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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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