27.05.2024
GASTBEITRAG

KI im Unternehmen: Die wichtigsten vier EU-Regeln

Alexandra Ciarnau, Rechtsanwältin im IT-, IP- und Datenschutzrecht sowie Co-Head der Digital Industries Group bei Dorda und Axel Anderl, Managing Partner, Leiter des IT/IP- und Datenschutzteams sowie der Digital Industries Group bei Dorda haben für Unternehmen die wichtigsten Regeln aus dem EU-AI-Act herausgearbeitet.
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(c) Dorda - Alexandra Ciarnau und Axel Anderl von Dorda.

Mit dem neuen sprechenden KI-Assistenten „GPT-4o“ ist die KI „Jarvis“ aus dem Film „Iron Man“ mit Robert Downey Jr. quasi in der Realität angekommen. Die österreichischen Unternehmen sind aber noch nicht so weit. Die meisten von ihnen befinden sich derzeit in der Konzeptionsphase ihrer KI-Projekte. Dabei müssen sie diese vier wichtigsten Regeln vom EU-AI-Act beachten:

Unternehmen müssen bereits bei der Konzeption, der Entwicklung und dem Testen von KI-Systemen Legal Compliance beachten und nicht erst bei der Markteinführung. Künstliche Intelligenz muss nicht nur die rechtlichen Rahmenbedingungen erfüllen, sondern technisch dokumentiert sowie nachvollziehbar sein und menschlich kontrolliert werden.

Kenne Deine KI-Risikostufe

Nachdem das grobe Konzept vorliegt, ist die Risikostufe zu hinterfragen. Denn der Kernpunkt des AI-Act ist die Einteilung von KI-Anwendungen in vier Risikoklassen:

  • Verbotene AI-Systeme, die in der EU nicht genutzt werden dürfen. Das umfasst beispielsweise Emotionserkennung am Arbeitsplatz, die Analyse von Video-Calls von Mitarbeiter:innen in Callcentern anhand von biometrischen Daten, um deren Gefühlszustände während der Interaktion mit Kund:innen zu analysieren.
  • Hochrisiko-KI, die nur unter Einhaltung strenger Auflagen betrieben werden darf. Dazu zählen selbstfahrende Autos, medizinische Anwendungen oder die biometrische Identifizierung, aber auch automatisierte Kreditvergabe außerhalb der Finanzbetrugserkennung.
  • General Purpose AI und viertens bestimmte KI-Systeme, die primär Transparenzvorgaben genügen müssen. Sie werden aktuell primär zur Interaktion mit Personen eingesetzt.

Du als KI-Betreiber trägst die größte Last

Angenommen, ein Unternehmen hat die Konzeptionsphase abgeschlossen. Es verfügt nun über eine selbst programmierte oder zugekaufte KI, die beispielsweise mit wenigen Worten Musik komponieren kann. Die Begeisterung ist groß – das Produkt wird released. Doch wenig später flattert überraschend ein Abmahnschreiben oder gar eine Klage ins Haus. Die Künstliche Intelligenzhat nichts selbst komponiert, sondern glatt Texte und Lieder anderer Musiker kopiert. Wer ist nun für die Urheberrechtsverletzung verantwortlich? Der Programmierer oder Provider hat zwar das Tool bereitgestellt, die Urheberrechtsverletzung wurde jedoch vom Betreiber getriggert. Er haftet dafür verschuldensunabhängig. Dass er nichts davon wusste, schließt seine Verantwortung nicht aus. Da KI vielfach noch eine Blackbox ist – insbesondere für einen Käufer – sollte sich jedes Unternehmen in der IT-Beschaffung absichern, um sich beim Hersteller bzw. Händler zu regressieren. IT-Vertragsgestaltung ist das Um und Auf, um das Risiko allfälliger Verletzungen einer anderen Sphäre zuzuordnen.

Deine Künstliche Intelligenz schert aus: Zähme sie, achte auf Betriebsgeheimnisse und vermeide Schäden

Wenn die Künstliche Intelligenz einen Schritt weitergeht und Schäden verursacht, dann wird es ernst(er). KI-Roboter, die bei der Ausübung der Tätigkeiten Menschen verletzen oder Algorithmen, die finanzielle Schäden verursachen – die möglichen Szenarien sind vielseitig. Das Unternehmen wird nun in die Pflicht genommen. Aber wie kann ein Kläger überhaupt nachweisen, dass Künstliche Intelligenz den Schaden verursacht hat, hat er doch meist keinen Einblick in das KI-System? Das soll sich zukünftig ändern.

Hersteller, Importeure, Händler und Anbieter bzw. Betreiber sollen künftig in Schadenersatzprozessen unter bestimmten Voraussetzungen verpflichtet sein, Nachweise über ihre Künstliche Intelligenz offenzulegen. Das sehen die geplante KI-Haftungsrichtlinie und die Produkthaftungsnovelle vor.

Zudem wird die Produkthaftung durch die Erweiterung des Produktbegriffs auf „reine Software“, zu der auch KI zählt, ausgeweitet. Dies erhöht die Haftungsrisiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Hinzu kommen die Risiken aus anderen Regulierungen, die beim Einsatz von KI eine Rolle spielen. Diese reichen von Geldbußen nach der Datenschutzgrundverordnung bis hin zu Ansprüchen bei Urheberrechtsverletzungen.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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