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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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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