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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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