Zum Inhalt
Verein in Gründung
Pilotbetrieb

Diese Plattform befindet sich im Pilotbetrieb. Trotz sorgfältiger Prüfung können Inhalte und Funktionen Fehler enthalten. Bitte überprüfe wichtige Angaben anhand der verlinkten Originalquellen.

SW-Version alpha 0.41
Darstellung: System
Sprache: DE

Chancen für die Schweiz

Best Case: Der befreite Mensch

Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine Bedrohung. Im günstigsten Szenario entfaltet sie ein Potenzial, das in der Menschheitsgeschichte ohne Vorbild ist: die Befreiung des Menschen von Routinearbeit -- nicht für eine Elite, sondern für alle.

Die Voraussetzung ist politischer Wille. Wenn die Schweiz die richtigen Weichen stellt, kann KI drei Probleme gleichzeitig lösen:

  • Die demografische Lücke: Die Fertilitätsrate der Schweiz liegt bei 1,39 [1]. Die Baby-Boomer gehen in Rente. KI übernimmt die Routinearbeit, für die es nicht mehr genügend junge Menschen gibt.
  • Die fiskalische Lücke: Eine KI-Wertschöpfungsabgabe tritt an die Stelle der wegfallenden Lohnbeiträge und finanziert eine Bürgerdividende.
  • Die Sinnkrise: Menschen gewinnen Zeit für Tätigkeiten jenseits des blossen Überlebens -- Bildung, Kunst, Gemeinschaft, Forschung.

Renaissance für alle

Die Renaissance des 15. Jahrhunderts entstand in einer Gesellschaft, in der eine kleine Elite von der Arbeit anderer befreit war. Michelangelo konnte die Sixtinische Kapelle malen, weil er nicht pflügen musste. Im Best Case der KI-Revolution wird diese Befreiung demokratisiert.

Jeder Mensch -- ob in Zürich oder in Ouagadougou -- erhält Zugang zu KI-gestützter Bildung, Gesundheitsversorgung und einem materiellen Minimum, das ein würdiges Leben ermöglicht. Das Ergebnis ist keine Gesellschaft der Faulenzer. Die empirische Forschung widerlegt diesen Einwand: In Finnland (2017--2018) waren BGE-Empfänger glücklicher, gesünder und genauso oft erwerbstätig [2]. In Stockton, Kalifornien (2019--2021), stieg die Vollzeitbeschäftigung der Empfänger von 28 auf 40 Prozent [3].

Die Schweiz als Leuchtturm

Die Ausgangslage ist besser, als viele glauben. Im AI-Preparedness-Index des Internationalen Währungsfonds steht die Schweiz auf Rang 3 von 186 Ländern [4]. Die ETH Zürich gehört zu den zehn besten technischen Hochschulen der Welt [5]. Google beschäftigt in Zürich über 5000 Mitarbeiter -- den grössten Standort ausserhalb der USA [6]. Das IDSIA in Lugano hat mit LSTM eine Grundlagentechnologie des Deep Learning hervorgebracht [7].

Wenn die Schweiz ihre Stärken konsequent ausbaut, kann sie KI-Lösungen exportieren statt importieren -- und damit Wohlstand schaffen statt ihn zu verlieren.

Acht Chancenfelder

Dieses Kapitel beleuchtet die wichtigsten Chancen der KI-Revolution für die Schweiz:

Thema Kernchance
Forschung ETH, EPFL, IDSIA -- nationales KI-Kompetenzzentrum
Medizin Lebenserwartung 95+, KI-Diagnostik, sinkende Kosten
Bildung KI-Kompetenz ab Sekundarstufe, lebenslanges Lernen
Demokratie KI-Folgenabschätzungen, informiertere Stimmbürger
Bürgerdividende Genossenschaftlicher KI-Bürgerfonds nach Schweizer Tradition
Finanzplatz Treuhänder einer neuen digitalen Wertordnung
Der befreite Mensch Gesellschaft der Suchenden -- Sinn jenseits der Arbeit

Schlüsselfrage

«Wer KI importiert, exportiert Wertschöpfung. Wer KI exportiert, importiert Wohlstand.»

Die Uhrenindustrie hat in den 1980er-Jahren bewiesen, dass Innovation eine totgesagte Branche retten kann. Die Pharmabranche hat bewiesen, dass Grundlagenforschung sich auszahlt. Dieselbe Logik gilt für KI -- nur ist die Zeitskala kürzer und der Einsatz höher.


Quellen

[1] Bundesamt für Statistik (BFS): Zusammengefasste Geburtenziffer, 2024.

[2] Kangas, O. et al.: The Basic Income Experiment 2017--2018 in Finland. Ministry of Social Affairs and Health, Helsinki, 2020.

[3] West, S. et al.: Preliminary Analysis -- SEED's First Year. Stockton Economic Empowerment Demonstration, 2021.

[4] International Monetary Fund (IMF): AI Preparedness Index, 2024.

[5] QS World University Rankings / Times Higher Education: ETH Zurich, 2024--2025.

[6] Google Switzerland: Standort Zürich.

[7] Hochreiter, S. / Schmidhuber, J.: Long Short-Term Memory. In: Neural Computation 9(8), 1997.