27.03.2024
KI-HALLUZINATIONEN

DatAInsights-Founder erklären ihre Lösung gegen KI-Halluzinationen

Eine Lösung für ein KI-Problem, an dem Giganten wie Microsoft und Google bisher erfolglos arbeiten, kommt aus Wien. Die beiden Co-Founder René Heinzl und Markus Nissl erklären die Systematik hinter ihrer Idee.
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(c) zVg - (v.l.) René Heinzl und Markus Nissl mit Co-Founder Emanuel Sallinger.

Manchmal bleibt Verwunderung zurück. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert. Passend dazu führte vorige Woche René Heinzl, Co-Founder von datAInsights, im brutkasten-Talk aus, wie das passiert, wieso Halluzinationen ein großes Problem in dem Bereich darstellen und warum auch Microsoft und Google keine zufriedenstellende Lösung dafür finden. Sein Wiener Startup hat indes einen anderen Weg zu dieser Problembewältigung eingeschlagen und stützt sich dabei auf explizite statt auf implizite Fakten. Er und CEO Markus Nissl erklären.

DatAInsights-Founder: “Kann zur Unschärfe kommen”

Large Language Models (LLMs), die als Basis für Künstliche Intelligenz dienen, sind wie eine Zeichenkette aufgebaut. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und als Antworten auf Fragen liefern.

“Wenn als Beispiel Wien und Sehenswürdigkeiten in der Anfrage drinnen steht, hat die KI den Kontext ‘Wien’ ein wenig verstanden”, sagt Nissl. “Sie weiß, es gibt Sehenswürdigkeiten in Wien, aber durch eine Unschärfe kann es dazu kommen, dass etwa Ergebnisse aus Salzburg ebenfalls ausgewiesen werden. Einfach weil es sich immer um eine Wahrscheinlichkeit handelt.”

Token-Prediction

Die aktuelle Technologie bei LLMs basiert in anderen Worten auf “Token-Prediction”, auf die das Modell zurückgreift, um die nächste Buchstabenfolge zu erstellen. Nissl erklärt das mit einem Beispiel, in dem man zwei unterschiedliche Leute darum bittet, einen Satz zu vervollständigen. “Jeder Mensch wird den Satz anders beenden”, sagt er. “Bei Firmendaten allerdings möchte ich nicht, dass eine falsche Zahl herauskommt, beim Umsatz oder dergleichen. Das war die Basis unserer Überlegung für unsere Lösung. Wir wollten echte Fakten, die nicht in Unschärfe geraten.”

DatAInsights mit explizitem Wissen

Die aktuellen Lösungen von u.a. Google oder Microsoft verwenden autoregressive Deep-Learning-Netzwerke, die stets das Problem haben, dass das nächste Wort falsch sein kann. Statt auf strukturiertes und globales Wissen zuzugreifen, extrahieren und nutzen diese Modelle implizites Wissen direkt aus den Daten, mit denen sie trainiert wurden.

“Die sind abgespeichert”, erklärt Heinzl. “Aber du musst sehr viel Text heranziehen und das LLM solange trainieren, bis es sie sich merkt. Da kann es passieren, das anderes wichtiger scheint. Wir hingegen verwenden explizite Fakten bzw. explizites Wissen, das dokumentiert ist. Da gibt es kein ‘falsch oder richtig’. Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können.”

Investmentrunde noch vor dem Sommer?

Mit ihrer Lösung hat das KI-Startup in Österreich bereits für Aufsehen gesorgt und ist, wie die Founder erklären, unter Investor:innen gefragt. Man merke, dass man den großen Playern bei diesem Problem weit voraus sei.

In diesem Sinne gehört zu den nächsten Zielen von datAInsights eine kleine Investmentrunde bis zum Sommer aufzustellen, um das Produkt weiterzuentwickeln. Ende des Jahres soll eine größere Runde folgen.

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Alexander Makula, Natascha Vujicic und Florian Höfig (c) nagene

Nur vier Monate nach Produktionsstart erhielt das in Wien gegründete BioTech Startup ein Investment von einer Million Euro – damals von der Hong Konger Investorin Maggie Luan durch die ML Manna Laaz BeteiligungsgmbH, wie brutkasten berichtete.

Genbausteine in nur fünf Tagen

Gegründet wurde nagene im August 2023. Das Founderteam besetzt Alexander Makula gemeinsam mit Florian Höfig und Natascha Vujicic. Nagene stellt synthetische DNA-Bausteine in nur fünf Tagen her – handelsüblich sei dies nur in sieben bis zehn Tagen möglich. Die produzierten Gene ließen sich folglich unter anderem zur Herstellung von mRNA-Impfstoffen von Pharmaunternehmen verwenden.

Förderung für Standort und Labor

Nun fließen frische Fördergelder aus dem Heimatmarkt: Konkret handelt es sich dabei um eine Förderzusage der Wirtschaftsagentur Wien in Höhe von insgesamt 652.000 Euro – aufgeteilt in Sachgüter für hochmoderne Laborgeräte sowie in die Förderung “Standort”. Als gefördertes Sachgut wird unter anderem der sogenannte Syntax – als Laborgerät einmalig in ganz Österreich – vorhanden sein.

Mit der Förderung “Standort” der Wirtschaftsagentur Wien werden der Aus- und Umbau des Wiener nagene-Produktions- und Laborstandortes im Technologiezentrum der Wiener Seestadt gefördert. Die Förderung Standort inkludiert indes nicht nur bauliche Maßnahmen sowie den Ankauf von Bausubstanz, sondern auch Dienstleistungen wie Architekturleistungen.

Mit neuen Laborgeräten und -räumlichkeiten will nagene nicht nur um die 50 neuen Arbeitsplätze schaffen, sondern auch seine bestehenden Forschungs- und Produktionskapazitäten auf über 2.000 Quadratmeter erweitern. Das erstes Labor soll Mitte Mai in Betrieb genommen werden – im Technologiezentrum 2.

Pharmakunden in der Pipeline

“Dies markiert einen entscheidenden Schritt in unserem Bestreben, die Lieferzeiten für DNA-Sequenzen erheblich zu verkürzen”, sagt Alexander Makula, Co-Founder von nagene. “Ab Mai zählen wir sieben Mitarbeiter:innen, bis Ende 2024 finden insgesamt zwölf Mitarbeiter:innen bei uns Platz. Die ersten Pharmakunden warten bereits auf unseren Start, um bei uns Gene zu bestellen”, erzählt Makula zum Status Quo des Jungunternehmens.

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