Ob das T-Shirt aus dem Onlineshop wohl passt? Wenn nicht – kein Problem. Zurückgeschickt ist es ja schnell. Doch was für den Kunden bequem ist, schadet der Umwelt und womöglich auch dem Händler, denn oft bekommt er seine Ware beschädigt zurück. An der Uni Frankfurt arbeitet Kevin Bauer daran, die Zahl der Retouren im Handel zu verringern – mithilfe von Künstlicher Intelligenz. Zusammen mit einem großen Onlinehändler hat der Wirtschaftswissenschaftler untersucht, welche Kunden durch gezielte Hinweise auf die ökologischen Folgen der Rücksendung ihr Kaufverhalten ändern würden. Sobald ein Käufer zum Beispiel mehrere Größen eines T-Shirts in den digitalen Einkaufswagen legt, erscheint eine Nachricht über Kosten und Folgen einer Retoure. In Bauers Modellversuch bekam aber nicht jeder diese Botschaft: Mit maschinellem Lernen wurde zuvor ermittelt, bei wem eine solche Information die Wahrscheinlichkeit einer Rücksendung tatsächlich verringert. Dafür haben Bauer und sein Team über fünf Jahre hinweg mehr als 500.000 Daten gesammelt und ausgewertet. Eine große Schwierigkeit dabei war der Datenschutz. Jede Person musste anonym bleiben, es wurde nur eine Bestellung je Kunde ausgewertet, und jede Beobachtung tauchte nur einmal im Datensatz auf. Darauf hatten die Forscher besonders geachtet. „Grundsätzlich wäre es möglich, auch die gesamte Bestellhistorie einzubeziehen“, erklärt Bauer. „Wir haben es uns aber bewusst schwieriger gemacht, um möglichst datenschutzkonform zu agieren.“ Das Modell schaut dann, welche Kunden sich ähnlich verhalten und wie sie wahrscheinlich auf die Nachricht reagieren. Hochgerechnet wurden auf diese Weise etwa 200.000 Tonnen Kohlendioxid im Jahr und rund 120.000 Tonnen Abfall eingespart, dazu kamen eine Kostensenkung in sechsstelliger Höhe für den Industriepartner – und, so die Hoffnung, der Lerneffekt für die Onlinekäufer. Für das Team steht trotz des praktischen Nutzens die Forschung im Vordergrund. „Wir verstehen uns nicht als Beratungsdienstleister. Unser Ziel ist es, wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen und methodisch sauber zu arbeiten“, sagt der 34 Jahre alte Professor. Er werde weiterhin mit öffentlichem Geld finanziert, nicht von der Wirtschaft. Er arbeite aber gern mit Unternehmen zusammen, um die KI-Forschung in Hessen voranzubringen. Im Moment arbeitet er mit verschiedenen Teams an 23 Projekten gleichzeitig. Netzwerk koordiniert hessische KI-Forschung Bauer ist Mitglied des Netzwerks hessian.AI, zu dem sich 13 Hochschulen in Hessen zusammengeschlossen haben. Ihr Ziel ist es, Künstliche Intelligenz zu entwickeln, die für die Praxis taugt. Für seine Projekte stehen dem Netzwerk rund 38 Millionen Euro zur Verfügung. Die Ko-Direktoren des Verbundes, Mira Mezini und Kristian Kersting von der Technischen Universität Darmstadt, sind von der Zusammenarbeit überzeugt: „Die enge Vernetzung ermöglicht es, Projekte schnell zu starten und Ergebnisse direkt in Wirtschaft und Gesellschaft zu transferieren.“ Kevin Bauer hat die Hoffnung, dass die deutsche KI-Forschung in Zukunft für Nachwuchswissenschaftler attraktiver wird. Er wünscht sich, dass hessian.AI zu einem „noch stärker vernetzten Knotenpunkt für KI-Forschung, Lehre und Transfer in Hessen und darüber hinaus“ wird. Über die Frage, welche Art von Künstlicher Intelligenz den Alltag in den nächsten Jahren am stärksten verändern werde, muss Bauer nicht lange nachdenken: Es seien sogenannte agentische Systeme. Sie nutzen gesammelte Daten, um Aufgaben für ihre Nutzer so komfortabel wie möglich zu erledigen. KI vergibt Jobs, die sie nicht selbst erledigen kann Bauer erklärt das so: „Stellen Sie sich vor, Sie sagen: Ich möchte in zwei Wochen Urlaub buchen. Ein agentisches System würde Ihre bisherigen Konversationen analysieren, Ihren Social-Media-Feed auswerten, erkennen, welche Orte Sie mögen, prüfen, wo es gerade sonnig ist, einen Urlaubsantrag bei Ihrem Chef einreichen, Flüge buchen, Zahlungen durchführen, Unterkünfte reservieren, Aktivitäten planen, auf Probleme reagieren, Alternativen finden. Und das alles, ohne dass Sie jeden Schritt vorgeben.“ Der KI-Forscher sieht darin viele Chancen, aber auch Sicherheitsrisiken. Die Systeme entwickelten sich über den Menschen hinweg. Es gebe mittlerweile Websites wie „Hire a Human“, über die Menschen für Aufgaben gesucht würden, die Künstliche Intelligenz noch nicht erledigen könne – wie beispielsweise eine Bankadresse einzugeben und zu bestätigen, dass man ein Mensch sei. „Maschinen beauftragen Menschen für Minitätigkeiten, um ihre eigenen Prozesse weiterzuführen. Das zeigt sehr deutlich, wohin sich diese agentischen Systeme entwickeln könnten.“ Kevin Bauer möchte über solche Risiken aufklären. Sein Ziel ist es, Mensch und Maschine zusammenzubringen, um den bestmöglichen Nutzen für den Menschen zu erzielen. Künstliche Intelligenz solle Alltagsprobleme lösen und den Menschen entlasten – ihn aber nicht ersetzen.