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Künstliche Intelligenz: Traum oder Albtraum?

Selbstlernende Roboter, autonom fahrende Autos, kommunizierende Maschinen oder Haushaltsgegenstände – all das ermöglicht künstliche Intelligenz, die in zunehmendem Maße unser aller Alltag bestimmen wird.

„Für mich sind die Digitalisierung und das Internet die größten Geschenke, die der heutigen Generation gegeben wurden. Weil sie neue Teilhabe versprechen. Neue Technologien, die das Leben von Menschen vereinfachen werden. Neuen Wohlstand und Wohlfahrt. Darum ist mir wichtig, dass wir der Digitalisierung positiv begegnen. Dass wir sie nicht als Bedrohung definieren, sondern als Chance. Sonst, so fürchte ich, findet der Wohlstand der Zukunft in Asien und Nordamerika statt.“ So begrüßt Mathias Döpfner, Vorstandsvorsitzender von Axel Springer und Präsident des Bundesverbandes Deutscher Zeitungsverleger die zunehmende Digitalisierung sowie die Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz. Nicht ganz so positiv sieht dies einer der Vorreiter dieser Entwicklung, Tesla-Chef Elon Musk: „Merkt euch meine Worte“, sagte er. „Künstliche Intelligenz ist sehr viel gefährlicher als Atomwaffen.“ Damit warnt er vor möglichen Gefahren im Zeitalter von Big Data, wie sie bereits in George Orwells Roman „1984“ unter dem Leitmotiv „Big Brother is watching you“ oder in Dave Eggers Roman „The Circle“ thematisiert wurden. Beide Zitate fassen sowohl die Faszination als auch die Ängste der Menschen vor dem neuen Zeitalter von Big Data und künstlicher Intelligenz zusammen.

Künstliche Intelligenz wird wichtiger Wirtschaftsfaktor

Egal, welche dieser beiden Meinungen wir vertreten, die Entwicklung zu einem vermehrten Einsatz künstlicher Intelligenz ist nicht aufzuhalten, sie wird unseren künftigen Alltag bestimmen und die Weltwirtschaft erheblich verändern. Zu diesem Ergebnis kommt eine globale Studie von PricewaterhouseCoopers (PwC). Allein aufgrund der künstlichen Intelligenz wird danach die deutsche Wirtschaft bis zum Jahr 2030 um mehr als elf Prozent wachsen. Das entspricht einer Gesamtsumme von 430 Milliarden Euro. Vor allem die Automobil- und Gesundheitsbranche profitieren danach von diesem Trend. Weltweit trägt der Sektor künstliche Intelligenz im gleichen Zeitraum sogar zu einem Wachstum von 14 Prozent bei (15,7 Billionen US-Dollar).

Bei der künstlichen Intelligenz werden Computer gebaut, welche Daten analysieren, um so in der Lage zu sein, eigenständig Probleme zu bearbeiten zu können. Vielbeachtete Erfolge waren dabei der Sieg von IBM Deep Blue gegen den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparow im Jahr 1997 bis hin zum Sieg des von der Carnegie Mellon University entwickelten „Libratus“ gegen vier der weltbesten Pokerprofis im Jahr 2017. Doch bei all diesen ersten Erfolgen auf diesem Gebiet handelt es sich lediglich um eine sogenannte „schwache“ künstliche Intelligenz, mit der nur klar umrissene Aufgaben gelöst werden können. Ganz anders hingegen agiert die „starke“ künstliche Intelligenz, bei der Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt werden, aus großen Mengen historischer Daten anhand von Modellen Muster zu extrahieren. „Die Modelle erlauben es, neue Daten zu interpretieren oder aus ihnen Voraussagen für Empfehlungen, Warnungen oder Entscheidungen zu generieren“, so die Autoren einer Studie der Fraunhofer-Gesellschaft „Zukunftsmarkt künstliche Intelligenz – Potenziale und Anwendungen“. Zur Anwendung kommen danach künstliche neuronale Netze nach dem Vorbild der Vernetzung des menschlichen Gehirns. Die Anwendungen reichen dabei von intelligenten Datenüberwachungssystemen über assistierende Systeme (Koboter) bis hin zu autonom handelnden Systemen. Im Zuge der Industrie 4.0 werden zum Beispiel Industrieroboter so miteinander vernetzt, dass Produktionsprozesse aufgrund aller analysierten Daten eigenständig optimiert werden. Serviceroboter erleichtern mühsame Alltagsarbeiten, sorgen für die Sicherheit von Museen oder überwachen den Heilungsverlauf von Patienten. Autonome Autos erfassen alle verkehrsrelevanten Daten und führen in der Endphase der Entwicklung vollautomatisch durch den Verkehr. Sozialroboter kommunizieren mit Senioren im Pflegeheim, animieren sie zu Aktivitäten. Sogenannte Exoskelette befähigen Menschen, schwere Lasten zu tragen und Belastungen schwerer körperlicher Tätigkeiten zu mildern. Die Einsatzmöglichkeiten sind also äußerst vielseitig.

Künstliche Intelligenz im Quadrat

Auch die ETF-Branche hat inzwischen diesen Megatrend für sich entdeckt. Fondsvolumenstärkstes Produkt mit rund 132 Millionen Euro ist derzeit der Amundi Stoxx Global Artificial Intelligence ETF (WKN: A2JSC9). Er umfasst aktuell 52 Aktien globaler Unternehmen, die stark im Bereich künstliche Intelligenz tätig sind. Der systematische Auswahlprozess analysiert das Aktienuniversum anhand zweier Kennzahlen:

  • Anteil der Patente im Bereich künstliche Intelligenz im Verhältnis zur Gesamtzahl aller Patente eines Unternehmens in den vergangenen drei Jahren.
  • Anteil der Patente im Bereich künstliche Intelligenz im Verhältnis zu den KI-Patenten aller Unternehmen in diesem vorgegebenen Zeitraum.

Der Referenzindex Stoxx AI Global Artificial Intelligence Index ist gleichgewichtet und nach Ländern, Sektoren und Marktkapitalisierung diversifiziert. Der Clou dabei: Der ETF umfasst nicht nur Titel auf Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz, sondern auch die Auswahl der Titel erfolgt per lernfähiger Algorithmen, sprich künstlicher Intelligenz. Der Indexanbieter arbeitet hierbei mit dem im Silicon Valley beheimateten Unternehmen Yewno zusammen. „Die ‚Knowledge Graphs‘ von Yewno sind in der Lage, ein Konzept aus einer riesigen Menge unstrukturierter Daten zu erkennen und deren Bedeutung in einen inferentiellen semantischen Raum zu projizieren, in dem ein solches Konzept mit anderen korreliert wird, um ein Geflecht potenzieller Inferenzen zu schaffen“, so der Anbieter. Stark darin gewichtet sind Titel aus den USA, Japan und Südkorea. Die Gesamtkostenquote (TER) des ETF liegt bei 0,35 Prozent.

Ebenfalls auf künstliche Intelligenz bei der Auswahl setzt der Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF (WKN: A2N6LC). Er bietet Zugang zu Unternehmen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit steigende Gewinne aus Entwicklungen wie Deep Learning, Cloud-Computing, Bilderkennung, Spracherkennung und Chatbots sowie verwandten Themen wie natürlicher Sprachverarbeitung erzielen werden. Durch die ebenfalls von Yewno entwickelte eingesetzte Filtermethodik werden Unternehmen identifiziert, die Patente besitzen, welche diese Unternehmen höchstwahrscheinlich zu bedeutenden Umsätzen in zukunftsträchtigen Bereichen verhelfen werden. Der ETF umfasst aktuell 95 Titel. Auch hier beträgt die TER 0,35 Prozent. Das Fondsvolumen des erst kürzlich aufgelegten Produktes ist jedoch mit rund 30 Millionen Euro noch gering.

Künstliche Intelligenz im ETF

Auf konventionelle Art und Weise herausgesucht werden die Indexmitglieder beim WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF (WKN: A2N7NJ) mit 48 Aktien. Die Auswahl von Unternehmen im Index und anschließend im Fonds wird von Experten der Künstliche-Intelligenz-Wertschöpfungskette und des Technologiemarktes durchgeführt. Die Hälfte des Fondsvolumens wird dabei in sogenannte „Engager“ investiert. Das sind Unternehmen, deren Hauptaugenmerk auf der Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen auf Basis künstlicher Intelligenz liegt. 40 Prozent entfallen auf „Enabler“, sprich Unternehmen, die im Bereich künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle spielen, wobei einige ihrer Kernprodukte und -dienstleistungen die weitere Entwicklung der KI ermöglichen. Der Rest entfällt auf Unternehmen, die eine bedeutende Rolle im Bereich künstliche Intelligenz spielen, deren relevantes Produkt oder relevante Dienstleistung jedoch derzeit kein wesentlicher Teil ihres Umsatzes ist. Das Fondsvolumen des erst Ende 2018 aufgelegten Produktes beträgt allerdings rund 23 Millionen. Die Gesamtkostenquote des ETF liegt bei 0,40 Prozent.

Nur Auswahl per künstlicher Intelligenz

Der Ossiam World ESG Machine Learning UCITS ETF mit einer Euro- (WKN: A2N87R) und einer US-Dollar-Anteilsklasse (WKN: A2N87S) hingegen nutzt künstliche Intelligenz allein zur Auswahl von Nachhaltigkeitsaktien. Der ETF verwendet ein regelbasiertes quantitatives Modell, das Aktien anhand von Finanz- und ESG-Ratings bewertet und gewichtet. ESG steht für Environment (Umwelt), Social (Soziales) und Governance (Unternehmensführung). Die Auswahl der Unternehmen wird immer wieder nachjustiert, da der angewandte Algorithmus von den eingespeisten Daten lernen soll. Das Fondsvolumen der beiden Anteilsklassen ist etwas höher als bei den zwei zuvor erwähnten Produkten. Mit einer Gesamtkostenquote von 0,65 Prozent ist der ETF jedoch etwas teurer.

Fazit:

Laut einer PwC-Studie wird das globale BIP bis 2030 allein durch künstliche Intelligenz um 15,7 Billionen Dollar zunehmen. Die Einsatzmöglichkeiten der Technologie sind vielfältig. Mit ETFs können Anleger auf Unternehmen dieser Branche setzen. Verstärkt erfolgt auch die Titelauswahl per selbstlernenden Algorithmen.

ETF-NameTER in %AusschüttungReplikationsartFondsvolumen in Mio. €
Amundi Stoxx Global Artificial Intelligence0,35NeinSynthetisch177
Xtrackers Artificial Intelligence and Big Data UCITS ETF0,35NeinPhysisch31
WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF0,40NeinPhysisch28
OSSIAM World ESG Machine Learning UCITS ETF0,65Nein40
OSSIAM World ESG Machine Learning UCITS ETF0,65Nein44

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