Ethik in der digitalen Transformation

Heute stehen wir als Menschen an einem kritischen Punkt, wir müssen uns schwierigen, Fragen über die Art und Weise stellen, wie die digitale Transformation gestaltet werden soll (vgl. Crawford 2025: S. 29). Ethik als wissenschaftliche Disziplin denkt über die Moral von Individuen und der Gesellschaft nach, um zu beantworten, wie gehandelt werden soll. Dabei sucht die Ethik nach allgemein verbindlichen Antworten, fragt nach dem Wozu, Woher und Warum. Die Ethik strebt dabei mit grösstmöglicher Objektivität – reflexiv, systematisch, kritisch und logisch nach einer universellen, rational plausibilisierbaren und intergenerationellen Vorstellung von gut und schlecht sowie richtig und falsch (vgl. Kirchschläger 2024a: S. 15).

Die digitale Transformation verändert nicht nur Wirtschaft und Gesellschaft, sondern auch die Art und Weise, wie Menschen und Unternehmen interagieren und handeln. Kennzeichnend dafür ist eine exponentielle Zunahme digital verfügbarer Informationen, die für Maschinen nutzbar gemacht werden können und das Fundament unterschiedlichster, zunehmend aufkommender Technologien bilden (vgl. Aubel, Ell & Engler 2024: S. 552). Längst hat die sog. «Künstliche Intelligenz» (KI), die seit den 1950er Jahren entwickelt und jüngst rasante Entwicklungsschritte verzeichnet, Einzug in unseren Alltag gehalten. Privatpersonen nutzen die Technologie seit Jahren mit steigender Tendenz. Dieser Trend lässt sich auch auf die Geschäftswelt übertragen. In der Landwirtschaft wird sie zur Unkraut- und Schädlingsbekämpfung, in der Pharmaindustrie zur Forschung und Entwicklung neuer Medikamente genutzt, und bei der Warenentwicklung und Vermarktung fliessen KI-gestützte Analysen ein (vgl. Göller, Gotzes, Krjazewic et al. 2025: S. 8). Der aktuelle Wettlauf der Anbieter:innen um die Leistungsfähigsten Systeme und deren Einsatzmöglichkeiten, die teils sogar ohne Kostendeckung angeboten werden, zielt auf die Gewinnung von Marktanteilen und führt so zu einer Marktkonzentration bei wenigen Firmen (vgl. Göller, Gotzes, Krjazewic et al. 2025: S. 27).

Angesichts dessen ist es eine Aufgabe von Ethiker:innen sich in der digitalen Transformation mit ihren multidimensionalen Phänomenen auseinandersetzten und in die geführten Diskurse, Forschungs- und Entwicklungsprozesse einzubringen (vgl. Kirchschläger 2024a: S. 35-57). Dadurch kann Ethik wirksam orientieren wie, wozu und warum sog. «Künstliche Intelligenz» entwickelt und angewendet werden soll. So lassen sich ethische Chancen nutzen, Herausforderungen meistern, Risiken bestimmen und festhalten, wo technologischem Fortschritt ethisch begründete Grenzen gesetzt werden müssen (vgl. Crawford 2025: S. 29, Vgl. Kirchschläger 2024a: S.). Damit das Angesicht der Komplexität der digitalen Transformation gelingt, ist es mitentscheidend erst Klarheit über die zwei Begriffe «Digitale Transformation» und «Künstliche Intelligenz» (KI) zu verschaffen (vgl. Kirchschläger 2024a: S. 89). und zugleich die Entwicklungsstufen von technologischem Fortschritt zu durchdringen (vgl. Wirtz 2020: S.129; Wirtz 2022: S. 256).

Digitale Transformation

Die digitale Transformation –oft (fälschlicherweise) verkürzt als «Digitalisierung» bezeichnet – fungiert dabei als Oberbegriff für technologiebasierte Veränderungen. Phänomene der Automatisierung, Mechanisierung, Maschinisierung, Robotisierung, sowie der Einsatz sog. «KI», (vgl.Kirchschläger 2024: S. 100-101) wobei Informationen als Daten und Prozesse als Algorithmen das Herzstück bilden (vgl. Fenner 2025: S. 28). In diesem Kontext sind sie nichts mehr als Handlungsvorschriften für Computer zur Lösung eines Problems, die durch endlich viele, wohldefinierte Einzelschritte ein Ergebnis generieren. Sie können mit «Big Data» umgehen und Informationen verarbeiten (vgl. Gruppe GAMBITTOG 2017: S.41-52). Dabei geht es in einem ersten Schritt – «Digitization» – um die technische Umwandlung analoger Daten und Prozesse in das binäre Zahlensystem aus 0 und 1. In einem zweiten Schritt – «Digitalization» – werden diese Daten verarbeitet und Verbindungen zwischen digitaler Hardware und Prozessen hergestellt. Der dritte Schritt – «digital Transformation» – ist ein vertikal und horizontal wirkender multidimensionaler struktureller Wandel, der den Menschen und sein Selbstverständnis, die Gesellschaft, sowie die Systeme der Welt prägen (vgl. Fenner 2025: S. 20-27).

Entwicklungsstufen der Automatisierung und Robotik

Die «Stufen der digitalen Automatisierung und Robotik» lassen sich anhand von sechs verschiedenen Entwicklungsstufen veranschaulichen. Die Entwicklungsstufe 0 – nicht automatisiert – entspricht dabei dem niedrigsten Grad an Automatisierung und technologischem Fortschritt. Mit fortschreitender Technologie steigt der Automatisierungsgrad entsprechend an. Diese Entwicklung führt schrittweise über die folgenden Entwicklungsstufen 1 – assistiert, 2 – teilautomatisiert, 3 – bedingt automatisiert, 4 – hochautomatisiert bis zur höchsten Entwicklungsstufe 5 – vollautomatisiert, in welcher Prozesse vollständig ohne menschliches Eingreifen ablaufen (vgl. Wirtz 2020: S.129; Wirtz 2022: S. 256).

Abbildung 1: «Stufen der digitalen Automatisierung und Robotik Wirtz 2022: S. 256»

Datenbasierte Systeme - sog. «Künstliche Intelligenz»

Zu «künstlicher Intelligenz» gibt es eine Vielzahl ganz verschiedener Definitionen. Konsollidieret lässt sich festhalten, dass sich in diesen Definitionen als gemeinsames Merkmal ein anthropozentrisches (vermenschlichendes) Moment findet. Zudem wird unter künstlicher Intelligenz die Forschung und Entwicklung von Maschinen, die in Anlehnung an die menschliche Intelligenz, «menschenähnlich» denken, handeln und sich selbst verbessern verstanden (vgl. Kirchschläger 2024a: S. 90-95). Aus Sicht der Ethik ist folgende Kritik an diesem Intelligenzbegriff von Misselhorn (2018) relevant:

«Die Schlussfolgerung, dass ein simpler Taschenrechner intelligent ist […] erscheint absurd. Intelligenz erschöpft sich nicht darin, ein bestimmtes kognitives Problem zu lösen, sondern es kommt darauf an, wie das geschieht.»
(vgl. Misselhorn 2018: S. 17)

Das Problem der Vermenschlichung (Anthropomorphisierung) ist psychologisch betrachtet eine Selbsttäuschung des Menschen. In diesem Fall werden Maschinen, die keine Menschen sind, menschliche Eigenschaften zugeschrieben (vgl. Fenner 2025: S. 451-452). Funk (2022) erklärt, dass Maschinen im alltäglichen Sprachgebrauch häufig unzulässig normativ aufgeladen werden. Dabei bezieht er sich auf das Verhältnis, wie Menschen Roboter beschreiben und analysieren und wie Roboter Menschen beschreiben und analysieren und leitet daraus insgesamt vier Fehlschlüsse ab (vgl. Funk 2022: S. 60-61):

1. Ein Mensch beschreibt einen Roboter so, als ob dieser ein Mensch wäre.

2. Ein Mensch beschreibt einen anderen Menschen so, als ob dieser ein Roboter wäre.

3. Ein Roboter oder Sprachbot analysiert Menschen mit technisch-deskriptiven Prädikaten.

4. Ein Roboter oder Sprachbot analysiert Menschen mit menschlich-normativen Prädikaten.

Die empirische Erfassung des Begriffs «Intelligenz» erweist sich offensichtlich als herausfordernd und im ethischen Diskurs zugleich von gewissen Attributen, die der Mensch darauf projiziert eingefärbt zu sein (vgl. Mülhoff 2025: S. 24):

«Der Intelligenzbegriff scheint – zumindest in westlichen Kulturkreisen – zugleich so grundlegend für das menschliche Selbstverständnis zu sein, dass die Behauptung, Intelligenz könne künstlich simuliert oder gar repliziert werden, etwas Unheimliches, Provokatives und zugleich aber auch immer etwas Faszinierendes hat.»
(vgl. ebd., S. 24-25)

Dies wirft die Frage auf – was ist künstliche Intelligenz? – menschgemacht, ja – aber auch intelligent? Oder nur künstlich? Die Form von Intelligenz wächst nicht mit der Menge an verarbeiteten Daten (vgl. Misselhorn 2018: S. 17-20). Ein Roboter weiss nicht, warum er etwas tun oder lassen soll. Er führt Handlungen stets in gleicher Weise aus – unabhängig von deren ethischer Qualität. Ob eine Handlung aus ethischer Sicht gut oder schlecht, richtig oder falsch ist, ist für Technologien weder heute noch in Zukunft zugänglich. Gewalt oder Wohlwollen gegenüber Menschen spielen für künstliche Intelligenz schlicht keine Rolle – es ist ihnen nicht einmal egal. Menschen hingegen können moralisch unterscheiden – gut und schlecht, richtig und falsch – oft intuitiv, etwa durch das Gewissen. Roboter und alle als künstliche Intelligenz betitelten Technologien hingegen funktionieren mit Daten und Algorithmen – und sind daher genau das, wonach sie benannt sind – datenbasierte Systeme (vgl. Kirchschläger 2024a: S. 95-100).

Die Algorithmen der künstlichen Intelligenz arbeiten mit Daten, ohne welche sie nicht funktionieren. Weil Daten für algorithmische Systeme zentral sind, sollte man aus Sicht der Ethik daher von datenbasiertem System – und nicht von künstlicher Intelligenz sprechen. Die sog. «künstliche Intelligenz» versucht die menschliche Intelligenz zu imitieren, diese bleibt den Maschinen aber immer auf bestimmte Bereiche beschränkt. Das wird umso klarer, wenn verschiedene Bereiche betrachtet werden. Einerseits solche in denen künstliche Intelligenz dem Menschen bereits heute überlegen ist, wie z.B. Big-Data, Memory und logische Deduktion – Bereiche wo mit grossen Datenmengen gearbeitet wird und darin Muster erkennt werden. Betrachtet man hingegen gleichzeitig andere Aspekte, so ist davon auszugehen, dass die künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz in diesen Bereichen auch in Zukunft nicht ersetzen können wird – denn das sind Bereiche der Intelligenz zu denen sich nur Menschen verhalten können. Diese Bereiche der Intelligenz umfassen z.B. die Intelligenz des Menschen, sich selbst ethische Standards zu setzen, sowie die emotionale und soziale Intelligenz des Menschen. Es sind demnach Bereiche, die für datenbasierte Systeme weder heute noch morgen erreichbar sind. Dies ist also selbst durch eine exponentielle Zunahme der Rechenleistung der Computer und der Möglichkeit in weiter Zukunft, immer mehr Daten immer schneller zu verarbeiten nicht möglich (vgl. Kirchschläger 2024, S. 95-100).