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22.03.2023

KI ist die Zukunft, doch wo bleibt die Diversität?

Carina Zehetmaier und Olivia Pfeiler haben die internationalen Frauennetzwerke “Women in AI” und “Women in Data Science” nach Österreich geholt, um aktiv an einer Zukunft zu arbeiten, in der künstliche Intelligenz (KI) fair und gerecht eingesetzt wird. Im brutkasten-Interview erklären die beiden Botschafterinnen, warum Diversität und Inklusion in diesen Bereichen wichtig sind.

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✨ AI Kontextualisierung

Mit dem Einsatz der künstlichen Intelligenz (KI) bildet die Menschheit eine bessere, intelligentere und rationalere Zukunft. Künstliche Intelligenz basiert auf Algorithmen. Diese brauchen Daten, um zu funktionieren. Jedoch werden Algorithmen (überwiegend) mit unbereinigten Datensätzen trainiert, die negative Diskriminierungsstrukturen zwischen Mann und Frau oder gegenüber Minderheiten aufweisen.

Nach wie vor bekommen Frauen für die gleiche Arbeit weniger bezahlt als Männer, müssen mehr Sorgearbeit leisten und werden dennoch vor, nach und während der Schwangerschaft diskriminiert. Diese Probleme prägen weiterhin unseren Alltag und spiegeln sich sowohl in den Algorithmen, als auch in den erfassten Daten wider. KI-Systeme sind voreingenommen, weil sie von Menschen entwickelt werden. Developer:innen und Team-Mitglieder, welche die Entscheidungen für Algorithmen treffen, beeinflussen deren Erkenntnis.

Die Wahrscheinlichkeit, dass zukünftige KI-Entwicklungen weiterhin das bestehende Ungleichgewicht widerspiegeln, ist groß. Laut einer Studie aus dem Jahr 2021 sind nur 22 Prozent der Beschäftigten in der KI- und Data-Science-Branche Frauen. Somit trifft eine überwiegend männliche Belegschaft die Entscheidungen für die KI-Systeme der Zukunft, was wiederum eine Herausforderung für eine geschlechtergerechte Zukunft darstellt.

Um dem entgegenzuwirken, haben die Botschafterinnen Carina Zehetmaier (Präsidentin von Women in AI Austria) und Olivia Pfeiler (Gründerin von Women in Data Science Villach) in Österreich zwei internationale Frauennetzwerke etabliert, die die Förderung von Diversität und Inklusion in der KI- und Data-Science-Branche zum Ziel haben. Der Fokus liegt darauf, Expertinnen aus diesen Bereichen vor den Vorhang zu holen und somit auf die Geschlechterkluft und Ungleichheiten aufmerksam zu machen, die in einem eintönigen System versteckt sind.

Women in AI Austria

Der gemeinnützige Verein Women in AI (WAI) ist ein internationaler Do-Tank und seit November 2020 als lokaler Verein auch in Wien, Oberösterreich und Kärnten vertreten. Unter der Leitung von Carina Zehetmaier (Präsidentin) und Gabriele Bolek-Fügl (Vize-Präsidentin) bietet Women in AI Austria diverse Veranstaltungen, Weiterbildungs- und Mitgestaltungsmöglichkeiten für gleichgesinnte Frauen und Männer an.

Mit dem breiten Angebot bestrebt das Netzwerk, mehr Mädchen und Frauen für das Thema künstliche Intelligenz zu begeistern, unabhängig davon, ob sie technisch oder nicht-technisch engagiert sind. Das von Microsoft gesponsorte globale Frauennetzwerk WAI hat über 8.000 Mitglieder in 140 Ländern. Mit dem Hauptziel, Diversität in der KI-Branche voranzutreiben, möchte der Verein sich dafür einsetzen, dass KI-Lösungen für alle Menschen geschaffen werden und funktionieren – nicht nur für eine bestimmte Bevölkerungsgruppe oder ein Geschlecht. “Es darf nicht vergessen werden, dass die Hälfte der Weltbevölkerung aus Frauen besteht”, sagt die Präsidentin von Women in AI Austria.

“Wir finden keine weiblichen Talente”- dieser Satz werde von vielen Unternehmen oftmals dafür genutzt, um All-Male-Panels oder niedrige Frauenquoten in ihrem Unternehmen zu begründen. Aus diesem Grund möchte WAI-Austria-Präsidentin Zehetmaier die Suche für viele Betriebe erleichtern, indem sie auf Anfrage Expertinnen und Sprecherinnen zu diversen AI-Themen nennt. “Wir sind sehr interdisziplinär und haben für fast alle Fachbereiche Expertinnen. Viele talentierte Frauen sind in den Bereichen Technik, Ethik und Recht tätig und wir haben die Freude, sie zu unterstützen”, erklärt Zehetmaier.

Women in Data Science Villach

Diese Absicht verfolgt auch die österreichische Botschafterin des Women in Data Science (WiDS) Vereins, Olivia Pfeiler. Seit 2020 leitet sie gemeinsam mit Anita Kloss-Brandstätter in Zusammenarbeit mit AI Carinthia den regionalen Absetzer der Stanford-Initiative Women in Data Science in Villach. Als studierte Mathematikerin arbeitet Pfeiler seit 15 Jahren im Data-Science-Bereich und hat regelmäßig bemerkt, dass sie eine von wenigen Frauen in der Branche war. Vor allem in Führungspositionen sei das auffälig. “Im Studium habe ich das nicht stark bemerkt. Aber besonders in Leitungspositionen wird die Luft für Frauen sehr dünn. Da wird die Kluft immer größer”, sagt die Botschafterin.

Vor ungefähr vier Jahren stolperte Pfeiler über die Stanford-Initiative, die von drei Professorinnen gegründet wurde, um den Gender-Gap im Data-Science-Bereich zu bekämpfen. Auch Pfeiler hat es sich zum Anliegen gemacht, mehr Role Models für junge Mädchen und Frauen sichtbar zu machen und ihnen eine Bühne zu bieten.

“Oft nehmen sich Frauen zurück, wenn es um Präsentationen in Konferenzen handelt. Wir bei Women in Data Science Villach laden alle dazu ein, über Daten und Projekte zu diskutieren. Niemand wird ausgeschlossen. Aber bei unseren Veranstaltungen haben nur Frauen die Möglichkeit, auf die Bühne zu treten”, erklärt die Datenwissenschafterin. Ziel sei es, Frauen dazu zu motivieren, selbstbewusst ihre Kompetenzen zu präsentieren.

Aktuell zählt das Frauennetzwerk WiDS in Villach 250 Mitglieder. Der globale Verein organisiert jährlich rund 200 regionale Veranstaltungen in mehr als 50 Ländern. Dazu zählen Konferenzen, Datathons, Podcasts, Programme für die nächste Generation, Workshops als Inspiration, sowie Bildungs- und Netzwerkmöglichkeiten.

Ihren Ursprung hat die Women in Data Science Initiative in Stanford, wo die jährliche WiDS Worldwide Konferenz stattfindet und Mitgliedern aus aller Welt hybrid die Teilnahme ermöglicht. Neben der jährlichen Stanford-Versammlung organisieren Pfeiler und Kloss-Brandstätter auch die regionale „Women in Data Science Villach“-Konferenz für ihre 250 Mitglieder in Österreich, welche dieses Jahr am 25. Mai stattfindet.

Künstliche Intelligenz korrigiert die Menschheit

Die Verwendung von unbereinigten Datensätzen kann zu diskriminierenden Ergebnissen führen, was einen wichtigen Diskussionspunkt in Bezug auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz darstellt. In diesem Zusammenhang wird oft betont, dass Unternehmen, die Algorithmen entwickeln, sicherstellen müssen, dass ihre Datensätze repräsentativ sind und potenzielle Verzerrungen vermeiden.

Laut der „Women in Data Science Villach“-Botschafterin, Olivia Pfeiler, sei das vor allem dann wichtig, wenn die Entscheidung der künstlichen Intelligenz Konsequenzen für einen Menschen hat. Die Präsidentin von „Women in AI Austria“, Carina Zehetmaier, appelliert an die Gesellschaft, dass man KI-Technologien dennoch als Enabler sieht und die Angst rund um ihren Einsatz und möglichen Schäden, die dadurch eventuell verursacht werden, bewältigt. “Oft ist der Mensch für den Fehler verantwortlich, wenn eine KI-Lösung eine ethisch inkorrekte Entscheidung trifft. Oder auch die historischen Daten, die Frauen entweder benachteiligt oder nicht berücksichtigt haben. Nun haben wir eine Datenbasis, die dasselbe Problem wiedergibt. Auch dann gilt es, die Fehler als Chance zu sehen, um die Fehlentscheidungen der Vergangenheit zu korrigieren und gemeinsam eine faire Zukunft für alle zu gestalten”, erklärt Zehetmaier.

Laut Pfeiler muss man zudem darauf achten, dass die langjährige Unterrepräsentation von Frauen in den Medien, Konferenzen und Publikationen sowie das aktuelle Streben nach Gleichstellung nicht zu unrealistischen Erwartungen führen. “Wenn nur 25 Prozent der Computer-Science-Studierenden weiblich sind, darf man nicht erwarten, dass 50 Prozent der Publikationen in diesem Bereich von Frauen kommen”, erklärt die WiDS-Botschafterin.

Gerechter Einsatz von künstlicher Intelligenz durch Diversität

Nach Ansicht der Expertinnen wird die Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz nur mit menschlicher Interaktion, Eingriff und Korrektur gelingen. Menschen stehen sowohl bei der Entwicklung, als auch bei der Nutzung dieser Algorithmen im Vordergrund. Für den Erfolg von künstlicher Intelligenz ist eine Vielfalt an Perspektiven und Erfahrungen entscheidend.

Der angehende Diskurs über die Ungerechtigkeit zwischen den Geschlechtern ist das eine Thema. Eine weitere Herausforderung ist die Unterrepräsentation von Minderheiten. Historisch vernachlässigte oder diskriminierte Gruppen werden bei Entscheidungen, die auf Algorithmen basieren, oft nicht ausreichend berücksichtigt. Um Fairness in der Zukunft zu gewährleisten, trägt das Thema der Intersektionalität eine gleichwertige Rolle wie die Bekämpfung der Geschlechterkluft.

“Es gibt keinen perfekten Algorithmus”, sagt Zehetmaier, während Pfeiler erklärt, dass “die Vostellung, alle Bevölkerungsgruppen bei der Entwicklung der Algorithmen zu berücksichtigen, utopisch ist”. Es sollte der Fokus darauf liegen, diverse Teams zusammenzustellen, die in der Lage sind, während der Entwicklungsphase vielfältige Aspekte in ihre Entscheidungen zu integrieren und dadurch erfolgreicher zu sein. Abschließend betont Zehetmaier, dass bei Gesprächen zum Thema Geschlechtergerechtigkeit und Diskriminierung Frauen oftmals als Minderheiten beschrieben werden. “Frauen sind keine Minderheiten. Es leben mehr Frauen auf der Welt als Männer und es ist unerlässlich, dass dies verstanden wird”, sagt die Präsidentin von Women in AI Austria.

LinktippZur Website von Women in AI Austria LinktippZur Website von Women in Data Science Villach

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Photonic Computing gilt als eine der großen Wetten auf die nächste Generation der Recheninfrastruktur: Statt mit Strom wird mit Licht gerechnet – was drastisch weniger Energie verbraucht und in Zeiten explodierender KI-Rechenlast zum entscheidenden Faktor werden könnte.

Mit Q.ANT hat sich ein Stuttgarter Deep-Tech-Startup an die Spitze dieses Feldes gesetzt: Nach eigenen Angaben ist es weltweit das einzige Unternehmen, das photonische Prozessoren bereits in Rechenzentren ausliefert. Für Gründer und CEO Michael Förtsch ist die Technologie mehr als ein Effizienzversprechen. Sie ist für ihn eine der wenigen realistischen Chancen, mit denen Europa im nächsten KI-Zyklus doch noch eigene Champions hervorbringen kann. Getroffen haben wir Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel.

brutkasten: Michael, für alle, die sich mit Photonic Computing noch nie beschäftigt haben – wo steht Q.ANT aktuell?

Michael Förtsch: Wir sind im Moment die einzige Firma weltweit, die Prozessoren basierend auf dieser Technologie liefern kann. Könnten wir heute die Stückzahlen eines Nvidia stemmen? Nein. Aber wir sind in kleineren Stückzahlen genau in den Rechenzentren verbaut, wo Nvidia in größeren Mengen installiert ist. Auf der Skala der Technology Readiness Levels würde ich uns zwischen sieben und acht eingruppieren – unsere Serversysteme kann man inzwischen per Cloud-Service buchen. Das funktioniert nicht nur im Labor unter zwangsbeatmeten Konditionen, sondern im regulären Rechenbetrieb als Co-Processing-Unit im Rechenzentrum. Was uns noch fehlt, um zu den ganz Großen aufzuschließen, ist die Produktionsfähigkeit. Das werden wir nicht alleine hinkriegen, sondern mit Partnern aus der Halbleiterindustrie.

Mit den ganz Großen meinst du Nvidia – oder auch Lightmatter aus den USA?

Lightmatter ist kein Competitor. Wenn man Photonik und Computing zusammenbringt, gibt es zwei Strömungen. Die erste ist das Interconnect-Thema: Da geht es nur darum, Licht zu nutzen, um Datenpakete schneller an den klassischen Prozessor heranzubringen – die sogenannten Co-Packaged Optics. Dort ist Lightmatter unterwegs, genauso Ayar Labs oder Intel. Der zweite Bereich ist der Prozessor-Markt: Da wird mit Licht statt Strom tatsächlich gerechnet. Wir waren 2024 weltweit die Ersten, denen es gelungen ist, einen Prozessor aufzubauen, der wirklich rechnen konnte – und diese Führungsposition haben wir bis heute gehalten. Wir führen das Feld im photonischen Computingbereich an, nicht im Datentransport.

Ihr challengt also Nvidia?

Nuanciert betrachtet: Ich sehe nicht, dass wir die Grafikkarte ergänzen. Stell dir den Computer als Fuhrpark vor. Die Host-CPU ist der VW Passat – das universellste Teil im Stack, kann alles, aber nichts besonders schnell. Die GPU ist der Viertelmeilen-Dragster: Sie kann genau eine Rechenoperation brutal gut, die Vektor-Matrix-Multiplikation, mehr nicht. Wir sind das Formel-1-Auto. Wir beherrschen deutlich mehr Befehle als die GPU – auch hochkomplexe mathematische Zusammenhänge in einem Takt. Mit uns solltest du nicht zum Bäcker fahren, aber am Nürburgring sind wir die Schnellsten. Und der Quantencomputer ist das Boot: Der fährt gar nicht auf der Straße.

Ihr steht bereits in Rechenzentren. Was heißt das konkret für die Effizienz?

Das schönste Beispiel ist das Hochleistungsrechenzentrum in München. Dort stehen unsere Server direkt neben denen von Nvidia. Vor deren Grafikkarten-Rechenschrank herrschen sechzig Grad Innentemperatur – so viel Hitze entsteht da drin. Bei uns stehst du davor und es ist kühl. Da laufen keine Wasserleitungen zum Kühlen rein, du siehst einfach nur Server, die rechnen. Man erlebt die Effizienz physisch. Und wir haben in den letzten drei Jahren gezeigt, dass wir von Prozessorgeneration zu Prozessorgeneration hundertmal schneller geworden sind – das entspricht zehn Jahren Digitalindustrie pro Jahr. Nächstes Jahr werden wir in bestimmten Anwendungen den State of the Art der Digitalindustrie überholt haben.

Welche Anwendungen sind das?

Erstens Bilderkennung: Wie viele Bilder identifizierst du korrekt pro Sekunde – und wie viel Strom hat es gekostet? Ob Robotics oder Autonomous Driving, überall werden Bilddaten verarbeitet. Zweitens Next-Level-LLMs. Der weltweite Strombedarf von LLMs wird bald so groß sein wie der von Japan; skaliert man das weiter, wären wir 2035 beim weltweiten Energiebedarf. Das wird nicht funktionieren. Es braucht die Revolution in der Revolution – Ende des Jahres zeigen wir, wie wir uns das vorstellen. Und drittens Physical AI: Wenn du einen Roboter mit KI versorgen willst, willst du ihm keinen seitenlangen Text geben, sondern das Problem auf Signalebene beschreiben – so wie wir Menschen. Da werden wir als einer der heißesten Kandidaten für den effizienten Einstieg gehandelt.

Das Rennen um generative KI hat Europa gegen die USA verloren. Ist Physical AI das Feld, wo Europa noch mitspielen kann?

Alle haben Sorge, wir hätten im KI-Zeitalter alles verloren. Aber jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions. Nur weil OpenAI und Anthropic heute gut sind, heißt das nicht, dass sie die nächste Welle automatisch gewonnen haben. Wir haben jüngst gemeinsam mit NXAI, dem österreichischen Startup von Sepp Hochreiter, ein erstes TiRex-Modell auf unserer photonischen Hardware gezeigt. Wir haben Hochreiter und Björn Ommer, die mit Time Series Prediction und Diffusion Models Weltstandards gesetzt haben. Wir haben Mistral, Aleph Alpha, Black Forest Labs, wir haben Q.ANT – Europa hat eigentlich alles in der Hand, um vom Prozessor bis zum KI-Modell alles zu machen. Man muss nur sagen: Wir investieren jetzt eher in der Kategorie zehn Milliarden in dieses Ökosystem, um wirklich einen großen Schuss zu landen. Während die Amerikaner Milliardenbeträge in ihre AI Factories gesteckt haben, hieß es bei uns: Fünfhundert Millionen sind schon ein Haufen Geld. Wenn deine Kapitalisierung um Faktoren unterschiedlich ist, hast du keine Chance in dem Rennen.

Fehlt das Kapital in Europa?

Das Kapital ist da – der Mut muss kommen. Venture Capital ist kein High-Risk-Gambling, sondern hochstrategisches Investment in die innovative Zukunft dieser Region. Was Europa nicht verstanden hat, ist die Geschwindigkeit. Bei einem großen US-VC liegen zwischen Erstgespräch und Datenraumzugang zwei Wochen. Wir haben in den USA ungelogen null Pitchdeck gebraucht: Fünfzeiler per E-Mail, dann sitzt dir jemand gegenüber, der brutaler Experte ist, selbst schon zwei Firmen im Halbleiterbereich groß gemacht hat und dich im Erstgespräch technologisch grillt. In drei, vier Wochen redet man über ein Termsheet. In Europa ist man dagegen oft sehr Governance-getragen: Der Erste hat keine Entscheidungsbefugnis, dann entscheidet ein Board, das gar nicht weiß, worum es geht.

Trotzdem habt ihr fast ausschließlich europäische Investoren – untypisch für Deep Tech.

Genau das ist ein Signal für ein Wiedererwachen Europas. Wir haben international gesucht und international Zuspruch bekommen. IMEC, Xpand, Cherry Ventures, UVC und Venionaire waren wirklich schnell und gut und so haben wir die Series A in Europa zusammenbekommen – mit der nötigen Geschwindigkeit und dem technologischen Zutrauen. Europa hat äquivalente Optionen geboten wie die USA, also blieb ich in Europa. Aber eben nicht im Selbstaufgabemodus, sondern nur, weil Europa die besten Konditionen geboten hat.

Wie sieht die weitere Roadmap aus – kauft euch irgendwann Nvidia?

Ich habe die Firma gegründet, um sie an die Börse zu führen und einen neuen Weltmarktführer in der Prozessortechnologie zu bauen. Einen Verkauf schließe ich nicht kategorisch aus – als Gründer muss man in Varianten denken. Aber das Ziel ist: ein, zwei Finanzierungsrunden, dann ein IPO zum richtigen Zeitpunkt. Mein Wunsch ist, dass diese Firma ihr Headquarter in Europa hat und in Europa gelistet ist. Aber immer mit wirtschaftlichem Rational: Warum soll ich Geld aus patriotischen Gründen liegen lassen? Aktuell ist die Valuation bei einem europäischen IPO gerade im Deep-Tech-Bereich nicht so gut wie in den USA. Gleichzeitig erlebe ich, dass Europa aufwacht – es fängt an, seine eigene Technologiegeschichte wieder schreiben zu wollen. Bis zum Ende der Dekade soll Photonic Computing jedenfalls ein ganz normaler, integraler Bestandteil des Compute Stacks sein – wie die Grafikkarte heute.

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