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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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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