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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KI, Cybersecurity
@ Tina Schön/schoenfotografiert Wien/Canva - Carolin Desirée Töpfer.

Carolin Desirée Töpfer ist externe Chief Information Security Officer, Cybersecurity-Strategin und Gründerin von Cyttraction mit Fokus auf kosteneffizientes Risikomanagement, sichere KI-Nutzung und Cybersecurity-Zertifizierungen. Mit praxisnahen Lernformaten und strategischer Expertise unterstützt sie regulierte Unternehmen dabei, Sicherheitsanforderungen effizient umzusetzen und nachhaltige digitale Resilienz aufzubauen. In ihrem Beitrag warnt sie vor KI-Cyberangriffen und rät Startups und kleinen Unternehmen Cybersicherheit frühzeitig strategisch zu verankern.


„Wir konzentrieren uns jetzt erst mal auf Produkt, Teamaufbau und Sales – Cybersicherheit machen wir dann später.“ Ein Satz, den ich so oder ähnlich häufig von Gründer:innen höre – und der einige Unternehmen schon Multi-Millionen gekostet hat.

Identität stehlen

Cyberkriminelle haben seit KI ihr Repertoire erweitert und finden Milliarden von bereits geleakten Datasets, mit denen sie arbeiten können. Das Ergebnis sind nicht nur technische Attacken, die es in die Headlines internationaler Medien schaffen. Viel schmerzhafter ist es für Unternehmen, wenn es Angreifer zwischen Arbeitsprozesse schaffen, E-Mails und Nachrichten zwischen Team-Mitgliedern, Geschäftspartnern und mit Kunden manipulieren. Anweisungen versenden, die zweifellos echt aussehen und dann mit ganzen Sammlungen an sensiblen Daten verschwinden. Die Identität des CxO stehlen oder Entführungen von Führungskräften vortäuschen, um dem Unternehmen zu schaden.

Neben dem Zeitverlust, der Budget-Verschwendung und den Aufräum-Kosten, kommt dann auch noch der Vertrauensverlust am Markt hinzu, gegenüber Kunden und Investoren. Dinge, auf die Gründer:innen oft erst kommen, wenn es bereits zu spät ist.

„Gesunder Menschenverstand“ oder „Hausverstand“ existiert nicht in der Cybersicherheit!

Aufgrund der oft vernachlässigten digitalen Bildung in Schulen und da viele Arbeitgeber immer noch nicht in effektive Trainings investieren, kommen in jedem Unternehmen Menschen mit ganz unterschiedlichen digitalen Fähigkeiten zusammen. Das gilt für Startup-Teams, Kunden und Investoren gleichermaßen. Hinzu kommen volle ToDo-Listen, Stress-Situationen und die eigene Scham.

Angreifer lieben gestresste, beschämte Arbeitstiere!

Ob jemand in so einem Umfeld eine gefälschte KI-Mail erkennt, die im schlimmsten Fall noch aus dem echten Postfach eines gehackten Geschäftspartners kommt, ist nur noch Glücksfall.

Trotzdem gibt es Teams, die tägliche Angriffe auf allen Ebenen erfolgreich abwehren – weil sie eine holistische Cybersicherheits-Strategie implementiert haben. Diese besteht je nach Geschäftsmodell und Branche aus einem präzisen Projektmanagement und zwischen 60 und 90 Einzelmaßnahmen. Zweck ist in erster Linie der umfassende Schutz der eigenen Arbeit. Gleichzeitig erfüllt das Unternehmen damit Anforderungen von Kunden sowie regulatorische Vorgaben, von denen Gründer:innen oft nicht einmal wissen.

Erste Basis-Maßnahmen sind auch für Startups mit kleinem Budget machbar!

Jede/ r hat heutzutage Angst, gehackt zu werden, Geld zu verlieren und seine eigenen sensiblen Informationen öffentlich im Internet zu finden. Das sehe ich nicht nur an den Fragen, die ich über meine „Social Media“-Kanäle bekomme. Dabei können schon 30-Minuten-Team-Meetings einen enormen Unterschied machen. Offen über Angriffsszenarien und Ängste sprechen, gleichzeitig die aktuellen Sicherheits-Maßnahmen ins Gedächtnis rufen, erhöhen die Aufmerksamkeit für Cyber-Themen sofort!

Auch um Ruhe reinzubringen. Denn wer sowieso immer gleich springt, wenn eine neue Aufgabe um die Ecke kommt, wird wahrscheinlich auch die Aufgaben von Hackern erfüllen. Klare Arbeitsprozesse, 4-Augen-Prinzip und die allgemeine Erlaubnis im Team, Dinge kritisch zu durchdenken, noch zweimal nachzufragen, oder einfach mal kurz durchzuatmen, hat schon so einige teure Fehler verhindert.

Verantwortlichkeiten in ruhigen Zeiten klären

Den größten Hebel haben dabei Gründer und Entscheider. „Founder Mode“ bedeutet oft auch, vieles selbst zu machen. IT Systeme und Sicherheits-Lösungen sind mittlerweile aber so komplex, dass sich das Investment in einen seriösen IT-Dienstleister lohnt. Viele bieten auch eine Hotline für Notfälle an.

Wesentlich günstiger ist es allerdings, diese Notfälle zu verhindern. Denn nach meiner Erfahrung brauchen selbst schnelle kleine Unternehmen sechs bis zwölf Monate, um eine funktionierende Cybersicherheits-Strategie mit allen Maßnahmen aufzubauen. Neben den technischen Upgrades, müssen dabei auch die organisatorischen Strukturen sitzen.

Wo klar ist, wer was wann macht und auch, wer sich um die Cybersecurity Maßnahmen kümmert, Aufräum-Aktionen, Updates und Backups organisiert, geht weniger schief. Bei kleinen Unternehmen muss die Person nicht einmal einen IT-Hintergrund mitbringen. Es beginnt mit Interesse am Thema, Projektmanagement-Skills und der Bereitschaft, das Team regelmäßig mit aktuellen Informationen zu versorgen.

Konflikte eingehen, um sichere Lösungen zu finden

Und auch darum, Konfliktsituationen smart zu lösen. Zum Beispiel beim Thema „Zugriff und Zutritt„: Nicht jeder sollte Zugriff auf alles haben. Dabei geht es nicht darum, Team-Mitglieder zu degradieren, sondern eine saubere Segmentierung zu schaffen. Am stärksten trenne ich hier zwischen Marketing und Kern-Business.

Alles, was sowieso für die Öffentlichkeit und mit verschiedenen Partnern produziert wird, findet bei mir selbst sogar in einer anderen Firma statt. Für Kunden richten wir technische Lösungen und Prozesse ein, die kreatives Marketing erlauben, Kunden-Kommunikation klar strukturiert und gleichzeitig das eigentliche Geschäftsmodell und die damit verbundenen Daten auf einem hohen Level schützt. Wer mit besonders sensiblen Informationen arbeitet, seine Patente aus Forschung und Entwicklung schützen will oder an einer einzigartigen Datenbasis für KI-Modelle arbeitet, kann über Segmentierung kosteneffizient Datenintegrität dort gewährleisten, wo sie wirklich notwendig ist.

Solche Konzepte stehen und fallen mit sicheren Login-Lösungen und der Bereitschaft aller Nutzer, diese auch zu nutzen. Die Aktivierung von 2 Faktor- oder Multi-Faktor-Authentifizierung führt dabei immer wieder zu Diskussionen.

Passwörter reichen schon lange nicht mehr aus, um Accounts zu schützen. Häufig bekommen Nutzer nur über die Abfrage des 2. Faktors mit, dass gerade ein Angreifer versucht, in ihren Account zu kommen.

Keine Schatten-IT, keine Schatten-KI

Wesentlich einfacher wird es, wenn alle im Team wirklich nur die Accounts nutzen, die sie wirklich für ihre tägliche Arbeit brauchen – und die sichere Funktion dieser über regelmäßige Tests oder technisches Tracking sicherstellen. So lässt sich auch vermeiden, dass das eigene Unternehmen zehn Tage offline und per E-Mail nicht erreichbar ist. Wie es zuletzt einer Wiener Geschäftsinhaberin passiert ist.

Auch aus wirtschaftlichen Gründen, kaufen Unternehmen kaum noch komplette Enterprise-Lizenzen für alle Mitarbeiter. Und auch bei Startups lohnt es sich, Lizenzen mindestens einmal im Jahr auszumisten und den jeweiligen Support zu bitten, vorhandene Daten EU DSGVO-konform zu löschen. Denn Accounts die ordentlich gelöscht wurden, können auch nicht zu Datenlecks führen.

Das gleiche gilt für alle KI Tools. Wer ein klares Prüfschema verfolgt, sich nicht vom Hype treiben lässt, unkontrolliertes Vibe Coding verhindert und auch hier ungenutzte Accounts wieder ordnungsgemäß löscht, kann von KI Effizienz profitieren, ohne seine eigene Arbeit oder gleich das ganze Unternehmen zu zerstören.

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