Jahrelang wurde die Branche der selbstfahrenden Autos als der nächste große Trend im Bereich der KI hochgejubelt, mit Versprechungen, dass Robotaxis menschliche Fahrer ersetzen würden, und Milliarden von Dollar flossen in Unternehmen, die schworen, die Technologie sei einsatzbereit.
General Motors (GM) stand Berichten zufolge im Zentrum des Geschehens. Mit Cruise, seiner Sparte für autonome Fahrzeuge, wollte GM nach eigenen Angaben den Weg in eine fahrerlose Zukunft ebnen. Doch im Dezember verkündete CEO Mary Barra eine Nachricht, die wie ein Schlag einschlug: Cruise wird eingestellt.
GM integrierte Cruises Aktivitäten in seine Softwareentwicklungssparte und nannte dies eine „Neuausrichtung“. Die eigentliche Botschaft? Ihre Robotaxi-Pläne waren gescheitert. Barra präsentierte es als zukunftsweisenden Schritt und behauptete, er würde „den Weg nach vorn beschleunigen“
Cruises Crashkurs im Scheitern
Cruise war eine hundertprozentige Wette auf die Zukunft. Barra hatte die Robotaxis des Unternehmens als bahnbrechende Innovation angepriesen. Auf der South by Southwest Konferenz 2023 erklärte sie: „Wir sind da. Es passiert jetzt.“
GM prognostizierte bis 2030 zusätzliche 50 Milliarden Dollar Jahresumsatz durch Robotaxis, was eine Verdopplung des bestehenden Umsatzes von 50 Milliarden Dollar bedeuten würde. Das klang revolutionär. Doch wie sich herausstellte, waren die Zahlen eher Wunschdenken als Realität.
In ihrer Blütezeit betrieb die Abteilung mehrere hundert Fahrzeuge, die alle von Tausenden Mitarbeitern aus der Ferne überwacht wurden. Diese Fahrzeuge waren weder für Autobahnen noch für komplexe Stadtstraßen geeignet und verursachten immer wieder Staus und Sicherheitsrisiken.
Bei einemdentbehinderte ein Fahrzeug von Cruise die Rettungskräfte. Bei einem anderen Vorfall blieb ein Auto mitten auf der Fahrt in San Francisco stehen und blockierte den Verkehr stundenlang.
Und dann kam der Unfall, der sein Schicksal besiegelte. Ende 2023 erfasste ein von Cruise gesteuertes Auto eine Fußgängerin, die zuvor von einem anderen Fahrzeug angefahren worden war. Das autonome Auto bremste zwar, schleifte die Frau aber noch etwa sechs Meter mit, bevor es zum Stehen kam.
Sie überlebte, wurde aber mit schweren Verletzungen ins Krankenhaus eingeliefert. Cruise zahlte in einem Vergleich 10 Millionen Dollar und Strafen für das Verschweigen von Details zumdent. Als GM schließlich die Reißleine zog, war Cruise ein PR-Desaster und ein finanzielles Fass ohne Boden.
Cruise war jedoch nicht das einzige Unternehmen mit diesen Schwierigkeiten. Auch Waymo, die Tochtergesellschaft von Alphabet für autonomes Fahren, hatte mit ähnlichen Problemen zu kämpfen. Die Fahrzeuge von Waymo sind auf maximal 72 km/h begrenzt und benötigen weiterhin menschliche Überwachung.
In einem peinlichendentkreiste ein Waymo-Robotaxi in Los Angeles endlos auf einem Parkplatz, bis ein menschlicher Fahrer eingriff. Alphabet veröffentlicht die Verluste von Waymo nicht, aber die Sparte „Other Bets“, zu der auch Waymo gehört, hat seit 2016 37 Milliarden Dollar verbrannt.
Milliarden futsch, und keine Zukunft für autonomes Fahren in Sicht
Trotz jahrelanger Tests und Investitionen von über 100 Milliarden Dollar in der gesamten Branche haben diese Unternehmen entscheidende Herausforderungen nicht gelöst. Die sogenannten Grenzfälle sind dafür ein Paradebeispiel.
Autonome Fahrzeuge haben Schwierigkeiten, Situationen wie schlechtes Wetter oder Anweisungen von Rettungskräften zu bewältigen – Szenarien, mit denen menschliche Fahrer täglich konfrontiert sind. Erste Demonstrationen Mitte der 2000er-Jahre ließen vermuten, dass diese Probleme nahezu gelöst seien. Doch zwei Jahrzehnte später ist die Technologie noch immer nicht ausgereift.
Die gesamte KI-Branche steht vor ähnlichen Herausforderungen, insbesondere da Unternehmen um die Entwicklung großer Sprachmodelle wie OpenAIs ChatGPT wetteifern. Diese Systeme sind, ähnlich wie autonome Fahrzeuge, fehleranfällig und erfordern menschliche Überwachung.
In der Welt der autonomen Fahrzeuge gibt es das sogenannte „Phantombremsen“, bei dem Autos unerwartet anhalten. Chatbots haben ihr eigenes Pendant dazu: „Halluzinationen“. Dabei handelt es sich um erfundene Fakten oder glatte Lügen, die von der KI generiert werden. Beide Phänomene verdeutlichen dasselbe Problem: Diese Technologien sind nicht so intelligent – oder zuverlässig –, wie sie dargestellt werden.
Und genau wie in der AV-Branche sehen die Finanzergebnisse für KI-Chatbots nicht rosig aus. OpenAI, das bekannteste KI-Unternehmen, wird zwar mit 160 Milliarden Dollar bewertet, verliert aber jährlich Milliarden.
Die Parallelen enden hier nicht. Selbstfahrende Autos wurden als Ersatz für menschliche Fahrer vermarktet, und Chatbots sollen Kundendienstmitarbeiter, Journalisten und andere Fachkräfte ersetzen. Beide Branchen setzen auf KI, die den Menschen noch nicht vollständig ersetzen kann, was ihre Geschäftsmodelle bestenfalls wackelig macht.
Der menschliche Faktor bleibt unersetzlich
Eines der gravierendsten Probleme selbstfahrender Autos ist ihre Unfähigkeit, Situationen im realen Straßenverkehr zu bewältigen, die Menschen mühelos meistern. Der Unfall in San Francisco mit einem Fahrzeug von Cruise ist ein Paradebeispiel dafür.
Nach dem Zusammenstoß mit einem Fußgänger reagierte das Auto nicht wie ein menschlicher Fahrer – es hielt nicht sofort an, um die Situation einzuschätzen. Dieses Unvermögen, menschliches Urteilsvermögen nachzuahmen, hat weitreichende Konsequenzen. Es zeigt, wie viel Entwicklungspotenzial die KI noch hat, nicht nur beim Autofahren, sondern in allen Anwendungsbereichen, in denen Echtzeit-Entscheidungen entscheidend sind.
KI-gestützte Chatbots haben beispielsweise Schwierigkeiten mit Nuancen und Kontext und geben oft unsinnige oder sogar schädliche Antworten. Mark Zuckerbergs KI-Charaktere, die die Nutzer auf seinen Social-Media-Plattformen binden sollen, sind ein weiteres Beispiel.
Diese virtuellen Persönlichkeiten mögen unterhaltsam sein, aber sie ersetzen nicht die Interaktion mit echten Menschen. Stattdessen treiben sie die Nutzer immer weiter in künstliche Umgebungen und werfen Fragen nach den langfristigen Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft auf.
Das Scheitern selbstfahrender Autos sollte KI-Investoren als Warnung dienen. Die Technologie, so beeindruckend sie in kontrollierten Umgebungen auch sein mag, versagt in der realen Welt.
