16.05.2025
DISKUSSION

PeaceTech Conference: Wie wir Künstliche Intelligenz demokratisieren können

Diversität, Open Source, Regulierungen: Im Rahmen der PeaceTech Conference stellten sich Expert:innen großen Fragen rund um Künstliche Intelligenz. Was muss passieren, damit die digitale Welt gerechter wird?
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Speaker Manuel Mofidian (Mitte) und Speakerin Merve Taner auf der PeaceTech Conference
Speaker Manuel Mofidian (Mitte) und Speakerin Merve Taner auf der PeaceTech Conference | Foto: PeaceTech Hub / Isabella Steinhoff

Dass Künstliche Intelligenz unsere Entscheidungen spiegelt, kann auch zum Problem werden. Wurden früher eher Männer eingestellt? Die KI hat es gelernt – und macht es genauso. Wurden im Krankenhaus vor allem weiße Menschen behandelt? Die KI übernimmt das – und übersieht Unterschiede bei der Diagnostik. Wurde nie bedacht, was gehörlose Menschen brauchen? Auch die KI weiß es nicht – ihr fehlen die Daten.

Wie inklusiv KI am Ende sein kann, hängt von jenen ab, die sie programmieren. Auch Regulierungen helfen da nur bedingt. Was es wirklich braucht, haben Expert:innen auf der PeaceTech Conference des Wiener PeaceTech Hub im Rahmen der ViennaUp in Wien diskutiert. Mit dabei waren unter anderem Strategie-Expertin Jacqueline Kressner, Legal Counsel Merve Taner und Rechtsexperte Manuel Mofidian. Ein Überblick.

Marginalisierte Gruppen einbeziehen

Es ist ein altbekanntes Problem: die Verzerrung in KI-Systemen, die oft auf unausgewogenen oder historisch voreingenommenen Datensätzen basiert. Man denke an diagnostische Tools, die bei dunkleren Hauttönen weniger genau sind, oder Rekrutierungswerkzeuge, die Frauen benachteiligen. Oft bemerken nicht einmal Profis diese Verzerrungen.

Ein Lösungsansatz kann sein, marginalisierte Gruppen in den Entwicklungsprozess einzubeziehen – nicht nur als Zielgruppe, sondern aktiv als Entwickler:innen, Designer:innen oder Unternehmer:innen. Wer unterschiedliche Lebensrealitäten abbilden möchte, muss sie im gesamten Prozess mitnehmen, nicht erst in der Testphase.

Open Source als erster Ansatz

Das wiederum wirft eine andere Frage auf: Wie verteilt sich der Zugang zu Ressourcen? Auf einer globalen Skala haben viele Menschen noch gar keine ausreichende Internetverbindung, um die neuen Tools zu nutzen. Und selbst wenn diese besteht: Ob und wie KI angenommen wird, hängt nach wie vor mit soziodemografischen Faktoren zusammen, also etwa Alter oder Bildung. „Für die, die zurückgelassen werden, wird das massive Konsequenzen haben“, sagt Jacqueline Kressner, Strategieberaterin und Gründerin mit Fokus auf FemTech, KI und internationale Expansion.

Open Source kann hier helfen, möglichst viele unterschiedliche Menschen an Bord zu holen. Alle können beitragen, der Prozess wird transparent – und Wissen weltweit zugänglich. Das schafft demokratischere Bedingungen für Entwicklung und Nutzung. „Closed Source ist eine Blackbox. Wir wissen einfach nicht, wo die Daten herkommen“, sagt Kressner. Und wer nicht weiß, woher die Daten kommen, kann auch nicht beurteilen, ob das Ergebnis verzerrt ist.

Alle sind mitverantwortlich

Es liegt an allen, das zu ändern – Entwickler:innen, Unternehmen, Regulierungsbehörden, Nutzer:innen und der Zivilgesellschaft. Darin sind sich die Diskussionsteilnehmer:innen einig. Unternehmen sollten vielfältige Teams aufbauen, ethische Standards über Gesetze hinaus ernst nehmen und Transparenz fördern. „Gesetz und Ethik sind zwei verschiedene Dinge“, sagt Merve Taner, Legal Counsel für Produkt- und KI-Fragen bei der Erste Bank und Sparkasse. Heißt: Gesetze erlauben möglicherweise Umstände, die ethisch noch immer eine Gratwanderung darstellen. NGOs können als Watchdog unterstützen, Nutzer:innen, indem sie Anwendungen kritisch hinterfragen.

Behörden können zwar Rahmen schaffen, in denen faire und inklusive KI-Entwicklung gefördert wird. Aber vieles hängt nach wie vor davon ab, wer diese Regelungen interpretiert und umsetzt.

Regulierungen vs. Innovation

Für Innovation bedeuten Regulierungen aber nicht nur Gutes. Strenge Vorgaben könnten Ideen ausbremsen. „Ich stehe der Regulierung eher kritisch gegenüber, weil wir uns in einem globalen Wettbewerb befinden und ich denke, dass die EU zur Überregulierung neigt. Aber es gibt definitiv auch Positives daran – nämlich, dass wir irgendwann Rechtssicherheit haben werden und der Markt in der Lage ist, Produkte entsprechend zu entwickeln“, sagt etwa Anwalt und Rechtsexperte Manuel Mofidian. Gerade erst stieg er bei Nifty IP als Investor ein – einem Tool, das Kreativschaffenden helfen soll, ihre Stile rechtlich vor KI-Missbrauch zu schützen.

Langfristig jedenfalls könnte die Regulierung auch einen Wettbewerbsvorteil bieten – etwa durch Vertrauen in „Made in Europe“-KI. „Vielleicht wird dies Geschäfte aus aller Welt anziehen, weil der Markt sagt: Lasst uns europäische KI nutzen – denn wir wissen, dass sie regelkonform und ethisch ist“, sagt Mofidian.

Der Tenor: Nicht Regulierung an sich hemmt Innovation, sondern schlechte, unklare oder unflexible Regulierung. Wenn es etwa alle zwei Jahre neue Regelungen gibt, wird es schwierig, Schritt zu halten. Nichtsdestotrotz: „Wir brauchen von Anfang an Sicherheitsgurte in den Autos“, sagt Jacqueline Kressner. Und genau hier kommt PeaceTech ins Spiel: Technologien, die die Welt ein Stück demokratischer machen.

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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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