Nein, Planwirtschaft funktioniert auch mit künstlicher Intelligenz nicht

Anfang der 1970er-Jahre wagte Chile ein ehrgeiziges Experiment in Sachen Wirtschaftsplanung. Die sozialistische Regierung des Landes lud den britischen Kybernetiker Stafford Beer ein, bei der Entwicklung eines computergestützten Systems mitzuwirken, das die gesamte Volkswirtschaft koordinieren sollte. Das Projekt hiess Cybersyn.

Fabriken in ganz Chile sollten Produktionsdaten an ein zentrales Netzwerk senden. Regierungsplaner würden die Wirtschaft von einem mit Bildschirmen und Armaturenbrettern ausgestatteten Kontrollraum aus überwachen. Die Planer hofften, mit genügend Informationen und Rechenleistung die Wirtschaftstätigkeit rational lenken zu können.

Das Projekt spiegelte einen lang gehegten Traum der Sozialisten wider: dass ein ausreichend fortschrittliches System das Wirtschaftsleben effizienter planen könnte als Märkte.

Doch Cybersyn löste nie die Probleme, die es eigentlich angehen sollte.

In den frühen 1970er-Jahren führte die chilenische Regierung Preiskontrollen für Tausende von Waren ein und baute gleichzeitig die staatliche Kontrolle über die Industrie aus. Die Versorgungsengpässe nahmen zu, der Schwarzmarkt wuchs und die wirtschaftliche Koordination verschlechterte sich. Bald folgte politische Instabilität, die 1973 in einem Militärputsch gipfelte.

Auf den ersten Blick schien die Lektion daraus klar: Eine Planwirtschaft kann die komplexe Koordination, die Märkte leisten, nicht nachbilden.

Und doch verschwand die Idee nie ganz.

Das neue Argument für KI-Planung

Jüngste Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben eine alte Debatte wiederbelebt. Wenn frühere sozialistische Planer scheiterten, weil ihnen ausreichende Rechenleistung fehlte, könnten moderne Algorithmen das Problem vielleicht endlich lösen.

Einige zeitgenössische Autoren haben diese Möglichkeit offen ins Spiel gebracht. Das Magazin «Jacobin» veröffentlichte 2019 einen Artikel mit dem Titel «Ja, eine Planwirtschaft kann tatsächlich funktionieren». Dieser argumentierte, dass grosse Datensätze und leistungsstarke Algorithmen das klassische sozialistische Kalkulationsproblem überwinden könnten.

Einige Ökonomen haben sich sogar mit dieser Idee beschäftigt. Bevor er den Wirtschaftsnobelpreis verliehen bekam, bemerkte Daron Acemoğlu, dass Fortschritte in der künstlichen Intelligenz eine zentrale Planung plausibler machen könnten. Er deutete an, dass Korruption das Haupthindernis sein könnte und nicht die Machbarkeit an sich.

Auf den ersten Blick klingt das Argument überzeugend. Künstliche Intelligenz kann riesige Informationsmengen mit unglaublicher Geschwindigkeit verarbeiten. Die moderne Rechenleistung stellt alles in den Schatten, was früheren Generationen von Planern zur Verfügung stand.

Um die Frage zu beantworten, ob KI Planwirtschaft möglich mache, müssen wir uns einer der wichtigsten Debatten der Wirtschaftswissenschaft des 20. Jahrhunderts zuwenden.

Im Jahr 1920 veröffentlichte der österreichische Ökonom Ludwig von Mises einen bahnbrechenden Artikel mit dem Titel «Die Wirtschaftsrechnung im sozialistischen Gemeinwesen». Im Gegensatz zu vielen Kritikern des Sozialismus konzentrierte sich Mises nicht auf Korruption oder falsche Anreize. Er ging von einer grosszügigen Annahme aus: Die Planer, so unterstellte er, seien intelligent, wohlwollend und aufrichtig dem Gemeinwohl verpflichtet.

Selbst unter diesen idealen Bedingungen, argumentierte Mises, könne der Sozialismus nicht funktionieren. Der Grund dafür liege in der Rolle von Privateigentum und Märkten bei der Preisbildung.

In einem sozialistischen System, in dem der Staat die Produktionsmittel besitzt, verschwinden die Märkte für Investitionsgüter. Ohne solche Märkte können keine Preise für Maschinen, Rohstoffe und andere Produktionsfaktoren entstehen. Und ohne Preise wird eine rationale wirtschaftliche Rechnung unmöglich.

Preise sind Signale, die durch freiwilligen Austausch entstehen und die die relative Knappheit von Ressourcen sowie die konkurrierende Nachfrage nach ihnen widerspiegeln.

Stellen Sie sich eine einfache Entscheidung vor: die Wahl, ob ein Boden aus Holz, Keramik oder Marmor gefertigt werden soll. Preise liefern sofort Informationen darüber, welche Materialien knapp und welche reichlich vorhanden sind. Wenn Keramik teurer wird, weil sie anderswo dringend benötigt wird, fördert der höhere Preis den Wechsel zu Holz. Wenn Holz knapp wird, steigt der Preis für Holz, und die Entscheidung passt sich erneut an.

Sie müssen nicht jedes Detail darüber wissen, warum sich das Angebot verändert hat. Der Preis vermittelt die relevanten Informationen. Und ohne solche Signale werden wirtschaftliche Entscheidungen zu reinen Vermutungen.

Das Wissen ist verteilt

Eine Generation später vertiefte Friedrich Hayek diese Kritik in seinem berühmten Essay von 1945, «The Use of Knowledge in Society».

Hayeks Argument: Das wirtschaftliche Problem, vor dem die Gesellschaft steht, ist ein Problem des Wissens und nicht der Berechnung. Die Informationen, die zur Koordinierung einer Wirtschaft erforderlich sind, befinden sich nicht an einem zentralen Ort. Stattdessen sind sie auf Millionen von Individuen verteilt.

Ein Grossteil dieses Wissens ist stark lokal begrenzt. Es betrifft spezifische zeitliche und örtliche Umstände: sich ändernde Präferenzen von Konsumenten, vorübergehende Gelegenheiten, technisches Know-how oder praktische Erfahrung.

Ein Grossteil des Wissens ist zudem implizit. Menschen wissen oft, wie man Dinge macht, ohne dieses Wissen vollständig in Worte fassen zu können. Märkte bieten einen Mechanismus, um diese verstreuten Informationen kontinuierlich zu generieren und über Preise weiterzugeben. Die zentrale Planung tut dies jedoch nicht.

Millionen dezentraler Entscheidungen

Einige Befürworter der technologischen Planung gehen davon aus, dass es bei Hayeks Argument lediglich um die begrenzte Rechenleistung ging, die Mitte des 20. Jahrhunderts zur Verfügung stand. Doch Hayeks Argument betraf eher Institutionen als Rechenleistung.

Die relevanten Informationen liegen nicht in einer Form vor, die einfach gesammelt und verarbeitet werden kann. Ein Grossteil davon entsteht erst durch dezentrale Entscheidungsfindung im Rahmen der Institutionen des Privateigentums und des freiwilligen Austauschs.

Künstliche Intelligenz kann vorhandene Daten analysieren. Sie kann jedoch die dezentralen Prozesse nicht ersetzen, die diese Daten überhaupt erst generieren.

Die Wirtschaft ist keine Maschine, die von einem Bedienfeld aus gesteuert werden kann; vielmehr ist sie ein dynamischer Prozess, der von Millionen dezentraler Entscheidungen geprägt wird.

Künstliche Intelligenz löst das sozialistische Kalkulationsproblem nicht. Algorithmen können Daten schneller verarbeiten als jeder menschliche Planer, aber sie sind dennoch auf die Existenz aussagekräftiger wirtschaftlicher Informationen angewiesen.

«Künstliche Intelligenz kann vorhandene Daten analysieren. Sie kann jedoch die dezentralen Prozesse nicht ersetzen, die diese Daten überhaupt erst generieren.»

Seit mehr als einem Jahrhundert wird jeder neue technologische Durchbruch – Computer, Big Data und nun künstliche Intelligenz – als das Werkzeug gepriesen, das es dem Staat endlich ermöglichen werde, komplexe Volkswirtschaften zu planen.

Ja: Künstliche Intelligenz kann Daten verarbeiten. Aber nur Märkte können sie aufdecken.

Dieser Beitrag erschien zuerst auf der Website der Foundation for Economic Education. Aus dem Englischen übersetzt von Lukas Leuzinger.