- GM hat seine Sparte für selbstfahrende Fahrzeuge Cruise eingestellt, nachdem 10 Milliarden Dollar verbrannt wurden und keine sicheren, vollautonomen Fahrzeuge geliefert werden konnten.
- Waymo hat 37 Milliarden Dollar verloren, um Robotaxis funktionsfähig zu machen, aber sie sind nach wie vor langsam, eingeschränkt und unzuverlässig.
- Selbstfahrende Autos können mit unvorhersehbaren Situationen nicht umgehen, was beweist, dass KI noch einen langen Weg zurücklegen muss, bevor sie Menschen ersetzt.
Jahre lang wurde die Branche der selbstfahrenden Autos als das nächste große Ding in der KI gehypt, mit Versprechungen, dass Robotaxis menschliche Fahrer ersetzen und Milliarden von Dollar in Unternehmen fließen, die schworen, die Technologie sei bereit zum Einsatz.
General Motors (GM) war sollte im Mittelpunkt des Ganzen. Mit Cruise, seiner Sparte für autonome Fahrzeuge (AV), sagte GM, es führe den Ansturm in eine fahrerlose Zukunft an. Aber im Dezember übermittelte CEO Mary Barra Nachrichten, die wie ein Autounfall einschlugen: Cruise wurde geschlossen.
GM integrierte die Cruise-Geschäftstätigkeiten in seine breitere Softwareentwicklungsabteilung und nannte dies eine „Neuausrichtung“. Die eigentliche Botschaft? Ihre Ambitionen mit Robotaxis waren im Keim erstickt. Barra drehte es als zukunftsorientierten Schritt, behauptend, es würde „den weiteren Weg beschleunigen.“
Cruises Crash-Kurs im Scheitern
Cruise war eine Wette auf volle Länge auf die Zukunft. Barra hatte die Robotaxis des Unternehmens als unmittelbar bevorstehende Game-Changer gehypt. Auf der South-by-Southwest-Konferenz 2023 erklärte sie: „Wir sind hier. Es passiert jetzt.“
GM prognostizierte zusätzliche 50 Milliarden US-Dollar jährliche Einnahmen aus Robotaxis bis 2030, was sein bestehendes Einkommen von 50 Milliarden US-Dollar verdoppeln würde. Es klang revolutionär. Aber wie sich herausstellte, waren die Zahlen mehr Fantasie als Realität.
Auf ihrem Höhepunkt betrieb die Abteilung ein paar hundert Fahrzeuge, die alle von Tausenden von menschlichen Mitarbeitern überwacht wurden, die aus der Ferne arbeiteten. Diese Autos konnten weder Autobahnen noch komplexe städtische Straßen navigieren und verursachten wiederholt Staus und Sicherheitsprobleme.
In einem Vorfall griff ein Cruise-Fahrzeug in die Arbeit von Rettungskräften ein. In einem anderen hielt ein Auto mitten in der Fahrt in San Francisco an und blockierte den Verkehr stundenlang.
Und dann kam der Unfall, der ihr Schicksal besiegelte. Ende 2023 fuhr ein von Cruise betriebenes Auto gegen einen Fußgänger, der zuvor von einem anderen Fahrzeug getroffen worden war. Das autonome Fahrzeug bremste, schleppte die Frau jedoch 20 Fuß, bevor es zum Stoppen kam.
Sie überlebte, wurde aber mit schweren Verletzungen ins Krankenhaus eingeliefert. Cruise legte eine Klage für 10 Millionen US-Dollar bei und zahlte Bußgelder für das Zurückhalten von Details über den Unfall. Als GM den Stecker zog, war Cruise ein PR-Albtraum und ein finanzielles Loch.
Aber Cruise war nicht allein in seinen Schwierigkeiten. Waymo, die fahrerlose Autos-Tochter von Alphabet, hat ähnliche Probleme erlebt. Waymos Autos sind auf maximal 45 Meilen pro Stunde begrenzt und erfordern immer noch menschliche Aufsicht.
In einem peinlichen Vorfall kreiste ein Waymo-Robotaxi in Los Angeles endlos auf einem Parkplatz, bis ein menschlicher Bediener eingriff. Alphabet gibt die Verluste von Waymo nicht bekannt, aber seine Abteilung „Other Bets“, zu der Waymo gehört, hat seit 2016 37 Milliarden US-Dollar verbrannt.
Milliarden den Abgrund hinunter, und keine fahrerlose Zukunft in Sicht
Trotz jahrelanger Tests und mehr als 100 Milliarden US-Dollar, die in der Branche investiert wurden, haben diese Unternehmen kritische Herausforderungen nicht gelöst. Die sogenannten Randfälle sind ein Paradebeispiel.
Autonome Fahrzeuge haben Schwierigkeiten, Situationen wie schlechtes Wetter oder Anweisungen von Rettungskräften zu bewältigen – Szenarien, die menschliche Fahrer täglich meistern. Frühe Demos in den mittleren 2000er Jahren deuteten darauf hin, dass diese Probleme nahezu gelöst waren. Aber zwei Jahrzehnte später ist die Technologie immer noch nicht bereit.
Die breitere KI-Branche ringt mit ähnlichen Problemen, insbesondere da Unternehmen im Wettlauf sind, große Sprachmodelle wie OpenAIs ChatGPT zu entwickeln. Diese Systeme sind, ähnlich wie autonome Fahrzeuge, anfällig für Fehler, die menschliche Aufsicht erfordern.
In der Welt der selbstfahrenden Autos gibt es das „Phantom-Bremsen“, bei dem Autos unerwartet anhalten. Chatbots haben ihre Version davon: „Halluzinationen“. Das sind erfundene Fakten oder outright Falschheiten, die von der KI generiert werden. Beide Probleme verdeutlichen dasselbe Problem: Diese Technologien sind nicht so intelligent – oder zuverlässig – wie sie dargestellt werden.
Und genau wie in der AV-Branche sehen die Finanzen für KI-Chatbots nicht gut aus. OpenAI, das bekannteste KI-Unternehmen, wird auf 160 Milliarden US-Dollar geschätzt, verliert aber jährlich Milliarden.
Die Parallelen hören dort nicht auf. Selbstfahrende Autos wurden als Werkzeuge verkauft, um menschliche Fahrer zu ersetzen, und Chatbots zielen darauf ab, Kundenservice-Mitarbeiter, Journalisten und andere Fachkräfte zu ersetzen. Beide Branchen verlassen sich auf KI, die noch nicht in der Lage ist, Menschen vollständig zu ersetzen, was ihre Geschäftsmodelle bestenfalls wackelig macht.
Das menschliche Element bleibt unersetzlich
Eines der augenscheinlichsten Probleme bei selbstfahrenden Autos ist ihre Unfähigkeit, reale Szenarien zu bewältigen, die Menschen mühelos navigieren. Der Unfall in San Francisco mit einem Cruise-Fahrzeug ist ein Paradebeispiel.
Nachdem es einen Fußgänger getroffen hatte, versäumte es das Auto, wie ein menschlicher Fahrer zu handeln – sofort anzuhalten, um die Situation zu beurteilen. Diese Unfähigkeit, menschliches Urteilsvermögen zu replizieren, hat weiterreichende Auswirkungen. Sie zeigt, wie weit die KI noch gehen muss, nicht nur beim Fahren, sondern in jeder Anwendung, bei der Echtzeit-Entscheidungen kritisch sind.
KI-gestützte Chatbots haben beispielsweise Schwierigkeiten mit Nuancen und Kontext und produzieren oft unsinnige oder sogar schädliche Antworten. Mark Zuckersbergs KI-Charaktere, die darauf ausgelegt sind, Nutzer auf seinen sozialen Medienplattformen zu binden, sind ein weiteres Beispiel.
Diese virtuellen Persönlichkeiten können unterhaltsam sein, aber sie ersetzen keine echte menschliche Interaktion. Stattdessen schieben sie Nutzer weiter in künstliche Umgebungen, was Fragen zu den langfristigen Auswirkungen der KI auf die Gesellschaft aufwirft.
Das Scheitern selbstfahrender Autos sollte als Warnung für KI-Investoren dienen. Die Technologie, während sie in kontrollierten Settings beeindruckend ist, bricht in der realen Welt zusammen.
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Jai Hamid
Jai Hamid berichtet seit sechs Jahren über Kryptowährungen, Aktienmärkte, Technologie, die globale Wirtschaft und geopolitische Ereignisse, die die Märkte beeinflussen. Sie hat für auf Blockchain spezialisierte Publikationen wie AMB Crypto, Coin Edition und CryptoTale Marktanalysen, Berichte über große Unternehmen, Regulierung und makroökonomische Trends verfasst. Sie hat die London School of Journalism besucht und dreimal Krypto-Marktanalysen in einem der führenden Fernsehsender Afrikas vorgestellt.
