29.03.2023

Verbot von ChatGPT und KI in Schulen – geht’s noch?

Laut einer Studie sind 64 Prozent der Befragten für ein ChatGPT-Verbot in Österreichs Schulen. Wir sind scheinbar noch nicht im Jahr 2023 angekommen.
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(c) brutkasten & Miljko via Pexels. Montage: brutkasten
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Vor wenigen Tagen veröffentlichte PwC eine Studie zum Thema ChatGPT und künstliche Intelligenz. Das Ergebnis: Zwei Drittel (64 Prozent) der befragten Österreicher:innen sind für ein Verbot von ChatGPT und KI im Bildungsbereich. Es wird aber noch besser. Nur 18 Prozent der Befragten geben an, OpenAIs Chatbot bereits genutzt zu haben. Wie viel Sinn ein Verbot auf Basis des Urteils von Menschen ohne Ahnung macht, ist hierbei fraglich.

Wir stehen unmittelbar vor einer KI-Revolution. Dies kann nicht verleugnet werden, egal ob man diese Technologien nutzen möchte oder nicht. Die Aufgabe von Schulen ist es, Kinder auf die Zukunft vorzubereiten. Ein Verbot von Zukunftstechnologien im Bildungsbereich tut genau das Gegenteil und lässt Kinder somit im Stich.

Umgang mit neuen Technologien muss gelernt sein

Mit einem Verbot glaubt man also, alle Probleme lösen zu können. So machen wir das gerne in Österreich. Wir ignorieren Probleme und schauen einfach weg, statt zu handeln. Bis der Hut brennt und wir keinen Feuerlöscher zur Hand haben (siehe Fachkräftemangel). Dabei gibt es viel Nachholbedarf in Schulen, was das Thema Digitalisierung angeht.

Spätestens nach der Pandemie können einige Volksschüler:innen digitale Lerntools geschickter einsetzen, als ihre Lehrer:innen. Da stellt sich die Frage, wofür der Bildungsminister seine wertvolle Zeit für ein Verbot von ChatGPT an Schulen aufbringen sollte, wenn es Handlungsbedarf an wichtigeren Stellen gibt, wie beispielsweise das Schulsystem entsprechend anzupassen, Pädagog:innen Fortbildungsmöglichkeiten anzubieten und Kindern den verantwortungsvollen Umgang mit diesen Technologien beizubringen?

ChatGPT beißt nicht, keine Sorge

Was wir tatsächlich brauchen, sind Initiativen und Programme, welche die junge Generation auf eine KI-gesteuerte Zukunft vorbereiten. Primär müssen Herausforderungen wie mangelnde Kenntnisse, Fähigkeiten und Selbstvertrauen der Lehrkräfte im Bereich der künstlichen Intelligenz, die unzureichende Lehrplangestaltung sowie die fehlenden Unterrichtslinien angegangen werden. Nur so können wir Data-Literacy zur Kernkompetenz der Zukunft machen und diese in Schulen lehren. Aber wie soll Datenkompetenz geschult und angewendet werden, wenn KI-Literacy von Schulen beschränkt wird?

Leistung ≠ Leistung

Als wichtigstes Argument für ein Verbot wird immer wieder genannt, dass durch den Einsatz von ChatGPT in Schulen die Leistung von Schüler:innen nicht gemessen werden kann. Zum einen können Schulen trotz eines ChatGPT-Verbotes nicht nachweisen, ob der Chatbot eingesetzt wurde. Zum anderen ist die Leistung, die durch Hausaufgaben, Texte und Präsentationen erbracht wird, nicht immer repräsentativ für das Wissen der Schüler:innen. Denn in vielen Familien helfen Eltern oder Geschwister bei den Hausaufgaben mit. Umso wichtiger ist es, neue pädagogische Ansätze zur Leistungsüberprüfung zu finden, statt ChatGPT und KI vom Unterricht zu eliminieren.

Angst vor Verblödung durch KI? Selbst schuld

Zudem kommt immer wieder das Thema der Verblödung durch künstliche Intelligenz auf. Nun, neue Technologien verblöden nur jene, die eine Verblödung zulassen. Andere Nutzer:innen wiederum finden einen Weg, diese Tools sinnvoll einzusetzen. Wie die PwC-Studie bestätigt, geben 57 Prozent der aktuellen oder potenziellen User:innen bekannt, dass sie ChatGPT als eine Art virtuelle:n Lehrer:in für die Erklärung von komplexen Sachverhalten nutzen möchten. Ein kostenloser Nachhilfeassistent also, der keinen Nachteil im Bildungsweg von Schüler:innen hat, sondern sie beim Lernen unterstützt.

Wagen wir mal einen Blick hin zu einer viel größeren Gefahr, von der Kinder (und die eingangs genannten 64 Prozent der Befragten, die ChatGPT in Schulen verbieten möchten) täglich bedroht werden: TikTok. Es ist Zeit für eine Veränderung und für einen Schritt nach vorne, statt nach hinten. Liebe TikTok-Scroller:innen und lieber Bildungsminister, hebt endlich euren Kopf vom Smartphone und unterbindet zuerst die Nutzung der chinesischen Spy-App in Schulen, bevor ihr das Zukunftspotential von Schüler:innen durch unnötige Verbote einschränkt.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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