Ist die Zukunft berechenbar?

Zukunft ist nicht „berechenbar“, sondern abschätzbar

Die Frage, ob die Zukunft berechenbar ist, führt uns zu einem zentralen Punkt: Die Zukunft ist nicht „berechenbar“, sondern abschätzbar. Moderne Prognosemodelle sind darauf ausgelegt, Wahrscheinlichkeiten und Szenarien zu erstellen, anstatt konkrete Ereignisse vorherzusagen. Das bedeutet, dass sie keine exakten Vorhersagen liefern können, wie etwa „Am 17. Mai passiert X“. Stattdessen arbeiten sie mit Konzepten wie:

• Wahrscheinlichkeitsräumen
• Szenarien
• Trendkorridoren
• Risiken

Ein wichtiger Leitsatz aus der Systemtheorie besagt: Je mehr Freiheitsgrade ein System hat, desto kürzer ist der Vorhersagehorizont. Das bedeutet, dass in komplexen Systemen, wie sie in der Gesellschaft oder der Wirtschaft vorkommen, die Unsicherheit steigt und die Vorhersagen ungenauer werden.

Die Unberechenbarkeit der Zukunft hat mehrere Ursachen. Zum einen sind viele Faktoren, die die Zukunft beeinflussen, dynamisch und interdependent. Zum anderen spielen menschliche Entscheidungen und Verhaltensänderungen eine entscheidende Rolle, die in Modellen oft schwer zu quantifizieren sind. Daher können wir zwar Trends und Wahrscheinlichkeiten abschätzen, jedoch keine absoluten Gewissheiten schaffen.

In der Praxis zeigt sich, dass die besten Vorhersagen in stabilen und weniger komplexen Bereichen gemacht werden können. Hierzu zählen beispielsweise demografische Entwicklungen, wo Menschen als „träge Variablen“ betrachtet werden können. In dynamischeren Bereichen, wie der Wirtschaft oder der Technologie, sind die Modelle häufig weniger zuverlässig.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft ein Risikofeld darstellt, in dem wir mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten müssen, anstatt mit festen Vorhersagen. Die Fähigkeit, die Zukunft abzuschätzen, ist ein wertvolles Werkzeug, aber sie bleibt immer mit Unsicherheiten behaftet.

Bereiche mit tatsächlich brauchbaren Prognosemodellen

In der Diskussion um die Berechenbarkeit der Zukunft ist es wichtig, die Bereiche zu betrachten, in denen tatsächlich brauchbare Prognosemodelle existieren. Diese Modelle variieren stark in ihrer Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit. Hier sind die fünf Hauptbereiche, in denen Prognosen sinnvoll und umsetzbar sind:

• Demografie: In der Demografie sind Prognosen sehr zuverlässig und können über Zeiträume von 10 bis 40 Jahren erstellt werden. Die Stabilität der Variablen, wie Geburten- und Sterberaten, ermöglicht eine präzise Modellierung. Migration und Bildung folgen ebenfalls stabilen Mustern, was die Vorhersage von Altersstrukturen und Pflegebedarfen erleichtert.
• Epidemiologie: In der Epidemiologie sind Modelle wie SIR und SEIR nützlich, um Krankheitsverläufe abzuschätzen. Diese Modelle sind jedoch nur bedingt zuverlässig und können durch Verhaltensänderungen der Menschen beeinflusst werden. Die COVID-19-Pandemie hat gezeigt, dass Annahmen über menschliches Verhalten kritisch sind.
• Ökonomie & Märkte: Ökonomische Prognosen sind strukturell brauchbar, jedoch punktuell oft ungenau. Langfristige Trends wie Konjunkturzyklen und Inflation sind besser vorhersagbar als kurzfristige Ereignisse wie Börsenkurse oder Finanzkrisen. Hier ist die Treffsicherheit für Trends mittel, während sie für spezifische Ereignisse gering bleibt.
• Soziale und politische Entwicklungen: Prognosen in sozialen und politischen Bereichen bieten nur grobe Richtungen. Während Radikalisierungstendenzen oder Polarisierung identifiziert werden können, sind exakte Auslöser und Zeitpunkte oft nicht vorhersagbar. Die Ereignisse des Arabischen Frühlings sind ein Beispiel für diese Unsicherheit.
• Technologische Entwicklung: Technologische Fortschritte sind überraschend robust, jedoch nicht linear. Während die allgemeine Richtung, wie die Zunahme der Rechenleistung oder die Diffusion neuer Technologien, gut prognostizierbar ist, bleiben spezifische Durchbrüche und gesellschaftliche Akzeptanz schwer vorhersehbar.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Prognosemodelle in diesen Bereichen nützliche Werkzeuge darstellen, um Wahrscheinlichkeiten und Trends abzuschätzen. Dennoch bleibt die Unsicherheit ein ständiger Begleiter, insbesondere in dynamischen und komplexen Systemen.

Demografie

Im Bereich der Demografie sind Prognosen besonders zuverlässig. Diese Modelle können Zeiträume von 10 bis 40 Jahren abdecken und liefern wertvolle Einsichten in zukünftige Entwicklungen. Der Grund für die hohe Treffsicherheit liegt in der Natur der Variablen, die in der Demografie betrachtet werden. Menschen sind als „träge Variablen“ zu verstehen, da sie in einem stabilen Lebenszyklus geboren werden, leben und schließlich sterben.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Modellierbarkeit von Migration. Migrationstrends sind oft vorhersehbar und können in die demografischen Modelle integriert werden. Zudem folgen Bildung, Alterung und Erwerbstätigkeit stabilen Mustern, die sich über längere Zeiträume hinweg beobachten lassen.

Einige konkrete Beispiele für demografische Prognosen sind:

• Alterspyramiden: Diese zeigen die Verteilung der Altersgruppen in einer Bevölkerung und helfen, zukünftige Herausforderungen zu erkennen.
• Rentenbelastung: Prognosen zur Altersstruktur ermöglichen die Abschätzung der finanziellen Belastungen durch Rentenzahlungen.
• Schulbedarfsplanung: Die Anzahl der Schüler in den kommenden Jahren kann durch demografische Daten vorhergesagt werden, was für die Planung von Schulen entscheidend ist.
• Pflegebedarf: Mit einer alternden Bevölkerung steigt der Bedarf an Pflegeeinrichtungen und -diensten, was ebenfalls prognostiziert werden kann.

Trotz der hohen Treffsicherheit können demografische Modelle auch Fehler aufweisen. Politische Eingriffe, Kriege oder Pandemien können die Vorhersagen erheblich beeinflussen und zu Abweichungen von den prognostizierten Werten führen. Dennoch bleibt die Demografie ein Bereich, in dem belastbare und nützliche Prognosen erstellt werden können, die Entscheidungsträger in verschiedenen Sektoren unterstützen.

Epidemiologie

Im Bereich der Epidemiologie sind Prognosemodelle bedingt zuverlässig und können Zeiträume von Wochen bis Monaten abdecken. Diese Modelle, wie die SIR- und SEIR-Modelle, sind darauf ausgelegt, die Ausbreitung von Krankheiten zu simulieren. Sie funktionieren gut, solange das Verhalten der Menschen konstant bleibt. Das bedeutet, dass sie auf Annahmen basieren, die sich schnell ändern können, wenn sich das Verhalten der Bevölkerung ändert.

Ein prägnantes Beispiel für die Herausforderungen in der Epidemiologie ist die COVID-19-Pandemie. Während die Modelle selbst nicht falsch waren, wurden viele ihrer Annahmen über das Verhalten der Menschen und die Reaktionen der Politik falsch interpretiert. Dies führte zu unerwarteten Ergebnissen und einer mittleren Treffsicherheit der Prognosen.

Die Sensibilität der epidemiologischen Modelle gegenüber verschiedenen Faktoren ist ein weiterer kritischer Punkt:

• Verhalten der Bevölkerung: Änderungen im Verhalten, wie soziale Distanzierung oder Impfbereitschaft, können die Ausbreitung von Krankheiten erheblich beeinflussen.
• Mutationen von Erregern: Neue Varianten von Viren können die Wirksamkeit von Impfstoffen und die Übertragungsdynamik verändern.
• Politische Entscheidungen: Maßnahmen wie Lockdowns oder Reisebeschränkungen haben direkten Einfluss auf die Ausbreitung von Krankheiten und können die Vorhersagen der Modelle stark beeinflussen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass epidemiologische Modelle wertvolle Werkzeuge zur Abschätzung von Krankheitsverläufen sind, jedoch mit einer gewissen Unsicherheit behaftet bleiben. Die Fähigkeit, genaue Vorhersagen zu treffen, ist stark von den Annahmen und dem Verhalten der Bevölkerung abhängig. Daher ist es wichtig, diese Modelle kontinuierlich zu überprüfen und anzupassen, um ihre Relevanz und Genauigkeit zu gewährleisten.

Ökonomie & Märkte

Im Bereich der Ökonomie und Märkte sind Prognosemodelle strukturell brauchbar, jedoch punktuell oft ungenau. Diese Modelle bieten wertvolle Einsichten in langfristige Trends, während sie bei spezifischen Ereignissen häufig versagen. Ein zentraler Aspekt ist, dass ökonomische Vorhersagen in der Regel auf aggregierten Daten basieren, die sich über Zeiträume von Jahren oder Jahrzehnten erstrecken.

Hier sind einige Bereiche, in denen ökonomische Modelle gut funktionieren:

• Konjunkturzyklen: Diese Zyklen sind relativ gut prognostizierbar und helfen, wirtschaftliche Auf- und Abschwünge zu erkennen.
• Inflationstendenzen: Modelle zur Inflation können Trends identifizieren, die auf zukünftige Preisentwicklungen hinweisen.
• Angebots-Nachfrage-Effekte: Die Wechselwirkungen zwischen Angebot und Nachfrage sind oft vorhersehbar und können in Modellen abgebildet werden.
• Langfristige Produktivitätsentwicklungen: Diese Entwicklungen sind in der Regel stabiler und können durch historische Daten gut abgeschätzt werden.

Allerdings gibt es auch erhebliche Herausforderungen in der ökonomischen Prognose:

• Börsenkurse: Diese sind extrem volatil und schwer vorherzusagen, was die Treffsicherheit der Modelle stark einschränkt.
• Finanzkrisen: Der genaue Zeitpunkt und die Auslöser von Finanzkrisen sind oft nicht vorhersehbar, was zu großen Unsicherheiten führt.
• Schwarze Schwäne: Unerwartete Ereignisse, die massive Auswirkungen haben, können von den meisten Modellen nicht erfasst werden.

Die Treffsicherheit ökonomischer Modelle variiert stark. Während langfristige Trends als mittelmäßig zuverlässig gelten, ist die Vorhersage spezifischer Ereignisse oft mit hohen Unsicherheiten behaftet. Ein humorvoller, aber treffender Witz in der Ökonomie lautet: „Ökonomen haben 9 der letzten 5 Rezessionen korrekt vorhergesagt.“ Dies verdeutlicht die Schwierigkeiten, die mit der Vorhersage von wirtschaftlichen Ereignissen verbunden sind.

Insgesamt zeigt sich, dass ökonomische Modelle wertvolle Werkzeuge sind, um langfristige Trends abzuschätzen. Dennoch bleibt die Unsicherheit bei spezifischen Vorhersagen ein zentrales Problem, das nicht ignoriert werden kann.

Soziale und politische Entwicklungen

Im Bereich der sozialen und politischen Entwicklungen sind Prognosen oft nur in groben Richtungen möglich. Die Komplexität menschlichen Verhaltens und die Vielzahl an Einflussfaktoren machen präzise Vorhersagen schwierig. Während einige Trends identifiziert werden können, bleibt die genaue Vorhersage von Ereignissen, wie etwa Revolten oder Wahlen, oft ungewiss.

Einige der möglichen Entwicklungen, die in diesem Bereich prognostiziert werden können, sind:

• Radikalisierungstendenzen: Diese können durch gesellschaftliche Spannungen oder Ungleichheiten entstehen und sind oft vorhersehbar.
• Polarisierung: Politische und soziale Polarisierung kann sich verstärken, was zu einer Fragmentierung der Gesellschaft führt.
• Instabilitätswahrscheinlichkeiten: Modelle können die Wahrscheinlichkeit von Instabilität in bestimmten Regionen oder Ländern abschätzen.
• Revolutionsrisiken: Frühwarnindikatoren können auf potenzielle Aufstände oder Revolutionen hinweisen, jedoch ohne exakte Zeitpunkte oder Auslöser zu benennen.

Auf der anderen Seite gibt es auch klare Grenzen in der Vorhersage sozialer und politischer Entwicklungen:

• Exakte Auslöser: Die genauen Gründe, warum bestimmte Ereignisse eintreten, sind oft nicht vorhersehbar.
• Konkrete Zeitpunkte: Der Zeitpunkt eines Ereignisses, wie einer Wahl oder einer Protestbewegung, kann nicht zuverlässig prognostiziert werden.
• Individuelle Akteure: Das Verhalten einzelner Personen oder Gruppen kann nicht in Modellen erfasst werden, was die Vorhersage weiter erschwert.

Ein Beispiel für diese Unsicherheiten ist der Arabische Frühling. Während die Spannungen in den betroffenen Ländern bekannt waren, war der genaue Zeitpunkt und die Art des Ausbruchs nicht vorhersagbar. Die Treffsicherheit in diesem Bereich wird daher als niedrig bis mittel eingestuft.

Insgesamt zeigt sich, dass soziale und politische Prognosen wertvolle Hinweise geben können, jedoch immer mit einer gewissen Unsicherheit behaftet bleiben. Die Komplexität menschlicher Interaktionen und die Vielzahl an Einflussfaktoren machen es schwierig, klare Vorhersagen zu treffen.

Technologische Entwicklung

Im Bereich der technologischen Entwicklung sind Prognosen überraschend robust, jedoch nicht linear. Während einige Aspekte gut prognostizierbar sind, gibt es auch erhebliche Unsicherheiten, insbesondere bei Durchbrüchen und gesellschaftlicher Akzeptanz.

Einige der gut prognostizierbaren Trends sind:

• Rechenleistung: Der Fortschritt in der Rechenleistung folgt einem klaren Trend, der sich in der Regel durch die Gesetze von Moore abbilden lässt.
• Automatisierungsgrad: Die Zunahme der Automatisierung in verschiedenen Branchen ist gut abschätzbar und zeigt klare Muster.
• Diffusion neuer Technologien: Die Verbreitung neuer Technologien, wie etwa erneuerbare Energien, lässt sich in vielen Fällen gut vorhersagen.
• Kostenkurven: Die Kosten für Technologien, wie Solarenergie oder Batteriespeicher, sinken in der Regel über die Zeit, was ebenfalls prognostizierbar ist.

Auf der anderen Seite gibt es auch Bereiche, die schwer vorherzusagen sind:

• Durchbrüche: Technologische Durchbrüche sind oft unerwartet und können nicht zuverlässig prognostiziert werden.
• Killer-Anwendungen: Die Entstehung von Anwendungen, die eine Technologie revolutionieren, ist unvorhersehbar.
• Gesellschaftliche Akzeptanz: Wie schnell und in welchem Umfang neue Technologien akzeptiert werden, ist stark von kulturellen und sozialen Faktoren abhängig.

Ein konkretes Beispiel ist die Künstliche Intelligenz (KI). Während es klar ist, dass KI eine bedeutende Rolle in der Zukunft spielen wird, ist die Geschwindigkeit, mit der sie sich durchsetzt, und die Bereiche, in denen sie dominant wird, oft stark unterschätzt. Die Treffsicherheit in Bezug auf die Richtung der technologischen Entwicklung ist hoch, während das Timing und die spezifischen Anwendungen ungewiss bleiben.

Insgesamt zeigt sich, dass technologische Prognosen wertvolle Einsichten bieten können, jedoch immer mit einem gewissen Maß an Unsicherheit behaftet sind. Die Komplexität und Dynamik der technologischen Entwicklung erfordern eine ständige Anpassung und Überprüfung der Modelle, um ihre Relevanz zu gewährleisten.

Warum Propheten „treffen“ – und Modelle trotzdem besser sind

Die Frage, warum Propheten manchmal „treffen“, während moderne Modelle dennoch als überlegen gelten, ist vielschichtig. Ein entscheidender Punkt ist der Selektionsbias. In der Welt der Prophezeiungen gibt es unzählige Vorhersagen, von denen die meisten in Vergessenheit geraten. Wir erinnern uns jedoch oft nur an die wenigen Treffer, die im Nachhinein als „genau“ wahrgenommen werden. Diese selektive Wahrnehmung führt dazu, dass Fehlprognosen in den Hintergrund treten und die Deutung der erfolgreichen Vorhersagen häufig nach dem Ereignis erfolgt. Man spricht dann oft von „Das war damit gemeint!“

Im Gegensatz dazu bieten moderne Modelle einige klare Vorteile:

• Falsifizierbarkeit: Prognosemodelle sind so konzipiert, dass sie getestet und widerlegt werden können. Dies ermöglicht eine ständige Verbesserung und Anpassung der Modelle.
• Dokumentation von Annahmen: Jedes Modell basiert auf spezifischen Annahmen, die klar dokumentiert sind. Dies ermöglicht eine transparente Überprüfung der Ergebnisse.
• Fehlerbalken: Modelle liefern nicht nur Vorhersagen, sondern auch Fehlerbalken, die die Unsicherheit der Prognosen darstellen. Dies hilft, die Risiken besser zu verstehen.
• Laufende Überprüfung: Prognosemodelle werden kontinuierlich überprüft und angepasst, um ihre Genauigkeit zu erhöhen und neue Daten zu integrieren.

Diese Eigenschaften machen moderne Modelle zu einem wertvollen Werkzeug, um die Zukunft abzuschätzen. Sie bieten eine strukturierte Herangehensweise, die auf Daten und wissenschaftlichen Methoden basiert, im Gegensatz zu den oft spekulativen Vorhersagen von Propheten. Das ist der qualitative Unterschied, der die Relevanz und Nützlichkeit von Prognosemodellen unterstreicht.

Wo KI heute etwas verändert – und wo nicht

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zeigt sich, dass sie kein Orakel ist, sondern ein mächtiger Mustererkenner mit spezifischen Stärken und Grenzen. KI hat in vielen Bereichen bereits signifikante Veränderungen bewirkt, insbesondere in der Datenanalyse und der Automatisierung von Prozessen.

Die Stärken von KI liegen in folgenden Bereichen:

• Komplexe Korrelationen: KI kann große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die für Menschen schwer zu identifizieren sind. Dies ist besonders nützlich in der Epidemiologie oder in der Marktanalyse.
• Frühwarnsysteme: Durch die Analyse von Trends und Mustern kann KI potenzielle Risiken frühzeitig identifizieren, was in Bereichen wie der Finanzwirtschaft oder der öffentlichen Gesundheit von großem Wert ist.
• Simulation vieler Szenarien: KI-gestützte Modelle können verschiedene Szenarien simulieren, um die Auswirkungen von Entscheidungen besser abzuschätzen.
• Nichtlineare Dynamiken: KI kann komplexe, nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen erfassen, was in vielen wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Anwendungen von Vorteil ist.

Dennoch gibt es auch klare Grenzen, die bei der Anwendung von KI berücksichtigt werden müssen:

• Keine Kausalität verstehen: KI kann Muster erkennen, aber sie versteht keine Kausalzusammenhänge. Das bedeutet, dass sie nicht erklären kann, warum bestimmte Ereignisse eintreten.
• Keine echten Überraschungen antizipieren: KI-Modelle basieren auf historischen Daten und können daher unerwartete Ereignisse, die außerhalb dieser Daten liegen, nicht vorhersagen.
• Extrem abhängig von Datenqualität: Die Genauigkeit von KI-Modellen hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Schlechte oder verzerrte Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen besser abschätzen kann, jedoch keine Gewissheit bietet. Ihre Anwendung erfordert ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Daten und der spezifischen Kontexte, in denen sie eingesetzt wird. Die Kombination von KI mit traditionellen Prognosemodellen kann jedoch zu wertvollen Erkenntnissen führen und die Entscheidungsfindung unterstützen.

Ehrliche Zusammenfassung

Die ehrliche Zusammenfassung der Diskussion über die Berechenbarkeit der Zukunft zeigt, dass es zwar belastbare Modelle gibt, diese jedoch nur in bestimmten Kontexten anwendbar sind. Die Realität ist, dass die Zukunft nicht als festes Ergebnis, sondern als ein komplexes Risikofeld betrachtet werden muss.

Hier sind die zentralen Erkenntnisse:

• Ja, es gibt belastbare Modelle: Diese Modelle sind besonders effektiv in Bereichen, die sich langsam verändern und große Kollektive betreffen, wie in der Demografie oder bei langfristigen wirtschaftlichen Trends.
• Nein, es gibt keine verlässlichen Modelle für: Einzelereignisse, individuelle Entscheidungen oder komplexe Kipppunkte, die stark von menschlichem Verhalten abhängen. Diese Aspekte sind oft zu dynamisch und unvorhersehbar.

Die Modelle, die existieren, sind nützlich, um Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen und Szenarien zu entwickeln. Dennoch bleibt die Unsicherheit ein ständiger Begleiter, insbesondere in komplexen Systemen. Der Traum von einer vollständig berechenbaren Zukunft ist daher irreführend. Stattdessen sollten wir die Zukunft als ein Feld von Möglichkeiten und Risiken betrachten, in dem wir mit den besten verfügbaren Informationen arbeiten, um informierte Entscheidungen zu treffen.