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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KI-Risiko, KI Risiko, Risiko, Summt, Wasner,
(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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