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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Impeto Impact Gründer Jim Lefébre © Jim Lefébre

Ein Fully-Merchant-BESS (Battery Energy Storage System) ist ein Batteriespeicher, der seine Erlöse vollständig am freien Strommarkt erwirtschaftet, ohne langfristige Verträge, feste Einspeisevergütungen oder staatliche Garantien. Durch den steigenden Anteil an z.B. Photovoltaik und Windkraft kommt es im Netz häufig zu Überschussenergie und starken Preisschwankungen – etwa Negativpreisen zur Mittagszeit im Sommer. Speicherbetreiber:innen nutzen das für Arbitrage: Sie kaufen Strom, wenn er günstig ist, und verkaufen ihn, sobald die Preise wieder steigen. Zusätzlich lässt sich mit einer Batterie auch Regelenergie zur Netzstabilisierung anbieten.

Dieses Geschäftsfeld zeichnet sich zum einen durch hohe Gewinnchancen bei stark schwankenden Strompreisen, aber auch volles Risiko bei fallenden Marktpreisen oder geringer Volatilität aus. Hinzu kommt, dass ein Speicher gleichzeitig auf fünf Erlösmärkten agiert – darunter Day-Ahead und Regelenergie –, die permanent miteinander konkurrieren und sich gegenseitig Kapazitäten streitig machen. Diese unsichere Dynamik führt für Betreiber:innen wiederum zu erschwerten Finanzierungsmöglichkeiten bei Banken. Hier setzt Impeto Impact mit seinem Tool BESS-Invest an.

Modellrechnungen statt Live-Einsatz

„Man kann eigentlich immer nur in einem Markt handeln. Also muss man in der Modellierung entscheiden, in welchem Markt der Strom gekauft und verkauft wird, um letztlich einen plausiblen Business Case zu erteilen“, erklärt Jim Lefébre, Gründer von Impeto Impact. Sein laut eigenen Angben komplett eigenfinanzierte Produkt soll jetzt mehr Transparenz für Investor:innen bringen und setzt bei der Modellierung auf sogenanntes Forwardtesting. „Backtesting beantwortet, was gewesen wäre“, erklärt der Gründer. „Für eine Investitionsentscheidung mit 15 Jahren Laufzeit braucht der Markt eine Antwort auf das, was kommt.“

BESS Invest soll eine fünfjährige Markthistorie mit eigenen Projektionsannahmen zu Preistrends, Reserve-Erlösen und Volatilität verknüpfen. Laut Unternehmensangaben entstünden aus diesem Zusammenspiel simulierte Marktpfade in 15-Minuten-Auflösung – bis hinunter zum eigentlichen Lastprofil der Batterie. Das Modell würde dabei eine Ergebnisbandbreite vom konservativen bis zum optimistischen Szenario abbilden. Verändere sich die Marktlage, ließe sich dies über erneute Simulationen jederzeit anpassen. Dabei handelt es sich laut Lefèbre ausdrücklich um Modellrechnungen und Schätzungen zur Plausibilisierung, nicht um eine Live-Optimierung.

BESS Invest Dashboard © Impeto Impact

Verzicht auf KI

Ursprünglich entstand die Idee aus Lefèbres eigenem Beratungsgeschäft: Der Markt für Großspeicher sei dynamisch, die Kapitalmobilisierung stocke jedoch mangels Transparenz, so Lefèbres Erkenntnis. Gemeinsam mit Jonas Puck von der WU Wien wurde daraus zunächst das Whitepaper „Charging Ahead“ aus dem schlussendlich das Tool mithilfe von Pilotkund:innen aus dem Kreis großer Energieversorger hervorging.

Auf Künstliche Intelligenz wird verzichtet: „Wir arbeiten bei unseren Simulationen strikt ohne KI, weil eine KI auch halluzinieren kann“, so Lefèbre. Ein geschlossener Algorithmus soll stattdessen nachvollziehbare Ergebnisse hervorbringen.

Vor der Gründung war Lefèbre unter anderem ÖVP-Pressesprecher ehe er 2017 bis 2019 die Position des Pressesprechers im Justiz- und später im Finanzministerium übernahm. Anschließend war er in diversen Positionen für Montana Tech Components des Investors Michael Tojner, sowie den Batteriehersteller Varta tätig. Bis heute vertritt er zudem die von Tojner mitgegründete eXplore!-Initiative. Außerdem fiel Lefébre in der Vergangenheit beim brutkasten mit seinem Corona-Test-Startup auf.

Co-Location und Expansionspläne

Vertrieben wird BESS Invest im Lizenzmodell mit drei Paketstufen, wahlweise als Monatslizenz oder als Berechnungskontingent im 50er-Block. Bislang modelliert die Software den reinen Speicherbetrieb. Als nächsten Schritt will das Team die Integration von Co-Location-Projekten und Industrieanwendungen angehen. Außerdem plant Lefèbre die Expansion nach Deutschland und perspektivisch in Richtung Südosteuropa.

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