11.09.2018

Künstliche Intelligenz: „Menschen sind schlecht darin, neue Technologien richtig dosiert einzusetzen“ – Clemens Wasner, CEO Enlite AI

Clemens Wasner ist Founder von Enlite AI und ein Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Wir sprachen mit ihm über die Auswirkungen der KI/AI auf die Arbeitswelt, die Gesellschaft und uns als Individuen. Am 13. September ist er in der Podiumsdiskussion zum Thema "Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren" bei der VIP night zu sehen.
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Die VIP (Vienna Innovation Party) night ist ein Event der besonderen Art. Es vereint Networking mit Kunden, Partnern und Mitarbeitern, Austausch über aktuelle Themen sowie Business Afterwork. Mit von der Partie sind CEOs, Management und Entscheidungsträger von internationalen Corporates, österreichischen Industrieunternehmen, KMUs und Startups. Bei der Podiumsdiskussion geht es diesmal um das Thema „Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren“. Clemens Wasner, Founder und CEO bei Enlite AI und Board Member bei der AI Austria, ist Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und möchte mit seinem Thinktank Österreich  im Bereich der Applied AI als Vorreiter etablieren. Gemeinsam mit anderen Experten wird er am 13. September bei der VIP night im Podium zu sehen und zu hören sein (weitere Infos zur VIP night gibt es hier). Wir hatten die Gelegenheit, vorab mit ihm zu sprechen.


Welche Auswirkungen wird die Künstliche Intelligenz auf die Arbeitswelt in fünf Jahren haben?

Es gibt dieses berühmte Zitat von Bill Gates, in dem er sagt: „We always overestimate the change that will occur in the next two years and underestimate the change that will occur in the next ten.“ Mit 5 Jahren liegen wir ziemlich genau in der Mitte. Ich denke bis dahin wird eine Normalisierung eingesetzt haben. Sie wird sich dadurch äußern, dass AI ein selbstverständlicher Bestandteil in der Arbeit wird. Im White-collar Bereich wird die volle Integration von AI in Office Programme neuartige Analysen ermöglichen, die bisher noch Programmierkenntnisse erfordern. Recommendation Systeme werden uns an allen Ecken und Enden begegnen. Zum Beispiel, wenn es darum geht, eine Darstellung für Daten zu finden oder das Thema für den nächsten Brutkasten-Artikel zu identifizieren.

+++ Braucht Österreich eine eigene KI-Forschung? +++

Auch im Blue-collar Bereich wird AI den Siegeszug, der mit Predictive Maintenance bereits vor ein paar Jahren begonnen hat, fortsetzen. Hier werden es vor allem die heute noch wenig digitalisierten Industrien sein, die in den Genuss von Lösungen kommen werden, die heute noch der Auto- oder Flugzeug Industrie vorbehalten sind. Allgemein lässt sich festhalten, dass repetitive Aufgaben wie zum Beispiel das Auswerten von Röntgenbildern etc., sich von AI lösen lassen und so zu einer Anpassung des Berufsbildes führen. Ein Radiologe wird sich zum Beispiel nicht mehr mit der Deutung von Tumoren auf Röntgenbildern beschäftigen, sondern mit der Diagnose, Therapie und Auseinandersetzung mit dem Patienten.

Wie wird sich die Gesellschaft durch Künstliche Intelligenz verändern?

Mit der Etablierung von neuen Technologien steigen langsam aber sicher auch die Ansprüche an die Arbeit jedes Einzelnen. Beispiel Recherche: Vor 20 Jahren ging es oft noch als Ausrede durch, dass man nur eine sehr begrenzte Suche in ausgewählten Quellen gemacht hat. Mit Google kam es zu einem rasanten Anstieg an Möglichkeiten, die sich in einer immer größeren Anzahl an Rechercheergebnissen ausdrückt. Selbiges lässt sich auch für klassische Managementaufgaben beobachten, wo jede neue Version von Office dank Automatisierung zu immer längeren Auswertungen und Präsentationen führt.

Man wird sich angewöhnen, AI basierte Auswertungen zu vertrauen und sie als gegeben ansehen. Diesen Anspruch müssen sie bis dahin gerecht werden. So wie sich jede neue Technologie erst beweisen muss. Die Gesellschaft wird die Auswirkung wahrscheinlich gar nicht so dramatisch wahrnehmen, wie wir denken. Es interessiert die breite Masse vielleicht auch gar nicht, wer ihnen das Hotelzimmer empfiehlt, sondern nur, wie gut es zu ihren Erwartungen passt.

Du sprichst vor allem positive Entwicklungen an. Wird es auch VerliererInnen beim Siegeszug der Künstlichen Intelligenz geben?

Sogenannte Technologie-Verlierer gibt es immer. Die Frage ist, ob Gesellschaft, Politik und Wirtschaft dies als gottgegeben hinnehmen, oder aktiv Schritte setzen um die Folgen abzufedern. Die Auswirkungen werden sich hier aber sehr stark regional unterscheiden. Beispiel Handel Österreich: Laut Statistik arbeiten ca. 360.000 Personen im Einzelhandel, viele davon sind Frauen. Man muss kein Hellseher sein, um vor allem in diesem Bereich eine große Automatisierungswelle bis 2030 vorherzusagen. Das Gegenbeispiel sind klassische Männerberufe wie zum Beispiel Fernfahrer in Emerging Markets. Aufgrund des Mangels an qualifizierten Fernfahrern sind europäische LKW Hersteller sehr darum bemüht, so schnell wie möglich autonom fahrende LKWs herzustellen. Dies hat für Westeuropa einen positiven Impact. Es wirkt sich aber auf Emerging Markets, wo es noch eine sehr hohe Anzahl an Fernfahren gibt, fatal aus.

Was bedeutet KI für uns als Individuen?

Gesetze wie in Deutschland, wo z.B. Mitarbeiter nach Dienstschluss nicht mehr erreichbar sein müssen, erwarte ich im großen Stil auch in Europa. Ansonsten droht eine 24/7 Arbeitswelt. Wir Menschen sind leider sehr schlecht darin, neue Technologien richtig dosiert einzusetzen. Das fängt bei Kindern an, die spielen bis sie einschlafen, bis hin zu Erwachsenen, die sich mit Notifications am Smartphone einem selbstgemachten Stress aussetzen.

Clemens Wasner und Marcel Wasserer, die Gründer von Enlite.ai, über die Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsfälle


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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


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