30.08.2017

Die Wurzeln von Bitcoin (Teil I): Geeks, Punks und Rebellen

Bitcoin ist nicht im luftleeren Raum entstanden. Kryptowährungen sind das Produkt einer Subkultur von digitalen Rebellen, die sich schon vor Jahrzehnten formiert hat.
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(c) Foto: Fotolia/ arrow

Wer ist Satoshi Nakamoto? Eine befriedigende Antwort auf diese Frage ist immer noch ausständig. Der Erfinder von Bitcoin bleibt ein Mysterium. Ist Satoshi ein Mann oder eine Frau? Ist es eine Person – oder sind es mehrere? Steckt gar die NSA dahinter? Ist es alles nur ein grausamer Scherz? Und was passiert mit einer Million Bitcoin, die angeblich auf Wallets liegen, die man diesem Satoshi zuordnen kann?
Es ist gut möglich, dass wir nie Antworten auf diese Frage bekommen werden. Satoshi Nakamoto hat seine Identität mit Sorgfalt geschützt. Das alleine erzählt aber auch eine Geschichte. Jene von Menschen, die viele der Herausforderungen des digitalen Zeitalters früh haben kommen sehen: Der Schutz von Privatssphäre ist eine dieser Herausforderungen. Die Schaffung eines stabilen Geldsystems eine andere. Die Wurzeln von Bitcoin haben zwei Hauptstränge: Den technischen und den ökonomischen. Beide eint eine Philosophie der persönlichen Freiheit und der Unabhängigkeit von staatlichen oder anderweitig zentralistischen Strukturen.

Das erste Whitepaper der Kryptogeschichte

Das Gründungsdokument von Bitcoin ist ein achtseitiges PDF, das Nakamoto im Jahr 2008 auf einem Onlineforum gepostet hat. Das war das erste Whitepaper der Kryptogeschichte. Nakamoto skizziert darin die Grundlagen von Bitcoin: „A Peer-to-Peer Electronic Cash System“ lautet der Titel. Die Idee: So wie Bittorrent es ermöglicht hat, Dateien direkt auszutauschen ohne die Verwendung zentraler Server, sollte Bitcoin die Übertragung von Geld ermöglichen – ohne die Notwendigkeit, Banken oder Zentralbanken einzubeziehen.

Zuerst kam das Misstrauen

Die Implikationen der Idee sind gewaltig. In der entwickelten Welt sollte Bitcoin eine Alternative zum krisenanfälligen Geldsystem der Zentralbanken bieten – und in weniger entwickelten Staaten Menschen Zugang zu Geldgeschäften geben, die kein Bankkonto besitzen. Die Technologie dahinter, die Blockchain, soll für Vertrauen zwischen Marktteilnehmern sorgen, die sich nicht kennen – ohne eine zentrale Clearingstelle zu benötigen. Das Magazin „Economist“ nannte die Blockchain in einer Cover-Story eine „Vertrauens-Maschine“. Ironischerweise ist es aber das Misstrauen, das diese Innovation überhaupt erst ermöglicht hat. Die philosophischen Wurzeln von Bitcoin lassen sich auf das Cypherpunk-Movement zurückverfolgen. Hier landet auch jede ernstgemeinte Suche nach der wahren Identität von Satoshi Nakamoto. Bitcoin ist nicht im luftleeren Raum entstanden und war der erste Versuch, eine neue Währung im Internet zu schaffen. Die Wurzeln der Cypherpunks lassen sich bis in die 1980er-Jahre zurückverfolgen. Das Wort ist eine künstliche Zusammenführung von „Cypher“ und „Punk“, wobei Cypher für einen Verschlüsselungsalgorithmus steht.

Sorge um Privatsphäre

Die Bewegung gab es schon vor der weiten Verbreitung des Internets – aber ihre Inhalte wurden durch das Netz erst mit Bedeutung aufgeladen. In einem Satz: Die Cypherpunks haben sich schon extrem früh um die Wahrung der Privatsshäre im Netz und darüber hinaus gesorgt – und sich mit den Möglichkeiten von Verschlüsselung (Kryptographie) beschäftigt. Wikileaks-Gründer Julian Assange der Bewegung mit einem Buch ein Denkmal gesetzt.

Wir wissen nur wenig über Satoshi Nakamoto, Bitcoins Nummer eins. Aber wir können die Nummer zwei klar diesem Cypherpunk-Movement zuordnen. Der im August 2014 verstorbene Informatiker Hal Finney hatte im Jänner 2009 von Nakamoto die allererste Bitcoin-Transaktion erhalten. Finney hat aber bis zu seinem Tod abgestritten, dass er selbst hinter dem Pseudonym stehen könnte.

Ursprungsland New Jersey

Von acht Fußnoten in Nakamotos Whitepaper sind drei den Wissenschaftlern Stuart Haber und Scott Stornetta gewidmet. In den berühmten Bell-Labs in New Jersey haben diese beiden bereits 1991 die theoretischen Grundlagen einer Blockchain entwickelt. Sie haben sich damals die Frage gestellt, wie man die Änderungen eines digitalen Dokuments oder einer Datei zweifelsfrei dokumentieren und nachvollziehen könnte. Sie konnten bereits ahnen, dass wir in nicht allzuferner Zukunft immer mehr bisher physisch vorhandene Güter nur noch digital handeln werden: Musik etwa.

Redaktionstipps

Der Widerhall dieser Arbeit nach fast drei Jahrzehnten ist erstaunlich. Jetzt, da Bitcoin sich etabliert hat, wird die Blockchain-Technologie bereits in unzähligen Bereichen getestet. So ist zum Beispiel die Luxusindustrie sehr daran interessiert, die Herkunft und die Lieferketten ihrer Produkte lückenlos zu dokumentieren um gegen Fälschungen vorzugehen. Und das ist nur eines von hunderten Beispielen. Landwirtschaft, Diamanten, Energie, Grundbuch, etc. Die Liste an möglichen oder bereits getesteten Einsatzbereichen für diese dezentral verwaltete Datenbank namens Blockchain scheinen fast unendlich.

8 Jahre ohne erfolgreichen Hack

Haber und Stornetta waren freilich keine Cypherpunks im klassischen Sinne, sie waren Wissenschaftler, vielleicht würde man sie heute Geeks nennen. Aber ihre Arbeit bildet auch die Basis für die Blockchain hinter Bitcoin und anderen Kryptowährungen. Und sie hat sich bewiesen, sagt der amerikanische Wissenschaftler David Yermack von der NYU in einem Vortrag: „Bitcoin operiert jetzt seit mehr als acht Jahren, ohne einen erfolgreichen Hack oder Angriff erlebt zu haben. Es ist tatsächlich überraschend wie resistent sich Bitcoin in einer Welt gezeigt hat, in der Finanzsstrukturen ständig kom­pro­mit­tie­rt werden. Mir wurden erst vor einer Woche zwei Kreditkarten gehacked.“

Grundlage des Cypherpunk-Movements

Zurück zum Whitepaper: Nakamoto bezieht sich in der Folge auch auf frühe Versuche, privates Geld im Internet zu etablieren. Einer der wichtigsten Wegbegleiter von dem, was später Bitcoin wurde, war der US-amerikanische Computerwissenschaftler David Chaum. Er hatte bereits Anfang der 1980er-Jahre ein Paper verfasst, das ein „sicheres digitales Cash-System“ versprach. Anfang der 1990er-Jahre gründete er das Unternehmen DigiCash und versuchte, seine Idee am Markt zu etablieren.Seine Arbeit gilt als grundlegend für die Entwicklung des Cypherpunk-Movements und auch für die Etablierung weiterer Vorläufer von Bitcoin. Einer davon war „B-Money“ vom Entwickler Wei Dai. Auch er wird von Nakamoto direkt zitiert. Erstaunlicherweise abwesend in dem Whitepaper zu Bitcoin ist aber Nick Szabo, der ebenfalls schon mehrfach bestreiten musste, hinter dem Pseudonym Satoshi Nakamoto zu stehen. Der Amerikaner mit ungarischen Wurtzeln Szabo hat im Jahr 1998 einen Mechanismus für eine dezentrale digitale Währung entwickelt. Ihr Name: „Bit Gold“.

Bitcoin und Gold: Brüder im Geiste

Szabos Idee wurde nicht implementiert, „Bit Gold“ hat es nie gegeben. Aber die Ähnlichkeiten zwischen „Bit Gold“ und Bitcoin sind sehr auffällig – nicht zuletzt weil Szabo sich sehr stark an den Charakteristika des echten Edelmetalls Gold orientiert hatte: „Ich habe veruscht die Sicherheit und Vertrauenseigenschaften von Gold so gut wie möglich im Cyberspace zu imitieren. Die wichtigste darunter war, dass Gold keine zentrale Autiorität für die Abwicklung von Transaktionen benötigt“, sagte Szabo dazu im Jahr 2012.

Das neue Gold

Wer jetzt vorspult und im Jahr 2017 CNBC oder Bloomberg anschaltet, wenn es um Bitcoin geht, wird sich an diese Zeilen erinnert fühlen. „Bitcoin ist das neue Gold“ – so wird die Digitalwährung gerne beschrieben und vermarktet. Und tatsächlich sind die Ähnlichkeiten zwischen Bitcoin und dem Edelmetall auffällig. Beide sind nur sehr begrenzt vorhanden. Beide werden (inzwischen) von einem großen Markt als wertvoll akzeptiert. Beide kommen durch „Abbau“ (Mining) in die Welt – nur dass das im Fall von Bitcoin von Computern durchgeführt wird, die Rechenaufgaben lösen. Es ist evident, dass Nakamoto genau wie Szabo vor ihm versucht hat, die ökonomischen Eigenschaften von Gold zu imitieren – und technische Vorteile wie weltweite Übertragung in Sekundenschnelle hinzuzufügen. Das ist auch der Grund dafür, warum die vorherrschenden Ökonomen sich bis heute schwer tun, Bitcoin einzuordnen. Gold selbst spielt in den Lehrbüchern der Universitäten schon lange keine Rolle mehr, obwohl es aktuell so teuer und beliebt ist wie nie zuvor in der Geschichte. Folgerichtig ist auch die Vorstellung einer Währung, die ohne Zentralbank auskommt, aus der Sicht der modernen Ökonomie fast ein Sakrileg. Dadurch ist eine amüsante Situation entstanden: Die frühen Bitcoin User sind den Ökonomen in Sachen Theorie um vieles voraus, wenn es um Kryptowährungen geht. In Sachen Praxis sowieso.

Im Archiv graben

Als die Experten der Europäischen Zentralbank EZB sich 2012 erstmals mit Bitcoin beschäftigt haben, konnten sie in den vorherrschenden Denkrichtungen schlicht und einfach keine befriedigende ökonomische Erklärung für die Grundlagen und den Erfolg von Bitcoin finden. Sie mussten in den Archiven graben und landeten dabei ausgerechnet im Wien der vorletzten Jahrhundertwende. Dorthin werden wir in Teil II vorstoßen, wenn wir die Frage klären, was Bitcoins ökonomische Wurzeln mit Wien und Österreich zu tun haben.

Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung des Bundesministeriums für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) der Republik Österreich. 

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27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.

„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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