26.01.2023

Jetzt ist es Zeit, Angst vor der AI zu bekommen

Nein, nicht wegen der Jobs und schon gar nicht wegen dystopischen Vorstellungen à la Matrix und Terminator. Fürchtet euch vor der Verblödung!
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AI destroying persons ability to think
brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki - im Hintergrund DALL·E zur Vorgabe "AI destroying persons ability to think" | (c) brutkasten / DALL·E
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ChatGPT ist derzeit in aller Munde. Jeder probiert den AI-Textgenerator aus und lotet selbst seine Möglichkeiten und Grenzen aus. Spoiler: Die Möglichkeiten werden in nächster Zeit noch deutlich größer, die Grenzen immer mehr verblassen. Das haben wir mit anderen AI-basierten Tools wie dem Übersetzer Deepl erlebt. Der bewegt sich bei einfachen Texten inzwischen in Richtung Perfektion. Oder beim vom (vor einiger Zeit verkauften) Wiener Startup kaleido entwickelten Bild-Freisteller remove.bg. Und wir werden es, wenn die Entwicklung so voranschreitet, in absehbarer Zeit auch bei Bildgeneratoren wie DALL·E oder Stable Diffusion erleben.

So wie wir im Journalismus mittlerweile völlig selbstverständlich für die Übersetzung von fremdsprachigen Zitaten mit Deepl und für ansprechendere Artikel-Bilder mit remove.bg arbeiten, werden wir das wohl bald auch mit ChatGPT und DALL·E machen, wann immer es als sinnvollster Weg erscheint. Das gebietet letztlich auch der Wettbewerb.

Denkt man in Sachen AI noch etwas weiter, erscheinen Text- und Bildgeneratoren als Peanuts. Autonome Fahrzeuge, neuartige Therapien für Krebs und andere bislang unheilbare Krankheiten – die künstliche Intelligenz bringt in vielen Bereichen massive Durchbrüche. Und wo sie den Menschen nicht übertrifft und daher ersetzen kann, erweist sie sich zumindest als starke Unterstützung.

Gründe, sich vor künstlicher Intelligenz (ein bisschen) zu fürchten

Blicken wir also einer rosigen Zukunft mit AI entgegen? Jein. Es gibt schon auch Gründe, sich ein bisschen zu fürchten. Doch nicht unbedingt vor den Schreckensszenarien, die seit Jahren immer wieder prophezeit werden. Dass wir etwa in ein dystopisches Szenario à la Matrix oder Terminator schlittern könnten, kann man zwar für die Zukunft nicht ganz ausschließen, es scheint aber keine akute Gefahr zu sein. Dass es wegen Job-raubenden künstlichen Intelligenzen zu einer Massenarbeitslosigkeit kommt, dürfte zwar bedingt eintreten, nämlich in einzelnen Branchen und zeitlich begrenzt, aber dafür gibt es dank mehrerer industrieller Revolutionen Erfahrungswerte und mit dem bedingungslosen Grundeinkommen einen Notfallplan. Was uns dagegen Angst machen sollte, ist, dass die Menschheit auf gefährliche Weise verblöden könnte.

Warum sollte das passieren? An dieser Stelle eine Analogie zu den bisherigen industriellen Revolutionen. Sie alle löschten bestimmte Handwerke und Berufsgruppen für immer aus, weil Maschinen die Arbeit um ein Vielfaches effizienter machen konnten. Die entsprechenden Fertigkeiten wurden im kollektiven Gedächtnis im Großen und Ganzen ausgelöscht. Damals ging es um handwerkliche Skills wie Weben.

Die AI-Revolution und das Verlernen des Denkens

In der aktuellen AI-Revolution geht es um eine noch viel empfindlichere Fähigkeit des Menschen: das Denken. Schon ein einfacher Taschenrechner in der Schule zeigt uns, dass Denkoperationen, die man nicht durchführen muss, weil es eine einfachere Alternative gibt, nicht durchgeführt werden. Die Konsequenz ist, dass man sie gar nicht durchführen könnte, wenn man es wollte. Wenn wir in naher Zukunft immer mehr Denkoperationen an die AI abgeben, werden wir sie – als ganze Gesellschaft – verlernen. Sie werden dann, wie andere Fertigkeiten davor, aus dem kollektiven Gedächtnis gelöscht werden. (Man mag an dieser Stelle anmerken, dass das Denken bereits jetzt vielerorts keinen großen Stellenwert hat).

Mit dem in Kauf Nehmen dieser Verblödung würden wir uns dann auch freiwillig komplett abhängig von der AI machen – ganz ohne The Matrix-mäßig machtgierigen Computern. Und das könnte wiederum zum massiven Problem werden. Denn wir sind zwar auch von vielen anderen Maschinen abhängig, aber die erzeugen zum Beispiel Produkte, bei denen wir leicht feststellen können, ob sie funktionieren oder nicht. Wenn die AI aus irgendeinem Grund Unwahrheiten verbreitet – und das kann sie, oder sie aus irgendeinem Grund ausfällt, und wir die zugrundeliegende Denkoperation verlernt haben, dann wird es gefährlich.

Was kann man dagegen tun? Beginnen wir einmal damit, darüber nachzudenken! Wobei – was wohl ChatGPT dazu sagt…?

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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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