08.02.2023

AI-Professorin: “Mein erster Auftritt, seitdem Elon Musk mich umbringen lassen wollte”

Ex-Pilotin und Robotik-Professorin Missy Cummings trat beim heurigen AIAA SciTech-Forum zum ersten Mal seit langer Zeit öffentlich auf. Mit einer schwerwiegenden Aussage in Richtung Elon Musk.
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(c) Daniel Oberhaus/commons.wiki - Die Elon Musk-Army schreitet bei Kritik schnell und wüst ein.

Es ist ein äußerst schwerer Vorwurf, den Missy Cummings, ehemalige Kampfjet-Pilotin und heutige Robotik-Professorin an der George Mason University, beim AIAA SciTech Forum gegenüber Tesla-Chef Elon Musk erhob. Auf der Bühne startete sie mit den Worten: “Dies ist mein erster öffentlicher Auftritt, den ich absolviere, seitdem Elon Musk versucht hat, mich umbringen zu lassen.”

Kritik und die “Musk-Army”

Diese Aussage stammt vom 26. Jänner 2023 und hat eine Vorgeschichte: Sie umfasst Kritik an Musk, seine “Armee” in sozialen Netzwerken, misslungene Provokation und allgemein Verhaltensweisen der Internetkultur.

Die Anfänge: In der Vergangenheit war Cummings mit der Forderung nach stärkerer Regulierungen für autonome Fahrzeuge aufgefallen. Im Visier dabei hatte sie vor allem Tesla, dessen Autopiloten und Elon Musk.

Online-Fehde seit 2017

Laut der Plattform Indyweek startete die Online-Fehde bereits 2017. Damals fing Cummings an, ihre Bedenken über die hochautomatisierten Autos von Tesla zu twittern und behauptete unter anderem, diese würden “Menschen töten”.

Zwischen nüchterne Kritik mischten sich immer wieder provokante Tweets dazwischen. In diesen behauptete Cummings, Teslas “Killerroboter” seien so gefährlich, dass ihre Studenten, die sie im Labor getestet hätten, “Gefahrenzulage erhalten sollten”.

Einmal holte sie sogar zu einem persönlichen Angriff gegenüber Musk aus und postete ein GIF von einer Frau, die einen Mann mit einem einzigen Schlag von seinem Stuhl stößt. Cummings deutete an, dass sie dasselbe gern mit Musk tun würde.

Kurz darauf löschte sie den Tweet und erklärte: “Ich habe versucht, einen zugegebenermaßen schlechten Witz darüber zu machen, dass ich in einem Gespräch mit Elon Musk keine Schläge einstecken würde”. Und stellte klar, dass sie Tesla als Unternehmen liebe und glaube, dass Elektroautos die Zukunft sind. Gleichzeitig fühle sie sich aber auch verpflichtet, Sicherheitsbedenken zu äußern, die sie mit einem Automatisierungssystem hat, das “schrecklich fehlerhaft” ist.

Elon Musk und seine neun Worte

Doch der Schaden war bereits angerichtet. Als US-Präsident Joe Biden Cummings im Oktober 2021 (im oberen Tweet ist fälschlicherweise Oktober 2019 angeführt) zur leitenden Beraterin für Sicherheit bei der “National Highway Traffic Safety Administration” (NHTSA) ernannte, reagierte Elon Musk mit folgenden neun Worten: “Objectively, her track record is extremely biased against Tesla”.

Dies brachte die Musk-Army auf den Plan. Cummings wurde beschimpft, reagierte anfangs noch sachlich und schlug dem Tesla-Chef vor, sich zusammenzusetzen. Die Folge: eine noch aggressivere Musk-Community.

Es gab Vorwürfe, sie hasse Amerika, sie sei eine Hexe; andere User schrieben: “Lasst uns die Schlampe holen”, nannten sie eine hässliche und “butthurt” Woman.” Ein User reagierte auf die Nachricht von Cummings’ Ernennung mit den Worten: “Wenn sie versuchen, uns Autopilot (Teslas automatisiertes Fahrsystem) wegzunehmen, werden wir so sehr randalieren, dass der 6. Januar (Anm.: Sturm auf das US-Kapitol) wie ein Tag in Disneyland aussehen wird.”

Weitere Nutzer:innen wiesen darauf hin, dass Cummings im Board von Veoneer sitzt (seit dem 25. Oktober 2021 nicht mehr) und “befangen” sei. Das Unternehmen stellt unter anderem Lidar-Sensoren her, die Elon Musk als unnötig ablehnt.

Musk-Army nicht zum ersten Mal auffällig

Private Nachrichten, die die ehemalige Pilotin erhalten habe, sollen noch schlimmer gewesen sein und auch angedrohte Konsequenzen und Morddrohungen beinhalten haben. Cummings löschte ihren Twitter-Account Ende 2021 und hielt sich aus der Öffentlichkeit bis vor kurzem zurück.

Ihr aktueller Auftritt und der heftige Vorwurf wird von manchen Twitter-Usern als “Verleumdung” bezeichnet. Andere wiederum meinen, sie adressiere damit lediglich toxische Musk-Fans und deren Verhalten ihr selbst gegenüber.

Elon Musk und die Kritik

Dies war nicht das erste Mal, dass der Umgang von Elon Musk und seinen Fans mit Kritik bedenkliche Folgen hatte. Autor, Analyst und Kritiker Edward Niedermayer (hat Tiroler Ahnen), der sich auf die Automobilindustrie und Mobilitätsinnovationen spezialisiert, wurde 2016 direkt von Tesla angegriffen, nachdem er über Probleme mit der Aufhängung des Model S berichtet hatte.

Davor hatte er die Batteriewechselstation von Tesla überprüft, die dem Unternehmen in Kalifornien ZEV-Gutschriften in neunstelliger Höhe einbrachte, und festgestellt, dass sie nicht echt war. Seine Erkenntnis damals: Tesla nutzte stattdessen Dieselgeneratoren, um Autos aufzuladen.

Learnings eines Tesla-Kritikers

Im Mai 2022 fasste der Autor des 2020 erschienenen Buches “Der Ludicrous-Modus: Die ungeschminkte Wahrheit über Tesla Motors” seine Erlebnisse mit Elon Musk in einer Reihe von Tweets zusammen und schrieb unter anderem:

“Musks wichtigste Fähigkeit ist die Kontrolle von Informationen. Es geht nicht nur darum, ansprechende Geschichten über sich und seine Unternehmen zu erzählen, sondern auch darum, alles zum Schweigen zu bringen, was ihnen widerspricht. Die gesamte Geschichte von Tesla ist von NDAs gesäumt, die durch die schiere Angst davor, was Musk tun würde, wenn er in die Enge getrieben wird, gestützt werden.”

Niedermayer weiter: “Dieser Schrecken rührt von einer anderen Lektion her: Musk widerlegt nicht, er greift an. Das habe ich nach der NDA-Geschichte gelernt, als ich in einem offiziellen Tesla-Blogbeitrag beschuldigt wurde, die Berichterstattung zu fälschen und dies aus finanziellen Gründen zu tun. Für diesen Angriff auf meine Glaubwürdigkeit gab es keinerlei Beweise.”

Eine faktenlose Kultur

Der wohl bemerkenswertesten Tweet, den Niedermayer in dieser Serie veröffentlichte, greift eine Thematik auf, die heute wichtiger denn je ist und welche die letzten Jahre über das Frustpotential vieler Personen drastisch erhöht hat. Die Diskurskultur im Internet (nicht bloß in diesem Fall) ist nicht nur durchzogen von Trollen, sondern folgt einer Argumentationsweise mit dem Dogma “ich akzeptiere deine Fakten nicht”.

Er lautet: “Was als Nächstes geschah, war eine weitere Lektion: Musk fans don’t care about facts. Ich wurde von Online-Attacken überrollt, die sich nicht durch Fakten entkräften oder abschwächen ließen. Für meine Behauptungen gab es Beweise, für seine nicht, doch kaum jemand kennt meine Berichterstattung. Und seine Lügen aus dem Jahr 2016 werden heute noch wiederholt.”

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(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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