Neue Impulse für eine wirksame Früherkennung

Als Gastreferentin eingeladen war Simone Kimpeler, Leiterin der Abteilung Foresight am Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung ISI. Als eine der führenden Expertin:innen im Bereich der Früherkennung stellte sie verschiedene Ansätze vor, wie solche Prozesse effizienter und gleichzeitig robuster gestaltet werden können.

KI als Werkzeug – der Mensch bleibt zentral

Das Fraunhofer-Institut setzt KI bereits in allen Schritten des Früherkennungs-Zyklus ein. Als besonders hilfreich erweist sich KI bei der Verarbeitung grosser Datenmengen, zum Beispiel im Rahmen der Horizon Scanning Methode. KI kann auch ausgearbeitete Szenarien zu möglichen künftigen Entwicklungen mithilfe von Bildern oder Narrativen visualisieren und dadurch fassbarer machen. Wichtig ist jedoch, KI dabei nicht zu früh einzusetzen. Ansonsten besteht die Gefahr, dass die kreative Auseinandersetzung mit möglichen Zukünften eingeschränkt wird und sich uniforme Vorstellungen durchsetzen.

Weiter kann KI als Sparringpartner dienen, indem sie Annahmen hinterfragt und auf mögliche kognitive Verzerrungen (Biases) hinweist. Ein weit verbreiteter Bias ist zum Beispiel die «End of History Illusion» – wir sehen die Zukunft tendenziell als lineare Fortsetzung der Gegenwart und unterschätzen, wie stark sie sich verändern könnte. Zugleich betonte Simone Kimpeler, dass KI auch neue Verzerrungen mit sich bringt und gesellschaftliche Annahmen reproduzieren kann. Die Interpretation und Einordnung der Ergebnisse sollen deshalb weiterhin Aufgabe des Menschen bleiben. Ihr Fazit zum Einsatz von KI: «Es braucht mehr als Human in the loop – es braucht Human first».

De-Biasing stärkt die Qualität der Früherkennung

Um kognitive Verzerrungen im Prozess möglichst zu verringern, wendet das Fraunhofer-Institut einen umfassenden De-Biasing-Ansatz an. Zentral dabei ist eine hohe Vielfalt an Quellen, Fachwissen und Perspektiven. Nicht nur sollen wissenschaftliche Expert:innen einbezogen werden, sondern auch Pioniere aus der Praxis und frühe Anwenderinnen von neuen Produkten oder Technologien. Diese sind teilweise näher an neuen Entwicklungen dran, weil sie die Produkte oder Technologien im Alltag bereits ausprobieren oder direkt mit deren Auswirkungen konfrontiert sind. Zudem können methodische Ansätze aus der Psychologie helfen, implizite Vorannahmen zu erkennen, Komplexität zu strukturieren und sich alternative Zukunftsbilder vorzustellen.

So geht es bei der SCNAT und dem BAFU weiter

Im zweiten Teil des Treffens diskutierten die Teilnehmenden, welche Konsequenzen sich aus dem Inputreferat für das gemeinsame Projekt von SCNAT und BAFU ergeben. Sie waren sich einig: Allfällige Biases sollen in jedem Schritt reflektiert werden. KI und andere technische Tools sollen eingesetzt werden, um Informationen zusammenzutragen und zu strukturieren. Damit werden wertvolle Ressourcen für anspruchsvollere Arbeitsschritte frei, bei denen menschliche Urteilskraft, Interpretation und Kreativität gefragt sind. Auch der gezielte Einbezug verschiedener Perspektiven soll zu einer systematischen Früherkennung beitragen.