Android-Handys können schließlich nicht wissen, dass die Software-Entwicklungskurse, die ein Student in den Bewerbungsunterlagen auflistet, auf dieses Betriebssystem bezogen waren.

Regionale, nationale und globale Datenbanken mit offenen Stellen und Bewerbern können sich richtig lohnen. Allzu oft verlegen sich Arbeitgeber viel zu stark auf die Absolventen einiger weniger Ausbildungsstätten, obwohl es Tausende gleich oder besser qualifizierte Kandidaten gibt. Die US-Regierung könnte Prämien ausloben, um die Entwicklung solcher Datenbanken zu fördern. Außerdem sollten wir die Wirtschaft dazu animieren und dabei unterstützen, bessere Algorithmen und Methoden zur Ermittlung von Kompetenzen und ihren Abgleich mit den Anforderungen von Arbeitgebern zu entwickeln. So hat beispielsweise ein Unternehmen namens Knack, das Erik berät, eine Reihe von Spielen entwickelt, die jeweils Megabyte von Daten generieren. Durch Datamining kann Knack mit erstaunlicher Treffsicherheit die Kreativität, das Durchhaltevermögen, die Extravertiertheit, die Sorgfalt und andere Eigenschaften bewerten, die aus einem Abschlusszeugnis oder auch aus einem Bewerbungsgespräch oft nicht so deutlich hervorgehen. Andere Unternehmen wie HireArt und oDesk setzen ebenfalls Analysetools ein, um auf dem Arbeitsmarkt für passendere Paarungen und weniger Reibung zu sorgen. Zuversichtlich stimmt uns auch die um sich greifende Nutzung von Ratings wie Top-Coder-Werten, die objektive Parameter zur Bewertung der Kompetenzen von Bewerbern liefern. Das macht es Jobsuchenden leichter, für sich die besten Nischen zu finden, und Unternehmer und Arbeitgeber erhalten besseren Zugang zu entsprechend qualifizierten Bewerbern.

4. Unterstützung für unsere Wissenschaftler

Nachdem die US-Regierung die akademische Grundlagenforschung 25 Jahre lang finanziell immer stärker gefördert hatte, setzte 2005 ein Rückgang ein.¹⁸ Das ist besorgniserregend, denn die Wirtschaftswissenschaft lehrt, dass die Grundlagenforschung maßgebliche externe Effekte hat. Daraus ergibt sich, dass der Staat hier eine wichtige, ausgesprochen lohnenswerte Funktion übernehmen kann. Das Internet, um ein berühmtes Beispiel herauszugreifen, geht auf Forschungsarbeit des US-Verteidigungsministeriums zur Entwicklung bombensicherer Netze zurück. Satellitengestützte Navigationssysteme, Touchscreens, Spracherkennungssoftware wie Siri von Apple und viele weitere digitale Neuerungen entspringen ebenfalls staatlich geförderter Grundlagenforschung. Wir können also mit einiger Sicherheit sagen, dass Hardware, Software, Netzwerke und Roboter keinesfalls in der heute vorliegenden Menge, Vielfalt und Form existieren würden, wenn sie nicht kontinuierlich vom Staat finanziell unterstützt worden wären.¹⁹ Diese Mittel sollten weiterfließen und der in letzter Zeit festzustellende bedenkliche Trend zur Kürzung staatlicher Gelder für die Grundlagenforschung in Amerika muss sich umkehren.

Außerdem sollten wir den Schutz geistigen Eigentums in den USA reformieren, insbesondere im Hinblick auf Software-Patente und die Schutzfristen von Urheberrechten. Geistiges Eigentum hat zu jeder Zeit große Bedeutung – im zweiten Maschinenzeitalter aber ganz besonders. Dadurch wird Innovation nicht nur belohnt (wenn jemand die bessere Mausefalle erfindet, kann er sie patentieren lassen), sondern konkret angekurbelt (denn die meisten neuen Ideen basieren auf der Neukombination bestehender). Der Staat muss sich daher auf einem schmalen Grat bewegen. Er muss ausreichenden Schutz für geistiges Eigentum bieten, damit Innovation gefördert wird, aber nicht so viel, dass sie im Keim erstickt. Viele kundige Beobachter gelangen heute zu dem Schluss, dass Software-Patente zu viel Schutz bieten. Das Gleiche gilt zumindest für manche Urheberrechte. Inwieweit Gesetze, die den 1928 von Disney entwickelten „Steamboat Willie“ (Vorgänger von Micky Maus) weiter unter Copyright stellen, dem öffentlichen Interesse dienen, ist schwer nachvollziehbar. Das Gleiche gilt für das Lied „Happy Birthday“.²⁰

PRÄMIEN

Natürlich sind viele Innovationen im Vorhinein schwer zu beschreiben (deshalb sind es ja Innovationen). Manchmal wissen wir aber ganz genau, was wir wollen, und brauchen nur noch jemanden, der es erfindet. In solchen Fällen können finanziell dotierte Auszeichnungen äußerst effektiv sein.** Googles selbstfahrendes Auto war ein direkter Ableger einer Ausschreibung der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), die 1 Million US-Dollar für ein Fahrzeug bot, das eine bestimmte Strecke ohne menschlichen Fahrer zurücklegen konnte. Wie man so einen Preis am besten ausschreibt, weiß Tom Kalil, stellvertretender politischer Leiter der US-Behörde für Wissenschafts- und Technologiepolitik: ²¹

1. Ein Schlaglicht auf ein Problem oder eine Chance werfen.

2. Nur für Ergebnisse zahlen

3. Ein ehrgeiziges Ziel angehen, ohne zu prognostizieren, welches Team oder welcher Ansatz vermutlich erfolgreich ist

4. Fähige Bewerber auch außerhalb des Kreises der üblichen Verdächtigen suchen

5. Die Wirtschaft zu Investitionen anspornen, die ein Mehrfaches der ausgelobten Preisgelder betragen

6. Fachfremde Perspektiven zum Tragen bringen

7. Risikobereitschaft fördern durch gleiche Bedingungen für alle Bewerber

8. Klare Zielvorgaben und Validierungsprotokolle festlegen

Im letzten Jahrzehnt haben sich die für hohe Prämien vorgesehenen staatlichen und privaten Mittel in den USA mehr als verdreifacht und belaufen sich inzwischen auf über 375 Millionen US-Dollar.²² Das ist großartig, aber es macht nur einen winzigen Teil der gesamten Staatsausgaben für Forschung aus. Da besteht noch viel Spielraum für die Steigerung des Umfangs und der Vielfalt solcher Innovationswettbewerbe.

5. Modernisierung der Infrastruktur

Fast alle Wirtschaftsexperten sind sich darin einig, dass der Staat für den Bau und die Erhaltung von Infrastruktur zuständig sein sollte – für Straßen und Autobahnen, Brücken, Hafenanlagen, Staudämme, Flughäfen und Kontrollsysteme für den Luftverkehr und dergleichen mehr. Der Grund: Wie von Bildung und Forschung gehen auch von Infrastruktur positive externe Effekte aus.

Eine herausragende Infrastruktur steigert die von einem Land gebotene Lebensqualität und macht es zum attraktiveren Wirtschaftsstandort. In den USA lässt die Infrastruktur jedoch zu wünschen übrig. 2013 erhielt das Land von dem amerikanischen Ingenieursverband American Society of Civil Engineers (ASCE) für seine Infrastruktur die Gesamtnote 4+. Er schätzte den Investitionsstau in diesem Bereich auf über 3,6 Billionen US-Dollar.²³ Im Haushalt sind bis 2020 lediglich gut 2 Billionen US-Dollar eingeplant, sodass eine große Lücke klafft. Nun denken Sie vielleicht, der ASCE-Verband sei in der Frage der Infrastrukturausgaben notgedrungen voreingenommen, doch die Daten geben ihm recht. Von 2009 bis 2013 sind die öffentlichen Ausgaben für Infrastruktur real um 120 Milliarden US-Dollar zurückgegangen – auf den niedrigsten Stand seit 2001.²⁴

Eine Modernisierung der US-Infrastruktur auf akzeptables Niveau wäre für das Land eine der besten Investitionsmöglichkeiten in die Zukunft. Während der Arbeit an diesem Buch im Jahr 2013 fallen die Energiepreise, was vor allem dem Schieferöl-Boom in den USA zuzuschreiben ist, und die Löhne in Ländern wie China steigen. Aufgrund dieser und anderer Faktoren äußern sich Wirtschaftslenker ganz ähnlich wie Eric Spiegel, CEO von Siemens USA, in einem Interview: „Dieser Tage sind die USA ein großartiger Produktionsstandort. Wir stellen hier Artikel her, die wir nach China liefern. … Wir müssen nur dafür sorgen … dass uns die nötige Infrastruktur zur Verfügung steht, um die Mehrarbeit zu bewältigen.“ ²⁵

Diskussionen über Infrastrukturinvestitionen weisen aber eine interessante historische Eigenheit auf. Der legendäre Ökonom John Maynard Keynes, dessen Name für eine Denkrichtung steht, die Ausgaben für Anreize befürwortet, machte 1936 den berühmten Vorschlag, dass der Staat in Rezessionsphasen Flaschen mit Banknoten füllen, diese Flaschen tief in verlassenen Kohlebergwerken vergraben und dann die „Schürfrechte“ verkaufen solle.²⁶ Das, so argumentierte er nur teilweise scherzhaft, sei „besser als gar nichts“, denn es sorge für Nachfrage in Zeiten, in denen Arbeit und Kapital ansonsten ungenutzt blieben. Ob so etwas tatsächlich funktionieren könnte oder nicht, wird in der Wirtschaftswissenschaft hitzig diskutiert. Seltener gesprochen wird über die Vorteile guter Straßen und Brücken oder über staatliche Beteiligung daran aufgrund positiver externer Effekte. Wir stützen unser Argument für Infrastrukturinvestitionen auf diese externen Effekte, ganz unabhängig von den keynesianischen Anreizen, die sie bieten könnten. Und mit dieser Ansicht entsprechen wir durchaus dem wirtschaftswissenschaftlichen Mainstream.

NEHMEN SIE FÄHIGE MITARBEITER AUS ALLER WELT FREUNDLICH AUF

Politische Kursänderungen, wie sie vom libertären Cato Institute und vom progressiven Center for American Progress vertreten werden, finden tatsächlich auf vielen verschiedenen Seiten Unterstützung.²⁷ Das gilt beispielsweise für die Immigrationsreform, einen Katalog von Änderungsvorschlägen mit dem übergreifenden Ziel, die Anzahl legaler im Ausland geborener Arbeitskräfte und Bürger in den USA zu erhöhen. Eine großzügige Einwanderungspolitik gehört de facto zum großen Wirtschafts-Einmaleins. Unter Wirtschaftsexperten besteht weithin Einigkeit, dass sie nicht nur den Einwanderern zugute kommt, sondern auch der Wirtschaft des Zuzugslandes.

Verschiedene Studien belegen, dass bestimmte Gruppen von Arbeitnehmern im Gastgeberland, allen voran minder qualifizierte, durch Immigration schlechter gestellt werden, weil ihre Löhne zurückgehen. Andere Forschungsergebnisse widersprechen dem. Der Wirtschaftswissenschaftler David Card beispielsweise evaluierte die Effekte der kubanischen Mariel-Bootskrise von 1980 (eine von Fidel Castro geduldete Masseneinwanderung von Kubanern in die USA) auf den Arbeitsmarkt von Miami. Aus Mariel kamen in nicht einmal einem Jahr über 100.000 Menschen in die Stadt. Dadurch schwoll die Erwerbsbevölkerung um 7 Prozent an. Dennoch stellte Card „praktisch keinen Effekt auf die Löhne oder die Arbeitslosenquoten geringer qualifizierter Arbeitskräfte fest, selbst unter zuvor eingewanderten Kubanern“. ²⁸ Die Wirtschaftswissenschaftlerin Rachel Friedberg gelangte im Grunde zu demselben Schluss bezüglich der Massenmigration aus Russland und der übrigen ehemaligen Sowjetunion nach Israel.²⁹ Obwohl die Landesbevölkerung dadurch von 1990 bis 1994 um 12 Prozent zunahm, schlug sich die Einwanderungswelle nicht erkennbar negativ auf die Arbeitsmarktlage in Israel nieder.

Trotz dieser und anderer Belege kursieren in Amerika weiterhin Ängste, die groß angelegte Einwanderung ungelernter Arbeiter, insbesondere aus Mexiko und anderen lateinamerikanischen Ländern und vor allem auf illegalem Wege, beeinträchtige die wirtschaftlichen Perspektiven in den USA geborener Arbeitskräfte. Seit 2007 ist die illegale Einwanderung in die USA offenbar auf null zurückgegangen oder sogar negativ.³⁰ Einer Studie der Brookings Institution zufolge ist die Zahl hoch qualifizierter Einwanderer inzwischen sogar höher als die minder qualifizierter. 2010 verfügten 30 Prozent zumindest über einen College-Abschluss. Nur 28 Prozent kamen ohne einen Schulabschluss auf Highschool-Niveau.³¹

Die amerikanische Unternehmerlandschaft wird insbesondere in besonders technologiegeprägten Wirtschaftssektoren außergewöhnlich stark durch Immigranten gespeist. In den letzten Jahren stellen im Ausland Geborene nicht einmal 13 Prozent der Landesbevölkerung, doch von 1995 bis 2005 hatten neu gegründete Bau- und Technologieunternehmen mindestens einen eingewanderten Mitbegründer, wie Forschungsergebnisse von Wadhwa, Saxenian und Kollegen nachweisen.³² 2005 erzielten diese Unternehmen über 52 Millionen US-Dollar Umsatz und beschäftigten fast 450.000 Menschen. Nach Angaben der für eine Reform des Einwanderungsrechts eintretenden Gruppe „Partnership for a New American Economy“ wurden zwischen 1990 und 2005 circa 25 Prozent der wachstumsstärksten US-Unternehmen von im Ausland geborenen Unternehmern gegründet.³³ Wie der Wirtschaftswissenschaftler Michael Kremer in einer Abhandlung demonstrierte, die inzwischen als Klassiker gilt, führt eine höhere Zahl eingewanderter Ingenieure in Wirklichkeit zu höheren, nicht niedrigeren, Löhnen für im Inland geborene Ingenieure, weil die Immigranten zum Florieren kreativer Ökosysteme beitragen.³⁴ Kein Wunder, dass gute Software- Entwickler im Silicon Valley mehr verdienen als in entlegeneren Teilen der Welt, denn dort sind sie von anderen mit ähnlichen und generell komplementären Kompetenzen umgeben.

Heutzutage haben Einwanderer nicht wegen, sondern oftmals trotz der amerikanischen Verfahrensweisen und Richtlinien diesen maßgeblichen und positiven Effekt auf das Land. Die Immigration in die USA wird oft als schwergängig, komplex, ineffizient und sehr bürokratisch beschrieben. Darrell West, Vice President der Brookings Institution, schrieb 2011 ein Buch mit dem Titel „Brain Gain: Rethinking U.S. Immigration Policy“. Seine Forschungsarbeit konfrontierte ihn dennoch unvorbereitet mit seinen eigenen kafkaesken Erfahrungen, als er eine Deutsche heiratete, die um die US-amerikanische Staatsbürgerschaft nachsuchte. Er schrieb: „Vielen Einwanderern ist es praktisch unmöglich, die Gebühren aufzubringen, den Papierkrieg zu bewältigen und einen komplexen bürokratischen Prozess zu durchlaufen. Selbst mit einem Doktortitel in Politikwissenschaft war ich angesichts der Komplexität der vielen Anträge, Gebühren, Unterlagen, Gespräche und Termine bei der Einwanderungsbehörde überfordert. … Die Immigration ist in Amerika ein Prozess aus dem 19. Jahrhundert in einer Welt des 21. Jahrhunderts.“ ³⁵

Abgesehen von verbesserungsbedürftigen Prozessen gibt es in den USA auch kontraproduktive Einwanderungsrichtlinien. Bei den Technologen ist das aussagekräftigste Beispiel dafür vermutlich die jährliche Deckelung der Zahl ausgestellter H1-B-Visa. Diese ermöglichen US-Arbeitgebern die auf maximal sechs Jahre befristete Einstellung ausländischer Arbeitskräfte für spezielle Tätigkeitsbereiche, in aller Regel solche technischer Natur. In den ersten Jahren des neuen Jahrtausends wurden pro Jahr ganze 195.000 solcher Visa erteilt. 2004 wurde die Quote auf 65.000 pro Jahr gesenkt. (2006 wurde das Programm um 20.000 Absolventen amerikanischer Universitäten erweitert.)

Das H1-B-Visa-Programm sollte ausgeweitet werden. Wir stellen uns vor, dass an jedes Hochschuldiplom eines Einwanderers gleich eine Greencard getackert werden sollte. Wir sind auch für die Einführung einer gesonderten Kategorie von „Start-up-Visa“, die es Unternehmern erleichtern sollen, in den Vereinigten Staaten Betriebe zu gründen – vor allem, wenn sie bereits über das nötige Kapital verfügen. Diese Idee verfechten insbesondere amerikanische Wagniskapitalgeber und Wirtschaftsverbände, doch andere Länder waren schneller. Australien, Großbritannien und Chile haben bereits Programme aufgelegt, um Firmengründer als Zuwanderer zu gewinnen, und Kanada hat im Januar 2013 ein ausgereiftes Start-up-Visa-Programm vorgestellt – das erste seiner Art weltweit.³⁶ Währenddessen geriet eine umfassende Reform der Einwanderungspolitik im Sommer desselben Jahres im Kongress ins Stocken.

6. Wenn schon Steuern, dann die richtigen

Grundsätzlich gilt: Besteuerung hemmt die Produktion. Das wird in aller Regel nachteilig gewertet, doch so muss es nicht sein – denn wir können auch unliebsame Phänomene besteuern, die wir eindämmen möchten. Es gibt jedoch Güter und Dienstleistungen, die eine Ausnahme von dieser Regel bilden. Ihre Verfügbarkeit wird durch Steuern nicht vermindert. Die Wirtschaftswissenschaftler sprechen dann von einem im steuerlichen Sinne unelastischen Angebot. Diesen Umstand können und sollten wir uns zunutze machen.

PIGOU-STEUERN

Für eine Fabrik ist es billig und bequem, alle Abfälle in den Fluss zu leiten, der daran vorbeifließt. Die resultierenden Giftstoffe im Wasser, die toten Fische und die Geruchsbelästigungen sind eindeutig unerwünscht. Solche Effekte bezeichnen Wirtschaftswissenschaftler als negative Externalitäten. Infolgedessen sind viele Arten der Umweltverschmutzung von vornherein verboten. Sie ausnahmslos zu untersagen ist jedoch weder realistisch noch klug. Versorgungsunternehmen müssen die Umwelt beispielsweise bei der Stromerzeugung unweigerlich belasten. Autos laufen heute viel sauberer als früher, doch sie sondern nach wie vor Treibhausgase ab. Es ist eine unglückliche Begleiterscheinung menschlichen Lebens, dass manche Arten der Produktion schädliche Nebenwirkungen haben.

In solchen Fällen sprechen sich die meisten Wirtschaftsexperten für eine Besteuerung der Umweltbelastungen aus. Solche Steuern werden als Pigou-Steuern bezeichnet, so genannt nach Arthur Pigou, einem britischen Wirtschaftswissenschaftler des frühen 20. Jahrhunderts, der zu ihren ersten Fürsprechern gehörte. Die Steuern haben zwei wesentliche Vorteile. Erstens vermindern sie das Aufkommen der unerwünschten Aktivitäten. Muss ein Versorger für die Menge an Schwefeldioxid Steuern zahlen, die er in die Umwelt entweichen lässt, ist er hoch motiviert, in Technik zu investieren, die die Luft sauberer hält. Zweitens füllen Pigou-Steuern die Staatskasse. Die zusätzlichen Mittel können verwendet werden, um Entschädigungen für Umweltschäden zu leisten (oder zu jedem anderen Zweck). Es ist eine Win-win-Situation. Solche Lenkungsabgaben sind bei allen politischen Parteien beliebt und auch bei den Menschen in vielen Lebensbereichen. Zu den Mitgliedern des „Pigou Clubs“, einer vom Wirtschaftswissenschaftler Gregory Mankiw ermittelten Gruppe von Befürwortern, zählen auch Alan Greenspan und Ralph Nader.³⁷

Durch verbesserte Quantifizierung und Messung erleichtern die Technologien des zweiten Maschinenzeitalters die Umsetzung von Pigou-Steuern. Ein Beispiel dafür sind Verkehrsstaus. Jeder von uns erlegt allen anderen Fahrern Kosten auf, wenn er auf eine bereits überfüllte Autobahn fährt und den Verkehr zusätzlich verlangsamt. Zu Stoßzeiten quält sich der Verkehr auf der Interstate 405 in Los Angeles mit 14 Meilen pro Stunde vorwärts. Eine eigentlich achtminütige Autofahrt dauert dadurch viermal so lange. Staugebühren, die mithilfe elektronischer Pässe oder Digitalkameras erhoben werden, können die Kosten der Straßennutzung dynamisch anpassen. In der Folge könnten Fahrer entscheiden, sich nur dann ins Auto zu setzen, wenn die entstehenden Gesamtkosten einschließlich der zusätzlichen Verkehrsbelastung geringer sind als der Wert der Fahrt.

Aktivitäten, die das Verkehrsaufkommen vermindern, wie Fahrgemeinschaften, Pendeln außerhalb der Stoßzeiten, Radfahren, Telearbeit und die Nutzung von Massenverkehrsmitteln, würden durch Staugebühren vermehrt. Für Infrastruktursegmente, die Einnahmen generieren, wurden bereits Pigou-Prinzipien umgesetzt – etwa für Mautstraßen oder für die Londoner Citymaut-Zone. Dadurch wird der Verkehr verringert und die Gebühren, die Fahrern abverlangt werden, die zu Stoßzeiten ins Stadtzentrum fahren, steigern die Einnahmen. Singapur hat mittlerweile das Electronic Road Pricing System eingeführt und Staus dadurch praktisch ausgemerzt.

Die Amerikaner stehen zusammen genommen über 100 Milliarden Stunden im Stau, was belegt, dass sich die Erhebung von Gebühren für die Straßennutzung noch nicht auf breiter Front durchgesetzt hat. Nach manchen Schätzungen würden die Einnahmen aus Staugebühren unter optimalen Bedingungen ausreichen, um in Kalifornien alle sonstigen auf bundesstaatlicher Ebene erhobenen Steuern zu ersetzen. In der Vergangenheit war es nicht möglich, die Straßennutzung effizient zu messen. Deshalb haben wir auf eine Bepreisung verzichtet und finden uns mit dem Ergebnis ab: langen Schlangen und Wartezeiten, wie wir sie sonst nur aus der ehemaligen Sowjetunion bei anderen Waren und Dienstleistungen kannten. Digitale Preissysteme für die Straßennutzung können uns helfen, die verlorene Zeit zurückzugewinnen, indem die Gebühren Einnahmen aus anderen Quellen ausgleichen.

BESTEUERUNG ÖKONOMISCHER RENTEN

Das Angebot an manchen Gütern wie Land ist grundsätzlich unelastisch – es gibt immer gleich viel Land, ungeachtet der Höhe der Besteuerung. Das bedeutet, eine Besteuerung der Einnahmen aus solchen Gütern (anders formuliert, der „wirtschaftlichen Renten“ daraus) wirkt nicht angebotsmindernd. Infolgedessen sind solche Steuern vergleichsweise effizient. Sie verzerren Anreize oder Aktivitäten nicht. Henry George, Wirtschaftswissenschaftler des 19. Jahrhunderts, argumentierte auf der Grundlage dieser Erkenntnis, dass es nur eine einzige Steuer geben sollte, nämlich eine Grundsteuer. So ansprechend diese Vorstellung ist, in Wirklichkeit reichen die Einnahmen aus Landrenten nicht aus, um alle staatlichen Leistungen zu finanzieren. Sie könnten aber durchaus für mehr aufkommen, als sie es derzeit tun. Außerdem gibt es noch weitere wirtschaftliche Renten, unter anderem solche aus natürlichen Ressourcen wie staatlichen Öl- und Gasförderlizenzen, die kräftig erhöht werden könnten.

Auch die extrem hohen Einnahmen vieler „Superstars“ werden verschiedentlich als Renten gewertet. Diese Frage zielt darauf ab, ob die meisten Profisportler, CEOs, Medienlieblinge oder Rockstars wirklich durch die absolute Höhe ihrer Bezüge motiviert werden, oder eher durch die relativen Bezüge, den Ruhm oder ihre ureigene Liebe zu ihrer Arbeit. Aller Wahrscheinlichkeit nach könnten wir höhere Einnahmen erzielen, indem wir den Spitzensteuersatz für die Bezieher der höchsten Einkommen heraufsetzen, etwa durch die Einführung zusätzlicher Steuersätze für jährliche Einkommen ab einer und ab zehn Millionen US-Dollar. Der Einwand, dass eine höhere Besteuerung dieser Bevölkerungsgruppe das Wirtschaftswachstum dämpft, indem sie die Initiative der Spitzenverdiener unterhöhlt, lässt sich nach unseren Erkenntnissen schwerlich erhärten. Tatsächlich lassen Forschungsergebnisse unseres MIT-Kollegen, des Wirtschaftsnobelpreisträgers Peter Diamond, die in Zusammenarbeit mit Clark-Medal-Träger Emmanuel Saez zustande kamen, vermuten, dass der optimale Steuersatz am oberen Rand der Einkommensverteilung immerhin bei 76 Prozent liegen könnte.³⁸ Für eine so hohe Besteuerung erkennen wir zwar keine Notwendigkeit, doch wir finden den Umstand ermutigend, dass die Wirtschaft in den Jahren nach der letzten spürbaren Anhebung der Einkommensteuer unter Bill Clinton rasant gewachsen ist. Tatsächlich besteht, wie Wirtschaftswissenschaftler Menzie Chinn festgestellt hat, kein erkennbarer Zusammenhang zwischen Spitzensteuersätzen und dem Wachstum der Gesamtwirtschaft – zumindest im in den USA geltenden Bereich.³⁹

Wir behaupten nicht, dass sich die von uns hier propagierten Maßnahmen im derzeitigen politischen Klima problemlos durchsetzen lassen oder dass sie im hypothetischen Falle einer Durchsetzung sofort wieder Vollbeschäftigung und steigende Durchschnittslöhne herbeiführen würden. Wir wissen, dass die Zeiten schwierig sind. Viele Menschen haben ihr Vermögen während der Rezession und der anschließenden langsamen Erholung schrumpfen sehen und geraten durch die Doppelfaktoren Technologie und Globalisierung ins Hintertreffen. Ungleichheit und andere Formen der Spreizung nehmen zu, und nicht jeder hat Anteil an dem Wohlstand, den die Wirtschaft hervorbringt.

Die von uns vorstehend empfohlenen Maßnahmen haben alle dasselbe einfache, bescheidene Ziel: ein dynamischeres Wachstum der Gesamtwirtschaft. Dann bessern sich auch die Aussichten für Arbeitnehmer und Arbeitsuchende.

* Das stammt aus einem Beitrag, den er auf seiner Facebook-Pinnwand gepostet hat – manchmal ist das Medium eben gleichzeitig Teil der Botschaft.

** Diese Methode hat eine lange Geschichte, die auf den Longitude Prize zurückgeht, der durch ein vom britischen Parlament 1714 erlassenes Gesetz ausgelobt wurde. Die Breitengradbestimmung war relativ einfach. Das Längengradproblem war weitaus größer, vor allem auf langen Seereisen. Eine Reihe von Prämien über insgesamt mehr als 100.000 Britische Pfund war Anlass für große Fortschritte bei der Längengradmessung im 18. Jahrhundert. 1919 leistete der mit 25.000 US-Dollar dotierte Orteig Prize für einen Nonstop-Flug über den Atlantik etlichen Innovationen in der Fliegerei Vorschub, die 1927 im erfolgreichen Flug von Charles Lindbergh gipfelten.

Kapitel 14

LANGFRISTIGE
EMPFEHLUNGEN

„[D]ie Arbeit hält uns drei große Übel fern:
Langeweile, Laster und Not.“

— Voltaire

UNSERE IM VORIGEN KAPITEL gegebenen Empfehlungen tragen dazu bei, den Wohlstand zu steigern und das Gefälle zu verringern oder umzukehren. Doch wenn wir tiefer ins zweite Maschinenzeitalter vordringen, auf die zweite Hälfte des Schachbretts – kann unser Wirtschafts-Einmaleins auch dann noch robuste Lohn- und Arbeitsmarktaussichten gewährleisten?

Wenn wir weiter in die Zukunft schauen – auf die 2020er-Jahre und darüber hinaus –, dann sehen wir Androiden. Sie ähneln nicht unbedingt den Maschinen aus den Matrix- oder Terminator-Filmen. Manche haben womöglich nicht einmal physische Körper. Sie werden uns auch nicht den Krieg erklären und, zumindest in den nächsten Jahren, nicht die meisten oder gar alle menschlichen Arbeitskräfte ersetzen. Doch wie den vorangegangenen Kapiteln zu entnehmen ist, eignet sich die Technologie immer mehr menschliche Kompetenzen und Fähigkeiten an. Was also ist im Hinblick auf den sicheren Einzug der Androiden zu tun? Welche politischen Maßnahmen und Eingriffe sind künftig die richtigen?

Keine Politbüros, bitte!

Bleiben wir lieber bescheiden. Schließlich strotzt die Geschichte nur so von unbeabsichtigten und mitunter verhängnisvollen Nebenwirkungen wohlmeinender Sozial- und Wirtschaftspolitik. Es ist im Vorhinein schwer zu beurteilen, welche Veränderungen konkret besondere Verzerrungen auslösen, welche unerwartet reibungslos umgesetzt werden können, und wie die Menschen auf ein Umfeld reagieren, das es so noch nie gegeben hat.

Wenn wir alle Vorbehalte einmal beiseite lassen, haben wir durchaus gewisse Vorstellungen davon, wie es weitergehen soll – und wie nicht. Den Versuch, den Vormarsch der Technologie aufzuhalten oder die Mischung aus exponentieller, digitaler und kombinatorischer Innovation, die sich derzeit vollzieht, irgendwie zu blockieren, halten wir für verfehlt. Das wäre eine genauso schlechte Idee wie alle Schulen zu schließen und alle wissenschaftlichen Fachblätter zu verbrennen. Ein solches Vorgehen würde bestenfalls den Status quo zementieren – auf Kosten von Verbesserungen oder Fortschritt. Wie es der Technologe Tim O’Reilly formuliert: Das wäre der Versuch, die Vergangenheit vor der Zukunft zu schützen.¹ Das Gleiche gilt für Bestrebungen, die Jobs von heute zu sichern, indem wir die Technologien von morgen aushebeln. Wir müssen die Technologien des zweiten Maschinenzeitalters ihre Wirkung entfalten lassen und Wege finden, die damit verbundenen Herausforderungen zu bewältigen.

Initiativen zur Entwicklung grundlegender Alternativen zum Kapitalismus stehen wir ebenfalls skeptisch gegenüber. „Kapitalismus“ steht hier für ein dezentralisiertes Wirtschaftssystem der Produktion und des Austauschs, in dem die meisten Produktionsmittel in privater Hand liegen (und nicht in staatlicher), in dem Austausch (durch Vertragsfreiheit) meistenteils auf freiwilliger Basis erfolgt und in dem die Preise für die meisten Güter nicht von einer Zentralstelle festgelegt, sondern durch das Verhältnis von Angebot und Nachfrage bestimmt werden. All diese Aspekte zeichnen heute die meisten Volkswirtschaften der Welt aus. Vielfach gilt das mittlerweile sogar für China, das offiziell nach wie vor ein kommunistisches Land ist.

Diese Merkmale sind deshalb so verbreitet, weil sie so gut funktionieren. Kapitalismus weist Ressourcen zu, bringt Innovation hervor, sorgt dafür, dass sich Einsatz lohnt, und steigert höchst effizient den Wohlstand. Und es ist äußerst wichtig, dass diese Dinge in einer Gesellschaft gut funktionieren. Als System ist der Kapitalismus nicht vollkommen, doch weit besser als die Alternativen. Winston Churchill hat gesagt: „Die Demokratie ist die schlechteste aller Regierungsformen – abgesehen von all den anderen Formen, die von Zeit zu Zeit ausprobiert worden sind.“ ² Das Gleiche gilt unserer Ansicht nach für den Kapitalismus.

Das Element, das sich mit größter Wahrscheinlichkeit verändern und Probleme aufwerfen wird, haben wir bislang noch gar nicht angesprochen: In der modernen kapitalistischen Volkswirtschaft beziehen Menschen Geld für den Kauf von Waren, indem sie der Wirtschaft ihre Arbeitskraft zur Verfügung stellen. Die meisten von uns sind Arbeitnehmer, nicht Eigentümer von Kapital. Bewahrheitet sich unser Androiden-Gedankenexperiment jedoch, wird dieser bewährte Austausch längerfristig so nicht mehr stattfinden. Mit der Durchsetzung, Weiterentwicklung und dem wachsenden Einfluss digitaler Arbeit werden immer weniger Unternehmen bereit sein, Menschen akzeptable Löhne und Gehälter zu zahlen, die es ihnen ermöglichen, den gewohnten Lebensstandard aufrechtzuerhalten. Tritt das ein, werden diese Menschen zu Langzeitarbeitslosen. Das ist eine schlechte Nachricht für die Wirtschaft, denn Arbeitslose schaffen wenig Nachfrage und schwächen insgesamt das Wachstum. Geringe Nachfrage kann zu einem weiteren Absinken der Löhne und zu Arbeitsplatzverlusten und rückläufigen Investitionen in Humankapital und Maschinen und Anlagen führen. So könnte eine Abwärtsspirale in Gang gesetzt werden.

Ein frischer Blick auf das bedingungslose Grundeinkommen

Etliche Wirtschaftswissenschaftler sorgen sich um dieses potenzielle Versagen des Kapitalismus. Viele haben dieselbe einfache Lösung vorgeschlagen: den Menschen Geld zu geben. Die einfachste Möglichkeit wäre, dass der Staat jedem Bürger jedes Jahr den gleichen Geldbetrag überweist, ohne Handhabe zur Prüfung oder sonstigen Bewertung der Bedürftigkeit oder wirtschaftlichen Lage. Dieses Konzept des „bedingungslosen Grundeinkommens“, so seine Befürworter, sei vergleichsweise problemlos umsetzbar und erhalte die funktionierenden Elemente des Kapitalismus. Gleichzeitig werde dadurch das Problem gelöst, dass manche nicht mehr in der Lage sind, ihren Lebensunterhalt durch Arbeit zu bestreiten. Das Grundeinkommen gewährleistet einen Mindestlebensstandard für alle. Wer diesen erhöhen will – durch Arbeit, Investitionen, Unternehmensgründungen oder eine der anderen Aktivitäten des kapitalistischen Spektrums –, der kann das natürlich jederzeit tun. Doch auch die Übrigen können weiterhin konsumieren, weil ihnen Mittel zur Verfügung stehen.

Das bedingungslose Grundeinkommen ist heutzutage nicht Gegenstand der breiten politischen Diskussion. Das Konzept hat jedoch eine überraschend lange Geschichte und kam im Amerika des 20. Jahrhunderts der Verwirklichung erstaunlich nahe. Einer der ersten Verfechter dieser Idee war der anglo-amerikanische Politaktivist Thomas Paine, der 1797 in seinem Pamphlet Agrarian Justice die Ansicht vertrat, dass jeder Erwachsene einen Pauschalbetrag erhalten sollte als Ausgleich für den ungerechten Umstand, dass manche Menschen in Familien von Landbesitzern hineingeboren wurden und andere nicht. Spätere Befürworter waren unter anderem der Philosoph Bertrand Russell und der Bürgerrechtler Martin Luther King Jr., der 1967 schrieb: „Ich bin mittlerweile überzeugt davon, dass der einfachste Ansatz auch der effektivste ist. Die Lösung für das Armutsproblem liegt in seiner direkten Abschaffung durch eine inzwischen breit diskutierte Maßnahme: das Garantieeinkommen.“ ³

Viele Wirtschaftswissenschaftler aus dem linken wie dem rechten Lager teilten Kings Ansicht. Liberale wie James Tobin, Paul Samuelson und John Kenneth Galbraith und konservative wie Milton Friedman und Friedrich Hayek setzten sich gleichermaßen für eine Form des garantierten Einkommens ein. 1968 unterzeichneten über 1.200 Wirtschaftsexperten einen Brief an den US-Kongress zur Unterstützung des Konzepts.⁴

Der in jenem Jahr gewählte republikanische US-Präsident Richard Nixon versuchte in seiner ersten Amtszeit, ein entsprechendes Gesetz zu verabschieden. In einer Rede schlug er 1969 einen Familienhilfsplan vor, der sich in vielen Punkten mit einem Grundeinkommens-Programm deckte. Der Plan fand Zustimmung im gesamten ideologischen Spektrum, sah sich jedoch auch mit einer großen und vielfältigen Gruppe von Gegnern konfrontiert.⁵ Sozialarbeiter und andere Verwalter bestehender Wohlfahrtsprogramme fürchteten, das neue System könne ihre Jobs vernichten. Manche Gewerkschaftsführer dachten, es würde den Rückhalt für eine gesetzliche Festschreibung des Mindestlohns unterminieren. Und vielen amerikanischen Beschäftigten missfiel der Gedanke, ihre Steuerdollars würden an Menschen fließen, die arbeiten könnten, aber nicht wollen. Im Kampf um seine Wiederwahl 1972 hatte sich Nixon vom Familienhilfsplan verabschiedet. Programme zur allgemeinen Garantie eines Grundeinkommens wurden seither von US-amerikanischen Volksvertretern und Politikern nicht mehr ernsthaft diskutiert.*

Die Vermeidung der drei schlimmen Übel

Müssen wir über ein bedingungsloses Grundeinkommen in den kommenden Jahrzehnten neu nachdenken? Vielleicht. Unsere erste Wahl ist es jedoch nicht. Mit seiner an den Anfang dieses Kapitels gestellten Anmerkung machte Voltaire mustergültig deutlich, warum: „[D]ie Arbeit hält uns drei große Übel fern: Langeweile, Laster und Not.“ ⁶ Ein allgemeines garantiertes Grundeinkommen schützt zwar vor Not, nicht aber vor Laster oder Langeweile. Und so ziemlich alle Studien und Befunde, die wir untersucht haben, bringen uns zu der Überzeugung, dass Voltaire recht hatte. Arbeit ist für die Menschen enorm wichtig. Sie verdienen damit nicht nur ihr Geld, sondern beziehen daraus mehrheitlich noch vieles andere wie Selbstwertgefühl, Gemeinschaft, Engagement, gesunde Werte, Struktur und Würde, um nur ein paar Dinge zu nennen.

Ob der Schwerpunkt nun auf dem Menschen liegt oder auf der Gemeinschaft, die Schlussfolgerung bleibt gleich: Arbeit ist segensreich. Personenbezogen wurde viel darüber geforscht, was Menschen Erfüllung, Zufriedenheit und Glück bringt. In seinem Buch „Drive“ fasste Daniel Pink die drei Schlüsselmotive aus der Forschungsliteratur zusammen: Perfektionierung, Selbstbestimmung und Sinnerfüllung.⁷ Der letztgenannte Aspekt wurde von einem älteren Arbeitnehmer herausgegriffen, der sich in einem Artikel vom Februar 2013 zu den Vor- und Nachteilen einer Stelle im Lager des Online-Einzelhandelsriesen Amazon äußerte, wie sie dieser in Großbritannien schuf: „Man empfindet wieder Stolz. Das ist es – man bekommt seinen Stolz zurück.“ ⁸ Diese Ansicht untermauert die Untersuchungsergebnisse des Wirtschaftswissenschaftlers Andrew Oswald, der feststellte, dass Arbeitslosigkeit über sechs oder mehr Monate das Wohlbefinden und andere Maßstäbe für die seelische Gesundheit ebenso beeinträchtigt wie der Tod eines Ehepartners. Dabei ist dieser Effekt nur geringfügig auf Einkommenseinbußen zurückzuführen, und weitaus stärker auf verlorenes Selbstwertgefühl.⁹

Eine Umfrage des Gallup-Instituts unter Menschen aus vielen Ländern bestätigt den grundlegenden Wunsch nach Arbeit. Wie Gallup-Chef Jim Clifton in seinem Buch „Der Kampf um die Arbeitsplätze von morgen“ schreibt: „Was die Welt will, dreht sich nicht mehr um Frieden oder Freiheit, nicht einmal um Demokratie; es geht nicht mehr darum, eine Familie zu haben, nicht um Gott und auch nicht um den Besitz von Haus oder Land. Der Wunsch der Weltbevölkerung ist an erster Stelle und vor allem anderen ein guter Arbeitsplatz. Dem ist alles Übrige nachgeordnet.“ ¹⁰ Wie es scheint, wollen die Menschen überall auf der Welt den Übeln der Langeweile, des Lasters und der Not entrinnen und streben stattdessen nach Perfektionierung, Selbstbestimmung und Sinnerfüllung.

Arbeitslosigkeit beeinträchtigt nicht nur Einzelne, sondern die gesamte Gesellschaft. Der Soziologe William Julius Wilson fasste die Erkenntnisse seiner langen Karriere 1996 in seinem Buch „When Work Disappears“ zusammen. Sein unmissverständliches Fazit:

Die Folgen hoher Arbeitslosigkeit in einem Stadtviertel sind verheerender als die ausgeprägter Armut. Eine Gegend, in der die Menschen arm sind, aber Arbeit haben, unterscheidet sich von Bezirken mit vielen Armen und Arbeitslosen. Die Probleme moderner innerstädtischer Ghettos – Kriminalität, zerrüttete Familien, Abhängigkeit vom Sozialstaat, unzulängliche soziale Strukturen und dergleichen mehr – entstehen im Grunde, weil es keine Arbeit mehr gibt.¹¹

In seinem 2012 erschienen Buch „Coming Apart“ quantifizierte der Sozialforscher Charles Murray die von Wilson beschriebenen Probleme und wies weiterhin nach, dass sie sich nicht auf städtische oder überwiegend von Minderheiten bewohnte Gegenden beschränkten. Sie betrafen vielmehr ebenso die etablierten weißen Amerikaner. Murray ermittelte zwei Gruppen. Die erste umfasst Amerikaner, die zumindest einen College-Abschluss und eine qualifizierte Beschäftigung oder eine leitende Stellung haben. Diese werden als Einwohner der hypothetischen Stadt „Belmont“ bezeichnet, nach dem gleichnamigen wohlhabenden Stadtteil von Boston. Zur zweiten Gruppe gehören Menschen, die höchstens die Highschool absolviert haben und einer gewerblichen oder einfachen Verwaltungstätigkeit nachgehen. Das sind die Einwohner von „Fishtown“, so benannt nach einem Arbeiterviertel Philadelphias. 2010 lebten rund 30 Prozent der erwerbstätigen US-Amerikaner in Belmont, 20 Prozent in Fishtown.¹²

Anhand vielfältiger Datenquellen prüfte Murray nach, wie sich Belmont und Fishtown von 1960 bis 2010 entwickelten. Zu Anfang des Zeitraums gab es zwischen beiden Orten den meisten Maßstäben für die Gesundheit einer Kommune zufolge – Eheschließungen, Scheidungen, Kriminalität etc. – keine großen Unterschiede. Viele Einwohner beider Orte hatten Arbeit. 1960 lebte in 90 Prozent der Haushalte von Belmont mindestens ein Erwachsener, der 40 oder mehr Stunden pro Woche arbeitete. Das Gleiche galt für 81 Prozent der Haushalte von Fishtown. 2010 war das in einer der beiden Kommunen ganz anders geworden. Während es in Belmont in 87 Prozent der Haushalte nach wie vor zumindest ein Mitglied gab, das noch genau so viel arbeitete, waren es in Fishtown nur noch 53 Prozent.

Was hatte sich in Fishtown sonst noch verändert? Vieles, und nichts zum Guten. Die Ehen waren nicht mehr so glücklich und die Menschen heirateten seltener. 1960 waren nur rund fünf Prozent der 30- bis 49-jährigen Einwohner Fishtowns geschieden oder lebten getrennt. 2010 traf das auf ein Drittel zu. Mit der Zeit wuchsen in Fishtown immer weniger Kinder mit zwei Elternteilen auf. 2004 war diese Zahl unter 30 Prozent gefallen. Die Inhaftierungsrate schoss in die Höhe. 1974 saßen 213 von 100.000 Fishtownern im Gefängnis. Diese Zahl stieg über die nächsten 30 Jahre auf mehr als das Vierfache – 957. Auch in Belmont gab es in manchen dieser Bereiche Veränderungen zum Negativen, die sich im Vergleich jedoch verschwindend gering ausnahmen. Noch 2004 lebten beispielsweise ganze 90 Prozent der Kinder in Belmont mit ihren biologischen Eltern zusammen.

Dass es keine Arbeit mehr gab, war nicht die einzige Kraft, die Belmont und Fishtown auseinanderdriften ließ. Murray selbst konzentriert sich auf andere Faktoren.¹³ Wir halten die Veränderungen der Arbeitswelt aber für besonders bedeutsam. Die Indizien sprechen dafür, dass Kommunen unter sonst gleichen Voraussetzungen gesünder sind, wenn ihre Einwohner Arbeit haben. Daher befürworten wir Maßnahmen, die die Beschäftigung fördern – auch im fortschreitenden zweiten Maschinenzeitalter.

In diesem Zusammenhang gibt es in unseren Augen zwei positive Nachrichten. Zum einen haben Wirtschaftswissenschaftler Instrumente entwickelt, die Arbeit so fördern und belohnen, wie es ein bedingungsloses Grundeinkommen allein nie könnte. Zum anderen haben Innovatoren und Unternehmer Technologien entwickelt, die menschliche Arbeitskraft nicht nur ersetzen, sondern auch ergänzen. Anders ausgedrückt: Digitale Hilfsmittel vernichten nicht nur Arbeitsplätze in der Wirtschaft, sie eröffnen Menschen auch neue Chancen, Arbeit beizutragen. Im Zuge der rasanten Entwicklung der Technologie besteht der beste Ansatz in der Kombination dieser beiden guten Nachrichten und in dem Versuch, eine Wirtschaft der Arbeitnehmer zu erhalten. Das wirkt allen drei von Voltaire angeführten Missständen entgegen und verbessert die Aussichten auf eine Wirtschaft, die sich nicht nur durch Überfluss auszeichnet, sondern auch durch eine gesunde Gesellschaft.

Besser als das bedingungslose Grundeinkommen: die negative Einkommensteuer

Der konservative Ökonom und Nobelpreisträger Milton Friedman war kein großer Freund staatlicher Einmischung, befürwortete aber eine von ihm als „negative Einkommensteuer“ bezeichnete Maßnahme zur Unterstützung von Bedürftigen. Wie er bei einem Fernsehauftritt 1968 erklärte:

Das geltende Recht sieht eine positive Einkommensteuer vor, wie wir sie alle kennen. … Im Rahmen der positiven Einkommensteuer zahlen Sie beispielsweise als Oberhaupt einer vierköpfigen Familie mit einem Einkommen von 3.000 US-Dollar keine Steuern, bekommen aber auch keine Erstattungen. Sie liegen damit genau auf der Schwelle. Nehmen wir an, Sie verdienen 4.000 US-Dollar. Dann betrüge Ihr positives zu versteuerndes Einkommen 1.000 US-Dollar, wofür Sie zum geltenden Satz (von 14 Prozent) 140,00 US-Dollar abführen müssten. Nehmen wir an, Ihr Einkommen beläuft sich heute auf 2.000 US-Dollar. Dann stünden Ihnen Abzüge und Befreiungen in Höhe von 3.000 US-Dollar zu. Aus einem Einkommen von 2.000 US-Dollar würde sich ein negatives … zu versteuerndes Einkommen von 1.000 US-Dollar errechnen. Die derzeit anwendbaren Vorschriften sehen aber keine Vorteile durch ungenutzte steuerliche Abzugsmöglichkeiten vor. Hinter der negativen Einkommensteuer steht der Gedanke, dass Bezieher von Einkommen unterhalb des Schwellenwerts einen Teil davon als Zahlung „vom Staat“ erhalten. Sie würden also Geld bekommen, statt welches zu zahlen.¹⁴

Um dieses Beispiel vollständig durchzuspielen: Betrüge der negative Einkommensteuersatz 50 Prozent, würde jemand, der 2.000 US-Dollar verdient, vom Staat 500 US-Dollar zurückerhalten – also 1.000 US-Dollar (was dem negativen zu versteuernden Einkommen entspricht) mal 0,50 (dem 50-prozentigen negativen Einkommensteuersatz). Sein Jahreseinkommen beliefe sich damit auf 2.500 US-Dollar. Wer gar nichts verdient, würde 1.500 US-Dollar vom Finanzamt erhalten, denn er hätte ein negatives zu versteuerndes Einkommen von 3.000 US-Dollar.

Die negative Einkommensteuer verbindet ein garantiertes Mindesteinkommen mit dem Anreiz, zu arbeiten. Unterhalb des Grenzeinkommens im Beispiel (das 1968 bei 3.000 US-Dollar lag und 2013 etwa 20.000 US-Dollar betragen hätte) steigert jeder verdiente Dollar das Gesamteinkommen um 1,50 US-Dollar. Das motiviert die Menschen, sich Arbeit zu suchen und nach Möglichkeit mehr zu arbeiten, selbst wenn der für diese Arbeit bezogene Lohn niedrig ist. Es hält sie auch dazu an, Steuererklärungen abzugeben und so Teil der sichtbaren Masse der Erwerbstätigen zu bleiben. Außerdem ist der Verwaltungsaufwand verkraftbar, denn es wird bestehende Infrastruktur zur Einreichung von Steuererklärungen und zur Auszahlung von Erstattungen genutzt.

Aus all diesen Gründen spricht uns das Konzept einer negativen Einkommensteuer an. Gegenwärtig sieht das US-amerikanische Bundessteuersystem ein verwandtes System einkommensbezogener Lohnsubventionierung vor, den Earned Income Tax Credit oder EITC. Er ist jedoch im Vergleich zu Friedmans 40 Jahre altem Vorschlag vergleichsweise gering. 2012 betrug er maximal nicht einmal 6.000 US-Dollar für Familien mit drei oder mehr bezugsberechtigten Kindern und keine 500 US-Dollar für Familien ohne Kinder. Außerdem kann er nur in Anspruch genommen werden, wenn überhaupt Einkommen vorhanden ist. Der EITC mag klein sein, zeigt aber einige Wirkung. Forschungsergebnisse der Wirtschaftswissenschaftler Raj Chetty und Nathaniel Hendren von Harvard aus der Zusammenarbeit mit Patrick Kline und Emmanuel Saez von Berkeley lassen vermuten, dass US-Bundesstaaten mit großzügigeren EITC-Regelungen eine deutlich höhere Intergenerationenmobilität aufweisen.¹⁵

Wir wären dafür, den EITC zu erhöhen und flächendeckend einzuführen, um ihn zu einer ausgewachsenen negativen Einkommensteuer auszubauen. Wir sind außerdem der Ansicht, dass die Beanspruchung des EITC erleichtert und stärker propagiert werden sollte. Rund 20 Prozent der bezugsberechtigten Steuerzahler lassen ihn unbeansprucht – vielleicht weil ihnen nicht klar ist, dass es ihn gibt, oder weil er so komplex ist, dass sie abgeschreckt werden.¹⁶

Der EITC ist in Wirklichkeit eine Subventionierung von Arbeit in Form eines Zuschusses auf Arbeitseinkommen. Er setzt eine der ältesten Empfehlungen der Wirtschaftswissenschaft überhaupt um: Unliebsames besteuern, Erwünschtes subventionieren. Wir erheben zum Beispiel Steuern auf Zigaretten und Autos mit hohem Treibstoffverbrauch, und wir fördern den Einbau von Solarzellen.¹⁷ Dahinter steht natürlich der Gedanke, dass die Steuer die unerwünschte Aktivität (Rauchen, Spritfresser fahren) vermindert, indem sie sie verteuert, während die Subvention den gegenteiligen Effekt hat. Wir stimmen unserem MIT-Kollegen Tom Kochan zu, der Arbeitslosigkeit für eine „Fehlleistung des Marktes“ beziehungsweise eine Externalität hält. Das bedeutet, die Vorzüge von mehr Beschäftigung – geringere Kriminalität, höhere Investitionen und solidere Kommunen – kommen Menschen in allen Gesellschaftsschichten zugute, nicht nur dem Arbeitgeber und dem Arbeitnehmer, die einen Arbeitsvertrag schließen. Sorgt Arbeitslosigkeit für negative externe Effekte, sollten wir Beschäftigung belohnen statt sie zu besteuern.

Dieser Rat ist nicht immer leicht zu befolgen. Die US-Regierung besteuert Arbeit nicht, weil sie möchte, dass die Menschen untätig bleiben, sondern weil sie irgendwie Geld auftreiben muss – und dazu bieten sich Einkommen- und Lohnsteuern aus historischer Perspektive an. Eine Einkommensteuer wurde erstmals während des Sezessionskriegs erhoben und 1913 durch den 16. Zusatzartikel zur Verfassung dauerhaft festgeschrieben.¹⁸ 2010 kamen die insgesamt von der US-Regierung erzielten Einnahmen zu über 80 Prozent aus der privaten Einkommensteuer und den Lohnsteuern. Die Lohnsteuern fallen wiederum in zwei Kategorien. Da sind zunächst die von Arbeitgebern auf die Bezüge ihrer Mitarbeiter einbehaltenen Beträge. Dann sind da noch die pro Mitarbeiter den Arbeitgebern selbst belasteten Nebenkosten. Solche Kosten, aus denen Programme wie Medicare, Sozialversicherung und Arbeitslosenversicherung finanziert werden, haben Anfang der 1950er-Jahre nur rund 10 Prozent des gesamten US-Steueraufkommens ausgemacht. Inzwischen sind es etwa 40 Prozent, was ungefähr dem aus privater Einkommensteuer bezogenen Betrag entspricht.¹⁹ Einkommensteuern sollen keine negativen Arbeits- und Beschäftigungsanreize geben, haben aber manchmal diesen Effekt. Lohnnebenkosten können ganz ähnliche Veränderungen bewirken, aber naturgemäß eher bei Beziehern niedriger und mittlerer Einkommen.²⁰ Das kann Unternehmen davon abbringen, im Inland zusätzliche Kräfte einzustellen. Stattdessen lagern sie Arbeit aus oder beauftragen Subunternehmer. Mit den zunehmenden neuen Kompetenzen und Fertigkeiten der digitalen Technologien steht solchen Unternehmen immer öfter auch eine weitere Option offen: Sie können anstelle von Menschen digitale Arbeitskräfte einsetzen. Je teurer die menschliche Arbeitskraft, desto eher werden Arbeitgeber auf Maschinen umstellen. Und da die Lohnsteuern menschliche Arbeit verteuern, dürften sie diese Umstellung vermutlich beschleunigen. Pflichten wie Arbeitgeberbeiträge zur Krankenversicherung haben denselben Effekt. Auch sie stellen eine Abgabe auf menschliche Arbeit dar und halten Arbeitgeber unter sonst gleichen Voraussetzungen davon ab, sie zu nutzen.²¹

Wir sprechen diese Punkte nicht etwa deshalb an, weil wir Sozialversicherungs- oder Krankenversicherungsbeiträge ablehnen. Wir sind sogar sehr dafür und möchten, dass sie auch weiterhin gezahlt werden. Wir weisen lediglich darauf hin, dass diese und andere verbreitete Programme ganz oder teilweise durch Abgaben auf Arbeit finanziert werden. Als es in den meisten Berufen noch keine realistischen Alternativen zu menschlichen Arbeitskräften gab, war das sicher ein geeignetes Konzept, doch inzwischen hat sich das geändert. Je besser Maschinen menschliche Arbeit ersetzen können, desto negativer wirkt sich jede Steuer oder Zwangsabgabe auf die Beschäftigung von Menschen aus.

Wir sind also nicht nur für die Subventionierung der Arbeit über eine negative Einkommensteuer, sondern auch von vornherein gegen eine hohe Beaufschlagung der Arbeit mit Steuern und Abgaben, um die Belastung und die Pflichten der Arbeitgeber zu verringern. Doch wie so vieles an der Schnittstelle von Wirtschaft und Politik ist das leicht gesagt, aber extrem schwer umzusetzen. Wie, wenn nicht aus der Besteuerung von Arbeit, sind teure, populäre und wichtige Programme wie Sozial- und Krankenversicherung zu finanzieren? Wer sollte Krankenversicherungsbeiträge zahlen, wenn nicht die Arbeitgeber?

Wir behaupten nicht, alle Antworten auf diese entscheidenden Fragen zu kennen. Wir wissen aber, dass die Wirtschaftswissenschaft über ein Instrumentarium verfügt, das noch andere Steuern beinhaltet als solche auf Arbeit. Dazu gehören beispielsweise die im vorigen Kapitel angesprochenen Pigou-Steuern auf Umweltverschmutzung und andere negative Externalitäten, Verbrauchssteuern und Mehrwertsteuer, die Unternehmen auf der Grundlage der Differenz zwischen ihrem Einkaufspreis (für Arbeit, Rohstoffe etc.) und dem Verkaufspreis zahlen. Eine Mehrwertsteuer hat mehrere reizvolle Merkmale. Sie ist relativ einfach einzuziehen, anpassungsfähig und einträglich. In den USA wird sie derzeit aber nicht angewendet. Tatsächlich sind die USA das einzige der 24 OECD-Länder ohne Mehrwertsteuer. Der Wirtschaftsexperte Bruce Bartlett, der Jurist Michael Graetz und andere haben Alternativen zum geltenden amerikanischen Steuersystem entwickelt, die stark auf eine Mehrwertsteuer setzen.²² Wir halten diese für wertvolle Beiträge zur Diskussion um die optimale Bezahlung staatlicher Leistungen im zweiten Maschinenzeitalter, die ernsthaft in Erwägung gezogen werden sollten.

Die Peer Economy und künstliche künstliche Intelligenz

Änderungen an der Subventionierung und Besteuerung von Arbeit erscheinen womöglich als kurzfristige Lösung. Immerhin wird das zweite Maschinenzeitalter doch durch unablässige Automatisierung definiert, die zu einer weitgehend oder vollständig arbeitsfreien Wirtschaft führt – oder etwa nicht?

Wir behaupten in diesem Buch, dass dies in vielen Bereichen so ist. Doch wie wir hoffentlich ebenfalls deutlich machen konnten, verfügen Menschen über Kompetenzen und Fertigkeiten, die noch nicht automatisiert wurden. Vielleicht kommt das irgendwann, doch bislang hat es nicht in ernst zu nehmendem Maß eingesetzt. Aus diesem Grund gehen wir davon aus, dass das noch eine Weile dauern wird. Wir glauben, dass es noch einige Zeit menschliche Datenwissenschaftler, Veranstaltungsorganisatoren, Bereichsleiter, Pflegekräfte und Bedienungen geben wird.

Wie zuvor diskutiert, haben Menschen auch in stark automatisierten Bereichen noch viel zu bieten. Wenngleich heute kein Mensch in der Lage ist, den besten Schachcomputer zu schlagen, ist die richtige Mischung aus menschlicher und digitaler Arbeit noch immer um Längen überlegen. Es ist also nicht so, dass Menschen in dem Moment ihren Wert verlieren, in dem sie in ihrer Disziplin vom Computer überholt werden. Sie können nach wie vor enorm nützlich sein, wenn sie mit den Maschinen ins Rennen gehen – nicht gegen sie.

Das haben wir sogar in stark automatisierten Sparten wie der Computersuche beobachtet. Wie Steve Lohr in einem New York Times-Artikel vom März 2013 erklärte:

Als Mitt Romney im letzten Herbst bei einer Debatte im Präsidentschaftswahlkampf im Zusammenhang mit der Kürzung staatlicher Gelder für öffentliche Sender Big Bird [„großer Vogel“ – amerikanische Bezeichnung für das Sesamstraßen-Urgestein „Bibo“ – A.d.Ü.] erwähnte, tauchten jede Menge [Twitter-] Nachrichten dazu auf. Menschliche Leser wussten sofort, dass „Big Bird“ in diesem Kontext und zu diesem Zeitpunkt in erster Linie eine politische Äußerung war, ohne Bezug zur „Sesamstraße“, und dass Nachrichten zu politischen Themen angezeigt werden sollten, wenn der Suchbegriff „Big Bird“ eingegeben wurde. Menschen verstehen solche Anspielungen besser und schneller als jede Software, und ihre Bewertungen fließen unmittelbar in den Such-Algorithmus von Twitter ein. …

Andere menschliche Helfer, die sogenannten Evaluatoren oder Rater, tragen zur Optimierung des Such-Algorithmus von Google bei, einem Vorreiter der Automatisierung, der 100 Milliarden Anfragen im Monat beantwortet[.] ²³

Obwohl die Algorithmen immer besser werden, schaffen sie es noch nicht allein. Diese Erkenntnis hat zu neuen, technologiebasierten Methoden zur Organisation und Erledigung von Arbeit geführt.

Mitte des letzten Jahrzehnts stellte der Online-Einzelhandelsriese Amazon fest, dass unter seinen Millionen von Seiten mit Produktangeboten eine durchaus beträchtliche Zahl von Dubletten war. Algorithmen allein konnten diese nicht zweifelsfrei erkennen. Deshalb entwickelte ein Team unter der Leitung des Mitarbeiters Peter Cohen eine Software, die potenzielle Dubletten menschlichen Prüfern vorlegte, die dann abschließend darüber befinden konnten.²⁴ Cohen und Amazon merkten bald, dass diese Innovation universell nutzbar war. Dadurch wurde ein ausuferndes Problem (die Ermittlung von Redundanzen unter Millionen von Seiten) in viele kleine Teilaufgaben zerlegt (sind diese beiden Seiten identisch?) und an eine große Gruppe von Menschen übertragen. Deren Reaktionen wurden erfasst und verwendet, um Fortschritte bei der Lösung des Problems zu erzielen (nämlich der Ausmerzung von Doppeleinträgen).

Die Software war ursprünglich nur zur internen Anwendung gedacht, doch im November 2005 brachte sie Amazon unter der Bezeichnung Mechanical Turk auf den Markt, zu Ehren eines berühmten Schach-„Roboters“ aus dem 18. Jahrhundert, in dem sich jedoch ein Mensch verbarg.²⁵ Die Software glich diesem vermeintlichen Automaten insofern, als sie ebenfalls Aufgaben scheinbar automatisch erfüllte, in Wirklichkeit aber menschliche Arbeitskraft einsetzte. Sie ist ein Beispiel dafür, was Amazon-CEO Jeff Bezos als „künstliche künstliche Intelligenz“ bezeichnete – eine weitere Möglichkeit für Menschen, mit Maschinen ins Rennen zu gehen – allerdings keine, die besonders hohe Gehälter verspricht.²⁶

Mechanical Turk, das sich schnell verbreitete, war ein frühes Beispiel für das sogenannte Crowdsourcing, das vom Kommunikationsforscher Daren Brabham als „Modell für aufgeteilte Online-Problemlösung und -Produktion“ definiert wurde.²⁷ Dieses Modell ist deshalb interessant, weil Crowdsourcing anstelle der Nutzung von Technologie zur Automatisierung eines Prozesses diesen ganz bewusst arbeitsintensiv gestaltet. Die Arbeit wird dabei nicht von einer festgelegten Gruppe von Arbeitnehmern geleistet wie bei den meisten industriellen Prozessen, sondern vielmehr von einer oder mehreren (oftmals sogar sehr vielen) nicht vorher feststehenden Personen, die sich freiwillig an dem Projekt beteiligen.

In nicht einmal zehn Jahren hat sich die Produktion durch Crowdsourcing zu einem maßgeblichen Phänomen entwickelt. Tatsächlich hat sie einer ganz neuen Gattung von Unternehmen Vorschub geleistet, die oft unter dem Begriff „Peer Economy“ zusammengefasst werden. Solche Unternehmen erfüllen Kundenwünsche durch Crowdsourcing. Manche der Grafiken aus diesem Buch wurden beispielsweise von Menschen erstellt oder optimiert, denen wir nie begegnet sind. Ausfindig gemacht haben wir sie durch ein Hilfsersuchen bei TaskRabbit, einer 2008 gegründeten Firma der Software-Entwicklerin Leah Busque. Die Idee zu TaskRabbit kam Busque, als ihr eines Abends das Hundefutter ausging und sie merkte, dass es keine schnelle und bequeme Möglichkeit gab, über das Internet jemanden zu finden, der ihr (gegen Bezahlung) Futter besorgen konnte.²⁸

Im gleichen Jahr starteten Joe Gebbia, Brian Chesky und Nathan Blecharczyk ebenfalls eine Website, die mithilfe des Internets und der Crowd Angebot und Nachfrage besser aufeinander abstimmte. In ihrem Fall bestand aber keine Nachfrage nach Helfern zum Erledigen bestimmter Aufgaben, sondern nach Übernachtungsmöglichkeiten. Die Internetseite Airbedandbreakfast.com ermöglichte es Interessierten, Besuchern Zimmer bei sich zu Hause anzubieten. Angeregt worden waren Gebbia und Chesky dazu durch ihre Erfahrungen mit der Zimmervermietung an Teilnehmer einer Design-Konferenz, die 2007 in San Francisco stattfand, wo es kaum bezahlbare Hotelzimmer gab.

Der Dienst, den sie aufbauten, wurde 2009 in Airbnb.com umbenannt, und fand rasch Anklang. Am Silvesterabend 2012 waren beispielsweise 140.000 Menschen weltweit in Zimmern untergebracht, die sie über Airbnb gebucht hatten. Das sind 50 Prozent mehr, als in allen Hotels am Las Vegas Strip unterkommen könnten.²⁹ Auch TaskRabbit wuchs rasch. Im Januar 2013 meldete das Unternehmen „monatliche Transaktionszuwächse im zweistelligen Bereich.“ ³⁰

TaskRabbit ermöglicht es Menschen, der Crowd ihre Arbeitskraft anzubieten. Über Airbnb können sie Vermögensgegenstände zur Verfügung stellen. Die Peer Economy umfasst inzwischen viele Beispiele für beide Arten von Unternehmen. Von Crowdsourcing geprägte Arbeitsmärkte existieren in bestimmten Bereichen wie Programmierung, Design und Reinigung, aber auch für die Ausführung allgemeiner Aufgaben. Menschen nutzen inzwischen Websites und Apps, um ihre Kameras, Werkzeuge, Fahrräder, Parkplätze, Hundehütten und alle möglichen anderen Besitztümer zu vermieten.

Manche Dienste kombinieren diese beiden Modelle. Über sie können Menschen eine Mischung aus Arbeit und Vermögensgegenständen übers Internet anbieten. Als Andy 2010 sein Motorrad in einen anderen Bundesstaat überführen lassen musste, fand er auf uShip den richtigen Partner – jemanden mit genügend Zeit und einem Anhänger. Die 2011 gegründete Firma Lyft ermöglicht es Menschen, ihre Autos nach Belieben in Taxis zu verwandeln und andere damit durch die Stadt zu chauffieren. Um Einwänden der zuständigen Behörde oder anderer staatlicher Stellen vorzubeugen, legt Lyft keine Gebühren oder Fahrpreise fest. Stattdessen wird den Kunden eine „Spende“ an ihren Fahrer nahegelegt.

Wie die Geschichte von Lyft verdeutlicht, gibt es zahlreiche rechtliche und behördliche Fragen, die mit zunehmendem Wachstum der Peer Economy zu klären sind. Uns ist natürlich klar, dass die öffentliche Sicherheit gewahrt bleiben muss, doch wir hoffen, dass die Vorschriften diesen jungen Bereich nicht abwürgen und dass die Peer Economy weiter wächst. Wir finden die Effizienzsteigerungen und die günstigeren Preise ansprechend, die Crowdsourcing mit sich bringt – aber auch den Beschäftigungseffekt. Die Beteiligung an Diensten wie TaskRabbit und Airbnb eröffnet Menschen vordem nicht vorhandene wirtschaftliche Chancen, und außerdem haben sie dadurch eine Aufgabe. Crowdsourcing hat demnach das Potenzial, allen drei der „großen Übel“ Voltaires entgegenzuwirken, und sollte daher von Politik, Aufsichtsbehörden und durch Anreize wie ETIC und andere verfügbare Hebel gefördert werden.

Die Peer Economy ist noch neu und klein, sowohl im Verhältnis zum BIP als auch in absoluten Zahlen. Im April 2013 vergrößerte TaskRabbit sein Netz zugelassener Aufgabenerfüller jeden Monat um 1.000 neue Bewerber.³¹ Das ist ermutigend, aber gleichzeitig waren knapp 4,5 Millionen Amerikaner schon seit mindestens 27 Wochen ohne Arbeit.³² Gegenüberstellungen wie diese machen überdeutlich, dass Crowdsourcing bei der Bekämpfung von Arbeitslosigkeit und der Steigerung der Beschäftigung in der Gesamtwirtschaft noch keine maßgebliche Rolle spielt.

Das soll nicht heißen, dass die Peer Economy nicht gefördert und unterstützt werden sollte. Ganz im Gegenteil. Die besten Lösungen – in Wirklichkeit vermutlich sogar die einzigen Lösungen – der künftigen Probleme für die Erwerbsbevölkerung bringen die Märkte und der Kapitalismus hervor – und durch Technologie ermöglichte Entwicklungen von Innovatoren und Unternehmern. Unternehmen der Peer Economy sind Beispiele für Innovationen, die den Wert menschlicher Arbeit steigern, nicht herabsetzen. Weil wir Arbeit für so wichtig halten, glauben wir, dass die Politik solche Entwicklungen aktiv vorantreiben sollte.

Immer her mit unkonventionellen Ideen

Wir haben mit vielen verschiedenen Technologen und Gewerkschaftsfunktionären, Wirtschaftswissenschaftlern und Soziologen, Unternehmern und Einzelhandelskaufleuten, ja, sogar mit Science-Fiction-Autoren über die Zukunft und ihre Gestaltungsmöglichkeiten gesprochen und waren beeindruckt von der Vielfalt ihrer Ideen. Brainstorming ist unschätzbar, denn wir werden noch mehr neuartige und radikale Ideen brauchen – mehr unkonventionelles Denken –, wenn wir die Folgen des technischen Fortschritts bewältigen wollen. Hier ein paar der Ideen, die uns zu Ohren kamen. Dass wir sie hier aufführen, heißt nicht, dass wir sie in jedem Fall befürworten. Wir wollen lediglich Anstoß geben zu weiteren Überlegungen dazu, welche Maßnahmen Wirkung zeigen könnten, wenn die Maschinen weiter vorpreschen.

•Es sollte ein nationaler Fonds eingerichtet werden, der das Eigentum am Kapital breit streut und (vielleicht unveräußerbar) verteilt, allen Bürgern einen Dividendenstrom zukommen lässt und sicherstellt, dass sich Kapitalerträge nicht zu stark konzentrieren.

•Steuergelder, Vorschriften, Wettbewerbe, Grand-Challenge-Projekte oder andere Anreize sollten den technischen Wandel auf Maschinen ausrichten, die menschliche Fähigkeiten erweitern, nicht ersetzen – auf neue Güter und Dienstleistungen, nicht auf die Einsparung von Arbeit.

•Gemeinnützige und andere Organisationen sollten Menschen für „gesellschaftlich nützliche“ Arbeiten bezahlen, die durch einen demokratischen Prozess festgelegt werden.

•Besondere Kategorien von Arbeit sollten gefördert oder gewürdigt werden, die nur von Menschen ausgeführt werden können. Dazu gehören beispielsweise Säuglings- und Kinderpflege oder vielleicht auch Sterbebegleitung.

•Es sollte eine Bewegung zur besonderen Kennzeichnung „menschengemachter“ Produkte ins Leben gerufen werden, ähnlich wie für Bioprodukte. Man könnte auch Unternehmen begünstigen, die Menschen beschäftigen – wie durch Emissionsrechte, die erworben werden können. Möchten Verbraucher die Nachfrage nach menschlichen Arbeitskräften steigern, können sie auf solche Kennzeichnungen oder Merkmale achten.

•Für den Grundbedarf wie Nahrung, Kleidung und Wohnung sollten Gutscheine ausgegeben werden, um extreme Armut auszumerzen. Über dem Existenzminimum sollte der Markt das Einkommen regeln.

•Staatliche Programme zur Beschäftigung sollten aufgestockt werden, wie in der Zeit der Weltwirtschaftskrise, als das Civilian Conservation Corps Arbeiten wie die Säuberung der Umwelt, den Bau von Infrastruktur und andere öffentliche Güter übernahm. Eine Variante wären „Workfare“-Sozialprogramme, die direkte Leistungen an eine Arbeitspflicht binden.

All diese Ideen haben vielversprechende Aspekte, aber auch Nachteile. Wir sind uns sicher, dass es noch viele andere Möglichkeiten gibt, die vielleicht sogar effektiver wären.**

Natürlich bringen uns Theorien irgendwann nicht mehr weiter. Der beste Rat, den wir geben können, ist vielleicht, politische Experimente zu befürworten und Gelegenheiten wahrzunehmen, Ideen systematisch zu testen und aus Erfolgen und Fehlschlägen zu lernen. Es gibt heutzutage bereits Einzelne, Branchen und auch ganze Nationen, die manche Aspekte der Wirtschaft im zweiten Maschinenzeitalter aufweisen. Daraus können wir lernen. Ein Beispiel: Wie reagieren Lottogewinner auf den Umstand, dass sie nicht mehr arbeiten müssen? (Kleiner Hinweis am Rande: nicht immer positiv.) Was können wir von Branchen mit hoher Konzentration einkommensstarker Superstars lernen wie Profisport, Filmindustrie und Musik? Vor welchen Herausforderungen und Chancen stehen die Bürger von Ländern wie Norwegen oder den Vereinigten Arabischen Emiraten, die über staatliche Fonds qua Geburt Zugang zu enormem Reichtum haben? Welche Einrichtungen und Anreize bewirkten, dass manche Kinder wohlhabender Grundbesitzer im 17. Jahrhundert ein glückliches, produktives und kreatives Leben führten, und andere nicht?

Im kommenden Jahrzehnt haben wir das Glück, zu erleben, wie eine Welle erstaunlicher Technologien freigesetzt wird. Sie werden Veränderungen an unseren Wirtschaftsinstitutionen und Weltanschauungen erfordern. Indem wir unsere Systeme und Denkmodelle möglichst flexibel gestalten, bringen wir uns in die beste Ausgangsposition, um diese Veränderungen zu erkennen und umzusetzen. Die Bereitschaft, aus den Ideen anderer zu lernen und unsere Praxis entsprechend anzupassen – aufgeschlossen zu denken und unsere Systeme zu öffnen – wird entscheidend sein für den Erfolg.

* Der US-Bundesstaat Alaska führte allerdings 1980 eine Art Garantieeinkommen für seine Bürger durch ein Gesetz ein, das die universelle Ausschüttung von Dividenden aus dem Permanent Fund vorsah. Dieser Fonds war 1976 aufgelegt worden, um den staatlichen Anteil am Ölreichtum zu verwalten. Vier Jahre später beschlossen die Einwohner Alaskas, dass ein Teil dieses Vermögens jedes Jahr in Form von Dividendenschecks ausgeschüttet werden solle.

** Wir möchten gerne wissen, welche Ideen Ihnen am besten gefallen oder welche Sie vorschlagen würden. Auf www.SecondMachineAge.com können Sie uns Ihre Überlegungen mitteilen.

Kapitel 15

DIE TECHNOLOGIE
UND DIE ZUKUNFT

(WOHLGEMERKT NICHT:
„DIE TECHNOLOGIE IST DIE ZUKUNFT“)

„Die Maschine scheint uns von der Natur zu entfernen.
Und gerade sie unterwirft uns mit ganz besonderer Strenge
den ewigen Naturgesetzen.“

— Antoine de Saint-Exupéry

ES GEHÖRT ZU DEN ÄLTESTEN FANTASIEN der Menschheit, dass eines Tages all unsere materiellen Bedürfnisse erfüllt werden, ohne dass wir uns dafür anstrengen müssen – dass wir uns uneingeschränkt unseren eigentlichen Interessen, Vergnügungen oder Leidenschaften widmen können. Und dass eines Tages niemand mehr unerfreuliche Arbeiten verrichten muss, weil Nahrung, Kleidung, Wohnraum und alle anderen Lebensgrundlagen von automatisierten Dienstboten bereitgestellt werden, die uns untertan sind. Das ist der Stoff für großartige Geschichten. Dabei ist es allerdings bislang weitgehend geblieben: Es sind Legenden und Mythen über fantastische Automaten aus Lehm (wie der jüdische Golem oder der nordische Riese Mökkurkalfi, der geformt wurde, um Thor zu bekämpfen), Gold (in seiner „Ilias“ beschreibt Homer die vom Gott Hephaistos aus dem Edelmetall geschaffenen Dienerinnen und selbstfahrenden Dreifüße) oder Leder und Holz (dem Fleisch und Knochen des künstlichen Menschen, der in der alten chinesischen Schrift Lia Dsi vom Handwerker Ning Schi gefertigt wurde). Die Materialien unterscheiden sich, der Traum ist derselbe.

Um diesen Traum von menschlicher Freiheit durch maschinelle Arbeit endlich wahr zu machen, verwenden wir heute Silizium, Metall und Kunststoff. Das sind die wichtigsten physischen Zutaten des zweiten Maschinenzeitalters, die das Herz der digitalen Computer, Kabel und Sensoren bilden, welche mit solcher Geschwindigkeit weltweit entwickelt und eingesetzt werden.

Was sie möglich machen, ist absolut beispiellos. Für frühere Generationen galt beim Gedanken an die größten Köpfe ihrer Zeit, die aus den verfügbaren Materialien künstliche Helfer schaffen sollten, dass es bei Geschichten bleiben würde.

In unserer Generation ist das anders.

Wenn wir heute an eine Maschine denken, die die Aufgaben eines Menschen übernimmt, dann gibt es einen solchen Automaten entweder schon, oder wir können zumindest mit großer Wahrscheinlichkeit davon ausgehen, dass irgendjemand in einem Labor oder einer Garage an Version 0.1 bastelt. In den vergangenen drei Jahren haben wir beide viele solche Innovatoren und ihre Werkstätten aufgesucht und uns von den brillanten Technologien des zweiten Maschinenzeitalters erstaunen lassen.

Nach unserer Bestandsaufnahme sind wir überzeugt, dass wir an einem Wendepunkt stehen – am Anfang einer Veränderung, die ebenso tief greifend ist wie die industrielle Revolution. Die neuen Technologien sind nicht nur exponentiell, digital und kombinatorisch, sondern haben ihren Nutzen erst ansatzweise entfaltet. In den kommenden 24 Monaten wird der Planet mehr Computerleistung hinzugewinnen als jemals in der Geschichte. In den nächsten 24 Jahren dürfte sich die Steigerung vermutlich vertausendfachen. Wir haben bereits Exabyte an Informationen digitalisiert, doch die digitalisierte Datenmenge wächst sogar noch schneller als nach dem Moore’schen Gesetz.

Unsere Generation dürfte das Glück haben, zwei der faszinierendsten Ereignisse der Geschichte mitzuerleben: die Entwicklung wirklich intelligenter Maschinen und die Vernetzung aller Menschen über ein gemeinsames digitales Netz, das die Weltwirtschaft verändert. Innovatoren, Unternehmer, Wissenschaftler, Bastler und viele andere Computerfreaks werden sich die gebotene Fülle zunutze machen und Technologien entwickeln, die uns verblüffen, erfreuen und für uns arbeiten. Immer wieder werden sie zeigen, wie Recht Arthur C. Clarke hatte mit seiner Feststellung, dass hinlänglich hoch entwickelte Technik an Zauberei grenzt.

Die unvermeidlichen Risiken

Wie wir jedoch gesehen haben, gibt es nicht nur gute Nachrichten. In den mittleren Kapiteln des Buches wurde deutlich, dass der von der Technik herbeigeführte Wohlstand zwar zunimmt, das Gefälle aber ebenfalls. Und eine größere Schere ist nicht die einzige mögliche negative Folge der kommenden Ära genialer Technologie. Unser Zeitalter wird uns noch vor andere Herausforderungen stellen – auch solche, die nicht wirtschaftlicher Natur sind.

Je weiter wir ins zweite Maschinenzeitalter vorstoßen, desto größer werden die Gefahren durch Versehen oder Vorsatz. Die Bedeutung wesentlicher Wünsche und Bedürfnisse wird im Vergleich geringer werden. Wir werden uns zunehmend mit Fragen über Katastrophen, echte existenzbedrohende Gefahren, Freiheit oder Tyrannei und andere potenzielle unbeabsichtigte oder unerwartete Nebenwirkungen von Technologie auseinandersetzen.

Allein schon die Dichte und Komplexität unserer digitalen Welt birgt Risiken. Unsere technische Infrastruktur wird immer komplizierter und verflochtener. Internet und Intranets beispielsweise verbinden nicht nur Menschen und Rechner, sondern auch Fernseher, Thermostate, Alarmanlagen, industrielle Sensoren und Steuerungen, Lokomotiven, Autos und unzählige andere Geräte. Viele davon geben einander Feedback, und die meisten stützen sich auf ein paar gemeinsame Subsysteme wie die Router, die den Internetverkehr regeln.

Jedes derart komplexe und eng vernetzte System hat zwei miteinander zusammenhängende Schwächen. Erstens besteht die Gefahr, dass sich zunächst geringfügige Schönheitsfehler im Zuge einer unvorhersehbaren Ereignisfolge zu größeren und folgenschweren Problemen auswachsen. Ein solcher Kaskadeneffekt, den der Soziologe Charles Perrow als „Systemunfall“ oder „normalen Unfall“ bezeichnete, lag 1979 der Kernschmelze im Kernkraftwerk Three Mile Island zugrunde, und ebenso dem Blackout im August 2013, als für 45 Millionen Menschen im Nordosten der USA die Stromversorgung zusammenbrach, und vielen weiteren Störfällen.¹

Zweitens geben komplexe, eng gekoppelte Systeme reizvolle Ziele für Spione, Kriminelle und alle möglichen unheilstiftenden Elemente ab. Ein aktuelles Beispiel dafür ist der Computerwurm Stuxnet, der möglicherweise aus einer staatlichen Forschungseinrichtung stammt. 2010 legte das Schadprogramm zumindest eine iranische Atomanlage lahm, indem es die Steuerungssysteme der Siemens-Anlage durcheinanderbrachte. Der Wurm verschaffte sich Zutritt zu seinen Zielseiten und verbreitete sich, ohne Schaden anzurichten, von PC zu PC. Als sich ihm die Gelegenheit bot, sprang er auf die Siemens-Anlagen über und verrichtete dort sein schädliches Werk.²

Bis vor Kurzem hatte unsere Spezies noch nicht die Möglichkeit, sich selbst zu vernichten. Heute schon. Und diese Fähigkeit geht mit zunehmender Leistung und sinkenden Kosten von Technologien in immer mehr Hände über und verbreitet sich auf diese Weise. Nicht jeder, der darüber verfügt, ist voll zurechnungsfähig und hat gute Absichten. Wie Bill Joy und andere festgestellt haben, können Gentechnik und künstliche Intelligenz sich selbst replizierende Wesen schaffen.³ Das heißt, dass irgendwo in einem Kellerlabor jemand sitzen könnte, der eines Tages eine dieser Technologien nutzt, um zerstörerische Kräfte freizusetzen, die den gesamten Planeten in Mitleidenschaft ziehen. Dieselben wissenschaftlichen Durchbrüche bei der Genomsequenzierung, die zur Heilung von Krankheiten herangezogen werden, könnten auch zur Entwicklung einer waffenfähigen Form des Pockenvirus missbraucht werden.⁴ Auch Computerprogramme können sich replizieren und zu digitalen Viren mutieren, sodass dasselbe globale Netz, über das sich Ideen und Innovationen ausbreiten, auch Vernichtung säen kann. Die physischen Grenzen für den Schaden, den ein Einzelner oder eine kleine Gruppe anrichten kann, dehnen sich immer weiter aus. Wird sich unsere Fähigkeit, den destruktiven Einsatz von Technik zu erkennen und abzuwenden, rasch genug weiterentwickeln, um unsere Sicherheit zu gewährleisten? Die Antwort auf diese Frage wird immer größere Bedeutung bekommen.

George Orwell, William Gibson und andere haben Schreckensvisionen verfasst, einschließlich des Verlusts der Freiheit und des Einsatzes der Technologie zur Vergrößerung der Macht von Despoten und zur Kontrolle von Informationsflüssen. Eric Schmidt und Jared Cohen beschreiben solche Technologien und Gegenmaßnahmen in ihrem Buch „Die Vernetzung der Welt“. Dieselben Instrumente, die es ermöglichen, die Welt genauer zu beobachten, geben Regierungen und ihren Widersachern auch die Mittel an die Hand, zu überwachen, was die Menschen tun und mit wem sie kommunizieren. Es besteht ein Spannungsfeld zwischen unserer Fähigkeit, mehr zu erfahren, und unserem Vermögen, andere daran zu hindern, sich über uns zu informieren. Als Informationen noch überwiegend analog und ortsgebunden waren, sorgten die Gesetze der Physik automatisch für Privatsphäre. In einer digitalen Welt muss die Privatsphäre geschützt werden durch eigens eingerichtete Stellen, Anreize, Gesetze, Technologien oder Normen für zulässige beziehungsweise unzulässige Informationsflüsse und solche, die gefördert oder möglichst unterbunden werden sollen.

Technologie kann noch auf tausendfache andere Weise unerwartete Nebenwirkungen zeigen, von süchtig machenden Spielen und digitalen Zerstreuungen über die Cyber-Balkanisierung von Interessengruppen bis hin zu sozialer Isolation und Umweltschäden.⁵ Selbst Neuerungen mit scheinbar positiven Effekten wie eine Technologie, die die Lebensdauer wesentlich verlängert, würden enorme soziale Verwerfungen auslösen.*

Steht die Singularität vor der Tür?

Die letzte und am weitesten hergeholte Möglichkeit ist eine weitere Standardkomponente des Science-Fiction-Genres: die Entwicklung von Maschinen mit eigenem Bewusstsein. Es gibt zwei grundlegende Denkrichtungen zu der Frage, was passiert, wenn Computer und Roboter wirklich ein Bewusstsein entwickeln: eine dystopische und eine utopische. Die dystopische wird von Filmen wie Terminator oder Matrix und zahllosen anderen Science-Fiction-Produkten verkörpert. Sie verspricht spannende Unterhaltung und erscheint im Zuge des technischen Fortschritts und der Entwicklung menschenähnlicher Fähigkeiten zunehmend plausibel. Eine dieser Fähigkeiten ist Teamwork. Warum also sollten künftige Versionen von Watson, dem fahrerlosen Google-Auto oder dem Roboter BigDog von Boston Dynamics, Drohnen und viele andere intelligente Maschinen nicht beschließen, zusammenzuarbeiten? Und würden sie dann nicht bald merken, dass wir Menschen unsere technischen Hilfsmittel ziemlich stiefmütterlich behandeln und ohne Skrupel verschrotten? Schon der Selbsterhaltungstrieb würde diese digitale Armee vermutlich dazu motivieren, uns zu bekämpfen (vielleicht mit Siri als Dolmetscher für den Feind).

In utopischen Versionen von der Entwicklung eines digitalen Bewusstseins kämpfen die Menschen nicht gegen Maschinen. Sie verbünden sich mit ihnen, laden ihre Gehirne in die Cloud hoch und werden auch sonst Bestandteil einer „technologischen Singularität“. Dieser Begriff wurde 1983 vom Science-Fiction-Autor Vernor Vinge geprägt, der Folgendes prophezeite: „Wir werden bald Intelligenzen schaffen, die die unsere in den Schatten stellen. … Dann wird die Menschheitsgeschichte eine Art Singularität erreicht haben, einen intellektuellen Übergang, der so undurchdringlich ist wie die verknotete Raumzeit im Zentrum eines Schwarzen Lochs, und die Welt wird eine Ebene erreichen, die weit über unser Verständnis hinausgeht.“ ⁶

Der Weg zu einer solchen Singularität, behaupten Vinge und andere, werde vom Moore’schen Gesetz vorgezeichnet. Seine gebündelten Verdoppelungen würden am Ende einen Computer mit mehr Prozessorleistung und Speicherkapazität als das menschliche Gehirn hervorbringen. Ist es erst so weit, ist alles Weitere schwer vorhersagbar. Maschinen könnten ein eigenes Bewusstsein entwickeln, Menschen und Computer könnten nahtlos miteinander verschmelzen und es könnten andere grundlegende Umstellungen einsetzen. Ray Kurzweil, der mehr als jeder andere an der Erklärung der Macht exponentieller Verbesserungen gearbeitet hat, schrieb 2005 in seinem Buch „The Singularity is Near“, dass diese Veränderungen beim aktuellen Tempo des Fortschritts etwa 2045 eintreten.⁷ Wie plausibel ist aber die Singularität – oder der Terminator? Ganz ehrlich: Wir wissen es nicht. Wie bei allem Digitalen sollte man nie nie sagen. Doch vorerst sind wir noch weit davon entfernt.

Die Science-Fiction-Fähigkeiten von Supercomputern, die Jeopardy!-Champion werden, und selbstfahrenden Autos, sind mitunter irreführend. Weil es sich dabei um Beispiele für digitale Technik handelt, die menschenähnliche Dinge tut, verleiten sie uns zu der Annahme, dass die Technik selbst dem Menschen ähnlich wird. Das ist sie aber nicht – noch nicht. Wir Menschen bauen Maschinen, damit sie Aufgaben übernehmen, die nach unseren Beobachtungen von Tieren und Menschen erfüllt werden. In aller Regel bauen wir sie aber nicht so, wie uns die Natur gebaut hat. Wie AI-Vorreiter Frederick Jelinek so treffend formulierte: „Flugzeuge schlagen nicht mit den Flügeln.“ ⁸

Sicher orientieren sich Wissenschaftler, Ingenieure und andere Innovatoren bei ihrer Arbeit häufig an der Biologie. Es wäre aber falsch, daraus zu schließen, dass das immer so ist oder dass die letzten größeren Fortschritte auf dem Gebiet der AI möglich wurden, weil wir menschliches Denken immer besser nachahmen können. Der Journalist Stephen Baker verbrachte im Zuge der Recherchen für sein Buch „Final Jeopardy!“ ein Jahr mit dem für Watson zuständigen Team. Er stellte fest: „Beim Programmieren von Watson richtete sich das IBM-Team kaum nach dem menschlichen Gehirn. Parallelen zu diesem Organ sind oberflächlich und zufällig.“ ⁹

Bei den Recherchen zu diesem Buch äußerten sich die meisten Innovatoren, mit denen wir gesprochen haben, ähnlich. Dabei versuchten sie meist gar nicht, die Geheimnisse des menschlichen Bewusstseins zu lüften oder genau zu verstehen, wie wir denken. Sie wollten nur Probleme lösen und Chancen nutzen. Und dabei erfanden sie manchmal Technologien, die menschenähnliche Kompetenzen und Fähigkeiten aufwiesen. Doch diese Werkzeuge an sich waren überhaupt nicht menschenähnlich. Künstliche Intelligenz in ihrer aktuellen Form macht, kurz gesagt, einen intelligenten Eindruck. Sie ist aber nur ein nachgemachter Abklatsch. Das könnte sich in Zukunft ändern. Vielleicht bauen wir bald digitale Geräte, die unseren Verstand genauer nachahmen. Vielleicht schöpfen wir dabei aus unseren rasch wachsenden Fähigkeiten zur Erfassung und Kartierung des Gehirns. Wenn ja, werden diese digitalen Gehirne die unseren sicherlich erweitern und irgendwann vielleicht sogar mit ihnen verschmelzen – oder ein eigenes Bewusstsein entwickeln.

Prädestiniert für …?

Selbst angesichts all dieser Herausforderungen – wirtschaftlicher, infrastruktureller, biologischer, gesellschaftlicher und existenzieller – sind wir optimistisch. Um mit Martin Luther King Jr. zu sprechen, ist der Bogen der Geschichte lang, doch der Gerechtigkeit zugeneigt.¹⁰ Unseres Erachtens wird das durch die Daten untermauert. Wir haben nicht nur einen enormen Anstieg des Wohlstands festgestellt, sondern insgesamt auch mehr Freiheit, mehr soziale Gerechtigkeit, weniger Gewalt und weniger widrige Bedingungen für besonders Benachteiligte sowie größere Chancen für immer mehr Menschen.

In der „Weihnachtsgeschichte“ von Charles Dickens fragt Scrooge, als der Geist der zukünftigen Weihnacht auf seinen Grabstein deutet: „Sind dies die Schatten von Ereignissen, die eintreten werden, oder nur die Schatten von Dingen, die kommen könnten?“ Für die Technologie und den künftigen Zustand der Welt gilt Letzteres. Technologie eröffnet Möglichkeiten und Potenzial, doch wie unsere Zukunft aussieht, wird davon abhängen, welche Entscheidungen wir treffen. Wir können nie dagewesene Fülle und Freiheit gewinnen oder Katastrophen herbeiführen, wie sie die Menschheit noch nie gesehen hat.

Die Technologien, die wir entwickeln, bergen weitaus größere Möglichkeiten, die Welt zu verändern, doch mit dieser Macht ist auch größere Verantwortung verbunden. Aus diesem Grund sind wir technologische Deterministen. Deshalb haben wir auch drei Kapitel dieses Buches einem Katalog von Empfehlungen gewidmet, die unseres Erachtens dazu beitragen, eine Gesellschaft zu gestalten, in der alle am Wohlstand teilhaben.

Auf lange Sicht gehen die eigentlichen Fragen aber über das Wirtschaftswachstum hinaus. Je mehr Arbeit von Maschinen übernommen wird, desto mehr Zeit haben die Menschen für andere Dinge. Nicht nur für Freizeitbeschäftigungen und Unterhaltung, sondern auch für erfüllendere Tätigkeiten wie Erfindung und Erforschung, Kreativität und Konstruktivität, Liebe, Freundschaft und Gemeinschaft. Oftmals stehen uns keine formalen Messgrößen für solche Werte zur Verfügung, und vielleicht bleibt das so. Dennoch werden sie an Bedeutung gewinnen, wenn unsere grundlegenderen wirtschaftlichen Bedürfnisse erst gedeckt sind. Wenn das erste Maschinenzeitalter dazu beigetragen hat, die Kräfte der in chemischen Verbindungen gefangenen Energie freizusetzen, um die physische Welt umzugestalten, dann verspricht das zweite Maschinenzeitalter im Grunde, zur Entfaltung der Macht menschlicher Genialität beizutragen.

Wie erfolgreich wir sind, wird nicht nur von unseren technologischen Entscheidungen abhängen, und auch nicht von der begleitenden Erfindung neuer Unternehmen und Institutionen. Wenn wir in unseren Möglichkeiten immer weniger eingeschränkt sind, werden unsere Werte unvermeidlich so wichtig wie nie zuvor. Entscheiden wir uns für die weite Verbreitung von Informationen oder für ihre strikte Kontrolle? Gibt es Wohlstand für alle? Auf welche Weise und wie hoch belohnen wir unsere Innovatoren? Werden wir lebendige Beziehungen und Gemeinschaften aufbauen? Wird jeder Einzelne die Möglichkeit haben, das Leben von seiner besten Seite zu entdecken, zu leben und zu genießen?

Im zweiten Maschinenzeitalter müssen wir uns ganz genau überlegen, was wir wirklich wollen und worauf wir Wert legen, sowohl als Einzelne als auch als Gesellschaft. Unsere Generation hat mehr Möglichkeiten geerbt, die Welt zu verändern, als jede andere. Das ist Grund für Zuversicht – doch nur, wenn wir wohlüberlegte Entscheidungen treffen.

Technologie ist kein Schicksal. Wir haben unser Schicksal selbst in der Hand.

* Greg Mankiw erörtert ein Gedankenexperiment, bei dem eine Pille entdeckt wird, die jedem ein zusätzliches Lebensjahr beschert, der sie einnimmt, deren Herstellung aber 100.000 US-Dollar kostet – mehr als sich die meisten Menschen leisten können. Würden wir so eine Pille verbieten, rationieren oder andere gesetzliche Regelungen treffen?

DANK

Zur Entstehung dieses Buches gibt es eine allgemeine Vorgeschichte und eine ganz spezielle. Viele Leute leisteten ihren Beitrag zu einer davon, manche sogar zu beiden.

Die allgemeine Vorgeschichte bezieht sich auf unsere Forschungsarbeit, mit der wir das Wesen der Entwicklung digitaler Technologien und ihre wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Folgen ergründen wollen. Im Rahmen dieser Arbeit sprachen wir mit zwei Arten von Computerfreaks (übrigens eine Bezeichnung, die für uns das höchste Lob darstellt): mit solchen, die Wirtschafts- und andere Sozialwissenschaften studieren, und solchen, die Technologien entwickeln. Zur ersten Gruppe gehören Susan Athey, David Autor, Zoe Baird, Nick Bloom, Tyler Cowen, Charles Fadel, Chrystia Freeland, Robert Gordon, Tom Kalil, Larry Katz, Tom Kochan, Frank Levy, James Manyika, Richard Murnane, Robert Putnam, Paul Romer, Scott Stern, Larry Summers und Hal Varian, die uns wertvolle Anregungen gegeben haben. In die zweite Kategorie fallen Chris Anderson, Rod Brooks, Peter Diamandis, Ephraim Heller, Reid Hoffman, Jeremy Howard, Kevin Kelly, Ray Kurzweil, John Leonard, Tod Loofbourrow, Hilary Mason, Tim O’Reilly, Sandy Pentland, Brad Templeton und Vivek Wadhwa. Sie alle haben uns unglaublich großzügig ihre Zeit gewidmet und unsere Fragen über sich ergehen lassen. Wir haben uns alle Mühe gegeben, die Erkenntnisse, an denen sie uns teilhaben ließen, zu verstehen, und entschuldigen uns für jeden möglichen Fehler unsererseits bei dem Versuch, sie in diesem Buch zu vermitteln.

Einige Mitglieder aus beiden Gruppen trafen sich am MIT regelmäßig zu unkonventionellen Mittagessen, die von John Leonard, Frank Levy, Daniela Rus und Seth Teller organisiert wurden. Dabei fanden sich Angehörige der Wirtschaftsfakultät, der Sloan School of Management und des Computer Science and Artificial Intelligence Lab zusammen, um über genau die Themen zu sprechen, die uns am meisten interessierten. Über Fachbereichsgrenzen hinweg führten wir Gespräche, die keinem anderen Zwang unterlagen als unserer eigenen Wissbegierde, die stark genug geblieben ist, um den unzähligen tyrannischen Anforderungen des akademischen Lebens zu widerstehen.

Wie diese Treffen erkennen lassen, ist das MIT selbst Teil der allgemeinen Vorgeschichte zu diesem Buch. Es ist das ideale professionelle Zuhause für uns gewesen, und wir sind dankbar für die Unterstützung der Sloan School of Management, ihrem Dekan David Schmittlein sowie dessen Stellvertreter S. P. Kothari. Die intellektuelle Größe des MIT flößt Demut ein, seine Menschen machen es zu einem großartigen Ort.

Die spezielle Vorgeschichte zu diesem Buch beginnt mit einer Anfrage von Raphael Sagalyn, der, wie wir bald erfuhren, eine Berühmtheit unter den Literaturagenten ist. (Uns wurde er von Joan Powell vorgestellt, Andys ebenso angesehener Agentin für Referenten). Rafe wollte wissen, ob wir Interesse hätten, aus unserem kurzen, selbst publizierten E-Book „Rennen gegen die Maschine“ ein echtes Buch zu machen, mit einem Verleger, einem Redakteur, einem Hardcover – das ganze Programm eben. Rafe war natürlich viel zu professionell, um das Wort „echt“ zu benutzen, aber wir wussten, was er meinte.

Und wir waren fasziniert davon, weil wir auch nach Abschluss des Projekts nicht aufgehört hatten, über die Ideen aus „Rennen gegen die Maschine“ nachzudenken und uns darüber zu unterhalten. Tatsächlich hatte aufgrund des E-Books unser Interesse an den Konzepten des technologischen Fortschritts und seinen wirtschaftlichen Folgen zugenommen, und wir hatten Freude an den vielen Gesprächen mit Menschen auf der ganzen Welt, die es ausgelöst hatte. So brauchten wir nicht lange für unsere Entscheidung, mit Rafe zusammenzuarbeiten, um herauszufinden, ob dieses Interesse von etablierten Verlegern geteilt würde.

Erstaunlicherweise war dies der Fall, und deshalb kam es auch dazu, dass wir unseren Redakteur Brendan Curry und seine Kollegen bei W. W. Norton kennenlernten. Unter der Anleitung von Brendan und seinen Mitarbeitern Mitchell Kohles und Tara Powers, die mit sehr knapp bemessenen Terminvorgaben arbeiteten, nahm unser Manuskript Form an. Wir sind dankbar für ihre auch unter Druck stets zuvorkommende Beratung und aufmerksame Betreuung.

An der Schnittstelle, an der unsere allgemeinen Interessen auf die besonderen Anforderungen trafen, die das Schreiben eines Buches stellt, gibt es eine Reihe von Kollegen, Verwandten und Freunden, denen wir gar nicht genug danken können. Um uns hautnahe Begegnungen mit den Technologien, über die wir da schrieben, zu ermöglichen, brachten Dave Ferrucci und seine Kollegen bei IBM Watson auf den Campus, Rod Brooks stellte uns den humanoiden Roboter Baxter vor, in der Autodesk-Zentrale ließ uns Carl Bass mit zahlreichen Objekten hantieren, die durch 3D-Druck hergestellt wurden, und Betsy Masiello und Hal Varian gelang das Kunststück, uns bei Google eine Fahrt in einem der fahrerlosen Autos des Unternehmens zu verschaffen. Dank schulden wir aber auch den Studenten in unseren Kursen, die als Resonanzboden für viele Ideen fungierten, die es in dieses Buch geschafft haben – und auch für solche, die ausgemustert wurden.

Unser besonderer Dank gilt unserem Digital Frontier Team, einer eigendynamischen Gruppe von Menschen, die an denselben Dingen interessiert sind wie wir und die sich regelmäßig treffen, um Ideen zu entwickeln, sie auszutauschen und zu verfeinern. Viele davon wurden in das Buch aufgenommen. Matt Beane, Greg Gimpel, Shan Huang, Heekyung Kim, Tod Loofbourrow, Frank McCrory, Max Novendstern, JooHee Oh, Shachar Reichman, Guillaume Saint Jacques, Michael Schrage, Dipak Shetty, Gabriel Unger und George Westerman halfen uns, digitales Neuland zu erforschen. Matt and Dipak leisteten noch weitaus mehr als verlangt, indem sie uns bei den vielen verwendeten Graphen unterstützten. Ähnlich hilfreich waren Gabriel, George, Greg, Michael und Tod durch ihre detaillierten Kommentare zum Manuskript. Unter erheblichem Zeitdruck steckte Max unzählige Stunden in das Überprüfen von Fakten. Meghan Hennessy verwaltete Eriks immer volleren Arbeitsplan, während Martha Pavlakis Stärke, Mut und Grazie in ihrem erfolgreichen Kampf gegen den Krebs ihn daran erinnerten, was im Leben wirklich zählt. Esther Simmons hielt Andi in der Spur und im Zeitplan, seine Familie bewahrte ihm seine geistige Gesundheit, und Tatiana Lingos-Webb brachte ihn immer wieder zum Lächeln (was manchmal gar nicht so einfach war).

Abschließend verdienen unsere Kollegen am MIT Center for Digital Business and Initiative on the Digital Economy mehr Dank, als wir zum Ausdruck bringen können. Tammy Buzzell und Justin Lockenwitz sorgen dafür, dass alles wie am Schnürchen läuft, und Geschäftsführer David Verrill verblüfft uns immer wieder mit seinen Leistungen und der scheinbaren Leichtigkeit, mit der er sie erbringt. Wir haben es bereits erwähnt, aber man kann es nicht oft genug sagen: Ganz gleich, was die Technologie jemals alles kann, an ihn wird sie niemals auch nur annähernd herankommen.

ANMERKUNGEN

Kapitel 1 – DIE GROSSEN EREIGNISSE

1.Ian Morris, Why the West Rules—For Now: The Patterns of History, and What They Reveal About the Future (New York: Farrar, Straus and Giroux, 2010), S. 73 [dt.: Wer regiert die Welt? Warum Zivilisationen herrschen oder beherrscht werden, aus dem Englischen von Klaus Binder, Waltraud Götting und Andreas Simon dos Santos, Campus Verlag, 2012, S. 75]

2.Ebenda, S. 76.

3.Ebenda, S. 73.

4.Ebenda, S. 114.

5.Karl Jaspers, The Origin and Goal of History. Aus dem Deutschen von Michael Bullock (London: Routledge K. Paul, 1953), S. 51. [dt. Vom Ursprung und Ziel der Geschichte, Fischer Bücherei KG, 1955, S. 58]

6.„Major Religions of the World Ranked by Number of Adherents“, 2007, http://www.adherents.com/Religions_By_Adherents.html/.

7.Anne Rooney, The History of Mathematics (New York: The Rosen Publishing Group, 2012), S. 18.

8.Morris, Wer regiert die Welt, S. 148.

9.Louis C. Hunter und Eleutherian Mills-Hagley Foundation, A History of Industrial Power in the United States, 1780–1930: Steam Power (Charlottesville, VA: University Press of Virginia, 1979), 601–30.

10.Morris, Wer regiert die Welt, S. 480.

11.Ebenda, S. 475.

12.Martin L. Weitzman, „Recombinant Growth“, Quarterly Journal of Economics 113, Nr. 2 (1998): 331–60.

13.Bjørn Lomborg, The Skeptical Environmentalist: Measuring the Real State of the World (Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2001), S. 165 [dt: Apocalypse No! Wie sich die menschlichen Lebensgrundlagen entwickeln, aus dem Englischen von Thomas Laugstien und Katrin Grünepütt, zu Klampen Verlag, 2002, S. 196-197].

Kapitel 2 – WAS DIE NEUEN MASCHINEN ALLES KÖNNEN

1.Frank Levy und Richard J. Murnane, The New Division of Labor: How Computers Are Creating the Next Job Market (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2004).

2.Michael Polanyi, The Tacit Dimension (Chicago, IL: University of Chicago Press, 2009), S. 4.

3.Joseph Hooper, „DARPA’s Debacle in the Desert“, Popular Science, 4. Juni 2004, http://www.popsci.com/scitech/article/2004-06/darpa-grand-challenge-2004darpas-debacle-desert.

4.Mary Beth Griggs, „4 Questions About Google’s Self-Driving Car Crash“, Popular Mechanics, 11. August 2011, http://www.popularmechanics.com/cars/news/industry/4-questions-about-googles-self-driving-car-crash; John Markoff, „Google Cars Drive Themselves, in Traffic“, New York Times, 9. Oktober 2010, http://www.nytimes.com/2010/10/10/science/10google.html.

5.Ernest Hemingway, The Sun Also Rises (New York: Harper-Collins, 2012), S. 72 [dt.: Fiesta, einzige autorisierte Übertragung von Annemarie Horschitz-Horst, Rowohlt Taschenbuch Verlag, 1999, S. 154].

6.Levy und Murnane, The New Division of Labor, S. 29.

7.„Siri Is Actually Incredibly Useful Now“, Gizmodo, aufgerufen am 4. August 2013, http://gizmodo.com/5917461/siri-is-better-now.

8.Ebenda

9.„Minneapolis Street Test: Google Gets a B+, Apple’s Siri Gets a D - Apple 2.0 -FortuneTech“, CNNMoney, http://tech.fortune.cnn.com/2012/06/29/minneapolis-streettest-google-gets-a-b-apples-siri-gets-a-d/ (aufgerufen am 23. Juni 2013).

10.Ning Xiang und Rendell Torres, „Architectural Acoustics and Signal Processing in Acoustics: Topical Meeting on Spatial and Binaural Evaluation of Performing Arts Spaces I: Measurement Techniques and Binaural and Interaural Modeling“, 2004, http://scitation.aip.org/getpdf/servlet/GetPDFServlet?filetype=pdf&id=JASMAN000116000004.

11.Wie zitiert in John Markoff, „Armies of Expensive Lawyers, Replaced by Cheaper Software“, New York Times, 4. März 2011, http://www.nytimes.com/2011/03/05/science/05legal.html?pagewanted=all&_r=0.

12.„Spring Cleaning for Some of Our APIs“, The Official Google Code Blog, 3. Juni 2011, http://googlecode.blogspot.com/2011/05/spring-cleaning-for-some-of-our-apis.html.

13.Douglas Adams, The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy (New York: Random House, 2007), S. 54 [dt: Per Anhalter durch die Galaxis, aus dem Englischen von Benjamin Schwarz, Heyne, 2009, S. 66/67].

14.Persönliches Gespräch mit Sara Buda, Vice President Lionbridge, Investor Relations and Corporate Development, September 2011.

15.„Top 10 TV Ratings / Top 10 TV Shows / Nielsen“, Evernote, 18. August 2012, https://www.evernote.com/shard/s13/sh/a4480367-9414-4246-bba4-d588d60e64ce/bb3f380315cd10deef79e33a88e56602 (aufgerufen am 23. Juni 2013).

16.„Meet Watson, the Jeopardy!-Playing Computer“, TV.com, 1. Dezember 2004, http://www.tv.com/news/meet-watson-the-jeopardy-playing-computer-25144/.

17.„What’s The Most Money Won On Jeopardy?“, Celebrity Net Worth, 20. Mai 2010, http://www.celebritynetworth.com/articles/entertainment-articles/whats-themost-money-won-o/.

18.Stephen Baker, Final Jeopardy: Man Vs. Machine and the Quest to Know Everything (Houghton Mifflin Harcourt, 2011), S. 19.

19.„IBM and ‘Jeopardy!’ Relive History With Encore Presentation of ‘Jeopardy!’ “, Did You Know … , 2013, http://www.jeopardy.com/showguide/abouttheshow/showhistory/.

20.Alle statistischen Angaben zu Watson und menschlichen Leistungen aus Willy Shih, „Building Watson: Not So Elementary, My Dear!“ Harvard Business School Case 612-017, September 2011 (überarbeitet im Juli 2012), http://hbr.org/product/building-watson-not-so-elementary-my-dear/an/612017-PDF-ENG.

21.Persönliche Recherchen der Autoren.

22.Ken Jennings, „My Puny Human Brain“, Slate, 16. Februar 2011, http://www.slate.com/articles/arts/culturebox/2011/02/my_puny_human_brain.single.html.

23.Isaac Asimov, „The Vocabulary of Science Fiction“, aus Asimov on Science Fiction (New York, Doubleday, 1981), S. 69.

24.„The Robot Panic of the Great Depression“, Slate, 29. November 2011, http://www.slate.com/slideshows/technology/the-robot-panic-of-the-great-depression.html (aufgerufen am 23. Juni 2013).

25.„Isaac Asimov Explains His Three Laws of Robots“, Open Culture, 31. Oktober 2012, http://www.openculture.com/2012/10/isaac_asimov_explains_his_three_laws_of_robotics.html (aufgerufen am 23. Juni 2013).

26.Brian Lam, „Honda ASIMO vs. Slippery Stairs“, 11. Dezember 2006, http://gizmodo.com/220771/honda-asimo-vs-slippery-stairs?op=showcustomobject&postId=220771&item=0.

27.Hans Moravec, Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1988), S. 15 [dt.: Mind Children: Der Wettlauf zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz, aus dem Amerikanischen von Hainer Kober, Hoffmann und Campe, 1990, S. 29].

28.„Moravec’s Paradox“, Wikipedia, the Free Encyclopedia, 28. April 2013, http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Moravecpercent27s_paradox&oldid=540679203.

29.Steven Pinker, The Language Instinct (New York: HarperPerennial ModernClassics, 2007), S. 190-91.

30.Christopher Drew, „For iRobot, the Future Is Getting Closer“, New York Times, 2. März 2012, http://www.nytimes.com/2012/03/03/technology/for-irobot-the-future-is-getting-closer.html.

31.Danielle Kucera, „Amazon Acquires Kiva Systems in Second-Biggest Takeover“, Bloomberg, 19. März 2012, http://www.bloomberg.com/news/2012-03-19/amazon-acquires-kiva-systems-in-second-biggest-takeover.html (aufgerufen am 23. Juni 2013).

32.Marc DeVidts, „First Production Run of Double Has Sold Out!“, 16. August 2012, http://blog.doublerobotics.com/2012/8/16/welcome-double-update.

33.„DARPA Robotics Challenge“, o. J., http://www.darpa.mil/Our_Work/TTO/Programs/DARPA_Robotics_Challenge.aspx.

34.DARPA, „Broad Agency Announcement DARPA Robots Challenge Tactical Technology Office“, 10. April 2012, http://www.fbo.gov/utils/view?id=74d674ab011d5954c7a46b9c21597f30.

35.Zum Beispiel Philips Vital Signs Camera, o. J., http://www.vital signscamera.com/; Steve Casimiro, „2011 Best Outdoor iPhone Apps—Best Weather Apps“, o. J., http://www.adventure-journal.com/2011-best-outdoor-iphone-apps-%E2%80%94-best-weather-apps/; iSeismometer, o. J., https://itunes.apple.com/us/app/iseismometer/id304190739?mt=8.

36.„SoLoMo“, Schott’s Vocab Blog, http://schott.blogs.nytimes.com/2011/02/22/solomo/ (aufgerufen am 23. Juni 2013).

37.„SCIgen – An Automatic CS Paper Generator“, aufgerufen am 14. September 2013, http://pdos.csail.mit.edu/scigen/.

38Herbert Schlangemann, „Towards the Simulation of E-commerce“, aus Proceedings of the 2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering, Bd. 5, CSSE 2008 (Washington, D.C.: IEEE Computer Society, 2008), 1144–47, DOI:10.1109/CSSE.2008.1.

39.Narrative Science, „Forbes Earnings Preview: H.J. Heinz“, 24. August 2012, http://www.forbes.com/sites/narrativescience/2012/08/24/forbes-earnings-preview-h-j-heinz-3/.

40.„How Stereolithography 3-D Layering Works“, HowStuffWorks, http://computer.howstuffworks.com/stereolith.htm (aufgerufen am 4. August 2013).

41.Claudine Zap, „3D Printer Could Build a House in 20 Hours“, 10. August 2012, http://news.yahoo.com/blogs/sideshow/3d-printer-could-build-house-20-hours-224156687.html; siehe auch Samantha Murphy, „Woman Gets Jawbone Made By 3D Printer“, 6. Februar 2012, http://mashable.com/2012/02/06/3d-printer-jawbone/; „Great Ideas Soar Even Higher with 3D Printing“, 2013, http://www.stratasys.com/resources/case-studies/aerospace/nasa-mars-rover.

Kapitel 3 – DAS MOORE’SCHE GESETZ UND DIE ZWEITE HÄLFTE DES SCHACHBRETTS

1.G. E. Moore, „Cramming More Components onto Integrated Circuits“, Electronics 38, Nr. 8 (19. April 1965): 114–17, DOI: 10. 1109/jproc.1998.658762.

2.Ebenda.

3.Michael Kanellos, „Moore’s Law to Roll on for Another Decade“, CNET, http://news.cnet.com/2100-1001-984051.html (aufgerufen am 26. Juni 2013).

4.Rick Merritt, „Broadcom: Time to Prepare for the End of Moore’s Law“, EE Times, 23. Mai 2013, http://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1263256.

5.Adam Sneed, „A Brief History of Warnings About the Demise of Moore’s Law“, Future Tense-Blog, Slate.com, 3. Mai 2012, http://www.slate.com/blogs/future_tense/2012/05/03/michio_kako_and_a_brief_history_of_warnings_about_the_end_of_moore_s_law.html (aufgerufen am 26. Juni 2013).

6.„Moore’s Law: The Rule That Really Matters in Tech“, CNET, 15. Oktober 2012, http://news.cnet.com/8301-11386_3-57526581-76/moores-law-the-rule-that-really-matters-in-tech/.

7.H. J. R. Murray, A History of Chess (Northampton, MA: Benjamin Press, 1985).

8.Ray Kurzweil, The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence (London: Penguin, 2000), S. 36 [dt.: Homo s@piens: Leben im 21. Jahrhundert – Was bleibt vom Menschen?, aus dem Englischen von Helmut Dierlamm, Enrico Heinemann, Ute Mihr, Thomas Pfeiffer, Reiner Pfleiderer, Econ Taschenbuch Verlag, 2000, S. 68].

9.Siehe http://www.cuug.ab.ca/~branderr/pmc/012_coal.html (aufgerufen am 23. September 2013).

10.Ionut Arghire, „The Petaflop Barrier Is Down, Going for the Exaflop?“, Softpedia, 10. Juni 2008, http://news.softpedia.com/news/The-Petaflop-Barrier-Is-Down-Going-for-the-Exaflop-87688.shtml.

11.„The Tops in Flops“, Scribd, http://www.scribd.com/doc/ 886 30700/The-Tops-in-Flops (aufgerufen am 26. Juni 2013).

12.Matt Gemmell, „iPad Multi-Touch“, 9. Mai 2010, http://matt-gemmell.com/2010/05/09/ipad-multi-touch/.

13.„Company News; Cray to Introduce A Supercomputer“, New York Times, 11. Februar 1988, http://www.nytimes.com/1988/11/02/business/company-news-cray-to-introduce-a-supercomputer.html (aufgerufen am 26. Juni 2013).

14.Thomas Fine, „The Dawn of Commercial Digital Recording“, ARSC Journal 39 (Frühjahr 2008): 1–17; Jurrien Raif, „Steven Sasson Named to CE Hall of Fame“, Let’s Go Digital, 18. September 2007, http://www.letsgodigital.org/en/16859/ce-hall-of-fame/.

15.„Hendy’s Law“, Nida Javed, 7. Dezember 2012, http://prezi.com/v-rooknipogx/hendys-law/.

16.Josep Aulinas et al., „The SLAM Problem: A Survey“, aus Proceedings of the 2008 Conference on Artificial Intelligence Research and Development: Proceedings of the 11th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligencex (Amsterdam: IOS Press, 2008), S. 363–71, http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1566899.1566949.

17.Dylan McGrath, „Teardown: Kinect Has Processor after All“, EE Times, 15. November 2010, http://www.eetimes.com/electronics-news/4210757/Teardown—Kinect-has-processor-after-all.

18.„Microsoft Kinect Sales Top 10 Million, Set New Guinness World Record“, Mashable, 9. März 2011, http://mashable.com/2011/03/09/kinect-10-million/ (aufgerufen am 26. Juni 2013).

19.„Xbox Kinect’s Game Launch Lineup Revealed“, Mashable, 18. Oktober 2010, http://mashable.com/2010/10/18/kinect-launch-games/ (aufgerufen am 26. Juni 2013).

20.„KinectFusion: The Self-Hack That Could Change Everything“, The Creators Project, 18. August 2011, http://thecreatorsproject.vice.com/blog/kinectfusion-the-self-hack-that-could-change-everything (aufgerufen am 26. Juni 2013).

21.Sarah Kessler, „KinectFusion HQ – Microsoft Research“, http://research.microsoft.com/apps/video/dl.aspx?id=152815 (aufgerufen am 26. Juni 2013).

22.„Microsoft’s KinectFusion Research Project Offers Real-time 3D Reconstruction, Wild AR Possibilities“, Engadget, 9. August 2011, http://www.engadget.com/2011/08/09/microsofts-kinectfusion-research-project-offers-real-time-3d-re/ (aufgerufen am 26. Juni 2013).

23.Thomas Whelan et al., „Kintinuous: Spatially Extended KinectFusion“, o. J., http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/71756/MIT-CSAIL-TR-2012-020.pdf?sequence=1.

24.Brett Solomon, „Velodyne Creating Sensors for China Autonomous Vehicle Market“, Technology Tell, 5. Juli 2013, http://www.technologytell.com/in-car-tech/4283/velodyne-creating-sensors-for-china-autonomous-vehicle-market/.

Kapitel 4 – DIE ALLUMFASSENDE DIGITALISIERUNG

1.Nick Wingfield und Brian X. Chen, „Apple Keeps Loyalty of Mobile App Developers“, New York Times, 10. Juni 2012, http://www.nytimes.com/2012/06/11/technology/apple-keeps-loyalty-of-mobile-app-developers.html.

2.„How Was the Idea for Waze Created?“, http://www.waze.com/faq/ (aufgerufen am 27. Juni 2013).

3.Daniel Feldman, „Waze Hits 20 Million Users!“, 5. Juli 2012, http://www.waze.com/blog/waze-hits-20-million-users/.

4.Carl Shapiro und Hal R. Varian, Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy (Boston, MA: Harvard Business School Press, 1998), S. 3 [dt.: Online zum Erfolg: Strategie für das Internet-Business, aus dem Amerikanischen von Hans Kray und Sabine Wünsch, Wirtschaftsverlag Langen Müller / Herbig, 1999, S. 13].

5.Jules Verne, Works of Jules Verne (New York: V. Parke, 1911), http://archive.org/details/worksofjulesvern01vernuoft.

6.Shapiro und Varian, Online zum Erfolg, S. 37.

7.„Friendster“, Wikipedia, http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Friendster&oldid=559301831 (aufgerufen am 27. Juni 2013); „History of Wikipedia“, Wikipedia, http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=History_of_Wikipedia&oldid=561664870 (aufgerufen am 27. Juni 2013); „Blogger (service)“, Wikipedia, http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Blogger_(service)&oldid=560541931 (aufgerufen am 27. Juni 2013).

8.„Top Sites“, Alexa: The Web Information Company, http://www.alexa.com/topsites (aufgerufen am 8. September 2012).

9.„IBM Watson Vanquishes Human Jeopardy Foes“, PCWorld, 16. Februar 2011, http://www.pcworld.com/article/219893/ibm_watson_vanquishes_human_jeopardy_foes.html.

10.„IBM’s Watson Memorized the Entire ‘Urban Dictionary,’ Then His Overlords Had to Delete It“, The Atlantic, 10. Januar 2013, http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/01/ibms-watson-memorized-the-entire-urban-dictionary-then-his-overlords-had-to-delete-it/267047/.

11.Kevin J. O’Brien, „Talk to Me, One Machine Said to the Other“, New York Times, 29. Juli 2012, http://www.nytimes.com/2012/07/30/technology/talk-to-me-one-machine-said-to-the-other.html.

12.„VNI Forecast Highlights“, Cisco, http://www.cisco.com/web/solutions/sp/vni/vni_forecast_highlights/index.html (aufgerufen am 28. Juni 2013).

13.„VNI Forecast Highlights“, Cisco, http://www.cisco.com/web/solutions/sp/vni/vni_forecast_highlights/index.html (aufgerufen am 28. Juni 2013).

14.Infographic, „The Dawn of the Zettabyte Era“, Cisco Blogs, http://blogs.cisco.com/news/the-dawn-of-the-zettabyte-era-infographic/ (aufgerufen am 28. Juni 2013).

15.Russ Rowlett, „How Many? A Dictionary of Units of Measurement“, 16. April 2005, http://www.unc.edu/~rowlett/units/prefixes.html.

16.Rumi Chunara, Jason R. Andrews und John S. Brownstein, „Social and News Media Enable Estimation of Epidemiological Patterns Early in the 2010 Haitian Cholera Outbreak“, American Journal of Tropical Medicine and Hygiene 86, Nr. 1 (2012): 39–45, DOI:10.4269/ajtmh.2012.11-0597.

17.Sitaram Asur und Bernardo A. Huberman, Predicting the Future with Social Media, arXiv e-print, Cornell University Library, 29. März 2010, http://arxiv.org/abs/1003.5699.

18.Jennifer Howard, „Google Begins to Scale Back Its Scanning of Books From University Libraries“, Chronicle of Higher Education, 9. März 2012, http://chronicle.com/article/Google-Begins-to-Scale-Back/131109/.

19.„Culturomics“, http://www.culturomics.org/ (aufgerufen am 28. Juni 2013).

20.Jean-Baptiste Michel et al., „Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books“, Science 331, Nr. 6014 (2011): 176–82, DOI:10.1126/science.1199644.

21.Steve Lohr, „For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics“, New York Times, 6. August 2009, http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html.

22.Boyan Brodaric, Field Data Capture and Manipulation Using GSC Fieldlog V3.0, U.S. Geological Survey Open-File Report 97-269 (Geological Survey of Canada, 7.Oktober 1997), http://pubs.usgs.gov/of/1997/of97-269/brodaric.html.

23.Selective Availability(National Coordination Office for Space-Based Positioning, Navigation, and Timing, 17. Februar 2012), http://www.gps.gov/systems/gps/modernization/sa/.

Kapitel 5 – INNOVATION: NIMMT SIE AB ODER FORMIERT SIE SICH NEU?

1.Henry Southgate, Many Thoughts of Many Minds: Being a Treasury of Reference Consisting of Selections from the Writings of the Most Celebrated Authors (Griffin, Bohn, and Company, 1862), S. 451.

2.Paul R. Krugman, The Age of Diminished Expectations: U.S. Economic Policy in the 1990s (Cambridge, MA: MIT Press, 1997), S. 11.

3.Joseph Alois Schumpeter, Business Cycles: A Theoretical, Historical, and Statistical Analysis of the Capitalist Process (Philadelphia, NJ: Porcupine Press, 1982), S. 86 [dt.: Konjunkturzyklen: Eine theoretische, historische und statistische Analyse des kapitalistischen Prozesses, Vandenhoeck & Rupprecht, 2008, S. 93].

4.Robert J. Gordon, Is U.S. Economic Growth Over? Faltering Innovation Confronts the Six Headwinds, Working Paper (National Bureau of Economic Research, August 2012), http://www.nber.org/papers/w18315.

5.Ebenda.

6.Tyler Cowen, The Great Stagnation: How America Ate All the Low-hanging Fruit of Modern History, Got Sick, and Will (Eventually) Feel Better (New York: Dutton, 2011).

7.Gavin Wright, „Review of Helpman (1998)“, Journal of Economic Literature 38 (März 2000): 161–62.

8.Boyan Jovanovic und Peter L. Rousseau, „General Purpose Technologies“, aus Handbook of Economic Growth, Hrsg. Philippe Aghion und Steven N. Durlauf, Bd. 1, Teil B (Amsterdam: Elsevier, 2005), 1181–1224, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S157406840501018X.

9.Alexander J. Field, Does Economic History Need GPTs? (Rochester, NY : Social Science Research Network, 2008), http://papers.ssrn.com/abstract=1275023.

10.Gordon, Is U.S. Economic Growth Over?, S. 11.

11.Cowen, The Great Stagnation, Speicherstelle 520.

12.Gordon, Is U.S. Economic Growth Over?, S. 2.

13.Kary Mullis, „The Polymerase Chain Reaction“ (Nobelvorlesung, 8. Dezember 1993), http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/1993/mullis-lecture.html?print=1.

14.W. Brian Arthur, The Nature of Technology: What It Is and How It Evolves (New York: Simon and Schuster, 2009), S. 122.

15.Paul Romer, „Economic Growth“, Library of Economics and Liberty, 2008, http://www.econlib.org/library/Enc/EconomicGrowth.html.

16.Ebenda.

17.Associated Press, „Number of Active Users at Facebook over the Years“, Yahoo! Finance, http://finance.yahoo.com/news/number-active-users-facebook-over-years-214600186—finance.html (aufgerufen am 29. Juni 2013).

18.Martin L. Weitzman, „Recombinant Growth“, Quarterly Journal of Economics 113, Nr. 2 (1998): 331–60.

19.Ebenda, 357.

20.Eric Raymond, „The Cathedral and the Bazaar“, 11. September 2000, http://www.catb.org/esr/writings/homesteading/cathedral-bazaar/.

21.„NASA Announces Winners of Space Life Sciences Open Innovation Competition“, NASA – Johnson Space Center – Johnson News, http://www.nasa.gov/centers/johnson/news/releases/2010/J10-017.html (aufgerufen am 29. Juni 2013).

22.Steven Domeck, „NASA Challenge Pavilion Results“, 2011, http://www.nasa.gov/pdf/651444main_InnoCentive%20NASA%20Challenge%20Results%20CoECI_D1_0915%20to%200955.pdf.

23.Lars Bo Jeppesen und Karim Lahkani, „Marginality and Problem Solving Effectiveness in Broadcast Search“, Organization Science 20 (2013), http://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/3351241/Jeppesen_Marginality.pdf?sequence=2.

24.„Predicting Liability for Injury from Car Accidents“, Kaggle, 2013, http://www.kaggle.com/solutions/casestudies/allstate.

25.„Carlsberg Brewery Harnesses Design Innovation Using Affinnova“, Affinnova, http://www.affinnova.com/success-story/carlsberg-breweries/ (aufgerufen am 6. August 2013).

Kapitel 6 – KÜNSTLICHE UND MENSCHLICHE INTELLIGENZ IM ZWEITEN MASCHINENZEITALTER

1.John Markoff, „Israeli Start-Up Gives Visually Impaired a Way to Read“, New York Times, 3. Juni 2013, http://www.nytimes.com/2013/06/04/science/israeli-start-up-gives-visually-impaired-a-way-to-read.html.

2.„Press Announcements – FDA Approves First Retinal Implant for Adults with Rare Genetic Eye Disease“, WebContent, 14. Februar 2013, http://www.fda.gov/NewsEvents/Newsroom/PressAnnouncements/ucm339824.htm.

3.„Wheelchair Makes the Most of Brain Control“, MIT Technology Review, 13. September 2010, http://www.technologyreview.com/news/420756/wheelchair-makes-the-most-of-brain-control/.

4.„IBM Watson Helps Fight Cancer With Evidence-based Diagnosis and Treatment Suggestions“, Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, Januar 2013, http://www-03.ibm.com/innovation/us/watson/pdf/MSK_Case_Study_IMC14794.pdf.

5.David L. Rimm, „C-Path: A Watson-Like Visit to the Pathology Lab“, Science Translational Medicine 3, Nr. 108 (2011): 108fs8–108fs8.

6.Andrew H. Beck et al., „Systematic Analysis of Breast Cancer Morphology Uncovers Stromal Features Associated with Survival“, Science Translational Medicine 3, Nr. 108 (2011): 108ra113–108ra113, DOI:10.1126/scitranslmed.3002564.

7.Julian Lincoln Simon, The Ultimate Resource (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1981), S. 196.

8.Julian Lincoln Simon, The Ultimate Resource 2 (überarbeitete Ausgabe, Princeton, NJ: Princeton University Press, 1998), S. xxxviii.

9.Weltbank, Information and Communications for Development 2012: Maximizing Mobile (Washington, DC: World Bank Publications, 2012).

10.Robert Jensen, „The Digital Provide: Information (Technology), Market Performance, and Welfare in the South Indian Fisheries Sector“, Quarterly Journal of Economics 122, Nr. 3 (2007): 879–924, DOI:10.1162/qjec.122.3.879.

11.Erica Kochi, „How The Future of Mobile Lies in the Developing World“, Tech-Crunch, 27. Mai 2012, http://techcrunch.com/2012/05/27/mobile-developing-world/.

12.Marguerite Reardon, „Smartphones to Outsell Feature Phones in 2013 for First Time“, CNET, 4. März 2013, http://news.cnet.com/8301-1035_3-57572349-94/smartphones-to-outsell-feature-phones-in-2013-for-first-time/.

13.Jonathan Rosenblatt, „Analyzing Your Data on the AWS Cloud (with R)“, R-statistics Blog, 22. Juli 2013, http://www.r-statistics.com/2013/07/analyzing-your-data-on-the-aws-cloud-with-r/.

14.Carl Bass, „We’ve Reached Infinity—So Start Creating“,Wired UK, 22. Februar 2012, http://www.wired.co.uk/magazine/archive/2012/03/ideas-bank/weve-reached-infinity.

15.Noam Cohen, „Surviving Without Newspapers“, New York Times, 7. Juni 2009, http://www.nytimes.com/2009/06/07/weekinreview/07cohen.html.

Kapitel 7 – DIE GANZE FÜLLE DER RECHNERLEISTUNG

1.Die Rate hat in der Rezession zwar geschwankt, ist jedoch über längere Zeiträume erstaunlich stabil geblieben. 1957 fasste der Ökonom Nicholas Kaldor zusammen, was damals über Wirtschaftswachstum bekannt war − in einem Artikel, der zum Klassiker wurde: „A Model of Economic Growth“, Economic Journal 67, Nr. 268 (1957): 591–624. Seine Beobachtungen einschließlich der relativ konstanten Wachstumsraten maßgeblicher Variablen wie Lohnsteigerungen und Kapital pro Arbeitnehmer sollten als „Kaldor-Fakten“ bekannt werden.

2.Bret Swanson, „Technology and the Growth Imperative“, The American, 26. März 2012, http://www.american.com/archive/2012/march/technology-and-the-growth-imperative (aufgerufen am 23. September 2013).

3.Congressional Budget Office, The 2013 Long-Term Budget Outlook, September 2013, S. 95. http://www.cbo.gov/sites/default/files/cbofiles/attachments/44521-LTBO2013.pdf.

4.Robert Solow, „We’d Better Watch Out“, New York Times Book Review, 12. Juli 1987.

5.Erik Brynjolfsson, „The Productivity Paradox of Information Technology“, Communications of the ACM 36, Nr. 12 (1993): 66–77, DOI:10.1145/163298.163309.

6.Siehe z. B. Erik Brynjolfsson und Lorin Hitt, „Paradox Lost: Firm Level Evidence on the Returns to Information Systems“, Management Science 42, Nr. 4 (1996): 541–58. Siehe auch Brynjolfsson und Hitt, „Beyond Computation: Information Technology, Organizational Transformation and Business Performance“, Journal of Economic Perspectives 14, Nr. 4 (2000): 23–48. Darin ist viel der diesbezüglichen Literatur zusammengefasst.

7.Dale W. Jorgenson, Mun S. Ho und Kevin J. Stiroh, „Will the U.S. Productivity Resurgence Continue?“, Current Issues in Economics and Finance (2004), http://ideas.repec.org/a/fip/fednci/y2004idecnv.10no.13.html.

8.C. Syverson, „Will History Repeat Itself? Comments on ‘Is the Information Technology Revolution Over?’ “, International Productivity Monitor 25 (2013): 37–40.

9.„Computer and Dynamo: The Modern Productivity Paradox in a Not-Too-Distant Mirror“, Center for Economic Policy Research, Nr. 172, Stanford University, Juli 1989, http://www.dklevine.com/archive/refs4115.pdf.

10.Zum Beispiel Materials Resource Planning (MRP)-Systeme, der Ursprung des Enterprise Resource Planning (ERP) und im Anschluss Supply Chain Management (SCM), Customer Relationship Management (CRM) und unlängst Business Intelligence (BI) Analytics und viele andere groß angelegte Systeme.

11.Todd Traub, „Wal-Mart Used Technology to Become Supply Chain Leader“, Arkansas Business, http://www.arkansasbusiness.com/article/85508/wal-mart-used-technology-to-become-supply-chain-leader (aufgerufen am 20. Juli 2013).

12.Das deckt sich mit einer ähnlichen Analyse von Oliner und Sichel (2002), die schrieben, dass „sowohl der Einsatz von Informationstechnologie als auch die mit der Produktion von Informationstechnologie assoziierten Effizienzsteigerungen zentrale Faktoren beim Wiederanstieg [der Produktivität] waren.“ Oliner, Sichel und Stiroh (2007) stellten außerdem fest, dass IT wesentlich zu diesem Wiederanstieg beitrug. Dale Jorgenson, Mun Ho und Kevin Stiroh, „Will the U.S. Productivity Resurgence Continue?“, Federal Reserve Bank of New York: Current Issues in Economics and Finance, Dezember 2004, http://www.newyorkfed.org/research/current_issues/ci10-13/ci10-13.html.

Susan Housman, Wirtschaftswissenschaftlerin am Upjohn Institute, wandte ein, dass die enormen Produktivitätssteigerungen der Computer herstellenden Branchen die Produktivität im Produktionssektor unangemessen verzerren (http://www.minneapolisfed.org/publications_papers/pub_display.cfm?id=4982). Sie meint: „Die Computerindustrie ist klein. Auf sie entfallen nur rund 12 Prozent der Wertschöpfung in der Fertigung. Sie hat jedoch einen unverhältnismäßig großen Effekt auf die Produktionsstatistik. … Wir stellen aber fest, dass der Wertschöpfungszuwachs in der Produktion ohne die Computerbranche um zwei Drittel geringer ausfällt und die Produktionssteigerungen fast um die Hälfte. Ohne Computer wirkt der Sektor nicht besonders stark.“ Für uns ist das Glas jedoch halb voll, und wir begrüßen den Beitrag der Computer, selbst wenn andere Sektoren in Rückstand geraten.

13.Siehe K. J. Stiroh, „Information Technology and the U.S. Productivity Revival: What Do the Industry Data Say?“, American Economic Review 92, Nr. 5 (2002): 1559–76; und D. W. Jorgenson, M. S. Ho und J. D. Samuels, „Information Technology and U.S. Productivity Growth: Evidence from a Prototype Industry Production Account“, Journal of Productivity Analysis, 36, Nr. 2 (2011): 159–75, insbesondere Tabelle 5, die zeigt, dass die Faktorproduktivitäts-Steigerungen in IT nutzenden Sektoren insgesamt zehnmal so hoch waren wie in Sektoren, in denen IT nicht großflächig zum Einsatz kam.

14.Siehe E. Brynjolfsson und L. M. Hitt, „Computing Productivity: Firm-level Evidence“, Review of Economics and Statistics 85, Nr. 4 (2003): 793–808. Gleichermaßen stellten Nicholas Bloom von der Stanford University, Rafaela Sadun von der Harvard University und John Van Reenen von der London School of Economics fest, dass amerikanische Unternehmen besonderes Geschick bei der Einführung von Managementmethoden zeigten, die den Wert von IT maximierten, was, wie dokumentiert, zu messbaren Produktivitätszuwächsen führte. Siehe N. Bloom, R. Sadun und J. Van Reenen, „Americans Do IT Better: U.S. Multinationals and the Productivity Miracle (No. w13085)“, National Bureau of Economic Research, 2007.

15.Andrew McAfee, „Pharmacy Service Improvement at CV S (A)“, Harvard Business Review, Case Study, 2005, http://hbr.org/product/pharmacy-service-improvement-at-cvs-a/an/606015-PDF-ENG.

16.Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt und Shinkyu Yang, „Intangible Assets: Computers and Organizational Capital“, Brookings Papers on Economic Activity, 2002, http://ebusiness.mit.edu/research/papers/138_Erik_Intangible_Assets.pdf.

17.Näheres dazu finden Sie bei Erik Brynjolfsson und Adam Saunders, Wired for Innovation: How Information Technology Is Reshaping the Economy (Cambridge, MA; London: MIT Press, 2013).

18.Angaben des U.S. Bureau of Labor Statistics zufolge betrug der Produktivitätszuwachs von 2001 bis 2010 im Schnitt 2,4 Prozent, von 1991 bis 2000 2,3 Prozent, von 1981 bis 1990 1,5 Prozent und von 1971 bis 1980 1,7 Prozent.

Kapitel 8 – ÜBER DAS BRUTTOINLANDSPRODUKT HINAUS

1.Joel Waldfogel, „Copyright Protection, Technological Change, and the Quality of New Products: Evidence from Recorded Music Since Napster,“ Working Paper (National Bureau of Economic Research, Oktober 2011), http://www.nber.org/papers/w17503.

2.Albert Gore, The Future: Six Drivers of Global Change (New York: Random House, 2013), S. 45 [dt: Die Zukunft: Sechs Kräfte, die unsere Welt verändern, aus dem Englischen von Anne Emmert, Thomas Pfeiffer und Werner Roller, Siedler Verlag, 2014, S. 82].

3.Die englische Wikipedia-Version hat über 2,5 Milliarden Stichwörter und damit mehr als 50 Mal so viel wie die Encyclopaedia Britannica. „Wikipedia: Size Comparisons“, Wikipedia, the Free Encyclopedia, 4. Juli 2013, http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Wikipedia:Size_comparisons&oldid=562880212 (aufgerufen am 17. August 2013).

4.Tatsächlich sind 90 Prozent aller Smartphone-Apps inzwischen kostenlos. Alex Cocotas, „Nine Out Of Ten Apps On Apple’s App Store Are Free“, Business Insider, 19. Juli 2013, http://www.businessinsider.com/nine-out-of-10-apps-are-free-2013-7#ixzz-2cojAAOCy (aufgerufen am 17. August 2013).

5.Die Kannibalisierung von SMS-Diensten durch kostenlose Over-the-top (OTT)-Dienste kostete die Telefongesellschaften der Analystengruppe Ovum zufolge 2013 schätzungsweise mehr als 30 Milliarden US-Dollar. Graeme Philipson, „Social Messaging to Cost Telcos $30 Billion in Lost SMS Revenues“, IT Wire, 2. Mai 2013, http://www.itwire.com/it-industry-news/strategy/59676-social-messaging-to-cost-telcos-$30-billion-in-lost-sms-revenues (aufgerufen am 17. August 2013). In der Theorie versuchen engagierte Statistiker des Bureau of Economic Analysis, auch qualitätsbereinigte Preisveränderungen zu berücksichtigen. In der Praxis funktioniert das nur bei kleinen Veränderungen, nicht aber bei der Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen, die bahnbrechende Umwälzungen bringen. Außerdem schlagen sich in BIP-Zuwächsen mitunter auch Minderungen unserer Lebensqualität nieder. So könnte zum Beispiel ein Anstieg der Kriminalität verstärkte Ausgaben für Alarmanlagen, Wachdienste und Justizvollzugsanstalten nach sich ziehen. Jeder für solche Aktivitäten ausgegebene Dollar steigert zwar das BIP, doch der Bevölkerung ginge es sicher besser, wenn weniger Verbrechen begangen würden und weniger Notwendigkeit für solche Ausgaben bestünde.

6.Siehe http://archive.org/stream/catalogno12400sear#page/370/mode/2up (aufgerufen am15. September 2013).

7.Versuchen Sie es mal mit dem Sears-Katalog von 1912 (S. 873), da kostet er nur 72 Cent; siehe http://archive.org/stream/catalogno12400sear#page/872/mode/2up.

8.Es zeigt sich, dass die Antworten leicht variieren, je nachdem, ob Sie versuchen, anhand des Katalogs von 2013 das „Glück“ von 1993 zu replizieren, oder anhand des Katalogs von 1993 das Glück von 2013. Eigentlich ist das der Unterschied zwischen den Barometern, die in der Wirtschaftswissenschaft Paasche- und Laspeyres-Preisindex heißen. Eine Alternative wäre die laufende Anpassung des betrachteten Warenkorbs, also der Ansatz, den die sogenannten verketteten Preisindizes verwenden. Der gewählte Preisindex sorgt quasi unmerklich im Lauf der Zeit für Unterschiede in Höhe von Hunderten Milliarden Dollar wie bei der Indexierung von Sozialleistungen zur Berücksichtigung von Änderungen der Lebenshaltungskosten.

9.Steht genau das gleiche Gut zu einem niedrigeren Preis zur Verfügung, geht im Grunde das nominale BIP zurück, das reale aber nicht. Der Unterschied zeigt sich im Preisindex. In der Praxis werden solche Veränderungen des Konsums in den Änderungen der Preisindizes nicht erfasst. Die amtlichen Zahlen für das nominale wie das reale BIP gehen daher zurück.

10.Erik Brynjolfsson, „The Contribution of Information Technology to Consumer Welfare“, Information Systems Research 7, Nr. 3 (1996): 281–300, DOI:10.1287/isre.7.3.281.

11.Erik Brynjolfsson und Joo Hee Oh, „The Attention Economy: Measuring the Value of Free Goods on the Internet“, in NBER Conference on the Economics of Digitization, Stanford, 2012, http://conference.nber.org/confer//2012/EoDs12/Brynjolfsson_Oh.pdf.

12.Hal Varian, „Economic Value of Google“, 29. März 2011, http://cdn.oreillystatic.com/en/assets/1/event/57/The%20Economic%20Impact%20of%20Google%20Presentation.pdf (aufgerufen am 23. August 2013). Yan Chen, Grace YoungJoo Jeon und Yong-Mi Kim, „A Day without a Search Engine: An Experimental Study of Online and Offline Search“, http://yanchen.people.si.umich.edu/.

13.Emil Protalinski, „10.5 Billion Minutes Spent on Facebook Daily, Excluding Mobile“, ZDNet, http://www.zdnet.com/blog/facebook/10-5-billion-minutes-spent-on-facebook-daily-excluding-mobile/11034 (aufgerufen am 23. Juli 2013).

14.Daniel Weld, „Internet Enabled Human Computation“, 22. Juli 2013, Folie 49, https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache: HK a8bKFJkRQJ:www.cs.washington.edu/education/courses/cse454/10au/slides/13-hcomp.ppt+facebook+hours+panama+canal+ahn&hl=en&gl=us&pid=bl&srcid=ADGEESjO16Vz-Mrtg5P2gFvRC82qOoJvsHNVmr56N1XbswDpmqoxb1pUMLoJacAgvNdPRk5OCU0gPCjLbf_3SIvu4oiqCYAqywUkC-18VLBdwiE2SwTQrGJXOxuxZFpu_gy6JrmzAtri0&sig=AHIEtbQnKVDd9ybDuAJQJMIMhD8R_oNt8Q.

15.Einen guten Überblick bietet Clive Thompson, „For Certain Tasks, the Cortex Still Beats the CPU“, Wired, 25. Juni 2007.

16.National Science Foundation, „Industry, Technology, and the Global Marketplace“, Science and Engineering Indicators 2012, 2012, http://www.nsf.gov/statistics/seind12/c6/c6h.htm#s2 (aufgerufen am 27. Juli 2013).

17.Michael Luca, „Reviews, Reputation, and Revenue: The Case of Yelp.com,“ Harvard Business School Working Paper (Harvard Business School, 2011), http://ideas.repec.org/p/hbs/wpaper/12-016.html (aufgerufen am 12. September 2013).

18.Ralph Turvey, „Review of: Toward a More Accurate Measure of the Cost of Living: Final Report to the Senate Finance Committee from the Advisory Committee to Study the Consumer Price Index. by Michael J. Boskin; Ellen R. Dullberger; Robert J. Gordon“, Economic Journal 107, Nr. 445 (1997): 1913–15, DOI:10.2307/2957930.

19.Jonathan Rothwell et al., „Patenting Prosperity: Invention and Economic Performance in the United States and Its Metropolitan Areas“, Februar 2013, http://www.brookings.edu/research/reports/2013/02/patenting-prosperity-rothwell (aufgerufen am 12. September 2013).

20.Siehe Carol Corrado, Chuck Hulten und Dan Sichel, „Intangible Capital and Economic Growth“, NBER Working Paper No. 11948, 2006, http://www.nber.org/papers/w11948.

21.Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt und Shinkyu Yang, „Intangible Assets: Computers and Organizational Capital“, Brookings Papers on Economic Activity, 2002, http://ebusiness.mit.edu/research/papers/138_Erik_Intangible_Assets.pdf (aufgerufen am 18. August 2013); Erik Brynjolfsson und Lorin M. Hitt, „Computing Productivity: Firm-Level Evidence“, SSRN Scholarly Paper (Rochester, NY : Social Science Research Network, 2003), http://papers.ssrn.com/abstract=290325.

22.Rick Burgess, „One Minute on the Internet: 640TB Data Transferred, 100k Tweets, 204 Million E-mails Sent“, TechSpot, http://www.techspot.com/news/52011-one-minute-on-the-internet-640tb-data-transferred-100k-tweets-204-million-e-mails-sent.html (aufgerufen am 23. Juli 2013).

23.„Facebook Newsroom“, http://newsroom.fb.com/content/default.aspx?NewsAreaId=21 (aufgerufen am 23. Juli 2013).

24.Dale Jorgenson und Barbara Fraumeni, „The Accumulation of Human and Nonhuman Capital, 1948–84“, in The Measurement of Saving, Investment, and Wealth (Chicago, IL: University of Chicago Press for National Bureau of Economic Research, 1989), S. 230, http://www.nber.org/chapters/c8121.pdf.

25.Adam Smith, An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations, Hrsg. Edwin Cannan (Library of Economics and Liberty, 1904), http://www.econlib.org/library/Smith/smWN20.html (aufgerufen am 23. September 2013) [dt: Der Wohlstand der Nationen: Eine Untersuchung seiner Natur und seiner Ursachen, aus dem Englischen übertragen und mit einer umfassenden Würdigung des Gesamtwerkes herausgegeben von Horst Claus Recktenwald, Deutscher Taschenbuch Verlag, 2009 – S. 662 [78]].

26.Ana Aizcorbe, Moylan Carol und Robbins Carol, „Toward Better Measurement of Innovation and Intangibles“, BEA Briefing, Januar 2009, http://www.bea.gov/scb/pdf/2009/01%20January/0109_innovation.pdf.

27.Wie zitiert in „GDP: One of the Great Inventions of the 20th Century“, January 2000 Survey of Current Business, http://www.bea.gov/scb/account_articles/general/0100od/maintext.htm.

28.Joseph E. Stiglitz, „GDP Fetishism“, Project Syndicate, http://www.project-syndicate.org/commentary/gdp-fetishism (aufgerufen am 23. Juli 2013).

29.„Human Development Index (HDI)“, Human Development Reports, 2012, (Index der menschlichen Entwicklung aus UNDP-Berichten über die menschliche Entwicklung 2012) http://hdr.undp.org/en/statistics/hdi/ (aufgerufen am 23. Juli 2013).

30.„Policy—A Multidimensional Approach“, Oxford Poverty & Human Development Initiative, 2013, http://www.ophi.org.uk/policy/multidimensional-poverty-index/.

31.„DHS Overview“, Measure DHS: Demographic and Health Surveys, 2013, http://www.measuredhs.com/What-We-Do/Survey-Types/DHS.cfm (aufgerufen am 11. September 2013).

32.Joseph Stiglitz, Amartya Sen und Jean-Paul Fitoussi, „Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress“, Council on Foreign Relations, 25. August 2010, http://www.cfr.org/world/report-commission-measurement-economic-performance-social-progress/p22847 (aufgerufen am 9. August 2013).

33.Siehe den Social Progress Index auf http://www.socialprogress-imperative.org/data/spi.

34.Siehe den Well-Being Index auf http://www.well-beingindex.com/.

35.Siehe das MIT Billion Prices Project auf http://bpp.mit.edu.

36.Siehe zum Beispiel Hyunyoung Choi und Hal Varian, „Predicting the Present with Google Trends“, Google Inc., 10. April 2009, http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/www.google.com/en/us/googleblogs/pdfs/google_predicting_the_present.pdf (aufgerufen am 11. September 2013); Lynn Wu und Erik Brynjolfsson, „The Future of Prediction: How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales“, SSRN Scholarly Paper (Rochester, NY : Social Science Research Network, 2013), http://papers.ssrn.com/abstract=2022293.

Kapitel 9 – DAS GEFÄLLE

1.Jonathan Good, „How Many Photos Have Ever Been Taken?“, 1000memories, 15. September 2011, http://blog.1000memories.com/94-number-of-photos-ever-taken-digital-and-analog-in-shoebox (aufgerufen am 10. August 2013).

2.Ebenda.

3.Tomi Ahonen, „Celebrating 30 Years of Mobile Phones, Thank You NTT of Japan“, Communities Dominate Brands, 13. November 2009, http://communities-dominate.blogs.com/brands/2009/11/celebrating-30-years-of-mobile-phones-thank-you-ntt-of-japan.html (aufgerufen am 11. September 2013).

4.Good, „How Many Photos Have Ever Been Taken?“

5.Craig Smith, „By the Numbers: 12 Interesting Instagram Stats“, Digital Marketing Ramblings … , 23. Juni 2013, http://expandedramblings.com/index.php/important-instagram-stats/ (aufgerufen am 10. August 2013).

6.Leena Rao, „Facebook Will Grow Headcount Quickly In 2013 To Develop Money-Making Products, Total Expenses Will Jump By 50 Percent“, TechCrunch, 30. Januar 2013, http://techcrunch.com/2013/01/30/zuck-facebook-will-grow-headcount-quickly-in-2013-to-develop-future-money-making-products/ (aufgerufen am 10. August 2013).

7.Brad Stone und Ashlee Vance, „Facebook’s ‘Next Billion’: A Q&A With Mark Zuckerberg“, Bloomberg Businessweek, 4. Oktober 2012, http://www.businessweek.com/articles/2012-10-04/facebooks-next-billion-a-q-and-a-with-mark-zuckerberg (aufgerufen am 11. September 2013).

8.„Kodak’s Growth and Decline: A Timeline“, Rochester Business Journal, 19. Januar 2012, http://www.rbj.net/print_article.asp?aID=190078.

9.Einer Analyse der Steuererklärungen in den USA für 2006 von Emmanuel Saez von der University of California, Berkeley, zufolge.

10.Die Lebenserwartung von Männern und Frauen mit über den Highschool-Abschluss hinausgehender Bildung stieg in diesem Zeitraum dagegen.

11.Sylvia Allegretto, „The State of Working America’s Wealth, 2011“, Briefing Paper Nr. 292, Economic Policy Institute, Washington, D.C.

12.Siehe beispielsweise Josh Bivens, „Inequality, Exhibit A: Wal-mart and the Wealth of American Families“, Working Economics, Economic Policy Institute-Blog, http://www.epi.org/blog/inequality-exhibit-wal-mart-wealth-american/ (aufgerufen am 17. September 2013).

13.Luisa Kroll, „Inside the 2013 Forbes 400: Facts and Figures On America’s Richest“, Forbes, 16. September 2013, http://www.forbes.com/sites/luisakroll/2013/09/16/inside-the-2013-forbes-400-facts-and-figures-on-americas-richest/ (aufgerufen am 16. September 2013).

14.Der Unterschied erklärt sich zu etwa einem Drittel durch methodische Unterschiede bei der Berechnung der Output-Preise, die zu Produktivitätskalkulationen herangezogen werden, im Vergleich zu den Verbraucherpreisen, die zur Einkommensberechnung verwendet werden. Außerdem entfielen rund 12 Prozent auf den Zuwachs bei Lohnzusatzleistungen wie Beiträgen zur Krankenversicherung. Siehe Lawrence Mishel, „The Wedges between Productivity and Median Compensation Growth“, Economic Policy Institute, 26. April 2012, http://www.epi.org/publication/ib330-productivity-vs-compensation/. Bei der Betrachtung des Haushaltseinkommens ist der Umstand, dass die Haushalte etwas kleiner sind als vor 30 Jahren, zu rund 20 Prozent für den Rückgang verantwortlich.

15.Daten der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) belegen, dass die Einkommensschere in 17 von 22 Ländern gewachsen ist, darunter Mexiko, die USA, Israel, Großbritannien, Italien, Australien, Neuseeland, Japan, Kanada, Deutschland, die Niederlande, Luxemburg, Finnland, Schweden, die Tschechische Republik, Norwegen und Dänemark. Siehe „An Overview of Growing Income Inequalities in the OECD Countries: Main Findings“ der OECD, 2011, http://www.oecd.org/social/soc/49499779.pdf.

16.Siehe beispielsweise Robert M. Solow, „Technical Change and the Aggregate Production Function“, Review of Economics and Statistics 39, Nr. 3 (1957): 312–20, DOI:10.2307/1926047.

17.Siehe David H. Autor, Lawrence F. Katz und Alan B. Krueger, „Computing Inequality: Have Computers Changed the Labor Market?“, Working Paper (National Bureau of Economic Research, März 1997), http://www.nber.org/papers/w5956; F. Levy und R. J. Murnane, The New Division of Labor: How Computers Are Creating the Next Job Market (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2012); D. Autor, „The Polarization of Job Opportunities in the U.S. Labor Market“, The Brookings Institution, http://www.brookings.edu/research/papers/2010/04/jobs-autor (aufgerufen am 10. August 2013); und Daron Acemoglu und David Autor, „Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings“, Working Paper (National Bureau of Economic Research, Juni 2010), http://www.nber.org/papers/w16082.

18.Daron Acemoglu und David Autor, „Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings“, Handbook of Labor Economics 4 (2011): 1043–1171.

19.Siehe „Digest of Education Statistics, 1999“, National Center for Education Statistics, http://nces.ed.gov/programs/digest/d99/d99t187.asp (aufgerufen am 10. August 2013).

20.Siehe T. F. Bresnahan, E. Brynjolfsson und L. M. Hitt, „Information Technology, Workplace Organization, and the Demand for Skilled Labor: Firm-level Evidence“, Quarterly Journal of Economics, 117, Nr. 1 (2002): 339–76. Siehe auch E. Brynjolfsson, L. M. Hitt und S. Yang, „Intangible Assets: Computers and Organizational Capital“, Brookings Papers on Economic Activity, 2002, S. 137–98.

21.Siehe Brynjolfsson, Hitt und Yang, „Intangible Assets: Computers and Organizational Capital“, und Erik Brynjolfsson, David Fitoussi und Lorin Hitt, „The IT Iceberg: Measuring the Tangible and Intangible Computing Assets“, Working Paper (Oktober 2004).

22.E . Brynjolfsson und L. M. Hitt, „Computing Productivity: Firm-level Evidence“, Review of Economics and Statistics 8, Nr. 4 (2003): 793–808.

23.Timothy F. Bresnahan, Erik Brynjolfsson und Lorin M. Hitt, „Information Technology, Workplace Organization, and the Demand for Skilled Labor: Firm-Level Evidence“, Quarterly Journal of Economics 117, Nr. 1 (2002): 339–76, DOI:10. 1162/003355302753399526.

24.Reengineering-Berater erzählen gern, wie im 17. Jahrhundert Kühe Boston Common und umliegende Gegenden durchstreiften. Mit der Zeit entstanden dadurch ausgetretene Pfade, und als Läden und Häuser gebaut wurden, nutzten die Menschen diese Pfade für ihre Karren und Wagen. Irgendwann wurde Kopfsteinpflaster gelegt und im 20. Jahrhundert waren die meisten der Pfade asphaltiert. Kühe sah man keine mehr. Wie jeder weiß, der schon einmal versucht hat, durch Boston zu fahren, ist Verkehrsplanung durch Kühe womöglich nicht die beste Grundlage für ein modernes Stadtplanungskonzept.

25.Siehe David Autor, „The Polarization of Job Opportunities in the U.S. Labor Market“, Brookings Institution (April 2010), http://www.brookings.edu/research/papers/2010/04/jobs-autor (aufgerufen am 10. August 2013); und Daron Acemoglu und David Autor, „Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings“, Working Paper (National Bureau of Economic Research, Juni 2010), http://www.nber.org/papers/w16082.

26.Siehe N. Jaimovich und H. E. Siu, „The Trend is the Cycle: Job Polarization and Jobless Recoveries (No. w18334)“, National Bureau of Economic Research, 2012.

27.Hans Moravec formulierte, „dass es vergleichsweise einfach ist, Computer mit der Leistungsfähigkeit von Erwachsenen Mathematikaufgaben lösen, Intelligenztests bewältigen oder Schach spielen zu lassen, dass es hingegen schwer oder unmöglich war, sie in Hinblick auf Wahrnehmung und Bewegung mit den Fertigkeiten eines einjährigen Kindes auszustatten.“ Hans Moravec, Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1988) [dt.: Mind Children: Der Wettlauf zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz, aus dem Amerikanischen von Hainer Kober, Hoffmann und Campe, 1990, S. 29].

28.Siehe Kapitel 6 in Jonathan Schaeffer, One Jump Ahead: Computer Perfection at Checkers (New York: Springer, 2009), http://public.eblib.com/EBLPublic/PublicView.do?ptiID=418209.

29.Zitiert in Daniel Crevier, AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence (New York: Basic Books, 1993), S. 108.

30.Jack Copeland, „A Brief History of Computing“, Juni 2000, http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/BriefHistofComp.html.

31.Das Handy-Schachprogramm Pocket Fritz gewann 2009 das Copa Mercosur-Turnier in Buenos Aires, Argentinien. „Breakthrough Performance by Pocket Fritz 4 in Buenos Aires“, Chess News, http://en.chessbase.com/Home/TabId/211/PostId/4005719/breakthrough-performance-by-pocket-fritz-4-in-buenos-aires.aspx (aufgerufen am 10. August 2013).

32.Steve Musil, „Foxconn Reportedly Installing Robots to Replace Workers“, CNET, 13. November 2012, http://news.cnet.com/8301-1001_3-57549450-92/foxconn-reportedly-installing-robots-to-replace-workers/ (aufgerufen am 13. November 2012).

33.Rod Brooks gab für Baxter einen Stundenlohn von vier Dollar an, als er auf der Techonomy 2012 Conference in Tucson, Arizona, am 12. November 2012 auf einer Podiumsdiskussion mit Andrew McAfee danach gefragt wurde.

34.Karl Marx, Capital: A Critique of Political Economy (New York: Modern Library, 1906), S. 708–9 [dt.: Das Kapital: Kritik der politischen Ökonomie, Anaconda, 2009].

35.Siehe Dale Jorgenson, A New Architecture for the U.S. National Accounts (Chicago, IL: University of Chicago Press, 2006).

36.Susan Fleck, John Glaser und Shawn Sprague, „The Compensation-Productivity Gap: A Visual Essay“, Monthly Labor Review (Januar 2011), http://www.bls.gov/opub/mlr/2011/01/art3full.pdf, S. 57-69.

37.L. Karabarbounis und B. Neiman, „The Global Decline of the Labor Share (Nr. w19136)“, National Bureau of Economic Research, 2013.

38.Siehe http://w3.epi-data.org/temp2011/BriefingPaper324_FINAL%283%29.pdf.

39.Siehe http://blogs.wsj.com/economics/2011/09/28/its-man-vs-machine-and-man-is-losing/.

40.Siehe z. B. Lucian A. Bebchuk und Yaniv Grinstein, „The Growth of Executive Pay“, Oxford Review of Economic Policy 21 (2005): 283–303; Harvard Law and Economics Discussion Paper Nr. 510. Abrufbar auf SSRN , http://papers.ssrn.com/abstract=648682 (aufgerufen am 10. August 2013).

Kapitel 10 – DIE GRÖSSTEN GEWINNER: STARS UND SUPERSTARS

1.Nike—You Don’t Win Silver, You Lose Gold, 2012, http://www.youtube.com/watch?v=ZnLCeXMHzBs&feature=youtube_gdata_player.

2.Meistens sichert sich der Gewinner nicht buchstäblich den gesamten Markt. Eine zutreffendere Beschreibung wäre vermutlich „Fast alles oder nichts“. Doch so oder so, im Wettbewerb um die Namensgebung für das Konzept hat „Alles oder nichts“ unter Wirtschaftswissenschaftlern fast den gesamten Marktanteil erobert, sodass wir diesen Begriff verwenden.

3.Emmanuel Saez, „Striking It Richer: The Evolution of Top Incomes in the United States“, 23. Januar 2013, http://elsa.berkeley.edu/~saez/saez-UStopincomes-2011.pdf.

4.„Why The Haves Have So Much : NPR“, NPR.org, 29. Oktober 2011, http://www.npr.org/2011/10/29/141816778/why-the-haves-have-so-much (aufgerufen am 11. August 2013).

5.Alex Tabarrok, „Winner Take-All Economics“, Marginal Revolution, 13. September 2010, http://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2010/09/winner-take-all-economics.html.

6.Steven N. Kaplan und Joshua Rauh, „It’s the Market: The Broad-Based Rise in the Return to Top Talent“, Journal of Economic Perspectives 27, Nr. 3 (2013): 35–56.

7.David Streitfeld, „As Boom Lures App Creators, Tough Part Is Making a Living“, New York Times, 17. November 2012, http://www.nytimes.com/2012/11/18/business/as-boom-lures-app-creators-tough-part-is-making-a-living.html.

8.Heekyung Kim und Erik Brynjolfsson, „CEO Compensation and Information Technology“, ICIS 2009 Proceedings, 1. Januar 2009, http://aisel.aisnet.org/icis2009/38.

9.Siehe Xavier Gabaix und Augustin Landier, „Why Has CEO Pay Increased so Much?“, SSRN Scholarly Paper (Rochester, NY : Social Science Research Network, 8. Mai 2006), http://papers.ssrn.com/abstract=901826.

10.Robert H. Frank und Philip J. Cook, The Winner-take-all Society: Why the Few at the Top Get so Much More Than the Rest of Us (New York: Penguin Books, 1996).

11.Sherwin Rosen, „The Economics of Superstars“, American Economic Review 71, Nr. 5 (1981): 845–58, DOI: 10.2307/1803469.

12.D. Rush, „Google buys Waze map app for $1.3bn“, Guardian (UK), 11. Juni 2013, http://www.theguardian.com/technology/2013/jun/11/google-buys-waze-maps-billion.

13.Das Video und Daten zur Anzahl der Aufrufe sind einsehbar auf https://www.youtube.com/watch?v=OYpwAtnywTk.

14.Siehe Roy Jones und Haim Mendelson zu diesem Aspekt: „Information Goods vs. Industrial Goods: Cost Structure and Competition“, Management Science 57, Nr. 1 (2011): 164–76, DOI:10. 1287/mnsc.1100.1262.

15.Sehr niedrige Grenzkosten können auch Bündelung im großen Stil rentabler machen. Unter anderem aus diesem Grund wird Kabelfernsehen in Paketen angeboten, nicht „à la Carte“, und deshalb konnte Microsoft Office stärker spezialisierten Produkten Marktanteile abnehmen. Die Bündelung kommt Superstars und Nischenanbietern zugute, indem sie für ein vollständigeres Produktangebot sorgt und den Absatz an Verbraucher steigert, die unterschiedliche Ansichten zum Wert der gebündelten Produkte haben. Doch Märkte, auf denen sich die Bündelung durchsetzt, sind in der Regel Alles-oder-nichts-Märkte. Siehe Yannis Bakos und Erik Brynjolfsson, Management Science 45, Nr. 12 (1999); Yannis Bakos und Erik Brynjolfsson, „Bundling and Competition on the Internet“, Marketing Science 19, Nr. 1 (2000): 63–82, DOI:10.1287/mksc.19.1.63.15182.

16.Siehe Michael D. Smith und Erik Brynjolfsson, „Consumer Decision-making at an Internet Shopbot: Brand Still Matters“, NBER (1. Dezember 2001): 541–58.

17.Catherine Rampell, „College Degree Required by Increasing Number of Companies“, New York Times, 19. Februar 2013, http://www.nytimes.com/2013/02/20/business/college-degree-required-by-increasing-number-of-companies.html.

18.Ausführlicher erläutern wir das in unserem Artikel „Investing in the IT That Makes a Competitive Difference“, Juli 2008, http://hbr.org/2008/07/investing-in-the-it-that-makes-a-competitive-difference.

19.Alfred Marshall, Principles of Economics, 8. Auflage, New York: Macmillan, 1947, S. 685.

20.Siehe z. B. http://www.koomey.com/books.html or http://www.johntreed.com/FCM.html.

21.Ausführlicher erläutern wir das in einem Artikel in der Harvard Business Review (A. McAfee und E. Brynjolfsson, „Investing in the IT That Makes a Competitive Difference: Studies of Corporate Performance Reveal a Growing Link between Certain Kinds of Technology Investments and Intensifying Competitiveness“, Harvard Business Review [2006]: 98–103) und in einem Forschungsbericht (E. Brynjolfsson, A. McAfee, M. Sorell und F. Zhu, „Scale without Mass: Business Process Replication and Industry Dynamics“, MIT Center for Digital Business Working Paper, 2008).

22.Formal werden die Potenzgesetze von der Formel f(x) = axk zum Ausdruck gebracht. Beim Verkauf eines Buches über Amazon ist f(x) beispielsweise eine Funktion der Rangstelle des Buchs, x hoch k. Ein netter Zug der Potenzgesetze ist, dass sie bei doppellogarithmischer Skalierung grafisch eine gerade Linie bilden, deren Neigung vom Exponenten k vorgegeben wird.

23.Erik Brynjolfsson, Yu Jeffrey Hu und Michael D. Smith, „Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers“, SSRN Scholarly Paper (Rochester, NY : Social Science Research Network, 1. Juni 2003), http://papers.ssrn.com/abstract=400940.

24.Anders formuliert tauchen solche außergewöhnlichen „schwarzen Schwäne“ ungleich häufiger auf, wenn eine Potenzgesetzverteilung zugrunde liegt statt einer Normalverteilung.

25.Das Gros der Einkommen lässt sich eigentlich am besten durch eine Log-Normalverteilung beschreiben, eine Variante der traditionellen Normalverteilung. Für die höchsten Einkommen eignet sich eine Potenzgesetzverteilung am besten.

26.Präsentation von Kim Taipale auf dem 21st Annual Aspen Institute Roundtable on Information Technology, 1. August 2013.

27.Als Nerd wissen Sie vielleicht, dass der Mittelwert einer Potenzgesetzverteilung unendlich sein kann. Das gilt insbesondere, wenn der Exponent in der Verteilung (in der vorstehenden Gleichung k) unter zwei beträgt.

28.Siehe „Dollars and Sense Part Two: ML B Player Salary Analysis“, Purple Row, http://www.purplerow.com/2009/4/23/848870/dollars-and-sense-part-two-mlb (aufgerufen am 10. August 2013). Der Unterschied wäre vermutlich noch größer, würde man die Werbeverträge der Superstars berücksichtigen.

Kapitel 11 – DIE EFFEKTE VON WOHLSTAND UND GEFÄLLE

1.„The World’s Billionaires: 25th Anniversary Timeline“, Forbes, 2012, http://www.forbes.com/special-report/2012/billionaires-25th-anniversary-timeline.html (aufgerufen am 7. August 2013); „Income, Poverty and Health Insurance Coverage in the United States: 2011“, U.S. Census Bureau Public Information Office, 12. September 2012, http://www.census.gov/newsroom/releases/archives/income_wealth/cb12-172.html (aufgerufen am 9. August 2013).

2.N. G. Mankiw, „Defending the One Percent“, Journal of Economic Perspectives, 8. Juni 2013, http://scholar.harvard.edu/files/mankiw/files/defending_the_one_percent_0.pdf.

3.Felix Salmon, „Krugman vs. Summers: The Debate“, Reuters Blogs—Felix Salmon, 15. November 2011, http://blogs.reuters.com/felix-salmon/2011/11/15/krugman-vs-summers-the-debate/ (aufgerufen am 10. August 2013).

4.Donald J. Boudreaux und Mark J. Perry, „The Myth of a Stagnant Middle Class“, Wall Street Journal, 23. Januar 2013, http://online.wsj.com/article/SB10001424127887323468604578249723138161566.html.

5.Mark J. Perry, „Thanks to Technology, Americans Spend Dramatically Less on Food Than They Did 3 Decades Ago“, AEIdeas, 7. April 2013, http://www.aei-ideas.org/2013/04/technology-innovation-and-automation-have-lowered-the-cost-of-our-food-and-improved-the-lives-of-all-americans/.

6.Scott Winship, „Myths of Inequality and Stagnation“, The Brookings Institution, 27. März 2013, http://www.brookings.edu/research/opinions/2013/03/27-inequality-myths-winship (aufgerufen am 10. August 2013).

7.Jared Bernstein, „Three Questions About Consumer Spending and the Middle Class“, Bureau of Labor Statistics, 22. Juni 2010, http://www.bls.gov/cex/duf2010bernstein1.pdf.

8.Annamaria Lusardi, Daniel J. Schneider und Peter Tufano, „Financially Fragile Households: Evidence and Implications“, Working Paper (National Bureau of Economic Research, Mai 2011), http://www.nber.org/papers/w17072.

9.Jason Matthew DeBacker et al., „Rising Inequality: Transitory or Permanent? New Evidence from a Panel of U.S. Tax Returns 1987-2006“, SSRN Scholarly Paper (Rochester, NY: Social Science Research Network, 2. Januar 2012), http://papers.ssrn.com/abstract=1747849.

10.Robert D. Putnam, „Crumbling American Dreams“, Opinionator, New York Times-Blog, 3. August 2013, http://opinionator.blogs.nytimes.com/2013/08/03/crumbling-american-dreams/.

11.„Repairing the Rungs on the Ladder“, The Economist, 9. Februar 2013, http://www.economist.com/news/leaders/21571417-how-prevent-virtuous-meritocracy-entrenching-itself-top-repairing-rungs (aufgerufen am 10. August 2013).

12.Daron Acemoglu und James A. Robinson, „The Problem with U.S. Inequality“, Huffington Post, 11. März 2012, http://www.huffingtonpost.com/daron-acemoglu/us-inequality_b_1338118.html (aufgerufen am 13. August 2013).

13.John Bates Clark, Essentials of Economic Theory as Applied to Modern Problem of Industry and Public Policy, (London: Macmillan, 1907), S. 45.

14.W. M. Leiserson, The Problem of Unemployment Today 31, Political Science Quarterly (1916), http://archive.org/details/jstor-2141701, S. 12.

15.John Maynard Keynes, Essays in Persuasion (New York: W. W. Norton & Company, 1963), S. 358 [dt.: „Wirtschaftliche Möglichkeiten für unsere Enkelkinder“, http://www.sokratischermarktplatz.de/pdf/Text_Keynes_Enkelkinder.pdf, aus dem Englischen von Norbert Reuter, entnommen aus: Norbert Reuter: Wachstumseuphorie und Verteilungsrealität. Wirtschaftspolitische Leitbilder zwischen Gestern und Morgen. Mit Texten zum Thema von John Maynard Keynes und Wassily W. Leontief, 2. vollständig überarbeitete und aktualisierte Auflage, Marburg 2007, S.139/140].

16.Linus Pauling, The Triple Revolution (Santa Barbara, CA: Ad Hoc Committee on the Triple Revolution, 1964), http://osulibrary.oregonstate.edu/specialcollections/coll/pauling/peace/papers/1964p.7-02.html.

17.Wassily Leontief, „National Perspective: The Definition of Problems and Opportunities“, The Long-Term Impact of Technology on Employment and Unemployment (National Academy of Engeneering, 1983): 3–7.

18.Richard M. Cyert und David C. Mowery, Hrsg., Technology and Employment: Innovation and Growth in the U.S. Economy (National Academies Press, 1987), http://www.nap.edu/catalog.php?record_id=1004.

19.Raghuram Rajan, Paolo Volpin und Luigi Zingales, „The Eclipse of the U.S. Tire Industry“, Working Paper (Center for Economic Studies, U.S. Census Bureau, 1997), http://ideas.repec.org/p/cen/wpaper/97-13.html.

20.William D. Nordhaus, „Do Real Output and Real Wage Measures Capture Reality? The History of Lighting Suggests Not“, Cowles Foundation Discussion Paper (Cowles Foundation for Research in Economics, Yale University, 1994), http://ideas.repec.org/p/cwl/cwldpp/1078.html.

21.In einer Forschungsarbeit schätzt Erik die Elastizität der Nachfrage nach Computer-Hardware auf 1,1, was impliziert, dass jeder Preisanstieg um 1 Prozent einen Nachfrageanstieg um 1,1 Prozent auslöst. Infolgedessen stiegen die Gesamtausgaben mit zunehmender Effizienz der Computer durch die technische Entwicklung. Siehe Erik Brynjolfsson, „The Contribution of Information Technology to Consumer Welfare“, Information Systems Research 7, Nr. 3 (1996): 281–300.

22.Dies ist ein Beispiel für das Say’sche Theorem, das besagt, dass Nachfrage und Angebot stets im Gleichgewicht gehalten werden.

23.John Maynard Keynes, „Wirtschaftliche Möglichkeiten für unsere Enkelkinder“, http://www.sokratischer-marktplatz.de/pdf/Text_Keynes_Enkelkinder.pdf, aus dem Englischen von Norbert Reuter, entnommen aus: Norbert Reuter: Wachstumseuphorie und Verteilungsrealität. Wirtschaftspolitische Leitbilder zwischen Gestern und Morgen. Mit Texten zum Thema von John Maynard Keynes und Wassily W. Leontief, 2. vollständig überarbeitete und aktualisierte Auflage, Marburg 2007, S. 143.

24.Tim Kreider, „The ‘Busy’ Trap“, Opinionator, 30. Juni 2012, http://opinionator.blogs.nytimes.com/2012/06/30/the-busy-trap/.

25.Nobelpreisträger Joseph Stiglitz behauptet, dass die rasche Automatisierung der Landwirtschaft, etwa durch benzinbetriebene Traktoren, die hohe Arbeitslosigkeit in den 1930er-Jahren zum Teil erklärt. Siehe Joseph E. Stiglitz, The Price of Inequality: How Today’s Divided Society Endangers Our Future (New York: W. W. Norton & Company, 2013) [dt.: Der Preis der Ungleichheit: Wie die Spaltung der Gesellschaft unsere Zukunft bedroht, aus dem Englischen von Thorsten Schmidt, Siedler Verlag, 2012].

26.Wassily Leontief, „Technological Advance, Economic Growth, and the Distribution of Income“, Population and Development Review 9, Nr. 3 (1. September 1983), 403–10.

27.Michael Spence, The Next Convergence: The Future of Economic Growth in a Multispeed World (New York: Macmillan, 2011).

28.D. Autor, D. Dorn und G. H. Hanson, „The China Syndrome: Local Labor Market Effects of Import Competition in the United States“, American Economic Review (Erscheinungstermin Dezember 2013).

29.J. Banister und G. Cook, „China’s Employment and Compensation Costs in Manufacturing through 2008“, Monthly Labor Review 134, Nr. 3 (2011): 39–52. Ein genauerer Blick auf die chinesische Statistik lässt vermuten, dass sich die Klassifizierungsmodelle mit der Zeit verändert haben. Die Veränderungen der Beschäftigung können daher von den ausgewiesenen leicht abweichen, doch der grundlegende Trend erscheint eindeutig.

Kapitel 12 – WIE WIR MIT DEN MASCHINEN INS RENNEN GEHEN KÖNNEN: EMPFEHLUNGEN FÜR DEN EINZELNEN

1.„Computers Are Useless. They Can Only Give You Answers“, Quote Investigator, 5. November 2011, http://quoteinvestigator.com/2011/11/05/computers-useless/ [dt. Version: http://www.zitate-online.de/sprueche/kuenstler-literaten/16328/computer-sind-nutzlos-sie-koennen-uns-nur-antworten-geben.html].

2.D. T. Max, „The Prince’s Gambit“, The New Yorker, 21. März 2011, http://www.newyorker.com/reporting/2011/03/21/110321fa_fact_max.

3.Garry Kasparov, „The Chess Master and the Computer“, New York Review of Books, 11. Februar 2010, http://www.nybooks.com/articles/archives/2010/feb/11/the-chess-master-and-the-computer/.

4.„Chess Quotes“, http://www.chessquotes.com/player-karpov (aufgerufen am 12. September 2013).

5.Kasparov, „The Chess Master and the Computer.“

6.Evan Esar, 20,000 Quips & Quotes (Barnes and Noble, 1995), S. 654.

7.Kevin Kelly, „Better than Human: Why Robots Will—and Must—Take Our Jobs“, Wired, 24. Dezember 2012.

8.Zaras Ansatz wird ausführlicher beschrieben in einer Harvard Business Case Study von Andy und zwei Kollegen: Andrew McAfee, Vincent Dessain und Anders Sjöman, „Zara: IT for Fast Fashion“, Harvard Business School, 2007 (Case Nummer 604081-PDF-ENG).

9.John Timbs, „The Mirror of Literature, Amusement, and Instruction (London: John Limbird, 1825)“, S. 75.

10.Sugata Mitra, „Build a School in the Cloud“, TED, Video auf TED.com, Februar 2013, http://www.ted.com/talks/sugata_mitra_build_a_school_in_the_cloud.html.

11.Ebenda.

12.Peter Sims, „The Montessori Mafia“, Wall Street Journal, 5. April 2011, http://blogs.wsj.com/ideas-market/2011/04/05/the-montessori-mafia/.

13.Richard Arum und Josipa Roksa, Academically Adrift: Limited Learning on College Campuses(Chicago, IL: University of Chicago Press, 2010); Richard Arum, Josipa Roksa und Esther Cho, „Improving Undergraduate Learning: Findings and Policy Recommendations from the SSRC -CL A Longitudinal Project“, Social Science Research Council, 2008, http://www.ssrc.org/publications/view/D06178BE-3823-E011-ADEF-001CC477EC84/.

14.Ernest T. Pascarella und Patrick T. Terenzini, How College Affects Students: A Third Decade of Research, 1. Auflage (San Francisco: Jossey-Bass, 2005), 602.

15.Michael Noer, „One Man, One Computer, 10 Million Students: How Khan Academy Is Reinventing Education“, Forbes, 19. November 2012, http://www.forbes.com/sites/michaelnoer/2012/11/02/one-man-one-computer-10-million-students-how-khan-academy-is-reinventing-education/.

16.William J. Bennet, „Is Sebastian Thrun’s Udacity the Future of Higher Education?“, CNN, 5. Juli 2012, http://www.cnn.com/2012/07/05/opinion/bennett-udacity-education/index.html.

17.David Autor, „The Polarization of Job Opportunities in the U.S. Labor Market: Implications for Employment and Earnings“, Brookings Institution, April 2010, http://www.brookings.edu/research/papers/2010/04/jobs-autor.

18.Catherine Rampell, „Life Is O.K., If You Went to College“, Economi-Blog, New York Times, 3. Mai 2013, http://economix.blogs.nytimes.com/2013/05/03/life-is-o-k-if-you-went-to-college/.

19.Catherine Rampell, „College Degree Required by Increasing Number of Companies“, New York Times, 19. Februar 2013, http://www.nytimes.com/2013/02/20/business/college-degree-required-by-increasing-number-of-companies.html.

20.Meta Brown et al., „Grading Student Loans“, Liberty Street Economics-Blog, Federal Reserve Bank of New York, 5. März 2012, http://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2012/03/grading-student-loans.html?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed:+LibertyStreetEconomics+(Liberty+Street+Economics).

21.Tim Hornyak, „Towel-folding Robot Won’t Do the Dishes“, CNET, 31. März 2010, http://news.cnet.com/8301-17938_105-10471898-1.html.

22.Nate Silver, The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—But Some Don’t, 1. Auflage (New York: Penguin, 2012) [dt.: Die Berechnung der Zukunft: Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen, aus dem Englischen von Holger Wolandt und Lotta Rüegger, Heyne Verlag, 2013].

Kapitel 13 – POLITISCHE EMPFEHLUNGEN

1.„Employment Level“, Economic Research—Federal Reserve Bank of St. Louis (U.S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics, 2. August 2013), http://research.stlouisfed.org/fred2/series/LNU02000000.

2.Claudia Goldin und Lawrence F. Katz, The Race Between Education and Technology (Cambridge, MA: Belknap Press of Harvard University Press, 2010).

3.„PISA 2009 Key Findings“, OECD, http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/pisa2009/pisa2009keyfindings.htm (aufgerufen am 12. August 2013).

4.Martin West, „Global Lessons for Improving U.S. Education“, 29. September 2011, http://www.issues.org/28.3/west.html.

5.Marcella Bombardieri, „Professors Take Lessons from Online Teaching“, Boston Globe, 9. Juni 2013, http://www.bostonglobe.com/metro/2013/06/08/professors-take-lessons-from-online-teaching/K5XTNA8N1cVGLQ8JJW5PCL/story.html (aufgerufen am 19. August 2013).

6.Raj Chetty, John N. Friedman und Jonah E. Rockoff, „The Long-Term Impacts of Teachers: Teacher Value-Added and Student Outcomes in Adulthood“, NBER Working Paper (National Bureau of Economic Research, 2011), http://ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/17699.html.

7.Ray Fisman, „Do Charter Schools Work?“, Slate, 22. Mai 2013, http://www.slate.com/articles/news_and_politics/the_dismal_science/2013/05/do_charter_schools_work_a_new_study_of_boston_schools_says_yes.single.html (aufgerufen am 12. August 2013).

8.Olga Khazan, „Here’s Why Other Countries Beat the U.S. in Reading and Math“, Washington Post, 11. Dezember 2012, http://www.washingtonpost.com/blogs/worldviews/wp/2012/12/11/heres-why-other-countries-beat-the-u-s-in-reading-and-math/ (aufgerufen am 12. August 2013).

9.Siehe zum Beispiel Miles Kimballs Loblied auf das „Knowledge is Power Program“: „Confessions of a Supply-Side Liberal“, 23. Juli 2012, http://blog.supplysideliberal.com/post/27813547755/magic-ingredient-1-more-k-12-school (aufgerufen am 12. August 2013).

10.B. Holmstrom und S. Milgrom, „Multitask Principal-Agent Analyses: Incentive Contracts, Asset Ownership, and Job Design“, Journal of Law, Economics & Organization 7, Nr. 24 (1991).

11.Joseph Alois Schumpeter, The Theory of Economic Development: An Inquiry Into Profits, Capital, Credit, Interest, and the Business Cycle (Piscataway, NJ: Transaction Publishers, 1934) [dt: Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung, Berlin 1912; Neuausgabe hrg. von Jochen Röpke und Olaf Stiller, Berlin 2006].

12.Ebenda, S. 66.

13.Pressemitteilung, „U.S. Job Growth Driven Entirely by Startups, According to Kauffman Foundation Study“, Reuters, 7. Juli 2010, http://www.reuters.com/article/2010/07/07/idUS165927+07-Jul-2010+MW20100707.

14.John Haltiwanger et al., „Business Dynamics Statistics Briefing: Job Creation, Worker Churning, and Wages at Young Businesses“, SSRN Scholarly Paper (Rochester, NY : Social Science Research Network, 1. November 2012), http://papers.ssrn.com/abstract=2184328.

15.„Kauffman Index of Entrepreneurial Activity“, Ewing Marion Kauffman Foundation, 2012, http://www.kauffman.org/research-and-policy/kauffman-index-of-entrepreneurial-activity.aspx.

16.Vivek Wadhwa, AnnaLee Saxenian und Francis Daniel Siciliano, „Then and Now: America’s New Immigrant Entrepreneurs“, Part 7, Stanford Public Law Working Paper Nr. 2159875; Rock Center for Corporate Governance at Stanford University Working Paper Nr. 127, SSRN Scholarly Paper (Rochester, NY: Social Science Research Network, 1. Oktober 2012), http://papers.ssrn.com/abstract=2159875.

17.Leora Klapper, Luc Laeven und Raghuram Rajan, „Entry Regulation as a Barrier to Entrepreneurship“, Journal of Financial Economics 82, Nr. 3 (2006): 591–629, DOI:10.1016/j.jfineco. 2005.09.006.

18.„Research and Development: Essential Foundation for U.S. Competitiveness in a Global Economy“ aus A Companion to Science and Engineering Indicators 2008 (National Science Board, Januar 2008), http://www.nsf.gov/statistics/nsb0803/start.htm.

19.In ihrem neuen Buch, The Entrepreneurial State, veranschaulicht Mariana Mazzucato diesen Punkt sehr schön und merkt an, dass jede der Kerntechnologien für das bahnbrechende iPhone von Apple auf staatlich geförderter Forschung beruht, einschließlich Mobilfunk, Internet, GPS, Mikrochips, kapazitive Sensoren, Touchscreen und sogar Siri. Siehe Mariana Mazzucato, The Entrepreneurial State: Debunking Public vs. Private Sector Myths (New York: Anthem Press, 2013) [dt.: Das Kapital des Staates: Eine andere Geschichte von Innovation und Wachstum, Kunstmann, 2014].

20.Wenn Sie sich jetzt Sorgen machen, dass Sie für Ihren öffentlichen Auftritt im Restaurant letzte Woche Lizenzgebühren schulden, könnten Sie Glück haben. Die zwei Millionen Dollar an Lizenzgebühren pro Jahr, die vom Inhaber des Copyrights auf „Happy Birthday“ vereinnahmt werden, werden derzeit gerichtlich angefochten und sind vielleicht bald hinfällig. Siehe Jacob Goldstein, „This One Page Could End The Copyright War Over ‘Happy Birthday’ “, NPR, 17. Juni 2013, http://www.npr.org/blogs/money/2013/06/17/192676099/this-one-page-could-end-the-copyright-war-over-happy-birthday.

21.Diese Liste stammt aus dem Vortrag von Tom Kalil bei Grand Challenges. Ein Exemplar ist abrufbar auf http://www2.itif.org/2012-grand-challenges-kalil.pdf (aufgerufen am 9. August 2013). Siehe auch „Implementation of Federal Prize Authority: Progress Report“ des U.S. Office of Science and Technology Policy, März 2012, abrufbar auf http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/competes_report_on_prizes_final.pdf (aufgerufen am 18. September 2013).

22.Eine ausführliche Liste ist dem Anhang zu einem Forschungsbericht von McKinsey and Company zu entnehmen, „And the Winner Is … “ Research Report, 2009, http://mckinseyonsociety.com/downloads/reports/Social-Innovation/And_the_winner_is.pdf (aufgerufen am 18. September 2013).

23.„2013 Report Card for America’s Infrastructure“, ASCE, 2013, http://www.infrastructurereportcard.org/a/#p/home (aufgerufen am 12. August 2013).

24.Siehe Matthew Yglesias, „The Collapse of Public Investment“, Moneybox-Blog, Slate, 7. Mai 2013, http://www.slate.com/blogs/moneybox/2013/05/07/public_sector_investment_collapse.html (aufgerufen am 12. August 2013); die zugrunde liegenden Daten sind einzusehen auf „Real State & Local Consumption Expenditures & Gross Investment, 3 Decimal“, Economic Research—Federal Reserve Bank of St. Louis (U.S. Department of Commerce: Bureau of Economic Analysis, 31. Juli 2013), http://research.stlouisfed.org/fred2/series/SLCEC96.

25.„Siemens CEO on US Economic Outlook“, CNBC, 14. März 2013, http://video.cnbc.com/gallery/?video=3000154454 (aufgerufen am 12. August 2013).

26.John Maynard Keynes, The General Theory of Employment, Interest, and Money, 21. Oktober 2012, http://ebooks.adelaide.edu.au/k/keynes/john_maynard/k44g/ [Allgemeine Theorie der Beschäftigung, des Zinses und des Geldes, Übersetzung von Fritz Waeger, Duncker & Humblog, 2006, S. 110].

27.Peter B. Dixon und Maureen T. Rimmer, „Restriction or Legalization? Measuring the Economic Benefits of Immigration Reform“, Cato Institute, 13. August 2009, http://www.cato.org/publications/trade-policy-analysis/restriction-or-legalization-measuring-economic-benefits-immigration-reform (aufgerufen am 14. Dezember 2012); Robert Lynch und Patrick Oak-ford, „The Economic Effects of Granting Legal Status and Citizenship to Undocumented Immigrants“, Center for American Progress, 20. März 2013, http://www.americanprogress.org/issues/immigration/report/2013/03/20/57351/the-economic-effects-of-granting-legal-status-and-citizenship-to-undocumented-immigrants/ (aufgerufen am 12. August 2013).

28.David Card, „The Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market“, Working Paper (National Bureau of Economic Research, August 1989), http://www.nber.org/papers/w3069.

29.Rachel M. Friedberg, „The Impact of Mass Migration on the Israeli Labor Market“, Quarterly Journal of Economics 116, Nr. 4 (2001): 1373–1408, DOI:10.1162/003355301753265606.

30.Amy Sherman, „Jeb Bush Says Illegal Immigration Is ‘Net Zero’ “, Miami Herald, 3. September 2012, http://www.miamiherald.com/2012/09/01/2980208/jeb-bush-says-illegal-immigration.html.

31.Gordon F. De Jong et al., „The Geography of Immigrant Skills: Educational Profiles of Metropolitan Areas“, Brookings Institution, 9. Juni 2011, http://www.brookings.edu/research/papers/2011/06/immigrants-singer.

32.„State and County QuickFacts“, United States Census Bureau, 27. Juni 2013, http://quickfacts.census.gov/qfd/states/00000.html; Vivek Wadhwa et al., „America’s New Immigrant Entrepreneurs: Part I“, SSRN Scholarly Paper, Duke Science, Technology & Innovation Paper Nr. 23 (Rochester, NY : Social Science Research Network, 4. Januar 2007), http://papers.ssrn.com/abstract=990152.

33.„The ‘New American’ Fortune 500“, Partnership for a New American Economy, Juni 2011, http://www.renewoureconomy.org/sites/all/themes/pnae/img/new-american-fortune-500-june-2011.pdf.

34.Michael Kremer, „The O-Ring Theory of Economic Development“, Quarterly Journal of Economics 108, Nr. 3 (1993): 551–75, DOI:10.2307/2118400.

35.Vivek Wadhwa et al., „America’s New Immigrant Entrepreneurs: Part I“, SSRN Scholarly Paper, Duke Science, Technology & Innovation Paper Nr. 23 (Rochester, NY : Social Science Research Network, 4. Januar 2007), http://papers.ssrn.com/abstract=990152; Darrell West, „Inside the Immigration Process“, Huffington Post, 15. April 2013, http://www.huffingtonpost.com/darrell-west/inside-the-immigration-pr_b_3083940.html (aufgerufen am 12. August 2013).

36.Nick Leiber, „Canada Launches a Startup Visa to Lure Entrepreneurs“, Bloomberg Businessweek, 11. April 2013, http://www.businessweek.com/articles/2013-04-11/canada-launches-a-startup-visa-to-lure-entrepreneurs.

37.Greg Mankiw, „Rogoff Joins the Pigou Club“, Greg Mankiw’s Blog, 16. September 2006, http://gregmankiw.blogspot.com/2006/09/rogoff-joins-pigou-club.html; Ralph Nader und Toby Heaps, „We Need a Global Carbon Tax“, Wall Street Journal, 3. Dezember 2008, http://online.wsj.com/article/SB122826696217574539.html.

38.S. A. Diamond und E. Saez, „The Case for a Progressive Tax: From Basic Research to Policy Recommendations“, Journal of Economic Perspectives 25, Nr. 4 (2011): 165–90.

39.Genauer gesagt stellte er sogar fest, dass höhere Steuern im Durchschnitt mit etwas kräftigerem Wachstum korrelierten. Siehe Menzie Chinn, „Data on Tax Rates, by Quintiles“, Econbrowser, 12. Juli 2012, http://www.econbrowser.com/archives/2012/07/data_on_tax_rat.html.

Kapitel 14 – LANGFRISTIGE EMPFEHLUNGEN

1.Craig Tomlin, „SXSW 2012 Live Blog Create More Value Than You Capture“, Useful Usability, 12. März 2012, http://www.usefulusability.com/sxsw-2012-live-blogcreate-more-value-than-you-capture/.

2.Sir Winston Churchill und Robert Rhodes James, Winston S. Churchill: His Complete Speeches, 1897–1963: 1943–1949 (Chelsea House Publishers, 1974), S. 7.566.

3.Martin Luther King, Jr., Where Do We Go from Here: Chaos or Community? (New York: Harper & Row, 1967), S. 162.

4.Jyotsna Sreenivasan, Poverty and the Government in America: A Historical Encyclopedia, 1. Auflage (Santa Barbara, CA: ABC-CL IO, 2009), S. 269.

5.„WGBH American Experience. Nixon | PBS“, American Experience, http://www.pbs.org/wgbh/americanexperience/features/general-article/nixon-domestic/ (aufgerufen am 12. August 2013).

6.Voltaire, Candide, trans. Francois-Marie Arouet (Mineola, NY: Dover Publications, 1991), S. 86 [dt: Candid oder Die Beste der Welten, deutsche Übertragung von Ernst Sander, Reclam, 1971, S. 104].

7.Daniel H. Pink, Drive: The Surprising Truth About What Motivates Us (New York: Riverhead Books, 2011) [dt.: Drive: Was Sie wirklich motiviert, Ecowin Verlag, 2010].

8.Sarah O’Connor, „Amazon Unpacked“, Financial Times, 8. Februar 2013, http://www.ft.com/intl/cms/s/2/ed6a985c-70bd-11e2-85d0-00144feab49a.html#slide0.

9.Don Peck, „How a New Jobless Era Will Transform America“, The Atlantic, März 2010, http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2010/03/how-a-new-jobless-era-will-transform-america/307919/?single_page=true.

10.Jim Clifton, The Coming Jobs War (New York: Gallup Press, 2011) [dt.: Der Kampf um die Arbeitsplätze von morgen, aus dem Amerikanischen von Bärbel Knill, Redline Verlag, 2012, Fazit].

11.William Julius Wilson, When Work Disappears: The World of the New Urban Poor, 1. Auflage (New York: Vintage, 1997).

12.Charles Murray, Coming Apart: The State of White America, 1960–2010 (New York: Crown Forum, 2013, nachgedruckt).

13.Murray führt nachteilige Wertveränderungen als wichtigste Erklärung an. Er schreibt: „Die Schwächung des sozialen Kapitals in der weißen amerikanischen Unterschicht entzieht den betroffenen Menschen eine der traditionellen Hauptressourcen der Amerikaner zum Streben nach Glück. Dasselbe ließe sich über die schlechteren Zustände von Ehen, Fleiß, Ehrlichkeit und Religiosität sagen. Das sind keine Aspekte des menschlichen Daseins, deren Bedeutung sich nach persönlichen Vorlieben richtet. Sie machen in ihrer Gesamtheit das Leben aus.“ (S. 253).

14.Gespräch mit Milton Friedman, Newsfront, NET, 8. Mai 1968; zitiert in Gordonskene, „Milton Friedman Explains The Negative Income Tax—1968“, Newstalgia, 6. Dezember 2011, http://newstalgia.crooksandliars.com/gordonskene/milton-fried-man-explains-negative-inco.

15.Raj Chetty et al., „The Economic Impacts of Tax Expenditures: Evidence From Spatial Variation Across the U.S.“, White Paper, 2013, http://obs.rc.fas.harvard.edu/chetty/tax_expenditure_soi_whitepaper.pdf.

16.„Citi Community Development Marks National EITC Awareness Day with Release of Money Matters Publication“, News, Citigroup Inc., 25. Januar 2013, http://www.citigroup.com/citi/news/2013/130125a.htm.

17.„Gas Guzzler Tax“, Fuel Economy, United States Environmental Protection Agency, http://www.epa.gov/fueleconomy/guzzler/ (aufgerufen am 12. August 2013).

18.„History of the Income Tax in the United States“, Infoplease, 2007, http://www.infoplease.com/ipa/A0005921.html.

19.Roberton Williams, „The Numbers: What Are the Federal Government’s Sources of Revenue?“ The Tax Policy Briefing Book: A Citizens’ Guide for the Election, and Beyond (Tax Policy Center: Urban Institute und Brookings Institution, 13. September 2011), http://www.taxpolicycenter.org/briefing-book/background/numbers/revenue.cfm.

20.2013 waren in den USA nur Einkommen unter 113.700 US-Dollar sozialversicherungspflichtig. Siehe „Social Security and Medicare Tax Rates; Maximum Taxable Earnings“, Social Security: The Official Website of the U.S. Social Security Administration, 6. Februar 2013, http://ssa-custhelp.ssa.gov/app/answers/detail/a_id/240/~/social-security-and-medicare-tax-rates%3B-maximum-taxable-earnings.

21.Selbst wenn nominell eine Steuer oder Leistung vom Arbeitgeber gezahlt wird, wird ein Großteil davon am Ende vom Arbeitnehmer getragen – in Form niedrigerer Löhne oder geringer Beschäftigung. Siehe Melanie Berkowitz, „The Health Care Reform Bill Becomes Law: What It Means for Employers“, Monster: Workforce Management, o. J., http://hiring.monster.com/hr/hr-best-practices/workforce-management/employee-benefits-management/health-care-reform.aspx.

22.Bruce Bartlett, The Benefit and The Burden: Tax Reform—Why We Need It and What It Will Take (New York: Simon & Schuster, 2012).

23.Steve Lohr, „Computer Algorithms Rely Increasingly on Human Helpers“, New York Times, 10. März 2013, http://www.nytimes.com/2013/03/11/technology/computer-algorithms-rely-increasingly-on-human-helpers.html.

24.Jason Pontin, „Artificial Intelligence, With Help From the Humans“, New York Times, 25. März 2007, http://www.nytimes.com/2007/03/25/business/yourmoney/25Stream.html.

25.Gregory M. Lamb, „When Workers Turn into ‘Turkers’ “, Christian Science Monitor, 2. November 2006, http://www.csmonitor.com/2006/1102/p13s02-wmgn.html.

26.Pontin, „Artificial Intelligence, With Help From the Humans.“

27.Daren C. Brabham, „Crowdsourcing as a Model for Problem Solving An Introduction and Cases,“ Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies 14, Nr. 1 (2008): 75–90, DOI:10.1177/1354856507084420.

28.Alyson Shontell, „Founder Q&A: Make a Boatload of Money Doing Your Neighbor’s Chores on TaskRabbit“, Business Insider, 27. Oktober 2011, http://www.businessinsider.com/taskrabbit-interview-2011-10 (aufgerufen am 12. August 2013).

29.Tomio Geron, „Airbnb and the Unstoppable Rise of the Share Economy“, Forbes, 23. Januar 2013, http://www.forbes.com/sites/tomiogeron/2013/01/23/airbnb-and-the-unstoppable-rise-of-the-share-economy/ (aufgerufen am 12. August 2013).

30.Johnny B., „TaskRabbit Names Google Veteran Stacy Brown-Philpot as Chief Operating Officer“ TaskRabbit Blog, 14. Januar 2013, https://www.taskrabbit.com/blog/taskrabbit-news/taskrabbit-names-google-veteran-stacy-brown-philpot-as-chief-operating-officer/ (aufgerufen am 12. August 2013).

31.Johnny B., „TaskRabbit Welcomes 1,000 New TaskRabbits Each Month“, TaskRabbit Blog, 23. April 2013, https://www.taskrabbit.com/blog/taskrabbit-news/taskrabbit-welcomes-1000-new-taskrabbits-each-month/.

32.„Employment Situation News Release“, Bureau of Labor Statistics, 3. Mai 2013, http://www.bls.gov/news.release/empsit.htm.

Kapitel 15 – DIE TECHNOLOGIE UND DIE ZUKUNFT

1.Charles Perrow, Normal Accidents: Living with High-Risk Technologies (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1999) [dt.: Normale Katastrophen: Die unvermeidbaren Risiken der Großtechnik, aus dem Englischen von Udo Rennert, Campus Verlag, 1992]; Interim Report on the August 14, 2003 Blackout (New York Independent System Operator, 8. Januar 2004), http://www.hks.harvard.edu/hepg/Papers/NYISO.blackout.report.8.Jan.04.pdf.

2.Steven Cherry, „How Stuxnet Is Rewriting the Cyberterrorism Playbook“, IEEE Spectrum-Podcast, 13. Oktober 2010, http://spectrum.ieee.org/podcast/telecom/security/how-stuxnet-is-rewriting-the-cyberterrorism-playbook.

3.Bill Joy, „Why the Future Doesn’t Need Us“, Wired, April 2000, http://www.wired.com/wired/archive/8.04/joy_pr.html.

4.Die Kosten der Genomsequenzierung sinken noch schneller als in der Computertechnik. Eine erschöpfende Diskussion der Genomik-Revolution würde den Rahmen dieses Buches sprengen. Wir erwähnen sie an dieser Stelle nur, um klarzumachen, dass es sie gibt und dass sie in den nächsten Jahren und Jahrzehnten tief greifende Veränderungen bewirken dürfte. Siehe Kris Wetterstrand, „DNA Sequencing Costs: Data from the NH GRI Genome Sequencing Program (GSP)“ National Human Genome Research Institute, 16. Juli 2013, http://www.genome.gov/sequencingcosts/.

5.Zum Thema Spiele siehe Nicholas Carr, The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains (New York: W. W. Norton & Company, 2011); zur Cyber-Balkanisierung siehe Marshall van Alstyne und Erik Brynjolfsson, „Electronic Communities: Global Villages or Cyberbalkanization?“, ICIS 1996 Proceedings, 31. Dezember 1996, http://aisel.aisnet.org/icis1996/5; und Eli Pariser, The Filter Bubble: How the New Personalized Web Is Changing What We Read and How We Think (New York: Penguin, 2012) [dt. Filter Bubble: Wie wir im Internet entmündigt werden, Carl Hanser Verlag, 2012, aus dem Englischen von Ursula Held]; zu sozialer Isolation siehe Sherry Turkle, Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other (New York: Basic Books, 2012) [dt: Verloren unter 100 Freunden: Wie wir in der digitalen Welt seelisch verkümmern, aus dem Englischen von Joannis Stefanidis, Riemann Verlag, 2012] ; und Robert D. Putnam, Bowling Alone: The Collapse and Revival of American Community, 1. Auflage (New York: Simon & Schuster, 2001); zu Umweltschäden siehe schließlich Albert Gore, The Future: Six Drivers of Global Change, 2013. [dt: Die Zukunft: Sechs Kräfte, die unsere Welt verändern, aus dem Englischen von Anne Emmert, Thomas Pfeiffer und Werner Roller, Siedler Verlag, 2014].

6.Chad Brooks, „What Is the Singularity?“, TechNewsDaily, 29. April 2013, http://www.technewsdaily.com/17898-technological-singularity-definition.html.

7.Um seine Aussichten zu verbessern, die Singularität noch zu erleben (2045 wird er 97 sein), hat sich Kurzweil eine besondere Diät verordnet und nimmt unter anderem jeden Tag 150 Nahrungsergänzungsmittel ein. Siehe Kristen Philipkoski, „Ray Kurzweil’s Plan: Never Die“, Wired, 18. November 2002, http://www.wired.com/culture/lifestyle/news/2002/11/56448.

8.Steve Lohr, „Creating Artificial Intelligence Based on the Real Thing“, New York Times, 5. Dezember 2011, http://www.nytimes.com/2011/12/06/science/creating-artificial-intelligence-based-on-the-real-thing.html.

9.Gareth Cook, „Watson, the Computer Jeopardy! Champion, and the Future of Artificial Intelligence“, Scientific American, 1. März 2011, http://www.scientificamerican.com/article.cfm?id=watson-the-computer-jeopa.

10.Martin Luther King Jr., „Sermon at Temple Israel of Hollywood“, 26. Februar 1965, http://www.americanrhetoric.com/speeches/mlktempleisraelhollywood.htm.

BILDQUELLEN

Abbildung 1.1 und 1.2: Zahlen zum Index für die gesellschaftliche Entwicklung aus Ian Morris, Wer regiert die Welt? Warum Zivilisationen herrschen oder beherrscht werden, aus dem Englischen von Klaus Binder, Waltraud Götting und Andreas Simon dos Santos, Campus, 2012. Die Angaben zu Bevölkerungszahlen weltweit sind ein Durchschnitt von Schätzungen des U.S. Census Bureau, „Historical Estimates of World Population“, http://www.census.gov/population/international/data/worldpop/table_history.php. Die Angaben zur Weltbevölkerung für 2000 sind dem CIA World Factbook entnommen.

3.1 Eigene Abbildung der Autoren

3.2 Eigene Abbildung der Autoren

3.3 Geschwindigkeit von Supercomputern: http://www.riken.jp/en/pr/publications/riken_research/2006/

http://www.intel.com/pressroom/kits/quickrefyr.htm

http://www.green500.org/home.php

Festplattenkosten:

http://www.riken.jp/en/pr/publications/riken_research/2006/

http://www.intel.com/pressroom/kits/quickrefyr.htm

http://www.green500.org/home.php

Energieeffizienz von Supercomputern:

http://ed-thelen.org/comp-hist/CRAY-1-HardRefMan/CRAY-1-HRM.html

http://www.green500.org/home.php

Transistoranzahl pro Chip:

http://www.intel.com/pressroom/kits/quickrefyr.htm

Download-Geschwindigkeit:

http://www.akamai.com/stateoftheinternet/

7.1 U.S. Bureau of Economic Analysis

7.2 Chad Syverson, „Will History Repeat Itself? Comments on ‘Is the Information Technology Revolution Over?’ “, International Productivity Monitor 25 (2013), 37–40.

John W. Kendrick, „Productivity Trends in the United States“, National Bureau of Economic Research, 1961. David M. Byrne, Stephen D. Oliner und Daniel E. Sichel, „Is the Information Technology Revolution Over?“, International Productivity Monitor 25 (Frühjahr 2013), 20–36.

9.1 http://research.stlouisfed.org/fred2/graph/?id=USARGDPChttp://www.census.gov/hhes/www/income/data/historical/people/

9.2 D. Acemoglu und David Autor, „Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings“, Handbook of Labor Economics 4 (2011), 1043–1171.

9.3 http://research.stlouisfed.org/fred2/graph/?id=GDPCAhttp://research.stlouisfed.org/fred2/graph/?id=A055RC0A144NBEAhttp://research.stlouisfed.org/fred2/graph/?id=W270RE1A156NBEA

10.1 o. A.

11.1 http://research.stlouisfed.org/fred2/series/USPRIV http://research.stlouisfed.org/fred2/graph/?id=USARGDPH