24.05.2024
HACKING BUDDY GPT

Österreichisches Open-Source-KI-Projekt von GitHub Accelerator ausgewählt

Das Projekt HackingBuddyGPT einer Forschungsgruppe der Technischen Universität (TU) Wien kam in der neuesten Auflage des GitHub Accelerator zum Zug und erhält bis zu 390.000 Dollar. Daneben wurde noch ein weiteres Projekt mit Österreich-Bezug ausgewählt.
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GitHub Accelerator
Foto: Adobe Stock

Mit künstlicher Intelligenz (KI) und Open Source ist es so eine Sache. OpenAI trägt den Anspruch der Offenheit zwar im Namen. Kritiker:innen – zu denen auch Elon Musk gehört – stellen sich aber die Frage, wie viel davon bei dem Unternehmen rund um CEO Sam Altman noch davon übrig ist. Und in der KI-Community ist es eine durchaus heiß diskutierte Frage, inwiefern es überhaupt wünschenswert ist, Modelle auf Open-Source-Basis zu veröffentlichen.

Gegner:innen argumentieren beispielsweise, dass frei zugängliche Modelle von „bösen“ Akteur:innen für ethisch verwerfliche Zwecke eingesetzt werden können. Befürworter:innen des Open-Source-Ansatzes befürchten dagegen, dass die Tech-Riesen mächtige Modelle entwickeln, die für niemanden mehr nachvollziehbar seien.

Eine der wichtigsten Plattformen für OpenSource-Code ist jedenfalls GitHub. Seit 2018 gehört das bekannteste Tool für Versionsverwaltung zu Microsoft. GitHub unterhält auch einen eigenen Accelerator, mit dem Software-Projekte gefördert werden. In diesem Jahr dreht er sich ganz um das Thema KI – und zwar konkret, um Open-Source-KI. „Wir suchen nach Menschen und Projekten, die KI-basierte Lösungen mit einer Open-Source-Lizenz und einer Community entwickeln, um die Welt zu verbessern“, hieß es dazu im Aufruf des Unternehmens.

Projekt HackingBuddyGPT von TU-Forscher:innen für GitHub Accelerator ausgewählt

Am Freitag präsentierte GitHub nun die elf Siegerprojekte. Zum Zug kam dabei auch ein Projekt aus Österreich: HackingBuddyGPT möchte Forscher:innen im Bereich der IT-Security dabei helfen, große Sprachmodelle (LLM) dafür zu nutzen, um neue Angriffsvektoren ausmachen zu können – ohne dass dafür mehr als 50 Code-Zeilen nötig sein sollen.

Hinter dem Projekt stecken Forscher:innen der Technischen Universität Wien, es ist Teil des Interactive Programming & Analysis Lab. Der PhD-Student Andreas Happe ist der ursprüngliche Autor der Software, ebenfalls mit dabei sind Associate Professor Jürgen Cito sowie die Master-Studierenden Diana Strauß und Manuel Reinsperger.

Weiteres Projekt mit Österreich-Bezug in GitHub Accelerator

Österreich-Bezug hat auch noch ein weiteres Projekt im GitHub Accelerator: Bei LLMware.ai rund um US-Gründerin Namee Oberst ist der Österreicher Stefan Bachhofner an Bord. Er war in der Vergangenheit laut LinkedIn-Profil unter anderem als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Wien sowie an der Wirtschaftsuniversität (WU) tätig.

Die ausgewählten Projekte erhalten Unterstützung im Gegenwert von fast 400.000 US-Dollar. 40.000 Dollar sind dabei Finanzierung von GitHub-Sponsoren. Zusätzlich können die Projekte im GitHub Accelerator bis zu 350.000 US-Dollar an Technologie-Leistungen von Microsoft abrufen, etwa in Form von Credits für Microsofts Cloud-Plattform Azure, mittels derer auch Zugang zu führenden KI-Modellen ermöglicht wird.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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