So intelligent moderne Computersysteme inzwischen auch sind – bei bestimmten Aufgaben schlägt sie noch immer jeder Mensch. Dazu gehört etwa die Beschreibung des Inhalts eines Bildes, die Bewertung der Qualität von Web-Suchergebnissen oder die Mitschrift und Übersetzung von Texten. Das Anzapfen der menschlichen Intelligenz zur Lösung solcher Probleme gilt aktuell als Wachstumsmarkt im Internet: Google lässt seine Kunden seine Suchergebnisse verbessern und Amazon bietet ein vollautomatisches System namens "Mechanical Turk" an, um alle Arten für den Computer schwerer und für den Menschen einfacherer Aufgaben an Beschäftigungswillige auf der ganzen Welt zu verteilen, die dann pro "Task" ein paar Cent verdienen.
Nathan Eagle, Research Fellow am Santa Fe Institute in New Mexico, plant nun ein ähnliches Projekt wie Amazons Mechanical Turk. Der Hauptunterschied dabei: Er setzt auf die Verteilung der Aufgaben mit Hilfe von Mobiltelefonen und spricht damit Menschen in Regionen an, in denen es an Internet-Zugängen und Heim-PCs mangelt. Sein Start-up txteagle soll damit auch Menschen in den ärmsten Regionen der Erde Arbeit und (etwas) Brot bringen.
Eagle glaubt, dass die Verteilung von Aufgaben an Teilnehmern in Entwicklungsländern per SMS oder Sprachbotschaft sich für Auftraggeber im Westen lohnen könnte – etwa wenn es um die Übersetzung von Dokumenten in weniger oft gebrauchte Sprachen oder die Bewertung der lokalen Relevanz von Suchergebnissen geht. Das ergebe ein nicht zu unterschätzendes Einsparpotenzial.
"Wir versuchen, ein Reservoir an Arbeitswilligen anzusprechen, das sich bislang nicht anzapfen ließ", sagt Eagle. Deshalb verwende txtegale auch Handys, denn die seien inzwischen sehr weit verbreitet. "In den Entwicklungsländern sind Mobiltelefone sogar oft noch stärker verbreitet als im Westen, so dass wir sofort eine Nutzerbasis von mehr als einer Milliarde Menschen haben."
Der Handy-Hersteller Nokia ist ein Partner des Projektes und für Eagle selbst ein gutes Beispiel dafür, wie Firmen von dem Angebot profitieren können. Die Finnen seien stark an der Lokalisierung ihrer Bedienoberflächen interessiert, um sie beispielsweise auf bestimmte Regionen eines Landes abzustimmen. "In Kenia gibt es über 60 völlig andersartige Sprachen", sagt der Eagle. Die Nutzer könnten froh sein, wenn sie ein Gerät mit einer Schnittstelle auf Suaheli erhielten. "Doch selbst das ist dann womöglich nur die Drittsprache des Kunden. Nokia hätte gerne Handys für die Muttersprache jedes Benutzers, doch das Unternehmen weiß von sich aus nicht, wie sich beispielsweise Begriffe wie "Adressbuch" in all die vielen Dialekte übersetzen lassen."
Eine andere Anwendung ist das Transkribieren von Audioaufnahmen: Ein Nutzer hört dazu einen kurzen Clip, schreibt ihn per Hand nieder und kopiert ihn dann in eine SMS-Antwort hinein. Eagles Untersuchungen haben gezeigt, dass diese Aufgabe in weniger als zwei Minuten erledigt werden kann. Der Firmengründer glaubt, dass sich so für einen geübten Teilnehmer rund 3 Dollar pro Stunde verdienen ließen – und das wäre um die 60 Prozent billiger als günstige Konkurrenten aus dem Westen.
Die Nutzer würden entweder in Form von Guthaben auf ihrem Handy oder in Cash bezahlt – letzteres über den Bezahldienst mPesa, der sich in Afrika in den vergangenen Jahren durchgesetzt hat. Dabei werden Geldbeträge per Handy empfangen oder verschickt, die sich dann bei örtlichen Agenturen oder Postfilialen in Bargeld umsetzen lassen.
Eine Herausforderung sieht Eagle noch in der Qualitätskontrolle. Er und seine Kollegen arbeiten deshalb an einem Algorithmus aus dem Bereich des maschinellen Lernens, der die Genauigkeit der Antworten eines Teilnehmers bestimmen können soll. Dazu werden identische Aufgaben an verschiedene txteagle-Teilnehmer vergeben. Bringt nun ein hoher Prozentsatz dieser Personen eine bestimmte Antwort, kann sie statistisch als genaueste Lösung gelten. Liefert eine Person außerdem ständig gute Arbeit ab, gilt sie als vertrauenswürdig, so dass ihr dann mehr Aufgaben zugeteilt werden können – so verdient sie automatisch auch mehr. Eagle räumt allerdings ein, dass das System hier bislang noch seine Schwächen hat. Schwierig seien beispielsweise die Übersetzungsaufgaben, da deren Ergebnisse zum Teil recht subjektiv ausfallen könnten.
Txteagle will ein Reputationssystem aufbauen, wie es vom Start-up Dolores Labs aus San Francisco für Amazons Mechanical Turk entwickelt wurde. Firmenchef Lukas Biewald sagt, dass sich eine solche Technik für das Projekt als sehr nützlich erweisen könne. "Man muss dann nicht einfach raten, wer die Arbeit am besten erledigen kann und wer nicht. Man kann so höhere Risiken bei denjenigen eingehen, die zuverlässig sind, ohne die Gesamtgenauigkeit zu gefährden."
Sharon Chiarella, für Mechanical Turk zuständige Vizepräsidentin bei Amazon, glaubt, dass das Crowdsourcing in den Entwicklungsländern eine interessante Idee sei. "Unser Bereich hat auch deshalb ein so großes Potenzial, weil er weltweit Arbeitskräfte finden kann."
Chiarella sieht allerdings einige Probleme mit dem Ansatz von txteagle. Dazu gehöre zunächst das Problem, dass die meisten Handys in den Entwicklungsländern nur Text- und Sprachbotschaften senden und empfangen könnten. Dies mache das Crowdsourcing schwieriger und komplexere Aufgaben wie das Beschriften von Bildern unmöglich. "Der Handy-Bildschirm schränkt die möglichen Aufgaben ein." Mit einer Weiterentwicklung der Mobilfunktechnik sei das aber bald kein Thema mehr.
Eagle räumt diese Limitierungen ein, meint aber, dass eines der Ziele gewesen sei, erst einmal klein anzufangen, um zu sehen, ob das Modell überhaupt funktioniere. Er hofft nun auf Finanzmittel für das Projekt, um in Ruanda, Kenia, Bolivien und der Dominikanischen Republik zu starten. Bereits 2010 könne es losgehen.
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