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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Kasia Sadowska und Stephan Kreiger vom Founder Institute Austria beim Vibecoding-Hackathon in der AI Factory Austria AI:AT. (c) brutkasten

Rund 30 Leute sitzen an einem Abend Ende September vor ihren Laptops und arbeiten konzentriert. Der Schauplatz ist die AI Factory Austria AI:AT im sechsten Stock in der Karl-Farkas-Gasse, von hier blickt man auf eine Skyline, die in den vergangenen Jahren rundherum entstanden ist. Hier findet an diesem Abend der Vibecoding-Hackathon des Founder Institute Austria statt. Das Publikum ist bunt gemischt, nach Alter wie nach Background. Die Jüngsten seien Studierende um die 19 Jahre, sagt Kasia Sadowska, die das Austria-Chapter gemeinsam mit Stephan Kreiger leitet. Daneben sitzen erfahrene Berufstätige. Sie alle haben 60 Minuten Zeit, um aus einer Idee eine funktionierende App zu bauen.

„Wir überzeugen die Leute davon, dass es sehr einfach ist, alles zu bauen, was sie wollen, eine App oder eine Website, indem sie einfach in Worten beschreiben, was sie bauen möchten“, sagt Sadowska. Gebaut wird mit dem KI-Tool Lovable, danach pitchen alle ihr Ergebnis. Laut Eventbeschreibung winkt der besten Idee ein Platz im Bootcamp des Founder Institute.

Für Kreiger, Director des Founder Institute Austria, zeigt dieser Abend, warum sich sein Programm neu erfinden musste. „Klassische Accelerator-Programme funktionieren eigentlich nicht mehr wirklich gut“, sagt er. Bis vor Kurzem war das Founder Institute selbst noch einer. Genau aus diesem Grund hat es sich weiterentwickelt, zu einem Company Builder, wie es sich inzwischen auch offiziell nennt.

Ein erstes Produkt zu bauen, sei für ein Startup „jetzt nicht mehr die große Hürde“, erklärt Kreiger. Teilnehmer:innen kämen heute mit einer Idee ins Programm und hätten nach kurzer Zeit einen Prototyp, ein MVP und oft schon erste zahlende Kund:innen.

Rund 30 Teilnehmer:innen bauten in der AI Factory Austria AI:AT in Wien ihre Prototypen mit dem KI-Tool Lovable. | (c) Founder Institute Austria

Was bleibt, ist Branchenwissen

Was verkauft ein Programm wie das Founder Institute also noch, wenn das Bauen so einfach geworden ist? Kreigers Antwort: Erfahrung. „Man kann relativ viel jetzt an einem Nachmittag bauen. Was aber bleibt, ist wirklich tiefe Expertise in einem gewissen Bereich.“

Deshalb richtet sich das Programm in erster Linie an erfahrene Berufstätige mit zehn bis 15 Jahren im Job. Wer lange in einer Branche gearbeitet und dort immer wieder dieselben Probleme gesehen hat, soll nun selbst die Lösung bauen. Das Programm läuft online und berufsbegleitend.

KI unterstützt dabei in vielen Bereichen, etwa bei Produktentwicklung, Marktrecherche und Businessplan. Für die Pitch-Vorbereitung gibt es ein eigenes KI-Tool: Man wählt, ob man vor Business Angels, VCs oder Freunden und Familie pitcht. Das Tool unterbricht, stellt Zwischenfragen und bewertet am Ende die Idee.

Dazu kommen Mentor:innen, in erster Linie selbst Gründer:innen oder Investor:innen. Kreiger nennt etwa Ferdinand Dietrich, Mitgründer von Storebox, und Annu Gmeiner von xista Science Ventures. Auch Gregor Zehetner gehört dazu. Der Tapkey-Mitgründer baut sein neues Startup Fractionista allein mit Claude Code, laut Founder Institute sind es inzwischen über 70.000 Zeilen Code.

Der Preis: Gebühr, Equity und eine hohe Hürde

Umsonst ist das nicht. Teilnehmer:innen zahlen eine Eintrittsgebühr, laut Founder Institute derzeit 1.149 US-Dollar. Damit werden die laufenden Programmkosten gedeckt. „Wir haben nämlich keinen großen Sponsor im Hintergrund oder eine andere Organisation“, sagt Kreiger. Wer abschließt und tatsächlich gründet, gibt außerdem 2,5 Prozent Equity ab. Daran sind die Direktor:innen und die Mentor:innen beteiligt.

Beim Vibecoding-Hackathon des Founder Institute Austria hatten die Teilnehmer:innen 60 Minuten Zeit, um aus einer Idee eine App zu bauen. (c) brutkasten / Martin Pacher

Eine österreichische Gesellschaft gibt es nicht. Rechtlich ist das Founder Institute im Silicon Valley angesiedelt, Kreiger vergleicht das Modell mit einem Franchise. Abschließen ist dabei keine Formsache: Nach Angaben des Founder Institute schaffen weniger als 40 Prozent der Gründer:innen das Programm.

Auch der Hackathon gehört zu dieser Rechnung. Er ist kostenlos und offen für alle. Vor allem soll er zeigen, wie schnell man heute von der Idee zum MVP kommt. Kreiger sagt aber auch ganz offen, dass er für das Founder Institute ein Marketing- und Recruiting-Event ist.

Die Bilanz nach zwei Jahren

Das Founder Institute gibt es seit 2009, das Austria-Chapter startete im Herbst 2024. Seither hat das Wiener Team 27 Startups gelauncht, das jüngste erst eine Woche vor dem Hackathon. Viele davon kommen allerdings nicht aus Österreich, sondern etwa aus Frankreich, Benelux oder der Schweiz. Denn das Team betreut auch Frankreich und Benelux, wo es kein eigenes Chapter gibt. Das Headquarter habe ihnen diese Länder übertragen, „nachdem wir anscheinend eh einen gut genug Job machen“, so Kreiger.

Fünf der 27 Startups haben laut Kreiger österreichische Gründer:innen, eines davon ist als Delaware C-Corp in den USA gegründet. Sie arbeiten in MedTech, AdTech, EdTech und im Projektmanagement für Softwareentwicklung. Kennt man sie schon? „Nein, die sind noch nicht so groß“, sagt Kreiger. Die ältesten seien eineinhalb Jahre alt.

Auch das Chapter selbst ist nicht der erste Versuch. Laut Kreiger war das Founder Institute rund um 2020 schon einmal in Österreich aktiv, aber nur kurz. Für den Neustart ging das Headquarter auf Sadowska zu, die als Executive in mehreren Tech-Startups gearbeitet hat. Sie holte Kreiger für das operative Geschäft dazu. Er hatte zuvor am i²c der TU Wien sein erstes Startup gebaut. Und warum Wien? Ganz pragmatisch: Beide leben hier.

Die Hürde hat sich verschoben

Für das Ende des Abends rechnet Sadowska mit rund 20 Pitches. Bei der ersten Auflage im Juni in der ÖBB Open Innovation Factory waren es nach 60 Minuten 16. Abgestimmt wird über ein Voting-Tool, das ebenfalls mit Lovable gebaut wurde.

Ob aus den Prototypen des Abends Startups werden, entscheidet sich woanders. Das Founder Institute setzt darauf, dass sich die Hürde verschoben hat: weg vom Bauen, hin zur Frage, ob jemand ein Problem löst, für das Kund:innen zahlen. Ob diese These trägt, müssen die nächsten Batches zeigen.


Info:

Bewerbungsschluss für den Herbst-Batch des Founder Institute Austria ist der 6. Oktober, Programmstart der 21. Oktober. Bewerbung über fi.co/apply/austria.

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