29.12.2021

Was sich 2021 rund um Artificial Intelligence getan hat

AI-Experte und Gründer von enliteAI Clemens Wasner zeigt in einem Jahresrückblick auf, was sich 2021 rund um das Thema "Artificial Intelligence" getan hat.
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Die Entwicklungen im AI Bereich des vergangenen Jahres werden uns in mehrerlei Hinsicht noch viele Jahre begleiten. Sei es auf nationaler und EU Ebene, wo überfällige Weichenstellungen vollzogen wurden, bis hin zu technischen Durchbrüchen.

EU Ebene – Regulierungs Yin…

Am 21. April veröffentlichte die Europäischen Kommission den 1. Entwurf des AI Act, welcher die zukünftige Regulierung von AI Systemen regeln soll. 

Der AI Act sieht eine Regulierung entlang von Risikostufen vor, ausgehend von Anwendungen mit geringem Risiko (z.B. Maschinenwartung) über Zertifizierungspflicht (HR Systeme) bis hin zu strikten Verboten (biometrische Erfassung im öffentlichen Raum).

Ähnlich wie bei der DSGVO, hat der aktuelle Entwurf die Diskussion rund um AI Regulierung beschleunigt und internationale Vorbildwirkung von den USA bis China. 

Ob sich der AI Act wie oft befürchtet als Hemmschuh für die heimische Wirtschaft entwickeln wird, oder ob es eine Erfolgsstory wird lässt sich zum jetzigen Zeitpunkt schwer sagen. Positiv festzuhalten ist auf jeden Fall der regelmäßige Dialog mit Wissenschaft, Wirtschaft & Community.

…trifft auf Investment Yang

Was sich mit Gewissheit sagen lässt ist, dass im Zuge der Diskussion rund um EU Regulierungen wie so oft vergessen wird, dass diese auch eine strategische Agenda bis 2030 umzusetzen gedenkt. 

Ein wichtiger Schritt auf dem Weg dorthin war die Formierung von Public Private Partnerships, welche im Juni 2021 vorgestellt wurden.

Für den Themenbereich AI ist dabei vor allem ADRA – die AI, Data and Robotics Association relevant, welche in den nächsten Jahren 2.6 Milliarden Euro an Programmen und Initiativen aufsetzen wird. Dazu gehören sowohl Horizon Europe Calls als auch begleitende Maßnahmen wie Events oder die Einbindung von nationalen Regierungen.

Europan AI Forum – Die europäische AI Community rückt näher zusammen

In den letzten Jahren fand ein immer intensiver werdender Austausch innerhalb der europäischen AI Community statt. Mit dem European AI Forum hat sich dabei ein Player herauskristallisiert, welcher als unabhängige Instanz vor allem die Interessen von Startups vertritt. 

Ende des Jahres wurde in einer Sitzung in Wien die Gründung eines europäischen Dachverbandes beschlossen, welcher zunächst von unabhängigen AI Verbänden aus Deutschland, Frankreich, Niederlande, Kroatien, Bulgarien, Polen, Litauen, Slowenien und AI Austria ins Leben gerufen wird. 

Damit wurde die mit Abstand größte AI Organisation Europas geschaffen, welche vor allem in den Bereichen Policy Making, Vernetzung und Bewusstseinsbildung auf EU Ebene neue Akzente setzen wird.

Die Österreichische beinahe KI Strategie

Ende August wurde schließlich die österreichische KI Strategie im Rahmen des European Forum Alpbach präsentiert, die in ihrer vagen Ausgestaltung eine Welle an Kritik aus Forschung und der AI Community nach sich zog.

Nicht ganz unähnlich der asymmetrischen Berichterstattung auf EU Ebene, wo Regulierungen ungleich mehr mediales Echo erzeugen als strategische Investments, wurde damit auch in Österreich eine Situation geschaffen in der gute und international einmalige Initiativen wie AI for Green (FFG) oder Trustworthy AI (aws) weniger Aufmerksamkeit bekommen als ihnen zusteht.

Positiv lässt sich festhalten, dass durch die offen geäußerte Kritik u.a. von Sepp Hochreiter und dem Verfasser dieser Zeilen, ein Diskurs über die österreichische AI Strategie gestartet wurde, der mittlerweile auch die Parlamentsklubs erreicht hat.

Ökosystem – alive an kicking

Zur erfreulichen Entwicklung des österreichischen AI Ökosystems habe ich mich erst kürzlich in einem Interview im Brutkasten geäußert. Daran, dass eine gesunde Entwicklung nicht zwangsläufig mit der Anzahl an Unicorns korreliert, werden wir uns sicherlich gewöhnen.

Eines meiner persönlichen Highlights in 2021 war der Trend, dass AI oft als Katalysator dient um digitale Produkte zu launchen. Musste man hier in den Vergangenheit oft internationale Beispiele bemühen, schlägt dieser Trend auch in Österreich voll durch. Dabei sind sowohl Konzerne wie zB RHI Magnesita (Produkt APO) als auch mittelständische Unternehmen wie Springer Maschinenfabrik, spezialisierte Dienstleister wie Craftworks (MLOps Plattform Navio) und unser Unternehmen enliteAI (geoAI Platform detekt und Reinforcement Learning Framework Maze) vertreten.

Ein auch international betrachtetes Novum stellen dabei die Wiener Stadtwerke dar, die es mit Smart Inspection geschafft haben, ein erfolgreiches Public Sector Spinout zu launchen.

Ich denke, dass wir hier erst am Anfang einer Entwicklung stehen, die mit Bemühungen um shared data spaces, data pooling und Sandboxes noch einmal massiv beschleunigt werden wird.

Ende Gut, alles Gut?

Dass AI mittlerweile branchenübergreifend eingesetzt wird und keineswegs mehr nur auf industrielle Anwendungsgebiete begrenzt ist, zeigt das Projekt ‘Wien gibt Raum’. Dabei setzt die Stadt Wien auf AI um eine bessere Nutzung des öffentlichen Raumes zu gewährleisten. 

Diesem wegweisenden Ansatz ist es zu verdanken, dass das Projekt Ende November den prestigeträchtigen European Public Sector Award (EPSA) gewonnen hat.

Es gab sicher noch nie eine bessere Zeit, um sich mit AI zu beschäftigen, was sich auch daran ablesen lässt dass das Thema immer breiter, diverser und internationaler wird, sowie gleichzeitig dabei ist in der Mitte der Gesellschaft anzukommen.


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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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