Søren in Norwegen

Neulich las ich einen kurzen Beitrag mit dem Titel „Will truckers be automated?“

Nun da kann man erstmal denken: .oO(Ach nicht schon wieder die olle Leier). Aber ich empfehle das mal zu lesen. Es ist naemlich sehr kurz und eigentlich ein Statement, dass all diese „Weltuntergangspropheten“ wie ich vøllig falsch liegen, denn:

One of the big failings of high-level analyses of future trends is that in general they either ignore or seriously underestimate the complexity of the job at a detailed level. Lots of jobs look simple or rote from a think tank or government office, but turn out to be quite complex when you dive into the details.

Und da stimme ich dem Verfasser zu. Ich weisz nicht, wie komplex LKW-fahren wirklich ist und was es alles beinhaltet.
In dem Artikel werden dann wichtige Beispiele gegeben. Und nachdem ich das gelesen hatte dachte ich erstmal: .oO(Ach so ein Mist! Da lag ich wohl vøllig falsch und die Roboter kommen doch nicht so schnell wie ich dachte.)
Aber dann dachte ich mal drueber nach und ich kam zu jedem einzelnen der (spezifischen) Argumente auf ein Gegenbeispiel warum das den Beruf des LKW-Fahrers nicht retten wir.

An einem Mangel an Vorstellungskraft sind die besten Ideen gescheitert. Und weil dies so wichtig ist und auch weil die spezifischen Argumente uebertragbar sind auf andere Situation, møchte ich die hier im Detail darlegen.

[…] truck drivers […] secure loads, including determining what to load first and last and how to tie it all down securely.

Da packen wir einfach Sensoren in den Laderaum und RFID-Chips auf die Pakete. BAMM! Meldung, wenn zu viel auf einer Seite ist. BAMM! Meldung wenn ein Paket das zum Schluss rein muss zuerst rein kommt. Algorithmen zur Optimalisierung werden ganz schnell zur Verfuegung stehen. Und die Leute die falsch packen kønnen natuerlich auch identifiziert werden. Und nur die die es ordentlich machen ueberstehen die Probezeit. Møchte ich das haben? Nein! Aber wir haben das ja laengst und es interessiert keine Sau.

Der Punkt ist: sog. „kuenstliche“ „Intelligenz“ løst dieses Koordinierungsproblem bereits heute.

Und das festbinden: Na da wird dann bestimmt ein neuer Job entstehen — der Lasten-richtig-festbinder-Spezialist. In Staedten mit viel Auf- und Abladen wird der als Passagier mitfahren. In laendlichen Gebieten wird alles ohnehin zu lokalen Verteilungszentren gefahren und da sind die dann vor Ort.

Erstmal weiter in kurzen Stichpunkten.

They verify that what they are picking up is what is on the manifest.

RFID. Ist nicht das drin was draufsteht, dann ist wer anders Schuld.

They are the early warning system for vehicle maintenance.

Mehr Sensoren. Auszerdem ist der Verschleisz bei Roboter-LKWs viel kleiner, weil die langsamer fahren kønnen.

They deal with the government and others at weighing stations.

Ein (Video)Telefonservice bei der Transportfirma løst das Kommunikationsproblem.

When sleeping in the cab, they act as security for the load.

Erwaehnte ich bereits, dass Roboter nicht stehen bleiben brauchen. Wenn sie doch mal tanken muessen, dann gibt es halt den neuen Job des Auf-tankende-Roboter-LKW-Aufpassers.

If the vehicle breaks down, they set up road flares and contact authorities.

Rettungsdienste werden bereits heute schon automatisch angerufen. Und das Warndreieck kann von einer Drohne aufgestellt werden. Da wuerde ich mal denken, dass das sogar øfter im richtigen Abstand aufgestellt wird.
Ueberhaupt der Bereich rund um Reparaturen „on-the-road“. Dafuer braucht es keinen Fahrer. LKWs sind nicht so oft kaputt. Das reicht, wenn man da alle hundert Kilometer ’ne Werkstatt hat, die dann ausrueckt. … … … Oh warte! Das hørt sich bekannt an. Ach ja! Das haben wir ja bereits heute! Nennt sich oft genug Tankstelle und manchmal Abschleppservice.

Dann folgt der allerwichtigste Punkt:

[…] truckers [have] […] local knowledge that is not easily transferable […]

Das ist richtig und meiner Meinung nach gleichzeitig DER Hauptgrund warum Roboter und „kuenstliche“ „Intelligenz“ schneller kommen werden als der Gesellschaft lieb ist.

„Local knowledge“ ist møglicherweise das grøszte Problem der Menschheit. Jeder muss alles neu lernen. Das macht (echten) Fortschritt so schwer.
Bei Robotern hingegen reicht es, wenn EINER das lernt. Per Update in der Nacht kønnen das dann auch alle die 5 Milliarden anderen Roboter!
Dieses Argument drehe ich also um und projiziere es zurueck als genau den Grund warum Roboter-LKWs so attraktiv sind.

Zwei weitere Stichpunkte:

[…] they have relationships with customers […].

Hatte der „Tante-Emma-Laden“ auch und amazon hat das nicht. Ergo: das kuemmert niemanden.

They also learn which customers pay promptly, which ones provide their loads in a way that’s easy to get on the truck, which ones generally have their paperwork in order, etc.

Koordinierungsprobleme deren Løsung bereits oben erwaehnt wurde.

Dann folgt der zweitwichigste Punkt.

Loading docks are not all equal. Some are very ad-hoc and require serious judgement to be able to manoever large trucks around them. Never underestimate the importance of local knowledge.

Studien zeigen, dass Staus und Engpaesse vor allem durch die Individualitaet der Fahrer verursacht sind. Mit Robotern wird das also ein deutlich geringes Problem. Zumal wenn das mit Echtzeitoptimalisierungsalgorithmen zusammenareitet. Und bis dahin gibt’s den neuen Job des Hafen-LKW-Einparkers. Der schaltet die Steuerung dann lokal mal kurz auf manuell um. Das ist auch viel effizienter, denn der kennt seinen Hafen noch besser als jeder Trucker.

Und der Rest sind dann weitere Koordinierungsprobleme, welche alle mit RFID, mehr Sensoren und Algorithmen geløst werden kønnen. Klar, das ist alles noch nicht vorhanden. Aber der Kapitalismus ist nicht dafuer bekannt Arbeit fuer Menschen zu haben, wenn das auch Maschinen machen kønnen.
Darum geht es mir also: NATUERLICH wird nicht nur das Fahren an sich ersetzt! Aber alle anderen Aufgaben kønnen so arrangiert werden, dass das auch Roboter machen, oder dass diese zumindest von extrem viel weniger Menschen gemacht werden kønnen!

Und dann erzaehlt der Verfasser noch was davon, wie schwer es die letzten 20 Jahre war Fabriken zu automatisieren.
Mhmmmm … das hat sich die letzten 5 Jahre ebenso deutlich veraendert. Eben gerade weil die Technologie so krass viel weiter ist als vor 10 Jahren. Das Hauptproblem waren naemlich gerade die dort noch arbeitenden Menschen, NICHT die Roboter selbst. Aber mit all den Sensoren und Algorithmen die heute zur Verfuegung stehen, hat sich das Problem (fast) erledigt.

Und bedanken kønnen wir uns dafuer unter anderem auch bei den (Hardware)Hackern. Die haben naemlich so viel Wissen befreit. Damit war das nicht mehr eingesperrt und andere konnten das weiterentwickeln.

Zum Abschluss schreibt der Autor dies:

A lot of pundits have a sense that automation is accelerating in replacing jobs. In fact, I predict it will slow down, because we have been picking the low hanging fruit first. That has given us an unrealistic idea of how hard it is to fully automate a job.

Und wenn ich ehrlich bin, dann wage ich da nicht zu widersprechen. Dies kann durchaus wahr sein. Aber nicht aus den obigen Gruenden. Denn die kønnen (wie gesagt) generalisiert werden.