13.11.2020

FRDM: US-Startup kämpft mit transparenten Supply-Chains gegen moderne Sklaverei

Das US-amerikanische Startup FRDM von Justin Dillon bietet Unternehmen an, auf seiner Plattform ihre Supply Chains zu kontrollieren, um gegen moderne Sklaverei vorzugehen.
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(c) FRDM - Justin Dillon, Founder von FRDM, kämpft seit Jahren gegen moderne Sklaverei.

Rund 25 Millionen Menschen waren im Jahr 2016 in Zwangsarbeit gefangen. Dazu kommen noch 152 Millionen Fälle von Kinderarbeit, wie ein UN-Report 2017 feststellte. Es sind Zahlen, die im Umfang überraschen und schwer zu fassen sind. Der Kampf gegen diese moderne Sklaverei ist ein schwieriger, da viele Dinge verdeckt passieren und medial kaum Beachtung finden. Justin Dillon arbeitet daher mit seinem Startup FRDM daran, moderne Sklaverei sichtbar zu machen.

Obama wollte Anti-Sklaven-App

Bereits im Jahr 2011 bat ihn die Obama-Regierung, eine App zu entwickeln, um die Verbraucher darüber zu informieren, wie sich ihre Einkäufe auf moderne Sklaverei auswirken.

Wieviel Sklaven benötig mein Lebensstil?

Justin und sein Team haben daher die Plattform slaveryfootprint.org entwickelt, die die Verbraucher auffordert, grundlegende Informationen über den Kauf einzugeben. Am Ende der Umfrage erfahren sie, wie viele Sklaven benötigt werden, um ihren Lebensstil zu unterstützen. Die Website war maßgeblich an der Verabschiedung mehrerer moderner Sklaverei-Gesetze beteiligt.

FRDM mit globalem Netzwerk

„Unser Ziel ist es, der Welt zu helfen, besser zu konsumieren. Wir können eine bessere Welt aufbauen, indem wir uns dafür entscheiden, von Unternehmen zu kaufen, die unsere Werte teilen. FRDM baut ein globales Netzwerk von auf Werte ausgerichteten Unternehmen auf“, erzählte er Forbes 2019.

Briefe an Unternehmen

Doch eigentlich begann alles schon viel früher. Es war 2008, und Dillon – damals ein Musiker, der zum Anti-Zwangsarbeitsaktivisten wurde – hatte gerade eine Online-Kampagne namens „Chain Store Reaction“ gestartet, in der die Verbraucher aufgefordert wurden, Briefe an ihre Lieblingsunternehmen zu schreiben, in denen diese aufgefordert wurden, die Zwangsarbeit in ihren Lieferketten auszurotten, wie Wired berichtete.

Kontakt zu Steve Jobs

Aus einer Laune heraus schickte Dillon eine E-Mail an Steve Jobs und fragte, ob das iPhone aus Tantal hergestellt sei – einem Material zur Herstellung von Mobiltelefonen, das unter Zwangsarbeit abgebaut wird. Der Gründer hatte nie eine Antwort erwartet, aber vier Stunden später bekam er eine: „I have no idea. I’ll look into it. Steve“ lautete sie.

23 Millionen Menschen nutzten slaveryfootprint.org

Seitdem wurden fast 900.000 E-Mails über „Chain Store Reaction“ an fast 3.500 Unternehmen gesendet. Die Website namens SlaveryFootprint.org wurde seit ihrem Launch von rund 23 Millionen Menschen genutzt.

FRDM möchte Bewusstsein schärfen

Beide Initiativen sollen dazu beigetragen, das Bewusstsein für das Thema der modernen Sklaverei zu schärfen. Aktuell unterstützt Dillon Unternehmen dabei, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Das ist der Gedanke hinter seiner Softwareplattform FRDM, die von Dillons gemeinnütziger Organisation „Made in a Free World“ entwickelt wurde.

Bei FRDM können Unternehmen Daten zu allen von ihnen gekauften Artikeln und zum Standort ihrer Lieferanten hochladen. Das Startup generiert sodann ein Dashboard, in dem erläutert wird, wer die riskantesten Lieferanten sind. Dann liegt es an den Unternehmen, schlechte Akteure zu suchen und ihre Lieferanten neu zu bewerten.

Promo-Video FRDM

„Wir helfen ihnen zu identifizieren, wo sich die Hotspots befinden werden“, erklärte Dillon in einem Interview mit Wired: „Sie können nicht alle 30.000 Lieferanten gleichzeitig wechseln, aber wenn wir Ihnen die zehn wichtigsten Lieferanten nennen können, auf die sie sich konzentrieren sollten, ist das ein guter Anfang. Schließlich haben Unternehmen die Macht, diese Lieferanten dort zu treffen, wo es weh tut: Auf ihren Bankkonten. Wir glauben, wir müssen Unternehmen zu Helden machen.“

Hilfe von Harvard-Mitarbeiterin

Umgesetzt wurde FRDM mit der Hilfe von Mira Bernstein von der Harvard University. Zunächst wurden Daten gesammelt, wo Sklaverei am weitesten verbreitet ist und welche Produkte davon betroffen sind. Diese Daten wurden anschließend mit Handelsdaten der UN kombiniert, die bestimmten, welche Länder welche Produkte aus welchen Gegenden beziehen.

Von der Liste zum Algorithmus

Das Ergebnis war eine Liste aus tausenden Produkten und Dienstleistungen, die in ihre Bestandteile zerlegt wurden, um alle Rohstoffe zu bestimmen, die etwa für die Herstellung von PCs oder Handys erforderlich sind.

Unter Verwendung dieser Datenquellen erstellte Bernstein einen Algorithmus, der vorhersagen konnte, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Produkt mithilfe von Sklavenarbeit hergestellt wurde.

Risiko-Optik

Im Detail bietet FRDM eigenen Angaben nach eine durchgängige Risiko-Optik auf allen Ebenen der Lieferkette: primäre Inputs, Produkte, Länder, Branchen und Lieferanten. Durch intuitive Datenvisualisierungen, Berichte und Warnungen können User den Überblick über das Risiko behalten – mithilfe des firmeneigenen Risikoalgorithmus, der über das Risikoanalyse-Framework Inputs der Lieferkette hervorhebt. Dabei wird jeder Lieferant und die damit verbundenen Branche mithilfe von Crawlern für maschinelles Lernen überprüft.

Justin Dillon im Gespräch mit Christian Lanng, CEO Tradeshift, über die Zukunft der Lieferketten

Dillon zeigt sich optimistisch in Bezug auf die Fähigkeit von Unternehmen, weltweit Gutes zu tun. „Wenn Menschen an soziale Innovation in großen Unternehmen denken, wenden sie sich normalerweise an die CSR-Abteilung (Corporate Social Responsibility) oder vielleicht an ein Innovationsteam. Niemand denkt an ‚Procurement‘. Ich glaube, die Kaufkraft von Unternehmen hat ungenutzte Kapazitäten, um Veränderungen herbeizuführen. Weil sie entscheiden, wer die Verträge erhält. Dies ist eine unglaubliche Hebelwirkung, um ein gutes Verhalten in Lieferketten zu fördern und abscheuliches Verhalten wie Kinderarbeit zu unterbinden,“ so Dillon im Forbes Magazin.

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Rechtsanwalt Manuel Mofidian © Armin Hubner

Ein Unternehmen erstellt selbst oder unter seiner Weisung und Kontrolle einen kurzen Werbeclip. Kein Dreh, kein Team, kein Budget für Schauspieler:innen: Die Person, die im Video das Produkt vorstellt, ist von einer KI generiert. Sie existiert nicht, sieht aber aus wie ein Mensch.

Seit Sonntag ist dieser Clip kennzeichnungspflichtig, und die Pflicht trifft das Unternehmen, nicht das Tool, mit dem der Clip entstanden ist. Denn ein Deepfake im Sinne des Gesetzes ist nicht nur die manipulierte Aufnahme einer prominenten Person. Nach den neuen Leitlinien der EU-Kommission genügt es, dass das Dargestellte real existieren könnte und der Inhalt so wirkt, als wäre er echt. Ob jemand täuschen wollte, spielt keine Rolle. Ob der Gesetzeswortlaut wirklich so weit reicht, wird in der Fachwelt diskutiert, denn er knüpft an die Ähnlichkeit mit real existierenden Personen an. Für die Praxis ist vorerst die Kommissionslinie maßgeblich, denn an ihr werden sich die Behörden primär orientieren.

Nein, die EU hat das nicht verschoben

In vielen Geschäftsleitungen ist in den vergangenen Wochen eine andere Botschaft angekommen: Brüssel habe zurückgerudert, man habe Zeit. Diese Lesart ist gefährlich verkürzt.

Die Digital-Omnibus-Verordnung zur KI, Verordnung (EU) 2026/1744, wurde am 24. Juli im Amtsblatt veröffentlicht und ist seit 27. Juli in Kraft, wenige Tage vor dem Stichtag. Verschoben hat sie die Pflichten für Hochrisiko-Systeme: eigenständige Anwendungen nach Anhang III auf Dezember 2027, in Produkte eingebettete KI auf August 2028. Die Transparenzpflichten hat sie in ihrer Substanz nicht angetastet. Sie gelten seit Sonntag.

Eine einzige Ausnahme gibt es, und sie betrifft Anbieter, nicht Anwender (in der KI-VO Betreiber genannt): Generative KI-Systeme, die bereits vor dem 2. August auf dem Markt waren, haben für die technische, maschinenlesbare Kennzeichnung ihrer Ausgaben bis zum 2. Dezember 2026 Zeit. Auf die Pflichten von Unternehmen, die KI einsetzen, hat das keine Auswirkung.

Was es an Orientierung gibt

Anders als beim Start der DSGVO steht der Stichtag nicht im luftleeren Raum. Die EU-Kommission hat am 10. Juni den Verhaltenskodex zur Transparenz KI-generierter Inhalte veröffentlicht. Die dazugehörigen Leitlinien zur Auslegung von Artikel 50 hat sie inhaltlich am 20. Juli freigegeben, die förmliche Annahme steht noch aus, bis alle Sprachfassungen vorliegen. Beides ist rechtlich nicht bindend, in der Praxis aber der Maßstab, an dem sich Behörden orientieren werden.

Der Kodex wurde von Kommission und AI Board als geeignet bewertet. Wer ihm beitritt, kann sich zum Nachweis der Kennzeichnungspflichten darauf berufen. Wer das nicht tut, muss seine Compliance auf anderem Weg belegen und muss laut Kommission mit mehr Auskunftsersuchen rechnen.

Die wichtigste Unterscheidung, die Sie brauchen

Das Gesetz trennt zwei Rollen: Anbieter und Betreiber. „Stark vereinfacht gesagt: Anbieter ist, wer ein KI-System entwickelt und auf den Markt bringt. Betreiber ist derjenige, der ein KI-System in eigener Verantwortung nutzt. Die Definitionen sind aber deutlich länger und komplexer, also muss im Einzelfall wirklich ausgelegt werden, ob die Tatbestände erfüllt sind, auch weil diese mit den Definitionen von KI-Systemen und -Modellen verzahnt sind“, sagt Manuel Mofidian, Wirtschafts- und Tech-Rechtsanwalt mit Spezialisierung auf KI-Recht. „Vielleicht sogar 99 Prozent der Unternehmen und Organisationen, die KI einsetzen, sind Betreiber.“

So sei man bereits Betreiber, wenn ein Unternehmen einen eingekauften Voicebot laufen lässt. Aber auch wenn Mitarbeiter:innen auf Anweisung des Unternehmens ein KI-Tool einsetzen, wird dadurch ihr Unternehmen zum Betreiber, nicht der einzelne Mitarbeiter:innen. Heraus fällt nur die rein persönliche und nicht berufliche Nutzung: „Wenn meine Mutter privat ChatGPT verwendet, ist sie keine Betreiberin.“

Die Grenze verläuft dabei nicht per se zwischen Unternehmen und Einzelpersonen, sondern zwischen privat und erwerbsmäßig. Wer regelmäßig wirtschaftlichen Nutzen aus der Nutzung zieht oder sie im Rahmen einer geschäftlichen, beruflichen oder freiberuflichen Tätigkeit einsetzt, ist Betreiber. Creator, die KI-Inhalte monetarisieren, fallen darunter.

Diese Trennung entscheidet, wer welche Pflicht hat. In den drei folgenden Beispielen fällt die Antwort jeweils anders aus.


Beispiel 1: Der Chatbot im Kundenservice

Wer mit einer KI spricht, muss das erfahren. Diese Pflicht trifft allerdings nicht Sie, sondern den Anbieter, also jenes Unternehmen, das den Assistenten gebaut und verkauft hat. Es muss das Produkt so konzipieren, dass die Information rechtzeitig kommt. „Bei der ersten Interaktion, so früh wie möglich und deutlich“, fasst Mofidian zusammen, in der Praxis also z. B. mit einer Ansage zu Gesprächsbeginn.

Eine Ausnahme gibt es, wenn ohnehin offensichtlich ist, dass eine KI interagiert. Ein erkennbarer virtueller Comic-Avatar dürfte darunterfallen. Eine Stimme, die klingt wie ein Mensch, nicht. Auf diese Ausnahme sollte man sich aber nicht zu bequem verlassen: Die Kommission verlangt in ihren Leitlinien eine enge Auslegung, weil die Ausnahme den Betroffenen Transparenz entzieht.

Für Unternehmen, die einen solchen Assistenten einkaufen, ist dieser legistische Ansatz dennoch eine Entlastung: Sie müssen die Ansage nicht selbst einbauen. Wer allein einen fremden Chatbot in die eigene Website einbindet, bleibt nach den Leitlinien im Regelfall Betreiber. Die Rolle kann aber kippen: Wer in gewissen Konstellationen das System wesentlich verändert, etwa nachtrainiert, wer seine Zweckbestimmung ändert oder es unter eigenem Namen oder eigener Marke in Verkehr bringt, kann selbst zum Anbieter werden und „erbt“ dann die Anbieter-Pflichten.

Beispiel 2: Das „Deepfake“-KI-Video im Marketing

Hier kann die Hauptverantwortung das KI-einsetzende Unternehmen treffen, den Betreiber im Sinne der KI-Verordnung. Wer Inhalte veröffentlicht, die als echt durchgehen könnten, muss offenlegen, dass sie künstlich erzeugt wurden. Der Hinweis darf dabei nicht in den Metadaten vergraben sein, er muss für Menschen wahrnehmbar sein. Auf die maschinenlesbare Markierung, die der Anbieter im Inhalt hinterlässt, können Sie sich zur Erfüllung Ihrer eigenen Pflicht ausdrücklich nicht stützen.

Nicht jedes KI-Bild fällt darunter. „Jedes Deepfake ist künstlich erzeugt, aber nicht jeder künstlich erzeugte Inhalt ist ein Deepfake“, sagt Mofidian. „Ich kann tausend Sachen mit einer KI machen, die nichts mit Deepfake zu tun haben. Ein Bild von einem Einhorn zum Beispiel. Hier besteht keine ausreichende Ähnlichkeit mit realen Lebenssachverhalten, weswegen dies kein Deepfake sein kann.“ Bei offensichtlich künstlerischen, kreativen, satirischen, fiktionalen oder vergleichbaren Werken kann die Offenlegung in angemessener, nicht die Darstellung beeinträchtigender Form erfolgen. Die Kennzeichnungspflicht entfällt dadurch jedoch nicht vollständig.

Wie eine Kennzeichnung konkret aussehen kann, beschreibt der Verhaltenskodex. Die Kommission stellt dafür einen Satz frei verfügbarer EU-Icons bereit, den Betreiber verwenden können; gleichwertige eigene Labels sind ebenfalls zulässig. Der Kodex macht darüber hinaus Vorgaben zu Gestaltung und Platzierung und sieht Alternativen vor, wo visuelle Labels nicht funktionieren, bei reinen Audioinhalten etwa gesprochene Hinweise.

Beispiel 3: Der automatisch erzeugte Text

Der unauffälligste Teil ist für viele der folgenreichste. Wer KI-erzeugte Texte veröffentlicht, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, muss das kennzeichnen. Hier genügt bereits die Erzeugung, eine Verzerrung der Realität ist nicht nötig.

Jedoch greift eine Ausnahme, wenn der Inhalt einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt.

Entscheidend ist, was als Überprüfung zählt. Die Kommission verlangt eine bewusste Auseinandersetzung mit der Substanz des Inhalts, durch Personen mit einschlägigem Fachwissen und fachlichem Urteilsvermögen. Rein formale oder prozedurale Kontrollen genügen ausdrücklich nicht, Rechtschreib- und Grammatikkorrektur werden als Negativbeispiele genannt. Ein Text muss also nicht verändert, aber inhaltlich geprüft werden. „Es kann reichen, dass du es einmal bewusst inhaltlich substanziell prüfst und durchliest. Keiner verpflichtet dich, einen Beistrich zu ändern“, sagt Mofidian. Entscheidend sei, dass beides zusammenkommt: „Die Prüfung allein genügt nicht. Es muss auch jemand die redaktionelle Verantwortung übernehmen.“

Damit sind klassische Redaktionen weitgehend außen vor. Eng wird es dort, wo der Mensch aus dem Prozess verschwindet. Ein Agent, der Texte generiert und selbst publiziert, ohne dass jemand gegenliest, erfüllt die erste Bedingung nicht. „Wenn das alles autonom abläuft, dann hast du ein Kennzeichnungs-Thema“, sagt Mofidian. Für Unternehmen, die gerade solche Pipelines aufbauen, sei dies eine wichtige Konsequenz des Stichtags.


Was nicht gekennzeichnet werden muss

Rund um den Stichtag kursierte die Warnung, künftig müsse praktisch jeder mit KI erstellte Inhalt ein Label tragen. Das ist so nicht richtig, und die Abgrenzung ist für die Praxis oft entscheidender als die Pflicht selbst.

Nicht erfasst sind KI-erzeugte Texte, die nicht der Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dienen. Hier braucht es nach Artikel 50 kein Label. Auch der Newsletter über das eigene Sortiment fällt nicht darunter, wohl aber ein Beitrag, der über ein Thema von allgemeinem Interesse informiert.

Nicht erfasst sind erkennbar künstliche Bilder und Videos, vom Fantasiemotiv bis zur sichtbar generierten Illustration.

Nicht erfasst ist KI, die im Hintergrund unterstützt, ohne den Inhalt wesentlich zu verändern, etwa bei Standardbearbeitung oder Berechnung. Ebenso wenig erfasst sind Systeme, die weder mit Menschen interagieren noch Inhalte erzeugen und auch keine Emotionen erkennen oder Menschen biometrisch kategorisieren, also der Großteil klassischer Analyse-Anwendungen in der Produktion.

Nicht erfasst ist schließlich, was vor dem Stichtag erzeugt wurde: Eine rückwirkende Kennzeichnung älterer Inhalte verlangt niemand. Eine Ausnahme sollten Unternehmen mit vorbefülltem Content-Kalender kennen: Bei Text kommt es auf den Zeitpunkt der Veröffentlichung an. Wer einen KI-Text im Juli erzeugt und im September publiziert, muss ihn kennzeichnen, sofern er unter die Pflicht fällt.

Und schließlich ist die maschinenlesbare Kennzeichnung, über die derzeit viel geschrieben wird, eine Pflicht der Anbieter, und sie richtet sich nicht an den Leser. „Für dich muss die Kennzeichnung nicht eindeutig sein, sondern für eine Maschine“, erklärt Mofidian den Unterschied. „Beim Deepfake muss es dagegen so sein, dass ein Mensch es versteht.“ Wer KI-Werkzeuge einkauft, muss also keine Wasserzeichen in seine Dateien bauen.

Wer allerdings dokumentieren kann, wie ein Inhalt entstanden ist und wer ihn freigegeben hat, ist im Streitfall besser aufgestellt. Nachweisbarkeit ist keine Pflicht aus Artikel 50, aber sie entscheidet, wie belastbar man dasteht, wenn jemand nachfragt.

Die Falle: KI-Recht ist mehr als nur die KI-VO

Selbst wer nach dieser Aufteilung zum Schluss kommt, als Betreiber in gewissen Konstellationen wenig tun zu müssen, sollte nicht zu früh aufatmen. Dass der AI Act in gewissen Konstellationen entlasten kann, sagt Mofidian, „heißt für andere, ebenfalls einschlägige Rechtsgebiete noch nichts“. „KI-Recht ist eine Querschnittsmaterie. Das Kennzeichnungs-Regime des AI Acts ist nur eine Schicht. Daneben laufen DSGVO, Urheberrecht, Persönlichkeitsrechte, Lauterkeitsrecht, Vertrags- und Haftungsfragen.“

Für die Praxis besonders relevant: Das Label schützt nicht vor anderen Rechtsfolgen. „Ein gekennzeichnetes Deepfake kann trotzdem rechtswidrig sein, etwa weil es das Bildnis einer realen Person verletzt“, sagt Mofidian. Zudem droht die Durchsetzung nicht nur von Behördenseite: „Eine fehlende Kennzeichnung, aber auch eben z. B. Rechtsverstöße aus anderen Bereichen, holen dich unter Umständen schneller über eine Mitbewerber-Abmahnung ein als über eine Behörde.“ Die Kennzeichnung beantwortet nur die Frage, ob KI im Spiel war, nicht, ob der Inhalt selbst zulässig ist oder Rechte anderer verletzt, etwa Geschäftsgeheimnisse.

Deutlich zeige sich dies z. B. im Datenschutzrecht. Dort kann sich das Verhältnis in gewissen Konstellationen fast schon umdrehen, wobei auch hier jedenfalls im Einzelfall geprüft werden muss: Während nach der KI-Verordnung Pflichten wie der „Chatbot-Hinweis“ oder die maschinenlesbare Markierung beim Anbieter liegen können, kann datenschutzrechtlich das einsetzende Unternehmen der Verantwortliche sein, weil es über Zweck und Mittel der Datenverarbeitung entscheidet. Der KI-Anbieter kann in dieser Konstellation datenschutzrechtlich betrachtet häufig Auftragsverarbeiter sein, wobei denkbar ist, dass KI-Anbieter daneben auch zu eigenen Zwecken verarbeiten und insoweit selbst Verantwortliche sind. Arbeitet der Anbieter nicht DSGVO-konform, kann das auf das einsetzende Unternehmen zurückfallen, das nach der KI-Verordnung „nur“ Betreiber ist, nach der DSGVO aber Verantwortlicher.

Was Verstöße kosten

Verstöße gegen die Transparenzpflichten liegen auf der mittleren Sanktionsstufe: bis zu 15 Millionen Euro oder drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Für Unternehmen gilt der höhere der beiden Werte.

Für kleine und mittlere Unternehmen einschließlich Startups dreht die Verordnung diese Regel um. Dort gilt der niedrigere Wert. Ein Startup mit zehn Millionen Euro Umsatz riskiert damit maximal 300.000 Euro, nicht 15 Millionen. Die oft zitierten 35 Millionen Euro betreffen ausschließlich die verbotenen KI-Praktiken und haben mit Kennzeichnung nichts zu tun.

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AI Summaries

FRDM: US-Startup kämpft mit transparenten Supply-Chains gegen moderne Sklaverei

  • Justin Dillon arbeitet mit seinem Startup FRDM daran moderne Sklaverei sichtbar zu machen.
  • Bei FRDM können Unternehmen Daten zu allen von ihnen gekauften Artikeln und zum Standort ihrer Lieferanten hochladen.
  • Dann liegt es an den Unternehmen, schlechte Akteure zu suchen und ihre Lieferanten neu zu bewerten.
  • Dillon zeigt sich optimistisch über die Fähigkeit von Unternehmen, weltweit Gutes zu tun.

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