12.12.2022

Diesen Haftungsrahmen müssen Startups beim AI Act beachten

Im zweiten Teil ihres Startup-Updates klärt Rechtsanwältin und AI Austria- und European AI-Mitglied Jeannette Gorzala über den Haftungsrahmen auf, der sich in den KI-Regulierungen der EU abzeichnet.
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Jeannette Gorzala gibt Überblick über den Haftungsrahmen für Startups mit Blick auf den AI Act der EU © fotomek/AdobeStock & Jeannette Gorzala
Jeannette Gorzala gibt Überblick über den Haftungsrahmen für Startups mit Blick auf den AI Act der EU © fotomek/AdobeStock & Jeannette Gorzala

Ein großes Hindernis für Startups ist die Haftungsfrage. Wer haftet für Verletzungen, die Pflegeroboter ihren Patient:innen aufgrund von Softwarefehlern zufügen? Wer haftet für ein psychisches Trauma, wenn das Smart Home seine Bewohner:innen aus ‚Rache‘ für ein Update eine Woche im Keller in der Dunkelheit einschließt? Wer haftet, wenn KI-basierte HR-Systeme zur Unterstützung weiblicher Kandidatinnen überfeministische Tendenzen entwickeln und radikal alle anderen Bewerber* aussortieren?

Offene Fragen und Lücken im Haftungssystem sollen durch die Richtlinie zur Anpassung von Bestimmungen über die außervertragliche zivilrechtliche Haftung zur künstlichen Intelligenz (AI Liability Directive, AILD) und den Entwurf einer neuen Produkthaftungsrichtlinie (Product Liability Directive, PLD) gelöst werden. Dieser Beitrag gibt einen Kurzüberblick.

Software ist ein Produkt!

Die Produkthaftungsrichtlinie aus 1985 soll durch die PLD auf Stand gebracht werden und neue Entwicklungen, wie KI und IoT (Internet of Things) berücksichtigen. Daher soll Software künftig explizit auch als Produkt gelten. Geschädigte sollen auf Basis der Produkthaftung verschuldensunabhängig Ersatz für Schäden durch KI-Systeme fordern können.

Ersatzfähig sollen neben Schäden aus dem fehlerhaften Produkt inklusive Personenschäden auch Sachschäden, Datenverluste und medizinisch anerkannte psychische Schädigungen sein. Grundrechtsverstöße fallen nicht in den Anwendungsbereich der PLD, jedoch soll die AILD bei der Geltendmachung unterstützen. Die aktuelle Schwelle, dass nur Schäden über EUR 500 ersatzfähig sind, entfällt und die Dauer für eine Geltendmachung soll allgemein 10 Jahre, im Ausnahmefall 15 Jahre, betragen.

Fehlerhaftigkeit – woran hat’s gelegen?

Der Bewertungskatalog, wann Software fehlerhaft ist, wird ausgeweitet. In die Beurteilung sollen unter anderem auch folgende Umstände miteinfließen:

  1. Fähigkeit der Software, weiter zu lernen
  2. Vorhersehbare Verwendung und missbräuchliche Verwendung
  3. Anforderungen an Produkt und Cybersicherheit

Damit wirken PLD und der AI Act insbesondere bei Hochrisiko KI-Systemen (z.B. HR, Bildung, Banken, Versicherungen, Justizwesen, Sicherheitskomponenten bei bestimmten Maschinen, etc.) zusammen.

Show me the evidence!

Neu ist eine Verpflichtung, dass Unternehmer:innen verpflichtet sind, Beweismittel offenzulegen, die ein Kläger oder eine Klägerin zum Nachweis von Ansprüchen benötigt. Der Wissensvorsprung von Hersteller:innen gegenüber Verbraucher:innen soll dadurch abgebaut werden. In der Praxis kritisch wird hier die Balance von Informationsrechten und dem Schutz von Betriebs- und Geschäftsgeheimnissen sein sowie die Verhinderung von Missbrauch dieses Instruments.

Achtung vor den Vermutungen der PLD und AILD!

Die Beweispflicht für Fehlerhaftigkeit des Produkts, Schaden und Kausalität zwischen Fehlerhaftigkeit und Schaden trägt grundsätzlich der Kläger. Die PLD führt jedoch eine Reihe von Vermutungen für das Vorliegen einer Fehlerhaftigkeit sowie das Bestehen eines Kausalitätszusammenhangs ein, die vom Beklagten selbstverständlich widerlegt werden können.

Ebenso führt die AILD für die verschuldensabhängige Haftung drei unterschiedliche Kategorien von widerlegbaren Vermutungen des Kausalzusammenhangs ein, nämlich allgemein, speziell für Hochrisiko KI-Systeme und in Ausnahmefällen für KI-Systeme in der persönlichen Verwendung. Die Vermutungen in der PLD und AILD sind jeweils komplex mit einer Vielzahl an Voraussetzungen und Abhängigkeiten gestaltet, weshalb hier auf die nähere Behandlung verzichtet wird – außer bei Interesse.

What’s next?

Die Konsultationen und der Gesetzesprozess laufen noch. Unabhängig in welcher konkreten Form das neue Haftungsregime kommt ist es wichtig, für alle Programmierer:innen, Softwareentwickler:innen, Startups und Unternehmer:innen, die Komponenten oder ganze Systeme selbst erstellen, liefern oder anbieten, ihre eigene Position und die Position ihrer Produkte und Dienstleistungen in dem geplanten Haftungsregime zu finden. Darauf aufbauend können Haftungsrisiken im Unternehmen identifiziert, abgefedert und gezielt gesteuert und gemanaged werden.

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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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