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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Gründer und CTO von Dynatrace - Bernd Greifeneder © Ines Thomsen

Im abgelaufenen Geschäftsjahr 2024 – bis zum 31. März 2024 – hat das in Linz gegründete und global tätige Softwareunternehmen Dynatrace einen Umsatz von 1,431 Milliarden US-Dollar erreicht. Gemessen am Vorjahresumsatz in Höhe von 1,159 Milliarden US-Dollar entspreche dies einem Umsatzzuwachs von 23 Prozent, gab das Unternehmen bekannt.

Gegründet wurde das Software-Multinational am 2. Februar 2005 als dynaTrace Software GmbH durch Bernd Greifeneder, Sok-Kheng Taing und Hubert Gerstmayr. Im Jahr 2011 kaufte die US-amerikanische Compuware-Corporation mit Hauptsitz in Detroit, Michigan, das SoftwareTech. Damit gelang dem AI-Specialist aus Linz einer der größten Tech-Exits der österreichischen Startups-Geschichte – für 256 Millionen US-Dollar.

Den Durchbruch hat dann der Pivot zum Cloud-Fokus gebracht. Nach dem ersten Exit an Compuware folgte ein zweiter Verkauf – nämlich die Übernahme durch die in Chicago ansässige Beteiligungsgesellschaft Thomas Bravo für 2,4 Milliarden US-Dollar.

Pivot brachte Durchbruch

Seit seiner Gründung im Jahr 2005 hatte sich der AI-Spezialist auf den Bereich Application Performance-Monitoring fokussiert. Ab 2015 stellte Gründer und CTO Bernd Greifeneder mit seinem Team das Produkt mit Fokus auf Entreprise Cloud neu auf. Inzwischen wurde das Unternehmen vom US-Marktforschungsunternehmen Gartner als Marktführer in seinem Bereich gelistet. Schon damals positionierte sich Dynatrace als SaaS-Market-Leader in der Kategorie AI-powered Software Intelligence.

Konkret ist Dynatrace auf Netzwerk-Monitoring spezialisiert – das multinationale Unternehmen überwacht den Netzwerkverkehr auf Host- und Prozessebene. Überwacht wird indes, welche Prozesse die meiste Netzwerkbandbreite verbrauchen und wo es Verbindungsprobleme gibt. Die aus dem Monitoring gewonnenen Informationen dienen der Kapazitätsplanung und -optimierung – ressourcenintensive Prozesse werden indes “auf einen Blick erkennbar”, wie das SoftwareTech auf seiner Website schreibt.

2019 ging das Unternehmen dann mit einem erfolgreichen IPO an die New Yorker Börse. Der Wachstumskurs setze sich fort: 2022 erreichte der Software-Spezialist fast eine Milliarde Dollar Umsatz – konkret 929 Millionen US-Dollar bis zum 31. März 2022 – damals eine Umsatzsteigerung um 32 Prozent im Vorjahresvergleich. Als CEO ist seit Dezember 2021 Rick M. McConnel tätig.

Zuwachs bei Belegschaft

Nach oben geht es auch mit der Zahl der bei Dynatrace Beschäftigten: Binnen eines Jahres sind 500 neue Mitarbeitende in den Betrieb aufgenommen worden. Weltweit erhöhte sich die Dynatrace-Belegschaft damit von 4.200 auf 4.700 Personen.

Das von Gründer und CTO Bernd Greifeneder geleitete Forschungs- und Entwicklungsteam (R&D) ist nach Angaben des Unternehmens von 1.400 auf über 1.600 Mitarbeitende gewachsen sein. Damit seien rund ein Drittel der Mitarbeitenden des Konzerns im Bereich Forschung & Entwicklung – zu Englisch Research und Development (R&D) – beschäftigt.

KI soll gegen Engpässe und Kostenfallen helfen

„Dynatrace unterstützt die größten Unternehmen der Welt dabei, ihre digitalen Innovationen voranzutreiben, Cyber-Risiken zu minimieren und Cloud-Kosten zu optimieren. Dabei spielt der Gründungsstandort eine zentrale Rolle“, erklärt Bernd Greifeneder.

Bereits Anfang des Jahres hat Dynatrace seine Analyse- und Automatisierungsplattform um Observability und Security – zu Deutsch Beobachtbarkeit und Sicherheit – für KI-gestützte Anwendungen erweitert. Diese soll Schutz vor technischen Leistungsengpässen und Kostenfallen bieten, wie Dynatrace kommuniziert.

Spatenstich in Linz

Erst im März 2024 startete der Ausbau des Dynatrace Engineering Headquarters in der Linzer “Am Fünfundzwanziger Turm-Straße”. Der Campus soll über sieben Stockwerke verfügen – und das Herz der Produktentwicklung bilden, heißt es in einer Aussendung. Bis Ende 2025 soll das Gebäude fertig sein. Der gesamte Dynatrace-Campus soll indes auf eine Bürofläche von 29.000 Quadratmetern gewachsen sein – und rund 1.500 Software-Entwickler:innen aus aller Welt beheimaten.

Österreich zählt über ein Viertel der globalen Belegschaft

Zudem sollen die Entwicklungs-Labors in Wien und Graz erweitert werden: Im laufenden Mai soll Der Wiener Standort im Icon Tower des Hauptbahnhofs ein zusätzliches Stockwerk bekommen. In Graz stehe im baldigen Sommer eine Übersiedelung bevor – und zwar in den Grazer Impuls Campus auf den Reininghaus-Gründen.

Nach eigenen Angaben sollen in ganz Österreich mehr als 1.200 Expert:innen aus über 60 Nationen angestellt sein. An den österreichischen Dynatrace-Standorten Linz, Wien, Graz, Klagenfurt, Hagenberg und Innsbruck sind damit 26 Prozent – also über ein Viertel – der weltweiten Belegschaft beschäftigt.

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