07.12.2022

AI Act der EU: KI-Regulierung im Anmarsch

Was hat sich seit dem ersten AI-Act-Entwurf geändert? Welche Auswirkungen hat das auf Startups? Jeannette Gorzala, Rechtsanwältin und Mitglied von AI Austria sowie dem European AI Forum, klärt diese Fragen in ihrem Gastbeitrag auf.
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In ihrem Gastbeitrag erklärt Gorzala, was der AI Act für Startups bedeutet. (c) (c) AdobeStock & Jeannette Gorzala

Seit der Veröffentlichung des ersten Entwurfs des Artificial Intelligence Act (AI Act) durch die Europäischen Kommission im April 2021 läuft das europäische Gesetzgebungsverfahren auf Hochtouren. Am 6. Dezember 2022, etwas mehr als eineinhalb Jahre nach der Erstveröffentlichung, wurde der gemeinsame Standpunkt im Rat der Europäischen Union (Rat) zum AI Act verabschiedet.

Die Definition des KI-Systems bestimmt, welche Technologien vom AI Act überhaupt betroffen sind, und damit die Pflichten von Herstellern und Nutzern. Im Vergleich zur ursprünglich umstrittenen, sehr weiten Definition, wirkt die neue stark eingegrenzt, da sie sich nunmehr nur auf Software bezieht, die machine learning oder Logik- sowie wissensbasierte Ansätze verwendet. Statistische Ansätze, Such-, Schätz- und Optimierungsmethoden wurden als KI-Technologien gestrichen. Dies darf jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass das Verständnis von machine learning und Logik- und wissensbasierten Ansätzen sehr umfangreich ist.

Achtung bei Erstellung & Verwendung von General Purpose AI

Neu ist, dass auch general purpose AI systeme (auch wenn sie Open Source sind), die entweder Hochrisiko-Systeme sind oder als Komponenten für diese verwendet werden, die Compliance für Hochrisiko-Systeme erfüllen müssen. General purpose AI sind Systeme, die allgemeine Funktionen, wie beispielsweise Bild-, Sprach-, Texterkennung, Video- und Audioproduktion, Mustererkennung, Fragenbeantwortung oder Übersetzung ausführen können. Diese Bestimmung kann eine breite Palette von Entwicklern entlang der Software-Lieferkette betreffen, weshalb bereits jetzt auf good governance geachtet werden sollte. Die konkreten Pflichten stehen noch nicht fest und sollen durch weitere Rechtsakte konkretisiert werden.

AI Act sieht hohe Risiken bei Hochrisiko-KI

Für die Klassifizierung, ob ein Hochrisiko KI-System vorliegt, wird eine horizontale Ebene eingezogen. Diese soll dazu dienen, KI-Systeme, die wahrscheinlich zu keinen fundamentalen Risiken für Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte führen, weil ihr Output nur als Zusatz zu einer Aktion oder Entscheidung dient, von der Hochrisiko-Kategorie auszunehmen. Schwierig ist, dass hier erst spätestens einem Jahr nach Inkrafttreten des AI Acts genaue Vorgaben ergehen sollen. Startups müssen daher für die Einordnung ihres Geschäftsmodells ein zusätzliches Kriterium berücksichtigen, dass mit einer unklaren Abwägungsentscheidung behaftet ist. Startups mit Lösungen im Bereich Gesundheitsversicherung oder digitale Infrastruktur sollten im Auge behalten, dass diese Bereiche nunmehr ebenfalls der Hochrisiko-Kategorie hinzugefügt wurden.

Spielen im neuen KI-Sandkasten unter realen Konditionen, mit Haftung

Mit KI-Sandboxes soll ein kontrolliertes Umfeld geschaffen werden, in dem innovative KI-Systeme entwickelt, getestet und validiert werden können, dies unter der direkten Aufsicht und Anleitung der national zuständigen Behörden. Mit dem Ziel den AI Act innovationsfreundlich zu gestalten wurde klargestellt, dass AI Sandboxes auch das testen von KI-Systemen im Echtbetrieb erlauben sollen. Unter bestimmten Voraussetzungen soll auch das Testen von KI-Systemen außerhalb behördlicher Aufsicht zulässig sein. Klargestellt wird aber auch, die Teilnahme in der KI-Sandbox ist kein Freischein. Teilnehmer haften für jegliche verursachen Schäden.


Welcher Haftungsrahmen für KI geplant ist und was auf Softwareentwickler:innen zukommt, wird im zweiten Teil des Startup-Updates behandelt.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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