KI ja. Kamera nein. Smarte Ernährungsmanager stoßen auf geteilte Akzeptanz.
- 2. Mai 2022
ForeSight verfolgt das Ziel, KI-Methoden für den Einsatz von Smart Living-Anwendungen zu evaluieren und prototypisch in Form von Basisservices und nutzbaren Diensten in einer geschützten Compute-Umgebung bereitzustellen. Mit Hilfe der Use Cases lässt sich zielgruppengenau erarbeiten, welche KI-Methoden sich für welche Einsatzzwecke und Daten eignen. Um die Praxistauglichkeit zu jedem Zeitpunkt sicherzustellen, hat die vom SIBIS Institut für Sozial- Technikforschung durchgeführte Studie den Nutzen der verschiedenen Szenarien im Bereich „Smarte Assistenz“ bei Mietenden unterschiedlicher Altersgruppen und Haushaltstypen untersucht und die Akzeptanz nach qualitativen empirischen Erhebungsmethoden und quantitativen Bewertungen abgefragt.
Im dritten Teil der ForeSight-Serie „Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz“ geht es um den KI-gestützten Ernährungsmanager, der Rezepte vorschlägt, welche nicht nur den Geschmack der Nutzenden treffen, sondern gleichzeitig auf eine gesunde Ernährung berücksichtigen. Eine besondere Rolle spielt dabei der smarte Kühlschrank. Er soll Informationen zu Lebensmittel geben, die sich dem Verfallsdatum nähern. Zudem soll der integrierte Einkaufsassistenzdienst Informationen darüber liefern, welche Lebensmittel möglicherweise noch besorgt werden müssen. Der Ernährungsassistenten berücksichtigt dabei Ein- sowie Mehrpersonenhaushalte.
Positive Zustimmung besonders für das Vermeiden von Lebensmittelverschwendung
Viele der Befragten gaben an, den Überblick über die eigenen Vorräte im Alltag zu verlieren. Eine digitale Übersicht über die Haushaltsvorräte sowohl hinsichtlich des Einkaufs als auch der Planung von Mahlzeiten wird gerade im Hinblick auf eine mögliche Lebensmittelverschwendung als sehr positiv aufgenommen. Auch die Option von unterwegs, zum Beispiel bei der Arbeit oder direkt im Supermarkt, digital nachschauen zu können, welche Zutaten vorhanden sind, wurde als attraktiver Service bewertet. Gleichzeitig stehen die Probandinnen und Probanden der erforderlichen Technik wie Kameras, Einlesen von Lebensmitteln, Vorratshaltung an vorgegebenen Orten, technikinduzierte Ordnung im Kühlschrank, händische Unterstützung der Bilderkennung größtenteils ablehnend gegenüber. Generell wird der Ernährungsassistent im Bereich der Rezeptideen für vorhandene Vorräte und Planungshilfen von der Mehrheit als Inspirationsquelle für die eigene Alltagspraxis betrachtet und als eine gute Unterstützung in der Haushaltsplanung bewertet. Des Weiteren wird die Möglichkeit, bei der Rezeptauswahl verschiedene Filter für Intoleranzen und gesundheitliche Einschränkungen einzusetzen, als potenziell hilfreich eingestuft. Diejenigen Personen, die einen prinzipiellen Nutzen in dem Ernährungsassistenten sehen, wären bereit, die KI beim Lernen der Lebensmittelerkennung zu unterstützen. Dies gilt allerdings nur für eine Anlernphase der Sensoren und der Software.
Akzeptanzbarriere: Sorge vor Datenmissbrauch und Missachtung der Privatsphäre
Eine ausgewogene und gesunde Ernährung genießt einen hohen Stellenwert. Dennoch würde die Mehrheit der Befragten einem technischen Systemnicht das Vertrauen und die Erlaubnis schenken, Entscheidungen über ihre Gesundheit zu treffen und allen Vorschlägen des Assistenten Folge leisten. Ernährung und Gesundheit sind für die Mehrheit höchst private Angelegenheiten, deren Daten ein hohes Missbrauchspotenzial beinhalten. Die Befürchtung einer Weitergabe persönlicher Daten an Organisationen im Gesundheitsbereich sowie versteckter kommerzieller Interessen von Lebensmittelanbietern sind hoch. Zudem wurde eine Umstellung fest verankerter Gewohnheiten und die Anpassung des Verhaltens an ein neues System als ein lästiger Eingriff in den Alltag empfunden. Bei der Mehrheit der Befragten kamen Zweifel auf, ob ein KI-Ernährungsassistenz ausreichend auf die Alltagsbedürfnisse Einzelner und wechselnde Vorlieben in Mehrfamilienhaushalten eingehen könnte, da sich dieser schwer modellieren lässt. Auch wird der Kommunikation rund um das Essen vor allem in Mehrpersonenhaushalten mit Kindern eine essentielle Qualität des Alltags und der Sozialität zugewiesen. In der Umsetzung wäre laut der Befragten auch unbedingt darauf zu achten, dass die Rezeptvorschläge nicht wertend oder bevormunden wirken und der Mensch zu jeder Zeit in den Prozess eingreifen kann. Erfolgsentscheidend bei der Entwicklung der verschiedene KI-Ansätze sind also die Berücksichtigung der Aspekte Datenschutz und -Recht, ethische Kriterien, technische und soziale Robustheit, Transparenz und Erklärbarkeit sowie das gesellschaftliche Wohlergehen.
Wenn ich von unterwegs gucken kann, wieviel Butter noch im Kühlschrank ist, super! Ich kaufe nicht gerne ein, daher gehe ich selten einkaufen, dann aber viel und da habe ich dann nicht immer so den Überblick. Aber Daten bitte nur an mich!”
Weitere Entwicklung des Use Cases schließt Vermeidung von Lebensmittelverschwendung ein
Die gewonnenen Erkenntnisse fließen nun in den weiteren Projektfortschritt ein und finden bei der weiteren Entwicklung des Use-Case-Demonstrators Beachtung. Die durch das KI-System erfassten Lebensmittel des Haushaltsbestandes werden zusätzlich zum Anschaffungsdatum mit einem standardisierten Verfallsdatum versehen, um entsprechende Hinweise auf nicht mehr lang haltbare Produkte geben zu können. Zudem soll das System grundsätzlich unnötige, unangenehme Tätigkeiten minimieren, um die Zeit für wichtige bzw. gerne erledigte Tätigkeiten (in sozialen Gemeinschaften) zu schaffen. Die daraus resultierenden Projektergebnisse werden dann wiederum in die sichere und universelle ForeSight-Plattform integriert.
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