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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 185 ter Fahrzeuge – die letztendlich ja der Reduzierung der Unfalltoten dienen sollen – erheblich zurückwerfen. Das hypothetische Szenario verdeutlicht, wie wichtig ein gut überlegtes Vorgehen bei der Einführung autonomer Fahrzeuge ist. Der erfolgreiche Einsatz von KI bei weniger sicherheitsrelevanten Funktionen im Fahrzeug, wie der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion (intuitive Sprachsteuerung, Gefühlserkennung, individuelle Fahrermodellierung etc.) hängt ebenfalls stark von der Akzeptanz der Anwender ab. Bei diesen Anwendungen ist mit erheblichen Vorbehalten der Nutzer zu rechnen, wenn die KI etwa zum wiederholten Male die Gefühlslage fehlinterpretiert und das System entsprechend unangemessen auf den Fahrer einwirkt. In Anbetracht der Vielfältigkeit unterschiedlicher Fahrerpersönlichkeiten wird es auch für technisch fortgeschrittene Algorithmen eine Herausforderung sein, adäquate und passende Fahrermodellierungen zu generieren. Gerade zu Beginn der Lernphase kann der Nutzen von KI entweder nur fehleranfällig oder wenig individuell sein. Der Verlauf der Lernphase, die Schnelligkeit, mit der eine adäquate Güte der Ergebnisse erzielt wird, und die Akzeptanz der Anwender sowie auch der anderen Verkehrsteilnehmer sind also essenziell, um KI in der Mobilität zu etablieren und letzten Endes das automatisierte Fahren als Ganzes erfolgreich umzusetzen. KI-Trainingskilometer zur Erhöhung der Sicherheit Eine Verbesserung der Zuverlässigkeit der KI in der Fahrzeugführung lässt sich vor allem durch eine größere Menge an Trainingsdaten erreichen. Dabei kommt es neben der Quantität auch auf die Diversität der Daten an, die alle möglichen Szenarien im Straßenverkehr in ausreichendem Maße widerspiegeln müssen. Die vorteilhaftesten Testbedingungen für autonome Fahrzeuge im öffentlichen Verkehrsraum finden sich derzeit in Kalifornien, sodass dort fast jedes Entwicklungsteam Tests durchführt (51 Unternehmen mit mehr als 300 Fahrzeugen und mehr als 1.000 Testfahrern). Aufgrund der Anforderungen der zuständigen Regulierungsbehörde sind diese Testfahrten sowie die Anzahl der darin von den Testfahrern vorgenommenen Deaktivierungen der KI-gestützten Steuerung gut dokumentiert. Daraus lässt sich einerseits entnehmen, dass sich innerhalb der vergangenen dreieinhalb Jahre die Aktivitäten rapide gesteigert haben (siehe Abbildung 9.3). Andererseits wird deutlich, dass sich mit zunehmender Fahrleistung – insgesamt wurden in Kalifornien mehr als 2,5 Millionen Testkilometer absolviert – ein deutlicher Trend zur Reduktion solcher Fälle abzeichnet, in denen der Testfahrer eingreifen musste. Mehr als 90  Prozent der in Kalifornien gefahrenen Kilometer haben Waymo sowie GM Cruise absolviert. Auch nach der Zulassung für öffentliche Testfahrten in weiteren US-Bundesstaaten wie Arizona und Texas liegt Waymo mit einer Gesamtfahrleistung von knapp 11,3 Millionen Kilometern seit 2009 – allein die Hälfte davon zwischen Juni 2017 und Juni 2018 – vor den Konkurrenten.