20.04.2021

Deepfakes und Co: EU arbeitet an Regeln für künstliche Intelligenz

Die EU steckt den Rahmen ab, in dem künstliche Intelligenz entwickelt und eingesetzt werden darf. Der Entwurf muss aber noch in Begutachtung.
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AI, Face, Tinder, Neuro-Tinder, Generiert,
(c) Stock.Adobe/Chepko Danil

Für diese Woche wird der offizielle Entwurf für Regeln für künstliche Intelligenz in der EU erwartet. Darin geht es nicht nur um AI-Anwendungen, die in ferner Zukunft liegen, sondern auch um ganz gegenwärtige Herausforderungen. Ein heißes Eisen ist etwa die Personalisierung im Internet, etwa wenn Internetdienste wie Netflix detaillierte Profile ihrer Nutzer erstellen. “Personalisierung ohne Überwachung geht nicht”, erklärt Clemens Wasner von dem Verband AI Austria, dessen Forderungen teilweise in den Vorentwurf eingeflossen sind.

Derzeit sei dieser Punkt im “geleakten” Entwurf der EU sehr streng formuliert. Targeted Ads, die auf solchen Profilen basieren, könnten demnach verboten werden. Allerdings geht dieser Entwurf, sobald er vorliegt, erst einmal in eine lange Begutachtungsphase. In der könne sich noch viel ändern, meint Wasner. Er geht davon aus, dass gerade die Personalisierungs-Frage da noch sehr offen ist.

(Erkennbare) Deepfakes erlaubt

Im Vorfeld ist auch das Thema Deepfakes bereits viel diskutiert worden. Dem widmet sich Vorentwurf der EU gleich in mehreren Punkten. Es geht dabei um die Möglichkeit, mit künstlicher Intelligenz täuschend echte Fake-Videos, Ton-Aufnahmen oder Bilder von konkreten Personen zu generieren. Für Wirbel hatte gesorgt, dass die EU diese Deepfakes erlauben will. Allerdings gebe es hier bereits sehr gute Erkennungsprodukte, die eingesetzt werden müssen, erklärt Wasner, etwa über Watermarks in solchen Videos. Der Entwurf stellt eindeutig klar, dass der Einsatz von Deepfake transparent gemacht werden muss.

Positiv sieht der AI-Experte, dass eine Regulierung von Artificial Intelligence gemäß der Pläne der EU nur dann vorgesehen ist, wenn es nicht schon in anderen Bereichen entsprechende Regeln gebe. Ein Beispiel: Ist autonomes Fahren bereits in einer eigenen Richtlinie geregelt, wird die AI-Strategie an diesen Regeln nichts ändern.

Regulatory Sandboxes für AI

Ein wichtiger Punkt und auch eine zentrale Forderung von AI Austria ist in dem Entwurf enthalten, der vor allem für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz wichtig ist. Für die Entwicklung neuer Produkte könnte es künftig “Regulatory Sandboxes” geben. Das ist eine Methode, die aus dem Finanzbereich bekannt ist: Vor der offiziellen Zulassung dürfen Forscher und Unternehmen unter bestimmten Bedingungen und unter dem wachsamen Auge der Regulatoren, bereits mit (annähernd) realen Daten experimentieren. Knackpunkt ist hier laut Wasner die Datensynthetisierung – Daten werden also nicht anonymisiert, sondern von Beginn an komplett anonym künstlich nachgebaut. Das ist für die sichere Entwicklung unter dem strengen Datenschutz der EU wichtig, denn ohne Massen an Daten kann künstliche Intelligenz nicht trainiert werden.

EU bei Künstlicher Intelligenz weit hinter USA und China

Wasner geht davon aus, dass der Entwurf mindestens ein Jahr lang in Begutachtung sein wird. Der Rahmen, in dem Europa künstliche Intelligenz entwickeln will, wird von Experten dringend erwartet. Denn die EU ist in diesem wichtigen Zukunftsfeld bisher eher im Hintertreffen. Eine aktuelle Studie des US-Thinktanks ITIF hat sich die Entwicklung von AI anhand von 30 Indikatoren in unterschiedlichen Regionen angesehen und sieht die EU erst hinter den USA und China auf einem abgeschlagenen dritten Platz. Die EU habe vor allem bei Risikokapital Nachholbedarf, schnitt aber bei der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen gut ab.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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