01.02.2023

Gute KI, böse KI: Künstliche Intelligenz entwickelt Medikamente und chemische Waffen

Sogar im Gesundheitsbereich akzeleriert die künstliche Intelligenz die Erstellung von Diagnosen oder Entwicklung von Medikamenten. Doch KI ist nicht immer vorteilhaft.
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(c) Phonlamai Photo's

Das Thema künstliche Intelligenz (KI) ist seit Monaten in aller Munde. Falls nun jemand befürchtet, dass auch dieser Artikel sich mit dem altbekannten Chatbot “ChatGPT” befasst, hat kein Grund zur Sorge, denn KI kann noch viel mehr. Sie kann beispielsweise Medikamente für unheilbare Krankheiten entwickeln, ärztliche Diagnosen erstellen und auch giftige Moleküle gestalten, die als Basis für chemische Waffen verwendet werden könnten. Dem Einsatz von KI sind also – fast – keine Grenzen gesetzt, das bestätigen auch die Lösungen von Salesforce (ProGen) und von Google und DeepMind (MedPaLM). Wie Wissenschaftler:innen aber bekräftigen, erhöht sich mit der steigenden Einsatzfähigkeit dieser Technologien auch das Missbrauchsrisiko. In diesem Fall für die potenzielle Herstellung von chemischen Waffen.

Künstlich erstellte Proteine helfen mit Umweltschutz

Doch bevor wir über Szenarien denken, wo ausgeklügelte Roboter die Erdbevölkerung mit eigens entwickelten Kampfgasen zerstören, gibt es auch durchaus freundlichere generative KI-Modelle, die Menschen mit chronischen Krankheiten wie rheumatoide Arthritis und Multiple Sklerose dabei helfen, Behandlungsmöglichkeiten zu finden. In diesem Bereich ist auch das KI-Sprachmodell ProGen von Salesforce tätig. ProGen wurde erstmals im Jahr 2020 vorgestellt und mit rund 280 Millionen Muster aus einem der größten Proteindatenbanken trainiert. Ziel ist es, künstliche Proteine sowohl für den Einsatz in der Pharmazie als auch für den Umweltschutz zu kreieren. Letzteres gelingt über die Bekämpfung von Bakterien und den Abbau von Kunststoffen mit dem Einsatz von KI-generierten Molekülen.

Der Unterschied zwischen natürlichen und künstlichen Proteinen wurde in einem Labor der University of California, San Francisco, festegestellt. Hierfür haben Wissenschaftler:innen die antibakterielle Wirkung beider Proteine getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass 73 Prozent der künstlich erzeugten Proteine von ProGen wirksam waren, verglichen mit 59 Prozent der natürlichen Proteine. Das bedeutet, dass ProGen Forscher:innen dazu befähigt, vor allem maßgeschneiderte Proteine mit gewünschten Eigenschaften zu entwickeln, die hohen Temperaturen standhalten oder sich sogar an andere Moleküle binden.

Google und DeepMind entwickeln medizinischen Chatbot

Der ChatGPT-Fokus der letzten Wochen hat eine wichtige Entwicklung in der KI-Branche überblendet. Google und DeepMind haben kürzlich einen medizinischen Chatbot namens Med-PalM entwickelt, der auf Fragen von Betroffenen medizinische Auskünfte gibt. Diese basieren auf einem Large Language Model (LLM) sowie auf einem großen und komplexen Datensatz aus der Medizinforschung. Die KI kann dadurch logische Zusammenschlüsse aus Daten ziehen und User:innen mit Antworten auf Mediziner:innen-Niveau geben. Basierend auf professionellen medizinischen Prüfungen, Forschung und Verbraucheranfragen zu medizinischen Themen könnte Med-PalM bald auch für klinische Anwendungen infrage kommen.

Künstliche Intelligenz als Bösewicht?

So vielfältig und hilfreich die künstliche Intelligenz für die Menschen auch ist, umso gefährlicher kann sie auch sein. Wie auch das Fachmedium Forschung und Wissen berichtet, hat eine Gruppe von Wissenschaftler:innen des Unternehmens Collaborations Pharmaceuticeals und aus dem Labor Spiez aus der Schweiz Dank ihres Molekülgenerators MegaSyn herausgefunden, dass die KI nicht nur für die Herstellung von Medikamenten, sondern auch für die Entwicklung von chemischen Waffen eingesetzt werden könnte. Die Forscher:innen haben den Molekülgenerator so modifiziert, sodass er möglichst giftige Stoffe statt ungiftige findet, mit Fokus auf ähnlichen Verbindungen wie dem gefährlichen Nervengift VX.

Innerhalb von nur sechs Stunden wurden über 40.000 Moleküle entdeckt, darunter auch Nervengifte wie VX, aber auch jene, die von der KI neu entwickelt wurden. Obwohl noch nicht bestätigt wurde, wie toxisch die neuen Moleküle sind, gehen Wissenschaftler:innen davon aus, dass es sich um einen hohen giftigen Anteil handelt. Laut Aussagen der Forscher:innen könnten die Ergebnisse der KI für die Entwicklung von Chemiewaffen genutzt werden. Deshalb sei es wichtig, die Wissenschaft über das große Missbrauchsrisiko dieser Technologien zu informieren. Aber auch Präventionsmaßnahmen seien hierfür notwendig.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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