14.05.2019

20 Mio. Dollar-Trading-Verlust: Kann man eine KI verklagen?

Der Supercomputer K1 des Unternehmens 42.cx des oberösterreichischen Serial Entrepreneurs Daniel Mattes wird zum Gegenstand eines außergewöhnlichen Gerichtsprozesses, wie Bloomberg berichtet. Mattes ist selbst in Prozess nicht involviert.
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(c) fotolia/sdecoret

Es sei der erste bekannte Fall, in dem jemand wegen durch eine künstliche Intelligenz verursachte Investment-Verluste vor Gericht zieht, schreibt Bloomberg. Der Kläger ist der Hong Konger Milliardär Samathur Li Kin-kan. Der Angeklagte ist der Italiener Raffaele Costa, Chef des Investment-Dienstleisters Tyndaris. Eingeklagt werden dabei rund 23 Millionen US-Dollar. Eine der Hauptrollen im Prozess spielt der Supercomputer K1 von 42.cx, einem Startup des oberösterreichischen Serial Entrepreneurs Daniel Mattes.

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Supercomputer K1 ermittelt Stimmung am Aktienmarkt

Denn Costa hatte mit Tyndaris Li Kin-kan im Jahr 2017 davon überzeugt, Kapital von K1 managen zu lassen. Dazu hatte er den Supercomputer Simulationen am Aktienmarkt durchführen lassen, die massive Gewinne versprechen ließen. K1 screent dabei Online-Quellen wie News-Beiträge und Social Media-Postings, um die Stimmung der Anleger zu messen und dadurch Vorhersagen zu treffen. Der selbstlernende Algorithmus sendete dann, nach Vorgaben von Tyndaris, Kaufs- bzw. Verkaufs-Anweisungen an Broker.

Mehr als 20 Millionen US-Dollar Verlust am Valentinstag 2018

Satte 2,5 Milliarden US-Dollar ließ Li Kin-kan von K1 verwalten – 250 Millionen von seinem eigenen Vermögen, den Rest von der Citigroup. Nachdem der Vorgang Ende 2017 gestartet war, folgte am 14. Februar 2018 die Ernüchterung für den Hong Konger Tycoon. An nur einem Tag fuhr der Supercomputer mehr als 20 Millionen US-Dollar Verluste ein. Dahinter stand ein Fehler, der der künstlichen Intelligenz nicht passieren hätte dürfen, so die Argumentation von Li Kin-kans Anwälten.

Automatisierte Stop-Loss-Order führte zu Verlusten

K1 hatte nämlich morgens aufgrund positiver Stimmungs-Signale den Kauf von S&P 500 Futures im Gesamtwert von rund 1,5 Milliarden US-Dollar veranlasst. Allerdings sank der Index, nachdem laut aktuellen Daten die US-Inflationsrate stärker gestiegen war als erwartet. Dies aktivierte die Stop-Loss-Order von K1 (eine Verkaufsorder, die bei plötzlichen Kursverlusten vor größerem Schaden schützen soll), wodurch der Fonds 20,5 Millionen US-Dollar verlor. Wenige Stunden später erholte sich der Kurs – doch da war es bereits zu spät.

Wenn der Algorithmus tatsächlich so gefinkelt wäre, wie von Costa versprochen, wäre das nicht passiert und K1 hätte die Stop-Loss-Order ignoriert, argumentieren nun Li Kin-kans Anwälte. Tyndaris argumentiert freilich, dass es – wie üblich – keine Gewinngarantie gegeben habe und das Risiko daher beim Anleger verlieben sei.

Mattes: „Ich kann Stimmungen ermitteln. Ich bin aber kein Trader“

Daniel Mattes, der selbst nicht in diesen Gerichtsprozess involviert ist, sieht gegenüber Bloomberg bei 42.cx in diesem Fall kein Verschulden. K1 ermittle nur zwei Typen von Signalen zur Stimmung bei einzelnen Wertpapieren, deren Verwertung in diesem Fall in der Verantwortung von Tyndaris gelegen habe.

„Diese Signale haben ein starkes wissenschaftliches Fundament. Ich denke, wir haben einen ziemlich guten Job gemacht. Ich kann Stimmungen ermitteln. Ich bin aber kein Trader“, sagt Mattes gegenüber Bloomberg. Für die Entscheidung über Stop-Loss-Orders sei K1 nicht gemacht.

⇒ Page von 42.cx

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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