Eine Forschergruppe aus Darmstadt, Bielefeld und Nizza hat mittels Simulationen erkundet, wie Künstliche Intelligenz die Bezahlung auf sogenannten Crowdworking-Plattformen beeinflusst. Ihre Arbeit, erschienen in 'Labour Economics', nimmt Plattformen wie Amazon Mechanical Turk unter die Lupe. Im Grunde vermitteln diese Jobs und Mini-Aufträge, etwa für Übersetzungen oder einfache Dateneingabe – oft nur als Nebenverdienst in Deutschland. Daten zufolge nutzten 2020 knapp 8 Prozent der heimischen IT-Firmen Crowdworking. Das Besondere: In ihrem Modell bestimmten KI-Algorithmen, genauer Deep Q-Networks, die angebotenen Löhne. Diese selbstlernenden Systeme, die mit erfreulicher Beharrlichkeit ihre Strategien verfeinern, führten dazu, dass – auch ganz ohne geheime Absprachen – die Löhne manchmal auf ein Minimum fallen, fast wie bei illegalen Preisabsprachen. Bisher kannte man dieses 'algorithmische Kollusions-Verhalten' eher von Märkten mit Produkten, wo Preise zu hoch ausfallen. Nun gibt es Anzeichen, dass KI ähnliches auch bei Gehältern anstellen kann. Das macht die Regulierung zum echten Brett – denn selbst gutwillige Unternehmen könnten ungewollt in solche Muster geraten. Michael Neugart von der TU Darmstadt empfiehlt deshalb, genauer hinzuschauen: Welche KI-Mechanismen fördern dieses Verhalten und wie reguliert man das? Für Arbeitsmarkt- und Wettbewerbspolitik gibt das neuen Gesprächsstoff – gerade jetzt, wo Automatisierung in viele Unternehmensbereiche sickert.
Die Studie belegt, dass KI-basierte Algorithmen auf Jobplattformen Lohnniveaus ohne menschliche Absprache stark senken können. Die Simulation belegt, dass vor allem wenige konkurrierende Unternehmen solche Marktergebnisse erzeugen und so die Grenze zu klassischen Kartellverstößen verschwimmen lassen. Angesichts zunehmender Automatisierung sehen Fachleute dringenden Regelungsbedarf, da Machine-Learning-Systeme unter bestimmten Umständen abspracheähnliche Marktergebnisse selbstständig herbeiführen, was bisher vorrangig für hohe Produktpreise, nun jedoch auch bei Niedriglöhnen beobachtet wird. Eine aktuelle Recherche zeigt zudem, dass auf Plattformen wie Upwork oder Fiverr ähnliche Tendenzen auftreten, insbesondere seit KI-gesteuerte Matching-Algorithmen eingeführt wurden. In den letzten Tagen wurde in zahlreichen Medien erneut auf problematische Auswirkungen automatisierter Plattformlogik hingewiesen, beispielsweise im Zusammenhang mit dem sogenannten 'Race to the Bottom' auf internationalen Mikrojob-Portalen. Neue regulatorische Diskurse diskutieren konkrete Maßnahmen, um algorithmische Kollusionsprozesse softwareseitig zu unterbinden und Transparenzpflichten für Plattformanbieter einzuführen.
