Wenn der Algorithmus den Lohn bestimmt
25.08.2026 von SCC
Was passiert, wenn Unternehmen auf digitalen Arbeitsplattformen nicht mehr selbst über die Höhe ihrer Löhne entscheiden, sondern dies lernenden Algorithmen überlassen? Forschende der TU Darmstadt, der Universität Bielefeld und der Université Côte d'Azur konnten in Computersimulationen zeigen: Konkurrieren nur wenige Firmen miteinander, können solche Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) ein sehr niedriges Lohnniveau „erlernen“, ohne miteinander zu kommunizieren oder auf Absprachen programmiert worden zu sein. Die Ergebnisse wurden jetzt in der Fachzeitschrift „Labour Economics“ veröffentlicht.
Die Forschenden um Professor Michael Neugart vom Fachgebiet Finanzwissenschaft und Wirtschaftspolitik am Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften der TU Darmstadt untersuchten digitale Arbeitsplattformen wie „Amazon Mechanical Turk“. Solche Plattformen vermitteln Arbeits- und Dienstleistungen, etwa in den Bereichen Softwareentwicklung, Multimedia, Übersetzung, Dateneingabe oder Marketing.
In Deutschland ist Crowdworking, also eine Arbeitsform, bei dem Unternehmen Aufträge über digitale Plattformen an externe Arbeitskräfte vergeben, bislang kein Massenphänomen. Es wird vor allem zum Nebenerwerb genutzt. Zugleich hat die Nutzung in den vergangenen Jahren deutlich zugenommen: Einer Erhebung des Zentrums für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) zufolge setzten 2020 rund 8,2 Prozent der Unternehmen der deutschen Informationswirtschaft Crowdworking ein.
Im Modell überlassen Unternehmen die Entscheidung über die angebotenen Löhne sogenannten Deep Q-Networks (DQN). Dabei handelt es sich um selbstlernende Algorithmen, die mit Reinforcement Learning, also bestärkendem Lernen, trainiert werden. Sie nutzen neuronale Netze, die anhand von Daten komplexe Zusammenhänge erkennen und daraus Entscheidungen ableiten können.
Für ihre Untersuchung verbanden die Forschenden ökonomische Modellierungen mit Methoden des maschinellen Lernens und umfangreichen Computersimulationen. Im Mittelpunkt stand die Frage, ob die Algorithmen selbstständig Löhne erlernen können, die unter dem Niveau liegen, das sich bei einem normalen Wettbewerb zwischen Unternehmen ergeben würde.
