02.08.2024
AI ACT

Der AI Act: Tipps von der Expertin

Die Europäische Union gilt als erste Region der Welt, die den Einsatz Künstlicher Intelligenz umfassend regelt. Was der AI Act für Startups bedeutet und welche Maßnahmen sie jetzt setzen sollten.
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Eine Frau vor braunem, pinken Hintergrund.
Prof. Dr. Christiane Wendehorst (c) brutkasten

Der AI Act ist seit heute Mitternacht in Kraft. Er betrifft Startups, die KI-Anwendungen entwickeln und auch solche, die sie verwenden. Die EU will damit KI regulieren und sicherstellen, dass die Technologie nicht zur Gefahr für Grund- und Menschenrechte wird.

Die Vorarbeiten zur KI-Verordnung sind bereits seit mehr als fünf Jahren im Gange. Darin verwoben sind auch Vorschläge der Wiener Rechtswissenschafterin und Expertin für Digitalisierung und Innovation im Recht Christiane Wendehorst. “Ganz viel von dem, was wir jetzt auch in der KI-Verordnung sehen, wurde im Prinzip 2018 entwickelt”, erzählt sie im brutkasten-Talk.

AI Act: Risikopyramide als Herzstück

Die Struktur der KI-Verordnung ist jene eines Produktsicherheitsgesetzes. Das heißt, sie klassifiziert KI-Anwendungen nach ihrem Risikopotenzial und definiert, wie diese Gefahren von KI-Herstellern als auch KI-Usern einzuschätzen und einzudämmen sind. Als „Herzstück“ der KI-Verordnung gilt die Risikopyramide. Die für KI-Systeme geltenden Regeln sind gestaffelt nach deren Risiko und dabei folgen sie dem Prinzip: Je größer das Risiko, desto größer die Pflichten.

zeigt eine Pyramide
eigene Darstellung I Die Risikopyramide der KI-Verordnung

Für Startups bedeutet diese Risikopyramide zunächst, dass sie selbst Einschätzungen ihrer KI-Anwendungen vornehmen müssen. Der Gesetzgeber hat eine Einteilung für KI-Systeme erstellt und sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme definiert, die in Artikel 6 der KI-Verordnung sowie im Anhang III festgelegt sind. Startups, die ein KI-System entwickeln oder verwenden, müssen nun also überprüfen, ob ihr System unter diese Risikostufe fällt. Wenn dem so ist, müssen sie die genauen Anforderungen in dieser Risikoklasse beachten.

ACHTUNG: Der Anhang III zu Hochrisiko-KI-Systemen kann von der Kommission laufend ergänzt werden, daher sollten Startups diesen Anhang im Blick behalten.

Fristen: keine Panik, aber auch kein Müßiggang

Für alle, die ob des Inkrafttretens nervös werden, gilt: Keine Panik. Die KI-Verordnung geht mit großzügigen Übergangsfristen einher. Wer sich mit der KI-Verordnung beschäftigen sollte, sind Startups, die KI-Anwendungen entwickeln oder diese für ihr Unternehmen verwenden. Für sie gilt es sich in der nächsten Zeit anzuschauen, in welche Risikoklasse die KI eingestuft wird. Die Rechtswissenschafterin rät Startups, diese Risikoeinschätzung bald vorzunehmen. „Nicht kalkulieren: Ich lasse mir jetzt erst einmal Zeit und es wird schon nicht so arg sein und dann warte ich bis zum letzten Tag“, so Wendehorst.

eigene Darstellung I Daten: RTR-Servicestelle

Nach dem Inkrafttreten gilt erst einmal eine Übergangsfrist von sechs Monaten. Viele der Vorschriften betreffen Startups, wenn sie Hochrisiko-KI-Systeme verwenden. Die Vorschriften von Kapitel 1 und 2 werden nach Ablauf einer Frist von sechs Monaten anwendbar. Erst in einem Jahr sind dann General Purpose AI Systeme dran. Die meisten Vorschriften werden erst in 2 Jahren anwendbar und manche sogar erst nach 36 Monaten.

ACHTUNG: Umsetzungsschritte bedürfen in manchen Fällen Zeit und Vorbereitung. Es gilt daher bereits in der Übergangsfrist zu schauen, welche Systeme des Startups in eine Risikoklasse fallen könnten.

Das Spannungsfeld der KI-Verordnung

„Der risikobasierter Ansatz bedeutet, dass nicht alle KI-Systeme oder alle algorithmischen Systeme, die wir haben, gleichermaßen reguliert werden. Weil damit würden wir auch die Innovation hemmen, damit würden wir die KI-Entwicklung in Europa hemmen“, erklärt Wendehorst die Vorteile der Risikopyramide.

Die KI-Verordnung reguliert in einem Bereich, der sich im Spannungsfeld zwischen Sicherheitsbedürfnis und Innovationspotenzial befindet. Genau deshalb wäre der risikobasierte Ansatz angebracht, weil er Verhältnismäßigkeit in den Vordergrund stelle, meint die Rechtswissenschafterin. „Es muss eben strikt nach dem Verhältnismäßigkeitsprinzip vorgegangen werden“, sagt sie. Im brutkasten-Talk beschreibt sie das Potenzial der Verordnung sowohl Risiko von KI einzudämmen, als auch Innovation zu erlauben.

Startup-Innovationen waren Streitpunkt bis zum Schluss

Den Gesetzesentwurf hat die Kommission im April 2021 vorgelegt. Dann kam die Veröffentlichung von ChatGPT und daraufhin die weltweite Verbreitung von Künstlicher Intelligenz im Hausgebrauch. Das änderte natürlich auch die Anforderungen an die Verordnung. So wurde der Vorschlag an KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck angepasst und überarbeitet.

Dieser Aspekt der Verordnung war nicht unumstritten, denn genau in diesem Punkt hat man Innovationshemmnisse gesehen. Christiane Wendehorst weiß über die schwierigen Verhandlungspunkte und sagt, dass „einige Mitgliedstaaten plötzlich große Bedenken hatten, dass ihre eigenen Startups, sozusagen die Risingstars am KI-Markt, hier möglicherweise zu stark eingeschränkt würden“.

Diese Bedenken hätte man aber in den Verhandlungen lösen könnn. „Man hat bestimmte Dinge abgeschwächt, Kompromisse gefunden und vor allem muss man sagen: Am Ende hat dann der gemeinsame Wille überwogen, diese KI-Verordnung auf den Weg zu bringen“, resümiert die Rechtswissenschafterin.

Der EU AI Act will globale Standards setzen

“Unser KI-Gesetz wird auch einen erheblichen Beitrag zur Entwicklung globaler Leitplanken für vertrauenswürdige KI leisten”, kündigte Ursula von der Leyen den Anspruch der EU an, mit der KI-Verordnung globale Vorbildwirkung für sichere KI-Entwicklungen zu haben. Mit der KI-Verordnung ist Europa nicht nur die erste Region der Welt, die den Einsatz künstlicher Intelligenz umfassend reguliert, sie will damit auch weltweit Standards in der KI-Sicherheit setzen.

Dass das eine gute Entscheidung der Europäischen Union war und am Ende den Startups in der Region zu Gute kommt, davon ist Christiane Wendehorst überzeugt. Hätte sich die EU auf diese Verordnung nicht einige können, „wäre das ein enormer Gesichtsverlust für Europa gewesen“, sagt sie.

Sie sieht den unternehmerischen Vorteil in der KI-Verordnung darin: „Wenn die EU nicht reguliert hätte, hätten die Mitgliedstaaten im Prinzip regulieren können, wie sie das für richtig halten. Dann hätten wir einen Flickenteppich in der EU gehabt, wir hätten vielleicht einige Mitgliedstaaten gehabt, die ein sehr innovationsfeindliches Regime etabliert hätten und das wäre für die Unternehmen nicht gut gewesen. Unternehmen brauchen Planungssicherheit und deswegen wollten am Ende im Grunde alle diese KI-Verordnung haben.“, sagt die Professorin der Universität Wien im brutkasten-Talk.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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