30.08.2021

Geplantes Mikrodatenzentrum soll „untadeligen“ Einrichtungen Datensammlung erleichtern

Die angekündigte Forschungsdaten-Plattform bei der Statistik Austria, das "Austrian Micro Data Center" soll ab 1. Jänner 2022 aufgebaut werden, erklärte Bildungsminister Heinz Faßmann am Rande der Alpbacher Technologiegespräche. Damit möchte man vorliegende Daten besser nutzen - Kritik kommt von Datenschützern.
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Heinz Faßmann zu Corona - Coroanvirus-Antikörpertest- und Dunkelziffer-Studie - Herdenimmunität als Illusion
(c) BKA / Andy Wenzel - Wissenschaftsminister Heinz Faßmann kündigt das "Austrian Micro Data Center" an.

Das Mirkodatenzentrum, das den Namen „Austrian Micro Data Center“ (AMDC) trägt, wurde bereits im Regierungsprogramm angekündigt. Die Grundidee dabei besteht darin, dass über die bei der Statistik Austria angesiedelte neue Plattform jene öffentlichen „Register“, die dort schon ausgewertet werden, auch für die Grundlagenforschung zur Verfügung stehen. Dazu braucht es allerdings Änderungen im Bundesstatistikgesetz und Forschungsorganisationsgesetz, die nun im Herbst umgesetzt werden sollen. „Zur tatsächlichen Einrichtung benötige die Statistik Austria dann noch rund ein halbes Jahr“, so Austria-Generaldirektors Tobias Thomas.

Mikrodatenzentrum für Unis und zugelassene Einrichtungen

Konkret geht es darum, dass – in einer Aussendung als „untadelige“ bezeichnete – Forschungsorganisation Informationen aus dem Melderegister oder etwa dem Bildungsstandregister für ihre Forschung verwenden. Dazu zählen Universitäten oder die Akademie der Wissenschaften (ÖAW) und andere zugelassene Einrichtungen. Die Statistik Austria stellt, so der Gedanke, im ersten Schritt die von ihr selbst erhobenen Informationen für die Forschung zur Verfügung. In weiterer Folge könnten zusätzliche staatliche Datenbanken folgen.

Daten aus Ministerien im Fokus

Damit auch Daten aus der Elektronischen Gesundheitsakte (ELGA) einfließen, bräuchte es dafür eine eigene Verordnung des Wissenschaftsministeriums – in dem Fall gemeinsam mit dem Gesundheitsministerium. Mit dem seitens der Forschungsgemeinde lange geforderten Vorstoß wolle man auch Ministerien, die relevante Daten beherbergen, auffordern, sich zu beteiligen, heißt es.

Ein wesentlicher Punkt bei diesem Vorhaben ist die Thematik des Datenschutzes. Durch entsprechende Sicherheitsstandards will die Statistik Austria gewährleisten, dass die Wissenschaftler damit beispielsweise den Einfluss unterschiedlicher Bildungsverläufe auf die jeweiligen Arbeitsmarktkarrieren analysieren können, ohne dabei Rückschlüsse auf einzelne Personen anstellen zu können. Identitätsdaten würden durch Personenkennzeichen ersetzt.

Spezielle Datenkörper für Forscher

So geht’s: Stellt eine unabhängige Forschungsinstitution, die auf dem Niveau einer Universität forscht, einen Antrag mit einer konkreten Forschungsfrage, erstellt die Statistik Austria einen speziell zugeschnittenen „Datenkörper“. Diese Informationen seien dann „anonymisiert“ und werden in einem „virtuellen, geschützten Arbeitszimmer“ nur dem Antragsteller zur Verfügung gestellt. Für letzteren müssten allerdings die Forschungseinrichtung bürgen.

Kritik & Outputkontrolle

Neben positiven Signalen seitens der Universitätenkonferenz oder des Wifo hat vor allem die Datenschutzbehörde Bedenken geäußert und pocht auf weitere gesetzliche Garantien für personenbezogene Daten. Die Bürgerrechtsorganisation epicenter.works spricht gar von einer „Datenschutzkatastrophe“ und von „unkontrolliertem Zugang zu sensiblen Daten der Verwaltung“.

„Die Daten verlassen die Server der Statistik Austria zu keinem Zeitpunkt“, versichern Faßmann und Thomas. Die Berechnungen machen die Wissenschaftler per Fernzugriff. Danach erfolge auch noch eine „Outputkontrolle“, mit der nochmals überprüft wird, dass sich die Resultate nicht auf Einzelpersonen zurückführen lassen, bevor sie etwa in Fachjournalen publiziert werden.

„Kein Forscher wolle wissen, was Herr Müller oder Frau Mayer macht“, betont Thomas. Es gehe schlicht um Erkenntnisse in größerem Rahmen, wo sich Ursache und Wirkung möglichst gesichert abschätzen lassen. Etwaiger Missbrauch würde in den Straftatbestand des „Amtsmissbrauchs“ fallen, eine Sperre und entsprechend hohe Strafandrohungen zur Folge haben.

Mikrodatenzentrum ein Meilenstein?

Die Initiatoren sehen beim Mikrodatenzentrum einen Meilenstein für die heimische Forschung, die bisher bei vielen Fragestellungen auf Daten aus dem Ausland angewiesen war. Speziell in Medizinbereich sehe man viel Potential.

In einer möglichen folgenden „Medizindatenstelle“ als möglichen zukünftigen Teil des Mikrodatenzentrum könnte man auch Fragen zu Nebenwirkungen von Medikamenten beantworten. „Und abschätzen, bei welchen Patientengruppen etwa teure Behandlungen aus dem Bereich der personalisierten Medizin nicht erfolgsversprechend sind“, erklärt der Komplexitätsforscher Stefan Thurner, Chef des Complexity Science Hub (CSH) Vienna, die Anwendungsmöglichkeiten.

Hilfe im Kampf gegen Corona?

Nicht zuletzt wären diese Möglichkeiten in der Pandemie äußerst hilfreich – oder hilfreich gewesen, denn Forscher bemängelten hier oftmals einen datentechnischen „Blindflug“. So könne man hierzulande ohne verteilt in verschiedensten Organisationen lagernde Registerdaten noch immer nicht beantworten, wie das Covid-19-Infektionsrisiko etwa mit der Arbeitstätigkeit in verschiedenen Wirtschaftssektoren oder in bestimmten soziökonomischen Umfeldern aussieht. Selbst um Infektionszahlen oder Spitalsaufnahmen unter Geimpften und Nicht-Geimpften gebe es noch offene Fragen.

„Auch die viel beachteten Langzeitfolgen von Covid-19 kann man nicht abschätzen ohne Registerdaten“, so Thurner weiter. Beim AMDC und seinen möglichen weiteren Ausbaustufen gehe es also darum, Daten für die Gesellschaft nutzbar zu machen und „kollektiv etwas zu lernen.“

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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