Ahead of G20: Artificial Intelligence and Innovation
Berlin, June 25 - 26, 2019
Conference Report and Expert Interview

Vor G20: Künstliche Intelligenz und Innovation
Berlin, 25. - 26. Juni 2019
Tagungsbericht und Experteninterview

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❞

Artificial Intelligence (AI) has become partof our reality offering enormous opportunities […]but also […] great challenges

3
Preamble
KIYOTA Tokiko(1)Deputy Secretary General of the Japanese-German Center Berlin (JDZB)The symposium “Ahead of G20: Artificial Intelligence and Innovation” documented here was held on June 25 and 26, 2019 at the Japanese-German Center Berlin(JDZB) in cooperation with the Fujitsū Research Institute in Tōkyō (FRI) and theGerman Economic Institute in Cologne (IW). It took place in light of the June 2019
G20 Summit in Ōsaka where innovative technologies were to be discussed.
Artificial Intelligence (AI) has become part of our reality, offering enormous
opportunities for our societies and economies, but also presenting great challenges,
such as ethical questions that are equally important to be dealt with. As the use of AI
will soon be a crucial factor for international competitiveness, both Germany andJapan – as well as other major players – have made this field a high priority inresearch and development and on their national economic and political agendas. On
an international level, both Germany and Japan, being democratic and liberal countries
with a shared value base, should play an important role in promoting principles andguidelines regarding the benefits and risks of AI. Both countries already maintain an
intense dialogue on AI, both on an academic and on a political level.
The overwhelmingly positive response to this conference has shown that the issue
of AI is of enormous interest in both Germany and Japan. With the conference reportand expert interview in the leaflet in your hand, we aim at documenting some of the

4main issues and ideas that were discussed at the symposium. The symposium was
opened with two keynote speeches on AI policies in Germany and Japan, and threethematic sessions focused on the topics of “AI and Industry,” “AI as a Challenge forSocieties and in the International Arena,” and “Digital Skills, AI, and the Working
Environment.”
I am very pleased that the Japanese-German Center (JDZB) Berlin had the opportunity to host this symposium as part of an international discourse, and I hope that
one thought or the other may find its way into the public discussion.

1. In general, Japanese names appear after the usual order “SURNAME first name”. The transcription of Japanese names and words is based on the modified Hepburn transcription, in whichlong vowels receive a macron (long bar). No exception is made for well-known names andwords.

❞

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teil unserer
Realität geworden und bietet enorme Chancen, […]aber auch […] große Herausforderungen5
VorwortKIYOTA Tokiko(2)Stellvertretende Generalsekretärin des Japanisch-Deutschen Zentrums Berlin (JDZB)
Das hier dokumentierte Symposium „Ahead of G20: Artificial Intelligence andInnovation” fand am 25. und 26. Juni 2019 im Japanisch-Deutschen Zentrum Berlin(JDZB) in Kooperation mit dem Fujitsū Research Institute in Tōkyō (FRI) und dem
Institut der deutschen Wirtschaft in Köln (IW) statt. Ein Anlass für die Ausrichtung
war der G20 Gipfel vom Juni 2019 in Ōsaka, bei dem innovative Technologien zu den
zu besprechenden Themen zählten.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teil unserer Realität geworden und bietet
enorme Chancen für unsere Gesellschaft und Wirtschaft. Aber sie wirft auch große
Herausforderungen auf, wie beispielsweise ethische Fragestellungen, deren Behandlung gleichermaßen wichtig ist. Da die Verwendung von KI in künftig ein
entscheidender Faktor für die internationale Wettbewerbsfähigkeit sein wird, habensowohl Deutschland als auch Japan – wie auch andere bedeutende Akteure – dieses
Feld mit einer hohen Priorität in den Bereichen Forschung und Entwicklung und auf
ihrer nationalen Agenda für Wirtschaft und Politik versehen. Auf internationaler
Ebene sollten Deutschland und Japan als demokratische und liberale Länder mit
einer gemeinsamen Wertebasis eine wichtige Rolle dabei spielen, Prinzipien undLeitlinien hinsichtlich der Vorteile und Risiken von KI zu fördern. Beide Länder
stehen bereits in einem intensiven Dialog zu KI, sowohl auf der wissenschaftlichen
wie auch der politischen Ebene.

6Die überwältigend positive Resonanz auf diese Konferenz hat das immense Interesse am Thema KI in Deutschland wie auch in Japan aufgezeigt. Mit dem Konferenzbericht und dem Experteninterview in der Broschüre zu Ihren Händen
möchten wir einige der Hauptthemen und Gedanken, die bei dem Symposium
diskutiert wurden, dokumentieren. Das Symposium begann mit zwei Eröffnungsreden
zur KI-Politik in Deutschland und Japan. Drei thematische Sektionen konzentriertensich auf die Themen „KI und Industrie“, „KI als Herausforderung für die
Gesellschaft und in der internationalen Arena“ und „Digitale Kompetenzen, KI, unddas Arbeitsumfeld“.
Ich freue mich sehr, dass das Japanisch-Deutsche Zentrum Berlin (JDZB) die
Gelegenheit hatte, dieses Symposium als Teil eines internationalen Diskurses
auszurichten, und ich hoffe, dass der eine oder andere Gedanke davon auch seinen
Weg in die öffentliche Diskussion finden wird.

2.

Im Allgemeinen erscheinen japanische Eigennamen nach der im Japanischen üblichen Reihenfolge „NACHNAME Vorname“. Die Transkription japanischer Namen und Wörter erfolgt nachder modifizierten Hepburn-Umschrift (Beispiel: Tōkyō). In der Hepburn-Umschrift erhalten
lange Vokale ein Makron (Längestrich). Auch in Deutschland bekannte Namen und Wörter
bilden hier keine Ausnahmen (Beispiele: Tōkyō, Ōsaka).

❞

As social skills are highly important in the future,
cooperative learning and project-based
cooperation between schools and external actors
could prove effective

7
Conference Report and Policy Recommendations
Andreas EDER-RAMSAUER(3), MA
The Free University of BerlinThis extraordinarily insightful and timely conference brought together representatives from politics, academia, and businesses from Germany and Japan. The goal
was no less than discussing one of the potentially biggest technological disruptions
in human history and its significance for all areas of life – digitalization and Artificial
Intelligence (AI). The symposium was organized by the Japanese-German Center
Berlin (JDZB) in cooperation with the Fujitsū Research Institute in Tōkyō (FRI) and
the German Economic Institute in Cologne (IW), and took place over two days at the
JDZB from June 25 until June 26, 2019. Only a few days ahead of the G20 Ōsaka
summit (June 28 - 29, 2019), the conference was filled with an atmosphere ofurgency and relevance, as the G20 meeting had the future of technology at the top of
its agenda. The structure of the symposium clearly reflected the various areas affectedby advances in AI research and digitalization: from opportunities in innovation for
the industry sector and novel ethical questions for societies worldwide, to newchallenges in international relations, labor markets, and the work environment. The
various questions were profoundly discussed in constant awareness of their interwoven nature. Starting from a summary of the talks given, the last part of this reportformulates policy recommendations drawn from the conference.
The scene of the symposium was set by speakers who emphasized similar challenges faced by Germany and Japan, such as stagnating or slow economic growth,8decreasing global significance compared to the superpowers USA and China, and a
rapidly ageing population. Subsequently, Secretary General of the JDZB, Claudia
SCHMITZ, as well as H.E. Ambassador YAGI Takeshi, offered a shared wish for closer
cooperation in the face of such challenges between Germany and Japan as well as theEU, which became an underlying theme of the whole conference.
Due to oft-cited shared values between Germany and Japan and similar opportunities for economic growth, both countries were repeatedly called upon to contributeto the promotion of principles and guidelines regarding the benefits and risks of AI.
These foundational introductory remarks transitioned to the two keynote speeches.
Both keynote speakers, Prof. Dr. TAKEMORI Shumpei (Keiō University; Memberof the Council on Economic and Fiscal Policy, Cabinet Office) and Prof. Dr. Prof. h.c.
Andreas DENGEL (German Research Center for Artificial Intelligence, DFKI), introduced fascinating approaches to exploiting potentials in Germany and Japan and tocreating frameworks, in which innovation and growth can occur and industries be
strengthened. Exemplifying the novelty of current technological developments, bothtalks referenced the Japanese Fifth Generation Computer System (FGCS) built
between 1982 and 1992. The FGCS illustrated why technological innovation alone
does not necessarily lead to success. While it signified a big leap beyond previously
existing machines in terms of computational capabilities, due to its lack of data and,
therefore, its marketability and applicability to real life problems, its utility was
limited. With this vital need for data and real-life applicability of technologicalinnovation in mind, both speakers uttered the common wish for stronger coordination
and utilization of existing data. Economist and advisor to the Japanese government9Prof. Dr. TAKEMORI, for instance, highlighted the need to finally build large datasets
in Japan. For this purpose, he proposed pooling data stored by different government
entities to achieve large datasets managed inside a single framework. Such standardized and pooled datasets could be huge drivers for innovation and growth insectors like medical care – an increasingly important field in rapidly ageing societies
like Japan. As both speakers emphatically agreed, without even creating new data,
effective utilization of existing sources would open up tremendous opportunities forcompanies and researchers to innovate and create useful technical solutions to reallife problems in both countries.
Besides the question of data, economic structures, as well as business structures,
were one common theme in the keynote speeches. The question of how to balancecooperation and competition between various actors to effectively innovate was discussed intensely. On the one hand, Prof. Dr. TAKEMORI called on Japanese smalland-medium-sized enterprises (SME) to become more independent from large corporations and through merging and cooperating turn into independent drivers forinnovation on a global scale. To achieve this, he demanded greater courage andvision from Japanese SMEs and support by the government. As he added, traditional Japanese business practices such as seniority, rigid value chains, and verticalhierarchies also need to be questioned. On the other hand, computer scientist Prof.
Dr. Prof. h.c. DENGEL introduced one already existing model for innovative, cooperative work: the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI). The DFKI
acts as a non-profit research company with public and private shareholders. Prof.
Dr. Prof. h.c. DENGEL emphasized the DFKI’s various strengths as a transferable
best-practice model. Among those strengths, its international outlook, which offers

10
a wide network of partner institutions, its long-term vision, as each research department articulates their own long-term research road map, its employee-development
focus, and its principle of no dominance among shareholders stood out. Furthermore, through its “Living Labs,” the DFKI ensures the development of innovationthat has real-world applicability. Additionally, Prof. Dr. Prof. h.c. DENGEL proposed
establishing data consultancies and developing “Model Stores” for AI. In summation, cooperation was one central sentiment that both speakers highlighted, callingfor active state participation and trust-building between various actors. It can besaid that in ensuing proceedings, the question of how various stakeholders andgroups can and must cooperate to face the challenges and opportunities brought
about by technological shifts was the common theme.
The first discussion panel contributed to this major question, inquiring as towhat even drives, or should drive, innovation. Objects of discussion were initiatives
concerning the utilization of AI in the industry sector and wider society in Germany
and Japan . With the “Society 5.0” approach by the Japanese government, the mainargument was that not technological curiosity but the wish to better the lives ofpeople should be the main driver behind innovation. The “Society 5.0” approachhas been widely praised as tackling important questions about the societal impact
of AI and digital transformation by focusing on a “human-centered” approach tothe future of technological development. Economist and former government
advisor (Council for Science and Technology Policy) Dr. HARAYAMA Yūko explained
this need to switch from a “technology-driven” to a “human-centered” approachin innovative research. As she stated, only clearly formulated core values suchas openness, sustainability, and inclusiveness can assure the creation of a safe

11and fair society for all. To facilitate these values, she called for a switch from“planned” to “experimentation-driven” innovation, more strongly integrating thereal-life experiences of people working and living in areas where innovation is
supposed to be implemented. Whereas in “Society 4.0” humans were passive
producers of data, the novel 5.0 approach should focus on enabling as many people
as possible to become active agents in utilizing data, using technology, and shaping
underlying principles. This is crucial given that trust by all stakeholders is key tosustainable data creation and exchange. Accordingly, the state should follow a“bottom-up” policy approach, shifting the “entrepreneurial state” to a “learningby-experimenting state” with strong participatory integration of all stakeholders.
In conclusion, each innovation must originate in the desire to improve humanwell-being, and since, especially in the case of AI, failing at small things is lessproblematic, the scope of using novel technologies must be considered carefully.
Director and Fujitsū Distinguished Engineer at Fujitsū Technology Solutions GmbHThomas WALLOSCHKE, who also collaborates with Plattform Industrie 4.0, tackled asimilar question, speaking about whether AI could be generating innovation or
should be viewed as a tool for humans to realize ideas. His answer landed clearlyon the latter. As he stated, for the foreseeable future, AI can bring forth innovation-free optimization, whereas innovation comes from people for people.
AI’s utility, nonetheless, should not be underestimated. To emphasize this point,
WALLOSCHKE used the field of cybersecurity. Since cyberattacks become more
and more flexible, machine learning makes it easier to respond to security risks
through dynamic approaches of defense. While this example clearly showed the benefits of AI in optimizing solutions to problems without constant human intervention,

12
caution is nonetheless appropriate, as AI does not reveal the way certain results arereached (“explainability problem”). In the field of cybersecurity, where the outcome
is crucial, merely trusting the AI to secure a network cannot be enough. In otherwords, ensuring transparency in AI will be important for creating trust and avoiding
dangerous outcomes. It was fascinating to see how both speakers highlighted the
crucial role for human beings as the focal point and driver of innovation, given the
anxiety felt by many that AI could make humans obsolete.
In the last speech of the panel, Senior Principal Engineer at Siemens and representative of Plattform Industrie 4.0 Dr. Ulrich LÖWEN complemented previous insights
by analyzing areas where digitalization can benefit industries. Focusing especially on
how the Industrial Internet of Things (IoT) and AI enable the optimization of value
networks in manufacturing industries, he demonstrated how new technologicaldevelopments open possibilities for businesses to decrease costs and increase
revenue and maybe even present new business models for struggling companies. Hispresentation showed convincingly how digitalization can increase product quality at
every stage of the production process, from product design to service provision. The
same holds true for all steps between various companies inside a value chain.
Similarly, Dr. LÖWEN also emphasized the benefits of individualizing solutions
through increased flexibility in product design and execution that digitalization canbring. As the heterogeneity of needs in the industry or by consumers rises, IoT and
AI enable companies to act accordingly and follow a use-case-based approach. The
Plattform Industrie 4.0 approaches these changes by offering a holistic process toaddress strategy, testing, and standardization. With the Standardization Council Industrie 4.0 and the Labs Network Industrie 4.0, institutions have already been set up that13
support businesses in reaching out and trying new things. This concluded the firstday of the symposium with the key message that human beings will remain central
in a future world and AI and technological innovation have great potential as tools
for bettering lives and rejuvenating businesses.
The focus shifted on the second day of the conference. Instead of opportunities
created by innovation, the spotlight was put on how to avoid negative outcomes forsocieties. Starting with how to create appropriate legal frameworks, considerations
about the necessity of thinking about unintended side effects and consequences forinternational relations followed. Prof. OHYA Takehiro (Keiō University) tackled the
avoidability of negative outcomes of AI from a legal standpoint, investigating thepossibility and benefits of using architectural design (ex ante control) to achieve“soft, comfortable, and subtle regulation” of AI instead of setting up laws (ex postcontrol). His main goal was to argue for regulation capable of avoiding pitfalls
without killing innovation. As he admitted, following such an ex ante approach of
creating a not-too-rigid framework of architecture, aiming at maximizing avoidability through nudging development in the “right” direction, might be complicated,
as AI is problematic in terms of predictability. This means that if it is not clear how
an algorithm comes to a conclusion, building the right architecture to avoid unwanted
outcomes will be especially difficult. Nonetheless, Prof. OHYA concluded thatdeveloping guiding principles, which are not too rigid, is desirable, as unexpected
positive outcomes are also feasible.
Prof. Dr. em. Roland W. SCHOLZ (ETH Zurich; Institute for Advanced Sustainability
Studies, IASS Potsdam) widened the scope of the previous considerations by putting
the spotlight on UNSEENS (Unintended Side Effects) of the digital transformation.

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He proposed digital data as a viable subject of transdisciplinary analysis, cautioningthat technological development must focus on unwanted side effects in all areas oflife from the very beginning. While previous speakers saw AI and digitalization as
contributors to the UN’s Sustainable Development Goals, Prof. Dr. em. SCHOLZ argued
that the opposite could also turn out to be true. AI might become an accelerator of
the global environmental crisis, because potentially it could rapidly increase resource
usage. Expert round tables focused on discussing and collecting UNSEENS, organizedin both Europe and Japan, showed similarities and differences in themes discussed.
Such observed differences and similarities across countries highlight the possibilities
for deliberation in risk assessments through expanding perspectives. Prof. Dr. em.
SCHOLZ emphasized that transdisciplinarity and input from various stakeholders(citizens, consumer organizations, ICT-scientists, economists, etc.) is also crucial
to creating sustainable digital data management in the future. In a similar fashion toprevious speakers, he highlighted experiential wisdom as equally important toacademic rigor, and a bottom-up approach, bringing together experts and practitioners from all areas identified as vulnerable, as key.
Lastly, Kaan SAHIN from the German Council on Foreign Relations (DGAP) put the
spotlight on “The Recent Emergence of AI Ethics Guidelines in Light of the US-China
AI Competition.” He compared the guidelines produced by the OECD, the EU, and the
Beijing Academy of AI. In them, he observed similar principles, which is significant
since the OECD document is supported by the United States and the Beijing Academyof AI is a state-backed Chinese institution. Therefore, one could conclude that ethicalconcerns are apparently backed by all major nations. SAHIN commended that
Chinese institutions show concern with ethical questions, and thereafter observed a general openness to global discussion. While multilateral cooperation on

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AI is not yet visible and formulated principles are very vague, the goal seems to be toopen a thematic discussion, and all major actors appear willing to join in. SAHIN
further concluded that, as AI is too complicated for one set of principles, ethic
guidelines must reflect cultural and social preferences for various areas. Finally, hecautioned that AI could change power dynamics in many bilateral relationships andmost likely increase power imbalances. To offset these dynamics, cooperation of“the weak” could be crucial. To sum up the first panel of day two: careful consideration of possible pitfalls, inclusion of diverse voices, and intense cooperation
between actors will become increasingly important in the future.
The last session of the conference focused on the future of work and presented
insights from politics as well as businesses. Dr. Markus DICKS of the Federal Ministryof Labour and Social Affairs’ (BMAS) new “Policy Lab Digital, Work and Society”
introduced listeners to the German government’s AI strategy and new approaches
inside the government to cope with future challenges brought on by technologicaldevelopments. While the German government expects more job creations than losses
until 2030, the BMAS Policy Lab was introduced as an innovative approach to accelerating changes in the labor market. Using horizontal, less bureaucratic processes,
the aim is more flexibility and faster reaction-times to disruptions in the labormarket due to technological developments. The creation of a German AI Observatory,
starting in October 2019, further aims at monitoring and analyzing the impact of AI
on places of work. In general, the German government intends to make Germany
and Europe a leading center for AI research and put a focus on reasonable development and the use of new technologies. Dr. DICKS further described the favored

16
society-related approach in technological innovation, aiming at a third way besides
the heavily state-driven approach in China and the strongly market-dominatedapproach in the United States. As he concluded, to successfully find a middle groundbetween these two dominating approaches, international dialogue and cooperation
will be ever more important for countries like Germany and Japan.
From an intra-business perspective, Michiko ACHILLES (SAP Japan) described
how digitalization and AI change the work of human resource (HR) departments.
Since in a globalized and fast-changing world the “war for talent” will get more
intense, effective HR work will become more important, especially as previously
unheard job descriptions and requirements develop at a rapid pace. One way of
approaching these changes is to turn companies into cloud companies and offer HR
departments greater information on the wants and needs of employees and departments. Technological innovation will become crucial for HR departments to identify
potentials and challenges and identify new roles and job descriptions in eachcompany. Furthermore, introducing new leadership styles, empowering employees,
emphasizing a company’s purpose, and following through on set principles byintroducing agile organizational structures will be key for companies to attract
talent. HR work will partly rely on emphasizing to managers the need to have
conversations with employees on performance and develop fitting evaluation
strategies for data creation. Considering that, for instance, surveying employees
through extensive questions on trust and engagement by leaders and management
has shown motivational outcomes for the former, such efforts must increase. On
a wider scope, diversifying and increasing talent will be crucial. To facilitate this,17
companies must be flexible, implement previous goals, and help their employees
develop. In short, using intra-company data in innovative ways will decide thefuture prospects of companies and employees alike.
From a business perspective, Dr. Martin SCHULZ of the FRI connected to theprevious talk by going into more detail on the role of AI in the approaching economic
system. He described the imminent “learning economy” as the next step after“Industrie 4.0.” As the main input factor is now data, learning becomes the central
step towards value creation. It is no longer knowledge – in other words: storingand selling data – which drives economic growth, but learning how to use the data
one has in creative ways. As complexities increase and because innovation now alsocomes from the consumer side, AI is needed to a far greater extent to organize andunderstand this huge amount of information. To implement learning in this new
economy, corporations should utilize “Corporate Learning Platforms,” “Learning
Factories,” or “Knowledge Exchange Networks,” which act in a problem-focused,
cooperative fashion. These insights, again, connect to the previous emphasis on
flexibility and bottom-up innovation.
In the last talk of the conference, Dr. rer. pol. Hubertus BARDT of the IW Cologne
talked about how companies and workers are to prepare for the looming digital
economy. As already mentioned by previous speakers, he highlighted the need for“Work 4.0” to be flexible in terms of external and internal factors. Regarding theformer, companies should enable freelance work or utilize external crowdsourcing.
Internal flexibility regards such strategies as responding to employees’ wishes forflexible working hours or spatial decentralization, i.e. mobile work. He further talked

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about the need to understand changes in the nature of work more holistically, as
additional competences are expected for every existing job profile. Advanced IT
skills might not necessarily be the most demanded, but creativity, empathy, andinnovative thinking will be central across all professions. As communication, diversity,and cooperation will increase in importance, fostering soft skills will be crucial. To
prepare for this new work environment, public education systems will need to adapt
to these new challenges in order to bolster a society’s ability to take up opportunities
presented by technological developments. With these final thoughts, a highly
stimulating conference came to an end. The ensuing part of the report summarizes
key findings and formulates policy recommendations stemming from the previously
described proceedings.

Key Findings and Summary
1. On the state level, both the German and the Japanese government should work
hard on pooling their respective data resources and enable scholars as well as companies to utilize these datasets for cutting-edge research through easily accessible
platforms. Upholding clearly defined, shared principles such as privacy, non-harmto individuals, anti-discrimination, and transparency, i.e. who uses government
data for what purposes, should be one central pillar of such platforms. Easy accesswith the possibility of tracking concrete usage of data will help avoid the emergenceof a data oligarchy, foster trust between actors, and prevent data misuse. Setting up
a corresponding state data consultancy could accelerate the use of existing data andbring revenue to the respective states. Large companies wanting to benefit could bemade to contribute by sharing data. In general, states must perceive themselves asinvestors in research and development and pay attention to return-on-investment.

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2. Globally, countries and international organizations like the OECD should ideallycome to an agreement on a unified standard for data accumulation, enabling closer
cooperation in problem-solving. Since the contents are similar, it should be attempted
to combine and harmonize the different proposed guidelines for AI from Japan, theEU, the US, China, and the OECD. Germany and Japan, as countries that perceive
themselves as close with regards to values and goals, should act as a model of how tofacilitate cooperation in a digital age and how to ensure “data free flow with trust.”
A corresponding design guideline is needed that clearly articulates and follows
certain ethic rules. In response to the current climate crisis, contributing to the
Sustainable Development Goals and being part of a global governance frameworkfor digital transformation are crucial for the sustainability of human life. Multilingual
access to previously described platforms and data consultancies will be crucial in
the necessarily accompanying trust-building efforts and data exchange.
3. Public education systems need to be strengthened and the approach to educationmust change. Students must be engaged as agents of innovation and offered thecircumstances under which they can effectively engage with existing problems. As
social skills are highly important in the future, cooperative learning and projectbased cooperation between schools and external actors could prove effective.
Educators need to have sufficient digital skills to teach their students and accompany
them in their creative processes. Wide accessibility of information should turn
educators and experts in their respective fields into consultants instead of teachers
following a classical top-down approach. The education sector on all levels must be
better funded and prepared for the “digital world.” Attracting talent to the education
sector will be hard without attractive payment and working conditions. As curricula

20
need to be focused on digital skills, the necessary equipment, hardware, and software, must be provided on a large scale. Lastly, equal education opportunities foracquiring AI literacy at all levels of education must be present to prevent inequalities
in the future.
4. Large companies must play a part in educating their workforce to face newchallenges and respond to changing job profiles. They should cooperate with otheractors such as labor unions, state entities, or NGOs to facilitate these efforts. Human
resource departments must actively push for a diversification of talent, actively
engaging women, minorities, and people from outside their own company’s area ofexpertise to follow innovation and flexibility in problem-solving. Public-privatepartnership models should be pursued by private companies as well, in order toensure the trustworthy exchange, storage, and utilization of data. Ensuring transparency and avoiding unwanted outcomes and developments in a society must be
the primary goal of all actors in every society.

3. This report portrays the main line of argument of the conference and it summarizes the presentations and discussions according to the understanding of the author. We therefore ask that individual remarks are not quoted as literal remarks of the speakers.

❞Da soziale Kompetenzen zukünftig äußerst wichtig
sein werden, könnten sich kooperatives Lernen
und projektbasierte Zusammenarbeit zwischen
Bildungseinrichtungen und externen Akteur*innen
als effektiv erweisen

21
Konferenzbericht und HandlungsempfehlungenAndreas EDER-RAMSAUER(4), MA
Freie Universität Berlin
Diese außerordentlich aufschlussreiche und zeitgemäße Konferenz vereinte
Repräsentant*innen aus der deutschen und japanischen Politik, Wissenschaft und
aus Unternehmen. Ihr Ziel war nichts Geringeres als eine der möglicherweise
größten technologischen Kontinuitätsstörungen der Menschheitsgeschichte und die
Bedeutung jener für alle Gebiete des Lebens zu diskutieren: Digitalisierung undkünstliche Intelligenz (KI). Das Symposium wurde vom Japanisch-Deutschen Zentrum
Berlin (JDZB) in Zusammenarbeit mit dem Fujitsū Research Institute in Tōkyō (FRI)
sowie dem Institut der deutschen Wirtschaft in Köln (IW) organisiert und dauerte
zwei Tage, vom 25. bis 26. Juni 2019. Die Konferenz, welche nur wenige Tage vor
dem G20-Gipfel in Ōsaka (28.-29. Juni 2019) im JDZB stattfand, war in Anbetracht
des G20-Hauptthemas „Zukunft der Technologie“ von einer Atmosphäre derDringlichkeit und Relevanz erfüllt. Die Struktur des Symposiums spiegelte deutlich
die unterschiedlichen Gebiete wider, die von Fortschritten in der Digitalisierung und
Forschung zur KI beeinflusst werden: von Innovationschancen für die Industrie undneuartigen ethischen Fragen für Gesellschaften weltweit bis hin zu neuen Herausforderungen in internationalen Beziehungen, auf Arbeitsmärkten und am Arbeitsplatz.
Die diversen Fragen wurden tiefgründig und im stetigen Bewusstsein ihrer Verflochtenheit diskutiert. Dieser Bericht beginnt mit einer Zusammenfassung dergehaltenen Vorträge und schließt mit von der Konferenz abgeleiteten Handlungsempfehlungen ab.

22
Den Ton des Symposiums bestimmten Redner*innen, die ähnliche Herausforderungen hervorhoben, denen Deutschland und Japan gegenüberstehen, wie z. B.
stagnierendes oder langsames Wirtschaftswachstum, abschwächende globale
Bedeutung gegenüber den Supermächten USA und China, sowie eine rapide alternde
Bevölkerung. Folglich drückten die Generalsekretärin des JDZB, Claudia SCHMITZ,
und S. E. Botschafter YAGI Takeshi den gemeinsamen Wunsch nach engerer Zusammenarbeit zwischen Deutschland und Japan, sowie der EU, angesichts solcher Herausforderungen aus, der zu einem grundlegenden Thema der gesamten Konferenz
wurde.
Aufgrund der oft zitierten gemeinsamen Werte Deutschlands und Japans, sowieähnlicher Chancen auf Wirtschaftswachstum, wurden beide Länder wiederholt dazu
aufgerufen, zur Unterstützung von Prinzipien und Richtlinien hinsichtlich vonVorteilen und Risiken von KI beizutragen. Diese grundlegenden einführenden
Anmerkungen dienten als Überleitung zu den beiden Hauptrednern.
Beide Hauptredner, Prof. Dr. TAKEMORI Shumpei (Keiō-Universität; Mitglied desWirtschafts- und Finanzpolitikrats, Kabinettsbüro) und Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas
DENGEL (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI) stellten
faszinierende Ansätze vor, um Potenziale in Deutschland und Japan zu nutzen undum Rahmen zu schaffen, innerhalb welcher Innovation und Wachstum geschehen
und Industrien gestärkt werden können. Beide Vorträge erwähnten das japanische„Fifth Generation Computer System“ (FGCS) von 1982 bis 1992 als Beispiel für die
Neuartigkeit aktueller technologischer Entwicklungen. Das FGCS verdeutlichte,weshalb technologische Innovation allein nicht unbedingt zu Erfolgen führt. Obwohl

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das FGCS in Sachen Rechnungskapazitäten einen großen Sprung jenseits damals
existierender Maschinen bedeutete, war sein Nutzen aufgrund mangelnder Daten– und damit mangelnder Marktreife und Anwendbarkeit auf praktische Probleme –beschränkt. In Anbetracht dieser existenziellen Notwendigkeit von Daten und
praktischer Anwendbarkeit von technologischen Innovationen drückten beide Redner
den Wunsch nach stärkerer Abstimmung und Nutzung bestehender Daten aus. Prof.
Dr. TAKEMORI, Ökonom und Berater der japanischen Regierung, hob zum Beispiel
die Notwendigkeit hervor, endlich große Datensätze in Japan aufzubauen. Er schlug
zu diesem Zweck vor, Daten, die von unterschiedlichen Regierungsbehörden aufbewahrt werden, zusammenzulegen, um große Datensätze zu erhalten, die innerhalb
einer einzigen Rahmenstruktur verwaltet werden können. Solche vereinheitlichten
und konzentrierten Datensätze könnten zu großen Triebkräften der Innovation und
des Wachstums in Bereichen wie der medizinischen Versorgung werden – einem
Gebiet von zunehmender Bedeutung in schnell alternden Gesellschaften wie derJapans. Beide Redner stimmten nachdrücklich überein, dass die effektive Nutzung
bestehender Quellen auch ohne die Erhebung neuer Daten gewaltige Chancen fürUnternehmen und Forscher*innen zur Innovation und Schaffung von nützlichen
technischen Lösungen für praktische Probleme in beiden Ländern eröffnen würde.
Neben der Datenfrage waren Wirtschafts- und Unternehmensstrukturen ein
gemeinsames Thema der Hauptredner. Intensiv diskutiert wurde die Frage, wie
Zusammenarbeit und Wettbewerb zwischen verschiedenen Akteur*innen auszugleichen seien, um effektiv zu innovieren. Prof. Dr. TAKEMORI rief einerseitsjapanische kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) dazu auf, unabhängiger von großen Unternehmen zu werden und sich mittels Fusionierung und24
Kooperation zu unabhängigen Triebkräften der Innovation auf globaler Ebene zu
entwickeln. Um dies zu erreichen, verlangte er von japanischen KMU mehr Mut undWeitsichtigkeit und von der japanischen Regierung mehr Unterstützung. Dabei fügte
er hinzu, dass herkömmliche japanische Geschäftspraktiken wie der Vorrang desDienstalters, rigide Wertschöpfungsketten und vertikale Hierarchien ebenfalls
hinterfragt werden müssen. Der Informatiker Prof. Dr. Prof. h.c. DENGEL hingegenstellte ein bereits bestehendes Modell für innovative kooperative Arbeit vor: das
Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), welches als
gemeinnützige Forschungsgesellschaft mit öffentlichen und privaten Teilhabern
agiert. Prof. Dr. Prof. h.c. DENGEL betonte die diversen Stärken des DFKI als einübertragbares Modellverfahren. Unter diesen Stärken stachen besonders die internationale Ausrichtung des DFKI – das über ein breites Netzwerk an Partnereinrichtungen verfügt – seine Langzeitperspektive - innerhalb der jede Forschungsabteilung
ihre eigene langfristige Forschungsplanung erarbeitet -, sein Fokus auf die Weiterentwicklung seiner Angestellten und sein Prinzip der Ausgeglichenheit zwischen
Teilhaber*innen hervor. Außerdem stellt das DFKI durch seine „Living Labs“
sicher, dass Innovationen entwickelt werden, die praktisch anwendbar sind.
Prof. Dr. Prof. h.c. DENGEL schlug zusätzlich vor, Datenagenturen zu schaffenund „Modellgeschäfte” für KI zu entwickeln. Zusammengefasst war Kooperation ein
zentraler Wunsch, der von beiden Rednern hervorgehoben wurde, indem sie zu
aktivem staatlichen Engagement und zum Vertrauensaufbau zwischen diversen
Akteur*innen aufriefen. Es kann festgestellt werden, dass im weiteren Programmverlauf die Frage, wie unterschiedliche Interessenvertreter und –gruppen zusammenarbeiten können und müssen, um auf die von technologischen Veränderungen verursachten Herausforderungen und Chancen einzugehen, das gemeinsame Thema war.

25
Die erste Podiumsdiskussion trug zu dieser wichtigen Frage bei, indem nachgehakt wurde, was denn überhaupt Innovation vorantreibt oder vorantreiben sollte.
Diskutiert wurden unter anderem Initiativen zur Nutzung von KI in der Industrie
und in der breiteren Gesellschaft in Deutschland und Japan. Hinsichtlich desAnsatzes der „Society 5.0“ der japanischen Regierung war das Hauptargument, dassnicht technologische Neugierde, sondern der Wunsch, das Leben von Menschen zu
bereichern, die Hauptantriebskraft zur Innovation sein sollte. Der Ansatz der„Society 5.0“ hat viel Lob erhalten als ein Ansatz, der durch seine Herangehensweise an die Zukunft der technologischen Entwicklung mit dem Menschen im
Mittelpunkt wichtige Fragen zu gesellschaftlichen Auswirkungen von KI und digitalem Wandel anspricht. Die Ökonomin und frühere Regierungsberaterin (Wissenschafts- und Technologiepolitikrat) Dr. HARAYAMA Yūko erläuterte die
Notwendigkeit, in der Innovationsforschung von einem „technologiegetriebenen“
auf einen „auf den Mensch ausgerichteten“ Ansatz umzusteigen. Laut ihr können
nur klar formulierte Grundwerte wie Offenheit, Nachhaltigkeit und Inklusion die
Gestaltung einer sicheren und fairen Gesellschaft für alle gewährleisten. Um dieseWerte zu fördern, forderte sie ein Umsteigen von „geplanter“ auf „versuchsbasierte“ Innovation, die die tatsächliche Lebenserfahrung von Menschen stärker
einbezieht, die in Bereichen arbeiten und leben, in denen Innovation umgesetzt
werden soll. Im Gegensatz zur „Society 4.0“, in der Menschen passive Datenproduzenten waren, solle sich der neue 5.0-Ansatz darauf konzentrieren, es so vielen
Menschen wie möglich zu gestatten, zu aktiv Handelnden in der Nutzung von Daten
und Technologie, sowie der Gestaltung von zugrunde liegenden Prinzipien zu werden.
Dies sei essentiell, wenn man bedenkt, dass das Vertrauen aller Interessengruppen ein
Schlüsselelement der nachhaltigen Schaffung und des Austauschs von Daten darstellt.

26
Demgemäß solle der Staat einen Politikansatz von „unten nach oben” befolgen undvom „unternehmerischen Staat“ zu einem „Staat, der durch Versuche lernt“, mit
stark partizipatorischer Integration aller Interessengruppen übergehen. Zusammengefasst müsse jede Innovation aus dem Verlangen, das menschliche
Wohlbefinden zu steigern, hervorgehen, und da es besonders im Fall der KI weniger
problematisch sei, im Kleinen zu scheitern, müsse das Ausmaß der Anwendung
neuer Technologien sorgfältig überlegt sein.
Fujitsū Technology Solutions GmbH Geschäftsführer und Ingenieur Thomas
WALLOSCHKE, der auch mit Plattform Industrie 4.0 zusammenarbeitet, ging eineähnliche Frage an und sprach darüber, ob KI Innovation schaffen könne oder als
Werkzeug für Menschen angesehen werden sollte, Ideen umzusetzen. Seine Antwort
war eindeutig letztere Möglichkeit. Laut WALLOSCHKE könne KI in absehbarer
Zukunft zwar innovationsfreie Optimierung bewirken, Innovation jedoch werde vonMenschen für Menschen ermöglicht. Der Nutzen von KI sei dennoch nicht zu unterschätzen. Um diesen Punkt hervorzuheben, bezog sich WALLOSCHKE auf das Gebiet
der Cybersecurity. Da Cyberattacken stetig flexibler werden, erleichtert maschinelles
Lernen es, auf Sicherheitsrisiken durch dynamische Schutzansätze zu reagieren.
Obwohl dieses Beispiel klar die Vorteile von KI in der Optimierung von Lösungen fürProbleme ohne ständige menschliche Einmischung zeige, sei Vorsicht dennochangemessen, weil KI nicht erkenntlich mache, wie bestimmte Ergebnisse erzielt
wurden (Problem der Erklärbarkeit). Im Bereich der Cybersecurity, bei der das
Resultat von besonderer Bedeutung sei, könne es nicht bloß ausreichen, darauf zu
vertrauen, dass KI ein Netzwerk sichert. Anders gesagt werde es notwendig sein,
Transparenz in KI sicherzustellen, um Vertrauen zu schaffen und gefährliche Folgen27
zu vermeiden. In Anbetracht der Befürchtung vieler, dass KI Menschen überflüssig
machen könnte, war es faszinierend zu sehen, wie beide Redner*innen die Schlüsselrolle von Menschen als Schwerpunkt und Triebkraft der Innovation hervorhoben.
Als letzter Redner der Podiumsdiskussion, ergänzte Siemens Senior Principal
Engineer und Vertreter der Plattform Industrie 4.0 Dr. Ulrich LÖWEN die vorausgegangenen Erkenntnisse durch eine Analyse von Bereichen, in denen die Digitalisierung für Industrien von Vorteil sein kann. Mit besonderem Blick auf die Art und
Weise, in der das industrielle Internet der Dinge (IdD) und KI die Optimierung
von Wertschöpfungsnetzwerken in verarbeitenden Industrien ermöglichen,zeigte er, wie neue technologische Entwicklungen Kostenminimierungs- undGewinnoptimierungsmöglichkeiten für Unternehmen eröffnen und eventuell sogar
neue Geschäftsmodelle für Unternehmen in schwierigen Geschäftslagen aufzeigen.
Sein Vortrag legte überzeugend dar, wie die Digitalisierung in jeder Phase desProduktionsprozesses die Produktqualität steigern kann, vom Produktdesign bis
zum Serviceangebot. Dies sei ebenso der Fall für alle Schritte zwischen verschiedenen Unternehmen innerhalb einer Wertschöpfungskette. Gleichermaßen betonte
Dr. LÖWEN die Vorteile der durch Digitalisierung ermöglichten Individualisierungvon Lösungsansätzen dank erhöhter Flexibilität im Produktdesign und in der Ausführung. Bei zunehmender Verschiedenartigkeit der Bedürfnisse der Industrie odervon Verbraucher*innen ermöglichen es IdD und KI Unternehmen, entsprechend zu
handeln und einen anwendungsfallbasierten Ansatz zu verfolgen. Die Plattform
Industrie 4.0 reagiere auf diese Veränderungen durch das Angebot eines ganzheitlichen Verfahrens für Strategie, Erprobung und Standardisierung. Mit dem
Standardization Council Industrie 4.0 und dem Labs Network Industrie 4.0 seien

28
bereits Einrichtungen geschaffen, die Unternehmen bei der Kontaktaufnahme undder Erprobung neuer Dinge unterstützen. So endete der erste Tag des Symposiums
mit der Schlüsselbotschaft, dass Menschen weiterhin im Mittelpunkt einer zukünftigen Welt stehen werden und dass technologische Innovation großes Potenzial für
die Bereicherung des Lebens und die Verjüngung von Unternehmen hat.
Am zweiten Tag der Konferenz änderte sich der Schwerpunkt. Anstelle vonChancen, die durch Innovation geschaffen werden, stand nun im Mittelpunkt, wie
negative Folgen für Gesellschaften vermieden werden können. Nachdem es zu Beginn
um die Frage ging, wie angemessene rechtliche Rahmenbedingungen geschaffen
werden können, folgten Überlegungen zur Notwendigkeit eines Nachdenkens überunbeabsichtigte Nebenwirkungen und Konsequenzen für internationale Beziehungen.
Prof. OHYA Takehiro (Keiō-Universität) nahm die Vermeidbarkeit negativer Folgen
durch KI aus einer rechtlichen Perspektive in Angriff und untersuchte die
Möglichkeit und Vorteile einer Nutzung von Architekturdesign (Ex-ante-Prüfung),
um eine „weiche, bequeme und subtile Regulierung“ hinsichtlich KI zu erreichen,
statt Gesetze zu verabschieden (Ex-post-Prüfung). Prof. OHYAs Hauptziel war, füreine Regulierung zu werben, die geeignet ist, Fallstricke zu vermeiden ohne dabei
Innovationen abzuwürgen. Wie er zugab, könnte es kompliziert sein, einen solchen
Ex-ante-Ansatz der Schaffung eines nicht übermäßig rigiden rechtlichen Rahmens– der durch Anstoßen der Entwicklung in die „richtige“ Richtung auf maximale
Vermeidung negativer Folgen zielt – zu verfolgen, da KI in Sachen Vorhersehbarkeit
problematisch sei. Dies bedeute, dass es besonders schwierig ist, die richtige Architektur zur Vermeidung unerwünschter Ergebnisse aufzubauen, solange nicht klar ist,
wie ein Algorithmus zu einer Schlussfolgerung gelangt. Dennoch schloss Prof. OHYA

29
damit ab, dass es wünschenswert sei, Richtlinien zu entwickeln, die nicht zu rigide
sind, da unerwartete positive Ergebnisse ebenfalls möglich seien.
Prof. Dr. em. Roland W. SCHOLZ (ETH Zürich; Institut für transformative Nachhaltigkeitsforschung, IASS Potsdam) weitete den Rahmen der vorausgegangenenÜberlegungen, indem er das Augenmerk auf sogenannte UNSEENS (unbeabsichtigte
Nebenwirkungen) der digitalen Transformation legte. Prof. Dr. em. SCHOLZ schlug
digitale Daten als ein brauchbares Thema für transdisziplinäre Analysen vor undmahnte, bei technologischen Entwicklungen von Beginn an auf unerwünschte
Nebenwirkungen in allen Lebensbereichen zu achten. Während vorherige Redner KI
und Digitalisierung als Beiträge zu den UN-Zielen für nachhaltige Entwicklung
sahen, erörterte Prof. Dr. em. SCHOLZ, dass das Gegenteil ebenso zutreffen könne.
So könne KI zum Beispiel die weltweite ökologische Krise beschleunigen, weil siemöglicherweise den Ressourcenverbrauch rapide erhöhen könnte. In Europa und inJapan organisierte Diskussionsrunden von Expert*innen, die sich darauf konzentrierten, UNSEENS zu diskutieren und aufzulisten, wiesen hinsichtlich der diskutierten Themen Gemeinsamkeiten und Unterschiede auf. Solche beobachteten
Gemeinsamkeiten und Unterschiede über Landesgrenzen hinweg zeigen Chancen
durch Beratungen innerhalb von Risikoeinschätzungen auf, die sich durch erweiterte
Perspektiven ergeben. Prof. Dr. em. SCHOLZ betonte, dass Transdisziplinarität und
die Beteiligung verschiedener Interessengruppen (Bürger*innen, Verbraucherverbände, IKT-Wissenschaftler*innen, Ökonom*innen, etc.) ebenfalls unerlässlich
sei um in Zukunft einen nachhaltigen Umgang mit digitalen Daten zu erreichen. Inähnlicher Art und Weise wie vorherige Redner*innen hob er Erfahrungsweisheit
als gleichermaßen wichtigen Faktor wie akademische Genauigkeit hervor und wies

30
darauf hin, dass ein Button-Up Ansatz, der Expert*innen und Akteur*innen aus
allen als gefährdet erkannten Bereichen zusammenbringt, absolut notwendig sei.
Zum Schluss lenkte Kaan SAHIN von der Deutschen Gesellschaft für Auswärtige
Politik (DGAP) die Aufmerksamkeit auf die jüngste Formulierung von KIEthikrichtlinien in Anbetracht des KI-Wettstreits zwischen den USA und China.
SAHIN verglich die von der OECD, der EU und der KI-Akademie Beijing erstellten
Richtlinien und fand dort ähnliche Prinzipien. Dies sei bedeutsam, da das OECDDokument von den Vereinigten Staaten unterstützt werde und die KI-Akademie
Beijing eine staatlich finanzierte chinesische Einrichtung sei. Deshalb könne man
schließen, dass ethische Bedenken anscheinend von allen wichtigen Nationen geteilt
werden. SAHIN lobte, dass chinesische Einrichtungen sich um ethische Fragenbesorgt zeigen, und diagnostizierte eine allgemeine Offenheit für globale
Gespräche. Obwohl noch keine multilaterale Zusammenarbeit zu KI erkennbar unddie formulierten Prinzipien sehr vage seien, scheine das Ziel zu sein, eine thematische
Debatte zu eröffnen, und alle zentralen Akteur*innen scheinen auch bereit, sich aneiner solchen zu beteiligen. Da KI für eine einzige Sammlung an Prinzipien zu
kompliziert sei, schloss SAHIN weiterhin, dass Ethikrichtlinien kulturelle undgesellschaftliche Prioritäten hinsichtlich diverser Bereiche widerspiegeln müssen.
Schließlich warnte er außerdem davor, dass KI das Kräfteverhältnis in vielen bilateralen
Beziehungen verändern und höchstwahrscheinlich Ungleichgewichte vergrößern
könne. Um solche Kräfteverhältnisse auszugleichen, könne die Zusammenarbeit der„Schwachen“ notwendig sein. Zusammengefasst ging es bei der ersten Rednergruppe am zweiten Tag darum, dass die sorgfältige Erwägung möglicher Fallstricke,
die Einbeziehung vielfältiger Stimmen und die intensive Zusammenarbeit zwischen

31
Akteur*innen zukünftig stetig an Bedeutung zunehmen werden.
Die letzte Konferenzsitzung beschäftigte sich mit der Zukunft der Arbeit undpräsentierte Einblicke aus der Politik und der Wirtschaft. Dr. Markus DICKS von der
Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft des Bundesministeriums für Arbeit undSoziales (BMAS) erklärte dem Publikum die KI-Strategie der Bundesregierung,sowie neue Ansätze innerhalb der Regierung, um zukünftige aus technologischen
Entwicklungen resultierende Herausforderungen zu bewältigen. Obwohl die deutsche
Regierung bis 2030 mehr neu geschaffene Arbeitsplätze als verlorene erwartet,
wurde die Denkfabrik des BMAS als innovativer Weg zur Beschleunigung von Veränderungen im Arbeitsmarkt eingerichtet. Ihre Ziele sind, mittels horizontaler,
weniger bürokratischer Prozesse flexibler und schneller auf Arbeitsmarktstörungenzu reagieren, die durch technologische Entwicklungen verursacht werden. Die
Schaffung eines Deutschen KI-Observatoriums, welches im Oktober 2019 die Arbeit
aufnehmen wird, solle zudem der Überwachung und Analyse der Auswirkungen vonKI auf Arbeitsplätze dienen. Allgemein beabsichtige die deutsche Regierung,Deutschland und Europa zu einem führenden Zentrum der KI-Forschung zu machen
und einen Schwerpunkt auf die verantwortliche Entwicklung und Nutzung neuer
Technologien zu legen. Dr. DICKS beschrieb außerdem den bevorzugten
gesellschaftlichen Ansatz bei technologischen Innovationen, der auf einen dritten
Weg jenseits des zutiefst staatsgetriebenen Ansatzes in China und des stark marktdominierten Ansatzes in den Vereinigten Staaten abziele. Dabei schlussfolgerte er,dass internationaler Dialog und Zusammenarbeit zunehmend wichtig für Länder wie
Deutschland und Japan sein werde, um erfolgreich einen Kompromiss zwischen
diesen beiden dominanten Ansätzen zu finden.

32
Michiko ACHILLES (SAP Japan) beschrieb aus einer firmeninternen Perspektive, wie
Digitalisierung und KI die Arbeit von Personalabteilungen verändern. Da der „Krieg
um qualifizierte Arbeitskräfte“ in einer globalisierten und sich schnell verändernden
Welt weiterhin an Intensität gewinnen werde, werde effektive Personalarbeit ebenfalls wichtiger, besonders weil gleichzeitig mit hoher Geschwindigkeit neuartige
Berufsbilder und -erfordernisse entstehen. Ein Weg, diese Veränderungen anzugehen,sei, Unternehmen in Cloud-Unternehmen zu verwandeln und Personalabteilungenbessere Informationen über die Ansprüche und Bedürfnisse von Angestellten undAbteilungen anzubieten. Technologische Innovation werde für Personalabteilungennotwendig werden, um Potenziale und Herausforderungen, sowie neue Rollen und
Berufsbilder in einzelnen Unternehmen zu identifizieren. Weiterhin werden die
Einführung neuer Führungsstile, die Ermächtigung von Angestellten, die Betonung
des Existenzzwecks eines Unternehmens und die Befolgung von etablierten Prinzipien
durch die Einführung agiler Organisationsstrukturen Schlüsselelemente für Unternehmen sein, um qualifizierte Arbeitskräfte anzuwerben. Personalarbeit werde teilweise davon abhängen, gegenüber Manager*innen die Notwendigkeit zu betonen,mit Angestellten Leistung zu besprechen und passende Bewertungsstrategien für die
Schaffung von Daten auszuarbeiten. Da erwiesen sei, dass beispielsweise eine umfassende Befragung der Angestellten zu ihren Vertrauen und Engagement durch
Leitungspersonal und Management ihre Motivation erhöht, müssen solche Maßnahmen seitens der Führungsebene weiter zunehmen. In breiterem Sinne werde es
notwendig sein, Kompetenzen zu diversifizieren und zu stärken. Um dies zu erleichtern, müssen Unternehmen flexibel sein, vorher aufgestellte Ziele umsetzen,
und ihren Angestellten dabei helfen, sich weiterzuentwickeln. Kurz gefasst werde

33
die innovative Nutzung von unternehmensinternen Daten die Zukunftsaussichten
von Unternehmen und Angestellten gleichermaßen entscheiden.
Dr. Martin SCHULZ vom FRI ging aus einer Unternehmensperspektive auf denvorherigen Vortrag ein, indem er die Rolle von KI im zukünftigen Wirtschaftssystem
detaillierter ansprach. Er beschrieb dabei die nahende „Learning Economy“ alsnächsten Schritt nach Industrie 4.0. Da Daten nun den Haupteinsatzfaktor ausmachen, werde Lernen zum wichtigsten Schritt bei der Wertschöpfung. Es sei nicht
länger Wissen – mit anderen Worten die Speicherung und der Verkauf von Daten –welches das Wirtschaftswachstum antreibt, sondern das Lernen, wie man die Datenim eigenen Besitz auf kreative Weise nutzen kann. Bei zunehmender Komplexität
und aufgrund der Tatsache, dass Innovationen nun auch von Verbraucherseite
kommen, werde KI in wesentlich größerem Ausmaß benötigt, um diese Riesenmengean Informationen zu organisieren und zu verstehen. Um in dieser neuen Wirtschaft
Lernvorgänge zu erreichen, sollten Unternehmen „Corporate Learning Platforms”,„Learning Factories“ und „Knowledge Exchange Networks“ nutzen, die in einer
problemorientierten, kooperativen Manier agieren. Diese Einsichten knüpfen
wiederum an der vorherigen Betonung von Flexibilität und von Bottom-up Innovationen an.
Als letzter Redner der Konferenz sprach Dr. rer. pol. Hubertus BARDT des IW Köln
darüber, wie sich Unternehmen und Arbeiter*innen auf die drohende digitale
Wirtschaft vorbereiten sollten. Wie bereits andere Redner*innen zuvor, hob
Dr. BARDT die Notwendigkeit hervor, dass „Arbeit 4.0“ sowohl hinsichtlich externer
als auch interner Faktoren flexibel sei. Bezogen auf erstere sollten Unternehmen

34
freiberufliche Arbeit ermöglichen oder externes Crowdsourcing nutzen. Interne
Flexibilität beschreibt solche Strategien wie die Antwort auf Angestelltenwünsche
nach flexiblen Arbeitszeiten oder räumlicher Dezentralisierung, das heißt mobile
Arbeit. Dr. BARDT sprach weiterhin über die Notwendigkeit, Veränderungen im
Wesen der Arbeit ganzheitlicher zu verstehen, da zusätzliche Kompetenzen für jedes
existierende Berufsbild erwartet werden. In diesem Zusammenhang mögen
fortgeschrittene EDV-Kenntnisse nicht unbedingt diejenigen mit der höchsten
Nachfrage sein, sondern Kreativität, Empathie und innovatives Denken werden
stattdessen in allen Berufen von zentraler Bedeutung sein. Während Kommunikation, Vielfalt und Kooperation an Bedeutung zunehmen, werde es notwendig sein,„Soft Skills“ zu fördern. Um uns auf diese neue Arbeitsumgebung vorzubereiten,
werden öffentliche Bildungssysteme sich auf diese neuen Herausforderungeneinstellen müssen, um die Kapazitäten von Gesellschaften zu stärken, durch
technologische Entwicklungen dargebotene Chancen zu ergreifen. Diese letzten
Gedanken bildeten den Abschluss einer höchst anregenden Konferenz. Der folgende
Teil des Berichts fasst Schlüsselbefunde zusammen und formuliert Handlungsempfehlungen, die sich aus den vorstehend beschriebenen Vorträgen ergeben.

Schlüsselbefunde und Zusammenfassung
1. Auf staatlicher Ebene sollten die deutsche wie auch die japanische Regierung hart
daran arbeiten, ihre jeweiligen Datenquellen zu vereinigen und es Forscher*innen
wie Unternehmen zu ermöglichen, diese Datensätze mittels einfach zu bedienender
Plattformen für Spitzenforschung zu nutzen. Die Einhaltung klar definierter gemeinsamer Prinzipien wie Datenschutz, Schutz von Einzelpersonen, Antidiskriminierung

35
und Transparenz - dass heißt, wer Regierungsdaten zu welchen Zwecken verwendet- sollte eine zentrale Säule solcher Plattformen sein. Der einfache Zugang mit der
Möglichkeit, die konkrete Datennutzung nachzuverfolgen, wird dabei helfen, das
Entstehen einer Datenoligarchie zu vermeiden, Vertrauen zwischen Akteur*innen
zu stärken und Datenmissbrauch zu verhindern. Die Etablierung dementsprechenderstaatlicher Datenagenturen könnte die Nutzung bestehender Daten beschleunigen
und den jeweiligen Staaten zu Einnahmen verhelfen. Große Unternehmen, die vonder Datennutzung profitieren möchten, könnten durch Teilen ihrer Daten dazu
verleitet werden, selbst einen Beitrag zu leisten. Im Allgemeinen müssen sich
Staaten als Investoren in Forschung und Entwicklung verstehen und auf ihre Anlagenrendite achten.
2. Global sollten Länder und internationale Organisationen wie die OECD idealerweise zu einer Einigung über einen einheitlichen Standard für die Datensammlung
kommen, der eine engere Zusammenarbeit bei der Lösung von Problemen ermöglicht. Da sich die Inhalte ähneln, sollte versucht werden, die unterschiedlichen
vorgeschlagenen Richtlinien zur KI aus Japan, der EU, den USA, China und der OECDzu kombinieren und in Einklang zu bringen. Deutschland und Japan, als Länder, diesich gegenseitig als eng verbunden in Hinsicht auf Werte und Ziele verstehen,sollten als Modell agieren, das zeigt, wie man die Zusammenarbeit im digitalen
Zeitalter erleichtern und einen freien Datenfluss voller Vertrauen erreichen kann.
Dazu ist eine dementsprechende Designrichtlinie nötig, die bestimmte Ethikregeln
klar artikuliert und befolgt. Als Antwort auf die aktuelle Klimakrise ist es für die Nachhaltigkeit menschlichen Lebens notwendig, zu den Zielen für nachhaltige Entwicklung

36
beizutragen und Teil eines globalen Kontrollrahmens für den digitalen Wandel zu
sein. Mehrsprachiger Zugang zu vorstehend beschriebenen Plattformen und
Datenagenturen wird bei den notwendigerweise dazugehörigen vertrauensbildenden
Maßnahmen und dem Datenaustausch ausschlaggebend sein.
3. Öffentliche Bildungssysteme müssen gestärkt und Bildungsansätze umgestellt
werden. Studierende müssen als Akteur*innen der Innovation angesprochen werdenund es müssen für sie die nötigen Umstände geschaffen werden, unter denen sie
bestehende Probleme effektiv angehen können. Da soziale Kompetenzen zukünftigäußerst wichtig sein werden, könnten sich kooperatives Lernen und projektbasierte
Zusammenarbeit zwischen Bildungseinrichtungen und externen Akteur*innen als
effektiv erweisen. Lehrkräfte müssen ausreichende digitale Kenntnisse haben, um
ihre Studierenden zu unterrichten und sie bei ihren kreativen Prozessen zu begleiten.
Die breite Verfügbarkeit von Informationen sollte Lehrkräfte und Expert*innen in ihren
jeweiligen Bereichen zu Berater*innen werden lassen, anstelle von Lehrer*innen, dieeinem klassischen Top-down Ansatz folgen. Der Bildungssektor muss auf allen
Ebenen besser finanziell unterstützt und auf die digitale Welt vorbereitet werden.
Qualifizierte Arbeitskräfte für den Bildungssektor anzuwerben wird ohne attraktive
Vergütung und Arbeitsbedingungen schwierig werden. Da es nötig ist, Lehrpläne auf
digitale Fähigkeiten auszurichten, muss die notwendige Ausrüstung, Hardware undSoftware in großem Umfang zur Verfügung gestellt werden. Schließlich müssen
gleiche Bildungschancen für KI-Kenntnisse auf allen Ebenen der Bildung vorliegen,um zukünftige Ungleichheiten zu verhindern.
4. Große Unternehmen müssen bei der Bildung ihrer Angestellten mitarbeiten, um37neuen Herausforderungen zu begegnen und auf wandelnde Berufsbilder zu reagieren.
Sie sollten dabei mit weiteren Akteur*innen, wie z. B. Gewerkschaften, staatlichen
Einrichtungen oder NGOs zusammenarbeiten, um diese Anstrengungen zu erleichtern.
Personalabteilungen müssen aktiv auf die Diversifizierung von Arbeitskräften
drängen und aktiv Frauen, Minderheiten und Personen außerhalb der Kernkompetenzen des eigenen Unternehmens ansprechen, um Problemlösungen innovativ undflexibel nachzukommen. Private Unternehmen sollten außerdem nach öffentlichprivaten Partnerschaften streben, um den vertraulichen Austausch, die Speicherung
und die Nutzung von Daten zu garantieren. Transparenz zu garantieren und unerwünschte Auswirkungen und Entwicklungen für die Gesellschaft zu vermeiden mussdas Hauptziel aller Akteur*innen einer jeden Gesellschaft sein.

4. Die Darstellung der wesentlichen Diskussionslinien der Konferenz und die Zusammenfassung
der Vorträge und Diskussionen basieren auf dem Verständnis des Autors. Wir bitten daher darum,
dass einzelne Bemerkungen nicht als wortwörtliche Zitate der Redner*innen verstanden werden.

38

❞

The relationship between man and machine is […]fundamentally changing - and must […] be shapedin the sense of a progressive, future-oriented,
and human-centered society

39
German-Japanese Cooperation in the Field of Artificial Intelligence
An Interview with
Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas DENGEL
German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)
What do you think about the current battle between the US and China for world-leadershipin the Artificial Intelligence field?
In the USA and China, the large internet companies are consistently using consumer
communication and access to their data to further develop Artificial Intelligence(AI), which in China is additionally accelerated by government programs for dataacquisition and control. Due in particular to the volume of data and the penetration of the consumer market, the two economies are already dominating the fieldof machine learning. This is also being accelerated as important minds and talented
young scientists are enticed away or hired by attractive offers from Alibaba,
Baidu, Lenovo, or Tencent as well as the GAFTA companies, i.e. Google, Apple,
Facebook, Twitter, and Amazon. Combined with the financial possibilities of thedigital companies mentioned, a large portion of new findings and scientific insights
gained today is the outcome of the research and development departments ofthese companies. In addition to the approximately 150 billion dollars that China
intends to invest in AI by 2030, there is a resource dimension, where China seems
to have an unquestionable advantage. Looking at a recent study by the OECD, in
2030 more than a third of the specialists in the MINT subjects (mathematics,
information technology, natural sciences, and technology) within the OECD and40
G20 will come from China, but only just under 4.2 percent from the USA.
What does a specific German-Japanese cooperation mean for both countries?
As highly industrialized countries with relatively few resources of their own, both
Germany and Japan face the challenge of not only being spectators at the AI showdown, but also of setting their own accents. A difficult undertaking, but not impossible. One of the most interesting industries for both countries is manufacturing.
Here in particular, a whole series of extremely interesting research and development
perspectives for AI arise, as well as important questions for a human-centered AI
and the design of our future society. With their strong focus on the manufacturingindustry in general and mechanical and plant engineering or car manufacturing inparticular, the industrial structure of both countries is similar. It should be notedthat in both countries the entrepreneurial landscape in the production-intensive
sectors is also characterized by small and medium-sized enterprises.
As a reaction to fierce international competition with simultaneously shorter innovation cycles, the trend towards batch size ONE and a shrinking number of qualified
junior specialists combined with an ageing population, the use of AI will play adecisive role especially in the manufacturing industry in Germany as well as inJapan. Although this use in the traditional branches of industry in both countries
started late, it is also playing an increasingly active and growing role in the data
economy. It is important not to aim at copying the big internet giants, but to playout one's own great strength, i.e. to create smart eco-platforms and to enter into
alliances in order to participate in the digital competition.

41
Was there any turning point or phenomenon that changed the German position intostrengthening the partnership with Japan or other countries instead of deepening thecooperation with China? Honestly speaking, if Germany were to cooperate with China or
the US, since these countries have technology and engineers that are far more advanced
than those of Japan, this could bring about more progress in “Industrie 4.0.”
China is focusing on a national program which aims at using AI technology tocontrol people and the processes in which they are involved, thus supporting the
Chinese system. The approach in China is data-driven and therefore a quantitative
approach with all inherent problems of potential employment of data.
However, it is not only the amount of data but the quality of data along the entire
value chain that is the key to the next stage of development of AI. In the manufacturing industry in particular there is huge potential for this, to which the data
kraken have (at least not yet) no access. Gemba (現場), as the Japanese say, is theplace where people manufacture products, a place where – in my view – the greatest
opportunities exist for Germany and Japan to jointly develop and use AI technologies,
but also and above all, to incorporate the perspective of corresponding open businessmodels and the perception and acceptance of consumers.
In Germany, as in Japan, the focus in the context of digitization is often strongly on
the aspect “Industrie 4.0” or “Internet of Things” (IoT), i.e. either the vertical integration of production processes or the horizontal networking of industrial production
and value chains. Only industrial companies are usually considered. This, however,neglects the social and economic potential of a broader networking of everyday objects

42- of IoT - and the integration of many end consumers, i.e. buyers and users ofthese products. Due to the large number of potentially networkable, non-industrial
objects, there is great potential here for the generation of sensor data that can betransformed into value-added services for private users and companies of all sizes
through intelligent analysis and aggregation.
In other words: the software alone does not suffice. The decisive factor is the valueadding connection between data-based services and control over the physicalproduction environment in plant engineering, mechanical engineering, and automotive production. Whoever first digitally refines the entire value-added chain (andthis also includes the classic “hardware”) and whoever can secure the interface tothe customer via a standardized, open platform is ahead of us.
Germany and Japan have the unique opportunity to collect high-quality data fromgemba (現場) and its customers about their products and to establish their digitalvalue-added services.
What will be the key factor for China or the US to win the AI battle? Moreover, German
officials are saying that, as Germany and Japan are likeminded partners, they would liketo create a new standard in this field. What do you think will be the standard that
Germany (EU) and Japan can create in the future?
Right now, the advantage of the US and China is mainly based on access to consumer
data but in the end, it will be more important to control the business data as well inorder to win the race.

43
An important prerequisite for this is also the joint standardization of wireless communication in factories. Today, various wireless communication systems exist side
by side, which often leads to interference or loss of performance, which in turn has anegative effect on device operation.
For almost two years, I have chaired the Japanese Flexible Factory Partner Alliance(FFPA), in which the Japanese companies Omron, NEC, Fujitsū, Muratec, and Sanritz,
as well as the German company Siemens, work together to create the basis for highquality data management. With the support of research members, such as the National
Institute of Information and Communications Technology (NICT), Advanced
Telecommunications Research Institute International (ATR), and the German
Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), the members try to formulate
standards as control technology for the purposes of stabilizing communication in
the factory environment in order to ensure the availability of different wirelesssystems existing side by side.
The aim of the alliance is to promote the use of IoT technologies in factories and toadvance the standardization of coordination and control technology for wirelesstechnologies. This should create the essential prerequisite for consistent instrumentation and data collection and thus the key to the use of AI in the factory environmentand beyond, along the entire value chain.
If Germany and Japan strengthen their partnership, what advantages would each of thetwo countries experience?
The availability of such key technologies and their introduction into factory systems

44
opens up special potential for Japanese and German companies to establish agile
production processes and react more flexibly to market requirements. In addition,
deep learning methods embedded in the manufacturing environment can monitor
production on the basis of the continuously acquired data, place the data in thecontext of machine models, weather conditions, location, and time (day or night
shift), perform self-diagnoses, and predict the probability of defects or deficiencies.
This advantage can also be used to develop smart products that – equipped with adigital identity and sensors – communicate with their environment and their futureusers. This starts with the planning and control of their own production in accordancewith the production line (i.e. when and where I am produced from what and bywhom with which process) and extends to the continuous delivery of data over their
entire life cycle (i.e. when and where I am used and how by whom) as well as theembedding of this data into digital service offers, i.e. smart services.
Open platforms and associated digital infrastructures in the form of interfaces andarchitectures allow simple and secure participation at different levels of value
creation, by analyzing and aggregating the data supplied and providing insights into
the use of the products, their wear and tear as well as their lifespan. In this way,
they also create the basis for the improvement and planning of the next productgeneration. In addition, they open up the potential for a new data-driven economy,e.g. through the introduction of recommendation services for the end user. This
creates new added value in the sense of a “service factory” that is not accessible inthis form to the large digital corporations.

45
In addition, stable and standardized mobile infrastructures in the factory environment also create the basis for communication and interaction with the machines
themselves. In this way, personalized information can be made available at theworkplace of the future, adapted to the context of the production process, theenvironment, or human performance, which is tailored to the level of knowledge,
the ability to work under pressure or the task at hand. Operating data can be visualized,
functionalities explained, or maintenance and repair instructions given.
A stable and standardized communication infrastructure also creates the basis forthe deployment of hybrid teams in which man and AI work together harmoniously.
Mobile robotic systems support workers in physically demanding tasks, intelligent
agent systems coordinate cooperation in the context of assembly, production, andmaintenance, and provide situational instructions, explanations, or corrections via
portable displays. Robots learn from humans and with humans. The trend is fromcooperative assistance systems, to mutually dependent human-machine scenarios,
to activities where humans and digital agents compete with each other even incognitive tasks.
The relationship between man and machine is thus fundamentally changing - andmust, similarly to the Japanese “Society 5.0” initiative, be shaped in the sense of aprogressive, future-oriented, and human-centered society. We must assume that in
the future we will find an ever-stronger integration of cyberspace and real environment, in which AI will produce new hybrid forms of society and work in the shape ofphysical or virtual systems. Here, too, there are many open questions in connection
with AI that can be addressed jointly by Germany and Japan.

46
It is important for Germany and Japan to recognize that their technological leadership must build on AI and can only be maintained if the traditionally strong manufacturing industries are further developed through common platforms and standards,
continuous research, development, and a high degree of innovation. “Cooperation
through Innovation” was already the motto for Japan's participation at the Hannover
Messe 2008 and should continue to be so.
Both countries can fall back on proven formulas that can also play an important rolein a bilateral strategy: e.g. the interaction between the state, consortia, and individual
investment offensives by companies. In order to play a leading role in the globalized
world, I believe it is essential not to overlook the fact that in Germany and Japan
there are numerous medium-sized hidden champions who operate globally but are
locally anchored and serve the niche segments, and thus also have individual accessto data. This is why cooperation – at least from my point of view – should not only
be aimed at large companies, but especially at small and medium-sized companies
that offer trendsetting technologies or products.
The DFKI already has cooperation agreements with the NICT and the National
Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST). It has been working
with several Japanese companies on specific AI topics for many years and would liketo play an even stronger role in such alliances.
What should we be concerned about in terms of considering national security, as
technology and a new technological hegemony proceed?

47
I am not a security technology specialist, but I think that technology collaboration,
sharing know-how, and sharing data with trusted partners is an essential acceleration factor for cybersecurity. In Germany, a cybersecurity strategy was adopted in2016, which provides for more than 30 strategic goals and measures to improvecybersecurity. These include the introduction of an IT security seal of approval to
make cybersecurity tangible for users, the expansion of cooperation between
government and industry, and the creation of “mobile intervention teams” for local
support. Here, too, there would be excellent opportunities for cooperation between
Germany and Japan, but also for other countries. But there is one thing we should
not forget: Whether we are dealing with the flood of data or with the question of which
decisions autonomous systems should make in critical situations – digitalization also
raises many ethical questions.
This is not about questioning cybersecurity, but rather about raising awareness of
how to make such technologies more sustainable, socially acceptable, and in linewith more data protection. The participants of the Japanese-German-French
Symposium on AI, which took place in November 2018 in Tōkyō and in which
many important representatives of government, ministries and science took part,provided a joint statement.(5)Among other things, the declaration states that “The cooperation will be carried out
in the spirit of shared ethical values for the common good of our societies. At thecenter of this collaboration we put a human-centered approach which will set
common standards and a joint understanding of the potential of Artificial Intelligence

48[…] The ultimate aim of Artificial Intelligence is to serve people and to contribute to
the improvement of quality of life for the individual as well as for society as awhole,” and this is important even in considering aspects of national security!
Speaking of “shared ethical values” – can you give us examples of AI principles and dothey differ from nation to nation?
First of all, it can be said that such guidelines, regulations, or frameworks often
overlap and fortunately also contain very similar points. There are also joint initiatives, or as in the case of Japan a draft paper, which was presented and discussed
together during the G7 ICT Ministers’ Meeting in 2016. Regarding Japanese guidelines, the initial concept evolved over the years but they kept a distinction between
rules for developers and users of AI. However, some of these rules overlap in content,
and the number (nine vs. ten) does not differ much. The research and development
guidelines consist of nine principles, namely the principle of collaboration (1),transparency (2), controllability (3), safety (4), security (5), privacy (6), ethics (7),user assistance (8), and accountability (9). As you can see ethics also play a role here
but in combination with other factors: in the context of AI, developers are strongly
advised to respect human dignity and individual autonomy.
As I said earlier, the aim of AI is to serve people, and this is reflected in the Japanesephilosophy of a human-centric AI: The key factors are dignity, diversity & inclusion,and sustainability.
This basis can also be found in the German ethics guideline, which formulates sevenprincipals specifically with regard to ethical issues and AI. These include priority for49human action and supervision (1), technical robustness and security (2) protectionof privacy and data quality management (3), transparency (4), diversity, nondiscrimination and fairness (5), social and environmental well-being (6), and accountability (7). Although these guidelines are specifically ethically oriented, the overlap
with the Japanese AI Guidelines are obvious. Furthermore, these principles are quite
similar to the specific ethic guidelines formulated by the Japanese Society for Artificial
Intelligence(6) and show that there seems to be a consensus regarding the relevant
aspects. Overall, I find this a very pleasing development. It shows that a similar
understanding dominates, at least within the framework of a German-Japanesecooperation, and that there is agreement on which aspects should be regulated withregard to AI. But it will certainly be interesting to see what specific rules China, forexample, will propose, particularly considering that the use of AI for monitoring
purposes and the extensive collection of user data is viewed very critically elsewhere.
One last question: If you read the new book “AI Superpowers” from Kai-Fu LEE, in which
he predicts that China is likely to win the race against the US, do you have any thoughts
or comments on this?
If we consider the programmatically prescribed focus on AI in China and the recent
dramatically increasing presence of Chinese authors at top AI conferences, theamount of investment, and the speed of development, this is a realistic prediction.
5. https://www.dwih-tokyo.org/en/activities/event-reports/1st-japanese-german-french-dwihsymposium-on-artificial-intelligence/joint-statement-of-the-german-japanese-and-frenchparticipants-on-intensified-collaboration-in-ai/
6. http://www.ai-elsi.org/wp-content/uploads/2017/05/JSAI-Ethical-Guidelines-1.pdf

Die Beziehung zwischen Mensch und Maschine
verändert sich […] fundamental und muss […] im
Sinne einer fortschrittlichen, zukunftsorientierten❞

und menschenzentrierten Gesellschaft gestaltet werden

50
Deutsch-japanische Zusammenarbeit im Bereich
der künstlichen Intelligenz
Ein Interview mit
Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas DENGEL
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
Was halten Sie von der aktuellen Schlacht zwischen den USA und China um die globale
Führungsposition im Bereich der künstlichen Intelligenz?
In den USA und China nutzen die großen Internetunternehmen fortlaufend Verbraucherkommunikationen und den Zugriff auf ihre Daten, um die künstliche Intelligenz (KI) weiterzuentwickeln. Das wird in China zusätzlich durch Regierungsprogramme für Datensammlung und -kontrolle beschleunigt. Insbesondere aufgrund
des Datenvolumens und der Durchdringung des Verbrauchermarkts dominieren die
beiden Volkswirtschaften bereits das Feld des Maschinenlernens. Diese Entwicklung
wird auch dadurch beschleunigt, dass wichtige Denker*innen und talentierte junge
Wissenschaftler*innen mittels attraktiver Angebote von Alibaba, Baidu, Lenovo oder
Tencent, sowie von den GAFTA-Unternehmen, d. h. Google, Apple, Facebook, Twitter
und Amazon, ab- bzw. angeworben werden. Ein großer Teil der neuen Entdeckungen
und wissenschaftlichen Erkenntnisse, die heutzutage erreicht werden, ist das Resultat
der Forschungs- und Entwicklungsabteilungen der genannten Unternehmen, verbunden
mit ihren finanziellen Möglichkeiten. Zusätzlich zu den ca. 150 Milliarden Dollar, die
China beabsichtigt, bis 2030 in KI zu investieren, gibt es eine Ressourcendimension,in der China zweifelsohne einen Vorteil zu haben scheint. Eine aktuelle Studie der51OECD zeigt, dass 2030 mehr als ein Drittel der Spezialist*innen in den MINT-Fachbereichen (Mathematik, Informationstechnologie, Naturwissenschaften und
Technologie) innerhalb der OECD und G20 aus China kommen wird und nur knapp
unter 4,2 Prozent aus den USA.
Was bedeutet eine spezifisch deutsch-japanische Zusammenarbeit für beide Länder?
Als hoch industrialisierte Länder mit relativ wenigen eigenen Ressourcen stehensowohl Deutschland als auch Japan der Herausforderung gegenüber, nicht nur
Zuschauer beim KI-Showdown zu sein, sondern eigene Akzente zu setzen. Dies wird
schwierig, jedoch nicht unmöglich sein. Eine der interessantesten Industrien inbeiden Ländern ist das verarbeitende Gewerbe. Insbesondere hier kommt eine ganze
Reihe an extrem interessanten Forschungs- und Entwicklungsperspektiven auf,sowie wichtige Fragen hinsichtlich einer auf Menschen ausgerichteten KI und desEntwurfs unserer zukünftigen Gesellschaft. Mit ihrer starken Ausrichtung auf dasverarbeitende Gewerbe im Allgemeinen und den Maschinen- und Anlagenbau oder
die Fahrzeugproduktion im Besonderen ähneln sich die industriellen Strukturen
beider Länder. Es sollte dabei erwähnt werden, dass die unternehmerische Landschaft in den produktionsintensiven Sektoren in beiden Ländern außerdem durch
kleine und mittelständische Unternehmen gekennzeichnet ist.
Als eine Reaktion auf heftigen internationalen Wettbewerb mit gleichzeitig kürzeren
Innovationszyklen, den Trend zur „Batch Size ONE“ und einer sinkenden Zahl
qualifizierter Nachwuchsspezialist*innen in Verbindung mit einer alternden
Bevölkerung wird die Nutzung von KI insbesondere im verarbeitenden Gewerbe sowohl

52
in Deutschland wie auch in Japan eine entscheidende Rolle spielen. Obwohl diese
Nutzung in den traditionellen Industriezweigen in beiden Ländern spät begonnen
hat, spielt sie auch in der Datenwirtschaft eine stetig aktivere und wachsende Rolle.
Es ist dabei wichtig, nicht danach zu streben, die großen Internetgiganten zu
kopieren, sondern die eigenen besonderen Stärken auszureizen, d. h. smarte Ökoplattformen zu schaffen und Bündnisse zu schmieden, um im digitalen Wettbewerb
mitzuhalten.
Gab es einen bestimmten Wendepunkt oder ein bestimmtes Phänomen, wodurch diedeutsche Position weg von einer Vertiefung der Zusammenarbeit mit China und hin zu
einer Stärkung der Partnerschaft mit Japan oder anderen Ländern verschoben wurde?
Wenn Deutschland mit China oder den USA zusammenarbeiten würde, könnte dies, ehrlichgesagt, zu mehr Fortschritt in Sachen „Industrie 4.0“ führen, da diese Länder Technologie
und Ingenieur*innen haben, die weitaus fortgeschrittener sind als diejenigen Japans.
China konzentriert sich auf ein nationales Programm mit dem Ziel der Nutzung von
KI-Technologie zur Kontrolle von Menschen und den Prozessen, an denen sie
teilhaben – was das chinesische System unterstützt. Der Ansatz in China ist
datengesteuert und demnach ein quantitativer Ansatz mit all den inhärenten
Problemen des potentiellen Gebrauchs von Daten.
Allerdings ist es nicht allein das Ausmaß von Daten, sondern vor allem ihre Qualität
entlang der gesamten Wertschöpfungskette, die der Schlüssel zur nächsten Stufe der
KI-Entwicklung ist. Insbesondere im verarbeitenden Gewerbe gibt es riesiges Potenzial dazu, auf welches die Datenkraken (noch) keinen Zugriff haben. Der Gemba (現場),53
wie die Japaner sagen, ist der Ort, wo Menschen Produkte herstellen. Meiner Ansicht nach
ist dies ein Ort, an dem die größten Möglichkeiten für Deutschland und Japan existieren,
nicht nur gemeinsam KI-Technologien zu entwickeln und zu nutzen, sondern auch undvor allem, um die Perspektive entsprechender offener Geschäftsmodelle sowie die
Wahrnehmung und Akzeptanz von Verbraucher*innen einzubringen.
In Deutschland, wie auch in Japan, liegt das Augenmerk im Kontext der Digitalisierung
oft bevorzugt auf dem Aspekt der „Industrie 4.0” oder dem „Internet der Dinge” (IdD),
d. h. entweder der vertikalen Integration von Produktionsprozessen oder der horizontalen
Vernetzung von industrieller Produktion und Wertschöpfungsketten. Gewöhnlich wird
dabei ausschließlich an industrielle Unternehmen gedacht. Dadurch wird jedoch das
gesellschaftliche und ökonomische Potenzial einer breiter angelegten Vernetzung vonAlltagsobjekten – durch IdD – und einer Integration vieler Endverbraucher*innen, d. h.
der Käufer*innen und Nutzer*innen dieser Produkte, vernachlässigt. Aufgrund derhohen Anzahl möglicherweise vernetzbarer nicht-industrieller Objekte gibt es hier ein
großes Potenzial zur Generierung von Sensordaten, die mittels intelligenter Analyse undAggregation in Mehrwertdienstleistungen für Privatnutzer*innen und Unternehmen
jeglicher Größe umgewandelt werden können.
Anders gesagt, reicht Software allein nicht aus. Der ausschlaggebende Faktor ist die
Mehrwert schaffende Verbindung zwischen datenbasierten Dienstleistungen und derKontrolle über die physische Produktionsumgebung in der Fabriktechnik, dem Maschinenbau und der Automobilfertigung. Derjenige, der als Erster die gesamte Wertschöpfungskette (was die klassische „Hardware“ mit einschließt) weiterentwickelt, undderjenige, der das Interface für den Kund*innen mittels einer standardisierten, offenen

54
Plattform sichern kann, ist uns voraus. Deutschland und Japan haben die einzigartige Möglichkeit, qualitativ hochwertige Daten vom Gemba (現場) und von ihren
Kunden über ihre Produkte zu sammeln und damit ihre eigenen digitalen Mehrwertdienstleistungen zu etablieren.
Was wird der Schlüsselfaktor für China oder die USA sein, um die KI-Schlacht zu
gewinnen? Außerdem behaupten deutsche Amtspersonen, dass sie gerne einen neuen
Standard in diesem Bereich schaffen würden, da Deutschland und Japan gleichgesinnte
Partner seien. Was für einen Standard, glauben Sie, werden Deutschland (die EU) undJapan in Zukunft schaffen können?
Momentan gründet der Vorteil der USA und Chinas hauptsächlich auf dem Zugriff
auf Verbraucherdaten, aber letztendlich wird es wichtiger sein, auch die Unternehmensdaten zu kontrollieren, um das Wettrennen zu gewinnen.
Eine wichtige Voraussetzung dafür ist auch die gemeinsame Standardisierung derdrahtlosen Kommunikation in Fabriken. Heute existieren drahtlose Kommunikationssysteme nebeneinander, was oft zu Störungen oder Leistungsverlust führt, waswiederum eine negative Auswirkung auf den Gerätebetrieb hat.
Seit knapp zwei Jahren bin ich Vorsitzender der japanischen Flexible Factory Partner
Alliance (FFPA), innerhalb der die japanischen Unternehmen Omron, NEC, Fujitsū,
Muratec und Sanritz, sowie die deutsche Firma Siemens, zusammenarbeiten, um die
Grundlage für eine qualitativ hochwertige Datenverwaltung zu schaffen. Mit der Unterstützung durch Forschungsmitglieder, wie z. B. dem National Institute of Information

55
and Communications Technology (NICT), dem Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR) und dem Deutschen Forschungszentrum fürKünstliche Intelligenz (DFKI), versuchen die Mitglieder, Standards als Steuertechnologie zum Zweck der Stabilisierung der Kommunikation innerhalb der Fabrikumgebung zu formulieren, um die Verfügbarkeit verschiedener drahtloser Systeme
sicherzustellen, die Seite an Seite existieren.
Das Ziel des Bündnisses ist, die Nutzung von IdD-Technologien in Fabriken zu
fördern und die Standardisierung der Zusammenarbeit und Steuertechnologie fürdrahtlose Technologien voranzubringen. Dies sollte die entscheidende Voraussetzung für einheitliche Geräteausstattung und Datensammlung und damit den
Schlüssel zur KI-Nutzung in der Fabrikumgebung und darüber hinaus entlang dergesamten Wertschöpfungskette schaffen.
Welche Vorteile würden Deutschland und Japan zugutekommen, wenn die beiden Länder
ihre Partnerschaft stärken?
Die Verfügbarkeit solcher Schlüsseltechnologien und ihre Einführung in Fabriksysteme eröffnet ein besonderes Potenzial für deutsche und japanische Unternehmen,
agile Produktionsprozesse zu etablieren und flexibler auf Marktanforderungen zu
reagieren. Zusätzlich können in die Produktionsumgebung eingebettete DeepLearning-Methoden die Produktion auf Basis der kontinuierlich erhobenen Datenüberwachen, die Daten in den Zusammenhang mit Maschinenmodellen, Wetterbedingungen, Standort und Zeit (Tag- oder Nachtschicht) rücken, Eigendiagnosen
durchführen und die Wahrscheinlichkeit von Defekten oder Defiziten vorausberechnen.

56Dieser Vorteil kann auch dazu genutzt werden, intelligente Produkte zu entwickeln,
die – mit einer digitalen Identität und Sensoren ausgestattet – mit ihrer Umgebung
und ihren zukünftigen Nutzer*innen kommunizieren. Dies fängt mit der Planung
und Steuerung ihrer eigenen Produktion im Einklang mit der Fertigungsstrecke (d. h.
wann und wo ich aus was und von wem mit welchem Prozess hergestellt werde) an
und reicht bis zur kontinuierlichen Lieferung von Daten über ihren gesamten
Lebenszyklus (d. h. wann und wo ich wie von wem benutzt werde), sowie der Einbettung dieser Daten in digitale Dienstleistungsangebote, d. h. intelligente Dienstleistungen (Smart Services).
Offene Plattformen und assoziierte digitale Infrastrukturen in Form vonSchnittstellen und Architekturen erlauben einfache und sichere Teilnahme auf
verschiedenen Ebenen der Wertschöpfung durch Analyse und Anhäufung dergelieferten Daten und des Angebots von Einblicken in die Nutzung der Produkte,ihres Verschleißes und ihrer Lebensdauer. Auf diese Weise schaffen sie ebenso die
Grundlage für die Verbesserung und Planung der nächsten Produktgeneration.
Zusätzlich eröffnen sie das Potenzial zu einer neuen datengesteuerten Wirtschaft,z. B. durch die Einführung von Empfehlungsdiensten für den Endnutzer*innen. Dies
schafft neuen Mehrwert im Sinne einer „Dienstleistungsfabrik“, die in dieser Formden großen digitalen Unternehmen nicht zugänglich ist.
Zusätzlich schaffen stabile und standardisierte mobile Infrastrukturen in der Fabrikumgebung außerdem die Grundlage für Kommunikation und Interaktion mit den
Maschinen an sich. Auf diese Weise können individuell angepasste Informationen
am Arbeitsplatz der Zukunft verfügbar gestellt werden – angepasst an den Kontext

57
des Produktionsprozesses, der Umgebung oder der menschlichen Leistung, welche
auf das Wissensniveau, die Fähigkeit, unter Druck zu arbeiten, oder die vorliegende
Aufgabe zugeschnitten ist. Betriebsdaten können sichtbar gemacht, Funktionsweisen erklärt und Wartungs- und Reparaturanweisungen erteilt werden.
Eine stabile und standardisierte Kommunikationsinfrastruktur schafft außerdem die
Grundlage für den Einsatz von Hybridteams, in denen Mensch und KI einträchtig
zusammenarbeiten. Mobile Robotiksysteme unterstützen Arbeiter*innen bei
physisch anspruchsvollen Aufgaben, intelligente digitale Agentensysteme koordinieren die Zusammenarbeit im Kontext der Montage, Produktion und Wartungund stellen über portable Displays situationsbezogene Anweisungen, Erklärungenoder Maßnahmen zur Fehlerbehebung zur Verfügung. Roboter lernen von Menschen
und mit Menschen. Der Trend geht weg von kooperativen Unterstützungssystemen
und hin zu gegenseitig voneinander abhängigen Mensch-Maschine-Szenarien sowie
Aktivitäten, in denen Menschen und digitale Agenten sogar bei kognitiven Aufgaben
miteinander konkurrieren.
Die Beziehung zwischen Mensch und Maschine verändert sich deshalb gerade fundamental und muss, der japanischen „Society 5.0“-Initiative ähnlich, im Sinne einer
fortschrittlichen, zukunftsorientierten und menschenzentrierten Gesellschaft gestaltet
werden. Wir müssen annehmen, dass wir in Zukunft eine stetig stärkere Integration
von Cyberspace und reeller Umgebung vorfinden werden, in der KI neue Ausgestaltungen von Hybridformen von Gesellschaft und Arbeit in Form von physischen odervirtuellen Systemen produzieren wird. Hier gibt es ebenfalls viele offene Fragen in
Verbindung mit KI, auf die Deutschland und Japan gemeinsam antworten können.

58
Es ist für Deutschland und Japan wichtig zu erkennen, dass ihre technologische
Führungsrolle auf KI aufbauen muss und nur bewahrt werden kann, wenn die traditionellen straken verarbeitenden Industrien durch gemeinsame Plattformen undStandards, beständige Forschung, Entwicklung und ein hohes Maß an Innovation
weiterentwickelt werden. „Kooperation durch Innovation“ lautete bereits das Motto
für Japans Beteiligung als Partnerland der Messe Hannover Messe 2008 und sollte es
auch weiterhin bleiben.
Beide Länder können auf bewährte Formeln zurückgreifen, die auch in einer bilateralen Strategie eine wichtige Rolle spielen können: z. B. die Interaktion zwischen
Staat, Konsortien und einzelnen Investmentoffensiven von Unternehmen. Um in der
globalisierten Welt eine Führungsrolle zu spielen, ist es meiner Ansicht nach
unumgänglich, nicht zu übersehen, dass es in Deutschland und Japan zahlreichemittelständische Hidden Champions gibt, die global agieren, aber lokal verankert
sind und die Nischensegmente bedienen und demnach auch individuellen Zugriff auf
Daten haben. Aus diesem Grund sollte eine Zusammenarbeit – zumindest aus
meiner Perspektive – nicht nur auf Großunternehmen ausgerichtet sein, sondern
insbesondere auf kleine und mittelständische Unternehmen, die trendsetzende
Technologien oder Produkte anbieten.
Das DFKI hat bereits Kooperationsabkommen mit dem NICT und dem National
Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST). Es arbeitet seit vielen
Jahren mit mehreren japanischen Unternehmen bei bestimmten KI-Themenzusammen und würde gerne eine noch stärkere Rolle in solchen Bündnissen spielen.

59
Worauf sollten wir hinsichtlich der nationalen Sicherheit achten, während die Technologie
und eine neue technologische Hegemonie voranschreiten?
Ich bin kein Spezialist für Sicherheitstechnologien, aber ich denke, dass Technologiekooperation und das Teilen von Knowhow und Daten mit vertrauten Partner*innen
entscheidende Beschleunigungsfaktoren für die Cybersecurity sind. In Deutschland
wurde 2016 eine Cybersecurity-Strategie verabschiedet, die mehr als 30 strategische
Ziele und Maßnahmen bietet, um die Cybersecurity zu verbessern. Diese Maßnahmen
beinhalten die Einführung eines IT-Sicherheit-Gütesiegels, um Cybersecurity für
Nutzer*innen greifbar zu machen, die Erweiterung der Zusammenarbeit zwischen
Regierung und Industrie, und die Schaffung „mobiler Interventionsteams“ zur lokalen
Unterstützung. Auch hier gäbe es ausgezeichnete Gelegenheiten zur Zusammenarbeit
zwischen Deutschland und Japan, aber auch für andere Länder. Jedoch gibt es etwas, das
wir nicht vergessen sollten: Egal ob wir es mit der Datenflut oder mit der Frage danach,welche Entscheidungen autonome Systeme in kritischen Situationen treffen sollten, zu tun
haben, die Digitalisierung wirft auch viele ethische Fragen auf.
Es geht dabei nicht darum, Cybersecurity zu hinterfragen, sondern darum, das Bewusstsein
dafür zu erhöhen, wie man solche Technologien nachhaltiger, gesellschaftlich akzeptabler
und kompatibler mit mehr Datenschutz machen kann. Die Teilnehmer*innen desjapanisch-deutsch-französischen Symposiums über KI, das im November 2018 in Tōkyō
stattgefunden hat und an dem viele wichtige Vertreter der Regierung, von Ministerien undder Wissenschaft teilgenommen haben, gaben eine gemeinsame Erklärung(7) ab.
Neben weiteren Dingen stellt die Erklärung fest, dass „die Zusammenarbeit im Geist der60
der gemeinsamen ethischen Werte zum gemeinsamen Wohl unserer Gesellschaften
unternommen wird. Ins Zentrum dieser Zusammenarbeit stellen wir einen menschenzentrierten Ansatz, der gemeinsame Standards und ein gemeinsames Verständnis
des Potenzials künstlicher Intelligenz festlegen wird [...] Das letztendliche Zielkünstlicher Intelligenz ist es, Menschen zu dienen und zur Verbesserung der Lebensqualität des Einzelnen sowie der Gesellschaft im Ganzen beizutragen.“ Dies ist sogar
bei Überlegungen zu Aspekten der nationalen Sicherheit wichtig!
Apropos „gemeinsame ethische Werte”: Können Sie uns Beispiele von KI-Prinzipien
geben und unterscheiden sich diese von Nation zu Nation?
Zuerst einmal kann behauptet werden, dass solche Richtlinien, Regulierungen oder
Rahmenbedingungen sich oft überschneiden und glücklicherweise ebenso sehrähnliche Punkte beinhalten. Es gibt außerdem gemeinsame Initiativen, oder, imFalle Japans, einen Entwurf, der während des G7-Treffens der für Informationsund Kommunikationstechnologien zuständigen Minister 2016 vorgestellt und diskutiert
wurde. Was die japanischen Richtlinien anbelangt, hat sich das ursprüngliche
Konzept über die Jahre hinweg weiterentwickelt, aber es wurde ein Unterschiedzwischen Regeln für Entwickler*innen und Nutzer*innen von KI beibehalten.
Allerdings überschneiden sich manche dieser Regeln im Inhalt und die Anzahl(neun vs. zehn) unterscheidet sich nicht großartig. Die Forschungs- und Entwicklungsrichtlinien bestehen aus neun Prinzipien, und zwar denjenigen der Zusammenarbeit (1), Transparenz (2), Kontrollierbarkeit (3), Schutz (4), Sicherheit (5),Datenschutz (6), Ethik (7), Nutzerbetreuung (8) und Rechenschaftspflicht (9). Wie
man sieht, spielt die Ethik hier ebenfalls eine Rolle, aber kombiniert mit weiteren

61
Faktoren: Im Kontext von KI wird Entwickler*innen dringend geraten, die menschliche
Würde und persönliche Autonomie zu respektieren.
Wie ich bereits zuvor erwähnt habe, ist das Ziel von KI, Menschen zu dienen, unddies spiegelt die japanische Philosophie einer menschenzentrierten KI wider: Die
Schlüsselfaktoren sind Würde, Vielfalt & Inklusion, sowie Nachhaltigkeit.
Diese Grundlage findet sich auch in der deutschen Ethikrichtlinie, die sieben
Prinzipien speziell in Hinsicht auf ethische Fragen und KI formuliert. Diese Prinzipien
beinhalten die Priorität menschlichen Handelns und menschlicher Aufsicht (1),technische Ausgereiftheit und Sicherheit (2), Datenschutz und Daten-Qualitätsmanagement (3), Transparenz (4), Vielfalt, Gleichbehandlung und Fairness (5),gesellschaftliches und ökologisches Wohl (6) und Rechenschaftspflicht (7). Obwohl
diese Richtlinien speziell ethisch ausgerichtet sind, sind die Überschneidungen mit
den japanischen KI-Richtlinien offensichtlich. Überdies ähneln diese Prinzipien
stark den speziellen Ethikrichtlinien, die von der Japanischen Gesellschaft fürKünstliche Intelligenz(8) aufgestellt wurden, und zeigen, dass es hinsichtlich der
relevanten Aspekte anscheinend einen Konsens gibt.
Insgesamt halte ich dies für eine sehr positive Entwicklung. Sie zeigt, dass ein
gemeinsames Verständnis vorherrscht – zumindest innerhalb des Rahmens einer
deutsch-japanischen Zusammenarbeit – und dass Einvernehmen bezüglich der
Aspekte besteht, die in Sachen KI reglementiert werden sollten. Allerdings wird essicherlich interessant sein zu sehen, welche genauen Regeln zum Beispiel China
vorschlagen wird – insbesondere, wenn man bedenkt, dass der Gebrauch von KI zu

62Überwachungszwecken und der umfangreichen Sammlung von Nutzerdaten anderorts
sehr kritisch gesehen wird.
Eine letzte Frage: Falls Sie das Buch gelesen haben, haben Sie eine Meinung oder einen
Kommentar zu „AI Superpowers” (KI-Supermächte) von Kai-Fu LEE, in welchem derAutor vorhersagt, dass China das Wettrennen gegen die USA wahrscheinlich gewinnen
wird?
Wenn wir den programmatisch vorgeschriebenen Fokus auf KI in China und die
aktuell dramatisch steigende Anwesenheit von chinesischen Autor*innen auf
führenden KI-Konferenzen, das Ausmaß an Investitionen und die Geschwindigkeit
der Entwicklung bedenken, ist dies eine realistische Vorhersage.

7. https://www.dwih-tokyo.org/en/activities/event-reports/1st-japanese-german-french-dwihsymposium-on-artificial-intelligence/joint-statement-of-the-german-japanese-and-frenchparticipants-on-intensified-collaboration-in-ai/
8. http://www.ai-elsi.org/wp-content/uploads/2017/05/JSAI-Ethical-Guidelines-1.pdf

63
Imprint / Impressum
Edited by / Herausgeber
Japanese-German Center Berlin / Japanisch-Deutsches Zentrum Berlin (JDZB)
Saargemünder Straße 214195 Berlinwww.jdzb.de© JDZB 2020
Editor in Chief / Redaktion Dr. Phoebe Stella HOLDGRÜN
Layout & text processing / Textmanagement Jörg REINOWSKI, SEKIKAWA Fujiko
Translations English > German / Übersetzungen Englisch > Deutsch Eike EXNER
Proof reading English / Korrektur Englisch Eike EXNER, Tracey KIMMESKAMP
Final proof reading / zweite Korrektur
Dr. Phoebe Stella HOLDGRÜN, Jörg REINOWSKI, SEKIKAWA Fujiko
Special thanks for the free font Merriweather to / Ein spezieller Dank für die freie Schrift
Merriweather an Eben SORKIN of the / vom The Merriweather Project.
© 2016 (Open Font License - OFL 1.1) by Eben Sorkinhttps://github.com/EbenSorkin/Merriweather
Die Tagungssprache des Symposium war Englisch. Die Texte für diese Broschüre wurden im
Original auf Englisch verfasst und ins Deutsche übersetzt.

❞

The relationship between man and machine is […]fundamentally changing - and must […] be shapedin the sense of a progressive, future-oriented,
and human-centered society

Die Beziehung zwischen Mensch und Maschine
verändert sich […] fundamental und muss […] im
Sinne einer fortschrittlichen, zukunftsorientierten❞

und menschenzentrierten Gesellschaft gestaltet werden