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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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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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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