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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Die beiden Polytender-Gründer Matthias Neumayer und Dima Rubanov | (c) Vlad Dobre

„Dream Big“ passt wohl auch zu Polytender. Die beiden Gründer Dima Rubanov und Matthias Neumayer haben sich zum Ziel gesetzt, sie zur größten Ausschreibungsplattform der Welt zu machen. Die beiden Wiener sehen großes ungenutztes Potential in öffentlichen Ausschreibungen. „Behörden vergeben in der EU jedes Jahr Aufträge im Wert von zwei Billionen Euro“, sagt Co-Founder Dima Rubanov im brutkasten-Gespräch.

Diese seien auf Hunderte Portale verteilt. Viele Unternehmen wüssten schlicht nicht, welche Aufträge sie gewinnen können, wodurch viele Ausschreibungen oftmals nur ein einziges Angebot hätten. Dabei sei die staatliche Beschaffung eine große Möglichkeit für Unternehmen. „SpaceX würde ohne die öffentliche Hand nicht existieren. Man vergisst oft, wie wichtig dieses Thema eigentlich ist“, sagt Rubanov. Ihre neue Plattform Polytender soll das nun ändern und die Suche nach öffentlichen Ausschreibungen erleichtern – in der gesamten EU.

Startup-Studio „Run Labs“

Die Gründer sind in der Szene keine Unbekannten. Rubanov und Matthias Neumayer entwickelten in den letzten Jahren Produkte wie Oscar Stories, die kindgerechte KI Lora oder den Dokumente-Erklär-Chatbot FragDasPDF. Alles läuft unter dem Startup-Studio Run Labs zusammen.

SpaceX würde ohne die öffentliche Hand nicht existieren.

Dima Rubanov, Co-CEO von Run Labs

400 Unternehmen in zwei Monaten

Ihre neueste Plattform, Polytender, wurde im August gelauncht und soll seitdem über 400 registrierte Unternehmen auf der Plattform gewonnen haben. Einige davon sind laut den Geschäftsführern noch Pilotkunden, es gebe aber auch bereits um die dreißig reguläre Abnehmer wie Helferline oder AV-Professional.

„Polytender beschleunigt unseren Prozess in der Suche, Bewertung und Abwicklung von Ausschreibungen wesentlich. Die dadurch freigesetzten Ressourcen können optimal eingesetzt werden“, sagt David Knapp, CEO der AV-Professional GmbH.

Eine „signifikante Zeitersparnis“

Die erhöhte Geschwindigkeit sei einer der großen Benefits, die Polytender für Firmen aufweise. „Gerade bei der Suche bieten wir für Unternehmen eine signifikante Zeitersparnis. Das funktioniert schon über alle EU-Länder und ein paar weitere Länder hinweg“, erklärt Rubanov. Neben den 27 EU-Staaten operiert Polytender auch in den USA, der Schweiz, Norwegen und Großbritannien und bündle so über 300 Vergabeportale. Die Plattform vereinfacht es den Unternehmen, Ausschreibungen überhaupt zu finden und daran teilzunehmen. Alles mit KI-Unterstützung.

KI-nativ als Alleinstellungsmerkmal

Ein Matching-Algorithmus gleicht neue Ausschreibungen sprachübergreifend mit Suchprofilen ab. Noch im November soll es auch eine KI-Zusammenfassung und eine Bid-Einschätzung geben. „Wir werden dann KI-Agenten haben, die riesige Datenmengen durchforsten, zusammenfassen und für den User personalisiert aufbereiten. Dadurch muss man nicht 100 Seiten lesen, um zu wissen, ob man sich bewerben soll oder nicht“, erklärt Neumayer.

Das Besondere: Polytender funktioniert KI-nativ. Jede Ausschreibung lässt sich direkt aus KI-Assistenten wie Mistral, Claude, ChatGPT und Microsoft Copilot durchsuchen. Unternehmen können dadurch eigene Ausschreibungs-Agenten bauen und so passende Aufträge finden und bewerten.

„Wir sind der Meinung, dass in einer AI-Agent-Zukunft weniger Interfaces notwendig sein werden. Deshalb haben wir alle App-Funktionen auch für Agents zugänglich gemacht“, erklärt Neumayer und ergänzt: „Wir haben auch Kunden, die ihre eigenen internen Agents haben, die wiederum mit ihren eigenen Daten angereichert sind. Diese Daten können sie dann mit unseren Daten aus öffentlichen Ausschreibungen, aus Dokumenten etc. verbinden und in ihre eigenen Abläufe einbauen.“

Die europäische Lösung, Datenschutz etc.

Wichtig sei den beiden Wienern, die sich bereits seit ihrer Schulzeit kennen, eine europäische Lösung anzubieten. „Wer unsere LinkedIn-Aktivitäten kennt, weiß, dass wir sehr pro-europäisch denken und uns auch europäische Souveränität wichtig ist. Wir sind auch der Meinung, dass diesbezüglich gerade die öffentliche Beschaffung ein großer Hebel wäre, der underused ist“, sagt Neumayer.

Auch bezüglich Datenschutz haben Rubanov und Neumayer klare Vorstellungen. „Wir hosten alles auf Hetzner, einem Server in Deutschland. Unsere KI-Modelle laufen auf europäischer Infrastruktur. Wir passen sehr auf, dass kein Abfluss von Daten entstehen kann. Wir sind auch DSGVO-konform“, sagt Rubanov.

Die All-in-Tender-Lösung

Rubanov und Neumayer denken die Plattform bereits weiter. Sie wollen nämlich nicht nur die Abläufe auf der Bieterseite vereinfachen, sondern auch auf der Vergabeseite. „Unsere große Vision ist es, eine All-in-one-Tender-Plattform zu haben. Sie soll auf der Bieterseite die Suche nach Aufträgen und Unterlagenerstellung und auf der Auftraggeberseite die Erstellung der Ausschreibungsunterlagen abdecken“, sagt Neumayer. Sie können sich auch vorstellen, Ausschreibungen von Unternehmen auf Polytender zu veröffentlichen, wobei der Fokus auf staatlichen Ausschreibungen liege. Diese „Vision“ wolle man noch im ersten Quartal 2027 umsetzen.

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