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Künstliche Intelligenz im Greenkeeping

ChatGPT und die Folgen von KI

Technische Innovationen sind seit Menschengedenken Antrieb der Wirtschaft. Vor allem das World Wide Web und die sozialen Medien haben einen wichtigen Trend begründet: die Demokratisierung von Wissen und Fähigkeiten. Erster Trend dieser Art waren die Bankautomaten: Konnte man früher Geld und Kontoauszüge nur im bedienten Kundenkontakt während der Bank-Öffnungszeiten abholen, ermöglichen Geldautomaten dies nun rund um die Uhr. Wer früher einen Flug buchen wollte, wandte sich an ein Reisebüro oder direkt an die Fluggesellschaft. Heute buchen viele Reisende ihre Flüge längst selbst über entsprechende Webseiten, Apps oder Spezialsysteme, beispielsweise für Geschäftsreisen. Wozu früher Spezialkenntnisse benötigt wurden, kann heute oft per Nutzer-freundlicher Website oder Applikation in Selbstbedienung erledigt werden. Gerade mit Tools wie Wikipedia, aber auch den Suchmaschinen wie Google oder Bing und den sozialen Medien hat sich jedoch ein oftmals durchaus kritisch zu sehender Trend entwickelt: die Gratismentalität und eine fehlende Sensibilität gegenüber Copyright bei der Weiterverwendung im Internet veröffentlichter Beiträge und Daten.

Kaum Arbeitsfelder ohne Rechner-Unterstützung

Längst ist Technik nicht mehr aus dem Berufsalltag wegzudenken: Der Mechatroniker schließt das Auto bei der Inspektion per Diagnosestecker an einen Computer an, statt selbst unter die Haube zu schauen. Wer eine Golfrunde plant, wartet nicht mehr auf den Wetterbericht vor der Tagesschau, sondern ruft sie per App ab. Und viele Call Center-Anrufe und Help Desks bieten den Kunden längst eine Kommunikation per Chat-Bot, vor allem bei der Beantwortung häufig wiederkehrender Fragen. Das treibt manchmal merkwürdige Blüten: Dass bei vielen Web-Anwendungen die dahinter stehenden Computer erst einmal verlangen, dass sich der Anwender als Mensch identifiziere, entbehrt nicht einer gewissen Komik. Doch auch heute noch gilt: Wie gut oftmals das Ergebnis einer elektronischen Recherche ist, hängt nicht zuletzt von der Qualität der Sucheingabe ab. Anders ausgedrückt: Trotz teils revolutionärer Entwicklungen in der Technik ist der Mensch immer noch ein wichtiger Faktor, um den Systemen die richtigen Antworten und Informationen zu entlocken. Seit einigen Monaten sorgt ein neues System weltweit für Schlagzeilen: ChatGPT. Das vom Kalifornischen Start-Up Open AI um Programmierer Sam Altman entwickelte System hat weltweit für Aufsehen gesorgt. ChatGPT ist einer der prominentesten Vertreter einer neuen Gattung von Systemen, die unter dem Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) zusammengefasst werden. Neu sind solche Systeme grundsätzlich nicht, auch in der Golfbranche haben derartige Systeme längst Einzug gehalten, beispielsweise in der Software des deutschen Anbieters Bal.On mit seinen Einlegesohlen zur Druckmessung.

Zur Klärung: Was ist KI?

Eine der wichtigsten Fragen lautet zunächst: Was ist Künstliche Intelligenz? Schon bei der menschlichen Intelligenz gibt es unterschiedliche Definitionen. Weit verbreitet ist die mathematische Intelligenz, aus welcher der bekannte IQ (Intelligenz-Quotient) resultiert. Gerade Führungskräfte und Mitarbeiter im Kundenkontakt kennen zudem die Emotionale Intelligenz, EQ abgekürzt. Auch Künstliche Intelligenz, die deutsche Übersetzung des englischen AI (Artificial Intelligence), umfasst mehrere Bereiche und Definitionen. Sarkastiker merken hier gerne an, dass KI wohl die Antwort auf weiter sinkende menschliche Intelligenz sei – schließlich seien alle Teleskope und Radare auf der Suche nach intelligentem Leben von der Erde weggerichtet ... Grundsätzlich unterscheidet man „schwache KI“ und „starke KI“. In der schwachen KI geht es darum, menschliche Intelligenz per Maschine zu simulieren. Hierzu zählt ChatGPT. Im Wesentlichen geht es bei der schwachen KI darum, vorhandene Informationen und Daten per Computer aufzubereiten und auszuwerten. Eine wesentliche Voraussetzung für schwache KI sind ausreichend Daten, auf welche die Maschinen zugreifen können. Für Unternehmens-interne KI-Anwendungen haben Konzepte wie Data Warehouses und Big Data in den vergangenen Jahrzehnten die notwendigen Voraussetzungen geschaffen. Letztlich simuliert eine schwache KI damit menschliche Vorgehensweisen – nur in atemberaubendem Tempo! Der zweite Bereich der KI wird als starke KI bezeichnet. Darunter versteht man die Entwicklung von Maschinen mit eigenem Bewusstsein. Ob es eine solche, starke KI je geben wird, ist nicht absehbar. Doch bereits erste Auswirkungen der schwachen KI zeigen, dass diese weit mehr als reine technologische Entwicklung ist. KI-Experte Ralf Otte weist darauf hin, „dass bereits die Schwache KI zu gravierenden Umwälzungen in der Gesellschaft führen wird. Eine KI ohne begleitende Ethiküberlegungen einzuführen, wäre daher fahrlässig.“ (Quelle: Ralf Otte – Künstliche Intelligenz für Dummies, S. 35; Anm. d. Red.: Interessierte können in diesem Buch wichtige Grundlagen rund um die KI erfahren, ohne dass dazu allzu viele IT-Kenntnisse vorausgesetzt werden). Genau dies zeigen die ersten Reaktionen auf ChatGPT: Schulen und Universitäten fragen sich, ob Prüfungsleistungen künftig einfach per KI erzeugt werden und keine Eigenleistung der Prüflinge mehr darstellen – was die Frage aufwirft, ob Wissens-Reproduktion überhaupt ein angestrebtes Lernziel ist.

Mögliche Folgen für ganze Branchen

Natürlich bleibt ein System wie ChatGPT nicht ohne Auswirkungen auf zahlreiche Branchen – nicht nur diejenigen, welche auf die Veröffentlichung von Texten ausgerichtet sind. Auch im Greenkeeping kommt KI längst zum Einsatz: Das beginnt bei der optimierten Steuerung der Bewässerung von Golfanlagen im Zusammenspiel mit Feuchtigkeitssensoren, umfasst aber auch die immer leistungsfähigeren Mähroboter auf Golf­anlagen, insbesondere bei Fairways. Auch das sensible Thema „Wildschutz“, beispielsweise bei Mäharbeiten außerhalb der Betriebszeiten in Verbindung mit nachtaktiven Tierarten, kann durch KI zunehmend so gesteuert werden, dass automatische Mähsysteme Tiere beispielsweise auf dem Fairway erkennen und ihnen ausweichen. Zugleich verdeutlichen diese Beispiele, dass gerade im Greenkeeping Robotic und KI oft parallel eingesetzt werden. In Verbindung mit längst etablierten Systemen wie GPS können so die zunehmend knapper werdenden Ressourcen optimal eingesetzt werden – das hilft nicht nur, die Betriebskosten im Griff zu halten, sondern auch die Umwelt noch besser zu schonen. Ein wesentlicher Vorteil moderner, KI-gestützter Systeme: Sie können Daten zahlreicher (ähnlicher) Anlagen in ihre Entscheidungen oder Empfehlungen einbeziehen – damit leisten KI-basierte Systeme in noch größerem Umfang das, was bei menschlicher Arbeitskraft gerne mit „Erfahrung“ beschrieben wird – nur, dass KI die Daten in deutlich kürzerem Zeitraum erfasst und auswertet. Oftmals sind KI-basierte Systeme auch eine Reaktion des Marktes auf die zunehmende Schwierigkeit, geeignete Mitarbeiter zu finden. Denn im Greenkeeping hat sich der Arbeitsmarkt längst zum Arbeitnehmermarkt gewandelt. Dabei sollte man jedoch nicht vergessen, dass die effiziente Nutzung KI-basierter Systeme zwar Entlastung bei ausführenden Tätigkeiten, auch im Greenkeeping, mit sich bringen kann. Andererseits stellt sie aber zusätzliche Anforderungen an das Management – hier Head-Greenkeeping und Superintendents –, welche es zu bewerkstelligen gilt. Interessanterweise sieht auch ChatGPT – die derzeit wohl bekannteste, frei zugängliche KI – KI-Systeme im Greenkeeping eher als Ergänzung, denn als Ersatz. Auf die Frage, „Warum kann KI im Golfsport qualifiziertes Greenkeeping nur ergänzen und nicht ersetzen?“, wurden folgende Gründe von der KI genannt:

 

  • Komplexität des Jobs: Die Aufgaben eines Greenkeepers sind äußerst vielfältig und erfordern ein breites Spektrum an Fähigkeiten. Dazu gehören die Pflege des Rasens, die Bewässerung, die Schädlingsbekämpfung, die Platzgestaltung und -wartung sowie die Planung und Durchführung von Renovierungsarbeiten. Diese Aufgaben erfordern menschliches Urteilsvermögen, kreatives Denken und die Fähigkeit, sich an wechselnde Bedingungen anzupassen. KI-Systeme können bestimmte Aufgaben automatisieren oder unterstützen, aber sie haben Schwierigkeiten, die Komplexität und Flexibilität des Greenkeeping-Jobs vollständig zu erfassen.
  • Kontextsensitivität: Die Bedingungen auf einem Golfplatz ändern sich ständig, abhängig von Faktoren wie Wetter, Spielaktivität und Turnieren. Ein qualifizierter Greenkeeper kann diese Veränderungen erkennen, analysieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um die Qualität des Platzes zu erhalten oder zu verbessern. KI-Systeme können zwar Daten analysieren und Muster erkennen, aber sie haben Schwierigkeiten, den Kontext angemessen zu interpretieren und situationsgerechte Entscheidungen zu treffen.
  • Zwischenmenschliche Fähigkeiten: Greenkeeping beinhaltet auch die Zusammenarbeit mit Golfspielern, Golfplatzverwaltern und anderen Mitarbeitern. Greenkeeper müssen in der Lage sein, effektiv zu kommunizieren, Probleme zu lösen und die Bedürfnisse der verschiedenen Interessengruppen zu berücksichtigen. Diese zwischenmenschlichen Fähigkeiten sind derzeit schwer durch KI replizierbar, da sie ein Verständnis von Emotionen, Empathie und sozialen Dynamiken erfordern.
  • Ästhetische Aspekte: Ein Golfplatz ist nicht nur ein funktioneller Raum, sondern auch ein ästhetisches Erlebnis. Greenkeeper tragen zur Gestaltung und Pflege des Platzes bei, um ein ansprechendes und attraktives Umfeld zu schaffen. Dies erfordert ein ästhetisches Empfinden, das KI-Systemen derzeit fehlt. (Quelle: chat.openai.com, ­abgefragt am 23.05.2023)

 

Derzeitige Grenzen von KI

Danke, ChatGPT – das System sieht weiterhin Platz für qualifizierte Greenkeeper. Interessanterweise weist dieser kleine Test auch auf mögliche Schwachstellen der KI-Nutzung hin. Dazu gehört zum einen die Anhängigkeit von den Quellen: KI ist immer nur so gut wie die Informationen, auf denen die Auswertung basiert. Je größer somit die Datenmenge, umso eher kann KI diese auswerten und strukturieren. Innovationen sind hingegen deutlich schwieriger, denn hier kann die KI auf keine historischen Daten zurückgreifen. Ein weiterer Punkt thematisiert die Abgrenzung zwischen schwacher und starker KI: Ethik und menschliche Sensibilität. Auch hier kann KI zwar lernen, hängt jedoch von den Werten ab, welche die Entwickler dem System mit auf den Weg gegeben haben. Genau hier liegt eine der aktuell größten Schwächen von KI-Systemen: Wie viel Düngemittel sind noch vertretbar, sind Auswirkungen auf die Tierwelt als „Kollateralschäden“ tolerierbar? Auch benennt KI ihre Quellen nicht. Damit lässt sich kaum prüfen, ob die getroffenen Aussagen einer Überprüfung standhalten. Mindestens genauso wichtig ist die Erkenntnis, dass Anwender schon alleine durch die Fragestellung eine Antwort-Tendenz mit auf den Weg bringen. So impliziert die oben zitierte Antwort in der Fragestellung bereits die Annahme, dass gutes Greenkeeping auch künftig eine Daseinsberechtigung habe – und lässt diese Frage nicht objektiv beantworten. Je stärker daher Fragen und Aufgaben suggestiv formuliert werden, um so eher werden die Antworten nicht neutral ausfallen, sondern der vorgegebenen Tendenz folgen.

Fazit

ChatGPT und andere KI-Systeme zeigen, dass unsere Gesellschaft im Zeitalter von Internet, Social Media und Smartphone noch längst nicht am Ende ihrer Innovationsfähigkeit angekommen ist. Anders als früher rücken KI-Systeme jedoch Fragestellungen rund um die Gesellschaft und ihre Ethik stärker in den Blickpunkt. In der Vergangenheit wurden neue Technologien gesellschaftlich oft primär unter dem Blickwinkel ihrer Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt betrachtet – und dann gerne als Jobmotor oder Jobkiller klassifiziert. KI-Systeme greifen tiefer in die Gesellschaft ein: Sie rücken die Frage in den Blickpunkt, ob wir Informationen trauen können, wollen und sollen. So wie beispielsweise der Rat von Freunden in der Gesellschaft oft einen höheren Stellenwert hat als der Rat von Fremden, so reagieren breite Teile der Bevölkerung zunehmend skeptisch bei Informationen, deren Quellen sie nicht kennen – Fake-­News und Online-Trolle haben die Haltung der Gesellschaft in vielen Teilen geschärft. Gerade im Bereich des Greenkeepings ist daher wichtig, die Quellen KI-basierter Entscheidungen zu kennen, sonst kann beispielsweise durch falsche Düngung oder Nutzung von Pflanzenschutzmitteln mehr Schaden denn Nutzen gestiftet werden. Auch für Texte in Fachmagazinen: KI kann Autoren hier unterstützen, aber gerade bei Innovationen ist weiterhin der Sachverstand der Autoren gefragt.

 

Wir beim golfmanager und Greenkeepers Journal / Rasen – Turf – Gazon setzen weiter auf die Expertise unserer Fachautoren – und freuen uns dennoch, dass so manche mühsame Recherche künftig durch die neuen elektronischen Kollegen ergänzt und vereinfacht wird. Und natürlich werden wir auch die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Greenkeeping kritisch begleiten – denn nur durch das intelligente Zusammenspiel von Mensch und Technik bieten Golfplätze das Erlebnis, das unsere Kunden – seien es Mitglieder oder Gastspieler – suchen und durch Mitgliedsbeiträge und Greenfees honorieren.

 

Autor:  Michael Althoff | Greenkeepers Journal 2/2023

 

 

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