Kai-Fu Lee: AI Superpowers

Im Vergleich der AI Superpowers sieht der ehemalige Google China-Chef Tugenden wie eine Kultur des Scheiterns, radikalen Marktfit und grenzenlosen Einsatz eher bei China.

Als Alpha Go die besten Go-Spieler Asiens besiegte, war das Chinas Sputnik-Moment, meint Kai Fu Lee, ehemaliger Chef von Google China und nunmehriger Venture Capitalist. Der Sputnik-Moment, der klar macht, dass andere etwas deutlich besser machen und man selbst im Hintertreffen ist – was ein ziemlich lauter Startschuss ist.

Lee hat in den USA studiert, seine beruflichen Erfolge in China erreicht, kennt beide Märkte und Forschungsumgebungen und wagt Prognosen, wer sich wo durchsetzen wird. Und er spricht sich für einen etwas nüchterneren Umgang mit KI-Hypes aus: die letzte große Entwicklung sei Deep Learning. Alles seither seien keine laufend neuen Durchbrüche, sondern weitere (und laufend verbesserte) Anwendungen der technisch gesehen gleichen Entwicklungen.

Bevor er sich der Zukunft widmet, beschäftigt sich Lee mit einer Charakteristik der chinesischen Digitalwirtschaft. Aus der Perspektive des chinesischen Unternehmers urteilt er über die USA, wie die USA und manche Papier-Innovatoren in Europa über Europa urteilen: zu langsam, auf Schöngeistiges statt auf Effizienz fixiert, Entrepreneurship oft ein Hobby für Rich Kids ohne Erfolgsdruck. In China sei das Tempo deutlich höher, Ziele des Unternehmertums sei eindeutig Reichtum, Mittel und Wege seien zweitrangig, Kopieren sei eine legitime und in keiner Weise anrüchige Geschäftsstrategie.

Die extreme Konkurrenz und das hohe Tempo sorgten für einen guten Marktfit der Produkte und Dienstleistungen: Unternehmen müssen schnell auf den Markt (auch wenn die Lösung noch nicht gut ist), schnell reagieren, Userwünsche einarbeiten und sich laufend verändern. Wer das überlebt, gewinnt.

Dabei liefert der riesige chinesische Markt einen relevanten Verstärker: Relevante Kundenmassen sind schnell erreicht (und auch wieder weg), das laufende Experimentieren liefert viele und relevante Daten, die die überlebenden Unternehmen erst recht ausschöpfen können, um ihre Markposition auszubauen.

Weit verbreitete Überwachungstechnologie, weniger Bedenken im Einsatz von Sensoren und eine Vielzahl von Onlineservices mit Offlinebezug (wie Lieferdienste, Buchungsapps, Amazon-Copycats) liefern eine Qualität von Daten, die die USA in der Menge nicht hat.

Das verschafft gewisse Startvorteile im AI-Wettrennen. Lees These: Mit der größeren Menge besserer Daten ist auch der mittelmäßige Programmierer dem herausragenden Wissenschaftler in der Entwicklung von AI-Anwendungen deutlich überlegen.

Einen weiteren Vorteil für China, der die starke Aufholjagd der letzten Jahre begünstigt, sieht Lee in staatlichen Policys. In den USA habe Obama in den letzten Monaten seiner zweiten Amtszeit einige Schritte zur Priorisierung und Förderung von AI gesetzt – das sei allerdings kaum wahrgenommen worden. Trump habe zu Beginn seiner ersten Amtszeit sogar AI-Mittel kürzen wollen. Und Obama habe schon zwischen seinen beiden Amtszeiten massiv mit Verschwendungsvorwürfen zu kämpfen gehabt, als nicht alle Förderungen in alternative Energieanbieter erfolgreich waren.

In China dagegen wurde AI von der Regierung priorisiert – und damit war die Marschrichtung für alle Verwaltungsebenen klar. Städte buhlten um die Ansiedlung von AI-Unternehmen, stellten kostenlose Büros und Infrastruktur zur Verfügung, erfanden Steuerbegünstigungen, waren dabei nicht immer treffsicher und erfolgreich – aber dank des klaren Marschbefehls von oben entwickelte sich eine generöse Kultur des Scheiterns. Auch das eine Eigenschaft, die sonst gern in den USA verortet und in Europa vermisst wird. Manche Städte verordneten ihren Wachstums- und Entwicklungsplänen sogar die Maxime, zu idealen Städten für autonome Fahrzeuge zu werden. Nicht die Fahrzeuge passen sich der Umgebung an, sondern die Umgebung wird nach den Fähigkeiten autonomer Fahrzeuge geplant.

Die radikale Anpassungsfähigkeit chinesischer Unternehmen sieht Lee auch als den Grund, warum global erfolgreiche US-Konzerne in China kaum Fuß fassen konnten. Die Vorstellung, globale Services in China durchzusetzen, sei der schnellen Adaption von No Name-Copycats unterlegen – und das sei noch deutlich ausschlaggebender als eventueller Protektionismus durch die Partei.

Lee unterscheidet zwischen Internet-, Business-, Perception- und autonomer AI.

Internet-AI ist beispielsweise die Optimierung von Contentfeeds in Social Networks, Business-AI setzt AI in Geschäftsprozessen ein, Perception-AI verarbeitet Daten aus Sensoren, ein Prototyp für autonome AI ist autonomes Fahren.
Business-AI ist der einzige Bereich, in dem Lee die USA langfristig im Vorteil sieht, denn Geschäftsprozessdigitalisierung sei in China wenig entwickelt und schon gar nicht standardisiert.
Die größten Vorteile für China sieht er in Perception-AI und autonomer AI. Begünstigend dabei sind die weitverbreitete Überwachungstechnologie und andere Sensoren, die ohne große Privacybedenken eingesetzt werden, und die Radikalität in der Umsetzung.

Lees Buch erschien 2018, mit einer Überarbeitung 2022. In AI-Maßstäben ist das aktuell teilweise historisch. So meint Lee beispielsweise, dass AI gut denken, aber schlecht physisch arbeiten könne. Robotik-Fortschritte stellen das etwas in Frage, trotzdem bleibt es plausibel, dass White Collar-Jobs vor Blue Collar-Jobs durch AI gefährdet sind.

Lee sieht in AI einen Treiber von Ungleichheit auf nationaler und internationaler Ebene. International würden junge und große Bevölkerungen, die in Landwirtschaft und Industrie ein Vorteil sind, in AI-Ökonomien zur Belastung. National würden sich große Verschiebungen auftun, wenn Produktivitäts- und Lohnsteigerungen auseinanderlaufen.

Eine Krebsdiagnose hat Lee, der sich selbst stets auf Effizienz getrimmt hat, zum Umdenken gebracht. Er wurde geheilt, ist ein Befürworter von AI in der medizinischen Diagnose, meint aber, dass AI den emotionalen Aspekt in der Medizin nicht abdecken könne. Auch das ist mittlerweile möglicherweise fraglich: User vermissen GPT 4o als anscheinend besonders einfühlsames Modell, Gesetzgebung geht heute auch explizit auf Anforderungen zu emotionalen Komponenten von AI-Systemen ein.

Dennoch sieht er eine Lösung für künftige Jobkrisen in der Förderung emotionaler, fürsorgeorientierter Tätigkeiten. Lee diskutiert kurz die zur Zeit der Buchveröffentlichung im Silicon Valley hoch im Kurs stehenden Konzepte von Grundeinkommen. (Rückblickend: Man hat schon wieder länger nichts davon gehört. Eine der gründlichsten Diskussionen potenzieller Nachteile findet sich im übrigen in Polanyis Great Transformation (und um Polanyi ist im übrigen, nach dem Hype vor fünf oder sieben Jahren, auch wieder stiller geworden). Lee distanziert sich vom Grundeinkommen, schlägt dann aber doch seine eigene Variante vor: Ein Social Investment Stipendium, ein Grundeinkommen, das an Tätigkeiten in Pflege, Fürsorge und Bildung (letzteres sowohl für Lehrende als auch für Lernende) gekoppelt ist. Obwohl Lee das ausdrücklich nicht möchte, ist das doch auch etwas technokratischer Erwachungs-Solutionismus, der sagt, wie‘s geht (ohne viel Ahnung von den diskutierten Bereichen zu haben).

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Anekdote am Rande: Als eines der Beispiele für radikale chinesische Innovation führt Lee das Startup Toutiao an, das als Buzzfeed Klon gehandelt wurde, allerdings von Anfang an auf Redaktion verzichtete. AI-Agenten spürten Trends auf, stellten Storys zusammen und publizierten datengetrieben. Wie alle solche Portale war das ein mäßiger Erfolg. Auf der Suche nach dem besseren Marktfit kaufte Toutiao ein amerikanisches Startup, die damals sehr beliebte Lipsynch-App musical.ly. Diese Enwicklung begründete später, nach dem Erscheinen von Lees Buch, einen durchschlagenden Erfolg. Toutiao ist heute Tiktok.