02.06.2023

KI-Regulierung: Warum wir eine Pflicht für maschinenlesbare Quellenangaben brauchen

Gastbeitrag. Georg Hanschitz, Product & Market Specialist bei Payone, erläutert, welche Chancen eine verpflichtende Quellenangabe bei der KI-Regulierung bieten würde.
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(c) der brutkasten / schauer-burkart

Der Ruf nach Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist unüberhörbar und wird mitunter von jenen Unternehmen propagiert, die selbst hoch erfolgreich KI-Anwendungen am globalen Markt platziert haben und betreiben. KI hat die generelle Marktreife für Anwendungen in allen Bereichen des Lebens erlangt, nun sei die Politik gefordert den Einsatz von KI zu regulieren, um Missbrauch zu verhindern, lautet der Tenor.

Herausforderungen einer KI-Regulierung

Übersehen wird dabei, dass kein Regulator alle denkmöglichen Anwendungsfälle auf Zulässigkeit von KI-Integration prüfen wird können und schon gar nicht deren Integrationstiefe – also wie stark KI in einem (einzelnen) Einsatzbereich zur Anwendung kommt. Darüber hinaus werden ethische Fragen zum Resultat von KI-gestützten Ergebnissen gestellt. Inwieweit ein Regulator, dessen Entscheidungen im Rahmen einer länderspezifischen Verwaltungsgerichtsbarkeit zu verantworten sind, sich einer solchen Aufgabe überhaupt stellen kann, ist fraglich. Gerade weil das Regulieren der Anwendbarkeit von KI so diffizil ist, nehmen KI Unternehmen die Politik in die Pflicht – Selbstbeschränkungen oder Regulierung bergen sowohl wirtschaftlich als auch rechtlich sehr hohe Risiken; zu starke Selbstregulierung kostet Marktanteile (da man womöglich freiwillig auf Geschäft verzichtet), zu geringe Selbstregulierung führen womöglich zu Zivilrechts- bzw. Schadensersatzklagen (etwa bei Verletzung der Privatsphäre, Eigentumsrechte, Intellectual Property etc).

Das Dilemma

Die Politik kämpft unterdessen mit der Herausforderung unterschiedlicher Standards. So könnten KI-Oasen entstehen, in denen es so gut wie keine Regulierung gibt, die errechneten Ergebnisse aber in den regulierten Markt Eingang finden. Die Einschränkung und Regulierung von KI Anwendungsfällen ist eine enorme Herausforderung – so wird etwa seit 2014 in der UNO ergebnislos über den Einsatz autonomer Algorithmus gesteuerter Waffen (etwa militärischer Drohnenschwärme) debattiert. Ein Verbot oder verbindliche Regeln, könnten einen militärisch-strategischen Nachteil bedeuten, so der die Kritiker der UNO-Initiative.

Ein möglicher Ausweg

Der vielversprechendste Ansatz einer Regulierung ist eine verpflichtende Quellenangabe. Was beinahe klingt, als wäre es zu einfach um wahr zu sein, kann tatsächlich der beste Ausweg aus dem derzeitigen Regulierungsdilemma sein.

Selbsterklärtes Ziel der KI-Forschung ist es eine sich selbst erklärende, nachvollziehbare und verlässliche Künstliche Intelligenz zu schaffen. Dabei gilt, je mehr verifizierte Daten- und IoT Quellen dem Ergebnis zu Grunde liegen, desto belastbarer ist das Resultat. Source und Type of Source könnten während des Abfrageprozesses in einem eigenen Datenstream erfasst werden, welcher unmöglich als Quellenangabe händisch zu überprüfen wäre; sehr wohl könnte der generierte Quellen-Datenstream aber maschinenlesbar gemacht werden, um ausgewertet zu werden.

Ein praktisches Beispiel:

Angefragt wird, welche Tomatensorte die weltweit beste ist. Neben der Antwort besteht die Möglichkeit den Prozentsatz „verifizierter Quellen“, „der Hauptquelle“ etc. auszulesen. Beziehen sich etwa 70 Prozent des Resultats auf einen oftmals verwendeten bezahlten Artikel eines Tomatenzüchters, so wäre das in der Auswertung sichtbar. Ähnlich wäre es mit so genannten „Fake News“ oder bei „Framing“. Quellen mit fragwürdigem Hintergrund könnten bei der Abfrage angezeigt werden, ähnlich wie es bei Dateien ist, die ein Anti-Virus Programm erkennt.

Welche Chancen dadurch entstehen

KI Unternehmen würden dazu verpflichtet werden, ein entsprechendes Protokoll auszusetzen und die Maschinenlesbarkeit der Quellenangabe zu gewährleisten, wie bei der Einführung der Geodaten-Nutzung am Beginn der 2000er Jahre, könnte dadurch nicht nur ein transparentes Prüfsystem geschaffen werden, sondern auch neue Geschäftsmodelle entstehen. Verletzungen und Missbrauch  im Bereich Datenschutz, Copyright, Datendiebstahl etc. könnten somit sichtbar gemacht und nach kurzer Zeit verhindert werden. Zudem wäre eine solche Regulatorik sowohl seitens der Politik als auch der Unternehmen umsetzbar und für Anwender praktikabel. Ebenso würde eine sie den Anspruch der Universalität erfüllen, da sie unabhängig von Ländergesetzgebungen, Schlupflöchern und Sprachbarrieren eingeführt werden könnte.

Dabei geht es nicht darum den Ball der Regulierung von KI an die Unternehmen zurückzuspielen, es wäre mehr ein Doppelpass zwischen Politik und Wirtschaft um die Anwendbarkeit von KI und das Vertrauen in neue Technologien voranzutreiben. Schlussendlich wäre die Verpflichtung zur maschinenlesbaren Quellenangabe auch ein wichtiger Schritt in Richtung der Vision der KI-Community: Eine sich selbst erklärbare, nachvollziehbare und verlässliche KI zu verwirklichen.

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Fawks AI
© LinkedIn/Canva - Neha Agarwal, Co-Founderin Fawks AI.

Eigentlich geht es hier nicht um ein Startup aus Indien, aber dennoch muss es kurz erwähnt werden: über 86 Millionen US-Dollar Umsatz, eine geschätzte Firmenbewertung von 200 Millionen US-Dollar, 500 Mitarbeiter:innen. Und das gebootstrapped. Das ist die Geschichte des indischen Proptech Housiey. Gegründet wurde es 2016 von Neha Agarwal und ihrem Bruder Ankit.

Problem Intransparenz

Der Ausgangspunkt der Geschwister damals war ein Markt, in dem es zwar viele Immobilienportale gab, aber es aufgrund laxer Regulierung immer wieder zu Fällen kam, in denen Makler:innen Objekte zu Preisen anboten, die vom tatsächlichen Endpreis stark abwichen. Auch Angaben zu Steuern, Regulierung und Mindestpreisen fehlten und Käufer:innen zahlten häufig zu viel für Immobilien.

Darin sahen die beiden eine Marktlücke. So bauten sie eine Plattform, auf der Bauträger direkt vertreten sind. Ihr Bruder übernahm als CEO den Vertrieb, Agarwal verantwortete die gesamte Technik. Dazu gehörte die Suchmaschinenoptimierung, die die heute in Wien lebende Gründerin als einen der Eckpunkte für den investorenlosen Erfolg nennt. „Housiey sollte bei Google gut ranken, ohne viel Geld für Werbung auszugeben. Das war noch vor dem KI-Zeitalter“, sagt sie. Außerdem entwickelte Agarwal den Anmeldeprozess für Nutzer:innen und setzte zu Beginn auf YouTube-Kanäle, um Immobilien zu präsentieren.

Der andere zentrale Faktor für Erfolg war die Transparenz: Nutzer:innen sollen alle Informationen zu einer Immobilie in einem durchgängigen Ablauf sehen können, vollständig und korrekt. „Das schafft Vertrauen und sie tappen nicht in eine Falle“, so Agarwal.

Von Indien nach Österreich: Fawks AI entsteht

2012 endete das Kapitel Indien und die Founderin kam für einen Job bei den Vereinten Nationen nach Österreich (IAEA). Eigentlich war ein Aufenthalt von sechs Monaten geplant, doch sie blieb, wechselte danach in einen Job bei einem anderen Unternehmen und kündigte dort schließlich, um gemeinsam mit COO Arun Gaurav Fawks AI in Wien zu gründen.

© zVg – Neha Agarwal und Arun Gaurav.

Das Wiener KI-Startup entwickelt eine eigene Speech-Engine zur Kundenkommunikation: eine KI, die Telefonanrufe im Kundensupport wie ein Mensch führen soll und sich an Unternehmen richtet. Erste Tests mit zahlenden Kund:innen laufen bereits.

aws-Förderung

Dafür erhielt das Startup eine Förderung in Höhe von 300.000 Euro von der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Förderprogramms aws Preseed | Deep Tech. Damit soll die Kerntechnologie mit dem Codenamen HIVE vom Konzept zu einem produktionsreifen Prototyp weiterentwickelt werden. Im vergangenen Jahr wurde Fawks AI zudem für den ersten Venture-Cake-Jahrgang von weXelerate, dem Wiener Startup-Accelerator, als eines von acht Startups bei 150 Bewerbungen ausgewählt. Ein möglicher Grund dafür: eine sprachliche Besonderheit von Fawks AI.

„Wir haben festgestellt“, präzisiert Agarwal, „dass es bei der deutschen Sprache auf den Dialekt ankommt, etwa Vorarlbergerisch oder Wienerisch. Im Benchmarking lag die Erkennungsrate nur bei 68 Prozent. Wir haben überall gesucht, aber kein Spracherkennungsmodell gefunden, auch nicht in Europa, sondern nur US-Modelle. Wenn ein Anruf zum Beispiel eine Bankangelegenheit betrifft und eine IBAN genannt wird, wird die Nummer nicht korrekt erkannt, und der nächste Workflow wird nicht ausgelöst. Viele große Unternehmen können KI deshalb nicht richtig einsetzen, weil die Spracherkennung nicht gut genug ist.“

Deswegen deckt Fawks AI Standarddeutsch, Wienerisch und Österreichisch-Bairisch ab, und adressiert auch Menschen, die Deutsch nicht als Muttersprache, sondern in der Schule gelernt haben. Künftig möchte man noch Schweizerdeutsch in die Anwendung implementieren.

Damit ist Fawks AI nicht allein und bewegt sich hierzulande in einem Feld, mit großer Konkurrenz wie fonio, KI-Note oder NeedNect. Doch es gibt einen Grund, warum man sich für Wien entschieden hat.

„Ernst genommen“

„Österreich hat uns ernst genommen, bevor es andere taten“, sagt Agarwal. „Die Förderung ist ein Signal, dass die aws bereit ist, anspruchsvolle Ingenieursprobleme zu unterstützen, nicht nur Anwendungen. Europäische KI-Infrastruktur lässt sich nicht mit amerikanischen Standardwerkzeugen aufbauen. Das hat die aws verstanden, und ihre Jury ebenso. Wir sind dankbar für das Vertrauen.“

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