Nagel: KI-Wirkung auf Wirtschaft noch ungleich verteilt
Die Zukunft ist schon da, aber ungleich verteilt: Bundesbank-Präsident Joachim Nagel beleuchtet die ökonomischen Auswirkungen künstlicher Intelligenz. Wachstum, Inflation und Finanzstabilität stehen im Fokus seiner Rede.
Die Dampfmaschine des Geistes
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine transformative General-Purpose-Technologie, die menschliche kognitive Fähigkeiten verstärkt, ähnlich wie die Dampfmaschine die physische Arbeit revolutionierte.
Ihre Stärken liegen im Verarbeiten großer Textmengen, der Mustererkennung in Datensätzen, der Unterstützung bei der Programmierung und Forschung sowie der Automatisierung repetitiver Wissensaufgaben.
Allerdings birgt KI auch Schwächen: Sie kann halluzinieren, falsche oder voreingenommene Ergebnisse liefern und Fehler aus Trainingsdaten reproduzieren.
Ein weiterer Nachteil ist der enorme Energieverbrauch.
Schätzungen zufolge könnten die Landtemperaturen um KI-Rechenzentren um etwa 2°C steigen, was über 340 Millionen Menschen weltweit betreffen könnte.
Die Internationale Energieagentur prognostiziert, dass der globale Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf fast 3 Prozent des Gesamtverbrauchs ansteigen wird.
Wachstum, Inflation und neue Risiken
KI könnte das jährliche Arbeitskraftproduktivitätswachstum in den G7-Staaten im nächsten Jahrzehnt um 0,8 bis 1,3 Prozentpunkte steigern, so Schätzungen der OECD.
Dies wäre eine deutliche Beschleunigung gegenüber den letzten zwei Jahrzehnten.
Die Verbreitung von KI-Tools ist historisch beispiellos, mit über 1,2 Milliarden Nutzern in weniger als drei Jahren.
Die Auswirkungen auf die Inflation sind jedoch unsicher: Während höhere Produktivität die Kosten senken könnte, könnten steigende Einkommen und der erhöhte Strombedarf inflationäre Effekte haben.
Zudem könnten Algorithmen die Preissetzung über Wettbewerbsniveaus erleichtern.
Aus Sicht der Finanzstabilität bergen KI-Anbieterkonzentration, Herdenverhalten, steigende Marktkorrelationen sowie Cyber- und operationelle Risiken Gefahren.
Ein Beispiel ist das KI-Modell Mythos von Anthropic, das Sicherheitslücken in Finanzsoftware identifizieren und ausnutzen kann.