ForeSight - Zwischenbilanz 04/2021

Im letzten Quartal haben Forscherinnen und Forscher eine Akzeptanzstudie zu ausgewählten und in ForeSight exemplarisch zu entwickelnden Anwendungen in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz vorgelegt.

ForeSight setzt die im Projekt entwickelten Methoden rund um Smart Living Services exemplarisch in ausgewählten Use Cases um. Dazu zählen die vier Szenarien „Smarte Gebäudebewirtschaftung“, „Smartes Energiemanagement“, „Intelligenter Gebäudepförtner“ und „Smarte Assistenz“. Aus den Use Cases werden nach erfolgreicher Entwicklung auch die Implementierung in Erprobungsumgebungen, die Erforschung der User Experience und die Prüfung auf Skalierbarkeit beschrieben. Um die geplanten Anwendungen rund um die KI-basierte Smart Living Services auf ihre Nutzerakzeptanz hin zu überprüfen, hat das SIBIS Institut für Sozial- Technikforschung diese bei Proband*innen unterschiedlicher Altersgruppen und Haushaltstypen untersucht. Hierzu wurden User Stories für eine KI-gestützte automatische Türöffnung für Gebäudeeingangs- und Wohnungstüren, einen KI-gestützten Energiemanager mit einer Energieprognose und gerätespezifischer Energiesparempfehlungen und ein KI-gestützter Ernährungsmanager mit Vorliebe- und gesundheitsbezogenen Ernährungsempfehlungen vorgestellt und diskutiert. Die Akzeptanz wurde mittels qualitativer empirischer Erhebungsmethoden und quantitativer Bewertungen erhoben. Ziel der Evaluation war, die Akzeptanz von KI-gestützten Anwendungen im Wohnumfeld bei potenziellen Bewohnerinnen und Bewohnern zu einem möglichst frühen Zeitpunkt zu untersuchen, um die Umsetzung der Demonstratoren noch im Entwicklungsprozess an die Alltagsbedürfnisse anpassen und so eine nachhaltige Transferstrategie gewährleisten zu können. Alle Ergebnisse fließen in die weitere Projektentwicklung ein.

Auf Grund der Corona-Situation konnten die Untersuchung nicht in Präsenzveranstaltungen durchgeführt werden. Statt dessen wurden 11 Online-Fokusgruppen mit jeweils drei bis sechs Personen gebildet. Die Befragten hatten bereits Berührung zu digitalen Angeboten in der Wohnung (teilweise Türöffnung per Karte oder Chip, teilweise Energieverbrauchsmessung auf dem eigenen Rechner, teilweise Apps im Ernährungs- und Kochbereich, etc.), gleichzeitig aber keine Erfahrung mit den untersuchten KI-gestützten Anwendungen. Die überwiegende Mehrheit der Proband*innen verfügte über eine positive Einstellung zur Digitalisierung und zu innovativen Services im Wohnbereich. 

Energiemanagement trifft auf höchste Nutzerakzeptanz

Trotz der positiven Einstellung zur digitalen Technik und zu digitalen Anwendungen im Wohnbereich war bei allen Befragten ein hohes Problembewusstsein in Bezug auf den Schutz der Privatheit, der Datensicherheit und des Datenschutzes festzustellen. Diese wichtigen Punkte gilt es im weiteren Projektverlauf weiterhin zu stärken.

Im Rahmen der drei abgefragten Anwendungsfälle fand der KI-gestützte Energiemanager die höchste Akzeptanz. Er traf auf hohe Erwartungen bezüglich Transparenz und Beeinflussung von aktuellen und prognostizierten Energieverbräuchen, damit verbundenen Kosten, aber auch verursachten CO2-Emmisionen. Empfehlungen sollten dabei immer mit Kosten-Nutzen-Relationen hinterlegt sein, vor allem, wenn ein konkreter Geräteaustausch vorgeschlagen wurde.

Auch die KI-gestützte Gesichtserkennung als Schlüssel zum Öffnen von Türen stieß im Rahmen der Befragung auf Interesse, traf aber neben datenrechtlichen auf sehr konkrete Bedenken im Einsatz. Von den beiden vorgestellten Varianten, nämlich einerseits bekannte Personen in die Wohnung zu lassen, andererseits aber ggfs. auch unbekannten Personen Zutritt zu gewähren, wurde die erste mit Einschränkungen, die zweite nur für den allgemeinen Bereich (Haustüren) in Erwägung gezogen.

Das Konzept des KI-gestützten Ernährungsmanagers, der unter anderem den Inhalt des Kühlschranks berücksichtigt, wurde von den Befragten mit einer gewissen Skepsis bewertet. Er wurde nur von einer Teilgruppe von beruflich überlasteten, wenig kochaffinen Personen als geeignet angesehen. Aus den Gruppendiskussionen entwickelte sich jedoch eine Anwendung, die Ablauf- und Verfallsdaten vorhandener Lebensmittel berücksichtigt und dabei hilft, keine Lebensmittel zu verschwenden.

Die Studienergebnisse führen dazu, dass die konkrete Umsetzungsplanung für die Demonstratoren der Anwendungsfälle angepasst wird. Auf den KI-gestützten Zugang zu Wohnungen wird verzichtet und lediglich seine Funktion im Fall von Notfällen geprüft, der Zugang zu halböffentlichen Bereichen wird dagegen vorangetrieben und für reale Tests verfügbar gemacht. Der KI-gestützte Ernährungsmanager wird den Bestand an Lebensmittel eines Haushalts zusätzlich zum Anschaffungsdatum mit einem standardisierten Verfallsdatum (mittlere Haltbarkeit) versehen, woraus entsprechende Rezeptvorschläge und Hinweise für nicht mehr lange haltbare Produkte erzeugt werden. Der KI-gestützte Energiemanager wird Bewohner*innen mit konkreten Maßnahmen im ökologischen und finanziell sparsamen Verhalten unterstützen.

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