24.02.2023

Diese Partei wird von einem Chat-Bot geleitet

Die Synthetische Partei Dänemark lässt ihre Politik von einem Chatbot betreiben. Bei Wahlen durfte konnte die KI aber noch nicht antreten.
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Mit Robotern als Lehrenden hat ChatGPT nichts zu tun. | Foto: Adobe Stock

Der Fortschritt von Künstlicher Intelligenz stellt die Politik vor eine Herausforderung. Selbst die Open-AI-Chefin Mira Murati plädierte für Beschränkungen ihres Produkts Chat-GPT. Die politischen Verantwortlichen müssen sich demnach damit auseinandersetzen, wie man künftig mit Chatbots und anderen KI-Softwares umgeht und wie diese das Zusammenleben von Bürger:innen nachhaltig beeinflussen sollen. Doch was ist, wenn das Politikum KI plötzlich selbst zum Politiker wird – so geschehen in Dänemark.

Chatbot soll Nichtwähler:innen überzeugen

„Leader Lars“ ist der Vorsitzende der Synthetischen Partei. Dabei ist Lars weder ein aufstrebender Jungpolitiker, noch ein lang-gedienter Kenner des Systems – Lars ist ein Chatbot. Die Idee hinter dem skurrilen Projekt stammt von Asker Staunæs.

Sie hatte die Synthetische Partei gegründet und dabei einige Vorstellungen mehrere dänischer Randparteien seit dem Jahr 1970 übernommen. Lars soll demnach die politische Mitte ansprechen und auch bei Wahlen überzeugen.

Laut den Programmierern dürfte der Chatbot die Werte vertreten, die die rund 20 Prozent der dänischen Nichwähler:innen als wichtig ansehen. Lars spricht beispielswese für ein universelles Grundeinkommen von 13.400 Euro und die Schaffung eines Internets in Gemeinschaftsbesitz aus.

KI soll Armut bekämpfen

„Wir repräsentieren die Daten aller Randparteien, also aller Parteien, die versuchen, ins Parlament gewählt zu werden, aber keinen Sitz haben“, kommentiert Staunæs die Ziele der Synthetischen Partei. Bei Wahlen ist Lars bisher noch nicht angetreten. Das verhindert das dänische Recht, das ausschließlich Menschen als wählbar ansieht. Die Mitstreiter:innen von Lars scheiterten beim Urnengang im Oktober 2022 jedoch und zogen nicht ins Parlament ein.

Die Synthetische Partei lässt sich jedoch nicht entmutigen und baut auf langfristige Ziele. Gemeinsam mit Lars will man bis 2030, die Bürger:innen im Bezug auf die Arbeit mit KI besser ausbilden. Zudem hofft man mit Hilfe der KI auch Lösungen gegen Armut, Ungleichheit und Klimawandel zu finden.

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Christina Hirschl, Geschäftsführerin von Silicon Austria Labs | (c) Helge Bauer
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Laut internationaler Energieagentur wird sich der weltweite Stromverbrauch der Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln. Das entspricht etwas mehr als dem gesamten Stromverbrauch Japans heute. Während die EU ein verpflichtendes Nachhaltigkeits-Label entwirft, um den Energie- und Wasserverbrauch der Branche einheitlich bewerten zu können, arbeitet man in Österreich bei Silicon Austria Labs an energieeffizienter KI und Rechen-Hardware.

Stromsparen mittels Chip-Bausteinen und optimierten KI-Modellen

Bei Silicon Austria Labs arbeitete man schon 2025 an einer effizienteren KI, wie brutkasten berichtete. Nun soll Energie mittels Hardware-Beschleunigern gespart werden, also mit Chip-Bausteinen, die KI-Berechnungen mit wesentlich geringerem Energieaufwand ausführen als herkömmliche Prozessoren. So entwickelt das Silicon Austria Labs für das europäische Projekt ISOLDE im Rahmen des Chips Joint Undertaking energieeffiziente Beschleuniger.

„Unsere Stärke liegt darin, KI dort effizient zu machen, wo sie tatsächlich rechnet, im Chip und im Datacenter“, sagt Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs. „Wir entwickeln Hardware und Verfahren, die dieselbe Rechenleistung mit deutlich weniger Energie erbringen. Das ist die Grundlage, damit KI in Europa nachhaltig wachsen kann.“

Zudem optimiert Silicon Austria Labs KI-Modelle so, dass sie Daten nicht in große Rechenzentren senden, sondern direkt auf den jeweiligen Geräten laufen, wie etwa Haushaltsgeräten, Sensoren oder Satelliten. Auch an einem energieeffizienten „föderierten Lernen“ wird bei Silicon Austria Labs geforscht. Bei dem Prozess wird KI trainiert, ohne dabei sensible Daten zusammenzuführen.

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