Der große Stromausfall von San Francisco
Ein massiver Stromausfall legte vergangenes Wochenende Teile von San Francisco lahm. Ausgelöst durch einen Brand in einer Umspannstation, waren rund 130.000 Haushalte und Unternehmen zeitweise ohne Strom. Während die Bewohner mit Kerzen und Powerbanks hantierten, wurde dieser Vorfall zu einem ungeplanten Stresstest für eine neue Art von Verkehrsteilnehmer: die vollautonomen Robotertaxis von Waymo.
Die Grenzen der künstlichen Intelligenz
Die Fahrzeuge von Waymo, ein Tochterunternehmen von Alphabet, gelten als technologisch führend im Bereich des autonomen Fahrens. Sie navigieren mithilfe hochpräziser Karten, Lidar-Sensoren und Kameras komplexe städtische Umgebungen. Doch der flächendeckende Blackout offenbarte eine entscheidende Schwachstelle: ausgefallene Ampeln. Die KI-Systeme der Fahrzeuge sind darauf trainiert, funktionierende Verkehrssignale zu erkennen und zu interpretieren. Als diese jedoch dunkel blieben, fehlte den Robotertaxis offenbar die programmierte Logik oder der Befehl, wie in dieser spezifischen Notsituation zu verfahren.
Stillstand statt Improvisation
Berichten zufolge reagierten viele der autonomen Fahrzeuge mit äußerster Vorsicht, manche kamen sogar vollständig zum Stillstand. Sie blockierten teilweise Kreuzungen oder fuhren im Schritttempo, was den Verkehrsfluss behinderte. Diese Reaktion steht im Kontrast zum Verhalten menschlicher Fahrer, die in einer solchen Situation eine Kreuzung nach den Regeln einer „uncontrolled intersection“ behandeln, also vorsichtig einfahren und sich per Blickkontakt verständigen würden. Der Vorfall macht deutlich, dass die KI zwar Millionen von Alltagssituationen meistern kann, unvorhergesehene Ausnahmeszenarien aber weiterhin eine große Herausforderung darstellen.
Ein Rückschlag für die Zukunft?
Der Zwischenfall in San Francisco ist mehr als eine kurze Panne. Er wirft grundlegende Fragen zur Zuverlässigkeit und Robustheit autonomer Fahrzeuge in der realen Welt auf. Kritiker sehen bestätigt, dass die Technologie noch nicht reif für den uneingeschränkten Einsatz ist. Für Waymo und andere Hersteller ist es eine wertvolle, wenn auch ungeplante Lektion. Sie werden die Daten des Blackouts nun analysieren müssen, um ihre Algorithmen für solche Extremfälle zu trainieren. Die Zukunft der Robotaxis hängt maßgeblich davon ab, ob sie lernen können, nicht nur mit dem vorhersehbaren Chaos, sondern auch mit dem kompletten Systemausfall umzugehen.