04.05.2023

KI-Grundlagenforschung in Österreich: „Der Zug ist abgefahren“

Manche KI-Experten üben sich weiterhin in politischer Kritik, was die heimische KI-Grundlagenforschung in Österreich betrifft. Andere sehen da bereits eine vertane Chance und rufen zu einem Umdenken auf.
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(c) Sela Krobath/Wirlphoto - OCG-Präsident Wilfried Seyruck und Universitäts-Professor Wolfgang Pree.

Die Kritik an der Politik war groß. ChatGPT kam und brachte die Künstliche Intelligenz in die breite Masse. Und damit eine Horde an Vorstellungen, Ideen und Möglichkeiten, wie sie nutzbar sei. Man blickte in die Zukunft, warnte vor Gefahren und mahnte, dass man sich als Nation zukunftsfit machen müsse. Und verpasste Chancen.

Künstliche Intelligenz: Ziele nie erreicht

Clemens Wasner, Vorstand von AI Austria, meinte dazu vor knapp zwei Monaten im brutkasten-Gespräch: “Ein Wissenschaftsminister, der im Jahr 2023 keinerlei Akzente im KI-Bereich setzt, hat den Beruf verfehlt oder lebt in der Vergangenheit – beides keine guten Aussichten für den Forschungs- und Wirtschaftsstandort.”

Auch Jahre vor dem Auftauchen von ChatGPT wurden Gelegenheiten verpasst. Im Jahr 2018 hatten ÖVP und FPÖ bereits eine Strategie geplant, die konkrete Fördermittel enthalten hätte. Die Ziele und die fertige Strategie hätten im dritten Quartal 2019 präsentiert werden sollen. Die Koalition ging jedoch zuvor aufgrund des verhängnisvollen Urlaubs von Heinz-Christian Strache auf Ibiza in die Brüche.

Die türkis-grüne Nachfolger-Regierung konnte sich nur noch zu einem Absichtspapier durchringen, das laut internationalen Beobachter:innen keine KI-Strategie sei. Die dritte vergebene Chance war, wie auch Günter Klambauer, KI-Experte an der JKU Linz, dem brutkasten erzählte, die Nicht-Berücksichtigung von KI-Projekten beim “Cluster of Excellence-Förderungsprogramm”.

Transformer-Architektur

Unter all diesen Aspekten haben auch OCG-Präsident (Österreichische Computergesellschaft) Wilfried Seyruck und Wolfgang Pree, der Computer Science an der Universität Salzburg unterrichtet und auch im Vorstand der OCG sitzt, eine klare Meinung zum Status Quo der KI-Grundlagenforschung Österreichs: “Der Zug ist abgefahren”, sind sich beide einig.

Zur Erklärung: Die sogenannte Generative Pretrained Transformer (GPT)-Technologie, die hinter Systemen wie ChatGPT steckt, ist das Rückgrat des erst in den letzten Jahren beobachtbaren Durchbruchs von AI in Richtung “Artificial General Intelligence” (AGI).

“Die Transformer-Architektur, ein 2017 publiziertes Ergebnis der AI-Grundlagenforschung bei Google, lässt sich mit der Erfindung des Rades vergleichen”, sagt Pree. “Die Vergrößerung der Transformer-Modelle hat genügt, um Eigenschaften wie logisches Schließen und Planen zu erhalten, obwohl die Modelle darauf nicht trainiert wurden. Bedenkt man die gigantischen Investitionen der ‘Big 5‘ der IT- Branche in AI-(Grundlagen-)Forschung – im Jahr 2022 waren es bereits mehr als 200 Milliarden US-Dollar – macht es wenig Sinn, da zu konkurrieren, um beispielsweise diesen Grundbaustein Transformer besser zu machen oder neu zu erfinden. Betrachtet man das, dann weiß man, wo die Musik spielt. Da mitzuhalten wird nicht mehr möglich sein. Da braucht es jetzt einen ‘reality check’”, argumentiert der Professor. “Die Chance, als europäischer Player wesentlichen Einfluss auf die Weiterentwicklung der Kerntechnologie nehmen zu können, haben wir längst verpasst.”

Bei Künstlicher Intelligenz Neuorientierung nötig

Seyruck schlägt da in eine ähnliche Kerbe, wenn er zynisch meint, dass sich Österreich “viel Geld erspart habe”, weil man wenig investiert hat. Jetzt gelte es, das Beste daraus zu machen, hochproduktiv zu bleiben und noch produktiver zu werden.

“Wir haben eine Pensionierungswelle vor uns”, sagt er, “und da müssen wir besser werden. Wir als OCG möchten die Informatik fördern, betrachten aber genau die Auswirkungen auf Mensch und Gesellschaft. Diese neuen Möglichkeiten der KI machen vielen Menschen Angst. Und wir müssen daher eine Offensive starten, sie vertraut machen und ihnen die Furcht nehmen. Denn, je geringer der Grad an Information, desto höher der Grad der Spekulation.”

Im eigentlichen Sinne geht es beiden Experten darum, die Endgültigkeit der vertanen Chance zu akzeptieren und die Transformer-Architektur nun so gut auszunützen, wie es geht. Vor allem hinsichtlich Routinearbeiten in Unternehmen oder bei der öffentlichen Hand zu optimieren, Fachkräfte auf komplexe Dinge zu spezialisieren und zu eruieren, wo mit wenig Aufwand viel durch KI erreicht werden kann. “Da werfen wir uns als OCG drauf und entwickeln diese Themen weiter”, so Seyruck.

Hierzu wurden bereits in den letzten Jahren über diverse Projekte mehr als 100 Lehrkräfte ausgebildet, wie Ronald Bieber, Generalsekretär der Österreichischen Computer Gesellschaft, beteuert: “Da ging es um das Erlenen von Basiskompetenzen, die dann die Ausgebildeten als Multiplikatoren an Schüler und Schülerinnen weitergeben.”

Es ist 1993 und …

Pree vergleicht die aktuelle Situation, wo KI in aller Munde ist, mit 1993, als das Web herauskam. Damals drehte sich der Diskurs darum, wie man Menschen beibringt, was man mit dem Internet alles machen kann. Derart ähnlich möchte man nun in die Breite gehen, um die unzähligen Möglichkeiten von “Large Language Modellen” (LLM) aufzuzeigen.

“Das geht von grundlegender Forschung an Methoden und Werkzeugen, bis hin dazu, Menschen ohne jegliche Programmierkenntnisse in die Lage zu versetzen, komplexe Softwaresysteme zu realisieren”, erklärt der Professor.

In diesem Sinne weiß man, dass sich hierzulande Ausbildungseinrichtungen und Universitäten sehr intensiv mit ChatGPT beschäftigen. Und evaluieren, ob absolvierte Prüfungen, tatsächlich das Wissen der Geprüften widerspiegelt oder auf KI-Hilfe zurückgegriffen wurde. Laut Seyruck sei etwa beim Informatikstudium und klassischen Programmieraufgaben die Künstliche Intelligenz bereits so gut, dass man allein durch ihre Antworten mit einem 2er oder 3er gut durchkomme.

Pree denkt, dass die bisher typische Informatikausbildung bald überflüssig oder zumindest völlig anders aussehen werde, als bisher. “Es wird eine Erziehungswissenschaft werden, in der ich LLM auf etwas hintrainiere”, sagt er. “Das rüttelt an den Fundamenten des Computing.”

Die No-Code-Gesellschaft als Gründer:innen

Dem stimmt auch Seyruck zu, der die heutige Zeit eine “disruptive Phase” nennt, in der Modelle schneller trainiert werden können, Entwicklungszyklen deutlich kürzer werden und sich das eigene Umfeld rasant beschleunigt.

“Man kann das alles extrem positiv betrachten”, ergänzt Pree “da viele, die nicht Programmieren gelernt haben, plötzlich in der Lage sind, Systeme zu bauen, die man früher nicht entwickeln konnte. Das kann eine unglaubliche Gründerzeit auslösen.”

Was die Gefahren betrifft, denken beide Experten nicht an die berühmten Killer-Roboter, sondern sehen eher menschlich-gemachte Probleme auf uns zukommen. Besonders die Überwachung kann durch AI und die verbesserte Bilderkennung zu einem demokratischen Problem werden, das bereits in totalitären Systemen wie China weit fortgeschritten sei.

Gefahr für Demokratie

“Durch KI können unvorstellbar große Datenmengen konzise ausgewertet und somit ein Profil jeden Bürgers erstellt werden, das einem Gedankenlesen nahe kommt, wie wir das erst in den nächsten 20 bis 50 Jahren erwartet hätten”, so Pree. “Es wird keine Entität sein, die die Menschheit übernimmt, sondern totalitäre Regierungen, die KI zur Kontrolle der gläsernen Bürger nutzen, sind die wahre Gefahr. Eine Stasi-Überwachung der ehemaligen DDR war vermutlich nichts dagegen. Das ist eine extreme Gefahr für individuelle Freiheit und die Demokratie.”

Dies und auch andere Missbrauchsversuche (Cybercrime, Fake-News) gelte es auch von Anbieterseite zu unterbinden, durch ein stetiges Scannen, Wachsamkeit und der Etablierung von Abfangmechanismen. Sonst müsse schlussendlich der Gesetzgeber eingreifen.

Automatisierungswelle durch Künstliche Intelligenz

Der Alltag der Zukunft indes, wird laut Pree von einem Automatisierungsschub geprägt sein, der eine enorm große Wirkung auf die Arbeitswelt und auch die Medizin haben werde.

“KI wird einen großen Einfluss auf das Leben aller haben”, sagt Seyruck abschließend. “Eyetracking etwa wird herausfinden, welche Produkte ich länger als zehn Sekunde betrachte und damit Interesse signalisiere. Und dann durch die Bildschirmbrille passende Angebote erhalte. Der Mensch droht gläsern zu werden, in Geschäften, wo einem jeder Wunsch von den Augen abgelesen wird. Da muss man sich Lösungen überlegen, um die Privatsphäre zu schützen.”

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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