29.04.2021

AI Austria sieht noch Änderungsbedarf bei geplanten EU-Regeln für künstliche Intelligenz

Die Begutachtungsphase für den Entwurf der EU-Kommission zur Regulierung von künstlicher Intelligenz hat begonnen. Clemens Wasner von AI Austria sieht noch einige kritische Punkte.
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EU-Kommission
Die US-Kommission arbeitet an einem Regelwerk für künstliche Intelligenz. | Foto: Guillaume Périgois/Unsplash

Die Europäische Union will, wie berichtet, ein umfassendes Regelwerk für künstliche Intelligenz ausarbeiten. Ein erster Entwurf dazu war in der Vorwoche veröffentlicht worden. Am Mittwoch hat nun das European AI Forum – ein Zusammenschluss von AI-Verbänden aus unterschiedlichen EU-Mitgliedsstaaten – die EU-Kommission zur Diskussion darüber gealden. An der Debatte mit Kilian Gross, dem Leiter der Artificial Intelligence Policy Development and Coordination Unit der Kommission, war auch AI Austria beteiligt. 

Der heimische Verband sieht bei den geplanten Regeln noch einigen Änderungsbedarf, wie Clemens Wasner von AI Austria gegenüber dem brutkasten erklärte. Das ist durchaus nach Plan: In der nun beginnenden Begutachtungsphase können und sollen Stellungnahmen unterschiedlicher Stakeholder eingebracht werden. Vor 2024 ist nicht damit zu rechnen, dass der Entwurf in Kraft tritt.

Hohe Kosten könnten Hemmschuh für Startups werden

„Kilian Gross hat die Absichten der Kommission grundsätzlich schlüssig erklärt“, sagt Wasner. Nicht alles habe ihn jedoch überzeugt: So hofft die EU-Kommission etwa, dass regulierte, EU-zertifizierte AI-Unternehmen künftig einen Wettbewerbsvorteil haben werden. In der Realität könnte das Regelwerk jedoch zum Hemmschuh für Startups werden – dann nämlich, wenn die mit der Zertifizierung verbundenen Kosten zu hoch seien. Im Vorfeld der Diskussion seien Kosten in der Höhe von 170.000 Euro kolportiert worden: „Aus Startup-Sicht wäre das ein K.O.-Kriterium, denn der Betrag fehlt dann in der Produktentwicklung“, sagt der AI-Experte. Dies betreffe nicht nur Startups, sondern auch viele andere Unternehmen mit beschränkten Ressourcen. 

Anders sieht es bei den großen Playern aus: Diese haben die juristischen Möglichkeiten, um sich zu arrangieren. Wasner verweist dazu auf die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO): Einer Statistik zufolge hätten 85 Prozent der deutschen Unternehmen von bestimmten Projekten mit Partnern Abstand genommen, weil sie befürchtet hatten, in einer rechtlichen Grauzone zu agieren. „Es könnte eine Situation entstehen, in der Unternehmen sagen: Bevor wir Probleme kriegen, verwenden wir keine künstliche Intelligenz – und der Firmenfokus könnte sich verschieben“, erläutert Wasner.

Nur 20 Prozent der AI-Anwendungen betroffen

Grundsätzlich sieht der Entwurf vor, dass nicht alle Anwendungen von künstlicher Intelligenz reguliert werden – sondern nur jene, die mit einem möglichen Risiko verbunden sind. 80 Prozent der Anwendungen dürften gar nicht unter die Regulierung fallen – etwa Applikationen im Bereich Predictive Maintenance, die in der Industrie prognostizieren, wann bei einer Maschine Instandhaltungsarbeiten durchgeführt werden sollen. Bereiche, die potenziell riskant sein könnte, aber bereits anderweitig reguliert sind – etwa autonomes Fahren oder Anwendungen im medizinischen Bereich – werden ebenfalls von geplanten Regeln nicht umfasst.

Wer entscheidet, ob ein Unternehmen reguliert wird oder nicht, ist noch offen. Den Vorstellungen der EU-Kommission zufolge könnte dies auf Eigeneinschätzungen basieren, die dann von bestimmten Institutionen – etwa den Digital Innovation Hubs der EU – abgesegnet werden müssen. Nicht reguliert wird ein Unternehmen nach jetzigem Stand auch, wenn es keine der im Entwurf definierten AI-Technologien einsetzt. Wasner sieht darin ein mögliches Schlupfloch: “Die Regulierung sollte auf den Anwendungsfall abziehen, die zugrundeliegende Technologie darf keine Rolle spielen”. Konkret heißt das: Ein Modell, das etwa die Kreditwürdigkeit einer Person mittels maschinellem Lernen prognostiziert, würde unter die Regulierung fallen. Würde man jedoch die selbe Anwendung mit anderen Methoden – etwa über ein regelbasiertes System – umsetzen, wäre es nicht betroffen. “Das ist unverständlich, innerhalb des Sachverhaltes sollte man konsistent sein”, sagt Wasner.

Keine Ausnahmen für Staaten bei Deep Fakes

Trotz der Kritikpunkte sieht AI Austria das Vorhaben grundsätzlich aber positiv: “Es wird überall auf der Welt vergleichbare Regulierungen geben und viele Punkten im Entwurf sind reparierbar”, sagt Wasner. Gegenüber dem im Vorfeld geleakten Papier hält er etwa für positiv, dass der tatsächliche Entwurf bei Deep Fakes nun keine Ausnahmen mehr für Staaten vorsieht, solche zu verbreiten, wenn es im öffentlichen Interesse ist: “So eine Szenario gibt es eigentlich nicht, daher ist das aus bürgerrechtlicher Perspektive die wichtigste Änderung gegenüber der geleakten Version”, erläutert der AI-Experte.

Auch würden die Regulierung Themen wie etwa Bias in Datensätzen erst griffig: “Durch die Zertifizierung wird eine intensivere Auseinandersetzung mit dem Thema entstehen”. Der Mehrwert für die Bürger sei gegeben, aber es sei wichtig, dass es flankierende Maßnahmen gebe – etwa, dass Datensätze ohne Bias zur Verfügung gestellt werden. Die Kommission hat angekündigt, mittels Public-Private-Partnerships (PPP) 20 Mrd. Euro in künstliche Intelligenz investieren zu wollen: “Dieses Geld könnte man unter anderem auch dafür verwenden”, schlägt Wasner vor.

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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