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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Kasia Sadowska und Stephan Kreiger vom Founder Institute Austria beim Vibecoding-Hackathon in der AI Factory Austria AI:AT. (c) brutkasten

Rund 30 Leute sitzen an einem Abend Ende September vor ihren Laptops und arbeiten konzentriert. Der Schauplatz ist die AI Factory Austria AI:AT im sechsten Stock in der Karl-Farkas-Gasse, von hier blickt man auf eine Skyline, die in den vergangenen Jahren rundherum entstanden ist. Hier findet an diesem Abend der Vibecoding-Hackathon des Founder Institute Austria statt. Das Publikum ist bunt gemischt, nach Alter wie nach Background. Die Jüngsten seien Studierende um die 19 Jahre, sagt Kasia Sadowska, die das Austria-Chapter gemeinsam mit Stephan Kreiger leitet. Daneben sitzen erfahrene Berufstätige. Sie alle haben 60 Minuten Zeit, um aus einer Idee eine funktionierende App zu bauen.

„Wir überzeugen die Leute davon, dass es sehr einfach ist, alles zu bauen, was sie wollen, eine App oder eine Website, indem sie einfach in Worten beschreiben, was sie bauen möchten“, sagt Sadowska. Gebaut wird mit dem KI-Tool Lovable, danach pitchen alle ihr Ergebnis. Laut Eventbeschreibung winkt der besten Idee ein Platz im Bootcamp des Founder Institute.

Für Kreiger, Director des Founder Institute Austria, zeigt dieser Abend, warum sich sein Programm neu erfinden musste. „Klassische Accelerator-Programme funktionieren eigentlich nicht mehr wirklich gut“, sagt er. Bis vor Kurzem war das Founder Institute selbst noch einer. Genau aus diesem Grund hat es sich weiterentwickelt, zu einem Company Builder, wie es sich inzwischen auch offiziell nennt.

Ein erstes Produkt zu bauen, sei für ein Startup „jetzt nicht mehr die große Hürde“, erklärt Kreiger. Teilnehmer:innen kämen heute mit einer Idee ins Programm und hätten nach kurzer Zeit einen Prototyp, ein MVP und oft schon erste zahlende Kund:innen.

Rund 30 Teilnehmer:innen bauten in der AI Factory Austria AI:AT in Wien ihre Prototypen mit dem KI-Tool Lovable. | (c) Founder Institute Austria

Was bleibt, ist Branchenwissen

Was verkauft ein Programm wie das Founder Institute also noch, wenn das Bauen so einfach geworden ist? Kreigers Antwort: Erfahrung. „Man kann relativ viel jetzt an einem Nachmittag bauen. Was aber bleibt, ist wirklich tiefe Expertise in einem gewissen Bereich.“

Deshalb richtet sich das Programm in erster Linie an erfahrene Berufstätige mit zehn bis 15 Jahren im Job. Wer lange in einer Branche gearbeitet und dort immer wieder dieselben Probleme gesehen hat, soll nun selbst die Lösung bauen. Das Programm läuft online und berufsbegleitend.

KI unterstützt dabei in vielen Bereichen, etwa bei Produktentwicklung, Marktrecherche und Businessplan. Für die Pitch-Vorbereitung gibt es ein eigenes KI-Tool: Man wählt, ob man vor Business Angels, VCs oder Freunden und Familie pitcht. Das Tool unterbricht, stellt Zwischenfragen und bewertet am Ende die Idee.

Dazu kommen Mentor:innen, in erster Linie selbst Gründer:innen oder Investor:innen. Kreiger nennt etwa Ferdinand Dietrich, Mitgründer von Storebox, und Annu Gmeiner von xista Science Ventures. Auch Gregor Zehetner gehört dazu. Der Tapkey-Mitgründer baut sein neues Startup Fractionista allein mit Claude Code, laut Founder Institute sind es inzwischen über 70.000 Zeilen Code.

Der Preis: Gebühr, Equity und eine hohe Hürde

Umsonst ist das nicht. Teilnehmer:innen zahlen eine Eintrittsgebühr, laut Founder Institute derzeit 1.149 US-Dollar. Damit werden die laufenden Programmkosten gedeckt. „Wir haben nämlich keinen großen Sponsor im Hintergrund oder eine andere Organisation“, sagt Kreiger. Wer abschließt und tatsächlich gründet, gibt außerdem 2,5 Prozent Equity ab. Daran sind die Direktor:innen und die Mentor:innen beteiligt.

Beim Vibecoding-Hackathon des Founder Institute Austria hatten die Teilnehmer:innen 60 Minuten Zeit, um aus einer Idee eine App zu bauen. (c) brutkasten / Martin Pacher

Eine österreichische Gesellschaft gibt es nicht. Rechtlich ist das Founder Institute im Silicon Valley angesiedelt, Kreiger vergleicht das Modell mit einem Franchise. Abschließen ist dabei keine Formsache: Nach Angaben des Founder Institute schaffen weniger als 40 Prozent der Gründer:innen das Programm.

Auch der Hackathon gehört zu dieser Rechnung. Er ist kostenlos und offen für alle. Vor allem soll er zeigen, wie schnell man heute von der Idee zum MVP kommt. Kreiger sagt aber auch ganz offen, dass er für das Founder Institute ein Marketing- und Recruiting-Event ist.

Die Bilanz nach zwei Jahren

Das Founder Institute gibt es seit 2009, das Austria-Chapter startete im Herbst 2024. Seither hat das Wiener Team 27 Startups gelauncht, das jüngste erst eine Woche vor dem Hackathon. Viele davon kommen allerdings nicht aus Österreich, sondern etwa aus Frankreich, Benelux oder der Schweiz. Denn das Team betreut auch Frankreich und Benelux, wo es kein eigenes Chapter gibt. Das Headquarter habe ihnen diese Länder übertragen, „nachdem wir anscheinend eh einen gut genug Job machen“, so Kreiger.

Fünf der 27 Startups haben laut Kreiger österreichische Gründer:innen, eines davon ist als Delaware C-Corp in den USA gegründet. Sie arbeiten in MedTech, AdTech, EdTech und im Projektmanagement für Softwareentwicklung. Kennt man sie schon? „Nein, die sind noch nicht so groß“, sagt Kreiger. Die ältesten seien eineinhalb Jahre alt.

Auch das Chapter selbst ist nicht der erste Versuch. Laut Kreiger war das Founder Institute rund um 2020 schon einmal in Österreich aktiv, aber nur kurz. Für den Neustart ging das Headquarter auf Sadowska zu, die als Executive in mehreren Tech-Startups gearbeitet hat. Sie holte Kreiger für das operative Geschäft dazu. Er hatte zuvor am i²c der TU Wien sein erstes Startup gebaut. Und warum Wien? Ganz pragmatisch: Beide leben hier.

Die Hürde hat sich verschoben

Für das Ende des Abends rechnet Sadowska mit rund 20 Pitches. Bei der ersten Auflage im Juni in der ÖBB Open Innovation Factory waren es nach 60 Minuten 16. Abgestimmt wird über ein Voting-Tool, das ebenfalls mit Lovable gebaut wurde.

Ob aus den Prototypen des Abends Startups werden, entscheidet sich woanders. Das Founder Institute setzt darauf, dass sich die Hürde verschoben hat: weg vom Bauen, hin zur Frage, ob jemand ein Problem löst, für das Kund:innen zahlen. Ob diese These trägt, müssen die nächsten Batches zeigen.


Info:

Bewerbungsschluss für den Herbst-Batch des Founder Institute Austria ist der 6. Oktober, Programmstart der 21. Oktober. Bewerbung über fi.co/apply/austria.

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