Sind Sie bereit, wieder ein Techno-Optimist zu sein?

Vor zwanzig Jahren hat die MIT Technology Review 10 aufstrebende Innovationsbereiche ausgewählt, von denen wir versprochen haben, dass sie die Welt verändern würden. Es war eine Zeit des höchsten Techno-Optimismus. Ja, der Dotcom-Boom war gerade dabei zu implodieren; Einige Insider machten sich bereits Gedanken über das Ende von Moore’s Law. (Sie sind es immer noch, obwohl die Industrie immer wieder Wege findet, Computer leistungsfähiger zu machen.) Aber in vielerlei Hinsicht war es eine glorreiche Zeit für Wissenschaft und Technologie.

Ein Arbeitsentwurf des menschlichen Genoms wurde im Februar 2001 veröffentlicht – eine genetische Blaupause, die versprach, unsere tiefsten biologischen Geheimnisse zu enthüllen. Es gab große Aufregung über die jüngsten Durchbrüche in der Nanotechnologie. Frühe Fortschritte in der Quanten- und Molekularinformatik deuteten auf eine neue Ära der Berechnung nach dem Mooreschen Gesetz hin. Und dann war da noch diese erstaunliche Suchmaschine mit dem lustigen Namen, die schnell neue Nutzer gewann und veränderte, wie sie im Internet surfen und auf Informationen zugreifen. Sich glücklich fühlen?

Diese Geschichte war Teil unserer März-Ausgabe 2021

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Es lohnt sich also, auf den ersten TR10 zurückzublicken, wie wir jetzt unsere jährliche Liste nennen, um Hinweise darauf zu erhalten, wie viel Fortschritt wir gemacht haben.

Lassen Sie uns zunächst anerkennen, dass es sich um eine durchdachte Liste handelte. Wir haben Roboter-Exoskelette und das Klonen von Menschen sowie die molekulare Nanoherstellung und die gefürchtete graue Schmiere der Nano-Untergangsboten gemieden – alles heiße Themen des Tages. Stattdessen konzentrierten wir uns auf grundlegende Fortschritte in den Bereichen Informationstechnologie, Materialien und Biotechnologie. Die meisten Technologien sind noch vertraut: Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Mikrofluidik, Gehirn-Maschine-Schnittstellen, Biometrie (wie Gesichtserkennung) und Roboterdesign.

Wie gut haben diese Technologien also die Träume erfüllt, die wir vor zwei Jahrzehnten für sie hatten? Hier sind einige Lehren aus der Liste von 2001.

MIT TECHNOLOGY REVIE W

Lektion 1:

Der Fortschritt ist oft langsam

Unsere erste Auswahl, Gehirn-Maschine-Schnittstellen, beginnt mit einer Beschreibung des Neurowissenschaftlers Miguel Nicolelis, der die elektrischen Signale aus dem Gehirn einer sehr niedlichen Eulenaffen namens Belle aufzeichnet, während sie darüber nachdenkt, wie sie an ein paar Tropfen Apfelsaft kommt. Wirf einen Blick nach vorne in den Spätsommer 2020, wenn Elon Musk die Gehirnsignale eines sehr niedlichen Schweins namens Gertrude vorführt und Oohs und Ahhs von begeisterten Fans erhält, die an der Demonstration für Neuralink, seinem Startup für Gehirnmaschinen, teilnehmen.

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Ein Beobachter bei Musks Veranstaltung hätte sich vielleicht gefragt, ob seit Nicolelis’ Experiment wirklich 20 Jahre vergangen waren. Beide Männer hatten ähnliche Visionen, um das Gehirn über implantierte Chips direkt mit Computergeräten zu verbinden. Wie unser Redakteur für Biomedizin, Antonio Regalado, im Jahr 2001 schrieb, sieht Nicolelis die Bemühungen als Teil der bevorstehenden Revolution, die [Gehirnschnittstellen] schließlich so alltäglich machen könnte wie Palm Pilots.

Diese Behauptung hat sich bewahrheitet, aber nur dank des Untergangs von Palm Pilots, nicht der Popularität von Gehirn-Maschine-Schnittstellen. Trotz einiger ermutigender menschlicher Experimente im Laufe der Jahre bleiben solche Schnittstellen eine wissenschaftliche und medizinische Kuriosität. Wie sich herausstellt, ist die Neurowissenschaft sehr schwierig. Es war erfolgreich, die Elektronik zu verkleinern und die Implantate drahtlos zu machen, aber die Fortschritte in der Wissenschaft waren langsamer, was die Visionen behinderte, die Nicolelis und Musk zu verwirklichen hofften. (Eine Fußnote zu Lektion eins: Der Erfolg hängt oft davon ab, ob eine Reihe von Fortschritten zusammenkommen können. Gehirnschnittstellen praktisch zu machen, erfordert Fortschritte sowohl in der Wissenschaft als auch in der Technik.)

Lektion 2:

Manchmal braucht es eine Krise

Wir haben uns 2001 für die Mikrofluidik entschieden, weil es einige bemerkenswerte Fortschritte bei der Bewegung winziger Mengen biologischer Proben auf einem kleinen Gerät gab – einem sogenannten Lab-on-a-Chip. Diese versprachen schnelle diagnostische Tests und die Möglichkeit, Arzneimittel- und Genomexperimente zu automatisieren.

Seitdem hat die Mikrofluidik wertvolle Anwendungen in der Biologieforschung gefunden. Clevere Fortschritte wurden fortgesetzt, wie z. B. ultragünstige und einfach zu handhabende diagnostische Papiertests (Paper Diagnostics war 2009 ein TR10). Aber das Feld hat sein Versprechen nicht erfüllt transformierendes Testen . Es gab einfach keine überwältigende Nachfrage nach der Technologie. Man kann mit Fug und Recht sagen, dass die Mikrofluidik zu einem wissenschaftlichen Hinterwäldler wurde.

Covid-19 beendete das. Herkömmliche Tests beruhen auf mehrstufigen Verfahren, die in einem analytischen Labor durchgeführt werden; das ist teuer und langsam. Plötzlich besteht Appetit auf eine schnelle und günstige Lab-on-a-Chip-Lösung. Es dauerte ein paar Monate, bis die Forscher die Technologie entstaubt hatten, aber jetzt Covid-19 Diagnostik mittels Mikrofluidik erscheinen. Diese Techniken, einschließlich einer, die CRISPR-Geneditierung verwendet, versprechen, Covid-Tests weitaus zugänglicher und weit verbreiteter zu machen.

Lektion 3:

Sei vorsichtig mit deinen Wünschen

Im Jahr 2001 sah Joseph Atick, einer der Pioniere der Biometrie, die Gesichtserkennung als eine Möglichkeit für Menschen, sich sicherer und einfacher mit ihren Geräten und Computern zu verbinden. Es würde den immer beliebter werdenden Mobiltelefonen und persönlichen digitalen Assistenten eine Möglichkeit geben, ihre Besitzer zu erkennen und das Ende von PINs und Passwörtern zu buchstabieren. Ein Teil dieser Vision wurde schließlich mit Anwendungen wie Apples FaceID wahr. Aber die Gesichtserkennung nahm auch eine Wendung, die mich, wie Atick jetzt sagt, schockiert.

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Im Jahr 2001 waren Gesichtserkennungsalgorithmen begrenzt. Sie verlangten Anweisungen von Menschen in mathematischer Form, wie man die charakteristischen Merkmale eines Gesichts identifiziert. Und jedes Gesicht in der zu erkennenden Gesichtsdatenbank musste mühsam in die Software eingescannt werden.

Dann kam der Boom der sozialen Medien. Während Atick in der Anfangszeit von 100.000 Bildern in Gesichtserkennungsdatenbanken begeistert gewesen wäre, könnten plötzlich maschinelle Lernalgorithmen auf Milliarden von Gesichtern trainiert werden, die von Facebook, LinkedIn und anderen Websites abgekratzt wurden. Mittlerweile gab es Hunderte dieser Algorithmen, und sie trainierten sich selbst, indem sie einfach Bilder aufnahmen und vergleichten – es war keine menschliche Hilfe von Experten erforderlich.

Aber dieser bemerkenswerte Fortschritt war mit einem Kompromiss verbunden: Niemand versteht wirklich die Argumentation der Maschinen. Und das ist jetzt ein Problem, da Gesichtserkennung zunehmend für sensible Aufgaben wie die Identifizierung von kriminellen Verdächtigen verwendet wird. Ich habe mir keine Welt vorgestellt, in der diese Maschinen übernehmen und Entscheidungen für uns treffen würden, sagt Atick.

Lektion 4:

Die Flugbahn des Fortschritts ist wichtig

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Die Empfehlungsmaschinen, die in diesem, dem Auftakt unseres Artikels über Data Mining aus dem Jahr 2001, beschrieben wurden, schienen damals beeindruckend. Eine weitere potenzielle Anwendung von Data Mining um das Jahr 2001 klang ebenfalls spannend: Computer-durchsuchbare Videobibliotheken. Heute wirkt alles völlig banal.

Dank ständig steigender Rechenleistung, der explodierenden Größe von Datenbanken und eng damit verbundenen Fortschritten in der künstlichen Intelligenz beherrscht Data Mining (der Begriff ist heute oft mit KI austauschbar) die Geschäftswelt. Es ist das Lebenselixier großer Technologieunternehmen, von Google und seiner Tochtergesellschaft YouTube bis hin zu Amazon und Facebook. Es unterstützt Werbung und, ja, den Verkauf von allem, von Schuhen bis hin zu Versicherungen, mithilfe personalisierter Empfehlungsmaschinen.

Haben diese Technologien unser Leben nicht nur bequemer, sondern auch in einer Weise verbessert, die uns wichtig ist?

Doch hinter diesen großen Erfolgen verbirgt sich ein zugrunde liegendes Versagen, das während der Pandemie besonders deutlich wurde. Wir haben die Macht von Big Data in Bereichen, die am wichtigsten sind, nicht ausgeschöpft.

Bei fast jedem Schritt, von den ersten Anzeichen des Virus über Tests und Krankenhausaufenthalte bis hin zur Einführung von Impfstoffen, haben wir viele Gelegenheiten verpasst, Daten zu sammeln und sie nach kritischen Informationen zu durchsuchen. Wir hätten so viel mehr darüber lernen können, wie sich das Virus verbreitet, wie es sich entwickelt, wie man es behandelt und wie man Ressourcen zuweist, wodurch möglicherweise unzählige Leben gerettet werden können. Wir schienen keine Ahnung zu haben, wie wir die sammeln sollten Daten, die wir brauchten .

Insgesamt sind also die 10 Technologien, die wir 2001 ausgewählt haben, immer noch relevant; niemand wurde verlassen; und einige waren bemerkenswerte, sogar weltverändernde Erfolge. Aber die eigentliche Prüfung des Fortschritts ist schwieriger: Haben diese Technologien unser Leben nicht nur bequemer, sondern auch in einer Weise verbessert, die uns wichtig ist? Wie messen wir diesen Fortschritt?

Was dich glücklich macht?

Die übliche Methode zur Messung des wirtschaftlichen Fortschritts ist die Messung des Bruttoinlandsprodukts (BIP). Es wurde in den 1930er Jahren in den USA formuliert, um uns zu helfen zu verstehen, wie gut sich die Wirtschaft von der Großen Depression erholte. Und obwohl einer seiner Chefarchitekten, Simon Kuznets, warnte, dass das BIP nicht mit einem Maß für das Wohlergehen des Landes und den Wohlstand seiner Menschen verwechselt werden sollte, haben Generationen von Ökonomen und Politikern genau das getan und die BIP-Zahlen auf Hinweise untersucht auf die Gesundheit der Wirtschaft und sogar auf das Tempo des technologischen Fortschritts.

Ökonomen können aus BIP-Statistiken herauskitzeln, was sie Gesamtfaktorproduktivität (TFP) nennen; Es ist im Grunde ein Maß dafür, wie viel Innovation zum Wachstum beiträgt. Theoretisch sollten neue Erfindungen die Produktivität steigern und die Wirtschaft schneller wachsen lassen. Doch das Bild war in den letzten zwei Jahrzehnten nicht großartig. Seit etwa Mitte der 2000er Jahre – kurz nach unserer ersten TR10-Liste – war das Wachstum der TFP schleppend und enttäuschend, insbesondere angesichts der Flut neuer Technologien aus Orten wie dem Silicon Valley.

Einige Ökonomen meinen, die Erklärung könnte darin liegen, dass unsere Innovationen nicht so weitreichend sind, wie wir denken. Aber es ist auch möglich, dass das BIP, das zur Messung der Industrieproduktion Mitte des 20. Jahrhunderts konzipiert wurde, die wirtschaftlichen Vorteile digitaler Produkte nicht berücksichtigt, insbesondere wenn sie kostenlos genutzt werden können, wie Suchmaschinen und soziale Medien.

Stanford-Ökonom Erik Brynjolfsson und seine Kollegen haben eine neue Maßnahme erstellt versuchen, den Beitrag dieser digitalen Güter zu erfassen. Das sogenannte BIP-B (das B steht für Benefits) wird mithilfe von Online-Umfragen berechnet, um die Menschen zu fragen, wie sehr sie verschiedene digitale Dienste schätzen. Was müsste man zum Beispiel bezahlen, um einen Monat ohne Facebook zu leben?

Die Berechnungen deuten darauf hin, dass US-Verbraucher seit 2004 allein durch Facebook rund 225 Milliarden US-Dollar an ungezähltem Wert gewonnen haben. Wikipedia fügte 42 Milliarden US-Dollar hinzu. Ob das BIP-B die scheinbare Verlangsamung der Produktivität vollständig erklären könnte, ist ungewiss, aber es liefert Beweise dafür, dass viele Ökonomen und politische Entscheidungsträger die digitale Revolution möglicherweise unterschätzt haben. Und das, sagt Brynjolfsson, hat wichtige Auswirkungen darauf, wie viel wir in die digitale Infrastruktur investieren und bestimmte Innovationsbereiche priorisieren sollten.

Das BIP-B gehört zu einer größeren Reihe von Bemühungen, Statistiken zu finden, die die Veränderungen, die uns wichtig sind, genauer widerspiegeln. Die Idee ist, das BIP nicht wegzuwerfen, sondern es mit anderen Metriken zu ergänzen, die allgemeiner das widerspiegeln, was wir Fortschritt nennen könnten.

Eine weitere solche Maßnahme ist die Sozialer Fortschrittsindex , das von zwei Ökonomen, Scott Stern vom MIT und Michael Porter von Harvard, ins Leben gerufen wurde. Es sammelt Daten aus 163 Ländern zu Faktoren wie Umweltqualität, Zugang zu Gesundheitsversorgung und Bildung, Verkehrstote und Kriminalität. Während wohlhabendere Länder bei diesem Index wenig überraschend tendenziell besser abschneiden, sagt Stern, die Idee sei, zu untersuchen, wo der soziale Fortschritt vom BIP pro Kopf abweicht. Das zeigt, wie einige Länder, selbst arme, besser als andere darin sind, Wirtschaftswachstum in wertschätzende soziale Veränderungen umzuwandeln.

Umfrage aus 13 Ländern zeigt Generationenunterschied

„Stellen Sie sich vor, wenn die Covid-19-Pandemie vorbei ist … was sollte Ihr Land mehr priorisieren?“

QUELLE: IPSOS/GESELLSCHAFTLICHER FORTSCHRITT IMPERATIV

Die USA mit einem der weltweit höchsten Pro-Kopf-BIP liegen auf Platz 28 des Index und sind eines von nur vier Ländern, deren Werte seit 2014 gesunken sind. Norwegen, das ähnlich wohlhabend ist, belegte 2020 den ersten Platz (siehe Grafik unter). Auch einige ärmere Länder schneiden besser ab.

Bei Entscheidungen über Innovation und Technologie gehe es sehr oft um deren wirtschaftliche Auswirkungen, sagt Stern. Daran ist nichts auszusetzen. Aber lenken wir die wirtschaftlichen Belohnungen auf Bereiche, die den sozialen Fortschritt vorantreiben?

Ein ähnlicher Gedanke steckt hinter einer anderen Alternative zum BIP, die von Diane Coyle und ihren Kollegen am Bennett Institute for Public Policy in Cambridge, Großbritannien, entwickelt wurde. Ihr Maß dessen, was sie nennen die Vermögensökonomie basiert auf dem, was sie als Vermögenswerte einer Gesellschaft definieren, einschließlich ihres Humankapitals (Gesundheit und Fähigkeiten ihrer Menschen), Naturkapital (ihre Ressourcen und die Gesundheit der Umwelt) und Sozialkapital (Vertrauen und sozialer Zusammenhalt).

Es ist ein äußerst ehrgeiziges Projekt, das versucht, ein paar Schlüsselmessungen für jeden Vermögenswert zu erstellen. Diese Zahlen, sagt Coyle, sollen bessere Entscheidungen über Technologie und Innovation, einschließlich Entscheidungen über die Prioritäten für staatliche Investitionen, ermöglichen. Sie sagt, der Ansatz erlaubt es Ihnen zu fragen: Was tut die Technologie für die Menschen?

Der Wert dieser verschiedenen Alternativen zum BIP besteht darin, dass sie ein breiteres Bild davon vermitteln, wie sich unser Leben durch Technologie verändert. Hätten sie vor 20 Jahren stattgefunden, hätten sie vielleicht ein Licht auf Krisen geworfen, die wir erst spät gesehen haben, wie die Zunahme der Einkommensungleichheit und die rasche Verschlechterung unseres Klimas. Wenn vor 20 Jahren eine Zeit des höchsten Techno-Optimismus war, hätte uns das vielleicht dazu veranlasst zu fragen: Optimismus über was?

Wiedergeborene Hoffnung

Vor etwa einem Jahrzehnt begann das Narrativ der Techno-Optimisten auseinanderzufallen.

Im Jahr 2011 schrieb Tyler Cowen, Ökonom an der George Mason University in Virginia Der große Stillstand , und argumentierte, dass die Technologien, die damals so beeindruckend schienen – insbesondere soziale Medien und Smartphone-Apps – wenig dazu beitrugen, das Wirtschaftswachstum anzukurbeln und das Leben der Menschen zu verbessern. Der Aufstieg und Fall des amerikanischen Wachstums, Ein Bestseller aus dem Jahr 2016 von Robert Gordon, einem weiteren prominenten Ökonomen, umfasste mehr als 700 Seiten und beschrieb die Gründe für die Verlangsamung der TFP nach 2004. Der vorübergehende Boom des Internets sei vorbei, erklärte er.

Die Bücher trugen dazu bei, zumindest unter Ökonomen eine Ära des Technopessimismus einzuleiten. Und in den letzten Jahren haben Probleme wie Fehlinformationen in den sozialen Medien, die prekären Lebensgrundlagen von Arbeitern in der Gig-Economy und die gruseligeren Nutzungen von Data Mining eine breitere pessimistische Sichtweise angeheizt – ein Gefühl, dass Big Tech nicht nur die Gesellschaft nicht besser macht macht es aber schlimmer.

In diesen Tagen kehrt Cowen jedoch ins Lager der Optimisten zurück. Er fordert mehr Forschung, um den Fortschritt zu erklären und wie man ihn schafft, aber er sagt, es sei eine positivere Geschichte als noch vor ein paar Jahren. Der offensichtliche Erfolg von Covid-Impfstoffen auf Basis von Boten-RNA hat ihn begeistert. Machen Sie also Durchbrüche bei der Verwendung von KI zur Vorhersage Proteinfaltung , das leistungsstarke Gen-Editing-Tool CRISPR, neue Batterietypen für Elektrofahrzeuge und Fortschritte bei der Solarenergie.

Was tut die Technologie für die Menschen?

Diana Coyle

Ein erwarteter Boom bei der Finanzierung durch Regierungen und Unternehmen könnte die Auswirkungen dieser neuen Technologien verstärken. Präsident Joe Biden hat zugesagt Hunderte von Milliarden an Infrastrukturausgaben, darunter mehr als 300 Milliarden US-Dollar in den nächsten vier Jahren für Forschung und Entwicklung. Die EU hat ihr eigenes massives Konjunkturprogramm. Und es gibt Anzeichen für eine neue Runde von Wagniskapitalinvestitionen, die insbesondere auf grüne Technologien abzielen.

Wenn die Techno-Optimisten recht haben, dann könnten unsere 10 bahnbrechenden Technologien für 2021 eine glänzende Zukunft haben. Die Wissenschaft hinter mRNA-Impfstoffen könnte eine neue Ära der Medizin einleiten, in der wir unser Immunsystem manipulieren, um unter anderem die Krebsbehandlung zu verändern. Lithium-Metall-Batterien könnten Elektroautos endlich Millionen Verbrauchern schmackhaft machen. Grüner Wasserstoff könnte dazu beitragen, fossile Brennstoffe zu ersetzen. Die Fortschritte, die gemacht wurden GPT-3 könnte zu lesefähigen Computern als nächster großer Schritt in der künstlichen Intelligenz führen.

Dennoch sagt uns das Schicksal der Technologien auf der Liste von 2001, dass der Fortschritt nicht nur wegen der Durchbrüche selbst eintreten wird. Wir brauchen eine neue Infrastruktur für grünen Wasserstoff und Elektroautos; neue Dringlichkeit für die mRNA-Wissenschaft; und neues Denken rund um KI und die Möglichkeiten, die sie bei der Lösung sozialer Probleme bietet. Kurz gesagt, wir brauchen politischen Willen.

Aber die wichtigste Lektion aus der Liste von 2001 ist die einfachste: Ob diese Durchbrüche ihr Potenzial ausschöpfen, hängt davon ab, wie wir sie nutzen. Und vielleicht ist das der größte Grund für erneuten Optimismus, denn durch die Entwicklung neuer Methoden zur Messung des Fortschritts, wie es Ökonomen wie Coyle tun, können wir auch neue Bestrebungen für diese brillanten neuen Technologien schaffen. Wenn wir über das herkömmliche Wirtschaftswachstum hinaussehen und messen können, wie Innovationen das Leben möglichst vieler Menschen verbessern, haben wir eine viel größere Chance, eine bessere Welt zu schaffen.

2021

10 bahnbrechende Technologien

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