19.09.2017

Google AI-Chef: „Machine Learning ist gut für den Datenschutz“

Bei der TechCrunch Disrupt ließ Googles Artificial Intelligence Chief John Giannandrea wenig Kritik am Internetriesen und der KI-Entwicklung gelten.
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(c) Dominik Perlaki: Google AI-Chef John Giannandrea auf der Bühne der TechCrunch Disrupt.

„Computer werden zwar immer leistungsfähiger, sie sind aber auch ziemlich dumm“, sagt John Giannandrea. Er ist bei Google für den Bereich Artificial Intelligence (AI) verantwortlich. Ziel sei es, den Computern beizubringen, smarter zu werden. Den tatsächlich seien Maschinen Menschen nur in sehr engen Feldern überlegen: „Sie sind noch weit davon entfernt, Menschen generell zu übertreffen.“ Giannandrea nennt einige Beipiele. So wären Computer etwa sehr schlecht darin, Informationen aus einer kleinen Stichprobe abzuleiten, wie es Menschen in qualitativen Analysen tun. Auch könnten sie Fähigkeiten noch schlecht auf ähnliche Tätigkeiten übertragen. „Man würde denken, wenn eine AI ein Videospiel gut beherrscht, schafft sie das auch bei einem anderen aus dem gleichen Genre. Es ist aber nicht so“, sagt der Google AI-Chef.

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Es geht auch ohne Daten…

An diesen und weiteren Herausforderungen arbeite man beim Internet-Konzern. Giannandrea sieht dabei auch große Chancen für Startups: „Ein so großer Anteil dieser Technologie ist Open Source. Startups haben Zugang zu absoluten Top-Entwicklungen“, sagt er. Die Anmerkung des Moderators, dass Google aber über Unmengen an Daten verfüge, die die Startups nicht haben, lässt Giannandrea nicht gelten. Man brauche für Machine Learning überhaupt nicht so viele Daten, wie immer behauptet werde. Und überdies publiziere Google sehr viele seiner Daten auf die eine oder andere Weise.

Die Sorgen der Unwissenden

Auch bei einem anderen gängigen Kritikpunkt beschwichtigt der Google AI-Chef. Er habe keine Angst vor der AI-Apokalypse. „Es sind Menschen, die die Technologie nicht verstehen, die sich solche Sorgen über Artificial General Intelligence machen“, sagt er. Das habe auch mit dem großen Hype im Moment zu tun. Dennoch räumt Giannandrea ein: „Die ethischen Bedenken sind gerechtfertigt. Daher arbeiten wir auch daran. Es ist aber nicht so, dass hier eine unvermeidbare Katastrophe auf uns zukommt.“ Die größte Herausforderung in der KI-Forschung sieht er in einem anderen Bereich: „Es gibt da draußen Millionen Publikationen, aber Computer können noch immer nicht sinnerfassend lesen. Es geht in der Forschung nun darum, dass sie das alles tatsächlich verstehen und nutzen können.“

„Machine Learning ist gut für den Datenschutz“

Machine Learning-Systeme sollen nicht parteiisch werden

Was ethische Bedenken angeht, sieht Giannandrea vor allem zwei große Herausforderungen. Erstens, dass so viel Information im Internet parteiisch oder gar falsch ist. „Wir arbeiten daran, dass unsere Machine Learning-Systeme diese Verzerrung erkennen und nicht selbst parteiisch werden“, erklärt er. Zweitens müsse man an der Erklärbarkeit von AI arbeiten: „KI darf für User keine Blackbox sein. Sie müssen verstehen, was da passiert, damit sie keine Angst davor haben.“ Im Privacy-Bereich sieht er wenig überraschend kein Problem. Man nehme Datenschutz bei Google sehr ernst. Und User würden ja schließlich viel für ihre Daten bekommen. Giannandrea geht sogar noch weiter: „Machine Learning ist gut für den Datenschutz“. Denn die anonymisierte Nutzung und Aggregation von Daten würde es Menschen letztendlich ermöglichen, sich besser zu schützen.

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Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer und Innovationsminister Peter Hanke (Archivbild) | (c) BKA/Paul Gruber
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Sie wird regelmäßig als möglicher Hebel genannt, um Startups abseits von klassischen Förderungen staatlich zu unterstützen: die öffentliche Beschaffung. Gleichzeitig wird kritisiert, dass diese oft nicht die kommunizierten Zielsetzungen, etwa in der Stärkung der heimischen Innovationslandschaft, widerspiegelt. Das will die österreichische Bundesregierung nun mit einem „nationalen Aktionsplan Strategische Öffentliche Beschaffung“ ändern, der bis Jahresende unter Federführung von Wirtschafts- und Innovationsministerium ausgearbeitet werden soll.

Öffentliche Auftraggeber stärker als Erst- und Referenzkunden für Startups etablieren

Der Aktionsplan soll „als Handlungsleitfaden für den Bund, seine Beteiligungen sowie weitere öffentliche Auftraggeber dienen“. Ziel sei es, Innovation, Wettbewerbsfähigkeit, Nachhaltigkeit und europäische Wertschöpfung stärker in Beschaffungsprozessen zu verankern. Ein besonderer Schwerpunkt liege darauf, öffentliche Auftraggeber stärker als Erst- und Referenzkunden für innovative Unternehmen und Startups zu etablieren. Damit sollen „neue Technologien schneller zur Marktreife gelangen und zusätzliche Impulse für Wachstum und privates Kapital entstehen“.

Hanke: „Das Billigstbieterprinzip ist in dieser Form nicht mehr zeitgemäß“

Innovationsminister Peter Hanke führt aus: „Mit rund 70 Milliarden Euro jährlich verfügt der Staat über enorme Gestaltungskraft. Diese wollen wir künftig gezielt einsetzen, um Innovationen schneller in die Anwendung zu bringen, die Wettbewerbsfähigkeit unseres Standorts zu stärken und europäische Souveränität auszubauen.“

Hier gelte es neue Wege zu gehen: „Das Billigstbieterprinzip ist in dieser Form nicht mehr zeitgemäß. Wir brauchen eine Beschaffung, die europäische Souveränität und Innovationskraft in den Vordergrund stellt“, so Hanke. Der Staat soll dabei „als Ankerkunde vorangehen“ und innovativen Unternehmen die Möglichkeit geben, ihre Lösungen erstmals im Markt einzusetzen. „Das stärkt unsere Startups, schafft heimische Wertschöpfung und macht Österreich technologisch unabhängiger“, meint der Minister. Bundesbeteiligungen wie die ÖBB und ASFINAG seien dabei bereits Vorreiter. Ziel sei es, dass die Republik ihre Rolle als Eigentümer konsequenter ausbaue.

Und Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer ergänzt: „Der Staat soll nicht nur einkaufen, sondern Innovationen den Weg in den Markt ebnen. Wenn die öffentliche Hand als Erst- und Referenzkunde vorangeht, schaffen wir Marktchancen für heimische Unternehmen, stärken europäische Wertschöpfung und machen aus Innovation schneller wirtschaftlichen Erfolg. Genau diesen Paradigmenwechsel treiben wir jetzt voran.“

Spinoff-Gründungen als konkrete KPI für „Austrian Quantum Cluster“

Zeitgleich geben die beiden Minister per Aussendung auch ein Update zu weiteren Maßnahmen im Bereich der in der Industriestrategie 2035 (brutkasten berichtete) definierten Schlüsseltechnologien. In der AI Factory Austria seien demnach 53 von insgesamt 80 Millionen Euro Projektkosten als Investition in einen Supercomputer vorgesehen, der kommendes Jahr in Wien in Betrieb gehen soll.

Zudem nennen die Ministerien einige KPIs für den „Austrian Quantum Cluster“, in den heuer 30 Millionen Euro aus dem Fonds Zukunft Österreich fließen (brutkasten berichtete). Demnach soll der „erste Megacluster Österreichs“ unter der Ägide von aws (Austria Wirtschaftsservice), FFG (Forschungsförderungsgesellschaft), CDG (Christian Doppler Forschungsgesellschaft) und FWF (Wissenschaftsfonds) etwa mindestens fünf Spinoffs hervorbringen und mindestens acht Millionen Euro Folgeinvestitionen für Startups bzw. Scaleups hebeln. „Wir wollen Quantentechnologie nicht nur erforschen, sondern in Österreich entwickeln, produzieren und vermarkten. Unser Ziel ist klar: Aus Spitzenforschung soll Spitzenindustrie werden“, kommentiert Hattmannsdorfer. Dabei setze man auf „Fokus statt Gießkanne“.

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