09.08.2021

Ab wann geben wir KI Persönlichkeitsrechte?

Erstmals wurde bei einem Patent eine KI als Erfinder zugelassen. Was das bedeutet, behandelt Mic Hirschbrich in seiner aktuellen Kolumne.
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Mic Hirschbrich: Wann geben wir KI Persönlichkeitsrechte?
Brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock

Filme bereiten uns schon länger auf die Frage vor, ab wann denn Künstliche Intelligenz (KI) – etwa in einem Roboter, weil das schöner zu erzählen ist – Entscheidungen so umfassend treffen können wird, dass sie Menschen darin gleicht oder sogar überragt. Hollywood ist uns da immer ein Stück voraus. Und doch gab es jüngst zwei spannende Entwicklungen, die uns daran erinnern, dass wir uns diesem Punkt Schritt für Schritt annähern.

Künstliche Intelligenz errechnet mit ihren neuronalen Netzen Entscheidungen auf Basis erlernter Muster und trifft diese dann mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit. In manchen („narrow ai„) Bereichen tut sie das schon erstaunlich gut. Zum Beispiel, wenn es um Innovation bei Pharmazeutika geht, etwa im Erfinden neuer Wirkstoffkombinationen oder Methoden, diese herzustellen.

Wenn eine menschliche Intelligenz etwas Neues erfindet, kann sie diese Erfindung mittels Patent schützen. Bei einem Antrag wird dabei die „technische Erfindung“ geprüft, auf Basis folgender Eingaben:

  • Eine technische Beschreibung der Geschäftsidee
  • Patentansprüche (Schutzumfang Ihres Patents)
  • Zeichnungen der Idee (falls notwendig)
  • eine Zusammenfassung der Geschäftsidee (nicht länger als 1.500 Zeichen) sowie
  • eine Erfinderbenennung der Idee

Sie sehen vermutlich schon das mögliche Problem. Wenn eine Künstliche Intelligenz etwas erfindet, dann hat „sie“, flapsig formuliert, Probleme beim Antragstellen.

Zwar braucht es für eine technische Erfindung fast ausschließlich Intelligenz (nicht definiert ob künstlich oder human), diese aber zu schützen, ist sprachlich und implizit formell nur Menschen möglich. Denn weder hat eine KI einen Namen, noch eine Adresse, noch durchsetzbare Persönlichkeitsrechte.

Zwei Patentanmeldungen durch KI erstmals akzeptiert

Ein kleiner Meilenstein in der Evolution künstlicher Intelligenz ist das folgende Ereignis schon. Hätten Maschinen emotionale Bedürfnisse wie Menschen, sie würden jetzt wohl darauf anstoßen wollen. Das Artificial Inventor Project hat folgenden Durchbruch erzielt, basierend auf seinem „Creative Neural Network“-Ansatz: Eine Patentbehörde akzeptierte erstmals in der Geschichte eine Patentanmeldung, in der ausschließlich eine KI als Erfinder gelistet wird. (Hier der Antrag im Detail)

Der Bundesgerichtshof entschied nach Einsprüchen zudem, dass KI auch ein Erfinder sein könne und Patentanmeldungen damit möglich sein müssen. Die Anerkennung zum Patent steht allerdings noch aus.

Am Europäischen Patentamt war ein vergleichbarer Versuch gescheitert, da die Patentbeamten aus dem Formalkriterium, das einen Erfinder mit Name und Anschrift vorsieht, ableiteten, dass dies eine KI nicht erfüllen könne. Das mag historisch begründbar sein. Es scheint aber heute nicht mehr konsistent zu sein, wenn nun auch eine künstliche Intelligenz in der Lage ist, eine Erfindung hervorzubringen. Denn wieso sollte „der Urheber einer Erfindung“, überspitzt gesagt, zusätzlich wohnen, weinen oder Auto fahren können?

Natürlich wird es komplizierter bei der Frage, wer denn die Rechte des Patentinhabers dann halten und nötigenfalls durchsetzen könnte. Schöpfungen durch Maschinen sind derzeit in den meisten Ländern nicht schutzfähig, auch nicht in den sonst technisch progressiveren USA. Dazu braucht es „natürliche Personen“. Nur, welche Person setzt man denn für eine bahnbrechende Erfindung ein, wenn diese (autonom) von einer KI entwickelt wurde? Den Entwickler dieser KI oder mehrere Entwickler? Aber sie waren ja die Schöpfer der KI und nicht der „Schöpfungen, die die KI selbst hervorbringt“.

Unternehmen (etwa aus der Pharmaindustrie), die KI für Erfindungen einsetzen, fürchten jedenfalls um Wettbewerbsverzerrungen, wenn nicht die wahren Urheber von Erfindungen benannt werden dürfen (also das KI-System XY), sondern die „menschlichen Entwickler der KI“.

KI-Softwareentwicklung wird unsere Developer herausfordern?

Das jüngste GitHub Produkt (Github gehört seit 2018 Microsoft) namens „Copilot“ (entwickelt zusammen mit dem OpenAI-Institut) wirft recht ähnliche Fragen auf, allerdings aus anderer Perspektive. Dass Software Software schreibt, darüber diskutiert man schon lange und für bestimmte Zwecke verwenden wir das Prinzip auch schon erfolgreich. Der Trend geht dabei von „Low Code“ zu „No Code“.

Screenshot

Bis KI den menschlichen Softwareentwickler ersetzt wird es noch dauern. Wie in den meisten KI-Einsatzgebieten, haben wir heute vor allem „assistive ai“ im Einsatz. Copilot etwa hilft (wie eine Art Assistent für den Entwickler) einen Code zu vervollständigen, schlägt Alternativen vor und führt niederschwellig Tests durch.

Ethisch nicht unumstritten dabei ist der Weg, einer KI zu diesen Fähigkeiten zu verhelfen. „Trained on billions of lines on public code“, heißt es in der Beschreibung der Projektbetreiber. Sprich, die KI erwirbt ihre Fähigkeiten aus den intelligenten Leistungen hunderttausender menschlicher Entwickler, die diese Nutzung ihrer Schöpfung vermutlich nicht erahnen konnten, als sie ihren Code freistellten.

Fazit

Am Ende lernt auch ein Mensch von den Leistungen anderer Menschen, kombiniert, analysiert, adaptiert und erweitert und schafft oder „schöpft“ dann etwas Neues. Die Auseinandersetzung mit KI wird noch viele solcher Fragen aufwerfen und möglicherweise unser Paradigma angreifen, was „intelligente Leistung und kreative Schöpfung“ eigentlich wirklich ist.

Mit der Copyright-Direktive zum Beispiel sagt die europäische Politik, dass man ab sofort keine Textbestandteile aus im Internet frei geteilten Artikeln von Medien nutzen darf (etwa zum Teilen auf Twitter und Facebook), bzw. das bereits zu einer Lizenzpflicht (für das Netzwerk) führt. Wenn aber Software-Entwickler ihren Code irgendwo freigeben, dann können Unternehmen offenbar damit eine KI trainieren und ohne weiteres ein neues, mächtiges Businessmodell darauf aufbauend begründen.

Softwareentwicklung ist jedenfalls eine kreative, intelligente und schöpferische Leistung. Ihre Produkte besser schützbar zu machen, ist wichtig, auch für unseren Standort. Und zwar ganz unabhängig davon, ob sie von Menschen oder künstlicher Intelligenz entwickelt wird. Beides muss als schutzwürdig angesehen werden, nur dann haben beide auch einen Anreiz, sich weiterzuentwickeln, und menschliche Probleme zu lösen.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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