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24.08.2018

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

Die Österreicherin Charlotte Stix forscht und lehrt an der Cambridge University im Bereich Künstliche Intelligenz. Im Interview spricht sie über vier große KI-Anwendungsbereiche.

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✨ AI Kontextualisierung

Charlotte Stix ist Policy Officer und Forscherin im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) des Leverhulme Centers für die Zukunft der Intelligenz an der Universität Cambridge. Für die Abteilung Robotik und Künstliche Intelligenz der Europäischen Kommission verwaltete sie 18 Millionen Euro an Budget für Robotik- und KI-Projekte. Charlotte Stix gab den TeilnehmerInnen der I.E.C.T. – Summer School on Entrepreneurship Ein- und Ausblicke in die Anwendung von Künstlichen Intelligenzen. Sie spricht im Interview mit uns über die vier Bereiche, in denen besonders gravierende Disruptionen auf uns zukommen.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Gesundheit: Unterstützung, kein Ersatz für ÄrztInnen

Stix: Der Gesundheitsbereich ist ein Paradebeispiel für die positive Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Hier besteht ganz klar die Möglichkeit, Menschenleben sowohl direkt als auch indirekt zu retten. Zwei Themenbereiche sind hier besonders hervorzuheben.

Erstens, Künstliche Intelligenz, die neue Wirkstoffe und Medikamente findet. Künstliche Intelligenz ist in der Lage sich rasant durch eine viel höhere Anzahl an Dokumenten und Suchergebnissen zu arbeiten als Menschen es jemals können werden. Es kann diese vergleichen, mit internationalen Datenbanken abgleichen, neu kombinieren und dadurch womöglich neue Wirkstoffe oder bisher nicht angedachte Wirkstoffe als potentielle Medikamente für Krankheiten entdecken. Das Problem dabei ist natürlich Intellectual Property – gehört das Ergebnis der KI dem Menschen, der die KI erfunden hat, oder all den Studien, Dokumenten und Laborergebnissen, respektiv deren WissenschaftlerInnen, die der Untersuchung der KI zugrunde liegen?

Ein zweites großes Thema ist die Benutzung von KI bei der Früherkennung von Krankheiten. Die Technologie basiert dabei hauptsächlich auf Image Recognition und hilft zum Beispiel Wartezeiten bei potentiellen Akutfällen stark zu reduzieren. Vor einem Jahr schon wurde ein wissenschaftliches Paper in Nature publiziert, das zeigt, dass KI Hautkrebs genauso gut erkennen kann wie DermatologInnen. Potentielle Früherkennung bei Krebsfällen ist natürlich unglaublich wichtig um Menschenleben zu retten.

Auch interessant ist KI für die Früherkennung von Krankheiten, welche das Sehen beeinflussen können. Zu dem Thema wurde in England gerade eine wissenschaftliche Research Partnerschaft zwischen Deepmind und dem Moorfields Eye Hospital eröffnet. Denn das System von Deepmind ist in der Lage über 50 Krankheiten genauso gut wie AugenärztInnen zu erkennen. Die Genauigkeit und Schnelligkeit mit der KI Ergebnisse interpretieren kann bevor die Krankheit weit fortgeschritten ist, wird in der Zukunft hoffentlich vielen PatientInnen das Augenlicht erhalten.

Natürlich ist der Datenschutz und die informierte Zustimmung der Betroffenen dabei sehr wichtig. Diese Themen muss man gemeinsam mit den PatientInnen ansprechen, Fragen und Zweifel abklären und mit gut durchdachter Legislative überwinden. Da tragen sowohl das Krankenhaus, wie auch die KI Company, als auch der Staat eine große Verantwortung. Nur so kann man sicherstellen, dass alle Prozesse ethisch ablaufen. Auf der anderen Seite funktioniert KI oftmals schon so gut, dass es durchaus sein kann, dass Menschen in der Zukunft möchten, dass sich eine Künstliche Intelligenz ihre Bilder anschaut.

Manche haben die Sorge, dass eine KI bald ÄrztInnen ersetzt, aber das bezweifle ich. In den wenigsten Fällen wollen Menschen nur von einem Roboter, der sich auf ein KI System beruft, beraten werden. Die meisten werden wohl einen Menschen dabei haben wollen. Ersetzen ist oft eine Frage der Akzeptanz und viel weniger des Möglichen. Und gerade im Gesundheitswesen ist die Akzeptanz der PatientInnen ausschlaggebend.

Ein weiterer Bereich, der ein großes Problem für Spitäler darstellt, wird leider momentan nicht von KI Companies beachtet, da er oft als eher unattraktiv angesehen wird. In Spitälern wird noch unglaublich viel auf Papier geschrieben, Sachen werden von einem wichtigen Labor zum anderen gesendet, Dokumente müssen gesucht werden und all das verbraucht wichtige Zeit, die das Krankenhauspersonal für PatientInnenpflege benützen könnte. Das wäre ein klarer Bereich – das Thema Datenschutz einmal ausgeklammert – bei dem Künstliche Intelligenz die ÄrztInnen dabei unterstützen könnte, schneller und besser zu verstehen, wie ein Patient zu behandeln ist.

+++ Event: VIP night am 13.9. – Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren +++

Altenpflege: Eine Frage der Kultur

Stix: In Europa tendieren wir dazu, Roboter in der Pflege wenig einzusetzen. Als Begründung wird oft genannt, dass es die Menschenwürde beeinflussen würde. Wie vorher schon angesprochen: Wir bevorzugen Menschen als Pflegepersonal.   Interessant dabei ist, dass es in Ländern wie Japan als relativ normal angesehen wird, Roboter zu haben, die zum Beispiel für alte Leute Aufgaben erfüllen, mit ihnen sprechen und ein aktiver Bestandteil ihres Lebens sind. Akzeptanz von Robotern hat auch mit Kultur zu tun. In unseren Breiten werden Roboter trotz der wunderbaren Möglichkeiten, die sie bieten, oft mit Angst und Abneigung beäugt, denn sie sind ja nur ein abstraktes Metallgehäuse.

Wenn es uns schlecht geht haben wir zwar gerne, dass das Problem gelöst wird, aber noch lieber, dass es von einem Menschen gelöst wird.   In anderen Kulturen, wie zum Beispiel eben in Japan wird es eher akzeptiert, dass Objekte auch „Geist“ besitzen können. Dieses Verständnis des japanischen Shinto-Glaubens wirkt sich demnach auch auf Roboter aus. Das ist ein ganz anderes Verständnis wie bei einer Kultur, die vom christlichen, monotheistischen Glauben geprägt ist, wo im strengsten Fall ein Bilderverbot besteht. Roboter sind eben eine Art von Abbild. Da hören Tech-WissenschaftlerInnen oft, dass sie sich anmaßen „Gott zu spielen“. Zwischen verschiedenen Kulturen gibt es also große Unterschiede, wie Objekte und damit auch Roboter oder KI gesehen werden. Und das wirkt sich natürlich besonders stark aus, wenn diese Objekte im Gesundheitsbereich eingesetzt werden.

Erziehung: Demokratisierung des Lernens

Stix: Wie kann künstliche Intelligenz bei Erziehung helfen? KI kann StudentInnen und LehrerInnen stark unterstützen, sowohl beim Lehren als auch beim Lernen. Ganz banal kann KI zum Beispiel LehrerInnen helfen, Tests zu benoten. Klingt nicht sehr spannend, ist aber eine wirkliche Hilfe, die Zeit spart. Diese gesparte Zeit kann dann auch direkt wieder in die SchülerInnen investiert werden. Beim Thema „life-long learning“ und „personal tailored education“ ist KI auch wichtig. LehrerInnen und ProfessorInnen haben selten Zeit, jeder SchülerIn tagtäglich persönlich zu helfen.

Eine KI kann sich nicht nur merken, wie die bestimmte Person in vergangenen Tests abgeschnitten hat, was sie gelernt hat und wie sie am Besten gelernt hat, sondern kann sich beziehend auf dieses Wissen auch individuell an die Bedürfnisse des Lernenden anpassen. Die KI kann damit sowohl während der Schulzeit als auch im späteren Leben zur individuellen Bildung beitragen.   Außerdem: Eine private NachhilfelehrerIn ist teuer und viele Menschen können sich diese extra Stunden nicht leisten. Eine KI andererseits kann schnell skaliert werden und wird in diesem Bereich in der Zukunft wahrscheinlich relativ billig sein, wie man auch schon an MOOCs (Massive Online Open Courses) sehen kann.

Energie: Extreme Einsparungen

Stix: Meiner Meinung nach wird KI in der Lage sein, die meisten, wenn nicht alle Sustainable Development Goals von den United Nations zu lösen. Eine immer wichtiger werdende Thematik hierbei ist unser globaler Energiekonsum und damit unser Beitrag zum Klimawandel.   Auch hierbei kann KI jetzt schon helfen. Deepmind hat gerade publiziert, dass sie es geschafft haben, die Energie, die Google in seinen Datenzentren benutzt, um 40 Prozent zu reduzieren. Das System nimmt alle fünf Minuten einen Snapshot von den ganzen im Kühlsystem des Datenzentrums verteilten Sensoren. Diese Snapshots werden dann von einem DNN angeschaut, welches vorhersagt, wie verschiedene nächste Schritte den Energiekonsum beeinflussen. Das KI-System sucht dann nach dem Schritt, der den Energiekonsum am meisten reduziert ohne Sicherheitsvorgaben zu verletzten.

Video-Interview mit Hermann Hauser am Rande der I.E.C.T. Summer School 2018:

⇒ Zur Website der I.E.C.T. – Summer School 2018

⇒ Zur Website von Charlotte Stíx

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Es gibt Sätze, die mehr über die Lage Europas verraten als jedes Strategiepapier. Einer davon fiel auf der diesjährigen VivaTech, gesprochen von einem Mann, den man schwer des europäischen Selbstmitleids verdächtigen kann: Christophe Fouquet, CEO von ASML.

Fouquet war nach Paris gekommen, um zu erklären, wie ein Chip überhaupt entsteht, etwas, das fast jede und jeder im Publikum täglich nutzt, ohne es zu kennen. Im Zentrum steht die EUV-Lithografie und die Maschine dahinter, die laut Fouquet das Wall Street Journal im Dezember 2024 „die unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. Sie überträgt mit Licht feinste Strukturen auf den Wafer, die runde Siliziumscheibe, aus der später die einzelnen Chips geschnitten werden.

ASML ist der einzige Hersteller dieser Anlagen weltweit. Ohne sie entsteht kein einziger der fortschrittlichsten Chips, und ohne diese Chips läuft keine der KI-Anwendungen, über die in Paris vier Tage lang geredet wurde. „KI braucht Chips, und Chips brauchen EUV“, brachte es Fouquet auf der Bühne auf die einfachste Formel. So weit, so beeindruckend. Doch der Satz, der hängen blieb, war ein anderer.

Billionen fließen, aber nicht hierher

Fouquet skizzierte, was viele in der Branche längst als Gewissheit handeln: In den kommenden zwei bis drei Jahren werden Billionen in KI-Infrastruktur investiert, in Rechenzentren, Beschleuniger, Wafer. Es ist die erste Runde eines Aufbaus, der KI in jede Industrie tragen soll. Und dieser Aufbau hat eine klare Geografie. Laut BloombergNEF entstanden Ende September 2025 rund drei Viertel der weltweit im Bau befindlichen Rechenzentrumskapazität in den USA. Allein die fünf größten US-Hyperscaler, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle, haben für 2026 zusammen zwischen 660 und 690 Milliarden Dollar an Investitionen angekündigt, fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr. Fouquets Stegreifzahl von 80 Prozent steht also auf solidem Grund, und sein „Europa ein bisschen“ ebenso.

ASML-CEO Christophe Fouquet (links) und Siemens-Chef Roland Busch bei der VivaTech in Paris, wo beide über KI, Industrie und Europas technologische Wettbewerbsfähigkeit sprachen. (c) LinkedIn Christophe Fouquet / VivaTech

Man muss sich das auf der Zunge zergehen lassen. Der Chef von Europas strategisch wertvollstem Technologiekonzern, auf einer europäischen Bühne, vor einem europäischen Publikum, rechnet vor, dass der Kontinent beim wichtigsten Infrastrukturaufbau dieses Jahrzehnts eine Randnotiz ist. Das ist keine Klage eines Subventionsempfängers. Es ist die nüchterne Buchführung dessen, der die Maschinen liefert und daher genau weiß, wohin sie gehen.

Genau hier wird aus einem Technik-Vortrag eine Standortfrage.

Warum ausgerechnet ASML der Hebel ist

Die Wucht der Zahlen, die Fouquet auffuhr, macht klar, worum es geht. Jensen Huangs These „Moore’s Law is dead“ bedeutet in der Praxis: Statt einer Verdopplung der Transistoren alle zwei Jahre verlangt das KI-Zeitalter eine Verzehnfachung. Schon ein einzelner Blackwell-Chip von NVIDIA vereint 208 Milliarden Transistoren. Und der Hunger nach Silizium wächst rasant: Laut ASML beansprucht ein komplettes Blackwell-System heute die Kapazität von rund 50 Wafern, das für 2027 geplante Rubin-Ultra-System soll die fünffache Menge benötigen, also rund 250 Wafer pro System.

Diese Explosion der Nachfrage trifft auf ein Nadelöhr, und das Nadelöhr heißt ASML. Die Komplexität der Technik ist dabei kein Marketing: Um das nötige EUV-Licht zu erzeugen, beschießt ASML laut Fouquet 60.000 Mal pro Sekunde ein winziges Zinntröpfchen mit Lasern und erzeugt ein Plasma von 220.000 Grad Celsius. Die Spiegel, die das Licht lenken, seien, so Fouquet, tausendmal präziser als jene des Hubble-Teleskops, präzise genug, um vom Boden aus eine Münze auf dem Mond anzupeilen. Vierzig Jahre Entwicklung, 1984 aus einem Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen hervorgegangen, stecken in diesem Vorsprung. Genau deshalb kann ihn so schnell niemand kopieren, und genau deshalb hängt die Welt an einem einzigen europäischen Unternehmen.

1984 als Joint Venture rund um Philips mit 31 Mitarbeiter:innen gestartet, ist ASML heute Europas wertvollster Technologiekonzern. Im Bild der Hauptsitz im niederländischen Veldhoven. (c) ASML

Das ist die paradoxe Ausgangslage Europas: Es kontrolliert den unverzichtbaren Engpass der KI-Revolution, partizipiert am Wertzuwachs darüber aber nur am Rand.

Die europäische Gegenwette

Dass ASML diese Lücke kennt, zeigt sein eigener Schritt. Im September 2025 führte der Konzern mit 1,3 Milliarden Euro die Series-C-Runde von Mistral an, sicherte sich rund elf Prozent am Pariser KI-Champion und einen Sitz im Strategieausschuss. Bewertung der Runde: 11,7 Milliarden Euro. In Paris erklärte Fouquet die Logik dahinter mit einer These, die man sich merken sollte: Der eigentliche Wert von KI liege nicht im Modell, sondern in den Daten. ASML sitzt auf einem Datenschatz von rund 120 Petabyte, allein in den Fabs der Kund:innen entstehen 15 Terabyte pro Stunde. Mistral bekommt Zugang und bettet eigene Leute bei ASML ein, ASML bekommt maßgeschneiderte Modelle für Design, Fertigung und Forschung.

Im Reinraum von ASML im niederländischen Veldhoven entsteht die EUV-Lithografie, jene Maschine, die laut Fouquet das Wall Street Journal die „unverzichtbarste Maschine der Welt“ nannte. (c) ASML

Es ist, auf dem Papier, die europäische Idealgeschichte: Der Engpass-Monopolist und der Hoffnungsträger der europäischen KI verbünden sich, statt das Geld nach Kalifornien zu tragen. Eine Wette auf Souveränität entlang der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.

Nur sollte man sich diese Wette ehrlich ansehen. Mistral ist gegenüber OpenAI und Anthropic weiterhin der kleinere Player, dessen Modelle ihren industriellen Mehrwert erst beweisen müssen. Und die Hardware, auf der am Ende alles läuft, kommt weiterhin von NVIDIA. Europa kontrolliert den Anfang der Kette, die Lithografie, und versucht nun, sich ein Stück der Mitte, die Modelle, zu sichern. Das Ende der Kette, die Beschleuniger und Rechenzentren, in denen das eigentliche Geld verdient wird, liegt anderswo.

Was Fouquets Rechnung für uns bedeutet

Die Botschaft aus Paris ist damit zweischneidig. Europa ist nicht abgehängt, im Gegenteil: Es hält mit ASML den einen Hebel, ohne den die gesamte KI-Welt stillstünde. Aber Hebel und Vorsprung sind nicht dasselbe wie Teilhabe am Wachstum. Solange der Großteil des Geldes anderswo investiert wird, bleibt der Kontinent der unverzichtbare Zulieferer einer Revolution, die anderswo zu Geld gemacht wird.

Die ehrliche Frage, die Fouquets Nebensatz aufwirft, ist nicht, ob Europa mitspielen kann. Es spielt längst mit, an der entscheidendsten Stelle. Die Frage ist, ob es bereit ist, aus einer Position der technologischen Unverzichtbarkeit endlich auch eine Position der wirtschaftlichen Stärke zu machen. Die Antwort darauf wird nicht in Veldhoven oder Paris gegeben, sondern in den Budgets der nächsten zwei, drei Jahre.

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