Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

06.09.2022

Warum es für künstliche Intelligenz auch einheitliche Connectivity Standards braucht

In einem Gastbeitrag erläutert Georg Hanschitz, Head of Austria & Hungary, Director Ecosystem & Cloud bei Huawei und Innovation Researcher, welche Bedeutung neue Schnittstellenstandards, wie Matter, und Open APIs für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz haben.

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✨ AI Kontextualisierung

In der Schule fing es an. Um präzise zu sein, waren es kleine Roboter, die erfolgreich einem schwarzen Band am Boden entlang fuhren – ein Erfolgserlebnis. Was dann aber folgte war die bohrende Frage, warum der Weg, der später ohne Hilfsband erfolgreich absolviert wurde, nicht an die anderen Roboter meiner Mitschüler:innen übertragen werden könnte. Das war meine erste Berührung mit künstlicher Intelligenz und dem dringenden Vermissen einer entsprechenden Schnittstelle – im besten Fall eine über das damals bereits vorhandene Schulnetzwerk.

Heute fahren Staubsauger-Roboter ohne Hilfsband durch unsere Wohnungen – scheinbar magisch. Die Magie ist jedoch schnell vorbei, sobald man das Modell wechselt, oder gar den Hersteller. Der Wohnzimmergrundriss wird nicht ins kollektive Gedächtnis der Cloud übertragen und wenn, dann mit Sicherheit nicht in jenes des nachfolgenden Konkurrenzprodukts. Zurück zum Start – das Gerät neu anlernen – problematische Stellen mit einem Band markieren. Da bin ich wieder, 20 Jahre später mit einem schwarzen Isolierband am Fußboden.

Matter als Gamechanger?

Seit ihrem Auftreten in den frühen 2000er Jahren scheiterten digitale, mobile und IoT-Ökosysteme daran zusammenzuwachsen, um ein netzwerkgetriebenes KI-Leben aufzubauen, wie es sich viele Branchenexperten zu Beginn des Internet-Zeitalters vorgestellt hatten. Seit zu Beginn 2022 Matter als neue „Unified Connectivity Technology“ und „Communication Protocol“ vorgestellt wurde, stehen die Zeichen für ein Zeitalter Künstlicher Intelligenz auf GO. Matter ermöglicht es IoT-Geräten miteinander zu kommunizieren und die Idee diese Protokolle (inklusive Schnittstellen) auf Datenbank-Interaktionen zu erweitern ist kein Science Fiction mehr.

Die „Connectivity Standards Alliance“

In Bezug auf Schnittstellen zu Web, Mobile und IoT gibt es bereits Lösungen, die in der Lage sind, Geräte und Datenbanken unterschiedlicher bzw konkurrierender digitaler Ökosysteme zu verbinden – aber es gibt Grenzen (abseits der Datenschutzgrungverordung), wie das obige Beispiel zeigt. Im Fall von Matter bauen nun mehr als 200 Unternehmen in der „Connectivity Standards Alliance“ einen gemeinsamen Kommunikationsstandard für IoT-Interoperabilität – das lässt berechtigt hoffen.

… auch die Industrie selbst kann Interoperabilität schaffen, wenn sie will.
Georg Hanschitz

Open APIs & FinTechs als Erfolgsbeispiel

Überdies ermöglichen Open APIs (Application Programming Interfaces) Drittentwicklern und Innovatoren Zugriff auf „Backend-Daten“ und „Software-Bibliotheken“ zur Verbesserung und Weiterentwicklung bestehender Anwendungen und Dienste auf Basis vorhandener bzw. bestehender Datenbanken.

FinTechs sind hier ein erfolgreiches Beispiel. Open-API-Standards und -Regulierungen (zum Beispiel Open-Banking) erleichtern die Teilnahme kleinerer Akteure am globalen Innovationsmarkt und machen Nutzer:innen neue Ökosystemdienstleistungen zugänglich. Die neuen, weltweit etablierten Schnittstellenstandards Matter (IP-Protokoll) und Thread (Mesh-Netzwerk) verdeutlichen, dass es nicht immer einen Bedarf an staatlichen Regulierungen gibt – auch die Industrie selbst kann Interoperabilität schaffen, wenn sie will.

Die sogenannten ‚Verbindungskriege‘ werden bald vorbei sein …
Georg Hanschitz

Wie Datenbanken und IoT Geräten künftig interagieren

Interoperable Netzwerkprotokolle und -standards werden die Art und Weise verändern, wie Datenbanken und IoT-Geräte interagieren. Die sogenannten ‚Verbindungskriege‘ werden bald vorbei sein. Wireless Mesh Networks (WMNs) und neue IP-Technologie (Matter) behandeln lokale Geräte genauso wie Internetdatenbanken. Dies wird zu einer besseren Interoperabilität von Geräten verschiedener Hersteller führen und könnte zu einem wirksameren Wettbewerb, einer breiteren Produktpalette und einer größeren Auswahl an Ökosystemen führen. Über das Matter-Protokoll werden Produkte von Apple, Google, Microsoft, Amazon und Huawei in vielen Fällen nahtlos kommunizieren.

Interoperabilität für mehr Effektivität

Interoperabilität ist eine der wirksamsten Strategien, um die Effektivität von Datenverarbeitung zu erleichtern und bessere Ergebnisse in Bezug auf KI zu erzielen und Wettbewerb zu gewährleisten, indem die Beteiligung von Akteuren außerhalb des ursprünglichen Ökosystems (Hersteller, Datenverarbeiter) ermöglicht wird.

Die Zukunft der bestehenden digitalen Ökosysteme wird von ihrer Software-Hardware-Interoperabilität abhängen. Der größte Schatz eines digitalen Ökosystems sind valide Daten. Daten, die nicht zufällig, sondern durch valide Interaktionen (Mensch-Maschine-Interaktionen, Maschine-Maschine-Interaktionen) verarbeitet werden. Neue technische Standards und interoperable Ökosysteme könnten KI-Analysen und KI-Lernprozesse verbessern.

Warum es verifizierte Interaktionen braucht

Ziel ist es, eine zuverlässige und sich erklärende Künstliche Intelligenz zu schaffen. Das Prinzip: Verifizierte Interaktionen führen zu verlässlicheren Daten und damit zu validen Ergebnissen und Vorhersagen. Je mehr verifizierte Interaktionen verarbeitet werden können, desto besser und erklärbarer werden die errechneten Resultate und Analysen. Können auch Interaktionen von Drittanbieter-Ökosystemen verarbeitet werden (durch verifizierte Schnittstellen), potenziert sich die Validität und Plausibilität der Aussagen von Künstlicher Intelligenz.

Die Herausforderungen für künstliche Intelligenz

Die bislang größten Herausforderungen für künstliche Intelligenz sind bislang erstens „Erklärungen“ für Empfehlungen intelligenter Systeme und zweitens „Garantien“ der Zuverlässigkeit (Verlässlichkeit) ihres Ursprungs. Erklärungen sind wichtig, um den Betroffenen zu helfen, die Gründe zu verstehen, warum eine Empfehlung ausgesprochen wurde (Lösungsweg). Verlässlichkeit ist wichtig, wenn Entscheidungen die Sicherheit von Menschen betreffen oder ihr Leben tiefgreifend beeinflussen (zum Beispiel beim Blutzuckerspiegel).

Zusammenhang zwischen erklärbarer und zuverlässiger künstlicher Intelligenz, IoT und Interoperabilität digitaler Ökosysteme: Die Erhöhung der Anzahl zuverlässiger Touchpoints durch Interoperabilität führt zu einem zuverlässigeren Ergebnis. Die Datenmenge ist größer, valider, einfacher zu interpretieren und zu erklären. Open APIs ermöglichen die Verarbeitung externer Datensätze und Drittakteuren (Unternehmen, Institutionen, B. Entwickler) einen bestimmten Datensatz in Echtzeit zu verarbeiten (Grundlage für KI-Rechenprozesse).

Zukunftsfelder für leistungsfähige Schnittstellen

In den letzten 20 Jahren fehlte eine der wichtigsten Notwendigkeiten für den Aufbau leistungsfähiger Schnittstellen – ein gemeinsames technisches Protokoll. Die dieses Jahr vorgestellten Schnittstellenstandards Matter (IP-Protokoll) und Thread (Mesh-Netzwerk Standard) haben aufhorchen lassen. Technische Innovationen lassen – zumindest im Handel – noch auf sich warten.

Wie im FinTech Bereich werden es wohl die kleinen, mutigen Innovatoren und Startups sein, die einen Paradigmenwechsel herbeiführen werden – ich denke dabei nicht an den Staubsauger-Roboter, sondern an Gesundheitslösungen (Sport, Ernährung), individuellen Klimaschutz (Arbeitsweg, Stromverbrauch) und Education (Cloud Anwendungen).

Lesetipp:

“The Bright Future of Ecosystem Economies: Explainable and Reliable Artificial Intelligence via Software-Hardware-Interoperability of Things” · Keywords: Application Programming Interfaces · Quadruple and Quintuple Helix innovation · Open APIs · Artificial Intelligence · Sextuple Helix innovation – in “The Elgar Companion to Digital Transformation, Artificial Intelligence and Innovation in the Economy, Society and Democracy”, Edward Elgar Publishing, TBR, 2023, oder bereits frei verfügbar hier.

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Kreative Inhalte werden zunehmend für das Training generativer KI-Systeme genutzt – oft ohne transparente Nachvollziehbarkeit für Rechteinhaber. Das Wiener Startup Nifty IP will hier ansetzen und baut nach ersten Förderungen und Eigeninvestitionen seine Plattform weiter aus.

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Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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